РАЗВИТИЕ  СИСТЕМ  ИСКУССТВЕННОГО  ИНТЕЛЛЕКТА

Еремеева  Людмила  Юрьевна

студент  3  курса,  учетно-финансового  факультета,  СтГАУ,  г.  Ставрополь

E-mail:  EremeevaLudmila@list.ru

Зайцева  Ирина  Владимировна

научный  руководитель,  доцент  СтГАУ,  г.  Ставрополь

Искусственный  интеллект  (ИИ)  представляет  собой  научное  направление,  которое  находится  на  стыке  целого  ряда  дисциплин,  таких  как:  информатика,  философия,  кибернетика,  психология,  математика,  физика,  химия  и  др.  Изучение  вопросов  искусственного  интеллекта  стало  возможным  лишь  к  середине  XX  века,  после  того,  как  был  накоплен  необходимый  объем  знаний  в  соответствующих  научных  сферах.  Инициирующим  фактором  к  бурному  развитию  ИИ  можно  считать  создание  первых  компьютеров,  которые  послужили  базой  для  дальнейших  исследований.  Возможности  новых  машин  в  плане  точности  и  скорости  вычислений  оказались  больше  человеческих,  что  открыло  широкие  перспективы  в  создании  разумных  машин,  общественность  охватила  эйфория.  В  учёном  сообществе  возник  такой  вопрос:  каковы  границы  возможностей  компьютеров  и  достигнут  ли  машины  уровня  развития  человека?  Ответ  на  этот  вопрос  тесно  переплетается  с  понятием  уровня  интеллекта. 

Одной  из  классических  оценок  интеллектуальности  машины  является  тест,  который  предложен  известным  английским  учёным  Аланом  Тьюрингом  и  опубликован  им  в  1950  году.  Его  смысл  состоит  в  следующем  —  компьютер  можно  будет  считать  наделенным  интеллектом  сравнимым  с  человеческим  тогда,  когда  взаимодействующий  с  ним  человек  не  сможет  определить  с  кем  именно  он  разговаривает,  с  другим  человеком  или  компьютерной  программой.  При  этом  предполагалось,  что  всё  общение  происходить  лишь  по  средствам  передачи  текстовых  сообщений,  для  того,  чтобы  человек  мог  целиком  сосредоточиться  на  содержании  разговора.  Человек,  в  свою  очередь,  мог  задавать  любые  вопросы,  которые,  по  его  мнению,  смогут  раскрыть  сущность  собеседника.

Искусственный  интеллект  на  сегодняшний  день  —  одна  из  передовых  областей  исследований  ученых.  В  самых  различных  областях  науки  и  техники  необходимо  выполнение  машинами  тех  задач,  которые  ранее  были  под  силу  только  человеку.

Системы,  как  программные,  так  и  аппаратные,  созданные  на  основе  искусственного  интеллекта  находят  все  большее  применение  в  технике.  Системы  ИИ  неотъемлемы  на  производстве.  Именно  они  собирают  и  обрабатывают  диагностическую  информацию  о  процессе  производства.  Такой  поток  данных  не  в  силах  обработать  ни  один  человек.  Без  множества  интеллектуальных  устройств  невозможно  представить  современный  автомобиль.  Датчики  дождя  и  парковки,  автозатемнение  зеркал,  распознавание  наличия  пассажиров  и  препятствий  [4].  Интеллектуальные  системы  всё  плотнее  входят  в  повседневную  жизнь  —  элементы  ИИ  можно  встретить  даже  в  бытовых  приборах.

Отдельно  стоит  отметить  программные  средства.  К  ним  в  первую  очередь  относятся  экспертные  системы  и  системы  распознавания  образов.  Экспертные  системы  могут  воплощать  в  себе  огромные  объемы  знаний  и  навыков,  присущих  эксперту-человеку  или  группе  специалистов.  Эти  системы,  даже  с  присущими  им  ограничениями,  представляют  большую  ценность,  в  частности,  в  геологии,  в  медицинской  диагностике,  а  также  в  некоторых  других  областях  [4].

Особое  место  ИИ-системы  занимают  в  химической  промышленности.  Их  применяют  для  идентификации  структур  молекул  по  опытным  данным,  прогнозирования  реакционной  способности  и  физических  свойств  химических  соединений,  планирования  сложного  синтеза,  планирования  сложных  физико-химический  экспериментов..  Интеллектуальные  системы  помогают  при  планировании  работы  в  сложных  ситуациях,  например,  составлении  графиков  функционирования  и  циклограмм  химико-технологических  систем  и  сборочно-конвейерных  линий  [3].

Можно  выделить  несколько  направления  развития  ИИ:

1.  Нисходящее  (семиотическое)  —  создание  экспертных  систем,  систем  логического  вывода  и  баз  знаний,  которые  имитируют  высокоуровневые  психические  процессы:  мышление,  рассуждение,  эмоции,  речь,  творчество  и  т.  д.;

2.  Восходящее  (биологическое)  —  изучение  нейронных  сетей  и  эволюционных  вычислений,  моделирующих  интеллектуальное  поведение  на  основе  биологических  элементов,  а  также  создание  соответствующих  вычислительных  систем,  таких  как  биокомпьютер  или  нейрокомпьютер.

Проведение  любых  исследований  в  области  ИИ  связано  с  рядом  трудностей.  Во-первых,  присутствует  отсутствие  полного  и  однозначного  представление  о  принципах  функционирования  человеческого  мозга,  процессах,  протекающих  в  нем.  Это  преподносит  затруднения  в  использовании  восходящего  подхода.  Во-вторых,  между  естественным  и  искусственным  интеллектами  существует  принципиальное  отличие.  Человеческий  мозг  оперирует  структурными,  неделимыми  единицами  —  «образами»,  представляющими  из  себя  сжатый  поток  сенсорной  информации,  в  то  время  как  искусственный  интеллект  сегодня  реализует  противоположный  подход,  используя  только  «нуль»  и  «единицу».  Поэтому  формализация  «образов»  представляет  сложную  задачу.  Этим  обусловлены  трудности  в  применении  нисходящего  подхода  [2].

При  проведении  экспериментов  установлено,  что  нейронная  структура  мозга,  с  точки  зрения  способа  проведения  вычислений,  устроена  принципиально  иначе,  чем  техническая  среда.  Вид  преобразований  мозговых  сигналов  зависит  не  только  от  способа  изменения  некоторых  частотно-временных  параметров,  как  это  выполнено  в  технических  устройствах,  но  и  от  пространственного  положения  участвующего  в  выполнении  операции  обработки  данных  нейрона.  В  нейронной  среде  реализован  детекторный  принцип  обработки  данных,  когда  каждый  нейрон  отвечает  за  строго  определенные  признаки  процесса  или  явления.  Именно  поэтому  мозг  нуждается  в  таком  огромном  количестве  нейронов  [2].

Ответ  на  вопрос:  может  ли  компьютер  мыслить,  зависит  сегодня  только  от  того,  какой  смысл  вкладывается  в  понятие  «мышление».  Если  имеется  ввиду  способность  к  формальному  логическому  мышлению  или  выполнению  сложных  математических  операций,  то  ответ  будет  положительным.  Если  же  под  мышлением  понимают  процесс  создания  новых  понятий,  которые  выходят  за  рамки  формальных  математических  и  логических  операции,  состоящих  в  сопоставлении  нескольких  областей  знаний  и  нахождении  существенных  аналогий  между  ними,  то  для  современных  интеллектуальных  систем  ответ  будет  отрицательным.

Существует  несколько  наиболее  часто  встречающихся  мнений  о  будущем  искусственного  интеллекта.

Сторонники  первого  взгляда  придерживаются  концепцию  компьютерного  агностицизма  и  утверждают,  что  технические  устройства  никогда  не  смогут  достигнуть  уровня  человеческого  сознания  и  между  ними  стоит  непреодолимая  стена.  В  качестве  доказательств  отсутствия  возможности  процессов  мышления,  протекающих  в  живом  мозге,  приводятся  экспериментальные  данные,  которые  свидетельствуют  о  чрезвычайно  сложной  системной  организации  нейронных  связей  в  структурах  мозга.

Последователи  второй  концепции  считают,  что  достижение  результатов,  которые  сопоставляются  с  деятельностью  человеческого  разума,  лишь  вопрос  времени  и  будет  связано,  в  основном,  с  увеличением  быстродействия  электронно-вычислительных  устройств.

Для  таких  высказываний  сегодня  присутствуют  некоторые  основания.  На  сегодняшний  день  созданы  огромные  базы  знаний  и  мощные  экспертные  системы,  которые  содержат  тысячи  правил  и  которые  способны  решать  некоторые  задачи  лучше,  чем  человек.  Существуют  компьютерные  системы,  которые  читают  газетный  шрифт  человеческим  голосом  в  режиме  реального  времени  и  выполняют  переводы  технической  литературы  высокого  качества.  Эти  и  многочисленные  другие  факты  лежат  в  основе  мнения,  что  трудности  на  пути  создания  искусственного  интеллекта,  превосходящего  по  мощи  и  творческим  возможностям  человеческий,  носят  временный  характер  и  связаны  лишь  с  техническими  проблемами.

Наиболее  развивающимися  на  сегодня  направлениями  в  познании  ИИ,  счиаются  нейронные  сети,  эволюционные  вычисления,  экспертные  системы.

Исследования  вопросов  искусственного  интеллекта  являются  одними  из  наиболее  важных  и  перспективных  в  современной  науке.  На  реализации  технологий  искусственного  интеллекта  уже  сейчас  имеется  большой  спрос,  который  в  дальнейшем  будет  лишь  увеличиваться.  За  тот  относительно  небольшой  интервал  со  времён  первых  разработок,  ИИ-технологии  прошли  огромный  путь,  внеся  колоссальный  вклад  в  социальную  жизнь.  Например,  дали  возможность  упростить  управление  сложными  устройствами,  снизив  требования  к  техническому  уровню  потенциальных  пользователей.  Так  же  ИИ-технологии  нашли  широкое  применение  в  науке.

Список  литературы:

1. Алгоритмы  искусственного  интеллекта.  [Электронный  ресурс]  —  Режим  доступа.  —  URL:  http://faqs.org.ru/progr/common/ai.htm  (дата  обращения:  03.05.2013).
2. Белов  В.О  перспективах  искусственного  интеллекта.  [Электронный  ресурс]  —  Режим  доступа.  —  URL:  http://aicommunity.narod.ru/Reports/Gen/report_AI1.html  (дата  обращения:  03.5.2013).
3. Кнунянц  И.Л.  Химическая  энциклопедия  «Искусственный  интеллект»  (т.  5)  М.:  Сов.  энциклопедия,  1983  —  649—653  с.
4. Хромин  А.А.  Проблема  искусственного  интеллекта.  [Электронный  ресурс]  —  Режим  доступа.  —  URL:  http://www.structuralist.narod.ru/articles/ai.htm  (дата  обращения:  02.05.2013).