Искусственный разум: перспективы развития

Искусственный интеллект: научное направление, в рамках которого ставятся и решаются задачи программного моделирования тех видов человеческой деятельности, которые традиционно считаются интеллектуальными (например, представление знаний, обучение, обобщение и т.п.).

Интеллект — это способность решать интеллектуальные задачи путем приобретения, запоминания и целенаправленного преобразования знаний в процессе обучения на опыте и адаптации к разнообразным обстоятельствам.

Нахождение решения задач, относящихся к интеллектуальным, являются для человека вполне естественным. Подобного рода деятельность требует участия интеллекта человека.

Возникает вопрос: «Может ли машина мыслить? Может машина рассуждать, догадываться и делать выводы?»

Искусственный разум, конечно, на сегодняшний день еще не создан, но программы, решающие интеллектуальные задачи уже существуют.

То, что раньше казалось вершиной человеческого творчества - игра в шахматы, на сегодняшний день даже не относят к проблеме искусственного интеллекта. Человек в процессе игры в шахматы может выбрать победную комбинацию интуитивно, причем иногда довольно быстро, даже не рассматривая заведомо ведущих к выигрышу вариантов. Как и почему это происходит, неясно пока даже крупнейшим специалистам по изучению человеческого интеллекта, и тем более непонятно, сможет ли когда-нибудь искусственный разум действовать как человеческий? Решение этой задачи еще весьма далеко от завершения. Поэтому почти все шахматные программы, созданные к сегодняшнему дню, построены на основе распространенного принципа решения компьютерных задач: последовательного перебора возможных вариантов.

Область искусственного интеллекта, нашедшее наиболее широкое применение - нейронные сети. Основная их особенность - это способность к самообучению на конкретных примерах.

Целесообразно использовать нейронные методы в заданиях, где много входных данных, в задачах: с неполной или «зашумленной» информацией, а также в таких, где решение можно найти интуитивно.

Нейросети применяются для предсказания рынков, оптимизации товарных и денежных потоков, анализа и обобщения социологических опросов, предсказание динамики политических рейтингов, оптимизации производственного процесса, комплексной диагностики качества продукции и для многого другого.