ПАРАДИГМА ИСКУССТВЕННОГО

ИНТЕЛЛЕКТА

Компьютер (англ. computer — «вычислитель»), электронная вычислительная машина (ЭВМ) — вычислительная машина, предназначенная для передачи, хранения и обработки информации.

Идея создания мыслящих машин "человеческого типа", которые думают,

двигаются, слышат, говорят и вообще ведут себя как живые люди - актуальна и сейчас. Еще

в античности люди стремились создать машину, подобную себе.

Развитие нанотехнологий

Нанотехнология — междисциплинарная область фундаментальной и прикладной

науки и техники, имеющая дело с совокупностью теоретического

обоснования, практических методов исследования, анализа и синтеза, а также

методов производства и применения продуктов с заданной атомной структурой путём контролируемого манипулирования

отдельными атомами и молекулами.

Современная тенденция к миниатюризации показала, что вещество может иметь совершенно новые свойства, если взять очень маленькую частицу этого вещества. Частицы размерами от 1 до 100 нанометров обычно называют «наночастицами».

Новейшие достижения в нанотехнологиях ( наноматериалы )

Углеродные нанотрубки — протяжённые цилиндрические структуры диаметром от одного до нескольких десятков нанометров и длиной до нескольких сантиметров, состоящие из одной или нескольких свёрнутых в трубку гексагональных графитовых плоскостей (графенов) и обычно заканчивающиеся полусферической головкой.

Фуллерены — молекулярные соединения, принадлежащие классу аллотропных форм углерода (другие — алмаз, карбин и графит) и представляющие собой выпуклые замкнутые многогранники, составленные из чётного числа трёхкоординированных атомов углерода.

Графен — монослой атомов углерода, полученный в октябре 2004 года в Манчестерском университете (The University Of Manchester). Графен можно использовать, как детектор молекул (NO2), позволяющий детектировать приход и уход единичных молекул. Графен обладает высокой подвижностью при комнатной температуре, благодаря чему как только решат проблему формирования запрещённой зоны в этом полуметалле, обсуждают графен как перспективный материал, который заменит кремний в интегральных микросхемах.

Аэрогель - класс материалов, представляющих собой гель, в котором жидкая фаза полностью замещена газообразной. Такие материалы обладают рекордно низкой плотностью и демонстрируют ряд уникальных свойств: твёрдость, прозрачность, жаропрочность, чрезвычайно низкую теплопроводность и т. д.

Нанокристаллы - отдельный однородный кристалл, имеющий непрерывную кристаллическую решётку и характеризующийся анизотропией свойств. Внешняя форма монокристалла обусловлена его атомно-кристаллической структурой и условиями кристаллизации. Часто монокристалл приобретает хорошо выраженную естественную огранку, в неравновесных условиях кристаллизации огранка проявляется слабо.

Самоочищающиеся поверхности на основе эффекта лотоса (эффект крайне низкой смачиваемости поверхности, который можно наблюдать на листьях и лепестках растений рода Лотос (Nelumbo), и других растений, как например настурция, тростник обыкновенный и Водосбор )

Наноаккумуляторы — в начале 2005 года компания Altair Nanotechnologies (США) объявила о создании инновационного нанотехнологического материала для электродов литий-ионных аккумуляторов. Аккумуляторы с Li4Ti5O12 электродами имеют время зарядки 10-15 минут. В феврале 2006 года компания начала производство аккумуляторов на своём заводе в Индиане. В марте 2006 Altairnano и компания Boshart Engineering заключили соглашение о совместном создании электромобиля. В мае 2006 успешно завершились испытания автомобильных наноаккумуляторов. В июле 2006 Altair Nanotechnologies получила первый заказ на поставку литий-ионных аккумуляторов для электромобилей.

СОЗДАНИЕ НАНОКОМПЬЮТЕРОВ

Нанокомпьютер — вычислительное устройство на основе электронных (механических, биохимических, квантовых) технологий с размерами логических элементов порядка нескольких нанометров. Сам компьютер, разрабатываемый на основе нанотехнологий, также имеет микроскопические размеры. На данный момент создан нанотранзистор — основа нанопроцессора.

Управляемый наноманипулятор

Нанотранзистор — это существенно квантовомеханический прибор. Однако он вовсе не обязан работать только с квантовой информацией. Доказано, что в базисе нанотранзисторов возможна реализация устройств обычной классической логики. Более того, разработка промышленных технологий создания нанометровых приборов классической логики — главная задача современной наноэлектроники. На ее решение брошены огромные финансовые ресурсы в крупнейших научных центрах мира.

Объединенная группа исследователей из университетов Беркли и Массачусетса изобрела технологию создания полупроводниковой нанопленки, которая может использоваться для хранения данных. Ранее для создания тонких полупроводниковых листов использовались полимеры, но материал при установке на большие поверхности часто терял свою структуру. Применение нагретых сапфировых кристаллов позволило создавать паттерны на пленке.

Полупроводниковые нанопленки позволят создавать накопители с емкостью 250 DVD, что составит около 1,2 ТБ на однослойном диске. Ни одна из исследовательских групп не сказала, как скоро их разработки материализуются в коммерческие продукты.

Нанотехнологам удалось создать программируемую логическую схему на основе нанопроводов – нанопроцессор. Данное изобретение стало результатом совместной работы группы ученых из Гарвардского университета и сотрудников корпорации MITRE, занимающейся исследованиями и разработками новых технологий и систем. Основу устройства составляют нанопровода из германия с характерным размером порядка 10 нанометров. Эти провода ученые разместили на подложке из диоксида кремния, накрыв их сверху изолирующими слоями оксидов металлов, что позволяет проводам захватывать отдельные заряды и представлять собой отдельные элементы энергонезависимой памяти.

Архитектура нанопроцессора

Нанометр (нм, nm) — единица измерения длины в метрической системе, равная одной миллиардной части метра (т.е. 10−9 метра). Устаревшее название — миллимикрон (10−3 микрона; обозначения: ммк, mμ)Нанометр также наиболее часто используется в описании технологий полупроводникового производства. Данные на компакт-дисках записываются в виде углублений (по-английски называются pits), имеющих размеры 100 нм глубины и 500 нм ширины.

Современные передовые технологии производства микросхем оперируют с элементами размером 15 нм.

Виды прочих компьютеров: Молекулярные компьютеры —

вычислительные системы, использующие вычислительные

возможности молекул (преимущественно, органических).

Молекулярными компьютерами используется идея вычислительных

возможностей расположения атомов в пространстве.

Под молекулярным компьютером обычно понимают такие системы, которые используют отдельные молекулы в качестве элементов

вычислительного тракта. В частности, молекулярный компьютер может представлять логические электрические цепи, составленные из отдельных

молекул; транзисторы, управляемые одной молекулой, и т.п.От классических компьютеров такие отличаются тем, что химические

реакции происходят сразу между множеством молекул независимо друг от друга.

ДНК-компьютер — вычислительная система, использующая вычислительные возможности молекул ДНК.Метод ДНК позволяет сразу сгенерировать все возможные варианты решений с помощью известных биохимических реакций. Затем возможно быстро отфильтровать именно ту молекулу-нить, в которой закодирован нужный ответ.

Проблемы, возникающие при этом:• Требуется чрезвычайно трудоёмкая

серия реакций, проводимых под тщательным наблюдением.

• Существует проблема масштабирования задачи.

Быстрый ДНК - компьютер

Квантовый компьютер — вычислительное устройство, работающее на основе квантовой механики. Квантовый компьютер принципиально отличается от классических компьютеров, работающих на основе классической механики. Полномасштабный квантовый компьютер является пока гипотетическим устройством, сама возможность построения которого связано с серьезным развитием квантовой теории в области многих частиц и сложных экспериментов; эта работа лежит на переднем крае современной физики. Ограниченные (до 10 кубит) квантовые компьютеры уже построены; элементы квантовых компьютеров могут применяться для повышения эффективности вычислений уже на существующей приборной базе.

Идея построения квантового компьютера принадлежит Р. Фейнману (она также высказывалась в менее определенной форме Ю.Маниным и П.Бениофом). Необходимость в квантовом компьютере возникает тогда, когда мы пытаемся исследовать методами физики сложные многочастичные системы, подобные биологическим. Пространство квантовых состояний таких систем растет как экспонента от числа n составляющих их реальных частиц, что делает невозможным моделирование их поведения на классических компьютерах уже для n = 10 . Поэтому Фейнман и предложил построение квантового компьютера.

Квантовый компьютер использует для вычисления не обычные (классические) алгоритмы, а процессы квантовой природы, так называемые квантовые алгоритмы, использующие квантовомеханические эффекты, такие как квантовый параллелизм и квантовая запутанность.Основные проблемы, связанные с созданием и применением квантовых компьютеров:• необходимо обеспечить высокую точность

измерений;• внешние воздействия могут разрушить

квантовую систему или внести в неё искажения.

ВОЗМОЖНОСТИ СОЗДАНИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

Искусственный интеллект (ИИ, англ. Artificial intelligence, AI) — наука и технология создания интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных компьютерных программ. ИИ связан со сходной задачей использования компьютеров для понимания человеческого интеллекта, но не обязательно ограничивается биологически правдоподобными методами.

Поясняя своё определение, Джон Маккарти указывает: «Проблема состоит в том, что пока мы не можем в целом определить, какие вычислительные процедуры мы хотим называть интеллектуальными. Мы понимаем некоторые механизмы интеллекта и не понимаем остальные. Поэтому под интеллектом в пределах этой науки понимается только вычислительная составляющая способности достигать целей в мире».

Другие определения искусственного интеллекта:Научное направление, в рамках которого ставятся и решаются задачи аппаратного или программного моделирования тех видов человеческой деятельности, которые традиционно считаются интеллектуальными.Свойство интеллектуальных систем выполнять функции (творческие), которые традиционно считаются прерогативой человека. При этом интеллектуальная система — это техническая или программная система, способная решать задачи, традиционно считающиеся творческими, принадлежащие конкретной предметной области, знания о которой хранятся в памяти такой системы. Структура интеллектуальной системы включает три основных блока — БАЗУ ЗНАНИЙ, АЛГОРИТМ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЯ И ДРУЖЕСТВЕННЫЙ ИНТЕРФЕЙС.Наука под названием «Искусственный интеллект» (computer of science) входит в комплекс компьютерных наук, а создаваемые на её основе технологии к информационным технологиям. Задачей этой науки является воссоздание с помощью вычислительных систем и иных искусственных устройств разумных рассуждений и действий.

История искусственного интеллекта как нового научного направления начинается в середине XX века.

Возможности новых машин в плане скорости вычислений оказались больше человеческих, поэтому в учёном сообществе закрался вопрос: каковы границы возможностей компьютеров и достигнут ли машины уровня развития человека? В 1950 году один из пионеров в области вычислительной техники, английский учёный Алан Тьюринг, пишет статью под названием «Может ли машина мыслить?», в которой описывает процедуру, с помощью которой можно будет определить момент, когда машина сравняется в плане разумности с человеком, получившей название теста Тьюринга.

Можно выделить два основных подхода к разработке ИИ:• нисходящий (англ. Top-Down AI),

семиотический — создание экспертных систем, баз знаний и систем логического вывода, имитирующих высокоуровневые психические процессы: мышление, рассуждение, речь, эмоции, творчество и т. д.;

• восходящий (англ. Bottom-Up AI), биологический — изучение нейронных сетей и эволюционных вычислений, моделирующих интеллектуальное поведение на основе биологических элементов, а также создание соответствующих вычислительных систем, таких как нейрокомпьютер или биокомпьютер.

Тест Тьюринга и интуитивный подход Целью данного теста является определение возможности искусственного мышления, близкого к человеческому.

Стандартная интерпретация этого теста звучит следующим образом: «Человек взаимодействует с одним компьютером и одним человеком. На основании ответов на вопросы он должен определить, с кем он разговаривает: с человеком или компьютерной программой. Задача компьютерной программы — ввести человека в заблуждение, заставив сделать неверный выбор». Все участники теста не видят друг друга.

Самый общий подход предполагает, что ИИ будет способен проявлять поведение, не отличающееся от человеческого, причём в нормальных ситуациях. Эта идея является обобщением подхода теста Тьюринга, который утверждает, что машина станет разумной тогда, когда будет способна поддерживать разговор с обычным человеком, и тот не сможет понять, что говорит с машиной (разговор идёт по переписке). Писатели-фантасты часто предлагают ещё один подход: ИИ возникнет тогда, когда машина будет способна чувствовать, творить и выражать свои эмоции.

СИМВОЛЬНЫЙ ПОДХОДСимвольный подход позволяет оперировать слабоформализованными представлениями и их смыслами. От умения выделить только существенную информацию зависит эффективность и результативность решения задачи.

Но широта классов задач, эффективно решаемых человеческим разумом, требует невероятной гибкости в методах абстрагирования. А это недоступно при любом инженерном подходе, в котором исследователь выбирает методы решения, основываясь на способность быстро дать эффективное решение какой-то наиболее близкой этому исследователю задачи. То есть уже за реализованную в виде правил единственную модель абстрагирования и конструирования сущностей. Это выливается в значительные затраты ресурсов для непрофильных задач, то есть система от интеллекта возвращается к грубой силе на большинстве задач и сама суть интеллекта исчезает из проекта.

Основное применение символьной логики — это решение задач по выработке правил. Большинство исследований останавливается как раз на невозможности хотя бы обозначить новые возникшие трудности средствами выбранных на предыдущих этапах символьных системах. Тем более решить их и тем более обучить компьютер решать их или хотя бы идентифицировать и выходить из таких ситуаций.

Логический подходЛогический подход к созданию систем искусственного интеллекта направлен на создание экспертных систем с логическими моделями баз знаний с использованием языка предикатов, систем продукций и фреймов.

В целом исследования проблем искусственного интеллекта в рамках логического подхода к проектированию баз знаний, экспертных и экспертно-обучающих систем направлено на создание, развитие и эксплуатацию интеллектуальных информационных систем, включая вопросы обучения студентов и школьников, а также подготовки пользователей и разработчиков таких интеллектуальных информационных систем.

Агентно-ориентированный подходПоследний подход, развиваемый с начала 1990-х годов называется агентно-ориентированным подходом, или подходом, основанным на использовании интеллектуальных агентов, использующих базу знаний для своего взаимодействия с другими агентами. Согласно этому подходу, интеллект — это вычислительная часть (грубо говоря, планирование) способности достигать поставленных перед интеллектуальной машиной целей. Сама такая машина будет интеллектуальным агентом, воспринимающим окружающий его мир с помощью датчиков, и способной воздействовать на объекты в окружающей среде с помощью исполнительных механизмов. Этот подход акцентирует внимание на тех методах и алгоритмах, которые помогут интеллектуальному агенту выживать в окружающей среде при выполнении его задачи. Так, здесь значительно сильнее изучаются алгоритмы поиска пути и принятия решений.

МОДЕЛИ И МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА.

ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ. СОЗДАНИЕ РОБОТОВ – АНДРОИДОВ

НОВОГО ПОКОЛЕНИЯ.

Символьное моделирование мыслительных процессов

Моделирование рассуждений подразумевает создание символьных

систем, на входе которых поставлена некая задача, а на выходе требуется её решение.

Как правило, предлагаемая задача уже формализована, то есть переведена в

математическую форму, но либо не имеет алгоритма решения, либо он слишком

сложен, трудоёмок и т. п. В это направление входят: доказательство

теорем, принятие решений и теория игр, планирование и диспетчеризация,

прогнозирование.

Работа с естественными языкамиОбработка естественного языка (Natural Language Processing, NLP) — общее направление искусственного интеллекта и математической лингвистики. Оно изучает проблемы компьютерного анализа и синтеза естественных языков. Применительно к искусственному интеллекту анализ означает понимание языка, а синтез — генерацию грамотного текста. Решение этих проблем будет означать создание более удобной формы взаимодействия компьютера и человека.

Понимание естественного языка иногда считают AI-полной задачей, потому как распознавание живого языка требует огромных знаний системы об окружающем мире и возможности с ним взаимодействовать. Само определение смысла слова «понимать» — одна из главных задач искусственного интеллекта.

AI-полная задача – термин, предложенный Ф. С. Монталво для обозначения того факта, что сложность данной компьютерной задачи эквивалентна главной проблеме искусственного интеллекта — сделать компьютеры такими же умными, как люди. Качество понимания зависит от множества факторов: от языка, от национальной культуры, от самого собеседника и т. д.

Примеры сложностей, с которыми сталкиваются системы понимания текстов.

1.Предложения «Мы отдали бананы обезьянам, потому что они были голодные» и «Мы отдали бананы обезьянам, потому что они были перезрелыми» похожи по синтаксической структуре. В одном из них местоимение они относится к обезьянам, а в другом — к бананам. Правильное понимание зависит от знаний компьютера, какими могут быть бананы и обезьяны. По нормам русского языка второе предложение некорректно, потому что в нем местоимение ссылается не на последнее подходящее слово, однако в живой речи такое предложение очень даже может встретиться.2.Свободный порядок слов может привести к совершенно иному толкованию фразы: «Бытие определяет сознание» — кто кого определяет? В русском языке свободный порядок компенсируется развитой морфологией, служебными словами и знаками препинания, но в большинстве случаев для компьютера это представляет дополнительную проблему.

3.В речи могут встретиться неологизмы, например, глагол «Пятидесятирублируй» — то есть высылай 50 рублей. Система должна уметь отличать такие случаи от опечаток и правильно их понимать.4.Правильное понимание омонимов — ещё одна проблема. При распознавании речи, помимо прочих, возникает проблема фонетических омонимов. Во фразе «Серый волк в глухом лесу встретил рыжую лису» выделенные слова слышатся одинаково, и без знания, кто глухой, а кто рыжий, не обойтись (Кроме того, что лиса может быть рыжей, а лес — глухим, лес также может быть рыжим (характеристика, в данном случае обозначающая преобладающий цвет листвы в лесу), в то время как лиса может быть глухой, что порождает дополнительную проблему, вытекающую из предыдущей.)

Накопление и использование знаний Согласно мнению многих учёных, важным свойством интеллекта является способность к обучению. Таким образом, на первый план выходит инженерия знаний, объединяющая задачи получения знаний из простой информации, их систематизации и использования. К области машинного обучения относится большой класс задач на распознавание образов. Например, это распознавание символов, рукописного текста, речи, анализ текстов. Многие задачи успешно решаются с помощью биологического моделирования. Особо стоит упомянуть компьютерное зрение, которое связано ещё и с робототехникой.

РобототехникаРобототехника (от робот и техника; англ. robotics) — прикладная наука, занимающаяся разработкой автоматизированных технических систем Робототехника опирается на такие дисциплины как электроника, механика, программирование.Вообще, робототехника и искусственный интеллект часто ассоциируется друг с другом. Интегрирование этих двух наук, создание интеллектуальных роботов, можно считать ещё одним направлением ИИ. Примером интеллектуальной робототехники могут служить игрушки-роботы Pleo, AIBO, QRIO. Различают одномодальные и многомодальные интерфейсы взаимодействия. При реализации взаимодействия современных роботов с человеком большое значение имеют технологии распознавания образов и речи.

КОМПОНЕНТЫ РОБОТОВ

Приводы — это «мышцы» роботов. В настоящее время самыми популярными двигателями в приводах являются электрические, но применяются и другие, использующие химические вещества или сжатый воздух.

Двигатели постоянного тока: В настоящий момент большинство роботов используют электродвигатели, которые могут быть нескольких видов.

Шаговые электродвигатели: Как можно предположить из названия, шаговые электродвигатели не вращаются свободно, подобно двигателям постоянного тока. Они поворачиваются пошагово на определенный угол под управлением контроллера. Это позволяет обойтись без датчика положения, так как контроллеру точно известно, на сколько был сделан поворот. В связи с этим они часто используются в приводах многих роботов и станках с ЧПУ.

Пьезодвигатели: Современной альтернативой двигателям постоянного тока являются пьезодвигатели, также известные как ультразвуковые двигатели. Принцип их работы совершенно отличается: крошечные пьезоэлектрические ножки, вибрирующие с частотой более 1000 раз в секунду, заставляют мотор двигаться по окружности или прямой. Преимуществами подобных двигателей являются высокое нанометрическое разрешение, скорость и мощность, несоизмеримая с их размерами. Пьезодвигатели уже доступны на коммерческой основе и также применяются на некоторых роботах.

Воздушные мышцы: Воздушные мышцы — простое, но мощное устройство для обеспечения силы тяги. При накачивании сжатым воздухом, мышцы способны сокращаться до 40 % от своей длины. Причиной такого поведения является плетение, видимое с внешней стороны, которое заставляет мышцы быть или длинными и тонкими, или короткими и толстыми. Так как способ их работы схож с биологическими мышцами, их можно использовать для производства роботов с мышцами и скелетом, аналогичными мышцам и скелету животных.

Электроактивные полимеры: Электроактивные полимеры — это вид пластмасс, который изменяет форму в ответ на электрическую стимуляцию. Они могут быть сконструированы таким образом, что могут гнуться, растягиваться или сокращаться. Однако, в настоящее время нет ЭАП, пригодных для производства коммерческих роботов, так как все неэффективны или непрочны.

Эластичные нанотрубки: Это многообещающая экспериментальная технология, находящаяся на ранней стадии разработки. Отсутствие дефектов в нанотрубках позволяет этому волокну эластично деформироваться на несколько процентов. Человеческий бицепс может быть заменен проводом из такого материала диаметром 8 мм. Такие компактные «мышцы» могут помочь роботам в будущем обгонять и перепрыгивать человека.

Системы управления1. Биотехнические: • командные (кнопочное и рычажное

управление отдельными звеньями робота);• копирующие (повтор движения человека,

возможна реализация обратной связи, передающей прилагаемое усилие, экзоскелеты);

• полуавтоматические (управление одним командным органом, например, рукояткой всей кинематической схемой робота);

2. Автоматические: • программные (функционируют по заранее заданной

программе, в основном предназначены для решения однообразных задач в неизменных условиях окружения);

• адаптивные (решают типовые задачи, но адаптируются под условия функционирования);

• интеллектуальные (наиболее развитые автоматические системы);

3. Интерактивные: • автоматизированные (возможно чередование

автоматических и биотехнических режимов);• супервизорные (автоматические системы, в которых

человек выполняет только целеуказательные функции);

• диалоговые (робот участвует в диалоге с человеком по выбору стратегии поведения, при этом как правило робот оснащается экспертной системой, способной прогнозировать результаты манипуляций и дающей советы по выбору цели).

Современные человекоподобные роботы - андроиды

Aiko — гиноид с имитацией человеческих чувств: осязание, слух, речь, зрение.

TOPIO — андроид, разработанный для игры в настольный теннис против человека.

ASIMO — андроид, созданный корпорацией Хонда, в Центре Фундаментальных Технических Исследований Вако (Япония). Двуногий робот Honda ASIMO выглядит именно так, как принято описывать андроидов в научно-фантастических романах. Его рост — около 120 см, вес — 43 кг. По своим пропорциям он очень похож на человека, точнее на мальчика в скафандре: за спиной ASIMO носит внушительных размеров ранец. На разработку этой модели у конструкторов ушло почти 15 лет. Основная задача робота — реагировать на просьбы людей и оказывать им помощь, например переносить грузы.

Einstein Robot — голова робота с внешностью Эйнштейна. Модель для тестирования и воспроизведения роботом человеческих эмоций.

EveR-1 — робот, похожий на 20-летнею кореянку: её рост 1,6 метра, а вес — около 50 килограммов. Ожидается, что машины вроде EveR смогут служить гидами, выдавая информацию в универмагах и музеях, а также развлекать детишек.

HRP-4C — робот-девушка, предназначенная для демонстрации одежды. Рост робота составляет 158 см, а вес вместе с батареями — 43 кг. Что касается степеней свободы, их 42, к примеру, в области бёдер и шеи их по три, а в лице — восемь, они дают возможность выражать эмоции.

Repliee R-1 — человекоподобный робот с внешностью японской пятилетней девочки, предназначенная для ухода за пожилыми и недееспособными людьми.

Repliee Q2 — робот-девушка под рабочим названием Repliee Q1expo был показан на международной выставке World Expo, проходившей в Айти (Aichi), Япония. На демонстрациях он исполнял роль телевизионного интервьюера, при этом постоянно взаимодействуя с людьми. В роботе были установлены всенаправленные камеры, микрофоны и датчики, которые позволяли Repliee Q2 без особых трудностей определять человеческую речь и жестикуляцию.

Ибн Сина — андроид, названный в честь древнего арабского философа и врача. Один из самых продвинутых современных (2010 год) андроидов. Говорит на арабском языке. Способен самостоятельно найти свое место в самолете, общаться с людьми. Распознает выражение лица говорящего и прибегает к соответствующей ситуации мимике. Его губы двигаются довольно монотонно, однако отмечается, что особенно хорошо у него получается поднимать брови и прищуривать глаза.

Применение искусственного интеллекта

Некоторые из самых известных ИИ-систем:

1.Deep Blue — победил чемпиона мира по шахматам. Матч Каспаров против суперЭВМ не принёс удовлетворения ни компьютерщикам, ни шахматистам, и система не была признана Каспаровым. Затем линия суперкомпьютеров IBM проявилась в проектах brute force BluGene (молекулярное моделирование) и моделирование системы пирамидальных клеток в швейцарском центре Blue Brain.

2.MYCIN — одна из ранних экспертных систем, которая могла диагностировать небольшой набор заболеваний, причем часто так же точно, как и доктора.

3.20Q — проект, основанный на идеях ИИ, по мотивам классической игры «20 вопросов». Стал очень популярен после появления в Интернете на сайте 20q.net.

4.Распознавание речи. Системы такие как ViaVoice способны обслуживать потребителей.

5.Роботы в ежегодном турнире RoboCup соревнуются в упрощённой форме футбола. Банки применяют системы искусственного интеллекта (СИИ) в страховой деятельности (актуарная математика) при игре на бирже и управлении собственностью. Методы распознавания образов (включая, как более сложные и специализированные, так и нейронные сети) широко используют при оптическом и акустическом распознавании (в том числе текста и речи), медицинской диагностике, спам-фильтрах, в системах ПВО (определение целей), а также для обеспечения ряда других задач национальной безопасности. Разработчики компьютерных игр применяют ИИ в той или иной степени проработанности. Это образует понятие «Игровой искусственный интеллект». Стандартными задачами ИИ в играх являются нахождение пути в двумерном или трёхмерном пространстве, имитация поведения боевой единицы, расчёт верной экономической стратегии и так далее.

Перспективы развития ИИМожно выделить два направления развития ИИ: решение проблем, связанных с приближением специализированных систем

ИИ к возможностям человека, и их интеграции, которая реализована природой человека ;

создание искусственного разума, представляющего интеграцию уже созданных систем ИИ в единую систему, способную решать проблемы человечества .