Основные направления исследований по созданию искусственного интеллекта. Сравнительный анализ результатов

Министерство образования  и науки Российской Федерации

Государственное  образовательное  учреждение  высшего профессионального  образования

«Российский  экономический  университет  им. Г.В. Плеханова»

Улан-Баторский филиал

Контрольная работа

по дисциплине информационные технологии

на тему: «Основные направления  исследований по созданию искусственного интеллекта. Сравнительный анализ результатов»

Выполнил

Студент_1_курса 

очной формы обучения

направления «экономика»

  Филиппов Дмитрий  Олегович

Проверил:

Преп. Романов Н.А

Монголия

2011

Содержание.

Введение………………………………………………………………………….3

Глава 1. Понятие искусственного интеллекта…………………………………4

§1.1 Общее определение  искусственного интеллекта……………………....4

§1.2 Понятие  искусственного интеллекта в России......……………………..5

Глава 2. История создания искусственного интеллекта……………………..7

§2.1 Зарождение нейрокибернетики.…………………………………………8

§2.2 От кибернетики "черного ящика" к ИИ.…………………………….......9

§2.3 История искусственного интеллекта в России………………………12

Глава 3.Основные направления  исследований в области искусственного интеллекта…..…………………………………………………………………15

§3.1 Представление знаний и разработка систем, основанных на знаниях (knowledge-based systems)………………………………………………….15

§3.2  Программное обеспечение  систем ИИ (software engineering for AI).16

§3.3  Разработка естественно-языковых интерфейсов и машинный перевод (natural language processing)………………………………………………....17

§3.4  Интеллектуальные роботы (robotics)…………………………………18

§3.5  Обучение и самообучение (machine learning)…………………………18

§3.6  Распознавание образов (pattern recognition)………………………...18

§3.7 Другие направления……………………………………………………18

Заключение…………………………………………………………………….20

Список  использованной литературы……………………………………….22

Приложение……………………………………………………………………23

Введение.

Интеллектуальные информационные системы проникают во все сферы  нашей жизни.

В данной работе я решил  показать Что же такое интеллект? Что привнесет создание ИИ в жизни человека? Как появилось данной понятие в жизни человека?

Считается, что замена человека-специалиста  на системы искусственного интеллекта позволяет существенно ускорить и удешевить процесс производства. Системы искусственного интеллекта всегда объективны и результаты их работы не зависят от моментного настроения и ряда других субъективных факторов, которые присущи человеку. Получается что в дальнейшем искусственный интеллект сможет заменить человека? Как показывает практика, функционирование искусственного интеллекта осуществляется, на сегодняшний день,  с помощью человека. Ведь именно человек, в отличие от искусственного интеллекта, умеет мыслить нестандартно и творчески, что позволяло ему развиваться и идти вперед на протяжении всей его эпохи.

Что послужило причиной создания ИИ? Когда появились первые ИИ? Кто  был первым создателем ИИ? Каковы дальнейшие перспективы развития ИИ?

В этой работе я объясню  все причины создания искусственного интеллекта. Я расскажу о первых ученых, которые занимались созданием  ИИ. Сообщу об основных направления создания искусственного интеллекта, а так же о дальнейших перспективах развития.

Глава 1. Понятие искусственного интеллекта.

Искусственный интеллект (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 интеллекта¹.

Определение искусственного интеллекта ввел Джон Маккарти в 1956 году. Поясняя своё определение, Джон Маккарти указывает: «Проблема состоит в  том, что пока мы не можем в целом  определить, какие вычислительные процедуры  мы хотим называть интеллектуальными. Мы понимаем некоторые механизмы  интеллекта и не понимаем остальные. Поэтому под интеллектом в  пределах этой науки понимается только вычислительная составляющая способности  достигать целей в мире». В  то же время существует и точка  зрения, согласно которой интеллект  может быть только биологическим  феноменом.

§1.1 Общее определение искусственного интеллекта.

Искусственный интеллект  — это одна из новейших областей науки. Первые работы в этой области  начались вскоре после Второй мировой войны, а само ее название было предложено в 1956 году. Ученые других специальностей чаще всего указывают искусственный интеллект, наряду с молекулярной биологией, как «область, в которой я больше всего хотел бы работать». Студенты-физики вполне обоснованно считают, что все великие открытия в их области уже были сделаны Галилеем, Ньютоном, Эйнштейном и другими учеными. Искусственный интеллект, с другой стороны, все еще открывает возможности для проявления талантов нескольких настоящих Эйнштейнов.

В настоящее время тематика искусственного интеллекта охватывает огромный перечень научных направлений, начиная с таких задач общего характера, как обучение и восприятие, и заканчивая такими специальными задачами, как игра в шахматы, доказательство математических теорем, сочинение поэтических произведений и диагностика заболеваний. В искусственном интеллекте систематизируются и автоматизируются интеллектуальные задачи и поэтому эта область касается любой сферы интеллектуальной деятельности человека. В этом смысле искусственный интеллект является поистине универсальной научной областью².

§1.2 Понятие искусственного интеллекта в России.

Как указывает председатель Петербургского отделения Российской ассоциации искусственного интеллекта Т. А. Гаврилова, 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. Участники Российской ассоциации искусственного интеллекта дают следующие определения искусственного интеллекта:

 Научное направление,  в рамках которого ставятся  и решаются задачи аппаратного  или программного моделирования  тех видов человеческой деятельности, которые традиционно считаются  интеллектуальными. 

Свойство интеллектуальных систем выполнять функции (творческие), которые традиционно считаются  прерогативой человека. При этом интеллектуальная система — это техническая  или программная система, способная  решать задачи, традиционно считающиеся  творческими, принадлежащие конкретной предметной области, знания о которой  хранятся в памяти такой системы. Структура интеллектуальной системы  включает три основных блока —  базу знаний, решатель и интеллектуальный интерфейс.

Наука под названием «Искусственный интеллект» входит в комплекс компьютерных наук, а создаваемые на её основе технологии к информационным технологиям. Задачей этой науки является воссоздание  с помощью вычислительных систем и иных искусственных устройств разумных рассуждений и действий.

Одно из частных определений  интеллекта, общее для человека и  «машины», можно сформулировать так: «Интеллект — способность системы  создавать в ходе самообучения программы (в первую очередь эвристические) для решения задач определённого  класса сложности и решать эти  задачи»³.

¹ http://ru.wikipedia.org/wiki/Искусственный_интеллект

² http://itfru.ru/

³ http://ktomi.com/iskusstvennyj-intellekt/

Глава 2. История  создания искусственного интеллекта.

Идея создания искусственного подобия человека для решения  сложных задач и моделирования  человеческого разума витала в воздухе  еще в древнейшие времена. Так, в  древнем Египте была создана "оживающая" механическая статуя бога Амона. У Гомера в "Илиаде" бог Гефест ковал  человекоподобные существа-автоматы. В литературе эта идея обыгрывалась многократно: от Галатеи Пигмалиона до Буратино папы Карло. Однако родоначальником  искусственного интеллекта считается  средневековый испанский философ, математик и поэт Раймонд  Луллий, который еще в XIII веке попытался  создать механическую машину для  решения различных задач, на основе разработанной им всеобщей классификации  понятий.

В XVIII веке Лейбниц и Декарт независимо друг от друга продолжили эту идею, предложив универсальные  языки классификации всех наук. Эти  работы можно считать первыми  теоретическими работами в области  искусственного интеллекта.

Окончательное рождение искусственного интеллекта как научного направления  произошло только после создания ЭВМ в 40-х годах XX века. В это  же время Норберт Винер создал свои основополагающие работы по новой  науке - кибернетике.

Термин "искусственный  интеллект" - ИИ - (AI - artificial intelligence) был  предложен в 1956 г. на семинаре с аналогичным  названием в Дартсмутском колледже (США). Семинар был посвящен разработке методов решения логических, а  не вычислительных задач. В английском языке данное словосочетание 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 термин intellect.

Вскоре после признания  искусственного интеллекта отдельной  областью науки произошло разделение его на два направления: нейрокибернетика и "кибернетика черного ящика". Эти направления развиваются практически независимо, существенно различаясь как в методологии, так и в технологии. И только в настоящее время стали заметны тенденции к объединению этих частей вновь в единое целое⁴.

§2.1 Зарождение нейрокибернетики.

Основную идею этого направления  можно сформулировать следующим  образом: единственный объект, способный  мыслить,- это человеческий мозг. Поэтому  любое "мыслящее" устройство должно каким-то образом воспроизводить его  структуру.

Таким образом, нейрокибернетика ориентирована на программно-аппаратное моделирование структур, подобных структуре  мозга. Физиологами давно установлено, что основой человеческого мозга  является большое количество (до 1021) связанных между собой и взаимодействующих  нервных клеток - нейронов. Поэтому  усилия нейрокибернетики были сосредоточены  на создании элементов, аналогичных  нейронам, и их объединении в функционирующие  системы. Эти системы принято  называть нейронными сетями, или нейросетями.

Первые нейросети были созданы Розенблаттом и Мак-Каллоком в 1956-1965 гг. Это были попытки создать  системы, моделирующие человеческий глаз и его взаимодействие с мозгом. Устройство, созданное ими тогда, получило название персептрона (perceptron). Оно умело различать буквы  алфавита, но было чувствительно к  их написанию. Например, буквы А, A и a для этого устройства были тремя разными знаками. Постепенно в 70-80 годах количество работ по этому направлению искусственного интеллекта стало снижаться. Слишком неутешительны были первые результаты. Авторы объясняли неудачи малой памятью и низким быстродействием существующих в то время компьютеров.

Однако в 1980-х в Японии в рамках проекта "ЭВМ V поколения" был создан первый нейрокомпьютер, или компьютер VI поколения. К этому  времени ограничения по памяти и быстродействию были практически сняты. Появились транспьютеры - параллельные компьютеры с большим количеством процессоров.

Транспьютерная технология - это только один из десятка новых  подходов к аппаратной реализации нейросетей, которые моделируют иерархическую  структуру мозга человека. Основная область применения нейрокомпьютеров сегодня - это задачи распознавания  образов, например идентификация объектов по результатам аэрофотосъемки из космоса.

§2.2 От кибернетики "черного ящика" к ИИ.

В основу этого подхода  был положен принцип, противоположный  нейрокибернетике.

Не имеет значения, как  устроено "мыслящее" устройство. Главное, чтобы на заданные входные  воздействия оно реагировало  так же, как человеческий мозг. Сторонники этого направления мотивировали свой подход тем, что человек не должен слепо следовать природе в  своих научных и технологических  поисках. Так, например, очевиден успех  колеса, которого не существует в природе, или самолета, не машущего крыльями, подражая птице. К тому же пограничные  науки о человеке не смогли внести существенного теоретического вклада, объясняющего хотя бы приблизительно, как протекают интеллектуальные процессы у человека, как устроена память и как человек познает  окружающий мир.

В 1956-1963 гг. велись интенсивные  поиски моделей и алгоритмов человеческого  мышления и разработка первых программ на их основе. Представители существующих гуманитарных наук - философы, психологи, лингвисты - ни тогда, ни сейчас не в  состоянии были предложить таких  алгоритмов. Тогда кибернетики начали создавать собственные модели. Так  последовательно были созданы и  опробованы различные подходы.

1.     В конце  50-х годов родилась модель лабиринтного  поиска. Этот подход представляет  задачу как некоторое пространство  состояний в форме графа, и  в этом графе проводится поиск оптимального пути от входных данных к результирующим. Была проделана большая работа по разработке этой модели, но для решения практических задач эта идея не нашла широкого применения. В первых учебниках по искусственному интеллекту описаны эти программы - они играют в игру "15", собирают "Ханойскую башню", играют в шашки и шахматы.

2.     Начало 60-х  - это эпоха эвристического программирования. Эвристика - правило, теоретически  не обоснованное, которое позволяет  сократить количество переборов  в пространстве поиска. Эвристическое  программирование - разработка стратегии  действий на основе известных,  заранее заданных эвристик.

3.     В 1963-1970 гг. к решению задач стали подключать  методы математической логики. Робинсон  разработал метод резолюций, который  позволяет автоматически доказывать  теоремы при наличии набора  исходных аксиом. Примерно в это  же время выдающийся отечественный  математик Ю. С. Маслов предложил  так называемый обратный вывод,  впоследствии названный его именем, решающий аналогичную задачу  другим способом. На основе метода  резолюций француз Альбер Кольмероэ  в 1973 г. создает язык логического  программирования Пролог. Большой  резонанс имела программа "Логик-теоретик", созданная Ньюэлом, Саймоном и  Шоу, которая доказывала школьные  теоремы. Однако большинство реальных  задач не сводится к набору  аксиом, и человек, решая производственные  задачи, не использует классическую  логику, поэтому логические модели  при всех своих преимуществах  имеют существенные ограничения  по классам решаемых задач. 

4.     История искусственного  интеллекта полна драматических  событий, одним из которых стал  в 1973 г. так называемый "доклад  Лайтхилла", который был подготовлен  в Великобритании по заказу  Британского совета научных исследований. Известный математик Д. Лайтхилл, никак с ИИ профессионально  не связанный, подготовил обзор  состояния дел в области ИИ. В докладе были признаны определенные достижения в области ИИ, однако уровень их определялся как разочаровывающий, и общая оценка была отрицательная с позиций практической значимости. Этот отчет отбросил европейских исследователей примерно на 5 лет назад, так как финансирование ИИ существенно сократилось.

5.     Примерно  в это же время существенный  прорыв в развитии практических  приложений искусственного интеллекта  произошел в США, когда к  середине 1970-х на смену поискам  универсального алгоритма мышления  пришла идея моделировать конкретные  знания специалистов-экспертов.  В США появились первые коммерческие  системы, основанные на знаниях,  или экспертные системы (ЭC). Стал применяться новый подход к решению задач искусственного интеллекта - представление знаний. Созданы MYCIN и DENDRAL, cтавшие уже классическими, две первые экспертные системы для медицины и химии. Существенный финансовый вклад вносит Пентагон, предлагая базировать новую программу министерства обороны США (Strategic Computer Initiative - SCI) на принципах ИИ. Уже вдогонку упущенных возможностей в начале 80-х объявлена глобальная программа развития новых технологий ESPRIT (Европейский Союз), в которую включена проблематика искусственного интеллекта.

6.     В ответ  на успехи США в конце 70-х  в гонку включается Япония, объявив  о начале проекта машин V поколения,  основанных на знаниях. Проект  был рассчитан на 10 лет и объединял  лучших молодых специалистов (в  возрасте до 35 лет) крупнейших  японских компьютерных корпораций. Для этих специалистов был  создан специально новый институт ICOT, и они получили полную свободу  действий, правда, без права публикации  предварительных результатов. В  результате они создали достаточно  громоздкий и дорогой символьный  процессор, программно реализующий  ПРОЛОГо-подобный язык, не получивший  широкого признания. Однако положительный  эффект этого проекта был очевиден. В Японии появилась значительная  группа высококвалифицированных  специалистов в области ИИ, которая добилась существенных результатов в различных прикладных задачах. К середине 90-х японская ассоциация ИИ насчитывает 40 тыс. человек. Начиная с середины 1980-х годов, повсеместно происходит коммерциализация искусственного интеллекта. Растут ежегодные капиталовложения, создаются промышленные экспертные системы. Растет интерес к самообучающимся системам. Издаются десятки научных журналов, ежегодно собираются международные и национальные конференции по различным направлениям ИИ.

 Искусственный интеллект  становится одной из наиболее  перспективных и престижных областей  информатики (computer science).

§2.3 История  искусственного интеллекта в России.

В 1954 г. в МГУ начал свою работу семинар "Автоматы и мышление" под руководством академика Ляпунова А. А. (1911-1973), одного из основателей российской кибернетики. В этом семинаре принимали  участие физиологи, лингвисты, психологи, математики. Принято считать, что  именно в это время родился  искусственный интеллект в России. Как и за рубежом, выделились два  основных направления - нейрокибернетики и кибернетики "черного ящика".

В 1954-1964 гг. создаются отдельные  программы и проводятся исследования в области поиска решения логических задач. В Ленинграде (ЛОМИ - Ленинградское  отделение математического института  им. Стеклова) создается программа АЛПЕВ ЛОМИ, автоматически доказывающая теоремы. Она основана на оригинальном обратном выводе Маслова, аналогичном методу резолюций Робинсона. Среди наиболее значимых результатов, полученных отечественными учеными в 60-е годы, следует отметить алгоритм "Кора" М. М. Бонгарда, моделирующий деятельность человеческого мозга при распознавании образов. Большой вклад в становление российской школы ИИ внесли выдающиеся ученые Цетлин М. Л., Пушкин В. Н., Гаврилов М. А, чьи ученики и явились пионерами этой науки в России (например, знаменитая Гавриловская школа).

 В 1965-1980 гг. происходит  рождение нового направления  - ситуационного управления (соответствует  представлению знаний, в западной  терминологии). Основателем этой  научной школы стал проф. Поспелов  Д. А. Были разработаны специальные  модели представления ситуаций - представления знаний.

Притом что отношение  к новым наукам в советской  России всегда было настороженное, наука  с таким "вызывающим" названием  тоже не избежала этой участи и была встречена в Академии наук в штыки. К счастью, даже среди членов Академии наук СССР нашлись люди, не испугавшиеся столь необычного словосочетания в качестве названия научного направления. Двое из них сыграли огромную роль в борьбе за признание ИИ в нашей стране. Это были академики А. И. Берг и Г. С. Поспелов.

Только в 1974 году при Комитете по системному анализу при президиуме АН СССР был создан Научный совет  по проблеме "Искусственный интеллект", его возглавил Г. С. Поспелов, его  заместителями были избраны Д. А. Поспелов и Л. И. Микулич. В состав совета входили на разных этапах М. Г. Гаазе-Рапопорт, Ю. И. Журавлев, Л. Т. Кузин, А. С. Нариньяни, Д. Е. Охоцимский, А. И. Половинкин, О. К. Тихомиров, В. В. Чавчанидзе.

По инициативе Совета было организовано пять комплексных научных  проектов, которые были возглавлены  ведущими специалистами в данной области. Проекты объединяли исследования в различных коллективах страны: "Диалог" (работы по пониманию  естественного языка, руководители А. П. Ершов, А. С. Нариньяни), "Ситуация" (ситуационное управление, Д. А. Поспелов), "Банк" (банки данных, Л. Т. Кузин), "Конструктор" (поисковое конструирование, А. И. Половинкин), "Интеллект робота" (Д. Е. Охоцимский).

 В 1980-1990 гг. проводятся  активные исследования в области  представления знаний, разрабатываются  языки представления знаний, экспертные  системы (более 300). В Московском  университете создается язык  РЕФАЛ. 

 В 1988 г. создается  АИИ - Ассоциация искусственного  интеллекта. Ее членами являются  более 300 исследователей. Президентом  Ассоциации единогласно избирается  Д. А. Поспелов, выдающийся ученый, чей вклад в развитие ИИ  в России трудно переоценить.  Крупнейшие центры - в Москве, Петербурге, Переславле-Залесском, Новосибирске. В научный совет Ассоциации  входят ведущие исследователи  в области ИИ - В. П. Гладун, В.  И. Городецкий, Г. С. Осипов, Э.  В. Попов, В. Л. Стефанюк, В.  Ф. Хорошевский, В. К. Финн, Г.  С. Цейтин, А. С. Эрлих и другие  ученые. В рамках Ассоциации проводится  большое количество исследований, организуются школы для молодых  специалистов, семинары, симпозиумы, раз  в два года собираются объединенные  конференции, издается научный  журнал.

 Уровень теоретических  исследований по искусственному  интеллекту в России ничуть  не ниже мирового. К сожалению,  начиная с 80-х гг. на прикладных  работах начинает сказываться  постепенное отставание в технологии. На данный момент отставание  в области разработки промышленных  интеллектуальных систем составляет  порядка 3-5 лет

⁴ http://zubolom.ru/lectures/iis/2.shtml

Глава 3.Основные направления исследований в области  искусственного интеллекта.

Искусственный интеллект - это  одно из направлений информатики, целью  которого является разработка аппаратно-программных  средств, позволяющих пользователю-непрограммисту ставить и решать свои, традиционно  считающиеся интеллектуальными  задачи, общаясь с ЭВМ на ограниченном подмножестве естественного языка.

Среди множества направлений  искусственного интеллекта есть несколько  ведущих, которые в настоящее  время вызывают наибольший интерес  у исследователей и практиков. Опишем их чуть подробнее⁵.

§3.1 Представление  знаний и разработка систем, основанных на знаниях (knowledge-based systems).

Это основное направление  в области изучения искусственного интеллекта. Оно связано с разработкой  моделей представления знаний, созданием  баз знаний, образующих ядро экспертных систем. В последнее время включает в себя модели и методы извлечения и структурирования знаний и сливается  с инженерией знаний.

§3.2  Программное обеспечение систем ИИ (software engineering for AI).

В рамках этого направления  разрабатываются специальные языки  для решения интеллектуальных задач, в которых традиционно упор делается на преобладание логической и символьной обработки над вычислительными  процедурами. Эти языки ориентированы  на символьную обработку информации - LISP, PROLOG, SMALLTALК, РЕФАЛ и др. Помимо этого создаются пакеты прикладных программ, ориентированные на промышленную разработку интеллектуальных систем, или программные инструментарии искусственного интеллекта, например KEE, ARTS, G. Достаточно популярно также создание так называемых пустых экспертных систем или "оболочек" - KAPPA, EXSYS, M1, ЭКО и др., базы знаний которых можно наполнять конкретными знаниями, создавая различные прикладные системы.

§3.3  Разработка естественно-языковых интерфейсов  и машинный перевод (natural language processing).

Начиная с 50-х годов одной  из популярных тем исследований в  области ИИ является компьютерная лингвистика, и, в частности, машинный перевод (МП). Идея машинного перевода оказалась совсем не так проста, как казалось первым исследователям и разработчикам.

Уже первая программа в  области естественно-языковых (ЕЯ) интерфейсов - переводчик с английского на русский  язык - продемонстрировала неэффективность  первоначального подхода, основанного  на пословном переводе. Однако еще  долго разработчики пытались создать  программы на основе морфологического анализа. Неплодотворность такого подхода  связана с очевидным фактом: человек может перевести текст только на основе понимания его смысла и в контексте предшествующей информации, или контекста. Иначе появляются переводы в стиле "Моя дорогая Маша - my expensive Masha". В дальнейшем системы МП усложнялись и в настоящее время используется несколько более сложных моделей:

применение так называемых "языков-посредников" или языков смысла, в результате происходит дополнительная трансляция "исходный язык оригинала - язык смысла - язык перевода";

ассоциативный поиск аналогичных  фрагментов текста и их переводов  в специальных текстовых репозиториях или базах данных;

структурный подход, включающий последовательный анализ и синтез естественно-языковых сообщений. Традиционно такой подход предполагает наличие нескольких фаз  анализа:

1. Морфологический анализ - анализ слов в тексте.
2. Синтаксический анализ - разбор состава предложений и грамматических связей между словами.
3. Семантический анализ - анализ смысла составных частей каждого предложения на основе некоторой предметно-ориентированной базы знаний.
4. Прагматический анализ - анализ смысла предложений в реальном контексте на основе собственной базы знаний.

Синтез ЕЯ -сообщений включает аналогичные этапы, но несколько в другом порядке.

§3.4  Интеллектуальные роботы (robotics).

Идея создания роботов  далеко не нова. Само слово "робот" появилось в 20-х годах, как производное  от чешского "робота" - тяжелой  грязной работы. Его автор - чешский  писатель Карел Чапек, описавший  роботов в своем рассказе "Р.У.Р".

Роботы - это электротехнические устройства, предназначенные для  автоматизации человеческого труда.