МОЗГ

Междисциплинарный семинар Руководитель семинара — К.В. Анохин

Рубрики

Семинары




Искусственный Интеллект



Главная » Нейроэволюция » Искусственный Интеллект

Август 9, 2011

131 300x241 Искусственный Интеллект

Искусственный Интеллект – это современная научная дисциплина, призванная изучать способы воспроизведения искусственными устройствами и программами разумных действий и рассуждений, свойственных интеллекту. Наука сочетает в себе два аспекта – прикладной (т.е. инженерный), пытается использовать современные технические решения для выполнения сложных задач, которые невозможно выполнить обычными математическими методами. И научный, использующий методы имитации решения задач человеком для понимания работы естественного интеллекта (разума).

Основные этапы развития ИИ

1-й этап, довольно продолжительный, можно считать начавшимся со средних веков, когда стали создавать сложные механические куклы и устройства, и продлился он до 1935 года. Характерным для устройств пытающихся воспроизвести ИИ было отсутствие обратной связи со средой, а ввод программы действий производился человеком вручную или при помощи механических систем (например – перфокарты). Тест Тьюринга, основанный на утверждении, что разумной можно считать такую систему, общаясь с которой собеседник не сможет отличить ее от человека, такие устройства проходили легко. Однако они не могли быть признаны разумными человеком.

2-й этап. С 1935 по 1985 годы, когда широкое распространение получили системы так называемого классического искусственного интеллекта. (Западные ученые так его и называют Старый Добрый Искусственный Разум - Good Old Fashioned Artificial Intelligence, GOFAI) . Основной целью таких систем стало решение сложных логических задач, находясь в простой внешней среде. Для работы систем было необходимо ввести полную логическую модель окружения, причем они могли работать только с символьными данными. Кроме того, они имели монолитную архитектуру, и обработка информации велась строго последовательно, от входов к выходам. Проблематика таких систем заключалась в сложности отображения на машинном языке знаний об окружающем мире, и наоборот, оперирование с символьным представлением внутри системы для понимания внешней среды.

3-й этап. В 1986 году Родни Брукс, молодой американский ученый, выпустил в свет статью «Слоны не играют в шахматы» («Elephants don't play chess»), которая послужила началом развития behavior-based systems (BBS). Этот подход был ориентирован на решение логически простых задач в реальной среде. Структура BBS представляет собой автономные слои – «поведения». При этом все слои действуют параллельно, но более высокие слои имеют, соответственно, более высокий приоритет. Новый опыт формируется с появлением нового слоя (поведения). Основной упор здесь сделан на эксперименты в реальной, а не абстрактной среде, в отличие от классических систем ИИ, к примеру, тех же шахмат. Исследователи, наконец, отказались от основной идеи GOFAI о том, что интеллект является всего лишь вычислительным процессом, имеющим вводные данные и продуцирующим «выход». А так же отказались от представления внешнего мира внутри системы при помощи символьной информации.

4-й этап. В начале 90-х годов разработчики ИИ пришли к тому, что отказались от монолитной архитектуры систем. Современные системы ИИ (распределенные вычислительные системы, многоагентные системы, нейронные сети) теперь принимают коллективные решения. Т.е. в отличие от GOFAI (классической последовательной схемы обработки информации) системы действуют параллельно и взаимодействуют между собой.