Понятие искусственного интелекта

человека анализировать с точки зрения ситуации качества, что позволило добавить к количественным математическим методам и моделям их качественные аналоги и тем самым расширило возможности систем поддержки принятия решений, не выходя за их

_рамки.

Во второй половине XX в. были предприняты небезуспешные попытки создания систем искусственного интеллекта. Такие системы должны не только уметь обрабатывать комбинации количественной и качественной информации, но и каким-либо образом формализовать знания человека об окружающем мире либо свойственные человеку приемы мышления, посредством которых он изучает окружающий мир и подчиняет его своим интересам.

Интеллектуализация систем поддержки принятия решений началась с математической логики и ее приложений, которые позволили анализировать достаточно сложные ситуации при помощи простейших характеристик — «да» и «нет». Позднее появились нечеткие множества и нечеткая логика, позволившие существенно расширить семантику (смысл) качественных характеристик. Были созданы различные системы моделирования знаний, на их основе разработаны базы знаний и механизмы принятия решений, например, в виде правил «если ситуация такая — то действия должны быть такими». Это в конечном счете привело к созданию экспертных систем, имитирующих действия и решения наиболее квалифицированных специалистов — экспертов. В основе экспертных систем лежат знания, получаемые от экспертов, отсюда их синоним — когнитивные системы (лат. cognitio — познавание) или системы, основанные на знаниях.

Существует другой подход к созданию систем искусственного интеллекта, называемый структурным, к которому относятся нейронные сети. Такие сети имитируют деятельность человеческого мозга, образуя совокупность заимствованных из нейрофизиологии моделей параллельных вычислительных структур.

Третье направление реализуется в рамках эволюционного моделирования, к которому можно отнести генетические алгоритмы. В основу эволюционных методов легло заложенное самой природой свойство живых организмов осуществлять правильный выбор, в частности, на основе эволюционного отбора. Генетические алгоритмы являются мощным универсальным средством решения задач глобальной оптимизации, с помощью которого выбираются решения, если не оптимальные, то достаточно близкие к ним.

Отдельное направление составляют системы, которые для решения задач используют  сочетания  различных  методов   искусственного  интеллекта:  экспертных систем, нейронных сетей, генетических алгоритмов и нечеткой логики. Такие сочетания

получили название гибридных интеллектуальных систем.

Прежде чем приступать к изучению систем, имитирующих свойства живых организмов разумно рассуждать и делать правильный выбор (систем искусственного интеллекта), весьма полезно понять, зачем они нужны, какие задачи можно будет решать с их помощью и в чем состоит основная идея получения решения. Для этого вначале ознакомимся с идеологией и примерами использования этих систем. Начнем с уточнения терминологии. Термин «artificial intelligence» (AI) впервые был предложен американскими учеными  в  1956  г.  В  российской  научной  литературе  термин  переведен  как

«искусственный интеллект». В английском языке данное словосочетание не имеет той слегка фантастической окраски, которую оно приобрело в довольно неудачном русском переводе. Слово intelligence означает «умение рассуждать разумно», а вовсе не интеллект, для которого есть термин intellect. Искусственный интеллект обычно трактуется как свой- ство автоматических систем выполнять отдельные разумные действия, свойственные живым существам, прежде всего человеку. Например, выбирать и принимать правильные решения на основе ранее полученного опыта и (или) рационального анализа внешних воздействий.

3. Развитие исследований в области искусственного интеллекта

Искусственный интеллект как наука был  основан тремя  поколениями исследователей.

В таблице 2 представлены ключевые события в истории ИИ и инженерии знаний, начиная с первой работы Маккалока и Питса в 1943 г. и до современных тенденций в комбинированных усилиях экспертных систем, нечеткой логики и нейронных вычислений в современных системах, основанных на знаниях, способных осуществлять вычисления при помощи слов.

Краткий перечень главных событий в истории ИИ и инженерии знаний.