Искусственный интеллект – одна из новейших наук, появившихся во второй половине 20-ого века на базе вычислительной техники, математической логики, программирования, психологи, лингвистики,

Искусственный интеллект – одна из новейших наук, появившихся во второй половине 20-ого века на базе вычислительной техники, математической логики, программирования, психологи, лингвистики, нейрофизиологии и других отраслей знания. Задача учёных состояла в том, чтобы построить компьютер, действующий таким образом, что по результатам его работы невозможно было бы отличить его деятельность от деятельности человеческого разума. Сейчас Искусственный Интеллект рассматривают как прикладную область исследований, связанных с имитацией отдельных функций интеллекта человека. Распознавание образов, машинный перевод, интеллектуальные агенты, робототехника — это лишь некоторые из направлений, по которым развиваются системы искусственного интеллекта. Слово интеллект (intelligence) происходит от латинского intellectus - ум, рассудок, разум. Соответственно искусственный интеллект обычно используется, как свойство автоматических систем брать на себя отдельные функции интеллектуального труда человека, например, выбирать и принимать оптимальные решения на основе ранее полученного опыта и рационального анализа внешних воздействий или событий. Интеллектом обычно называют способность мозга решать поставленные (интеллектуальные) задачи путём приобретения, запоминания и целенаправленного преобразования знаний в процессе обучения и адаптации их (знаний) к разнообразным обстоятельствам.

Целью данного реферата является проанализировать текущее состояние проблемы создания искусственного интеллекта (в дальнейшем ИИ) и социально-этический аспект появления искусственного разума. Также одной из целей создания искусственного интеллекта как раз и является разоблачение ее.

Задача первая. На основе анализа литературы по ИИ с технической точки зрения будут сделаны выводы о возможности его создания, используя гипотетико-дедуктивный метод, т.е. по существующим данным о возможностях современной техники будут выделены возможные следствия и развитие систем ИИ. В рамках решения данной задачи будет затронут вопрос об историческом развитии систем ИИ.

Задача вторая. Для решения задачи рассмотрения социально-этического аспекта появления ИИ применяется метод формализации, т.е. выделяются человеческое общество и ИИ, и рассматриваются отношения между ними.

Актуальность данной темы в том, что в современную эпоху искусственный интеллект, имеет особо важное значение в развитие общества.

Актуальность создания искусственного интеллекта

Проблема создания искусственного интеллекта не такая современная, как кажется, поскольку человек с древних времён стремился упростить свою жизнь, переложив часть своих обязанностей на специальные приспособления. Раньше этот вопрос ограничивался созданием машин или роботов, способных выполнять тяжёлую физическую работу. Но с развитием науки человек всё чаще стал задумываться о создании машины, способной выполнять и умственную работу. Актуальность создания искусственного интеллекта в настоящее время связана со сложностью проблем, которые приходится решать современному человечеству. К таким проблемам можно отнести освоение космоса, прогнозирование природных катаклизмов и антропогенного воздействия на окружающую среду, создание сложнейших инженерных проектов, использование современной техники в медицине и многие научные исследования.

В настоящие время наука подошла к такому уровню своего развития, что появилась возможность создания искусственного интеллекта. Однако многие учёные скептически относятся к этому вопросу, т.к. существует множество проблем, которые пока не удаётся решить научным путём. Несмотря на это, задача создания искусственного интеллекта не стала менее актуальной. В настоящее время создаются всё более и более усовершенствованные программы, максимально напоминающие по своему действию мыслительные процессы человека. Они значительно упростили наш быт, труд и играют большую роль в современной жизни и науке.

ВВЕДЕНИЕ

Терпеливо продвигаясь вперед в своем нелегком труде, исследователи, работающие в области искусственного интеллекта, обнаружили, что вступили в схватку с весьма запутанными проблемами, далеко выходящими за пределы традиционной информатики. Оказалось, что, прежде всего, необходимо понять механизмы процесса обучения, природу языка и чувственного восприятия. Выяснилось, что для создания машин, имитирующих работу человеческого мозга, требуется разобраться в том, как действуют миллиарды его взаимосвязанных нейронов. И тогда многие исследователи пришли к выводу, что, пожалуй, самая трудная проблема, стоящая перед современной наукой - познание процессов функционирования человеческого разума, а не просто имитация его работы, что непосредственно затрагивало фундаментальные теоретические проблемы психологической науки. В самом деле, ученым трудно даже прийти к единой точке зрения относительно самого предмета их исследований - интеллекта. Английские учёные Левин, Дранг и Эдельсон в своей книге дают такое определение искусственному интеллекту – это программная система, имитирующая на компьютере мышление человека. Искусственный интеллект, как следует из названия, придаёт компьютеру черты разума.

Какие же задачи, решаемые техническими системами, можно рассматривать как констатирующие искусственный интеллект? Чтобы ответить на этот вопрос, нужно сначала уяснить, что такое задача. Как отмечают психологи, этот термин тоже не является достаточно определённым. По-видимому, в качестве исходного можно принять понимание задачи как мыслительный процесс, существующий в психологии. Они подчёркивают, что задача есть только тогда, когда есть работа для мышления, т.е. имеется некоторая цель, а средства к её достижению не ясны; их следует найти посредством мышления.

Если задача не является мыслительной, то она решается на ЭВМ традиционными методами и, значит, не входит в круг задач искусственного интеллекта. Её интеллектуальная часть выполнена человеком. На долю машины осталась часть работы, т.е. неинтеллектуальная.

Характеризуя особенности систем искусственного интеллекта, Л. Т. Кузин указывает на:

1) наличие в них собственной внутренней модели внешнего мира; эта модель обеспечивает индивидуальность, относительную самостоятельность системы в оценке ситуации, возможность семантической и прагматической интерпретации запросов к системе;

2) способность к пополнению имеющихся знаний;

3) способность к дедуктивному выводу, т.е. к генерации информации, которая в явном виде не содержится в системе; это качество позволяет системе конструировать информационную структуру с новой семантикой и практической направленностью;

4) умение оперировать в ситуациях, связанных с различными аспектами нечёткости, включая «понимание» естественно языка;

5) способность к диалоговому взаимодействию с человеком;

6) способность к адаптации.

А. Тьюринг предложил в качестве критерия, определяющего, может ли машина мыслить, «игру в имитацию». Согласно этому критерию, машина может быть признана мыслящей, если человек, ведя с ней диалог по достаточно широкому кругу вопросов, не сможет отличить её от ответов человека. Критерий Тьюринга в литературе был подвергнут критике с различных точек зрения. Действительно серьёзный аргумент против этого критерия заключается в том, что в подходе Тьюринга ставится знак тождества между способностью мыслить и способностью к решению задач переработки информации определённого типа. Успешная «игра в имитацию» не может без предварительного тщательного анализа мышления как целостности быть признана критерием её способностью к мышлению. Идея создания мыслящих машин "человеческого типа", которые, казалось бы, думают, двигаются, слышат, говорят, и вообще ведут себя как живые люди уходит корнями в глубокое прошлое. Еще древние египтяне и римляне испытывали благоговейный ужас перед культовыми статуями, которые жестикулировали и изрекали пророчества (разумеется, не без помощи жрецов). Средневековые летописи полны рассказов об автоматах, способных ходить и двигаться почти также как их хозяева - люди. В средние века и даже позднее ходили слухи о том, что у кого-то из мудрецов есть гомункулы (маленькие искусственные человечки) - настоящие живые, способные чувствовать существа. Выдающийся швейцарский врач и естествоиспытатель XVI века, Теофраст Бомбаст фон Гогенгейм (более известный под именем Парацельс), оставил руководство по изготовлению гомункула, в котором описывалась странная процедура, начинавшаяся с закапывания в лошадиный навоз герметично закупоренной человеческой спермы. "Мы будем как боги, - провозглашал Парацельс. - Мы повторим величайшее из чудес господних - сотворение человека!"

Проблемы, изучаемые в искусственном интеллекте:

Существует несколько основных проблем, изучаемых в искусственном интеллекте:

1)Представление знаний – разработка методов и приёмов для формализации и последующего ввода в память интеллектуальной системы знаний из различных проблемных областей, обобщение и классификация накопленных знаний, использование знаний при решении задач.

2)Моделирование рассуждений – изучение и формализация различных систем человеческих умозаключений, используемых в процессе решения разнообразных задач, создание эффективных программ для реализации этих систем в вычислительных машинах.

3)Диалоговые процедуры общения на естественном языке, обеспечивающие контакт между интеллектуальной системой и человеком-специалистом в процессе решения задач.

4)Планирование целесообразной деятельности – разработка методов построения программ сложной деятельности на основании тех знаний о проблемной области, которые хранятся в интеллектуальной системе.

5)Обучение интеллектуальных систем в процессе их деятельности, создание комплекса средств для накопления и обобщении умений и навыков, накапливаемых в таких системах.

Механический подход

В XVIII веке благодаря развитию техники, особенно разработке часовых механизмов, интерес к подобным изобретениям возрос, хотя результаты были гораздо более "игрушечными", чем это хотелось бы Парацельсу. В 1736 г. французский изобретатель Жак де Вокансон изготовил механического флейтиста в человеческий рост, который исполнял двенадцать мелодий, перебирая пальцами отверстия и дуя в мундштук, как настоящий музыкант. В середине 1750-х годов Фридрих фон Кнаус, австрийский автор, служивший при дворе Франциска I, сконструировал серию машин, которые умели держать перо и могли писать довольно длинные тексты. Другой мастер, Пьер Жак-Дроз из Швейцарии, построил пару изумительных по сложности механических кукол размером с ребенка: мальчика, пишущего письма и девушку, играющую на клавесине. Успехи механики XIX в. стимулировали еще более честолюбивые замыслы учёных. Так, в 1830-х годах английский математик Чарльз Бэббидж задумал, правда, так и не завершив, сложный цифровой калькулятор, который он назвал Аналитической машиной; как утверждал Бэббидж, его машина в принципе могла бы рассчитывать шахматные ходы. Позднее, в 1914 г., директор одного из испанских технических институтов Леонардо Торрес-и-Кеведо действительно изготовил электромеханическое устройство, способное разыгрывать простейшие шахматные эндшпили почти также хорошо, как и человек. Однако только после второй мировой войны появились устройства, казалось бы, подходящие для достижения заветной цели - моделирования разумного поведения; это были электронные цифровые вычислительные машины. "Электронный мозг", как тогда восторженно называли компьютер, поразил в 1952 г. телезрителей США, точно предсказав результаты президентских выборов за несколько часов до получения окончательных данных. Этот "подвиг" компьютера лишь подтвердил вывод, к которому в то время пришли многие ученые: наступит тот день, когда автоматические вычислители, столь быстро, неутомимо и безошибочно выполняющие автоматические действия, смогут имитировать невычислительные процессы, свойственные человеческому мышлению, в том числе восприятие и обучение, распознавание образов, понимание повседневной речи и письма, принятие решений в неопределенных ситуациях, когда известны не все факты. Таким образом "заочно" формулировался своего рода "социальный заказ" для психологии, стимулируя различные отрасли науки. Сейчас уже создан робот-вездеход, у которого есть лазеры и радар, а вместо глаз установлены телекамеры. Он способен изменять направление движения, чтобы объезжать возникающие на пути препятствия. В некоторой степени этот робот может познавать окружающий мир, как и человек. Его компьютерный «мозг» изменяет его поведение в зависимости от поступающей из окружающего мира информации. Но людям приходится указывать компьютеру, управляющему вездеходом, в каком направлении ему нужно ехать – направо, налево или прямо. К концу 50-х годов все эти увлечения выделились в новую более или менее самостоятельную ветвь информатики, получившую название "искусственный интеллект". Исследования в области искусственного интеллекта, первоначально сосредоточенные в нескольких университетских центрах США - Массачусетском технологическом институте, Технологическом институте Карнеги в Питтсбурге, Станфордском университете, - ныне ведутся во многих других университетах и корпорациях США и других стран. В общем, исследователей искусственного интеллекта, работающих над созданием мыслящих машин, можно разделить на две группы. Одних интересует чистая наука и для них компьютер - лишь инструмент, обеспечивающий возможность экспериментальной проверки теорий процессов мышления. Интересы другой группы лежат в области техники: они стремятся расширить сферу применения компьютеров и облегчить пользование ими. В настоящее время, однако, обнаружилось, что как научные, так и технические поиски столкнулись с несоизмеримо более серьезными трудностями, чем представлялось первым энтузиастам. На первых порах многие исследователи искусственного интеллекта верили, что через какой-нибудь десяток лет машины обретут высочайшие человеческие таланты. Предполагалось, что, преодолев период "электронного детства" и обучившись в библиотеках всего мира, хитроумные компьютеры, благодаря быстродействию точности и безотказной памяти постепенно превзойдут своих создателей-людей. Новые идеи, теории и разработки искусственного интеллекта неизменно привлекают внимание тех, кто стремится расширить области применения и возможности компьютеров, сделать их более "дружелюбными" то есть более похожими на разумных помощников и активных советчиков, чем те педантичные и глуповатые электронные рабы, какими они всегда были. Несмотря на многообещающие перспективы, ни одну из разработанных до сих пор программ искусственного интеллекта нельзя назвать "разумной" в обычном понимании этого слова. Это объясняется тем, что все они узко специализированы; самые сложные экспертные системы по своим возможностям скорее напоминают дрессированных или механических кукол, нежели человека с его гибким умом и широким кругозором. Даже среди исследователей искусственного интеллекта теперь многие сомневаются, что большинство подобных изделий принесет существенную пользу. Немало критиков искусственного интеллекта считают, что такого рода ограничения вообще непреодолимы. К числу таких скептиков относится и Хьюберт Дрейфус, профессор философии Калифорнийского университета в Беркли. С его точки зрения, истинный разум невозможно отделить от его человеческой основы, заключенной в человеческом организме. "Цифровой компьютер - не человек, - говорит Дрейфус. - У компьютера нет ни тела, ни эмоций, ни потребностей. Он лишен социальной ориентации, которая приобретается жизнью в обществе, а именно она делает поведение разумным.

Кибернетический подход

Попытки построить машины, способные к разумному поведению, в значительной мере вдохновлены идеями профессора МТИ Норберта Винера, одной из выдающихся личностей в интеллектуальной истории Америки. Помимо математики он обладал широкими познаниями в других областях, включая нейропсихологию, медицину, физику и электронику. Винер был убежден, что наиболее перспективны научные исследования в так называемых пограничных областях, которые нельзя конкретно отнести к той или иной конкретной дисциплине. Они лежат где-то на стыке наук, поэтому к ним обычно не подходят столь строго. "Если затруднения в решении какой-либо проблемы психологии имеют математический характер, пояснял он, - то десять несведущих в математике психологов продвинуться не дальше одного столь же несведущего".Винеру и его сотруднику Джулиану Бигелоу принадлежит разработка принципа "обратной связи", который был успешно применен при разработке нового оружия с радиолокационным наведением. Принцип обратной связи заключается в использовании информации, поступающей из окружающего мира, для изменения поведения машины. В основу разработанных Винером и Бигелоу систем наведения были положены тонкие математические методы; при малейшем изменении отраженных от самолета радиолокационных сигналов они соответственно изменяли наводку орудий, то есть - заметив попытку отклонения самолета от курса, они тотчас рассчитывали его дальнейший путь и направляли орудия так, чтобы траектории снарядов и самолетов пересеклись. В дальнейшем Винер (1958) разработал на принципе обратной связи теории как машинного, так и человеческого разума. Он доказывал, что именно благодаря обратной связи все живое приспосабливается к окружающей среде и добивается своих целей. "Все машины, претендующие на "разумность",- писал он, - должны обладать способностью преследовать определенные цели и приспосабливаться, т.е. обучаться". Если принять, что разум - своего рода сложная динамическая форма, т.е. по сути своей динамическая структура взаимозависимых информационных потоков, то может ли кто-нибудь ответить на вопрос: "возможно ли сохранить сущность разума как структуры, поменяв физический носитель? " Т.е. проблему искусственного интеллекта решить не как создание этого интеллекта, а как перенос человеческого разума на другой носитель? Например, так, как взрослые воспитывают малышей... по сути, перенося часть своей информационной системы на другой носитель - в ребенка.

Нейронный подход

К этому времени и другие ученые стали понимать, что создателям вычислительных машин есть чему поучиться у биологии. Среди них был нейрофизиолог и поэт-любитель Уоррен Маккалох, обладавший, как и Винер, философским складом ума и широким кругом интересов. В 1942 г. Маккалох, участвуя в научной конференции в Нью-йорке, услышал доклад одного из сотрудников Винера о механизмах обратной связи в биологии. Высказанные в докладе идеи перекликались с собственными идеями Маккалоха относительно работы головного мозга. В течении следующего года Маккалох в соавторстве со своим 18-летним протеже, блестящим математиком Уолтером Питтсом, разработал теорию деятельности головного мозга. Эта теория и являлась той основой, на которой сформировалось широко распространенное мнение, что функции компьютера и мозга в значительной мере сходны.Большой проблемой, с которой столкнулся человек при создании искусственного интеллекта, является то, что он сам до конца не понимает, как устроен человеческий мозг, в результате каких операций человек обретает способность мыслить. Достаточно посмотреть какое сложное строение имеет мозг, что бы понять, насколько велика данная проблема. Исходя отчасти из предшествующих исследований нейронов (основных активных клеток, составляющих нервную систему животных), проведенных Маккаллохом, они с Питтсом выдвинули гипотезу, что нейроны можно упрощенно рассматривать как устройства, оперирующие двоичными числами. Двоичные числа, состоящие из цифр единица и нуль, - рабочий инструмент одной из систем математической логики. Английский математик XIXв. Джордж Буль, предложивший эту остроумную систему, показал, что логические утверждения можно закодировать в виде единиц и нулей, где единица соответствует истинному высказыванию, а ноль - ложному, после чего этим можно оперировать как обычными числами. Таким образом, работу человеческого мозга можно представить в виде блок-схемы, понятной как человеку, так и машине. В 30-е годы XX в. учёные информатики, в особенности американский ученый Клод Шеннон, поняли, что двоичные единица и нуль вполне соответствуют двум состояниям электрической цепи (включено-выключено), поэтому двоичная система идеально подходит для электронно-вычислительных устройств. Маккалох и Питтс предложили конструкцию сети из электронных "нейронов" и показали, что подобная сеть может выполнять практически любые вообразимые числовые или логические операции. Далее они предположили, что такая сеть в состоянии также обучаться, распознавать образы, обобщать, т.е. она обладает всеми чертами интеллекта. Теории Маккаллоха-Питтса в сочетании с книгами Винера вызвали огромный интерес к разумным машинам. В 40-60-е годы все больше кибернетиков из университетов и частных фирм запирались в лабораториях и мастерских, напряженно работая над теорией функционирования мозга и методично припаивая электронные компоненты моделей нейронов. Из этого кибернетического, или нейромодельного, подхода к машинному разуму скоро сформировался так называемый "восходящий метод" - движение от простых аналогов нервной системы примитивных существ, обладающих малым числом нейронов, к сложнейшей нервной системе человека и даже выше. Конечная цель виделась в создании "адаптивной сети", "самоорганизующейся системы" или "обучающейся машины". Все эти названия разные исследователи использовали для обозначения устройств, способных следить за окружающей обстановкой, и, с помощью обратной связи, изменять свое поведение в полном соответствии с господствовавшей в те времена бихевиористской школой психологии, т.е. вести себя так же как живые организмы. Однако отнюдь не во всех случаях возможна аналогия с живыми организмами. Но дело здесь не только во времени. Основной трудностью, с которой столкнулся "восходящий метод" на заре своего существования, была высокая стоимость электронных элементов. Слишком дорогой оказывалась даже модель нервной системы муравья, состоящая из 20 тыс. нейронов, не говоря уже о нервной системе человека, включающей около 100 млрд. нейронов. Даже самые совершенные кибернетические модели содержали лишь несколько сотен нейронов. Столь ограниченные возможности обескуражили многих исследователей того периода.

Появление перцептрона

Одним из тех, кого ничуть не испугали трудности, был Фрэнк Розенблат, труды которого казалось, отвечали самым заметным устремлениям кибернетиков. В середине 1958 г. им была предложена модель электронного устройства, названного им «перцептроном», которое должно было бы имитировать процессы человеческого мышления. Перцептрон должен был передавать сигналы от "глаза", составленного из фотоэлементов, в блоки электромеханических ячеек памяти, которые оценивали относительную величину электрических сигналов. Эти ячейки соединялись между собой случайным образом в соответствии с господствующей тогда теорией, согласно которой мозг воспринимает новую информацию и реагирует на нее через систему случайных связей между нейронами. Два года спустя, была продемонстрирована первая действующая машина "Марк-1", которая могла научиться распознавать некоторые из букв, написанных на карточках, которые подносили к его "глазам", напоминающие кинокамеры. Перцептрон Розенблата оказался наивысшим достижением "восходящего", или нейромодельного метода создания искусственного интеллекта. Чтобы научить перцептрон способности строить догадки на основе исходных предпосылок, в нем предусматривалась некая элементарная разновидность автономной работы или "самопрограммирования". При распознании той или иной буквы одни ее элементы или группы элементов оказываются гораздо более существенными, чем другие. Перцептрон мог научаться выделять такие характерные особенности буквы полуавтоматически, своего рода методом проб и ошибок, напоминающим процесс обучения. Однако возможности перцептрона были ограниченными: машина не могла надежно распознавать частично закрытые буквы, а также буквы иного размера или рисунка, нежели те, которые использовались на этапе ее обучения. Ведущие представители так называемого "нисходящего метода" специализировались, в отличие от представителей "восходящего метода", в составлении для цифровых компьютеров общего назначения программ решения задач, требующих от людей значительного интеллекта, например для игры в шахматы или поиска математических доказательств. К числу защитников "нисходящего метода" относились Марвин Минский и Сеймур Пейперт, профессора Массачусетского технологического института. Минский начал свою карьеру исследователя искусственный интеллект сторонником "восходящего метода" и в 1951 г. построил обучающуюся сеть на вакуумных электронных лампах. Однако вскоре, к моменту создания перцептрона, он перешел в противоположный лагерь. В соавторстве с южно-африканским математиком Пейпертом, с которым его познакомил Маккаллох, он написал книгу "Перцептроны", где математически доказывалось, что перцептроны, подобные розенблатовским, принципиально не в состоянии выполнять многие из тех функций, которые предсказывал им Розенблат. Минский утверждал, что, не говоря о роли работающих под диктовку машинисток, подвижных роботов или машин, способных читать, слушать и понимать прочитанное или услышанное, перцептроны никогда не обретут даже умения распознавать предмет частично заслоненный другим. Глядя на торчащий из-за кресла кошачий хвост, подобная машина никогда не сможет понять, что она видит. Нельзя сказать, что появившаяся в 1969 г. эта критическая работа покончила с кибернетикой. Она лишь переместила интерес аспирантов и субсидии правительственных организаций США, традиционно финансирующих исследования по искусственному интеллекту, на другое направление исследований - "нисходящий метод".Интерес к кибернетике в последнее время возродился, так как сторонники "нисходящего метода" столкнулись со столь же неодолимыми трудностями. Сам Минский публично выразил сожаление, что его выступление нанесло урон концепции перцептронов, заявив, что, согласно его теперешним представлениям, для реального прорыва вперед в создании разумных машин потребуется устройство, во многом похожее на перцептрон. Но в основном искусственный интеллект стал синонимом нисходящего подхода, который выражался в составлении все более сложных программ для компьютеров, моделирующих сложную деятельность человеческого мозга.

Проблемы создания ИИ

Анализ проблемы искусственного интеллекта открывает роль таких философских познавательных орудий, как категории, специфическая семиотическая система, логические структуры, ранее накопленное знание. Всё это обнаруживаются не посредством исследования физиологических или психологических механизмов познавательного процесса, но выявляется в знании, в его языковом выражении. Орудия познания, формирующиеся, в конечном счёте на основе практической деятельности, необходимы для любой системы, выполняющей функции абстрактного мышления, независимо от её конкретного материального субстрата и структуры. Поэтому, чтобы создать систему, выполняющую функции абстрактного мышления (т. е. в конечном счёте, формирующую адекватные схемы внешних действий в существенно меняющихся средах) необходимо наделить такую систему этими орудиями. Развитие систем ИИ за последние время как раз идёт по этому пути. Степень продвижения в данном направлении в отношении каждого из указанных познавательных орудий разная, но в целом пока, увы, незначительна. В наибольшей мере системы ИИ используют формально-логические структуры, что обусловлено их неспецифичностью для мышления и, в сущности, алгоритмическим характером. Это дает возможность относительно легкой их технической реализации. Но даже здесь кибернетике предстоит пройти большой путь. В системах искусственного интеллекта ещё слабо используются модальная, императивная, вопросная и иные логики, которые функционируют в человеческом интеллекте, и не менее необходимы для успешных познавательных процессов, чем давно освоенные логикой, а затем и кибернетикой формы выводов. Повышение «интеллектуального» уровня технических систем, безусловно, связано не только с расширением применяемых логических средств, но и с более интенсивным их использованием - проверка информации на непротиворечивость, конструирования планов вычислений и т. п. Сложнее обстоит дело с семиотическими системами, без которых интеллект невозможен в принципе. Языки, используемые в ЭВМ, ещё далеки от семиотических структур, которыми оперирует мышление. Прежде всего, для решения ряда задач, необходимо последовательное приближение семиотических систем, которыми наделяется ЭВМ, к естественному языку, точнее, к использованию его ограниченных фрагментов. В этом плане предпринимаются попытки наделить входные языки ЭВМ универсалиями языка, например, полисемией (которая элиминируется при обработке в лингвистическом процессоре). Уже разработаны проблемно-ориентированные фрагменты естественных языков, достаточные для решения системой ряда практических задач. Наиболее важным итогом такой работы является создание семантических языков (и их формализация), в которых слова-символы имеют определенную интерпретацию. Многие универсалии естественных языков, необходимые для выполнения ими познавательных функций, в языках ИИ пока реализованы слабо (например, открытость) или используются ограниченно (например, полисемия). Все чаще воплощение в семиотических системах универсалий естественного языка, обусловленных его познавательной функцией, выступает одной из важнейших линий совершенствования систем ИИ, особенно тех, в которых проблемная область заранее чётко не определена. Сегодня системы искусственного интеллекта способны осуществлять перевод с одномерных языков на многомерные. В частности, они могут строить диаграммы, схемы, чертежи, графы, чертить на экране кривые и т. п. ЭВМ производят и обратный перевод (описывают графики и тому подобное с помощью символов). Такого рода перевод является существенным элементом интеллектуальной деятельности. Правда современные системы ИИ пока не способны к непосредственному (без перевода на символический язык) использованию изображений или воспринимаемых сцен для «интеллектуальных» действий. Поиск путей глобального, а не локального, оперирования информацией составляет одну из важнейших и задач теории искусственного интеллекта. Воплощение в информационные массивы и программы систем ИИ аналогов категорий находится пока в начальной стадии. Например, в категории входят понятия «целое», «часть», «общее», «единичное». Они используются в ряде систем представления знаний, в частности в качестве «базовых отношений», в той мере, в какой это необходимо для тех или иных конкретных предметных или проблемных областей, с которыми взаимодействуют системы. В формализованном понятийном аппарате некоторых систем представления знаний предприняты отдельные попытки выражения некоторых моментов содержания и других категорий (например, «причина» и «следствие»). Однако ряд категорий (например, «сущность» и «явление») в языках систем представления знаний отсутствует. В целом, данная проблема разработчиками систем ИИ в полной мере ещё не осмыслена, и предстоит ещё большая работа философов, логиков и кибернетиков по внедрению аналогов категорий в системы представления знаний, и другие компоненты интеллектуальных систем. Современные системы ИИ почти не имитируют сложную иерархическую структуру образа, что не позволяет им перестраивать проблемные ситуации, комбинировать локальные части сетей знаний в блоки, перестраивать эти блоки и т. п. Не является совершенным и взаимодействие вновь поступающей информации с совокупным знанием, фиксированным в системах. В семантических сетях и фреймах, использующихся при представлении знаний, пока недостаточно используются методы, благодаря которым интеллект человека легко пополняется новой информацией, находит нужные данные, перестраивает свою систему знаний и т. п. Ещё в меньшей мере современные системы ИИ способны активно воздействовать на внешнюю среду, без чего не может; осуществляться самообучение и вообще совершенствование «интеллектуальной» деятельности. Таким образом, хотя определенные шаги к воплощению гносеологических характеристик мышления в современных системах искусственного интеллекта сделаны, но в целом эти системы ещё далеко не владеют комплексом гносеологических орудий, которыми располагает человек и которые необходимы для выполнения совокупности функций абстрактного мышления. Чем больше характеристики систем искусственного интеллекта будут приближены к гносеологическим характеристикам мышления человека, тем ближе будет их «интеллект» к интеллекту человека, точнее, тем выше будет их способность к комбинированию знаковых конструкций, воспринимаемых и интерпретируемых человеком в качестве решения задач и вообще воплощения мыслей. Поэтому возникает сложный вопрос. При анализе познавательного процесса гносеология абстрагируется от психофизиологических механизмов, посредством которых реализуется сам процесс. Но из этого не следует, что для построения систем искусственного интеллекта эти механизмы не имеют значения. Не исключено, что механизмы, необходимые для воплощения неотъемлемых характеристик интеллектуальной системы, не могут быть реализованы в цифровых машинах или даже в любой технической системе, включающей в себя только компоненты неорганической природы. Также не исключено, что хотя мы и можем познать все гносеологические закономерности, обеспечивающие выполнение человеком его познавательной функции, но их совокупность реализуема лишь в системе, субстратно тождественной человеку. Подобный взгляд обосновывается X. Дрейфусом. «Телесная организация человека - пишет он - позволяет ему выполнять... функции, для которых нет машинных программ - таковые не только ещё не созданы, но даже не существуют в проекте... Эти функции включаются в общую способность человека к приобретению телесных умений и навыков. Благодаря этой фундаментальной способности наделенный телом субъект может существовать в окружающем его мире, не пытаясь решить невыполнимую задачу формализации всего и вся».Подчеркивание значения «телесной организации» для понимания особенностей психических процессов, в частности возможности восприятия, заслуживает отдельного внимания. Качественные различия в способности конкретных систем отражать мир тесно связаны с их структурой, которая хотя и обладает относительной самостоятельностью, но не может преодолеть некоторых рамок, заданных субстратом. В процессе биологической эволюции совершенствование свойства отражения происходило на основе усложнения нервной системы, т. е. субстрата отражения. Не исключено, что различие субстратов ЭВМ и человека может обусловить фундаментальные различия в их способности к отражению, что ряд функций человеческого интеллекта в принципе недоступен машинам.В философской литературе утверждается, что допущение возможности выполнения технической системой интеллектуальных функций человека означает сведение высшего (биологического и социального) к низшему (к системам из неорганических компонентов) и, следовательно, противоречит материалистической диалектике. Но в этом рассуждении не учитывается, что пути усложнения материи однозначно не однозначны, и не исключено, что общество имеет возможность создать из неорганических компонентов (абстрактно говоря, минуя химическую форму движения) системы не менее сложные и не менее способные к отражению, чем биологические. Созданные таким образом системы являлись бы компонентами общества, социальной формой движения. Вопрос о возможности передачи интеллектуальных функций техническим системам, и в частности о возможности наделения их рассмотренными в работе гносеологическими орудиями, не может быть решен только исходя из философских соображений. Он должен быть подвергнут анализу на базе конкретных научных исследований. X. Дрейфус подчеркивает, что ЭВМ оперирует информацией, которая не имеет значения, смысла. Для ЭВМ необходим перебор огромного числа вариантов. Телесная организация человека, его организма позволяет отличать значимое от незначимого для жизнедеятельности и вести поиск только в сфере первого. Для «не телесной» ЭВМ, утверждает Дрейфус, это недоступно. Конечно, конкретный тип организации тела позволяет человеку ограничивать пространство возможного поиска. Это происходит уже на уровне анализаторной системы. Совсем иначе обстоит дело с ЭВМ. Когда в кибернетике ставится общая задача, например распознания образов, то эта задача переводится с чувственно-наглядного уровня на абстрактный. Тем самым снимаются ограничения, не осознаваемые человеком, но содержащиеся в его «теле», в структуре органов чувств и организма в целом. Они игнорируются ЭВМ. Поэтому пространство поиска резко увеличивается. Это значит, что к «интеллекту» ЭВМ предъявляются более высокие требования (поиска в более обширном пространстве), чем к интеллекту человека, к которому приток информации ограничен физиологической структурой его тела. Обладающие психикой системы отличаются от ЭВМ прежде всего тем, что им присущи биологические потребности, обусловленные их материальным, биохимическим субстратом. Отражение внешнего мира происходит сквозь призму этих потребностей, в чём и выражается активность психической системы. ЭВМ не имеет потребностей, органически связанных с ее субстратом, для нее как таковая информация незначима, безразлична. Значимость, генетически заданная человеку, имеет два типа последствий. Первый - круг поиска сокращается, и, тем самым, облегчается решение задачи. Второй - нестираемые из памяти фундаментальные потребности организма обусловливают односторонность психической системы. Дрейфус пишет в связи с этим: «Если бы у нас на Земле очутился марсианин, ему, наверное, пришлось бы действовать в абсолютно незнакомой обстановке; задача сортировки релевантного и нерелевантного, существенного и несущественного, которая бы перед ним возникла, оказалась бы для него столь же неразрешимой, как и для цифровой машины, если, конечно, он не сумеет принять в расчет никаких человеческих устремлений». С этим можно не согласится. Если предложенный «марсианин» имеет иную биологию, чем человек, то он имеет и иной фундаментальный слой неотъемлемых потребностей, и принять ему «человеческие устремления» значительно труднее, чем ЭВМ, которая может быть запрограммирована на любую цель.Живое существо в принципе не может быть по отношению к этому фундаментальному слою перепрограммировано, хотя для некоторых целей оно может быть запрограммировано вновь, посредством дрессировки. В этом смысле потенциальные интеллектуальные возможности машины шире подобных возможностей животных. У человека же над фундаментальным слоем биологических потребностей надстраиваются социальные потребности, и информация для него не только биологически, но и социально значима. Человек универсален и с точки зрения потребностей, и с точки зрения возможностей их удовлетворения. Однако эта универсальность особо присуща ему как социальному существу, производящему средства целесообразной деятельности, в том числе и системы искусственного интеллекта. Следовательно, телесная организация не только даёт дополнительные возможности, но и создает дополнительные трудности. Поэтому интеллекту человека важно иметь на вооружении системы, свободные от его собственных телесных или иных потребностей. Конечно, от таких систем неразумно требовать, чтобы они самостоятельно распознавали образы, классифицировали их по признакам, по которым это делает человек. Цели для них необходимо задавать в явной форме.Следует отметить, что технические системы могут иметь аналог телесной организации. Развитая кибернетическая система обладает рецепторными и эффекторными придатками. Начало развитию таких систем положили интегральные промышленные роботы, в которых ЭВМ в основном выполняет функцию памяти. В роботах «третьего поколения» ЭВМ выполняет и «интеллектуальные» функции. Их взаимодействие с миром призвано совершенствовать их «интеллект». Такого рода роботы имеют «телесную организацию», конструкция их рецепторов и эффекторов содержит определенные ограничения, сокращающие пространство, в котором, образно говоря, могла бы совершать поиск цифровая машина. Тем не менее, совершенствование систем искусственного интеллекта на базе цифровых машин может иметь границы, из-за которых переход к решению интеллектуальных задач более высокого порядка, требующих учёта глобального характера переработки информации и ряда других гносеологических характеристик мышления, невозможен на дискретных машинах при сколь угодно совершенной программе. 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 при анализе проблем, связанных с ИИ, часто применяют математический аппарат нечётких множеств, идея и реализация которого принадлежит американскому математику Л.Заде. Суть подхода состоит в отказе от принципа детерминизма. Пожалуй, наиболее поразительным свойством человеческого интеллекта является способность принимать правильные решения в обстановке неполной и нечёткой информации. Построение моделей, приближенных е рассуждениям человека, и использование их в компьютерных системах будущих поколений представляет сегодня одну из важнейших проблем науки. Смещение центра исследований нечётких систем в сторону практических приложений привело к выявлению целого ряда проблем, таких, как новые архитектуры компьютеров для нечётких вычислений, элементная база нечётких компьютеров и контроллеров, инструментальные средства разработки, инженерные методы расчёта и разработки нечётких систем управления и многое другое. Математическая теория нечётких множеств, предложенная Л.Заде около тридцати лет назад, позволяет описывать нечёткие понятия и знания, оперировать этими знаниями и делать нечёткие выводы. Основанные на этой теории методы построения компьютерных нечетких систем существенно расширяют области применения компьютеров. Нечёткое управление является одной из самых активных и результативных областей исследований применения теории нечётких множеств. Нечёткое управление оказывается особенно полезным, когда технологические процессы являются слишком сложными для анализа с помощью общепринятых количественных методов, или когда доступные источники информации интерпретируются неточно или неопределенно. 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.

Реализация систем ИИ

Ещё в далёком 1954 году американский исследователь А.Ньюэлл решил написать программу для игры в шахматы. Идеей он поделился с аналитиками корпорации RAND Corporation, и которые предложили Ньюэллу свою помощь. В качестве теоретической основы программы было решено использовать метод, предложенный К. Шенноном, основателем теории информации. Точная формализация метода была выполнена А. Тьюрингом. Он же и смоделировал его вручную. К работе была привлечена группа голландских психологов под руководством А. Де Гроота, изучавших стили игры выдающихся шахматистов. Через два года совместной работы этим коллективом был создан язык программирования ИПЛ1 -первый символьный язык обработки списков. Вскоре была написана первая программа, которую можно отнести к достижениям в области искусственного интеллекта. Это была программа «Логик-Теоретик» (1956 г.), предназначенная для автоматического доказательства теорем в исчислении высказываний. Собственно программа для игры в шахматы, NSS, была завершена в 1957 г. В основе её лежали так называемые эвристики - правила, которые позволяют сделать выбор при отсутствии точных теоретических оснований - и описания целей. Управляющий алгоритм пытался уменьшить различия между оценками текущей ситуации и оценками цели или одной из подцелей. В 1956 году в США собрались основатели кибернетики с целью обсудить возможности реализации проекта «Искусственный интеллект», как они его тогда назвали. В числе участников конференции были Д. Маккарти, М. Минский, К. Шеннон, А. Тьюринг и др. К ИИ первоначально просто отнесли свойства машин брать на себя отдельные функции человека, например, такие как перевод с одного языка на другой, распознавание объектов, принятие оптимальных решений и пр. В СССР направление «Искусственный интеллект» (ИИ) возникло с опозданием на целых 10 лет и пришло на смену кибернетическому и бионическому буму первой половины 60-х годов. Поначалу оптимистам казалось, что произойдет революция и машина начнет думать как человек. Ничего подобного не произошло. Стало ясно, что никакого мышления, аналогичного человеческому, сходу построить не получится. Поэтому акценты сместились в сторону создания искусственного интеллекта - т.е. машинным решением «трудных» задач, которые человек решает, а машина пока нет. Таким образом, первоначально ИИ не претендовал на прямое моделирование мышления, а был просто решением с помощью машины трудноформализуемых «человеческих» задач.

С самого начала предполагалось, что эти решения позволят сформулировать обобщения и выработать специфические методы ИИ, ведущие, в конечном счете, к машинному мышлению. Представители возникшего направления справедливо полагали, что к конструктивному определению и моделированию мышления полезно идти от специфики задач к методам их решения, вводя «интеллект» как механизм, необходимый для решения.

В конечном итоге оказалось, что к традиционным задачам ИИ стали относить довольно много задач. Например, это понимание машиной естественного языка, т.е. вопрос-ответные системы и доступ к базам данных на естественном языке, перевод с одного языка на другой, анализ изображений объёмных (3-d) сцен, доказательство теорем, игры, базы данных, базы знаний и др. Теперь вкратце рассмотрим наиболее активно развиваемые подходы и области применения ИИ - в порядке убывания их популярности. Надо отметить, что меньшая популярность нередко связана не столько с потенциалом технологии, сколько с отдаленностью перспектив её прикладной реализации (например, крайне высокий потенциал киберзаводов пока не вызывает серьезного интереса из-за наличия множества нерешенных задач по их управлению).

Нейронные сети

Это направление стабильно держится на первом месте. Продолжается совершенствование алгоритмов обучения и классификации в масштабе реального времени, обработки естественных языков, распознавания изображений, речи, сигналов, а также создание моделей интеллектуального интерфейса, подстраивающегося под пользователя. Среди основных прикладных задач, решаемых с помощью нейронных сетей - финансовое прогнозирование, раскопка данных, диагностика систем, контроль за деятельностью сетей, шифрование данных. В последние годы идёт усиленный поиск эффективных методов синхронизации работы нейронных сетей на параллельных устройствах.

Эволюционные вычисления

На развитие сферы эволюционных вычислений (ЭВ) значительное влияние оказали прежде всего инвестиции в нанотехнологии. ЭВ затрагивают практические проблемы самосборки, самоконфигурирования и самовосстановления систем, состоящих из множества одновременно функционирующих узлов. При этом удаётся применять научные достижения из области цифровых автоматов. Другой аспект ЭВ - использование для решения повседневных задач автономных агентов в качестве персональных секретарей, управляющих личными счетами, ассистентов, отбирающих нужные сведения в сетях с помощью поисковых алгоритмов третьего поколения, планировщиков работ, личных учителей, виртуальных продавцов и т. д. Сюда же относится робототехника и все связанные с ней области. Основные направления развития - выработка стандартов, открытых архитектур, интеллектуальных оболочек, языков сценариев/запросов, методологий эффективного взаимодействия программ и людей. Модели автономного поведения предполагается активно внедрять во всевозможные бытовые устройства, способные убирать помещения, заказывать и готовить пищу, водить автомобили и т. п. Отдельно стоит отметить социальные аспекты - неизвестно как общество будет на практике относиться к таким сообществам интеллектуальных программ.

Нечеткая логика

Системы нечеткой логики активнее всего будут применяться преимущественно в гибридных управляющих системах.

Обработка изображений

Продолжится разработка способов представления и анализа изображений (сжатие, кодирование при передаче с использованием различных протоколов, обработка биометрических образов, снимков со спутников), независимых от устройств воспроизведения, оптимизации цветового представления на экране и при выводе на печать, распределенных методов получения изображений. Дальнейшие развитие получат средства поиска, индексирования и анализа смысла изображений, согласования содержимого справочных каталогов при автоматической каталогизации, организации защиты от копирования, а также машинное зрение, алгоритмы распознавания и классификации образов.

Экспертные системы

Спрос на экспертные системы (ЭС) остаётся на достаточно высоком уровне. Наибольшее внимание сегодня уделяется системам принятия решений в масштабе времени, близком к реальному, средствам хранения, извлечения, анализа и моделирования знаний, системам динамического планирования.

Интеллектуальные приложения

Рост числа интеллектуальных приложений, способных быстро находить оптимальные решения комбинаторных проблем (возникающих, например, в транспортных задачах), связан с производственным и промышленным ростом в развитых странах.

Распределенные вычисления

Распространение компьютерных сетей и создание высокопроизводительных кластеров вызвали интерес к вопросам распределенных вычислений - балансировке ресурсов, оптимальной загрузке процессоров, самоконфигурированию устройств на максимальную эффективность, отслеживанию элементов, требующих обновления, выявлению несоответствий между объектами сети, диагностированию корректной работы программ, моделированию подобных систем.

Операционные системы реального времени

Появление автономных робототехнических устройств повышает требования к операционным системам реального времени (ОС РВ) - организации процессов самонастройки, планирования обслуживающих операций, использования средств ИИ для принятия решений в условиях дефицита времени.

Самоорганизующиеся СУБД

Самоорганизующиеся СУБД будут способны гибко подстраиваться под профиль конкретной задачи и не потребуют администрирования.

Высокопроизводительный OLAP-анализ

Высокопроизводительный OLAP-анализ и раскопка данных, способы визуального задания запросов.

Интеллектуальные медицинские системы

Медицинские системы, консультирующие врачей в экстренных ситуациях, роботы-манипуляторы для выполнения точных действий в ходе хирургических операций.

Киберзаводы

Создание полностью автоматизированных киберзаводов, гибкие экономные производства, быстрое прототипирование, планирование работ, синхронизация цепочек снабжения, авторизации финансовых транзакций путем анализа профилей пользователей.

Прикладные методы

Небольшое число конференций посвящено выработке прикладных методов, направленных на решение конкретных задач промышленности в области финансов, медицины и математики.

Игры

Традиционно высок интерес к ИИ в среде разработчиков игр и развлекательных программ (это отдельная тема). Среди новых направлений их исследований - моделирование социального поведения, общения, человеческих эмоций, творчества.

Заключение

Создание искусственно интеллекта, как полного, так и неполного, таит в себе множество проблем. Причем как на пути к его созданию, так и после него. На пути создания ИИ это и ограниченность ресурсов, и недостаточные знания в этой области, проблема вообще осуществимости это сделать, и многие другие технические проблемы. После же создания ИИ, сравнимого с человеком возникает ряд проблем. Во-первых, потерей интереса человека к творческому труду в случае его замены, а затем и полная деградация человека. Но с другой стороны творчество должно приносить человеку радость, а он следовательно от этого не должен отказаться. Возможна и друга проблема: при полном изобилии ресурсов общество потеряет свою структуру и человек обезличиться, перестанет развиваться на протяжении своей жизни. Во-вторых, это возможность ошибки ИИ или сбоя в его работе в областях, ошибки на которых могут быть фатальными для всего человечества. Это, к примеру, оборона стран или энергетика. В любом случае решающее слово должно быть за человеком в принятии решений, например по началу войны, или ликвидации сбоя на электростанции. Ведь любой человек может выйти из-под контроля, а значит и ИИ по его подобию тоже.

Можно сделать основные выводы:

1) Искусственный интеллект - это научное направление, связанное с машинным моделированием человеческих интеллектуальных функций.

2) Понятие искусственный интеллект обычно используется для обозначения способности вычислительной системы выполнять задачи, свойственные интеллекту человека, например задачи логического вывода и обучения.

3)Любая задача, алгоритм решения которой заранее не известен или же данные неполные может быть отнесена к задачам области ИИ. Это например игра в шахматы, чтение текста, перевод текста на другой язык и т.д.

4)Системы, программы, выполняющие действия по решению задачи можно отнести к ИИ, если результат их деятельности аналогичен результату человека при решении той же задачи. Поэтому к ИИ можно отнести целый ряд программных средств: системы распознавания текста, автоматизированного проектирования, самообучающиеся программы и др. Но не только по этому, а еще и потому, что они работают по сходным принципам с человеком.

5) Есть два основных перспективных направления в исследовании ИИ. Первое заключается в приближении систем ИИ к принципам человеческого мышления. Второе заключается в создании ИИ, представляющего интеграцию уже созданных систем ИИ в единую систему, способную решать проблемы человечества.

Список использованной литературы.

1. М. Тим Джонс. «Программирование искусственного интеллекта в приложениях» - М.: ДМК Пресс, 2004 - 312 с.: ил.

2. Лекторский В.А. «Теория познания (гносеология, эпистемология)» - «Вопросы философии», 1999, №8

3. Лефевр В.А. «От психофизики к моделированию души» - «Вопросы философии», 1990, №7, с. 25-31.

4. Карл, Левитин, Поспелов, Хорошевский. «Будущее искусственного интеллекта» - М.: Наука, 1991.

5. Сотник С. Л., «Основы проектирования систем искусственного интеллекта» -1998.

6. Шамис А.Л. «Поведение, восприятие, мышление: проблемы создания искусственного интеллекта». - Серия «Науки об искусственном» - 2005.

7. Мамардашвили М.К. «Сознание как философская проблема» - «Вопросы философии», 1990, №10

8. Шалютин С.М. «Искусственный интеллект: гносеологический аспект» - М.: Мысль, 1985.

9. Бобровский С. «Перспективы и тенденции развития систем искусственного интеллекта» - PC Week/RE №32, 2001 г., стр. 32.

10.Миронов В.В. Коммуникационное пространство как фактор трансформации современной культуры и философии // Вопросы философии 2-2006, сс.27-43.

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ

ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ

«ОРЕНБУРГСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ИНСТИТУТ МЕНЕДЖМЕНТА»

Кафедра: Философии и общегуманитарных дисциплин

РЕФЕРАТ

По дисциплине: Технологии научных исследований

На тему: «Проблема создания искусственного интеллекта»

Выполнила студентка

Очной формы обучения

080200.62 «Менеджмент»

1 курса М-12 группы Альжанова Лиля

Оренбург 2012

Дата добавления: 2015-08-29