Поняття про систему комп’ютерного інтелекту (СКІ)

Тема . ШТУЧНИЙ ІНТЕЛЕКТ

ПЛАН

1. Поняття про систему комп’ютерного інтелекту (СКІ)

2.Показники ефективності СКІ

3.Напрями застосування СКІ

Поняття про систему комп’ютерного інтелекту (СКІ)

Створити "електронний мозок", яким його уявляли оптимісти 70-х років, досі не вдалося. Однак дослідження, пов'язані з пошуком підходів до цієї проблеми, аж ніяк не втратили своєї актуальності. Просто стало ясно, що треба відділити вивчення природи людського мислення від зусиль, пов’язаних із створенням інтелектуальних комп'ютерів. Така диференціація дасть змогу конструктивно окреслити критерії інтелектуальності комп'ютерів і завдяки цьому визначити найперспективніші напрями еволюції комп'ютерних систем.

Ідея створення розумних машин виникла ще на світанку комп'ютерної доби. Вже А.Тюрінг переймався питанням щодо можливості машини мислити й пропонував експе­римент, в якому арбітр розмовляв би через засоби технічного зв'язку (не маючи безпосереднього контакту) водночас з людиною і комп'ютером. На думку вченого, неспроможність арбітра розрізнити людину і комп'ютер у такому експерименті мала б свідчити про розумність комп'ютера. Порівняння машини з людським мозком породило чимало філософських дискусій. С.Лем у романі "Фіаско" теж порушив цю тему, змальовуючи картину майбутнього розвитку людства. Зокрема, він пише, що якби вдалося створити машину, цілком подібну до людини інтелектуально, то ця машина була б так само ненадійна та емоційно вразлива, як і її творець. То була б курйозна підробка, вважає письменник, абсолютно безпорадна навіть у справі розгадування таємниці розуму. Тому комп'ютер "кінцевого"' покоління може бути колись зроблений лише для обслуговування людини і доповнення її інтелекту.

Систему комп'ютерного інтелекту (СКІ) можна стисло визначити як систему мікроелектронних структур, допоміжного обладнання і активної організованої інформації, здатну виявляти інтелектуальні властивості й активну поведінку, що сприяє користувачеві у розв'язанні певних задач.

Усі інтелектуалізовані системи (машини) можна поділити на два класи - роботичні (автономні) та діалогове-комп'ютерні, виходячи із відносин у трикутнику "середовище - людина машина". Роботичні системи безпосередньо керують машинами та пристроями. Діалогові ж комп'ютери отримують завдання (запитання) від людини і звітують їй інформаційними підсумками. Далі розглядатимемо саме цей другий клас інтелектуалізованих систем.

Як відрізнити інтелектуальні системи від звичайних комп'ютерів? За ознаки можуть правити такі можливості системи, як доведення теорем, розпізнавання образів, шахова гра, переклад національних мов, розуміння мови, наближеної до людської, людиноподібні реакції, логічна поведінка у діалозі, здатність розв'язувати нестрого сформульовані задачі, здатність до навчання, розуміння аналогій та метафор тощо.

У 60-ті роки провідними темами досліджень у цій галузі були формальна логіка та евристичне програмування для ефективного пошуку у величезному просторі позицій. Згодом акцент змістився в бік пробле­ми репрезентації знань. Поєднання баз знань і даних з логічними машинами (генераторами висновків) породило експертні системи - перший клас СКІ широкого застосування. Виник напрям інженерії знань. Почали створюватися засоби підтримки процесу вилучення знань в експерта та кодування їх у формі правил продукцій. З'ясувалося, що для відображення експертних знань необхідно оперувати нечіткою та суперечливою інформацією. Спроба формалізувати людський "здоровий глузд" дала систему СУС з її мільйоном аксіом.

Останнім часом у галузі штучного інте­лекту виник ще один новий напрям – це виявлення знань у даних і добування даних. Він розвинувся на базі методів статистики й машинного навчання (автоматичної класифікації та формулювання понять) і включає в себе методи виявлення знань у великих базах даних і вилучення звідти цих знань у "кристалізованій" формі. Можна сказати, що ці методи добувають нові знання шляхом концентрації і збагачення інформації, розпорошеної у величезній сукупності даних.

В експертних системах переважна частина знань жорстко зафіксована у формі правил продукцій. Тому, по-перше, кожна експертна система завжди досить вузь­ко спеціалізована, а, по-друге, ці системи нагадують традиційну програмну систему (хоч і мають гнучкіший механізм управління). Експертна система запитує у користувача інформацію ситуативного типу (тобто дані) і застосовує ці дані згідно із зафіксованими правилами. Отож, при цьому реалізується "комп'ютероцентрична" технологія. Але ж видається вельми привабливим у процесі розв'язання конкретної задачі використовувати інтуїцію, інтелект і кмітливість людини. Очевидно, найперспективнішими є системи, де користувач відіграватиме активнішу творчу роль, тобто де буде реалізована "людиноцентрична"технологія розв'язання задач.

Уникнути філософських суперечок щодо перспектив штучного інтелекту можна, погодившись, що інтелектуальність системи потрібна не як самоціль, а як засіб для роботи та досліджень. Ефективність комп'ютерних систем, зрештою, можна оцінювати, беручи до уваги, по-перше, витрати, пов'язані з розв'язанням задач, і. по-друге, — кінцевий суспільний ефект від їх розв'язання (економічний, екологічний, соціальний, пов'язаний з безпекою тощо), а також набуті нові знання, які обіцяють такий ефект у майбутньому.

Один з головних ефектів інтелектуалізації полягає у полегшенні процесу розв'язання за дач. тобто у зменшенні розумових зусиль І людини, які вона витрачає для одержання розв'язку. Оцінювати кінцевий ефект можна на основі обсягу (кількості) задач, розв'язаних за допомогою системи. Інтелектуалізація може допомогти подолати традиційні обмеження і знайти підходи до нових проблем, які "не піддавалися'' раніше. Відповідний показник можна назвати креативним по­тенціалом системи. Полегшення доступу користувача до комп'ютерних засобів не просто додає приємності в роботі, а й приносить соціально-економічний ефект. Це сприяє автоматизації дедалі більшої кількості функцій керівників, управлінців, службовців, викладачів, підносить на новий щабель технологію їхньої праці.

Поиск по сайту: