Применение искусственного интеллекта

XVIII век

В XVIII веке благодаря развитию техники и, в особенности, часовых механизмов интерес к подобным изобретениям вырос ещё сильнее. В середине 1750-х годов австрийский изобретатель Фридрих фон Кнаус, служивший при дворе Франциска I, сконструировал серию машин, умевших писать пером довольно длинные тексты.

XIX век

Достижения в механике XIX века способствовали новому толчку изобретений в направлении к современному пониманию искусственного интеллекта. В 1830-х годах английский математик Чарльз Бэббидж придумал концепцию сложного цифрового калькулятора – аналитической машины, которая, как утверждал разработчик, могла бы рассчитывать ходы для игры 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.

В 2003 Джефф Хоукинс был избран членом Национальной Академии Проектирования (National Academy of Engineering) "за создание парадигмы наладонного компьютера и создания первого коммерчески успешного примера карманного компьютерного устройства".

Занимаясь исследованиями в области искусственного интеллекта, Хоукинс предложил считать, что главные функции мозга сосредоточены в области неокортекса (neocortex), и предположил, как эта область функционирует. На основе этих предположений он пришел к выводу, что для моделирования деятельности мозга можно применить некоторые уже существующие статистические методы (теорию байесовских сетей).

Ключевые места теории Хоукинса базируются на теории работы коры головного мозга, предложенной в конце 1970-х Верноном Маунткаслом (Vernon Mountcastle) - нейробиологом из университета Джона Хопкинса (Johns Hopkins University) в Балтиморе. Анатомические исследования обнаружили, что тип и размещение ячеек на любом небольшом участке коры головного мозга очень схожи, на основании чего Маунткасл предположил, что каждый участок коры выполняет схожие базисные функции. Что говорит о том, что область, отвечающая за визуальное распознавание, и область, отвечающая за распознавание речи, отличаются только типом информации, которую они получают, но не тем, что они делают с этой информацией. "В моем представлении, это один из наиболее фундаментальных прорывов в нейрологии", - говорит Хоукинс. "Что такое кора головного мозга или ее новообразования? Это, в сущности, большой пласт толщиной несколько миллиметров, состоящий из нейронов. Хотя в нем есть зоны, отвечающие за зрение, слух, осязание, это удивительно универсальная структура. Зрительные зоны почти идентичны слуховым. Такое сходство означает, что все сенсорные процессы основаны на одном механизме. Этого пока никто не замечает".

Некоторые из наиболее впечатляющих систем ИИ:

• Deep Blue - победил чемпиона мира по шахматам. Матч Каспаров против суперЭВМ не принес удовлетворения ни компьютерщика, ни игрокам и система не была признана Каспаровым, хотя оригинальные компактные шахматные программы - неотъемлемая часть шахматной творчества. Впоследствии линия суперкомпьютеров IBM проявилась в проектах brute force BluGene (молекулярное моделирование) и моделирование системы пирамидальных клеток в швейцарском центре - проект Blue Brain. Данная история - пример запутанных и засекреченных отношений ИИ, бизнеса и национальных стратегических задач.
• Mycin - одна из ранних экспертных систем, которая могла диагностировать небольшой набор заболеваний, причем, часто так же точно, как и врачи.
• Искусственный интеллект, который анализирует вопросы и подбирает человека для ответа на него Тахути.
• 20q - проект, в основе которого лежат идеи ИИ, по мотивам классической игры «Двадцать вопросов». Стал очень популярным после появления в интернете на сайте 20q.net.
• Распознавание голосового текста. Системы такие как ViaVoice способные обслуживать пользователей.
• Работы в ежегодном турнире RoboCup соревнуются в упрощенной форме футболу.

Применение искусственного интеллекта

Банки применяют системы искусственного интеллекта (СШИ) в страховой деятельности (актуарная математика) при игре на бирже и управлении собственностью. В августе 2001 года работы выиграли у людей в импровизированном соревновании по трейдингу BBC News, 2001). Методы распознавания образов, (включая, как более сложные и более специализированных, так и нейронные сети) широко используют при оптическом и акустическом распознавании (в том числе текста и голоса), медицинский диагностике, спам-фильтрах, в системах ПВО (определение целей), а также для обеспечения ряда других задач национальной безопасности.

Поиск по сайту: