Применение математики в искусственном интеллекте и робототехнике

Искусственный интеллект и роботы, до сих пор многим кажется, из разряда фантастики, но эти вещи давно уже вошли в нашу жизнь.

Телефоны, компьютеры, умные гаджеты, авто, и, конечно же, интернет приложения и сайты. Все это использует в себе элементы автоматизации, искусственного интеллекта (ИИ)  и механических частей (в том числе передатчиков, дисплеев, аудио-колонок, подвижных механических частей и т.д).

Как обычно мы представляем – роботы это гуманоидные или имеющие похожие на живые организмы механизмы, состоящие из металла, с похожим на человеческое мышление, но на деле чаще всего в процессе создания роботов используются более эффективные модели, слабо напоминающие человеческие черты. 

Что касается ИИ, то здесь все намного печальней для любителей фантастики, современные ИИ еще далеки до полноценной конкуренции с работой человеческого мозга, и основная проблема, в этом, то, что все упирается в свободу мышления.

Робототехника – это направление наука разрабатывающая и создающая роботов, любой начинающий робототехник должен знать что эта наука упирается на три кита, базовые опоры создания робота – физика, информатика и конечно же математика.

Если с физикой и информатикой более менее все понятно, без знания физических законов и понимания механики, и инженерии сложно работать в этой сфере, и без языков программирования, устройств систем и знания алгоритмов, работы с фазами данных, и искусственным интеллектом, будет сложно заставить двигаться груду пластика и металла, так как оно требует, ни говоря уже о самостоятельной работе устройства в рамках поставленной задачи.

Математика не играет, такую большую роль, но она служит связующим звеном во всем этом.

Математика является неотъемлемой частью в разработки и создании ИИ. Что есть искусственный интеллект?

Принцип работы ИИ может иметь совершенно разные характеры, единого подхода к разработке нет, выделяются несколько основных принципов, среди них можно выделить –

Символьное моделирование, работа с языками, представление и использование знаний, машинное обучение.

Большая часть ИИ используемых в современность  работает с базами данных, или же придерживаться только заранее созданных алгоритмов, а также активно применяется самообучения.

Современные продвинутые искусственные интеллекты способны придерживаться всего и сразу, уже сейчас ИИ могут поддерживать разговор, распознавать речь отвечать и задавать вопросы.

В пример можно привести разработку Яндекса онлайн ассистента “Алиса” или проект компании Apple ассистента “Сири”, помимо еще есть несколько аналогов от других компаний.

Принцип работы заключается в получении и обработки данных, затем поиск ответа или действия в зависимости от заданных задачей параметров, поиск происходит по базам данных.

Следовательно, с точки зрения математики происходит перебор данных.

И можно сказать, что чем сложнее система, и чем больше входных параметров (условий) тем больше идет нагрузка на ИИ, и тем более сложным он должен быть, и эффективней должна быть база данных ИИ, и ее обработка.

Тут также включается математика, ведь для более быстрого и точного нахождения ответа на задачу и анализа условий, требуется более эффективная система алгоритмов и формул расчета.

Когда только появились первые вычислительные системы.

Появилось только два первых способа их применения - это математика и игры.

Первые использования ИИ в качестве доказательства математических теорем дотируются уже в 1957 году, это были теоремы исчисления высказываний и исчисление предикатов.

Позже повсеместно ИИ использовался для доказательств различных теорем. Главной особенностью и преимуществом искусственного интеллекта перед человеком было, то что ИИ способен генерировать неограниченное количество теорем с доказательством, имея правила и аксиомы ИИ способен находить, и создавать доказательство множеству теорем.

Созданием и доказательство до сих пор продолжают заниматься.

Это стимулируется тем, что, как было показано в 1936 г. А.Черчем и А.Тьюрингом, не существует универсальной процедуры доказательства тождественной истинности произвольной формулы в исчислении предикатов первого порядка, если заранее не известно, является ли она таковой.

Поэтому ученым математикам очень важен поиск процедур вывода, ориентированных на те или иные проблемные области современной математики, в которых можно строить простые и эффективные процедуры доказа­тельств самых разных теорем и предикатов.