Изкуственият интелект (ИИ; ) е интелектът, демонстриран от компютри, за разлика от естествения интелект, демонстриран от животни и хора. Това е науката за концепциите, които правят възможно компютрите да извършват задачи, които могат да бъдат разглеждани като интелигентни. Изкуственият интелект при поставяне на задача има способност да анализира обкръжаващата го среда и да предприема действия, които увеличават възможността за постигане на определени цели. Изучаването на възможностите за създаване на такива програми или устройства, наричани интелигенти агенти, е предмет на обособен дял от информатиката.
По друг начин казано, изкуственият интелект е наука за концепциите, методите и средствата за създаване на интелигентни компютърни програми, измерване и изследване на естествения интелект чрез компютърни системи с цел тяхното подобряване.
ИИ приложенията включват усъвършенствани уеб търсачки (например Google), препоръчителни системи (ползвани от Ютюб, Амазон, Нетфликс), разбиращи човешки говор (например Siri, Alexa Internet), самоуправляващи се коли например Тесла (компания)) и т.н.
Теорията на изкуствения интелект се основава на хипотезата, че основно човешко качество като интелигентността, може да бъде описано с достоверна точност, така че да бъде симулирано от машина. Теориите, свързани с въпросите за изкуствения интелект и природата на разума могат да бъдат открити в митологията, художествената литература и философията още от Античността до днес. През XX век, а дори и сега, ИИ е обект на оптимистични, или в някои случаи критични спекулации, но за съвременните програми изкуственият интелект е важен елемент на информационните технологии, използван за разрешаване на някои от най-трудните задачи в областта на информатиката.
Изследванията в областта на изкуствения интелект са силно специализирани и обособени в няколко подобласти, които според някои критици в много случаи не успяват да взаимодействат ефективно. Тези направления възникват около определени институции, работата на отделни изследователи и решаването на конкретни задачи. Често има подразделения и различия в подхода към изграждането на изкуствен интелект, както и използването на напълно различни технически средства. Общи за повечето подобласти на изследванията на изкуствения интелект са задачи като възможността за разсъждение, обучение и подобряване на ИИ чрез обучение, възприемане, планиране, общуване, способността за движение и управление на движението на обекти с ИИ, като коли и други.
Дефиниции и критерии Обикновено при създаването, обучението и реализацията на „интелигентни“ системи, се подхожда по модела на работа с човешкия интелект. По този начин се обособяват няколко основни направления:
Логическо Парадигматично Символно (семиотично, низходящо) на основата на моделирани „високи“ мисловни процеси у човека. Психологично и невро-кибернетично (невронно, възходящо) на основата на моделирани структури от човешкия мозък, неврони.
Изследването на аналоговите и възвратимите изчисления могат да спомогнат за голям напредък в построяването на изкуствен интелект. Все още не е определено теоретично кои условия покриват изискването за интелигентност (съществуват обаче доста хипотези, например хипотезата на Нюел-Саймън.)
През 1950 г., Алън Тюринг формулира критерий за изкуствен интелект, известен като тест на Тюринг. В него човек трябва да общува с обект, без да знае, Дали е друг човек или компютър. Ако остане с впечатлението, че е общувал с човек, но всъщност това е бил компютър, то тогава компютърът проявява изкуствен интелект. Андреас Каплън и Майкъл Хенлейн дефинират изкуствения интелект като „способността на дадена система да интерпретира правилно външните данни, да се учи от тях и да използва тези знания за постигане на специфични цели и задачи чрез гъвкава адаптация“.
Изкуственият интелект е функция на нехомогенна динамична система способна да събира, обработва, съхранява и интерпретира информация. На база елементарни информационни единици, изкуственият интелект може да компилира относителни и динамични отговори, които почти всеки път се различават по формулировка, но не и по достоверност.
При създаване на изкуствен интелект трябва: Да се вгради интерес към придобиване, обработка и запазване на нови данни – любопитство Да се вгради начално обучение за това къде, кога и как се записват, и как се извличат знания от базата данни Да се предостави възможност за натрупване на знания под формата на картина, звук и допир Всяка получена информация се оценява съобразно всяка свързана натрупана информация с последвало оценяване на достоверност Всяка информация, която получава, да се определя със стойност на достоверност T-(0<T<100) [%] (коефициентът се определя съобразно свързана неидентична информация)
Школи Може да се обособят две основни школи с различен подход към изкуствения интелект.
Конвенционален изкуствен интелект Основно се използват методи за самообучение на машината, основани на формализъм и статистически анализ. Методи на конвенционалния изкуствен интелект: Експертни системи: програми, които работят по определени правила, обработват голямо количество информация и в резултат извеждат заключение по нея. Разсъждение на основата на аналогични случаи (анг. Case-based reasoning). Бейсова мрежа. Дърво на решенията Поведенчески подход: модулен метод за изкуствен интелект, при който системата се разделя на няколко сравнително автономни програмни поведения, които се задействат в зависимост от измененията във външната среда.
Изчислителен изкуствен интелект Използва интерактивни разработки и обучение. Самообучение, основано на емпирични данни и асоциирани с тях „гъвкави“ изчисления и несимволен изкуствен интелект. Основни методи: Невронна мрежа: Система с отлични способности за разпознаване. Размита система: методи за разсъждение в условия на неопределеност. Еволюционни и Генетични алгоритми: тук се използват понятия, свързани основно с биологията, като популация, мутация и естествен отбор за усъвършенстване на решенията в задачите. Тези изчисления се делят на еволюционни алгоритми, генетични алгоритми и методи на интелигентност в рояк (swarm intelligence) (например, алгоритъм за оптимизация по метода на мравките). Обучение с утвърждение: Група от методи за автоматично обучение, отличаващи се със способността си да функционират без необходимост от примерни решения на поставения проблем.
История Мислещите машини и изкуствените същества се появяват още в древногръцките митове, например механичният слуга, изработен от ковача Хефест, Галатея на Пигмалион, Талос от Крит. Още в древността хората създават същества по свое подобие и вярват, че притежават интелект: в Египет и Древна Гърция издигат в култ образи на животни, а Ян Ши, Херон Александрийски и Ал Джазари създават хуманоидни роботи. Смята се, че изкуствени същества създават и Джабир ибн Хайян, Юда Льов и Парацелз. През XIX и XX век излизат много художествени произведения, в които се разказва за изкуствено създадени същества. Примери за това са Франкенщайн на Мери Шели и R.U.R. на Карел Чапек. Според Памела МакКордук, тези произведения са пример на древния подтик на човека „да създава идоли“. В историите на тези същества се разказва за надеждите, страховете и етичните съображения, които касаят и темата за изкуствения интелект.
Механичната или „формална“ логика се развива още от античността от философи и математици. В началото на XVII век, Рене Декарт излага механистическата теория. През 1623 г. Вилхелм Шикард (Wilhelm Schickard) създава първата механическа цифрова изчислителна машина, след което се появяват машините на Блез Паскал (1643) и Готфрид Лайбниц (1671). Лайбниц създава и двоичната система за изчисление. През XIX век, Чарлз Бабидж и Ада Лъвлейс разработват програмируема изчислителна машина.
Според теорията за изчислимост на Алън Тюринг, една машина може да симулира достигане до математическо заключение, променяйки единствено два прости символа като 0 и 1. Това, заедно с последващите открития в областта на неврологията, теорията на информацията и кибернетиката, вдъхновило малка група учени от различни области (математика, психология, машиностроене, икономика и политически науки) и започнали да обсъждат сериозно възможността за създаване на електронен мозък.
Терминът „изкуствен интелект“ се създава от Джон Маккарти през лятото на 1956 на една научна конференция в Колеж Дартмут, посветена на тази тема, след което той се превръща в академична дисциплина. Част от присъстващите на конференцията, сред които Джон Маккарти, Марвин Мински, Алън Нюел, Артър Самюел и Хърбърт Саймън ръководят изследванията в областта на изкуствения интелект в продължение на няколко десетилетия. Заедно със своите студенти създават програми, които предизвикват всеобщо удивление: компютрите побеждавали хората на шахмат, решавали текстови алгебрични задачи, доказвали логически теореми и говорели английски. Основателите на изкуствения интелект били оптимисти за бъдещето на новосъздадената научна област. Хърбърт Саймън предсказал, че „до двадесет години машините ще бъдат способни да извършват същите действия, като тези, които и човек може“, а Марвин Мински го допълва, пишейки, че „в рамките на едно поколение проблемът със създаването на изкуствен интелект ще бъде разрешен в значителна степен“.
Ето някои конкретни примери за развитие на ИИ през 50-те години:
1950 г.: Джон Маккарти въвежда термина „изкуствен интелект“ на конференция в Давос, Швейцария. 1952 г.: Джон Маккарти, Марвин Мински и Клод Шеннон основават Масачузетския технологичен институт (MIT) Линкълн Лаборатория за изследвания на изкуствения интелект. 1955 г.: Алън Тюринг публикува статията Computing Machinery and Intelligence, която поставя основите за съвременната теория на ИИ. 1957 г.: Флорънс Сингър и Уорън Макулоу разработват Перцептрона. 1958 г.: Джон Маккарти създава програмния език Лисп, който се използва за разработка на множество ИИ системи.
Въпреки ранния оптимизъм, периодът, известен като „зимата на ИИ“, настъпва през 70-те и 80-те години, когато се сблъскват със сериозни предизвикателства поради ограниченията на технологиите и недостатъчното разбиране на сложността на човешкия ум.
В края на 60-те години на XX век Дъглас Енгелбарт изобретява първата компютърна мишка.
През 60-те и 70-те години на миналия век се наблюдава първият вълнуващ бум в областта на изкуствения интелект. Учени като Джон Маккарти и Марвин Мински полагат основите на областта, като представят първите програми, способни на основни форми на обучение и решаване на проблеми. Програми като ELIZA (създадена от Джозеф Вайценбаум през 1966 г.) и SHRLDU (създадена от Тери Уиноград през 1972 г.) демонстрират възможностите на ИИ да обработва език и да разбира естествени езикови инструкции.
През 70-те години на ХХ век се създава MYCIN – една от първите експертни системи, която може да диагностицира някои заболявания, при това толкова точно, колкото и лекар. Джак Майерс и Хари Поупъл (от университета в Питсбърг), разработват програмата за медицинска диагностика Internist, която се базира на познанията на д-р Майерс по клинична медицина.
През 1988 г., Робин Бургенер създава играта 20q („20 въпроса“). Принципът е, че играчът трябва да си намисли нещо, а изкуственият интелект на 20q задава поредица от въпроси, преди да отгатне това, за което си е помислил играчът. Програмата събира информация и се „научава“ вследствие на взаимодействието си с играчите, въпросите ѝ не са програмирани.