Искусственный интелект

Размещено на http://www.allbest.ru/

Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет "ЛЭТИ"

Доклад

Тема: Искусственный интеллект

Выполнил: Джаманбаев М.Б.

Факультет: РТ

Группа: 3193

Санкт-Петербург 2014 г.

Человек на протяжении многих веков старается создать нечто подобное себе. Когда-то это были куклы-автоматы, похожие на человека, но сегодня это стремление человека реализуется в области искусственного интеллекта. Возможно, причина подобных попыток заключается в том, что таким образом человек хочет познать самого себя. Как мы устроены, как мы думаем, переживаем, чувствуем? Но, с другой стороны, очевидно, что можно создать интеллектуальные машины, которые облегчат нашу жизнь.

Как отдельное направление исследований искусственный интеллект возник в середине XX века под названием "кибернетика". В рамках этой области исследований математики и нейрофизиологи пытались вместе понять, как же организована работа мозга, используя математические методы. Примерно в это же время появились компьютеры, и это обеспечило технологическую платформу, ускоряющую кибернетические исследования. Ученым стало легче исследовать теории о том, как работает мозг, обычно требующие большого количества вычислений при помощи компьютера. Это и привело к возникновению направления исследований под названием искусственный интеллект.

В это время возникло два альтернативных подхода изучающих интеллект человека:

1-ый подход был связан с нейрофизиологическим представлением о том, что мозг состоит из клеток, обменивающихся электрическими сигналами, и что этот обмен сигналами является субстратом, обеспечивающим интеллект животных. Значит компьютер, также построенный на основе преобразования электрических сигналов, может моделировать работу мозга.

2-ой подход основан на том, что высшее проявление интеллекта человека - это логические суждения. Логика может быть представлена посредством манипуляций символами, а именно для таких манипуляций и были созданы компьютеры. Поэтому с использованием компьютеров можно реализовать символьный искусственный интеллект. Возможность воспроизведения когнитивных способностей человека без обращения к уровню отдельных нейронов.

Идея Генри Маркрама заключается в том, что мы можем к этой модели мозга привязать все наши современные нейробиологические знания и использовать ее потом для тех экспериментов, которые мы просто не можем провести на человеке. Например, испытывать новые фармакологические препараты. Или понять как экспрессия тех или иных генов будет влиять на заболевания нервной системы, что стоит за врожденными отклонениями в развитии мозга и так далее.

Наиболее перспективными являются исследования проблемы искусственного интеллекта с точки зрения эволюционного подхода, потому что это дает возможность переформулировать задачу создания сразу целостного интеллекта человека, разбив ее на под проблемы. Как нарастала сложность интеллектуальных способностей животных в процессе эволюции? У разных видов животных мы находим нервные системы разной сложности, и если мы будем постепенно двигаться по такой лестнице усложнения в процессе эволюции, понимая то, какие механизмы отвечали за тот или иной скачек в интеллектуальности животных, то, возможно, это позволит нам быстрее решить проблему понимания интеллекта человека.

Тест Тьюринга

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. Если судья не может сказать определенно, кто из собеседников является человеком, то считается, что машина прошла тест. Чтобы протестировать именно интеллект машины, а не её возможность распознавать устную речь, беседа ведется в режиме "только текст", например, с помощью клавиатуры и экрана (компьютера-посредника). Переписка должна производиться через контролируемые промежутки времени, чтобы судья не мог делать заключения, исходя из скорости ответов. Во времена Тьюринга компьютеры реагировали медленнее человека. Сейчас это правило необходимо, потому что они реагируют гораздо быстрее, чем человек. искусственный интеллект когнитивный нейрон

Китайская комната

Возьмём, например, какой-нибудь язык, которого вы не понимаете. Для меня таким языком является китайский. Теперь предположим, что меня поместили в комнату, в которой расставлены корзинки, полные китайских иероглифов. Предположим также, что мне дали учебник на русском языке, в котором приводятся правила сочетания символов китайского языка, причём правила эти можно применять, зная лишь форму символов, понимать значение символов совсем необязательно. Например, правила могут гласить: "Возьмите такой-то иероглиф из корзинки номер один и поместите его рядом с таким-то иероглифом из корзинки номер два".

Представим себе, что находящиеся за дверью комнаты люди, понимающие китайский язык, передают в комнату наборы символов и что в ответ я манипулирую символами согласно правилам и передаю обратно другие наборы символов. В данном случае книга правил есть не что иное, как "компьютерная программа". Люди, написавшие её, - "программисты", а я играю роль "компьютера". Корзинки, наполненные символами, - это "база данных"; наборы символов, передаваемых в комнату, это "вопросы", а наборы, выходящие из комнаты, это "ответы".

Предположим далее, что книга правил написана так, что мои "ответы" на "вопросы" не отличаются от ответов человека, свободно владеющего китайским языком. Например, люди, находящиеся снаружи, могут передать непонятные мне символы, означающие; "Какой цвет вам больше всего нравится?" В ответ, выполнив предписанные правилами манипуляции, я выдам символы мне также непонятные и означающие, что мой любимый цвет синий, но мне также очень нравится зелёный. Таким образом, я выдержу тест Тьюринга на понимание китайского языка. Но все же на самом деле я не понимаю ни слова по-китайски. К тому же я никак не могу научиться этому языку в рассматриваемой системе, поскольку не существует никакого способа, с помощью которого я мог бы узнать смысл хотя бы одного символа. Подобно компьютеру, я манипулирую символами, но не могу придать им какого бы то ни было смысла. Этот пример соответствует системе быстрого обучения формальным знаниям для решения типовых задач, которая сегодня стала вытеснять в коммерческих школах аналитическую систему образования. Такие специалисты с программным мышлением способны быстро, не раздумывая, решать задачи из заученного набора, но абсолютно беспомощны в нестандартной ситуации. Аналитическое мышление, используя собственные знания, может путем сопоставления комбинаций символов и анализа порядка в передаваемых сообщениях для ответа, определить устойчивые сценарии их применения, а значит построить классификатор условных понятий и форм применения. Полученную формальную систему можно согласовать с собственной системой знаний, по принципу непротиворечивости перевода высказываний на обоих языках в общем пространстве мышления. В результате мы получим однозначное относительное представление о неизвестном языке, но конкретные характеристики объектов в этом языке останутся неопределенными. Внести определенность можно только калибровочными тестами сличения базовых элементов обоих систем для установления функции их отображения. К этому типу задач относится также установление контакта с разумом иной формы жизни, развившейся в принципиально других физических условиях.

Размещено на Allbest.ru