Игнаси Белда - Том 33. Разум, машины и математика. Искусственный интеллект и его задачи

Здесь есть возможность читать онлайн «Игнаси Белда - Том 33. Разум, машины и математика. Искусственный интеллект и его задачи» весь текст электронной книги совершенно бесплатно (целиком полную версию без сокращений). В некоторых случаях можно слушать аудио, скачать через торрент в формате fb2 и присутствует краткое содержание. Год выпуска: 2014, ISBN: 2014, Издательство: Де Агостини, Жанр: Математика, на русском языке. Описание произведения, (предисловие) а так же отзывы посетителей доступны на портале библиотеки ЛибКат.

Том 33. Разум, машины и математика. Искусственный интеллект и его задачи: краткое содержание, описание и аннотация

Предлагаем к чтению аннотацию, описание, краткое содержание или предисловие (зависит от того, что написал сам автор книги «Том 33. Разум, машины и математика. Искусственный интеллект и его задачи»). Если вы не нашли необходимую информацию о книге — напишите в комментариях, мы постараемся отыскать её.

Уже несколько десятилетий тема искусственного интеллекта занимает умы математиков и людей, далеких от науки. Ждать ли нам в ближайшем будущем появления говорящих машин и автономных разумных систем, или робот еще не скоро сравнится с человеком? Что такое искусственный интеллект и возможно ли в лабораторных условиях создать живой разумный организм? Ответы на эти и многие другие вопросы читатель узнает из данной книги. Добро пожаловать в удивительный мир искусственного интеллекта, где математика, вычисления и философия идут рука об руку.

Том 33. Разум, машины и математика. Искусственный интеллект и его задачи — читать онлайн бесплатно полную книгу (весь текст) целиком

Ниже представлен текст книги, разбитый по страницам. Система сохранения места последней прочитанной страницы, позволяет с удобством читать онлайн бесплатно книгу «Том 33. Разум, машины и математика. Искусственный интеллект и его задачи», без необходимости каждый раз заново искать на чём Вы остановились. Поставьте закладку, и сможете в любой момент перейти на страницу, на которой закончили чтение.

Тёмная тема
Сбросить

Интервал:

Закладка:

Сделать

Следует учитывать и разграничение знаний: при работе с нашей базой знаний будет полезна информация о том, какие области и в какой мере эта база охватывает.

Человек легко справится с неполнотой знаний, но информационной системе необходимо очень четко указать, что ей известно, а что — нет. Поэтому одним из первых методов управления базами знаний стало допущение замкнутости мира (англ. CWA — Closed World Assumption ). Это допущение предложил Раймонд Рейтер в 1978 году. Он взял за основу простое утверждение, которое, однако, имело важные последствия: «Единственные объекты, которые могут удовлетворять предикату Р, — те, что должны удовлетворять ему». Иными словами, все знания, не зафиксированные в системе, неверны.

Допустим, нас спросили, работает ли некий человек в определенной компании.

Чтобы узнать ответ, мы обращаемся к списку сотрудников, и если нужного человека в списке нет, то говорим, что он не работает в компании.

Допущение замкнутости мира в свое время существенно упростило работу с базами знаний. Однако читатель наверняка догадался, что это допущение имеет важные ограничения: если в реальной жизни нам неизвестен какой-либо факт, это не означает, что он автоматически будет ложным. Вернемся к примеру со списком сотрудников компании. Возможно, человек, работающий в организации, не указан в списке по ошибке или потому, что список устарел? Еще один недостаток допущения замкнутости мира заключается в том, что при работе с ним необходимо использовать чисто синтетические рассуждения.

Представьте, что у нас есть следующих список одиноких людей и людей, состоящих в браке:

Холост (-а) Хуан

Холост (-а) Мария

В браке Давид

Если кто-то спросит систему, холост ли Хорхе, система ответит отрицательно, так как Хорхе нет в списке холостяков. Составим новый список вида:

Не в браке Хуан

Не в браке Мария

В браке Давид

Вновь спросим систему, женат ли Хорхе, и вновь получим отрицательный ответ.

Система не содержит информации о семейном положении Хорхе, поэтому она позволяет сделать противоречивый вывод: Хорхе не одинок и вместе с тем не состоит в браке. Очевидно, что допущение замкнутости мира некорректно применять при неопределенности знаний или в случае их неполноты, поэтому сегодня это допущение используется только в частных случаях.

Наконец, мы не можем закончить разговор о работе с базами знаний, не упомянув о системах поддержки истинности (TMS, от англ. Truth Maintenance Systems ).

Эти системы обеспечивают непротиворечивость баз знаний. Они особенно полезны при использовании немонотонных рассуждений, то есть методов, при которых база знаний постепенно увеличивается или уменьшается по ходу рассуждений. Системы поддержки истинности делятся на две группы: системы вертикального поиска и системы горизонтального поиска. Системы первой группы обходят базу знаний в поисках противоречий от общего к частному. При обнаружении противоречия они проходят ранее пройденный путь в обратном направлении. Системы горизонтального поиска, напротив, формулируют различные параллельные сценарии или гипотезы так, что из полученного множества контекстов по мере обнаружения противоречий последовательно исключаются отдельные варианты. Иными словами, для данного возможного контекста (представьте себе определенную позицию в шахматной партии) системы горизонтального поиска определяют сценарии, к которым можно прийти из текущей ситуации (в примере с шахматами этими сценариями будут возможные ходы), и исключают те, что оказываются противоречивыми. В шахматной партии противоречивым сценарием будет ход, при котором компьютер окажется в очень невыгодной позиции, поскольку цель компьютера — одержать победу, а неудачный ход противоречит этой цели.

Глава 2. Поиск

Как создаются новые лекарства? Еще совсем недавно фармацевты готовили медикаменты вручную, а их единственными помощниками были бумага и карандаш.

Они создавали и оптимизировали химическую структуру лекарства и в специальных лабораториях синтезировали и испытывали все новые и новые их версии, чтобы подтвердить, действительно ли возросла эффективность таблеток. Этот метод проб и ошибок отчасти объясняет, почему стоимость разработки нового лекарства в среднем составляет 1 млрд долларов.

При создании нового средства, как правило, синтезируется новая молекула, взаимодействующая с неким белком и в конечном итоге нейтрализующая его действие.

Читать дальше
Тёмная тема
Сбросить

Интервал:

Закладка:

Сделать

Похожие книги на «Том 33. Разум, машины и математика. Искусственный интеллект и его задачи»

Представляем Вашему вниманию похожие книги на «Том 33. Разум, машины и математика. Искусственный интеллект и его задачи» списком для выбора. Мы отобрали схожую по названию и смыслу литературу в надежде предоставить читателям больше вариантов отыскать новые, интересные, ещё непрочитанные произведения.


Искусственный Интеллект RT - Заповедник мертвецов
Искусственный Интеллект RT
Отзывы о книге «Том 33. Разум, машины и математика. Искусственный интеллект и его задачи»

Обсуждение, отзывы о книге «Том 33. Разум, машины и математика. Искусственный интеллект и его задачи» и просто собственные мнения читателей. Оставьте ваши комментарии, напишите, что Вы думаете о произведении, его смысле или главных героях. Укажите что конкретно понравилось, а что нет, и почему Вы так считаете.

x