Ученые внесшие вклад в изучение искусственного интеллекта

Основные направления исследований в области искусственного интеллекта

Интеллектуальные информационные системы проникают во все сферы нашей жизни, поэтому трудно провести строгую классификацию направлений, по которым ведутся активные и многочисленные исследования в области ИИ. Рассмотрим кратко некоторые из них.

Разработка интеллектуальных информационных систем или систем, основанных на знаниях. Это одно из главных направлений ИИ.

Основной целью построения таких систем являются выявление, исследование и применение знаний высококвалифицированных экспертов для решения сложных задач, возникающих на практике.

Обратите внимание

При построении систем, основанных на знаниях (СОЗ), используются знания, накопленные экспертами в виде конкретных правил решения тех или иных задач. Это направление преследует цель имитации человеческого искусства анализа неструктурированных и слабоструктурированных проблем.

В данной области исследований осуществляется разработка моделей представления, извлечения и структурирования знаний, а также изучаются проблемы создания баз знаний (БЗ), образующих ядро СОЗ. Частным случаем СОЗ являются экспертные системы (ЭС).

Разработка естественно-языковых интерфейсов и машинный перевод. Проблемы компьютерной лингвистики и машинного перевода разрабатываются в ИИ с 1950-х гг.

Системы машинного перевода с одного естественного языка на другой обеспечивают быстроту и систематичность доступа к информации, оперативность и единообразие перевода больших потоков, как правило, научно-технических текстов.

Системы машинного перевода строятся как интеллектуальные системы, поскольку в их основе лежат БЗ в определенной предметной области и сложные модели, обеспечивающие дополнительную трансляцию «исходный язык оригинала — язык смысла — язык перевода».

Они базируются на структурно-логическом подходе, включающем последовательный анализ и синтез естественно-языковых сообщений. Кроме того, в них осуществляется ассоциативный поиск аналогичных фрагментов текста и их переводов в специальных базах данных (БД). Данное направление охватывает также исследования методов и разработку систем, обеспечивающих реализацию процесса общения человека с компьютером на естественном языке (так называемые системы ЕЯ-общения).

Генерация и распознавание речи. Системы речевого общения создаются в целях повышения скорости ввода информации в ЭВМ, разгрузки зрения и рук, а также для реализации речевого общения на значительном расстоянии. В таких системах под текстом понимают фонемный текст (как слышится).

Обработка визуальной информации. В этом научном направлении решаются задачи обработки, анализа и синтеза изображений. Задача обработки изображений связана с трансформированием графических образов, результатом которого являются новые изображения.

Важно

В задаче анализа исходные изображения преобразуются в данные другого типа, например в текстовые описания.

При синтезе изображений на вход системы поступает алгоритм построения изображения, а выходными данными являются графические объекты (системы машинной графики).

Обучение и самообучение. Эта актуальная область ИИ включает модели, методы и алгоритмы, ориентированные на автоматическое накопление и формирование знаний с использованием процедур анализа и обобщения данных. К данному направлению относятся не так давно появившиеся системы добычи данных (Data-mining) и системы поиска закономерностей в компьютерных базах данных (Knowledge Discovery).

Распознавание образов. Это одно из самых ранних направлений ИИ, в котором распознавание объектов осуществляется на основании применения специального математического аппарата, обеспечивающего отнесение объектов к классам, а классы описываются совокупностями определенных значений признаков.

Игры и машинное творчество. Машинное творчество охватывает сочинение компьютерной музыки, стихов, интеллектуальные системы для изобретения новых объектов.

Создание интеллектуальных компьютерных игр является одним из самых развитых коммерческих направлений в сфере разработки программного обеспечения.

Кроме того, компьютерные игры предоставляют мощный арсенал разнообразных средств, используемых для обучения.

Программное обеспечение систем ИИ.

Инструментальные средства для разработки интеллектуальных систем включают специальные языки программирования, ориентированные на обработку символьной информации (LISP, SMALLTALK, РЕФАЛ), языки логического программирования (PROLOG), языки представления знаний (OPS 5, KRL, FRL), интегрированные про-граммные среды, содержащие арсенал инструментальных средств для создания систем ИИ (КЕ, ARTS, GURU, G2), а также оболочки экспертных систем (BUILD, EMYCIN, EXSYS Professional, ЭКСПЕРТ), которые позволяют создавать прикладные ЭС, не прибегая к программированию.

Совет

Новые архитектуры компьютеров. Это направление связано с созданием компьютеров не фон-неймановской архитектуры, ориентированных на обработку символьной информации. Известны удачные промышленные решения параллельных и векторных компьютеров, однако в настоящее время они имеют весьма высокую стоимость, а также недостаточную совместимость с сущест-вующими вычислительными средствами.

Интеллектуальные роботы. Создание интеллектуальных роботов составляет конечную цель робототехники. В настоящее время в основном используются программируемые манипуляторы с жесткой схемой управления, названные роботами первого поколения.

Несмотря на очевидные успехи отдельных разработок, эра интеллектуальных автономных роботов пока не наступила.

Основными сдерживающими факторами в разработке автономных роботов являются нерешенные проблемы в области интерпретации знаний, машинного зрения, адекватного хранения и обработки трехмерной визуальной информации.

Источник: https://zubolom.ru/lectures/iis/2.shtml

Задачи искусственного интеллекта 7 Тест по теме «История развития искусственного интеллекта» 9 (стр. 2 из 24)

Первая экспертная система была создана Э. Фейгенбаумом в 1965 году. Но до коммерческой прибыли было еще далеко. Лишь в 1986 году первая коммерческая система R1 компании DEC позволила сэкономить примерно 40 миллионов долларов в год. К 1988 году компанией DEC было развернуто 40 экспертных систем. В компании Du Pont применялось 100 систем и экономия составляла примерно 10 миллионов в год.

В 1981 году Япония приступила к разработке компьютера 5-го поколения, основанного на знаниях – 10-летнего плана по разработке интеллектуальных компьютеров на базе Prolog. 1986 год стал годом возрождения интереса к нейронным сетям.

В 1991 году Япония прекращает финансирование проекта компьютера 5-го поколения и начинает проект создания компьютера 6-го поколения – нейрокомпьютера.

В 1997 году компьютер «Дип Блю» победил в игре в шахматы чемпиона мира Г. Каспарова, доказав возможность того, что искусственный интеллект может сравняться или превзойти человека в ряде интеллектуальных задач (пусть и в ограниченных условиях).

Огромную роль в борьбе за признание искусственного интеллекта в нашей стране сыграли академики А. И. Берг и Г. С. Поспелов.

В 1954-1964 гг. создаются отдельные программы и проводятся исследования в области поиска решения логических задач. Создается программа АЛПЕВ ЛОМИ, автоматически доказывающая теоремы. Она основана на оригинальном обратном выводе Маслова, аналогичном методу резолюций Робинсона.

Среди наиболее значимых результатов, полученных отечественными учеными в 60-е годы, следует отметить алгоритм «Кора» М. М. Бонгарда, моделирующий деятельность человеческого мозга при распознавании образов. Большой вклад в становление российской школы искусственного интеллекта внесли выдающиеся ученые М. Л. Цетлин, В. Н. Пушкин, М. А.

Гаврилов, чьи ученики и явились пионерами этой науки в России.

Обратите внимание

В 1964 г. предлагался метод автоматического поиска доказательства теорем в исчислении предикатов, получивший название «обратный метод Маслова».

В 1965-1980 гг. происходит рождение нового направления — ситуационного управления (соответствует представлению знаний, в западной терминологии). Основателем этой научной школы стал проф. Д. А. Поспелов.

В Московском государственном университете был создан язык символьной обработки данных РЕФАЛ В.Ф. Турчиным в 1968.

Искусственный интеллект преследует множество целей. Одной из основных задачей искусственного интеллекта является создание полного научного описания интеллекта человека, животного и машины и вычисления принципов, общих для всех троих. Моделирование разума необходимо для решения задач.

К интеллектуальным задачам можно отнести все задачи, алгоритм нахождения которых неизвестен. Но, например, перебор всех возможных комбинаций также является алгоритмом.

Применить его на практике, к сожаленью, на современном уровне развития техники к большинству задач невозможно (современная ЭВМ не сможет сгенерировать все простые перестановки более чем 12 разных предметов, которых более 479 млн.).

Комбинаторный взрыв, с которым столкнулись исследователи уже в ранних исследованиях – пример этого.

В таких случаях, когда незначительное увеличение входных данных задачи ведет к возрастанию количества повторяющихся действий в степенной зависимости, говорят о неполиномиальных алгоритмах, которые характеризуются тем, что количество операций в них возрастает в зависимости от числа входов по закону, близкому к экспоненте. Подобные алгоритмы решения имеет чрезвычайно большой круг задач, особенно комбинаторных проблем, связанных с нахожденим сочетаний, перестановок, размещений каких-либо объектов.

Поэтому труднорешаемой (нерешаемой) задачей можно называть такую задачу, для которой не существует эффективного алгоритма решения. Экспоненциальные алгоритмы решений, в том числе и исчерпывающие, абсолютно неэффективны для случаев, когда входные данные меняются в достаточно широком диапазоне значений, следовательно, в общем случае считать их эффективными нельзя.

Эффективный алгоритм имеет не настолько резко возрастающую зависимость количества вычислений от входных данных, например ограниченно полиномиальную, т.е. х находится в основании, а не в показателе степени.

Важно

Такие алгоритмы называются полиномиальными, и, как правило, если задача имеет полиномиальный алгоритм решения, то она может быть решена на ЭВМ с большой эффективностью.

К ним можно отнести задачи сортировки данных, многие задачи математического программирования и т.п.

Следовательно, современный компьютер не может выполнить решение полностью аналитически. Возможна замена аналитического решения численным алгоритмом, который итеративно (т.е. циклически повторяя операции) или рекурсивно (вызывая процедуру расчета из самой себя) выполняет операции, шаг за шагом приближаясь к решению.

Если число этих операций возрастает, время выполнения, а возможно, и расход других ресурсов (например, ограниченной машинной памяти), также возрастает, стремясь к бесконечности.

Читайте также:  Восстание машин: автомобили избавляются от водителей

Задачи, своими алгоритмами решения создающие предпосылки для резкого возрастания использования ресурсов, в общем виде не могут быть решены на цифровых вычислительных машинах, т.к. ресурсы всегда ограничены.

Решением подобных задач и занимается искусственный интеллект. Исследователи изучают процессы мышления, разумное поведение для того, чтобы найти методы решения подобных задач, так как человек в своей деятельности сталкивается и ними достаточно часто и успешно решает.

Хотя до сих пор многое задачи не решены, определенные достижения в этой области есть. Исследовали использовали различные подходы и методы, чтобы получить результат. В конце 50-х годов родилась модель лабиринтного поиска и появилась теория распознавания образов, как следствие начала использования ЭВМ для решения невычислительных задач.

Начало 60-х годов называют эпохой эвристического программирования, когда использовались стратегии действий на основе известных, заранее заданных эвристик. Эвристики позволяют сокращать количество рассматриваемых вариантов. В середине 60-х годов к решению задач стали активно подключать методы математической логики.

Совет

С середины 70-х годов исследователи стали уделять внимание системам, основных на экспертных знаниях.

Такие системы применимы к слабоформализуемым задачам. Неформализованные задачи обычно обладают следующими особенностями:

— ошибочностью, неоднозначностью, неполнотой и противоречивостью исходных данных;

— ошибочностью, неоднозначностью, неполнотой и противоречивостью знаний о проблемной области и решаемой задаче;

— большой размерностью пространства решения, т.е. перебор при поиске решения весьма велик;

— динамически изменяющимися данными и знаниями.

1. Каковы предпосылки возникновения искусственного интеллекта как науки?

a) появление ЭВМ

b) развитие кибернетики, математики, философии, психологии и т.д.

c) научная фантастика

d) нет правильного ответа

2. В каком году появился термин искусственный интеллект (artificial intelligence)?

a) 1856

b) 1956

c) 1954

d) 1950

e) Нет правильного ответа

3. Кто считается родоначальником искусственного интеллекта?

a) А. Тьюринг

b) Аристотель

c) Р. Луллий

d) Декарт

e) Нет правильного ответа

4. Кто создал язык Lisp ?

a) В. Ф. Турчин

b) Д. Маккарти

c) М. Минский

d) Д. Робинсон

e) Нет правильного ответа

6. Кто разработал язык РЕФАЛ?

a) Д.А. Поспелов

b) Г. С. Поспелов

c) В. Ф. Турчин

d) А. И. Берг

e) Нет правильного ответа

7. Кто разработал теорию ситуационного управления?

a) В. Ф. Турчин

b) Г. С. Поспелов

c) Д.А. Поспелов

d) Л. И. Микулич

e) Нет правильного ответа

8. Чем знаменателен 1964 год для искусственного интеллекта в России?

a) Создан язык РЕФАЛ

b) Создана Ассоциация искусственного интеллекта

c) Разработан метод обратный вывод Маслова

d) Нет правильного ответа

Литература по теме «История развития искусственного интеллекта»:

1. Гаврилова Т.А. Проблемы искусственного интеллекта. http://www.big.spb.ru/publications/bigspb/km/problems_ai.shtml

2. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. СПб.: Питер, 2001. с. 384.

3. Лорьер Ж.-Л. Системы искусственного интеллекта. – М.: Мир, 1991. – 568с.

4. Рассел С., Норвиг П. Искусственный интеллект: современный подход, 2-е изд. – М.: Вильямс, 2006. — с. 1408.

5. Уитби Б. Искуственный интеллект: реальна ли Матрица. – М.: ФАИР-ПРЕСС, 2004. – с. 224.

6. Чего не может компьютер, или труднорешаемые задачи искусственного интеллекта. http://www.algoritmy.info/hardtask.html

7. Ясницкий Л.Н. Введение в искусственный интеллект. — М.: Издательский центр «Академия», 2005. – 176 с.

Вскоре после признания искусственного интеллекта отдельной областью науки произошло разделение его на два направления: нейрокибернетика и кибернети­ка черного ящика . Эти направления развиваются практически независимо, су­щественно различаясь как в методологии, так и в технологии.

Нейрокибернетики взяли за основу структуру и принципы функционирования единственного созданного природой устройства, способного рассуждать – мозга. Клетки мозга называются нейронами, отсюда и название направления. Исследователи считали, что, смоделировав мозг, смогут воссоздать и его работу.

Исследователи направления кибернетика черного ящика придерживались мнения, что не важно по каким принципам работает устройство, какие средства и методы лежат в его основе, главное, имитировать функции мозга, даже если кроме результата это не будет иметь ничего общего с естественным разумом.

Источник: http://MirZnanii.com/a/281424-2/zadachi-iskusstvennogo-intellekta-7-test-po-teme-istoriya-razvitiya-iskusstvennogo-intellekta-9-2

Иллюстрированный самоучитель по введению в экспертные системы

Что такое искусственный интеллект? Барр и Файгенбаум предложили следующее определение, которое никем не оспаривается почти два десятка лет [Barr and Feigenbaum, 1981].

«Искусственный интеллект (ИИ) – это область информатики, которая занимается разработкой интеллектуальных компьютерных систем, т.е. систем, обладающих возможностями, которые мы традиционно связываем с человеческим разумом, – понимание языка, обучение, способность рассуждать, решать проблемы и т.д.»

Другими словами, исследования в области искусственного интеллекта направлены на разработку программ, решающих такие задачи, с которыми сейчас лучше справляется человек, поскольку они требуют вовлечения таких функций человеческого мозга, как способность к обучению на основе восприятия, особой организации памяти и способности делать выводы на основе суждений [Minsky, 1968].

Таким образом, разработка программы, которая будет выполнять сложную статистическую обработку данных, нельзя рассматривать как исследование в области искусственного интеллекта, какие бы сложные алгоритмы в ней не использовались.

Обратите внимание

А вот создание программы порождения и проверки гипотез относится именно к этой области.

Большинство людей не обладают возможностью выполнять в уме арифметические действия уже с трехразрядными числами, а компьютеры превосходно справляются с гораздо более сложными вычислениями.

Но, с другой стороны, разделить процесс проверки гипотез на отдельные эксперименты – это искусство, которое исследователь постигает как в результате специального обучения, так и на собственном опыте. Составить компьютерную программу, которая выполняла бы то же самое, – задача далеко не тривиальная.

Конечно, как в каждой новой области, и здесь существуют разные точки зрения на главное предназначение исследований по искусственному интеллекту.

Некоторые ученые склоняются к тому, что искусственный интеллект является ответвлением технических наук, поскольку основное направление исследований в этой сфере – создание интеллектуальных искусственных существ, скажем роботов [Nilsson, 1971].

Другие делают упор на связях с теми областями, которые занимаются механизмом познания, – процессами обработки информации в мозгу человека.

Но как бы там ни было, никто не отрицает, что основные усилия в этой области предпринимаются в направлении эмуляции мышления человека – разработке методов, которые позволили бы запрограммировать машину таким образом, чтобы она могла моделировать (воспроизводить) или даже превосходить способности человеческого разума.

Исследования в этой области тесно связаны со смежными – информатикой (наукой об обработке информации с помощью компьютеров), психологией и лингвистикой.

Важно

Тот факт, что исследования в области искусственного интеллекта часто «вторгаются» в смежные области, иногда приводит к определенным трениям в научной среде, но гораздо чаще результатом является появление новых и неожиданных идей.

В этой главе я постараюсь сделать краткий обзор исследований в области искусственного интеллекта, выполненных за последние пять десятилетий, уделяя особое внимание тем из них, которые имеют отношение к проблематике экспертных систем.

Также будет рассмотрен вопрос, в чем состоит отличие программирования, основанного на знаниях, от обычной технологии программирования, с одной стороны, и обобщенных методов решения проблем, которые развивали пионеры в области искусственного интеллекта, – с другой.

Историю исследований в этой области, начиная примерно с 1950 года и по сегодняшний день, можно разделить на три периода.

За основу периодизации мы взяли те направления исследований, которые наиболее активно развивались в течение каждого из них, – как в смысле наибольшей активности ученых, так и в смысле получения наиболее существенных практических результатов.

Более подробную информацию о становлении искусственного интеллекта как научного направления читатель найдет в книгах, перечисленных в библиографической справке в конце главы.

Источник: http://samoychiteli.ru/document23893.html

Исследователи искусственного интеллекта

По сути, Алан Матисон Тьюринг — основатель теории искусственного интеллекта. Так же известна Машина Тьюринга. На сегодняшний момент она изучается практически всеми программистами, математиками и логиками. Машина Тьюринга способна имитировать любую машину (при наличии соответствующей программы).

С 1941 года Тьюринг занимался проблемой машинного интеллекта.

В области искусственного интеллекта Алан Тьюринг известен как создатель одноименного теста.

Алан Тьюринг, во время второй мировой,  работая в криптографическом центре,  расшифровал код немецкой шифровальной машины «Энигма».

Совет

На сегодняшний день самая престижная премия в области информатики учреждена в честь Алана Тьюринга.

Джон Маккарти известен в области искусственного интеллекта тем, что ввел само определение искусственного интеллекта.

В 1956-1959 гг. Джон и его студенты разработали новый язык – LISP для работы со списками. Позже этот язык стали использовать в качестве основного для символьных вычислений.

Клод Элвуд Шеннон в 40-х годах работал в области теории информации.

В 1950 году опубликовав свою статью, которая была посвящена искусственному интеллекту, дал толчок для развития идей —  «Программирование компьютера для игры в шахматы».

На сегодняшний момент создано большое количество шахматных программ, но большинство из них все еще основаны на его идеях, высказанных в этой работе.

Марвин Ли Мински – его называют «отцом исследований искусственного интеллекта», его работами охвачены практически все области исследований искусственного интеллекта. Являлся приверженцем символизма.

Читайте также:  8 способов, как искусственный интеллект (ии) может помочь спасти нашу планету

Норберт Винер – его называют «отцом» кибернетики. В 1948 году была опубликована самая знаменитая его книга «Кибернетика, или управление и связь в животном и машине», именно благодаря этой книге его стали называть «отцом» кибернетики.

Уоррен Мак-Каллок –  нейрофизиолог,теоретик нейронных сетей, нейропсихолог, некоторые наряду с Норбертом Винером считают его «отцом» кибернетики.

Фрэнк Розенблатт в 1960 году разработал вычислительную машину Mark-1. Это событие открыло эпоху нейрокомпьютеров и нейронных сетей.

Хейнц фон Ферстер – основоположник кибернетики, физик и математик. Разработал кибернетику второго порядка, акцент в которой делал на самоуправление ссылочных систем.

5 марта 2012

Источник: http://www.artint.ru/interest/issledovateli-iskusstvennogo-intellekta

Технологии искусственного интеллекта позаимствуют у природы

Дмитрий Людмирский

Ученые Национального исследовательского центра (НИЦ) «Курчатовский институт» сообщили о перспективных исследованиях в области искусственного интеллекта (ИИ).

В НИЦ разрабатываются природоподобные подходы, материалы и технологии, позволяющие значительно снизить энергопотребление искусственных систем, в частности роботов.

Российской науке крайне важно занять лидирующие позиции в создании и изучении ИИ — именно эта сфера науки будет во многом определять успехи развитых стран в будущие десятилетия.

О важности направления ИИ 8 февраля на выездном заседании Совета по науке и образованию в Новосибирске говорил президент России Владимир Путин: «На основе передовых решений предстоит… занять лидирующие позиции в сфере разработки и применения систем искусственного интеллекта».

В заседании участвовал глава НИЦ Михаил Ковальчук. Результатам Курчатовского института в этом направлении была посвящена состоявшаяся вчера пресс-конференция вице-президента НИЦ Олега Нарайкина и начальника лаборатории робототехники Курчатовского НБИКС-центра Валерия Карпова.

Олег Нарайкин рассказал о принятой в НИЦ концепции: рассматривать искусственный интеллект в общем контексте природоподобия.

Обычно под искусственным интеллектом понимают способность машины выполнять человеческие мыслительные функции. Сегодня ближе всего к ИИ находятся суперкомпьютеры.

Обратите внимание

Но их отличает гигантское энергопотребление — десятки мегаватт. Между тем человеческий мозг расходует всего-навсего десятки ватт, в миллион раз меньше.

— Мы рассматриваем ИИ как часть того, что мы называем природоподобными технологиями. Они воспроизводят процессы и системы живой природы. Если суперкомпьютер будет работать по природоподобным технологиям, то он и энергии будет потреблять так же мало, как человеческий мозг. Проблема в том, что компьютер устроен технически совершенно по-другому.

Поэтому мы не только изучаем принципы работы мозга, но и стараемся воспроизвести их. Соответствующие программные алгоритмы уже есть — это так называемые нейроморфные системы. Теперь мы работаем над аппаратной частью: сама вычислительная система должна тоже работать как мозг.

Это одно из главных направлений нашей работы — создание природоподобных сетей, которые моделируют работу человеческого мозга. Они уже сейчас обеспечивают решение сложных задач и находятся на приближающемся к человеческому уровне энергопотребления.

Пытаемся приблизить компьютеры к возможностям «венца творения», но постоянно думаем, как это сделать оптимальным образом, подражая природе, — подчеркнул Олег Нарайкин.

Руководитель лаборатории робототехники Курчатовского НБИКС-центра Валерий Карпов предложил «неметафорическое» понимание ИИ.

Эта область науки занята двумя видами задач: во-первых, слабоформализуемыми, во-вторых, теми, для которых не существует алгоритма решения. Один из способов справиться со слабоформализуемой задачей — подсмотреть, как это делает природа.

В этом отношении тематика ИИ очень близка к робототехнике. Во всем мире исследования ИИ — это прежде всего работы в области робототехники.

— Наша лаборатория как раз пытается заимствовать какие-то вещи из природы, — рассказал Валерий Карпов. — Робот должен понимать эмоции человека — по лицу, по жестам. Эти работы у нас ведутся давно.

Но не менее интересен другой вопрос: а может ли сам робот обладать эмоциями? Такие системы у нас тоже есть. Существует, например, робот, психику которого можно буквально ручкой подкручивать, превращать его из меланхолика в холерика.

Потому что в разных ситуациях ИИ должен по-разному реагировать на внешний мир.

Важно

Впрочем, по словам ученых, в Курчатовском институте работы в области ИИ ведет не только лаборатория робототехники: она относится к целому подразделению, где занимаются также нейрокогнитивными науками, нейробиологией, изучением клеток мозга и их работы.

— Уверяю вас, по всем этим направлениям мы находимся на хорошем мировом уровне, — заявил Олег Нарайкин.

— И вот на днях в Новосибирске прошло заседание президентского Совета по науке и образованию, на котором приняты очень важные решения.

Вице-президент Курчатовского института выразил убеждение, что они позволят российским ученым совершить мощный научно-технологический прорыв в обозримом будущем.

Источник: http://www.EnergoVector.com/energoznanie-tehnologii-iskusstvennogo-intellekta-pozaimstvuyut-u-prirody.html

Выдающиеся мировые ученые

Здесь представлены выдающиеся ученые, на основе открытий и работ которых, развивались специальности, по которым в АВТИ обучаются студенты.

Блестящий венгро-американский математик, внесший существенный вклад в квантовую физику, квантовую логику, функциональный анализ, теорию множеств, информатику.
Наиболее известен, как праотец современной архитектуры ЭВМ.

Под его руководством обоснованы несколько принципов построения ЭВМ: использование двоичной системы счисления для представления данных и команд, программного управления вычислительным процессом, однородности памяти и ее адресуемости, последовательности программного управления и др.

Норберт Винер

Американский выдающийся математик и философ, основоположник кибернетики, науки о закономерностях управления, передачи информации в различных системах, теории искусственного интеллекта.
Впервые обосновал принципиальное значение информации в управлении различными системами.

Алан Тьюринг

Английский математик, логик, криптограф, оказавший существенное влияние на развитие информатики. В 1936 году им предложена абстрактная вычислительная «Машина Тьюринга», которая позволила формализовать понятие алгоритма. Используется до сих пор во многих теоретических и практических исследованиях.
Один из основателей теории искусственного интеллекта.

Виктор Михайлович Глушков

Выдающийся русский ученый, математик.

Развил методы вычисления таблиц несобственных интегралов, внес значительный вклад в отечественную кибернетику, в теорию цифровых автоматов, теорию программирования и системы алгоритмических алгебр, теорию проектирования ЭВМ, в создание многопроцессорных макроконвейерных супер ЭВМ. Разработал первую персональную ЭВМ «Мир-1» для инженерных расчетов, систему автоматизированного управления технологическими процессами и промышленными предприятиями.

Дмитрий Александрович Поспелов

Российский ученый, математик, крупный специалист в области искусственного интеллекта, управления сложными системами, в области параллельных вычислений.

Им заложены основы нового научного направления – моделирование рассуждений специалистов-экспертов, принимающих решения в разных предметных областях. С 1956 года по 1968 год работал в МЭИ.

Заведующий международной лабораторией ЮНЕСКО по искусственному интеллекту. Лауреат престижной премии имени А.Тьюринга.

Исаак Ньютон

Английский физик, математик, астроном. Один из создателей классической физики. Автор фундаментального труда «Математические начала натуральной философии», в котором изложил «закон всемирного тяготения», три закона механики. Разработал дифференциальное и интегральное исчисление, теорию цвета и многие другие математические и физические теории.

Карл Фридрих Гаусс

Великий немецкий математик, астроном и физик.

С именем Гаусса связаны фундаментальные исследования во многих областях математики: алгебре, дифференциальной и неевклидовой геометрии, в математическом анализе, теории функций комплексного переменного, теории вероятностей, а также в астрономии, геодезии, механике. Гаусса называли королем математики. Им публиковались полностью завершенные и точные исследования. Многие незавершенные его идеи были использованы в последующих исследованиях другими учеными.

Пафнутий Львович Чебышев

Всемирно признанный русский математик и механик. Был основоположником теории приближенных функций. Внес крупный вклад в теорию чисел, теорию вероятностей, в механику. Своими трудами оказал большое влияние на развитие русской артиллерийской науки. Был почетным членом более 25 различных иностранных академий и научных сообществ.

Андрей Николаевич Колмогоров

Выдающийся русский математик, один из основоположников современной теории вероятностей.

Им получены фундаментальные результаты в топологии, в математической логике, в теории турбулентности, в теории сложных алгоритмов и ряде других областей математики и ее приложений. Увлекался философскими проблемами.

Сформулировал гносеологический принцип познания, который был назван его именем. Ему присуждены премии: премия Больцмана, Премия Вольфа, Ленинская премия. Награжден медалью Лобачевского.

Андре Мари Ампер

Французский физик и математик.

Сформулировал правило для определения направления, в котором отклоняется стрелка в близи проводника с током (правило Ампера), закон взаимодействия электрических токов (закон Ампера), разработал теорию магнетизма, согласно которой в основе всех магнитных взаимодействий лежат круговые молекулярные токи (теорема Ампера), таким образом он впервые указал на связь между электрическими и магнитными процессами. Открыл магнитный эффект катушки с током – соленоида.

Джеймс Кларк Максвелл

Английский физик. Создатель классической электродинамики, один из основателей статистической физики. Его научная деятельность охватывает проблемы электромагнетизма, кинетической теории газов, оптики, теории упругости и многое другое. Провел теоретическое исследование колец Сатурна. Был крупным популяризатором науки.

Николай Сергеевич Акулов

Русский физик. Крупный специалист в области ферромагнетизма. Сформулировал закон индуцированной анизотропии, играющей важную роль в современной теории магнитных материалов. Предложил (независимо от Ф.

Биттера) метод магнитной металлографии. Создал аппаратуру по неразрушающим методам контроля промышленной продукции – дефектоскопы, магнитный анизометр, магнитный микрометр и др.

Имеет много работ по физике горения, в теории пластичности, в биофизике.

Андрей Петрович Ершов

Русский ученый. Внес большой вклад в развитие теоретического и системного программирования, создатель школы информатики в СССР, один из пионеров российской корпусной лингвистики. Под его руководством было создано несколько языков программирования, создана схема трансляции для разработки фрагментов оптимизированных трансляторов. Внес существенный вклад в теорию смешанных вычислений.

Читайте также:  Искусственный интеллект заменит создателей видеоигр

Сергей Алексеевич Лебедев

Русский ученый , академик РАН. Занимался разработкой самонаводящихся торпед, систем стабилизации танковых орудий, за что был удостоен государственных наград. Считается основоположником вычислительной техники в СССР.

Разработал целую серию ЭВМ, применявшихся для расчетов при запусках искусственных спутников земли, первых космических кораблей с человеком на борту, в системах ПВО страны.
Итогом его деятельности стала разработка ЭВМ под названием БЭСМ-6, лучшей машины в те годы в Европе.

Награжден международной медалью «Пионер компьютеростроения». Ему присвоено звание Героя социалистического труда. Учреждена премия АН РФ имени С.А. Лебедева.

Михаил Александрович Карцев

Выдающийся русский конструктор отечественных вычислительных комплексов, автор первой в мире многоформатной векторной структуры ЭВМ.

Им впервые в мире предложена и реализована концепция полностью параллельной Вычислительной системы с распараллеливанием на всех четырех уровнях: программ, команд, данных и слов.

Разработан проект первой в СССР векторно-конвейерной вычислительной машины. Выпускник МЭИ.

Яков Залманович Цыпкин

Выдающийся советский ученый, академик РАН, лауреат Ленинской премии, премии А.А Андронова, премии Кауцца, награжден медалью Хартли.

Внес существенный вклад в развитие теории систем с запаздыванием, обобщив критерий Найквиста на случаи запаздывания, в исследования импульсных (дискретных) систем управления, развив адекватный математический аппарат таких систем, названный как Z-преобразования. Основоположник теории линейных дискретных систем.

Много сделал в области релейных систем, предложил единый подход к исследованию адаптивных систем на основе рекуррентных стохастических алгоритмов и аппарате стохастической аппроксимации. Добился серьезных успехов в решении проблемы управления в условиях неопределенности и в других областях управления.

Владимир Сергеевич Семенихин

Академик РАН, Герой Социалистического труда, лауреат Ленинской и двух Государственных премий, награжден многими орденами и медалями СССР. Выпускник МЭИ.
Крупный ученый в области автоматики и телемеханики.

Создатель мощных автоматизированных и информационных систем специального назначения для МВД СССР, систем управления вооруженными силами страны.

Основатель и главный идеолог мощной отечественной школы мирового класса по всем аспектам комплексной автоматизации процесса управления разнородными структурами.

Клод Элвуд Шеннон

Американский ученый, математик, инженер. Основатель теории информации, передачи информации, теоремы пропускной способности канала.

Большой вклад внес в теорию вероятностных схем, в теорию автоматов и систем управления. Много сделал в области криптографии, определив основополагающие понятия криптографии, теории кодирования.

Его работы являются синтезом математических идей с конкретным анализом проблем их технической реализации.

Сергей Львович Соболев

Академик РАН, Один их выдающихся русских математиков ХХ века. Внес основополагающий вклад в современную науку, в своих фундаментальных исследованиях положил начало научных направлений в современной математике.

Совместно с академиком В.И.Смирновым открыл новую область в математической физике (метод Смирнова-Соболева) – функционально инвариантные решения, позволяющие решать задачи, связанные с волновыми процессами в сейсмологии.

Развивал направления функционального анализа и вычислительной математики. Разработал теорию пространств функций с обобщенными производными, которая вошла в науку как пространства Соболева, сыгравшие исключительную роль в формировании современных математических воззрений. Внес значительный вклад в развитие многих областей математики.

Джордж Буль

Английский ученый. Основоположник математической логики. Нашел глубокую аналогию между символическим методом алгебры и символическим методом представления логических форм и силлогизмов.

На основе этой аналогии заложил основы алгебры логики, которая впоследствии была названа как Булева алгебра. Широко применяется при использовании решения логических задач на ЭВМ.

Основные результаты своих трудов Буль изложил в работах: «Математический анализ логики», «Логическое исчисление» и «Исследование законов мышления».

Владимир Александрович Котельников

Академик, вице-президент РАН, выдающийся российский ученый, выпускник МЭИ. Разработчик знаменитой теоремы отсчетов (теорема Котельникова), явившейся основополагающей в теории цифровых систем, теории информатики.

Создал классическое представление теории помехоустойчивости средств связи. Идеолог создания планетного радиолокатора и радиолокационного исследования планет, которые позволили уточнить масштабы Солнечной системы более чем в 100 раз.

Ему принадлежит большая заслуга в развитии радиосистем, радиофизики, квантовой физики.
Создал знаменитое ОКБ МЭИ, сыгравшее ключевую роль в создании космической техники в СССР, был на протяжении многих лет его директором, являлся многие годы заведующим кафедрой МЭИ.

Герой социалистического труду, член академий многих стран мира, лауреат многочисленных премий, в том числе премии Э.Рейна, золотая медаль А. Белла.

Алексей Андреевич Ляпунов

Член-корреспондент академии наук СССР, один из первых отечественных ученых, кто оценил значение кибернетики, внес большой вклад в ее становление и развитие.

Общие и математические основы кибернетики, вычислительные машины, программирование и теория алгоритмов, машинный перевод и математическая лингвистика, кибернетические вопросы биологии, философские и методологические аспекты развития науки – вот неполный перечень основных направлений науки, получивших интенсивное развитие по инициативе и его при участии. Основные труды относятся к теории множеств, теоретическим вопросам программирования, математической лингвистике.

Награжден престижными медалями «Computer Society» и «Computer Pioneer», правительственными наградами СССР.

Николай Иванович Лобачевский

Выдающийся русский математик, создатель неевклидовой геометрии (геометрия Лобачевского). Ректор Казанского университета (1827 – 1846 гг).

Открытие Лобачевского (1826 г) не получившее признания его современников, совершило переворот в представлении о природе пространства, в основе которого более 2-х тысяч лет лежало учение Евклида, и оказало огромное влияние на развитие математического мышления.

Весьма важными являются его труды по алгебре, математическому анализу, теории вероятности, механике, физике и астрономии.

Леонард Эйлер

По происхождению швейцарец, вы- дающийся ученый математик, физик, механик и астроном. С 1726 года академик Петербургской академии наук. С 1741 года работал и в Берлинской академии наук.

Автор более 800 научных работ по математическому анализу, дифференциальной геометрии, теории чисел, приближенным вычислениям, небесной механике, математической физике, оптике, баллистике, кораблестроению, теории музыки и в других областях науки, оказавших значительное влияние на развитие науки.

Давид Гильберт

Немецкий ученый, основоположник современной математики, предшественник Эйнштейна. Для творчества Гильберта характерна убежденность в единстве математической науки, в единстве математики и естествознания.

Труды Гильберта оказали большое влияние на развитие многих разделов математики, в которых он работал (теория инвариантов, теория алгебраических чисел, основания математики, математическая логика, вариационное исчисление, дифференциальные и интегральные уравнения, теория чисел, математическая физика). С 1922 года почетный член АН СССР.

В 1900 году на международном математическом конгрессе в Париже сформулировал 23 проблемы, ставшие программой развития математики в 20 веке. К настоящему времени решена лишь часть из проблем Гильберта.

Владимир Семенович Пугачев

Академик АН СССР, выдающийся российский ученый и педагог.

Один из основоположников статистической теории систем управления, автор ряда фундаментальных научных работ по динамике полета, баллистике, теории обыкновенных и стохастических дифференциальных уравнений, стохастическому управлению, информатике, статистике случайных процессов и многим другим разделам современной прикладной математике. Был автором научного проекта «Новые архитектуры и алгоритмы обработки информации» в рамках программы «Вычислительные системы новых поколений».

Владимир Викторович Солодовников

Заслуженный деятель науки и техники РФ, почетный член РАН, выдающийся кибернетик, один из основателей автоматики в СССР.

Им впервые поставлена проблема качества системы автоматического управления, разработаны исходные положения оригинального частотного метода решения этой проблемы, впоследствии им же развиты и распространены на широкий класс типовых воздействий на системы с распределенными и переменными параметрами.

Разработал теорию аналитических самонастраивающихся систем. Оказал большое влияние на развитие Теории управления в нашей стране. Им было опубликовано свыше 300-х научных работ, многие из которых переведены во многих странах мира.

Лев Семенович Понтрягин

Академик АН СССР, Герой социалистического труда, лауреат многих премий, выдающийся математик.
В топологии открыл общий закон двойственности и в связи с этим построил теорию характеров непрерывных групп, получил ряд результатов в теории гомотопий (непрерывное семейство отображений)(классы Понтрягина).

В теории колебаний главные результаты его исследований относятся к асимптотике релаксационных колебаний. Является создателем математической теории оптимальных процессов, в основе которой лежит принцип максимума Понтрягина. Получил фундаментальные результаты по дифференциальным играм. Оказал большое влияние на развитие вариационного исчисления в мире.

Почетный член многих академий и обществ мира.

Александр Аронович Фельдбаум

Выдающийся ученый – теоретик и инженер, доктор технических наук, выпускник МЭИ, лауреат государственных премий.
Впервые сформулировал задачу оптимального управления, как вариационную задачу и дал ее решение для целого класса практических случаев.

Результатом этой работы явилось открытие знаменитого принципа максимума в теории оптимального управления. Им заложены теоретические основы и сформулированы идеи теории дуального управления.

Многочисленные его монографии по теории управления и вычислительной техники опубликованы на многих языках мира.

Аксель Иванович Берг

Академик АН СССР, Герой социалистического труда, адмирал – инженер, один из крупнейших ученых – радиоспециалистов. Имел много правительственных наград. Инициатор созданий СКБ МЭИ при кафедре автоматики и телемеханики АВТФ.

Им созданы методики расчета приемо-усилительных и передающих устройств, теория ламповых генераторов, теория девиации корабельных радиопеленгаторов. По его инициативе в СССР были созданы институт радиотехники и многочисленные лаборатории этого профиля.

Большой вклад внес в развитие радиолокации и навигации.

Источник: http://avti.mpei.ru/world_scientists

Ссылка на основную публикацию