Įžanga
Dirbtinis intelektas, yra sudėtinė mokslo šaka į kurią įeina kompiuterinės technologijos, psichologija, filosofija. Dirbtinis intelektas yra labai plati tema, apimanti platų sričių spektrą, nuo mašininės regos iki sistemų profisionalų. Pagridinis dirbtinio intelekto technologijų elementas yra galvojančių mašinų kūrimas.
Norint išskirti galvojančias mašinas, būtina apibrėžti mąstymą. Iki kokio lygio mąatymas susideda iš, pąvyzdžiui, sudetingų uždavinių sprengimo ar apibendrinimo ir santykių? Na o kaip dėl juslių ir supratimo? Tyrimai kalbų mokymosi ir sensorinių sryčių srytise padėjo mokslininkams sukurti mąstančias mašinas. Vieas iš sudėtingiausių tyrimo aspektų kurti mašinas kurios simuliuja žmogaus smegenų funkcijas, kurios yra sudarytos iš miljardų neutronų, ir reliatyviai yre viena iš sudėtingiausių materijų vistoje. Tikriausiai geriausiai budas nustatuti ar mašina mąsto ir iki kokio lygio ji mąsto yra Britų kompiutrių srities mokslininko Alano Turningo testas. Jis pareiškė, kad kompiuteris yra vertas vadinti mąstančiu tada kai jis sugeba apgauti žmogų ir įtikinti jį, kad jis yra žmogus.
Dirbtinis intelektas nuėjo tolimą kelią nuo savo ištakų toli praeityje, tik pasišventusių mokslinikų dėka. Dirbtinio intelekto tyrimai prasidėjo seniai dar prieš ištobulėjant elektronikai, tyrimus pradėjo filosofai irmatematikai tokie kaip Boolis ir kiti teoretikai sukūrę principus kaip panaudotus dirbtinio intelekto logikos pagrinai. Dirbtinis intelektas rimtai pradėjo dominti mokslininkus tik 1943 metais kai buvo išrastas kompiuteris. Pagaliau atsirado technologija būtina intelektualaus elgiasio simuliavimui. Per pastaruosius keturis dešimtmečius, nekripiant dėmesio į daugybę aklaviečių, dirbtinio intelekto tyrimai išsiplėtė nuo saujalės mokslininkų iki tūkstančių inžinięrių ir specialistų, o programos ištobulėjo nuo žaidžiančių šaškėmis iki sugbančiųnustatyti ligas ir atlikti analizes.
Dirbtinis intelektas tyrėjai visada atkikdavo naujausius ir mogerniausius tyrimus kompiuterių mokso srytise. Aukšto sudėtingumo lygio programavimo kalbos taip pat kaip ir kompiuteriniai interfeisai ir aukšto lygio teksto apdorojimo programos atsirado dirbtinio intelekto tyrimų dėka. Teorinės žinios ir supratimas įgytas dirbtino intelekto tyrimų metu nulems informacinių technologijų ir kompiuterių vystimosi kryptis ateityje. Dabar prienami produktai yra tik mažytės dalelėsto kas bus prieinama artimoje ateityje, bet ir šios dalelytės yra judėjimas link dirbtinio intelekto sukūrimo. Dirbtinio intelekto tyrimų metu padaryti pasiekima ir toliau įtakos žmonių darbus, išsilavinimą ir apskritai visas gyvenimo srytis.
Dirbtinio intelekto istorija
Folkliorinia įrodymai apie dirbtinį intelektą aptinkami jau senovės Egipte, bet 1941 metais atsiradus elektroniniam kompiuteriui pagaliau atsirado technologiaj įgalinanti sukurti mašininį mąstimą. Dirbtirtinio intelekto terminas pirmą kartą buvo paminėtas 1956 metais per Dartmouth komferenciją, ir nuo tada dirbtinio intelekto tyrimai pradėjo sparčiai plisti dėl nenuilstančių šios šakos tyrėjų pastangų ir naujų teorijų atsiradimo. Per savo trumpą naujųjų laikų istoriją dirbtinis intelektas progresavo lėčiau nei tikėtasi, tačiau progresas nesustoju ir tyrimai buvo vykdomi tolaiu. Nuo dirbtinio intelekto gimimo prieš keturis dešimtmečius daug plačios įvairovės proektų buvo įgivendinta, ir šie proektai padarė daug svarių pokyčių kitose mokslinėse sferose.
1941 metais pasirodė išradimas pakeitęs visus informacijos saugojimo ir apdorojimo aspektus. Tas išradimas kurtas kartu Jungtinėse Amerikos Valstijose ir Vokietijoje beabėjo buvo elekroninis kompiuteris. Pirmieji kompiuteriai buvo griozdiški , jiems reikėjos pecialių kondicionuojamų sporto salės dydžio patalpų, šie kompiuteriai – programuotojo košmaras kadangi kiekvienai kitai programai paleisti reikėdavo keisti tūkstančių laidęlių konfiguracijas. 1949 metų inovacija, programuojamojo būdo kompiuteris, labai palengvino programos paleidimo darbus, tolesni tobulinimai kompiuterių teorijose privedė prie kompiuterių mokslo o tai savo ruožtu prie dirbtinio intelekto. Atsiradus elektroninio duomenų apdorojimo technologijoms atsirado galimybė kurti dirbtinį intelektą.
Nors kompiuterio išradimas pateikė reikalingas technologines salygas praėjo kone dešimtmetis kol buvo pastebėtas ryšys tarp žmogaus mąstymo ir mašinos. Norbertas Wieneris buvo vienas iš pirmųjų amerikiečių pastebėjusių grįžtamojo ryšio teorijos principus. Pats dažniausias grįtamojo ryšio teorijos pavyzdys yra termostatas: Jis kontroliuja nišos temperaturą surinkdamas ir tirdamas viso namo temperatūrą, lygina ją su norimąja temperatūra ir reguoja sustiprindamas arba sumažindamas šildymą. Svarbiausias Wienerio gryžtamojo ryšio teorijos aspektas buvo tas, kad visas protingas elgesys yra gryžtamojo ryšio praktikos rezultatas. Tai mechanizmas kurį teoriškai gali simuliuoti mašinos. Šis atradimas įtakojo didžiąją dalį to meto dirbtinio intelekto tyrimų.
1955 metų pabaigoje Newelis ir Saimonas sukūrė “The logick theorist” (logikos teoretiką), kurį dauguma laiko pirmąja dirbtinio intelekto programa. Ši programa, patekdavo kiekvieną užduotį kaip medžio tipo modelį ir bandydavo išspręsti ieškodama atšakos kurios rezoltatas parodytu teisingiausias išvadas. Šios programos nuopelnas tame, kad po jos sukurimo atsirado dirbtinio intelekto tirimų laukas.
Džonas McCathis dirbtinio intelekto tėvas 1956 metais surengė komferenciją pritraukusią daug talentų, ekspertų ir kitų mąstančiomis mašinomis susidomėjusių žmonių būrį, ir organizavo mėnesį trukusį smegenų šturmą. Šius žmones jis sukvietė į Vemontą į ”Dartmoutho vasaros tyrimų proektą Dirbtinis Intelektas” ir nuo tada McCarthio dėka ši tyrimų srytis vadinama dirbtiniu intelektu. Dartmoutho komferencija sukvietė kartu žmone kurė tapo dirbtinio intelekto kūrėjais ir toliau plėtojo šią tyrimų sritį.
Praėjus setiniems metams po komferencijos dirbtinio intelekto tyrimai pradėjo įgauti pagreitį, tapo inertiški. Kitavertus tyrimų laukas dar nebuvo galutinai apibrėžtas, o komferencjos metu paskelbtos idėjos buvo persvarsomos. Buvo įkurti keli dirbtinio intelekto tyrimų centrai:MIT ir Carniege Mellon, tačiau tyrėjams buvo mesti nauji iššukiai: tolesni tyrimai buvo koncentruojami ties progarmų galinčių spręsti problemas, sumažinant varianų gausą kūrimu. Antra buvo bandoma sukurti programas gebančias mokytis savarankiškai.
1957 metais pirmoji programos “General problem solver(GPS)” versija buvo išbandyta. Ši progra buvo “Logikos teoristo” kūrėjų darbo vaisius. GPS buvo Wienerio gryžtamojo ryšio principo tęsinys ir galėjo spręsti daugiau įvairiu problemų. Praėjus keletui metų po GPS išleidimo, IBM kompanija surinko dirbtinio intelekto tyrimų grupę. Herbertas Gelemeteris parleido tris metus kudamas programą gebančią spręsti geometrine užduotis.
Kol pasulija buvo kuriama daug įvairiausių programų McCarthis savo tyrimuose artėjo prie pagrindinio lūžio dirbtinio intelekto istorijoje. 1958 metais McCarthis paskelbė, kad sukūrė LISP programavimo kalbą, kuri visdar sekmingai naudojama šiandien. Ši programa greit buvo pripažinta ir pradėta naudoti visu mokslinikų dirnančių dirbtinio intelekto tyrimo srytije.
1963 metais Jungtiniu Amerikos Valstijų vyriausybė MIT centrui suteikė 2.2 miljonų jav. dolerių finansavimą kuris buvo panaudotas pjojekto “Machine – Aded Cognition (pažinimas mašinų pagalba)” tyrimams. Finansavimą iniciavo Krašto apsaugos departamento skyrius pažengusių tyrimų projektų agentūra, kad ūžtikrintų pirmavimą prieš Sovietų Sąjungą, technologinio progreso metu. Projektas paspartino dirbtinio intelekto tyrimus, nes buvo rpitraukta daug užsienio mokslininkų ir buvo prienamas tęstinis finansavimas.
Keli sękantys metai buvo vaisingi nes pasirodė daug naujų programų, iena iš jų SHRDLU. SHRDLU buvo mikropasaulių projekto dalimi, kurį sudarė kūrimas ir programaviamas mažuose pasauliuose pavyzdžiui tokiuose kur yra ribotas geometrinių figūrų skaičius ir pan. Marvinas Minskis tuo metu vadovavęs MIT tyrimų centro tyrimams pademonstravo kad apribota siauros erdvės kompiuterinė programa gali spręsti erdvinius ir loginius uždavinius. Kita programa pasirodžiusi septintojo dešimtmečio pabaigoje buvo programa STUDENT, kuri galėjo spręsti algebros žodinius uždavinius,ir programa SIR, kuri suprato paprastus anglų kalbos sakinius. Šios programos tobulino kalbos suvokimą ir logiką dirbtinio intelekto tyrimų lauke.
1970 metais buvo padarytas dar vienas svarbus žingsnia dirbtinio intelekto tyrimų srytije, tai programos ekspertai. Sistemos ekspertai numato sprendimo galimybes jaigu pateiktos tam tikros sąlygos.
Aštuntame dešimtmetyje buvo išbandyta daug naujų Dirbtinio intelekto kūrimo metodų, juose visuse buvo jaučiama Minskio teorijos įtaka. Tap pat Deivida Marras pasiųlė naujų teorijų apie mašinų regėjimą pavyzdžiui kaip galima būtu skirti vaizdus pagl jų šešėlius, tap pat pagrindinę iformaciją apie formų skyrimą, spalvas, briaunas ir tekstūras. Analizuojant šią informaciją buvo suprasta su kuo mašina turėtu susieti vaizdus. 1972 buvo pristatyta nauja programavimo kalba PROLOUGUE.
Per devintąjį dešimtmetį dirbtinio intelkto tyrimai įgijo didesnį pagreitį ir ėme akverbtis giliau į taikomasias srytis. Per 1986 metrus Jungtinėse Amerikos Valstijose produkcijos susijusios su dirbtinio intelekto technologijomis realizavimas išaugo iki 425 miljonų jav. dolerių. Didžiausią paklausą turėjo programos ekspertai , dėl savo naudingumo. Kompanijos tokios, kaip Digital Elektroniks naudojo programas, kaip XCON ir VAX. Kompanijos kaip DuPont, General Motors ir Boing labai efektyviai naudojo programas ekspertus savo veikloje. Taip pat stiprei išaugo programuotojų ir pagalbinių progarmų poreikis. Kiotos programos ekspertai baibuvo sukurtos pirmųjų kalidoms surasti ir pataisyti.
Kompiuterinių technologijų įtaka buvojaučiama ir dirbtinio itelekto tyrimų srytije. Kompiuteris tapo priienamas daugumai jis nebebuvo tik kelių privilegijuotu mokslininkų tirimo objektu. Personalinis kompiuteris debiutavo kartu su daugybe technologinių mokslinių žurnalų kurie suartino visuomenę su informacinėmis technologijomis ir informatizavimo procesui suteikė nenusakomą pagreitį. Atsirado tokie fondai kaip Amerikos dirbtinio intelekto tyrimų asociacija. Tap pat augant dirbtinio intelekto produktų poreikiui daug jaunų mokslininkų stojo dirbti privačiom organizacijom tas dalinai išsprendė finansavimo problemą. 150 kompanijų tokių kaip DEC, kuri įdarbino 700 narių dirbtinio intelekto tyrimo grupę, išleido per miljardą doleriu vidinėms dirbtinio intelekto tyrimo grupėms steigti.
Kiti dirbtinio intelekto tyrimų produktai irgi surado savo vietą rinkoje devintame dešimtmetyje. Vienas iš pagrindinių buvo matymo sritis. Minskio ir Marro darbai davė pagringą filmavimo kameroms ir kokybės kontrolės mašinoms prijungtoms prie konvejerių. Nors ir grubei šios mašinos galėjo atskirti skirtumus tarp formų,spalvų,objektų. Iki 1985 metu virš šimto kompanijų Jungtinėse Valstijose siųle kibernetinį matymą turinčias mašinas ir šio produkto pardavimai išaugo iki 80 miljonų jav. dolerių.
Tačiau nevisa devinasis dešimtmeti buvo geras dirbtinio intelekto indusrijai. 1986 – 1987 matais dirbtinio intelekto sistemų poreikis sumažėjo ir ši industrija prarado apie pusę miljardo dolerių. Tokios kompanijos kaip Technowledge ir Intellicorp kartu prarado daugiau kaip šešis miljonus dolerių, kas sudarė tredždalį jų įprastų įplaukų. Dideli finansiniai nuostoliai privertė daugelį tyrimų vadovų apkarpyti biudžetus. Dar vienas nusivylimas buvo taip vadinamas “smart truck(protingas sunkvežimis)” kurį finansavo Karšto Apsaugos Tyrimų Projektų Agentūra. Proekto tikslas buvo sukurti robotą kuris galėtų atlikti daugumą karo lauke reikalingų funkcjų. Dėl projekt įgivendinimo lėtumo 1989 metais pentagonas nutraukė finansavimą.
Nors ir įvyko daug nepalankių dalykū dirbtinio intelekto tyrimai lėtai atsigavo. Nauja dirbtinio intelekto technologijų šaka atsirado Japnijoje. Fuzzy logic turi unikalų sugebėjimą priimti sprendimus esant neaiškioms aplinkybėms. Taipat buvo persvarstytos nautraliu tinklų galimybės dirbtinio intelekto kūrimo procese. Devintasis dešmtmetis parodė pasauliui, kad dirbtinis intelektas turi realų praktinį panaudojimą ir užtikrino kad dirbtinis intelektas bus pagrindas dvidešimt pirmame amžiuje.
Karinės pajėgos išbandė dirbtiniu intelektu paremtas technologijas karo metu per misiją “Dsert Storm”. Dirbtiniu intelektu paremtos technologijos buvo įdiegtos į raketas, kad galima būtų pasiekti tikslesnių pataikymų ir stebėjimų. Taip pat dirbtinio intelekto pagalba buvo įmanoma sukurti grįžtamąjį ryšį su raketomis. Augant dirbtinio intelekto technologijų populiarumaui išaugo ir visuomenės susidomėjomas šios industrijos produktais. Tokie patobulinimai kaip balso atpažinimas tapo rieinami Apple Macintosh ir IBM kompiuteriams. Taip pat dirbtinio intelekto technologijos stabiliai progresavo Fuzzy logic linkme. Augant dirntinio intelekto pagrindu sukurtų technologijų poreikiui nauji patobulinimai tampa prieinami. Neišvengiami dirbtinis intelektas ir toliau darys įtaką mūsų gyvenimo būdui.
Dirbtinio intelekto kūrimo metodika
Dirbtinio intelekto tyrimų laukas skilo į kelias metodiškai skirtinkas linijas pariamtas nuomonėmis apie daugiausiai žadančias dirbtinio intelekto teorijas. Šios konkuruojančios teorijos priveda mokslininkus prie vieno iš dviejų pagrindinių požiūrių: Aukštyn kojom; Žemyn galva. Aukštyn kojom teorijos šalininkai mano, kad geriausias būdas sukurti dirbtinį intelek tai yra sukurti elektroninį žmogaus smegenų atitikmenį sudetnngai sudarytą iš daugybės niauronų. Žemyn galva teorijos šlininkai mano jog reikia atkartoti smegenų funksijas kompiuterinių programų pagalba.
Žmogaus smegenys iš į tinklą sujungtų miljonų dalialių vadinamų neuronais, ir bandymai suprasti žmogaus smegenų sudetingumą yra vieni iš novatoriškiausių mokslinių tyrimų. Dirbtinio intelekto tyrėjų kurie remiasi aukštyn kojom teorija tikslas sukurti elktros grandines kurės galėtų funcionuoti kaip neuronai žmogaus smegenyse. Nors didžiojiji dalis žmogaus smegenų funkcijų ir galimybių yra nežinoma, tačiau manoma kad neuronų grandinės duoda žmogui mąstymo galimybes. Pats savaime neuronas nėra protingas gali transliuoti elektros impulsus per tinklus.
Tyrimai parodė kad impulsa keliauja per dendrito atkarpą o poto per visą aksoną. Neuronus skiriantis tarpas yra vadinamas sintapse. Norint perduoti signalą iš nieno neurono kitam elektros impulą reikia pakeisti chemine enrgija. Tada signalą gali priimti kitas neuronas ir jį apdirbti.
Warrenas McCullochas baigęs medicinos mokyklą Yale kartu su matematiku Wlteriu Pittsu pasiųlė hipotezę kuri paaiškina kaip neuronų garndinės veikia smegenyse. Remdamiesi neuronų tyrimais McCullochas ir Pittsas įrodė, kad neuronas gali būti traktuojams dvilypių skaičių apdirbimo įrenginys. Binariniai/dvylypai skaičiai yra labai svarbūs loginėja matematikoje ti nolis ir vienetas, teisingas ir klaidinkgas ir pan. Šiuo principu paremti ir elektroniniai kompiuteriai. Šis panašumas ir yra compiuteryje simuliuojamų nerviniu tinklų pagrindas.
1854 metais binarinių skaičių principą teisingas/klaidingas tyrė Džordžas Boolis savo postulate Minties taisyklės. Boolio pastebėjimai dabar vadinami Boolio algebra, kuri yra IR ARBA ir NEIGIMU pariamtu loginių teiginių visuma. Pvz.:
Obuoliai yra raudoni – teisinga
Obuoliai yra raudoni IR apelsinai yra rožinai – klaidinga
Obuoliai yra raudoni ARBA apelsinai yra rožiniai – teisinga
Obuoliai yra raudoni IR apelsinai yra NEIGIMAS rožinai – teisinga
Boolis taipat manė, kad ir žmogaus protas veikia šiuo principu ir atlieka logiškus veiksmus kurius galipagrysti. Po devynesdešimties metų Claudas Shenonas panaudojo Boolio algebros principus elektros grandinėsia ir taip gimė pirmasis kompiuteris. Boolio indėlis į dirbtinio intelekto ateitį yra nenusakomas, beto jo logikos principais dabar grindžiami nerviniai tinklai.
McCullochius ir Pittsas remdamiesi Boolio principais parašė darbą apie nervinių tinklų teorija. Tesės nurodė kaip sujungti į grandines neuronai įtakoja loginį mąstymą. Taip pat jie teigė, kad neurono gebėjimas parleisti ir nepraleisti signalo yra pagrindas smegenų gebėjimo apsispręsti tarp teisingo ir klaidingo. Remdamiesi atgalinio ryšio teorija jie išvedė galimybė, kad egzistuoja ciklinis ryšys tarp pojučių , smegenų ir raumenų, remdamiesi tuo pačiu principu jie teigė, kad atmintis yra elektos impulsų atpažinimo sistema. Nors dabar męs ir žinome, kad smegenys veikia daug sudetingiau nei mane McCullochius ir Pittsas, bet jų tyrimai dirbtinio intelekto vystimuisi buvo svarbūs tuo, kad parodė kaip neuronai perduodami elektros impulsus įgalina smegenis priimti sprendimus. McCullochiaus ir Pittso teoriją davė pagrindus dirbtinių nervinių ryšių kūrimo teorijai.
McCullochius ir Pittsas remdamiesi šiomis teorinėmis išvadomis vėliau sukonstravo elktroninę nervinių tinklų kopiją tuo parodydami jog elektroniniai tinklai gali operuoti loginiais procesais. Jie taip pat teigė, kad ateityje dirbtinai nervinai tinklai, galės atpažinti signalų kombinacijas ir mokytis. Jų tyrimų rezultatai ir dvi Weinrio knygos sukėlė entuziazmo bangą tarp mokslininkų, ir nervinių tinklų tyrimo laboratorijos ėmė kurtis visame pasaulyje.
Du pagrindinai faktoriai trukdė kurti dirbtinius nervinius tinklus. Dėl to, kad laqbai brangiai kainavo mašnos galinčios kurti neuronų pakaitalus, nervinio tinklos susidedančio iš tokio neuronų skaičiaus kaip pas skruzdelę sukūrimas labai brangiai kainavo. Nors kompiuterių kainos ir nukrito prireiktų tūkstančius kartų galingesnių kompiuterių, kad jie galėtų lygintis su žmogaus smegenymis. Antrasis faktorius esama kompiuterių architektūra. Standartinė Von Neumano Kompiuterinė architektūra, kuria remiasi beveik visi kompiuteriai neturi pakankamo skaičiaus jungčių tarp komponentų. Tyėjai dabar bando sukurti alternatyvią architektūra pritaikyta nervinių tinklų kūrimui.
Tačiau netgi esant tokiems trugžiams kaip šie dirbtiniai nervinai tinklai parodė stulbinančių pasiekimų. Frenkas Rosenblattas sukūrė nervinių tinklų pavyzdžiu paremtą mašiną kuri sugeba pamėgžioti žmogaus mastymą ir gali įsiminti abecėlės raides. Bet populiarėjant galva žemyn metodams paraleliniai tyrimai bevaik visiškai buvo nutraukti. Šiandien dirbtinių nervinių tinklų požiųris grįžta, grupė mokslininkų mano, kad atsiradus naujos architektūros kompiuteriams teorija aukštyn kojom bus pagrindinė varomoji jėga kuriant dirbtinį intelektą.
Dėl išaugusių kompiuteriu atminties galimybių sistemos ekspertai įgijo galimybę interpretuoti statistikas ir taip išmoko formuoti veiksmų atlikimo taisykles. Sistema eksperta dirba kaip detektyvas bandantis išaiškinti nusikaltimą. Vadovaudamasi informacija ir taisyklių logika sistema ekspertas gali išspręst jam iškeltas užduotis.
Dirbtinio intelekto pagridu sukurti žaidimai savyje apjungia mąstymą ir pramogas. Vienas iš labiausiai su dirbtiniu intelektų susijusių žaidimų yra šahmatai. Naujausios šahmatų programos gali būti numačiusios dvidešimt ar daugiau ėjimų į priekį po kiekvieno savo ėjimo. Preido šių programų sugebėjimai žaisti vis gerėja jų sugebėjimo mokytis dėka. Šahmatų programos žaidžia šahmatais ne taip kaip žmonės. Pavyzdžiui programa “Deep Thought” per tris minute gali apgalvoti 126 miljonus ėjimų, kai profisionalus šahmatininkas per tą patį laiką apgalvoja du ėjimus. Herbertas Simonas teigia, kad profisionalus šahmatininkas gerai pažysta palankų šachmatų išsidėstymą lentoje todėl nujausdamas ką darys priešininkas gali primesti šimtus kontra variantų. Tuo tarpu kompiuteriai negali remtis nuojauta. Sekantis kompiuterio ėjimas išplaukia iš visų įmanomų ėjimų variantų simuliavimo ir praeitija jau žaistų partijų patirties.
Daug progarmų naudoja rėmelių metodą. Šio metodo pradininkas Marvinas Minskis, rėmelių teorija remiasi viena linkme nukreiptos informacijos paketais. Pavyzdžiui, tarkim situacia yra – gimtadienis. Kompiuteris gali iškvieti savo rėmelį “gimtadieniai” ir naudodamas informacija gimtadienio pakete prisitaikiti šiai situacijai. Dabar kompiuteris žino, kad gimtadieniaims būdingas tortas ir įpatingas elgiasys su jubijatu, nes tokia informacija buvo šiame pakete. Taip pat informacija rėmeliuse gali persikloti, ar net buti sub rėmeliai. Rėmelių sitemos naudojimas taip pat leidžia kompiuteriams papildyti rėmeliuose laikomą informaciją, taip kompiuteris mokosi.
Ką galime daryti su dirbtiniu intelektu ?
Šis dirbtinio intelekto problemos aspektas yra tiriamas jau ganėtinai ilgą laiką ir yra sužinota gausybė terminų bei facktų. Bet tai ką mums ištikro reikia žinoti yra tai kaip mums gauti dirbtinio intelekto šiandieną. Kaip męs kaip individai naudojame savo pačių technologijas?
Visų pirma reikia buti pasiruošus pokyčiams. Musu konservatyvūs ypročiai trugdo progresui. Dirbtinis intelektas yra naujas žingsnis labai naudingas visuomenei. Mašinos gali atlikti darbus kurie reikalauja sudėtingų instrukciju ir protavimo. Dirbtinis intelektas dėka savo sugebėjimo mokytis gali atlikti šias užduotis, bet tik su ta salyga jai pasaulio koncervatyvieji yra pasiruošę pasikeisti ir atverti tam kelią. Tai verčia susimąstyti visgi kaip greit žmonija pripažino ratą kaip naudingą išradimą kuris nekelia jokios grėsmės ir neturi neigiamų pasekmių.
Antrą vertus męs turime būti pasirengią sužinoti naujas dirbtinio intelekto galimybes ir gabumus. Kuo daugiau naudos išspaudžiame iš mašinų tuo mažiau pastangų reikalaujama iš mūsų. Iš to seka jog žymiai mažiau sužeidimų ir streso patirs žmonės. Žmonės yra rūšis kuri mokosi bandydama, todėl ir męs turime duoti dirbtiniui intelektui galimybę žiūrėdami į dirbtinį intelektą kaip į palaiminimą o ne kaip į kliųtį.
Galiausiai turime buti pasirušia blogaiusiam ką gali sukelti dirbtinis intelektas. Visada išlieka ta galimybė, kad dirbtinis intelektas pariamtas mokymusi, patrauks kitas mašinas į savo pusę kaip perspektyvus – geras dalykas ir kils karas nukreiptas prieš ekonomines galias ir galingus bei žinomus žmones. Yra galybė klaidos galimybių pradedant naudoti naują sistemą, kad męs turime būti kuo galima geriau pasiruošę visiems atvejams.
Tačiau nors ir egzistuoja mašinų baimė dėl jų neribotų galimybių viskas ko męs išmokysime dirbtinį intelektą įtakos jo ateities rezultatus. Dirbtinis intelektas yra kaip vaikas kuriam reikia mokymo, jis turi būti mokomas gerumo, gerų manierų ir turėti gęrą išsilavinimą tam kad atėjus laikui priimti svarbų sprendimą jis elgtūsi išmintingai. Todėl visumenė turi būti tame pačiame informavimo lygmenyje kaip ir programuotojai kūrėjai kad, kūrimo procesas būtų kontroliujamas ir sumažėtu nelaimingų atsitikimų tikimybė.
Dirbtinio intelekto taikymo institutas vykdo daugybė projektų kurių metu bandoma išmokyti kompiuterius savarankiškumo ir tuo pačiu bandoma sumažinti žmonių kaip operatorių butinybę. Didesnio funkcionalumo pasiekimas mažinant žmogiškojo įdirbio kiekį ir yra kelias link dirbtinio intelekto technologijų. Aš ptarsiu tik tai du iš šių projektų: AUSDA ir EGRESS
AUSDA tai programa kuri ištirs programinę įrangą ir nustatys ar ji gali atlikti reikiamas užduotis. Jai tirta programa nesugebės atlikti duotos užduoties ar nėra patikima AUSDA pateiks alternatyvių programų kurios geriau atitiks reikalavimus. Remiantis Dirbtinio intelekto taikymo institutu ši programinė įranga išspręs tokias problemas kaip: parodys pagrindines problemas kurios kyla naudojant kompiuterius ir progaraminę įrangą, tirdama skirtingus programinės įrangos evoliucijos aspektus, ir nustatys sprendimus ir programas kurios tinkamos tom pagrindinem problemom spręsti ir nurodys kaip naudoti ir tobulinti užklausimo metu nurodytos problemos sprendimo budus, beto suteiks pagalbą naujai rastų sprendimų integravimui, kad juos galima būtu geriau panaudoti saugumui ir kritinės programinės įrangos palaikimui.
Žinoma, kompiuterių asamas ši programa neįkainuojamabet kas dėl paprastų žmonių kuriems pelė tai kompiuterio pedalas? Kur šie žmonės technologijų sukuryje. Taigi Dirbtinio intelekto taikymo institutas sukūrė programinę įranga neįudusiems informacinių technologijų vartotojams ir žmonėms beveik neturintiems nieko bendra su informacinėmis technologijomis EGRESS. Tai programa tirianti žmonių reakciją į atsitiktinumus. Jibando modeliuoti kaip žmonių reakcija įpaniką kritinėse situacijose gelbsti gyvybes. Nors atrodo kad kritinėse situacijose žmonės visiškai pasimeta ir nebesuprantą ką daryti tačiau viskas yra atvirkščiai. Dažniausiai priimami skubūs sprendimai nors ir nepriekaištingi. Šie kompiuteriniai modeliai padės gelbėtojams priimti protingus sprendimus per trumpą laiką. Dirbtinis intelektas negalės kiekvieną kartą pateikti pozityvių sprendimų tačiau galės pasiūliti sprendimus kurius įvykdžius bus galima atlikti saugius gelbėjimo darbus.
Taigi Dirbtinio intelekto taikymo institutas moko kompiuterius būti geriasniais žmonėmis. Dirbtinis intelektas niekada nepakeis žmogaus tačiau bus mūsų kūnų tesiniu ir leis mums staigiai priimti racionalius sprendimus.
Apple kompiutėriai niekada nebuvo laikomi geriausiais dirbtinio intelekto technologijų vystytojais tačiau aš nusprendžiau pažvelgti giliau. Netik, kad nųdienos personaliniai kompiuteriai tapo daug galingesni bet vis stipriau jaučiama dirbtinio intelekto technologijų įtaka, nuo Macros’ų iki balso atpažinimo technologijų, personaliniai kompiuteriai tampa mūsų partneriais ir mes su jais bendraujame vos ne kaip su gyvais žmonėmis. Kas dar eitu su jumis slidinėti nesiginčydamas ir iškarto – nors tai ir internete. Kas dar pasirūpintu pranešti jums kad jusū laukia planuotas darbo susitikimas 8:55 ir 28 sec. ir informuotu jus apie tai kas minutę kol nelieptumėt jam užsičiaupti. Nesvarbu kaip be smerktume šiulaikinius personalinius kompiuterius jie visvien kas dien įsijungia kad palengvintu mums gyvenimą. Personalinių kompiuterių vartotojų skaičius auga ne dėl to, kad jie greitesni ar gražesni bet dėl to, kad juos vartoti darosi vis lengviau. O tas naudojimo lengvėjimas ateina iš dirbtinio intelekto.
Visi “Power Makintosh” turi įdiegtą balso atpažinimo sistemą, te reikia pasakyti kompiuteriui ką nori daryti, o be to kompiuteriu nereikia išmokti vartotojo balso. Toks dirbtinio intelekto panaudojimas personaliniuose kompiuteriuse visdar yra labai naujas dalykas, bet jaigu sudaromos tinkamos sąlygos ši sistema veikia tačiau būtinas švarus balsas. Taip pat būtina paminėti, kad buūtina 16 MB RAM greitam naudojimaui. Taippat Appel’o Niuton ir kiti “noutpadai ” turi įdiegtą rašysenos atpažinimo sistemą. Šriftas ar atspaudas taip pat gali būti atpažinami šiais “noutpado” dydžio įrenginiais. Su specialiu rašikliu parašytas silikoniniame “noutpede” tekstas vartotojui panorėjus virsta kompiuteriniu tekstu. Tai sumažina problemų kylančiu dėl netvarkingos rašysenos tikimybę nes kompiuteris perskaito vartotojo rašyseną. Na jai kompiuteris neperskaito vartotojo rašysenos tai netolimoje ateityje bus galima į vesti norimus simbolius pačiam ir kompiuteris supras juos kaip vartotojo pasirengtas reikšmes.
Macros’ai labai palengvina darbą su kompiuteriu nes kompiuteris atlieka atlieka veiksmus greitai ir jums nebereikia jų daryti per naują. Macros’ai nėra naujiena, bet tai tikrai yra dirbtinio intelekto panaudojimas nes vartotojas išmoko kompiuterį daryti tam tikrus veiksmus atlikdamas juos tik kartą. Versle vartojimas yra labi išplitęs ir ištobulėjas. Bet failai turi būti konvertuojami. Nes visi verslo įrašai turi būti pritaikomi naujai programinei įrangai. Macros’ai sutaupo labai daug darbo valandų nes kompiuterį galimą išmokyti kartoti tai ką daro programuotojas. Taip kompiuteris išmokomas kartoti veiksmus kai to reikia vartotojui.
Kaip jau minėjau skyriuje “Intelekto kūrimo būdai” aukšto lygio sistema gali atlikti profisionalo darbą. Juolab kompiuteris gali būti greitai išmokytas naujų dalykų, praktiškai nereikalauja resursų, niekad nepamiršta o išmoko, niekada nepraneš kad serga ir negali atvykti į darbą ir neprašo atostogų. Beto kompiuteris gali turėti omenyje tokius informacijos kiekius kokių negali turėti joks žmogus.
Bet iki kokio laipsnio dirbtinio intelekto sistemos turėtų pakeisti žmones ekspertus? Kita vertus ar jos išvis turėtu pakeisti žmones? Pavyzdžiui ankškčiau buvo tokių kurie manė, kad kompiuteris galėtų pakeisti žmones kontroliujančius branduolinius ginklus, tuo pagrindu, kad kompiuteris galės greičiau reaguoti į kilusę grėsmę. Ir dauguma dirbtinio intelekto kūrėjų bijojo tokių programų kaip, Eliza psichiatrė ir ryšių kurios žmonės įgydavo su kompiuteriais, galimybės. Bet negalima praleisti kompiuterio specialisto privalumų. Pavyzdžiui orų prognozei pateikti būtina turėti labai daug informacijos tiek naujos tiek ir jau išmoktos ir kompiuteris gali daug tiksliau panaudoti visą šią informaciją. Bet visgi kompiuteris negali remtis žmogiškomis nuojautomis, kurios kartais butinos rezultato nustatymui.
Galiausiai kaikuriose srytise tokiose kaip, orų prognozė ar klaidų ieškojimas programinėje įrangoje, kompiuteriai gali būti daug pranašesni už žmones ekspertus. Bet kitose srytise,tokiose kaip medicina, kompiuteris ekspertas, jaigu naudojamas dagtao kaip asistentas yra privalumas, bet žmogus daktaras neturėtu būti pakeistas. Sistemos expertai turi galimybes palengvinti, kaikureis atvejais net pakeisti žmones, todėl atsargiai naudojamos bus naudingi pagalbininkai žmonijai.
Priedai
Barbara Hayes – Roth
Interviu su vyriausioja tyrimų vadove, Stenfordo universitetas
-Kuo dirbtinio intelekto tyrimų šakoje specializuojatės?
-Protinų agentų kūrime
Imrovisuojančių veikėjų kūrime
-Kam skirta dirbtinio intelekto sistema kurią jūs kuriate/tiriate?
-Protingū agentų kurimui kurie veiktų kaip imprivizuojantysveikėjai
virtualiose pasuliuose.
-Kokius metodus ir priėjimus naudojete savo tyrimuose?
-Onlaininius virtualius pasaulius, kitokias aplinkas skirtas socialiai saveikai,
naujas meų formas, naujus pramogų tipus, mokinančios žaislus, taikomosios komercijos paslaugos,…
-Kokius dalykus rekomenduotumėt vidurinių mokyklų moksleivems, kurie domisi dirbtiniu intelektu?
-Platų pasirinkimo spektra įtraukiant matematiką, kompiuterių mokslus, socialinius mokslus ir menus.
Austin Tale
Iš interviusu su Dirbtinio intelekto taikymo instituto darbuotoju Ostinu Tale
-Kuo konkrečiai jūs specializuojatės dirbtinio intelekto srytije?
-Dirbtinio intelekto planavimas ir procesų valdymas.
-Kodėl pasirinkote dirbti dirbtinio intelekto tyrimų srytije?
-Norėjau tapti mokslininku nuo pradinės mokyklos laikų (1959 m.) ir vidurinės mokyklos laikais susidomėjau kompiuteriais (1966 – 88 m.). Pradėjas studijas universitete norėjau dirbti su programinės įrangos aspektais ir ir teko rinktis vieną iš tuo metu prienamų kursų. Mano dėstitojai tuo metu pradėjo naują dirbtinio intelekto kursą ir jau buvo įgija kontaktų su Edinburgo dirbtinio intelekti departamentu. Aš pradėjau rašyti bakalauro darbą apie turimo metodus ir planavimą 1971 m. Taodėl teko bendradarbiauti su profesoriumi Donaldu Michie Edinburge kuris dirbošioje srytije. Jis pasiūlė man studento praktikanto vietą ir poto reikalai ėmė vystitis dabarinės mano padeties link.
-kam skita dabar jūsų tiriama/kūriama dirbtinio intelekto sistema?
-Ji skita valdyti,planuoti ir įgivendinti planus verslo organizacijose dabo efektyvumo pakelimui, paramos ir gamybos organizavimui,ir kitom panašiom užduotim atlikti. Europos kosmoso agentūros darbo organizavimui, integravimui ERS- 1 tipo erdvėlaivių testavimui,”Ariane” finansavimo J.T. oro pajegoms tvarkymui, Jungtinės karalystės gelbėjimo tarnybų darbo organizavimui.
-Kokius metodus naudojate savo tyrime?
-Platų galimybių spektrą paremtą organizacijos modeliu ir žmogaus ir kompiuterio santykiais kaip tos organizcijos nariais. beto naudojama architektūra O – Plan paremta darbotvarkės weikimo pricipu, kuri leidžia duomenų pagrindu sukkurtų sistemų integravimą, tap pat pat naudojame dirbtinio valdymo metodus ir pajieškas.
-Kokią pagrindinę įtaką žmonėms jusų manimų dirbtinis intelektas turės ateityje?
-Taip, dirbtinio intelekto taikymas , o pagrinde žinojimu paremtos sistemos leis mums daug geriau išnaudoti informaciją susiejusę su norima atlikti užduotimi, tuopačiu procesas bus labieiau permatoas, atviras ir paaiškinamas. Tai nuodugnei paveiks budus kureis sutikimo suderinimas su standartais, su legityvumu, su saugumo taisyklėmis ir taip toliau tai padės individams ir organizacijoms ir vyriausybėms.
-kaip jūs manote kaip atrodys dirbtinio itelekto technologijos po 10, 20, 50 metų?
-Po 10 metų daug sistemu bus vadinamos dirbtinio intelekto sistemomis nors ištikrųjų tai bus pažangios kompiuterinės technologijos. Bus daug labai pažangių šių sitemų taikimo pavyzdžių skirtu konkrečioms užduotims, kur bus kuriami ir naudojami modeliai. Jos bus aukštai vertinamos tačiau jos bus taikomos siaurame spektre. Internetas dėl didelio informacijos valdymo poreikio, ir kitos su informcijos industrija susijusios sritis gausiai naudos dirbtinio intelekto technologias, o žmonės nesusieja su šiomis srytimis bus tik bepradedą naudoti dirbtinio intelekto technologijas.
Po 20-50 metų progresiškai padidės platesnių ir tobulesnių dirbtinio intelekto modelių vartojimas. Beto bus pradėtos naudoti profisionalios sistemos patarėjos kurias koreguoti galės pats vartotojas. Beto įvyks dižiuliai pasikeitimai tosia srytisia kur gabar dirbtinis intelektas netaikomas: kelionių agentūros , pagrindinė pramonė,medicina ir pan.
Išvados
Nors idėjos apie dirbtinį intelektą jau yra senos tačiau dar nepereitas tas barjieras kuris išlaisvintu mokslinius tyrimus iš sąstingio. Yra gausybės teorijų kuriomis remiasi tiek moskslininkai tiek ir mėgėjai. Tačiau truksta kažkokios grandinės dalies kuri neleidžia dabartie pasiekimų susietį vieną tikrai pilnavertiškai mąstantį dirbtinio intelekto produktą.
Mano manymų dirbtinio itelekto sukūrimas yra proektas reikalaujanti ytin gilios savianalizės. Bandymas sukuri dirbtinį ntelektą yra yrodymas jog žmogaus prigimtis yra imtis naujo darbu iki galo neužbaigus prieštai pradėto. Tai taspats kaip kosmoso tyrimas iki galo neištyrus žemės juk žmogus te žino tik dvidešimt procentų savo smegenų galimybiu, o dirbtinio intelekto kūrimas yra kūrimas sau lygaus bežinant ką gali pats.
Dauguma rašytojų rašo, kad dirbtinio intelekto sukūrimas atneš pražūtį žmonijai. Taip ir atsitiks jaigu per stebūklą sukursime sukursime mašiną kuri kuri galės mąstyti, nes dirbtinis intelektas mąstys remdamasis racionalumu ir logikos dėsniais, o žmogus su laiku jam ims trugdyti nes visi žmonės yra idividai, asmenybės, egoistai. Žmonių asmeniniai interesai trugdys jiems patiems taip pat trugdys ir dirbtiniam protui ir jaigu jam bus duota užduotis pagelbėti žmonijai jis stengsis suvienodinti žmones visus pajungti vienam tikslui, tai sunaikins individualuma kas ir yra žmogiškumo esybė.
Todėl ir sakau, kad norint kurti dirbtinį intelektą kuris mums padės nekenkdamas žmogiškumui reikia visų pirma nuodugniai ištirti žmogų ir surast būdus savo kūrinio kontrolei, kad žmogus užimtų aukštesnę poziciją evoliucijos grandinėje nei jo kūrinys.