Можно ли заставить компьютер думать. Могут ли компьютеры мыслить? Сторонние программы очистки системы

Новая компьютерная программа за одно мгновение может понять, о чём человек думает.

Авторы исследования могут предугадать, что человек сейчас видит - на основе деятельности нейронов, считываемой с помощью вживлённых в мозг электродов. Учёные обнаружили, что декодирование мыслей человека, впервые увидевшего изображение, происходит в течение долей секунды.

Новые результаты могут однажды помочь немым пациентам или людям, у которых есть проблемы с общением, выражать свои мысли. Об этом заявил нейролог из Университета Вашингтона в Сиэтле, Раджеш Рао. «Клинически это означает, что можно создать механизм общения с парализованными, пережившими инсульт пациентами и другими людьми, "запертыми внутри себя"», - сказал Рао.

Чтение мыслей

В последние годы учёные добились значительных успехов в расшифровке человеческих мыслей. Так, в 2011 году исследователи смогли перевести электроэнцефалограмму в видео , которое люди в это время смотрели. В 2014 году двое учёных обменялись мыслями с помощью соединённых вместе мозгов. В других исследованиях было показано, что компьютеры могут «видеть» наши сны, используя для анализа мозговую активность.

Рао и коллеги тоже захотели побыть в тренде. Они попросили людей, страдающих серьёзными случаями эпилепсии, которым в височные доли были имплантированы электроды, поучаствовать в эксперименте по декодированию мыслей. (Пациентам всего неделю как вживили электроды в височные доли, чтобы врачи смогли определить место расположения источника припадков).

«Им и так бы вживили электроды, так что мы лишь дали им несколько дополнительных заданий во время их пребывания в больнице. Всё равно здесь им нечем заняться», - сказал автор исследования доктор Джефф Ожеманн, нейрохирург Медицинского центра Университета Вашингтона. Височные доли также отвечают за сенсорное восприятие, вроде визуализации и узнавания образов, которые видит человек.

Рао, Ожеман и их коллеги дали участникам исследования смотреть на быстро сменяющие друг друга картинки на экране. Это были изображения лиц и домов. Кроме того, там было несколько пустых изображений. Пациентам надлежало следить за появлением изображения перевёрнутого дома.

Электроды были подсоединены к программе, которая способна была анализировать по тысяче мозговых сигналов в секунду, определяя, какой сигнал бы означал, что человек смотрит на дом, а какой - на лицо. Для первых двух третей изображений компьютер определил, что «так выглядит сигнал мозга человека, который смотрит на изображение дома». Для оставшейся одной трети компьютер с вероятностью 96% смог определить, на что именно смотрит человек. Об этом учёные сообщили 21 января в статье в журнале PLOS Computational Biology . Что интересно, компьютер смог выполнить задачу в тот 20-миллисекундный отрезок времени, пока человек смотрел на изображение.

Сложный процесс

Оказалось, что в зависимости от того, на что смотрит человек, - на лицо или изображение дома - активизируются разные группы нейронов. Кроме того, оказалось, что компьютеру для расшифровки нужно два типа мозговых сигналов: событийно-обусловленный потенциал и широкополосное изменение спектра. Первое - это характерный зубец на электроэнцефалограмме, означающий реакцию мозга на любой стимул. Второе означает изменение электрической активности в определённой зоне мозга.

«Традиционно учёные исследуют отдельные нейроны, - говорит Рао. - Наше исследование дало более общую картину на уровне крупных нейронных сетей. Мы смогли увидеть, как бодрствующий человек воспринимает сложный визуальный объект».

Позволив исследователям в режиме настоящего времени определить, какая часть мозга отвечает на определённый стимул, новая методика открыла двери для тотальной картографии деятельности человеческого мозга.

Производители ПК иногда заключают соглашения с разработчиками программного обеспечения на установку пробных версий программ на новые компьютеры. Например, многие компьютеры снабжаются бесплатными версиями игр, которые после истечения пробного периода предлагают оплатить дальнейшее их использование. Для розничных продавцов – это источник дополнительной прибыли. Такие приложения достаточно сильно влияют на работу компьютера. Во-первых, они замедляют процесс загрузки системы в целом, а во-вторых, оставляют меньше вычислительных мощностей для других программ.

Удаление отдельных программ

Если вы хотите удалить только одно подобно приложение, воспользуйтесь стандартной утилитой установки и удаления программ. Такой подход идеален, когда проблемы доставляет конкретное программное обеспечение. Однако если ваш компьютер является частью компьютерной сети, вы, возможно, не сможете воспользоваться этим методом из-за недостаточности прав.

Сторонние программы очистки системы

Для белее полной очистки системы от нежелательных программ можно воспользоваться специализированными приложениями, например, Revo Uninstaller, Uninstall Tool и т.д. Кроме того, для очистки реестра системы Windows, в котором хранятся конфигурации всех установленных программ, также можно использовать специальные приложениями, например, RegSeeker, IObit, CCleaner и т.д. Этот метод очистки системы особенно полезен при удалении антивирусных программ.

Переустановка Windows

Если проблему сильной загруженности системы не удается решить обычными методами, можно пойти на радикальный шаг и переустановить операционную систему. Такой подход гарантирует вам полное избавление от ненужных сторонних приложений. Перед тем, как переустановить ОС убедитесь, что у вас есть последняя легальная версия операционной системы и драйверы, необходимые для обеспечения полной работоспособности всех систем компьютера.

Слово "компьютер" переводится с английского как "вычислитель". То есть он хорошо может считать. А вот научить его думать учёные пытаются уже много лет. Самое лучшее, чего мы смогли достичь - это научить компьютер играть в шахматы.

Мы всегда пытались сделать это, создавая алгоритмы. Они хорошо работают для ситуаций, в которых мы заранее знаем результат. А если результат неизвестен? Или количество вариантов такое большое, что предусмотреть все мы не можем. Как же быть в этой ситуации? Оказалось, что тут мы можем использовать способность компьютера быстро обрабатывать большие объёмы данных. Нужно загрузить много-много информации на одну тему и заставить компьютер найти в этой информации какие-то закономерности (как это сделать, учёные уже знают). Компьютер их запомнит, и, если он получит другую информацию на заданную тему, он сможет на основе этих закономерностей принять решение. Конечно, оно необязательно будет правильным, но ведь и люди часто ошибаются.

Это направление в науке о компьютерах получило название "машинное обучение" (или "machine learning" по-английски).

Правда, есть одна проблема - для того, чтобы обрабатывать большие данные, нужны мощные компьютеры. На слабых этого не сделаешь. И тут нам на помощь приходят "облачные" вычисления.

Что такое облако ? Облака — это взвешенные в атмосфере продукты конденсации водяного пара. Угадать заранее, что выпадет из облака - дождь, снег, град - сложно. Иногда это может быть что-то совсем неожиданное. Например, рыба. :) То же и с вычислительными облаками. Они находятся "где-то" далеко, они мощные, могут содержать огромное количество "виртуальных" компьютеров, они могут выдать нам очень быстро любой результат. И, что важно, для того, чтобы воспользоваться ими, нужно просто открыть окно в браузере или мобильное приложение. Этим и пользуются учёные для применения методов "машинного обучения". В облако загружается очень много данных, создаётся много виртуальных компьютеров для обработки этих данных. Потом мы учим компьютеры тому, как эти данные обрабатывать и, после получения результата используем его для анализа новой информации.

Можно ли посмотреть, как всё это работает? Конечно! Проще всего сделать это, воспользовавшись сервисами, которые используют "машинное обучение". Давайте рассмотрим "когнитивные" сервисы, которые создала компания Microsoft для работы с картинками, фотографиями, текстами, речью и многим другим.

КОГНИТИВНЫЙ, -ая, -ое. [от лат. cōgnitio знание, познание] - Связанный с познанием, с мышлением; познавательный. Когнитивный анализ - исследование процессов познания человеком окружающего мира, а также способности человека приобретать новые знания. Когнитивная система человека - центральная нервная система и органы чувств, с помощью которых человек познает окружающий мир и самого себя.

Для того, чтобы "испытать" сервисы, нужно зайти на сайт https://www.microsoft.com/cognitive-services/

Попробуем загрузить фотографию и посмотрим, что скажет нам компьютер о ней.

В данном случае анализируются эмоции. Каждая эмоция оценивается в цифрах. Чем ближе значение к единице (самое большее возможное - 1), тем больше она выражена. Нам у этого мальчика больше всего заметно удивление. Компьютер присвоил этой эмоции значение 0.875295341. У всех остальных эмоций оно близко к нулю (кроме радости, но она тоже не очень велика). То есть можно сказать, что по мнению компьютера, мальчик больше всего удивлён и немного обрадован. Мне кажется, что это близко к истине.

А что вы скажете об этой женщине?

Компьютер определил, что больше всего она испытывает отвращение (0.72907275), немного грусть (0.150495708) и немного гнев (0.11228478) . Похоже на правду?

Можете поэкспериментировать со своими фотографиями. Посмотрите, что получится. Да, кстати, не подсовывайте сервису фотографии неодушевлённых предметов - он хорошо разбирается в фотографиях и может легко понять, где люди, а где - нет.

Ещё один когнитивный сервис, с которым можно "поиграть" - сервис по распознаванию лиц https://www.microsoft.com/cognitive-services/en-us/face-api . Он может многое рассказать о человеческом лице: пол, возраст, настроение, в очках человек или нет, описать лицо. Он может определить, сколько человек на фотографии и описать каждого. Может сравнить две фотографии и сказать, насколько вероятно, что на них изображён один и тот же человек.

Например, на этой картинке совпадение - 0.771, то есть довольно высокое (как мы поним, самое большое значение - 1).

А на следующей - компьютер решил, что лица героев не очень похожи (0.195).

Но больше всего нам нравится сервис компьютерного зрения https://www.microsoft.com/cognitive-services/en-us/computer-vision-api . Его работа поразительна!

Загружаем картинку, и сервис определяет, какого она типа (картинка или фото), что на ней изображено, какие цвета преобладают, можно ли смотреть её детям и т.д. Например, на этой картинке компьютер увидел женщину 24 лет, бегущую по дороге на фоне неба:

А на этой - вид высоких зданий на фоне гор. Конечно, вы сразу догадались, что это за город?

А на этой картинке сервис обнаружил и прочитал текст (и очень точно):

Многое ещё могут когнитивные сервисы благодаря использованию машинного обучения. Предлагаем самостоятельно изучить их и, мы уверены, вы найдёте для себя ещё много интересного.

Наверное, вы заметили, что результаты сервис представляет в таком формате:

"faceRectangle": {

"anger": 0.000005779621,

"contempt": 0.0000634569,

"disgust": 0.0000245519477,

"fear": 0.000346612127,

"happiness": 0.114344768,

"neutral": 0.00990214851,

"sadness": 0.0000173390872,

"surprise": 0.875295341

Этот формат называется JSON (расшифровывается как JavaScript Object Notation) - специальный формат данных, который программисты могут считывать и использовать в своих программах. Благодаря этому когнитивные сервисы используются не только для развлечения и понимания мощи машинного обучения, но и в разных программах (для смартфонов и для веб-сайтов), которые вы, возможно, уже используете.

Вот так мы учим компьютеры распознавать объекты реального мира. И совсем скоро эти навыки будут использоваться практически везде. Будьте готовы к сюрпризам!

Машина должна работать, человек -
думать.
Принцип IBM

Сегодня я расскажу вам, что из себя
представляет искусственный интеллект.
Данная отрасль информатики получила своё
развитие благодаря известным
университетским центрам США:
Массачусетский технологический институт,
Технологический институт Карнеги в
Питтсбурге, Станфордский университет. В
общем исследователей искусственного
интеллекта, работающих над созданием
мыслящих машин, можно разделить на две
группы. Одних интересует чистая наука и для
них компьютер - лишь инструмент,
обеспечивающий возможность
экспериментальной проверки теорий
процессов мышления. Интересы другой группы
лежат в области техники: они стремятся
расширить сферу применения компьютеров и
облегчить пользование ими.

В настоящее время, однако, обнаружилось,
что как научные, так и технические поиски
столкнулись с несоизмеримо более
серьезными трудностями, чем представлялось
первым энтузиастам. На первых порах многие
пионеры искусственного интеллекта верили,
что через какой-нибудь десяток лет машины
обретут высочайшие человеческие таланты.
Предполагалось, что преодолев период "электронного
детства" и обучившись в библиотеках
всего мира, хитроумные компьютеры,
благодаря быстродействию, точности и
безотказной памяти постепенно превзойдут
своих создателей-людей. Сегодня, я думаю, не
найти человека, который бы согласился с
выше сказанными предположениями.

На протяжении всей своей короткой истории
исследователи в области искусственного
интеллекта всегда находились на переднем
крае информатики. Многие ныне обычные
разработки, в том числе
усовершенствованные системы
программирования, текстовые редакторы и
программы распознавания образов, в
значительной мере рассматриваются на
работах по искусственному интеллекту.
Короче говоря, теории, новые идеи, и
разработки искусственного интеллекта
неизменно привлекают внимание тех, кто
стремится расширить области применения и
возможности компьютеров, сделать их более
"дружелюбными" то есть более похожими
на разумных помощников и активных
советчиков.

Несмотря на многообещающие перспективы,
ни одну из разработанных до сих пор
программ искусственного интеллекта нельзя
назвать "разумной" в обычном понимании
этого слова. Это объясняется тем, что все
они узко специализированы; самые сложные
экспертные системы по своим возможностям
скорее напоминают дрессированных или
механических кукол, нежели человека с его
гибким умом и широким кругозором. Даже
среди исследователей искусственного
интеллекта теперь многие сомневаются, что
большинство подобных изделий принесет
существенную пользу. Немало критиков
искусственного интеллекта считают, что
такого рода ограничения вообще
непреодолимы.

К числу таких скептиков относится и
Хьюберт Дрейфус, профессор философии
Калифорнийского университета в Беркли. С
его точки зрения, истинный разум невозможно
отделить от его человеческой основы,
заключенной в человеческом организме. "Цифровой
компьютер - не человек, - говорит Дрейфус. - У
компьютера нет ни тела, ни эмоций, ни
потребностей. Он лишен социальной
ориентации, которая приобретается жизнью в
обществе, а именно она делает поведение
разумным. Я не хочу сказать, что компьютеры
не могут быть разумными. Но цифровые
компьютеры, запрограммированные фактами и
правилами из нашей, человеческой, жизни,
действительно не могут стать разумными.
Поэтому искусственный интеллект в том виде,
как мы его представляем, невозможен".

В это же время ученые стали понимать, что
создателям вычислительных машин есть чему
поучиться у биологии. Среди них был
нейрофизиолог и поэт-любитель Уоррен
Маккалох, обладавший философским складом
ума и широким кругом интересов. В 1942 г.
Маккалох, участвуя в научной конференции в
Нью-Йорке, услышал доклад одного из
сотрудников Винера о механизмах обратной
связи в биологии. Высказанные в докладе
идеи перекликались с собственными идеями
Маккалоха относительно работы головного
мозга. В течение следующего года Маккалох в
соавторстве со своим 18-летним протеже,
блестящим математиком Уолтером Питтсом,
разработал теорию деятельности головного
мозга. Эта теория и являлась той основой, на
которой сформировалось широко
распространенное мнение, что функции
компьютера и мозга в значительной мере
сходны.

Исходя отчасти из предшествующих
исследований нейронов (основных активных
клеток, составляющих нервную систему
животных), проведенных Маккаллохом, они с
Питтсом выдвинули гипотезу, что нейроны
можно упрощенно рассматривать как
устройства, оперирующие двоичными числами.
В 30-е годы XX в. пионеры информатики, в
особенности американский ученый Клод
Шеннон, поняли, что двоичные единица и нуль
вполне соответствуют двум состояниям
электрической цепи (включено-выключено),
поэтому двоичная система идеально подходит
для электронно-вычислительных устройств.
Маккалох и Питтс предложили конструкцию
сети из электронных "нейронов" и
показали, что подобная сеть может выполнять
практически любые вообразимые числовые или
логические операции. Далее они
предположили, что такая сеть в состоянии
также обучаться, распознавать образы,
обобщать, т.е. она обладает всеми чертами
интеллекта.

Теории Маккаллоха-Питтса в сочетании с
книгами Винера вызвали огромный интерес к
разумным машинам. В 40-60-е годы все больше
кибернетиков из университетов и частных
фирм запирались в лабораториях и
мастерских, напряженно работая над теорией
функционирования мозга и методично
припаивая электронные компоненты моделей
нейронов.

Из этого кибернетического, или
нейромодельного, подхода к машинному
разуму скоро сформировался так называемый
"восходящий метод" - движение от
простых аналогов нервной системы
примитивных существ, обладающих малым
числом нейронов, к сложнейшей нервной
системе человека и даже выше. Конечная цель
виделась в создании "адаптивной сети",
"самоорганизующейся системы" или "обучающейся
машины" - все эти названия разные
исследователи использовали для
обозначения устройств, способных следить
за окружающей обстановкой и с помощью
обратной связи изменять свое поведение, т.е.
вести себя так же как живые организмы.
Естественно, отнюдь не во всех случаях
возможна аналогия с живыми организмами. Как
однажды заметили Уоррен Маккаллох и его
сотрудник Майкл Арбиб, "если по весне вам
захотелось обзавестись возлюбленной, не
стоит брать амебу и ждать пока она
эволюционирует". Но дело здесь не только
во времени. Основной трудностью, с которой
столкнулся "восходящий метод" на заре
своего существования, была высокая
стоимость электронных элементов. Слишком
дорогой оказывалась даже модель нервной
системы муравья, состоящая из 20 тыс.
нейронов, не говоря уже о нервной системе
человека, включающей около 100 млрд. нейронов.
Даже самые совершенные кибернетические
модели содержали лишь несколько сотен
нейронов. Столь ограниченные возможности
обескуражили многих исследователей того
периода.

В настоящее время наличие
сверхпроизводительных микропроцессоров и
дешевизна электронных компонентов
позволяют делать значительные успехи в
алгоритмическом моделировании
искусственного интеллекта. Такой подход
дает определенные результаты на цифровых
ЭВМ общего назначения и заключается в
моделировании процессов жизнедеятельности
и мышления с использованием численных
алгоритмов, реализующих искусственный
интеллект. Здесь можно привести много
примеров, начиная от простой программы
игрушки "тамагочи" и заканчивая
моделями колонии живых организмов и
шахматными программами, способными
обыграть известных гроссмейстеров. Сегодня
этот подход поддерживается практически
всеми крупнейшими разработчиками
аппаратного и программного обеспечения.

Я считаю, что пока ещё рано говорить об
искусственном интеллекте. Но восходящий
метод, описанный мною, очень настораживает.
Возможно, пройдёт время, и это станет
реальностью, ведь компьютерные технологии
развиваются очень быстро.

Глава I . Искусственный интеллект – его понятие сущность

теории

1.1. Понятие искусственного интеллекта

1.2. История развития систем искусственного интеллекта

1.3. Подходы к построению искусственного интеллекта

1.4. Подход к искусственному интеллекту Алана Тьюринга

1.5. Самообучение искусственного интеллекта

1.6. Искусственный интеллект – новая информационная

революция

Глава II Квантовые компьютеры и нейрокомпьютеры

2.1. Квантовый компьютер

2.2. Нейрокомпьютер

Глава III Основы нейроподобных сетей

3.1. Некоторые сведения о мозге

3.2. Нейрон как элементарное звено

3.3. Нейроподобный элемент

3.4. Нейроподобный сети

3.5. Обучение нейроподобной сети

Глава IV Может ли компьютер мыслить

4.1. Реально ли компьютерное мышление

Заключение

Список литературы

Введение

Сегодняшнее время невозможно представить без компьютера. Применение компьютерных технологий сегодня затрагивает все сферы человеческой деятельности, будь то строительство, промышленность, образование, наука, экономика и т.д.

С каждым годом компьютеры становятся более мощными и производительными, притом технологии развиваются так быстро, что аналитики давшие прогнозы на будущее компьютерной индустрии 10 лет назад, в настоящее время понимают, что здорово просчитались.

Развитие компьютерной техники – это не только увлечение мощности, производительности и снижение себестоимости материалов и технологий, но и разработка и создание новых типов компьютеров, способных мыслить, подобно человеку.

Сегодня, домашний компьютер имеющий процессор с тактовой частотой 5000 MHz, не является фантастикой, хотя раньше о таком даже не думали. Если сегодня тема моей работы звучащая так ” Может ли компьютер мыслить” имеет более философскую направленность, чем направленность математическую. То по прошествии нескольких десятков лет мыслящий компьютер никого удивить не сможет, так же как и сегодня ЭВМ с 2 – х ядерным процессором частотой 5000 MHz. И если студент будущего будет писать подобную работу, на подобную тему, то скорее всего к тому времени будут изложены все математические и логические принципы построения искусственного разума.

Создание искусственно мыслящих машин, может помочь человечеству справиться с теми сложными задачами, с которыми не способен сегодня справиться человек. Например, можно отправлять роботов в далёкие галактики на поиски внеземных цивилизаций. Так же с помощью разумных роботов можно заменить такие профессии как стюард в гостинице или официант, или же использовать роботов для обеспечения безопасности людей. Роботы – полицейские или даже роботы сапёры.

С другой стороны создание искусственного разума может и навредить человечеству. Этому посвящено немало книг в современной художественной литературе, снято не мало фильмов, самым известным из которых является фильм Терминатор. В этом фильме показано в будущем разразилась война людей против созданных ими роботов

Ну, если подойти к проблеме более серьезно – возможно ли на сегодняшний день создание ЭВМ способной мыслить подобно живому человеку. Способных общаться с человеком так, что человек не будет замечать разницы между общением с человеком и машиной. Так что бы общение машины было подобно живому человеческому общению?

Многие учёные скажут – да, такое возможно, но не сегодня, пока человечество ещё не до конца изучившее принципы работы головного мозга, а тем более не может создать мозг электронный или так называемы “кибер мозг” Ведь принципы работы современных ЭВМ достаточно далеки от принципов функционирования живого “биологического” мозга.

Так утверждают пессимисты, а оптимисты работают над созданием и разработкой принципов действия искусственного разума.

Тема моей работы не только актуальна, но и интересна. В своей работе, я попытаюсь изложить сущность искусственного интеллекта, рассказать историю о возникновении теории об искусственном интеллекте. И попытаюсь ответить на вопрос – “Может ли компьютер мыслить?”

Глава I

Искусственный интеллект, его понятие, сущность, теории.

1.1 Понятие искусственного интеллекта.

Что бы ближе подойти к проблеме решения вопроса – может ли компьютер мыслить, не возможно не упомянуть такое понятие как искусственный интеллект. Именно этому я бы хотел посвятить первую главу своей работы.

Искусственный интеллект. Не так давно он находился в одном ряду со звездолетами, внеземными цивилизациями и прочими образами будущего, рожденных воображением писателей-фантастов.

Сегодня фраза «искусственный интеллект» уже почти перестала носить научно-фантастический характер. Все чаще это словосочетание появляется в описании новых компьютерных программ и сложных технических устройств. Все чаще можно слышать утверждение, что при современных темпах роста производительности компьютеров и совершенствования программного обеспечения, создание искусственного интеллекта - лишь дело времени.

Термин интеллект (intelligence) происходит от латинского intellectus - что означает ум, рассудок, разум; мыслительные способности человека. Соответственно искусственный интеллект (artificial intelligence) - ИИ (AI) обычно толкуется, как свойство автоматических систем брать на себя отдельные функции интеллекта человека, например, выбирать и принимать оптимальные решения на основе ранее полученного опыта и рационального анализа внешних воздействий.

В этом определении под термином "знания" подразумевается не только ту информацию, которая поступает в мозг через органы чувств. Такого типа знания чрезвычайно важны, но недостаточны для интеллектуальной деятельности. Дело в том, что объекты окружающей нас среды обладают свойством не только воздействовать на органы чувств, но и находиться друг с другом в определенных отношениях. Ясно, что для того, чтобы осуществлять в окружающей среде интеллектуальную деятельность (или хотя бы просто существовать), необходимо иметь в системе знаний модель этого мира. В этой информационной модели окружающей среды реальные объекты, их свойства и отношения между ними не только отображаются и запоминаются, но и, как это отмечено в данном определении интеллекта, могут мысленно "целенаправленно преобразовываться". При этом существенно то, что формирование модели внешней среды происходит "в процессе обучения на опыте и адаптации к разнообразным обстоятельствам".

Здесь я употребил термин интеллектуальная задача. Для того, чтобы пояснить, чем отличается интеллектуальная задача от просто задачи, необходимо ввести термин "алгоритм" - один из краеугольных терминов кибернетики.

Под алгоритмом понимают точное предписание о выполнении в определенном порядке системы операций для решения любой задачи из некоторого данного класса (множества) задач. Термин "алгоритм" происходит от имени узбекского математика Аль-Хо резми, который еще в IX веке предложил простейшие арифметические алгоритмы. В математике и кибернетике класс задач определенного типа считается решенным, когда для ее решения установлен алгоритм. Нахождение алгоритмов является естественной целью человека при решении им разнообразных классов задач. Отыскание алгоритма для задач некоторого данного типа связано с тонкими и сложными рассуждениями, требующими большой изобретательности и высокой квалификации. Принято считать, что подобного рода деятельность требует участия интеллекта человека. Задачи, связанные с отысканием алгоритма решения класса задач определенного типа, будем называть интеллектуальными.

Что же касается задач, алгоритмы, решения которых уже установлены, то, как отмечает известный специалист в области ИИ М. Минский, "излишне приписывать им такое мистическое свойства, как "интеллектуальность". В самом деле, после того, как такой алгоритм уже найден, процесс решения соответствующих задач становится таким, что его могут в точности выполнить человек, вычислительная машина (должным образом запрограммированная) или робот, не имеющие ни малейшего представления о сущность самой задачи. Требуется только, чтобы лицо, решающее задачу, было способно выполнять те элементарные операции, их которых складывается процесс, и, кроме того, чтобы оно педантично и аккуратно руководствовалось предложенным алгоритмом. Такое лицо, действуя, как говорят в таких случаях, чисто машинально, может успешно решать любую задачу рассматриваемого типа.

Поэтому представляется совершенно естественным исключить их класса интеллектуальных такие задачи, для которых существуют стандартные методы решения. Примерами таких задач могут служить чисто вычислительные задачи: решение системы линейных алгебраических уравнений, численное интегрирование дифференциальных уравнений и т. д. Для решения подобного рода задач имеются стандартные алгоритмы, представляющие собой определенную последовательность элементарных операций, которая может быть легко реализована в виде программы для вычислительной машины. В противоположность этому для широкого класса интеллектуальных задач, таких, как распознавание образов, игра в шахматы, доказательство теорем и т. п., напротив это формальное разбиение процесса поиска решения на отдельные элементарные шаги часто оказывается весьма затруднительным, даже если само их решение несложно.

Таким образом, можно перефразировать определение интеллекта как универсальный сверхалгоритм, который способен создавать алгоритмы решения конкретных задач.

Еще интересным замечанием здесь является то, что профессия программиста, исходя из наших определений, является одной из самых интеллектуальных, поскольку продуктом деятельности программиста являются программы - алгоритмы в чистом виде. Именно поэтому, создание даже элементов ИИ должно очень сильно повысить производительность его труда.