1.1. Інтуїтивне розуміння поняття “інтелект” 4

1.2. Деякі визначення та їх критика 7

2.1 Основні проблемні середовища штучного інтелекту 8

2.2 Проблема винятків 9

2.3 Проблема неточних і неповних знань 11

2.4 Деякі проблеми виведення 12

3.1Деякі інтелектуальні задачі 13

3.2Тест Тьюринга і фатичний діалог 17

3.3Метод комп’ютерної реалізації фатичного діалогу 18

3.4Групові залежності. Проблемні сфери.20

3.5Принцип віртуальної семантичної сітки. 21

4.1 Продукційні правила 22

4.2 Компонент виведення 22

4.3 Нечітке виведення 22

5. Фрейми 24

6.1 Семантичні мережі 25

6.2 Різні способи задання семантичних мереж: переваги і недоліки 27

7. Нейронні мережі 30

8. Генетичні алгоритми 32

Висновок 34

Використана література 35

Вступ

Основним завдвнням цієї курсової роботи є знаходження і розкриття суттєвих проблемних середовищ штучного інтелекту, з якими ми стикаємося при розвязанні інтелектуальних задач.

Можна стверджувати, що “штучний” інтелект у тому чи іншому розумінні повинен наближатися до інтелекту природного і у ряді випадків використовуватися замість нього; так само, як, наприклад, штучні нирки працюють замість природних. Чим більше буде ситуацій, у яких штучні інтелектуальні системи зможуть замінити людей, тим більш інтелектуальними будуть вважатися ці системи.

Центральні задачі ШІ полягають в тому, щоб зробити ОМ більш корисними і щоб зрозуміти принципи, що лежать в основі інтелекту. Оскільки одна із задач полягає в тому, щоб зробити ОМ більш корисними, вченим і інженерам, що спеціалізуються в обчислювальній техніці, необхідно знати, яким чином ШІ може допомогти їм в розв"язку важких проблем.

Досліджувана тема стає все більш актуальною, оскільки область застосування систем штучного інтелекту поширюється в різних галузях і включає: доведення теорем; ігри; розпізнавання образів; прийняття рішень; адаптивне програмування; створення машинної музики; обробка даних природною мовою; мережі, що навчаються (нейромережі); вербальні концептуальні навчання та ін.

1.1 . Інтуїтивне розуміння поняття “інтелект”

З давніх-давен людині були необхідні помічники для полегшення виконання тих чи інших операцій. Були винайдені різноманітні механізми, машини і т.п. Поява електронно-обчислювальних машин дала змогу автоматизувати виконання трудомістких розрахункових робіт. Згодом стало ясно, що ці машини можна використовувати не тільки для обчислень, але й для керування різними пристроями, складними автоматизованими виробництвами тощо. Широкого поширення набули роботи - програмно керовані пристрої, здатні безпосередньо взаємодіяти з фізичним світом та виконувати в ньому певні дії [Крин]. Такі роботи широко використовуються у виробництві.

Природня мова на сучасному етапі малопридатна для цього через свою складність та неоднозначність. Один із шляхів вирішення цієї задачі є формулювання інструкцій мовою, зрозумілою виконавцю, тобто написання програм. Програмування полягає у перекладі інструкцій, написаних мовою, близької до природної, на мову, яку здатна сприйняти обчислювальна система. Відомі складності сучасного програмування, пов’язані з необхідністю надмірної алгоритмізації, тобто детального ретельного розписування інструкцій з урахуванням усіх можливих ситуацій. З цієї ситуації існує єдиний вихід - підвищення рівня “розумності”, інтелектуальності сучасних комп’ютерів та роботів. Постає питання, що розуміється під такими поняттями, як “інтелектуалізація”, "штучний інтелект"?

Можна стверджувати, що “штучний” інтелект у тому чи іншому розумінні повинен наближатися до інтелекту природного і у ряді випадків використовуватися замість нього; так само, як, наприклад, штучні нирки працюють замість природних. Чим більше буде ситуацій, у яких штучні інтелектуальні системи зможуть замінити людей, тим більш інтелектуальними будуть вважатися ці системи.

Навряд чи є сенс протиставляти поняття штучного інтелекту і інтелекту взагалі. Тому слід спробувати визначити поняття інтелекту, незалежно від його походження.

--> ЧИТАТЬ ПОЛНОСТЬЮ <--