**Шту́чны інтэле́кт** (англ.: artificial intelligence, AI) — раздзел інфарматыкі, які вывучае магчымасць ажыццяўлення асэнсаваных разважанняў і дзеянняў з дапамогай вылічальных сістэм і іншых штучных прылад. Алгарытм рашэння задачы ў большасці выпадкаў загадзя невядомы. У пачатку XXI стагоддзя пануючым падыходам да рашэння задач штучнага інтэлекту стала машыннае навучанне, што было абумоўлена развіццём нейронных сетак[en] і іншых метадаў.

Дакладнага азначэння гэтай навукі не існуе, бо ў філасофіі не вырашана пытанне аб прыродзе і статусе чалавечага інтэлекту. Няма і дакладнага крытэрыя дасягнення камп’ютарамі «разумнасці», хоць яшчэ на пачатку працы над штучным інтэлектам быў прапанаваны шэраг гіпотэз, напрыклад, тэст Цьюрынга або гіпотэза Ньюэлла—Саймана. На гэты час існуе шмат падыходаў як да разумення задачы штучнага інтэлекту, так і да стварэння інтэлектуальных сістэм.

Так, адна з класіфікацый вылучае два падыходы да распрацоўкі ШІ:

* сыходны, семіятычны — стварэнне знакавых сістэм, якія мадэлююць высокаўзроўневыя псіхічныя працэсы: мысленне, разважанні, маўленне, эмоцыі, творчасць і г.д. (*Гл. таксама*: семіётыка);
* узыходны, біялагічны — вывучэнне нейронных сетак і эвалюцыйныя вылічэнні, якія мадэлююць інтэлектуальныя паводзіны на аснове дробных «неінтэлектуальных» элементаў.

Гэта навука звязана з псіхалогіяй, нейрафізіялогіяй, трансгуманізмам і інш. Як і ўсе камп’ютарныя навукі, яна выкарыстоўвае матэматычны апарат. Асаблівае значэнне маюць для яе філасофія і робататэхніка.

Штучны інтэлект — вельмі маладая вобласць даследаванняў, якая ўзнікла ў 1956 годзе. Яе гістарычны шлях нагадвае сінусоіду, дзе кожны «ўзлёт» ініцыяваўся якой-небудзь новай ідэяй.

Падыходы да вывучэння
---------------------

Існуюць розныя падыходы да пабудовы сістэм ШІ. Можна вылучыць 4 даволі розных падыходы:

* 1. Лагічны падыход. Асновай для лагічнага падыходу служыць Булева алгебра. Кожны праграміст знаёмы з ёю і з лагічнымі аператарамі з тых часоў, калі ён асвойваў аператар IF. Сваё далейшае развіццё Булева алгебра атрымала ў выглядзе вырахавання прэдыкатаў — у якім яна пашыраная за кошт увядзення прадметных знакаў, адносін паміж імі, квантараў існавання і ўсеагульнасці. Практычна кожная сістэма ШІ, пабудаваная на лагічным прынцыпе, уяўляе сабой машыну доказу тэарэм. Пры гэтым зыходныя даныя захоўваюцца ў базе даных у выглядзе аксіём, правілаў лагічных вывадаў як адносіны паміж імі. Акрамя таго, кожная такая машына мае блок генерацыі мэты, і сістэма вываду спрабуе даказаць дадзеную мэту як тэарэму. Калі мэта даказаная, то трасіроўка ўжытых правіл дазваляе атрымаць ланцужок дзеянняў, неабходных для рэалізацыі пастаўленай мэты (такія сістэмы вядомая як экспертныя сістэмы). Магутнасць такой сістэмы вызначаецца магчымасцямі генератара мэт і машынай доказу тэарэм. Дамагчыся большай выразнасці лагічнаму падыходу дазваляе такі параўнальна новы кірунак, як няпэўная логіка.
* 2. Структурны падыход. Пад структурным падыходам мы разумеем тут спробы пабудовы ШІ шляхам мадэлявання структуры чалавечага мозгу. Адной з першых такіх спроб быў перцэптрон Фрэнка Разенблата. Асноўнай мадэлюемай структурнай адзінкай у перцэптронах (як і ў большасці іншых варыянтаў мадэлявання мозгу) з’яўляецца нейрон. Пазней былі створаныя і іншыя мадэлі, якія шырока вядомыя пад тэрмінам нейронныя сеткі (НС). Гэтыя мадэлі адрозніваюцца па будове асобных нейронаў, па тапалогіі сувязяў паміж імі і па алгарытмах навучання. Сярод найбольш вядомых цяпер варыянтаў НС можна назваць НС са зваротным распаўсюджваннем памылкі, сеткі Хопфілда, стахастычныя нейронныя сеткі. У шырокім сэнсе такі падыход вядомы як Канэктывізм.
* 3. Эвалюцыйны падыход. Пры пабудове сістэм ШІ ў гэтым падыходзе асноўная ўвага надаецца пабудове пачатковай мадэлі, і правілам, па якіх яна можа змяняцца (эвалюцыяваць). Прычым мадэль можа быць складзеная па самых розных метадах, гэта можа быць і НС, і набор лагічных правіл, і любая іншая мадэль. Пасля гэтага мы ўключаем камп’ютар і той, праводзячы праверку мадэляў, адбірае самыя лепшыя з іх, на падставе якіх па самых розных правілах генеруюцца новыя мадэлі. Сярод эвалюцыйных алгарытмаў класічным лічыцца генетычны алгарытм.
* 4. Імітацыйны падыход. Дадзены падыход з’яўляецца класічным для кібернетыкі з адным з яе базавых паняццяў — чорная скрыня. Аб’ект, паводзіны якога імітуюцца, як раз і ўяўляе сабой «чорную скрыню». Нам не важна, што ў яго і ў мадэлі ўсярэдзіне, і як ён функцыянуе, галоўнае, каб наша мадэль у аналагічных сітуацыях паводзіла сябе сапраўды гэтак жа. Такім чынам тут мадэлюецца іншая ўласцівасць чалавека — здольнасць капіраваць тое, што робяць іншыя, не паглыбляючыся ў падрабязнасці, навошта гэта трэба. Часцяком гэтая здольнасць эканоміць яму шмат часу, асабліва ў пачатку яго жыцця.

У рамках гібрыдных інтэлектуальных сістэм спрабуюць аб’яднаць гэтыя кірункі. Экспертныя правілы высноў могуць генеравацца нейронавымі сеткамі, а правілы для спараджэння атрымліваюць з дапамогай статыстычнага навучання.

Адносна новы падыход, названы ўзмацненне інтэлекту, разглядае дасягненне ШІ падчас эвалюцыйнай распрацоўкі як пабочны эфект узмацнення чалавечага інтэлекту тэхналогіямі.

Кірункі даследаванняў
---------------------

Аналізуючы гісторыю ШІ, можна вылучыць такі шырокі кірунак, як мадэляванне разважанняў. Шмат гадоў развіццё ШІ рухалася менавіта па гэтым шляху, і зараз гэта адна з самых развітых абласцей у сучасным ШІ. Мадэляванне разважанняў — гэта стварэнне знакавых сістэм, на ўваходзе якіх пастаўленая нейкая задача, а на выхадзе патрабуецца яе рашэнне. Звычайна, прапанаваная задача ўжо фармалізаваная, г. зн. перакладзеная ў матэматычную форму, але альбо не мае алгарытму рашэння, альбо ён занадта складаны, працаёмкі і г. д. У гэты кірунак уваходзяць: доказ тэарэм, прыняцце рашэнняў і тэорыя гульняў, планаванне і дыспетчарызацыя, прагназаванне.

Немалаважным кірункам з’яўляецца апрацоўка натуральнай мовы, у рамках якога праводзіцца аналіз магчымасцяў разумення, апрацоўкі і генерацыі тэкстаў на «чалавечай» мове. У прыватнасці, тут яшчэ не вырашаная праблема машыннага перакладу тэкстаў з адной мовы на другую. У сучасным свеце вялікую ролю адыгрывае распрацоўка метадаў інфармацыйнага пошуку. Па сваёй прыродзе, арыгінальны тэст Цьюрынга звязаны з гэтым кірункам.

Вялікія і цікавыя дасягненні маюцца ў вобласці мадэлявання біялагічных сістэм. Строга кажучы, сюды можна аднесці некалькі незалежных кірункаў. Нейронныя сеткі выкарыстоўваюцца для рашэння невыразных і складаных праблем, такіх як распазнаванне геаметрычных фігур альбо кластарызацыя аб’ектаў. Генетычны падыход заснаваны на ідэі, што нейкі алгарытм можа стаць больш эфектыўным, калі запазычыць лепшыя характарыстыкі ў іншых алгарытмаў («бацькоў»). Адносна новы падыход, дзе ставіцца задача стварэння аўтаномнай праграмы-агента, які ўзаемадзейнічае з вонкавым асяроддзем, завецца агентным падыходам. Мэта падыходу — належным чынам прымусіць масу «не вельмі інтэлектуальных» агентаў узаемадзейнічаць разам, і тым самым атрымаць «мурашыны» інтэлект.

Задача распазнання выяваў ужо часткова вырашаецца ў рамках іншых кірункаў. Сюды адносяцца распазнанне знакаў, рукапіснага тэксту, мовы, аналіз тэкстаў. Асобна варта адзначыць камп’ютарны зрок, які звязаны з машынным навучаннем і робататэхнікай.

Наогул, робататэхніка і штучны інтэлект часта асацыююцца адно з другім. Інтэграванне гэтых двух навук, стварэнне інтэлектуальных робатаў, можна лічыць яшчэ адным кірункам ШІ.

Асабняком стаіць машынная творчасць, у сувязі з тым, што прырода чалавечай творчасці яшчэ меней вывучаная, чым прырода інтэлекту. Тым не менш, гэтая вобласць існуе, і тут пастаўленыя праблемы напісання камп’ютарам музыкі, літаратурных твораў (часта — вершаў або казак), мастацкая творчасць.

Нарэшце, існуе маса прымяненняў штучнага інтэлекту, кожнае з якіх стварае амаль самастойны кірунак. У якасці прыкладаў можна ўзгадаць праграмаванне інтэлекту ў камп’ютарных гульнях, нелінейнае кіраванне, інтэлектуальныя сістэмы бяспекі.

Можна заўважыць, што шматлікія вобласці даследаванняў перасякаюцца. Гэта ўласціва для любой навукі. Але ў штучным інтэлекце ўзаемасувязь паміж быццам рознымі кірункамі выяўлена асабліва моцна, і гэта звязана з філасофскай спрэчкай аб моцным і слабым ШІ.

Гісторыя
--------

У пачатку XVII стагоддзя Рэнэ Дэкарт выказаў здагадку, што жывёла — нейкі складаны механізм, тым самым сфармуляваўшы механістычную тэорыю. У 1623 г. Вільгельм Шыкард (ням.: Wilhelm Schickard) пабудаваў першую механічную лічбавую вылічальную машыну, за якой рушылі ўслед машыны Блеза Паскаля (1643) і Лейбніца (1671). Лейбніц таксама быў першым, хто апісаў сучасную двайковую сістэму злічэння, хоць да яго гэтай сістэмай перыядычна захапляліся шматлікія вялікія навукоўцы. У XIX стагоддзі Чарлз Бэбідж і Ада Лаўлейс працавалі над праграмавальнай механічнай вылічальнай машынай.

У 1910—1913 гг. Бертран Расел і А. Н. Уайтхэд апублікавалі працу «Прынцыпы матэматыкі», якая зрабіла рэвалюцыю ў фармальнай логіцы. У 1941 Конрад Цузе пабудаваў першы працуючы праграмна-кантраляваны камп’ютар. Уорэн Маккалак і Валтэр Пітс у 1943 апублікавалі *A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity*, якая заклала асновы нейронавых сетак.

Пасля Другой сусветнай вайны некалькі чалавек пачалі незалежна працаваць над інтэлектуальнымі машынамі. Англійскі матэматык Алан Цьюрынг, магчыма, быў найбольш вядомым прадвеснікам. Ён прачытаў сваю тэматычную лекцыю ў 1947 годзе. Цьюрынг адзін з першых вырашыў, што штучны інтэлект (англ.: artificial intelligence — AI) лепш за ўсё даследаваць шляхам праграмавання камп’ютараў, а не канструявання машын.

ШІ як галіна навукі вядзе адлік з 1956 года. Гэты кірунак быў агучаны на летнім семінары ў Дартмут-каледжы (Хановер, ЗША), які арганізавалі чацвёра амерыканскіх навукоўцаў: Джон Мак-Карці, Марвін Мінскі, Натаніэль Рочэстэр і Клод Шэнан. З тых часоў тэрмін «штучны інтэлект», прыдуманы, хутчэй за ўсё, з мэтай прыцягнення ўсеагульнай увагі, стаў набываць папулярнасць.

ШІ і навуковая фантастыка
-------------------------

У навукова-фантастычнай літаратуры ШІ часцей за ўсё паказваецца як сіла, якая спрабуе зрынуць уладу чалавека (HAL 9000, Скайнет, Colossus, Матрыца), або абслуговы гуманоід (C-3PO, Data, KITT і KARR, Двухсотгадовы чалавек). Непазбежнасць дамінавання над светам ШІ, які выйшаў з-пад кантролю, аспрэчваецца такімі фантастамі, як Айзек Азімаў і Кевін Уорвік.

Цікавае бачанне будучыні прадстаўленае ў рамане «Выбар паводле Цьюрынга» пісьменніка-фантаста Гары Гарысана і навукоўца Марвіна Мінскі. Аўтары разважаюць на тэму страты людскасці чалавекам, ў мозг якога была імплантаваная ЭВМ, і набыцці чалавечнасці машынай з ШІ, у памяць якой была скапіраваная інфармацыя з галаўнога мозга чалавека.

Некаторыя фантасты, напрыклад Вернар Віндж, таксама разважалі над наступствамі з’яўлення ШІ, якое, на іх думку, выкліча рэзкія драматычныя змены ў грамадстве. Такі перыяд завуць тэхналагічнай сінгулярнасцю.

Гл. таксама
-----------

* 23 асіламарскія прынцыпы для штучнага інтэлекту

Зноскі
------

1. ↑  zviazda.by

Спасылкі
--------

|  |  |
| --- | --- |
| commons: | Штучны інтэлект на Вікісховішчы |


|  |  |
| --- | --- |
| ⚙️   Слоўнікі і энцыклапедыі | Вялікая кітайская · Вялікая нарвежская · Вялікая нарвежская · Вялікая расійская (старая версія) · Кругасвет · Britannica (онлайн) · Brockhaus · Treccani |
| 

| Нарматыўны кантроль |
| --- |
| BNE: XX4659822 · BNF: 11932084t · GND: 4033447-8 · LCCN: sh85008180 · LNB: 000050010 · Microsoft: 154945302 · NDL: 00574798 · NKC: ph116536 |

 |

| ⛭Кібернетыка |
| --- |
| Вучоныя | І. Аляксандар · У. Эшбі · Э. Бір · К. Бернар · Л. Берталанфі · В. Брайтэнберг · Г. Браўн · У. Кэнан · Х. Фёрстэр · Ч. Франкьюз · Д. Форэстар · Р. Фулер · Э. Глазерсфельд · Ф. Хейліген · Э. Хольст · К. Джослін · С. Кауфман · С. П. Курдзюмаў · Н. Луман · У. Мак-Калак · У. Матурана · Т. Парсанс · Г. Пэск · В. Пітс · А. Радкліф-Браўн · Р. Трапл · В. Ф. Турчын · Я. Ікскюль · Ф. Варэла · Ф. Вестар · Ч. Вікерс · С. Умплебі · Д. Варфільд · К. Уорык · Н. Вінер · Э. Вільдэн · Ж. Фрэска |
| Раздзелы | Біялагічная кібернетыка · Біямедыцынская кібернетыка · Гуманітарная кібернетыка · Кібернетыка другога парадку · Кіраванне · Матэматычная кібернетыка · Медыцынская кібернетыка · Нейракібернетыка · Экалагічная кібернетыка · Эканамічная кібернетыка*Дыскрэтная матэматыка:* Тэорыя мностваў · Тэорыя графаў · Булева алгебра*Тэорыя сістэм*: Тэорыя катастроф *Тэорыя інфармацыі*: Біясеміётыка · Семіётыка · Сінергетыка*Метады праграмавання*: Алгарытмічныя мовы · Біяробаты · Матэматычнае праграмаванне · Тэорыя аўтаматаў · Тэорыя кіравання*Тэорыя праграмавання*: Асновы праграмавання · Матэматычная логіка · Тэорыя алгарытмаў · Тэорыя праграмавання · Фармальныя метады*Мовы праграмавання*: Тэорыя аўтаматаў · Фармальныя мовы · Транслятар · Мова праграмавання*Мадэляванне*: Матэматычны аналіз · Дыферэнцыяльныя ўраўненні · Матэматычнае мадэляванне · Аналіз дадзеных · Лікавыя метады*Прыняцце рашэнняў*: Даследаванне аперацый · Канектывізм · Тэорыя прыняцця рашэнняў · Штучны інтэлект |
| Сумежныя дысцыпліны | Матэматыка · Мовазнаўства · Філасофія · Праграмаванне · Біялогія |
| Аб'екты вывучэння | Камп’ютар · Алгарытм · Сістэма · Інфармацыя |