У статті подано основні дослідження в галузі штучного інтелекту як науки, що займається створенням автоматизованих інтелектуальних систем, в Україні та закордоном. Особливу увагу зосереджено на класифікації основних понять в галузі робототехніки.

The article summarizes the main research in the field of artificial intelligence as the science that engaged the creation of automated intelligent systems in Ukraine and abroad. Particular attention is focused on the classification of the basic concepts in the area of robotics.

Як самостійний науковий напрямок штучний інтелект існує з 40-х років ХХ століття. Побутує думка, що саме дослідження в цьому руслі виявлятимуть характер того інформаційного суспільства, яке замінює індустріальну цивілізацію. Робототехніка як прикладна наука в межах штучного інтелекту займає провідні позиції в розвитку країн, значно спрощуючи роботу в тих галузях життєдіяльності людини, де вагомий вплив здійснюють природні умови, екологія та загальний цивілізаційний стан.

За останні роки становлення штучного інтелекту та науки що займається розробкою автоматизованих технічних систем як особливих наукових дисциплін сформувались їх концептуальні моделі та особисті методи і прийоми, укорінились деякі фундаментальні парадигми. Таким чином робототехніка стала повноцінною наукою, здобувши собі місце поряд з фізикою, біологією та іншими науками.

Практичне застосування інтелектуальних систем розпочалось з розробки програми для вирішення математичних завдань, доказу теорем, шахових ігор. Наразі багато первинних ідей штучного інтелекту реалізовано в спеціальних технологіях, які ввійшли в наше повсякденне життя і сприймаються як належне, пройшовши декілька стадій модернізації і ставши «схожими» на людей не лише «інтелектуально» але й за зовнішніми параметрами.

Актуальність дослідження робототехніки зумовлена перш за все тим, що проблема розвитку та створення автоматизованих технічних систем ніколи не мала стійкого характеру. Уявлення про штучний інтелект постійно змінюються, трансформується бачення шляхів його розвитку, підходи до вивчення та функціонування в цілому. В межах цього змінюються й вимоги до роботів, що стають жорсткішими та етичнішими з кожним днем.

Аналіз останніх досліджень та публікацій: дослідженню штучного інтелекту, що є теоретичною основою розвитку робототехніки, присвятило себе багато світових (В. Маккалок, В. Піттс, Ф. Розенблатт, К. Цузе, В. Шикард та ін.) та вітчизняних (М. Бондаренко, Т. Бровченко, Т. Вінцюк, М. Деркач, О. Карпов, , Е. Нушякін та ін.) вчених.

Виклад основного матеріалу дослідження. Штучний інтелект пов’язаний з дослідженням інтелектуальної сфери людини, комп’ютеризацією її розумової діяльності, створенням інформаційних інтелектуальних систем, що здатні виконувати функції, які є прерогативою головного мозку людини.

Існує дві гіпотези щодо моделювання людського розуму – сильного та слабкого штучного інтелекту. Термін «сильний штучний інтелект» ввів        Д. Сьорль, на думку якого штучний інтелект стане точною копією людського розуму. Прихильники гіпотези слабкого штучного інтелекту обмежують штучний інтелект його інструментальною функцією, що дозволяє вирішувати завдання, які не потребують повного спектру людських пізнавальних здібностей [13].

Перша гіпотеза полягає у тому, що саме вивчення механізмів людського мислення і аналіз даних про способи побудови розумної поведінки людини можуть лягти в основу побудови механізмів штучного інтелекту. Цю гіпотезу ще називають інформаційною. Прихильники цієї гіпотези вважають, що головною метою роботи в галузі штучного інтелекту є не побудова технічного аналога біологічної системи, а створення засобів для вирішення завдань, що традиційно вважаються інтелектуальними.

В межах другої гіпотези об’єктом дослідження є структура та механізми роботи мозку людини, а кінцевий результат полягає в розкритті таємниць мислення. Необхідними етапами досліджень в цьому напрямку є побудова моделей на основі психолінгвістичних даних, проведення експериментів з ними, подання нових гіпотез відносно механізмів інтелектуальної діяльності, удосконалення моделей тощо. Цю точку зору ще називають нейробіонічною. Її прихильники переконані, що важливішим є результат і не варто копіювати особливості людського мозку для побудови механізмів формування поведінки.

Різні вчені по різному характеризують інтелект, однак однією з незаперечних його рис є здатність аналізувати інформацію, знаходити закономірності і тим самим вирішувати певні завдання, які визначають поведінку людини. У зв’язку з цим головною характеристикою штучних інтелектуальних систем є націленість на вирішення конкретних інтелектуальних завдань.

Інтелектуальні системи володіють певними особливостями, що відрізняють їх від звичайних комп’ютерних систем:

• Вони здатні вирішувати завдання не лише за заданим алгоритмом, але й за побудовою завдання, навіть якщо воно не чітко сформульовано;
• Вони здатні створювати нові алгоритми і навчатись, вдосконалюючи тим самим свої можливості [11].

Ці характеристики є актуальними в умовах вирішення таких завдань, які характеризуються наявністю великих масивів інформації, її неоднорідністю, неповнотою та розпорошеністю.

Система називається інтелектуальною, якщо в ній реалізовані такі основні функції:

• Накопичувати знання про оточуючий світ, класифікувати та оцінювати їх з прагматичної точки зору, ініціювати процеси отримання нових знань та забезпечувати співвіднесення нових знань з минулим досвідом;
• Доповнювати отримані знання за допомогою логічних висновків, логічно планувати свою діяльність;
• Спілкуватись з людиною мовою, максимально наближеною до природної мови людини, та отримувати інформацію з джерел, які використовує людина для накопичення знань [9].

Межі штучного інтелекту постійно змінюються: відбувається зміщення акцентів від правил обробки знань до об’єктів та агентів, які в майбутньому стануть своєрідними помічниками, персональними асистентами людини, що працює з комп’ютером. Вони можуть прив’язуватись до конкретних комп’ютерних вузлів, або автономно переміщуватись між ними і взаємодіяти з іншими агентами, об’єднуючись для спільної роботи.

Інформація в інтелектуальних машинах передається односторонньо, на відміну від головного мозку людини, де одночасно функціонують мільйони нейронів, які забезпечують паралельну обробку великих масивів різнорідної інформації. Такі процеси не під силу жодній машині. Саме тому в основу роботи вчених лягло прагнення створити прототип штучного інтелекту з допомогою нанотехнології, що дозволить машині працювати подібно клітинам головного мозку – одночасно зчитуючи та обробляючи інформацію в різних напрямках. Іншими словами, робот зможе приймати рішення в незнайомій ситуації, яка не описана в його програмі, на основі того, що він пережив в минулому, використовуючи знання, отримані в процесі навчання, за аналогією до життя людини [15].

Більше того, на відміну від людини, на думку вчених [5], машини, що наділені штучним інтелектом, матимуть більше можливостей для отримання інформації. Так само як і людина вони можуть отримувати знання за допомогою слухових, зорових та сенсорних аналізаторів, а також з електронних носіїв (наприклад, Інтернет). Можливості пам’яті робота не залежать від настрою, умов середовища перебування та особистих можливостей, відповідно інтелектуальна машина здатна запам’ятовувати більше інформації та ефективніше виділяти якісну.

Штучний інтелект в порівнянні з інтелектом природнім не є копією останнього. Розум людини працює набагато краще та швидше будь-якої інтелектуальної системи, без використання складних алгоритмів, які необхідні для функціонування інтелектуальних машин. Тому штучний інтелект не копіює повністю інтелект людини, а лише прагне досягти тих самих результатів новими засобами.

Штучний інтелект є досить молодою сферою досліджень, під час яких з виникненням нових ідей та втратою вже існуючих відбувались «злети» та «падіння» в розвитку інтелектуальних машин. На сьогодні розвиток штучного інтелекту в широкому розумінні перебуває «на спаді», використовуючи вже досягнуті результати в межах інших наук, промисловості, бізнесі, буденному житті.

Історія спроб створення штучного інтелекту нараховує близько 700 років [18]. Першу спробу створення машини, що моделює людський розум, пов’язують з іменем іспанського винахідника Р. Луллія. Він сконструював механічний пристрій, що складається з системи кругів, які обертаються. Кожен круг був поділений на сектори, пофарбовані в різні кольори і позначені латинськими літерами. Круги поєднувались один з одним, і, обертаючи їх, можна було отримати різноманітні поєднання символів та кольорів – «формулу істини». Машини Р. Луллія могли працювати в різних предметних галузях та давати відповіді на різноманітні питання, складати гороскопи, ставити діагнози хвороб, робити прогнози на врожай тощо. Отже, машина Р. Луллія була механічною експертною системою, що наділена базою знань, приладами введення та виводу, природною мовою спілкування.

В 40-х роках ХХ століття відбулось виділення штучного інтелекту в самостійний науковий напрямок. Після чого відбувся його розподіл на два основних стратегічних напрямки: нейрокібернетику (низькорівневий підхід) та кібернетику «чорного ящика» (високорівневий підхід).

Основна ідея нейрокібернетики полягає в тому, що єдиним об’єктом в природі, що здатен мислити, є людський мозок, тому будь-який «думаючий» прилад повинен обов’язково створюватись за образом людського мозку, копіювати його структуру та принцип дії. Таким чином, нейрокібернетика займається моделюванням структури мозку та його діяльності.

Кібернетика «чорного ящика» не акцентує увагу на структурі та принципі дії людського мозку, головне, щоб штучний інтелект адекватно моделював найвищий рівень людського мозку – рівень його інтелектуальних функцій.

В 1950 році англійський вчений А. Тюрінг пише статтю під назвою «Чи може машина мислити?», в якій описує процедуру вияву моменту, коли машину можна порівняти в плані розумності з людиною. Ця процедура отримала назву «Тест Тюрінга».

В 1956 році в Стенфордському університеті відбувся семінар «Штучний інтелект», тоді вперше було запропоновано цей термін. В кінці 50-х років ХХ століття з’явилась модель пошуку лабіринтом, згідно якої вирішення інтелектуального завдання виконувалось шляхом перебору величезної кількості варіантів, що подавались у вигляді руху лабіринтом.

На початку 60-х років ХХ століття розпочалась епоха евристичного програмування, метою якого було дослідити методи та правила відкриттів та винаходів. Програма «Логік – Теоретик», розроблена А. Ньюеллом для доведення теорем в численні, поклала початок розвитку цього етапу досліджень в галузі штучного інтелекту [13]. Ці дослідження пов’язуються з розробкою програм, які розв’язують задачі на основі використання евристичних методів. Саме цей етап обумовив появу і розповсюдження терміну «штучний інтелект».

Спеціалісти в галузі штучного інтелекту прагнули розробити програми, які здатні «думати», тобто розв’язувати задачі таким чином, який би вважався розумним при вирішенні цієї проблеми людиною. Спроби моделювати процес мислення людини зазнали краху на початковому етапі. В зв’язку з цим зосередження розробок перейшло на загальні методи та прийоми спеціальних програм.

Серйозний прорив в практичних дослідженнях підходів до створення систем штучного інтелекту відбувся в 1970-х роках, коли програмісти відмовились від пошуку універсального алгоритму мислення і почали моделювати конкретні знання спеціалістів-експертів [5]. Відкрився новий напрямок штучного інтелекту – експертні системи.

На початку 80-х роках ХХ століття дослідники зробили висновок по те, що «ефективність програми вирішення завдань залежить не лише від формул та схем висновків, які вона використовує, але й від знань, якими володіє програма. Саме цей висновок ліг в основу розвитку сучасних фундаментальних досліджень в галузі штучного інтелекту.

90-ті роки ХХ століття характеризуються створенням спеціалізованих засобів штучного інтелекту, до складу яких неодмінно входять комп’ютери (спеціалізація стосується імітації поведінки людини при розв’язанні складних прикладних завдань). Було розроблено нейромережеві модулі обробки інформації, що дають можливість поліпшити характеристики систем розпізнавання образів і систем пошуку інформації у відповідності з інтересами користувача [18]. Створено також апаратні засоби підтримки нейромережевих модулів – нейрокомп’ютери. Два типи нейрокомп’ютерів розроблені спільно з японською фірмою «Ваком». Досліджені принципи побудови адаптивних систем управління мікромеханічним обладнанням з використанням нейромережевих модулів.

В період від 90-х років ХХ століття до 2010 року науковці роблять акцент на побудові інтелектуальних комп’ютерних систем з інтегральною інтелектуальною поведінкою, важливою властивістю яких є пристосованість до змін навколишнього середовища. За даними Міжнародної федерації робототехніки у світі функціонує 9 млн. механізмів на основі штучного інтелекту. У Південній Кореї Міністерство інформації та зв’язку до 2013 року прогнозує появу роботів-помічників у кожній домівці, а Японська асоціація з питань робототехніки інформує, що до 2025 року обіг робото технічної галузі складе понад 50 млрд. доларів США [16].

В Україні штучний інтелект знайшов своє застосування в інструментальному програмно-інформаційному комплексі для вивчення властивостей патогенезу ВІЛ-інфекції; системі «Рада» для колективного прийняття рішень; ситуаційних центрах при Президентові та Міністерстві оборони України, системі автоматизації законотворчого процесу в комісіях Верховної Ради України; системі алгебраїчного програмування для розв’язання задач на алгебро-логічних моделях предметних областей; експертних системах для прогнозування економічних явищ; базах даних та знань у різних предметних областях.

Галузь робототехніки є перспективним напрямком розвитку постіндустріального суспільства, комунікативного простору та світу в цілому. Її розглядають як прикладну науку, що займається розробкою інтелектуальних машин, мислення та зовнішній вигляд яких є прототипом людського.

Наразі розробки проводяться з метою інтенсифікації виробництва, створення «помічників» людини, виведення медицини, будівництва та ряду інших «глобальних» галузей на якісно новий рівень. Використання роботів набуло популяризації і проникло в різні сфери життя людини: від побуту до діяльності великих компаній.

Відповідно до сфери застосування робототехніки, загальноприйнятим є її поділ на:

• будівельну (роботи, що використовуються для будівництва споруд різного призначення; є здебільшого гібридними та працюють в межах системи керування);
• промислову (інтелектуальні машини, що використовуються в легкій та важкій промисловості; є автоматизованими (верстати, промислові машини тощо) або використовують систему керування (інтелектуальні машини, що використовуються при видобутку сировини, для розробки свердловин тощо));
• побутову (роботи, які спрощують життя окремої людини або сім’ї: допомагають по господарству, виконують розважальну функцію, є помічниками для людей з фізичними вадами; такі машини зазвичай є мобільними, керування ними здійснюється за допомогою маніпуляторів або вербальним шляхом;
• авіаційну (використання автоматизованих технічних систем в галузі літакобудування, при розробці двигунів, систем управління літальними апаратами тощо);
• екстремальну (об’єднує у собі військову, космічну та підводну робототехніку; розробки в цій галузі впливають на рівень країни серед інших в світовому масштабі).

Базовим поняттям в робототехніці є «робот», під яким розуміють автоматизовану технічну систему або інтелектуальну машину, що імітує дії та діяльність людини.

Роботів залежно від параметрів виробництва можна поділити на два види:

• Маніпуляційні роботи (можуть бути як стаціонарними так і пересувними; обов’язковим є наявність маніпулятора, що взаємодіє з системою керування пристроєм
• Мобільні роботи (приводи в таких машинах є автоматично керованими, відповідно зовнішньо технічна система оснащена колесами, «ногами» тощо.

Кожен робот має «свідомість», наділену різними характеристиками. В основі створення «розумних» машин лежать поняття «пам’яті», «розуму» та «мислення». Відтак за параметром запам’ятовування роботів можна поділити на:

• Зі сталим масивом знань (роботи, в основі діяльності яких лежить програмне забезпечення; діяльність машин зводиться до певного заданого алгоритму дій);
• Репродуктивні роботи (інтелектуальні машини, що здатні накопичувати інформацію; діяльність роботів залежить від отриманого ними досвіду, хоча й базується на заданих алгоритмах дій);
• Аналітичні роботи (системи, що здатні до дій, залежно від ситуації, що склалась).

За параметром «розумності» інтелектуальні машини можна поділити на:

• Механізовані (роботи, дії яких не змінюються під впливом зовнішніх факторів; задані алгоритми є сталими, машина не здатна змінювати «поведінку» за параметрами важливості та необхідності);
• Глибинні (здатність інтелектуальних машин аналізувати/синтезувати інформацію; накопичення знань відбувається «осмислено», дані не накладаються одне на одного);
• Логічні (дії інтелектуальних машин мають чітку послідовність, що здатна змінюватись під дією зовнішніх факторів: небезпека, зміна зовнішнього середовища, технічні несправності тощо «переорієнтовують» робота на оптимальні дії);

За ступенем виявлення мислення роботів можна поділити на:

• Продуктивні (пов’язані з розвитком машинної творчості);
• Інтелектуальні (машини, що здатні використовувати існуючі поняття, для представлення результатів власної діяльності);
• Візуальні (роботи, масив знань яких представлений графічними об’єктами. Найчастіше цей тип мислення використовується в андроїдах для сприйняття навколишнього середовища, виміру розмірів, ваги та розташування об’єктів);

Висновки. Отже, для сучасного періоду в сфері розвитку штучного інтелекту характерні такі напрямки досліджень: розвиток математичної теорії проектування кібернетичних систем, особливо розподілених, багатопроцесорних і неоднорідних; розробка алгоритмів обробки алгебро-логічних структур даних; створення нової генерації моделей розуму та розумових функцій, на базі яких розроблено інтелектуальні комплекси та програмні системи; розробка кількох зразків інтелектуальних машин та програмних прототипів для розв’язання складних інтелектуальних задач (доведення теорем, аналітичних перетворень, перекладу з натуральних мов, розпізнавання зображень та мовних конструкцій тощо).

Робототехніка наразі займає провідну нішу у напрямку розвитку штучного інтелекту. Поряд з потужними центрами досліджень в США (Масачусетський технологічний інститут), Японії (Національний інститут сучасної промислової науки та технології) та Росії (Наукова рада з методології штучного інтелекту російської академії наук) існують університети, інститути та академії в інших державах світу, діяльність яких спрямована як на розвиток економічних, промислових тощо потужностей держави, так і на світове визнання в галузі розвитку інтелектуальних машин.

 Список використаних джерел та літератури

1. Аверкин, А. Толковый словарь по искусственному интеллекту [Текст] / А. Аверкин. – М.: Радио и связь, 1992. – 254 с.
2. Анісімов, А. В. Природомовна інформатика [Текст] / А. В. Анісімов // Стан та перспективи розвитку інформатики в Україні. – К.: Наукова думка, 2010. – С. 541 – 547.
3. Винцюк, Т. К. Анализ, распознавание и интерпретация речевых сигналов [Текст] / Т. К. Винцюк. – К.: Наукова думка, 1987. – 264 с.
4. Вінцюк, Т. К. Автоматичне розпізнавання, розуміння та синтез мовленнєвих сигналів [Текст] / Т. К.Вінцюк // Стан та перспективи розвитку інформатики в Україні. – К.: Наукова думка, 2010. – С. 529 – 541.
5. Гаррисон, Г. Выбор по Тьюрингу [Текст] / Г. Гаррисон. – 2008. – 308 с.
6. Ефимов, Н. Н. Основы информатики. Введение в искусственный интеллект [Текст] / Н.Н. Ефимов., В.С. Фролов – М.: Изд-во МГУ, 1991. – 115 с.
7. Журнал «Інформаційні технології. Аналітичні матеріали.». – 2008. – №8. – С. 21-26.
8. Каптерев, А. И. Мультимедия как социокультурный феномен [Текст] : учеб. пособ. / А.И. Каптерев. – М. : Профиздат, 2002. – 224 с.
9. Нікольський, Ю. В. Системи штучного інтелекту [Текст] / Ю. В. Нікольський. – Л.: Магнолія, 2010.
10. Поспелов, Д. А. Арифметические основы вычислительных машин дискретного действия [Текст] / Д. А. Поспелов. – М.: Высшая школа, 1960. – 128 c.
11.  Поспелов, Д. А. Искусственный интеллект – основа новой информационной технологии [Текст] / Д. А. Поспелов. – М.: Наука, 1988. – 280 с.
12. Спірін, О. М. Диференційований підхід у вивченні основ штучного інтелекту в курсі інформатики фізико-математичного факультету вищого педагогічного закладу: Дис… канд. пед. наук: 13.00.02 / О. М. Спірін. — К., 2001.
13. Спірін, О. М. Початки штучного інтелекту: Навчальний посібник для студ. фіз.-мат. спец-тей вищих пед. навч. закл-ів [Текст] / О. М. Спірін. – Житомир: Вид-во ЖДУ, 2004. – 172 с.
14. Сухоручкіна, О. М. Інформаційне забезпечення інтелектуалізованих робототехнічних комплексів [Текст] / О. М. Сухоручкіна // Стан та перспективи розвитку інформатики в Україні. – К.: Наукова думка, 2010. – С. 547 – 561.
15.  Швирков, О. І. Проблема штучного інтелекту і людиновимірність штучних інтелектуальних систем : дис… канд. філос. наук: 09.00.09 / О. І. Швирков. — Житомир, 2006. — 170 с.
16. Шевченко, А. І. Світові тенденції та практичні досягнення у проблемі штучного інтелекту [Текст] / А. І. Шевченко // Стан та перспективи розвитку інформатики в Україні. – К.: Наукова думка, 2010. – С. 561 – 572.
17. Шлезінгер, М. І. Розпізнання образів [Текст] / М. І. Шлезінгер // Стан та перспективи розвитку інформатики в Україні. – К.: Наукова думка, 2010. – С. 523 – 529.
18. Ясницкий, Л. Искусственный интеллект [Текст] / Л. Ясницкий. – «Информатика». – №16. – 2009. – 176 c.