Искусственный интеллект — один из разделов информатики, в
рамках которого ставятся и решаются задачи аппаратного и программного
моделирования тех видов человеческой деятельности, которые традиционно считаются
интеллектуальными (творческими).
Термин «искусственный интеллект» (
artificial intelligence ) предложен в 1956 году на семинаре с аналогичным
названием, который состоялся в США и был посвящен решению логических задач.
Современные интеллектуальные информационные технологии — технологии обра ботки информации и решения задач с помощью вычислительных машин, опира ющиеся на достижения в области искусственного интеллекта. Результаты исследований по искусственному интеллекту используются в интеллек туальных системах (ИС) — технических или программных системах, способных решать задачи, считающиеся творческими, принадлежащие конкретной предмет ной области, знания о которой хранятся в памяти интеллектуальной системы. Системы искусственного интеллекта состоят из трех основных блоков: базы знаний, решателя и интеллектуального интерфейса. Типичным представителем сис тем искусственного интеллекта являются экспертные системы.
ПРИМЕЧАНИЕ
Решатель — система, способная благодаря
встроенной в нее общей стратегии нахождения решения (например, путем логического
вывода) находить решение задач. Интеллектуальный интерфейс — интерфейс, в
который включены средства, позволяющие человеку вести обще ние с ЭВМ, не
используя для ввода специальные программы.
1. Программно-прагматическое («не имеет
значения, как устроено «мыслящее» устройство, главное, чтобы на заданные входные
воздействия оно реагирова ло, как человеческий мозг») — занимается созданием
программ, с помощью которых можно решать те задачи, решение которых до этого
считалось исключи тельно прерогативой человека. Сюда относятся распознающие и
игровые программы, программы для решения логических задач, поиска, классификации
и т. п. Это направление ориентировано на поиски алгоритмов решения
интеллектуальных задач на существующих моделях компьютеров.
2. Бионическое («единственный объект,
способный мыслить — это человечес кий мозг, поэтому любое «мыслящее» устройство
должно каким-то образом воспроизводить его структуру») — занимается проблемами
искусственного воспроизведения тех структур и процессов, которые характерны для
живого человеческого мозга и которые лежат в основе процесса решения задач
челове ком. В рамках бионического подхода к проблеме искусственного
интеллекта сформировалась новая наука нейроинформатика , практическим выходом
которой явилась разработка нейрокомпьютера — вычислительной машины VI
поколения.
В настоящее время традиционным (классическим) принято считать
программ нопрагматическое направление, при котором не ставится вопрос об
адекватности используемых структур и методов тем, которыми пользуется в
аналогичных случаях человек, а рассматривается лишь конечный результат решения
задачи. В рамках этого направления сначала велись поиски моделей и алгоритма
человеческого мышления. Ни одна из существующих наук (философия, психология,
лингвистика) не смогла предложить такого алгоритма. Тогда специалисты в области
искусственного интеллекта предложили собственные модели:
модель лабиринтного
поиска. Этот подход представляет задачу как некоторый граф, отражающий
пространство состояний, и в этом графе проводится поиск оптимального пути от
входящих данных к результирующим;
эвристическое программирование.
Эвристика — правило, теоретически не обо снованное, но позволяющее
сократить количество переборов в пространстве поиска;
использование методов
математической логики. На основе метода резолюций,
позволившего автоматически
доказывать теоремы при наличии исходных аксиом, в 1973 г. был создан язык
Пролог.
Существенный прорыв в практических приложениях искусственного
интеллекта произошел в середине 70-х годов, когда на смену поискам
универсального алгоритма мышления пришла идея моделировать конкретные знания
специалистов-экспер тов. В США появились первые коммерческие системы,
основанные на знаниях, — экспертные системы. Сформировался новый подход к
решению интеллектуаль ных задач — представление и использование знаний.
Релятивисты и позитивисты утверждают, что "мысленный эксперимент" весьма полезный интрумент для проверки теорий (также возникающих в нашем уме) на непротиворечивость. В этом они обманывают людей, так как любая проверка может осуществляться только независимым от объекта проверки источником. Сам заявитель гипотезы не может быть проверкой своего же заявления, так как причина самого этого заявления есть отсутствие видимых для заявителя противоречий в заявлении.
Это мы видим на примере СТО и ОТО, превратившихся в своеобразный вид религии, управляющей наукой и общественным мнением. Никакое количество фактов, противоречащих им, не может преодолеть формулу Эйнштейна: "Если факт не соответствует теории - измените факт" (В другом варианте " - Факт не соответствует теории? - Тем хуже для факта").
Максимально, на что может претендовать "мысленный эксперимент" - это только на внутреннюю непротиворечивость гипотезы в рамках собственной, часто отнюдь не истинной логики заявителя. Соответсвие практике это не проверяет. Настоящая проверка может состояться только в действительном физическом эксперименте.
Эксперимент на то и эксперимент, что он есть не изощрение мысли, а проверка мысли. Непротиворечивая внутри себя мысль не может сама себя проверить. Это доказано Куртом Гёделем.
Понятие "мысленный эксперимент" придумано специально спекулянтами - релятивистами для шулерской подмены реальной проверки мысли на практике (эксперимента) своим "честным словом". Подробнее читайте в FAQ по эфирной физике.
|
![]() |