Выбор по Тьюрингу - Гаррисон Гарри => скачать бесплатную электронную книгу. ТЕСТ ТЬЮРИНГА В 1950 году Алан М.Тьюринг, один из основоположников компьютерной технологии, задался вопросом, сможет ли когда-нибудь машина мыслить. Машина Тьюринга и тест Тьюринга – это две заявки Алана Тью- ринга на. Скачать бесплатно и без регистрации. Нет и точного критерия достижения компьютерами « разумности », хотя на заре искусственного интеллекта был предложен ряд гипотез, например, тест Тьюринга или гипотеза Ньюэлла Саймона. Искусственный интеллект Проблема состоит в том, что неизвестно какие вычислительные процедуры мы хотим называть интеллектуальными. А так как мы понимаем только некоторые механизмы интеллекта, то под интеллектом в пределах этой науки мы понимаем только вычислительную часть способности достигать целей в мире. Искусственный интеллект Различные виды и степени интеллекта существуют у многих людей, животных и некоторых машин, интеллектуальных информационных систем и различных моделей экспертных систем с различными базами знаний. Искусственный интеллект При этом как видим такое определение интеллекта не связано с пониманием интеллекта у человека это разные вещи. Более того, эта наука моделирует человеческий интеллект, так как с одной стороны, можно изучить кое - что о том, как заставить машины решить проблемы, наблюдая других людей, а с другой стороны, большинство работ в ИИ вовлекают изучение проблем, которые требуется решать человечеству в промышленном и технологическом смысле. Поэтому ИИ - исследователи вольны использовать методы, которые не наблюдаются у людей, если это необходимо для решения конкретных проблем. Искусственный интеллект Поэтому несмотря на наличие множества подходов как к пониманию задач ИИ, так и созданию интеллектуальных информационных систем можно выделить два основных подхода к разработке ИИ . Top- Down AI), семиотический создание экспертных систем, баз знаний и систем логического вывода, имитирующие высокоуровневые психические процессы : мышление, рассуждение, речь, эмоции, творчество и т. Bottom- Up AI), биологический изучение нейронных сетей и эволюционных вычислений, моделирующих интеллектуальное поведение на основе более мелких « неинтеллектуальных » элементов. Последний подход, строго говоря, не относится к науке о ИИ в смысле данном Джоном Маккарти их объединяет только общая конечная цель. Искусственный интеллект . История искусственного интеллекта История искусственного интеллекта как нового научного направления начинается в середине XX века. К этому времени уже было сформировано множество предпосылок его зарождения : среди философов давно шли споры о природе человека и процессе познания мира, нейрофизиологи и психологи разработали ряд теорий относительно работы человеческого мозга и мышления, экономисты и математики задавались вопросами оптимальных расчётов и представления знаний о мире в формализованном виде ; 1. История искусственного интеллекта наконец, зародился фундамент математической теории вычислений теории алгоритмов и были созданы первые компьютеры. Возможности новых машин в плане скорости вычислений оказались больше человеческих, поэтому в учёном сообществе закрался вопрос : каковы границы возможностей компьютеров и достигнут ли машины уровня развития человека ? Единого ответа на вопрос чем занимается искусственный интеллект, не существует. Почти каждый автор, пишущий книгу об ИИ, отталкивается в ней от какого - либо определения, рассматривая в его свете достижения этой науки. Обычно эти определения сводятся к следующим : 1. История искусственного интеллекта В 1. Алан Тьюринг, пишет статью под названием « Может ли машина мыслить ?», в которой приводит свои ответы на подобные вопросы, и описывает процедуру, с помощью которой можно будет определить момент, когда машина сравняется в плане разумности с человеком, получившей название теста Тьюринга - Подходы к определению искусственного интеллекта 1. История искусственного интеллекта Тест Тьюринга Эмпирический тест, идея которого была предложена Аланом Тьюрингом в статье « Вычислительные машины и разум » ( англ. Computing Machinery and Intelligence), опубликованной в 1. Mind». Целью данного теста является определение возможности искусственного мышления близкого к человеческому. Стандартная интерпретация этого теста звучит следующим образом : « Человек взаимодействует с одним компьютером и одним человеком. На основании ответов на вопросы он должен определить, с кем он разговаривает : с человеком или компьютерной программой. Задача компьютерной программы ввести человека в заблуждение, заставив сделать неверный выбор ». Все участники теста не видят друг друга. История искусственного интеллекта Когнитивное моделирование Логический подход Логический подход к созданию систем искусственного интеллекта направлен на создание экспертных систем с логическими моделями баз знаний с использованием языка предикатов. Учебной моделью систем искусственного интеллекта в х годах был принят язык и система логического программирования Пролог. Базы знаний, записанные на языке Пролог, представляют наборы фактов и правил логического вывода, записанных языка логических предикатов с использованием лексики русского языка, хорошо понятно русским, казахам, украинцам всем русскоязычным людям. Логическая модель баз знаний позволяет записывать не только конкретные сведения и данные в форме фактов на языке Пролог, но и обобщенные сведения с помощью правил и процедур логического вывода и в том числе логических правил определения понятий, выражающих определённые знания как конкретные и обобщенные сведения. В целом исследования проблем искусственного интеллекта в информатике в рамках логического подхода к проектированию баз знаний и экспертных систем направлено на создание, развитие и эксплуатацию интеллектуальных информационных систем, включая вопросы обучения студентов и школьников, а также подготовки пользователей и разработчиков таких интеллектуальных информационных систем. Агентно - ориентированный подход Последний подход, развиваемый с начала х годов называется агентно - ориентированным подходом, или подходом, основанным на использовании интеллектуальных ( рациональных ) агентов. Согласно этому подходу, интеллект это вычислительная часть ( грубо говоря, планирование ) способности достигать поставленных перед интеллектуальной машиной целей. Сама такая машина будет интеллектуальным агентом, воспринимающим окружающий его мир с помощью датчиков и способной воздействовать на объекты в окружающей среде с помощью исполнительных механизмов. Этот подход акцентирует внимание на тех методах и алгоритмах, которые помогут интеллектуальному агенту выживать в окружающей среде при выполнении его задачи. Так, здесь значительно сильнее изучаются Алгоритмы поиска и принятия решений. Другие подходы Интуитивные Самый общий подход предполагает, что ИИ будет способен проявлять поведение, не отличающееся от человеческого, причём, в нормальных ситуациях. Эта идея является обобщением подхода теста Тьюринга, который утверждает, что машина станет разумной тогда, когда будет способна поддерживать разговор с обычным человеком, и тот не сможет понять, что говорит с машиной ( разговор идёт по переписке ). Писатели - фантасты часто предлагают ещё один подход : ИИ возникнет тогда, когда машина будет способна чувствовать и творить. Так, хозяин Эндрю Мартина из « Двухсотлетнего человека » начинает относиться к нему как к человеку, когда тот создаёт игрушку по собственному проекту. А Дейта из Звёздного пути, будучи способным к коммуникации и научению, мечтает обрести эмоции и интуицию. Направления исследований Символьное моделирование мыслительных процессов Моделирование рассуждений Анализируя историю ИИ, можно выделить такое обширное направление как моделирование рассуждений. Долгие годы развитие этой науки двигалось именно по этому пути, и теперь это одна из самых развитых областей в современном ИИ. Моделирование рассуждений подразумевает создание символьных систем, на входе которых поставлена некая задача, а на выходе требуется её решение. Как правило, предлагаемая задача уже формализована, то есть переведена в математическую форму, но либо не имеет алгоритма решения, либо он слишком сложен, трудоёмок и т. В это направление входят : доказательство теорем, принятие решений и теория игр, планирование и диспетчеризация, прогнозирование. Работа с естественными языками Немаловажным направлением является обработка естественного языка, в рамках которого проводится анализ возможностей понимания, обработки и генерации текстов на « человеческом » языке. В частности, здесь ещё не решена проблема машинного перевода текстов с одного языка на другой. В современном мире большую роль играет разработка методов информационного поиска. По своей природе, оригинальный тест Тьюринга связан с этим направлением. Накопление и использование знаний Инженерия знаний Согласно мнению многих учёных, важным свойством интеллекта является способность к обучению. Таким образом, на первый план выходит инженерия знаний, объединяющая задачи получения знаний из простой информации, их систематизации и использования. Достижения в этой области затрагивают почти все остальные направления исследований ИИ. Здесь также нельзя не отметить две важные подобласти. Первая из них машинное обучение касается процесса самостоятельного получения знаний интеллектуальной системой в процессе её работы. Второе связано с созданием экспертных систем программ, использующих специализированные базы знаний для получения достоверных заключений по какой - либо проблеме. К области машинного обучения относится большой класс задач на распознавание образов. Например, это распознавание символов, рукописного текста, речи, анализ текстов. Многие задачи успешно решаются с помощью биологического моделирования ( см. Особо стоит упомянуть компьютерное зрение, которое связано ещё и с робототехникой. Биологическое моделирование Моделирование биологических систем Большие и интересные достижения имеются в области моделирования биологических систем. Строго говоря, сюда можно отнести несколько независимых направлений. Нейронные сети используются для решения нечётких и сложных проблем, таких как распознавание геометрических фигур или кластеризация объектов. Генетический подход основан на идее, что некий алгоритм может стать более эффективным, если позаимствует лучшие характеристики у других алгоритмов (« родителей »).
0 Comments
Leave a Reply. |
AuthorWrite something about yourself. No need to be fancy, just an overview. Archives
December 2016
Categories |