Статьи

История развития искусственного интеллекта

Идею создания искусственного подобия человеческого разума для решения сложных задач и моделирования мыслительной способности выразил впервые Р. Луллий (ок. 1235-ок. 1315). Он еще в XIV в. пытался создать машину для решения различных задач на основе всеобщей классификации понятий.
В XVIII в. Г. Лейбниц (1646- 1716) и Р. Декарт (1596 - 1650) независимо друг от друга развили эту идею, предложив универсальные языки классификации всех наук. Эти идеи легли в основу теоретических разработок в области создания искусственного интеллекта.
Развитие искусственного интеллекта как научного направления стало возможным только после создания ЭВМ. Это произошло в 40-х гг. XX в. и в это же время Н. Винер (1894 - 1964) создал свои основополагающие работы по кибернетике.
Термин искусственный интеллект (artificial intelligence) предложен в 1956 г. на семинаре с аналогичным названием в Станфордском университете (США). Вскоре после признания искусственного интеллекта самостоятельной отраслью науки произошло разделение на два основных направления: нейрокибернетику и кибернетику "черного ящика". И только в настоящее время стали заметны тенденции к объединению этих частей вновь в единое целое. Основную идею нейрокибернетики можно сформулировать следующим образом. Объект, способный мыслить, должен каким-то образом воспроизводить структуру человеческого мозга. Таким образом, нейрокибернетика ориентирована на аппаратное моделирование структур, подобных структуре мозга.
Физиологами давно установлено, что основой человеческого мозга является большое количество (до 10²¹) связанных между собой и взаимодействующих нервных клеток - нейронов. Поэтому усилия нейрокибернетики были сосредоточены на создании элементов, аналогичных нейронам, и их объединении в функционирующие системы. Что привело к созданию нейронных сетей (нейросетей).
Первые нейросети были созданы в конце 50-х гг. американскими учеными Г. Розенблаттом и П. Мак - Каллоком. Это были попытки создать системы, моделирующие человеческий глаз и его взаимодействие с мозгом. Устройство, созданное ими, получило название персептрона. Оно умело различать буквы алфавита, но было чувствительно к их написанию, например, буквы А, А и А для этого устройства были тремя разными знаками Постепенно в 70-80 гг. количество работ по этому направлению искусственного интеллекта стало снижаться. Слишком неутешительны, оказались первые результаты. Авторы объясняли неудачи малой памятью и низким быстродействием существующих в то время компьютеров.
Однако в середине 80-х гг. в Японии в рамках проекта разработки компьютера V поколения, основанного на знаниях, был создан компьютер VI поколения, или нейрокомпьютер. К этому времени ограничения по памяти и быстродействию были практически сняты. Появились транспьютеры - параллельные компьютеры с большим количеством процессоров. От транспьютеров был один шаг до нейрокомпьютеров, моделирующих структуру мозга человека.
В настоящее время используются три подхода к созданию нейросетей:

аппаратный - создание специальных компьютеров, плат расширения, наборов микросхем, реализующих все необходимые алгоритмы;

программный - создание программ и инструментариев, рассчитанных на высокопроизводительные компьютеры. Сети создаются в памяти компьютера, всю работу выполняют его собственные процессоры;

гибридный - комбинация первых двух. Часть вычислений выполняют специальные платы расширения (сопроцессоры), часть - программные средства.

В основу кибернетики "черного ящика" лег принцип, противоположный нейрокибернетике. Не имеет значения, как устроено "мыслящее" устройство. Главное, чтобы на заданные входные воздействия оно реагировало так же, как человеческий мозг.
Это направление искусственного интеллекта было ориентировано на поиски алгоритмов решения интеллектуальных задач на существующих моделях компьютеров. В 1956 -1963 гг. велись интенсивные поиски моделей и алгоритма человеческого мышления и разработка первых программ. Оказалось, что ни одна из существующих наук - философия, психология, лингвистика - не может предложить такого алгоритма. Тогда кибернетики предложили создать собственные модели.
Вконце 50-х гг. родилась модель лабиринтного поиска. Этот подход представляет задачу как некоторый граф, отражающий пространство состояний, и в этом графе проводится поиск оптимального пути от входных данных к результирующим. Была проделана большая работа по этой модели, но в решении практических задач идея распространения не получила.
Начало 60-х гг. - эпоха эвристического программирования. Эвристика - правило, теоретически не обоснованное, но позволяющее сократить количество переборов в пространстве поиска - разработка стратегии действий на основе известных, заранее заданных.
В 1963 - 1970 гг. к решению задач стали подключать методы математической логики. На основе метода резолюций, позволившего автоматически доказывать теоремы при наличии набора исходных аксиом, в 1973 г. создается язык Пролог.
Существенный прорыв в практических приложениях искусственного интеллекта произошел в середине 70-х гг., когда на смену поискам универсального алгоритма мышления пришла идея моделировать конкретные знания специалистов - экспертов. В США появились первые коммерческие системы, основанные на знаниях, или экспертные системы. Созданы MYCIN и DENDRAL - ставшие уже классическими экспертные системы. Объявлено несколько глобальных программ развития интеллектуальных технологий - ESPRIT (Европейский Союз), DARPA (министерство обороны США), японский проект машин V поколения.
Начиная с середины 80-х гг. происходит коммерциализация искусственного интеллекта. Растут ежегодные капиталовложения, создаются промышленные экспертные системы. Растет интерес к самообучающимся системам.
В СССР интерес к системам искусственного интеллекта возник в середине 40-х гг. И его пременяли лишь в военных целях.
Но в 1954 г. в МГУ под руководством профессора А. А. Ляпунова (1911 - 1973) начал свою работу семинар "Автоматы и мышление". В этом семинаре принимали участие крупнейшие физиологи, лингвисты, психологи, математики. Как и за рубежом, выделились направления нейрокибернетики и кибернетики "черного ящика".
Среди наиболее значимых результатов, полученных отечественными учеными, следует отметить алгоритм Кора М. Бонгарда, моделирующий деятельность человеческого мозга при распознавании образов (60-е гг.).
В 1945 - 1964 гг. создаются отдельные программы, и исследуется поиск решения логических задач. В ЛОМИ - Ленинградское отделение математического института им. В. А. Стеклова создается программа, автоматически доказывающая теоремы АЛПЕВ ЛОМИ.
В 1965-1980 гг. получает развитие новая наука - ситуационное управление.
В 1980 - 1990 гг. проводятся активные исследования в области представления знаний, разрабатываются языки представления знаний, экспертные системы. В Московском государственном университете создается язык РЕФАЛ.
В 1988 г. создается АИИ - Ассоциация искусственного интеллекта. Президент Ассоциации - Д. А. Поспелов.
Уровень теоретических исследований по искусственному интеллекту в России ничуть не ниже мирового. К сожалению, начиная с 1975 г. на развитии этого направления сказалось прогрессирующее отставание в технологии.
На данный момент отставание в области интеллектуальных промышленных систем составляет порядка 5-7лет.

Направления развития искусственного интеллекта

Искусственный интеллект — это одно из направлений информатики, цель которого разработка аппаратно-программных средств, позволяющих пользователю - непрограммисту ставить и решать свои задачи, традиционно считающиеся интеллектуальными, общаясь с ЭВМ.

Представление знаний и разработка систем, основанных на знаниях это основное направление искусственного интеллекта, связанное с разработкой моделей представления знаний, созданием баз знаний, образующих ядро экспертных систем (ЭС). В последнее время развитие искусственного интеллекта включает в себя модели и методы извлечения и структурирования знаний и сливается с инженерией знаний.

Традиционно искусственный интеллект включает в себя интеллектуальные игровые задачи — шахматы, шашки, го. В основе лежит один из ранних подходов — лабиринтная модель плюс эвристика.