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

68909. Преобразование на плоскости 85 KB
  Представление графических изображений осуществляется точками и линиями. Возможность преобразования точек и линий является основой компьютерной графики. При использовании компьютерной графики можно изменять масштаб изображения, вращать его, смещать и трансформировать для улучшения наглядности изображения объекта.
68910. Аффинные преобразования координат при моделировании динамики объектов 197 KB
  Начальному положению фигуры соответствует единичная матрица R единицы на главной диагонали остальные члены нули. Новые координаты x y высчитываются в процедуре NEW_XY которая вызывается непосредственно при выводе фигуры на экран процедурой PICT.=
68911. Преобразования в пространстве 54.5 KB
  В трехмерном случае (3D) рассмотрим однородные координаты. Поступая аналогично тому, как это было сделано в размерности два, заменим координатную тройку (х, у, z), задающую точку в пространстве, на четверку чисел (х, у, z, 1).
68912. Виды проектирования 92.5 KB
  Линия горизонта и точка схода являются особенностью изображения и реально не существуют в трёхмерном пространстве. Однако наша задача получить картину трёхмерного изображения, т.е. двухмерную твердую копию (на экране, на бумаге).
68914. Вывод текста 54 KB
  Вывод текста на экран в графическом режиме имеет ряд отличий от подобных действий в текстовом режиме. Отличие состоит в том, что все действия производятся только со строковыми константами и переменными, числовая же информация должна предварительно преобразовываться в строковую (процедуру Str).
68916. Завантаження файлів 48 KB
  Завантаження файлів на сервер по протоколу HTTP здійснюється набагато чаші, чим ви можете подумати: Web-інтерфейси поштових сервісів дозволяють додати до листа вкладення, а для цього потрібно спершу завантажити файл на сервер, а тільки після цього додавати до листа.
68917. Масиви та списки. Операції над масивами 118 KB
  Масив — це впорядкований набір даних. Кожен елемент масиву має індекс або ключ. Індекс (ключ) служить для однозначної ідентифікації елементу усередині масиву. У одному масиві не може бути двох елементів з однаковими індексами.