Реферат По Управление интеллектуальной собственностью на тeму: «Проблемы и ограничения, связанные с использованием искусственного интеллекта»

Нейронный подход
Сегодня ученые понимают, что в биологии существует множество аналогий, потенциально полезных для развития искусственного интеллекта. Среди таких ученых - нейрофизиолог Уоррен Маккалох, как и Винер, у которого был философский склад ума и широкий круг интересов. На Нью-Йоркской научной конференции 1942 года Маккалок оценил работу одного из сотрудников Винера о механизмах обратной связи в биологии. Идеи, высказанные в докладе, перекликаются с собственными представлениями Маккаллоха о том, как работает мозг [6].
В течение следующего года Маккалок в соавторстве с математиком Уолтером Питтсом разработал теорию активности мозга. Эта теория стала основой, на которой сформировалось мнение о схожести функций компьютера и мозга. Частично основываясь на предыдущем исследовании нейронов Маккаллоха, он и Питтс выдвинули гипотезу о том, что нейроны можно упрощенно рассматривать как устройства, работающие с двоичными числами [7].
В 30-х годах XX века компьютерные ученые, среди которых был американский ученый Клод Шеннон, осознали, что двоичная единица и ноль вполне соответствуют паре состояний электрической цепи, поэтому двоичная система идеально подходит для электронных вычислительных устройств. Маккалок и Питтс предложили построить сеть электронных нейронов, показав, что сеть может выполнять любое количество или логических операций. Они предполагали, что такая сеть сможет обучаться, распознавать закономерности, обобщать - в ней есть основные черты интеллекта [7].
Теории Маккаллоха-Питтса и идеи Винера вызвали неподдельный интерес к интеллектуальным машинам. В 40-60-е годы кибернетики работали над теорией функционирования мозга. От кибернетического (нейромодельного) подхода к машинному интеллекту образовался так называемый восходящий метод - движение от простых аналогов нервной системы примитивных существ к сложнейшей нервной системе человека. План заключался в создании адаптивной сети, самоорганизующейся системы или обучающейся машины. Позднее эти термины стали обозначениями устройств, способных отслеживать окружающую среду и с помощью обратной связи изменять свое поведение в соответствии с идеями поведенческой школы психологии.
Однако аналогия с животным миром была возможной не во всех случаях. Основной проблемой восходящего подхода была высокая стоимость электронных компонентов. Даже модель нервной системы муравья, состоящая из двадцати тысяч нейронов, оказалась недоступной [8].
На сегодняшний день нейронный подход является наиболее продуктивным, так как создается структура, изоморфная человеческому мозгу, что увеличивает вероятность появления систем искусственного интеллекта в ближайшем будущем. Элементная база и принципы функционирования современных компьютеров исчерпали себя, научная мысль может пойти по пути использования моделей нейронов, что значительно упростит работу с компьютером и увеличит его вычислительную мощность [8].