Презентация по информатике История возникновения искусственного интеллекта
История возникновенияискусственного интеллекта
Раскрыв тайну человеческого интеллекта, люди смогут производить похожие системы, которые будут работать также как человеческий мозг, или даже лучше. Будет создан универсальный робот, умеющий думать, говорить, обслуживать человеческую цивилизацию. Фантастика? Поживем, увидим.
Идея создания искусственного подобия человека для решения сложных задач и моделирования человеческого разума витала в воздухе еще в древнейшие времена. Так, в древнем Египте была создана «оживающая» механическая статуя бога Амона - бога Солнца.
XIII векРодоначальником искусственного интеллекта считается средневековый испанский философ, математик и поэт Раймонд Луллий, который еще в XIII веке попытался создать логическую машину в виде бумажных концентрических кругов, разделенных поперечными линиями, в которых обозначались общие понятия всего существующего для решения различных задач.
XVIII векВ XVIII веке Декрт и Лейбниц независимо друг от друга продолжили эту идею, предложив универсальные языки классификации всех наук. Эти работы можно считать первыми теоретическими работами в области искусственного интеллекта.
XIX векВопрос «Может ли машина мыслить?» будоражил разумы многих исследователей и подтолкнул к созданию науки о моделировании человеческого разума. В 1950 британский математик Алан Тьюринг в своей статье «Вычислительная техника и разум» предположил, что сознание — это вычисления. Он же предложил первый и наиболее известный критерий разумности ИИ — Тест Тьюринга. Это позволило поставить задачу о практическом создании машинного разума.
XX векНо окончательное рождение искусственного интеллекта как научного направления произошло только после создания ЭВМ в 40-х годах XX века и выпуска Норбертом Винером основополагающих работ по новой науке — кибернетике.
Винер полагал , что многие схемы, определяющие поведение живых организмов при решении конкретных задач, практически идентичны схемам, характеризующим процессы управления в сложных технических системах. Он убедительно доказывал, что социальные модели управления и модели управления в экономике могут быть проанализированы на основе тех же общих положений, которые разработаны в области управления системами, созданными людьми.
Мальчик учился говорить и думать одновременно на нескольких языках.В 4 года он уже был допущен к родительской библиотеке, а в 7 лет написал свой первый научный трактат по дарвинизму. Среднюю школу он окончил, когда ему исполнилось одиннадцать .Сразу же поступил в высшее учебное заведение Тафтс-колледж, а после его окончания в возрасте 14 лет, получил степень бакалавра искусств. Затем учился в Гарвардском и Корнельском университетах, в 17 лет в Гарварде стал магистром искусств, в 18 — доктором философии по специальности «математическая логика»
XX векИменно Джон Маккарти первым ввел в употребление термин 'искусственный интеллект'. Фундамент для будущих исследований был заложен еще в 1956 году, и Маккарти стал одним из организаторов так называемой 'Дартмутской конференции' – первого крупного семинара по искусственному интеллекту. Этот семинар объединил тогда многих изыскателей в этой области, и тем самым была заложена основа для будущих исследований в области искусственного интеллекта. Позже Джона Маккарти по праву назвали 'отцом искусственного интеллекта'.Д. Маккарти
«Интеллект — способность системы создавать в ходе самообучения программы (в первую очередь эвристические) для решения задач определённого класса сложности и решать эти задачи».
Российским ученым, математиком, крупным специалистом в области искусственного интеллекта, управлении сложными системами, в области параллельных вычислений является Дмитрий Александрович Поспелов. Им заложены основы нового научного направления – моделирование рассуждений специалистов-экспертов, принимающих решения в разных предметных областях.
Основными недостатками современных компьютеров, отличающих их от мозга живых существ, являются их неспособность к самообучению и неустойчивость к аппаратным сбоям, когда при поломке одного компонента вся система выходит их строя. К тому же, современные компьютеры фон Неймановской архитектуры не обладают рядом возможностей, с лёгкостью выполняемых человеческим мозгом, таких как ассоциативная память и способность решать задачи классификации и распознавания объектов, кластеризация или прогнозирование.В настоящее время ведется разработка нейрокомпьютеров в большинстве промышленно развитых стран, в том числе и в России. Нейрокомпьютеры отличаются от ЭВМ предыдущих поколений не просто большими возможностями. Принципиально меняется способ использования машины. Место программирования занимает обучение, нейрокомпьютер учится решать задачи.
Недостатки современныхкомпьютеров
диагностикаРешаемые задачи
Вычисления в нейронных сетях существенно отличаются от традиционных, в силу высокой параллеленности их можно рассматривать как коллективное явление. В нейронной сети нет локальных областей, в которых запоминается конкретная информация. Вся информация запоминается во всей сети. Обучение - корректировка весов связей, в результате которой каждое входное воздействие приводит к формированию соответствующего выходного сигнала. После обучения сеть может применять полученные навыки к новым входным сигналам. При переходе от программирования к обучению повышается эффективность решения интеллектуальных задач.
Основа искусственных нейронных сетей
Прототипом для создания нейрона послужил биологический нейрон головного мозга. Биологический нейрон имеет тело, совокупность отростков - дендридов, по которым в нейрон поступают входные сигналы, и отросток - аксон, передающий выходной сигнал нейрона другим клеткам. Точка соединения дендрида и аксона называется синапсом
Основу нейросетей составляют относительно простые, в большинстве случаев — однотипные, элементы (ячейки), имитирующие работу нейронов мозга — искусственные нейроны. Нейрон обладает группой синапсов — однонаправленных входных связей, соединенных с выходами других нейронов, а также имеет аксон — выходную связь данного нейрона, с которой сигнал (возбуждения или торможения) поступает на синапсы следующих нейронов. Каждый синапс характеризуется величиной синаптической связи или ее весом, который по физическому смыслу эквивалентен электрической проводимости в электрических связях.
В Московском метро появились поезда, управляемые искусственным интеллектом. Закуплены поезда с автопилотом.
В США на авианосец был погружен беспилотный самолет-стелсX-47B для испытаний в качестве первого палубного дрона. Ключевым моментом является то, что X-47B управляется программой искусственного интеллекта, а не оператором. За 5 лет своего совершенствования X-47B научился взлетать, совершать полет по заданной программе и возвращаться на базу. Вместо этого, управление самолетом передается смонтированному на борту дрона блоку, который называется Устройство визуального управления (Control Display Unit ), которое может самостоятельно думать, строить корректировки курса и начерчивать новые маршруты.
В России уже успешно функционирует один из первых мощных нейрокомпьютеров для финансового применения - CNAPS PC/128 на базе 4-х нейроБИС фирмы Alaptive Solutions. По данным фирмы "Торацентр" в число организаций, использующих нейронные сети для решения своих задач, уже вошли: Центробанк, МЧС, Налоговая Инспекция, более 30 банков и более 60 финансовых компаний.
В настоящее время уже существует технология соединения биологических нейронов со сверхминиатюрными полевыми транзисторами с помощью нановолокон. В том числе, для создания соединений между нейронами и электронными устройствами используются углеродные нанотрубки. Идеальная нанотрубка представляет собой свёрнутую в цилиндр графитовую плоскость, то есть поверхность, выложенную правильными шестиугольниками, в вершинах которых расположены атомы углерода.
К 2015-2020 годам искусственный интеллект возьмёт на себя производство на множестве полностью автоматизированных заводов, значительной будет и его роль в управлении предприятиями. В большинстве кораблей, самолётов и автомобилей управление будет частично или полностью передано ИИ. Искусственный интеллект будет обладать способностями, достаточными для письменного или устного общения с человеком на обычном языке, будет понимать смысл информации из баз данных о клиентах, корпоративных правил и т. п. Многие профессии в сфере услуг, продавцов, специалистов из центров поддержки, будут автоматизированы с помощью искусственного интеллекта. Примерно к 2030 году компьютеры достигнут вычислительной мощности, достаточной для полной симуляции мозга человека во всей его сложности. Это сделает практически возможной загрузку человеческого сознания (считанного нанороботами) в компьютер. Ещё более вероятно, что уже к 2020 году будут заложены теоретические основы создания чисто машинного разума. В любом случае, где-то между 2020-2035 компьютерный разум должен сравняться по силе с человеческим и вскоре превзойти его.