Проблемы создания искусственного интеллекта

Отражение внешнего мира происходит с учетом этих потребностей. В этом выражается активность психической системы. У ЭВМ же нет потребностей, и информация для нее безразлична. Значимость, которая генетически задана человеку, имеет два типа последствий. Во-первых, сужается круг поиска, и, соответственно, поиск решения задачи также становится легче. Во-вторых, фундаментальные потребности организма, которые не стираются из памяти, обусловливают односторонность психической системы.

Важно заметить, что у технических систем может быть аналог телесной организации. Развитая кибернетическая система имеет рецепторные и эффекторные придатки. Развитие подобных систем началось с интегральных промышленных роботов, в которых ЭВМ по большей части выполняет функцию памяти. Для роботов «третьего поколения» ЭВМ используется для выполнения «интеллектуальных» функций.

Взаимодействие таких роботов с миром служит способом развития их «интеллекта». Подобные роботы имеют «телесную организацию», в конструкции рецепторов и эффекторов этих роботов есть некоторые ограничения, которые позволяют сократить пространство поиска машины. Однако, усовершенствование систем искусственного интеллекта на базе цифровых машин может иметь границы, которые делают переход к решению более сложных интеллектуальных задач, требующих глобальной переработки информации и некоторых других гносеологических характеристик мышления, невозможным на дискретных машинах, независимо от того, насколько программа будет совершенна. Техническая, а не только биологическая, эволюция отражающих систем оказывается связанной с изменением материального субстрата и конструкции этих систем. Такая эволюция, т. е. аппаратное усовершенствование систем искусственного интеллекта, например, через более интенсивное использование аналоговых компонентов, гибридных систем, голографии и ряда других идей, будет иметь место. При этом не исключается использование физических процессов, протекающих в мозгу, и таких, которые психика в качестве своих механизмов не использует.

Наряду с этим ещё далеко не исчерпаны возможности совершенствования систем ИИ путём использования в функционировании цифровых машин гносеологических характеристик мышления, о которых речь шла выше. В последнее время, когда речь идет о проблемах, связанных с искусственным интеллектом, часто применяется математический аппарат нечётких множеств, идея и реализация которого принадлежит американскому математику Л.Заде. Смысл подхода состоит в отказе от принципа детерминизма. Одним из наиболее удивительных свойств человеческого интеллекта является умениевыбирать правильное решение при наличии неполной и нечёткой информации. Проектирование моделей, которые будут приближеннык рассуждениям человека, и применение таких моделей в компьютерных системах будущего является на сегодняшний день одной из важнейших проблем науки. Смещение центра исследований нечётких систем в сторону практических приложений выявило целый ряд проблем, например, новые архитектуры компьютеров для нечётких вычислений, элементная база нечётких компьютеров и контроллеров, инструментальные средства разработки, инженерные методы разработки и расчета нечётких систем управления и т. д. Математическая теория нечётких множеств, которая была предложена Л. Заде около тридцати лет назад, дает возможность описывать нечёткие понятия и знания, оперировать этими знаниями и делать нечёткие выводы.

Методы построения компьютерных нечетких систем, которые основаны на этой теории, значительно расширяют области применения компьютеров. Особенно полезным нечёткое управление оказывается, еслидля анализа с помощью общепринятых количественных методов технологические процессы оказываются слишком сложными, или же если доступные источники информации интерпретируются неопределенно или неточно. Экспериментально показано, что нечёткое управление дает лучшие результаты, по сравнению с получаемыми, при общепринятых алгоритмах управления. Нечеткая логика, на которой основано нечеткое управление, ближе к человеческому мышлению и естественным языкам, чем традиционные логические системы.

Заключение

.

В данной работе были рассмотрены сложности, с которыми сталкиваются разработчики систем искусственного интеллекта. Это касается многочисленных попыток дать определение искусственному интеллекту. Хотя существует понятие того, что он собой представляет, это понятие не является точным и не освещает большого количества моментов и вопросов, связанных с искусственным интеллектом. Тем не менее это понятие служит отправной точкой в формулировании задач и методологииискусственного интеллекта. Были изучены философские вопросы, связанные с созданием искусственного интеллекта. Вокруг проектирования искусственного интеллекта не утихают споры по поводу возможных страшных последствий его создания. Что же касается самой возможности создания, философы выдвигают проблему «ума и тела», в конечном счете сходясь к тому, что, это не абсолютно разные сущности и, вероятно, интеллектуальные процессы можновыразить с помощью формальной математики. Также были рассмотрены проблемы реализации искусственного интеллекта. Было выявлено, что важным направлением исследований в области создания искусственного интеллекта является попытка наделить искусственный интеллект орудиями познания.

Мало реализована и возможность перестраивать систему знаний при поступлении новой информации. Существуют большие сложности и во взаимодействии машин с внешней средой, без чего невозможно обучение. Наконец, важнейшей проблемой является разработка систем, которые смогут ориентироваться в условиях неполной информации и рассуждать наподобие человека. Все эти проблемы, безусловно, требуют поиска решения, на который уйдет не один год или даже десятилетие работы математиков, кибернетиков, математиков и философов. Вероятно, однажды, машины приблизятся по «интеллектуальным» возможностям к человеческому уму и смогут существенно упростить многие сферы нашей жизни.

Список литературы

Джонс, М. Т. Программирование искусственного интеллекта [Текст] / М. Т. Джонс- М.: ДМК Пресс, 2004. — 312с. Абдикеев, Н. М.

Проектирование интеллектуальных систем в экономике [Текст]: учебник / Н. М. Абдикеев — М.: Экзамен, 2008. — 526с. Дрейфус, Х. Чего не могут вычислительные машины.

Критика искусственного разума [Текст] / Х. ДрейфусМ.: Либроком, 2010. — 340с. Шамис, А. Л. Поведение, восприятие, мышление: проблемы создания искусственного интеллекта [Текст]/ А.Л. ШамисМ.: Едиториал УРСС, 2005 — 224сРассел, С., Норвиг, П. Искусственный интеллект. Современный подход [Текст] / С. Рассел, П.

Норвиг — М.:Вильямс, 2007. — 140с.