Что означает слово intelligence в словосочетании artificial intelligence в информатике

Artificial Intelligence

Смотреть что такое «Artificial Intelligence» в других словарях:

Artificial Intelligence — est une série de huit albums parus sur le label britannique Warp Records entre 1992 et 1994, visant à mettre en valeur les possibilités de la musique électronique. Elle rassemble des artistes et groupes qui ont par la suite été reconnus dans le… … Wikipédia en Français

artificial intelligence — ► NOUN ▪ the performance by computer systems of tasks normally requiring human intelligence … English terms dictionary

artificial intelligence — [n] development of “thinking” computer systems AI, expert system, natural language processing, neural network, robotics; concepts 269,463 … New thesaurus

artificial intelligence — ☆ artificial intelligence n. 1. the capability of computers or programs to operate in ways believed to mimic human thought processes, such as reasoning and learning 2. the branch of computer science dealing with this … English World dictionary

Artificial intelligence — AI redirects here. For other uses, see Ai. For other uses, see Artificial intelligence (disambiguation). TOPIO, a humanoid robot, played table tennis at Tokyo International Robot Exhibition (IREX) 2009.[1] Artificial intelligence ( … Wikipedia

artificial intelligence — the capacity of a computer to perform operations analogous to learning and decision making in humans, as by an expert system, a program for CAD or CAM, or a program for the perception and recognition of shapes in computer vision systems. Abbr.:… … Universalium

Artificial Intelligence — Dieser Artikel oder Abschnitt bedarf einer Überarbeitung. Näheres ist auf der Diskussionsseite angegeben. Hilf mit, ihn zu verbessern, und entferne anschließend diese Markierung. Künstliche Inte … Deutsch Wikipedia

Artificial intelligence — Dieser Artikel oder Abschnitt bedarf einer Überarbeitung. Näheres ist auf der Diskussionsseite angegeben. Hilf mit, ihn zu verbessern, und entferne anschließend diese Markierung. Künstliche Inte … Deutsch Wikipedia

Artificial Intelligence II — Infobox Album Name = Artificial Intelligence II Type = Compilation album Artist = Various Artists Released = October 05, 1994 Recorded = Various Genre = Electronic, IDM Label = Warp WARP 23 Wax Trax (US) Producer = Various Reviews = * Allmusic… … Wikipedia

Artificial Intelligence — The creation of models that mimic thought processes. Bloomberg Financial Dictionary See: neural networks ( neural nets), fuzzy logic, and genetic algorithms. Bloomberg Financial Dictionary * * * artificial intelligence ˌartificial inˈtelligence… … Financial and business terms

Источник

artificial intelligence

1 artificial intelligence

2 artificial intelligence

— способность устройства осуществлять функции, которые обычно свойственны интеллекту человека, например: оценка новых фактов, обучение, самосовершенствование см. также expert system, knowledge-based system, neural network, computers.

3 artificial intelligence

— способность устройства осуществлять функции, которые обычно свойственны интеллекту человека, например: оценка новых фактов, обучение, самосовершенствование см. также expert system, knowledge-based system, neural network, computers.

4 artificial intelligence

5 Artificial Intelligence

6 artificial intelligence

искуственный интеллект
ИИ
Способность прикладного процесса обнаруживать свойства, ассоциируемые с разумным поведением человека [http://www.rol.ru/files/dict/internet/#I]
[ http://www.morepc.ru/dict/]

Тематики

7 artificial intelligence

8 artificial intelligence

9 artificial intelligence

10 artificial intelligence

11 artificial intelligence

12 artificial intelligence

13 artificial intelligence

14 artificial intelligence

15 artificial intelligence

16 artificial intelligence

17 artificial intelligence

18 artificial intelligence

19 artificial intelligence

20 artificial intelligence

См. также в других словарях:

Artificial Intelligence — est une série de huit albums parus sur le label britannique Warp Records entre 1992 et 1994, visant à mettre en valeur les possibilités de la musique électronique. Elle rassemble des artistes et groupes qui ont par la suite été reconnus dans le… … Wikipédia en Français

artificial intelligence — ► NOUN ▪ the performance by computer systems of tasks normally requiring human intelligence … English terms dictionary

artificial intelligence — [n] development of “thinking” computer systems AI, expert system, natural language processing, neural network, robotics; concepts 269,463 … New thesaurus

artificial intelligence — ☆ artificial intelligence n. 1. the capability of computers or programs to operate in ways believed to mimic human thought processes, such as reasoning and learning 2. the branch of computer science dealing with this … English World dictionary

Artificial intelligence — AI redirects here. For other uses, see Ai. For other uses, see Artificial intelligence (disambiguation). TOPIO, a humanoid robot, played table tennis at Tokyo International Robot Exhibition (IREX) 2009.[1] Artificial intelligence ( … Wikipedia

artificial intelligence — the capacity of a computer to perform operations analogous to learning and decision making in humans, as by an expert system, a program for CAD or CAM, or a program for the perception and recognition of shapes in computer vision systems. Abbr.:… … Universalium

Artificial Intelligence — Dieser Artikel oder Abschnitt bedarf einer Überarbeitung. Näheres ist auf der Diskussionsseite angegeben. Hilf mit, ihn zu verbessern, und entferne anschließend diese Markierung. Künstliche Inte … Deutsch Wikipedia

Artificial intelligence — Dieser Artikel oder Abschnitt bedarf einer Überarbeitung. Näheres ist auf der Diskussionsseite angegeben. Hilf mit, ihn zu verbessern, und entferne anschließend diese Markierung. Künstliche Inte … Deutsch Wikipedia

Artificial Intelligence II — Infobox Album Name = Artificial Intelligence II Type = Compilation album Artist = Various Artists Released = October 05, 1994 Recorded = Various Genre = Electronic, IDM Label = Warp WARP 23 Wax Trax (US) Producer = Various Reviews = * Allmusic… … Wikipedia

Artificial Intelligence — The creation of models that mimic thought processes. Bloomberg Financial Dictionary See: neural networks ( neural nets), fuzzy logic, and genetic algorithms. Bloomberg Financial Dictionary * * * artificial intelligence ˌartificial inˈtelligence… … Financial and business terms

Источник

Активизируем английский

Сайт для тех, кто хочет научиться свободно говорить по-английски

Активизируем английский

Сайт для тех, кто хочет научиться свободно говорить по-английски

Artificial Intelligence

✓ Artificial intelligence is what our com­pa­ny is work­ing on.

✓ The artificial intelligence we have cre­at­ed is the best in the world.

(Речь не об ИИ вооб­ще, а о том кон­к­рет­ном, что со­зда­ли мы са­ми. От­сю­да упо­треб­ле­ние ар­тик­ля ‘the’. В про­тив­ном слу­чае он не ста­вит­ся.)

✓ The development of artificial in­tel­li­gence will even­tu­al­ly change our life.

✓ Does AI really pose a threat to us?

Комментарии

1. Словосочетание озна­ча­ет «ис­кус­ст­вен­ный ин­тел­лект» (ИИ).

Оно состоит из двух слов:

Произносится [ˌɑːtɪfɪʃl ɪnˈtelɪdʒəns (BrE) || ˌɑːrtɪfɪʃl ɪnˈtelɪdʒəns (AmE)].

Аббревиатура AI про­из­но­сит­ся [ˌeɪ ˈaɪ].

У существительного intelli­gence есть так­же зна­че­ние «ра­зум» в смыс­ле «спо­соб­ность ра­зум­но мыс­лить».

Например, любители научно-фан­та­сти­че­ско­го жан­ра по­сто­ян­но чи­та­ют кни­ги и смо­трят филь­мы о по­ис­ках в да­лё­ких ми­рах ра­зум­ной жиз­ни (in­tel­li­gent life) и вне­зем­но­го ра­зу­ма (ex­tra­ter­res­tri­al in­tel­li­gence).

Исходя из этого, artificial in­tel­li­gence мы впол­не мог­ли бы пе­ре­ве­сти как «ис­кус­ст­вен­ный ра­зум». Тем не ме­нее в ка­че­ст­ве тер­ми­на в рус­ском язы­ке при­жил­ся имен­но «ис­кус­ст­вен­ный ин­тел­лект».

2. Существительное intelligence в дан­ном сло­во­со­че­та­нии не­ис­чис­ляе­мое, а по­то­му са­мо сло­во­со­че­та­ние, как пра­ви­ло, упо­треб­ля­ет­ся без ка­ко­го-ли­бо ар­тик­ля во­об­ще, на­при­мер:

What do you know about ar­ti­fi­cial in­tel­li­gence? – Что ты зна­ешь об ис­кус­ст­вен­ном ин­тел­лек­те?

Artificial intelligence is what our com­pa­ny is wor­king on – Ис­кус­ст­вен­ный ин­тел­лект – это то, над чем ра­бо­та­ет на­ша ком­па­ния

Тем не менее если речь идёт не об ИИ во­об­ще, а о ка­ком-ли­бо конк­рет­ном ИИ, то оп­ре­де­лён­ный ар­тикль the, по об­ще­му пра­ви­лу упо­треб­ле­ния ар­тик­лей с не­ис­чис­ляе­мы­ми су­щест­ви­тель­ными, ста­вит­ся, на­при­мер:

The artificial intelligence we have cre­at­ed is the best in the world – Ис­кус­ст­вен­ный ин­тел­лект, ко­то­рый мы соз­да­ли, са­мый луч­ший в ми­ре

Потому что здесь мы го­во­рим не об ИИ во­об­ще, а о том кон­к­рет­ном, что со­зда­ли мы са­ми.

Но всё же чисто ста­тис­ти­че­ски AI упо­треб­ля­ет­ся ча­ще без ар­тик­ля.

3. Глагол [vaɪ] озна­ча­ет «со­пер­ни­чать».

to vie with smb for smth – со­пер­ни­чать с кем-л. за что-л.

to vie to do smth – со­пер­ни­чать, что­бы сде­лать что-л.

I can hardly vie with him for a place in the team – Вряд ли я мо­гу с ним со­пер­ни­чать за мес­то в ко­ман­де

We all vied to get a place in the team – Мы все со­пер­ни­ча­ли, что­бы по­лу­чить мес­то в ко­ман­де

Ближайший синоним – гла­гол com­pete [kəmˈpiːt], озна­чаю­щий «со­стя­зать­ся», «со­рев­но­вать­ся», «кон­ку­ри­ро­вать», «со­пер­ни­чать», на­при­мер:

How many athletes will be com­pe­ting to­mor­row? – Сколь­ко ат­ле­тов бу­дет со­рев­но­вать­ся завт­ра?

Управление у него ана­ло­гич­но гла­го­лу vie, на­при­мер:

We’re competing with them for the con­tract – Мы кон­ку­ри­ру­ем с ни­ми за конт­ракт

Our companies are compet­ing to get the con­tract – На­ши ком­па­нии кон­ку­ри­ру­ют, что­бы по­лу­чить конт­ракт

В чём же разница между гла­го­ла­ми vie и com­pete?

Разница минимальна: to com­pete – это обыч­ный и наи­бо­лее упот­ре­би­тель­ный гла­гол (в обыч­ной ре­чи пред­поч­те­ние от­да­ём ему); to vie – эмо­цио­наль­но бо­лее силь­ный гла­гол и к то­му же пред­по­ла­га­ет дос­та­точ­но жёст­кое со­пер­ни­чест­во.

Иными словами, to vie with smb – это to com­pete very hard with smb.

Поскольку наша за­да­ча – нау­чить вас раз­но­об­ра­зию ан­глий­с­кой ре­чи и при­вить вам чувст­во яз­ыка, в при­ме­ре 5 мы да­ём оба ва­ри­ан­та.

4. Наречие [ɪˈventʃuəli] озна­ча­ет «в кон­це кон­цов», «в ко­неч­ном счё­те», на­при­мер:

The development of AI will even­tu­al­ly change our life – Раз­ви­тие (раз­ра­бот­ка) ИИ в кон­це кон­цов из­ме­нит на­шу жизнь

Это очень хорошее и упот­ре­би­тель­ное на­ре­чие. Обя­за­тель­но возь­мите его се­бе в ак­тив.

5. Существительное [dɪˈveləpmənt] мо­жет озна­чать и «раз­ви­тие», и «раз­ра­бот­ку», на­при­мер:

the development of artificial in­tel­li­gence – раз­ви­тие ис­кус­ст­вен­ного ин­тел­лек­та

the development of artificial in­tel­li­gence – раз­ра­бот­ка ис­кус­ст­вен­ного ин­тел­лек­та

Из контекста, как пра­ви­ло, яс­но, о чём кон­к­рет­но идёт речь, и пу­та­ни­цы ча­ще все­го не бы­ва­ет.

6. Существительное [tekˈnɒlədʒi] озна­ча­ет «тех­но­ло­гия», «тех­ни­ка (в абст­ракт­ном смыс­ле)» и мо­жет быть как ис­чис­ляе­мым (ко­гда мы го­во­рим о ка­кой-ли­бо конк­рет­ной тех­но­ло­гии), так и не­ис­чис­ляе­мым (ко­гда мы го­во­рим о тех­но­ло­гии, тех­ни­ке во­об­ще), на­при­мер:

science and technology – наука и тех­ни­ка

recent advances in ar­ti­fi­cial in­tel­li­gence tech­no­l­o­gy – не­дав­ние дос­ти­же­ния в тех­но­ло­гии ис­кус­ст­вен­ного ин­тел­лек­та

Когда оно неисчис­ляе­мое и упо­треб­ля­ет­ся в об­щем, аб­ст­ракт­ном смыс­ле, ар­тикль пе­ред ним не ста­вит­ся, как в при­ме­рах вы­ше.

А вот пример, когда оно ис­чис­ля­е­мое:

to apply new technologies – при­ме­нять но­вые тех­но­ло­гии

7. Выражение озна­ча­ет «пред­став­лять для ко­го-л./че­го-л. угро­зу», на­при­мер:

This smog poses a threat to our health – Этот смог пред­став­ля­ет угро­зу для на­ше­го здо­ро­вья

This substance poses no threat to our health – Это ве­щест­во не пред­став­ля­ет угро­зы для на­ше­го здо­ро­вья

Хорошее выражение. Ре­ко­мен­ду­ем взять его в ак­тив.

8. Проверьте правильность про­из­но­ше­ния сле­ду­ю­щих слов [BrE || AmE]:

Источник

Искусственный интеллект

Иску́сственный интелле́кт (ИИ, англ. Artificial intelligence, AI ) — наука и технология создания интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных компьютерных программ. ИИ связан со сходной задачей использования компьютеров для понимания человеческого интеллекта, но не обязательно ограничивается биологически правдоподобными методами. [1]

Содержание

Происхождение и понимание термина «искусственный интеллект»

Участники Российской ассоциации искусственного интеллекта дают следующие определения искусственного интеллекта:

Нередко искусственным интеллектом называют и простейшую электронику, чтобы обозначить наличие датчиков и автоматический выбор режима работы. Слово искусственный в этом случае означает, что не стоит ждать от системы умения найти новый режим работы в не предусмотренной разработчиками ситуации.

Предпосылки развития науки искусственного интеллекта

История искусственного интеллекта как нового научного направления начинается в середине XX века. К этому времени уже было сформировано множество предпосылок его зарождения: среди философов давно шли споры о природе человека и процессе познания мира, нейрофизиологи и психологи разработали ряд теорий относительно работы человеческого мозга и мышления, экономисты и математики задавались вопросами оптимальных расчётов и представления знаний о мире в формализованном виде; наконец, зародился фундамент математической теории вычислений — теории алгоритмов — и были созданы первые компьютеры.

История развития искусственного интеллекта в СССР и России

В 1964 году была опубликована работа ленинградского логика Сергея Маслова «Обратный метод установления выводимости в классическом исчислении предикатов», в которой впервые предлагался метод автоматического поиска доказательства теорем в исчислении предикатов.

В 1966 году В. Ф. Турчиным был разработан язык рекурсивных функций Рефал.

Подходы и направления

Подходы к пониманию проблемы

Единого ответа на вопрос, чем занимается искусственный интеллект, не существует. Почти каждый автор, пишущий книгу об ИИ, отталкивается в ней от какого-либо определения, рассматривая в его свете достижения этой науки.

В философии не решён вопрос о природе и статусе человеческого интеллекта. Нет и точного критерия достижения компьютерами «разумности», хотя на заре искусственного интеллекта был предложен ряд гипотез, например, тест Тьюринга или гипотеза Ньюэлла — Саймона. Поэтому, несмотря на наличие множества подходов как к пониманию задач ИИ, так и созданию интеллектуальных информационных систем, можно выделить два основных подхода к разработке ИИ [11] :

Последний подход, строго говоря, не относится к науке о ИИ в смысле, данном Джоном Маккарти, — их объединяет только общая конечная цель.

Тест Тьюринга и интуитивный подход

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.

Однако последний подход вряд ли выдерживает критику при более детальном рассмотрении. К примеру, несложно создать механизм, который будет оценивать некоторые параметры внешней или внутренней среды и реагировать на их неблагоприятные значения. Про такую систему можно сказать, что у неё есть чувства («боль» — реакция на срабатывание датчика удара, «голод» — реакция на низкий заряд аккумулятора, и т. п.). А кластеры, создаваемые картами Кохонена, и многие другие продукты «интеллектуальных» систем можно рассматривать как вид творчества.

Символьный подход

Исторически символьный подход был первым в эпоху цифровых машин, так как именно после создания Лисп, первого языка символьных вычислений, у его автора возникла уверенность в возможности практически приступить к реализации этими средствами интеллекта. Символьный подход позволяет оперировать слабоформализованными представлениями и их смыслами.

Успешность и эффективность решения новых задач зависит от умения выделять только существенную информацию, что требует гибкости в методах абстрагирования. Тогда как обычная программа устанавливает один свой способ интерпретации данных, из-за чего её работа и выглядит предвзятой и чисто механической. Интеллектуальную задачу в этом случае решает только человек, аналитик или программист, не умея доверить этого машине. В результате создается единственная модель абстрагирования, система конструктивных сущностей и алгоритмов. А гибкость и универсальность выливается в значительные затраты ресурсов для не типичных задач, то есть система от интеллекта возвращается к грубой силе.

Основная особенность символьных вычислений — создание новых правил в процессе выполнения программы. Тогда как возможности не интеллектуальных систем завершаются как раз перед способностью хотя бы обозначать вновь возникающие трудности. Тем более эти трудности не решаются и наконец компьютер не совершенствует такие способности самостоятельно.

Недостатком символьного подхода является то, что такие открытые возможности воспринимаются не подготовленными людьми как отсутствие инструментов. Эту, скорее культурную проблему, отчасти решает логическое программирование.

Логический подход

Логический подход к созданию систем искусственного интеллекта направлен на создание экспертных систем с логическими моделями баз знаний с использованием языка предикатов.

Учебной моделью систем искусственного интеллекта в 1980-х годах был принят язык и система логического программирования Пролог. Базы знаний, записанные на языке Пролог, представляют наборы фактов и правил логического вывода, записанных на языке логических предикатов.

Логическая модель баз знаний позволяет записывать не только конкретные сведения и данные в форме фактов на языке Пролог, но и обобщённые сведения с помощью правил и процедур логического вывода, и в том числе логических правил определения понятий, выражающих определённые знания как конкретные и обобщённые сведения.

В целом исследования проблем искусственного интеллекта в рамках логического подхода к проектированию баз знаний и экспертных систем направлены на создание, развитие и эксплуатацию интеллектуальных информационных систем, включая вопросы обучения студентов и школьников, а также подготовки пользователей и разработчиков таких интеллектуальных информационных систем.

Агентно-ориентированный подход

Последний подход, развиваемый с начала 1990-х годов, называется агентно-ориентированным подходом, или подходом, основанным на использовании интеллектуальных (рациональных) агентов. Согласно этому подходу, интеллект — это вычислительная часть (грубо говоря, планирование) способности достигать поставленных перед интеллектуальной машиной целей. Сама такая машина будет интеллектуальным агентом, воспринимающим окружающий его мир с помощью датчиков, и способной воздействовать на объекты в окружающей среде с помощью исполнительных механизмов.

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

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.

Модели и методы исследований

Символьное моделирование мыслительных процессов

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

Представление и использование 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.

Машинное обучение

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

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.

Робототехника

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 программирование интеллекта 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.

Современный искусственный интеллект

Можно выделить два направления развития ИИ:

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.

Применение

Некоторые из самых известных ИИ-систем:

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.

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

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

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.

Вопросы создания ИИ

Среди исследователей ИИ до сих пор не существует какой-либо доминирующей точки зрения на критерии интеллектуальности, систематизацию решаемых целей и задач, нет даже строгого определения науки. Существуют разные точки зрения на вопрос, что считать интеллектом.

Наиболее горячие споры в философии искусственного интеллекта вызывает вопрос возможности мышления творения человеческих рук. Вопрос «Может ли машина мыслить?», который подтолкнул исследователей к созданию науки о моделировании человеческого разума, был поставлен Аланом Тьюрингом в 1950 году. Две основных точки зрения на этот вопрос носят названия гипотез сильного и слабого искусственного интеллекта.

Термин «сильный искусственный интеллект» ввёл Джон Сёрль, его же словами подход и характеризуется:

Напротив, сторонники слабого ИИ предпочитают рассматривать программы лишь как инструмент, позволяющий решать те или иные задачи, которые не требуют полного спектра человеческих познавательных способностей.

Этика

Религия

Научная фантастика

В научно-фантастической литературе ИИ чаще всего изображается как сила, которая пытается свергнуть власть человека (Омниус, HAL 9000 в «Космическая одиссея 2001 года», Скайнет, Colossus, «Матрица» и репликант в «Бегущий по лезвию», ИскИны в «Гиперион»), или обслуживающий гуманоид (C-3PO, Data, KITT и KARR, «Двухсотлетний человек»). Неизбежность доминирования над миром ИИ, вышедшего из-под контроля, оспаривается такими его исследователями, как фантаст Айзек Азимов и кибернетик Кевин Уорик, известный множественными экспериментами по интеграции машин и живых существ.

В романе «Выбор по Тьюрингу» писателя-фантаста Гарри Гаррисона и учёного Марвина Мински [31] авторы рассуждают на тему утраты человечности у человека, в мозг которого была вживлена ЭВМ, и приобретения человечности машиной с ИИ, в память которой была скопирована информация из головного мозга человека.

Некоторые научные фантасты, например Вернор Виндж, также размышляли над последствиями появления ИИ, которое, по-видимому, вызовет резкие драматические изменения в обществе. Такой период называют технологической сингулярностью.

Тема ИИ рассматривается под разными углами в творчестве Роберта Хайнлайна: гипотеза возникновения самоосознания ИИ при усложнении структуры далее определённого критического уровня и наличии взаимодействия с окружающим миром и другими носителями разума («The Moon Is a Harsh Mistress», «Time Enough For Love», персонажи Майкрофт, Дора и Ая в цикле «История будущего»), проблемы развитии ИИ после гипотетического самоосознания и некоторые социально-этические вопросы («Friday»). Социально-психологические проблемы взаимодействия человека с ИИ рассматривает и роман Филипа К. Дика «Снятся ли андроидам электроовцы?», известный также по экранизации «Бегущий по лезвию».

В творчестве фантаста и философа Станислава Лема описано и во многом предвосхищено создание виртуальной реальности, искусственного интеллекта, нанороботов и многих других проблем философии искусственного интеллекта. Особенно стоит отметить футурологию Сумма технологии. Кроме того, в приключениях Ийона Тихого неоднократно описываются взаимоотношения живых существ и машин: бунт бортового компьютера с последующими неожиданными событиями (11 путешествие), адаптация роботов в человеческом обществе («Стиральная трагедия» из «Воспоминаний Ийона Тихого»), построение абсолютного порядка на планете путём переработки живых жителей (24-ое путешествие), изобретения Коркорана и Диагора («Воспоминания Ийона Тихого»), психиатрическая клиника для роботов («Воспоминания Ийона Тихого»). Кроме того, существует целый цикл повестей и рассказов Кибериада, где почти всеми персонажами являются роботы, которые являются далёкими потомками роботов, сбежавших от людей (людей они именуют бледнотиками и считают их мифическими существами).

Фильмы

Начиная практически с 60-х годов вместе с написанием фантастических рассказов и повестей, снимаются фильмы об искусственном интеллекте. Многие повести авторов, признанных во всём мире, экранизируются и становятся классикой жанра, другие становятся вехой в развитии кинофантастики, например Терминатор и Матрица.

Источник