МинистерствообразованияРоссийскойФедерации

УральскийГосударственныйТехническийУниверситет

ФакультетЭкономики иУправления

Оценка

Рефератпо курсу КСЕ

Тема:«Возможен лиискусственныйинтеллект?»

Студентгруппы И-113СтепановС. В.

РуководительГлазыринаЛ. Н.

Екатеринбург

1999

введение

С конца40-х годов ученыевсе большегочисла университетскихи промышленныхисследовательскихлабораторийустремилиськ дерзкой цели:построениекомпьютеров,действующихтаким образом,что по результатамработы их невозможнобыло бы отличитьот человеческогоразума.

Терпеливопродвигаясьвперед в своемнелегком труде,исследователи,работающиев областиискусственногоинтеллекта(ИИ), обнаружили,что вступилив схватку свесьма запутаннымипроблемами,далеко выходящимиза пределытрадиционнойинформатики.Оказалось, чтопрежде всегонеобходимопонять механизмыпроцесса обучения,природу языкаи чувственноговосприятия.Выяснилось,что для созданиямашин, имитирующихработу человеческогомозга, требуетсяразобратьсяв том, как действуютмиллиарды еговзаимосвязанныхнейронов. Итогда многиеисследователипришли к выводу,что, пожалуй,самая труднаяпроблема, стоящаяперед современнойнаукой – познаниепроцессовфункционированиячеловеческогоразума, а непросто имитацияего работы. Чтонепосредственнозатрагивалофундаментальныетеоретическиепроблемыпсихологическойнауки. В самомделе, ученымтрудно дажеприйти к единойточке зренияотносительносамого предметаих исследований– интеллекта.Здесь, как впритче о слепцах,пытавшихсяописыватьслона, пытаетсяпридерживатьсясвоего заветногоопределения.

Некоторыесчитают, чтоинтеллект –умение решатьсложные задачи;другие рассматриваютего как способностьк обучению,обобщению ианалогиям;третьи – каквозможностьвзаимодействияс внешним миромпутем общения,восприятияи осознаниявоспринятого.Тем не менеемногие исследователиИИ склонныпринять тестмашинногоинтеллекта,предложенныйв начале 50-х годоввыдающимсяанглийскимматематикоми специалистомпо вычислительнойтехнике АланомТьюрингом.Компьютер можносчитать разумным,– утверждалТьюринг, – еслион способензаставить насповерить, чтомы имеем делоне с машиной,а с человеком.

1. можетли машина мыслить?

Не совсемясно, как компьютерможет делатьчто-либо, чего"нет в программе"?Разве можноскомандоватькому бы то нибыло рассуждать,догадываться,делать выводы?

Противникитезиса о "мыслящихмашинах" обычносчитают достаточнымсослаться наобщеизвестныйфакт: компьютерв любом случаеделает лишьто, что заданов его программе,– и, следовательно,никогда несможет "думать",так как "мыслипо программе"уже нельзясчитать "мыслями".

Это и верно,и неверно. Строгоговоря, действительно:если компьютерделает не то,что в данныймомент предписываетсяему программой,то его следуетсчитать испортившимся.

Однакото, что представляется"программой"человеку, и то,что являетсяпрограммойдля компьютера,– вещи оченьразные. Ни одинкомпьютер несможет выполнить"программу"похода в магазинза продуктами,которую вывкладываетев голову десятилетнегосына, – дажеесли эта "программа"включает толькосовершеннооднозначныеинструкции.

Разницазаключаетсяв том, что компьютерныепрограммысостоят изогромногоколичествагораздо болеемелких, частныхкоманд. Из десяткови сотен такихмикрокомандскладываетсяодин шаг, изтысяч и дажемиллионов –вся программапохода за продуктамив том виде, вкаком ее смогбы выполнитькомпьютер.

Скольбы смешным никазалось намтакое мелочноерегламентирование,для компьютераэтот способявляется единственноприменимым.И самое удивительное– что он даеткомпьютерувозможностьбыть гораздоболее "непредсказуемым",чем принятообычно считать!

В самомделе: если бывся программасостояла изодного приказа"сходить запродуктами",то компьютерпо определениюне смог бы сделатьничего другого– он упрямо шелбы в универсам,что бы ни происходиловокруг. Инымисловами, хотядля пониманиякороткой программыобязателен"человеческий"интеллект,результат такойпрограммы –выполняй еекомпьютер, ане человек –был бы детерминированвесьма жестко.

Мы, однако,вынужденыдавать компьютерамгораздо болееподробныеинструкции,определяямалейший ихшаг. При этомнам приходитсядобавлять впрограмму итакие инструкции,которые впрямуюне относятсяк данной задаче.Так, в нашемпримере роботунеобходимосообщить правилаперехода улицы(и правило "еслина тебя едетмашина, отпрыгивайв сторону").

Эти инструкцииобязательнодолжны включатьв себя проверкунекоторыхусловий дляпринятия решений,обращение засправками (опогоде, о местоположениимагазинов) ктем или инымбазам данных,сравнениеважности различныхобстоятельстви многое другое.В результатекомпьютер стакой программойполучает гораздобольше "степенейсвободы" –существуеточень многомест, в которыхон может отклонитьсяот пути к конечнойцели.

Разумеется,в подавляющембольшинствеслучаев этиотклонениябудут нежелательными,и мы стараемсясоздать дляработы компьютератакие условия,в которых риск"выскакивающегоиз-за углаавтомобиля"был бы минимальным.Но жизнь естьжизнь, и всемыслимые сюрпризыпредусмотретьневозможно.Вот почемукомпьютерспособен удивитькак неожиданно"разумной"реакцией на,казалось бы,непредсказуемыеобстоятельства,так и невероятной"глупостью"даже в самыхординарныхситуациях(чаще, к сожалению,последнее).

Именнопостроениесложных программна основе детальногоанализа мельчайшихшагов, из которыхскладываетсяпроцесс мышленияу человека, исоставляетсовременныйподход к созданию"думающих машин"(во всяком случае,один из подходов).Конечно, сложность– это далеконе все. И всеже из ученых,занимающихсяэтой проблемой,мало кто сомневаетсяв том, что "умные"программы XXIвека будутотличатьсяот современныхпрежде всегонеизмеримобольшей сложностьюи количествомэлементарныхинструкций.

Многиесовременныесистемы обработкиинформацииуже настолькосложны, чтонекоторыеособенностиих поведенияпросто невозможновывести изсамих программ– их приходитсяв буквальномсмысле словаисследовать,ставя экспериментыи проверяягипотезы. Инаоборот –многие чертыразумной деятельностичеловека, которыена первый взглядкажутся едвали не "озарениямисвыше", ужедостаточнохорошо моделируютсясложными программами,состоящимииз множествапростых шагов.

2. Основныеподходы к ии

2. 1. Электронныйподход

Послевторой мировойвойны появилисьустройства,казалось бы,подходящиедля достижениязаветной цели– моделированияразумногоповедения; этобыли электронныецифровыевычислительныемашины. "Электронныймозг", как тогдавосторженноназывали компьютер,поразил в 1952 г.телезрителейСША, точно предсказаврезультатыпрезидентскихвыборов занесколько часовдо полученияокончательныхданных. Этот"подвиг" компьютералишь подтвердилвывод, к которомув то время пришлимногие ученые:наступит тотдень, когдаавтоматическиевычислители,столь быстро,неутомимо ибезошибочновыполняющиеавтоматическиедействия, смогутимитироватьневычислительныепроцессы,свойственныечеловеческомумышлению, в томчисле восприятиеи обучение,распознаваниеобразов, пониманиеповседневнойречи и письма,принятие решенийв неопределенныхситуациях,когда известныне все факты.Таким образом"заочно" формулировалсясвоего рода"социальныйзаказ" дляпсихологии,стимулируяразличныеотрасли науки.

Многиеизобретателикомпьютерови первые программистыразвлекалисьсоставляяпрограммы дляотнюдь не техническихзанятий, каксочинениемузыки, решениеголоволомоки игры, на первомместе здесьоказались шашкии шахматы. Некоторыеромантическинастроенныепрограммистыдаже заставлялисвои машиныписать любовныеписьма.

К концу50-х годов всеэти увлечениявыделилисьв новую болееили менеесамостоятельнуюветвь информатики,получившуюназвание"искусственныйинтеллект".Исследованияв области ИИ,первоначальнососредоточенныев несколькихуниверситетскихцентрах США– Массачусетскомтехнологическоминституте,ТехнологическоминститутеКарнеги в Питтсбурге,Станфордскомуниверситете,– ныне ведутсяво многих другихуниверситетахи корпорацияхСША и другихстран. В общемисследователейИИ, работающихнад созданиеммыслящих машин,можно разделитьна две группы.Одних интересуетчистая наукаи для них компьютер– лишь инструмент,обеспечивающийвозможностьэкспериментальнойпроверки теорийпроцессовмышления. Интересыдругой группылежат в областитехники: онистремятсярасширить сферуприменениякомпьютерови облегчитьпользованиеими. Многиепредставителивторой группымало заботятсяо выяснениимеханизмамышления – ониполагают, чтодля их работыэто едва либолее полезно,чем изучениеполета птици самолетостроения.

В настоящеевремя, однако,обнаружилось,что как научныетак и техническиепоиски столкнулисьс несоизмеримоболее серьезнымитрудностями,чем представлялосьпервым энтузиастам.На первых порахмногие пионерыИИ верили, чточерез какой-нибудьдесяток летмашины обретутвысочайшиечеловеческиеталанты. Предполагалось,что преодолевпериод "электронногодетства" иобучившисьв библиотекахвсего мира,хитроумныекомпьютеры,благодарябыстродействиюточности ибезотказнойпамяти постепеннопревзойдутсвоих создателей-людей.Сейчас малокто говоритоб этом, а еслии говорит, тоотнюдь не считает,что подобныечудеса не загорами.

На протяжениивсей своейкороткой историиисследователив области ИИвсегда находилисьна переднемкрае информатики.Многие нынеобычные разработки,в том числеусовершенствованныесистемы программирования,текстовыередакторы ипрограммыраспознаванияобразов, взначительноймере рассматриваютсяна работах поИИ. Короче говоря,теории, новыеидеи, и разработкиИИ неизменнопривлекаютвнимание тех,кто стремитсярасширитьобласти примененияи возможностикомпьютеров,сделать ихболее "дружелюбными"то есть болеепохожими наразумных помощникови активныхсоветчиков,чем те педантичныеи туповатыеэлектронныерабы, какимиони всегдабыли.

Несмотряна многообещающиеперспективы,ни одну изразработанныхдо сих пор программИИ нельзя назвать"разумной"в обычном пониманииэтого слова.Это объясняетсятем, что всеони узко специализированы;самые сложныеэкспертныесистемы посвоим возможностямскорее напоминаютдрессированныхили механическихкукол, нежеличеловека с егогибким умоми широким кругозором.Даже средиисследователейИИ теперь многиесомневаются,что большинствоподобных изделийпринесет существеннуюпользу. Немалокритиков ИИсчитают, чтотакого родаограничениявообще непреодолимы.

К числутаких скептиковотносится иХьюберт Дрейфус,профессорфилософииКалифорнийскогоуниверситетав Беркли. С еготочки зрения,истинный разумневозможноотделить отего человеческойосновы, заключеннойв человеческоморганизме."Цифровойкомпьютер –не человек, –говорит Дрейфус.– У компьютеранет ни тела, ниэмоций, нипотребностей.Он лишен социальнойориентации,которая приобретаетсяжизнью в обществе,а именно онаделает поведениеразумным. Я нехочу сказать,что компьютерыне могут бытьразумными. Ноцифровые компьютеры,запрограммированныефактами и правиламииз нашей, человеческой,жизни, действительноне могут статьразумными.Поэтому ИИ втом виде, какмы его представляем,невозможен".

2. 2. Кибернетическийподход

Попыткипостроитьмашины, способныек разумномуповедению, взначительноймере вдохновленыидеями профессораМТИ НорбертаВинера, однойиз выдающихсяличностей винтеллектуальнойистории Америки.Помимо математикион обладалширокими познаниямив других областях,включая нейропсихологию,медицину, физикуи электронику.

Винербыл убежден,что наиболееперспективнынаучные исследованияв так называемыхпограничныхобластях, которыенельзя конкретноотнести к тойили иной конкретнойдисциплины.Они лежат где-тона стыке наук,поэтому к нимобычно не подходятстоль строго."Если затрудненияв решении какой-либопроблемы психологииимеют математическийхарактер, пояснялон, – то десятьнесведущихв математикепсихологовпродвинутьсяне дальше одногостоль же несведущего".

Винеруи его сотрудникуДжулиану Бигелоупринадлежитразработкапринципа "обратнойсвязи", которыйбыл успешноприменен приразработкенового оружияс радиолокационнымнаведением.Принцип обратнойсвязи заключаетсяв использованииинформации,поступающейиз окружающегомира, для измененияповедениямашины. В основуразработанныхВинером и Бигелоусистем наведениябыли положенытонкие математическиеметоды; прималейшем измененииотраженныхот самолетарадиолокационныхсигналов онисоответственноизменяли наводкуорудий, то есть,заметив попыткуотклонениясамолета откурса, они тотчасрассчитывалиего дальнейшийпуть и направлялиорудия так,чтобы траекторииснарядов исамолетовпересеклись.

В дальнейшемВинер разработална принципеобратной связитеории какмашинного таки человеческогоразума. Он доказывал,что именноблагодаряобратной связивсе живоеприспосабливаетсяк окружающейсреде и добиваетсясвоих целей."Все машины,претендующиена "разумность",– писал он, –должны обладатьспособностьпреследоватьопределенныецели и приспосабливаться,т. е. обучаться".Созданной имнауке Винердает названиекибернетика,что в переводес греческогоозначает рулевой.

Следуетотметить, чтопринцип "обратнойсвязи", введенныйВинером былв какой-то степенипредугаданСеченовым вявлении "центральноготорможения"в "Рефлексахголовногомозга" (1863 г.) ирассматривалсякак механизмрегуляциидеятельностинервной системы,и который легв основу многихмоделей произвольногоповедения вотечественнойпсихологии.

2. 3. Нейронныйподход

К этомувремени и другиеученые сталипонимать, чтосоздателямвычислительныхмашин есть чемупоучиться убиологии. Срединих был нейрофизиологи поэт-любительУоррен Маккалох,обладавшийкак и Винерфилософскимскладом умаи широким кругоминтересов. В1942 г. Маккалох,участвуя внаучной конференциив Нью-йорке,услышал докладодного из сотрудниковВинера о механизмахобратной связив биологии.Высказанныев докладе идеиперекликалисьс собственнымиидеями Маккалохаотносительноработы головногомозга. В теченииследующегогода Маккалохв соавторствесо своим 18-летнимпротеже, блестящимматематикомУолтером Питтсом,разработалтеорию деятельностиголовногомозга. Эта теорияи являлась тойосновой, накоторой сформировалосьшироко распространенноемнение, чтофункции компьютераи мозга в значительноймере сходны.

Исходяотчасти изпредшествующихисследованийнейронов (основныхактивных клеток,составляющихнервную системуживотных),проведенныхМаккаллохом,они с Питтсомвыдвинулигипотезу, чтонейроны можноупрощеннорассматриватькак устройства,оперирующиедвоичнымичислами. Двоичныечисла, состоящиеиз цифр единицаи нуль, – рабочийинструментодной из системматематическойлогики. Английскийматематик XIXв. Джордж Буль,предложившийэту остроумнуюсистему, показал,что логическиеутвержденияможно закодироватьв виде единици нулей, гдеединица соответствуетистинномувысказываниюа нуль – ложному,после чего этимможно оперироватькак обычнымичислами. В 30-егоды XX в. пионерыинформатики,в особенностиамериканскийученый КлодШеннон, поняли,что двоичныеединица и нульвполне соответствуютдвум состояниямэлектрическойцепи (включено-выключено),поэтому двоичнаясистема идеальноподходит дляэлектронно-вычислительныхустройств.Маккалох иПиттс предложиликонструкциюсети из электронных"нейронов"и показали, чтоподобная сетьможет выполнятьпрактическилюбые вообразимыечисловые илилогическиеоперации. Далееони предположили,что такая сетьв состояниитакже обучаться,распознаватьобразы, обобщать,т.е. она обладаетвсеми чертамиинтеллекта.

ТеорииМаккаллоха-Питтсав сочетаниис книгами Винеравызвали огромныйинтерес к разумныммашинам. В 40-60-егоды все большекибернетиковиз университетови частных фирмзапиралисьв лабораторияхи мастерских,напряженноработая надтеорией функционированиямозга и методичноприпаиваяэлектронныекомпонентымоделей нейронов.

Из этогокибернетического,или нейромодельного,подхода к машинномуразуму скоросформировалсятак называемый"восходящийметод" – движениеот простыханалогов нервнойсистемы примитивныхсуществ, обладающихмалым числомнейронов, ксложнейшейнервной системечеловека и дажевыше. Конечнаяцель виделасьв создании"адаптивнойсети", "самоорганизующейсясистемы" или"обучающейсямашины" – всеэти названияразные исследователииспользовалидля обозначенияустройств,способныхследить заокружающейобстановкойи с помощьюобратной связиизменять своеповедение вполном соответствиис господствовавшейв те временабихевиористскойшколой психологии,т.е. вести себятак же как живыеорганизмы.Однако отнюдьне во всех случаяхвозможна аналогияс живыми организмами.Как однаждызаметили УорренМаккаллох иего сотрудникМайкл Арбиб,"если по весневам захотелосьобзавестисьвозлюбленной,не стоит братьамебу и ждатьпока она эволюционирует".

Но делоздесь не тольково времени.Основной трудностью,с которой столкнулся"восходящийметод" на заресвоего существования,была высокаястоимостьэлектронныхэлементов.Слишком дорогойоказываласьдаже модельнервной системымуравья, состоящаяиз 20 тыс. нейронов,не говоря ужео нервной системечеловека, включающейоколо 100 млрд.нейронов. Дажесамые совершенныекибернетическиемодели содержалилишь несколькосотен нейронов.Столь ограниченныевозможностиобескуражилимногих исследователейтого периода.

2. 3. 1. ПоявлениеПЕРСЕПТРОНА

Однимиз тех, когоничуть не испугалитрудности былФрэнк Розенблат,труды которого,казалось, отвечалисамым заметнымустремлениямкибернетиков.В середине 1958г. им была предложенамодель электронногоустройства,названногоим персептроном,которое должнобыло бы имитироватьпроцессычеловеческогомышления. Персептрондолжен былпередаватьсигналы от"глаза", составленногоиз фотоэлементов,в блоки электромеханическихячеек памяти,которые оценивалиотносительнуювеличинуэлектрическихсигналов. Этиячейки соединялисьмежду собойслучайнымобразом всоответствиис господствующейтогда теорией,согласно котороймозг воспринимаетновую информациюи реагируетна нее черезсистему случайныхсвязей междунейронами. Двагода спустябыла продемонстрированапервая действующаямашина "Марк-1",которая могланаучится распознаватьнекоторые избукв, написанныхна карточках,которые подносилик его "глазам",напоминающиекинокамеры.ПерсептронРозенблатаоказался наивысшимдостижением"восходящего",или нейромодельногометода созданияискусственногоинтеллекта.Чтобы научитьперсептронспособностистроить догадкина основе исходныхпредпосылок,в нем предусматриваласьнекая элементарнаяразновидностьавтономнойработы или"самопрограммирования".При распознаниитой или инойбуквы одни ееэлементы илигруппы элементовоказываютсягораздо болеесущественными,чем другие.Персептронмог научатьсявыделять такиехарактерныеособенностибуквы полуавтоматически,своего родаметодом проби ошибок, напоминающимпроцесс обучения.Однако возможностиперсептронабыли ограниченными:машина не могланадежно распознаватьчастично закрытыебуквы, а такжебуквы иногоразмера илирисунка, нежелите, которыеиспользовалисьна этапе ееобучения.

Ведущиепредставителитак называемого"нисходящегометода" специализировались,в отличие отпредставителей"восходящегометода", в составлениидля цифровыхкомпьютеровобщего назначенияпрограмм решениязадач, требующихот людей значительногоинтеллекта,например дляигры в шахматыили поискаматематическихдоказательств.К числу защитников"нисходящегометода" относилисьМарвин Минскийи Сеймур Пейперт,профессораМассачусетскоготехнологическогоинститута.Минский началсвою карьеруисследователяИИ сторонником"восходящегометода" и в 1951г. построилобучающуюсясеть на на вакуумныхэлектронныхлампах. Однаковскоре к моментусоздания персептронаон перешел впротивоположныйлагерь. В соавторствес с южно-африканскимматематикомПейпертом, скоторым егопознакомилМаккаллох, оннаписал книгу"Персептроны",где математическидоказывалось,что персептроны,подобныерозенблатовсим,принципиальноне в состояниивыполнятьмногие из техфункций, которыепредсказывалим Розенблат.Минский утверждал,что, не говоряо роли работающихпод диктовкумашинисток,подвижныхроботов илимашин, способныхчитать, слушатьи пониматьпрочитанноеили услышанное,персептроныникогда необретут дажеумения распознаватьпредмет частичнозаслоненныйдругим. Глядяна торчащийиз-за креслакошачий хвост,подобная машинаникогда несможет понять,что она видит.

Нельзясказать, чтопоявившаясяв 1969 г. эта критическаяработа покончилас кибернетикой.Она лишь переместилаинтерес аспирантови субсидииправительственныхорганизацийСША, традиционнофинансирующихисследованияпо ИИ, на другоенаправлениеисследований– "нисходящийметод".

Интереск кибернетикев последнеевремя возродился,так как сторонники"нисходящегометода" столкнулисьсо столь женеодолимымитрудностями.Сам Минскийпублично выразилсожаление, чтоего выступлениенанесло уронконцепцииперсептронов,заявив, что,согласно еготеперешнимпредставлениям,для реальногопрорыва впередв созданииразумных машинпотребуетсяустройство,во многом похожеена персептрон.Но в основномИИ стал синонимомнисходящегоподхода, которыйвыражался всоставлениивсе более сложныхпрограмм длякомпьютеров,моделирующихсложную деятельностьчеловеческогомозга.

3.применениеии

3. 1. нейросети

Нейросети– это областьИИ, нашедшеенаиболее широкоеприменение.Нейронная сетьпредставляетсобой совокупностьбольшого числасравнительнопростых элементов– нейронов. Воснову искусственныхнейронных сетейположены следующиечерты живыхнейронныхсетей, позволяющиеим хорошо справлятьсяс интеллектуальнымизадачами:

простойобрабатывающийэлемент - нейрон;

оченьбольшое числонейронов участвуетв обработкеинформации;

одиннейрон связанс большим числомдругих нейронов;
изменяющиесяпо весу связимежду нейронами;
массированнаяпараллельностьобработкиинформации.

Нейросетипредпочтительнытам, где имеетсяочень многовходных данных,в которых скрытызакономерности.Целесообразноиспользоватьнейросетевыеметоды в задачахс неполной или«зашумлённой»информацией,а также в таких,где решениеможно найтиинтуитивно.Преимуществанейросетистановятсявидны тогда,когда довольночасто изменяются«правила игры».

Нейросетиприменяются

Вэкономике дляпредсказаниярынков, оценкириска невозвратакредитов,предсказаниябанкротств,автоматическогорейтингования,оптимизациитоварных иденежных потоков,автоматическогосчитываниячеков и форм.
Медицина:обработкамедицинскихизображений,мониторингсостоянияпациентов,диагностика,факторныйанализ эффективностилечения, очисткапоказанийприборов отшумов.
Авиация:обучаемыеавтопилоты,распознаваниесигналов радаров,адаптивноепилотированиесильно поврежденногосамолета.
Связь:сжатие видео-информации,быстроекодирование-декодирование,оптимизациясотовых сетейи схем маршрутизациипакетов.
Интернет:ассоциативныйпоиск информации,электронныесекретари иагенты пользователяв сети, фильтрацияинформациив push-системах,рубрикацияновостныхлент, адреснаяреклама, адресныймаркетинг дляэлектроннойторговли.
Политическиетехнологии:анализ и обобщениесоциологическихопросов, предсказаниединамики рейтингов,выявлениезначимых факторов,объективнаякластеризацияэлектората,визуализациясоциальнойдинамики населения.
Автоматизацияпроизводства:оптимизациярежимов производственногопроцесса,комплекснаядиагностикакачества продукции(ультразвук,оптика, гамма-излучениеи т. д.), мониторинги визуализациямногомернойдиспетчерскойинформации,предупреждениеаварийныхситуаций,робототехника.

3. 2. модельбюджета рф

Независимыйэкспертныйсовет по стратегическомуанализу проблемвнешней и внутреннейполитики приСовете ФедерацииНИИ искусственногоинтеллектапредставилпроект "Технологиянового поколенияна основенедоопределенныхвычисленийи ее использованиедля разработкиэкспериментальноймодели макроэкономикиРФ". Появиласьвозможностьпросчитыватьисход любогодействия илипредложения,касающегосябюджета страны,на много летвперед.

Системапозволяетвидеть какизменитсядоходная часть,дефицит бюджета,объем промышленногопроизводствав ответ, скажем,на увеличениеналогов. Такжеможно посмотреть,сколько денегв прошлом годууплыло из бюджета:электроннаямашина, по уверениюученых, легкосможет справитьсяи с такой задачей.Ей даже не надобудет объяснятьпонятие "черныйнал».

Можнорешить и обратнуюзадачу. Например,а что надо сделать,чтобы к 2000 годуобъем производстваувеличилсяили, скажем,хотя бы не падал. Машина укажетнижнюю и верхнююграницу значенийв том и другомслучае дляотпускаемыхбюджетных денегпо всем параметрам,так или иначевлияющим напроизводство.

Крометого, можноузнать не погороскопу ибез помощимагов возможнуюпоследовательность"критических"и "удачных"моментов вразвитии экономикистраны призаданных исходныхданных.

Разработчикипроекта создалипока лишьдемонстрационнуюмодель, охватывающуюоколо 300 параметрови период от1990-го до 1999 года.Но для нормальнойработы необходимоне менее 1000 параметров.И такая работаможет бытьпроведена, еслина нее будутотпущены средства.Надо провестимножествоприкладныхработ, необходимыфундаментальныеисследованияпо обоим основнымсоставляющимпроекта - математическойи экономической.Здесь нужнасерьезнаягосударственнаяматериальнаяподдержка.

Первыйопыт по применениюданной технологиив экономическоммоделированиибыл проведенв 1987-1988 гг., когдаНИИ ИИ вместес Институтомэкономики СОАН создалдемонстрационнуюсистему "Модельэкономики СССРдо 2000 года".

Внедрениедействующейкомпьютерноймодели макроэкономикии госбюджетаРФ позволитавтоматизироватьподготовкуисходных параметровгосбюджетаочередногогода, согласованиеокончательноговарианта дляутвержденияв парламенте,поддержку,оценку и контрольисполнениябюджета на всехего этапах.Экономическийэффект внедрениямодели можетоказатьсяравным несколькимпроцентам ВВП.

заключение

Так возможенли всё-таки ИИ?Если под ИИпонимать разумнуюэлектроннуюмашину, способнуюмыслить подобночеловеку, то,скорее всего,нет, по крайнеймере на сегодняшнийдень. Во-первых,недостаточноизучены устройствочеловеческогомышления, механизмыфункционированияинтеллекта.Во-вторых, технологияещё не располагаетдостаточнымивычислительнымимощностямидля реализациистоль сложнойсистемы, и, ктому же, сомнителенсам факт возможностисозданияискусственногоразума на базешироко используемыхна сегоднямашин с двоичнымпредставлениеминформации.

Если ИИсчитать вычислительнойпрограммой,решающейинтеллектуальныезадачи математически,путём расчленениянестандартнойзадачи доэлементарныхинструкций,то можно сказать,что фундаментискусственногоинтеллектауже заложен,и последнийдостаточношироко применяется.

ПовсеместноеиспользованиеИИ создаётпредпосылкидля переходана качественноновую ступеньпрогресса, даёттолчок новомувитку автоматизациипроизводства,а значит и повышениюпроизводительноститруда. Я уверен,что капиталовложенияв дальнейшееисследованиеи разработкусистем ИИ принесутсущественнуюфинансовуюотдачу и будутполезны всемучеловечеству.

Литература:

КирсановД. Может ли машинамыслить? //http://www.symbol.ru/dk/articles/uc-6.html.
Дрейфус Х.Чего не могутвычислительныемашины.- М.: Прогресс,1979.
Винер Н.Кибернетикаи общество. –М, 1958.
Минский М.,Пейперт С.Перцептроны– М, 1971.
БрушлинскийА.В. Возможенли искусственныйинтеллект?
Ноткин Л.И.Искусственныйинтеллект ипроблемы обучения.
Нейрокомпьютингhttp://www.com2com.ru/dav.
СтепановВ. С. Фондовыйрынок и нейросети// Мир ПК 1998 №12.
НедорезоваЕ. Искусственныйинтеллектпоможет сенаторам//http://www-koi8.rbc.ru/documents/vck/40/400404.html.

возможенли ИИ?

Искусственныйинтеллект:научное направление,в рамках которогоставятся ирешаются задачиаппаратногоили программногомоделированиятех видовчеловеческойдеятельности,которые традиционносчитаютсяинтеллектуальными(представлениезнаний, обучение,общение и т.п.).

Чтоже такое интеллектвообще? Интеллектомможно называтьспособностьрешать(интеллектуальные)задачи путемприобретения,запоминанияи целенаправленногопреобразованиязнаний в процессеобучения наопыте и адаптациик разнообразнымобстоятельствам.

В этом определениипод термином"знания"подразумеваетсяне только таинформация,которая поступаетв мозг черезорганы чувств.Такого типазнания чрезвычайноважны, но недостаточныдля интеллектуальнойдеятельности.Объекты окружающейнас среды обладаютсвойством нетолько воздействоватьна органы чувств,но и находитьсядруг с другомв определенныхотношениях.Для того, чтобыосуществлятьв окружающейсреде интеллектуальнуюдеятельность,необходимоиметь в системезнаний модельэтого мира.

Я употребилтермин интеллектуальнаязадача. Чтобыпояснить, чемотличаетсяинтеллектуальнаязадача от простозадачи, необходимоввести термин«алгоритм».Алгоритм –точное предписаниео выполнениив определенномпорядке системыопераций длярешения любойзадачи данногокласса. Нахождениеалгоритмовявляется естественнойцелью человекапри решенииим разнообразныхклассов задач.Подобного родадеятельностьтребует участияинтеллектачеловека. Задачи,связанные сотысканиемалгоритмарешения классазадач определенноготипа, будемназыватьинтеллектуальными.

Таким образом,мы можем перефразироватьопределениеинтеллекта(интеллектавообще и ИИ)как универсальныйсверхалгоритм,который способенсоздаватьалгоритмырешения конкретныхзадач.

Может лимашина мыслить?Не совсем ясно,как компьютерможет делатьчто-либо, чего"нет в программе"?Разве можноскомандоватькому бы то нибыло рассуждать,догадываться,делать выводы?

Однако то,что представляется"программой"человеку, и то,что являетсяпрограммойдля компьютера,– вещи оченьразные. Разницазаключаетсяв том, что компьютерныепрограммысостоят изогромногоколичествагораздо болеемелких, частныхкоманд. Скольбы смешным никазалось намтакое мелочноерегламентирование,для компьютераэтот способявляется единственноприменимым.И самое удивительное– что он даеткомпьютерувозможностьбыть гораздоболее "непредсказуемым",чем принятообычно считать!

Мы, однако,вынужденыдавать компьютерамподробныеинструкции,определяямалейший ихшаг. При этомнам приходитсядобавлять впрограмму итакие инструкции,которые впрямуюне относятсяк данной задаче.

Именно построениесложных программна основе детальногоанализа мельчайшихшагов, из которыхскладываетсяпроцесс мышленияу человека, исоставляетодин из подходовк созданию«думающихмашин».

Многие современныесистемы обработкиинформацииуже настолькосложны, чтонекоторыеособенностиих поведенияпросто невозможновывести изсамих программ– их приходитсяв буквальномсмысле словаисследовать,ставя экспериментыи проверяягипотезы. Инаоборот –многие чертыразумной деятельностичеловека, которыена первый взглядкажутся едвали не "озарениямисвыше", ужедостаточнохорошо моделируютсясложными программами,состоящимииз множествапростых шагов.

Искусственныйразум, конечно,на сегодняшнийдень ещё несоздан, но программы,решающиеинтеллектуальныезадачи ужесуществуют.Нужно отметить,что возможнытакие случаи,когда сверхинтеллектуальнаяпрограмма можетделать бесполезныевещи, а умнейшаяна первый взглядне иметь ничегообщего с ИИ.

То, что раньшеказалось вершинойчеловеческоготворчества– игра в шахматы,на сегодняшнийдень даже неотносят к проблемеИИ. Человек впроцессе игрыможет выбратьпобедную комбинациюинтуитивно,причем иногдадовольно быстро,даже не рассматриваязаведомо ведущихк проигрышувариантов. Каки почему этопроисходит,неясно покадаже крупнейшимспециалистампо изучениючеловеческогоинтеллекта,и тем болеенепонятно,сможет ликогда-нибудьискусственныйразум действоватькак человеческий?Решение этойзадачи ещевесьма далекоот завершения.Поэтому почтивсе шахматныепрограммы,созданные ксегодняшнемудню, построенына основераспространенногопринципа решениякомпьютерныхзадач: последовательногоперебора возможныхвариантов.

Область ИИ,нашедшее наиболееширокое применение– нейронныесети. Основнаяих особенность– это способностьк самообучениюна конкретныхпримерах.

Нейросетиприменяютсядля предсказаниярынков, оптимизациитоварных иденежных потоков,анализа и обобщениясоциологическихопросов, предсказаниединамики политическихрейтингов,оптимизациипроизводственногопроцесса, комплекснойдиагностикикачества продукциии для многого,многого другого.

Ford Motors Company внедрилау себя нейросистемудля диагностикидвигателейпосле неудачныхпопыток построитьэкспертнуюсистему, т. к.хотя опытныймеханик и можетдиагностироватьнеисправностион не в состоянииописать алгоритмтакого распознавания.На вход нейро-системыподаются данныеот 31 датчика.Нейросетьобучаласьразличным видамнеисправностейболее чем по800 примерам. «Послеполного циклаобучения качестводиагностированиянеисправностейсетью достиглоуровня нашихлучших экспертов,и значительнопревосходилоих в скорости».

Можно решитьи обратнуюзадачу. Например,а что надо сделать,чтобы к 2000 годуобъем производстваувеличилсяили, скажем,хотя бы не падал. Машина укажетнижнюю и верхнююграницу значенийв том и другомслучае дляотпускаемыхбюджетных денегпо всем параметрам,так или иначевлияющим напроизводство.

Кроме того,можно узнатьне по гороскопуи без помощимагов возможнуюпоследовательность"критических"и "удачных"моментов вразвитии экономикистраны призаданных исходныхданных.

Если ИИ считатьвычислительнойпрограммой,решающейинтеллектуальныезадачи математически,путём расчленениянестандартнойзадачи доэлементарныхинструкций,то можно сказать,что фундаментискусственногоинтеллектауже заложен,и последнийдостаточношироко применяется.

Возможен ли искусственный интеллект