Поточна версія на 10:21, 10 грудня 2018

Тема статті

Штучний інтелект і роботехніка

Опис проблеми

У сучасному світі, який увійшов в епоху інформації та інформаційних технологій проблема створення «розумних» технологій постає особливо актуальною. Під «розумними» технологіями на сьогоднішній день можуть розуміти машини з програмами будь-якої складності, від пральної машини, що сама обирає режим прання до роботів, що можуть малювати картини і керувати супутниками. Пройшов той період, коли тцльки деякі вчені вірили у можливість створення машини, що обраховувала б імовірність подій, зв’язно відповідала на питання, тощо. Сьогодні такий феномен як «штучний інтелект» вже глибоко увійшов у багато аспектів нашого життя. Хоча іноді ми не усвідомлюємо цього, але ідеї можливості створення розуму, подібного до людського вже давно сприймаються як належне, проникаючи у свідомість людей і відображаючись у результатах їх творчості. Але феномен «штучного інтелекту» постає перед нами не тільки у перспективі, але вже і сьогодні. Багато з програм, що вирішують багато х людських когнітивних задачують нас. А отже, проблема існування штучного інтелекту є вельми цікавою і надає велике поле для наукової діяльності.

Сучасна проблема «штучного інтелекту» полягає у вічному питанні бути чи не бути. Вже не викликає сумнівів можливість існування таких технічних засобів, що брали б на себе частину роботи людей, яку вони вони взмозі виконати краще. Сьогодні постає інше питання, чи може існувати машина, що буде повністю імітувати людську психологію. Ця проблема дуже обширна і вміщає в себе велику кількість аспектів. Щоб побудувати деяку картину сучасного її стану слід охопити хочаб деякі з них. У поданій роботі я звернула увагу на розвиток області наук, в межах якої з’явилася ця наука, когнітивної науки; також деякі філософські і методологічні питання, що стосуються створення «штучного інтелекту»; важливим питанням постає сучасні досягнення в цій області і ставлення до них суспільства; сучасні технології досягнення деяких цілей. Існують різні методи створення систем штучного інтелекту.

У наш час можна виділити 4 досить різних методи:

1. Логічний підхід. Основою для вивчення логічного підходу слугує алгебра логіки. Кожен програміст знайомий з нею з того часу, коли він вивчав оператор IF. Свого подальшого розвитку алгебра логіки отримала у вигляді числення предикатів — в якому вона розширена за рахунок введення предметних символів, відношень між ними. Крім цього, кожна така машина має блок генерації цілі, і система виводу намагається довести дану ціль як теорему. Якщо ціль досягнута, то послідовність використаних правил дозволить отримати ланцюжок дій, необхідних для реалізації поставленої цілі (таку систему ще називають експертною системою). Потужність такої системи визначається можливостями генератора цілей і машинного доведення теорем. Для досягнення кращої виразності логічний підхід використовує новий напрям, його назва — нечітка логіка. Головною відмінністю цього напряму є те, що істинність вислову може приймати окрім значень «так»/«ні» (1/0) ще й проміжні значення — «не знаю» (0,5), «пацієнт швидше живий, ніж мертвий» (0,75), «пацієнт швидше мертвий, ніж живий» (0,25). Такий підхід подібніший до мислення людини, оскільки вона рідко відповідає «так» або «ні».
2. Під структурним підходом ми розуміємо спроби побудови ШІ шляхом моделювання структури людського мозку. Однією з перших таких спроб був перцептрон Френка Розенблатта. Головною моделюючою структурною одиницею в перцептронах (як і в більшості інших варіантах моделювання мозку) є нейрон. Пізніше виникли й інші моделі, відоміші під назвою нейронні мережі (НМ) і їхні реалізації — нейрокомп'ютери. Ці моделі відрізняються за будовою окремих нейронів, за топологією зв'язків між ними і алгоритмами навчання. Серед найвідоміших на початку 2000-х років варіантів НМ можна назвати НМ зі зворотнім поширенням помилки, сітки Кохонена, сітки Гопфілда, стохастичні нейрони сітки. У ширшому розумінні цей підхід відомий як конектіонізм[en]. Відмінності між логічним та структурним підходом не стільки принципові, як це здається на перший погляд. Алгоритми спрощення і вербалізації нейронних мереж перетворюють моделі структурного підходу на явні логічні моделі. З іншого боку, ще 1943 року Воррен Маккалох і Волтер Піттс показали, що нейронна сітка може реалізувати будь-яку функцію алгебри логіки.
3. Еволюційний підхід. Під час побудови системи ШІ за даним методом основну увагу зосереджують на побудові початкової моделі і правилах, за якими вона може змінюватися (еволюціонувати). Причому модель може бути створено за найрізноманітнішими методами, це може бути і НМ, і набір логічних правил, і будь-яка інша модель. Після цього ми вмикаємо комп'ютер і він на основі перевірки моделей відбирає найкращі з них, і за цими моделями за найрізноманітнішими правилами генеруються нові моделі. Серед еволюційних алгоритмів класичним вважається генетичний алгоритм.
4. Імітаційний підхід. Цей підхід є класичним для кібернетики з одним із її базових понять чорний ящик. Об'єкт, поведінка якого імітується, якраз і являє собою «чорний ящик». Для нас не важливо, які моделі у нього всередині і як він діє, головне, щоби наша модель в аналогічних ситуаціях поводила себе без змін. Таким чином тут моделюється інша властивість людини — здатність копіювати те, що роблять інші, без поділу на елементарні операції і формального опису дій. Часто ця властивість економить багато часу об'єктові, особливо на початку його життя.

Для окреслення підходів до ідей створення «штучного інтелекту» у роботі розглянуто аргументи вчених, що підтримують ідею можливості цього і тих, що критикують або сучасні методи розв’язання проблеми, або взагалі можливість її ров’язання як такої. До перших належать, наприклад кібернетики Т’юринг, Бостром. До вчених, що піддають цю ідею деякій критиці належить кібернетик Бірюков, психолог Тихомиров.

За завдання у цій роботі поставлено ознайомитись з поняттям штучного інтелекту і робототехніки і змалювати сучасний стан цього питання. Також зроблено спробу передбачити сферу і перспективи майбутнього розвитку галузей, що торкаються проблеми штучного інтелекту на основі розглянутих теорій і фактів.

Блог до проекту

Blogger

Мультимедійна презентація

• Google презентація
• Impress варіант
• Prezi варіант

Календар подій проекту:

Google Календар

Опитування до проекту

посилання на опитування

Фотоальбом до проекту

Google Фотознімки

Спілкування між учасниками проекту

• Чат
• Форум
• Спільнота на базі соціальних мереж
• Skype
• Telegram
• Viber
• Wiki-сторінка
• Сайт
• .....

Інформаційні ресурси

Друковані джерела

1. Нікольський, Ю. В. Системи штучного інтелекту [Текст] / Ю. В. Нікольський. – Л.: Магнолія, 2010.
2. Гаррисон, Г. Выбор по Тьюрингу [Текст] / Г. Гаррисон. – 2008. – 308 с.
3. Спірін, О. М. Початки штучного інтелекту: Навчальний посібник для студ. фіз.-мат. спец-тей вищих пед. навч. закл-ів [Текст] / О. М. Спірін. – Житомир: Вид-во ЖДУ, 2004. – 172 с.
4. Поспелов, Д. А. Искусственный интеллект – основа новой информационной технологии [Текст] / Д. А. Поспелов. – М.: Наука, 1988. – 280 с.

Відеоматеріали

1. BBC Ukraine
2. Sam Harris on Artificial Intelligence
3. Artificial Intelligence, the History and Future - with Chris Bishop

Електронні ресурси

1. https://uk.wikipedia.org/wiki
2. http://ai.lviv.ua

Центральноукраїнський державний педагогічний університет імені Володимира Винниченка