Штучний інтелект

і алгоритмах, які допоможуть інтелектуальному агенту виживати в навколишньому середовищі під час виконання свого завдання. Тому тут значно краще вивчаються алгоритми пошуку і прийняття рішення.

Непопулярні підходи

  • Найзагальніший підхід полягає в тому, що ШІ матиме змогу поводити себе як людський в нормальних ситуаціях. Ця ідея являє собою узагальнений підхід тесту Тюрінга, який стверджує, що машина стане розумною тоді, коли буде спроможна підтримувати діалог зі звичайною людиною, а та не зможе зрозуміти, що розмовляє з машиною (діалог ведеться переписуванням).
  • Письменники-фантасти часто пропонують ще один підхід: ШІ виникає тоді, коли машина буде відчувати і творити. Так, наприклад, хазяїн Ендрю Мартіна з «Двохсотлітньої людини» починає ставитись до нього як до людини тоді, коли цей створив іграшку за власним проектом. А. Дейта з Зоряного шляху, будучи спроможним до комунікацій та навчання, мріє отримати емоції та інтуїцію.

Підходи до вивчення

Існують різні підходи до створення систем ШІ. На даний момент можна виділити 4 досить різних підходи:

  1. Логічний підхід. Основою для вивчення логічного підходу слугує Булева алгебра. Кожен програміст знайомий з нею з тих пір, коли він вивчав оператор IF. Свого подальшого розвитку Булева алгебра отримала у вигляді обчислення предикатів — в якому вона розширена за рахунок введення предметних символів, відношень між ними. Крім цього, кожна така машина має блок генерації цілі, і система виводу намагається довести дану ціль як теорему. Якщо ціль досягнута, то послідовність використаних правил дозволить отримати ланцюжок дій, необхідних для реалізації поставленої цілі (таку систему ще називають експертною системою). Потужність такої системи визначається можливостями генератора цілей і машинного доведення теорем. Для того щоб досягти кращої виразності логічний підхід використовує новий напрям, його назва — нечітка логіка
    Головною відмінністю цього напряму є те, що істинність вислову може приймати окрім значень так/ні (1/0) ще й проміжне значення — не знаю (0. 5), пацієнт швидше за все живий, ніж мертвий (0. 75), пацієнт швидше за все мертвий, ніж живий (0. 25). Такий підхід більш подібний на мислення людини, оскільки він рідко відповідає так або ні.
  2. Під структурним підходом ми розуміємо спроби побудови ШІ шляхом моделювання структури людського мозку. Однією з перших таких спроб був перцептрон Френка Розенблатта. Головною моделюючою структурною одиницею в перцептронах (як і в більшості інших варіантах моделювання мозку) є нейрон. Пізніше виникли і інші моделі, більш відомі під назвою нейронні мережі (НС) і їхні реалізації — нейрокомп’ютери. Ці моделі відрізняються за будовою окремих нейронів, за топологією зв’язків між ними і алгоритмами навчання. Серед найбільш відомих на даний час варіантів НС можна назвати НС зі зворотнім розповсюдженням помилки, сітки Кохонена, сітки Хопфілда, стохастичні нейрони сітки. В більш ширшому розумінні цей підхід відомий як Конективізм. Відмінності між логічним та структурним підходом не стільки принципові, як це здається на перший погляд. Алгоритми спрощення і вербалізації нейронних мереж перетворюють моделі структурного підходу в явні логічні моделі. [1] З іншої сторони, ще в 1943 році Маккалок і Піттс показали, що нейронна сітка може реалізувати будь-яку функцію алгебри логіки[2].
  3. Еволюційний підхід. Під час побудови системи ШІ за даним методом основну увагу зосереджують на побудові початкової моделі, і правилам, за якими вона може змінюватися (еволюціонувати). Причому модель може бути створена за
1 2 3 4 5 6 7