Доклад на тему: «Системы искусственного интеллекта» Финансовая академия при Правительстве РФ
реклама
Финансовая академия при Правительстве РФ Кафедра информационных технологий Доклад на тему: «Системы искусственного интеллекта» Выполнил: студент группы ГМУ1-2 Тюрбеев Ю. В. Научный руководитель: Магомедов Р. М. Москва – 2008 г. Оглавление. Оглавление. ......................................................................................................................................... 2 Список иллюстраций ......................................................................................................................... 2 Введение. ............................................................................................................................................ 3 1. История создания искусственного интеллекта. ...................................................................... 5 2. Понятие искусственного интеллекта. ...................................................................................... 9 3. Моделирование искусственного интеллекта......................................................................... 15 Заключение. ...................................................................................................................................... 17 Использованная литература. ........................................................................................................... 18 Список иллюстраций Рисунок 1 Искусственный интеллект ............................................................................................ 17 2 Системы искусственного интеллекта Тюрбеев Ю.В. Введение. Современные философы и исследователи науки часто рассматривают междисциплинарные науки как одно из достижений заново открытых в 20 веке. Искусственный Интеллект и искусственная жизнь представляет прекрасный пример такой интеграции многих научных областей. Проблема искусственного интеллекта является сейчас одной из самых злободневных. Ей занимаются ученые различных специальностей: кибернетики, лингвисты, психологи, философы, математики, инженеры. При исследовании проблем, связанных с искусственным интеллектом, решаются многие основополагающие вопросы, связанные с путями развития научной мысли, с воздействием достижений в области вычислительной техники и робототехники на жизнь будущих поколений людей. Здесь возникают и развиваются новые методы научных междисциплинарных исследований. Здесь формируется новый взгляд на роль тех или иных научных результатов и возникает то, что можно назвать философским осмыслением этих результатов. С конца 40-х годов ученые все большего числа университетских и промышленных исследовательских лабораторий устремились к дерзкой цели: построение компьютеров, действующих таким образом, что по результатам работы их невозможно было бы отличить от человеческого разума. Терпеливо продвигаясь вперед в своем нелегком труде, исследователи, работающие в области искусственного интеллекта , обнаружили, что вступили в схватку с весьма запутанными проблемами, далеко выходящими за пределы традиционной информатики. Оказалось, что прежде всего необходимо понять механизмы процесса обучения, природу языка и чувственного восприятия. И тогда многие исследователи пришли к выводу, что пожалуй самая трудная проблема, стоящая перед современной наукой - познание процессов функционирования человеческого разума, а не просто имитация его работы. В самом деле, ученым трудно даже прийти к единой точке зрения относительно самого предмета их исследований - интеллекта. 3 Системы искусственного интеллекта Тюрбеев Ю.В. Некоторые считают, что интеллект - умение решать сложные задачи; другие рассматривают его как способность к обучению, обобщению и аналогиям; третьи - как возможность взаимодействия с внешним миром путем общения, восприятия и осознания воспринятого. 4 Системы искусственного интеллекта Тюрбеев Ю.В. 1. История создания искусственного интеллекта. Искусственный интеллект – это область исследований, находящаяся на стыке наук, специалисты, работающие в этой области, пытаются понять, какое поведение, считается разумным (анализ), и создать работающие модели этого поведения (синтез). Практической целью является создание методов и техники, необходимой для программирования «разумности» и ее передачи вычислительным машинам (ВМ), а через них всевозможным системам и средствам. Создание искусственного интеллекта имеет продолжительную историю (см. Таблица 1). Таблица 1 Годы исследования Суть исследований 50-е годы Исследователи в области ИИ пытались строить разумные машины, имитируя мозг. Эти попытки оказались безуспешными по причине полной непригодности как аппаратных так и программных средств. 60-е годы Предпринимались попытки отыскать общие методы решения широкого класса задач, процесс мышления. универсальных слишком моделируя сложный Разработка программ оказалась трудным и бесплодным делом. Чем шире класс задач, которые может решать одна программа, тем беднее оказываются ее возможности при решении конкретной проблемы. 70-е годы В начале 70-х годов специалисты в 5 Системы искусственного интеллекта Тюрбеев Ю.В. Годы исследования Суть исследований области ИИ сосредоточили свое внимание на разработке методов и приемов программирования, пригодных для решения более специализированных задач: методов представления (способы формулирования проблемы для решения на средствах вычислительной техники) и методах поиска (способы управления ходом решения так, чтобы оно не требовало слишком большого объема памяти и времени). И только в конце 70-х годов принципиально была новая принята концепция, которая заключается в том, что для создания интеллектуальной программы ее необходимо снабдить множеством специальных высококачественных знаний о некоторой предметной области. Развитие этого направления привело к созданию экспертных систем. 80-е годы Искусственный интеллект переживает второе рождение. Были широко осознаны его большие потенциальные возможности как в исследованиях, так и в развитии производства. В рамках новой технологии появились первые 6 Системы искусственного интеллекта Тюрбеев Ю.В. Годы исследования Суть исследований коммерческие программные продукты. В это время стала развиваться область машинного обучения. До этих пор перенесение знаний специалиста- эксперта в машинную программу было утомительной и долгой процедурой. Создание систем, автоматически улучшающих и расширяющих свой запас эвристических1 правил - важнейший этап в последние годы. В начале десятилетия в различных странах были начаты крупнейшие в истории обработки национальные данных и международные исследовательские проекты, нацеленные на «интеллектуальные ЭВМ пятого поколения». Исследования по ИИ часто классифицируются, исходя из области их применения, а не на основе различных теорий и школ. В каждой из этих областей на протяжении десятков лет разрабатывались свои методы программирования, формализмы; каждой из них присущи свои традиции, которые могут заметно отличаться от традиций соседней области исследования. В настоящее время ИИ применяется в следующих областях: обработка естественного языка; экспертные системы; символьные и алгебраические вычисления; доказательства и логическое программирование; программирование игр; 1 Неформальные, основанные на интуитивных соображениях правила. 7 Системы искусственного интеллекта Тюрбеев Ю.В. обработка сигналов и распознавание образов. 8 Системы искусственного интеллекта Тюрбеев Ю.В. 2. Понятие искусственного интеллекта. В понятие “искусственный интеллект” вкладывается Однако это ограничение недостаточно. Создание различный смысл - от признания интеллекта у ЭВМ, традиционных решающих логические или даже любые вычислительные программиста - не есть конструирование искусственного задачи, до отнесения к интеллектуальным лишь тех интеллекта. Какие же задачи, решаемые техническими систем, системами, можно рассматривать как конституирующие которые решают весь комплекс задач, осуществляемых человеком, или еще более широкую их “искусственный наибольшей степени интеллект”, соответствует который для ЭВМ - работа искусственный интеллект? совокупность. Мы постараемся вычленить тот смысл понятия программ Чтобы ответить на этот вопрос, надо уяснить прежде в всего, что такое задача, так как этот термин тоже не реальным является достаточно определенным. По-видимому, в исследованиям в этой области. качестве исходного можно принять понимание задачи Как отмечалось, в исследованиях по искусственному как мыслительной задачи. Задача есть только тогда, интеллекту ученые отвлекаются от сходства процессов, когда есть работа для мышления, т. е. когда имеется происходящих в технической системе или в реализуемых некоторая цель, а средства к ее достижению не ясны; их ею программах, с мышлением человека. Если система надо найти посредством мышления. Хорошо по этому решает решает поводу сказал Д. Пойа: «...трудность решения в какой-то посредством своего интеллекта, то мы имеем дело с мере входит в самопонятие задачи: там, где нет системой искусственного интеллекта. трудности, нет и задачи». Если человек имеет очевидное задачи, которые человек обычно средство, 9 с помощью которого наверное можно Системы искусственного интеллекта Тюрбеев Ю.В. осуществить желание, поясняет он, то задачи не Под словом “машина” здесь понимается машина возникает. Если человек обладает алгоритмом решения вместе с ее совокупным математическим обеспечением, некоторой задачи и имеет физическую возможность его включающим не только программы, но и необходимые реализации, то задачи в собственном смысле уже не для решения задач “модели мира”. Недостатком такого существует. понимания Так понимаемая задача в сущности тождественна является антропоморфизм. главным Задачи, образом решаемые его искусственным проблемной ситуации, и решается она посредством интеллектом, целесообразно определить таким образом, преобразования последней. В ее решении участвуют не чтобы только заданы. отсутствовал. Его основная функция заключается в Человек использует любую находящуюся в его памяти выработке схем целесообразных внешних действий в информацию, “модель мира”, имеющуюся в его психике бесконечно и включающую фиксацию разнообразных законов, человеческого мышления (в отличие от рассудочной связей, отношений этого мира. деятельности животных) состоит в том, что человек условия, которые непосредственно человек по крайней варьирующих мере в условиях. определении Специфика Если задача не является мыслительной, то она вырабатывает и накапливает знания, храня их в своей решается на ЭВМ традиционными методами и, значит, памяти. Выработка схем внешних действий происходит не входит в круг задач искусственного интеллекта. Ее не по принципу “стимул - реакция”, а на основе знаний, интеллектуальная часть выполнена человеком. На долю получаемых дополнительно из среды, для поведения в машины осталась часть работы, которая не требует которой вырабатывается схема действия. участия мышления, т. е. Этот способ выработки схем внешних действий (а «безмысленная», неинтеллектуальная. не 10 просто действия по командам, пусть даже Системы искусственного интеллекта Тюрбеев Ю.В. меняющимся как функции от времени), на мой взгляд, является существенной интеллекта. Отсюда искусственного характеристикой следует, интеллекта что относятся любого к системам те, которые, используя заложенные в них правила переработки информации, вырабатывают новые схемы целесообразных действий на основе анализа моделей среды, хранящихся в их памяти. Способность к перестройке самих этих моделей в соответствии с вновь поступающей информацией является свидетельством более высокого уровня искусственного интеллекта. Большинство исследователей считают наличие собственной внутренней модели мира у технических систем предпосылкой их “интеллектуальности”. Формирование такой модели связано с преодолением синтаксической односторонности системы, т.е. с тем, что символы или та их часть, которой оперирует система, интерпретированы, имеют семантику. 11 Доклад Тюрбеев Ю.В. Характеризуя особенности систем искусственного интеллекта, Л. Т. Кузин 1 указывает на: 1) наличие в них собственной внутренней модели внешнего мира; эта модель обеспечивает индивидуальность, относительную самостоятельность системы в оценке ситуации, возможность семантической и прагматической интерпретации запросов к системе; 2) способность пополнения имеющихся знаний; 3) способность к дедуктивному выводу, т.е. к генерации информации, которая в явном виде не содержится в системе; это качество позволяет системе конструировать информационную структуру с новой семантикой и практической направленностью; 4) умение оперировать в ситуациях, связанных с различными аспектами нечеткости, включая “понимание” естественного языка; 5) способность к диалоговому взаимодействию с человеком; 6) способность к адаптации. На вопрос, все ли перечисленные условия обязательны, необходимы для признания системы интеллектуальной, ученые отвечают по-разному. В реальных исследованиях, как правило, признается абсолютно необходимым наличие внутренней модели внешнего мира, и при этом считается достаточным выполнение хотя бы одного из перечисленных выше условий. П. Армер выдвинул мысль о “континууме интеллекта”: различные системы могут сопоставляться не только как имеющие и не имеющие интеллекта, но и по степени его развития. При этом, считает он, желательно разработать шкалу уровня интеллекта, учитывающую степень развития каждого из его необходимых признаков. Известно, что в свое время А.Тьюринг (см. Тьюринг А. Может ли машина мыслить? - М., Наука 1960.) предложил в качестве критерия, определяющего, может ли машина мыслить, “игру в имитацию”. Согласно этому критерию, машина может быть признана Л.Т. Кузин (1928-1997) - один из основателей современной кибернетики и информационной науки в России. 1 12 Доклад Тюрбеев Ю.В. мыслящей, если человек, ведя с ней диалог по достаточно широкому кругу вопросов, не сможет отличить ее ответов от ответов человека. Критерий Тьюринга в литературе был подвергнут критике с различных точек зрения. Действительно серьезный аргумент против этого критерия заключается в том, что в подходе Тьюринга ставится знак тождества между способностью мыслить и способностью к решению задач переработки информации определенною типа. Успешная “игра в имитацию” не может без предварительного тщательного анализа мышления как целостности бытъ признана критерием ее способности к мышлению. Однако этот аргумент бьет мимо цели, если мы говорим не о мыслящей машине, а об искусственном интеллекте, который должен лишь продуцировать физические тела знаков, интерпретируемые человеком в качестве решений определенных задач. Наиболее естественно считать, что некоторое устройство, созданное человеком, представляет собой искусственный интеллект, если, ведя с ним достаточно долгий диалог по более или менее широкому кругу вопросов, человек не сможет различить, разговаривает он с разумным живым существом или с автоматическим устройством. Если учесть возможность разработки программ, специально рассчитанных на введение в заблуждение человека, то, возможно, следует говорить не просто о человеке, а о специально подготовленном эксперте. Этот критерий не противоречит перечисленным выше особенностям системы искусственного .интеллекта. Но что значит по “достаточно широкому кругу вопросов”, о котором идет речь в критерии? На начальных этапах разработки проблемы искусственного интеллекта ряд исследователей, особенно занимающихся эвристическим программированием, ставили задачу создания интеллекта, успешно функционирующего в любой сфере деятельности. Это можно назвать разработкой “общего интеллекта”. Сейчас большинство работ направлено на создание “профессионального искусственного интеллекта”, т. е. систем, решающих интеллектуальные задачи из относительно ограниченной области (например, управление портом, интегрирование функций, доказательство 13 Доклад Тюрбеев Ю.В. теорем геометрии и т.п.). В этих случаях “достаточно широкий круг вопросов” должен пониматься как соответствующая область предметов. Исходным пунктом рассуждений об искусственном интеллекте было определение такой системы как решающей мыслительные задачи. Но перед нею ставятся и задачи, которые люди обычно не считают интеллектуальными, поскольку при их решении человек сознательно не прибегает к перестройке проблемных ситуаций. К их числу относится, например, задача распознания зрительных образов. Человек узнает человека, которого видел один-два раза, непосредственно в процессе чувственного восприятия. Исходя из этого кажется, что эта задача не является интеллектуальной. Но в процессе узнавания человек не решает мыслительных задач лишь постольку, поскольку программа распознания не находится в сфере осознанного. Но так как в решении таких задач на неосознанном уровне участвует модель среды, хранящаяся в памяти, то эти задачи в сущности являются интеллектуальными. Соответственно и система, которая ее решает, может считаться интеллектуальной. Тем более это относится к “пониманию” машиной фраз на естественном языке, хотя человек в этом не усматривает обычно проблемной ситуации. Теория искусственного интеллекта при решении многих задач сталкивается с гносеологическими проблемами. Одна из таких проблем состоит в выяснении вопроса, доказуема ли теоретически (математически) возможность или невозможность искусственного интеллекта. На этот счет существуют две точки зрения. Одни считают математически доказанным, что ЭВМ в принципе может выполнить любую функцию, осуществляемую естественным интеллектом. Другие полагают в такой же мере доказанным математически, что есть проблемы, решаемые человеческим интеллектом, которые принципиально недоступны ЭВМ. 14 Доклад Тюрбеев Ю.В. 3. Моделирование искусственного интеллекта. Исторически сложились три основных направления в моделировании искусственного интеллекта (см. Схема 1) Схема 1 Подходы к созданию искусственного интеллекта Изучение структуры и механизмов работы мозга человека Изучение искусственного интеллекта Создание интерактивных систем В рамках первого подхода изучаются прежде всего структура и механизмы работы мозга человека, а конечная цель заключается в раскрытии тайн мышления. Необходимыми этапами исследований в этом направлении являются построение моделей на основе психофизиологических данных, проведение экспериментов с ними, выдвижение новых гипотез о механизмах интеллектуальной деятельности, совершенствование моделей и т. д. Второй подход в качестве объекта исследования рассматривает искусственный интеллект . Здесь речь идет о моделировании интеллектуальной деятельности с помощью вычислительных машин. А цель работ — создание алгоритмического и программного обеспечения вычислительных машин, т.е. интерактивных позволяющих решать интеллектуальные задачи не хуже человека. систем Наконец, третий подход ориентирован на создание смешанных человекомашинных интеллектуальных систем, на симбиоз возможностей естественного и искусственного интеллекта. Важнейшими проблемами в этих исследованиях являются оптимальное распределение функций между естественным и искусственным интеллектом и организация диалога между человеком и машиной. 15 Доклад Тюрбеев Ю.В. В 1957 году американский физиолог Ф. Розенблатт предложил модель зрительного восприятия и распознавания — . Машина, способная обучаться понятиям и распознавать предъявляемые объекты, чрезвычайно заинтересовала не только физиологов, но и представителей других областей знаний и породила большой поток теоретических и экспериментальных исследований. Перцептрон или любая программа, имитирующая процесс распознавания, работают в двух режимах: в режиме обучения и в режиме распознавания. В режиме обучения некто (человек, машина, робот или природа), играющий роль учителя, предъявляет машине объекты и о каждом из них сообщает, к какому понятию (классу) он принадлежит. По этим данным строится решающее правило, являющееся, по существу, формальным описанием понятий. В режиме распознавания машине предъявляются новые объекты (вообще говоря, отличные от ранее предъявленных), и она должна их классифицировать по возможности правильно. В последние десятилетия в мире бурно развивается новая прикладная область математики, специализирующаяся на искусственных нейронных сетях (НС). Актуальность исследований в этом направлении подтверждается массой различных применений НС: автоматизация процессов распознавания образов и адаптивное управление, аппроксимация функционалов и прогнозирование, создание экспертных систем и организация ассоциативной памяти и многое, многое другое. С помощью НС можно, например, предсказывать показатели биржевого рынка, распознавать оптические или звуковые сигналы, строить самообучающиеся системы, способные управлять автомашиной при парковке или синтезировать речь по тексту. На Западе нейронные сети применяются уже довольно широко, у нас же это пока еще экзотика — российские фирмы, использующие НС в практических целях, наперечет. 16 Доклад Тюрбеев Ю.В. Заключение. Развитие информационной техники позволило компенсировать человеку психофизиологическую ограниченность своего организма в ряде направлений. “Внешняя нервная система”, создаваемая и расширяемая человеком, уже дала ему возможность закономерности, вырабатывать раздвигать теории, пределы открывать познания количественные сложных систем. Искусственный интеллект и его совершенствование превращают границы сложности, доступные человеку, в систематически раздвигаемые. Это особенно важно в современную эпоху, когда общество не может успешно развиваться без рационального управления сложными и сверхсложными системами. Разработка проблем искусственного интеллекта является существенным вкладом в осознание человеком закономерностей внешнего и внутреннего мира, в их использование в интересах общества и тем самым в развитие свободы человека. Рисунок 1 Искусственный интеллект 17 Доклад Тюрбеев Ю.В. Использованная литература. 1) Тьюринг А. Может ли машина мыслить? - М., Наука 1960. 2) Эндрю А. Искусственный интеллект. - М.: Мир, 1985. 3) Будущее искусственного интеллекта/ Под ред. Карла, Левитина, Поспелова, Хорошевского. - М., Наука 1991. 4) Интернет-ресурсы: www.computerra.ru, www.robotov.net www.neural.narod.ru, www.effecton.ru, www.ai.obrazec.ru, 18 ,
