• Как правильно управлять финансами своего бизнеса, если вы не специалист в области финансового анализа - Финансовый анализ

    Финансовый менеджмент - финансовые отношения между суъектами, управление финасами на разных уровнях, управление портфелем ценных бумаг, приемы управления движением финансовых ресурсов - вот далеко не полный перечень предмета "Финансовый менеджмент"

    Поговорим о том, что же такое коучинг? Одни считают, что это буржуйский брэнд, другие что прорыв с современном бизнессе. Коучинг - это свод правил для удачного ведения бизнесса, а также умение правильно распоряжаться этими правилами

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 
17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 
34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 
51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 
68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 
85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 
102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 
119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 

 

Научное направление, связанное с машинным моделированием человеческих интеллектуальных функций - искусственный интеллект - возникло в середине 60-х годов XX столетия. Его возникновение непосредственно связано с общим направлением научной и инженерной мысли, которое привело к созданию компьютера -направлением на автоматизацию человеческой интеллектуальной деятельности, на то, чтобы сложные интеллектуальные задачи, считавшиеся прерогативой человека, решались техническими средствами.

Говоря о сложных интеллектуальных задачах следует понимать, что всего 300 -400 лет назад перемножение больших чисел вполне относилось к таковым; однако, усвоив в детстве правило умножения столбиком, современный человек пользуется им не задумываясь, и вряд ли эта задача сегодня является «сложной интеллектуальной». По-видимому, в круг таковых следует включить те задачи, для решения которых нет «автоматических» правил, т.е. нет алгоритма (пусть даже и очень сложного), следование которому всегда приводит к успеху. Есди для решения задачи, которая нам сегодня представляется относящейся к указанному кругу, в будущем придумают четкий алгоритм, она перестанет быть «сложной интеллектуальной».

Несмотря на свою краткость, история исследований и разработок систем искусственного интеллекта может быть разделена на четыре периода:

• 60-е - начало 70-х годов XX века - исследования по «общему интеллекту», попытки смоделировать общие интеллектуальные процессы, свойственные человеку: свободный диалог, решение разнообразных задач, доказательство теорем, различные игры (типа шашек, шахмат и т.д.), сочинение стихов и музыки и т.д.;

• 70-е годы - исследования и разработка подходов к формальному представлению знаний и умозаключений, попытки свести интеллектуальную деятельность к формальным преобразованиям символов, строк и т.д.;

• с конца 70-х годов - разработка специализированных на определенных предметных областях интеллектуальных систем, имеющих прикладное практическое значение (экспертных систем);

• 90-е годы - фронтальные работы по созданию ЭВМ 5-го поколения, построенных на иных принципах, чем обычные универсальные ЭВМ, и программного обеспечения для них.

В настоящее время «искусственный интеллект» - мощная ветвь информатики, имеющая как фундаментальные, чисто научные основы, так и весьма развитые технические, прикладные аспекты, связанные с созданием и эксплуатацией работоспособных образцов интеллектуальных систем. Значение этих работ для развития информатики таково, что именно от их успеха зависит появление ЭВМ нового 5-го поколения. Именно этот качественный скачок возможностей компьютеров -обретение ими в полной мере интеллектуальных возможностей - положен целью развития вычислительной техники в ближайшей перспективе и является признаком компьютерной техники нового поколения.

Любая задача, для которой не известен алгоритм решения, может быть отнесена к сфере искусственного интеллекта. Примерами могут быть игра в шахматы, медицинская диагностика, составление резюме текста или перевода его на иностранный язык - для решения этих задач не существует четких алгоритмов. Еще две характерные особенности задач искусственного интеллекта: преобладающее использование информации в символьной (а не в числовой) форме и наличие выбора между многими вариантами в условиях неопределенности.

Перечислим отдельные направления, где применяются методы искусственного интеллекта.

1. Восприятие и распознавание образов (задача, упоминавшаяся ранее, как одно из направлений кибернетики). Теперь под этим понимаются не просто технические системы, воспринимающие визуальную и звуковую информацию, кодирующие и размещающие ее в памяти, проблемы понимания и логического рассуждения в процессе обработки визуальной и речевой информации.

2. Математика и автоматическое доказательство теорем.

3. Игры. Как и формальные системы в математике, игры, характеризующиеся конечным числом ситуаций и четко определенными правилами, с самого начала исследований по искусственному интеллекту привлекли к себе внимание как предпочтительные объекты исследования, полигон для применения новых методов. Интеллектуальными системами был быстро достигнут и превзойден уровень человека средних способностей, однако уровень лучших специалистов не достигнут до сих пор. Возникшие трудности оказались характерными и для многих других ситуаций, так как в своих «локальных» действиях человек использует весь объем знаний, который он накопил за всю свою жизнь.

4. Решение задач. В данном случае понятие «решение» используется в широком смысле, относится к постановке, анализу и представлению конкретных ситуаций, а рассматриваемые задачи - те, которые встречаются в повседневной жизни, для решения которых требуется изобретательность и способность к обобщению.

5. Понимание естественного языка. Здесь ставится задача анализа и генерации текстов, их внутреннего представления, выявление знаний, необходимых для понимания текстов. Трудности связаны, в частности, с тем, что значительная часть информации в обычном диалоге не выражается определенно и ясно. Предложениям естественного языка присуща:

• неполнота;

• неточность;

• нечеткость;

• грамматическая некорректность;

• избыточность;

• зависимость от контекста;

• неоднозначность.

Однако такие свойства языка, являющегося результатом многовекового исторического развития, служат условием функционирования языка как универсального средства общения. Вместе с тем, понимание предложений естественного языка техническими системами с трудом поддается моделированию из-за- этих особенностей языка (да и вопрос о том, что такое «понимание», нуждается в размышлениях). В технических системах должен использоваться формальный язык, смысл предложений которого однозначно определяется их формой. Перевод с естественного языка на формальный является нетривиальной задачей.

6. Выявление и представление знаний экспертов в экспертных системах. Экспертные системы - интеллектуальные системы, вобравшие в себя знания специалистов в конкретных видах деятельности - имеют большое практическое значение, с успехом применяются во многих областях, таких как автоматизированное проектирование, медицинская диагностика, химический анализ и синтез и т.д.

Во всех этих направлениях главные трудности связаны с тем, что недостаточно изучены и поняты принципы человеческой интеллектуальной деятельности, процесс принятия решений и решение задач. Если в 60-х годах широко обсуждался вопрос «может ли компьютер мыслить», то теперь вопрос ставится иначе: «достаточно ли хорошо человек понимает, как он мыслит, чтобы передать эту функцию компьютеру»? В силу этого, работы в области искусственного интеллекта тесно соприкасаются с исследованиями по соответствующим разделам психологии, физиологии, лингвистики.

 

 

Научное направление, связанное с машинным моделированием человеческих интеллектуальных функций - искусственный интеллект - возникло в середине 60-х годов XX столетия. Его возникновение непосредственно связано с общим направлением научной и инженерной мысли, которое привело к созданию компьютера -направлением на автоматизацию человеческой интеллектуальной деятельности, на то, чтобы сложные интеллектуальные задачи, считавшиеся прерогативой человека, решались техническими средствами.

Говоря о сложных интеллектуальных задачах следует понимать, что всего 300 -400 лет назад перемножение больших чисел вполне относилось к таковым; однако, усвоив в детстве правило умножения столбиком, современный человек пользуется им не задумываясь, и вряд ли эта задача сегодня является «сложной интеллектуальной». По-видимому, в круг таковых следует включить те задачи, для решения которых нет «автоматических» правил, т.е. нет алгоритма (пусть даже и очень сложного), следование которому всегда приводит к успеху. Есди для решения задачи, которая нам сегодня представляется относящейся к указанному кругу, в будущем придумают четкий алгоритм, она перестанет быть «сложной интеллектуальной».

Несмотря на свою краткость, история исследований и разработок систем искусственного интеллекта может быть разделена на четыре периода:

• 60-е - начало 70-х годов XX века - исследования по «общему интеллекту», попытки смоделировать общие интеллектуальные процессы, свойственные человеку: свободный диалог, решение разнообразных задач, доказательство теорем, различные игры (типа шашек, шахмат и т.д.), сочинение стихов и музыки и т.д.;

• 70-е годы - исследования и разработка подходов к формальному представлению знаний и умозаключений, попытки свести интеллектуальную деятельность к формальным преобразованиям символов, строк и т.д.;

• с конца 70-х годов - разработка специализированных на определенных предметных областях интеллектуальных систем, имеющих прикладное практическое значение (экспертных систем);

• 90-е годы - фронтальные работы по созданию ЭВМ 5-го поколения, построенных на иных принципах, чем обычные универсальные ЭВМ, и программного обеспечения для них.

В настоящее время «искусственный интеллект» - мощная ветвь информатики, имеющая как фундаментальные, чисто научные основы, так и весьма развитые технические, прикладные аспекты, связанные с созданием и эксплуатацией работоспособных образцов интеллектуальных систем. Значение этих работ для развития информатики таково, что именно от их успеха зависит появление ЭВМ нового 5-го поколения. Именно этот качественный скачок возможностей компьютеров -обретение ими в полной мере интеллектуальных возможностей - положен целью развития вычислительной техники в ближайшей перспективе и является признаком компьютерной техники нового поколения.

Любая задача, для которой не известен алгоритм решения, может быть отнесена к сфере искусственного интеллекта. Примерами могут быть игра в шахматы, медицинская диагностика, составление резюме текста или перевода его на иностранный язык - для решения этих задач не существует четких алгоритмов. Еще две характерные особенности задач искусственного интеллекта: преобладающее использование информации в символьной (а не в числовой) форме и наличие выбора между многими вариантами в условиях неопределенности.

Перечислим отдельные направления, где применяются методы искусственного интеллекта.

1. Восприятие и распознавание образов (задача, упоминавшаяся ранее, как одно из направлений кибернетики). Теперь под этим понимаются не просто технические системы, воспринимающие визуальную и звуковую информацию, кодирующие и размещающие ее в памяти, проблемы понимания и логического рассуждения в процессе обработки визуальной и речевой информации.

2. Математика и автоматическое доказательство теорем.

3. Игры. Как и формальные системы в математике, игры, характеризующиеся конечным числом ситуаций и четко определенными правилами, с самого начала исследований по искусственному интеллекту привлекли к себе внимание как предпочтительные объекты исследования, полигон для применения новых методов. Интеллектуальными системами был быстро достигнут и превзойден уровень человека средних способностей, однако уровень лучших специалистов не достигнут до сих пор. Возникшие трудности оказались характерными и для многих других ситуаций, так как в своих «локальных» действиях человек использует весь объем знаний, который он накопил за всю свою жизнь.

4. Решение задач. В данном случае понятие «решение» используется в широком смысле, относится к постановке, анализу и представлению конкретных ситуаций, а рассматриваемые задачи - те, которые встречаются в повседневной жизни, для решения которых требуется изобретательность и способность к обобщению.

5. Понимание естественного языка. Здесь ставится задача анализа и генерации текстов, их внутреннего представления, выявление знаний, необходимых для понимания текстов. Трудности связаны, в частности, с тем, что значительная часть информации в обычном диалоге не выражается определенно и ясно. Предложениям естественного языка присуща:

• неполнота;

• неточность;

• нечеткость;

• грамматическая некорректность;

• избыточность;

• зависимость от контекста;

• неоднозначность.

Однако такие свойства языка, являющегося результатом многовекового исторического развития, служат условием функционирования языка как универсального средства общения. Вместе с тем, понимание предложений естественного языка техническими системами с трудом поддается моделированию из-за- этих особенностей языка (да и вопрос о том, что такое «понимание», нуждается в размышлениях). В технических системах должен использоваться формальный язык, смысл предложений которого однозначно определяется их формой. Перевод с естественного языка на формальный является нетривиальной задачей.

6. Выявление и представление знаний экспертов в экспертных системах. Экспертные системы - интеллектуальные системы, вобравшие в себя знания специалистов в конкретных видах деятельности - имеют большое практическое значение, с успехом применяются во многих областях, таких как автоматизированное проектирование, медицинская диагностика, химический анализ и синтез и т.д.

Во всех этих направлениях главные трудности связаны с тем, что недостаточно изучены и поняты принципы человеческой интеллектуальной деятельности, процесс принятия решений и решение задач. Если в 60-х годах широко обсуждался вопрос «может ли компьютер мыслить», то теперь вопрос ставится иначе: «достаточно ли хорошо человек понимает, как он мыслит, чтобы передать эту функцию компьютеру»? В силу этого, работы в области искусственного интеллекта тесно соприкасаются с исследованиями по соответствующим разделам психологии, физиологии, лингвистики.