Понятие «искусственный интеллект»

Сегодня под понятием «искусственный интеллект» понимается сразу несколько взаимосвязанных понятий. В первую очередь подразумевается наличие такого процесса, когда обнаруживаются свойства, в чем-то схожие с проявлением разума человека. Исследования искусственного интеллекта (в дальнейшем ИИ) создали научное направление, удачно комбинирующее достижения самых разных наук: психологии, математики, кибернетики, философии, нейрофизиологии. Сам фактор творческой деятельности стал объектом исследования – механизм принятия творческих решений серьезно изучается современными психологами и физиологами.
Как область современной информатики ИИ стал попыткой смоделировать процессы мыслительной деятельности посредством реализации на современных ЭВМ. Методы, применяемые людьми, внедряются для того, чтобы повысить производительность современных ЭВМ в самых разных областях человеческой деятельности. В целом в информационных технологиях к ИИ принято относить любые устройства, программное обеспечение, механизмы, обладающие определенной долей интеллектуальности и копирующей людей в их деятельности. Пока все решения на базе ИИ имеют очень узкое конкретное применение.
Уоррен Маккалок и Уолтер Питтс в 1943 году опубликовали статью «Логическое исчисление идей, относящихся к нервной активности», которая стала началом теории нейронных сетей. Ими впервые была предложена модель  нейрона искусственного происхождения. Д. Хебб в 1949 году сумел описать главные принципы обучения нейронных сетей. Несколько позднее Ф. Розенблатт предложил перцептрон - устройство, моделирующего процессы человеческого восприятия. В 1950 году английский математик Алан Тьюринг предложил процедуру, с помощью которой можно совершенно точно определить близость машины к мышлению реального человека (тест Тьюринга). Среди отечественных учёных первые работы в области ИИ принадлежат Д. А. Поспелову, который первым в мире разработал подход к принятию решений, опирающиеся логико-лингвистические модели

. Сегодня теория ИИ переживает свое второе рождение и с ее развитием связаны многие прикладные науки и технологии.
Вначале работы по созданию искусственного интеллекта условно разделяли на две части: кибернетику и нейрокибернетику. С точки зрения нейрокибернетиков, искусственное устройство, обладающее разумом, должно быть схожим с головным мозгом человека. Нейрокибернетики изучали структуры, подобные человеческой нервной системе. Именно они стали пытаться создать системы элементов, сходных с нейронами. Так возникло направление в развитии искусственного интеллекта – нейронные сети. Для кибернетиков изначально было не важно, как устроен мылящий механизм, поэтому они сосредоточились на равнозначности реакции человека и машины в плане принятия каких-то решений.
Сегодня ИИ развивают для решения следующих задач:
ИИ пытаются научить методам решения задач, которые требуют человеческого осмысления. Таким образом, цель создания ИИ состоит в том, чтобы научить ЭВМ мыслить подобно людям, сознательно используя методы аналогии, дедукции, индукции, используя накопленные уже ранее фундаментальные знания.
ИИ должен находить методику решения сложных или вообще не решаемых задач, оптимизируя временные затраты, занимаемые объемы физической памяти и т.д.
ИИ должен моделировать высшую нервную деятельность человека, в том числе для медицинских целей.
ИИ должен так использовать данные ему знания, чтобы самостоятельно обучаться, заменяя людей на ответственных местах для выполнения самых разнообразных задач.
Нейросети сегодня применяют для автоматизации процессов распознавания образов, управления, прогнозирования, создания экспертных систем и множества других приложений. Широкий круг задач, решаемых такими нейронными сетями, сегодня позволяет создавать специализированное программное обеспечение