штучний інтелект

Безкоштовно скачати (Надайте мені інші проекти) у форматі високої чіткості.

Щоб дивитися на YouTube підписатися.

Завантажити

штучний інтелект (UI, Artificial Intelligence, AI) - комп'ютерна наука, що спеціалізується на створенні машин із ознаками інтелектуальної поведінки. Визначення "розумної поведінки" все ще є предметом обговорення, найчастіше використовується як стандарт інтелекту людським розумом. Джон МакКарті приїхав в 1955 вперше.

Дослідження штучного інтелекту є вузькоспеціалізованим та спеціалізованим, і він ділиться на кілька областей, які часто не можуть бути пов'язані. Весь дослідження також поділяється на кілька технічних проблем; деякі підполя вирішують певні проблеми, деякі з них, наприклад, використовують спеціальні інструменти або для досягнення конкретних додатків. Питання про те, чи можна побудувати штучний інтелект, теж тісно пов'язане з проблемою свідомості, питанням обчислень, проведених самим людським мозком або питанням про еволюцію когнітивних здібностей. Подібні філософії штучного інтелекту подібні дилеми.

Основні проблеми в дослідженнях штучного інтелекту включають міркування, знання, планування, навчання, обробка природної мови (спілкування), сприйняття і здатність рухатися і маніпулювати об'єктами. Досягнення загального інтелекту як і раніше одна з головних цілей дослідження в цій області.

З психологічних аспектів штучного інтелекту є однією з форм нелюдського інтелекту.

На розуміння штучного інтелекту, особливо в широкій громадськості, впливає відсутність знань про те, що можливо і що неможливо в штучному інтелектуальному житті, що ще більше підтримується безмежною уявою, яка використовується в «Науковій фантастиці». Для того, щоб штучний інтелект розглядався як дисципліна, необхідно визначити ці межі і ліквідувати (іноді навіть магічні) гіпотези. Ці межі визначаються властивостями інструментів, доступних для штучного інтелекту. По-перше, необхідно сказати, що таке штучний інтелект. Штучний інтелект полягає у побудові та використанні моделей людської діяльності (процесів), які вважаються інтелектуальними. Ця діяльність породжується структурами людського мозку, реального світу. З моменту свого створення (з середини 20 століття), це моделювання взяло два шляхи:

1 Моделювання зовнішніх проявів розумної діяльності людини

2 Моделювання відомих людських структур мозку, в даний час нейронних мереж

Nástroje
Штучний інтелект вибрав комп'ютерну програму для моделювання (моделювання). Комп'ютер може бути доповнений датчиками змінних (фізичних, хімічних, біологічних і т.д.) і виконавчих механізмів (означає рух щупальця - колеса, доріжки, ніг і т.д.), і це може привести до складних пристроєм - пізнавальний робот місяцехід, автомобіль без водія і т.д. Ці додаткові комп'ютери не є необхідними зараз, тому що нам потрібно лише стежити за можливостями обробки комп'ютерної програми.

Мова програмування, що дає змогу побудувати комп'ютерну програму, є одними з штучних формальних мов. Основною особливістю цих мов є точне тлумачення всіх їх мовних конструкцій та всіх операцій над ними. Це штучний абстрактний дизайн. Зрозуміло, що природні людські розпливчасті, емоційні та суб'єктивні інтерпретації, що називаються конотаціями, повинні бути вилучені та замінені точними інтерпретаціями. Це досягається заборона (анулювання) внутрішня невизначеність, який продувають і людська суб'єктивність та емоційність бачити розпливчастість. Це втручання зникає все людське (розпливчастість, суб'єктивність, емоційність) і результат цього секвестру посушливої ​​пустелі бездушних машини - штучний формальну мову (комп'ютер). Значення кожної мовної структури (ланцюжки символів) і кожної операції цих структур, то точно виклали (з нульовим внутрішнім нечіткості), тобто так, що кожен знає людина знає, без сумніву, що вони означають. Об'єкти з такими чітко визначеними елементами утворюють групу, яку ми називаємо точним світом. Це включає в себе не тільки комп'ютерні мови, машина Тьюринга, а й математики, формальної логіки, точні гри (шахи, шашки, карткові ігри і т.д.), точні науки. Ще однією катастрофою для точного світу, викликаного забороною внутрішньої невизначеності, є:

Втрата інерційного імпульсу

Продемонструвавши внутрішню невизначеність поза межами точного світу, ми показали не тільки людський дух винаходу, що живе в гіпотетичній розпливчастий уяві і чуттєвій мові, але і винахідницьку здатність самосування мислення. Таким чином, ми втратили висновок про висновок у точному світі. Втрата само-рухливості висновку, неможливість передачі її світові з забороненою внутрішньою невизначеністю є кроком від людини до бездушної машини; це крок від живого до неживого в інформаційному сенсі. Наприклад, в математиці рухомі люди повинні шукати спосіб з'ясувати, як математичні відносини можуть бути обрані для отримання бажаних (остаточних) відносин. У простому прикладі це відображається на сторінці точної науки. Те, що випливає з математики, справедливо і в картковій грі або в шахи. Значення карток або шахових фігур відомі відомій людині, як і правила гри. Гравець (рухомий) повинен застосувати свій інтелект для вибору ударів у грі за правилами. Якщо для комп'ютера потрібно запрограмувати рух у математичному виведенні чи точній грі, активність ініціатора повинна бути запрограмована. Програміст повинен запрограмувати роль інженера (математика чи програвача) так, щоб після кожного етапу гри або виведення (запрограмований) рух міг генерувати наступний крок. Не підходить шукати магічну машину на комп'ютері, її магія така пуста, як магія стеків карток, або фігури на шахівниці, відсутні рухомі, відсутні в житті. У будь-якому випадку Гіабелем - це людина, його інтелектуальні здібності. На відміну від інших машин, які обробляють або обробляють масу, комп'ютер обробляє інформацію, але ця різниця не повинна бути оманливою. Також він не повинен обманювати знання про те, що програму можна створити таким чином, що він може сам змінитись, тому що, незважаючи на всі зміни, він буде частиною точного світу і не може його залишити. Ключовою особливістю машини є кількість (іноді точність, вручну недосяжна) оброблюваних об'єктів (матерія, інформація) та використання зовнішньої енергії для цієї діяльності. Колісний екскаватор у поверхневих шахтах з масою крупного вугілля відкриває можливості, які не існуватимуть, якщо його діяльність буде підтримана людьми (тисячами людей) з галькою та лопатами. Машина зі своїм рівнем продуктивності (зі швидкістю діяльності в порівнянні з людиною) дозволяє реалізувати діяльність, інакше це неможливо реалізувати, незалежно від того, чи є це гірнича справа або обробка інформації.

Тобто для інструмента - комп'ютера з штучним інтелектом, доступним для моделювання. Слід мати на увазі, що мови програмування (і, таким чином, комп'ютер) належать до точного світу точні машини і точність лежить в опіці досконалої людської психіки за допомогою значень мовних структур і операцій над ними.

У середині
Штучний інтелект виділяє два типи проблем, залежно від того, чи вони пов'язані з реальним світом чи ні. Ті, хто не пов'язані з реальним світом, вони точно світ, наприклад. Точна гра (точним) або математичне доказ (теорема доводить). Це моделювання точного світу з точним світом, і моделювання зменшується перш за все для моделювання мотиву. Найвідомішим є моделювання ходів шахового експерта. Там обмежувальні бар'єри можуть представляти складність алгоритмів (див також позначення) моделювання рушія і, можливо, наприклад, число комбінацій розташування фігур у шахах, або інших проблеми в штучних моделях інтелекту.

Крім того, ситуація ускладнюється, як тільки ставляться до реальних проблем. Одне міст між точним і реальним світом є інструментом, який називається змінним (механічною міцністю, концентрація іонів в розчині, інтенсивність освітлення, і т.д ..). Це є загальним для обох цих світів, оскільки точний світ точно окреслене (з нульовою внутрішньою розпливчастістю їх інтерпретації), тобто, так що все в поле освіченої людини, без всякого сумніву, знає своє значення, і в реальному світі, є елементарним вимірюваних зондом в цьому світ, і таким чином його вимірюваний елементарний представник. Це наріжний камінь точної науки. Проблеми штучного інтелекту, пов'язані з реальним світом, потрібно розділити на дві категорії.

Перший з них є те, що модель використовує штучний інтелект знання про реальний світ повинен бути так, що певний набір (за замовчуванням) знання отримує більш обізнаним в підстильному знанні приховані, але може бути отримана з них. Таку модель називають експертною системою. Так як ця модель повинна бути частиною точного світу, необхідно, щоб знання було написано в штучному формальній мові (математики, формальної логіки, мова програмування), мовою з точною інтерпретацією, і тому він не може бути природною мовою з розпливчастим, емоційним і суб'єктивним тлумачення - коннотації. Тому ці знання повинні бути отримані методом точної науки. Слід зазначити, що знання, отримані природно неясне, суб'єктивне і емоційне людське знання, виражене на природній мові, вони не можуть бути передані для точного знання, точного формального мови опису см неясності. Якщо мовна структура природної мови вставляється в точний світ (математики, формальна логіка, мов програмування), ми повинні відмовитися від свого природного, призначеного значення людини, оскільки точний світ не є фактор, який був би в змозі визначити, застосовувати і процес (це здатний тільки до психіки людини). Такі мовні конструкції можуть бути оброблені як будь-які рядки символів, але без їхньої природної інтерпретації. Або через незнання, або, можливо, не звертаючи уваги на вищезгадану можливість введення в точний світ, на початку розгляду створення штучного інтелекту з'явилася заблукала спробу використовувати знання, представлене на природній мові, отримані природні людина знання.

Друга категорія проблем, пов'язаних з реальним світом є vnitropsychické процесами, що лежать в основі людського інтелекту, тобто процес створення реального світу. Ці процеси нерозривно пов'язані з внутрішнім розпливчастим, так що немає ніякого точного моста в світі, для вищезгаданого мосту, який є змінним, вимагає заборони на внутрішній невизначеності, і це в разі vnitropsychických процесів невід'ємної частини. Таким чином, галузь штучного інтелекту, який ми позначені вище: Моделювання зовнішніх проявів розумної людської діяльності, він навіть не намагався, у мене немає ніяких інструментів. Однак слід помітити другу галузь штучного інтелекту, керовану моделюванням активності нейронних мереж. Робіть це з великими надіями, але це необхідно, щоб визначити, в якій мірі ця модель може апроксимувати реальну діяльність людського мозку, внутрішніх процесів, з властивою неясності. Історично перша математична модель нейронної активності представила Warren McCulloch і Уолтер Піттс у. 1943. Дуже важливо, що (математична) модель відноситься до точного світу, і що всі їхні послідовники йдуть таким чином, оригінальну просту модель нейрона, але перетворюється, все більш і більш складні форми (відповідно до творчою уявою і професійного досвіду автора) але як математична (комп'ютерна) модель, модель точного світу з забороненою внутрішньою невизначеністю. Справжні незрозумілі процеси, що протікають у людському мозку, не можуть бути моделюються точним світом, тобто математичною мовою або комп'ютером. Дуже ретельне вивчення будови та активності нейрона, проведених під електронним мікроскопом, представлено проф. Стюарт Хамефф у своїй книзі. У нейроні перераховано як дуже складна структура, що має власну поведінку автономії на основі обробки величезної кількості інформації, що використовується в основному для створення призначених для користувача (інтелектуальні) навичок прийняття рішень у співпраці з іншими нейронами. Такі нейрони складають приблизно 100 мільярда в людському мозку. Оскільки за своєю суттю невизначених процеси людського мозку можуть бути змодельовані точно світ, потрібно шукати інші інструменти моделювання, ймовірно, біологічну природу. Vnitropsychické процеси з властивою їй зв'язку з vnitropsychickou розпливчастість відрізняються від усіх досі вивчених процесів, що відбуваються в реальному світі, наприклад. Фізики, хімії і т.д. Оскільки пошук нових шляхів (в даному випадку, крок в сторону від шляху програмно описаної штучний інтелект), тому є спроби використовувати живі структури мозку, такі як щури замість комп'ютерних моделей нейронних мереж. Ці структури мозку живуть через відповідний інтерфейс, який бере участь в штучних (комп'ютерних) системах обробки інформації, які включені, наприклад. Когнітивний роботи.

Таким чином, ми можемо сказати, що межі штучного інтелекту окреслені:

- Складність алгоритмів

- Для теми реального світу також необхідно використовувати тільки знання, отримані через штучне знання точної науки, написане математично (мовою програмування), представлене співвідношеннями між величинами. Неможливо використовувати за своєю суттю розпливчасті знання, отримані природними знаннями людини, представленими неясною, емоційною та суб'єктивною природною мовою. Вони також не можуть бути перекладені на формальну мову. Оскільки штучна формальна мова здатна представляти лише знання реального світу, отримані штучним знанням точної науки, і це лише невелика частка людських знань, застосовність штучного інтелекту в цьому відношенні дуже обмежена.

- Притаманна невизначеність внутрішніх психічних процесів. Не існує мовного інструменту, який би описував внутрішні, незрозумілі процеси людського мозку, щоб їх можна було моделювати точним світом - комп'ютером. Таким чином, навіть нейронні мережі, модельовані точним світом, не можуть бути достатньо адекватною моделлю реальних, за своєю суттю нечітких процесів людської психіки в реальному світі - людському мозку.

Можливий шлях подальшого розвитку

Природно невиразні процеси людської психіки мають свої матеріальні носії - біохімічні процеси, мабуть, в їх основі, як описано хімічними та фізичними законами. Якщо визнається і визначається принцип створення процесу середовища з властивою невизначеністю, ці процеси можна імітувати штучно, можливо навіть у природі, крім біологічної сутності людського мозку. Це відкриття принципів середовища з незаангажованою внутрішньою невизначеністю і, таким чином, розумінням принципу життя в інформаційному сенсі.

тест Тьюринга
Інформація, пов'язана також можна знайти в статті тест Тьюринга.
У цьому порівнянні також вважається тест Тьюринга, висловлене інформатики Алан Тьюринг в 1950 в своїй статті «Обчислювальні машини і інтелект». У двох словах він каже, що для інтелектуальних машин можна сказати, що якщо ми не можемо визнати його лінгвістичне вихід з лінгвістичних вихідних людей.

Китайський аргумент номера часто розглядаються як контраргумент до тесту Тьюринга. З огляду на, що може бути машина, яка може імітувати поведінку інтелектуальних набору готових відповідей на всі можливі питання, без нічого, крім «думати».

нейронні мережі
Ви також можете знайти пов'язану інформацію в мережі Neuron.
Штучні нейронні мережі в області штучного інтелекту мають поведінкові моделі, відповідні біологічні структури. Вони складаються з обчислювальних моделей нейронів, які передають сигнали між собою і трансформують їх за допомогою передавальної функції до інших «нейронам».

генетичне програмування
Інформація, пов'язана також можна знайти в статті генетичного програмування.
Генетичне програмування строго кажучи, не засіб для вирішення задач штучного інтелекту, але загальний програмний підхід, який замість того, щоб писати спеціальний алгоритм для вирішення цього завдання, дивлячись еволюційні методи процесу.

експертні системи
Інформація, пов'язана також можна знайти в статті експертної системи.
Експертна система являє собою комп'ютерну програму, яка має завдання надання експертних консультацій, рішення або рекомендувати рішення в конкретній ситуації.

Експертні системи спроектовані таким чином, що вони можуть обробляти нечислову і неясну інформацію для вирішення завдань, які не можуть бути вирішені за допомогою традиційних алгоритмічних процедур.

Державне простір пошуку
Інформація, пов'язана також можна знайти в статті державного простору пошуку.
Зокрема, в розробці алгоритмів для вирішення класичних ігор (шахи, жінки), представляється доцільним визначити сукупність умов, в яких ми можемо отримати в грі, можливих ходів або переходів між станами і початком і кінцевими положеннями. Ми шукаємо то шлях від початкового стану до кінцевого стану, що означає наш успіх.

Оскільки державні простору можуть бути великими (наприклад, піти в грі), а в деяких випадках навіть нескінченних, потрібно вибрати розумний метод обрізки непридатні доріг і оцінок позицій.

видобуток
Інформація, пов'язана також можна знайти в статті інтелектуального аналізу даних.
Великі набори даних (часто зберігаються в базах даних) про систему не можуть бути використані і зрозумілі права, навіть якщо вони містять інформацію і зразки поведінки контрольованої системи. Метод гірничо перетворює дані в компактні і явні форми, яка описує систему, яка є більш доречно.

У широкому сенсі, а не тільки елементарна обробка даних (числа, рядки, категоричні дані), а й обробки звуку, зображення (цифрової обробки зображень) відео, рідна мова (див. процес обробки природної мови, корпус) та біоінформатика (біоінформатика).

Результати різні для різних завдань, а також залежить від того, що ми хочемо бути і що (і як добре) ми можемо ворушити.

навчання за допомогою машини
Допоміжну інформацію можна також знайти в розділі "Машинне навчання".
успішні алгоритми
гри
1979 рік, перевершуючи комп'ютер чемпіон світу з гри в нарди.
Королівська шахова гра була предметом аналізу з часів початку комп'ютерної науки. Рішення проблеми пов'язане з інтелектом з самого початку, але перемога не має означати більше інтелекту. 1997 переміг Deep Blue від IBM, діючого чемпіона світу Гаррі Каспарова. Однак Deep Blue був гібридною системою з обчислювальними прискорювачами. Це було більше про грубу силу. Поточний Ініціативний Альянс вже не є настільки успішним і більш успішним.
Chinook це програма для відтворення англійської леді, чиї творці в липні 2007 заявили, що вони не можуть програти. Протягом декількох років, перш ніж регулярно зарізали людину супротивників. Цей результат був досягнутий за допомогою комбінації грубої сили при скануванні позиції в середині гри і хороших терміналів бази даних і запуску.
Комп'ютерні програми часто йдуть грати так добре немає. Це, мабуть, тому що Goban (йти на борту) досить великий друг з одним лежав камінь збільшує складність прийняття рішень, які, тим не менш, у людей є шанс впоратися з-за своєї вродженої здатності розпізнавати форми. Але кращі програми з використанням як груба силою рішення (більш дерево пошуку) і інтуїції здатні перемогти (2016) і майстер.
інші алгоритми
Air Combat AI ALPHA може привести в повітряному бою краще, ніж людини пілотів.
Деякі завдання для тестів інтелекту ІІ здатний впоратися краще, ніж більшість людей.
AI також здатний обробляти тест дзеркала.
AI в змозі визначити ризик серцевої недостатності краще, ніж лікар.
AI дозволяє легко імітувати людські голоси.
Проблеми
Проблема полягає в тому, що AI веде себе як чорний ящик. Людина повинна сліпо вірити в результати, які можуть бути кращими (розумнішими), ніж його, тому що вони не розуміють їх. Це називається після пояснення AI (XAI).

А.І. може усувати когнітивні спотворення людини. Однак це може вплинути на власні спотворення. І людське, і штучне мислення можна обдурити.

Штучний інтелект у культурі
Розумні машини - це вдячний предмет для письменників-фантастів. Ісаак Асімов присвятив велику частину своєї наративної роботи робототехнічним розвідувальним темам, його коротка історія "Я", "Робот", а також історія "Напівлюдини" була знята.

Польський автор, Станіслав Лем, займався філософськими аспектами інтелекту нелюдяності у своїх книгах "Кібердія" та "Соляріс" (який знімався ще двічі). Деякі аспекти машинного інтелекту також обговорювалися в Големі XIV.

Дійсно, більша частина публікацій сучасного стилю кіберпанковського вченого по суті пов'язана з проникненням властивостей людини та машини, з тим щоб справлятися з ідеєю інтелектуальної машини. Як приклад, згадаємо Neuromancer William Gibson.

Фільм-аудиторія середньої аудиторії на початку століття найбільшою мірою вплинула на трилогію "Матриця", яка розповідає про світ, яким володіє штучний інтелект, спочатку створений людиною. Серед впливових старих творів - Terminator або Blade Runner.

поділ
Будь ласка, почекайте ...

написати коментар

Adresa Vaše emailová nebude zveřejněna. Vyžadované Informace jsou označeny *