Разум, машины и математика. Искусственный интеллект и его задачи

Располагая этими знаниями и прогнозами погоды, аналитики могут предсказать, какой объем всех видов продукции следует произвести в каждом регионе, чтобы свести запасы молочной продукции к минимуму. Отметим, что соблюдение температурного режима хранения молочных продуктов требует немалых расходов.

Часто измерения OLAP-кубов дополнительно усложняются, и в пределах одного измерения вводятся иерархии. Так, в предыдущем примере измерение, описывающее погоду, можно дополнить новой иерархией, например привести данные о погоде за каждый день или в каждом квартале, так как уровень потребления молочных продуктов будет гарантированно отличаться летом и зимой, в начале и в конце месяца.

Можно сформировать иерархию регионов и ввести как более крупные (Центральная Европа, Южная Европа), так и более мелкие области (Ломбардия, Бретань, Андалусия).

Разумеется, после завершения построения с помощью OLAP-кубов можно решать различные задачи визуализации данных, помимо очевидного анализа, о котором мы уже рассказывали. К примеру, можно изображать двухмерные сечения куба или отдельные «кубики» (небольшие многомерные части куба), складывать или вычитать значения в рамках иерархий и даже вращать куб, чтобы взглянуть на данные с другой стороны.

* * *

MICROSOFT RESEARCH

Сегодня крупнейшим коммерческим исследовательским центром мира, где ведутся работы по изучению искусственного интеллекта, является Microsoft Research. В этом центре работают авторитетные ученые, которые занимаются изучением столь важных вопросов, как машинное обучение или новые способы взаимодействия человека и машины. Microsoft Research имеет представительства в самых разных странах, в частности в Германии, США, Великобритании, Китае, Индии и Египте.

Специалисты центра являются мировыми лидерами в области использования байесовских сетей и других вероятностных методов в таких областях, как обнаружение нежелательных писем (спама) или интеллектуальная адаптация интерфейса информационных систем к шаблонам поведения пользователей.

Глава 6. Искусственная жизнь

Дать определение понятиям «жизнь» и «интеллект» трудно как с точки зрения биологии, так и с точки зрения философии. Возможно, это так же сложно, как и дать формальное определение интеллекта. В первой главе мы уже говорили о философских и математических дискуссиях, целью которых было определение понятия «интеллект»: это тест Тьюринга, «китайская комната», споры о творчестве и так далее.

Один из самых активных и авторитетных специалистов в этой области, Джон Холланд (род. 1929), также занимавшийся эволюционными алгоритмами, глубоко изучил этот вопрос и пришел к выводам, которые помогут нам определить, что такое жизнь.

Искусственная жизнь тесно связана с другим важным понятием в рамках искусственного интеллекта — так называемыми мягкими вычислениями (soft computing).

Мягкие вычисления — это совокупность средств и методов, как правило, имеющих непосредственные аналогии в природе, которые позволяют решать задачи высокой сложности путем обработки неполной и неточной информации. К таким методам относятся эволюционные алгоритмы, нейронные сети, нечеткая логика и так далее.

Мягкие вычисления оформились в отдельный раздел информатики в 1990-е годы и сегодня используются при решении задач, для которых эксперты не смогли найти оптимального решения. В некоторых случаях оптимальное решение подобных задач требует нескольких лет расчетов или использования данных, которые невозможно получить. Мягкие вычисления позволяют быстро найти неоптимальное, но достаточно хорошее решение задач такого типа. Сегодня мягкие вычисления используются для решения задач во всех областях науки и техники, начиная от биологии и заканчивая политологией.

Введение в искусственную жизнь

Одно из важнейших свойств системы, в которой есть «жизнь», таково: в ней должны присутствовать определенные условия, которые делают возможным появление самоорганизующихся систем, намного более сложных, чем их составные части.

Прекрасный пример такой системы — колония муравьев, в которой относительно несложное поведение простых элементов, муравьев, порождает полностью самоорганизующуюся систему — колонию, намного более сложную, чем сумма ее частей.