Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
10. Тенденции и перспективы развития компьютерн...docx
Скачиваний:
16
Добавлен:
26.09.2019
Размер:
41.86 Кб
Скачать

10.1.6 Биокомпьютеры

Применение в вычислительной технике биологических материалов позволит со временем уменьшить компьютеры до размеров живой клетки. По существу, наши собственные клетки – это не что иное, как биомашины молекулярного размера, а примером биокомпьютера, конечно, служит наш мозг.

Ихуд Шапиро (Ehud Shapiro) из Вейцманоского института естественных наук соорудил пластмассовую модель биологического компьютера высотой 30 см. Если бы это устройство состояло из настоящих биологических молекул, его размер был бы равен размеру одного из компонентов клетки – 0,000025 мм. По мнению Шапиро, современные достижения в области сборки молекул позволяют создавать устройства клеточного размера, которое можно применять для биомониторинга.

Билл Дитто (Bill Ditto) из Технологического института штата Джорджия провел интересный эксперимент, подсоединив микродатчики к нескольким нейронам пиявки. Он обнаружил, что в зависимости от входного сигнала нейроны образуют новые взаимосвязи. Вероятно, биологические компьютеры, состоящие из нейроподобных элементов, в отличие от кремниевых устройств, смогут искать нужные решения посредством самопрограммирования. Дитто намерен использовать результаты своей работы для создания мозга роботов будущего.

10.2 Перспективы развития информационных технологий

 

10.2.1. Создание искусственного интеллекта

 С начала 90-х годов прошлого столетия начинают развиваться новые информационные технологии, основанные на работах в области искусственного интеллекта. Это означает, что пользователь, применяя компьютерные технологии, сможет не только получать сведения на основе обработки данных, но и использовать по интересующей его проблеме накопленный опыт и знания профессионалов.

Интеллектуальные системы и технологии применяются для тиражирования профессионального опыта и решения сложных научных, производственных и экономических задач, например, анализ инвестиций, планирование рекламной кампании, прогнозирование рынка. Для обработки и моделирования знаний применяются специальные модели и создаются базы знаний.

Под искусственным интеллектом понимают совокупность аппаратно-программных средств, позволяющих пользователю-непрограммисту ставить и решать свои задачи, традиционно считающиеся интеллектуальными, общаясь с ЭВМ на ограниченном подмножестве естественного языка.

 Исследования в области искусственного интеллекта сконцентрированы на разработке и внедрении компьютерных программ, способных имитировать или воспроизводить те области деятельности человека, которые требуют мышления, определенного мастерства и накопленного опыта.

Искусственный интеллект развивается по следующим направлениям:

1.  Представление знаний и разработка систем, основанных на знаниях. Это основное направление искусственного интеллекта. Оно связано с разработкой моделей представления знаний, созданием баз знаний, образующих ядро экспертных систем. В последнее время включает в себя модели и методы извлечения и структурирования знаний.

2.  Игры и творчество. Традиционно искусственный интеллект включает в себя игровые интеллектуальные задачи – шахматы, шашки. В основе лежит один из ранних подходов – лабиринтная модель плюс эвристики. Сейчас это скорее коммерческое направление, так как в научном плане эти идеи считаются тупиковыми.

3.  Разработка естественно-языковых интерфейсов и машинный перевод. В 50-х гг. одной из популярных тем исследований искусственного интеллекта являлась область машинного перевода. Первая программа в этой области – переводчик с английского языка на русский. Первая идея – пословный перевод, оказалась неплодотворной. В настоящее время используется более сложная модель, включающая анализ и синтез естественно-языковых сообщений.

4.  Распознавание образов. Традиционное направление искусственного интеллекта, берущее начало у самых его истоков. Каждому объекту ставится в соответствие матрица признаков, по которой происходит его распознавание. Это направление близко к машинному обучению, тесно связано с нейрокибернетикой.

5.  Новые архитектуры компьютеров. Это направление занимается разработкой новых аппаратных решений и архитектур, направленных на обработку символьных и логических данных. Создаются Пролог- и Лисп-машины, компьютеры V и VI поколений. Последние разработки посвящены компьютерам баз данных и параллельным компьютерам.

6.  Интеллектуальные роботы. Роботы – это электромеханические устройства, предназначенные для автоматизации человеческого труда. Конечная цель развития робототехники – это создание самоорганизующихся, или интеллектуальных роботов. Основная проблема при создании интеллектуальных роботов – проблема машинного зрения.

7.  Специальное программное обеспечение. В рамках этого направления разрабатываются специальные языки для решения задач невычислительного плана. Эти языки ориентированы на символьную обработку информации – LISP, PROLOG, РЕФАЛ и др. Создаются пакеты прикладных программ, ориентированные на промышленную разработку интеллектуальных систем, или программные инструментарии искусственного интеллекта, например KEE, ARTS. Достаточно популярно создание пустых экспертных систем, или «оболочек», - EXSYS, MI и др., в которых можно наполнять базы знаний, создавая различные системы.

8.  Обучение и самообучение. Активно развивающаяся область искусственного интеллекта. Включает модели, методы и алгоритмы, ориентированные на автоматическое накопление знаний на основе анализа и обобщения данных. Включает обучение на примерах, а также традиционные подходы распознавания образов.

Интеллектуальные автоматизированные информационные системы особенно эффективны в применении к трудно формализуемым задачам. Трудно формализуемые задачи – это задачи, в которых трудно выделить все ее элементы и установить между ними связи. Для решения этих задач применяются эвристические процедуры, позволяющие в большинстве случаев получить решение.