мини|десно|250п|Интелигентен хуманоиден робот на ХондаАСИМО Вештачка интелигенција (ВИ) — интелигенција претставена од машини и софтвер и е гранка од компјутерската наука која развива машини и софтвер со интелигенција. Најголемите истражувања како и објавените трудови за ВИ истата ја дефинираат како проучување и дизајн на интелигентен агент, каде под интелигентен агент се подразбира систем способен за перцепирање на околината и преземање на активности кои му ги максимизираат шансите за успех. John McCarthy, човекот кој во 1956 ја измисли синтагмата, ја дефинираше како наука и инженерство за создавање на интелигентни машини. Истражувањето во делот на ВИ е од високо технички и специјализиран карактер, во основа поделен во подобласти кои често слабо меѓусебно комуницираат. Некои од подобластите се должат на културно-општествени фактори: подобластите се развиле врзувајќи се за соодветни институции или резултирале од достигнувања на поединечни истражувачи. ВИ истовремено е поделена и врз основа на техничка проблематика. Имено, некои од подобластите се фокусираат на решавање на специфичен проблем, други пак, се фокусирани на еден од можните пристапи или користење на конкретна алатка или пак насочени кон реализирање на соодветна апликација. Централниот проблем ( или целта) на ВИ истражувањето е интеграција од резонирање, знаење, планирање, учење, комуникација, перцепција како и способност за движење и манипулирање со предмети. Општата интелигенција (или чврста интелигенција) сè уште е долготрајна цел во оваа област. Тековно популарните пристапи вклучуваат статистички методи, компјутерска интелигенција и традиционален симбол ВИ ( AI). Огромен е бројот на алатките користени во ВИ , вклучувајќи видови пребарувања, математичка оптимизација, логика, методи засновани на веројатност и економика, и многу други. Овој дел од комјутерската наука се заснова на ставот дека круцијалната одлика на луѓето, интелигенцијата – разумот на хомосапиенсот – може да биде прецизно обработена, до тој степен, да може да биде симулирана од страна на некоја машина. Ова ги покрена филозофските прашања во врска со природата на умот, како и од делот на етиката, во смисла на создавање на вештачко суштетство, прашање кое датира од времето на митовите, античката филозофија и фантастика. ВИ е тема која се дискутира со огромен оптимизам но, која во исто време претрпува и неверојатни неуспеси. Денес таа стана неизоставен дел од технолошката индустрија и најкомплицираниот проблем во компјутерската наука.
Историја Размислувачки машини и вештачки суштества се појавуваат уште во старогрчката митологија, како што се Талос од Крит, бронзениот робот од Хефес и Пигмалион и Галатеја. Суштества кои наводно ја имале човечката интелигенција постоеле во секоја од поголемите цивилизации: вдаховени слики биле обожувани во Египед и Грција, додека пак, хуманоидни автомати биле измислени од страна на Yan Shi, Херојот од Александрија и Ал-Џазари. Широко распространето е и верувањето дека Jābir ibn Hayyān, Judah Loew и Paracelsus ги создале вештачките суштества. Од 19-иот и 20-иот век, вештачките суштества стануваат заедничка одлика на фикцијата, како што е Франкенштајн на Мери Шели ( Mary Shelley's Frankenstein) или Универзалните роботи на Росум од Карел Чапек ( Karel Čapek's R.U.R. -Rossum's Universal Robots). Pamela McCorduck објаснува дека сите тие всушност се доказ за постоење на еден древен нагон , кој таа го нарекува имитирање Господ . Приказните за овие суштества како и нивните судбини ги разработуваат истите надежи, стравови и етички прашања кои ги наметнува и ВИ.
Механичкото или формалното резонирање го развиле филозофите и математичарите уште во античкиот период. Проучувањето на логиката директно довело до пронаоѓање на програмирачки дигитален електронски комјутер, како резултат на работата на математичарите Alan Turing и други. Turing-овата Теорија на пресметка, укажувала на тоа дека една машина, преку менување на симболите во едноставна варијанта, само 0 и 1 , истата може да ги симулира сите замислени активности по пат на математичка дедукција. Ова, во согласност со тековните откритија во неврологијата, теоријата на информација и кибернетиката, инспирира една мала група на истражувачи да отпочнат со сериозно размислување за изработка на вештачки мозок.
ВИ како истражувачка област била основана на конференција во кампусот во Дартмунт Колеџ во лето 1956. Присутните, вклуќувајѓи ги и John McCarthy, Marvin Minsky, Allen Newell и Herbert Simon,станале водачи во истражувачката областа на ВИ за многу наредни декади. Тие и нивните студенти напишале програми, кои за повеќето луѓе, биле вистинско чудо: компјутерите решавале теоретски проблеми во алгебра, докажувајќи логички теореми, зборувајќи на англиски јазик. Кон средината на 60-тите, истражувањата во САД во најголем дел биле финансирани од страна на Одделот за одбрана преку лаборатории отворани ширум светот. Основачите на ВИ биле вистински оптимисти за иднината на новоразвиената научна област: Herbert Simon предвидел дека машините во следните 20 години ќе бидат способни да ја извршат секоја работа за која е способен човекот додека пак, Marvin Minsky запишал дека со генерации .... проблемот на создавање на 'вештачка интелигенција' во целост ќе биде решен. Но, тие не успеале да ги предвидат тешкотиите на некои проблеми со кои се соочиле. Во 1974, како одговор на критиките упатени од Sir James Lighthill као и на постојаниот притисок од страна на Американскиот Конгрес со цел финансирање на попродуктивни проекти, двете влади и Британската и Американската го прекинуваат финансирањето на истражувањата во областа на ВИ. Следните неколку години , подоцна , биле нарекувани,' зима за ВИ' , период кога било тешко да се најде финасирање на проекти во делот на ВИ. Во раните 80-ти, истражувањата од ВИ биле ревитализирани преку комерцијалниот успех на експертски системи, форма на програм од ВИ која симулирала знаење и аналитички вештини на еден или повеќе експерти. До 1985 пазарот на ВИ достигнал преку билион долари. Во исто време, Проектот на петта генерација јапонски компјутери ги инспирирал Американската и Британската влада да ги обноват фондовите за академските истражувања во истата област. Во секој случај, почетокот со колапс на Lisp Machine на пазарот во 1987, повторно ја фрла ВИ во период на дисрепутација, односно,во нова долготрајна зима за ВИ. Во 90-тите , раниот 21 век , ВИ го достигнува нејзиниот најголем успех, иако некако како зад сцената. Вештачката интелигенција се користи во логиката, генерирање на нова од постоечките информации во комјутер, медицинска дијагностика и многу други области од технолошката индустрија. Успехот главно се должи на неколку фактори: зголемување на сметачката моќ на комјутерите ( види законот на Moore ), поинтензивна нагласеност на решение на специфични подпроблеми, крирање на нови врски меѓу ВИ и други науки кои работат на слична проблематика, како и новата истрајност на истражувачите кон цврсти математички методи и строги пропишани стандарди. На 11 мај 1997,Deep Blue станал прв компјутер, со вграден систем за играње шах, кој го победил светскиот шампион во шах, Garry Kasparov. Во 2005, роботот Stanford ја освоил престижната награда DARPA Grand Challenge возејќи самостојно 131 миља низ непозната пустина. Две години подоцна, тим од CMU ја освојува наградата за урбана средина DARPA Urban Challenge кога нивниот автомобил, управуван автоматски, поминал 55 миљи во урбана средина прилагодувајќи се на сообраќајниот метеж и почитувајќи ги сообраќајните знаци. Во февруари 2011 во квиз шоуто Jeopardy во јавен двобој, системот за одговарање на прашања,Watson ги победил двајцата најголеми шампиони на ова шоу, Brad Rutter и Ken Jennings со значителна разлика гласови. Kinect преку кој е овозможена 3D слика на тело во движење за потребите на Xbox 360, исто како и Siri на iPhone, користи алгоритми кои произлегле од долготрајни истражувања во делот на ВИ.
Цели
Основниот проблем на симулирање (или создавање) на интелигенција е разложен на голем број конкретни подпроблеми. Истите се состојат од стецифични црти на карактер и способности кои истражувачите би сакале да ги поседува еден интелингентен систем.Подолу опишаните одлики се оние кои привлекоа најголемо внимание.
Дедукција, резонирање и решавање на проблеми
Првите истражувачи во областа на ВИ развија алгоритми кои чекор по чекор го имитираа резонирањето што го користат луѓето при решавање на сложувалки или при логички дедукции .Во доцните 80-ти и 90-ти ВИ истражувањето разви високо успешни методи за справување со несигурни и нецелосни информации применувајќи го концептот на веројатноста и економијата.
За комплицирани проблеми , повеќето од овие алгоритми бараат огромни пресметувачки ресурси – најчесто искусена ' комбинаториска експлозија': мемориски простор или потребното компјутерско време станува астрономско кога проблемот ги надминува предвидените граници. Потрагата по поефективен проблемо-решавачки алгоритам е високо приоритетна работа во ВИ истражувањата.
Луѓето, најчесто нивните проблеми ги решаваат користејќи брза, интуитивна проценка отколку, свесна, чекор-по-чекор дедукција која првите ВИ истражувачи испеаја да ја моделираат. ВИ освари одреден прогрес со имитирање на некој вид ' полусимболичен' решавач на проблеми: пристапи кои го нагласуваат значењето на сензорско-моторните вештини до остварување на повисоко резонирање; направи обиди во истражување на неурални мрежи со цел да ги симулираат структурите во внатрешноста на мозокот кои ги предизвикуваат ваквите вештини; додека пак со статистички пристапи кон мимиките ВИ ја разработува веројатноста кај човекот да погаѓа.
Презентација на знаење
Презентација на знаењето и инженерство на знаењето се суштински за ВИ истражувања. Многу од проблемите за кои се очекува да бидат решливи за машините изискуваат екстензивни познавања на светот. Помеѓу работите кои треба да се во општата презентација за ВИ се: предмети, особености, категории и релации меѓу предметите, ситуации, настани, време и состојби, прицини и последици, знаење во служба на знаење (што знаеме за знаењето на другите),и многу други, помалку истражени домени. Претстава за она што постои е онтологија: низа од предмети, врски, концепти и се она што машината го знае во врска со тоа. Најопштите се нарекуваат горни онтологии и истите прават обид да обезбедат основа за сите други знаења.
Меѓу најтешките проблеми при претставување на знаењето се:
Стандардното расудување и квалификацискиот проблем
Многу од работите што луѓето ги знаат се трансформираат во работни претпоставки. На пример, доколку стане збор за некоја птица, луѓето моментално си замислуваат животно со големина на една песница, што пее и лета. Ниту еден од овие податоци не важи за сите птици. John McCarthy го идентификува овој проблем во 1969 под термин квалификациски проблем: за кое било здраворазумно правило кое ВИ истражувачите сакаат да го претстават, постои тенденција за разгледување на огромен број на очекувања. Скоро ништо не е едноставно точно или неточно доколку е во согласност со барањата на апстракната логика. ВИ истражувачите веќе истражија бројни решенија на овој проблем.
Широчината на знаењето на здравиот разум
Бројот на атомските факти, познати на еден просечен човек е астрономски. Истражувачките проекти кои имаат намера да изградат една комплетна основа на знаење на здравиот разум ( пр. Сус) бараат енормна количина на лабораториски онтолошко инженерство – кој мора рачно да се состави, како најкомплициран концепт на сите времиња. Главната цел е да се добие комјутер што ќе може да разбере доволен број на концепти со цел да се оспособи да учи преку извори како што е Интернетот, и кој би бил во можност да ја надополнува својата сопствена онтологија.
Под-симболичка форма на некое знаење од здравиот разум