Понятие “интеллектуальной” информационной технологии.

Искусственный интеллект — одна из новейших наук, появившихся во второй половине ХХ века на базе вычислительной техники, математической логики, программирования, психологии, лингвистики, нейрофизиологии и других отраслей знаний. Исследования в области “искусственного интеллекта” направлены на создание машин, обнаруживающих поведение, которое у людей называется интеллектуальным.

Искусственный интеллект - это программная система, имитирующая на компьютере мышление человека.

Основные направления исследований в области искусственного интеллекта можно представить следующим образом:

1.моделирование результатов интеллектуальной деятельности (машинный интеллект);

2. моделирование биологических систем ( искусственный разум).

Сторонники первого направления считают, что важнее результат, т.е. хорошее совпадение поведения искусственно созданных и естественных интеллектуальных систем, а что касается внутренних механизмов формирования поведения, то разработчик искусственного интеллекта не должен копировать или даже принимать во внимание особенности естественных, живых аналогов. Таким образом, это направление рассматривает продукт интеллектуальной деятельности человека, изучает его структуру (выделяя различные направления интеллектуальной деятельности (решение задач, доказательство теорем, игры) и стремится воспроизвести этот продукт современными ЭВМ.

Второе направление рассматривает данные о нейрофизиологических и психологических механизмах интеллектуальной деятельности, а в более широком плане - о разумном поведении человека. Разработчики стремятся воспроизвести эти механизмы с помощью технических устройств, чтобы поведение их хорошо совпадало с поведением человека в определенных, заранее задаваемых условиях.

Рассмотрим подробнее второе направление, которое включает моделирование на уровне нейронных сетей и эвристическое программирование.

Кора больших полушарий головного мозга человека содержит около 14 млрд. нейронов. При модельном подходе к изучению нервной системы объектами изучения являются - нейроны и нейронные сети (структуры из взаимосвязанных клеток).Устройство и законы функционирования самого нейрона очень сложны, поэтому используют упрощенное описание. Такие упрощенные модели нейронных сетей называют нейроноподобными сетями.

Различают два типа нейроноподобных сетей:

1.Узлами сети являются формальные элементы, которые описывают от-

дельные нейроны ( по закону "да-нет");

2.Узлами сети являются нейронные ансамбли.

Под нейронным ансамблем понимается такая совокупность взаимосвязанных нейронов, которая активизируется (возбуждается) полностью при активизации некоторой ее части ( может быть описан как нелинейный преобразователь аналоговой информации). Ансамбль может быть поставлен в соответствие некоторой содержательной единице понятию, образу и т.п. элементу, принимающему участие в процессе мыслительной деятельности, т.е. нейроноподобная сеть становится семантической сетью.

Создание таких сетей используется при создании роботов манипуляторов, для управления роботами и т.д.

Отличительной чертой нейронных сетей является их способность менять свое поведение (обучаться) в зависимости от изменения внешней среды, извлекая скрытые закономерности из потока данных. При этом алгоритмы обучения не требуют каких-либо предварительных знаний о существующих в предметной области взаимосвязях — необходимо только подобрать достаточное число примеров, описывающих поведение моделируемой системы в прошлом.

Таким образом, нейросетевая технология обладает двумя чрезвычайно полезными свойствами:

1. Способностью обучаться на конкретном множестве примеров.

2. Умением стабильно распознавать, прогнозировать новые ситуации с высокой степенью точности, причем в условиях внешних помех, например появления противоречивых или неполных значений в потоках информации.

Эвристическое программирование ( в отличие от моделирования на уровне нейронных сетей) исследует другой уровень организации поведения, называемый операционным. На этом уровне поведение рассматривается как последовательность мыслительных операций (может быть не всегда осознаваемых человеком), выполнение которых приводит к успешному решению той или иной задачи.

Обычно процедура построения моделей методом эвристического программирования строится следующим образом.

Испытуемым предлагается решать некоторую задачу, сопровождая свои размышления устными комментариями. Все высказывания тщательно протоколируются. Затем протоколы подвергаются анализу с целью выявления хода решения, характера применяемых операций, приемов и т.д. Полученный в ходе анализа материал используется при составлении компьютерной программы - модели данного поведения. Т.О., программа является моделью не испытуемого, а протокола. Такая модель должна выполнять то, что делает испытуемый и так, как он это делает. Следующий этап связан с исследованием модели при решении конкретных задач данного типа. В случае необходимости программа дорабатывается.