Логічний, структурний, еволюційний та імітаційний підходи до побудови системи штучного інтелекту. Використання формально-логічних структур, що обумовлено їх алгоритмічним характером. Методи реалізації системи штучного інтелекту, інтелектуальні програми.
Вступ В якості самостійного наукового напрямку штучний інтелект (ШІ) існує вже понад чверть століття. У передових країнах, таких як США і Японія, роботи в галузі інтелектуальних систем підтримуються на всіх рівнях - від пересічних громадян, до урядових органів. Існує цілком обґрунтована думка, що саме дослідження в галузі ШІ будуть визначати характер нинішнього інформаційного суспільства, яке вже фактично прийшло на зміну індустріальної епохи, що досягла своєї найвищої точки розквіту в минулому столітті. Відповідно штучний інтелект (artificial intelligence) - ІІ зазвичай використовується як властивість автоматичних систем брати на себе окремі функції інтелектуальної праці людини, наприклад, вибирати і приймати оптимальні рішення на основі раніше отриманого досвіду і раціонального аналізу зовнішніх впливів або подій. Інтелектом зазвичай називають здатність мозку вирішувати поставлені (інтелектуальні) задачі шляхом придбання, запамятовування і цілеспрямованого перетворення знань в процесі навчання та адаптації їх (знань) до різноманітних обставин. Вся справа в тому, що оточуючі нас обєкти мають властивість не тільки впливати на органи почуттів, але і знаходитися у взаємодії один з одним. Термін «алгоритм» походить від імені узбецького математика Аль Хо Резмі, який ще в 9 столітті запропонував до використання найпростіші арифметичні алгоритми. Завдання, повязані з пошуком алгоритму розвязання класу задач певного типу, зазвичай називають інтелектуальними завданнями. Що ж щодо завдань, алгоритми, вирішення яких вже встановлені, то, як зазначає відомий вчений у галузі ШІ М. Мінський, - «зайво приписувати їм (ІІ) таке містичне властивість, як інтелектуальність». Наприклад, такими завданнями можуть бути чисто обчислювальні задачі: рішення системи лінійних алгебраїчних рівнянь, чисельне інтегрування диференціальних рівнянь і т. п. Іншим прикладом поведінкової трактування інтелекту може слугувати відоме визначення А. Тьюринга. Можна стверджувати, що виразів алгебри не вистачить для повноцінної реалізації ІІ, але варто згадати, що основою всіх існуючих ЕОМ є біт - одиниця інформації (або значення комірки памяті), яка може приймати значення тільки логічного 0 і 1. Однією з перших таких спроб був перцептрон Ф. Розенблатта. Пізніше виникли і інші моделі, відомі під загальною назвою «нейронні мережі» (НС).
Вы можете ЗАГРУЗИТЬ и ПОВЫСИТЬ уникальность своей работы
