История развития ИИ
Сам термин «искусственный интеллект» введен в 1956 г. После признания искусст-венного интеллекта самостоятельной отраслью науки произошло разделение на два основных направления: нейрокибернетику и кибернетику «черного ящика». И только в настоящее вре-мя стали заметны тенденции к объединению этих частей в единое целое.
Основную идею нейрокибернетики можно сформулировать следующим образом: единст-венный объект, способный мыслить, - это человеческий мозг. Поэтому любое «мыслящее» устройство должно каким-то образом воспроизводить его структуру.
Таким образом, нейрокибернетика ориентирована на аппаратное моделирование структур, подобных структуре мозга. Физиологами давно установлено, что основой человеческого моз-га является большое количество (до 1021) связанных между собой и взаимодействующих нервных клеток – нейронов. Поэтому усилия нейрокибернетики были сосредоточены на соз-дании элементов, аналогичных нейронам, и их объединении в функционирующие системы. Эти системы принято называть нейронными сетями или нейросетями.
Первые нейросети были созданы в конце 50-х годов американскими учеными Розенблат-том и Мак-Каллоком. Это были попытки создать системы, моделирующие человеческий глаз и его взаимодействие с мозгом. Это устройство получило название перцептрона. Оно умело различать буквы алфавита, но было чувствительно к их написанию. Например, буквы А, А и А для этого устройства были тремя разными знаками. Постепенно в 70-80 годы количество работ по этому направлению искусственного интеллекта стало снижаться, т. к. слишком не-утешительны оказались первые результаты. Авторы объясняли неудачи малой памятью и низким быстродействием существующих в то время компьютеров.
Однако в середине 80-х годов в Японии в рамках проекта разработки компьютера 5-го по-коления, основанного на знаниях, был создан компьютер 6-го поколения, или нейрокомпью-тер. К этому времени ограничения по памяти и быстродействию были практически сняты. Появились транспьютеры – параллельные компьютеры с большим количеством процессо-ров. От транспьютеров был один шаг до нейрокомпьютеров, моделирующих структуру мозга человека. Основная область применения нейрокомпьютеров – распознавание образов.
В настоящее время используются три подхода к созданию нейросетей:
1) аппаратный – создание специальных компьютеров, плат расширения, наборов микро-схем, реализующих все необходимые алгоритмы;
2) программный – создание программ и инструментариев, рассчитанных на высокопро-изводительные компьютеры. Сети создаются в памяти компьютера, всю работу выпол-няют его собственные процессоры;
3) гибридный – комбинация первых двух. Часть вычислений выполняют специальные платы расширения (сопроцессоры), а часть – программные средства.
В основу кибернетики «черного ящика» лёг принцип, противоположный нейрокиберне-тике. Не имеет значения, как устроено «мыслящее» устройство. Главное, чтобы на заданные входные воздействия оно реагировало так же, как человеческий мозг. Подходы к созданию моделей «черного ящика»:
1) Модель лабиринтного поиска (конец 50-х гг.). Этот подход представляет задачу как некоторый граф, отражающий пространство состояний, и в этом графе проводится поиск оп-тимального пути от входных данных к результирующим. В решении практических задач эта идея большого распространения не получила.
2) Эвристическое программирование (начало 60-х гг.). Эвристика – правило, теорети-чески не обоснованное, но позволяющее сократить количество переборов в пространст-ве поиска. Эвристическое программирование – разработка стратегии действий на осно-ве известных, заранее заданных эвристик.
3) В 70-х годах к решению задач стали подключать методы математической логики. На основе метода резолюций, позволившего автоматически доказывать теоремы при нали-чии набора исходных аксиом, в 1973 г. создаётся язык Пролог.
4) Существенный прорыв в практических приложениях искусственного интеллекта про-изошел в середине 70-х годов, когда на смену поискам универсального алгоритма мышления пришла идея моделировать конкретные знания специалистов-экспертов. Так появились первые коммерческие системы, основанные на знаниях, или эксперт-ные системы. Пришел новый подход к решению задач искусственного интеллекта - представление знаний.

Направления развития искусственного интеллекта
(Опр. ИИ см. 1 лекция)
Направления искусственного интеллекта
• Представление знаний.
• Игры и творчество.
• Разработка естественноязыковых интерфейсов и машинный перевод.
• Распознавание образов.
• Новые архитектуры компьютеров.
• Интеллектуальные роботы.
• Специальное программное обеспечение.
• Обучение и самообучение.
1. Представление знаний – это основное направление искусственного интеллекта. Оно связано с разработкой моделей представления знаний, созданием баз знаний, образующих яд-ро экспертных систем (ЭС).
2. Игры и творчество – игровые интеллектуальные задачи: шахматы, шашки и т. д. В ос-нове лежит один из ранних подходов - лабиринтная модель + эвристики. Сейчас это скорее коммерческое направление, т.к. в научном плане эти идеи считаются тупиковыми.
3. Машинный перевод. Первая программа в этой области – переводчик с английского языка на русский. Первая идея – пословный перевод, оказалась неплодотворной. В настоящее время используется более сложная модель, которая состоит из нескольких блоков:
• морфологический анализ – анализ слов в тексте;
• синтаксический анализ – анализ предложений, грамматики и связей между словами;
• семантический анализ – анализ смысла каждого предложения на основе некоторой пред-метно-ориентированной базы знаний;
• прагматический анализ – анализ смысла предложений в окружающем контексте на основе собственной базы знаний.
4. Распознавание образов – традиционное направление искусственного интеллекта. Ка-ждому объекту ставится в соответствие матрица признаков, по которой происходит его рас-познавание. Это направление близко к машинному обучению и тесно связано с нейрокибер-нетикой.
5. Новые архитектуры компьютеров. Это направление занимается разработкой новых ап-паратных решений и архитектур, направленных на обработку символьных и логических дан-ных. Последние разработки посвящены компьютерам баз данных и параллельным компьюте-рам.
6. Интеллектуальные роботы. Роботы – это электромеханические устройства, предназна-ченные для автоматизации человеческого труда.
Со времени создания сменилось несколько поколений роботов:
• роботы с жесткой схемой управления (программируемые манипуляторы). Практически все современные промышленные роботы принадлежат к 1-му поколению;
• адаптивные роботы с сенсорными устройствами. Есть образцы таких роботов, но в про-мышленности они пока не используются;
• самоорганизующиеся (интеллектуальные) роботы. Это конечная цель развития робото-техники. Основная проблема при создании интеллектуальных роботов – проблема ма-шинного зрения.
7. Специальное программное обеспечение. В рамках этого направления разрабатыва-ются специальные языки для решения задач невычислительного плана. Эти языки ориентиро-ваны на символьную обработку информации: LISP, PROLOG, РЕФАЛ и др. Достаточно по-пулярно создание так называемых пустых экспертных систем или «оболочек», - EXSYS, M1 и др., в которых можно наполнять базы знаний, создавая различные системы.
8. Обучение и самообучение – активно развивающаяся область искусственного интел-лекта. Включает модели, методы и алгоритмы, ориентированные на автоматическое накопле-ние знаний на основе анализа и обобщения данных. Включает обучение по примерам.