Исскуственный интеллект

[_Z_]

Читаю сейчас книжку по сабжу. Довольно интересно. Кто знает, где в инете еще что можно найти по теме?

[Timoxa]

Иску́сственный интелле́кт (англ. Artificial intelligence, AI) — раздел информатики, занимающийся формализацией задач, напоминающих задачи, выполняемые человеком. При этом в большинстве случаев заранее неизвестен алгоритм решения задачи. В некотором роде обособленно стоят задачи распознавания образов, которые традиционно включают в круг задач искусственного интеллекта.

Точного определения этой науки не существует, так как в философии не решён вопрос о природе и статусе человеческого интеллекта. Нет и точного критерия достижения компьютерами «разумности», хотя на заре искусственного интеллекта был предложен ряд гипотез, например, тест Тьюринга или гипотеза Ньюэлла — Саймона. На данный момент есть множество подходов как к пониманию задачи ИИ, так и созданию интеллектуальных систем.

Так, одна из классификаций выделяет два подхода к разработке ИИ:
нисходящий, семиотический — создание символьных систем, моделирующих высокоуровневые психические процессы: мышление, рассуждение, речь, эмоции, творчество и т. д.;
восходящий, биологический — изучение нейронных сетей и эволюционные вычисления, моделирующих интеллектуальное поведение на основе более мелких «неинтеллектуальных» элементов.

Эта наука связана с психологией, нейрофизиологией, трансгуманизмом и другими. Как и все компьютерные науки, она использует математический аппарат. Особое значение для неё имеют философия и робототехника.

Искусственный интеллект — очень молодая область исследований, старт которой был дан в 1956 году. Её исторический путь напоминает синусоиду, каждый «взлёт» которой инициировался какой-либо новой идеей. В настоящий момент её развитие находится на «спаде»[источник?], уступая место применению уже достигнутых результатов в других областях науки, промышленности, бизнесе и даже повседневной жизни.

Источник: http://ru.wikipedia.org/wiki/Искусственный_интеллект Внешка



Термин интеллект (intelligence) происходит от латинского intellectus — что означает ум, рассудок, разум; мыслительные способности человека. Соответственно искусственный интеллект (artificial intelligence) — ИИ (AI) обычно толкуется как свойство автоматических систем брать на себя отдельные функции интеллекта человека, например, выбирать и принимать оптимальные решения на основе ранее полученного опыта и рационального анализа внешних воздействий.

Интеллектом называется способность мозга решать (интеллектуальные) задачи путем приобретения, запоминания и целенаправленного преобразования знаний в процессе обучения на опыте и адаптации к разнообразным обстоятельствам.

В этом определении под термином "знания" подразумевается не только ту информацию, которая поступает в мозг через органы чувств. Такого типа знания чрезвычайно важны, но недостаточны для интеллектуальной деятельности. Дело в том, что объекты окружающей нас среды обладают свойством не только воздействовать на органы чувств, но и находиться друг с другом в определенных отношениях. Ясно, что для того, чтобы осуществлять в окружающей среде интеллектуальную деятельность (или хотя бы просто существовать), необходимо иметь в системе знаний модель этого мира. В этой информационной модели окружающей среды реальные объекты, их свойства и отношения между ними не только отображаются и запоминаются, но и, как это отмечено в данном определении интеллекта, могут мысленно "целенаправленно преобразовываться". При этом существенно то, что формирование модели внешней среды происходит "в процессе обучения на опыте и адаптации к разнообразным обстоятельствам".

Мы употребили термин интеллектуальная задача. Для того, чтобы пояснить, чем отличается интеллектуальная задача от просто задачи, необходимо ввести термин "алгоритм" — один из краеугольных терминов кибернетики.

Под алгоритмом понимают точное предписание о выполнении в определенном порядке системы операций для решения любой задачи из некоторого данного класса (множества) задач. Термин "алгоритм" происходит от имени узбекского математика Аль-Хо резми, который еще в IX веке предложил простейшие арифметические алгоритмы. В математике и кибернетике класс задач определенного типа считается решенным, когда для ее решения установлен алгоритм. Нахождение алгоритмов является естественной целью человека при решении им разнообразных классов задач. Отыскание алгоритма для задач некоторого данного типа связано с тонкими и сложными рассуждениями, требующими большой изобретательности и высокой квалификации. Принято считат ь, что подобного рода деятельность требует участия интеллекта человека. Задачи, связанные с отысканием алгоритма решения класса задач определенного типа, будем называть интеллектуальными.

Что же касается задач, алгоритмы решения которых уже установлены, то, как отмечает известный специалист в области ИИ М. Минский, "излишне приписывать им такое мистическое свойства, как "интеллектуальность". В самом деле, после того, ка к такой алгоритм уже найден, процесс решения соответствующих задач становится таким, что его могут в точности выполнить человек, вычислительная машина (должным образом запрограммированная) или робот, не имеющие ни малейшего представления о сущность самой задачи. Требуется только, чтобы лицо, решающее задачу, было способно выполнять те элементарные операции, их которых складывается процесс, и, кроме того, чтобы оно педантично и аккуратно руководствовалось предложенным алгоритмом. Такое лицо, действуя, ка к говорят в таких случаях, чисто машинально, может успешно решать любую задачу рассматриваемого типа.

Поэтому представляется совершенно естественным исключить их класса интеллектуальных такие задачи, для которых существуют стандартные методы решения. Примерами таких задач могут служить чисто вычислительные задачи: решение системы линейных алгебраических уравнений, численное интегрирование дифференциальных уравнений и т. д. Для решения подобного рода задач имеются стандартные алгоритмы, представляющие собой определенную последовательность элементарны х операций, которая может быть легко реализована в виде программы для вычислительной машины. В противоположность этому для широкого класса интеллектуальных задач, таких, как распознавание образов, игра в шахматы, доказательство теорем и т. п., напротив э то формальное разбиение процесса поиска решения на отдельные элементарные шаги часто оказывается весьма затруднительным, даже если само их решение несложно.

Таким образом, мы можем перефразировать определение интеллекта как универсальный сверхалгоритм, который способен создавать алгоритмы решения конкретных задач.

Еще интересным замечанием здесь является то, что профессия программиста, исходя из наших определений, является одной из самых интеллектуальных, поскольку продуктом деятельности программиста являются программы — алгоритмы в чистом виде. Именно поэтому, создание даже элементов ИИ должно очень сильно повысить производительность его труда.

Деятельность мозга (обладающего интеллектом), направленную на решение интеллектуальных задач, мы будем называть мышлением, или интеллектуальной деятельностью. Интеллект и мышление органически связаны с решением таких задач, как доказат ельство теорем, логический анализ, распознавание ситуаций, планирование поведения, игры и управление в условиях неопределенности. Характерными чертами интеллекта, проявляющимися в процессе решения задач, являются способность к обучению, обобщению, накопл ению опыта (знаний и навыков) и адаптации к изменяющимся условиям в процессе решения задач. Благодаря этим качествам интеллекта мозг может решать разнообразные задачи, а также легко перестраиваться с решения одной задачи на другую. Таким образом, мозг, н аделенный интеллектом, является универсальным средством решения широкого круга задач (в том числе неформализованных) для которых нет стандартных, заранее известных методов решения.

Следует иметь в виду, что существуют и другие, чисто поведенческие (функциональные) определения. Так, по А. Н. Колмогорову, любая материальная система, с которой можно достаточно долго обсуждать проблемы науки, литературы и искусства, обладает интеллектом. Другим примером поведенческой трактовки интеллекта может служить известное определение А. Тьюринга. Его смысл заключается в следующем. В разных комнатах находится люди и машина. Они не могут видеть друг друга, но имеют возможность обмениваться информацией (например, с помощью электронной почты). Если в процессе диалога между участниками игры людям не удается установить, что один из участников — машина, то такую машину можно считать обладающей интеллектом.

Кстати, интересен план имитации мышления, предложенный А. Тьюрингом. "Пытаясь имитировать интеллект взрослого человека, — пишет Тьюринг, — мы вынуждены много размышлять о том процессе, в результате которого человеческий мозг достиг своего настоящего состояния… Почему бы нам вместо того, чтобы пытаться создать программу, имитирующую интеллект взрослого человека, не попытаться создать программу, которая имитировала бы интеллект ребенка? Ведь если интеллект ребенка получает соответствующее воспитание, он становится интеллектом взрослого человека… Наш расчет состоит в том, что устройство, ему подобное, может быть легко запрограммировано… Таким образом, мы расчленим нашу проблему на две части: на задачу построения "программы-ребенка" и задачу "воспитания" этой программы".

Можно сказать, что именно этот путь используют практически все системы ИИ. Ведь понятно, что практически невозможно заложить все знания в достаточно сложную систему. Кроме того, только на этом пути проявятся перечисленн ые выше признаки интеллектуальной деятельности (накопление опыта, адаптация и т. д.).


По материалам сайта http://lii.newmail.ru. Внешка

[Taf]

Сообщение от _Z_

Читаю сейчас книжку по сабжу. Довольно интересно. Кто знает, где в инете еще что можно найти по теме?

У меня есть подобный предмет в универе, сейчас как раз его и прохожу. _Z_, можешь, посидеть у меня на паре в Политехе, послушаешь, что говорит по этому поводу доктор наук Соснин, во всяком случае вводное занятие мне очень понравилось. Путём долгих рассуждений выяснили, что интеллект - это внегенетическая передача опыта)

[_Z_]

Сообщение от Taf

У меня есть подобный предмет в универе, сейчас как раз его и прохожу. _Z_, можешь, посидеть у меня на паре в Политехе, послушаешь, что говорит по этому поводу доктор наук Соснин, во всяком случае вводное занятие мне очень понравилось. Путём долгих рассуждений выяснили, что интеллект - это внегенетическая передача опыта)

Сидел я на его парах. :) ну есть кое что интересное из того что он рассказывает.

[Taf]

Сообщение от _Z_

Сидел я на его парах. :) ну есть кое что интересное из того что он рассказывает.

Не неожиданное, но приятное для меня совпадение)

[_Z_]

Автор книги, про которую я писал выше, сбацал контору и уже пишут приложения по расспознованию образов на основе своего уникального представления об интеллекте (модель "память-предсказание"). Меня результаты впечатлили. Программа обучена распознавать 4 предмета в любой картинке (подсунул ей, кроме примеров из дистрибутива, несколько штук - все распознала). Умеет распознавать - корову, игрушечную утку, сотовый телефон и парусник.

Скачать можно с официального сайта (63 Мб)- http://www.numenta.com/downloads/NumentaVision4Demo.exe



P.S. Терминатор уже рядом :)

[Алексей]

Сообщение от _Z_

Автор книги, про которую я писал выше, сбацал контору и уже пишут приложения по расспознованию образов на основе своего уникального представления об интеллекте (модель "память-предсказание"). Меня результаты впечатлили. Программа обучена распознавать 4 предмета в любой картинке (подсунул ей, кроме примеров из дистрибутива, несколько штук - все распознала). Умеет распознавать - корову, игрушечную утку, сотовый телефон и парусник
P.S. Терминатор уже рядом :)

Что её (программу) отличает от обычной программы оптического распознавания символов?

[_Z_]

Сообщение от нестеров николай

Интересно....Лунатизм,является диссоциативным расстройством психики?

Не в курсе, я не особо знаком с явлением лунатизма.

Сообщение от нестеров николай

Прикинь...ссылка не работает....Не то что Терминатор,технологическая сингулярность уже где-то здесь......

Да, этой ссылке уж несколько лет, сейчас они удалили дистрибутив. Жаль. У них за это время много чего изменилось, на систему компьютерного зрения они забили из за того, что она требует много ресурсов и пока коммерчески не эффективна (я так понял из их новостей, на которые подписан). Перешли на коммерческие проекты в другой плоскости, сейчас у них активен проект grok (http://numenta.com/grok/) для мониторинга облачной инфраструктуры amazon (как я понял) на основе самообучения по алгоритмам HTM. Т.е. в систему не закладываются человеком параметры заранее, а система на основе потока данных сама учиться выявлять странности и уведомлять человека о них. Нужно лишь обеспечить поступление данных реального времени на сенсоры системы.

P.S. По удаленной ссылки с сайта numenta гуглежка вывела
http://vega.inp.nsk.su/~cheblakov/Nu...ision4Demo.exe
а также на архив проекта nupic (проект по зрению)
http://archive.is/nqUXU

Если кого заинтересовал подход автора цитат с хабра, то его полный сайт
http://www.aboutbrain.ru/
где можно почитать полный текст, а также книга на смежную тему "логика эмоций", где он довольно неплохо рассказывает о том, что такое эмоции, зачем они нужны, как в концепцию интеллекта вписываются такие вещи как красота, гармония и т.п.

Также есть видео лекции

[_Z_]

Цитата с хабра, которая в очередной раз подтверждает, что мозг занимается анализом данных на предмет выявления закономерностей, причем делает это методом самообучения.

За достаточно простой процедурой факторного анализа кроется очень глубокий смысл. Дело в том, что если пространство исходных признаков – это наблюдаемое пространство, то факторы – это признаки, которые хотя и описывают свойства окружающего мира, но в общем случае (если не совпадают с наблюдаемыми признаками) являются сущностями скрытыми. То есть формальная процедура факторного анализа позволяет от явлений наблюдаемых перейти к обнаружению явлений, хотя непосредственно и невидимых, но, тем не менее, существующих в окружающем мире.

Можно предположить, что наш мозг активно использует выделение факторов как одну из процедур познания окружающего мира. Выделяя факторы, мы получаем возможность строить новые описания происходящего с нами. Основа этих новых описаний – выраженность в происходящем тех явлений, что соответствуют выделенным факторам.

Немного поясню суть факторов на бытовом уровне. Предположим, вы менеджер по персоналу. К вам приходит множество людей, и относительно каждого вы заполняете определенную форму, куда записываете разные наблюдаемые данные о посетителе. Просмотрев потом свои записи, вы можете обнаружить, что некоторые графы имеют определенную взаимосвязь. Например, стрижка у мужчин будет в среднем короче, чем у женщин. Лысых людей вы, скорее всего, встретите только среди мужчин, а красить губы будут только женщины. Если к анкетным данным применить факторный анализ, то именно пол и окажется одним из факторов, объясняющим сразу несколько закономерностей. Но факторный анализ позволяет найти все факторы, которые объясняют корреляционные зависимости в наборе данных. Это значит, что кроме фактора пола, который мы можем наблюдать, выделятся и другие, в том числе и неявные, ненаблюдаемые факторы. И если пол явным образом будет фигурировать в анкете, то другой важный фактор останется между строк. Оценивая способность людей связано излагать свои мысли, оценивая их карьерную успешность, анализируя их оценки в дипломе и тому подобные признаки, вы придете к выводу, что есть общая оценка интеллекта человека, которая явным образом в анкете не записана, но которая объясняет многие ее пункты. Оценка интеллекта – это и есть скрытый фактор, главная компонента с высоким объясняющим эффектом. Явно мы эту компоненту не наблюдаем, но мы фиксируем признаки, которые с ней коррелированы. Имея жизненный опыт, мы можем подсознательно по отдельным признакам формировать представление об интеллекте собеседника. Та процедура, которой при этом пользуется наш мозг, и есть, по сути, факторный анализ. Наблюдая за тем, как те или иные явления проявляются совместно, мозг, используя формальную процедуру, выделяет факторы, как отражение устойчивых статистических закономерностей, свойственных окружающему нас миру.

[_Z_]

Еще

Из волновой парадигмы проистекает понимание информационных процессов, свойственных мозгу, достаточно сильно отличающееся от того, что мы привыкли использовать для описания компьютерных систем. Традиционный компьютер содержит множество узлов, каждый из которых выполняет свою функцию. Программы содержат множество модулей, ориентированных на выполнение определенных задач. Узлы на физическом уровне, а программные модули на логическом обмениваются данными. Результат – выполнение наперед заданных алгоритмов. Неисправность или ошибка в каком-либо элементе в большинстве случаев ведут к невозможности завершения алгоритма.

Мозг содержит зоны коры, которые, обучаясь, приобретают свою специализацию. Суть специализации – это то, в каких терминах зона коры будет строить свое описание. Описание, созданное какой-либо зоной коры, через систему проекций становится доступно всем тем зонам, с которыми у нее есть проекционный контакт. Система проекций эволюционно приобрела такую конфигурацию, которая позволяет получить наиболее полное отображение происходящего.

Описываемая проекционная идеология обладает удивительной отказоустойчивостью. Отключение какой-либо зоны не ведет к сбою всей конструкции, а только делает беднее систему описаний. Ошибка на какой-либо зоне не носит фатальный характер, так как может быть компенсирована работой остальных зон.

Работу мозга можно сравнить с системой информационных агентств, газет и сайтов. Все они публикует свое описание происходящего. Многие заимствуют информацию друг у друга. Информация может преподноситься и интерпретироваться каждым из них индивидуально. Некоторые имеют свою специализацию: кто-то имеет уклон на политические новости, кто-то на новости культуры или техники. Выключение одного из источников не ломает всю систему, а только слегка обедняет информационное пространство. Каждый из участников не следит тотально за всеми остальными, а имеет свой устоявшийся список отслеживания, куда входят источники, наиболее интересные именно для него.

[_Z_]

О роли сна

Можно предположить, что выгоднее использовать для сохранения энграмм те паттерны, которые своим положением на коре наиболее точно соответствуют активности, связанной с общим контекстом воспоминания. Но процедура определения таких паттернов требует повторного технического воспроизведения запомненных событий. Однако такое воспроизведение несовместимо с нормальной работой мозга, так как, протекая одновременно с текущим восприятием, будет восприниматься мозгом как галлюцинация. Уместно предположить, что оптимальная консолидация, связанная с удалением большей части, накопленной за день информации, не возможна или затруднена при обычной работе мозга. Тогда получается, что сон – это именно то состояние, которое необходимо мозгу для выполнения процедур подобного рода.
...
Иногда утренние озарения объясняют тем, что де, мол, мозг ночью решает дневные задачи. К такому объяснению подталкивает, во-первых, тот факт, что зафиксированная во многих исследованиях ночная активность мозга сильно напоминает активность пережитого днем, а, во-вторых, созвучность сновидений тем темам, что нас тревожат наяву. Но уместней предположить, что мозг не решает ночью дневные задачи, он работает над оптимизацией системы понятий и воспоминаний.

Интересно, получится ли при реализации ИИ сделать этот процесс построения обобщенных понятий и закономерностей параллельным основному? Если нет, то ИИ тоже будет спать ))

[_Z_]

О возрастном консерватизме:

Идеи консолидации позволяют объяснить не только сон младенцев, но и консерватизм стариков. Под консерватизмом мы понимает отказ от новых идей и навыков при условии сохранения нормальной событийной памяти. В традиционных подходах это вызывает определенное противоречие. Казалось бы, способность запоминать новые факты должна обеспечивать способность обучаться новым принципам и осваивать новые навыки. Но все встает на место, если вспомнить, что есть организация нейронов-детекторов, формирующая набор понятий мозга, а есть событийная память, описывающаяся и хранящаяся на базе этих понятий. Ежедневная консолидация событийной памяти расчищает, по-видимому, больше половины доступного объема. Это значит, что независимо от возраста событийная память может быть крепкой, если этому не мешают органические нарушения. Но вот с нейронами-детекторами все обстоит сложнее. Похоже, что с возрастом количество нейронов, определившихся со своей специализацией, становится все больше, и для образования новых понятий остается все меньше и меньше возможностей. И тогда мы приходим к ситуации, что запомнить мы можем все, но только в тех понятиях, которые у нас существуют. А вот сформировать новые понятия мы уже можем с трудом или не можем вообще. Соответственно, все принципиально новое вызывает трудности восприятия и естественное отторжение, что и называется старческим консерватизмом.

А вот здесь процесс формирования новых понятий в ИИ скорее всего удастся организовать независимо от "возраста" ИИ. Этот "косяк" сознания на первый взгляд исправить легче, чем необходимость сна. Потребуется только некий механизм определения актуальности понятий и их замены.

[_Z_]

Из комментариев к статье (в том числе и автора статьи) выловилась интересная мысль про раздвоение личности:

В медицине такая патология называется «диссоциативным расстройством личности».
...
у одного тела может быть несколько «операторов» разной степени активности. Интереснее всего то, что они действительно отличаются. У разных личностей может быть разный набор первичных ассоциаций, разный акцент, даже почерк.
...
возможно, что личность это некий простой идентификатор присутствующий во всех описания (пакетах, воспоминания) и если по каким-то причинам происходит «сбой» и формируются два и/или более «идентификаторов личности», то и все воспоминания распределяются между этими идентификаторами. Что в итоге это может привести к различным «матрицам личности»…

И никакой аномальщины про переселение душ))

[_Z_]

Об использовании элементов самообучения в яндексе:
"Как неподготовленный человек замечает ошибки, и как научить тому же робота"
http://habrahabr.ru/company/yandex/blog/221379/