СТАТЬИ АРБИР
 

  2018

  Июль
  Август   
  Пн Вт Ср Чт Пт Сб Вс
30 31 1 2 3 4 5
6 7 8 9 10 11 12
13 14 15 16 17 18 19
20 21 22 23 24 25 26
27 28 29 30 31 1 2
   

  
Логин:
Пароль:
Забыли свой пароль?


Концепция искусственный интеллект


КОНЦЕПЦИЯ ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ

Аннотация

21 век - Век информационных технологии. В этом веке ведется активная работа по расширению такой области, как область искусственного разума.

Ключевые слова

Искусственный разум, мультиагенты, ройевой интеллект, коннекционизм, историческая справка, авиация, эвристика, предикат, экспертные системы.

Искусственный разум — новая сфера науки. Первые плоды работы в этой сфере появились сразу после войны 1945г., свое название получила в 1956 году.

Специалисты в сфере искусственного разума предпринимают попытки понять почву интеллекта и создать мультиагентные системы. Сейчас направление искусственного разума захватывает ряд сфер в науке, основные задачи которых, восприятие и обучение, отождествление теорем математики, шахматные игры, написание поэзии и постановка диагноза заболеваний. В искусственном разуме происходят автоматически и усредняются интеллектуальные задачи и поэтому эта сфера затрагивает все области интеллектуальной инертности жизни на земле. В таком смысле искусственный интеллект является действительно всеохватывающей научной областью.

Искусственный разум условно делится на 4 категории:

Совокупность элементов, думающих как человек

Совокупность элементов, думающих последовательно

Совокупность элементов, действующих как человек

Совокупность элементов, действующих последовательно

Имитация искусственного разума делится на 3 группы:

объект обследования - строение и порядки деятельности головного мозга, а окончательная цель заключена в открытии принципов размышления. Важными шагами в изучении этого направления является владение и произведение опытов с моделью психологической картины, высказывание новых предположений относительно устройств интеллектуальной деятельности, усовершенствование моделей.

объект исследования - искусственный интеллект. Задача состоит в моделировании интеллектуальной инертности с помощью вычислительных машин. Цель работы здесь проявляется в создании последовательно-выполняемого и ПО вычислительных машин, которые позволяют выполнять интеллектуальные задачи лучше человека.

ориентация на создание смешанных человеко-машинных, или, интерактивных интеллектуальных систем, на симбиоз возможностей естественного и искусственного интеллекта. Важнейшие проблемы в этих исследованиях проявляются в оптимальном распределении функций между естественным и искусственным интеллектом и организации диалога между машиной и человеком.

Одна из передовых экспертных систем открылась в корпорации DEC. Система конфигурировала запрос заказов на ПК. В 1985 году данная программа экономила для корпорации порядка сорока млн.дол. за календарный год. В 1987 г. команда искусственного разума развернула сорок экспертных систем, а в будущем был подготовлен еще большой список аналогичных систем. Предприятие Du Pont применяло сотню систем, в процессе открытия было порядка пятисот, экономия в итоге составила десять млн. дол. в календарный год. В состав крупных компаний соединенных штатов Америки входила команда искусственного разума или нашли активное применение экспертные системы, реже проходили их описания.

В Японии объявили о открытии проекта создания ПК "5-го поколения" — десятилетнего плана по конфигурации интеллектуальных ПК, которые работыли на языке Prolog. Ответом на это в США формируется компания Microelectronics and Computer Technology Corporation как научный университет, который обеспечивал конкурентную способность промышленности Америки. В обоих случаях искусственный разум стал задачей, включая ее реализацию для производства микросхем и проведения описаний в сфере компьютерного интерфейса. Стоящие профессионалами в сфере искусственного разума в планах МСС и ПК 5-го поколения цели, к сожалению, цели не достигли. Но в Англии Олви выпускает отчет. В отчете речь идет о возобновлении финансирования ранее обрезанного.

В технически развитой промышленности искусственного разума наблюдался активный скачок. Начало было с нескольких млн. долларов к концу 1979 году. Заключительный этап сопровождался млрд. дол. к концу 1987 года. Скоро наступил период - "лед искусственного разума", корпорации которые не справились в срок со своими планами очень сильно пострадали.

Специалисты в сфере ПК закончили описания нейросетей к концу 70-х г. Но их труды продолжили ученые из других сфер науки. Физик Джон Хопфилд с помощью стат.механики анализировал свойства хранения данных и утилизацию сетей, сравнивая количество узлов и количество атомов как единое. Психологи Джеф Хнаинто и Дэвид Румельхарт исследовали схемы запоминающих процессорв как нейросети. Брайсон и Хо предложили первоначально, а в 1975 г. вошедший в широкое пользование концепт обучения с помощью обратного распространения, который применили для решения задач обучения в науках ПК и психологических исследований. В дальнейшем результаты использовали в статьях PDProcessing из-за разнообразия его применения в различных сферах.

Схемы экспертных систем рассматривали как прямых конкурентов символическим схемам, открытых Ньюэллом и Саймоном, и с логическим ориентированием, которое предложил Маккарти. На определенных уровнях мышления люди управляют символами; Т. Дикон выпустил книжное издание, в котором речь идет о возможности управления символами - главнейшая черта человека, но приверженцы одного из подходов в области искусственного интеллекта сомневались, что на основании управления символами целиком объясняются различные образовательные процессы в полных схемах познания. Задача осталась актуальной, но настоящий взгляд на данную ситуацию находится в том, что один из подходов в искусственном разуме является взаимодополняющим к символическому подходу, а не противоположным.

В 21 веке совершен переворот в содержимом и в концепции трудов в сфере искусственного разума. В наше время часто можно встретить труды, основанные на существующих теориях, но они не содержат описания важных открытий; постулаты, приведенные в этих трудах, лежат на теоремах или экспериментах, а не на предположениях; при этом рациональность данных решений можно подтвердить на реальных практических программах, а не на тривиальных примерах.

С момента, как появился искусственный разум, итогом трудов явились усилия по преодолению границ существующих научных областей - теория управления, статистика. Но теперь в состав искусственного разума входят эти области. С точки зрения методологии искусственный интеллект наконец-то твердо перешел на научные методы. Сейчас, чтобы стать одобренными, предположения должны подвергаться проверке на практике, а критерий значимости результата должен подтверждаться данными статистикой.

Список литературы:

Рассел, Стюарт. Искусственный интеллект. Современный подход : пер. с англ. / Стюарт Рассел, Питер Норвиг.— 2-е изд. — М.: Вильямс, 2006 .— 1407 с.

Частиков А.П. Разработка экспертных систем. СПб.: БХВ-Петербург, 2003. — 608 стр с иллюстрациями.

Кошелев Д.А. Международный научный журнал «Символ науки» - статья «Искусственный интеллект в информационных технологиях», январь, 2016


Кошелев Д.А. - преподаватель КВВАУЛ, Научный руководитель - Частиков А.П., к.т.н. Кубанский государственный технологический университет, Россия, г. Краснодар





МОЙ АРБИТР. ПОДАЧА ДОКУМЕНТОВ В АРБИТРАЖНЫЕ СУДЫ
КАРТОТЕКА АРБИТРАЖНЫХ ДЕЛ
БАНК РЕШЕНИЙ АРБИТРАЖНЫХ СУДОВ
КАЛЕНДАРЬ СУДЕБНЫХ ЗАСЕДАНИЙ

ПОИСК ПО САЙТУ