Основы искусственного интеллекта

Материал, опубликованный в данной статье, набирает все большей популярности. Рассмотрим основы искусственного интеллекта. Сначала ознакомимся с историей развития этого направления разработки.

Развитие искусственного интеллекта

История искусственного интеллекта началась не так уж давно. Во второй половине XX века было сформулировано понятие искусственного интеллекта (artificial intelligence) и предложено несколько его определений. Одним из первых определений, которое, несмотря на значительную широту трактовки, до сих пор не утратило своей актуальности, заключается в представлении искусственного интеллекта как: «Способ заставить вычислительную машину думать, как человек».

Основы искусственного интеллекта

Актуальность интеллектуализации вычислительных систем обусловлена потребностью человека находить решения в таких реалиях современного мира, как неточность, двусмысленность, неопределенность, нечеткость и необоснованность информации. Необходимость повышения скорости и адекватности данного процесса стимулирует создание вычислительных систем, через взаимодействие с реальным миром средствами робототехники, производственного оборудования, приборов и других аппаратных средств, могут способствовать его осуществлению.

Вычислительные системы, в основу работы которых возложена исключительно классическая логика — то есть алгоритмы решения известных задач, сталкиваются с проблемами, встречая неопределенные ситуации. В отличие от них, живые существа, хотя и проигрывают в скорости, способные принимать успешные решения в подобных ситуациях.

Пример искусственного интеллекта

В качестве примера можно привести обвал фондового рынка 1987 года, когда компьютерные программы продавали акции на сотни миллионов долларов с целью получить прибыль в несколько сотен долларов, что собственно и создало предпосылки для обвала. Положение было исправлено после перехода полного контроля за биржевыми торгами в протоплазменное интеллектуальных систем, то есть, к людям.

Определяя понятие интеллекта как научную категорию, его следует понимать как пригодность системы к обучению. Таким образом, одна из наиболее конкретизированных, на наш взгляд, определений искусственного интеллекта трактуется, как способность автоматизированных систем приобретать, адаптировать, модифицировать и пополнять знания с целью поиска решений задач, формализация которых затруднена.

Информационная пирамида

В этом определении термин «знание» имеет качественное отличие от понятия информации. Это различие хорошо отражает представление этих понятий в виде информационной пирамиды на рис 1.

Информационная пирамида

Рисунок 1 — Информационная пирамида

В ее основе находятся данные, следующий уровень занимает информация, завершает пирамиду уровень знаний. По мере продвижения вверх по информационной пирамиде объемы данных переходят в ценность информации и далее — в ценность знаний. То есть, информация возникает в момент взаимодействия субъективных данных и объективных методов их обработки. Знания формируются на основе образования распределенных взаимосвязей между разнородной информацией, создавая при этом формальную систему — способ отражения их в точных понятиях или утверждениях.

Именно поддержка такой системы — системы знаний, в таком актуальном состоянии, позволяющая строить программы действий для поиска решений поставленных перед ними задач, учитывая конкретные ситуации, которые образуются на определенный момент времени в окружающей среде, является задачей искусственного интеллекта. Таким образом, искусственный интеллект можно, также, представить, как универсальный надалгоритм, способный создавать алгоритмы решения новых задач.

Похожая статья: Философские проблемы искусственного интеллекта.

 

Получать интересное на почту

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *