Меню сайта
Категории раздела
Мои статьи [0] |
Искусственный интеллект: введение
[16]
Введение в теорию и общие вопросы искусственного интеллекта. Данный раздел дает краткую историю попыток понять принципы работы мозга и сущность интеллекта с позиций философии, психологии и других наук. Ведь как ни странно, искусственный интеллект - это наука, уходящая корнями как минимум к трудам Аристотеля.
|
Модели представления знаний
[0]
Система искусственного интеллекта – это система, оперирующая знаниями о проблемной области. Без базы знаний систем искусственного интеллекта не существует. Для формализации и представления знаний разрабатываются специальные модели представления знаний и языки для описания знаний.
|
Автоматическая классификация
[0]
Под классификацией понимается система группировки множества объектов, составленная на основе учета общих признаков этих объектов и закономерных связей между ними. Целью классификации является образование групп схожих между собой объектов, которые принято называть классами или кластерами.
|
Экспертные системы
[0]
Направление по созданию вычислительных систем, в которые включены знания специалистов о некоторой узкой предметной области в форме базы знаний. Экспертные системы должны уметь принимать решения, схожие с решениями экспертов, в заданной предметной области.
|
Нейронные сети
[0]
Нейронные сети, или, точнее, искусственные нейронные сети, представляют собой технологию, уходяшую корнями во множество других научных дисциплин. Они находят свое применение в таких разнородных областях, как моделирование, анализ временных рядов, распознавание образов, обработка сигналов и управление благодаря одному важному свойству – способности обучаться на основе данных при участии учителя или без его вмешательства.
|
Генетические алгоритмы
[0]
Возникли в результате наблюдения и попыток копирования естественных процессов, происходящих в мире живых организмов, в частности, эволюции и связанного с ней естественного отбора популяций живых существ. Генетические алгоритмы применяются в системах искусственного интеллекта, оптимизации, искусственных нейронных сетях и в других отраслях знаний. Следует отметить, что с их помощью решаются задачи, для которых ранее использовались только нейронные сети.
|
Многоагентные системы
[0]
В последнее десятилетие среди различных направлений искусственного интеллекта на одно из ведущих мест все больше претендуют исследования, объединяемые общим названием «многоагентные системы». В рамках этого направления задача или проблема решается путем построения сложной системы, состоящей из множества более простых взаимодействующих агентов.
|
Исследователи искусственного интеллекта
[8]
Биографии ученых и исследователей, внесших значимый вклад в развитие и становление искусственного как отдельного научного течения.
|
Статьи на разные темы
[0]
Здесь собраны статьи на разные темы не вошедшие в другие разделы.
|
Статистика
Онлайн всего: 2
Гостей: 2
Пользователей: 0
Поиск
Главная » Статьи » Искусственный интеллект: введение |
Предыстория искусственного интеллекта. Часть II. Математик
В цикле статей «Предыстория искусственного
интеллекта» кратко описана история развития научных дисциплин, которые
внесли свой вклад в область искусственного интеллекта в виде конкретных
идей, воззрений и методов. Математика (период примерно с 800 года по настоящее время) Философы сформулировали наиболее важные
идеи искусственного интеллекта, но для преобразования его в формальную
науку потребовалось достичь определенного уровня математической
формализации в трех фундаментальных областях: логика, вычисления и
вероятность. Истоки идей формальной логики можно найти в
работах философов древней Греции, но становление математической
дисциплины фактически началась с трудов Джорджа Буля (1815-1864),
который детально разработал логику высказываний, или булеву логику. В
1879 году Готтлоб Фреге (1848-1925) расширил булеву логику для включения
в нее объектов и отношений, создав логику первого порядка, которая в
настоящее время используется как наиболее фундаментальная система
представления знаний. Альфред Тарский (1902-1983) впервые ввел в научный
обиход теорию ссылок, которая показывает, как связать логические
объекты с объектами реального мира. Следующий этап состоял в определении
пределов того, что может быть сделано с помощью логики и вычислений. Первым нетривиальным алгоритмом считается
алгоритм вычисления наибольшего общего знаменателя, предложенный
Евклидом. Исследование алгоритмов как самостоятельных объектов было
начато Аль-Хорезми, среднеазиатским математиком IX столетия, благодаря
работам которого Европа познакомилась с арабскими цифрами и алгеброй.
Буль и другие ученые широко обсуждали алгоритмы логического вывода, а к
концу XIX столетия уже предпринимались усилия по формализации общих
принципов проведения математических рассуждений как логического вывода. В
1900 году Давид Гильберт (1862-1943) представил список из 23 проблем и
правильно предсказал, что эти проблемы будут занимать математиков почти
до конца XX века. Для понимания возможностей вычисления очень
важны понятия недоказуемости и невычислимости, гораздо большее влияние
на развитие искусственного интеллекта оказало понятие неразрешимости.
Грубо говоря, задача называется неразрешимой, если время,
требуемое для решения отдельных экземпляров этой задачи, растет
экспоненциально с увеличением размеров этих экземпляров. Различие между
полиномиальным и экспоненциальным ростом сложности было впервые
подчеркнуто в середине 1960-х годов в работах Кобхэма и Эдмондса.
Важность этого открытия состоит в следующем: экспоненциальный рост
означает, что даже экземпляры задачи умеренной величины не могут быть
решены за какое-либо приемлемое время. Поэтому, например, приходится
заниматься разделением общей задачи выработки интеллектуального
поведения на разрешимые подзадачи, а не пытаться решать неразрешимую
задачу. Кроме логики и теории вычислений, вклад
математиков в искусственный интеллект состоял в разработке теории
вероятностей. Идея вероятности была впервые сформулирована итальянским
математиком Джероламо Кардано (1501-1576), который описал ее в терминах
результатов событий с несколькими исходами, возникающих в азартных
играх. Теория вероятностей быстро стала неотъемлемой частью всех
количественных наук, помогая использовать недостоверные результаты
измерений и неполные теории. Пьер Ферма (1601-1665), Блез Паскаль
(1623-1662), Джеймс Бернулли (1654-1705), Пьер Лаплас (1749-1827) и
другие ученые внесли большой вклад в эту теорию и ввели новые
статистические методы. Томас Байес (1702-1761) предложил правило
обновления вероятностей с учетом новых фактов. Правило Байеса и
возникшее на его основе научное направление, называемое байесовским
анализом, лежат в основе большинства современных подходов к проведению
рассуждений с учетом неопределенности в системах искусственного
интеллекта. | |
Просмотров: 521 | Рейтинг: 0.0/0 |
Всего комментариев: 0 | |