1. Восходящий и нисходящий методы построения систем искусственного интеллекта.

Подходы к построению систем искусственного интеллекта (СИИ)

1. Нисходящий метод

- формализуются знания и строятся механизмы интерпретации этих знаний (алгоритм рождается в процессе работы);

- системы декларативного типа (знания сосредоточены не в программе, а в информационных структурах; программа – только универсальный решатель)

• Чем отличаются данные от знаний;

• Формы представления знаний:

- продукционные правила (если [ ], то [ ]);

- иерархические структуры (фреймы);

- семантические сети;

- аппарат алгебры логики для описания и интерпретации знаний (предикаты первого порядка);

• Механизмы интерпретации знаний;

• Структура системы, основанной на знаниях.

2. Восходящий метод

- идет не от формализованных знаний, а от механизмов мышления человека;

- моделирование нейронных сетей

• Архитектура и алгоритмы обучения нейронных сетей;

• Применение этих алгоритмов на практике (нейрокомпьютеры).

ИИ как научное направление тесно связан с такими науками, как психология, биология, медицина, лингвистика. Специалисты в этих областях строят и программно реализуют, совместно с математиками, все новые и новые модели. На их основе исследователи в области ИИ пытаются восстановить конкретные формы проявления интеллекта. Полученные при этом результаты, в свою очередь, дают новую информацию к размышлению для специалистов данных областей.

Принципиальное отличие двух методов построения систем искусственного интеллекта (СИИ) в том, что именно принимается за основу при создании ИИ:

1.Восходящий метод – основан на свойственных человеку механизмах мышления, с помощью которых он познает и оценивает окружающий мир;

2.Нисходящий метод – основан на формализованных каким-либо образом знаниях о задачах, на которые ориентируется ИИ.

Восходящий метод построения СИИ

Основа – идеи Н.Винера о принципе обратной связи: «любая искусственная система, претендующая на разумность (интеллектуальность), как и все живое, должна обладать способностью преследовать определенные цели и приспосабливаться, т.е. обучаться».

Эти идеи оказались созвучными с представлениями нейрофизиолога В.Маккалока о том, как работает человеческих мозг. В 1943 году Маккалок, совместно с математиком У.Питтсом разработал теорию функционирования головного мозга. В ней они исходили из нейтронной организации нервной системы живого организма и двоичного закона поведения нейтрона (1 – активен, 0 – пассивен).

• Функции высшей нервной деятельности моделируются с помощью методов математической логики.

• Показана возможность построения логических сетей (автоматов), моделирующих нейтронные сети (естественные), характеризуемые определенными физиологическими свойствами.

• Однако, принятая чисто логическая схема взаимодействия нейтронов не соответствовала истинным процессам, протекающим в нервной системе живого организма.

Главное возражение против чисто логических схем – требование безошибочности каждого высказывания (при отсутствии случайных возмущений). Т.е. на случай каждого, пусть даже незначительного по смыслу, отклонения, очевидно, должна быть предусмотрена своя новая логическая схема. Таким образом возникает т.н. негибкая система, выдающая абсурд при случайном возмущении, а это противоречие природе.

Более естественным путем пошел американский ученый Ф.Розенблатт. Он отказался от полностью безошибочных логических решений и ввел понятие вероятности достижения приемлемого решения. При таком подходе случайное возмущение лишь снижает вероятность принятия верного решения на величину, пропорциональную возмущению, но не приводит к абсурду. Т.о. возникает более гибкая и надежная система, более похожая на биологические системы.

Свои нейтронные сети, действующие на основе статистических принципов, ученый назвал ПЕРСЕПТРОНАМИ (perceptio – восприятие). Персептрон можно рассматривать как вероятностную систему с произвольными (беспорядочными) межнейронными связями, у которой некоторая определенная система связей обеспечивает большую вероятность достижения принципиально правильного статистического функционирования, приближая его к идеальному для данной задачи.

1958г. – демонстрация первой компьютерной модели Розенблата МАРК-1.

1960г. – электронный вариант персептрона МАРК-1 (однослойный персептрон, 512 нейроноподобных ячеек, возможность обучаться, распознавание некоторых (около 7 штук) букв).

Результаты Розенблата положили начало нейромодельного подхода и восходящего метода проектирования машинного разума в виде адаптивной сети, способной следить за окружающей обстановкой и менять свое поведение с помощью обратной связи.

Нисходящий метод построения СИИ

Сторонники этого метода (Минский, Пейпет) пошли по пути создания на базе компьютеров общего назначения программ, ориентированных на решение интеллектуальных задач:

- доказательство теорем;

- распознавание образов;

- игры (шахматы и др.);

- и т.д.

Методы, положенные в основу таких программ могут быть абсолютно не похожими на те, которыми в действительности пользуется человек. Они базируются на тех или иных формах представления знаний, заимствованных у экспертов в конкретных предметных областях и механизмах вывода, реализующих процесс решения задачи.