Искусственный интеллект Искусственный интеллект наука и технология создания интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных компьютерных программ. ИИ связан со сходной задачей использования компьютеров для понимания человеческого интеллекта, но не обязательно ограничивается биологически правдоподобными методами. Другие определения искусственного интеллекта: O Научное направление, в рамках которого ставятся и решаются задачи аппаратного или программного моделирования тех видов человеческой деятельности, которые традиционно считаются интеллектуальными. O Свойство интеллектуальных систем выполнять функции, которые традиционно считаются прерогативой человека. При этом интеллектуальная система это техническая или программная система, способная решать задачи, традиционно считающиеся творческими, принадлежащие конкретной предметной области, знания о которой хранятся в памяти такой системы. O Наука под названием « Искусственный интеллект » входит в комплекс компьютерных наук, а создаваемые на её основе технологии к информационным технологиям. Задачей этой науки является воссоздание с помощью вычислительных систем и иных искусственных устройств разумных рассуждений и действий.

Происхождение и понимание термина «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. 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 касаются изучения 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. Именно в таком смысле термин ввел Джон Маккарти в 1956 году на конференции в Дартмутском университете. Одно из частных определений интеллекта, общее для человека и « машины », можно сформулировать так: « Интеллект способность системы создавать в ходе самообучения программы для решения задач определённого класса сложности и решать эти задачи ».

Искусственный интеллект в России Пионером искусственного интеллекта по праву можно считать коллежского советника С. Н. Корсакова, ставившего задачу усиления возможностей разума посредством разработки научных методов и устройств, перекликающуюся с современной концепцией искусственного интеллекта, как усилителя естественного. Работы в области искусственного интеллекта в России начались в х годах, возглавленных Вениамином Пушкиным и Д. А. Поспеловым. До х годов в СССР все исследования ИИ велись в рамках кибернетики. Только в конце х в СССР начинают говорить о научном направлении « искусственный интеллект » как разделе информатики. В конце х создается толковый словарь по искусственному интеллекту, трехтомный справочник по искусственному интеллекту и энциклопедический словарь по информатике, в котором разделы « Кибернетика » и « Искусственный интеллект » входят наряду с другими разделами в состав информатики.

Предпосылки развития науки 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; 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? В 1950 году один из пионеров в области вычислительной техники, английский учёный Алан Тьюринг, пишет статью под названием « Может ли машина мыслить?», в которой описывает процедуру, с помощью которой можно будет определить момент, когда машина сравняется в плане разумности с человеком, получившей название теста Тьюринга.

Подходы и направления Подходы к пониманию проблемы 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. Несмотря на наличие множества подходов как к пониманию задач ИИ, так и созданию интеллектуальных информационных систем можно выделить два основных подхода к разработке ИИ: O нисходящий, семиотический создание экспертных систем, баз знаний и систем логического вывода, имитирующих высокоуровневые психические процессы: мышление, рассуждение, речь, эмоции, творчество и т. д.; O восходящий, биологический изучение нейронных сетей и эволюционных вычислений, моделирующих интеллектуальное поведение на основе биологических элементов, а также создание соответствующих вычислительных систем, таких как нейрокомпьютер или биокомпьютер. Последний подход, строго говоря, не относится к науке о ИИ в смысле, данном Джоном Маккарти их объединяет только общая конечная цель.

Тест Тьюринга и интуитивный подход Эмпирический тест, идея которого была предложена Аланом Тьюрингом в статье « Вычислительные машины и разум », опубликованной в 1950 году в философском журнале. 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. Неразумное поведение человека Разумное поведение, но человек так не поступает Тест Тьюринга Человеческое поведение Разумное поведение

Символьный подход Исторически символьный подход был первым в эпоху цифровых машин, так как именно после создания Лисп, первого языка символьных вычислений, у его автора возникла уверенность в возможности практически приступить к реализации этими средствами интеллекта. Символьный подход позволяет оперировать слабоформализованными представлениями и их смыслами. От умения выделить только существенную информацию зависит эффективность и результативность решения задачи. Основное применение символьной логики это решение задач по выработке правил. Большинство исследований останавливается как раз на невозможности хотя бы обозначить новые возникшие трудности средствами выбранных на предыдущих этапах символьных системах. Тем более решить их и тем более обучить компьютер решать их или хотя бы идентифицировать и выходить из таких ситуаций.

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 на языке логических предикатов. 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 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 агентов. Согласно этому подходу, интеллект это вычислительная часть 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 пути и принятия решений. Иллюстрация принципа поиска пути в двухмерном пространстве

Применение искусственного интеллекта Некоторые из самых известных ИИ - систем: O Deep Blue победил чемпиона мира по шахматам. Матч Каспаров против суперэвм не принёс удовлетворения ни компьютерщикам, ни шахматистам, и система не была признана Каспаровым. Затем линия суперкомпьютеров IBM проявилась в проектах молекулярное моделирование и моделирование системы пирамидальных клеток в швейцарском центре Blue Brain. O MYCIN одна из ранних экспертных систем, которая могла диагностировать небольшой набор заболеваний, причем часто так же точно, как и доктора. O 20Q проект, основанный на идеях ИИ, по мотивам классической игры «20 вопросов ». Стал очень популярен после появления в Интернете на сайте 20q.net O Распознавание речи. Системы такие как ViaVoice способны обслуживать потребителей. O Роботы в ежегодном турнире RoboCup соревнуются в упрощённой форме футбола.

Перспективы искусственного интеллекта Можно выделить два направления развития ИИ: O решение проблем, связанных с приближением специализированных систем ИИ к возможностям человека, и их интеграции, которая реализована природой человека O создание искусственного разума, представляющего интеграцию уже созданных систем ИИ в единую систему, способную решать проблемы человечества

Заключение Многие споры вокруг проблемы создания искусственного интеллекта имеют эмоциональную подоплеку. Признание возможности искусственного разума представляется чем - то унижающим человеческое достоинство. Однако нельзя смешивать вопросы возможностей искусственного разума с вопросом о развитии и совершенствовании человеческого разума. Повсеместное использование ИИ создаёт предпосылки для перехода на качественно новую ступень прогресса, даёт толчок новому витку автоматизации производства, а значит и повышению производительности труда. Разумеется, искусственный разум может быть использован в негодных целях, однако это проблема не научная, а скорее морально - этическая.

1 из 24

Презентация на тему: Искусственный интеллект

№ слайда 1

Описание слайда:

Искусственный интеллект Intellectus (от лат. познание, понимание, рассудок) – способность мышления, рационального познания.Предметом изучения науки «искусственный интеллект» является человеческое мышление. Ученые ищут ответ на вопрос: как человек мыслит? Цель этих исследований – создать модель человеческого интеллекта и реализовать ее на компьютере.(Иначе: научить машину мыслить).

№ слайда 2

Описание слайда:

№ слайда 3

Описание слайда:

Искусственный интеллект - основная функция Пятидесятые годы оказались свидетелями появления на горизонте послевоенной науки сверхновой звезды - Кибернетики, ее стремительного взлета и столь же быстрого распада на части, с одной из которых связано рождение искусственного интеллекта (ИИ). И хотя с броским именем новорожденного связывались (и продолжают связываться) самые разные надежды, достаточно скоро стало ясно, что как широко ни толкуй эту область, ядром ее должен стать аппарат представления и обработки знаний.

№ слайда 4

Описание слайда:

При этом наиболее честолюбивые апологеты считают, что цель искусственного интеллекта - формирование аппарата метазнаний, способного объединить философию, психологию, математику и распространить “новый порядок” симбиоза человека и компьютера на все науки, виды деятельности и даже искусство. Таким образом, оказалось, что основная задача ИИ - развитие формальных средств представления и обработки знаний - весьма близка к функции самой математики.

№ слайда 5

Описание слайда:

Однако в их методологических позициях есть достаточно существенная разница: занимаясь теорией и развитием формальных аппаратов, математика лишь на периферии уделяет внимание применению этих аппаратов к проблематике других дисциплин; для методологии искусственного интеллекта характерно обратное направление - от изучения различных форм знаний к разработке комплекса формальных средств, покрывающего в идеале весь спектр областей деятельности.

№ слайда 6

Описание слайда:

№ слайда 7

Описание слайда:

Существует много видов человеческой деятельности, которые не могут быть запланированы заранее. Сочинение музыки и стихов, доказательство теоремы, литературный перевод с иностранного языка, диагностика и лечение болезни, и многое другое… Например, при игре в шахматы шахматист знает правила игры, имеет цель – выиграть партию. Его действия не запрограммированы заранее. Они зависят от действий соперника, от складывающейся позиции на доске, от сообразительности и личного опыта шахматиста.

№ слайда 8

Описание слайда:

№ слайда 9

Описание слайда:

№ слайда 10

Описание слайда:

№ слайда 11

Описание слайда:

Любая система искусственного интеллекта работает в рамках какой-то определенной предметной области (медицинская диагностика, законодательство, математика, экономика и пр.) Подобно специалисту, компьютер должен обладать знаниями в данной области.Знания в конкретной предметной области, определенным образом формализованные и заложенные в память ЭВМ, называются компьютерной базой знаний.

№ слайда 12

Описание слайда:

Например, вы хотите применить компьютер для решения задач по геометрии. В задачнике имеется 500 задач разного содержания.Специалист по искусственному интеллекту заложит в компьютер знания геометрии (предполагается, что так закладывают в вас знания учителя). На основе этих знаний и с помощью специального алгоритма логических рассуждений компьютер решит любую из 500 задач. Для этого достаточно сообщить ему лишь условие задачи.Системы искусственного интеллекта работают на основе заложенных в них баз знаний.

№ слайда 13

Описание слайда:

Как создать интеллектуальную систему на компьютере? Человеческое мышление основано на двух составляющих: запасе знаний и способности к логическим рассуждениям.Отсюда вытекают две основные задачи при создании интеллектуальных систем на компьютере: моделирование знаний (разработка методов формализации знаний для ввода их в компьютерную память в качестве базы знаний); моделирование рассуждений (создание компьютерных программ, имитирующих логику человеческого мышления при решении разнообразных задач).

№ слайда 14

Описание слайда:

Один из видов систем искусственного интеллекта – экспертные системы.Назначение экспертных систем – консультации пользователя, помощь в принятии решений. Особенно важной становится такая помощь в экстремальных ситуациях, например, в условиях технической аварии, экстренной операции, при управлении транспортными средствами. Компьютер не подвержен стрессам. Он быстро найдет оптимальное, безопасное решение и предложит его человеку.

№ слайда 15

Описание слайда:

Для тех кому интересно: Искусственный интеллект - основная функция Моделирование знаний Нечеткая математика Информационная технология - смена эпох ”Неалгоритмическое” управление… Задачи для специалистов самого высокого классаКомпьютер НЕ фон-Неймановской архитектуры

№ слайда 16

Описание слайда:

№ слайда 17

Описание слайда:

Центральная задача ИИ - создание аппарата знаний (АЗ) - почти сразу же потребовала уточнения - а о каких, собственно, знаниях идет речь? Если о точных, формальных, то у этих территорий уже есть хозяйка - Математика, с профессиональной армией, связываться с которой у конкистадоров новых земель никакого желания не было. Если же имеются в виду неформальные знания, то к ним можно отнести как: достаточно изученные и конкретные, но (пока) плохо формализованные - например, синтаксис естественного языка или медицинскую диагностику, так и плохо формализуемые в принципе, то есть основную часть понятий всех областей деятельности - от гуманитарных наук до искусства и бытовых сфер жизни.

Описание слайда:

Это почти безнадежное положение спас Л. Заде, предложивший в середине 60-х понятие лингвистической переменной и аппарат нечеткой математики. Искусственный интеллект получил в подарок настоящую волшебную палочку - достаточно быстро стало ясным, что пустыню сплошных белых пятен на карте знаний можно без проблем превратить в нечетко (и, увы, лишь виртуально) цветущие нивы.

№ слайда 20

Описание слайда:

Fuzzy -Morgana стремительно овладевала массами: уже к началу 80-х годов нечеткая библиография насчитывала около двадцати тысяч наименований, число которых наверняка возросло с тех пор не менее, чем в два-три раза. В водовороте энтузиазма остался незамеченным некий врожденный дефект нового универсального средства - семантика и прагматика аппарата нечеткости с самого начала сами были достаточно нечеткими: размытым оставалось ЧТО, собственно, представляет нечеткость, ЧЕМ она оперирует и ПОЧЕМУ именно ТАК, а не иначе. Размытость аппарата неизбежно вела к полной неясности результатов его применения, которая не замечалась просто потому, что оставалось непонятным, как, собственно, проверять эти результаты.

№ слайда 21

Описание слайда:

№ слайда 22

Описание слайда:

Хотя императивное (алгоритмическое) управление с самого начала было основой программирования для компьютеров фон-Неймановской архитектуры, в конце 60-х и начале 70-х годов имели место попытки разработки альтернативных способов организации вычислительного процесса. Прежде всего это было связано с исследованиями по ИИ и параллельному программированию для многопроцессорных систем. Однако качественный прогресс в решении этой проблемы обеспечили аппарат недоопределенных моделей и последние работы в области программирования в ограничениях, поскольку они строятся на децентрализованном, асинхронном, максимально параллельным управляемом по данным процессе вычислений. В качестве следующего шага этой революции возможен переход к управлению на основе событий, значительно повышающему уровень ассоциативного аппарата, организующего процесс управления по данным.

№ слайда 23

Описание слайда:

Параллельность Нерешаемость - проблемы распараллеливания императивных программных технологий образовала непреодолимый барьер на пути широкого распространения многопроцессорных систем. За последние 15 лет software и hardware поменялись местами: уровень автоматизации проектирования аппаратных средств и стоимость элементной базы уже много лет позволяют производить массово компьютеры с любым числом процессоров, однако адаптация для них современных и разработка новых программных продуктов остается задачей, решаемой только специалистами самого высокого класса и то лишь в некоторых частных случаях. В новой парадигме ИТ параллельность перестает быть проблемой, а становится естественным свойством любой программной системы.

№ слайда 24

Описание слайда:

Компьютер НЕ фон-Неймановской архитектуры. Управление по данным (а в перспективе - на основе событий) радикально меняет саму организацию вычислительного процесса, делая его асинхронным, децентрализованным и независящим от числа процессоров. Потребуется фундаментальная перестройка привычной фон-Неймановской архитектуры современных машин. Таким образом, складывается перспектива не просто смены поколений, а смены эпох, ведущая к настоящей революции - потрясению “незыблемых основ” ИТ: Алгоритм, фон-Неймановская архитектура, детерминированный и последовательный процесс навсегда уходят в историю, уступая место Модели, мультиагентности и ассоциативно самоорганизующемуся недетерминированному параллельному процессу.

Впервые идею создания искусственного подобия человеческого разума выразил Раймунд Луллий

(1235-1315), который еще в XIV веке пытался создать машину для решения различных задач на основе всеобщей классификации понятий.

В XVII в. Готфрид Лейбниц (1646-1716) и Рене Декарт (1596-1650) независимо друг от друга развили эту идею, предложив универсальные языки классификации всех наук.

Эти идеи легли в основу теоретических разработок в области создания искусственного интеллекта.

Развитие искусственного интеллекта после создания ЭВМ

Развитие ИИ как научного направления стало возможным только после создания ЭВМ

Это произошло в 40-х годах XXв.

В это же время Норберт Винер (1894-1964) создал свои основополагающие работы по новой науке – кибернетике .

Кибернеетика (от греч. - «искусство управления») - наука об общих закономерностях процессов управления и передачи информации в различных системах, будь то машины, живые организмы или общество.

Термин «искусственный интеллект»

Термин «искусственный интеллект» (artificial intelligence) предложен в 1956 г. на

семинаре с аналогичным названием в

Станфордском университете США.

Вскоре после признания искусственного интеллекта самостоятельной отраслью науки прошло разделение на два основных направления: нейрокибернетику и кибернетику «черного ящика».

Основная идея нейрокибернетики

Единственный объект, способный мыслить – это человеческий мозг.

Поэтому любое «мыслящее устройство» должно каким-то образом воспроизводить его структуру.

Нейрокибернетика ориентирована на аппаратное моделирование структур, подобных структуре мозга.

Создавались элементы, аналогичные нейронам и их объединениям в функционирующие системы (нейроны – взаимодействующие между собой клетки мозга). Эти системы принято называть нейронными сетями .

Нейронные сети

Первые нейросети были созданы в конце 50-х гг. американскими учеными Г.Розенблаттом и П. Мак-Каллоком. Это были попытки создать системы, моделирующие человеческий глаз и его взаимодействие с мозгом. Устройство – перцептрон .

В 70-80 гг. количество работ по этому направлению стало снижаться.

Нейрокибернетика в Японии

В середине 80-х гг. в Японии в рамках разработки компьютера 5-го поколения, основанного на знаниях, был создан компьютер 6-го поколения, или нейрокомпьютер .

В это время ограничения по памяти и быстродействию были практически сняты.

Появились транспьютеры – параллельные компьютеры, осуществляющие взаимодействие неограниченного количества микропроцессоров.

От транспьютеров до нейрокомпьютеров – один шаг.

Три современных подхода к созданию нейросетей

Аппаратный – создание специальных компьютеров, плат расширения, наборов микросхем, реализующих все алгоритмы.

Программный – создание программ и инструментариев, рассчитанных на высокопроизводительные компьютеры. Нейросети создаются в памяти компьютера, всю работу выполняют его собственные процессоры.

Гибридный – комбинация первых двух.

Кибернетика «черного ящика»

Основная идея – не имеет значения, как устроено «мыслящее устройство». Главное, чтобы на заданные входные сигналы оно реагировало также, как человеческий мозг.

Это направление было ориентировано на поиски алгоритмов решения интеллектуальных задач на существующих моделях компьютеров.

Cлайд 1

Cлайд 2

Искусственный интеллект – дисциплина, изучающая возможность создания программ для решения задач, которые требуют определенных интеллектуальных усилий при выполнении их человеком.

Cлайд 3

Наука под названием “искусственный интеллект” входит в комплекс компьютерных наук, а создаваемые на ее основе технологии относятся к информационным технологиям. Задачей этой науки является достижение разумных рассуждений и действий с помощью вычислительных систем и иных искусственных устройств. Цель исследований в области искусственного интеллекта – создание арсенала метапроцедур, достаточного для того, чтобы ЭВМ (или другие технические системы, например, роботы) могли находить по постановкам задач их решения.

Cлайд 4

Первые исследования, относящиеся к проблемам искусственного интеллекта, были предприняты почти сразу же после появления вычислительных машин. Само название новой науки возникло в конце 60-х годов XX века, а в 1969 году в Вашингтоне (США) состоялась первая Всемирная конференция по искусственному интеллекту.

Cлайд 5

Исследования в области искусственного интеллекта ведутся по двум направлениям: бионическое- попытки смоделировать с помощью искусственных систем психофизиологическую деятельность человеческого мозга с целью создания искусственного разума; 2) прагматическое - создание программ, позволяющих с использованием ЭВМ воспроизводить не саму мыслительную деятельность, а являющиеся ее результатами процессы. Здесь достигнуты важнейшие результаты, имеющие практическую ценность.

Cлайд 6

Первое направление - нейрокибернетика Базируется на аппаратном моделировании работы головного мозга человека, основой которого является большое число (около 14 миллиардов) связанных и взаимодействующих нервных клеток - нейронов. Еще в 1950-х годах было создано пороговое устройство для моделирования нервной клетки - персептрон. На первых ЭВМ малой производительности биологическую структуру мозга реализовать не удалось. Теперь микроэлектроника позволяет строить вычислительные структуры, состоящие из нескольких тысяч микропроцессоров - нейрокомпьютеры. Основная их особенность - способность менять внутреннюю структуру и тем самым обучаться, как человек.

Cлайд 7

Второе направление - прагматическое направление ИИ Дает результатом программное обеспечение ЭВМ для решения интеллектуальных задач. Это, прежде всего, естественно-языковые программы. Они позволяют: делать перевод текста с одного языка на другой, составлять рефераты больших документов, сочинять тексты для сказок и поэм, сценарии телесериалов (мыльные оперы). Музыкальные программы могут сочинять музыкальные произведения, проводить анализ готовых музыкальных произведений, имитировать различные исполнительские стили. Распознающие программы позволяют проверять правильность текста, распознавать символы рукописного текста при его сканировании. Анализаторы и синтезаторы звуков способны управлять голосом техническими устройствами, а также выдавать речевые сообщения. Многие игровые программы используют принципы ИИ. Знаменитый суперкомпьютер Deep Blue обыграл шахматного чемпиона мира Г. Каспарова.

Cлайд 8

Свойства систем искусственного интеллекта внутренная интерпретируемость - вместе с информацией в базе знаний представлены информационные структуры, позволяющие не только хранить знания, но и использовать их; структурированность - выполняются декомпозиция сложных объектов на более простые и установление связи между ними; связанность - отражаются закономерности относительно фактов, процессов, явлений и причинно-следственные отношения между ними; активность - на основе имеющихся знаний можно выводить (получать) новые знания.

Cлайд 9

Инструментальные средства систем искусственного интеллекта (СИИ). Первые СИИ создавались на алгоритмических языках широкого применения. Наиболее удобными оказались языки LISP и SmallTalk. В дальнейшем были созданы системы программирования на языках представления знаний. Они содержат собственные средства представления знаний и поддержки логического вывода. К числу таких языков можно отнести FRL, KRL,OPS5, LogLISP и Prolog. Наибольшее распространение из этих языков получили языки логического программирования Prolog и OSP5.

Cлайд 10

Экспертные системы Экспертная система (ЭС) - это система искусственного интеллекта, которая содержит знания опытных специалистов (экспертов) о некоторой предметной области и которая в пределах этой области способна принимать экспертные решения (давать совет, ставить диагноз, направлять действия пользователя).

Cлайд 11

Cлайд 12

Структурная схема экспертной системы Главной частью любой ЭС является база знаний - совокупность знаний по данной предметной области, почерпнутых из публикаций, а также введенных в процессе взаимодействия экспертов с ЭС. С помощью редактора базы знаний эксперт наполняет базу знаний (как бы передает ей свои знания, умения, навыки).

Примеры экспертных систем Экспертная система MYCIN (Станфордский университет) -одна из первых и наиболее известных ЭС, разработана в середине 1970-х годов прошлого века. Она предназначена для диагностики инфекционных заболеваний. Экспертная система JUDITH создана в 1975 г. в Гейдельбергском и Дармштадском университетах, позволяет получать юристам экспертные заключения по гражданским делам. Экспертная система INTERNIST диагностирует несколько сотен болезней с точностью, которая сопоставима с точностью диагноза, сделанного квалифицированным врачом. Экспертная система Management Advisor помогает руководителю в планировании своей коммерческой деятельности. Экспертная система EXPERTAX готовит рекомендации ревизорам и налоговым специалистам в подготовке расчетов по налогам и подготовке финансовых деклараций. База знаний отражает опыт свыше двадцати экспертов. Экспертная система PROSPECTOR - помогает геологам в поиске полезных ископаемых. В ЭВМ вводятся карты, обзоры местности, ответы на вопросы, которые задаются геологам.

Cлайд 15

Домашнее задание Подготовить доклад по одной из нижеприведенных тем Роботы и искусственный интеллект Искусственный интеллект в играх Искусственный интеллект в фильмах и книгах Прогнозируемые последствия использования искусственного интеллекта Каковы направления использования искусственного интеллекта История развития искусственного интеллекта Искусственный интеллект в России

Презентация на тему:

«Искусственный интеллект»

Подготовила:Свиржевская Т .

Петропавловск

Введение

• Термин интеллект происходит от латинского intellectus - что означает ум, рассудок, разум; мыслительные способности человека.

• Соответственно искусственный интеллект - ИИ обычно толкуется как свойство автоматических систем брать на себя отдельные функции интеллекта человека, например, выбирать и принимать оптимальные решения на основе ранее полученного опыта и рационального анализа внешних воздействий.

• Интеллектом называется способность мозга решать (интеллектуальные) задачи путем приобретения, запоминания и целенаправленного преобразования знаний в процессе обучения на опыте и адаптации к разнообразным обстоятельствам.

Искусственный интеллект как наука существует более сорока лет.

• Первой интеллектуальной системой считается программа "Логик-Теоретик", предназначенная для доказательства теорем и исчисления высказываний.

Ее работа впервые была продемонстрирована 9 августа 1956 года, в создании программы участвовали такие известные ученые как А. Ньюэлл, А. Тьюринг, К. Шеннон, Дж. Шоу, Г. Саймон и другие.

• С тех пор в области искусственного интеллекта разработано великое множество компьютерных систем, которые принято называть интеллектуальными.

• Области их практического приложения охватывают практически все сферы человеческой деятельности, связанные с обработкой информации.

Современность

Методы и средства искусственного интеллекта используются в настоящее время для решения широкого спектра прикладных задач и позволяют повысить эффективность труда ученых, врачей, учителей, инженеров, экономистов, военных и многих других специалистов.

• Мы неуклонно движемся к новой информационной революции, сравнимой по масштабам с развитием Интернета, имя которой – искусственный интеллект

• Сейчас в Интернете повсеместно можно встретить признаки зарождения подобных проектов, призывы объединиться всем научным потенциалом способного думать человечества в целях очеловечивания Интернета, преобразования его в разумную систему или среду обитания разумных систем.
• Раз существуют подобные предпосылки, значит не что не оставит полет человеческой мысли на пути достижения поставленной цели.

Технологии

Стартап Hanson Robotics собирается создать «самого умного робота в мире». Для этого они собирают деньги. Робот сможет говорить, играть в игрушки, рисовать картинки и отвечать на эмоции - он будет во всём походить на трёхлетнего ребёнка.

Дизайнер и инженер Дэвид Хансон собрал экспертов в области робототехники и искусственного интеллекта. Идея создания робота-ребёнка интересна, прежде всего, тем, что он сможет учиться на собственном опыте.

Цель его создателей заключается в том, чтобы создать искусственный интеллект, работающий на уровне человека и даже на высшем уровне. «Но для этого нам нужно начинать с создания простейших примеров, которые будут минимально приемлемы для человеческого общества», - говорит он.

В этом и заключается цель исследования - дать роботу с искусственным интеллектом тело и попробовать внедрить его в общество. Впрочем, такая машина сможет быть полезной в образовании.

Опенсорсный робот с интеллектом трёхлетнего ребёнка

Заключение

• Итак, искусственный интеллект-это устройство, которое может выполнять такую же умственную деятельность, которую может выполнять человек.

• Искусственный интеллект призван расширить возможности компьютерных наук, а не определить их границы. Одной из важных задач, стоящих перед исследователями, является поддержание этих усилий.