Искусственный интеллект

Этот  подход акцентирует внимание на тех  методах и алгоритмах, которые  помогут интеллектуальному агенту выживать в окружающей среде при выполнении его задачи. Так, здесь значительно тщательнее изучаются алгоритмы поиска пути и принятия решений.

Гибридный подход

Основная статья: Гибридный подход

Гибридный подход предполагает, что только синергетическая комбинация нейронных и символьных моделей достигает полного спектра когнитивных и вычислительных возможностей. Например, экспертные правила умозаключений могут генерироваться нейронными сетями, а порождающие правила получают с помощью статистического обучения. Сторонники данного подхода считают, что гибридные информационные системы будут значительно более сильными, чем сумма различных концепций по отдельности.

[править]Модели и методы исследований

[править]Символьное моделирование мыслительных процессов

Основная статья: 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. п. В это направление входят: доказательство теорем, принятие решений и теория игр, планирование и диспетчеризация, прогнозирование.

Работа с естественными  языками

Основная статья: Обработка естественного языка

Немаловажным  направлением является обработка естественного языка^[13], в рамках которого проводится анализ возможностей понимания, обработки и генерации текстов на «человеческом» языке. В рамках этого направления ставится цель такой обработки естественного языка, которая была бы в состоянии приобрести знание самостоятельно, читая существующий текст, доступный по Интернету. Некоторые прямые применения обработки естественного языка включают информационный поиск (в том числе, глубокий анализ текста) и машинный перевод^[14].

Представление и использование  знаний

Основная статья: Инженерия знаний

Основная статья: Представление знаний

Направление инженерия знаний объединяет задачи получения знаний из простой информации, их систематизации и использования. Это направление исторически связано с созданием экспертных систем — программ, использующих специализированные базы знаний для получения достоверных заключений по какой-либо проблеме.

Производство  знаний из данных — одна из базовых проблем интеллектуального анализа данных. Существуют различные подходы к решению этой проблемы, в том числе — на основе нейросетевой технологии^[15], использующие процедуры вербализации нейронных сетей.

[править]Машинное обучение

Основная статья: Машинное обучение

Проблематика машинного обучения^[16] касается процесса самостоятельного получения знаний интеллектуальной системой в процессе её работы. Это направление было центральным с самого начала развития ИИ^[17]. В 1956 году, на Дартмундской летней конференции, Рей Соломонофф написал отчёт о вероятностной машине, обучающейся без учителя, назвав её: «Индуктивная машина вывода»^[18].

Обучение  без учителя — позволяет распознать образы во входном потоке. Обучение с учителем включает также классификацию и регрессионный анализ. Классификация используется, чтобы определить, к какой категории принадлежит образ. Регрессионный анализ используется, чтобы в рядах числовых примеров входа/выхода и обнаружить непрерывную функцию, на основании которой можно было бы прогнозировать выход. При обучении агент вознаграждается за хорошие ответы и наказывается за плохие. Они могут быть проанализированы с точки зрения теории решений, используя такие понятия как полезность. Математический анализ машинных алгоритмов изучения — это раздел теоретической информатики, известный как вычислительная теория обучения (англ. Computational learning theory).

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. след. пункт). Особо стоит упомянуть компьютерное зрение, которое связано ещё и с робототехникой.

Биологическое моделирование  искусственного интеллекта

Основная статья: Квазибиологическая парадигма

 
Отличается от понимания искусственного интеллекта по Джону Маккарти, когда исходят из положения о том, что искусственные системы не обязаны повторять в своей структуре и функционировании структуру и протекающие в ней процессы, присущие биологическим системам. Сторонники данного подхода считают, что феномены человеческого поведения, его способность к обучению и адаптации есть следствие именно биологической структуры и особенностей её функционирования.

Сюда  можно отнести несколько 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»). Относительно новый подход, где ставится задача создания автономной программы — агента, взаимодействующего с внешней средой, называется агентным подходом.

[править]Робототехника

Основная статья: Интеллектуальная робототехника

См. также: Робототехника

Области робототехники^[19] и искусственного интеллекта тесно связаны друг с другом. Интегрирование этих двух наук, создание интеллектуальных роботов составляют ещё одно направление ИИ. Интеллектуальность требуется роботам, чтобы манипулировать объектами^[20], выполнять навигацию с проблемами локализации (определять местонахождение, изучать ближайшие области) и планировать движение (как добраться до цели)^[21]. Примером интеллектуальной робототехники могут служить игрушки-роботы Pleo, AIBO, QRIO.

Машинное творчество

Основная статья: Машинное творчество

Природа человеческого творчества ещё менее  изучена, чем природа интеллекта. Тем не менее, эта область существует, и здесь поставлены проблемы написания  компьютером музыки, литературных произведений (часто — стихов или сказок), художественное творчество. Создание реалистичных образов широко используется в кино и индустрии игр.

Отдельно  выделяется изучение проблем технического творчества систем искусственного интеллекта. Теория решения изобретательских задач, предложенная в 1946 году Г. С. Альтшуллером, положила начало таким исследованиям.

Добавление  данной возможности к любой интеллектуальной системе позволяет весьма наглядно продемонстрировать, что именно система  воспринимает и как это понимает. Добавлением шума вместо недостающей  информации или фильтрация шума имеющимися в системе знаниями производит из абстрактных знаний конкретные образы, легко воспринимаемые человеком, особенно это полезно для интуитивных  и малоценных знаний, проверка которых  в формальном виде требует значительных умственных усилий.

Другие области исследований

Наконец, существует масса приложений искусственного интеллекта, каждое из которых образует почти самостоятельное направление. В качестве примеров можно привести программированиеинтеллекта в компьютерных играх, нелинейное управление, интеллектуальные системы информационной безопасности.

Можно заметить, что многие области исследований пересекаются. Это свойственно для  любой науки. Но в искусственном  интеллекте взаимосвязь между, казалось бы, различными направлениями выражена особенно сильно, и это связано  с философским спором о сильном и слабом ИИ.

[править]Современный искусственный интеллект

ASIMO — Интеллектуальныйгуманоидный робот фирмыHonda

Можно выделить два направления развития ИИ:

• решение проблем, связанных с приближением специализированных систем ИИ к возможностям человека, и их интеграции, которая реализована природой человека (см.Усиление интеллекта);
• создание искусственного разума, представляющего интеграцию уже созданных систем ИИ в единую систему, способную решать проблемы человечества (см. Сильный и слабый искусственный интеллект).

Но  в настоящий момент в области  искусственного интеллекта наблюдается  вовлечение многих предметных областей, имеющих скорее практическое отношение  к ИИ, а не фундаментальное. Многие подходы были опробованы, но к возникновению  искусственного разума ни одна исследовательская  группа пока так и не подошла. Ниже представлены лишь некоторые наиболее известные разработки в области  ИИ.

[править]Применение

Турнир  RoboCup

Некоторые из самых известных ИИ-систем:

• Deep Blue — победил чемпиона мира по шахматам. Матч Каспаров против суперЭВМ не принёс удовлетворения ни компьютерщикам, ни шахматистам, и система не была признана Каспаровым (подробнее см. Человек против компьютера). Затем линия суперкомпьютеров IBM проявилась в проектах brute force BluGene (молекулярное моделирование) и моделирование системы пирамидальных клеток в швейцарском центре Blue Brain^[22].
• Watson — перспективная разработка IBM, способная воспринимать человеческую речь и производить вероятностный поиск, с применением большого количества алгоритмов. Для демонстрации работы Watson принял участие в американской игре «Jeopardy!», аналога «Своей игры» в России, где системе удалось выиграть в обеих играх^[23].
• MYCIN — одна из ранних экспертных систем, которая могла диагностировать небольшой набор заболеваний, причем часто так же точно, как и доктора.
• 20Q — проект, основанный на идеях ИИ, по мотивам классической игры «20 вопросов». Стал очень популярен после появления в Интернете на сайте 20q.net^[24].
• Распознавание речи. Системы такие как ViaVoice способны обслуживать потребителей.
• Роботы в ежегодном турнире RoboCup соревнуются в упрощённой форме футбола.

Банки применяют системы искусственного интеллекта (СИИ) в страховой деятельности (актуарная математика), при игре на бирже и управлении собственностью. Методы распознавания образов (включая, как более сложные и специализированные, так и нейронные сети) широко используют при оптическом и акустическом распознавании (в том числе текста и речи), медицинской диагностике, спам-фильтрах, в системах ПВО (определение целей), а также для обеспечения ряда других задач национальной безопасности.

Разработчики компьютерных игр применяют ИИ в той или иной степени проработанности. Это образует понятие «Игровой искусственный интеллект». Стандартными задачами ИИ в играх являются нахождение пути в двумерном или трёхмерном пространстве, имитация поведения боевой единицы, расчёт верной экономической стратегии и так далее.

[править]Связь с другими науками и явлениями культуры

Искусственный интеллект вместе с нейрофизиологией, эпистемологией и когнитивной психологией образует более общую науку, называемую когнитология. Важную роль в искусственном интеллекте играет философия. Также с проблемами искусственного интеллекта тесно связана эпистемология — наука о знании в рамках философии. Философы, занимающиеся данной проблематикой, решают вопросы, схожие с теми, которые решаются инженерами ИИ о том, как лучше представлять и использовать знания и информацию.

Компьютерные технологии и кибернетика

В компьютерных науках проблемы искусственного интеллекта рассматриваются с позиций проектирования экспертных систем и баз знаний. Под базами знаний понимается совокупность данных и правил вывода, допускающих логический вывод и осмысленную обработку информации. В целом исследования проблем искусственного интеллекта в компьютерных науках направлены на создание, развитие и эксплуатацию интеллектуальных информационных систем, а вопросы подготовки пользователей и разработчиков таких систем решаются специалистами информационных технологий.

Психология и когнитология

Методология когнитивного моделирования предназначена  для анализа и принятия решений  в плохо определённых ситуациях. Была предложена Аксельродом^.

Основана  на моделировании субъективных представлений  экспертов о ситуации и включает: методологию структуризации ситуации: модель представления знаний эксперта в виде знакового орграфа (когнитивной  карты) (F, W), где F — множество факторов ситуации, W — множество причинно-следственных отношений между факторами ситуации; методы анализа ситуации. В настоящее время методология когнитивного моделирования развивается в направлении совершенствования аппарата анализа и моделирования ситуации. Здесь предложены модели прогноза развития ситуации; методы решения обратных задач.

Философия

Основная статья: Философия искусственного интеллекта

Наука «о создании искусственного разума»  не могла не привлечь внимание философов. С появлением первых интеллектуальных систем были затронуты фундаментальные  вопросы о человеке и знании, а  отчасти о мироустройстве.

Философские проблемы создания искусственного интеллекта можно разделить на две группы, условно говоря, «до и после  разработки ИИ». Первая группа отвечает на вопрос: «Что такое ИИ, возможно ли его создание, и, если возможно, то как  это сделать?» Вторая группа (этика  искусственного интеллекта) задаётся вопросом: «Каковы последствия создания ИИ для человечества?»

Течение трансгуманизма считает создание ИИ одной из важнейших задач человечества.