Курсовая работа на тему Области применения искусственного интеллекта

СОДЕРЖАНИЕ


ВВЕДЕНИЕ 3
ГЛАВА 1. ИСТОРИЯ РАЗВИТИЯ И СУЩНОСТЬ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА 5
1.1. История развития науки о искусственном интеллекте 5
1.2. Понятие и свойства искусственного интеллекта 9
ГЛАВА 2. ОСНОВНЫЕ НАПРАВЛЕНИЯ И ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА 14
2.1. Направления и области применения искусственного интеллекта 14
2.2. Перспективы и тенденции развития искусственного интеллекта 17
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 24
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 26
ПРИЛОЖЕНИЕ 27


Введение

Люди называют себя Homo sapiens (человек разумный), поскольку для них мыслительные способности имеют очень важное значение. На протяжении тысяч лет человек пробует понять, как он мыслит, то есть разобраться в том, как непосредственно ему, относительно маленькому материальному объекту, получается чувствовать, понимать, предсказывать и править миром, гораздо наиболее значительным по собственным объемам и гораздо наиболее сложным в сравнении с ним. В сфере искусственного интеллекта (ИИ) принимается решение еще более ответственная миссия: эксперты в данной области пробуют не столько понять природу интеллекта, но и сделать интеллектуальные сущности.
Искусственный интеллект – данное 1 из свежайших областей науки. Первые работы в данной области стартовали в скором времени в последствии 2-ой мировой войны, само же ее название было предложено в 1956 году. Научные работники других профессий в первую очередь предписывают искусственный интеллект, вместе с молекулярной биологией, как «область, в которой я более всего хотел бы действовать». Студенты-физики абсолютно аргументировано считают, что все большие открытия в их области уже были созданы Галилеем, Ньютоном, Эйнштейном и прочими учеными. Искусственный интеллект, если взглянуть под другим углом, до сих пор раскрывает способности для проявления талантов нескольких настоящих Эйнштейнов.
Именно в данный момент тематика искусственного интеллекта обхватывает несчетный список научных направлений, начиная с таких задач общего характера, как изучение и восприятие, и заканчивая таковыми специальными задачками, как игра в шахматы, доказательство математических теорем, сочинение поэтических творений и диагностика болезней. В искусственном интеллекте систематизируются и автоматизируются интеллектуальные задачи и потому данная область касается каждый сферы интеллектуальной работы человека. В данном смысле искусственный интеллект является воистину многоцелевой научной областью.
Целью моей курсовой работы является исследование основных направлений в области применения искусственного интеллекта.
Для достижения цели были поставлены следующие задачи:
1. Изучить историю развития науки о искусственном интеллекте;
2. Рассмотреть понятие и свойства искусственного интеллекта;
3. Выявить основные направления и области применения искусственного интеллекта;
4. Изучить перспективы и тенденции развития искусственного интеллекта.



Глава 1. История развития и сущность искусственного интеллекта

1.1. История развития науки о искусственном интеллекте

Первая работа, которая теперь по общему признанию считается относящейся к искусственному интеллекту, была выполнена Уорреном Мак-Каллоком и Уолтером Питтсом [1017]. Они черпали вдохновение из трех источников: знание основ физиологии и назначения нейронов в мозгу; формальный анализ логики высказываний, взятый из работ Рассела и Уайтхеда; а также теория вычислений Тьюринга. Мак-Каллок и Питтс предложили модель, состоящую из искусственных нейронов, в которой каждый нейрон характеризовался как находящийся во «включенном» или «выключенном» состоянии, а переход во «включенное» состояние происходил в ответ на стимуляцию достаточного количества соседних нейронов. Состояние нейрона рассматривалось как «фактически эквивалентное высказыванию, в котором предлагается адекватное количество стимулов». Работы этих ученых показали, например, что любая вычислимая функция может быть вычислена с помощью некоторой сети из соединенных нейронов и что все логические связки («И», «ИЛИ», «НЕ» и т.д.) могут быть реализованы с помощью простых сетевых структур. Кроме того, Мак-Каллок и Питтс выдвинули предположение, что сети, структурированные соответствующим образом, способны к обучению. Дональд Хебб [638] продемонстрировал простое правило обновления для модификации количества соединений между нейронами. Предложенное им правило, называемое теперь правилом хеббовского обучения, продолжает служить основой для моделей, широко используемых и в наши дни.
Два аспиранта факультета математики Принстонского университета, Марвин Минский и Дин Эдмондс, в 1951 году создали первый сетевой компьютер на основе нейронной сети. В этом компьютере, получившем название Snare, использовалось 3000 электронных ламп и дополнительный механизм автопилота с бомбардировщика В-24 для моделирования сети из 40 нейронов. Аттестационная комиссия, перед которой Минский защищал диссертацию доктора философии, выразила сомнение в том, может ли работа такого рода рассматриваться как математическая, на что фон Нейман, по словам современников, возразил: «Сегодня – нет, но когда-то будет». В дальнейшем Минский доказал очень важные теоремы, показывающие, с какими ограничениями должны столкнуться исследования в области нейронных сетей.
Кроме того, можно привести большое количество примеров других ранних работ, которые можно охарактеризовать как относящиеся к искусственному интеллекту, но именно Алан Тьюринг впервые выразил полное представление об искусственном интеллекте в своей статье Computing Machinery and Intelligence, которая была опубликована в 1950 году. В этой статье он описал тест Тьюринга, принципы машинного обучения, генетические алгоритмы и обучение с подкреплением.
В Принстонском университете проводил свои исследования еще один авторитетный специалист в области искусственного интеллекта, Джон Маккарти. После получения ученой степени Маккарти перешел в Дартмутский колледж, который и стал официальным местом рождения этой области знаний. Маккарти уговорил Марвина Минского, Клода Шеннона и Натаниэля Рочестера, чтобы они помогли ему собрать всех американских исследователей, проявляющих интерес к теории автоматов, нейронным сетям и исследованиям интеллекта. Они организовывали двухмесячный семинар в Дартмуте летом 1956 года. Всего на этом семинаре присутствовали 10 участников, включая Тренчарда Мура из Принстонского университета, Артура Самюэла из компании IBM, а также Рея Соломонова и Оливера Селфриджа из Массачусетсского технологического института (Massachussets Institute of Technlogies – MIT).
Два исследователя из технологического института Карнеги, Аллен Ньюэлл и Герберт Саймон, буквально монополизировали все это представление. Тогда как другие могли лишь поделиться своими идеями и в некоторых случаях показать программы для таких конкретных приложений, как шашки, Ньюэлл и Саймон уже могли продемонстрировать программу, проводящую рассуждения, Logic Theorist (LT), или логик-теоретик, в отношении которой Саймон заявил: «Мы изобрели компьютерную пр