Искуственный интеллект

Новую, последнюю фазу развития интеллекта следует рассматривать как время совокупной мыслительной деятельности – мозга человека и искусственного интеллекта – работу технических, придуманных человеком орудий.

Говоря о проблеме создания искусственного интеллекта, следует подразделить ее на две задачи:

1) создание технических средств механизации работы головного мозга или просто замены его процессором, осуществляющим все многочисленные функции мышления;

2) разработка механического существа (робота, киборга), в который не только вложен «умный процессор», но имеющего органы чувств, органы движения и труда, орган членораздельной речи.

Рассмотрим, как обстоит дело в настоящее время?

Наука все более основательно осваивает алгоритмы работы человеческого мозга, а наиболее передовая отрасль техники – электроника – создает все более компактные микропроцессоры, в единице объема которых сосредотачивается почти такое же количество простейших логических операций, как и в таком же объеме головного мозга. Уже сейчас калькуляторы и компьютеры гораздо быстрее людей считают, причем довольно сложные многочлены, лучше многих студентов решают математические, физические, технические и другие естественнонаучные задачи. Как выяснилось недавно, даже в шахматы компьютеры играют не хуже чемпиона мира. Человек все большее количество своих интеллектуальных проблем доверяет компьютерам. Возникла новая наука – эвристика, изучающая основные алгоритмы творческой деятельности. С другой стороны, выясняется, что какой бы сложной и непредсказуемой не казалась работа мозга, ее можно подразделить на отдельные операции, структуры операций и установить связи между ними. Даже влияние такого малопредсказуемого фактора, как эмоции, можно запрограммировать, т.е. перевести на язык работы автоматов.

Рассмотрим в самых общих чертах, как это можно сделать. Начнем с рецепторов, т.е. датчиков, получающих информацию от внешнего мира.

Например, восприятие световых сигналов – зрение. Глаз представляет собой достаточно просто моделируемую зрительную систему, основными элементами которой являются хрусталик и глазное дно – рисунок 6.5. Хрусталик есть обычная двояковыпуклая линза с переменным фокусным расстоянием. Это расстояние регулируется путем растягивания или сжимания хрусталика мышцами зрачка. Благодаря этому на глазное дно попадает существенно уменьшенное, перевернутое, но четкое изображение предмета. Глазное дно – основной элемент зрительной системы – представляет собой матрицу, каждая клеточка которой содержит дендриты зрительных нейронов. Они реагируют не только на плотность световой энергии, но и на цвет, точнее на один из трех цветов – красный, зеленый, голубой. Картина дробится на отдельные части. Далее она передается в головной мозг, где воспроизводится в виде мозаики. Чем меньше клеточка мозаики, тем более сплошной кажется картина. Ясно, что все это, включая систему обратной связи, управляющей фокусным расстоянием хрусталика, можно воспроизвести технически.

Рис. 6.5

Оптическая система глаза:1-хрусталик (линза с переменным фокусным расстоянием); 2-мышцы хрусталика; 3-глазное яблоко; 4-сетчатка; 5-рассматриваемый предмет; 6-его изображение на сетчатке; 7-оболочка глаза; 8-роговица; 9-зрительные нервы, управляющие мышцами глаза; 10-средний мозг; 11-радужка.

.

Также технически воспроизводятся в различных устройствах рецепторы звука, обоняния, поля температур, осязания. Правда, пока они менее чувствительны, чем у людей, но, тем не менее, ясно, что проблема здесь не качественная, а количественная.

Перейдем к следующему этапу – осмыслению полученной информации. Главное здесь – формирование абстракций. Один из возможных вариантов машинного моделирования процедуры абстрагирования дан в [25] – рисунок 6.6.

Первый уровень – сигналы, получаемые от рецепторов и кратковременно хранящиеся в памяти. Второй уровень получает информацию от блока оперативной памяти первого уровня и от рецепторов и сравнивает динамику изменения внешней среды. Одновременно полученным сведениям придается особый "вес" в зависимости от гипотезы, сформировавшейся по дополнительному алгоритму. В зависимости от частоты повторения подаваемой информации этот вес

Рисунок 6.6.

Дата добавления: 2015-08-27