Проблеми штучного інтелекту
Курсовой проект - Психология
Другие курсовые по предмету Психология
?зувати, якщо простір гіпотез містить необхідну функцію, і що її реалізувати неможливо, якщо простір гіпотез такої функції не містить.
Навчання ансамблю
На відміну від індуктивного навчання, цей метод постоїть у тому, що з простору слід обирати цілий набір гіпотез. Потім проводиться комбінування передбачень на їх основі і голосування для визначення найкращої класифікації нового прикладу. Причина переваги такого методу полягає у меншій вірогідності обрання неправильної класифікації прикладу, адже на відміну від попереднього способу, де висновок робився на результаті однієї гіпотези, при обранні ансамблю гіпотез (наприклад їх кількість - 5), для обрання хибної класифікації помилку повинні зробити щонайменше 3 з 5 відібраних гіпотез.
Також побудова ансамблю гіпотез допомагає у побудові нових просторів гіпотез, що сформовані з гіпотез першопочаткового простору. Такий підхід призводить до побудови більш виразних просторів гіпотез.
Теорія обчислювального навчання
Вище було поставлене важливе питання, відповідь на яке поки що не давалася. Як саме можна впевнитися, що в результаті алгоритму навчання було створено теорія, що дозволяє правильно прогнозувати майбутнє? А точніше наскільки відтворена функція відповідає початковій. Пояснення того, що алгоритми навчання працюють лежить у теорії обчислювального навчання, у основі якого лежить принцип, що говорить: Будь-яка гіпотеза, що містить серйозні помилки, буде відкрита с великою імовірністю після обробки невеликої кількості прикладів, оскільки вона виносить неправильні передбачення. Тому будь-яка гіпотеза, що співставлень з достатньо великою кількістю прикладів під час навчання, з низькою імовірністю буде містити серйозні помилки; це означає, що вона обовязково буде приблизно правильно. З визначеною імовірністю (Artificial Intelligence: A Modern Approach, Russel and Norvig)
Використання знань у навчанні
Також слід окреслити проблему використання початково наданих, або вже здобутих знань машиною у подальшому процесі навчання. Апріорні знання можуть допомагати у навчанні, відмітаючи хибні гіпотези, які, за обставин відсутності таких знань, класифікувалися б як спів ставні. Успішне використання апріорних знань у процесі навчання доводить, що ще більш перспективним є кумулятивне навчання, тобто таке, в якому компютер підвищує свою здатність до навчання з набуттям більшої кількості знань. У метода навчання на основі пояснення (Explanation-Based Learning EBL) передбачається витягнення загальних правил з конкретних прикладів і узагальнення пояснень. Такий дедуктивний метод дозволяє перетворювати знання основних принципів у корисні, ефективні знання спеціального значення.
Машинна творчість
Одною з найперспективніших галузей в області штучного інтелекту є штучна творчість. Творчість як феномен ще дуже мало вивчений у людини, це велике поле для сучасних психологів. Але на даному етапі існування штучного інтелекту вже можливе моделювання творчого процесу, і можливо саме це моделювання зможе допмогти нам у вивченні людської творчості.
Ось декілька прикладів компютерних витворів мистецтва.(Соло, Когнитивная психология)
Поезія.
Програма RKCP моделює мову, засновуючись на матеріалах, що читала. Наприклад вона написала хоку після читання віршів Джонса Кітса і Уенді Денніс.
Душа
Ты разбил мне душу,
сок вечности,
дух моих губ.
Музика.
На даний момент машини дуже успішно справляються з задачею створення музикальних тем на основі вже існуючих творів. Слабке місце таких програм те, що довго вони не можуть довго обманювати спеціалістів, що знаються на стилях музики.
Зображувальне мистецтво.
Існують програми, що значно полегшують дизайнерам роботу, але вони значно відрізняються від тих, що створюють картини. Прикладом може стати робот Аарон, що створив картини, що нагадують справжній живопис.
У всіх приведених вище прикладах критерієм оцінки стає судження людей. Якщо на їх думку витвір достатньо схожі на людську роботу, то він гідний високої естетичної оцінки. Нам не вистачає обєктивних критеріїв у творчості, і поки ми не визначимо їх більш чітко, вона лишиться у руках людей окремих обчислювальних машин.
Процес творчості
Одним з важливих моментів і процесі творчості є перенос (транспонування) структур з однієї ситуації в іншу. Проблема транспонування однією з найважливіших у психології мислення і сприйняття, що, як відомо, тісно повязані. Неможливість спостерігати процесів мислення, під час яких відбувається перенос ідей з різних областей знань, призводить до труднощів у вирішенні цієї проблеми.
Однією з характеристик сприйняття є його структурність. Структура, як носій деякого образу, може бути перенесена в нові умови без змін. Тоді буде утворено новий обєкт, що зберігатиме початкові характеристики. Тому при дослідженні такого образу відчувається безпосередній звязок з початковою структурою. По пояснюється наявністю інваріантів перетворення. Наявність інваріантів іноді маскуються трансформантами, тобто елементами, що змінюються, вони часто настільки змінюють ситуацію, що впізнати інваріанти майже неможливо.
Для проблеми штучного інтелекту безпосереднє значення має дослідження закономірностей переносу інваріантів структури. Задача штучного інтелекту отримувати такі результати, які зазвичай отримуються в результаті людської творчої діяльності не залежно від того, імітується творчий процес людини чи ні. У 1972 році