68020

Направления развития искусственного интеллекта

Реферат

Информатика, кибернетика и программирование

В настоящее время используются более сложные структуры естественно-языковых интерфейсов которые включают: морфологический анализ –анализ слов в тексте; синтаксический анализ –анализ предложений грамматики и связей между словами; семантический анализ –анализ смысла каждого предложения...

Русский

2014-09-17

75.32 KB

5 чел.

Направления развития искусственного интеллекта

    Сегодня искусственный интеллект –это обширная область исследований и разработок интеллектуальных систем, предназначенных для работы в трудно формализуемых областях деятельности человека. Для задач, решаемых методами искусственного интеллекта, характерно наличие большого числа степеней свободы с числом вариантом поиска решений, приближающимся к бесконечности. В отличие от жестко детерминированных компьютерных программ, системы искусственного интеллекта сами ищут пути решения поставленной задачи. При этом они могут менять свои параметры и структуру, совершенствоваться и развиваться, жить самостоятельной, не зависящей от воли разработчика жизнью.

Разработка интеллектуальных систем, основанных на знаниях

    До недавнего времени это направление считалось основным и наиболее плодотворным в развитии искусственного интеллекта. Оно связано с разработкой моделей представления знаний, созданием баз знаний, образующих ядро экспертных систем.

Нейросетевые и нейрокомпьютерные технологии

    Это направление является альтернативным предыдущему как в идеологическом, так и в практическом плане. Искусственные нейронные сети и нейрокомпьютеры в значительной мере заимствуют принципы работы головного мозга. Знания в них не отделены от процессора, а равномерно распределены и существуют неявно в виде сил синаптических связей. Такие знания не закладываются изначально, а приобретаются в процессе обучения.  

Распознавание образов

    К распознаванию образов в искусственном интеллекте относят широкий круг проблем: распознавание изображений, символов, текстов, запахов, звуков, шумов. На рынке программных средств имеются системы, основанные на распознавании по признакам, оснащенные базами данных и знаний, имеющих возможность адаптации и обучения. Однако в последнее время становятся популярными гибридные системы, в которых наряду с технологиями экспертных систем используются и нейросетевые технологии.

Игры и творчество

    Традиционно искусственный интеллект включает в себя  интеллектуальные задачи, решаемые при игре в шахматы, шашки, го, каллах. В основе этого направления лежит один из ранних подходов –лабиринтная модель плюс эвристики. Кроме того, в современных программах-игроках наиболее полно удалось реализовать центральную идею искусственного интеллекта –обучение, самообучение и самоорганизацию.

    В широком смысле слова под игрой понимается некая конфликтная ситуация, участники которой своими действиями не только достигают своих личных целей, но и влияют на достижимость целей другими участниками игры. Ясно, что под такое толкование игры подпадают многие экономические, политические и военные конфликты.

    Компьютерное творчество представляет пока чисто теоретический интерес. Наибольший прогресс достигнут в сочинении компьютерной музыки. Разработаны различные модели художественного и поэтического творчества, имеющие больше познавательный, чем практический интерес.

Компьютерная лингвистика

    Начиная с 50-х годов и по настоящее время одной из популярных тем исследований искусственного интеллекта является область машинного перевода. Первая программа в этой области –переводчик с английского языка на русский. Первая идея –пословный перевод. В настоящее время используются более сложные структуры естественно-языковых интерфейсов, которые включают:

   морфологический анализ –анализ слов в тексте;

   синтаксический анализ –анализ предложений, грамматики и связей между словами;

   семантический анализ –анализ смысла каждого предложения на основе базы знаний, на которую ориентирована конкретная программа-переводчик;

   прагматический анализ –анализ смысла предложений в окружающем контексте с помощью базы знаний.

    Второй проблемой компьютерной лингвистики является разработка естественно-языкового интерфейса между человеком и машиной. Здесь немаловажную роль могут сыграть нейросетевые технологии, с помощью которых удается научить компьютер правильному произношению слов. В проектах создания компьютеров 5-го и 6-го поколений решению этой проблемы уделено первостепенное внимание.

Интеллектуальные роботы

    Роботы –это технические устройства, предназначенные для автоматизации человеческого труда. Само слово «робот» появилось в 20-х годах. Его автор –чешский писатель Карел Чапек.

    В настоящее время в промышленности применяется огромное количество роботов-манипуляторов, работающих по жесткой схеме управления. В отличие от них интеллектуальные роботы обладают способностью самообучаться и самоорганизовываться, адаптироваться к изменяющейся окружающей обстановке.

Компьютерные вирусы

    Сегодня трудно назвать компьютерного пользователя, избежавшего знакомства с этим видом программной продукции. Последние поколения вирусов обладают всеми атрибутами систем искусственного интеллекта. Они свободно перемещаются по компьютерам, мутируют и размножаются, обучаются, меняют свои параметры и структуру.

    Воздействие компьютерных вирусов значительно возросло с появлением сети Internet. Однако, по прогнозам специалистов, неприятности, которые мы испытываем сегодня, представляются ничтожными по сравнению с теми перспективами, которые ожидают нас с проникновением компьютерных вирусов в сферу интеллектуальных роботов.

 Интеллектуальное математическое моделирование

    Это компьютерное математическое моделирование с использованием методов искусственного интеллекта.

Интеллектуальные системы подобного рода имитируют творческую деятельность математика-профессионала, выполняющего решение краевых задач математической физики. Они обладают базами знаний, содержащими нужные теоремы, математические зависимости и эвристические правила, обобщающие опыт и интуицию математика-профессионала, способны к обучению с помощью учителя и к самообучению. 

Также:

  В настоящее время нейронные сети применяются для решения многих неформализуемых или трудно формализуемых задач:

   

  •  распознавания и синтеза речи;
  •  распознавания аэрокосмических изображений;
  •  прогнозирования котировки ценных бумаг и курса валют;
  •  предупреждения мошенничества с кредитными карточками;
  •  оценки стоимости недвижимости;
  •  оценки финансового состояния предприятий и риска невозврата кредитов;
  •  обработки радиолокационных сигналов;
  •  контроля движения на скоростных автомагистралях и железных дорогах;
  •  диагностики в медицине;
  •  добычи знаний из больших объемов данных в бизнесе, финансах и научных исследованиях.

    Нейронные сети можно использовать при следующих условиях:

   

  •  Если задачу может решать человек.
  •  Если при решении задачи можно выделить множество входных факторов (сигналов, признаков, данных и т.п.) и множество выходных факторов.
  •  Если изменения входных факторов приводит к изменению выходных.


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

10889. Процес випилювання з фанери й ДВП, обпилювання, шліфування 237 KB
  Тема уроку: Процес випилювання з фанери й ДВП обпилювання шліфування. Мета уроку. Формування вмінь виконувати обпилювання фанери; закріплення знань про обпилюваяння деревини. Розвивати точність окомір. Виховувати акуратність виконавчу дисципліну творче ставлення д
10890. Технологія обробітку та захисту ґрунтів 63.5 KB
  Тема уроку: Технологія обробітку та захисту ґрунтів. Мета уроку. Засвоєння знань про типи структуру та родючість ґрунтів; ручні знаряддя праці; прийоми і послідовність ручного обробітку ґрунту; види механізованого обробітку ґрунту; правила безпечної праці та особист
10891. Благоустрій і озеленення приміщень і території 36 KB
  Тема: Благоустрій і озеленення приміщень і території. Мета уроку: Засвоєння знань про роль і місце зелених насаджень у житті людини умови використання у насадженнях різних порід породи декоративних і захисних рослин. Об’єкт навчальної праці: проектування зелених нас...
10892. Практична (проектна) робота. Процес випилювання з фанери та ДВП 33.5 KB
  Тема уроку: Практична проектна робота. Процес випилювання з фанери та ДВП. Мета уроку. Формування вмінь виконувати пиляння фанери лобзиком; закріплення знань про пиляння деревини. Розвивати точність окомір. Виховувати акуратність виконавчу дисципліну творче ставл
10893. Планирование ресурсного потенциала предприятия 118 KB
  Под потенциалом предприятия принято понимать совокупность показателей или факторов, характеризующих его силу, источники, возможности, средства, запасы, способности, ресурсы и многие другие производственные резервы
10894. Процес обробки матеріалів різанням 29 KB
  Тема: Процес обробки матеріалів різанням. Мета: 1 ознайомити учнів з основними способами різання деревини елементами і назвами інструментів. Забезпечити засвоєння правил ТБ; 2 виховувати в учнів уважність відповідальне ставлення до обладнання майстерні бережливі...
10895. Прийоми розмічання за шаблонами та інструментами 36.5 KB
  Тема: Прийоми розмічання за шаблонами та інструментами. Мета: 1 вдосконалювати в учнів знання про процес розмічання дати основні поняття про розмічальний інструмент навчити правильно використовувати цей інструмент; 2 виховувати естетичний смак культуру праці; ...
10896. Розмічання: за шаблоном, копіюванням. Підготовка заготовки до роботи 40.5 KB
  Тема уроку: Розмічання: за шаблоном копіюванням. Підготовка заготовки до роботи. Мета: навчальна: сформувати уявлення про призначення та будову вимірювальних інструментів. Прийоми розмічання за шаблоном. Відомості про припуски на обробку. Виховна: виховувати стара...
10897. Сутність поняття естетика. Основні естетичні категорії 110.5 KB
  Історія виникнення поняття естетика у давньогрецькій культурі та країнах давнього сходу. Виділення естетики у самостійну науку. Естетична діяльність та її форми. Структура естетичної свідомості. Основні естетичні категорії. Мистецтво як складова частина предмета естетики.