Области применения искусственного интелекта

Основные данные о работе

Версия шаблона	2.1
Филиал	Комсомольск-на-Амуре
Вид работы	Курсовая работа
Название дисциплины	Информационные технологии
Тема	Области применения искусственного интелекта
Фамилия студента
Имя студента	Светлана
Отчество студента	Александровна
№ контракта

 

Содержание

Введение………………………………………………………………………………...…3

Основная часть……………………………………………………………………….…....5

1Искусственный интеллект………………………………………………………………5

1.1Задание…………………………………………………………………………..5

1.2 Современные области исследований в искусственном интеллекте………...5

1.3Подход, основанный на использовании теста Тьюринга…………………….7

1.4 Искусственный интеллект как вершина развития информационных технологий…………………………………………………………………………………9

1.5 Возможная стратегия и план создания искусственного интеллекта………10

1.6 Будущее искусственного интеллекта………………………………………..11

2Области применения искусственного интеллекта……………………………………14

2.1Области применения…………………………………………………………..14

2.2 Применение нейронных  сетей……………………………………………….16

2.3 Искусственный интеллект в вооруженных силах………………………….18

Заключение………………………………………………………………………………21

Глоссарий…………………………………………………………………………23

Список использованных источников……………………………………………26

Приложения……………………………………………………………………….27

Введение

Искусственный интеллект очень молодая область исследований, старт которой был дан в 1956 году. Её исторический путь напоминает синусоиду, каждый «взлёт» которой инициировался какой-либо новой идеей. В настоящий момент её развитие находится на «спаде», уступая место применению уже достигнутых результатов в других областях науки, промышленности, бизнесе и даже повседневной жизни.

Экспертные систем возникли как значительный практический результат  в применении и развитии методов  искусственного интеллекта.  Область искусственного интелекта имеет более чем сорокалетнюю историю развития. С самого начала в ней рассматривался ряд весьма сложных задач, которые, наряду с другими, и до сих пор являются предметом исследований: автоматические доказательства теорем, машинный перевод (автоматический перевод с одного естественного языка на другой), распознавание изображений и анализ сцен, планирование действий роботов, алгоритмы и стратегии игр. Искусственный интеллект сейчас очень активно изучается и развивается. В этой области сконцентрированы наибольшие усилия лингвистов, философов, психологов, математиков, инженеров и кибернетиков. Здесь решаются конкретные вопросы, которые связаны с путём развития научной мысли, с влиянием достижений в таких областях как: вычислительная техника и робототехника на жизнь будущих поколения людей. Здесь возникают новые различные методы научных исследований. Здесь формируется новый взгляд на те или иные научные результаты, а также возникает философское осмысление полученных результатов. Продвигаясь вперед, исследователи, работающие в области ИИ, столкнулись с очень запутанными проблемами, которые выходят за границы традиционной информатики. Оказывается, прежде всего, необходимо было понять механизмы процесса обучения, чувственного восприятия и природу языка. Учёные выяснили, что для того чтобы имитировать работу мозга человека требуется понять механизм действия миллиардов взаимосвязанных нейронов. Оказалось что самая трудная проблема, которая стояла перед исследователями современной науки - познание процесса функционирования человеческого разума, а не просто имитация работы. Это затрагивало теоретические проблемы психологической науки. Учёные никак не могут прийти к единому мнению на счёт самого предмета их исследований - интеллекта. Для некоторых интеллект это умение решать сложные задачи; а другие рассматривают его как способность обучаться, обобщать, анализировать; третьи - как возможность взаимодействия с окружающим миром путем восприятия, общения и осознания воспринятого.

Основная часть

1 Искусственный интеллект

1.1 Задание

 

Тема: Области применения искусственного интеллекта.

 

 

1.2 Современные области  исследований в искусственном  интеллекте

 

 

В последнее десятилетие ушедшего века ясно обозначались следующие важные направления развития интеллектуальных систем.

1 Системы, имитирующие творческие  процессы. Создание музыкальных  произведений, решение игровых задач  (шахматы, шашки, домино), автоматический  перевод, доказательство теорем, распознавание образов, имитация  мышления и т.п. Попытки программировать на ЭВМ игры, характерны для современного искусственного интеллекта с момента его возникновения.

2 Информационные системы, основанные  на знаниях (экспертные системы)  т.е. консультирование малоопытных  пользователей, настройка оборудования, обучение и др.

3 Интеллектуальные информационные системы - большие и очень большие программы, предназначенные для решения задач в предметной области на основе математических и алгоритмических моделей и обладающие способностью вести осмысленный диалог с пользователем с целью упростить управление, сократить объём работы человека, повысить качество и т.п.

4 Робототехника. С точки зрения  «интеллектуальности» различают  несколько поколений роботов.  Первое поколение - роботы манипуляторы, действующие по заранее утверждённой  и неизменной программе (например, подающие заготовки к станку). Если в процессе работы по каким-либо причинам изменится расстояние до заготовки, робот её потеряет. Второе поколение - адаптивные роботы. Члены таких роботов оснащены большим количеством датчиков: угломеров, тензометров, газовых анализаторов и др. Такие роботы применяются, например, для сварки кузовов автомобилей. Дело в том, что достаточно крупные технические изделия, даже выпускаемые серийно, всё равно получаются уникальными. Длина двух автомобилей одной и той же марки различна. Адаптивный робот делает сваркой шов не в абсолютных координатах, а относительно некоторой точки начала отчёта, которую сам же и находит на кузове автомобиля. При необходимости человек - сварщик берёт управление на себя, а робот, запоминая его действия в новой ситуации, «обучается». Первые два вида роботов - промышленные роботы, сконструированные для работы на заранее определённой среде - цехах завода. Для ориентации и точного позиционирования в пространстве в цеже имеется большое количество контрольных точек - датчиков, координаты которых неизменны. Гораздо сложнее роботу, которых находится в реальном мире, например, обследует затонувший корабль. Приходится отвечать на вопросы: «где я?», «что передо мной?», «можно ли пройти к?» и др. Интеллектуальным роботам приходится обрабатывать данные своих датчиков и команды человека в реальном масштабе времени, а если предусмотрен ещё и прогноз событий, то в «сверхвиртуальном» (применяются, например, для управления транспортными средствами). Схожие проблемы возникают у поисковых роботов - особого класса программ, предназначенных для индексирования документов в глобальной сети Интернет, что обеспечивает работу поисковых машин.

5 Диагностика. Медицинские диагностические  программы, основанные на вероятностном анализе, сумели достичь уровня опытного врача в нескольких областях медицины. Хекерман описал случай, когда ведущий специалист в области патологии лимфатических узлов не согласился с диагнозом программы в особо сложном случае. Создатели программы предложили, чтобы этот врач запросил у компьютера пояснения по поводу данного диагноза. Машина указала основные факторы, повлиявшие на ее решение, и объяснила нюансы взаимодействия нескольких симптомов, наблюдавшихся в данном случае. В конечном итоге эксперт согласился с решением программы.

6 Планирование снабжения. Во время  кризиса в Персидском заливе  в 1991 году в армии США была  развернута система DART для обеспечения  автоматизированного планирования  поставок и составления графиков  перевозок. Работа этой системы охватывала одновременно до 50 000 автомобилей, единиц груза и людей; в ней приходилось учитывать пункты отправления и назначения, маршруты, а также устранять конфликты между всеми параметрами. Методы планирования на основе искусственного интеллекта позволяли вырабатывать в течение считанных часов такие планы, для составления которых старыми методами потребовались бы недели. Представители агентства DARPA - Управление перспективных исследовательских программ) заявили, что одно лишь это приложение сторицей окупило тридцатилетние инвестиции в искусственный интеллект, сделанные этим агентством.

7 Автономное планирование и составление  расписаний. Работающая на удалении  в сотни миллионов километров  от Земли программа Remote Agent агентства  NASA стала первой бортовой автономной программой планирования, предназначенной для управления процессами составления расписания операций для космического аппарата. Программа Remote Agent вырабатывала планы на основе целей высокого уровня, задаваемых с Земли, а также контролировала работу космического аппарата в ходе выполнения планов: обнаруживала, диагностировала и устраняла неполадки по мере их возникновения.

 

1.3 Подход, основанный на использовании  теста Тьюринга

 

Тест Тьюринга, предложенный Аланом Тьюрингом, был разработан в качестве удовлетворительного функционального определения интеллекта. Тьюринг решил, что нет смысла разрабатывать обширный список требований, необходимых для создания искусственного интеллекта, который к тому же может оказаться противоречивым, и предложил тест, основанный на том, что поведение объекта, обладающего искусственным интеллектом, в конечном итоге нельзя будет отличить от поведения таких бесспорно интеллектуальных сущностей, как человеческие существа. 
 
Компьютер успешно пройдет этот тест, если человек-экспериментатор, задавший ему в письменном виде определенные вопросы, не сможет определить, получены ли письменные ответы от другого человека или от некоторого устройства. 
 
Отметим, что решение задачи по составлению программы для компьютера для того, чтобы он прошел этот тест, требует большого объема работы. Запрограммированный таким образом компьютер должен обладать перечисленными ниже возможностями.

Средства обработки текстов на естественных языках, позволяющие успешно общаться с компьютером, скажем на английском языке.

Средства представления знаний, с помощью которых компьютер может записать в память то, что он узнает или прочитает.

Средства автоматического формирования логических выводов, обеспечивающие возможность использовать хранимую информацию для поиска ответов на вопросы и вывода новых заключений.

Средства машинного обучения, которые позволяют приспосабливаться к новым обстоятельствам, а также обнаруживать и экстраполировать признаки стандартных ситуаций.

В тесте Тьюринга сознательно  исключено непосредственное физическое взаимодействие экспериментатора и  компьютера, поскольку для создания искусственного интеллекта не требуется  физическая имитация человека. Но в  так называемом полном тесте Тьюринга предусмотрено использование видеосигнала для того, чтобы экспериментатор мог проверить способности испытуемого объекта к восприятию, а также имел возможность представить физические объекты «в неполном виде» (пропустить их «через штриховку»). 
 
Чтобы пройти полный тест Тьюринга, компьютер должен обладать перечисленными ниже способностями.

-Машинное зрение для восприятия объектов.

-Средства робототехники для манипулирования объектами и перемещения в пространстве.

Шесть направлений исследований, перечисленных выше, составляют основную часть искусственного интеллекта, а Тьюринг заслуживает нашей благодарности за то, что предложил такой тест, который не потерял своей значимости и через 50 лет. Тем не менее, исследователи искусственного интеллекта практически не занимаются решением задачи прохождения теста Тьюринга, считая, что гораздо важнее изучить основополагающие принципы интеллекта, чем продублировать одного из носителей естественного интеллекта.

 

1.4 Искусственный интеллект как вершина развития информационных технологий

 

Искусственный интеллект  как направление исследований и  их результат является аппроксимацией интеллекта естественного, точнее, совокупности способностей, образующих его реальный феномен.

Продуктом исследований искусственного интеллекта являются компьютерные системы, осуществляющие конструктивное приближение способностей, образующих идею интеллекта в охарактеризованном выше смысле. «Ядром» этого приближения являются способности необходимые для реализации рассуждений и представления знаний, к которым они применимы. Однако следует отметить, что приведенная выше характеристика феномена естественного интеллекта является лишь идеальным типом, выражающим существенные черты этого феномена (разумеется, не всегда присущего конкретному индивиду).

Компьютерные системы, которые являются автоматизацией приближений  идеи интеллекта, содержащие упомянутое выше «ядро», естественно называть интеллектуальными системами. Они  и являются основным практически  значимым продуктом искусственного интеллекта.

 Интеллектуальной называется система , способная целеустремленно (различают целенаправленные и целеустремленные системы, примером системы первого типа может служить артиллерийский выстрел, второй — самонаводящаяся ракета), в зависимости от состояния информационных входов, изменять не только параметры функционирования, но и сам способ своего поведения, причем способ поведения зависит не только от текущего состояния информационных входов, но также и от предыдущих состояний системы.

 

1.5 Возможная стратегия и план создания искусственного интеллекта

 

Без эксперимента нет  науки, невозможно определить правильность выбранного пути, поэтому является необходимым:

1 создать виртуальную среду обитания прототипа, так как собрать механическое чудо, с множеством сенсоров намного труднее и дороже.

2 имитировать сенсоры, такие как слух, виртуальное зрение («зрение» - в виде виртуального пространства, видео камеры и «ИНЕТ»), виртуальные ручки и ножки, которые можно выполнить весьма упрощенно, главное научить ИР говорить, нажимать клавиши, делать движения виртуальными ручками, ножками и прочими виртуальными частями, например курсором мышки.

3 создать операционную  систему «реального» времени,  где слово «реально» - тоже  относительно так как, при имитации  ИР необходимы паразитные вычисления, поэтому среда Wind . с ее процессами, службами и множеством одновременно решаемых задач будет сбивать равномерное течение времени «испытуемого»

4 создать прототип ИР - т.е. алгоритмы работы и роста клеток, алгоритмы установки связей и прочее, что позволит в той или иной мере имитировать работу множества разновидностей нейронных клеток и структур.

5 начать «воспитывать» ИИ в его виртуальной среде, взаимодействуя с ним и виртуальной средой, по ходу меняя алгоритмы и структуру, доводя процесс «соображения» до совершенства.

Полезнее всего было бы применить ИИ там, где критически важна адаптация, и где простые  алгоритмы не дают эффекта. В первую очередь это все сферы связанные  с человеком, Начиная от помощи в  управлении автомобилем, лифтом и домашней техникой до развлечений, человекоподобной помощи, и вообще решении всех мелких проблем, на которые человек не хочет тратить свое время.

А вообще такую систему  можно применять намного шире - например, как самоорганизующуюся систему, перед которой ставится только общая цель, а её реализация уже ложится на плечи самой системы. Скажем, выкопать карьер для добычи полезных ископаемых. Т.е. вообще везде, где можно получить прибыль, увольняя людей.