к библиотеке   3GL   4GL   Системы искусственного интеллекта и нейронные сети   к экономической информатике   к алгоритмизации

Системы искусственного интеллекта и нейронные сети

Искусственный интеллект, основные понятия


Искусственный интеллект —
один из разделов информатики, в рамках которого ставятся и решаются задачи аппаратного и программного моделирования тех видов человеческой деятельности, которые традиционно считаются интеллектуальными (творческими).
Термин «искусственный интеллект» ( artificial intelligence ) предложен в 1956 году на семинаре с аналогичным названием, который состоялся в США и был посвящен решению логических задач.

Современные интеллектуальные информационные технологии — технологии обра­ ботки информации и решения задач с помощью вычислительных машин, опира­ ющиеся на достижения в области искусственного интеллекта. Результаты исследований по искусственному интеллекту используются в интеллек­ туальных системах (ИС) — технических или программных системах, способных решать задачи, считающиеся творческими, принадлежащие конкретной предмет­ ной области, знания о которой хранятся в памяти интеллектуальной системы. Системы искусственного интеллекта состоят из трех основных блоков: базы зна­ний, решателя и интеллектуального интерфейса. Типичным представителем сис­ тем искусственного интеллекта являются экспертные системы.

ПРИМЕЧАНИЕ
Решатель — система, способная благодаря встроенной в нее общей стратегии нахождения решения (например, путем логического вывода) находить решение задач. Интеллектуальный интерфейс — интерфейс, в который включены средства, позволяющие человеку вести обще­ ние с ЭВМ, не используя для ввода специальные программы.

В целом системы искусственного интеллекта ориентированы на решение большого и очень важного класса задач, называемых неформализуемыми (трудно форма­ лизуемыми), к которым относят задачи, обладающие одной или несколькими из следующих особенностей (свойств): алгоритмическое решение задачи неизвест­ но (хотя, возможно, и существует) или не может быть использовано из-за ограни­ ченности ресурсов ЭВМ; задача не может быть определена (задана) в числовой форме (требуется символьное представление); цели решения задачи не могут быть выражены в терминах точно определенной целевой функции; большая размерность пространства решения; динамически изменяющиеся данные и знания. Как пра­вило, трудно формализуемые задачи обладают неполнотой, неоднозначностью и/или противоречивостью исходных данных и знаний о предметной области.
В исследованиях по искусственному интеллекту можно выделить два основных направления:

1.    Программно-прагматическое («не имеет значения, как устроено «мыслящее» устройство, главное, чтобы на заданные входные воздействия оно реагирова ло, как человеческий мозг») — занимается созданием программ, с помощью которых можно решать те задачи, решение которых до этого считалось исключи тельно прерогативой человека. Сюда относятся распознающие и игровые программы, программы для решения логических задач, поиска, классификации и т. п. Это направление ориентировано на поиски алгоритмов решения интеллектуальных задач на существующих моделях компьютеров.

2.     Бионическое («единственный объект, способный мыслить — это человечес кий мозг, поэтому любое «мыслящее» устройство должно каким-то образом воспроизводить его структуру») — занимается проблемами искусственного воспроизведения тех структур и процессов, которые характерны для живого человеческого мозга и которые лежат в основе процесса решения задач челове­ ком. В рамках бионического подхода к проблеме искусственного интеллекта сформировалась новая наука нейроинформатика , практическим выходом ко­торой явилась разработка нейрокомпьютера — вычислительной машины VI поколения.
В настоящее время традиционным (классическим) принято считать программ нопрагматическое направление, при котором не ставится вопрос об адекватности используемых структур и методов тем, которыми пользуется в аналогичных случаях человек, а рассматривается лишь конечный результат решения задачи. В рамках этого направления сначала велись поиски моделей и алгоритма человеческого мышления. Ни одна из существующих наук (философия, психология, лингвистика) не смогла предложить такого алгоритма. Тогда специалисты в области искусственного интеллекта предложили собственные модели:
модель лабиринтного поиска. Этот подход представляет задачу как некоторый граф, отражающий пространство состояний, и в этом графе проводится поиск оптимального пути от входящих данных к результирующим;
эвристическое программирование.
Эвристика —
правило, теоретически не обо снованное, но позволяющее сократить количество переборов в пространстве поиска;
использование методов математической логики. На основе метода резолюций,
позволившего автоматически доказывать теоремы при наличии исходных аксиом, в 1973 г. был создан язык Пролог.

Существенный прорыв в практических приложениях искусственного интеллекта произошел в середине 70-х годов, когда на смену поискам универсального алгоритма мышления пришла идея моделировать конкретные знания специалистов-экспер­ тов. В США появились первые коммерческие системы, основанные на знаниях, — экспертные системы. Сформировался новый подход к решению интеллектуаль ных задач — представление и использование знаний.

к библиотеке   3GL   4GL   Системы искусственного интеллекта и нейронные сети   к экономической информатике   к алгоритмизации

(время поиска примерно 20 секунд)

Знаете ли Вы, что любой разумный человек скажет, что не может быть улыбки без кота и дыма без огня, что-то там, в космосе, должно быть, теплое, излучающее ЭМ-волны, соответствующее температуре 2.7ºК. Действительно, наблюдаемое космическое микроволновое излучение (CMB) есть тепловое излучение частиц эфира, имеющих температуру 2.7ºK. Еще в начале ХХ века великие химики и физики Д. И. Менделеев и Вальтер Нернст предсказали, что такое излучение (температура) должно обнаруживаться в космосе. В 1933 году проф. Эрих Регенер из Штуттгарта с помощью стратосферных зондов измерил эту температуру. Его измерения дали 2.8ºK - практически точное современное значение. Подробнее читайте в FAQ по эфирной физике.

НОВОСТИ ФОРУМАФорум Рыцари теории эфира
Рыцари теории эфира
 01.10.2019 - 05:20: ВОСПИТАНИЕ, ПРОСВЕЩЕНИЕ, ОБРАЗОВАНИЕ - Upbringing, Inlightening, Education -> Просвещение от Вячеслава Осиевского - Карим_Хайдаров.
30.09.2019 - 12:51: ВОСПИТАНИЕ, ПРОСВЕЩЕНИЕ, ОБРАЗОВАНИЕ - Upbringing, Inlightening, Education -> Просвещение от Дэйвида Дюка - Карим_Хайдаров.
30.09.2019 - 11:53: ВОСПИТАНИЕ, ПРОСВЕЩЕНИЕ, ОБРАЗОВАНИЕ - Upbringing, Inlightening, Education -> Просвещение от Владимира Васильевича Квачкова - Карим_Хайдаров.
29.09.2019 - 19:30: СОВЕСТЬ - Conscience -> РУССКИЙ МИР - Карим_Хайдаров.
29.09.2019 - 09:21: ЭКОНОМИКА И ФИНАНСЫ - Economy and Finances -> КОЛЛАПС МИРОВОЙ ФИНАНСОВОЙ СИСТЕМЫ - Карим_Хайдаров.
29.09.2019 - 07:41: ВОСПИТАНИЕ, ПРОСВЕЩЕНИЕ, ОБРАЗОВАНИЕ - Upbringing, Inlightening, Education -> Просвещение от Михаила Делягина - Карим_Хайдаров.
26.09.2019 - 17:35: ВОСПИТАНИЕ, ПРОСВЕЩЕНИЕ, ОБРАЗОВАНИЕ - Upbringing, Inlightening, Education -> Просвещение от Андрея Пешехонова - Карим_Хайдаров.
26.09.2019 - 16:35: ВОЙНА, ПОЛИТИКА И НАУКА - War, Politics and Science -> Проблема государственного терроризма - Карим_Хайдаров.
26.09.2019 - 08:33: ВОСПИТАНИЕ, ПРОСВЕЩЕНИЕ, ОБРАЗОВАНИЕ - Upbringing, Inlightening, Education -> Просвещение от О.Н. Четвериковой - Карим_Хайдаров.
26.09.2019 - 06:29: ВОСПИТАНИЕ, ПРОСВЕЩЕНИЕ, ОБРАЗОВАНИЕ - Upbringing, Inlightening, Education -> Просвещение от Ю.Ю. Болдырева - Карим_Хайдаров.
24.09.2019 - 03:34: ТЕОРЕТИЗИРОВАНИЕ И МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ - Theorizing and Mathematical Design -> ФУТУРОЛОГИЯ - прогнозы на будущее - Карим_Хайдаров.
24.09.2019 - 03:32: НОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ - New Technologies -> "Зенит"ы с "Протон"ами будут падать - Карим_Хайдаров.
Bourabai Research Institution home page

Боровское исследовательское учреждение - Bourabai Research Bourabai Research Institution