45356

Направления исследований в области искусственного интеллекта

Доклад

Информатика, кибернетика и программирование

Второй подход в качестве объекта исследования рассматривает системы искусственного интеллекта. Третий подход ориентирован на создание смешанных человекомашинных или как еще говорят интерактивных интеллектуальных систем на симбиоз возможностей естественного и искусственного интеллекта. Сообщения об уникальных достижениях специалистов в области искусственного интеллекта суливших невиданные возможности пропали со страниц научнопопулярных изданий много лет назад.

Русский

2013-11-16

30.5 KB

13 чел.

06 Направления исследований в области искусственного интеллекта

Исторически сложились, что исследования в области искусственного интеллекта проводились в трех основных направлениях.

В рамках первого подхода объектом исследований являются структура и механизмы работы мозга человека, а конечная цель заключается в раскрытии тайн мышления. Необходимыми этапами исследований в этом направлении являются построение моделей на основе психофизиологических данных, проведение экспериментов с ними, выдвижение новых гипотез относительно механизмов интеллектуальной деятельности, совершенствование моделей и т. д.

Второй подход в качестве объекта исследования рассматривает системы искусственного интеллекта. Здесь речь идет о моделировании интеллектуальной деятельности с помощью компьютера. Целью работ в этом направлении является создание алгоритмического и программного обеспечения компьютера, позволяющего решать интеллектуальные задачи не хуже человека.

Третий подход ориентирован на создание смешанных человеко-машинных, или, как еще говорят, интерактивных интеллектуальных систем, на симбиоз возможностей естественного и искусственного интеллекта. Важнейшими проблемами в этих исследованиях является оптимальное распределение функций между естественным и искусственным интеллектом и организация диалога между человеком и машиной.

Более подробно рассмотрим второй подход, относящийся к теме нашей дисциплины.

Сообщения об уникальных достижениях специалистов в области искусственного интеллекта, суливших невиданные возможности, пропали со страниц научно-популярных изданий много лет назад. Эйфория, связанная с первыми практическими успехами в сфере искусственного интеллекта, прошла довольно быстро, потому что перейти от исследования экспериментальных компьютерных моделей к решению прикладных задач реального мира оказалось гораздо сложнее, чем предполагалось.

На трудности такого перехода обратили внимание специалисты всего мира, и после детального анализа выяснилось, что практически все проблемы связаны с нехваткой ресурсов двух типов: компьютерных (вычислительной мощности, емкости оперативной и внешней памяти) и людских (наукоемкая разработка интеллектуального программного обеспечения требует привлечения ведущих специалистов из разных областей знания и организации долгосрочных исследовательских проектов).

Разработка систем искусственного интеллекта подразумевает использование как новых инструментальных средств, так и нового поколения математического, алгоритмического и программного обеспечения.

Для решения трудно формализуемых задач и, в частности, для работы со знаниями были созданы специализированные языки программирования: LISP (1960 год, J. MacCatthy), PROLOG (1975-79 года, D. Warren, F. Pereira), ИнтерLISP, FRL, KRL, SMALLTALK, OPS5, PLANNER, QA4, MACSYMA, REDUCE, РЕФАЛ, CLIPS. К числу наиболее популярных традиционных языков программирования для создания интеллектуальных систем следует также отнести С++ и Pascal.

К сегодняшнему дню компьютерная техника вышли на уровень, позволяющий системам искусственного интеллекта решать весьма сложные для человека практические задачи. А вот с человеческими ресурсами ситуация в мире до сих пор остается сложной.


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

11051. Первичные измерительные преобразователи 139.5 KB
  Первичные измерительные преобразователи Основные определения Измерительный преобразователь ИП средство измерения предназначенное для преобразования входного измерительного сигнала измеряемой величины в выходной сигнал более удобный для дальнейшего преобра...
11052. Принципы передачи и преобразования информации 130 KB
  Принципы передачи и преобразования информации Во многих встречающихся на практике случаях функциональный блок мехатронного устройства являющийся потребителем информации удален от первичного источника информации например датчика на некоторое иногда довольно зна...
11053. Системы управления мехатронными объектами 123 KB
  Системы управления мехатронными объектами Мехатронные объекты являются ярким примером реализации сложных законов управления. Системы управления применимы в тех случаях когда объект процесс обладает управляемостью т.е. существует возможность изменения его некотор...
11054. Построение структуры системы управления, программная реализация регуляторов 136 KB
  Построение структуры системы управления программная реализация регуляторов Большинство систем процессорного компьютерного управления содержат в своем составе различные регуляторы выполненные программным образом либо реализованные аппаратно. В настоящее время н...
11055. Исполнительные устройства систем мехатроники 206.5 KB
  Исполнительные устройства систем мехатроники Общие сведения и классификация Исполнительными механизмами называются механизмы выполняющие непосредственно требуемую технологическую операцию путем воздействия на обрабатываемую среду или объект с целью изменения
11056. Основы проектирования интегрированных мехатронных модулей и систем 734 KB
  Основы проектирования интегрированных мехатронных модулей и систем Основой метода мехатроники является интеграция составляющих частей которая закладывается на этапе проектирования и затем реализуется в технологических процессах производства и эксплуатации мехат...
11057. Методы интеграции при проектировании мехатронных агрегатов 182.5 KB
  Методы интеграции при проектировании мехатронных агрегатов Для проектирования интегрированных мехатронных агрегатов разработаны три метода интеграции. Каждый из методов может применяться как самостоятельно так и в комбинации с другими методами поскольку они реа
11058. Создание базы данных каналов промышленного контроллера в SCADA системе TRACE MODE 561.5 KB
  Создание базы данных каналов промышленного контроллера в SCADA системе TRACE MODE: методические указания по выполнению практической работы и варианты заданий / Воронеж. гос. технол. акад.; сост. И.А. Хаустов А.А Хвостов Р.А. Романов. – Воронеж: ВГТА 2011. – 32 с. Указания разработаны
11059. Создание базы каналов автоматизированного рабочего места диспетчерского контроля и управления с настройкой сетевого обмена 447 KB
  Создание базы каналов автоматизированного рабочего места диспетчерского контроля и управления с настройкой сетевого обмена: методические указания по выполнению практической работы / Воронеж. гос. технол. акад.; сост. И.А. Хаустов А.А Хвостов Р.А. Романов. – Воронеж: ВГТА 20...