Искусственный интеллект (ИИ)

Искусственный интеллект (англ. Artificial intelligence (AI)) - это раздел информатики, изучающий возможность обеспечения разумных рассуждений и действий с помощью вычислительных систем и иных искусственных устройств. При этом в большинстве случаев заранее неизвестен алгоритм решения задачи.

Интеллектуальный гуманоидный робот от Honda

Теорией явно не определено, что именно считать необходимыми и достаточными условиями достижения интеллектуальности. Хотя на этот счёт существует ряд гипотез, например, гипотеза Ньюэлла-Pймона. Обычно к реализации ИИ-систем подходят именно с точки зрения моделирования человеческой интеллектуальности. Таким образом, в рамках ИИ различают два основных направления:

• символьное (семиотическое, нисходящее) основано на моделировании высокоуровневых процессов мышления человека, на представлении и использовании знаний;
• нейрокибернетическое (нейросетевое, восходящее) основано на моделировании отдельных низкоуровневых структур мозга (нейронов).

Таким образом, сверхзадачей искусственного интеллекта является построение компьютерной интеллектуальной системы, которая обладала бы уровнем эффективности решений неформализованных задач, сравнимым с человеческим или превосходящим его. В качестве критерия и конструктивного определения интеллектуальности предложен мысленный эксперимент, известный как тест Тьюринга. В современной постановке можно рассматривать эту задачу как задачу приближения сингулярности в её сверхинтеллектуальном понимании.

На данный момент не существует систем искусственного интеллекта, однозначно отвечающих основным задачам, обозначенным выше. Успехи в исследовании аналоговых и обратимых вычислений позволят совершить большой шаг вперёд в построении систем искусственного интеллекта.

Наиболее часто используемые при построении систем искусственного интеллекта парадигмы программирования - функциональное программирование и логическое программирование. От традиционных структурного и объектно-ориентированного подходов к разработке программной логики они отличаются нелинейным выводом решений и низкоуровневыми средствами поддержки анализа и синтеза структур данных.