6.3. Условия достижения интеллектуальности

Несмотря на обилие методов искусственного интеллекта, часть которых была рассмотрена выше, теорией явно не определено, что именно считать необходимыми и достаточными условиями достижения интеллектуальности. На этот счет существует ряд гипотез, среди которых можно выделить следующие:

• Гипотеза Ньюэлла-Саймона, формулировка которой выглядит следующим образом: физическая символическая система имеет необходимые и достаточные средства для того, чтобы производить осмысленные действия. Другими словами, без символических вычислений невозможно выполнять осмысленные действия, а способность выполнять символические вычисления вполне достаточна для того, чтобы быть способным выполнять осмысленные действия. Независимо от того, справедлива ли эта гипотеза, символические вычисления стали реальностью, и полезность этой парадигмы для программирования трудно отрицать.

• Тест Тьюринга – мысленный эксперимент, предложенный в качестве критерия и конструктивного определения интеллектуальности. Тест должен проводиться следующим образом. Судья (человек) переписывается на естественном языке с двумя собеседниками, один из которых – человек, а другой – компьютер. Если судья не может надежно определить, кто есть кто, считается, что компьютер прошел тест. Предполагается, что каждый из собеседников стремится, чтобы человеком признали его.

Сверхзадачей искусственного интеллекта является построение компьютерной интеллектуальной системы, которая обладала бы уровнем эффективности решений неформализованных задач, сравнимым с человеческим или превосходящим его.

Вопросы к зачету

1.1. Эволюция информационных технологий. 1

1.2. Основные понятия и определения 2

1.3. Информационная система: структура, функции, классификация 6

1.4. Информационные технологии как система 8

2.1. Извлечение информации 10

2.2. Обработка информации 11

2.3. Хранение информации 15

2.4. Представление и использование информации 19

3.1. Характеристика и назначение ИТ передачи информации. Классификация локальных вычислительных сетей 22

3.2. Модель OSI 23

3.3. Протоколы 25

4.1. Базы данных и системы управления базами данных 29

4.2. Классификация БД по виду модели 30

Реляционная модель. Реляционная база данных основана на т.н. реляционной модели, представляющей собой строгую формальную теорию. Принципы реляционной модели были сформулированы в 1969-1970 годах доктором Эдгаром Коддом из компании IBM. Эта модель характеризуется простотой структуры данных, удобным для пользователя табличным представлением и возможностью использования формального аппарата алгебры отношение и реляционного исчисления для обработки данных. Реляционная модель ориентирована на организацию данных в виде двумерных таблиц. Каждая из этих таблиц обладает следующими свойствами: 32

Многомерная модель. Многомерная модель рассматривает данные либо как факты с соответствующими численными параметрами, либо как текстовые измерения, которые характеризуют эти факты. К примеру, в розничной торговле покупка – это факт, объем покупки и стоимость – параметры, а тип приобретенного продукта, время и место покупки – измерения. 34

Объектная модель. В объектно-ориентированной БД данные оформлены в виде моделей объектов, включающих прикладные программы, которые управляются внешними событиями. Объектно-ориентированный подход представляет более совершенные средства для отображения реального мира, чем реляционная модель, т.к. обеспечивают естественное представление данных (в реляционной модели все отношения принадлежат одному уровню, в то время как объектную модель можно рассматривать послойно, на разных уровнях абстракции), и, кроме того, имеется возможность определения новых типов данных и операций с ними. В то же время объектной модели присущ и ряд недостатков: отсутствуют мощные непроцедурные средства извлечения объектов из базы, а вместо декларативных средств ограничений целостности приходится писать процедурный код. Последнее является основной причиной того, что СУБД, использующие объектную модель, пока уступают по распространенности реляционным СУБД. Примеры объектных СУБД: IBM Lotus Notes/Domino, Jasmine, ObjectStore. 34

5.1. Разновидности архитектуры компьютерных сетей 35

5.2. Модели архитектуры «клиент – сервер» 36

5.3. Принцип работы архитектуры клиент-сервер», основанной на Web-технологии 38

5.4 Прикладные сервисы Internet 38

5.5 Подключение к Интернет 39

5.6. Организация электронной почты. Типы протоколов, используемые при почтовом обмене 40

6.1. Понятие искусственного интеллекта 42

6.2. Методы искусственного интеллекта 43

6.2.1. Экспертные системы 44

6.2.2. Рассуждение по аналогии (Case based reasoning, CBR) 46

6.2.3. Байесовские сети доверия 46

6.2.4. Нейронные сети 47

6.2.5. Нечеткие системы 49

6.2.6. Эволюционные вычисления 50

6.3. Условия достижения интеллектуальности 51

53