ЗМІСТ
Введення
1. Чи може машина мислити
2. Основні підходи до ІІ
2. 1. Електронний підхід
2. 2. Кібернетичний підхід
2. 3. Нейронний підхід
2. 3. 1. Поява персептрона
3. Застосування ШІ />
3. 2. Модель бюджету РФ
Висновок
Література
ВСТУП
З кінця 40-х років учені все більшого числа університетських і промислових дослідницьких лабораторій кинулися до зухвалої цілі: побудова комп'ютерів, що діють таким чином, що за результатами роботи їх неможливо було б відрізнити від людського розуму.
Терпляче просуваючись вперед у своїй нелегкій праці, дослідники, що працюють у галузі штучного інтелекту (ШІ), виявили, що вступили в сутичку з вельми заплутаними проблемами, далеко виходять за межі традиційної інформатики. Виявилося, що перш за все необхідно зрозуміти механізми процесу навчання, природу мови і чуттєвого сприйняття. З'ясувалося, що для створення машин, що імітують роботу людського мозку, потрібно розібратися в тому, як діють мільярди його взаємопов'язаних нейронів. І тоді багато дослідники прийшли до висновку, що, мабуть, найважча проблема, що стоїть перед сучасною наукою - пізнання процесів функціонування людського розуму, а не просто імітація його роботи. Що безпосередньо зачіпало фундаментальні теоретичні проблеми психологічної науки. Справді, вченим важко навіть прийти до єдиної точки зору щодо самого предмету їх досліджень - інтелекту. Тут, як у притчі про сліпців, які намагалися описувати слона, намагається дотримуватися свого заповітного визначення.
Деякі вважають, що інтелект - вміння вирішувати складні завдання, інші розглядають його як здатність до навчання, узагальнення і аналогій, треті - як можливість взаємодії із зовнішнім світом шляхом спілкування, сприйняття і усвідомлення сприйнятого. Проте багато дослідників ШІ схильні прийняти тест машинного інтелекту, запропонований на початку 50-х років видатним англійським математиком і фахівцем з обчислювальної техніки Аланом Тьюрінгом. Комп'ютер можна вважати розумним, - стверджував Тьюринг, - якщо він здатен змусити нас повірити, що ми маємо справу не з машиною, а з людиною.
1. Чи може машина мислити?
Не зовсім зрозуміло, як комп'ютер може робити що-небудь, чого "немає в програмі"? Хіба можна скомандувати кому б то не було міркувати, здогадуватися, робити висновки?
Супротивники тези про "мислячих машинах" зазвичай вважають достатнім послатися на загальновідомий факт: комп'ютер в будь-якому випадку робить лише те, що задано в його програмі, - і, отже, ніколи не зможе "думати", тому що "думки за програмою" вже не можна вважати "думками".
Це і вірно, і невірно. Строго кажучи, справді: якщо комп'ютер робить не те, що в даний момент наказує йому програмою, то його слід вважати зіпсується.
Однак те, що представляється "програмою" людині, і те, що є програмою для комп'ютера, - речі дуже різні. Жоден комп'ютер не зможе виконати "програму" походу в магазин за продуктами, яку ви вкладаєте в голову десятирічного сина, - навіть якщо ця "програма" включає тільки абсолютно однозначні інструкції.
Різниця полягає в тому, що комп'ютерні програми складаються з величезної кількості набагато більш дрібних, приватних команд. З десятків і сотень таких мікрокоманд складається один крок, з тисяч і навіть мільйонів - вся програма походу за продуктами в тому вигляді, в якому її зміг би виконати комп'ютер.
Хоч би кумедним не здавалося нам таке дріб'язкове регламентування, для комп'ютера цей спосіб є єдино придатним. І найдивовижніше - що він дає комп'ютера можливість бути набагато більш "непередбачуваним", ніж прийнято зазвичай вважати!
Справді: якщо б вся програма складалася з одного наказу "сходити за продуктами", то комп'ютер за визначенням не зміг би зробити нічого іншого - він вперто йшов би в універсам, що б не відбувалося навколо. Іншими словами, хоча для розуміння короткої програми обов'язковий "людський" інтелект, результат такої програми - виконуй її комп'ютер, а не людина - була б детермінований вельми жорстко.
Ми, однак, змушені давати комп'ютерів набагато більш докладні інструкції, визначаючи найменший їх крок. При цьому нам доводиться додавати в програму і такі інструкції, які прямо не відносяться до даної задачі. Так, у нашому прикладі роботу необхідно повідомити правила переходу вулиці (і правило "якщо на тебе їде машина, отпригівай в сторону").
Ці інструкції обов'язково повинні містити в собі перевірку деяких умов для прийняття рішень, звернення за довідками (про погоду, про місцезнаходження магазинів) до тих чи інших баз даних, порівняння важливості різних обставин і багато іншого. У результаті комп'ютер з такою програмою отримує набагато більше "ступенів свободи" - існує дуже багато місць, в яких він може відхилитися від шляху до кінцевої мети.
Зрозуміло, у переважній більшості випадків ці відхилення будуть небажаними, і ми намагаємося створити для роботи комп'ютера такі умови, в яких ризик "вискакує з-за рогу автомобіля" був би мінімальним. Але життя є життя, і всі можливі сюрпризи передбачити неможливо. Ось чому комп'ютер здатний здивувати як несподівано "розумною" реакцією на, здавалося б, непередбачувані обставини, так і неймовірною "дурістю" навіть в самих ординарних ситуаціях (частіше, на жаль, останнім).
Саме побудова складних програм на основі детального аналізу найдрібніших кроків, з яких складається процес мислення у людини, і становить сучасний підхід до створення "думаючих машин" (у всякому разі, один з підходів). Звичайно, складність - це далеко не все. І все ж із учених, що займаються цією проблемою, мало хто сумнівається в тому, що "розумні" програми XXI століття будуть відрізнятися від сучасних насамперед незмірно більшою складністю та кількістю елементарних інструкцій.
Багато сучасних системи обробки інформації вже настільки складні, що деякі особливості поведінки просто неможливо вивести з самих програм - їх доводиться в буквальному сенсі слова досліджувати, ставлячи експерименти і перевіряючи гіпотези. І навпаки - багато рис розумної діяльності людини, які на перший погляд здаються чи не "осяянь згори", вже досить добре моделюються складними програмами, що складаються з безлічі простих кроків.
2. ОСНОВНІ ПІДХОДИ ДО ІІ
2. 1. ЕЛЕКТРОННИЙ ПІДХІД
Після другої світової війни з'явилися пристрої, здавалося б, що підходять для досягнення заповітної мети - моделювання розумного поведінки; це були електронні цифрові обчислювальні машини. "Електронний мозок", як тоді захоплено називали комп'ютер, вразив в 1952 р. телеглядачів США, точно передбачивши результати президентських виборів за кілька годин до отримання остаточних даних. Цей "подвиг" комп'ютера лише підтвердив висновок, до якого в той час прийшли багато вчених: настане той день, коли автоматичні обчислювачі, настільки швидко, невтомно і безпомилково виконують автоматичні дії, зможуть імітувати невичіслітельние процеси, властиві людському мисленню, у тому числі сприйняття і навчання, розпізнавання образів, розуміння повсякденної мови та письма, прийняття рішень у невизначених ситуаціях, коли відомі не всі факти. Таким чином "заочно" формулювався свого роду "соціальне замовлення" для психології, стимулюючи різні галузі науки.
Багато винахідників комп'ютерів і перші програмісти розважалися складаючи програми для аж ніяк не технічних занять, як твір музики, рішення головоломок та ігри, на першому місці тут виявилися шашки та шахи. Деякі романтично налаштовані програмісти навіть примушували свої машини писати любовні листи.
До кінця 50-х років усі ці захоплення виділилися в нову більш-менш самостійну гілку інформатики, що отримала назву "штучний інтелект". Дослідження в галузі ШІ, спочатку зосереджені в кількох університетських центрах США - Массачусетському технологічному інституті, Технологічному інституті Карнегі в Піттсбурзі, Станфордського університету, - нині ведуться в багатьох інших університетах та корпораціях США та інших країн. Загалом дослідників ШІ, що працюють над створенням мислячих машин, можна розділити на дві групи. Одних цікавить чиста наука і для них комп'ютер - лише інструмент, що забезпечує можливість експериментальної перевірки теорій процесів мислення. Інтереси іншої групи лежать в області техніки: вони прагнуть розширити сферу застосування комп'ютерів і полегшити користування ними. Багато представників другої групи мало піклуються про з'ясування механізму мислення - вони вважають, що для їх роботи це чи більш корисно, ніж вивчення польоту птахів і літакобудування.
В даний час, однак, виявилося, що як наукові так і технічні пошуки зіткнулися з незмірно більш серйозними труднощами, ніж уявлялося першим ентузіастам. На перших порах багато піонери ШІ вірили, що через якийсь десяток років машини знайдуть найвищі людські таланти. Передбачалося, що подолавши період "електронного дитинства" та навчившись в бібліотеках всього світу, хитромудрі комп'ютери, завдяки швидкодією точності і безвідмовної пам'яті поступово перевершать своїх творців-людей. Зараз мало хто говорить про це, а якщо й говорить, то аж ніяк не вважає, що подібні чудеса не за горами.
Протягом усієї своєї короткої історії дослідники в галузі ШІ завжди перебували на передньому краї інформатики. Багато нині звичайні розробки, в тому числі вдосконалені системи програмування, текстові редактори і програми розпізнавання образів, значною мірою розглядаються на роботах з ШІ. Коротше кажучи, теорії, нові ідеї, і розробки ШІ незмінно привертають увагу тих, хто прагне розширити області застосування і можливості комп'ютерів, зробити їх більш "дружніми" тобто більш схожими на розумних помічників і активних порадників, ніж ті педантичні і тупуваті електронні раби, якими вони завжди були.
Незважаючи на багатообіцяючі перспективи, жодну з розроблених до цих пір програм ІІ не можна назвати "розумної" у звичайному розумінні цього слова. Це пояснюється тим, що всі вони вузько спеціалізовані; найскладніші експертні системи за своїми можливостями швидше нагадують дресированих або механічних ляльок, ніж людину з його гнучким розумом і широким кругозором. Навіть серед дослідників ШІ тепер багато хто сумнівається, що більшість подібних виробів принесе суттєву користь. Чимало критиків ШІ вважають, що такого роду обмеження взагалі нездоланні.
До числа таких скептиків належить і Х'юберт Дрейфус, професор філософії Каліфорнійського університету в Берклі. З його точки зору, істинний розум неможливо відокремити від його людської основи, укладеної в людському організмі. "Цифровий комп'ютер - не людина, - каже Дрейфус. - У комп'ютера немає ні тіла, ні емоцій, ні потреб. Він позбавлений соціальної орієнтації, яка купується життям у суспільстві, а саме вона робить поведінку розумним. Я не хочу сказати, що комп'ютери не можуть бути розумними. Але цифрові комп'ютери, запрограмовані фактами і правилами з нашої, людської, життя, дійсно не можуть стати розумними. Тому ШІ в тому вигляді, як ми його уявляємо, неможлива ".
2. 2. Кібернетичних підходів
Спроби побудувати машини, здатні до розумного поведінки, значною мірою натхнені ідеями професора МТІ Норберта Вінера, однією з видатних особистостей в інтелектуальній історії Америки. Крім математики він мав широкі пізнання в інших галузях, включаючи нейропсихології, медицину, фізику і електроніку.
Вінер був переконаний, що найбільш перспективні наукові дослідження в так званих прикордонних областях, які не можна конкретно віднести до тієї чи іншої конкретної дисципліни. Вони лежать десь на стику наук, тому до них зазвичай не підходять настільки суворо. "Якщо труднощі у вирішенні будь-якої проблеми психології мають математичний характер, пояснював він, - то десять необізнаних в математиці психологів просунутися не далі одного настільки ж недосвідченого".
Вінеру і його співробітнику Джуліану Бігелоу належить розробка принципу "зворотного зв'язку", який був успішно застосований при розробці нової зброї з радіолокації наведенням. Принцип зворотного зв'язку полягає у використанні інформації, що надходить з навколишнього світу, для зміни поведінки машини. В основу розроблених Вінером і Бігелоу систем наведення були покладені тонкі математичні методи; при найменшій зміні відображених від літака радіолокаційних сигналів вони відповідно змінювали наводку знарядь, тобто, помітивши спробу відхилення літака від курсу, вони одразу ж розраховували його подальший шлях і направляли гармати так, щоб траєкторії снарядів та літаків перетнулися.
Надалі Вінер розробив на принципі зворотного зв'язку теорії як машинного, так і людського розуму. Він доводив, що саме завдяки зворотного зв'язку все живе пристосовується до навколишнього середовища і домагається своїх цілей. "Усі машини, що претендують на" розумність ", - писав він, - повинні мати здатність переслідувати певну мету і пристосовуватися, тобто навчатися". Створеній їм науці Вінер дає назву кібернетика, що в перекладі з грецького означає рульової.
Слід зазначити, що принцип "зворотного зв'язку", введений Вінером був в якійсь мірі передбачив Сеченовим в доказі "центрального гальмування" в "Рефлекси головного мозку" (1863 р.) і розглядався як механізм регуляції діяльності нервової системи, і який ліг в основу багатьох моделей довільної поведінки у вітчизняній психології.
2. 3. Нейронні ПІДХІД
До цього часу й інші вчені стали розуміти, що творцям обчислювальних машин є чому повчитися у біології. Серед них був нейрофізіолог і поет-любитель Уоррен Маккалох, що володів як і Вінер філософським складом розуму і широким колом інтересів. У 1942 р. Маккалох, беручи участь у науковій конференції в Нью-Йорку, почув доповідь одного з співробітників Вінера про механізми зворотного зв'язку в біології. Висловлені в доповіді ідеї перегукувалися з власними ідеями Маккалоха щодо роботи головного мозку. Протягом наступного року Маккалох у співавторстві зі своїм 18-річним протеже, блискучим математиком Уолтером Піттс, розробив теорію діяльності головного мозку. Ця теорія і була тією основою, на якій сформувалося широко поширена думка, що функції комп'ютера і мозку в значній мірі подібні.
Виходячи частково з попередніх досліджень нейронів (основних активних клітин, що складають нервову систему тварин), проведених Маккаллохом, вони з Піттс висунули гіпотезу, що нейрони спрощено можна розглядати як пристрої, які оперують двійковими числами. Двійкові числа, що складаються з цифр одиниця і нуль, - робочий інструмент однієї із систем математичної логіки. Англійська математик XIX ст. Джордж Буль, що запропонував цю дотепну систему, показав, що логічні твердження можна закодувати у вигляді одиниць і нулів, де одиниця відповідає істинному висловом а нуль - помилковим, після чого цим можна оперувати як звичайними числами. У 30-і роки XX в. піонери інформатики, особливо американський вчений Клод Шеннон, зрозуміли, що двійкові одиниця і нуль цілком відповідають двом станів електричного кола (включено-виключено), тому двійкова система ідеально підходить для електронно-обчислювальних пристроїв. Маккалох і Піттс запропонували конструкцію мережі з електронних "нейронів" і показали, що така мережа може виконувати практично будь-які вообразімие числові або логічні операції. Далі вони припустили, що така мережа в стані також навчатися, розпізнавати образи, узагальнювати, тобто вона володіє всіма рисами інтелекту.
Теорії Маккаллоха-Піттса в поєднанні з книгами Вінера викликали величезний інтерес до розумних машин. У 40-60-ті роки все більше кібернетиків з університетів і приватних фірм замикалися в лабораторіях і майстернях, напружено працюючи над теорією функціонування мозку і методично пріпаівая електронні компоненти моделей нейронів.
З цього кібернетичного, або нейромодельного, підходу до машинного розуму зкоро сформувався так званий "висхідний метод" - рух від простих аналогів нервової системи примітивних істот, що володіють малим числом нейронів, до складної нервовій системі людини і навіть вище. Кінцева мета бачилася у створенні "адаптивної мережі", "самоорганізується системи" або "навчається машини" - всі ці назви різні дослідники використовували для позначення пристроїв, здатних стежити за навколишнім оточенням і за допомогою зворотного зв'язку змінювати свою поведінку в повній відповідності з панувала в ті часи біхевіорістской школою психології, тобто вести себе так само як живі організми. Однак аж ніяк не у всіх випадках можлива аналогія з живими організмами. Як одного разу помітили Уоррен Маккаллох і його співробітник Майкл Арбіб, "якщо по весні вам захотілося обзавестися коханої, не варто брати амебу і чекати поки вона еволюціонує".
Але справа тут не тільки в часі. Основними труднощами, з якою зіткнувся "висхідний метод" на зорі свого існування, була висока вартість електронних елементів. Занадто дорогою виявлялася навіть модель нервової системи мурашки, що складається з 20 тис. нейронів, не кажучи вже про нервову систему людини, що включає близько 100 млрд. нейронів. Навіть найдосконаліші кібернетичні моделі містили лише кілька сотень нейронів. Настільки обмежені можливості збентежили багатьох дослідників того періоду.
2. 3. 1. ПОЯВА ПЕРСЕПТРОНА
Одним з тих, кого нітрохи не злякали труднощі був Френк Розенблат, праці якого, здавалося, відповідали самим помітним прагненням кібернетиків. У середині 1958 їм була запропонована модель електронного пристрою, названого їм персептроном, яке мало б імітувати процеси людського мислення. Персептрон повинен був передавати сигнали від "очі", складеного з фотоелементів, в блоки електромеханічних елементів пам'яті, які оцінювали відносну величину електричних сигналів. Ці комірки з'єднувалися між собою випадковим чином відповідно до панівної тоді теорією, відповідно до якої мозок сприймає нову інформацію і реагує на неї через систему випадкових зв'язків між нейронами. Два роки потому була продемонстрована перша діюча машина "Марк-1", яка могла навчиться розпізнавати деякі з букв, написаних на картках, які підносили до його "очам", що нагадують кінокамери. Персептрон Розенблат виявився найвищим досягненням "сонця", або нейромодельного методу створення штучного інтелекту. Щоб навчити персептрон здатності будувати здогади на основі вихідних передумов, у ньому передбачалася якась елементарна різновид автономної роботи або "самопрограмування". При розпізнанні тієї чи іншої літери одні її елементи або групи елементів виявляються набагато більш істотними, ніж інші. Персептрон міг навчаться виділяти такі характерні особливості букви напівавтоматично, свого роду методом проб і помилок, що нагадує процес навчання. Проте можливості персептрона були обмеженими: машина не могла надійно розпізнавати частково закриті літери, а також букви іншого розміру або малюнка, ніж ті, які використовувалися на етапі її навчання.
Провідні представники так званого "спадного методу" спеціалізувалися, на відміну від представників "висхідного методу", у складанні для цифрових комп'ютерів загального призначення програм вирішення завдань, що вимагають від людей значної інтелекту, наприклад для гри в шахи або пошуку математичних доказів. До числа захисників "спадного методу" ставилися Марвін Мінський і Сеймур Пейперт, професора Массачусетського технологічного інституту. Мінський почав свою кар'єру дослідника ШІ прихильником "висхідного методу" і в 1951 р. побудував навчаються мережу на на вакуумних електронних лампах. Однак незабаром до моменту створення персептрона він перейшов до протилежного табору. У співавторстві з з південно-африканським математиком Пейпертом, з яким його познайомив Маккаллох, він написав книгу "Персептрони", де математично доводилося, що персептрони, подібні розенблатовсім, принципово не в змозі виконувати багато хто з тих функцій, які пророкував їм Розенблат. Мінський стверджував, що, не кажучи про роль працюють під диктовку друкарок, рухомих роботів або машин, здатних читати, слухати і розуміти прочитане або почуте, персептрони ніколи не знайдуть навіть вміння розпізнавати предмет частково заслоненний іншим. Дивлячись на що стирчав із-за крісла котячий хвіст, подібна машина ніколи не зможе зрозуміти, що вона бачить.
Не можна сказати, що з'явилася в 1969 р. ця критична робота покінчила з кібернетикою. Вона лише перемістила інтерес аспірантів та субсидії урядових організацій США, традиційно фінансують дослідження з ШІ, на інший напрям досліджень - "спадний метод".
Інтерес до кібернетики останнім часом відродився, тому що прихильники "спадного методу" зіткнулися з так само нездоланною труднощами. Сам Мінський публічно висловив жаль, що його виступ завдало шкоди концепції персептронов, заявивши, що, згідно з його теперішнім уявленням, для реального прориву вперед у створенні розумних машин потрібно пристрій, багато в чому схоже на персептрон. Але в основному ШІ став синонімом спадного підходу, який виражався у складанні все більш складних програм для комп'ютерів, що моделюють складну діяльність людського мозку.
3. ЗАСТОСУВАННЯ ШІ
3. 1. Нейросеті
Нейросеті - це область ШІ, що знайшло найбільш широке застосування. Нейронна мережа являє собою сукупність великої кількості порівняно простих елементів - нейронів. В основу штучних нейронних мереж покладені наступні риси живих нейронних мереж, що дозволяють їм добре справлятися з інтелектуальними завданнями:
* Простий обробляє елемент - нейрон;
дуже велике число нейронів бере участь в обробці інформації;
* Один нейрон пов'язаний з великим числом інших нейронів;
* Змінюються за вагою зв'язку між нейронами;
* Масована паралельність обробки інформації.
Нейросеті кращі там, де є дуже багато вхідних даних, в яких приховані закономірності. Доцільно використовувати нейромережеві методи в задачах з неповною або «зашумлене» інформацією, а також в таких, де рішення можна знайти інтуїтивно. Переваги нейросети стають видно тоді, коли досить часто змінюються «правила гри».
Нейросеті застосовуються
* В економіці для прогнозу ринків, оцінки ризику неповернення кредитів, передбачення банкрутств, автоматичного рейтингування, оптимізації товарних і грошових потоків, автоматичного зчитування чеків і форм.
* Медицина: обробка медичних зображень, моніторинг стану пацієнтів, діагностика, факторний аналіз ефективності лікування, очищення показань приладів від шумів.
* Авіація: яких навчають, автопілот, розпізнавання сигналів радарів, адаптивне пілотування сильно пошкодженого літака.
* Зв'язок: стиснення відео-інформації, швидке кодування-декодування, оптимізація стільникових мереж і схем маршрутизації пакетів.
* Інтернет: асоціативний пошук інформації, електронні секретарі та агенти користувача в мережі, фільтрація інформації в push-системах, рубрикація новинних стрічок, адресна реклама, адресний маркетинг для електронної торгівлі.
* Політичні технології: аналіз і узагальнення соціологічних опитувань, прогноз динаміки рейтингів, виявлення значущих чинників, об'єктивна кластеризація електорату, візуалізація соціальної динаміки населення.
* Автоматизація виробництва: оптимізація режимів виробничого процесу, комплексна діагностика якості продукції (ультразвук, оптика, гамма-випромінювання і т. д.), моніторинг і візуалізація багатовимірної диспетчерської інформації, попередження аварійних ситуацій, робототехніка.
3. 2. МОДЕЛЬ БЮДЖЕТУ РФ
Незалежна експертна рада з стратегічного аналізу проблем зовнішньої та внутрішньої політики при Раді Федерації НДІ штучного інтелекту представив проект "Технологія нового покоління на основі недоопределенних обчислень і її використання для розробки експериментальної моделі макроекономіки РФ". З'явилася можливість прораховувати результат будь-якої дії чи пропозиції, що стосується бюджету країни, на багато років вперед.
Система дозволяє бачити як зміниться дохідна частина, дефіцит бюджету, обсяг промислового виробництва у відповідь, скажімо, на збільшення податків. Також можна подивитися, скільки грошей у минулому році спливло з бюджету: електронна машина, за запевненням вчених, легко зможе впоратися і з таким завданням. Їй навіть не треба буде пояснювати поняття "чорний нал».
Можна вирішити і зворотну задачу. Наприклад, а що треба зробити, щоб до 2000 року обсяг виробництва збільшився або, скажімо, хоча б не падав. Машина вкаже нижню й верхню межу значень в тому і в іншому випадку для відпускаються бюджетних грошей за всіма параметрами, так чи інакше впливає на виробництво.
Крім того, можна дізнатися не за гороскопом і без допомоги магів можливу послідовність "критичних" і "вдалих" моментів у розвитку економіки країни при заданих вихідних даних.
Розробники проекту створили поки лише демонстраційну модель, що охоплює близько 300 параметрів і період від 1990-го до 1999 року. Але для нормальної роботи необхідно не менше 1000 параметрів. І така робота може бути проведена, якщо на неї будуть відпущені кошти. Треба провести безліч прикладних робіт, необхідні фундаментальні дослідження по обох основних складових проекту - математичної та економічної. Тут потрібна серйозна державна матеріальна підтримка.
Перший досвід із застосування цієї технології в економічному моделюванні було проведено в 1987-1988 рр.., Коли НДІ ІІ разом з Інститутом економіки СВ АН створив демонстраційну систему "Модель економіки СРСР до 2000 року".
Впровадження діючої комп'ютерної моделі макроекономіки і держбюджету РФ дозволить автоматизувати підготовку вихідних параметрів держбюджету чергового року, узгодження остаточного варіанту для затвердження в парламенті, підтримку, оцінку і контроль виконання бюджету на всіх його етапах. Економічний ефект впровадження моделі може виявитися рівним кількома відсотками ВВП.
ВИСНОВОК
Так чи можливий все-таки ШІ? Якщо під ШІ розуміти розумну електронну машину, здатну мислити подібно до людини, то, швидше за все, ні, принаймні на сьогоднішній день. По-перше, недостатньо вивчені пристрій людського мислення, механізми функціонування інтелекту. По-друге, технологія ще не має достатніх обчислювальними потужностями для реалізації такої складної системи, і, до того ж, сумнівний сам факт можливості створення штучного розуму на базі широко використовуються на сьогодні машин з двійковим поданням інформації.
Якщо ІІ вважати обчислювальної програмою, що вирішує інтелектуальні задачі математично, шляхом розчленовування нестандартної задачі до елементарних інструкцій, то можна сказати, що фундамент штучного інтелекту вже закладено, і останній досить широко застосовується.
Повсюдне використання ШІ створює передумови для переходу на якісно новий щабель прогресу, дає поштовх новому витку автоматизації виробництва, а значить і підвищенню продуктивності праці. Я впевнений, що капіталовкладення в подальше дослідження і розробку систем ШІ принесуть суттєву фінансову віддачу і будуть корисні всьому людству.
ЛІТЕРАТУРА:
1. Кірсанов Д. Чи може машина мислити?// Http://www.symbol.ru/dk/articles/uc-6.html.
2. Дрейфус Х. Чего не можуть обчислювальні машини .- М.: Прогресс, 1979.
3. Вінер Н. Кибернетика и общество. - М, 1958.
4. Мінський М., Пейперт С. Перцептрони - М, 1971.
5. Брушлінскій А.В. Чи можливий штучний інтелект?
6. Ноткін Л.І. Штучний інтелект і проблеми навчання.
7. Нейрокомпьютінг http://www.com2com.ru/dav.
8. Степанов В. С. Фондовий ринок і нейросети// Мир ПК 1998 № 12.
9. Недорезова Е. Штучний інтелект допоможе сенаторам// http://www-koi8.rbc.ru/documents/vck/40/400404.html
1


16