Результаты исследования учащихся в проекте сильный ИИ: различия между версиями

Материал из Wiki Mininuniver
Перейти к навигацииПерейти к поиску
(Проблемный вопрос (вопрос для исследования))
(Результаты проведённого исследования)
 
(не показано 26 промежуточных версий этого же участника)
Строка 2: Строка 2:
 
|-
 
|-
 
| style="width: 60%; background-color:#f5f5dc; border: 1px solid #777777; vertical-align: top; -moz-border-radius-bottomright: 8px; height: 60px;" colspan="1" |
 
| style="width: 60%; background-color:#f5f5dc; border: 1px solid #777777; vertical-align: top; -moz-border-radius-bottomright: 8px; height: 60px;" colspan="1" |
 
+
[[Изображение:A740efdf95c554e49d057e6844f004f6.jpg|270px|right]]
 
==Авторы и участники проекта==
 
==Авторы и участники проекта==
  
Строка 9: Строка 9:
  
 
==Тема исследования группы==
 
==Тема исследования группы==
История становления искусственного разума
+
Создание сильного ИИ для решения фундаментальных задач.
  
 
== Проблемный вопрос (вопрос для исследования)==
 
== Проблемный вопрос (вопрос для исследования)==
Строка 16: Строка 16:
  
 
== Гипотеза исследования ==
 
== Гипотеза исследования ==
Мы считаем, что развитие кибернетики началось с создания искусственного интеллекта
+
Создать сильный искусственный интеллект на основе существующих слабых методов, реализующих те или иные когнитивные функции,является невозможны по этому
 +
развитие сильного ИИ.
 +
 
 +
По этому нужно развивавать модели интеллектуального поведения, для которых вполне обосновано свойство универсальности, повышая их практическую реализуемость.
  
 
==Цели исследования==
 
==Цели исследования==
  
 +
Наша цель — создание сильного искусственного интеллекта, требующее решения фундаментальных научных проблем достижения универсальности воплощенными системами машинного обучения и принятия решений.
  
Дать определение понятию "Искусственный разум". Рассмотреть уровень технического развития человечества на данный момент. Определить свойства искусственного интеллекта.
+
==Наш подход==
 +
Мы отталкиваемся от моделей универсального предсказания на основе алгоритмической вероятности, используемой для выбора оптимальных действий, разрабатывая элементы когнитивных архитектур как эвристики, существенно повышающие эффективность моделей для функционирования в нашем мире без нарушения их универсальности.
  
 +
==Нерешенные проблемы==
 +
Детальный анализ и реализация когнитивных функций в рамках универсального алгоритмического интеллекта для достижения возможности его практического воплощения далеки от завершения. Основной нерешенной проблемой (которая пока не решается и в других подходах, а зачастую и просто игнорируется) остается организация работы в алгоритмически полном пространстве моделей и решений без выполнения обширного поиска.
 
==Результаты проведённого исследования==
 
==Результаты проведённого исследования==
  
Что такое искусственный интеллект? Сейчас, пожалуй, уже мало кто задается подобным вопросом. Даже маленький ребенок попытается дать ответ на этот вопрос.
+
Как создать ИИ способный решать фундаментальные научные проблемы по методам машинного обучения и принятия решений?
 +
Каждый задавался этим вопросом тот ИИ ,который встречается у нас в жизни это просто слабый ИИ ,зачастую использующийся в Виртуальном пространстве 2D И 3D.
 +
Наша же задача сделать его подобным человеку .Заставить мыслить и чувствовать.
  
Итак [http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%98%D0%98 Искусственный разум] это:
+
Когда мы рассуждаем о сильном искусственном интеллекте, то мы понимаем, что это не изолированный вопрос, не вещь в себе, а вопрос ответ на который подразумевает объяснение всех явлений, которые связаны с мышлением человека. То есть, ответив на вопрос о природе интеллекта, мы неизбежно должны будем ответить на такие вопросы как:  
  
* Искусственная система, имитирующая решение человеком сложных задач, связанных с различными видами его деятельности.
+
Что есть информация?
* Научное направление, связанное с созданием на базе средств вычислительной техники средств обработки больших объемов данных и выработки на основе моделирования органов человека и/или заданных им алгоритмов решений определенных практических задач. Примерами использования искусственного интеллекта являются «экспертные системы», «интеллектуальные системы» и «компьютерное зрение».
+
Как мозг представляет знания?
В 1950 году [http://ru.wikipedia.org/wiki/%D2%FC%FE%F0%E8%ED%E3,_%C0%EB%E0%ED Алан Тьюринг] предложил свой оригинальный тест как способ определить, может ли компьютерная программа думать как человек. В ходе испытания несколько судей должны общаться одновременно с компьютером и человеком, и по результатам общения определить, кто из собеседников робот, а кто - человек. Если судьи поверят компьютерной программе, значит, она действительно обладает искусственным интеллектом.
+
Что такое язык?
 +
Какова роль языка в мышлении?
 +
Как совершаются поступки?
 +
Как осуществляется планирование?
 +
Какова природа фантазий и воспоминаний?
 +
Что такое мотивация?
 +
Какова природа эмоций?
 +
Откуда берется многообразие эмоциональных оценок?
 +
Что есть смысл?
 +
Как рождается мысль и какова ее природа?
 +
Что такое внимание?
 +
Что есть любовь?
 +
Что есть гармония и красота?
  
[[Изображение:Iskusstvenniy razum test turing.png|200px|thumb|right|Стандартная интерпретация теста Тьюринга]]
 
Первый [http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A2%D0%B5%D1%81%D1%82_%D0%A2%D1%8C%D1%8E%D1%80%D0%B8%D0%BD%D0%B3%D0%B0 тест Тьюринга] был проведен 8 ноября 1991 года в Музее компьютерной техники Бостона. Среди участников было восемь компьютерных программ, которые общались с судьями через модемы, и два человека, также доступные в режиме удаленной связи.
 
Судьи видели только номер терминала (от 1 до 10) и названия тем для общения. Вот некоторые из тем: "Сухой мартини", "Шекспир", "Эксцентричная беседа", "Романтические отношения". Темы для разговора были предложены доктором Робертом Эпштейном, одним из организаторов мероприятия. Пять из десяти судей решили, что под ником Whimsical Conversation (Эксцентричная беседа) скрывается человек. В действительности это был компьютер под управлением программы PC Therapist III. Это была первая победа!
 
  
 +
Рассмотрим модель которая визуализирует понятие человеческого мозга, выполненную '''в среде Gliffy:'''
  
''Свойства искусственного интеллекта''
+
[[Изображение:СХЕМА В ГЛИФИ.jpg]]
  
приведем характеристики  искусственного интеллекта, которые были предложены Л.Т. Кузиным, и являются, на наш взгляд, наиболее подходящими:
+
Множество вопросов рождает очевидное, можно сказать «наивное», представление, что мозг – это совокупность систем, каждая из которых ответственна за решение определенной задачи, и перечисленные вопросы относятся либо к действиям определенных систем, либо к процессам обмена информации между ними. К такому подходу к тому же подталкивает инженерный опыт проектирования компьютерных или иных систем, да и само тело человека, которое состоит из органов с ярко выраженной специализацией. И все бы хорошо, но строение реального мозга достаточно хорошо изучено и там и в помине нет никаких систем с изолированными функциями, напоминающими те, что следуют из заданных вопросов.
  
*наличие в них собственной внутренней модели внешнего мира; эта модель обеспечивает индивидуальность, относительную самостоятельность системы в оценке ситуации, возможность семантической и прагматической интерпретации запросов к системе;
+
Из необходимости соответствия объяснений данным нейрофизиологии не остается ничего другого кроме как предположить, что все эти процессы следствие некой единой архитектуры мозга, и есть ее проявления в различных ситуациях. Но что же это за такая удивительная архитектура? Что нам о ней известно?
*способность пополнения имеющихся знаний;
 
* способность к дедуктивному выводу, т.е. к генерации информации, которая в явном виде не содержится в системе; это качество позволяет системе конструировать информационную структуру с новой семантикой и практической направленностью;
 
*умение оперировать в ситуациях, связанных с различными аспектами нечеткости, включая "понимание" естественного языка;
 
* способность к диалоговому взаимодействию с человеком;
 
* способность к адаптации.
 
  
Согласитесь, что эти характеристики достаточно точно соответствуют характеристикам нашего интеллекта.  
+
'''На рисунке номер 5''' мы можем увидеть как в точности протекает решение в голове у человека .
  
На ранних стадиях разработок ученые ставили задачу создания общего интеллекта, который мог бы действовать в любой области, но затем пришли к созданию систем, решающих интеллектуальные задачи каких-либо ограниченных областей.
+
[[Изображение:Pic5.jpg]]
  
В восьмидесятые и девяностые годы прошлого века также предпринимались попытки создания универсальных экспертных систем, которые содержали банки данных из миллионов различных утверждений, соединенных семантическими связями, в надежде на то, что многие задачи можно будет свести к последовательности этих утверждений. Некоторые из этих систем пополняются и по сей день, так и не научившись решать задачи из реального мира.
+
Основное мнение относительно современного состояния поисков природы мышления, которое, кстати, сформировано не столько учеными, а в основном популяризаторами, желающими разобраться в проблеме, — это, что: «Мы многое знаем о физиологии мозга, существует огромная теория нейронных сетей и нейросетевого управления, есть множество психологических теорий, опирающихся на абстрактное представление о мозге, но при этом пока не существует объяснения тайны мышления, объяснения механизма того как именно мозг оперирует информацией и какие именно процессы ответственны за способность мыслить». К этому иногда добавляется утверждение — вариация парадокса «китайской комнаты», что: «создание сильного ИИ принципиально невозможно без моделирования биологического сознания». А это приводит к рассуждениям, что ко всем «рациональным» моделям надо относиться только, как к попыткам смоделировать некую «техническую» часть мозга, и не стоит ожидать от них полной разгадки главной тайны.
  
Многих ошибок при создании искусственного интеллекта можно было бы избежать, если бы сразу пришли к мнению, что интеллект появился не у человека, а является продуктом преемственной эволюции усложнявшегося адаптивного поведения.
+
==Вывод==
 +
В данном проекте рассмотрелся вопрос "Как создать ИИ способный решать фундаментальные научные проблемы по методам машинного обучения и принятия решений?". Дали определение понятию "Искусственный Интелект",так же что такое сильный ИИ определили свойства искусственного интеллекта.
 +
Я считаю ,что данный вопрос был детально рассмотрен и в недалеком будущем он уже осуществим .Самое важное ,что должен дать этот проект студентам ,это осознание мышления человека,который бы способствовал созданию сильного ИИ.
  
Своеобразным интеллектом или способностью к решению своих проблем и адаптации в неизвестной среде, способностью к предвидению и выбору между разными вариантами действий, к обучению и формированию необходимых знаний обладают многие живые существа, даже с примитивной нервной системой. Следовательно, стоит обратить внимание на модели свойств и братьев наших меньших.
+
==Полезные ресурсы==
  
Когнитивная наука возникла, когда ученые различных областей знания поняли, что у них возникает много одинаковых вопросов о природе человеческого разума, и все они используют соответствующие методы для их решения. За прошедшие годы произошел небывалый скачок в информационных технологиях, а также огромные наработки в науке о мозге, что дает новые возможности для развития искусственного интеллекта.
 
  
В настоящий момент в создании искусственного интеллекта наблюдается вовлечение многих предметных областей, имеющих хоть какое-то отношение к ИИ. Многие подходы были опробованы, но к возникновению искусственного разума ни одна исследовательская группа пока так и не подошла
+
[http://www.youtube.com/watch?feature=player_embedded&v=TVSMu9Po1D0  Логика мышления часть 1-7]
  
Некоторые из самых известных ИИ-систем:
+
[http://habrahabr.ru/hub/artificial_intelligence/ Исскусственный Интелект Алгоритмы]
[[Изображение:Iskustvenniy razum deepblue.jpg|100px|thumb|right|Deep Blue]]
 
* [http://ru.wikipedia.org/wiki/Deep_Blue Deep Blue] — победил чемпиона мира по шахматам. Матч Каспаров против суперЭВМ не принёс удовлетворения ни компьютерщикам, ни шахматистам, и система не была признана Каспаровым (подробнее см. Человек против компьютера). Затем линия суперкомпьютеров IBM проявилась в проектах brute force BluGene (молекулярное моделирование) и моделирование системы пирамидальных клеток в швейцарском центре Blue Brain.
 
  
[[Изображение:Iskusstvenniy razum watson.png|100px|thumb|right|Watson]]
+
[http://a-future.ru/roboty-idut-evdokimov.html#more-335 Александр Евдокимов “Роботы идут”]
* [http://en.wikipedia.org/wiki/Watson_%28computer%29 Watson]  — перспективная разработка IBM, способная воспринимать человеческую речь и производить вероятностный поиск, с применением большого количества алгоритмов. Для демонстрации работы Watson принял участие в американской игре «Jeopardy!», аналога «Своя игра» в России, где системе удалось выиграть в обеих играх.
 
 
 
[[Изображение:Iskustvenniy razum 20q.jpg|100px|thumb|right|20Q]]
 
* [http://ru.wikipedia.org/wiki/20Q 20Q] — проект, основанный на идеях ИИ, по мотивам классической игры «20 вопросов». Стал очень популярен после появления в Интернете на сайте 20q.net.
 
 
 
* [http://ru.wikipedia.org/wiki/MYCIN MYCIN]  из ранних экспертных систем, которая могла диагностировать небольшой набор заболеваний, причем часто так же точно, как и доктора.
 
* Распознавание речи. Системы такие как [http://en.wikipedia.org/wiki/IBM_ViaVoice ViaVoice] способны обслуживать потребителей.
 
* Роботы в ежегодном турнире [http://ru.wikipedia.org/wiki/RoboCup RoboCup] соревнуются в упрощённой форме футбола.
 
 
 
Банки применяют системы искусственного интеллекта (СИИ) в страховой деятельности (актуарная математика) при игре на бирже и управлении собственностью. Методы распознавания образов (включая, как более сложные и специализированные, так и нейронные сети) широко используют при оптическом и акустическом распознавании (в том числе текста и речи), медицинской диагностике, спам-фильтрах, в системах ПВО (определение целей), а также для обеспечения ряда других задач национальной безопасности.
 
 
 
Разработчики компьютерных игр применяют ИИ в той или иной степени проработанности. Это образует понятие «Игровой искусственный интеллект». Стандартными задачами ИИ в играх являются нахождение пути в двумерном или трёхмерном пространстве, имитация поведения боевой единицы, расчёт верной экономической стратегии и так далее.
 
 
 
==Вывод==
 
В данном проекте рассмотрелся вопрос "История создания искусственного интеллекта". Дали определение понятию "Искусственный разум", определили свойства искусственного интеллекта.
 
 
 
==Полезные ресурсы==
 
  
 
[http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%98%D0%98 "Википедия статья "Искусственный Интеллект""]
 
[http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%98%D0%98 "Википедия статья "Искусственный Интеллект""]
  
[http://evolutsia.com/content/view/267/21/ "Эволюция.com - История развития искусственного интеллекта"]
+
== Другие документы ==
 
+
[[Учебный проект Искусственный разум]]-Со стороны историков
[http://masu-inform.ru:8888/index.php/%D0%98%D1%81%D1%82%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%8F_%D1%80%D0%B0%D0%B7%D0%B2%D0%B8%D1%82%D0%B8%D1%8F_%D0%B8%D1%81%D0%BA%D1%83%D1%81%D1%81%D1%82%D0%B2%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%B8%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BB%D0%BB%D0%B5%D0%BA%D1%82%D0%B0 "Wiking статья "История развития искусственного интеллекта""]
 
  
[http://a-future.ru/roboty-idut-evdokimov.html#more-335 Александр Евдокимов “Роботы идут”]
+
[[Учебный_проект_Искусственный_интеллект]]-Со стороны аналитиков
  
[http://www.effecton.ru/190.html Искусственный интеллект. Машина и человек]
+
[[Учебный проект Сильный Искусственный Интелект]]-Со стороны исследователей
  
== Другие документы ==
 
[[Учебный проект Искусственный разум]]
 
 
[[Категория:Проекты]]
 
[[Категория:Проекты]]

Текущая версия на 17:03, 5 января 2013

A740efdf95c554e49d057e6844f004f6.jpg

Авторы и участники проекта

Тема исследования группы

Создание сильного ИИ для решения фундаментальных задач.

Проблемный вопрос (вопрос для исследования)

Как создать ИИ способный решать фундаментальные научные проблемы по методам машинного обучения и принятия решений?

Гипотеза исследования

Создать сильный искусственный интеллект на основе существующих слабых методов, реализующих те или иные когнитивные функции,является невозможны по этому развитие сильного ИИ.

По этому нужно развивавать модели интеллектуального поведения, для которых вполне обосновано свойство универсальности, повышая их практическую реализуемость.

Цели исследования

Наша цель — создание сильного искусственного интеллекта, требующее решения фундаментальных научных проблем достижения универсальности воплощенными системами машинного обучения и принятия решений.

Наш подход

Мы отталкиваемся от моделей универсального предсказания на основе алгоритмической вероятности, используемой для выбора оптимальных действий, разрабатывая элементы когнитивных архитектур как эвристики, существенно повышающие эффективность моделей для функционирования в нашем мире без нарушения их универсальности.

Нерешенные проблемы

Детальный анализ и реализация когнитивных функций в рамках универсального алгоритмического интеллекта для достижения возможности его практического воплощения далеки от завершения. Основной нерешенной проблемой (которая пока не решается и в других подходах, а зачастую и просто игнорируется) остается организация работы в алгоритмически полном пространстве моделей и решений без выполнения обширного поиска.

Результаты проведённого исследования

Как создать ИИ способный решать фундаментальные научные проблемы по методам машинного обучения и принятия решений? Каждый задавался этим вопросом тот ИИ ,который встречается у нас в жизни это просто слабый ИИ ,зачастую использующийся в Виртуальном пространстве 2D И 3D. Наша же задача сделать его подобным человеку .Заставить мыслить и чувствовать.

Когда мы рассуждаем о сильном искусственном интеллекте, то мы понимаем, что это не изолированный вопрос, не вещь в себе, а вопрос ответ на который подразумевает объяснение всех явлений, которые связаны с мышлением человека. То есть, ответив на вопрос о природе интеллекта, мы неизбежно должны будем ответить на такие вопросы как:

Что есть информация? Как мозг представляет знания? Что такое язык? Какова роль языка в мышлении? Как совершаются поступки? Как осуществляется планирование? Какова природа фантазий и воспоминаний? Что такое мотивация? Какова природа эмоций? Откуда берется многообразие эмоциональных оценок? Что есть смысл? Как рождается мысль и какова ее природа? Что такое внимание? Что есть любовь? Что есть гармония и красота?


Рассмотрим модель которая визуализирует понятие человеческого мозга, выполненную в среде Gliffy:

СХЕМА В ГЛИФИ.jpg

Множество вопросов рождает очевидное, можно сказать «наивное», представление, что мозг – это совокупность систем, каждая из которых ответственна за решение определенной задачи, и перечисленные вопросы относятся либо к действиям определенных систем, либо к процессам обмена информации между ними. К такому подходу к тому же подталкивает инженерный опыт проектирования компьютерных или иных систем, да и само тело человека, которое состоит из органов с ярко выраженной специализацией. И все бы хорошо, но строение реального мозга достаточно хорошо изучено и там и в помине нет никаких систем с изолированными функциями, напоминающими те, что следуют из заданных вопросов.

Из необходимости соответствия объяснений данным нейрофизиологии не остается ничего другого кроме как предположить, что все эти процессы следствие некой единой архитектуры мозга, и есть ее проявления в различных ситуациях. Но что же это за такая удивительная архитектура? Что нам о ней известно?

На рисунке номер 5 мы можем увидеть как в точности протекает решение в голове у человека .

Pic5.jpg

Основное мнение относительно современного состояния поисков природы мышления, которое, кстати, сформировано не столько учеными, а в основном популяризаторами, желающими разобраться в проблеме, — это, что: «Мы многое знаем о физиологии мозга, существует огромная теория нейронных сетей и нейросетевого управления, есть множество психологических теорий, опирающихся на абстрактное представление о мозге, но при этом пока не существует объяснения тайны мышления, объяснения механизма того как именно мозг оперирует информацией и какие именно процессы ответственны за способность мыслить». К этому иногда добавляется утверждение — вариация парадокса «китайской комнаты», что: «создание сильного ИИ принципиально невозможно без моделирования биологического сознания». А это приводит к рассуждениям, что ко всем «рациональным» моделям надо относиться только, как к попыткам смоделировать некую «техническую» часть мозга, и не стоит ожидать от них полной разгадки главной тайны.

Вывод

В данном проекте рассмотрелся вопрос "Как создать ИИ способный решать фундаментальные научные проблемы по методам машинного обучения и принятия решений?". Дали определение понятию "Искусственный Интелект",так же что такое сильный ИИ определили свойства искусственного интеллекта. Я считаю ,что данный вопрос был детально рассмотрен и в недалеком будущем он уже осуществим .Самое важное ,что должен дать этот проект студентам ,это осознание мышления человека,который бы способствовал созданию сильного ИИ.

Полезные ресурсы

Логика мышления часть 1-7

Исскусственный Интелект Алгоритмы

Александр Евдокимов “Роботы идут”

"Википедия статья "Искусственный Интеллект""

Другие документы

Учебный проект Искусственный разум-Со стороны историков

Учебный_проект_Искусственный_интеллект-Со стороны аналитиков

Учебный проект Сильный Искусственный Интелект-Со стороны исследователей