21699

ОПРЕДЕЛЕНИЕ ИНТЕЛЛЕКТА

Лекция

Информатика, кибернетика и программирование

Более простое и пожалуй более понятное базовое определение интеллекта даёт доцент Днепропетровского национального университета Алексей Дубинский. Способность это мера интеллекта. Измеряется величиной интеллекта.

Русский

2013-08-03

198.5 KB

3 чел.

етоды искусственного интеллекта

Лекция № 1

МЕТОДЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

ЛЕКЦИЯ № 1

ОПРЕДЕЛЕНИЕ ИНТЕЛЛЕКТА

Мы подойдём к определению интеллекта, оттолкнувшись от определения Большой советской энциклопедии. Это слово восходит к латинскому intellectus, что переводится как познание, понимание, рассудок; и словарь определяет интеллект как способность мышления, рационального познания, в отличие от таких душевных способностей, как чувство, воля, интуиция, воображение.

Познание — это процесс отражения и воспроизведения действительности в мышлении; взаимодействие субъекта и объекта, результатом которого является новое знание о мире.

Мышление — это высшая ступень человеческого познания. Позволяет получать знание о таких объектах, свойствах и отношениях реального мира, которые не могу быть непосредственно восприняты на чувственной ступени познания. Формы и законы мышления изучаются логикой, механизмы его протекания — психологией и нейрофизиологией.

Сознание — это способность идеального воспроизведения действительности в мышлении.

Более простое и, пожалуй, более понятное — базовое — определение интеллекта даёт доцент Днепропетровского национального университета Алексей Дубинский. Согласно нему,

интеллект — это способность решать задачи.

Это определение надо запомнить, в дальнейшем мы будем отталкиваться именно от него, а пока разберём подробно каждое слово в этом определении.

Я только сделаю ссылку на г-на Дубинского — http://dubinsky.ru/

Задачи. В это понятие входят в первую очередь такие задачи, когда необходимо:

— собрать информацию,

— оценить ситуацию,

— принять решение,

— действовать.

Задачами могут быть: формулировка целей, построение моделей, выдвижение гипотез, оценка достоверности решений, упрощение, планирование и проч.

Будем полагать, что множество возможных задач, а точнее — классов однотипных, одинаково решаемых задач — бесконечно. Обозначим это множество через .

Решать. Это понятие подразумевает нахождение решения, верного в некотором приближении, которое устраняет проблемную ситуацию полностью либо приемлемую его часть, постоянно либо на приемлемый срок.

Решению можно приписать некоторый коэффициент, указывающий на качество решения — то есть на то, насколько это решение разрешило рассматриваемую задачу. Принято считать, что коэффициент лежит в пределах .

Для каждого класса задач может существовать множество решений, причём оно не обязательно конечно. И среди этого множества может и не быть решений с высоким качеством.

Помимо качества решения для объекта важна ещё и его стоимость. Вполне очевидно, что решения могут быть разными по цене и качеству. Поэтому для каждого решения следует одновременно рассматривать два коэффициента:

— качество решения — внутренняя характеристика самого решения,

— стоимость решения — внешнее свойство, относящееся к объекту, который получил это решение.

Объект. Мы о нём уже упомянули. Это то, что пытается найти решение. У объекта не обязательно должно быть сознание, также он необязательно должен быть живым. Необходимы лишь: способность воспринять задачу, возможность выбора и возможность действия.

Способность. Способность — это мера интеллекта. Мера — это количественное выражение способности решать. Измеряется величиной интеллекта.

Величина интеллекта — есть вероятность нахождения верного решения.

И теперь мы можем выделить три меры интеллекта:

  1.  мера интеллекта на классе задач,
  2.  мера интеллекта на классе задач с учётом стоимости решения,
  3.  мера интеллекта на множестве классов задач.

  1.  Мера интеллекта на классе задач — Мера 1

Пусть для выбранного класса задач  существует множество решений  при  с коэффициентом качества .

Если для рассматриваемого объекта  существуют вероятности получения данных решений , то величина интеллекта  есть сумма:

,

(1.1.1)

при этом сумма вероятностей ограничена единицей: .

  1.  Мера интеллекта на классе задач с учётом стоимости решения — Мера 2

Пусть, при тех же условиях, для каждого решения задана стоимость его получения объектом . Тогда величина интеллекта определится как сумма:

.

(1.1.2)

  1.  Мера интеллекта на множестве классов задач — Мера 3

Пусть задано множество классов задач , при этом ,  . Пусть также существуют вероятности возникновения задач этих классов . Тогда величина интеллекта на данном множестве классов задач есть:

,

(1.1.3)

куда потом подставляется одно из выражений (1.1.1) или (1.1.2).

При этом следует иметь в виду, что существование нескольких классов задач приводит к возникновению дополнительной задачи классификации, т.к. перед началом решения исходной задачи необходимо отнести её к какому-либо классу задач. Таким образом, получаем выражение, в котором задача классификации вынесена за знак суммы; вероятность её возникновения равна сумме вероятностей возникновения любых других задач:

.

(1.1.4)

Из последнего выражения следует, что величина интеллекта зависит от выбора классов задач, на которых он определяется. Прямое расширение Меры 2 путём устремления  вряд ли имеет смысл, поскольку в таком случае для определения величины интеллекта будут необходимы значения вероятностей для неизвестных классов задач.

Для практических целей достаточно ограничить рассмотрение множеством наиболее часто встречающихся задач . Выделение можно производить либо по некоторой граничной частоте , либо по суммарной частоте .

В первом случае учитываются классы задач с вероятностью не меньше граничной:

.

(1.1.5-а)

Во втором случае классы задач из множества  упорядочены по убыванию вероятности , а  — наименьшее число, для которого :

.

(1.1.5-б)

Рассмотрим теперь динамику.

Динамика

Возможны два типа изменений:

  1.  изменения внешней среды;
  2.  изменение объекта.

Изменения внешней среды будут выражаться в изменении распределения вероятностей возникновения классов задач , в т.ч. и путём изменения набора рассматриваемых классов задач. При этом в общем случае, для поддержания своей величины интеллекта, объект должен изменяться.

Пусть рассматриваемый объект  может изменяться. Это изменение будет выражаться в изменении значений матрицы вероятностей нахождения решений . Появление новых решений понимаем как увеличение значений соответствующих элементов матрицы, имевших прежде нулевое значение. Таким образом, у изменяющегося объекта в общем случае изменяется величина интеллекта.

Можно выделить следующие направления изменений:

  1.  внутри класса задач:
    •  увеличение вероятностей,
    •  уменьшение вероятностей;
  2.  в разных классах:
    •  освоение решений новых классов задач,
    •  потеря способности решать задачи определённого класса.

Соответственно, развитие объекта и увеличение величины его интеллекта может происходить двумя путями:

  1.  интенсивный путь — увеличение вероятностей — путь специализации;
  2.  экстенсивный путь — освоение новых классов — путь диверсификации.

Мера изменчивости

(не Мера 4)

Введём меру изменчивости величины интеллекта  — скорость его изменения, т.е. производная величины интеллекта по времени.

Изменчивость величины интеллекта на множестве классов задач  в момент времени  будет равна:

,

(1.1.6)

где

показывает изменение объекта,

— изменение рассматриваемой внешней среды.

Изменчивость  можно разложить на составляющие:

,

(1.1.7)

где

— обучаемость объекта по интенсивному пути развития,

— обучаемость объекта по экстенсивному пути,

— изменчивость среды при постоянстве набора классов задач,

— изменчивость среды, вызванная изменением набора классов задач .

Рассмотрим эти составляющие поочерёдно.

В результате ряда преобразований, получаем:

,

(1.1.8-а)

где

соответствует возможности расширения множества решений,

Таким образом, обучаемость по интенсивному пути сводится к способности объекта:

— уменьшать стоимость получения решений,

— увеличивать вероятность получения более дешёвых решений,

— находить новые решения исследуемого класса задач.

Обучаемость объекта по экстенсивному пути сводится к возможности освоения решений нового класса задач:

.

(1.1.8-б)

Изменчивость среды при постоянстве набора классов возникающих задач сводится к перераспределению вероятностей  возникновения задач этих классов:

.

(1.1.8-в)

Изменчивость среды  является особой формой , которая имеет место, когда изменяется состав набора классов , входящих в (1.1.5-а, -б).

Учитывая важность влияния изменения внешней среды и то, что в сложных системах она обычно не является стабильной, появилась необходимость ввести дифференциальную меру интеллекта. Будем называть её обучаемостью.

Итак,

  1.  Обучаемость — Мера 4

Под обучаемостью будем понимать первые две составляющие изменчивости в выражении (1.1.7).

Мера 4 позволяет выделить разные уровни интеллекта.

Таб. 1.1. Уровни интеллекта

Номер уровня

Характеристика мер

Описание уровня

0

Объект способен применять известные решения известных классов задач. Объект не изменяется и не способен совершенствоваться.

1

Объект способен применять известные решения известных классов задач. Он способен совершенствоваться эволюционным путём, улучшая соотношения частот применяемых решений и уменьшая стоимость их получения.

2

Объект способен совершенствоваться революционным путём — он может находить новые решения известных классов задач.

3

Объект способен совершенствоваться революционным путём — может находить решения для ранее неизвестных классов задач.

Обратим внимание, что иерархии уровней интеллекта соответствует иерархия уровней поступления знаний.

  1.  приём информации или получение данных;
  2.  приобретение или извлечение знаний;
  3.  создание относительно новых знаний;
  4.  создание абсолютно новых знаний.

Вернёмся к определению интеллекта.

Напомню, базовым определением было способность решать задачи.

Полное определение:

Интеллект — это способность самостоятельно, эффективно находить качественные решения разнообразных сложных задач, в том числе ранее неизвестных.

Эффективно — значит просто, с возможно меньшими затратами ресурсов на поиск.

Качественно — значит верно, сокращая затраты ресурсов на решение задачи.

Интеллект характеризуется уровнем и величиной.
Величина — это количественная мера интеллекта. Интеллект на разных уровнях отличается качественно. Наличие интеллекта определённого уровня подразумевает наличие интеллекта всех нижележащих уровней.

Интеллект уровня 0 — это способность объекта решать известные задачи известными методами. Характеризуется скоростью нахождения решений и качеством известных методов. Может быть описан числом — коэффициентом интеллекта (IQ).

Примеры: инстинкт, программа, алгоритм, прошивка ПЗУ.

Сложность построения искусственного интеллекта (ИИ) уровня 0 определяется только сложностью целевого класса задач. Системы ИИ уровня 0 для классов простых задач обычно не считаются интеллектуальными.

Интеллект уровня 1 — это способность объекта улучшать, оптимизировать известные решения задач известных классов. Это способность обучаться, совершенствоваться эволюционным путем. Характеризуется обучаемостью — скоростью обучения и эффективностью — количественным изменением величины интеллекта уровня 0. Прямые измерения величины интеллекта уровня 1 затруднены.

Примеры: адаптация живых организмов, генетические алгоритмы.

Рассмотрение класса задач оптимизации приводит к возможности эмуляции интеллекта уровня 1 системами с интеллектом уровня 0. Пример: программные пакеты, решающие задачи оптимизации математического программирования.
Системы ИИ уровня 1 уже называют интеллектуальными.

Интеллект уровня 2 — это способность объекта находить новые решения заранее известных классов задач. Его реализация во многом зависит от внешних условий, от того, существуют ли, в принципе, новые, более эффективные решения этих классов. Находит себе новые применения по мере возрастания величины интеллекта уровня 0. Представляет собой революционный путь совершенствования.

Близкие понятия: креативность, относительная новизна, изобретательность.

Интеллект уровня 2 иногда проявляется у высших животных при решении простых задач. При решении сложных классов задач проявляется далеко не у всех людей.

Интеллект уровня 3 — это способность объекта создавать решения для ранее неизвестных классов задач. Способность решать любые новые задачи. Важнейшая составляющая — это способность к обнаружению новых задач и формулировки их условий.

Наличие интеллекта уровня 3 есть безграничность интеллекта, потенциальная бесконечность возможных классов разрешимых задач, потенциальная бесконечность самосовершенствования объекта.

Дополнительное качественное отличие: если для предыдущих уровней, всё сводилось к увеличению интеллекта уровня 0, то для интеллекта третьего уровня это маловажно. Освоение новых классов задач на много порядков лучше (эффективнее, ценнее, выгоднее, интереснее...), чем совершенствование способностей по решению старых задач. При этом объект с интеллектом третьего уровня может существенно уступать каким-либо другим объектам с интеллектом уровня 0 на каком-либо (или даже на любом) отдельно взятом классе известных задач.

Близкие понятия: абсолютная новизна, научное открытие, изобретение, гениальность.

Согласно г-ну Дубинскому, искусственные системы интеллекта третьего уровня не могут быть разработаны в обозримом будущем, и этот уровень интеллектуальной деятельности останется для гениальных представителей человечества.

Интеллект необходим для функционирования в сложной среде, для достижения объектом своих целей (в первую очередь для гомеостаза (равновесия внутренней среды), выживания, продолжение рода).

Интеллект не требует наличия сознания. Сознание — это производная интеллекта. Можно считать, что интеллект заключен и в бессознательном.

Общепринятая концепция обучения требует от учащихся наличия интеллекта лишь 0-го и, отчасти, 1-го уровня. Современная система среднего и, де-факто, высшего образования направлена на развитие только 0-го уровня интеллекта. Важнейшей задачей человечества является переориентация обучения на развитие 2-го и 3-го уровня интеллекта.

Запомним:

— мы дали базовое и полное понятие интеллекта,

— изучили 4 меры интеллекта,

— разбили интеллект на 4 уровня и изучили каждый из них.

Дмитрий Афонин,

февраль 2006 г.


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

3238. Адміністративна відповідальність 625 KB
  Навчально-методичний посібник з курсу Адміністративна відповідальність містить загальні методичні вказівки, програму курсу та зміст дисципліни по модулях і темах, тематичний план, завдання для самостійної роботи та прак...
3239. Политические риски, которые учитываются в поцессе принятия управленческих решений международными компаниями в Украине 37.5 KB
  Политические риски, которые учитываются в поцессе принятия управленческих решений международными компаниями в Украине Политический риск (англ. Political risk) - экстраординарные действия иностранных государств и политические события за рубежом, кото...
3240. Определение стандартного теплового эффекта 54.5 KB
  В системе протекает экзотермическая реакция, энтропия системы при этом возрастает, а энергия Гиббса убывает, то это значит, что реакция в системе может протекать самопроизвольно при любых температурах.
3241. Выбор метода выхода на внешний рынок 211.5 KB
  Проблеме выбора метода выхода на мировые рынки последние 50 лет уделялось значительное внимание и зарубежными, и отечественными авторами. Одной из главных причин стали нарастающие темпы процессов глобализации и интернационализации. Усиливша...
3242. Учет векселей 355.5 KB
  Кризис финансовой системы ежегодно проявляется в каком-либо сегменте финансового рынка. Так 1993 г. характеризовался быстрым нарастанием неплатежей в сфере материального производства, это было приостановлено проведением взаимозачета долгов. ...
3243. Двухкаскадный усилитель звуковой частоты с несимметричным входом и выходом 175.5 KB
  Разрабатываемое устройство представляет собой двухкаскадный усилитель звуковой частоты с несимметричным входом и выходом. Усилитель может получить широкое распространение в аппаратуре связи как предварительный усилитель НЧ сигналов, в каналообразующей аппаратуре в индивидуальных преобразователях.
3244. Курс лекций по метрологии, стандартизации и серитификации 530 KB
  Метрология. Основные термины, применяемые в метрологии Метрология — наука о весах и мерах. Термин «метрология» произошел от греческого metron — мера и logos — учение, слово. Основные направления метрологии: общая теор...
3245. Технологическое обеспечение качества поверхности деталей машин методами ППД 29 KB
  Технологическое обеспечение качества поверхности деталей машин методами ППД Исходные данные: Заготовка сталь 40, d=100мм. Для ролика d=115мм; профильный радиус 5мм. Для шарика d=10мм; угол вдавливания Для алмаза радиус сферы 4мм; радиальное биение 0...
3246. Расчеты по поточно-ритмичной технологии производства свинины на промышленном комплексе №125 70.5 KB
  Общая тема: Расчеты по поточно-ритмичной технологии производства свинины на промышленном комплексе №125. Технологические группы свиней. 1.Хряки ( при искусственном осеменении, в том числе пробники) 2.Ремонтные хрячки (со дня покупки из племферм, до...