Искусственный интеллект на страже

 Апгрейд обезьяны. Большая история маленькой сингулярности

Все мы ходим на работу, тысячи научных работников делают какие-то конкретные вещи. В совокупности все мы, повышая интеллект машин, делаем некое глобальное дело. Мы особо не задумываемся над тем, чем оно кончится. Мы не мыслим масштабами эволюции. Но если отвлечься от каждодневной суеты и перейти на другой масштаб, мы ясно увидим, к чему приведут в итоге наши исследования. Однажды человек обнаружит, что в Сети живет некто более умный, чем он. Ущемленное самолюбие может вызвать в нем желание типа «я тебя породил я тебя и убью». Но убить его будет уже невозможно, это будет самоубийственным решением, ведь все системы комфорта и жизнеобеспечения управляются компьютерами. Конечно, отдельные экстремисты и террористы на почве неолуддизма непременно возникнут, но агрессивные агенты существуют всегда, как вирусы, и не оказывают большого влияния на эволюцию. С подонками будет разбираться полиция. Наша, человеческая полиция, стоящая на страже Его интересов. Мировая фантастика очень много писала о том, что грядущий искусственный интеллект вытеснит человека и займет главенствующее место в жизни планеты

 НЛО и формы сознания

Это последняя и самая роковая тайна Старой Пустой Крепости. Чтобы содержательно ответить на эти важные вопросы, имеющие прямое отношение к проблеме №2, необходимо хотя бы кратко рассмотреть принципы действия вышеперечисленных фильтров сознания и оценить результат их работы с одной точки зрения: приводит ли действие этих фильтров человека к более адекватному взаимодействию с Реальностью или наоборот, ведет его ко все большему погружению в мир иллюзий? Или более кратко: какую роль фильтры сознания играют в эволюции человека, способствует ли они эволюции сознания или препятствуют? Итак, кратко рассмотрим систему фильтров сознания, в основном следуя З.Фрейду (по книге: Р.М.Грановская, И.Я.Березная, Интуиция и искусственный интеллект, Л., ЛГУ, 1991, с.72-124). Эти фильтры являются структурами, большей частью находящимися вне сознания. З.Фрейд называл их цензором, стражем на пороге сознания. Это подсознательные барьеры, которые приходится преодолевать потокам информации о Реальности и о “Я” на пути к сознанию. Отрицание. Игнорирование потенциально тревожной информации, уклонение от нее.

 Знакомьтесь - роботы!

Чтобы двигаться и работать в реальном мире, человек должен уметь чувствовать и мыслить. Только при этих условиях его движения могут быть рациональными, осмысленными. И робот, если он предназначен двигаться и работать в реальном мире, тоже должен уметь "чувствовать" и "мыслить". Конечно, по-своему, по-технически, не зря эти слова взяты нами в кавычки. Но как-то очувствлен он должен быть, и как-то должен мыслить его искусственный интеллект! РАЗНЫЕ НУЖНЫЕ ЧУВСТВА В очень беспокойном мире мы живем, непрерывно подвергаемся многочисленным раздражениям. Открывая глаза, видим движущихся вокруг нас людей, животных, машины, видим предметы и сооружения, облака и лисгву деревьев, ярко освещенные солнцем и затемненные. Окружающий мир не немой фильм. Поток звуков - речи, музыки, сигналов, шумов - обрушивается на наши органы слуха, ароматы и запахи раздражают обоняние. Нам то тепло, то холодно, то кисло, то горько, то сладко, в транспорте иногда ощущаем головокружение или тошноту, в часы "пик" испытываем в толпе давления, ощущаем голод и жажду, когда время подходит к обеденному перерыву, ощущаем тяжесть кирпича или портфеля

 НТР и художественное творчество

Искусственный интеллект и творчество. ЭВМ , как один из продуктов НТР , по моему мнению , должна занимать отдельную нишу.Насколько применим компьютер к творческому процессу вопрос неоднозначный и сложный. Всякое познание действительности в той или иной степени ее моделирование.Современные машины способны не только моделировать окружающую действительность , но и в определенной мере ее интерпретировать. Однако творчество на сегодняшний день остается прерогативой человека.Сторонники машинного творчества утверждают если машина способна создать произведение , которое будет восприниматься людьми , как искусство , то уже не существенно , каким путем достигнут этот эффект.Кроме того , наука нетерпит никаких запретов , кроме наложенных самой природой.Поэтому утверждать , что машинное творчество никогда не возникнет , нельзя. Человек не способен выдумать ничего , что не было бы комбинацией уже существующих в природе элементов.Применительно к искусству это верно лишь наполовину.В искусстве все решает не состав , а контекст , взаимодействие.Машина способна создать произведение , отвечающее всем заложеным требованиям , но это произведение не будет нести никакой идеи.

 Философия (Учебник)

В принципе, познавать мир, развивать цивилизацию, по-видимому, может и искусственный интеллект, мыслящая машина. И если бы человек не имел души, он и был бы такой машиной. Душа нечто более значительное и глубокое в человеке, чем дух. Предметное сознание и самосознание укоренены в душе. Они - словно листья и ветви дерева, а душа - его корни. Душевная сфера - это особая стихия, слитая, с одной стороны, с актуальностью духовного бытия и идеальностью света разума, а с другой - соприкасающаяся со внеположенностью и пространственно-временной ограниченностью материального бытия. Душевная жизнь, если смотреть на нее со стороны сознания, является лишь тенью актуального сознания, его бесформенной потенцией. Например, в простом акте зрения на переднем плане сознания находится предмет нашего внимания, а периферия переднего плана и весь задний план заняты игрой душевной жизни. Здесь образцы, которые должны быть образами предметов, пребывают в зачаточном состоянии, и, сливаясь с бесформенным целым душевной жизни, ведут в нем свое фантастическое существование

 Информационное общество и глобальные компьютерные коммуникации

В действительности агент будет программой, в которую заложена некая личность; тем или иным способом Вы сможете общаться с этой личностью. Похоже на то, как будто вместо себя Вы отправляете на поиски своего помощника. Последний и во многих отношениях самый полезный помощник — агент. Это фильтр, в который заложена некая личность и который как бы способен проявлять инициативу. Задача агента сводится к одному — помогать. Помогать в поиске информации при самых разных ситуациях. Как Вам помочь, агенты «догадываются» отчасти потому, что компьютер запоминает Ваши прошлые действия. Ради эффективной работы с Вами он сможет подстроиться именно под Вас. Связанная с магистралью информационная аппаратура, подчиняясь магии программ, будет «набираться опыта» от общения с Вами и сама предложит оптимальные способы решения тех или иных задач. Аппаратными средствами управляют программные. Но как только программа написана, она навсегда остается неизменной. А программа с элементами искусственного интеллекта по мере своей работы постепенно умнеет.

 Использование Интернет-технологий для обеспечения информативности населения

ВЕДЕНИЕ Сегодня уже ни у кого не вызывает сомнения, что электронные цифровые технологии в сочетании с Интернетом (и технологиями следующего поколения информационных сетей) определяют будущее коммуникаций. Естественно, что традиционные поставщики информационных продуктов, начиная с компаний, выпускающих словари и энциклопедии и заканчивая масс-медиа, не хотят смириться с тем, что их время прошло, и делают все для того, чтобы наверстать упущенное. С точки зрения динамики рынка информационных продуктов на цифровых носителях и o -li e, безусловно, заслуживает внимания факт перехода большей части энциклопедических словарей в электронный формат. Этот процесс начался в 1992 году с покупки компанией с его помощью статьи, иллюстрации, видео- или аудиоинформацию по любой интересующей его теме. Он сможет получить эту информацию тогда, когда он этого пожелает, и совершенно бесплатно. Через какое-то время искусственный интеллект, параллельный перевод и распознавание голоса сломают последние национальные и языковые барьеры и сделают возможным свободный транснациональный обмен информацией.

 Искусственный интеллект

МОСКОВСКИЙ КОМИТЕТ ОБРАЗОВАНИЯ ЮГО-ВОСТОЧНОЕ ОКРУЖНОЕ УПРАВЛЕНИЕ Средняя общеобразовательная школа №506 с углубленным изучением экономики Реферат по информатике на тему: «Искусственный интеллект» Выполнил ученик 11Б класса Ковчегин Игорь Учитель: Сальникова Надежда Валерьевна Москва, 2002 Содержание Содержание 2 Введение 3 Искусственный интеллект – новая информационная революция 5 Основы теории нейроподобных сетей. 10 Некоторые сведения о мозге 10 Нейрон как элементарное звено. 10 Нейроподобный элемент. 13 Нейроподобные сети (НПС) 15 Обучение нейроподобной сети 18Заключение 20 Список использованной литературы: 22Введение По своей сути процессы адаптации являются оптимизационными процессами. Дж. Холланд, Adap a io i a ural a d ar ificial sys ems. Понятие искусственный интеллект, как впрочем и просто интеллект, весьма расплывчаты. Если обобщить все сказанное за последние тридцать лет, то оказывается, что человек просто хочет создать себе подобного в той или иной форме, хочет, чтобы какие-то действия выполнялись более рационально, с меньшими затратами времени и энергии.

 Механизм когерентности обобщенного кольцевого гиперкуба с непосредственными связями

Рассмотрели КС типа обобщенный кольцевой гиперкуб, рассчитали основные оценки параметров данного гиперкуба (Рис. 1). Более подробно мы остановились на алгоритме DASH, который в наибольшей степени подходит к КС типа обобщенный кольцевой гиперкуб. При построении алгоритма мы видим, что для данной КС с непосредственными связями, чем больше структура, тем дольше ожидание ЦП на запросы запрещения строки. Т.к. с увеличением структуры будет увеличиваться диаметр и до последнего узла сообщение будет доходить с большим опозданием, что вызовет простой запросившего процессора. В тоже время, если бы мы использовали структуру с магистральными связями, данный алгоритм поддержания когерентности будет работать гораздо эффективнее, т.к. диаметр будет постоянен. Список литературы Артамонов Г.Т. «Топология регулярных вычислительных сетей и сред.№» М.: Радио и связь, 1985. Власов А.А.«Коммутационные структуры и коммуникационные среды: Лабораторный практикум.» – Йошкар-Ола: МарГТУ, 2002. Горяшко А.П. «Специализированные вычислительные структуры.» /Искусственный интеллект, Кн.3. Программные и аппаратные средства. М.: Радио и связь, 1987. Корнеев В.В. «Параллельные ВС», М., Нолидж, 1999. www. arod. ov.ru/par.h ml «Мультипроцессорная когерентность кеш-памяти» 20

 Построение систем распознавания образов

В свое время не обратили внимания, что в заимствованном из англоязычных работ термине “pa er recog i io ” термин “pa er ”, кроме значения “образ”, имеет еще значение “модель”, стиль”, “режим”, “закономерность”, “образ действия”. В современном распознавании и особенно искусственном интеллекте его употребляют в самом широком смысле, имея в виду, что “образ” - это некоторое структурированное приближенное (обратите внимание - “приближенное”!) описание (эскиз) изучаемого объекта, явления или процесса. То есть, частичная определенность описания является принципиальным свойством образа. Основное назначение описаний (образов) - это их использование в процессе установления соответствия объектов, то есть при доказательстве их идентичности, аналогичности, подобия, сходства и т.п., которое осуществляется путем сравнения (сопоставления). Два образа считаются подобными, если удается установить их соответствие. Можно, в частности, считать, что имеет место соответствие, если достигнута их идентичность. Сопоставление образов представляет собой основную задачу распознавания и играет существенную роль в информатике в целом. Эта задача возникает, в частности, в различных разделах искусственного интеллекта, например в понимании естественного языка компьютером, символьной обработке алгебраических выражений, экспертных системах, преобразовании и синтезе программ ЭВМ.

 Взаимодействия с ЭВМ на естественном языке

Обеспечение взаимодействия с ЭВМ на естественном языке (ЕЯ) является важнейшей задачей исследований по искусственному интеллекту (ИИ). Базы данных, пакеты прикладных программ и экспертные системы, основанные на ИИ, требуют оснащения их гибким интерфейсом для многочисленных пользователей, не желающих общаться с компьютером на искусственном языке. В то время как многие фундаментальные проблемы в области обработки ЕЯ ( a ural La guage Processi g, LP) еще не решены, прикладные системы могут оснащаться интерфейсом, понимающем ЕЯ при определенных ограничениях. Существуют два вида и, следовательно, две концепции обработки естественного языка: для отдельных предложений; для ведения интерактивного диалога. Природа обработки естественного языка Обработка естественного языка - это формулирование и исследование компьютерно-эффективных механизмов для обеспечения коммуникации с ЭВМ на ЕЯ. Объектами исследований являются: собственно естественные языки; использование ЕЯ как в коммуникации между людьми, так и в коммуникации человека с ЭВМ.

 Разработка подсистемы вывода в диагностической экспертной системе

АННОТАЦИЯ дипломной работы студента 541-й группы II курса технического факультета ВКИ НГУ Добрынина Романа Валентиновича. «Разработка подсистемы вывода в диагностической экспертной системе». Тема проекта – «Разработка подсистемы вывода в диагностической экспертной системе». Данная дипломная работа была выполнена на кафедре систем информатики в лаборатории искусственного интеллекта Института Систем Информатики Сибирского Отделения Российской Академии Наук. (ИСИ СО РАН). Научный руководитель – Попов Иван Геннадьевич. Работа выполнялась с 1 сентября 1998 года по 30 мая 1999 года. Тип работы – инженерная; является плановой разработкой института. Задачей дипломной работы является разработка подсистемы вывода и обработки знаний в диагностической экспертной системе по медицинской диагностике. Особенностью создаваемой системы является возможность ее работы с нечеткими и неточными входными данными. При этом подсистема вывода будет использовать экспертные знания, также допускающие элементы нечеткости и неточности. Аналогом данной экспертной системы послужила известная в свое время экспертная система «Di-Ge », обеспечивающая медицинскую диагностику пациентов и техническую диагностику доменных печей.

 Социальная информатика

Все описанные приемы формализации знаний направлены на создание некоторой устойчивой "несущей конструкции" на которую может быть одета оболочка системы конкретных знаний. В случае, если между отправителем и получателем знаний достигнуто понимание, взаимная договоренность относительно этой несущей конструкции, то информационный обмен приобретает необходимую регламентирующую основу, что решающим образом повышает его эффективность. Информационная технология. Под традиционной информационной технологией, как правило, понимается информационная технология на базе “жестких алгоритмов”. Под новой информационной технологией , как правило, понимается информационная технология на базе “мягких алгоритмов”, с использованием достижений искусственного интеллекта. Материя, энергия, информация, знания - связь понятий . Исходной посылкой является утверждение, что информация является семантической сущностью материи. Понятие “материя” отождествляется с понятием “система”, в которую входят составными элементами - вещество, энергия, знания и информация. Эти элементы в соответствии с законом сохранения материи поддерживают систему в равновесном состоянии путем взаимных переходов из одной в другую субстанцию системы При взаимодействии этих элементов системы вещество выступает носителем знания, а энергия - носителем информации: Соотношение понятий информация, данные, знания.

 Методы приобретения знаний в интеллектуальных системах

Сущест­вуют два классических метода: метод «снизу-вверх», при .котором, последовательно выбираются и структу­рируются отдельные сообщения, и метод «сверху-вниз», при котором сначала выдвигается гипотеза, а затем она корректируется по мере поступления инфор­мации. На практике эти методы комбинируются, хотя управление обучением с максимальным эффектом не такая уж простая проблема. При изучении метода приобретения знаний по примерам можно выделить следующий ряд методов: Параметрическое обучение Обучение по аналогии Обучение по индукции. Параметрическое обучение. Наиболее простая фор­ма обучения по примерам или наблюдениям состоит в определении общего вида правила, которое должно стать результатом вывода, и последующей корректи­ровки входящих в это правило параметров в зависи­мости от данных. При этом используют психологи­ческие модели обучения, системы управления обуче­нием и другие методы. Примером обучающейся системы этой категории в области искусственного интеллекта является си­стема Me a-De ral. Эта система выводит новые пра­вила путем коррекции правил продукций в процессе обучения или на основе исходных массспектральных данных параметрическое обучение в ней представ­лено в несколько специфичном виде, но все же она относятся к указанной выше категории, поскольку в системе задана основная структура знаний, кото­рая корректируется последовательно по отдельным данным.

 Экспертные системы на базе VP-Expert

Алгоритм здесь - последовательность информационно - поисковых процедур, а база данных - набор декларативных знаний. Задачи АСУ принятия решений - когда на основании определенного набора критериев из множества альтернатив выбирается наиболее подходящая для достижения поставленных целей. Цели и критерии могут быть как постоянными, так и изменяться в процессе решения задачи. Логические задачи, в которых по описанию начальной и целевой ситуаций из имеющегося набора действий синтезируется алгоритм достижения цели. Для решения двух последних типов задач могут применяться методы искусственного интеллекта, основанные на знаниях. Одной из разновидностей систем, использующих эти методы, являются экспертные системы (ЭС). Они представляют собой попытку создания человеко-машинных комплексов для решения слабо формализуемых задач или задач вообще не имеющих алгоритмического решения. Можно дать следующее определение экспертной системе: Экспертная система - это компьютерная программа, содержащая накопленные знания специалистов в определенной предметной области, Эта программа способна вырабатывать рекомендации, какие бы дал эксперт-человек, запрашивая при необходимости дополнительную информацию.

 Создание экспертных систем в среде EXSYS

Министерство Путей Сообщения РФ Иркутский Государственный Университет Путей Сообщения Институт Информационных Технологий и Моделирования Кафедра «Информационные Системы» Курсовая работа По дисциплине «Системы искусственного интеллекта» На тему: СОЗДАНИЕ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ В СРЕДЕ EXSYS Иркутск 2003г.ВВЕДЕНИЕ Экспертные системы (ЭС) - это системы искусственного интеллекта (интеллектуальные системы), предназначенные для решения плохоформализованных и слабоструктурированных задач в определенных проблемных областях, на основе заложенных в них знаний специалистов-экспертов . В настоящее время ЭС внедряются в различные виды человеческой деятельности, где использование точных математических методов и моделей затруднительно или вообще невозможно. К ним относятся: медицина, обучение, поддержка принятия решений и управление в сложных ситуациях, деловые различные приложения и т. д. Основными компонентами ЭС являются базы данных (БД) и знаний (БД), блоки поиска решения, объяснения, извлечения и накопления знаний, обучения и организации взаимодействия с пользователем.

 Эволюция языков программирования

Р Е Ф Е РА Т Эволюция языков программирования. 2001г. ПЛАН. 1. Языки программирования (ЯП). 2. Описание ЯП. 3. Технологии программирования. 4. CASE - системы. 5. Искусственный интеллект, экспертные системы.  6. Список использованной литературы. 1. Языки программирования (ЯП).  Проведем ассоциации компьютера с человеком. У компьютера есть органы восприятия информации из внешнего мира - это клавиатура, мышь, накопители на магнитных дисках. У компьютера есть органы, "переваривающие" полученную информацию, - это центральный процессор и оперативная память. И наконец, у компьютера есть органы речи, выдающие результаты переработки. Современным компьютерам, конечно далеко до человека. Их можно сравнить с существами, взаимодействующими с внешним миром на уровне ограниченного набора безусловных рефлексов.  Этот набор рефлексов образует систему машинных команд. На каком бы высоком уровне мы ни общались с компьютером, в конечном итоге все сводится к скучной и однообразной последовательности машинных команд. Каждая машинная команда является своего рода раздражителем для возбуждения того или иного безусловного рефлекса. Реакция на этот раздражитель всегда однозначная и "зашита" в блоке микрокоманд в виде микропрограммы.

 Устройство управления синхронного цифрового автомата

В новых моделях, которые предоставляются пользователю, возможности быстро расширяются, в первую очередь за счёт увеличения производительности процессоров, ёмкостей основной и внешней памяти, повышения качества и гибкости электронной графики, качества печати и т. д. Сейчас, наряду с усовершенствованием персональных ЭВМ, широко ведутся разработки в области искусственного интеллекта, который позволил бы компьютеру самостоятельно принимать решения, не требуя при этом вмешательства человека. Основой для разработки следующего (пятого) поколения ЭВМ станут всё большая миниатюризация и внедрение биотехнологий. Принцип работы любой ЭВМ основан на проведении операций над числами, представленными двоичными (реже — двоично-десятеричными или другими) кодами в виде совокупности низких и высоких уровней напряжений или токов. Также, но значительно реже, встречаются ЭВМ, оперирующие аналоговой информацией. Поэтому на аппаратном уровне ЭВМ представлена двумя видами схем — комбинационными логическими схемами и цифровыми автоматами, структура которых зависит от того, какую из составных частей ЭВМ они реализуют и от назначения ЭВМ в целом.