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

37344. Управление рисками: как больше зарабатывать и меньше терять 176 KB
  Первый шаг заключается в том чтобы научиться видеть и четко определять риски. Несмотря на то что большинство людей определяют риски ежедневно осознанно или нет вряд ли подобные определения можно назвать полными. Определить риски означает учесть все параметры риска.
37345. Экономическое обоснование освоения выпуска новой продукции 568.5 KB
  На предприятии принято решение о прекращении с нового (первого) года производства продукции А. Рассматривается вопрос целесообразности освоения выпуска изделия Б. В базовом году были проведены маркетинговые исследования по изделию Б, выполнены научно-исследовательские, опытно-конструкторские и технологические работы
37346. АНАЛИЗ И ОРГАНИЗАЦИЯ НАЛОГОВОГО УЧЕТА НА ПРЕДПРИЯТИИ 167.24 KB
  Понятие налогового учета цели задачи. Как отдельный вид учета налоговый учет долгое время именовался учетом для целей налогообложения. Появление же самого налогового учета в России и закрепление его как термина сопряжено со введением в действие 25 главы налогового кодекса РФ далее НК РФ Налог на прибыль организаций.
37347. Экономическое обоснование освоения выпуска новой продукции 764.5 KB
  Тема: Экономическое обоснование освоения выпуска новой продукции Студент Шининов Т Н. Формирование плана производства и реализации продукции. Расчет себестоимости и рентабельности товарной продукции. ЗАДАНИЕ НА ПРОЕКТИРОВАНИЕ Необходимо определить экономическую целесообразность перехода на выпуск нового вида продукции ориентируясь на показатели рентабельности продукции и производства.