|
|
Коротко о сайте
|
На данном сайте вы можете найти рефераты по информатике, прочитать их на страницах сайта или скачать в архиве. Сайт имеет удобную навигацию, рефераты распределены по разделам информатики. Поэтому необходимый реферат нетрудно будет найти.
Кроме рефератов на сайте есть раздел Полезные статьи, в котором мы размещаем статьи наших партнёров.
|
Искусственный интеллект
|
Кибернетический подход
Попытки построить машины, способные к разумному поведению, в значительной мере
вдохновлены идеями профессора МТИ Норберта Винера, одной из выдающихся личностей в
интеллектуальной истории Америки. Помимо математики он обладал широкими познаниями в других
областях, включая нейропсихологию, медицину, физику и электронику.
Винер был убежден, что наиболее перспективны научные исследования в так называемых
пограничных областях, которые нельзя конкретно отнести к той или иной конкретной дисциплины. Они
лежат где-то на стыке наук, поэтому к ним обычно не подходят столь строго. "Если затруднения в
решении какой-либо проблемы психологии имеют математический характер, — пояснял он, — то
десять несведущих в математике психологов продвинутся не дальше одного столь же несведущего".
Винеру и его сотруднику Джулиану Бигелоу принадлежит разработка принципа "обратной связи",
который был успешно применен при разработке нового оружия с радиолокационным наведением.
Принцип обратной связи заключается в использовании информации, поступающей из окружающего
мира, для изменения поведения машины. В основу разработанных Винером и Бигелоу систем
наведения были положены тонкие математические методы; при малейшем изменении отраженных от
самолета радиолокационных сигналов они соответственно изменяли наводку орудий, то есть,
заметив попытку отклонения самолета от курса, они тотчас рассчитывали его дальнейший путь и
направляли орудия так, чтобы траектории снарядов и самолетов пересеклись.
В дальнейшем Винер разработал на принципе обратной связи теории как машинного, так и
человеческого разума. Он доказывал, что именно благодаря обратной связи все живое
приспосабливается к окружающей среде и добивается своих целей. "Все машины, претендующие на
"разумность", — писал он, — должны обладать способностью преследовать определенные цели и
приспосабливаться, т. е. обучаться". Созданной им науке Винер дает название "кибернетика", что в
переводе с греческого означает рулевой. [2] Следует отметить, что принцип "обратной связи",
введенный Винером, был в какой-то степени предугадан Сеченовым в явлении "центрального
торможения" в "Рефлексах головного мозга" (1863 г.) и рассматривался как механизм регуляции
деятельности нервной системы, который лег в основу многих моделей произвольного поведения в
отечественной психологии.
Нейронный подход
К этому времени и другие ученые стали понимать, что создателям вычислительных машин есть
чему поучиться у биологии. Среди них был нейрофизиолог и поэт-любитель Уоррен Маккалох,
обладавший, как и Винер, философским складом ума и широким кругом интересов. В 1942 г.
Маккалох, участвуя в научной конференции в Нью-Йорке, услышал доклад одного из сотрудников
Винера о механизмах обратной связи в биологии. Высказанные в докладе идеи перекликались с
собственными идеями Маккалоха относительно работы головного мозга. В течение следующего года
Маккалох в соавторстве со своим 18-летним протеже, блестящим математиком Уолтером Питтсом,
разработал теорию деятельности головного мозга. Эта теория и являлась той основой, на которой
сформировалось широко распространенное мнение, что функции компьютера и мозга в значительной
мере сходны.
Исходя отчасти из предшествующих исследований нейронов (основных активных клеток,
составляющих нервную систему животных), проведенных Маккаллохом, они с Питтсом выдвинули
гипотезу, что нейроны можно упрощенно рассматривать как устройства, оперирующие двоичными
числами. Двоичные числа, состоящие из единиц и нулей, — рабочий инструмент одной из систем
математической логики. Английский математик XIX в. Джордж Буль, предложивший эту остроумную
систему, показал, что логические утверждения можно закодировать в виде единиц и нулей, где
единица соответствует истинному высказыванию, а нуль — ложному, после чего этим можно
оперировать как обычными числами. В 30-е годы XX в. пионеры информатики, в особенности
американский ученый Клод Шеннон, поняли, что двоичные единица и нуль вполне соответствуют двум
состояниям электрической цепи (включено – выключено), поэтому двоичная система идеально
подходит для электронно-вычислительных устройств. Маккалох и Питтс предложили конструкцию сети
из электронных "нейронов" и показали, что подобная сеть может выполнять практически любые
вообразимые числовые или логические операции. Далее они предположили, что такая сеть в
состоянии также обучаться, распознавать образы, обобщать, т. е. она обладает всеми чертами
интеллекта.
Теории Маккаллоха-Питтса в сочетании с книгами Винера [2] вызвали огромный интерес к
разумным машинам. В 40-е – 60-е гг. все больше кибернетиков из университетов и частных фирм
запирались в лабораториях и мастерских, напряженно работая над теорией функционирования мозга
и методично припаивая электронные компоненты моделей нейронов.
Из этого кибернетического, или нейро-модельного, подхода к машинному разуму скоро
сформировался так называемый "восходящий метод" — движение от простых аналогов нервной
системы примитивных существ, обладающих малым числом нейронов, к сложнейшей нервной системе
человека и даже выше. Конечная цель виделась в создании "адаптивной сети", "самоорганизующейся
системы" или "обучающейся машины" — все эти названия разные исследователи использовали для
обозначения устройств, способных следить за окружающей обстановкой и с помощью обратной связи
изменять свое поведение в полном соответствии с господствовавшей в те времена бихевиористской
школой психологии, т. е. вести себя так же как живые организмы. Однако отнюдь не во всех случаях
возможна аналогия с живыми организмами. Как однажды заметили Уоррен Маккаллох и его сотрудник
Майкл Арбиб, "если по весне вам захотелось обзавестись возлюбленной, не стоит брать амебу и
ждать пока она эволюционирует".
Но дело здесь не только во времени. Основной трудностью, с которой столкнулся "восходящий
метод" на заре своего существования, была высокая стоимость электронных элементов. Слишком
дорогой оказывалась даже модель нервной системы муравья, состоящая из 20 тыс. нейронов, не
говоря уже о нервной системе человека, включающей около 100 млрд. нейронов. Даже самые
совершенные кибернетические модели содержали лишь несколько сотен нейронов. Столь
ограниченные возможности обескуражили многих исследователей того периода.
Читать1
2
3
4
5
Скачать реферат в архиве
|
|
|
|
|
|
