Если интерактивная компьютерная графика (ИКГ) реализует две связанные между собой функции: иллюстративную и когнитивную, то одновременный вывод ИКГ-изображений в разные окна дисплея создает у пользователя синтетический полиоконный ИКГ-образ. Иллюстративная функция обеспечивает визуальную адекватность графического образа оригиналу, т. е. визуальную «узнаваемость» оригинала. Когнитивная функция позволяет (при определенных условиях) изображать в наглядной графической форме внутреннее содержание оригинала. Функциональное содержание ИКГ представлено на рис. 3.6.



Рис. 3.6. Функциональное содержание ИКГ.


Эвристические программы повышают "интеллектуальный уровень" машины. Однако программы создания системы "общего интеллекта", т. е. универсальной эвристической программы, не существует. Трудности и неудачи в решении данного вопроса в значительной степени связаны со следующим.

1.Не учитываются в полном объеме реальные гносеологические характеристики человеческого интеллекта, приоритет отдается только выбору. Методы гносеологии включают в себя анализ, сравнение, эксперимент, наблюдение и другие инструменты, которые помогают нам получить достоверные знания.

2.Символы в эвристических программах не имеют интерпретации, отсутствует и содержательно обусловленный выбор. Поэтому в памяти ЭВМ не представлены ни сложная внутренняя структура образа, ни сеть его отношений с другими образами.

3.Вновь поступающая информация не влияет на базу данных, вследствие чего она не используется в решении задачи.

4.Семантика, вложенная в машину, не многоярусная: формальные аналоги категорий не имеют аналогов чувственных образов;

5.Данные, вносимые сегодня в ЭВМ, не имеют базы "целей". В результате этого в совокупные ее функции не включены элементы целеполагания собственно информационных и деятельностных аспектов функционирования интеллектуальных систем.

ГЛАВА 4

. ТИПЫ СИСТЕМ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

Технологии искусственного интеллекта можно условно разделить на две большие категории: ИИ на основе возможностей и ИИ на основе функциональности. Каждая из этих разновидностей, в свою очередь, делится на более специализированные подкатегории, рис. 4.1.



Рис. 4.1. Типы искусственного интеллекта


1. ИИ на основе возможностей.

а). Узкий ИИ. Узкий или слабый искусственный интеллект (Narrow AI, NAI или Artificial Narrow Intelligence, ANI) – это узко специализированный ИИ, обученный выполнять конкретную задачу. Слабый ИИ работает в рамках ограниченного и заранее определенного набора параметров, ограничений и контекстов. Примерами использования NAI могут служить пользовательские рекомендации по видео/аудио контенту в популярных онлайн-кинотеатрах или соцсетях, предложения о покупке на сайтах электронной коммерции, автономные автомобили, а также системы распознавания речи и изображений и промышленные роботы и виртуальные персональные помощники, такие как Siri от Apple.

б). Общий ИИ. Общий или сильный искусственный интеллект (General AI, GAI или Artificial General Intelligence, AGI) – версия ИИ, которая выполняет любую интеллектуальную задачу с человеческой эффективностью. Целью общего ИИ является разработка системы, способной думать самостоятельно, как это делают люди. В настоящее время общий ИИ все еще находится в стадии исследования, и предпринимаются усилия по разработке машин с расширенными когнитивными способностями. Общий искусственный интеллект, описывает программирование, которое может воспроизвести когнитивные способности человеческого мозга. При столкновении с незнакомой задачей сильная система ИИ может использовать нечеткую логику для применения знаний из одной области к другой и автономного поиска решения задачи.