Банк рефератов содержит более 364 тысяч рефератов, курсовых и дипломных работ, шпаргалок и докладов по различным дисциплинам: истории, психологии, экономике, менеджменту, философии, праву, экологии. А также изложения, сочинения по литературе, отчеты по практике, топики по английскому.
Полнотекстовый поиск
Всего работ:
364150
Теги названий
Разделы
Авиация и космонавтика (304)
Административное право (123)
Арбитражный процесс (23)
Архитектура (113)
Астрология (4)
Астрономия (4814)
Банковское дело (5227)
Безопасность жизнедеятельности (2616)
Биографии (3423)
Биология (4214)
Биология и химия (1518)
Биржевое дело (68)
Ботаника и сельское хоз-во (2836)
Бухгалтерский учет и аудит (8269)
Валютные отношения (50)
Ветеринария (50)
Военная кафедра (762)
ГДЗ (2)
География (5275)
Геодезия (30)
Геология (1222)
Геополитика (43)
Государство и право (20403)
Гражданское право и процесс (465)
Делопроизводство (19)
Деньги и кредит (108)
ЕГЭ (173)
Естествознание (96)
Журналистика (899)
ЗНО (54)
Зоология (34)
Издательское дело и полиграфия (476)
Инвестиции (106)
Иностранный язык (62792)
Информатика (3562)
Информатика, программирование (6444)
Исторические личности (2165)
История (21320)
История техники (766)
Кибернетика (64)
Коммуникации и связь (3145)
Компьютерные науки (60)
Косметология (17)
Краеведение и этнография (588)
Краткое содержание произведений (1000)
Криминалистика (106)
Криминология (48)
Криптология (3)
Кулинария (1167)
Культура и искусство (8485)
Культурология (537)
Литература : зарубежная (2044)
Литература и русский язык (11657)
Логика (532)
Логистика (21)
Маркетинг (7985)
Математика (3721)
Медицина, здоровье (10549)
Медицинские науки (88)
Международное публичное право (58)
Международное частное право (36)
Международные отношения (2257)
Менеджмент (12491)
Металлургия (91)
Москвоведение (797)
Музыка (1338)
Муниципальное право (24)
Налоги, налогообложение (214)
Наука и техника (1141)
Начертательная геометрия (3)
Оккультизм и уфология (8)
Остальные рефераты (21697)
Педагогика (7850)
Политология (3801)
Право (682)
Право, юриспруденция (2881)
Предпринимательство (475)
Прикладные науки (1)
Промышленность, производство (7100)
Психология (8694)
психология, педагогика (4121)
Радиоэлектроника (443)
Реклама (952)
Религия и мифология (2967)
Риторика (23)
Сексология (748)
Социология (4876)
Статистика (95)
Страхование (107)
Строительные науки (7)
Строительство (2004)
Схемотехника (15)
Таможенная система (663)
Теория государства и права (240)
Теория организации (39)
Теплотехника (25)
Технология (624)
Товароведение (16)
Транспорт (2652)
Трудовое право (136)
Туризм (90)
Уголовное право и процесс (406)
Управление (95)
Управленческие науки (24)
Физика (3463)
Физкультура и спорт (4482)
Философия (7216)
Финансовые науки (4592)
Финансы (5386)
Фотография (3)
Химия (2244)
Хозяйственное право (23)
Цифровые устройства (29)
Экологическое право (35)
Экология (4517)
Экономика (20645)
Экономико-математическое моделирование (666)
Экономическая география (119)
Экономическая теория (2573)
Этика (889)
Юриспруденция (288)
Языковедение (148)
Языкознание, филология (1140)

Реферат: Искусственный интеллект

Название: Искусственный интеллект
Раздел: Рефераты по информатике, программированию
Тип: реферат Добавлен 04:30:05 29 февраля 2008 Похожие работы
Просмотров: 311 Комментариев: 2 Оценило: 0 человек Средний балл: 0 Оценка: неизвестно     Скачать

Содержание:

Введение.....................................1

Механический подход..........................2

Электронный подход...........................3

Кибернетический подход.......................6

Нейронный подход.............................8

Появление перцептрона.......................10

Искусственный интеллект и

теоретические проблемы психологии...........12

С конца 40-х годов ученые все большего числа университетских и промышленных исследовательских лабораторий устремились к дерзкой цели: построение компьютеров, действующих таким образом, что по результатам работы их невозможно было бы отличить от человеческого разума.

Терпеливо продвигаясь вперед в своем нелегком труде, исследователи, работающие в области искусственного интеллекта (ИИ), обнаружили, что вступили в схватку с весьма запутанными проблемами, далеко выходящими за пределы традиционной информатики. Оказалось, что прежде всего необходимо понять механизмы процесса обучения, природу языка и чувственного восприятия. Выяснилось, что для создания машин, имитирующих работу человеческого мозга, требуется разобраться в том, как действуют миллиарды его взаимосвязанных нейронов. И тогда многие исследователи пришли к выводу, что пожалуй самая трудная проблема, стоящая перед современной наукой - познание процессов функционирования человеческого разума, а не просто имитация его работы. Что непосредственно затрагивало фундаментальные теоретические проблемы психологической науки. В самом деле, ученым трудно даже прийти к единой точке зрения относительно самого предмета их исследований - интеллекта. Здесь, как в притче о слепцах, пытавшихся описывать слона, пытается придерживаться своего заветного определения.

Некоторые считают, что интеллект - умение решать сложные задачи; другие рассматривают его как способность к обучению, обобщению и аналогиям; третьи - как возможность взаимодействия с внешним миром путем общения, восприятия и осознания воспринятого. Тем не менее многие исследователи ИИ склонны принять тест машинного интеллекта, предложенный в начале 50-х годов выдающимся английским математиком и специалистом по вычислительной технике Аланом Тьюрингом. Компьютер можно считать разумным утверждал Тьюринг,- если он способен заставить нас поверить, что мы имеем дело не с машиной, а с человеком.

Механический подход.

Идея создания мыслящих машин "человеческого типа", которые казалось бы думают, двигаются, слышат , говорят, и вообще ведут себя как живые люди уходит корнями в глубокое прошлое. Еще древние египтяне и римляне испытывали благоговейный ужас перед культовыми статуями, которые жестикулировали и изрекали пророчества (разумеется не без помощи жрецов). Средневековые летописи полны рассказов об автоматах, способных ходить и двигаться почти также как их хозяева - люди. В средние века и даже позднее ходили слухи о том, что у кого-то из мудрецов есть гомункулы (маленькие искусственные человечки) - настоящие живые, способные чувствовать существа. Выдающийся швейцарский врач и естествоиспытатель XVI в Теофраст Бомбаст фон Гогенгейм (более известный под именем Парацельс) оставил руководство по изготовлению гомункула, в котором описывалась странная процедура, начинавшаяся с закапывания в лошадиный навоз герметично закупоренной человеческой спермы. "Мы будем как боги, - провозглашал Парацельс. - Мы повторим величайшее из чудес господних - сотворение человека!"(4)

В XVIII в. благодаря развитию техники, особенно разработке часовых механизмов, интерес к подобным изобретениям возрос, хотя результаты были гораздо более "игрушечными", чем это хотелось бы Парацельсу. В1736 г. французский изобретатель Жак де Вокансон изготовил механического флейтиста в человеческий рост, который исполнял двенадцать мелодий, перебирая пальцами отверстия и дуя в мундштук, как настоящий музыкант. В середине 1750-х годов Фридрих фон Кнаус, австрийский автор, служивший при дворе Франциска I, сконструировал серию машин, которые умели держать перо и могли писать довольно длинные тексты. Другой мастер, Пьер Жак-Дроз из Швейцарии, построил пару изумительных по сложности механических кукол размером с ребенка: мальчика, пишущего письма и девушку, играющую на клавесине.

Успехи механики XIX в. стимулировали еще более честолюбивые замыслы. Так, в 1830-х годах английский математик Чарльз Бэббидж задумал, правда, так и не завершив, сложный цифровой калькулятор, который он назвал Аналитической машиной; как утверждал Бэббидж, его машина принципе могла бы рассчитывать шахматные ходы. Позднее, в 1914 г., директор одного из испанских технических институтов Леонардо Торрес-и-Кеведо действительно из готовил электромеханическое устройство, способное разыгрывать простейшие шахматные эндшпили почти также хорошо, как и человек.

Электронный подход.

Однако только после второй мировой войны появились устройства, казалось бы, подходящие для достижения заветной цели - моделирования разумного поведения; это были электронные цифровые вычислительные Машины. "Электронный мозг", как тогда восторженно называли компьютер, поразил в 1952 г. телезрителей США, точно предсказав результаты президентских выборов за несколько часов до получения окончательных данных. Этот "подвиг" компьютера лишь подтвердил вывод, к которому в то время пришли многие ученые: наступит тот день, когда автоматические вычислители, столь быстро, неутомимо и безошибочно выполняющие автоматические действия, смогут имитировать не вычислительные процессы, свойственные человеческому мышлению, в том числе восприятие и обучение, распознавание образов, понимание повседневной речи и письма, принятие решений в неопределенных ситуациях, когда известны не все факты. Таким образом "заочно" формулировался своего рода "социальный заказ" для психологии, стимулируя различные отрасли науки.

Многие изобретатели компьютеров и первые программисты развлекались составляя программы для отнюдь не технических занятий, как сочинение музыки, решение головоломок и игры, на первом месте здесь оказались шашки и шахматы. Некоторые романтически настроенные программисты даже заставляли свои машины писать любовные письма.

К концу 50-х годов все эти увлечения выделились в новую более или менее самостоятельную ветвь информатики, получившую название "искусственный интеллект". Исследования в области ИИ, первоначально сосредоточенные в нескольких университетских центрах США - Массачусетском технологическом институте, Технологическом институте Карнеги в Питтсбурге, Станфордском университете, - ныне ведутся во многих других университетах и корпорациях США и других стран. В общем исследователей ИИ, работающих над созданием мыслящих машин, можно разделить на две группы. Одних интересует чистая наука и для них компьютер - лишь инструмент, обеспечивающий возможность экспериментальной проверки теорий процессов мышления. Интересы другой группы лежат в области техники: они стремятся расширить сферу применения компьютеров и облегчить пользование ими. Многие представители второй группы мало заботятся о выяснении механизма мышления - они полагают, что для их работы это едва ли более полезно, чем изучение полета птиц и самолетостроения.

В настоящее время, однако, обнаружилось, что как научные так и технические поиски столкнулись с несоизмеримо более серьезными трудностями, чем представлялось первым энтузиастам. На первых порах многие пионеры ИИ верили, что через какой-нибудь десяток лет машины обретут высочайшие человеческие таланты. Предполагалось, что преодолев период "электронного детства" и обучившись в библиотеках всего мира, хитроумные компьютеры, благодаря быстродействию точности и безотказной памяти постепенно превзойдут своих создателей-людей. Сейчас мало кто говорит об этом, а если и говорит, то отнюдь не считает, что подобные чудеса не за горами.

На протяжении всей своей короткой истории исследователи в области ИИ всегда находились на переднем крае информатики. Многие ныне обычные разработки, в том числе усовершенствованные системы программирования,тектовые редакторы и программы распознавания образов, в значительноймере рассматриваются на работах по ИИ. Короче говоря, теории, новыеидеи, и разработки ИИ неизменно привлекают внимание тех, кто стремитсярасширить области применения и возможности компьютеров, сделать их бо-лее "дружелюбными" то есть более похожими на разумных помощников и ак-тивных советчиков, чем те педантичные и туповатые электронные рабы,какими они всегда были.

Несмотря на многообещающие перспективы, ни одну из разработанныхдо сих пор программ ИИ нельзя назвать "разумной" в обычном пониманииэтого слова. Это объясняется тем, что все они узко специализированы;самые сложные экспертные системы по своим возможностям скорее напоми-нают дрессированных или механических кукол, нежели человека с его гиб-ким умом и широким кругозором. Даже среди исследователей ИИ теперьмногие сомневаются, что большинство подобных изделий принесет сущест-венную пользу. Немало критиков ИИ считают, что такого рода ограничениявообще непреодолимы.

К числу таких скептиков относится и Хьюберт Дрейфус, профессорфилософии Калифорнийского университета в Беркли. С его точки зрения,истинный разум невозможно отделить от его человеческой основы, заклю-ченной в человеческом организме. "Цифровой компьютер - не человек, -говорит Дрейфус. - У компьютера нет ни тела, ни эмоций, ни потребнос-тей. Он лишен социальной ориентации, которая приобретается жизнью вобществе, а именно она делает поведение разумным. Я не хочу сказать,что компьютеры не могут быть разумными. Но цифровые компьютеры, зап-рограммированные фактами и правилами из нашей, человеческой, жизни,действительно не могут стать разумными. Поэтому ИИ в том виде, как мыего представляем, невозможен".(1)

Кибернетический подход.

Попытки построить машины, способные к разумному поведению, в зна-чительной мере вдохновлены идеями профессора МТИ Норберта Винера, од-ной из выдающихся личностей в интеллектуальной истории Америки. Помимоматематики он обладал широкими познаниями в других областях, включаянейропсихологию, медицину, физику и электронику.

Винер был убежден, что наиболее перспективны научные исследованияв так называемых пограничных областях, которые нельзя конкретно отнес-ти к той или иной конкретной дисциплины. Они лежат где-то на стыке на-ук, поэтому к ним обычно не подходят столь строго. "Если затруднения врешении какой-либо проблемы психологии имеют математический характер,пояснял он, - то десять несведущих в математике психологов продвинуть-ся не дальше одного столь же несведущего".

Винеру и его сотруднику Джулиану Бигелоу принадлежит разработкапринципа "обратной связи", который был успешно применен при разработкенового оружия с радиолокационным наведением. Принцип обратной связизаключается в использовании информации, поступающей из окружающего ми-ра, для изменения поведения машины. В основу разработанных Винером иБигелоу систем наведения были положены тонкие математические методы;при малейшем изменении отраженных от самолета радиолокационных сигна-лов они соответственно изменяли наводку орудий, то есть - заметив по-пытку отклонения самолета от курса, они тотчас расчитывали его даль-нейший путь и направляли орудия так, чтобы траектории снарядов и само-летов пересеклись.

В дальнейшем Винер разработал на принципе обратной связи теориикак машинного так и человеческого разума. Он доказывал, что именноблагодаря обратной связи все живое приспосабливается к окружающей сре-де и добивается своих целей. "Все машины, претендующие на "разум-ность",- писал он, - должны обладать способность преследовать опреде-ленные цели и приспосабливаться, т.е. обучаться". Созданной им наукеВинер дает название кибернетика, что в переводе с греческого означаетрулевой.(2)

Следует отметить, что принцип "обратной связи", введенный Винеромбыл в какой-то степени предугадан Сеченовым в явлении "центральноготорможения" в "Рефлексах головного мозга" (1863 г.) и рассматривалсякак механизм регуляции деятельности нервной системы, и который лег воснову многих моделей произвольного поведения в отечественной психоло-гии.

Нейронный подход.

К этому времени и другие ученые стали понимать, что создателямвычислительных машин есть чему поучиться у биологии. Среди них былнейрофизиолог и поэт-любитель Уоррен Маккалох, обладавший как и Винерфилософским складом ума и широким кругом интересов. В 1942 г. Макка-лох, участвуя в научной конференции в Нью-йорке, услышал доклад одногоиз сотрудников Винера о механизмах обратной связи в биологии. Выска-занные в докладе идеи перекликались с собственными идеями Маккалохаотносительно работы головного мозга. В течении следующего года Макка-лох в соавторстве со своим 18-летним протеже, блестящим математикомУолтером Питтсом, разработал теорию деятельности головного мозга. Этатеория и являлась той основой, на которой сформировалось широко расп-ространенное мнение, что функции компьютера и мозга в значительной ме-ре сходны.

Исходя отчасти из предшествующих исследований нейронов (основныхактивных клеток, составляющих нервную систему животных), проведенныхМаккаллохом, они с Питтсом выдвинули гипотезу, что нейроны можно упро-щенно рассматривать как устройства, оперирующие двоичными числами.Двоичные числа, состоящие из цифр единица и нуль, - рабочий инструментодной из систем математической логики. Английский математик XIXв.Джордж Буль, предложивший эту остроумную систему, показал, что логи-ческие утверждения можно закодировать в виде единиц и нулей, где еди-ница соответствует истинному выссказыванию а нуль - ложному, после че-го этим можно оперировать как обычными числами. В 30-е годы XX в. пи-онеры информатики, в особенности американский ученый Клод Шеннон, по-няли, что двоичные единица и нуль вполне соответствуют двум состояниямэлектрической цепи (включено-выключено), поэтому двоичная система иде-ально подходит для электронно-вычислительных устройств. Маккалох иПиттс предложили конструкцию сети из электронных "нейронов" и показа-ли, что подобная сеть может выполнять практически любые вообразимыечисловые или логические операции. Далее они предположили, что такаясеть в состоянии также обучаться, распознавать образы, обобщать, т.е.она обладает всеми чертами интеллекта.

Теории Маккаллоха-Питтса в сочетании с книгами Винера (2) вызвалиогромный интерес к разумным машинам. В 40-60-е годы все больше кибер-нетиков из университетов и частных фирм запирались в лабораториях имастерских, напряженно работая над теорией функционирования мозга иметодично припаивая электронные компоненты моделей нейронов.

Из этого кибернетического, или нейромодельного, подхода к машин-ному разуму скоро сформировался так называемый "восходящий метод" -движение от простых аналогов нервной системы примитивных существ, об-ладающих малым числом нейронов, к сложнейшей нервной системе человекаи даже выше. Конечная цель виделась в создании "адаптивной сети", "са-моорганизующейся системы" или "обучающейся машины" - все эти названияразные исследователи использовали для обозначения устройств, способныхследить за окружающей обстановкой и с помощью обратной связи изменятьсвое поведение в полном соответствии с господствовавшей в те временабихевиористской школой психологии, т.е. вести себя так же как живыеорганизмы. Однако отнюдь не во всех случаях возможна аналогия с живымиорганизмами. Как однажды заметили Уоррен Маккаллох и его сотрудникМайкл 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 кото-рой столкнулся "восходящий метод" на заре своего существования, былавысокая стоимость электронных элементов. Слишком дорогой оказываласьдаже модель нервной системы муравья, состоящая из 20 тыс. нейронов, неговоря уже о нервной системе человека, включающей около 100 млрд. ней-ронов. Даже самые совершенные кибернетические модели содержали лишьнеколько сотен нейронов. Столь ограниченные возможности обескуражилимногих исследователей того периода.

Появление перцептрона.

Одним из тех, кого ничуть не испугали трудности был Фрэнк Розенб-лат, труды которого казалось отвечали самым заметным устремлениям ки-бернетиков. В середине 1958 г. им была предложена модель электронногоустройства, названного им перцептроном, которое должно было бы имити-ровать процессы человеческого мышления. Перцептрон должен был переда-вать сигналы от "глаза", составленного из фотоэлементов, в блокиэлектромеханических ячеек памяти, которые оценивали относительную ве-личину электрических сигналов. Эти ячейки соединялись между собой слу-чайным образом в соответствии с господствующей тогда теорией, согласнокоторой мозг воспринимает новую информацию и реагирует на нее черезсистему случайных связей между нейронами. Два года спустя была проде-монстрирована первая действующая машина "Марк-1", которая могла нау-чится распознавать некоторые из букв, написанных на карточках, которыеподносили к его "глазам", напоминающие кинокамеры. Перцептрон Розенб-лата оказался наивысшим достижением "восходящего", или нейромодельногометода создания искусственого интеллекта. Чтобы научить перцептронспособности строить догадки на основе исходных предпосылок, в нем пре-дусматривалась некая элементарная разновидность автономной работы или"самопрограммирования". При распознании той или иной буквы одни ееэлементы или группы элементов оказываются гораздо более существеными,чем другие. Перцептрон мог научаться выделять такие характерные осо-бенности буквы полуавтоматически, своего рода методом проб и ошибок,напоминающим процесс обучения. Однако возможности перцептрона были ог-раниченными: машина не могла надежно распознавать частично закрытыебуквы, а также буквы иного размера или рисунка, нежели те, которые ис-пользовались на этапе ее обучения.

Ведущие представители так называемого "нисходящего метода" специ-ализировались, в отличие от представителей "восходящего метода", всоставлении для цифровых компьютеров общего назначения программ реше-ния задач, требующих от людей значительного интеллекта, например дляигры в шахматы или поиска математических доказательств. К числу защит-ников "нисходящего метода" относились Марвин Минский и Сеймур Пейперт,профессора Массачусетского технологического института. Минский началсвою карьеру исследователя ИИ сторонником "восходящего метода" и в1951 г. построил обучающуюся сеть на на вакуумных электронных лампах.Однако вскоре к к моменту создания перцептрона он перешел в противопо-ложный лагерь. В соавторстве с с южно-африканским математиком Пейпер-том, с которым его познакомил Маккаллох, он написал книгу "Перцептро-ны"(3), где математически доказывалось , что перцептроны, подобные ро-зенблатовсим, принципиально не в состоянии выполнять многие из техфункций, которые предсказывал им Розенблат. Минский утверждал, что, неговоря о роли работающих под диктовку машинисток, подвижных роботовили машин, способных читать, слушать и понимать прочитанное или услы-шанное, перцептроны никогда не обретут даже умения распознавать пред-мет частично заслоненный другим. Глядя на торчащий из-за кресла коша-чий хвост, подобная машина никогда не сможет понять, что она видит.

Нельзя сказать, что появившаяся в 1969 г. эта критическая работапокончила с кибернетикой. Она лишь переместила интерес аспирантов исубсидии правительственных организаций США, традиционно финансирующихисследования по ИИ, на другое направление исследований - "нисходящийметод".

Интерес к кибернетике в последнее время возродился, так как сто-ронники "нисходящего метода" столкнулись со столь же неодолимыми труд-ностями. Сам Минский публично выразил сожаление, что его выступлениенанесло урон концепции перцептронов, заявив, что , согласно его тепе-решним представлениям, для реального прорыва вперед в создании разум-ных машин потребуется устройство , во многом похожее на перцептрон. Нов основном ИИ стал синонимом нисходящего подхода, который выражался всоставлении все более сложных программ для компьютеров, моделирующихсложную деятельность человеческого мозга.

Искусственный интеллект и теоретические проблемы психологии.

Можно выделить две основные линии работ по ИИ. Первая связана ссовершенствованием самих машин, с повышением "интеллектуальности" ис-кусственных систем. Вторая связана с задачей оптимизации совместнойработы "искусственного интеллекта" и собственно интеллектуальных воз-можностей человека.

Переходя к собственно психологическим проблемам ИИ О.К. Тихомироввыделяет три позиции по вопросу о взаимодействии психологии и искуст-венного интеллекта. 1) "Мы мало знаем о человеческом разуме, мы хотиего воссоздать, мы делаем это вопреки отсутствию знаний"- эта позицияхарактерна для многих зарубежных специалистов по ИИ. 2) Вторая позициясводится к констатации ограниченности результатов исследований интел-лектуальной деятельности, проводившихся психологами, социологами и фи-зиологами. В качестве причины указывается отсутствие адекватных мето-дов. Решение видится в воссоздании тех или иных интеллектуальных функ-ций в работе машин. Иными словами, если машина решает задачу ранее ре-шавшуюся человеком, то знания, которые можно подчерпнуть, анализируяэту работу и есть основной материал для построения психологических те-орий. 3) Третья позиция характеризуется оценкой исследования в областиискусственного интеллекта и психологии как совершенно независимых. Вэтом случае допускается возможность только потребления, использованияпсихологических знаний в плане психологического обеспечения работ поИИ.

Закономерно возникает вопрос о влиянии работ по искусственномуинтеллекту на развитие психологической науки. О.К.Тихомиров (9) выде-ляет в качестве первого результата - появление новой области психоло-гических исследований, а именно, сравнительные исследования того, какодни и те же задачи решаются человеком и машиной. Кроме того, уже пер-вые работы по искусственному интеллекту показали, что не только об-ласть решения задач затрагивается соспоставительными исследованиями,но и проблема мышления в целом. Возникла потребность в уточнении кри-териев дифференциации "творческих" и "нетворческих" процессов.

Более того, и исследования восприятия и исследования памяти нахо-дятся под сильным влиянием машинных аналогий (монография Р.Клацки).

Оригинальное отражение работ по ИИ несет на себе новая психологи-ческая теория поведения (исследования Д. Миллера К.Прибрама Ю.Галанте-ра). В то время как для традиций отечественной психологии необходиморазведение понятий поведения и деятельности.

Популярные идеи системного анализа позволили сделать сравнениепринципов работы искусственных систем и собственно человеческой дея-тельности важным эвристическим приемом выделения именно специфическогопсихологического анализа деятельности человека.

В 1963 г. выступая на совещании по философским вопросам физиоло-гии ВНД и психологии, А.Н. Леонтьев сформулировал следующую позицию:машина воспроизводит операции человеческого мышления, и следовательносоотношение "машинного" и "немашинного" есть соотнесение операциональ-ного и неоперационального в человеческой деятельности в то время этотвывод был достаточно прогрессивен и выступал против кибернетическогоредукционизма. Однако в последствии при сравнени операций, из которыхслагается работа машины, и операций как единиц деятельности человекавыявились существенные различия - в психологическом смысле "операция"отражает способ достижения результатов, процессуальную характеристику,в то время как прменительно к машинной работе этот термин используетсяв логико-математическом смысле (характеризуется результатом).

В работах по искусственному интеллекту постоянно используетсятермин "цель". Анализ отношения средств к цели А.Ньюэлл и Г.Саймон на-зывают в качестве одной из "эвристик". В психологической теории дея-тельности "цель" является конституирующим признаком действия в отличииот операций (и деятельности в целом). В то время как в искусственныхсистемах "целью" называют некоторую конечную ситуацию к которой стре-мится система. Признаки этой ситуации должны быть четко выявленными иописанными на формальном языке. Цели человеческой деятельности имеютдругую природу. Конечная ситуация может по разному отражаться субъек-том: как на понятийном уровне, так и в форме представлений или перцеп-тивного образа. Это отражение может характеризоваться разной степеньюясностьи, отчетливости. Кроме того, для человека характерно не простодостижение готовых целей но и формирование новых.

Также работа систем искусственно интеллекта, характеризуется непросто наличием операций, программ,"целей", а как отмечает О.К.Тихоми-ров,- оценочными функциями. И у искусственных систем есть своего рода"ценностные орентации". Но специфику человеческой мотивационно-эмоцио-нальной регуляции деятельности составляет использование не толькоконстантных, но и ситуативно возникающих и динамично меняющихся оце-нок, существенно также различие между словесно-логическими и эмоцио-нальными оценками. В существовании потребностей и мотивов видится раз-личие между человеком и машиной на уровне деятельности. Этот тезисповлек за собой цикл исследований, посвященных анализу специфики чело-веческой деятельности. Так в работе Л.П.Гурьевой (7) показана зависи-мость структуры мыслительной деятельности при решении творческих задачот изменения мотивации.

Между прочим, именно недостаточная изученность процесса целеобра-зования нашла свое отражение в формулировании "социального заказа" дляпсихологии со стороны исследователей ИИ, и оказала существенное стиму-лирующее влияние психологической науки.

Информационная теория эмоций Симонова также в значительной степе-ни питается аналогиями с работами систем ИИ. Кроме того проблема воле-вого принятия решения в психологии в некоторых работах рассматриваетсякак формальный процесс выбора одной из множества заданных альтернатив,опуская тем самым специфику волевых процессов. В то же время, Ю.Д.Ба-баевой (5) была предпринята попытка изучения возможности формализациипроцесса целеобразования на основе глубокого психологического анализаэтого процесса в деятельности человека.

Таким образом все три традиционные области психологии - учения опознавательных, эмоциональных и волевых процессах оказались под влия-нием работ по ИИ, что по мнению О.К.Тихомирова привело к оформлениюнового предмета психологии - как наука о переработке информации, науч-ность этого определения достигалась за счет "технизации" психологичес-кого знания.

Обращаясь к проблеме роли ИИ в обучения Л.И.Ноткин (8) рассматри-вает этот процесс как одну из разновидностей взаимодействия человека сЭВМ, и раскрывает среди перспективных возможностей те , которые напр-влены на создание так называемых адаптивных обучающихся систем, имити-рующих оперативный диалог учащегося и преподавателя-человека.

Таким образом роль взаимодействие между исследованиями искусс-твенного интеллекта и психологической наукой можно охарактеризоватькак плодотворный диалог, позволяющий если не решать то хотя бы нау-читься задавать вопросы как высокого философского уровня - "Что естьчеловек ?", так и более прагматические - методические и методологичес-кие.

Литература:

1)Дрейфус Х. Чего не могут вычислительные машины.- М.: Прогресс,1979

2) Винер Н. Кибернетика и общество.-М:ИЛ, 1958

3) Минский М., Пейперт С. Перцептроны -М:Мир,1971

4) Компьютер обретает разум.Москва Мир 1990

В сборнике: Психологические исследования интеллектуальной дея-тельности. Под.ред. О.К.Тихомирова.- М., МГУ,1979.:

5) Бабаева Ю.Д. К вопросу о формализации процесса целеобразования

6) Брушлинский А.В. Возможен ли "искусственный интеллект"?

7) Гурьева Л.П. Об изменении мотивации в условиях использования ис-кусственного интеллекта.

8) Ноткин Л.И. "Искусственный интеллект" и проблемы обучения

9) Тихомиров О.К. "Искусственный интеллект и теоретические вопросы

психологии"

Оценить/Добавить комментарий
Имя
Оценка
Комментарии:
Где скачать еще рефератов? Здесь: letsdoit777.blogspot.com
Евгений22:33:03 18 марта 2016
Кто еще хочет зарабатывать от 9000 рублей в день "Чистых Денег"? Узнайте как: business1777.blogspot.com ! Cпециально для студентов!
15:56:56 24 ноября 2015

Работы, похожие на Реферат: Искусственный интеллект

Назад
Меню
Главная
Рефераты
Благодарности
Опрос
Станете ли вы заказывать работу за деньги, если не найдете ее в Интернете?

Да, в любом случае.
Да, но только в случае крайней необходимости.
Возможно, в зависимости от цены.
Нет, напишу его сам.
Нет, забью.



Результаты(150819)
Комментарии (1840)
Copyright © 2005-2016 BestReferat.ru bestreferat@mail.ru       реклама на сайте

Рейтинг@Mail.ru