Искусственный интеллект

Классификация систем ИИ

б) общий (сильный) ИИ: гипотетический ИИ, обладающий интеллектом, подобным человеческому, и способный понимать, учиться и применять знания таким образом, чтобы он был неотличим от человеческого интеллекта. Общий ИИ может справиться с любой интеллектуальной задачей, которую способен выполнить человек. К общему ИИ также относится искусственный суперинтеллект, который может превосходить не только уровень отдельного человека, но и уровень всего человечества.

Развитие прикладных интеллектуальных систем первоначально шло по пути усложнения алгоритмов и уточнения эвристических подходов, что положило начало т. н. эвристическому программированию. Дальнейшее развитие этого направления привело к появлению в середине 1970-х гг. экспертных систем . Среди них – системы, предназначенные для порождения формул химических соединений на основе спектрального анализа , для диагностики и лечения заболеваний, для прогнозирования залежей полезных ископаемых . В СССР одной из первых была разработана система анализа текстовой информации ( Попов. 1987 ), создана экспертная система, на основе которой предложена система оценки качества воды, позволяющая определять причины превышения предельно допустимых концентраций загрязняющих веществ в реках и водоёмах ( Осипов. 1997 ).

Как часть исследований когнитивных процессов, работы в области ИИ непосредственно смыкаются с междисциплинарным анализом мышления, сознания, речи, понимания, восприятия и их мозговых механизмов. Центральной проблемой в этих исследованиях является определение критериев соответствия ИИ человеческому мышлению. Если в начале развития ИИ на первый план выдвигались критерии сходства результата ( тест Тьюринга – если наблюдатель не может отличить диалог с человеком от диалога с искусственной системой, то она разумна), ныне существенным представляется сходство самих процессов решения задач машиной и человеком.

г) самосознание (гипотетический ИИ): тип ИИ, относящийся к машинам и обладающий сознанием и самосознанием. Такие машины способны понять бытность своего существования, эмоций и мыслей подобно человеческому самосознанию. Ныне указанный тип ИИ является концепцией и направлением развития технологии ИИ.

б) машины с ограниченной памятью: системы ИИ, которые могут обучаться посредством полученного опыта или информации. Такие системы ИИ позволяют принимать решения на основе имеющегося опыта и полученных данных, но характеризуются наличием ограничений по объёму данных, которые они могут обрабатывать;

в) теория разума (гипотетический ИИ): системы ИИ, понимающие человеческие эмоции, убеждения, намерения и другие психологические состояния. Гипотетический ИИ, реализующий указанный функционал, будет способен сопереживать и понимать человеческие эмоции и психические состояния;

Области применения ИИ

б) машинное обучение: осуществляет разработку алгоритмов и статистических моделей, позволяющих обнаруживать закономерности и принимать решения, основываясь на обучении или прогнозировании анализируемой информации. К существующим методам машинного обучения относятся обучение с учителем, без учителя и с подкреплением;

Философская критика возможности ИИ связана со ссылками на теорему К. Гёделя о неполноте , а также на неспособность ИИ к осмыслению осуществляемых преобразований символов. Так, согласно аргументации Дж. Сёрла , работа систем ИИ аналогична деятельности человека, который переводит текст с одного незнакомого ему языка на другой, механически заменяя символы с помощью словаря. Результат такой деятельности может быть осмысленным для внешнего наблюдателя, но остаётся совершенно непонятным для самого «переводчика».

Иску́сственный интелле́кт (ИИ; англ. Artificial Intelligence, AI), раздел информатики , в котором разрабатываются методы и средства компьютерного решения интеллектуальных задач, традиционно решаемых человеком. К прикладным направлениям ИИ относят создание технических устройств, способных к логическим выводам и рациональному поведению, к приобретению новых знаний и диалогу с человеком-пользователем. В теории ИИ используются математические методы, методы структурной лингвистики и когнитивной науки .

Искусственным интеллектом (ИИ) — способность интеллектуальных машин выполнять творческие функции, которые традиционно считаются прерогативой человека. Также этим термином обозначают науку и технологию создания интеллектуальных машин. Впервые это определение было дано американским информатиком Джоном Маккарти в 1956 году. В английском языке словосочетание artificial intelligence не имеет той слегка фантастической антропоморфной окраски, которую оно приобрело в довольно неудачном русском переводе. Слово intelligence означает «умение рассуждать разумно», а вовсе не «интеллект», для которого есть английский аналог intellect. Из-за неоднозначности самого понятия «интеллект» и даже оригинального термина «intelligence», существуют и другие дефиниции. Например, информационные технологии ИИ определяются как способность системы создавать в ходе самообучения программы (в первую очередь эвристические) для решения задач определенного класса сложности и решать эти задачи. Эмпирический тест на определение искусственного интеллекта был предложен Аланом Тьюрингом в 1950 году, когда такого термина еще не существовало. Согласно этому тесту, мыслящей машиной считается та, которую человек в беседе с ней принял за человека. Существует множество подходов к созданию систем искусственного интеллекта. Наиболее популярен из них эвристический подход, при котором машина при помощи нейронной сети познает окружающий мир методом проб и ошибок. Впервые идею о вероятностной машине, «обучающейся без учителя», высказал Рэй Соломонофф в 1956 году на той же Дартмундской конференции, на которой Джон Маккарти стал родителем термина «искусственный интеллект». 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 созданию искусственного разума ни одна исследовательская группа пока так и не подошла. Изображение: PeteLinforth/Pixabay

а) символический ИИ (ИИ, основанный на правилах): реализует подходы, основанные на правилах и предполагающие использование заранее определённых символов и правил для представления знаний и выполнения рассуждений. К данной категории могут относиться экспертные системы, использующие базу знаний правил;

К задачам приобретения знаний примыкают методы интеллектуального анализа данных . В арсенал средств интеллектуального анализа данных входят нейронные сети , рассуждения на основе прецедентов, эволюционное программирование и др. Особенностью ряда средств является возможность их применения к очень большим массивам данных, характеризующимся разнородностью данных и отсутствием их модели .