Artificial Intelligence - Искусственный интеллект
Xakep, номер #055, стр. 055-036-3
Machine Learning – попытка создания такой системы, которая сможет самосовершенствоваться путем самостоятельного пополнения своей базы данных. Что-то подобное уже умеют некоторые программы, но возможности тут сильно ограничены, и они все так же зависят от человека. В идеале система должна уметь распознавать и анализировать текст, выходить в интернет и рулить по его просторам, поглощая тонны информации (пока не зависнет от нехватки места ;)).
Automatic Programming – компьютер имеет мощный внутренний язык программирования. Когда ему дается определенное задание, он сам пишет программу для его решения. Чтобы это представить, вообрази себе, что одним прекрасным днем Borland C++ сам начнет ваять функции и переменные, работая над созданием движка Quake4 :).
Pattern Recognition – когда программа взаимодействует с окружающей средой, она постоянно сравнивает «увиденное» с имеющимися в базе шаблонами и, в зависимости от запрограммированной реакции, действует адекватно. Явная попытка воспроизвести человеческое зрение с помощью компьютера. Повсеместно применяется в системах распознавания изображения и военных системах наведения.
Inference – метод от обратного. То есть программа принимает какое-то решение и считает его единственно правильным, пока не доказано обратное. Например, увидев полет птицы, компьютер воспринимает всех птиц как созданий, умеющих летать. Но ему достаточно увидеть пингвина или страуса, чтобы убедиться в обратном.
Knowledge Representation – работа над созданием программы-транслятора, переводящей получаемые данные на понятный для компьютера язык. Т.е. задача в том, чтобы каждое «увиденное» писюком изображение превращалось в последовательность нулей и единичек, сообщающих ему о названии, форме, цвете и других атрибутах предмета.
Neural Networks – попытка воссоздать процессы, происходящие в нашем мозгу, посредством нейронных сетей. Нейронная сеть – это большое количество связанных между собой простых процессоров, взаимодействующих друг с другом и способных менять свойства в зависимости от желаемого результата. Гибкость такой конструкции позволяет решать практически любые числовые и логические операции, поэтому NN считается одной из самых перспективных областей Искусственного Интеллекта. Проблема только в том, что для создания полноценной модели мозга понадобится намного больше компьютеров, чем есть сейчас во всем мире.
Heuristics – метод построения всех возможных ситуаций, обработка их с устранением неэффективных решений и следование по оптимальному пути. Что-то наподобие Planning’а, но тут компьютер сам моделирует возможные варианты развития событий. Опять же, хорошим примером будет Deep Blue. Машина обрабатывает все комбинации фигур на доске на 5-10 ходов вперед, учитывая любые решения противника, и строит такую линию поведения, которая приведет к наилучшему результату. Время обработки данных Deep Blue – более 200 миллионов ситуаций в секунду, и сейчас уже существуют компьютеры, вдвое превышающие этот показатель.