Основные понятия искусственного интелекта

Многоуровневый подход позволяет программисту отвлечся от сложности, которая относится к нижним уровням, и сконцентрировать свои усилия на вопросах, соответствующих данному уровню абстракции. Такой подход позволяет выделить теоретические основы искусственного интеллекта и абстрагироваться от деталей конкретной реализации или языка программирования Он позволяет модифицировать реализацию, повышая ее эффективность, или выполнить импортирование на другую платформу, не касаясь поведения системы на более высоких уровнях.[7]Неотъемлемыми характерыстыками системы, которая основана на знаниях, с практической точки зрения считаются их способность объяснять линию суждений и возможность приобретения и наращивания знаний.Заключение.В ходе выполенения реферативной работы были исследованны основные понятия искуственного интеллекта.Перспективами развития ИИ стоит отметить: – преобразования программной инженерии в интеллектуальную инженерию; – создание программных систем для имитации интеллектуальной деятельности человека; – расширение «естественного интеллекта»; – создание кибернетических моделей человеческого разума и искусственного сознания.Однако, развитие ИИ несет ряд угроз человечеству, об этом открыто сказал Билл Гейц:"Развитие полностью искусственного интеллекта может означать конец человеческой расы".Основными угрозами развития ИИ для человека являются:–частичная или полная замена человека в технологических процессах (массовая безработица);–создание социальных, религиозных и этических проблем (конфликт между естественной и искусственной формами мыслящей жизни);–уничтожение института общественности;–способность ИИ к самовоспроизведению и потеря контролируемости со стороны человека.Мировые эксперты не имеют единого ответа на вопрос, что будет с миром, когда воцарится власть искусственного интеллекта. Принесет ли это человечеству бессмертие или, наоборот, поставит под угрозу его существование? Одно можно констатировать: эру искусственного интеллекта уже начато.ГлоссарийДетерминированая область –область, следующее состояние которой целиком определяется текущим состоянием и действием, выполненным агентом.Динамичная область область –область, которая может измениться в ходе того, как выбирается очередное действие.Задачи по определению– задачи с неполной или неточной информацией о реальной предметной области, цель решения которых – выбор из множества альтернативных текущих состояний предметной области ту, которая является адекватной исходным даннымЗадачи преобразования– задачи, которые осуществляют изменения выходной или выведенной ранее информации о предметной области, что является следствием изменений или реального мира, или моделиЗадачи расширения– задачи, в процессе решения которых осуществляется только увеличение информации о предметной.Интеллектуальная задача– это задача, точный алгоритмизированный метод решения которой априори неизвестенИнтеллектуальная система– кибернетическая система, предназначенная для решения интеллектуальных задачИнтеллектуальные системы общего назначения–это системы, которые не только выполняют заданные процедуры, но на основе мегапроцедур поиска генерируют и выполняют процедуры решения новых конкретных задач.Искусственный интеллект (ИИ)– это отрасль компьютерных наук, которая занимается автоматизацией разумного поведения.Полудинамичная область–область, которая со временем не меняется, а меняются только показатели производительности в среде.Предметная область– совокупность взаимосвязанных сведений, необходимых и достаточных для решения данной интеллектуальной задачиСпециализированные интеллектуальные системы–это системы, которые решают фиксированный набор задач, определенный при проектировании системыСтатическая область–область, которая не может измениться входе того, как выбирается очередное действие. Стохастическая область –область, следующее состояние которое полностью не определяется текущим состоянием и действием, выполненным агентом.Уровень алгоритмов и структур данных– определяет структуры данных для представления знаний и алгоритмы их обработкиУровень аппаратных средств–определяет архитектуру аппаратных средств, объем памяти и быстродействиеУровень знаний (knowledge level)– связан с содержанием информации, а также способами ее использования и определяет возможности интеллектуальной системыУровень компоновки– определяет архитектуру и функциональность системы.Уровень символов (symbol level)– связан с конкретными формализмами, применяемыми для представления знаний в процессе решения задачУровень языков программирования– определяет используемый стиль программирования.ЛитератураГалушкин, А.И. Нейронные сети: основы теории / А.И. Галушкин. - М.: Гор. линия-Телеком, 2012. - 496 c.Громов Ю.Ю., Иванова О.Г., Алексеев В.В. и др. Интеллектуальные информационные системы и технологии — Тамбов: Изд-во ФГБОУ ВПО «ТГТУ», 2013. — 244 с.Масленникова О.Е., Попова И.В. Основы искусственного интеллекта. Учебное пособие. Магнитогорск : МаГУ, 2008. —282 c.ПавловС.Н.Системы искусственного интеллекта : учеб. пособие. В 2-х частях. /С.Н.Павлов. — Томск: Эль Контент, 2011. — Ч. 1. — 176 c.Поляков В.С. Интеллектуальные системы измерений. Учебное пособие. — Волгоград: ВолгГТУ, 2015. — 60 с.Потапов А.С. Технологии искусственного интеллекта СБп.: СПбГУ ИТМО, 2010. - 218 с.Пятковский О.И. Интеллектуальные информационные системы (нейронные сети). Учебное пособие. - Барнаул: Изд-во АлтГТУ, 2010. - 125с.