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

8 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

75370. ПАССИВНЫЕ ЭЛЕМЕНТЫ ВОЛОКОННО-ОПТИЧЕСКИХ УСТРОЙСТВ 700.5 KB
  Широкополосный разветвитель или же разветвитель нечувствительный к длине волны устройство работающее в двух окнах прозрачности: 1310 и 1550 нм. Другими словами вносимые потери должны быть одинаковы для любой длины волны в одном из окон. Мультиплексоры-демультиплексоры с разделением по длине волны устройства ветвления формально ничем не отличающиеся от разветвителей.
75371. Обзор нелинейных оптических эффектов в стеклянном волокне 408.5 KB
  Четырехволновое смешение Для тех кто пришел из радиосвязи или беспроводной радиосвязи четырехволновое смешение ЧВС напоминает нам продукты третьего порядка. ЧВС заявляет о себе появлением побочных сигналов некоторые из которых могут соответствовать частотам рабочих каналов.5 ЧВС может возникать даже в одноканальных системах между рабочим сигналом и составляющими SE ОУ а также между основной и боковыми модами. Две оптических волны распространяющиеся вдоль волокна генерируют ЧВС с высокой степенью эффективности если согласуются...
75372. Интерферометр Майкельсона 476.5 KB
  Время измерения определяется только пропускной способностью электронного тракта и может составлять сотые доли микросекунды скорость счета полос 100 МГц что соответствует скорости приращения L 16 м с. Минимальную погрешность измерения расстояния определяет дискрета счета. Частота частотной модуляции аналогично частоте фазовой модуляции ограничивает время измерения. Тогда время однократного измерения фазы определяется временем задержки фазоизмерительного устройства и составляет для современных ЛИС около 10 мкс.
75373. ЭФФЕКТ САНЬЯКА 371 KB
  Эффект Саньяка является следствием релятивистского закона сложения скоростей: линейной скорости вращения интерферометра и фазовых скоростей встречных волн. В случае использования встречных электромагнитных волн с длиной волны  различие времен распространения Т приводит к появлению разности фаз : . 2 Если все элементы интерферометра расположены на вращающейся платформе разность фаз встречных волн не зависит от показателя преломления и дисперсии среды в которой они распространяются....
75374. КОЛЬЦЕВЫЕ ЛАЗЕРНЫЕ ГИРОСКОПЫ 3.27 MB
  Чтобы измерять малые угловые скорости, используют частотную подставку. С помощью виброподвеса 10 возбуждаются угловые колебания кольцевого лазера относительно корпуса ЛГ.
75375. ЛАЗЕРНЫЕ ДОПЛЕРОВСКИЕ ИЗМЕРИТЕЛИ СКОРОСТИ 58.5 KB
  В соответствии с 2 относительная методическая погрешность измерения путевой скорости по разности частот. Принципиальная схема лазерного доплеровского измерителя скорости ЛДИС с опорным лучом Расщепитель пучка Лазерный пучок Рассеянное излучение частота Требования к лазеру: Минимальное поглощение и рассеяние излучения лазера в атмосфере включая...
75376. ЛАЗЕРНЫЕ ДАЛЬНОМЕРЫ 94.5 KB
  Импульсный метод – измерение времени распространения короткого импульса лазерного излучения до объекта и обратно. Фазовый метод – измерение разности фаз у колебаний мощности модулированного лазерного излучения на выходе из источника и возвратившегося после отражения
75377. ПРИНЦИПЫ ОПТИЧЕСКОЙ БЛИЖНЕПОЛЬНОЙ МИКРОСКОПИИ 185 KB
  Соотношение неопределенностей Неопределенность координаты фотона не может быть меньше чем длина волны. Если декремент затухания сделать большим то после подстановки в 1 получается следующий результат: неопределенность координаты намного меньше длины волны.