По классическому определению, искусственный интеллект, или ИИ (Artificial intelligence, AI ), представляет собой научную область и технологию создания интеллектуальных машин и интеллектуальных компьютерных программ, использования компьютеров для понимания человеческого интеллекта. При этом концепция ИИ не обязана опираться на биологические принципы человеческого интеллекта.
Участники Российской ассоциации искусственного интеллекта дают следующие определения ФИИ:
«Интеллект - способность системы создавать в ходе самообучения программы (в первую очередь эвристические) для решения задач определённого класса сложности и решать эти задачи» .
Научное направление, в рамках которого ставятся и решаются задачи аппаратного или программного моделирования тех видов человеческой деятельности, которые традиционно считаются интеллектуальными.
Свойство интеллектуальных систем выполнять функции (творческие), которые традиционно считаются прерогативой человека. При этом интеллектуальная система — это техническая или программная система, способная решать задачи, традиционно считающиеся творческими, принадлежащие конкретной предметной области, знания о которой хранятся в памяти такой системы. Структура интеллектуальной системы включает три основных блока — базу знаний, решатель и интеллектуальный интерфейс, позволяющий вести общение с ЭВМ без специальных программ для ввода данных.
Наука под названием искусственный интеллект входит в комплекс компьютерных наук, а создаваемые на ее основе технологии относятся к информационным технологиям. Задачей этой науки является воссоздание с помощью вычислительных систем и иных искусственных устройств разумных рассуждений и действий.
АЛЬМАНАХ «ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ»
АПРЕЛЬ 2021
Рекомендации
Нас не очень устраивает то состояние отрасли ИИ, которое мы фиксируем как наблюдатели.
Но критики мало, нужен конструктивный подход. Мы попробуем предложить некоторые меры и шаги, которые на наш взгляд нужно предпринять для исправления ситуации.
Наука
В России по прежнему мало качественных публикаций по области ИИ. И это не потому, что у нас меньше талантов, а потому, что у исследователей нет мотивации.
https://www.dropbox.com/s/gstm...
Суммируя все вопросы, идеи и парадигмы, выделяют несколько подходов к созданию ФИИ:
1. Top -Down AI : нисходящий, семиотический подход. Речь о создании экспертных систем, баз знаний и систем логического вывода, которые имитируют высокоуровневые психические процессы, такие как рассуждение, эмоции, творчество, речь, мышление в целом. К нисходящему спектру подходов относятся:
Логический подход. Он основан на моделировании рассуждений с использованием логики как теоретической основы.
Символьный подход. Особенность символьных вычислений - создание новых правил в процессе выполнения программы. Неинтеллектуальные системы не способны к этому.
Агентно-ориентированный подход. Акцент делается на выживание в окружающей среде, поиск пути, принятие решений и выполнение задач. Это подход, который развивается с начала 1990-х и основан на использовании интеллектуальных (рациональных) агентов. Интеллект в этом случае трактуется как вычислительная часть, планирование способности достигать поставленных перед интеллектуальной машиной целей. ИИ-машина воспринимает окружающую среду через датчики и воздействует на объекты посредством исполнительных механизмов.
2. Bottom -Up AI : восходящий, биологический подход. Он включает в себя изучение нейронных сетей и эволюционных вычислений, которые моделируют интеллектуальное поведение на основе биологических элементов. К этому направлению относится работа над нейрокомпьютером или биокомпьютером. Биологическое моделирование ИИ обосновано тем, что искусственные системы так или иначе повторяют структуру и функции биологических систем, у которых поведение, способность к обучению и адаптация обусловлены биологическими особенностями. К Bottom -Up AI относятся:
Работа над нейронными сетями.
Генетический подход. Он основан на идее, что алгоритм станет эффективнее, позаимствовав лучшие характеристики у «родительских» алгоритмов.
3. Гибридный подход. Это синергетическая комбинация нейронных и символьных моделей, которая, как предполагают исследователи, наделит ИИ гармоничным спектром когнитивных и вычислительных возможностей. Правила умозаключений у такой ИИ-программы будут генерироваться нейронными сетями, а порождающие правила будут создаваться через статистическое обучение. Эта концепция считается одной из самых перспективных.
Инструментарий создания и обучения ИИ обширен:
Работа с естественными языками: анализ возможностей понимания, генерация текстов на языке человека, глубокий анализ текста, машинный перевод, информационный поиск.
Символьное моделирование мыслительных процессов: создание символьных систем, моделирование рассуждений, доказательство теорем, принятие решений, прогнозирование, планирование, теория игр.
Машинное обучение: обучение без учителя (распознавание образов во входном потоке) и обучение с учителем (классификация и анализ).
Представление и использование знаний: получение знаний из простой информации, их систематизация и использование, создание экспертных систем (программ, использующих базы знаний для получения знаний по разным вопросам); производство знаний из данных на основе нейросетевой технологии, вербализации нейронных сетей.
https://ywas.ru/dizajjn-nogtej...
Универсальный Искусственный интеллект (УИИ): Первая реальная модель энциклопедического машинного интеллекта
The World of Reality, Causality and Real AI: Exposing the great unknown unknowns
https://www.linkedin.com/pulse...
Оценили 0 человек
0 кармы