История развития ИИ

Искусственный интеллект.

Сам термин «искусственный интеллект» введен в 1956 г. После признания искусственного интеллекта самостоятельной отраслью науки произошло разделение на два основных направления: нейрокибернетику и кибернетику «черного ящика». И только в настоящее время стали заметны тенденции к объединению этих частей в единое целое.

Основную идею нейрокибернетикиможно сформулировать следующим образом: единственный объект, способный мыслить, - это человеческий мозг. Поэтому любое «мыслящее» устройство должно каким-то образом воспроизводить его структуру.

Таким образом, нейрокибернетика ориентирована на аппаратное моделирование структур, подобных структуре мозга. Физиологами давно установлено, что основой человеческого мозга является большое количество (до 1021) связанных между собой и взаимодействующих нервных клеток – нейронов. Поэтому усилия нейрокибернетики были сосредоточены на создании элементов, аналогичных нейронам, и их объединении в функционирующие системы. Эти системы принято называть нейронными сетями или нейросетями.

Первые нейросети были созданы в конце 50-х годов американскими учеными Розенблаттом и Мак-Каллоком. Это были попытки создать системы, моделирующие человеческий глаз и его взаимодействие с мозгом. Это устройство получило название перцептрона. Оно умело различать буквы алфавита, но было чувствительно к их написанию. Например, буквы А, А и А для этого устройства были тремя разными знаками. Постепенно в 70-80 годы количество работ по этому направлению искусственного интеллекта стало снижаться, т. к. слишком неутешительны оказались первые результаты. Авторы объясняли неудачи малой памятью и низким быстродействием существующих в то время компьютеров.

Однако в середине 80-х годов в Японии в рамках проекта разработки компьютера 5-го поколения, основанного на знаниях, был создан компьютер 6-го поколения, или нейрокомпьютер. К этому времени ограничения по памяти и быстродействию были практически сняты. Появились транспьютеры – параллельные компьютеры с большим количеством процессоров. От транспьютеров был один шаг до нейрокомпьютеров, моделирующих структуру мозга человека. Основная область применения нейрокомпьютеров – распознавание образов.

В настоящее время используются три подхода к созданию нейросетей:

1) аппаратный – создание специальных компьютеров, плат расширения, наборов микросхем, реализующих все необходимые алгоритмы;

2) программный – создание программ и инструментариев, рассчитанных на высокопроизводительные компьютеры. Сети создаются в памяти компьютера, всю работу выполняют его собственные процессоры;

3) гибридный – комбинация первых двух. Часть вычислений выполняют специальные платы расширения (сопроцессоры), а часть – программные средства.

В основу кибернетики «черного ящика» лёг принцип, противоположный нейрокибернетике. Не имеет значения, как устроено «мыслящее» устройство. Главное, чтобы на заданные входные воздействия оно реагировало так же, как человеческий мозг. Подходы к созданию моделей «черного ящика»:

1) Модель лабиринтного поиска (конец 50-х гг.). Этот подход представляет задачу как некоторый граф, отражающий пространство состояний, и в этом графе проводится поиск оптимального пути от входных данных к результирующим. В решении практических задач эта идея большого распространения не получила.

2) Эвристическое программирование (начало 60-х гг.). Эвристика – правило, теоретически не обоснованное, но позволяющее сократить количество переборов в пространстве поиска. Эвристическое программирование – разработка стратегии действий на основе известных, заранее заданных эвристик.

3) В 70-х годах к решению задач стали подключать методы математической логики. На основе метода резолюций, позволившего автоматически доказывать теоремы при наличии набора исходных аксиом, в 1973 г. создаётся язык Пролог.

4) Существенный прорыв в практических приложениях искусственного интеллекта произошел в середине 70-х годов, когда на смену поискам универсального алгоритма мышления пришла идея моделировать конкретные знания специалистов-экспертов. Так появились первые коммерческие системы, основанные на знаниях, или экспертные системы. Пришел новый подход к решению задач искусственного интеллекта - представление знаний.