Говорячи про штучний інтелект, найчастіше мають на увазі область науки, яка займається проблемами створення комп'ютерів, машин і апаратного забезпечення, наділених інтелектом. Останній може різнитися - від найпростішого до людиноподібного.
Незважаючи на те, що сама концепція розумних машин з'явилася ще в міфах Стародавньої Греції, в наш час розвиток штучного інтелекту почалося в епоху розквіту перший ЕОМ. Фактично, термін «штучний інтелект» був придуманий на конференції в 1956 році, в рамках якої обговорювалися питання розумних машин.
З того моменту пройшов вже не один десяток років, а вчені все намагаються навчитися розуміти буквально невловимі проблиски машинного розуму. При цьому відповіді на запитання «Чи може машина думати?» Поки так і немає.
Незважаючи на широко поширену думку, не кожен носій штучного розуму є людиноподібним роботом або унікальною операційною системою з приємним жіночим голосом.
У цій статті ми розглянемо основні навички, які притаманні штучному інтелекту.
Рішення проблем
Мабуть, головною здатністю штучного розуму є здатність до вирішення проблем. Для того щоб машина могла це робити, вчені забезпечили її цілим набором алгоритмів, які в деякій мірі імітують розумові процеси людини. Крім того, роботів познайомили з поняттями економіки, статистики та ймовірності.
Щоб навчити штучний інтелект вирішувати виникаючі проблеми, використовують різні моделі, в основі яких лежать нейронні мережі, а також алгоритми навчання і розпізнавання образів. Крім того, широко застосовуються і різноманітні математичні інструменти.
Машинне навчання
Ще однією важливою характеристикою штучного інтелекту є його здатність до навчання. На жаль (а може бути і на щастя), поки що немає жодного підходу, який би дозволив машинам не тільки отримувати інформацію, але і коригувати свою поведінку відповідно до отриманими знаннями. Замість цього використовуються певні алгоритми.
Один з варіантів машинного навчання полягає в так званому «глибокому навчанні». Під цією назвою ховається метод, побудований на базі нейронної теорії, в основі якого лежать сплутані шари взаємопов'язаних вузлів. Яскравими прикладами глибокого навчання є голосовий помічник Siri і DeepMind.
Обробка мови
Завдяки механізму обробки мови машина зможе читати тексти і розуміти людську мову. Це допоможе їй спілкуватися зі своїми творцями. Завдяки таким системам комп'ютери зможуть аналізувати синтаксис, здійснювати семантичний аналіз і навіть розуміти мову в контексті (прагматика).
Рух і сприйняття
Різновид інтелекту, що відповідає за сприйняття і рух, нерозривно пов'язана з робототехнікою, яка надає машинам так званий «чуттєвий інтелект». Це досягається за допомогою технологій локалізації, а також завдяки різним датчикам, наприклад, камера, мікрофон або сонар. Сюди ж відноситься і технологія розпізнавання образів.
Соціальний інтелект
Ще один рівень штучного інтелекту - це соціальні і емоційні навички. Завдяки їм машина ще краще зможе зрозуміти людину. Для їх «реалізації» використовуються різні підходи. Приміром, компанія SEMAINE наділяє своїх роботів «штучним чуттєвим слухачем» або SAL. Поки що ця система знаходиться в стадії розробки, але з її допомогою машини зможуть навчитися розуміти вираз обличчя людини, розшифровувати його голос і на основі цих даних вносити корективи в свою поведінку.
Творчість
Багато хто вважає, що творчість є відмінною рисою людини, яка вивищує його над машинами. Але якщо розглядати творчість як аспект людського інтелекту, то його цілком можна застосовувати і до штучного розуму.
Передбачається, що машини зможуть видавати цінні поради за допомогою трьох моделей: трансформаційної, комбінаційної і розвідувальної. Але як саме це реалізувати на практиці - поки неясно.
ор статті: kelevara
Список літератури
Для підготовки даної роботи були використані матеріали з сайту ituniverce/
Дата додавання: 24.07.2014
