МИРЭА Презентация на тему: «Искусственный интеллект. Взгляд на проблему» по курсу «Философия» Группа: ИК-1-05 Шебалкова И. & Хусяинов М. Преподаватель: Матронина Л.Ф. Москва 2007 г Презентация на тему: «Искусственный интеллект. Взгляд на проблему» по курсу «Философия» Группа: ИК-1-05 Шебалкова И. & Хусяинов М. Преподаватель: Матронина Л.Ф. Москва 2007 г

На сегодняшний день компьютеры умнее человека не только в сугубо арифметических операциях, но и там, где человек считал себя царем – в логических играх. Компьютеру по силам обыграть в шахматы даже Каспарова. В специализированной литературе есть определение интеллекта как решение сложных задач, творческих задач, с чем согласиться довольно сложно. Некоторые авторы утверждает, что компьютер не способен писать интересные рассказы, писать красивые стихи, рисовать красивые картины. Но это не так. К примеру, если рассмотреть фракталы с помощью программы Fractal Explorer. За считанные минуты компьютер может нарисовать уникальные картины, которые никто и никогда не видел. Более того, эти картины можно нарисовать только на компьютере в графическом редакторе, и практически невозможно нарисовать с помощью красок и карандашей.Fractal Explorer ИНТЕЛЛЕКТ - Когда машина станет умнее человека? - У меня дома стиральная машина, она и то умнее некоторых.

Трёхмерное представление множества Мандельброта используется для изучения этой сложнейшей и интереснейшей фрактальной структуры. На рисунке показан электрический потенциал, окружающий заряженное множество Мандельброта. Странное сходство между множеством Мандельброта и свойствами реального мира показывает, что в природе доминируют фракталоподобные структуры. Изображение взято с видеоленты компьютерного фильма, полученного авторами и их коллегами. Подробнее о фракталах

Фракталы это прежде всего язык геометрии. Их главные элементы недоступны непосредственному наблюдению. В этом отношении они принципиально отличаются от привычных объектов евклидовой геометрии, таких, как прямая линия или окружность. Фракталы выражаются не в первичных геометрических формах, а в алгоритмах, наборах математических процедур. Эти алгоритмы трансформируются в геометрические формы с помощью компьютера. Репертуар алгоритмических элементов неисчерпаем. Овладев языком фракталов, можно описать форму облака так же чётко и просто, как архитектор описывает здание с помощью чертежей, в которых применяется язык традиционной геометрии. Язык это очень подходящая метафора для концепции, лежащей в основе фрактальной геометрии. Как известно, индо-европейские языки базируются на алфавите с конечным числом букв (например английском, включающем 26 букв). Буквы не несут в себе никакого смыслового значения до тех пор, пока они не соединены в слова. Точно так же евклидова геометрия состоит лишь из нескольких элементов (прямая, окружность и т.д.), из которых строятся сложные объекты, геометрически выражающие некий смысл. О ФРАКТАЛАХ

При решении большинства повседневных задач человек пользуется преимущественно памятью, незначительно загружая свой мозг, распознавая возникшую задачу и извлекая решение из памяти. В память информация попадает в процессе многолетнего обучения. Но когда человек сталкивается с новой задачей, то он не может решить ее сходу, и тогда в полной мере пользуемся своим интеллектом. На основе начальной информации о задаче человек мысленно, то есть внутри своей виртуальной машины, пробует различные варианты, ставит эксперименты и пытается подобрать метод или последовательность методов для достижения поставленной цели. Таким образом можно решить практически любую задачу, эта особенность мозга для человека особенно интересна. Можно назвать ее как универсальный инструмент для решения любых задач, т.е. интеллектом. ПАМЯТЬ

В мозге человека насчитывается около миллиардов нейронов. Нейрон способен выполнять отдельную операцию, имеет десятки тысяч входов, и выход идет на десятки тысяч других нейронов. Очень похоже на функцию в программе: на входе имеем несколько параметров, на выходе - значение функции, и эта функция может вызываться из сотен других мест внутри программы. НЕЙРОНЫ

Нейрон может работать в среднем с частотой 10 Гц, из этих чисел можно определить ориентировочно производительность мозга 120 ГГц. Производительность современных настольных компьютеров приближается к отметке 4 ГГц, что не достаточно для решения задач аналогичных человеку, распознавание речи в реальном времени, распознавание образов и др. Распознавание образов - наиболее приоритетная и трудоемкая задача для человеческого мозга. Например, для неподготовленного пользователя достаточно несколько минут посмотреть на игру профессионалов в 3-D стрелялки, и у него начинается головокружение из-за того, что его мозг не справляется с обработкой неестественных быстрых движений в игре. На другие менее приоритетные задачи не остается процессорного времени, такие как пищеварение и координация движений в пространстве. Аналогичные явления можно наблюдать во время катания на качелях или кружась на месте. Но современные суперкомпьютеры, состоящие приблизительно из 5000 процессоров Pentium III 1000 МГц имеют производительность около 5000 ГГц, а это уже позволяет решать задачи аналогичные задачам в повседневной жизни среднего человека. Такие компьютеры в основном предназначены для моделирования ядерных испытаний. ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТЬ

Современные сетевые проекты объединяют более компьютеров, а это при средней производительности в 500 МГц составляет колоссальную цифру в ГГц. Никакой суперкомпьютер не может тягаться с глобальной сетью. Но этот проект SiteHome предназначен для поиска внеземного разума и анализирует информацию, круглосуточно поступающую с радиотелескопа. Т.е. на сегодняшний день человечество обладает вычислительной способностью для создания ИИ, но почему-то его до сих пор нет.SiteHome ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТЬ

В человеческом мозге хранится около миллиона слов. На каждое слово человек может выдать различную информацию, как род, число, падеж и т.д. При средней длине слова в русском языке около 10 символов словарь занимает около 100 Мбайт. Колоссальная производительность необходима для интенсивной беседы 2-х людей. Человек формулирует свои мысли, затем собирает необходимые слова, из слов формирует фразы, произносит их. Собеседник слушает фразу, определяет ее основные характеристики (громкость, скорость и др. индивидуальные характеристики). Звуки распознаются и получаются буквы, из букв собираются и распознаются слова, из слов фразы, и только из фраз собеседник распознает мысли и исходя из этих мыслей вырабатывает реакцию. Далее цикл повторяется несколько раз без перерыва. Весь цикл выработки ответной реакции и формирование ответа для воспроизведения происходит за сотые доли секунды: необходимо обработать весь имеющийся словарь (символов, слов, фраз, мыслей) и выработать реакцию. ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТЬ

Р есурсы памяти. На среднем компьютере стоит 128 Мб оперативной памяти, а для хранения словаря необходимо 100 Мб, еще нужно выделить память под операционную систему Window XP. Памяти недостаточно, т.к. необходимо еще хранить программу для обработки словаря и др. информацию. При распознавании слов словарь должен находится в оперативной памяти. Кроме того, для каждого слова необходимо иметь его звуковой образ, а с точки зрения современных мультимедийных программ это mp3 файл длительностью около 1 секунды 22 Кгц, то есть около 22 КБайт. Для распознавания и воспроизведения звуков необходимо около 220 Гбайт. Не нужно забывать, что для ведения беседы необходим еще словарь фраз и предложений, потому как только предложение выражает законченную мысль. ПАМЯТЬ

На сегодня невозможно создание даже просто говорящей программы на настольном компьютере, но зато это вполне возможно на суперкомпьютере или на сетевом суперкомпьютере. В недалеком будущем (через 10 – 20 лет) такие вычислительные мощности будут стоят на рабочем столе и решать человеческие задачи. Сегодня самым мощным инструментом для решения задач – интеллектом - обладает человек. Как человек решает задачи и откуда он берет решения? Он учится в школе, институте, по большому счету - учится всю жизнь. Так, молодой инженер вполне способен решать различные задачи, но его интенсивно программировали на решение различных задач в течении 22-х лет. В результате в голове есть куча задач, для каждой из них одно или несколько решений. Все эти знания представляют собой хаос в различной степени, потому как учат разные люди в разное время: когда один учитель говорит делать надо так, то другой с такой же уверенностью говорит как раз так делать нельзя. И таким образом каждый из тех кто программирует человека ошибается по-своему. БАЗА ЗНАНИЙ

СОВРЕМЕННОЕ человечество вырвалось за пределы Земли и за пределы солнечной системы. Новыетехнологии помогают человечеству в быту, при лечении заболеваний, в работе и на войне. Наука с помощью технологий приблизилась к границам вселенной. Откуда весь этот прогресс, ведь та информация которую человек получает сегодня из газет, журналов, телевиденья, радио, библиотеки, от друзей, знакомых тогда этого ничего не было. Информация была получена из окружающей среды, методом проб и ошибок, т.е. перебором – единственным методом позволяющим приобретать новые знания. Что делает человечество и сегодня. Производство четко выполняет технологический процесс для получения качественной продукции из качественных материалов, в то время как ученные исследуют новые более прогрессивные методы, затрачивая большие деньги на анализ всех возможных вариантов производства продукции для поиска наиболее оптимального варианта, что и есть перебор. ПРОГРЕСС

После того как человек прошел полный курс обучения, алгоритм решения любой задачи на примере прохождения лабиринта выглядит приблизительно так. Возникшую задачу можно сравнить с тем, куда человек попал в лабиринте, а решение задачи можно сравнить с действиями направленными на то, чтобы выйти из лабиринта. Если человек попал в квадрат р 783, тогда решение будет выглядеть приблизительно так: идти надо направо, вверх, налево, направо, … вниз, направо, вверх направо и там будет выход. И так для нескольких точек в лабиринте есть стандартные решения. Для всех задач невозможно иметь стандартные решения, так как не хватит места в памяти для описания всех задач и для хранения всех алгоритмов решения, и тут возникают задачи нестандартные. Пример решения нестандартной задачи на базе стандартной: если человек попал в квадрат р 782, тогда решение выглядит так: кратчайшим путем попасть в ближайшую точку, которая имеет стандартное решении, то есть р 783, а затем выполнить действие для решения этой задачи. Но такой алгоритм работает, только если расстояние от нестандартной задачи до стандартной задачи имеющей решение довольно небольшое, а это бывает далеко не всегда. Иногда возникают принципиально новые задачи, которые не удается решить на базе опыта, потому что его просто нет. Тоже интересный момент ведь для того, чтобы сделать такой вывод необходимо проанализировать весь имеющийся многолетний опыт. НЕСТАНДАРТНЫЕ СИТУАЦИИ

Только внестандартных ситуациях включается то, что принято называть интеллектом Сложность практических задач связана прежде всего с большим объемом информации, недостаточной вычислительной мощностью, неточной формулировкой или отсутствием необходимой информации для решения задачи. Построение ИИ необходимо начинать с создания словаря слов естественного языка, который является базой для построения естественного интеллекта. Тем не менее, нет ни одной программы, которая знала бы все слова русского языка, не говоря о программе-переводчике с одного языка на другой, которая значительно проще ИИ. Не смотря на то, что для создания переводчика есть все необходимые технические условия, даже на настольном компьютере, то есть достаточно вычислительной мощности процессора и памяти, до сих пор нет программы, которая могла хоть как бы сравниться с человеком по качеству перевода. По скорости программа даже опережает человека, но качество остается желать лучшего, часто встречаются незнакомые для программы слова, после перевода зачастую теряется смысл и его понять труднее, чем в оригинале, иногда в предложение попадают слова совершенно из другого контекста. ПОСТРОЕНИЕ ИИ

На сегодня основная проблема создания ИИ не техническая. Она заключается в том, что всю информацию людям приходиться вводить вручную с помощью клавиатуры. Используя это не совсем удобное, низкоскоростное устройство для ввода информации нам необходимо ввести огромные объемы информации, те которые вводят в человека в процессе обучения около 22-х лет на естественном языке. НАДО научить компьютер получить информацию из окружающей среды (слушать, видеть, понимать), посадить его за телевизор и пусть он сам учится, собирая необходимую информацию из газет, журналов и задавая необходимые вопросы на естественном языке. На базе этого несложного и естественного алгоритма возможно построение так необходимого ИИ. ЗАКЛЮЧЕНИЕ

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК 1. Блай Уитби «Искусственный интеллект: Реальна ли Матрица», Фаир-Пресс, Москва, 2004 г. 2. Электронная энциклопедия 3.Интернет-ресурс