1. ОПРЕДЕЛЕНИЕ ИССКУСТВЕННОГО ИНТЕЛЕКТА И МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ
1.1. ЧТО ТАКОЕ ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ
Искусственный интеллект – это интеллектуальная система, способная повторять человеческое мышление и поведение для выполнения определенных задач и постепенно может самостоятельно обучаться, используя полученную информацию. Так же искусственный интеллект имеет свойство выполнять различные элементы человеческой деятельности, которые принято считать исключительной прерогативой человека.
1.2. ОТЛИЧИЯ ИСКУССТВЕННОГО ОТ ЕСТЕСТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
Человеческий мозг и компьютер действуют практически по одному и тому же принципу. Обработка данных у человека, как и у компьютера проходит в 4 этапа: кодирование, хранение данных, анализ и предоставление результатов. Оба разума склонны к самообучению и выполняют различные алгоритмы для решения задач и проблем. Помимо схожих способностей к рассуждению, обучению и решению проблем, человеческое мышление также имеет эмоциональный окрас и зависит от влияния окружающей обстановки. В то время, как искусственный интеллект не имеет никакого эмоционального окраса и не зависит от социального окружения.
Большинство ученых считают, что IQ человека и искусственного интеллекта нельзя сравнивать. Это происходит из-за того, что IQ-тесты проверяют “качество” мышления человека и разный для всех возрастов. Эти параметры неуместны для компьютеров.
Однако для искусственного интеллекта создали отдельный тест. Его назвали в честь Тьюринга. Тест Тьюринга — эмпирический тест, идея которого была предложена Аланом Тьюрингом в статье «Вычислительные машины и разум», опубликованной в 1950 году в философском журнале Mind.
Стандартная интерпретация этого теста звучит следующим образом: «Человек взаимодействует с одним компьютером и одним человеком. На основании ответов на вопросы он должен определить, с кем он разговаривает: с человеком или компьютерной программой. Задача компьютерной программы — ввести человека в заблуждение, заставив сделать неверный выбор».
Тьюринг задался целью определить, может ли машина мыслить. Этот тест определяет, на сколько хорошо машина успела обучиться и помогает понять на сколько общение и мышление машины похоже на человеческие.
1.3. ПОДГРУППЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
У искусственного интеллекта существуют свои подгруппы. Первая подгруппа – машинное обучение, вторая подгруппа – глубокое изучение.
Рисунок 1. Подгруппы искусственного интеллекта.
На рисунке 1, можно увидеть схему, как выглядят элементы искусственного интеллекта. Таким образом, можно понять, что любой элемент машинного обучения будет частью искусственного интеллекта, но не наоборот. Тоже самое видно с глубоким и машинным изучением.
1.4. ЧТО ТАКОЕ МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ
Машинное обучение — это использование математических моделей данных, которые помогают компьютеру обучаться без непосредственных инструкций. Оно считается одной из форм искусственного интеллекта. В данном случае цель не решать задачу, а обучаться применяя решение множества похожих задач.
Для построения таких методов используются средства математической статистики, численных методов, математического анализа, методов оптимизации, теории вероятностей, теории графов, различные техники работы с данными в цифровой форме.
Различают два типа обучения:
1) Обучение по прецедентам, или индуктивное обучение, основано на выявлении эмпирических закономерностей в данных.
2) Дедуктивное обучение предполагает формализацию знаний экспертов и их перенос в компьютер в виде базы знаний.
1.5. ОТЛИЧИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ОТ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ
Главным отличием искусственного интеллекта от машинного обучения заключается в том, что машинное обучение является подгруппой. Машинному обучению не нужно изъяснять ту или иную информацию, и как ей пользоваться, в отличии от общей программы искусственного интеллекта.?
2. ИСТОРИЯ ИСКУССТВЕНОГО ИНТЕЛЛЕКТА
2.1. ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЕКТ В СРЕДНЕВЕКОВЬЕ
В средневековье в понятие искусственного интеллекта вкладывали задачи разработки механической человекоподобной мыслящей системы, которая могла бы превзойти его по интеллекту. И тогда уже говорили о гомункулах – небольших человекоподобных существ, способных воспринять информацию окружающего мира.
2.2. ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЕКТ В 18 – 20 ВЕКАХ
В XVIII веке благодаря развитию техники и особенно часового механизма интерес к подобным изобретениям возрос еще больше. Фридрих фон Кнаус, служивший при дворе короля Франциска I, в начале 1750-х годов разработал серию машин, которые могли бы писать пером достаточно длинные тексты.
Новые достижения в механике XIX века позволили новому толчку изобретений в направлении современного понимания искусственного интеллекта осуществиться. С 1835 года по 1847 год английский математик Чарльз Бэббидж разработал концепцию сложного цифрового калькулятора — аналитической машины, которая, как заявлял разработчик, могла бы рассчитывать ходовые партии в шахматы. А уже в 1914 году директор одного из испанских технических институтов Леонардо Торрес Кеведо изготовил электромеханическое устройство, способное разыгрывать простейшие шахматные эндшпили почти также хорошо, как и человек.
