Жасанды интеллект тарихының басталуы
Мазмұны
Кіріспе ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ..
1. Жасанды интеллект ... ... ... ... ... ... .. ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
1.1 Жасанды интеллектің жалпылама анықтамалары ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
1.2 Жасанды интеллект тарихының басталуы ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
1.3 Жасанды интеллект алғышарттарының пайда болуы ... ... ... ... ... ... ... .. ... ... ... ... .
2. Математикалық модельдеу ... ... ... ... ... ... .. ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... .
2.1 Модель және модельдеу ... ... ... ... ... ... .. ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ..
2.2Математикалық модельдеу ... ... ... ... ... ... .. ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ..
2.3Жасанды интеллектте математикалық модельдерді қолдану ... ... ... ... ... ... ... ... ..
3. Нейрондық желі арқылы ауа райын болжау ... ... ... ... ... ... ... . ... ... ... ... ... ... ... ... ... ..
3.1 Есептерді нейрондық желілермен сипаттау ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
3.2 Желіге кіріс сигналдарын беру және шығыс сигналдарын алу ... ... ... ... ... ... ... ...
3.3 Нейрондық желілерді оқыту ... ... ... ... ... ... ... .. ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ..
3.4 Ауа райын болжау қосымшасының сипаттамасы ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... .
Қорытынды ... ... ... ... ... ... .. ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... .
Пайдаланылған әдебиеттер тізімі ... ... ... ... ... ... ... . ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Кіріспе
Адамдар өздерін Ноmо sаріеn (ойлау қабілеті бар адам) деп атайды, себебі олар үшін ойлау қабілеті өте маңызды болып саналады. Мыңдаған жылдар бойы адамзат өздерінің қалай ойлайтынын, яғни адам сияқты салыстырмалы түрдегі кішігірім материалды объектінің өлшемі өзінен анағұрлым үлкен және күрделі әлемді сезіну, түсіну, болжау және басқару мүмкіндігіне қалай ие болғанын түсінуге тырысуда.Жасанды интеллект саласында (ЖИ) одан да жауапты мәселені шешуге тура келеді: бұл саланың мамандары интеллекттің табиғатын ғана түсініп қоймай, интеллектуалды мән құруға тырысуда.
Жасанды интеллект - ғылым мен техниканың ең бір жаңадан дамып келе жатқан жас саласы. Бұл саладағы алғашқы жұмыстар Бірінші дүниежүзілік соғыстан кейін басталып кеткен, ал ғылымның қазіргі атауы 1956 жылы ұсынылған болатын. Мамандықтардың басқа салаларында еңбектенуші ғалымдар жасанды интеллектіні молекулярлық биологиямен қатар қоя отырып, оны мен жұмыс жасағым келетін сала деп көрсеткен.Студент-физиктер физика саласындағы барлық ұлы жаңалықтарды Галилей, Ньютон, Эйнштейн және басқа да ғалымдар ашып қойған деп есептейді және бұл негізсіз де емес. Сондықтан да бүгінгі күні жасанды интеллект аса талантты нағыз Эйнштейндер мен Эдисондарды тудыратын мүмкіндігі мол ғылымның саласы екендігі даусыз.
Қазіргі кезде жасанды интеллект оқыту мен қабылдау сияқты жалпылама бағыттармен қатар шахмат ойнау, математикалық теоремаларды дәлелдеу, поэтикалық шығармалар жазу, козғалысы жоғары және жылдам көшелерде автомобиль жүргізу, ауруды дәл анықтау сияқты ғылымның нақты бағыттарын қамтиды. Жасанды интеллект саласы кез келген интеллектуалды мәселені қамтиды және ғылымның нағыз әмбебап саласы болып саналады.
Бүгінде жоғары оқу орындарында оқытылып жүрген жасанды интеллект, интеллектуалды жүйелер мəселелеріне философия, химия, биология, есептеу ғылымдары тұрғысынан қарағанда əр түрлі ақпараттармен кездесеміз. Қазіргі заманғы философия саласы мамандары мен ғылым зерттеушілері пəнаралық ғылымдарды ХХ ғасырда қайта ашылған жетістік деп жиі қарайды, ал жасанды интеллект жəне жасанды құбылыс көптеген ғылыми салалар интеграциясына тамаша мысал бола алады. Əрине, пəнаралық байланыс та өз мағынасына ие болады. Химия, биология жəне есептеу ғылымдарының мамандары өзара ұқсас əдістер қолдана, əрі тірі жүйе аспектілерін ажырата отыра оны меңгереді. Бір ғалым химия табиғатын зерттейді, екінші ғалым өзін-өзі танудың философиялық мəселесін шешуге талпынады. Жасанды интеллект бар болуының мүмкіндігін елестетіп көрсеңіз, ол ойлауға жəне өз əрекетін түсінуге қабілетті машина. Бұл машина жаңа өмірдің жаңа түрі болып табылмайды ма? Адамға қатысы бар, тамаққа деген қажеттілік, ауаға сұраныс, сонымен қатар адамзат баласына тəн теріс қылықтар ондай машина бойынан табылмайды. Жыл сайын техника дамуының қуаттылығы артып отырған бүгінгі таңда машина адаммен бір деңгейге қалай қолданылады? деген сұрақ туындайды.Бұл сауалды медицина саласымен байланыстырса, онда қазірдің өзінде ғалымдар арнайы кодты сан көмегімен тірі жан жасай алады емес пе? Олай болса, неге сондай сандар арқылы ойлай алатын, түйсігі бар компьютерлік жүйе құрмасқа? деген сауал орынды туындайды. Бұл салада барынша танымал философ Мартин Хайдеггер, Майкл Веллер еңбектері бар.Ол еңбектерде жасанды интеллект пен жасанды өмір байланысы қарастырылады.Жасанды интеллект жүйелерінің жетістіктері мен оның себептері туралы айтқанда экспертті жүйелер мен нейрондық желілерді қолдану экономика саласына көптеген пайда əкелетіндігін атауға болады. Мысалы, American Exspress компаниясы несие беру қажеттігін немесе құжаттарды кері қайтаруды шешуді анықтайтын эксперттік жүйе көмегімен өз шығынын 27 миллион долларға кеміткен. Қазіргі кездегі экспертті жүйелер білім қорынан, шығару машинасынан, модельдеудің жəне жоспарлаушы астыңғы жүйесінен бастартпайды.
Аталған сала ғалымдарының еңбектеріне талдау жасай отыра, біз жасанды интеллект жəне оның бағыттарының қазіргі уақытта жоғары оқу орындарында оқытылу жағдайын қарастырайық. Техника ғылымдарының докторы, профессор Қ.Шоланов өзінің Қазақтың робот не теңі атты мақаласында Қ.Сəтпаев атындағы Қазақ ұлттық техника университетінде механика жəне робототехника саласының, керісінше, жабылып қалғандығы жайлы айтады. 1991 жылдан жұмысын бастаған Электроника, механотроника жəне робототехника кафедрасы Роботты техникалық жиынтық жəне жүйелер мамандығы бойынша инженер-жүйе техниктерді даярлаған. Тəуелсіз Мемлекеттер Достастығы елдерімен қоса алыс шет елдермен ғылыми байланыста болған кафедра студенттері робот макетін дайындау, автоматикалық машина құрастыру секілді ғылыми жұмыстар орындаған. Ал ҚР Ұлттық ғылым академиясының академигi, ҚР Мемлекеттiк сыйлығының лауреаты М.Өтелбаев Қазақстанда математика ғылымы тұйыққа тірелді... мақаласында математикада да əлi талай жаңалық келедi. Əсiресе робот жасауға қатысты көбiрек болады. Болашақта бiздiң ел қалайда жасанды интеллект, яғни, робот жасау секiлдi математикалық проблемалармен айналыспаса, тағы да артта қалып отырамыз. Болашақта əрбiр отбасында, əр мекемеде, көшелерде роботтар пайда болады. Демек, сол салаға едел-жедел ұмтылуымыз керек, -- деп жазады.Осы мəселе төңірегінде А.Шөкіш Нанотехнология: ертегі ме, əлде ХХI ғасыр ғажайыбы ма? тақырыбына жазған мақаласында адам ағзасы ішіндегі робот-дəрігер барлық ақауды емдеп, тұқымқуалаушылық зақымдарын түзетіп, тірліктен күдер үзген жандарды аяғынан тік тұрғызады.АҚШ-тың нанотехнологияға əлемдік инвестиция үлесінің үштен бірі тиеді. Еуроодақ -- 15, Жапония 20 пайыз үлес салса, Ресей, Австралия, Канада, Қытай, Оңтүстік Корея, Израиль, Сингапур жаңа технологияға қаржы құяды.Көріп отырғанымыздай, ғылым мен өнеркəсіптің кез келген саласындағы инновацияны бүгінгі күні нанотехнологиясыз елестетуге болмайтын уақыт таяп келеді деп аталған саланың қоғамдағы орнын тағы да бір айқындаған. Аталған мақалалар мазмұнында өзге елдерде қарқыны жылдам саланың біздің елімізде даму күйі сипатталған.
5В070500 - Математикалық жəне компьютерлік модельдеу мамандығы бойынша Қазақстан Республикасы Мемлекеттік жалпыға міндетті білім беру стандартында көрсетілген міндетті компоненттер қатарында жасанды интеллект, оның бағыттарына байланысты пəндер берілмегендіктен де, аталған пəн бойынша тақырыптар ең алдымен жасанды интеллект теориясына қатысты материалдармен басталса (жоспар бойынша ол тақырып соңында берілген), эксперттік жүйелер мен жасанды интеллект арасындағы байланыс студенттерге түсінікті болар еді. Мысалы, соңғы лекциялық сабақ тақырыбында Жасанды интеллект жүйесін құру технологиясы соңғы тақырып етіп қойылған жəне жоспар бойынша негізгі түсініктер, анықтамалар, қолданылу саласы, жасанды интеллект саласының дамуына тарихи шолу, жасанды интеллект жүйелерінің функционалды құрылымы беріледі.Егерде болашақ маман иегерлеріне бұл тақырыпты кеңінен ашса,математикалық модельдеу саласының ЖИ-тегі рөлін тереңірек түсініп,қызығушылығы арта түсері сөзсіз.Адам қызметінің жартысын компьютерге жүктеуге болатын уақытта программистер қызметінің өнімділігі арта түседі. Осы салада максималды жетістікке қол жеткізу əдістерінің бірі - жасанды интеллект əдістерін дамыту. Сондықтан да жоғары оқу орындарында интеллектуалды жүйелер бойынша мамандар даярлау бойынша пəндерін оқыту мақсаты күрделі құрылымды есептерді автоматтандыру саласында мамандар даярлау болып табылады да, пəнді оқу міндеттері-адамның ойлау əдістері жəне оны компьютер көмегімен жүзеге асыру əдістері туралы білім жинау. Сондықтан да негізгі мақсат - адамның ойлау қабілетін техникалық құралдар көмегімен жүзеге асыру.Интеллектуалды жүйелер бойынша пəндерге оқытуда студенттер арасында автоматтандырылған жүйе мен интеллектуалды жүйелерге қатысты жиі туындайтын сауалдардың бірі - ол жүйелер арасындағы айырмашылықты түсіну.Автоматтандырылған жүйе жəне интеллектуалды жүйе ұғымдарына сараптама жасай келе, біз өз ойымызды былайша тұжырымдаймыз: автоматтандырылған жүйелерде компьютерлік жүйелерге біз сұраныстар жасағанда, базадағы бар деректерді экранға шығара аламыз. Ал интеллектуалды жүйелерде компьютердегі базада жоқ деректерді логикалық ережелер арқылы ұйымдастырып, жаңа деректер ала аламыз, яғни жоқтан бар ала аламыз.
1.1. Жасанды интеллекттің жалпылама анықтамалары
Жасанды интеллекттің даму тарихына көз жүгіртсек,жедел зерттеулердің әртүрлі ғалымдардың күшімен және әртүрлі әдістермен барлық төрт бағытта бірдей жүргізетінін байқаймыз.Төрт категоряға бөлінген жасанды интеллекттің кейбір анықтамалары:
Адамдараға ұқсас (тән) ойлау
ойлау қабілетіне ие,компьютерлерді құрудағы жаңа тамаша бағыт...ақылды машиналар,толық және дәлме-дәл мағынада(Хоугланд,1978)
Тиімді ойлау
Есептеу модельдері арқылы ойлау қабілеттерін зерттеу (Чарниак және Макдермотт,1985)
іс-әрекет жасау,ойлау,сезінуге мүмкіндік беретін есептеулерді зерттеу(Уинстон,1992)
Адамдарға ұқсас іс-әрекет жасау
адамдар олар атқаратын функцияларды орындаған кезде интелектуалдылықты қажет ететін машиналарды құру өнері(Курцвейл,1990)
қазіргі кезде компьютерлерді адамның жасайтын іс-әрекеттерінен де артық іс-әрекет жасауға қалай үйретуге болатыны жайлы ғылым(Рич және Найт,1991)
Рационалды іс-әрекет жасау
есептеу интеллектісі дегеніміз-интеллектуалды агенттерді жобалау туралы ғылым(Пул,1998)
жасанды интеллект дегеніміз...-артефактардың интеллектуалды іс-қимылдарын зерттеуге арналған ғылым(Нилсон,1998)
Қалай адамдарға ұқсас іс-әрекет жасауға болады: Тьюринг тесттін пайдалануға негізделген әдіс
Тьюринг тесттін Алан Тьюринг (1950) интеллектіні фунционалды, қанағаттанарлық түрде анықтау үшін құрған болатын.Сынақ жүргізуші адам жазбаша түрде нақты қойылған сұрақтарға берілген жазбаша жауаптардың басқа адамнан немесе қандай да бір құрылғыдан алынғанын анықтай алмаса,онда компьютер тестен табысты өтті деп есептеледі. Дәл қазір компъютердін қолданбалы тестті қатаң түрде өтуін қадағалайтын программаны кұрудың аса қиын да көлемді жұмысты қажет ететінін атап өтеміз. Осындай түрде программаланған компьютердің төменде аталған мүмкіндіктері болуы тиіс.
Мәтіндерді табиғи тілдерде өңдеу құралдары (Natural Language Processing - NLP), олар компьютермен, айталық ағылшын тілінде, табысты қарым-қатынас жасауға мүмкіндік берулері керек.
Білімдерді көрсету құралдары, олардың көмегімен компьютер өзі білгенін немесе естігенін жадыға жазу мүмкіндігіне ие болады.
Логикалық тұжырымдарды автоматты түрде құру құралдары, олар сақталған ақпараттарды сұрақтарға жауаптар іздеуге және жаңа тұжырымдар жасауға қолдануға мүмкіндік жасайды.
Машина арқылы оқыту құралдары, жаңа жағдайларға бейімделуге және стандартты жағдайлардың белгілерін табуға, экстраполяциялауға мүмкіндік береді.
Тьюринг тестісінде экспериментатор мен компьютер арасындағы тікелей әсерлесуді саналы түрде есепке алмаған дұрыс, себебі жасанды интеллект құру үшін адамның физикалық имитациясының қажеті жоқ. Бірақ Тьюрингтің толық тестті деп аталатын тестіде экспериментатордың сынамалы объектінің қабылдау қабілеттілігін тексеруге жэне физикалық объектілерді толық емес түрде көруге мүмкіндігі болуы үшін бейнесигналды қолдану қарастырылған. Тьюрингтің толық тестісінен өту үшін компьютердің төменде келтірілген қабілеттері болуы керек:
Объектілерді қабылдау үшін машиналық көзқарас;
Объектілермен іс-әрекет жасауға және кеңістікте қозғалысты ұйымдастыруға арналған роботтық техника.
Осы қарастырылған зерттеулердің алты бағыты жасанды интеллекттің негізгі бөлігін құрайды, ал ұсынылғаннан бастап 60 жылдан кейін де өзінің маңыздылығын жоймағаны үшін Тьюринг тестісі алғысқа лайық екендігін айта кету керек. Дегенмен, жасанды интеллектіні зерттейтін ғалымдар Тьюринг тестісінен өту мәселесін шешумен айналыспайды, олардың ойынша табиғи интеллектіні қолдаушысының бірін қайталағаннан гөрі интеллекттің негізге алынатын принциптерін зерттеген маңыздырақ деп есептейді.
Рационалды қалай ойлауға болады: рационалды агент қолдану негізіндегі амал
Барлық әрекет ететін нәрсе агент деп есептеледі (агент ~ латын сөзінен шыққан, agere-әрекет ету). Бірақ компьютерлік агенттер басқаша атрибуттарға ие деп ұйғарылады.Оны кәдімгі программадан ерекшелендіретіні - автономды басқару аясында қызмет ету қабілетінің болуы, өз ортасын қабылдауы, ұзақ уакыт кезеңінде өмір сүруі, өзгерістерге бейімделуі және басқалар қойған мақсаттарға жету қабілетіне ие болуы. Жоғары нәтижелерге немесе белгісіздік жағдайында күтілген жоғары нәтижелерге қол жеткізуге әрекет ететін агент рационалды агент деп аталады.
Ойлау заңы негізіндегі жасанды интеллектіні жасауда дұрыс логикалық тұжырым қалыптастыруға баса мән беріледі. Сөзсіз, кей жағдайда дұрыс логикалық тұжырым қалыптастыру рационалды агенттің қызмет етуінің бір бөлігіне айналады. Себебі өз әрекетін рационалды ұйымдастырудың бірден-бір тәсілі - берілген нақты әрекет көзделген мақсатқа жетуге мүмкіндік беретіндігі туралы қорытындыға логикалық жолмен келу, сонан соң қабылданған шешімге сәйкес әрекет ету. Екінші жағынан, дұрыс логикалық тұжырым рационалдылық түсінігін жоққа шығармайды, себебі қандай да бір дұрыс әрекетті бір мәнді таңдау мүмкін емес жағдайлар болып тұрады, әйтсе де бірнәрсе істеу керек. Мұнымен қоса, логикалық тұжырым қолданылады деп айтуға болмайтын әрекеттерді рационалды ұйымдастыру тәсілдері бар. Мысалы, саусағын ыстық пештен тартып алу - рефлекторлық әрекет. Ол көп жағдайда барлық жағынан толық ойластырылған ақырынырақ әрекеттерге қарағанда сәттірек шығады.Осылайша, Тьюринг тестісін өтуге қажетті барлық дағдылар агентке рационалды әрекеттер атқаруға, білімдерді көрсете алу мүмкіндігі және солардың негізінде пайымдаулар жүргізу агенттерге тиімді шешімдерге келуге мүмкіндік береді.Күрделі қоғамда қабылдану үшін табиғи тілде түсінікті сөйлемдерді құрастыру қабілеттілігіне ие болу керек. Тек білімдарлыққа қол жеткізу үшін ғана емес, тиімді әрекет ету қабілеттілігін жақсарту үшін қажет.
Рационалды агенттерді жобалау тәсілі басқа тәсілдерге қарағанда, екі артықшылыққа ие. Біріншіден, ойлау заңдарына негізделген тәсілдерге қарағанда, ортақ болып табылады, себебі дұрыс логикалық тұжырым - бұл тек рационалдылыққа жетудің мүмкін болатын бірнеше механизмдерінің біреуі ғана. Екіншіден, ол адам әрекетін немесе ойлауын зерттеуге негізделген әдістерге қарағанда, ғылыми зерттеме үшін перспективті болып табылады. Рационалдылықтың стандарты математикалық жағынан нақты анықталған, толығымен жалпыланған және дәлелденетіндей қолжетімді агент есептеуін құру үшін ашылуы мүмкін. Басқа жағынан, адам әрекеті тек бір нақты орта үшін бейімделген және адамның не істейтіндігінің жалпы жиынтығымен анықталады.
1.2.Жасанды интеллект тарихының басталуы
Бұл тарауда жасанды интеллект саласына нақты идеялар, көзқарастар мен әдістер арқылы үлес қосқан ғылыми пәндердің даму тарихы қысқаша сипатталған. Кез келген тарихи очерктегідей, кішігірім адамдар тобын, оқиғаларды, ашылуларды сипаттаумен шектеліп, маңыздылығы еш кем емес фактілерді ескермеуге тура келеді. Бұл мәселемен айналысушы авторлар белгілі бір шектелген сұрақтар төңірегінде бұл тарихи экскурсты құрды. Сонымен бірге олар көрсетілген ғылыми пәндерде қарастырылатын бұл сұрақтар бірден-бір жалғыз немесе осы пәндердің өзі жасанды интеллект құру үшін ғана дамытылған деген пікір қалыптасқанын каламас еді.
Философия
Шартты (Формалды) ережелер дұрыс тұжырымдар шығаруға қолданыла ма?
Ойлар қалай физикалық мидан туындайды?
Білімнің шығу тегі қандай?
Білім қалай әрекеттерге жетелейді?
Ойлаудың рационалды бөлігін басқаратын нақты заңдар жинағын алғаш рет Аристотель (б.з.д. 384-322 жылдар) тұжырымдады.Ол дұрыс пайымдауларды жүргізу үшін арналған силлогизмдердің нысандандырылмаған жүйесін құрды. Бастапқы алғышарттар болған жағдайда, бұл жүйе кез келген адамға механикалық түрде логикалық тұжырымдар жасауға мүмкіндік береді. Раймунд Луллий (1315 жылы қайтыс болған) әлдеқайда кешірек, пайдалы пайымдауларды механикалық артефактілердің көмегімен шын мәнінде, жүргізуге болатындығы туралы идеясын алға тартты. Томас Гоббс (1588-1679) пайымдаулар сандық есептеулерге ұқсас және өзіміздің естілмейтін ойларымызда біз амалсыздан қосып, аламыз деп жорамалдады. Осы кезде есептеулердің өзін автоматтандыру бар қарқынмен жүріп жатты. Шамамен, 1500 жылы Леонардо да Винчи (1452-1519) механикалық калькуляторды жобалап, бірақ құрастырмады. Жақында механикалық калькуляторға жүргізілген реконструкция (қайта қалпына келтіру) оның жобасы жұмыс істеуге қабілетті екендігін көрсетті. Бірінші белгілі есептеуіш машинаны 1623 жылы неміс ғалымы Вильгельм Шиккард (1592-1635) құрастырды. Бірақ 1642 жылы Блез Паскаль (1623-1662) құрастырған Паскалина машинасы көбірек танымалдыққа ие болды.Арифметикалық машина жануардың кез келген әрекетімен салыстырғанда ойлауға көбірек жақын келетін әсер қалдырады деп Паскаль жазған. Готтфрид Вильгельм Лейбниц (1646-1716) сандармен емес, түсініктермен операция орындауға арналған механикалық құрылғы құрастырды, бірақ оның әрекет ету саласы айтарлықтай шектеулі болды. Лейбниц калькулятор құрастырудан Паскальдан асып түсті. Оның калькуляторы қосып, азайтып, көбейтіп, бөліп, түбір ала алады, ал Паскалина болса, тек қосып, азайта алатын болған. Кейбіреулер машиналар тек естептеулер жүргізіп қана қоймай, шын мәнісінде, өз бетінше ойлап, әрекет етуге қабілетті деп жорамалдаған. 1651 жылы Томас Гоббс Левиафан кітабында жасанды жануар идеясын ұсынды. Ол Өйткені, жүрек дегеніміз - бұл серіппе, жүйке - бұл көптеген баулар, буын - бұл көптеген доңғалақтар деп айтудан танбады.
Логикалық ережелерге сәйкес, қалай болғанда да ішінара сана әрекет етеді және осы ережелердің кейбіреуін имитациялайтын физикалық жүйе құрады деп айту бір басқа; ал сана өзі физикалық жүйе болып табылады деп айту бір басқа. Рене Декарт (1596-1650) алғаш рет сана мен материя арасындағы айырмашылықтар және мұндайда пайда болатын мәселелер туралы талқылауларды жариялады. Сана туралы физикалық түсініктермен байланысты проблемалардың бірі, шамасы, олар еркін ырыққа орын қалдырмайды: егер сана тек физикалық заңдарды басшылыққа алатын болса, онда адам жердің ортасына бағытталып құлауға шешім қабылдаған жұмыр таспен салыстырғандай ғана еркін ырық танытады. Декарт дүниені тануда сананың билігін ғана мойындайтын көзқарастың сенімді жақтаушысы болды. Бұл философия қазіргі таңда рационализм деп аталады. Оның өкілдері Аристотель мен Лейбниц болды. Бірақ Декарт, сондай-ақ дуализмнің де қуаттаушысы болды. Ол табиғаттан тыс және физикалық заңдарға бағынбайтын адам санасының бір бөлшегі (жан немесе рух) болады деп есептеді. Екінші жағынан, жануарлар мұндай дуалистік қасиеттерге ие емес, сондықтан да оларды қандай да бір машина ретінде қарастыруға болады. Дуализмге балама материализм болып табылады және соған сай саналы іс-әрекет физика заңдарына сәйкес мимен орындалатын операциялардан құралады. Еркін ырық - бұл тандау үдерісінде қол жетімді нұсқаларды қабылдауға түрлендіретін жай форма.
Математика
Философтар жасанды интеллекттің ең маңызды идеяларын қалыптастырды,бірақ оны формалды ғылымға түрлендіру үшін үш іргелі салада:логика,есептеу және ықтималдық,қандай да бір математикалық нысандандыру деңгейінде жетуге тура келді.
Формалды логика идеясының қайнар көзін ежелгі Грекия философтарының еңбектерінен табуға болады, бірақ оның математикалық пән ретінде қалыптасуы іс жүзінде Джордж Бульдің (1815-1864) еңбектерінен басталады. Ол пікір айту логикасын немесе Буль логикасын егжей-тегжейлі құрастырды (Буль, 1847). 1879 жылы Готтлоб Фреге (1848-1925) Буль логикасына объектілер мен қатынастарды қосу үшін оны кеңейтіп, қазіргі күнде қолданылатын бірінші ретті логика құрды.Альфред Тарский (1902-1983) ғылымға сілтемелер теориясын алғаш рет енгізді. Бұл теория логикалық объектілерді шынайы өмір объектілерімен қалай байланыстыруды көрсетеді.
Келесі кезең логика мен есептеудің көмегімен не істеуге болатындығының шегін анықтаудан тұрды. Евклид ұсынған ең үлкен ортақ бөлгішті есептеу алгоритмі алғашқы тривиальді емес алгоритм болып саналды. Алгоритм сөзі (және оны зерттеу идеясы) IX ғасырлардағы ортаазиялық математик Әл-Хорезмиден басталды. Оның еңбектерінің арқасында Еуропа араб цифрларымен және алгебрамен танысты. Буль және басқа да ғалымдар логикалық тұжырымның алгоритмін кең түрде талқылады, ал XIX ғасырлардың соңына қарай математикалық пайымдауларды логикалық тұжырым ретінде жүзеге асырудың жалпы принциптерін нысандандыру бойынша күш салына басталды. 1930 жылы Курт Гёдель (1906-1978) Фрег пен Расселдің бірінші ретті логикасында кез келген ақиқат пікірді дәлелдеудің тиімді процедурасы барын көрсетті, әйтсе де, бірінші ретті логика натуралды сандарды көрсету үшін қажетті математикалық индукцияның принциптерін білдіруге мүмкіндік бермейді. 1931 жылы Гёдель расында да есептеудің шынайы шегінің бар екендігін көрсетті. Толық еместік туралы оның ұсынған теориясы Пеано арифметикасы (натурал сандардың элементар теориясы) сияқты қатаң кез келген формалды теорияда дәлелденбейтін, яғни осы теория аясында дәлелдеуі жоқ, ақиқат пайымдаулар болады.
Бұл іргелі нәтиже қандай да бір алгоритм арқылы беріле алмайтын, яғни есептеле алмайтын, бүтін сандардың кейбір функциялары болатындығын көрсетеді.Алан Тьюрингті (1912-1954) қандай функциялар есептеле алуға қабілетті екендігін нақты сипаттауға талпыныс жасауға итермеледі. Бұл әдіс айтарлықтай біршама қиындықтарға толы, себебі, шын мәнісінде, есептеу немесе есептеудің тиімді процедурасы түсінігіне оңтайлы анықтама беру мүмкін емес. Бірақ қашаннан белгілі, айтарлықтай қанағаттандыратын анықтама Чёрч-Тьюринг тезисінде берілген. Онда Тьюринг машинасы (Тьюринг, 1936) кез келген есептелетін функцияны шеше алады деп көрсетілген. Мұнымен қоса, Тьюринг өз машинасымен шешілмейтін кейбір функциялар барын көрсетті. Мысалы, жалпы айтқанда, бірде-бір машина нақты кіріс мәліметтерге берілген нақты программа жауап қайтаратынын немесе шексіз жұмыс істей беретінін айта алмайды.
Неврология
:: Мида ақпаратты өңдеу қалай жүреді?
Неврология - мидың нерв жүйесін зерттеуге арналған ғылым. Әйтсе де, қалай ғана ми ойлауды қамтамасыз ететіндігі ғылымның ең ғаламат құпияларының бірі болып табылады. Мидың ойлау мүмкіндігін іске асыратындығы мыңдаған жылдар бойы белгілі болды, себебі адамдар бастан қатты соққы бергенде, ақыл-ойдың өзгеріске түсуіне әкелу мүмкіндігін анықтаған. Адам миы маңызды ерекшеліктерге ие екендігі бұрыннан белгілі; осыдан шамамен, б.з.д. 335 жылы Аристотель: Барлық жануарлардың ішінде тек адам ғана көлемі жағынан ең үлкен миға иедеп жазған. Алайда, ми сананың орналасқан орны екендігін көпшілікпен мойындалуы тек XVIII ғасырдың ортасында ғана болды. Осыған дейін сананың мүмкін болатын қайнар көзі ретінде жүрек пен көкбауыр қарастырылды.1861 жылы Пол Брок (1824-1880) жүргізген миында зақымы бар науқастарда афазияны (сөйлеудің бұзылуы) зерттеу бұл ғылым саласына тағы да үлкен қызығушылық тудырды және медицина қызметкерлерінің көбісіне нақты бір танымдық қызметке жауап беретін мида жеке аймақтардың бар болуының дәлелі болды.
Енді ғалымдарда мидың жеке аймақтары мен басқаратын немесе олардан сенсорлық мәліметтер алатын адам денесінің бөлігі өзара қалай байланысқаны туралы біраз мәліметтер бар. Мұндай байланыс түбегейлі түрде бірнеше аптаның ішінде өзгеруі мүмкін болып шықты. Ал кейбір жануарларда, шамасы, мұндай байланыстың бірнеше түрі бар. Бұдан басқа, басқа аймақтар зақымдалған аймақтың қызметін қалай өзіне алатындығы әлі де түсінікті емес. Сонымен қатар, жеке адамның жадында ақпаратты сақтау қалай жүзеге асатындығы туралы негізделген теория жоқтың қасы.
Зақымдалмаған мидың белсенділігін өлшеу 1929 жылы Ганс Бергердің электроэнцефалографті (ЭЭГ) ойлап табуынан басталды. Функционалды магниттік резонанс (ФМР) (Огава, 1990; Кабеза және Найберг,2001) негізінде көріністерді алу саласындағы зерттемелер неврологтарға ми белсенділігінің тек толық көрінісін алуға мүмкіндік берді. Бұл болып жатқан танымдық үдерістермен байланысқан физиологиялық үдеріс сипаттамаларын қандай да бір қызық жолдармен өлшеуге мүмкіндік береді. Жеке жасушаның нейрондық белсенділігін тіркеу саласындағы алға басудың арқасында зерттеуге деген мүмкіндіктер бұдан да кеңейе түсуде. Жеке нейрондар электрикалық, химиялық, тіпті оптикалық жолмен қосыла алады (Хань және Бойден, 2007), бұл нейрондық енгізу-шығару қатынасын көрсетуге мүмкіндік береді. Бірақ бұл жетістіктерге қарамастан, ғалымдар кез келген бұл танымдық үдерістің әрқайсысы қалай іске асатындығынан түсінуден әлі алыста.
Дегенмен, неврология саласындағы еңбектер қарапайым жасушалардың бірлесе отырып жұмыс істеуі ойлаудың, іс-қимылдың және естің пайда болуына әкеледі немесе Джон Сеарли (1992) сөзімен айтсақ, ми сананы тудырады деген, расында да, таңғаларлық қорытындылар жасауға мүмкіндік береді. Бұл ашылулардан кейін жалғыз ғана шын мәнісінде бар балама теория мистицизм болып қалады, бұл теория бойынша, физикалық тәжірибеден тыс жататын қандай да бір тылсым кеңістік бар, онда сана қызмет атқарады.
Ми мен цифрлық компьютер мүлде бөлек тапсырмаларды орындайды және әртүрлі қасиеттерге ие.Өңдеу циклінің ұзақтығы компьютерде миға қарағанда миллион есе аз екендігі көрсетілген. Ми бұл кемшілігін үлкен жад көлемі мен компонент аралық өзара әрекеттесу арқасында жүз есе қайта қалпына келтіріп алады. Содан тіпті, жоғарғы класты дербес компьютер, тіпті, ірі суперкомпьютердің өнімділігі мидың өнімділігімен ұқсас болып келеді (Алайда, ми барлық нейрондарын бір уақытта іске қоспайтын сияқты екенін атап өту керек). Футуристер бұл көрсеткіштердің өсетінін болжап отыр. Олар компьютерлердің адамнан асып түсетін өнімділік деңгейіне қол жеткізу мүмкіндігіне жақындап қалғандығын атап өтеді (Виндж,1993; Курцвейл, 2005), бірақ іске аспаған әдістерді салыстыру аса маңызды емес.
Суперкомпьютер
Дербес компьютер
Адамның миы
Есептеуіш модульдер
104CPUs,1012 транзисторлер
4CPUs,109транзисторлер
1011 нейрондар
Деректер сақтайтын құрылғы
1014 RAM бит
1015 диск биттер
1011 RAM бит
1013 диск биттер
1011нейрондар
1014синапстар
Айналым уақыты
Операциялар сек
10-9сек
1015
10-9сек
1010
10-3сек
1017
Жады жаңартылусек
1014
1010
1014
Есептеуіш техника
:: Тиімді компьютерді қалай құруға болады?
Жасанды интеллектіні табысты жасау үшін біріншіден, интеллект, екіншіден, артефакт қажет. Бұл салада әрқашан ең таңдамалы артефакт компьютер болды. Заманауи цифрлі электронды компьютер бір-бірінен тәуелсіз және шамамен, бір уақытта Екінші дүниежүзілік соғысқа қатысушы үш ел ғалымдарының күшімен жасалды. Алғашқы операциялық компьютер Heath Robinson электромеханикалық құрылғысы болды. Ол 1940 жылы Алан Тьюрингтің тобымен бір-ақ мақсатта, тек неміс әскерлерінің жіберілетін хабарламаларын кері шифрлеу үшін құрылған. 1943 жылы сол топ ортақ мақсаттағы қуатты компьютер құрастырды, оған Colossus атауы берілді. Оның конструкциясына электронды лампалар қолданылды. Алғашқы операциялық программаланатын компьютер 1941 жылы Германияда Конрад Цузе-мен ойлап табылған Z-3 болды. Цузе, сонымен қатар қалқымалы нүктелі сан мен бірінші жоғары деңгейлі Plankalkul программалау тілін ойлап тапты. Бірінші электронды компьютер - АВС-ді Джон Атанасов және оның студенті Клиффорд Берри 1940-1942 жылдар аралығында Айова штатының университетінде құрастырды. Атанасовтың зерттеулері айтарлықтай қолдау немесе мойындауларға ие болмады; байқағанымыздай, заманауи компьютерлердің дамуына ең көп үлес қосқан ЕМАС компьютері болды. Ол Пенсильвания университетінде, құпия әскери жоба құрамына Джон Мочли және Джон Экерт кірген мамандар тобымен құрастырылды.
Содан бері компьютер аппаратының әрбір жаңа буыны жылдамдығы мен өнімділігінің артуымен, сонымен қатар бағасының төмендеуімен сипатталды. Шамамен, әрбір 18 ай сайын 2005 жылға дейін өнімділік екі еселеніп отырды. Қуаттылығының азаю мәселесі туындағаннан кейін өндірушілер ырғақ жиілігінің орнына процессорлық ядроның санын көбейтуді бастады. Ағымдағы күтілім негізі қуаттылықтың жоғарылауы массалық параллелизмге - мидың қасиеттеріне мейлінше жақындауына әкеледі.
Сөзсіз, есептеуіш құрылғылар электронды компьютерлер пайда болмай-ақ болған еді.Алғашқы программаланатын құрылғы тігін станогі болды. Оны 1805 жылы Жозеф Мария Жаккард (1752-1834) ойлап тапты. Онда ою-өрнектерді тоқу туралы нұсқауларды сақтайтын перфокарталар қолданылды. XIX ғасырдың ортасында Чарльз Бэббидж (1792-1871) екі машина құрастырды, бірақ біреуін аяқтап үлгермеді. Оның кітап бетінде көрсетілген айырма машинасы инженерлік және ғылыми жобаларда қолданылатын математикалық кестелерді шешуге тағайындалған. Әрі қарай, бұл машина құрастырылып, 1991 жылы лондондық Ғылым музейінде көрсетілді (Свэид,2000). Бэббидждің басқа ойлаған аналитикалық машина жобасында әлдеқайда алға басушылық болды: бұл машинада мекенжайлық жадыны, сақталатын программаларды және шартты ауысуларды қолдану қарастырылған. Ол универсалды есептеулерді жүргізетін алғашқы артефакт болды. Бэббидждің әріптесі Ада Лавлейс - Лорд Байронның қызы дүниежүзіндегі ең алғашқы программалаушы болуы мүмкін (Оны құрметіне Ада программалау тіліне атау берілген). Ол әлі бітпеген аналитикалық машина үшін программалар жазды, онымен қоса, машина шахмат ойнай алатынын немесе музыка құрай алатынын ойластырған.
Жасанды интеллекті көп жағдайда программалық қамтуға қатысты компьютерлік ғылымның бағыттарымен байланысты, себебі осы бағыттар негізінде операциялық жүйелер, программалау тілдері және заманауи программаларды жазуға қажетті аспапты құрылғылар құрастырылады. Бірақ ғылыми қызметтің бұл саласы жасанды интеллект өз қарызын толығымен қайтаратын сала болып табылады: жасанды интеллект саласындағы жұмыстар көптеген адамдардың қайнар көзіне айналды, олар компьютерлік ғылымның басты бағыттарының дамуын жүзеге асырды. Бұл компьютерлік ғылымға уақытты бөлу, интерактивті интерпретатор, терезелі интерфейсті және позициондық құрылғыларды қолдайтын дербес компьютер, жылдамдатылған өңдеу ортасын қолдану, байланысқан тізім түрінде мәліметтер типін құру, жадыны басқаруды автоматизациялау және символдық, фунционалдық, динамикалық және объектілі бағытталған программалаудың негізгі тұжырымдамалары кіреді.
Лингвистика
:: Тіл ойлаумен қалай байланысты?
1957 жылы Б.Ф. Скиннер өзінің Verbal Behavior кітабын жариялады. Бұл осы саладағы ең мықты маман жазған бихевиористік әдіс шеңберінде жүргізілген тілді зерттеу нәтижесі бойынша жан-жақты толық есеп беру болды. Ең қызығы, кітапқа жазылған сын пікірдің танымалдылығы кем түскен жоқ және бихевиоризмге деген қызығушылықтың шамамен толықтай жоғалуына себепкер болды. Бұл сын пікірдің авторы жақында өз теориясы баяндалған Sуntасtіс Structures кітабын жарыққа шығарған Ноам Хомский болды. Хомский тілдің көмегімен жүзеге асырылатын шығармашылық қызметтің қайнар көзін түсінуге бихевиористік теория мүмкіндік бермейтінін көрсетті. Ол неліктен бала әлі осыған дейінгі естімеген сөйлемдерді түсініп, қалай құрастыра алатынын түсіндірмейді. Синтаксистік модельдерге негізделген, ежелгі үнділік лингвист Панинидің (шамамен б.з.д. 350 жыл) жұмыстарынан бастау алатын Хомский теориясы бұл феноменді түсіндіруге мүмкіндік берді, алдыңғы теорияларға қарағанда, программа түрінде жүзеге асыруға болатындай айтарлықтай ресми түрде болып шықты.
Осылайша, шамамен, бір уақытта дүниеге келген заманауи лингвистика мен жасанды интеллект бірге өсуін жалғастыруда және олар есептеуіш лингвистика немесе табиғи тілді өңдеу деп аталатын гибридті ортада қиылысады. Кейіннен, тілді түсіну 1957 жылы көрінгеннен де күрделірек болып шықты. Тілді түсіну үшін тек сөйлем құрылымының талдауын ғана емес, пәнді және тіл контекстісін түсіну қажет. Бұл тұжырым айдан анық болып көрінгенімен, бірақ бұл фактіні 1960 жылдарға дейін көпшілік мойындамады. Білімді көрсету (компьютер түсініп, пайдалана алатындай білімді сондай формаға түрлендіру туралы ғылым) саласындағы ертедегі жұмыстардың басым бөлігі тілмен байланыстырылды және лингвистика саласындағы зерттеулермен нәрлендірілді. Олар өз кезегіңде соңғы көптеген онжылдықтар ішінде жүргізілген тілдің философиялық талдауы нәтижесіне негізделген.
1.3. Жасанды интеллект алғышарттарының пайда болуы (1943-1955)
Қазіргі күні жасанды интеллектіге жатады деп көпшілікпен мойындалған алғашқы еңбекті Уоррен Мак-Каллок пен Уолтер Питтс (1943) орындады. Олар шабытты үш қайнаркөзден алды: физиология негіздерін білу және мидағы нейрондардың тағайындалуы; Рассел мен Уайтхедтің еңбектерінен алынған пікір айту логикасын формалды талдау; сонымен қатар Тьюрингтің есептеу теориясы. Мак-Каллок және Питтс жасанды нейрондардан құралған модельді ұсынды, онда әрбір нейрон қосылған немесе қосылмаған күйге енген түрінде сипатталды, ал қосылған күйге өту - көршілес нейрондарға жеткілікті түрде стимуляциялауға жауап ретінде жүрді. Нейрондардың күйі шындығында дәлме-дәл стимулдардың саны ұсынылған балама пікір айту деп қарастырылды. Бұл ғалымдардың еңбектері, мысалы, кез келген есептелетін функция қандай да бір нейрондардың қосылуынан тұратын желінің көмегімен шешіле алатынын және кез келген логикалық жалғаулықтар (және, немесе, емес және т.б.) қарапайым желілік құрылымдардың көмегімен жүзеге асырылатынын көрсетті. Бұдан басқа, Мак-Каллок және Питтс тиісті түрде құрылымдалған желілер оқытылуға қабілетті деген болжам жасады. Дональд Хебб (1949) нейрондар арасындағы қосылулардың санын модификациялау үшін жаңартудың қарапайым ережелерін көрсетіп шықты. Ол ұсынған ереже қазіргі күнде хеббовтік оқыту деп аталады. Ол бүгінгі күнде де кеңінен қолданылатын модельдер үшін негіз қызметін атқаруда.
Гарвард университетінің екі аспиранты Марвин Минский мен Дин Эдмондс 1950 жылы нейрондық желі негізінде алғашқы желілік компьютерді құрастырды. Snarc атауына ие болған бұл компьютерде 3000 электронды лампа және 40 нейроннан тұратын желіні модельдеу үшін В-24 бомбалаушы автопилотының қосымша механизмі қолданылды. Кейінірек, Принстон университетінде Минский нейрондық желілерде әмбебап есептеулер жүргізумен айналысты. Минский философиядан докторлық диссертациясын қорғаған аттестациялық комиссия бұл жұмыс математикалық жұмыс ретінде қарастыруға болатындығына күмән келтірді. Ал бұған, замандастарының айтуы бойынша, фон Нейман Бүгін болмаса да, әйтеуір бір күні болады деп қарсы шықты. Әрі қарай, Минский нейрондық желі саласында қандай шектеулермен кездесетіндігін көрсететін өте маңызды теоремаларды дәлелдеді.
Бұдан басқа, жасанды интеллект саласына жатады деп сипаттауға болатын көптеген ертеректегі жұмыстарды мысалға келтіруге болады, бірақ бәрінен нақ Алан Тьюрингтің көзқарасы ең үлкен ықпалға ие болды. 1947 жылдың өзінде лондондық математикалық қоғамның алдында бұл тақырып бойынша дәрістер оқыды және 1950 жылдың Computing Machinery and Intelligence мақаласында өз идеяларын баяндады. Сол жылы ол Тьюринг тестісін, машиналық оқытуды, генетикалық алгоритмдерді және қосымша күшпен оқытуды сипаттап шықты. Ол бала программасы идеясын ұсынды, Ересек адамның миын имитациялайтын программаны құрудың орнына баланың миын имитациялайтын программаны неге құрып көруге болмасқа? деп түсіндірді.
Жасанды ингеллекттің дүниеге келуі (1956 жыл)
Принстон университетінде жасанды интеллект саласында тағы да бір беделді маман Джон Маккарти өз зерттеулерін жүргізді. 1951 жылы РҺD дәрежесін алғаннан кейін және 2 жыл ішіндегі мұғалімдік қызметінен кейін Маккарти Стэнфорд унивсрситетіне, содан кейін Дартмут колледжіне ауысты. Бұл жер осы ғылым саласының ресми пайда болған жері болды. Маккарти Марвин Минский, Клод Шеннон және Натаниэл Рочестерді автоматтар теориясы, нейрондық желілер және интеллект зерттеулеріне қызығушылық білдіретін бүкіл америкалық зерттеушілерді жинауға өзіне көмектесуге көндірді. Олар 1956 жылдың жазында Дартмутта екі айлық семинар ұйымдастырды. Олардың ұсынысында келесілер айтылды:
1956 жылдың жазында 2 ай бойы Нью-Гэмпшир, Ганноверде орналасқан Дартмут колледжінде 10 адамның жасанды интеллектіні зерттеумен айналысқанын ұсынамыз. Интеллектіні танып білудің әрбір қадамы немесе оның кез келген басқа функциясы шын мәнісінде, дәлме-дәл анықталып, нәтижесінде оны іске асыратын машина құрылады деген болжамға сүйене отырып, зерттеу жүргізіледі. Қандай да бір тілді қолданып, абстракциялар мен концепцияларды құратын, барлық мүмкін болатын есептерді шешетін машинаны қалай жасау керек екендігі туралы шешім қабылданады және мұның бәрі адамзат үшін, өзімізді дамыту үшін. Егер мұқият таңдалынған ғалымдар тобы осы аталынған есептердің біреуін немесе бірнешеуінің шешімін жаз уақытында табатын болса, онда біз бірқатар жетістікке жетеміз деп сенемін.
Бұл семинарда бар-жоғы 10 қатысушы болды, оның ішінде Принстон университетінен Тренчард Мур, ІВМ компаниясынан Артур Самюэл, сондай-ақ Массачусетс технологиялық институтынан Рея Соломонова жэне Оливер Селфридж болды.
Карнеги технологиялық институтынан екі зерттеуші - Аллен Ньюэлл және Герберт Саймон бұл түсініктердің барлығын, былайша айтқанда, дара иелікке әкелді. Басқалар тек өз идеяларымен бөлісіп, кей жағдайларда дойбы сияқты нақты қосымшалардың программасын көрсете алғанда, Ньюэлл жэне Саймон болса, бұл кезде пайымдауларды жүргізе алатын Logic Theorist (LТ) немесе логик-теоретик, программасын көрсете алды.
Осыған қатысты, Саймон: Біз сандық емес терминдерде ойлайтын компьютерлік программаны ойлап таптық, сол себепті рух пен дене арасалмағының үлкен проблемасын шештік,- деді.
Дартмут семинары ешқандай ірі ашылулардың пайда болуына әкелген жоқ, бірақ бұл ғылым саласындағы маңызды деген барлық қайраткерлермен танысуға мүмкіндік берді. Массачусетс технологиялық институтынан, Карнеги-Меллон университетінен, Стэнфорд университетінен және ІВМ компаниясынан шыққан ғалымдар, олардың студенттері және әріптестері бұл салада келесі 20 жыл бойы жетекші орынға ие болды.
Дартмут семинары (Маккарти және т.б., МсСагtһу, 1955) үшін баяндамалардың тақырыбына қатысты ұсыныстарды талдау жасанды интеллектіні жеке ғылымға айналдырудың қажеттілігі немен байланысты екенін түсінуге мүмкіндік береді. Не себепті жасанды интеллект аясында орындалған барлық жұмыстарды жасанды интеллектінікіне ұқсас түпкі мақсатқа ие басқару теориясы немесе операцияларды зерттеу немесе шешімдер теориясы туы астында жариялауға болмайды? Немесе не себепті жасанды интеллект математиканың саласы ретінде қарастырылмайды? Бұл сұрақтарға жауап, біріншідей, жасанды интеллект шығармашылық, өздігінен жетілу және табиғи тілді пайдалану сияқты адами қасиеттерді модельдеу идеясын басынан бастап сіңіргені болып табылады.Бұл міндеттер көрсетілген салалардың ешқайсысында қарастырылмайды. Екіншіден, сұрақтың тағы бір жауабы - әдістеме. Жасанды интеллект - аталған ғылымдардың ішінде, сөзсіз, жалғыз компьютер ғылымы болып табылады (әйтсе де, операцияларды зерттеуде де компьютерлік модельдеуге үлкен мән беріледі), бұдан басқа, жасанды интеллект - күрделі, өзгермелі ортада әрекет ететін машиналарды құруға талпыныстар жасалып жататын жалғыз сала.
Бастапқы интузиазм,үлкен күтілімдер (1952-1969 жылдар)
Ньюэлл мен Саймонның жемісті алғашқы зерттемелері проблемаларды жалпылама шешуші (General Problem Solver-GPS) программаны құрумен жалғасты.
GPS-тің жемісті қолданылуының нәтижесі және одан кейінгі танымдық модель ретіндегі программалар физикалық символдық жүйе атақты гипотезасын тұжырымдауға мүмкіндік берді.Онда жалпы түрдегі зияткерлік әрекеттер үші қажетті және жеткілікті құралдары бар физикалық символық жүйе болатындығы тұжырымдалады.
Натаниэль Рочестер және оның қызметтестері IBM компаниясында жұмыс істей жүріп,алғашқы жасанды интеллект программаларының бірін жасады.Герберт Гелернтер (1959 жылы) Geometry Theorem Prover(геометриялық теоремаларды автоматты түрде дәлелдеу) программасын құрастырды.Ол көптеген математикалық студенттерге айтарлықтай қиын көрінетін теоремаларды дәлелдеуге қабілетті болды.1952 жылдан бастап,Артур Самюэл дойбы ойыны үшін бірқатар программалар жазды,сөйтіп соңында жақсы дайындалған әуесқой деңгейінде ойнай алатын программа болды.
Джон Маккарти жаңа жоғары деңгейлі Lisp тіліне анықтама берді.Бұл тіл жасанды интеллект үшін келесі 30 жыл бойы басымдыққа ие программалау тілі болуға нәсіп етті.1958 жылы Маккарти Programs with Common Senseатты мақаласын жариялады.1963 жылы Маккарти жасанды интеллект зертханасын Стэнфорд университетінде ашты.Advice Taker программасының соңғы нұсқасын құру үшін оның құрастырған логиканы қолдану жоспары Дж.А.Робинсонның резолюция әдісі ашылу арқасында бұрынғыдан да тезірек орындалды.Логикалық қосымшалардың санына Корделл Гриннің сұрақтарға жауап қалыптастыру жүйесі,сонымен қатар жаңа Стэнфорд ғылыми - зерттеу институтында құрастырылып жатқан Shakey робототехникалық жобасы кірді.
Шындықпен кездесу (1966-1973 жылдар)
Басынан бастап, жасанды интеллект саласының зерттеушілері болашақ жетістіктеріне қатысты болжамдар айтқан кезде, ұстамдылықпен ерекшеленбеген еді. Мысалы, 1957 жылы жарияланған төменде көрсетілген Герберт Саймонның болжамы жиі айтылатын.
Мен сіздерді таңғалдыруға немесе үркітуге алдыма мақсат қоймаймын, бірақ ең жеңілі, мен машиналар ойлап, үйреніп, құра алатын әлемде өмір сүріп жатырмыз деген қорытынды жасай аламын. Тіпті, олардың бұл әрекеттерді орындау қабілеті адам миы қажет ететін барлық жерлердегі проблемалар шеңбері машина орындай алатын проблемалар шеңберімен салыстыруға келетін кезге дейін өсе береді.
Көз жетерлік болашақ сияқты түсінік әртүрлі түсіндіріле алады, бірақ Саймон нақтырақ болжам жасады. Оның ойынша, он жыл өткен соң компьютер шахмат бойынша әлем чемпионы атанады және барлық маңызды математикалық теоремалар машинамен дәлелденеді. Бұл болжамдар он жылдан кейін емес, қырық жыл өткен соң орындалды (немесе жартылай орындалды). Саймонның асқан оптимизміне қарапайым мысалда болса да, жасанды интеллекттің алғашқы жүйелері көп үміт күттіретін өнімділікті көрсеткені себепші болды. Бірақ, барлық жағдайда проблемалардың үлкенірек тобына немесе қиынырақ проблемаларға тап болып, бұл бастапқы жүйелер жойқын сәтсіздікке ұшырап отырды.
Бірінші түрдегі қиындықтар бастапқы программалардың басым бөлігінде пәндік аймақ туралы еш мәлімет болмағанымен байланысты болды; олардың жетістіктері қарапайым синтаксистік басқарулар арқылы жүзеге асты. Бұл кезең үшін әдеттегі оқиға АҚШ-тың Ұлттық ғылыми-зерттеу кеңесі өте мол қаржыландырған табиғи ... жалғасы
Сіз бұл жұмысты біздің қосымшамыз арқылы толығымен тегін көре аласыз.
Кіріспе ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ..
1. Жасанды интеллект ... ... ... ... ... ... .. ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
1.1 Жасанды интеллектің жалпылама анықтамалары ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
1.2 Жасанды интеллект тарихының басталуы ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
1.3 Жасанды интеллект алғышарттарының пайда болуы ... ... ... ... ... ... ... .. ... ... ... ... .
2. Математикалық модельдеу ... ... ... ... ... ... .. ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... .
2.1 Модель және модельдеу ... ... ... ... ... ... .. ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ..
2.2Математикалық модельдеу ... ... ... ... ... ... .. ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ..
2.3Жасанды интеллектте математикалық модельдерді қолдану ... ... ... ... ... ... ... ... ..
3. Нейрондық желі арқылы ауа райын болжау ... ... ... ... ... ... ... . ... ... ... ... ... ... ... ... ... ..
3.1 Есептерді нейрондық желілермен сипаттау ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
3.2 Желіге кіріс сигналдарын беру және шығыс сигналдарын алу ... ... ... ... ... ... ... ...
3.3 Нейрондық желілерді оқыту ... ... ... ... ... ... ... .. ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ..
3.4 Ауа райын болжау қосымшасының сипаттамасы ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... .
Қорытынды ... ... ... ... ... ... .. ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... .
Пайдаланылған әдебиеттер тізімі ... ... ... ... ... ... ... . ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Кіріспе
Адамдар өздерін Ноmо sаріеn (ойлау қабілеті бар адам) деп атайды, себебі олар үшін ойлау қабілеті өте маңызды болып саналады. Мыңдаған жылдар бойы адамзат өздерінің қалай ойлайтынын, яғни адам сияқты салыстырмалы түрдегі кішігірім материалды объектінің өлшемі өзінен анағұрлым үлкен және күрделі әлемді сезіну, түсіну, болжау және басқару мүмкіндігіне қалай ие болғанын түсінуге тырысуда.Жасанды интеллект саласында (ЖИ) одан да жауапты мәселені шешуге тура келеді: бұл саланың мамандары интеллекттің табиғатын ғана түсініп қоймай, интеллектуалды мән құруға тырысуда.
Жасанды интеллект - ғылым мен техниканың ең бір жаңадан дамып келе жатқан жас саласы. Бұл саладағы алғашқы жұмыстар Бірінші дүниежүзілік соғыстан кейін басталып кеткен, ал ғылымның қазіргі атауы 1956 жылы ұсынылған болатын. Мамандықтардың басқа салаларында еңбектенуші ғалымдар жасанды интеллектіні молекулярлық биологиямен қатар қоя отырып, оны мен жұмыс жасағым келетін сала деп көрсеткен.Студент-физиктер физика саласындағы барлық ұлы жаңалықтарды Галилей, Ньютон, Эйнштейн және басқа да ғалымдар ашып қойған деп есептейді және бұл негізсіз де емес. Сондықтан да бүгінгі күні жасанды интеллект аса талантты нағыз Эйнштейндер мен Эдисондарды тудыратын мүмкіндігі мол ғылымның саласы екендігі даусыз.
Қазіргі кезде жасанды интеллект оқыту мен қабылдау сияқты жалпылама бағыттармен қатар шахмат ойнау, математикалық теоремаларды дәлелдеу, поэтикалық шығармалар жазу, козғалысы жоғары және жылдам көшелерде автомобиль жүргізу, ауруды дәл анықтау сияқты ғылымның нақты бағыттарын қамтиды. Жасанды интеллект саласы кез келген интеллектуалды мәселені қамтиды және ғылымның нағыз әмбебап саласы болып саналады.
Бүгінде жоғары оқу орындарында оқытылып жүрген жасанды интеллект, интеллектуалды жүйелер мəселелеріне философия, химия, биология, есептеу ғылымдары тұрғысынан қарағанда əр түрлі ақпараттармен кездесеміз. Қазіргі заманғы философия саласы мамандары мен ғылым зерттеушілері пəнаралық ғылымдарды ХХ ғасырда қайта ашылған жетістік деп жиі қарайды, ал жасанды интеллект жəне жасанды құбылыс көптеген ғылыми салалар интеграциясына тамаша мысал бола алады. Əрине, пəнаралық байланыс та өз мағынасына ие болады. Химия, биология жəне есептеу ғылымдарының мамандары өзара ұқсас əдістер қолдана, əрі тірі жүйе аспектілерін ажырата отыра оны меңгереді. Бір ғалым химия табиғатын зерттейді, екінші ғалым өзін-өзі танудың философиялық мəселесін шешуге талпынады. Жасанды интеллект бар болуының мүмкіндігін елестетіп көрсеңіз, ол ойлауға жəне өз əрекетін түсінуге қабілетті машина. Бұл машина жаңа өмірдің жаңа түрі болып табылмайды ма? Адамға қатысы бар, тамаққа деген қажеттілік, ауаға сұраныс, сонымен қатар адамзат баласына тəн теріс қылықтар ондай машина бойынан табылмайды. Жыл сайын техника дамуының қуаттылығы артып отырған бүгінгі таңда машина адаммен бір деңгейге қалай қолданылады? деген сұрақ туындайды.Бұл сауалды медицина саласымен байланыстырса, онда қазірдің өзінде ғалымдар арнайы кодты сан көмегімен тірі жан жасай алады емес пе? Олай болса, неге сондай сандар арқылы ойлай алатын, түйсігі бар компьютерлік жүйе құрмасқа? деген сауал орынды туындайды. Бұл салада барынша танымал философ Мартин Хайдеггер, Майкл Веллер еңбектері бар.Ол еңбектерде жасанды интеллект пен жасанды өмір байланысы қарастырылады.Жасанды интеллект жүйелерінің жетістіктері мен оның себептері туралы айтқанда экспертті жүйелер мен нейрондық желілерді қолдану экономика саласына көптеген пайда əкелетіндігін атауға болады. Мысалы, American Exspress компаниясы несие беру қажеттігін немесе құжаттарды кері қайтаруды шешуді анықтайтын эксперттік жүйе көмегімен өз шығынын 27 миллион долларға кеміткен. Қазіргі кездегі экспертті жүйелер білім қорынан, шығару машинасынан, модельдеудің жəне жоспарлаушы астыңғы жүйесінен бастартпайды.
Аталған сала ғалымдарының еңбектеріне талдау жасай отыра, біз жасанды интеллект жəне оның бағыттарының қазіргі уақытта жоғары оқу орындарында оқытылу жағдайын қарастырайық. Техника ғылымдарының докторы, профессор Қ.Шоланов өзінің Қазақтың робот не теңі атты мақаласында Қ.Сəтпаев атындағы Қазақ ұлттық техника университетінде механика жəне робототехника саласының, керісінше, жабылып қалғандығы жайлы айтады. 1991 жылдан жұмысын бастаған Электроника, механотроника жəне робототехника кафедрасы Роботты техникалық жиынтық жəне жүйелер мамандығы бойынша инженер-жүйе техниктерді даярлаған. Тəуелсіз Мемлекеттер Достастығы елдерімен қоса алыс шет елдермен ғылыми байланыста болған кафедра студенттері робот макетін дайындау, автоматикалық машина құрастыру секілді ғылыми жұмыстар орындаған. Ал ҚР Ұлттық ғылым академиясының академигi, ҚР Мемлекеттiк сыйлығының лауреаты М.Өтелбаев Қазақстанда математика ғылымы тұйыққа тірелді... мақаласында математикада да əлi талай жаңалық келедi. Əсiресе робот жасауға қатысты көбiрек болады. Болашақта бiздiң ел қалайда жасанды интеллект, яғни, робот жасау секiлдi математикалық проблемалармен айналыспаса, тағы да артта қалып отырамыз. Болашақта əрбiр отбасында, əр мекемеде, көшелерде роботтар пайда болады. Демек, сол салаға едел-жедел ұмтылуымыз керек, -- деп жазады.Осы мəселе төңірегінде А.Шөкіш Нанотехнология: ертегі ме, əлде ХХI ғасыр ғажайыбы ма? тақырыбына жазған мақаласында адам ағзасы ішіндегі робот-дəрігер барлық ақауды емдеп, тұқымқуалаушылық зақымдарын түзетіп, тірліктен күдер үзген жандарды аяғынан тік тұрғызады.АҚШ-тың нанотехнологияға əлемдік инвестиция үлесінің үштен бірі тиеді. Еуроодақ -- 15, Жапония 20 пайыз үлес салса, Ресей, Австралия, Канада, Қытай, Оңтүстік Корея, Израиль, Сингапур жаңа технологияға қаржы құяды.Көріп отырғанымыздай, ғылым мен өнеркəсіптің кез келген саласындағы инновацияны бүгінгі күні нанотехнологиясыз елестетуге болмайтын уақыт таяп келеді деп аталған саланың қоғамдағы орнын тағы да бір айқындаған. Аталған мақалалар мазмұнында өзге елдерде қарқыны жылдам саланың біздің елімізде даму күйі сипатталған.
5В070500 - Математикалық жəне компьютерлік модельдеу мамандығы бойынша Қазақстан Республикасы Мемлекеттік жалпыға міндетті білім беру стандартында көрсетілген міндетті компоненттер қатарында жасанды интеллект, оның бағыттарына байланысты пəндер берілмегендіктен де, аталған пəн бойынша тақырыптар ең алдымен жасанды интеллект теориясына қатысты материалдармен басталса (жоспар бойынша ол тақырып соңында берілген), эксперттік жүйелер мен жасанды интеллект арасындағы байланыс студенттерге түсінікті болар еді. Мысалы, соңғы лекциялық сабақ тақырыбында Жасанды интеллект жүйесін құру технологиясы соңғы тақырып етіп қойылған жəне жоспар бойынша негізгі түсініктер, анықтамалар, қолданылу саласы, жасанды интеллект саласының дамуына тарихи шолу, жасанды интеллект жүйелерінің функционалды құрылымы беріледі.Егерде болашақ маман иегерлеріне бұл тақырыпты кеңінен ашса,математикалық модельдеу саласының ЖИ-тегі рөлін тереңірек түсініп,қызығушылығы арта түсері сөзсіз.Адам қызметінің жартысын компьютерге жүктеуге болатын уақытта программистер қызметінің өнімділігі арта түседі. Осы салада максималды жетістікке қол жеткізу əдістерінің бірі - жасанды интеллект əдістерін дамыту. Сондықтан да жоғары оқу орындарында интеллектуалды жүйелер бойынша мамандар даярлау бойынша пəндерін оқыту мақсаты күрделі құрылымды есептерді автоматтандыру саласында мамандар даярлау болып табылады да, пəнді оқу міндеттері-адамның ойлау əдістері жəне оны компьютер көмегімен жүзеге асыру əдістері туралы білім жинау. Сондықтан да негізгі мақсат - адамның ойлау қабілетін техникалық құралдар көмегімен жүзеге асыру.Интеллектуалды жүйелер бойынша пəндерге оқытуда студенттер арасында автоматтандырылған жүйе мен интеллектуалды жүйелерге қатысты жиі туындайтын сауалдардың бірі - ол жүйелер арасындағы айырмашылықты түсіну.Автоматтандырылған жүйе жəне интеллектуалды жүйе ұғымдарына сараптама жасай келе, біз өз ойымызды былайша тұжырымдаймыз: автоматтандырылған жүйелерде компьютерлік жүйелерге біз сұраныстар жасағанда, базадағы бар деректерді экранға шығара аламыз. Ал интеллектуалды жүйелерде компьютердегі базада жоқ деректерді логикалық ережелер арқылы ұйымдастырып, жаңа деректер ала аламыз, яғни жоқтан бар ала аламыз.
1.1. Жасанды интеллекттің жалпылама анықтамалары
Жасанды интеллекттің даму тарихына көз жүгіртсек,жедел зерттеулердің әртүрлі ғалымдардың күшімен және әртүрлі әдістермен барлық төрт бағытта бірдей жүргізетінін байқаймыз.Төрт категоряға бөлінген жасанды интеллекттің кейбір анықтамалары:
Адамдараға ұқсас (тән) ойлау
ойлау қабілетіне ие,компьютерлерді құрудағы жаңа тамаша бағыт...ақылды машиналар,толық және дәлме-дәл мағынада(Хоугланд,1978)
Тиімді ойлау
Есептеу модельдері арқылы ойлау қабілеттерін зерттеу (Чарниак және Макдермотт,1985)
іс-әрекет жасау,ойлау,сезінуге мүмкіндік беретін есептеулерді зерттеу(Уинстон,1992)
Адамдарға ұқсас іс-әрекет жасау
адамдар олар атқаратын функцияларды орындаған кезде интелектуалдылықты қажет ететін машиналарды құру өнері(Курцвейл,1990)
қазіргі кезде компьютерлерді адамның жасайтын іс-әрекеттерінен де артық іс-әрекет жасауға қалай үйретуге болатыны жайлы ғылым(Рич және Найт,1991)
Рационалды іс-әрекет жасау
есептеу интеллектісі дегеніміз-интеллектуалды агенттерді жобалау туралы ғылым(Пул,1998)
жасанды интеллект дегеніміз...-артефактардың интеллектуалды іс-қимылдарын зерттеуге арналған ғылым(Нилсон,1998)
Қалай адамдарға ұқсас іс-әрекет жасауға болады: Тьюринг тесттін пайдалануға негізделген әдіс
Тьюринг тесттін Алан Тьюринг (1950) интеллектіні фунционалды, қанағаттанарлық түрде анықтау үшін құрған болатын.Сынақ жүргізуші адам жазбаша түрде нақты қойылған сұрақтарға берілген жазбаша жауаптардың басқа адамнан немесе қандай да бір құрылғыдан алынғанын анықтай алмаса,онда компьютер тестен табысты өтті деп есептеледі. Дәл қазір компъютердін қолданбалы тестті қатаң түрде өтуін қадағалайтын программаны кұрудың аса қиын да көлемді жұмысты қажет ететінін атап өтеміз. Осындай түрде программаланған компьютердің төменде аталған мүмкіндіктері болуы тиіс.
Мәтіндерді табиғи тілдерде өңдеу құралдары (Natural Language Processing - NLP), олар компьютермен, айталық ағылшын тілінде, табысты қарым-қатынас жасауға мүмкіндік берулері керек.
Білімдерді көрсету құралдары, олардың көмегімен компьютер өзі білгенін немесе естігенін жадыға жазу мүмкіндігіне ие болады.
Логикалық тұжырымдарды автоматты түрде құру құралдары, олар сақталған ақпараттарды сұрақтарға жауаптар іздеуге және жаңа тұжырымдар жасауға қолдануға мүмкіндік жасайды.
Машина арқылы оқыту құралдары, жаңа жағдайларға бейімделуге және стандартты жағдайлардың белгілерін табуға, экстраполяциялауға мүмкіндік береді.
Тьюринг тестісінде экспериментатор мен компьютер арасындағы тікелей әсерлесуді саналы түрде есепке алмаған дұрыс, себебі жасанды интеллект құру үшін адамның физикалық имитациясының қажеті жоқ. Бірақ Тьюрингтің толық тестті деп аталатын тестіде экспериментатордың сынамалы объектінің қабылдау қабілеттілігін тексеруге жэне физикалық объектілерді толық емес түрде көруге мүмкіндігі болуы үшін бейнесигналды қолдану қарастырылған. Тьюрингтің толық тестісінен өту үшін компьютердің төменде келтірілген қабілеттері болуы керек:
Объектілерді қабылдау үшін машиналық көзқарас;
Объектілермен іс-әрекет жасауға және кеңістікте қозғалысты ұйымдастыруға арналған роботтық техника.
Осы қарастырылған зерттеулердің алты бағыты жасанды интеллекттің негізгі бөлігін құрайды, ал ұсынылғаннан бастап 60 жылдан кейін де өзінің маңыздылығын жоймағаны үшін Тьюринг тестісі алғысқа лайық екендігін айта кету керек. Дегенмен, жасанды интеллектіні зерттейтін ғалымдар Тьюринг тестісінен өту мәселесін шешумен айналыспайды, олардың ойынша табиғи интеллектіні қолдаушысының бірін қайталағаннан гөрі интеллекттің негізге алынатын принциптерін зерттеген маңыздырақ деп есептейді.
Рационалды қалай ойлауға болады: рационалды агент қолдану негізіндегі амал
Барлық әрекет ететін нәрсе агент деп есептеледі (агент ~ латын сөзінен шыққан, agere-әрекет ету). Бірақ компьютерлік агенттер басқаша атрибуттарға ие деп ұйғарылады.Оны кәдімгі программадан ерекшелендіретіні - автономды басқару аясында қызмет ету қабілетінің болуы, өз ортасын қабылдауы, ұзақ уакыт кезеңінде өмір сүруі, өзгерістерге бейімделуі және басқалар қойған мақсаттарға жету қабілетіне ие болуы. Жоғары нәтижелерге немесе белгісіздік жағдайында күтілген жоғары нәтижелерге қол жеткізуге әрекет ететін агент рационалды агент деп аталады.
Ойлау заңы негізіндегі жасанды интеллектіні жасауда дұрыс логикалық тұжырым қалыптастыруға баса мән беріледі. Сөзсіз, кей жағдайда дұрыс логикалық тұжырым қалыптастыру рационалды агенттің қызмет етуінің бір бөлігіне айналады. Себебі өз әрекетін рационалды ұйымдастырудың бірден-бір тәсілі - берілген нақты әрекет көзделген мақсатқа жетуге мүмкіндік беретіндігі туралы қорытындыға логикалық жолмен келу, сонан соң қабылданған шешімге сәйкес әрекет ету. Екінші жағынан, дұрыс логикалық тұжырым рационалдылық түсінігін жоққа шығармайды, себебі қандай да бір дұрыс әрекетті бір мәнді таңдау мүмкін емес жағдайлар болып тұрады, әйтсе де бірнәрсе істеу керек. Мұнымен қоса, логикалық тұжырым қолданылады деп айтуға болмайтын әрекеттерді рационалды ұйымдастыру тәсілдері бар. Мысалы, саусағын ыстық пештен тартып алу - рефлекторлық әрекет. Ол көп жағдайда барлық жағынан толық ойластырылған ақырынырақ әрекеттерге қарағанда сәттірек шығады.Осылайша, Тьюринг тестісін өтуге қажетті барлық дағдылар агентке рационалды әрекеттер атқаруға, білімдерді көрсете алу мүмкіндігі және солардың негізінде пайымдаулар жүргізу агенттерге тиімді шешімдерге келуге мүмкіндік береді.Күрделі қоғамда қабылдану үшін табиғи тілде түсінікті сөйлемдерді құрастыру қабілеттілігіне ие болу керек. Тек білімдарлыққа қол жеткізу үшін ғана емес, тиімді әрекет ету қабілеттілігін жақсарту үшін қажет.
Рационалды агенттерді жобалау тәсілі басқа тәсілдерге қарағанда, екі артықшылыққа ие. Біріншіден, ойлау заңдарына негізделген тәсілдерге қарағанда, ортақ болып табылады, себебі дұрыс логикалық тұжырым - бұл тек рационалдылыққа жетудің мүмкін болатын бірнеше механизмдерінің біреуі ғана. Екіншіден, ол адам әрекетін немесе ойлауын зерттеуге негізделген әдістерге қарағанда, ғылыми зерттеме үшін перспективті болып табылады. Рационалдылықтың стандарты математикалық жағынан нақты анықталған, толығымен жалпыланған және дәлелденетіндей қолжетімді агент есептеуін құру үшін ашылуы мүмкін. Басқа жағынан, адам әрекеті тек бір нақты орта үшін бейімделген және адамның не істейтіндігінің жалпы жиынтығымен анықталады.
1.2.Жасанды интеллект тарихының басталуы
Бұл тарауда жасанды интеллект саласына нақты идеялар, көзқарастар мен әдістер арқылы үлес қосқан ғылыми пәндердің даму тарихы қысқаша сипатталған. Кез келген тарихи очерктегідей, кішігірім адамдар тобын, оқиғаларды, ашылуларды сипаттаумен шектеліп, маңыздылығы еш кем емес фактілерді ескермеуге тура келеді. Бұл мәселемен айналысушы авторлар белгілі бір шектелген сұрақтар төңірегінде бұл тарихи экскурсты құрды. Сонымен бірге олар көрсетілген ғылыми пәндерде қарастырылатын бұл сұрақтар бірден-бір жалғыз немесе осы пәндердің өзі жасанды интеллект құру үшін ғана дамытылған деген пікір қалыптасқанын каламас еді.
Философия
Шартты (Формалды) ережелер дұрыс тұжырымдар шығаруға қолданыла ма?
Ойлар қалай физикалық мидан туындайды?
Білімнің шығу тегі қандай?
Білім қалай әрекеттерге жетелейді?
Ойлаудың рационалды бөлігін басқаратын нақты заңдар жинағын алғаш рет Аристотель (б.з.д. 384-322 жылдар) тұжырымдады.Ол дұрыс пайымдауларды жүргізу үшін арналған силлогизмдердің нысандандырылмаған жүйесін құрды. Бастапқы алғышарттар болған жағдайда, бұл жүйе кез келген адамға механикалық түрде логикалық тұжырымдар жасауға мүмкіндік береді. Раймунд Луллий (1315 жылы қайтыс болған) әлдеқайда кешірек, пайдалы пайымдауларды механикалық артефактілердің көмегімен шын мәнінде, жүргізуге болатындығы туралы идеясын алға тартты. Томас Гоббс (1588-1679) пайымдаулар сандық есептеулерге ұқсас және өзіміздің естілмейтін ойларымызда біз амалсыздан қосып, аламыз деп жорамалдады. Осы кезде есептеулердің өзін автоматтандыру бар қарқынмен жүріп жатты. Шамамен, 1500 жылы Леонардо да Винчи (1452-1519) механикалық калькуляторды жобалап, бірақ құрастырмады. Жақында механикалық калькуляторға жүргізілген реконструкция (қайта қалпына келтіру) оның жобасы жұмыс істеуге қабілетті екендігін көрсетті. Бірінші белгілі есептеуіш машинаны 1623 жылы неміс ғалымы Вильгельм Шиккард (1592-1635) құрастырды. Бірақ 1642 жылы Блез Паскаль (1623-1662) құрастырған Паскалина машинасы көбірек танымалдыққа ие болды.Арифметикалық машина жануардың кез келген әрекетімен салыстырғанда ойлауға көбірек жақын келетін әсер қалдырады деп Паскаль жазған. Готтфрид Вильгельм Лейбниц (1646-1716) сандармен емес, түсініктермен операция орындауға арналған механикалық құрылғы құрастырды, бірақ оның әрекет ету саласы айтарлықтай шектеулі болды. Лейбниц калькулятор құрастырудан Паскальдан асып түсті. Оның калькуляторы қосып, азайтып, көбейтіп, бөліп, түбір ала алады, ал Паскалина болса, тек қосып, азайта алатын болған. Кейбіреулер машиналар тек естептеулер жүргізіп қана қоймай, шын мәнісінде, өз бетінше ойлап, әрекет етуге қабілетті деп жорамалдаған. 1651 жылы Томас Гоббс Левиафан кітабында жасанды жануар идеясын ұсынды. Ол Өйткені, жүрек дегеніміз - бұл серіппе, жүйке - бұл көптеген баулар, буын - бұл көптеген доңғалақтар деп айтудан танбады.
Логикалық ережелерге сәйкес, қалай болғанда да ішінара сана әрекет етеді және осы ережелердің кейбіреуін имитациялайтын физикалық жүйе құрады деп айту бір басқа; ал сана өзі физикалық жүйе болып табылады деп айту бір басқа. Рене Декарт (1596-1650) алғаш рет сана мен материя арасындағы айырмашылықтар және мұндайда пайда болатын мәселелер туралы талқылауларды жариялады. Сана туралы физикалық түсініктермен байланысты проблемалардың бірі, шамасы, олар еркін ырыққа орын қалдырмайды: егер сана тек физикалық заңдарды басшылыққа алатын болса, онда адам жердің ортасына бағытталып құлауға шешім қабылдаған жұмыр таспен салыстырғандай ғана еркін ырық танытады. Декарт дүниені тануда сананың билігін ғана мойындайтын көзқарастың сенімді жақтаушысы болды. Бұл философия қазіргі таңда рационализм деп аталады. Оның өкілдері Аристотель мен Лейбниц болды. Бірақ Декарт, сондай-ақ дуализмнің де қуаттаушысы болды. Ол табиғаттан тыс және физикалық заңдарға бағынбайтын адам санасының бір бөлшегі (жан немесе рух) болады деп есептеді. Екінші жағынан, жануарлар мұндай дуалистік қасиеттерге ие емес, сондықтан да оларды қандай да бір машина ретінде қарастыруға болады. Дуализмге балама материализм болып табылады және соған сай саналы іс-әрекет физика заңдарына сәйкес мимен орындалатын операциялардан құралады. Еркін ырық - бұл тандау үдерісінде қол жетімді нұсқаларды қабылдауға түрлендіретін жай форма.
Математика
Философтар жасанды интеллекттің ең маңызды идеяларын қалыптастырды,бірақ оны формалды ғылымға түрлендіру үшін үш іргелі салада:логика,есептеу және ықтималдық,қандай да бір математикалық нысандандыру деңгейінде жетуге тура келді.
Формалды логика идеясының қайнар көзін ежелгі Грекия философтарының еңбектерінен табуға болады, бірақ оның математикалық пән ретінде қалыптасуы іс жүзінде Джордж Бульдің (1815-1864) еңбектерінен басталады. Ол пікір айту логикасын немесе Буль логикасын егжей-тегжейлі құрастырды (Буль, 1847). 1879 жылы Готтлоб Фреге (1848-1925) Буль логикасына объектілер мен қатынастарды қосу үшін оны кеңейтіп, қазіргі күнде қолданылатын бірінші ретті логика құрды.Альфред Тарский (1902-1983) ғылымға сілтемелер теориясын алғаш рет енгізді. Бұл теория логикалық объектілерді шынайы өмір объектілерімен қалай байланыстыруды көрсетеді.
Келесі кезең логика мен есептеудің көмегімен не істеуге болатындығының шегін анықтаудан тұрды. Евклид ұсынған ең үлкен ортақ бөлгішті есептеу алгоритмі алғашқы тривиальді емес алгоритм болып саналды. Алгоритм сөзі (және оны зерттеу идеясы) IX ғасырлардағы ортаазиялық математик Әл-Хорезмиден басталды. Оның еңбектерінің арқасында Еуропа араб цифрларымен және алгебрамен танысты. Буль және басқа да ғалымдар логикалық тұжырымның алгоритмін кең түрде талқылады, ал XIX ғасырлардың соңына қарай математикалық пайымдауларды логикалық тұжырым ретінде жүзеге асырудың жалпы принциптерін нысандандыру бойынша күш салына басталды. 1930 жылы Курт Гёдель (1906-1978) Фрег пен Расселдің бірінші ретті логикасында кез келген ақиқат пікірді дәлелдеудің тиімді процедурасы барын көрсетті, әйтсе де, бірінші ретті логика натуралды сандарды көрсету үшін қажетті математикалық индукцияның принциптерін білдіруге мүмкіндік бермейді. 1931 жылы Гёдель расында да есептеудің шынайы шегінің бар екендігін көрсетті. Толық еместік туралы оның ұсынған теориясы Пеано арифметикасы (натурал сандардың элементар теориясы) сияқты қатаң кез келген формалды теорияда дәлелденбейтін, яғни осы теория аясында дәлелдеуі жоқ, ақиқат пайымдаулар болады.
Бұл іргелі нәтиже қандай да бір алгоритм арқылы беріле алмайтын, яғни есептеле алмайтын, бүтін сандардың кейбір функциялары болатындығын көрсетеді.Алан Тьюрингті (1912-1954) қандай функциялар есептеле алуға қабілетті екендігін нақты сипаттауға талпыныс жасауға итермеледі. Бұл әдіс айтарлықтай біршама қиындықтарға толы, себебі, шын мәнісінде, есептеу немесе есептеудің тиімді процедурасы түсінігіне оңтайлы анықтама беру мүмкін емес. Бірақ қашаннан белгілі, айтарлықтай қанағаттандыратын анықтама Чёрч-Тьюринг тезисінде берілген. Онда Тьюринг машинасы (Тьюринг, 1936) кез келген есептелетін функцияны шеше алады деп көрсетілген. Мұнымен қоса, Тьюринг өз машинасымен шешілмейтін кейбір функциялар барын көрсетті. Мысалы, жалпы айтқанда, бірде-бір машина нақты кіріс мәліметтерге берілген нақты программа жауап қайтаратынын немесе шексіз жұмыс істей беретінін айта алмайды.
Неврология
:: Мида ақпаратты өңдеу қалай жүреді?
Неврология - мидың нерв жүйесін зерттеуге арналған ғылым. Әйтсе де, қалай ғана ми ойлауды қамтамасыз ететіндігі ғылымның ең ғаламат құпияларының бірі болып табылады. Мидың ойлау мүмкіндігін іске асыратындығы мыңдаған жылдар бойы белгілі болды, себебі адамдар бастан қатты соққы бергенде, ақыл-ойдың өзгеріске түсуіне әкелу мүмкіндігін анықтаған. Адам миы маңызды ерекшеліктерге ие екендігі бұрыннан белгілі; осыдан шамамен, б.з.д. 335 жылы Аристотель: Барлық жануарлардың ішінде тек адам ғана көлемі жағынан ең үлкен миға иедеп жазған. Алайда, ми сананың орналасқан орны екендігін көпшілікпен мойындалуы тек XVIII ғасырдың ортасында ғана болды. Осыған дейін сананың мүмкін болатын қайнар көзі ретінде жүрек пен көкбауыр қарастырылды.1861 жылы Пол Брок (1824-1880) жүргізген миында зақымы бар науқастарда афазияны (сөйлеудің бұзылуы) зерттеу бұл ғылым саласына тағы да үлкен қызығушылық тудырды және медицина қызметкерлерінің көбісіне нақты бір танымдық қызметке жауап беретін мида жеке аймақтардың бар болуының дәлелі болды.
Енді ғалымдарда мидың жеке аймақтары мен басқаратын немесе олардан сенсорлық мәліметтер алатын адам денесінің бөлігі өзара қалай байланысқаны туралы біраз мәліметтер бар. Мұндай байланыс түбегейлі түрде бірнеше аптаның ішінде өзгеруі мүмкін болып шықты. Ал кейбір жануарларда, шамасы, мұндай байланыстың бірнеше түрі бар. Бұдан басқа, басқа аймақтар зақымдалған аймақтың қызметін қалай өзіне алатындығы әлі де түсінікті емес. Сонымен қатар, жеке адамның жадында ақпаратты сақтау қалай жүзеге асатындығы туралы негізделген теория жоқтың қасы.
Зақымдалмаған мидың белсенділігін өлшеу 1929 жылы Ганс Бергердің электроэнцефалографті (ЭЭГ) ойлап табуынан басталды. Функционалды магниттік резонанс (ФМР) (Огава, 1990; Кабеза және Найберг,2001) негізінде көріністерді алу саласындағы зерттемелер неврологтарға ми белсенділігінің тек толық көрінісін алуға мүмкіндік берді. Бұл болып жатқан танымдық үдерістермен байланысқан физиологиялық үдеріс сипаттамаларын қандай да бір қызық жолдармен өлшеуге мүмкіндік береді. Жеке жасушаның нейрондық белсенділігін тіркеу саласындағы алға басудың арқасында зерттеуге деген мүмкіндіктер бұдан да кеңейе түсуде. Жеке нейрондар электрикалық, химиялық, тіпті оптикалық жолмен қосыла алады (Хань және Бойден, 2007), бұл нейрондық енгізу-шығару қатынасын көрсетуге мүмкіндік береді. Бірақ бұл жетістіктерге қарамастан, ғалымдар кез келген бұл танымдық үдерістің әрқайсысы қалай іске асатындығынан түсінуден әлі алыста.
Дегенмен, неврология саласындағы еңбектер қарапайым жасушалардың бірлесе отырып жұмыс істеуі ойлаудың, іс-қимылдың және естің пайда болуына әкеледі немесе Джон Сеарли (1992) сөзімен айтсақ, ми сананы тудырады деген, расында да, таңғаларлық қорытындылар жасауға мүмкіндік береді. Бұл ашылулардан кейін жалғыз ғана шын мәнісінде бар балама теория мистицизм болып қалады, бұл теория бойынша, физикалық тәжірибеден тыс жататын қандай да бір тылсым кеңістік бар, онда сана қызмет атқарады.
Ми мен цифрлық компьютер мүлде бөлек тапсырмаларды орындайды және әртүрлі қасиеттерге ие.Өңдеу циклінің ұзақтығы компьютерде миға қарағанда миллион есе аз екендігі көрсетілген. Ми бұл кемшілігін үлкен жад көлемі мен компонент аралық өзара әрекеттесу арқасында жүз есе қайта қалпына келтіріп алады. Содан тіпті, жоғарғы класты дербес компьютер, тіпті, ірі суперкомпьютердің өнімділігі мидың өнімділігімен ұқсас болып келеді (Алайда, ми барлық нейрондарын бір уақытта іске қоспайтын сияқты екенін атап өту керек). Футуристер бұл көрсеткіштердің өсетінін болжап отыр. Олар компьютерлердің адамнан асып түсетін өнімділік деңгейіне қол жеткізу мүмкіндігіне жақындап қалғандығын атап өтеді (Виндж,1993; Курцвейл, 2005), бірақ іске аспаған әдістерді салыстыру аса маңызды емес.
Суперкомпьютер
Дербес компьютер
Адамның миы
Есептеуіш модульдер
104CPUs,1012 транзисторлер
4CPUs,109транзисторлер
1011 нейрондар
Деректер сақтайтын құрылғы
1014 RAM бит
1015 диск биттер
1011 RAM бит
1013 диск биттер
1011нейрондар
1014синапстар
Айналым уақыты
Операциялар сек
10-9сек
1015
10-9сек
1010
10-3сек
1017
Жады жаңартылусек
1014
1010
1014
Есептеуіш техника
:: Тиімді компьютерді қалай құруға болады?
Жасанды интеллектіні табысты жасау үшін біріншіден, интеллект, екіншіден, артефакт қажет. Бұл салада әрқашан ең таңдамалы артефакт компьютер болды. Заманауи цифрлі электронды компьютер бір-бірінен тәуелсіз және шамамен, бір уақытта Екінші дүниежүзілік соғысқа қатысушы үш ел ғалымдарының күшімен жасалды. Алғашқы операциялық компьютер Heath Robinson электромеханикалық құрылғысы болды. Ол 1940 жылы Алан Тьюрингтің тобымен бір-ақ мақсатта, тек неміс әскерлерінің жіберілетін хабарламаларын кері шифрлеу үшін құрылған. 1943 жылы сол топ ортақ мақсаттағы қуатты компьютер құрастырды, оған Colossus атауы берілді. Оның конструкциясына электронды лампалар қолданылды. Алғашқы операциялық программаланатын компьютер 1941 жылы Германияда Конрад Цузе-мен ойлап табылған Z-3 болды. Цузе, сонымен қатар қалқымалы нүктелі сан мен бірінші жоғары деңгейлі Plankalkul программалау тілін ойлап тапты. Бірінші электронды компьютер - АВС-ді Джон Атанасов және оның студенті Клиффорд Берри 1940-1942 жылдар аралығында Айова штатының университетінде құрастырды. Атанасовтың зерттеулері айтарлықтай қолдау немесе мойындауларға ие болмады; байқағанымыздай, заманауи компьютерлердің дамуына ең көп үлес қосқан ЕМАС компьютері болды. Ол Пенсильвания университетінде, құпия әскери жоба құрамына Джон Мочли және Джон Экерт кірген мамандар тобымен құрастырылды.
Содан бері компьютер аппаратының әрбір жаңа буыны жылдамдығы мен өнімділігінің артуымен, сонымен қатар бағасының төмендеуімен сипатталды. Шамамен, әрбір 18 ай сайын 2005 жылға дейін өнімділік екі еселеніп отырды. Қуаттылығының азаю мәселесі туындағаннан кейін өндірушілер ырғақ жиілігінің орнына процессорлық ядроның санын көбейтуді бастады. Ағымдағы күтілім негізі қуаттылықтың жоғарылауы массалық параллелизмге - мидың қасиеттеріне мейлінше жақындауына әкеледі.
Сөзсіз, есептеуіш құрылғылар электронды компьютерлер пайда болмай-ақ болған еді.Алғашқы программаланатын құрылғы тігін станогі болды. Оны 1805 жылы Жозеф Мария Жаккард (1752-1834) ойлап тапты. Онда ою-өрнектерді тоқу туралы нұсқауларды сақтайтын перфокарталар қолданылды. XIX ғасырдың ортасында Чарльз Бэббидж (1792-1871) екі машина құрастырды, бірақ біреуін аяқтап үлгермеді. Оның кітап бетінде көрсетілген айырма машинасы инженерлік және ғылыми жобаларда қолданылатын математикалық кестелерді шешуге тағайындалған. Әрі қарай, бұл машина құрастырылып, 1991 жылы лондондық Ғылым музейінде көрсетілді (Свэид,2000). Бэббидждің басқа ойлаған аналитикалық машина жобасында әлдеқайда алға басушылық болды: бұл машинада мекенжайлық жадыны, сақталатын программаларды және шартты ауысуларды қолдану қарастырылған. Ол универсалды есептеулерді жүргізетін алғашқы артефакт болды. Бэббидждің әріптесі Ада Лавлейс - Лорд Байронның қызы дүниежүзіндегі ең алғашқы программалаушы болуы мүмкін (Оны құрметіне Ада программалау тіліне атау берілген). Ол әлі бітпеген аналитикалық машина үшін программалар жазды, онымен қоса, машина шахмат ойнай алатынын немесе музыка құрай алатынын ойластырған.
Жасанды интеллекті көп жағдайда программалық қамтуға қатысты компьютерлік ғылымның бағыттарымен байланысты, себебі осы бағыттар негізінде операциялық жүйелер, программалау тілдері және заманауи программаларды жазуға қажетті аспапты құрылғылар құрастырылады. Бірақ ғылыми қызметтің бұл саласы жасанды интеллект өз қарызын толығымен қайтаратын сала болып табылады: жасанды интеллект саласындағы жұмыстар көптеген адамдардың қайнар көзіне айналды, олар компьютерлік ғылымның басты бағыттарының дамуын жүзеге асырды. Бұл компьютерлік ғылымға уақытты бөлу, интерактивті интерпретатор, терезелі интерфейсті және позициондық құрылғыларды қолдайтын дербес компьютер, жылдамдатылған өңдеу ортасын қолдану, байланысқан тізім түрінде мәліметтер типін құру, жадыны басқаруды автоматизациялау және символдық, фунционалдық, динамикалық және объектілі бағытталған программалаудың негізгі тұжырымдамалары кіреді.
Лингвистика
:: Тіл ойлаумен қалай байланысты?
1957 жылы Б.Ф. Скиннер өзінің Verbal Behavior кітабын жариялады. Бұл осы саладағы ең мықты маман жазған бихевиористік әдіс шеңберінде жүргізілген тілді зерттеу нәтижесі бойынша жан-жақты толық есеп беру болды. Ең қызығы, кітапқа жазылған сын пікірдің танымалдылығы кем түскен жоқ және бихевиоризмге деген қызығушылықтың шамамен толықтай жоғалуына себепкер болды. Бұл сын пікірдің авторы жақында өз теориясы баяндалған Sуntасtіс Structures кітабын жарыққа шығарған Ноам Хомский болды. Хомский тілдің көмегімен жүзеге асырылатын шығармашылық қызметтің қайнар көзін түсінуге бихевиористік теория мүмкіндік бермейтінін көрсетті. Ол неліктен бала әлі осыған дейінгі естімеген сөйлемдерді түсініп, қалай құрастыра алатынын түсіндірмейді. Синтаксистік модельдерге негізделген, ежелгі үнділік лингвист Панинидің (шамамен б.з.д. 350 жыл) жұмыстарынан бастау алатын Хомский теориясы бұл феноменді түсіндіруге мүмкіндік берді, алдыңғы теорияларға қарағанда, программа түрінде жүзеге асыруға болатындай айтарлықтай ресми түрде болып шықты.
Осылайша, шамамен, бір уақытта дүниеге келген заманауи лингвистика мен жасанды интеллект бірге өсуін жалғастыруда және олар есептеуіш лингвистика немесе табиғи тілді өңдеу деп аталатын гибридті ортада қиылысады. Кейіннен, тілді түсіну 1957 жылы көрінгеннен де күрделірек болып шықты. Тілді түсіну үшін тек сөйлем құрылымының талдауын ғана емес, пәнді және тіл контекстісін түсіну қажет. Бұл тұжырым айдан анық болып көрінгенімен, бірақ бұл фактіні 1960 жылдарға дейін көпшілік мойындамады. Білімді көрсету (компьютер түсініп, пайдалана алатындай білімді сондай формаға түрлендіру туралы ғылым) саласындағы ертедегі жұмыстардың басым бөлігі тілмен байланыстырылды және лингвистика саласындағы зерттеулермен нәрлендірілді. Олар өз кезегіңде соңғы көптеген онжылдықтар ішінде жүргізілген тілдің философиялық талдауы нәтижесіне негізделген.
1.3. Жасанды интеллект алғышарттарының пайда болуы (1943-1955)
Қазіргі күні жасанды интеллектіге жатады деп көпшілікпен мойындалған алғашқы еңбекті Уоррен Мак-Каллок пен Уолтер Питтс (1943) орындады. Олар шабытты үш қайнаркөзден алды: физиология негіздерін білу және мидағы нейрондардың тағайындалуы; Рассел мен Уайтхедтің еңбектерінен алынған пікір айту логикасын формалды талдау; сонымен қатар Тьюрингтің есептеу теориясы. Мак-Каллок және Питтс жасанды нейрондардан құралған модельді ұсынды, онда әрбір нейрон қосылған немесе қосылмаған күйге енген түрінде сипатталды, ал қосылған күйге өту - көршілес нейрондарға жеткілікті түрде стимуляциялауға жауап ретінде жүрді. Нейрондардың күйі шындығында дәлме-дәл стимулдардың саны ұсынылған балама пікір айту деп қарастырылды. Бұл ғалымдардың еңбектері, мысалы, кез келген есептелетін функция қандай да бір нейрондардың қосылуынан тұратын желінің көмегімен шешіле алатынын және кез келген логикалық жалғаулықтар (және, немесе, емес және т.б.) қарапайым желілік құрылымдардың көмегімен жүзеге асырылатынын көрсетті. Бұдан басқа, Мак-Каллок және Питтс тиісті түрде құрылымдалған желілер оқытылуға қабілетті деген болжам жасады. Дональд Хебб (1949) нейрондар арасындағы қосылулардың санын модификациялау үшін жаңартудың қарапайым ережелерін көрсетіп шықты. Ол ұсынған ереже қазіргі күнде хеббовтік оқыту деп аталады. Ол бүгінгі күнде де кеңінен қолданылатын модельдер үшін негіз қызметін атқаруда.
Гарвард университетінің екі аспиранты Марвин Минский мен Дин Эдмондс 1950 жылы нейрондық желі негізінде алғашқы желілік компьютерді құрастырды. Snarc атауына ие болған бұл компьютерде 3000 электронды лампа және 40 нейроннан тұратын желіні модельдеу үшін В-24 бомбалаушы автопилотының қосымша механизмі қолданылды. Кейінірек, Принстон университетінде Минский нейрондық желілерде әмбебап есептеулер жүргізумен айналысты. Минский философиядан докторлық диссертациясын қорғаған аттестациялық комиссия бұл жұмыс математикалық жұмыс ретінде қарастыруға болатындығына күмән келтірді. Ал бұған, замандастарының айтуы бойынша, фон Нейман Бүгін болмаса да, әйтеуір бір күні болады деп қарсы шықты. Әрі қарай, Минский нейрондық желі саласында қандай шектеулермен кездесетіндігін көрсететін өте маңызды теоремаларды дәлелдеді.
Бұдан басқа, жасанды интеллект саласына жатады деп сипаттауға болатын көптеген ертеректегі жұмыстарды мысалға келтіруге болады, бірақ бәрінен нақ Алан Тьюрингтің көзқарасы ең үлкен ықпалға ие болды. 1947 жылдың өзінде лондондық математикалық қоғамның алдында бұл тақырып бойынша дәрістер оқыды және 1950 жылдың Computing Machinery and Intelligence мақаласында өз идеяларын баяндады. Сол жылы ол Тьюринг тестісін, машиналық оқытуды, генетикалық алгоритмдерді және қосымша күшпен оқытуды сипаттап шықты. Ол бала программасы идеясын ұсынды, Ересек адамның миын имитациялайтын программаны құрудың орнына баланың миын имитациялайтын программаны неге құрып көруге болмасқа? деп түсіндірді.
Жасанды ингеллекттің дүниеге келуі (1956 жыл)
Принстон университетінде жасанды интеллект саласында тағы да бір беделді маман Джон Маккарти өз зерттеулерін жүргізді. 1951 жылы РҺD дәрежесін алғаннан кейін және 2 жыл ішіндегі мұғалімдік қызметінен кейін Маккарти Стэнфорд унивсрситетіне, содан кейін Дартмут колледжіне ауысты. Бұл жер осы ғылым саласының ресми пайда болған жері болды. Маккарти Марвин Минский, Клод Шеннон және Натаниэл Рочестерді автоматтар теориясы, нейрондық желілер және интеллект зерттеулеріне қызығушылық білдіретін бүкіл америкалық зерттеушілерді жинауға өзіне көмектесуге көндірді. Олар 1956 жылдың жазында Дартмутта екі айлық семинар ұйымдастырды. Олардың ұсынысында келесілер айтылды:
1956 жылдың жазында 2 ай бойы Нью-Гэмпшир, Ганноверде орналасқан Дартмут колледжінде 10 адамның жасанды интеллектіні зерттеумен айналысқанын ұсынамыз. Интеллектіні танып білудің әрбір қадамы немесе оның кез келген басқа функциясы шын мәнісінде, дәлме-дәл анықталып, нәтижесінде оны іске асыратын машина құрылады деген болжамға сүйене отырып, зерттеу жүргізіледі. Қандай да бір тілді қолданып, абстракциялар мен концепцияларды құратын, барлық мүмкін болатын есептерді шешетін машинаны қалай жасау керек екендігі туралы шешім қабылданады және мұның бәрі адамзат үшін, өзімізді дамыту үшін. Егер мұқият таңдалынған ғалымдар тобы осы аталынған есептердің біреуін немесе бірнешеуінің шешімін жаз уақытында табатын болса, онда біз бірқатар жетістікке жетеміз деп сенемін.
Бұл семинарда бар-жоғы 10 қатысушы болды, оның ішінде Принстон университетінен Тренчард Мур, ІВМ компаниясынан Артур Самюэл, сондай-ақ Массачусетс технологиялық институтынан Рея Соломонова жэне Оливер Селфридж болды.
Карнеги технологиялық институтынан екі зерттеуші - Аллен Ньюэлл және Герберт Саймон бұл түсініктердің барлығын, былайша айтқанда, дара иелікке әкелді. Басқалар тек өз идеяларымен бөлісіп, кей жағдайларда дойбы сияқты нақты қосымшалардың программасын көрсете алғанда, Ньюэлл жэне Саймон болса, бұл кезде пайымдауларды жүргізе алатын Logic Theorist (LТ) немесе логик-теоретик, программасын көрсете алды.
Осыған қатысты, Саймон: Біз сандық емес терминдерде ойлайтын компьютерлік программаны ойлап таптық, сол себепті рух пен дене арасалмағының үлкен проблемасын шештік,- деді.
Дартмут семинары ешқандай ірі ашылулардың пайда болуына әкелген жоқ, бірақ бұл ғылым саласындағы маңызды деген барлық қайраткерлермен танысуға мүмкіндік берді. Массачусетс технологиялық институтынан, Карнеги-Меллон университетінен, Стэнфорд университетінен және ІВМ компаниясынан шыққан ғалымдар, олардың студенттері және әріптестері бұл салада келесі 20 жыл бойы жетекші орынға ие болды.
Дартмут семинары (Маккарти және т.б., МсСагtһу, 1955) үшін баяндамалардың тақырыбына қатысты ұсыныстарды талдау жасанды интеллектіні жеке ғылымға айналдырудың қажеттілігі немен байланысты екенін түсінуге мүмкіндік береді. Не себепті жасанды интеллект аясында орындалған барлық жұмыстарды жасанды интеллектінікіне ұқсас түпкі мақсатқа ие басқару теориясы немесе операцияларды зерттеу немесе шешімдер теориясы туы астында жариялауға болмайды? Немесе не себепті жасанды интеллект математиканың саласы ретінде қарастырылмайды? Бұл сұрақтарға жауап, біріншідей, жасанды интеллект шығармашылық, өздігінен жетілу және табиғи тілді пайдалану сияқты адами қасиеттерді модельдеу идеясын басынан бастап сіңіргені болып табылады.Бұл міндеттер көрсетілген салалардың ешқайсысында қарастырылмайды. Екіншіден, сұрақтың тағы бір жауабы - әдістеме. Жасанды интеллект - аталған ғылымдардың ішінде, сөзсіз, жалғыз компьютер ғылымы болып табылады (әйтсе де, операцияларды зерттеуде де компьютерлік модельдеуге үлкен мән беріледі), бұдан басқа, жасанды интеллект - күрделі, өзгермелі ортада әрекет ететін машиналарды құруға талпыныстар жасалып жататын жалғыз сала.
Бастапқы интузиазм,үлкен күтілімдер (1952-1969 жылдар)
Ньюэлл мен Саймонның жемісті алғашқы зерттемелері проблемаларды жалпылама шешуші (General Problem Solver-GPS) программаны құрумен жалғасты.
GPS-тің жемісті қолданылуының нәтижесі және одан кейінгі танымдық модель ретіндегі программалар физикалық символдық жүйе атақты гипотезасын тұжырымдауға мүмкіндік берді.Онда жалпы түрдегі зияткерлік әрекеттер үші қажетті және жеткілікті құралдары бар физикалық символық жүйе болатындығы тұжырымдалады.
Натаниэль Рочестер және оның қызметтестері IBM компаниясында жұмыс істей жүріп,алғашқы жасанды интеллект программаларының бірін жасады.Герберт Гелернтер (1959 жылы) Geometry Theorem Prover(геометриялық теоремаларды автоматты түрде дәлелдеу) программасын құрастырды.Ол көптеген математикалық студенттерге айтарлықтай қиын көрінетін теоремаларды дәлелдеуге қабілетті болды.1952 жылдан бастап,Артур Самюэл дойбы ойыны үшін бірқатар программалар жазды,сөйтіп соңында жақсы дайындалған әуесқой деңгейінде ойнай алатын программа болды.
Джон Маккарти жаңа жоғары деңгейлі Lisp тіліне анықтама берді.Бұл тіл жасанды интеллект үшін келесі 30 жыл бойы басымдыққа ие программалау тілі болуға нәсіп етті.1958 жылы Маккарти Programs with Common Senseатты мақаласын жариялады.1963 жылы Маккарти жасанды интеллект зертханасын Стэнфорд университетінде ашты.Advice Taker программасының соңғы нұсқасын құру үшін оның құрастырған логиканы қолдану жоспары Дж.А.Робинсонның резолюция әдісі ашылу арқасында бұрынғыдан да тезірек орындалды.Логикалық қосымшалардың санына Корделл Гриннің сұрақтарға жауап қалыптастыру жүйесі,сонымен қатар жаңа Стэнфорд ғылыми - зерттеу институтында құрастырылып жатқан Shakey робототехникалық жобасы кірді.
Шындықпен кездесу (1966-1973 жылдар)
Басынан бастап, жасанды интеллект саласының зерттеушілері болашақ жетістіктеріне қатысты болжамдар айтқан кезде, ұстамдылықпен ерекшеленбеген еді. Мысалы, 1957 жылы жарияланған төменде көрсетілген Герберт Саймонның болжамы жиі айтылатын.
Мен сіздерді таңғалдыруға немесе үркітуге алдыма мақсат қоймаймын, бірақ ең жеңілі, мен машиналар ойлап, үйреніп, құра алатын әлемде өмір сүріп жатырмыз деген қорытынды жасай аламын. Тіпті, олардың бұл әрекеттерді орындау қабілеті адам миы қажет ететін барлық жерлердегі проблемалар шеңбері машина орындай алатын проблемалар шеңберімен салыстыруға келетін кезге дейін өсе береді.
Көз жетерлік болашақ сияқты түсінік әртүрлі түсіндіріле алады, бірақ Саймон нақтырақ болжам жасады. Оның ойынша, он жыл өткен соң компьютер шахмат бойынша әлем чемпионы атанады және барлық маңызды математикалық теоремалар машинамен дәлелденеді. Бұл болжамдар он жылдан кейін емес, қырық жыл өткен соң орындалды (немесе жартылай орындалды). Саймонның асқан оптимизміне қарапайым мысалда болса да, жасанды интеллекттің алғашқы жүйелері көп үміт күттіретін өнімділікті көрсеткені себепші болды. Бірақ, барлық жағдайда проблемалардың үлкенірек тобына немесе қиынырақ проблемаларға тап болып, бұл бастапқы жүйелер жойқын сәтсіздікке ұшырап отырды.
Бірінші түрдегі қиындықтар бастапқы программалардың басым бөлігінде пәндік аймақ туралы еш мәлімет болмағанымен байланысты болды; олардың жетістіктері қарапайым синтаксистік басқарулар арқылы жүзеге асты. Бұл кезең үшін әдеттегі оқиға АҚШ-тың Ұлттық ғылыми-зерттеу кеңесі өте мол қаржыландырған табиғи ... жалғасы
Сіз бұл жұмысты біздің қосымшамыз арқылы толығымен тегін көре аласыз.
Ұқсас жұмыстар
Пәндер
- Іс жүргізу
- Автоматтандыру, Техника
- Алғашқы әскери дайындық
- Астрономия
- Ауыл шаруашылығы
- Банк ісі
- Бизнесті бағалау
- Биология
- Бухгалтерлік іс
- Валеология
- Ветеринария
- География
- Геология, Геофизика, Геодезия
- Дін
- Ет, сүт, шарап өнімдері
- Жалпы тарих
- Жер кадастрі, Жылжымайтын мүлік
- Журналистика
- Информатика
- Кеден ісі
- Маркетинг
- Математика, Геометрия
- Медицина
- Мемлекеттік басқару
- Менеджмент
- Мұнай, Газ
- Мұрағат ісі
- Мәдениеттану
- ОБЖ (Основы безопасности жизнедеятельности)
- Педагогика
- Полиграфия
- Психология
- Салық
- Саясаттану
- Сақтандыру
- Сертификаттау, стандарттау
- Социология, Демография
- Спорт
- Статистика
- Тілтану, Филология
- Тарихи тұлғалар
- Тау-кен ісі
- Транспорт
- Туризм
- Физика
- Философия
- Халықаралық қатынастар
- Химия
- Экология, Қоршаған ортаны қорғау
- Экономика
- Экономикалық география
- Электротехника
- Қазақстан тарихы
- Қаржы
- Құрылыс
- Құқық, Криминалистика
- Әдебиет
- Өнер, музыка
- Өнеркәсіп, Өндіріс
Қазақ тілінде жазылған рефераттар, курстық жұмыстар, дипломдық жұмыстар бойынша біздің қор #1 болып табылады.
Ақпарат
Қосымша
Email: info@stud.kz