Moluch 114 c indd

разработка автоматизированных информаци- онных систем (АИС) как первой очереди автоматизиро- ванных систем управления (АСУ);

разработка автоматизированных систем науч- но-технической информации (АСНТИ).

Вся история информационных систем делится на этапы:
1. Рождение ИИ (1943–1956);

2. 
   Подъем ИИ (1956 — конец 1960-х);
   
3. 
   Нечеткие множества и нечеткая логика (середина 1960-х и далее);
   
4. 
   Открытие и разработка экспертных систем (начало 1970-х — середина 1980-х);
   
5. 
   Эволюционное вычисление (начало 1970-х и далее);
   
6. 
   Вычисления при помощи слов (конец 1980-х и далее).
   

Шахматы относятся к интеллектуальным системам или нечеткой логике?

Нечеткая логика не такая уж и загадочная штука.

В тех же шахматах — оценку оптимальности хода можно представить как «оптимальный» или «неопти- мальный».
Если бы можно было просчитать все ходы до конца, то любой ход был бы либо оптимальным (1) либо неопти- мальным (0).
Это обычная логика, где есть только два значения истин- ности. На ура сработает, к примеру, в крестиках-ноликах.
Но в шахматах на основе грубых просчетов и эври- стик можно только дать поверхностную «не дискретную» оценку оптимальности. Это уже нечеткая логика, где ис- тинность выражения колеблется в пределах от 0 до 1 включительно.

Что есть модель шахматной игры?

Это математическая модель игры двух соперников с полной информацией:

1. 
   Математическое описание начальной позиции.
   
2. 
   Описание правил (Два игрока ходят по очереди, на- чинают белые, ходы делаются по соответствующим пра- вилам)
   
3. 
   Цель игры — получить наибольшую оценку, где 1 — победа, о — ничья, минус единица — поражение.
   
4. 
   Дано четкое определение окончания партии, и соот- ветствующей оценки.
   

Поставлена задача — найти результат в начальной по- зиции, и найти ход (ходы) ведущие к этому результату.
Доказано:

1. 
   Что игра конечна (и определена максимальная про- должительность шахматной партии в ходах)
   
2. 
   Доказано, что в любой позиции есть четкая оценка. (Выиграна, ничья, или проиграна)
   

Используются два метода поиска решения — с конца (рестроспективный анализ) — добрались до семи фигур — нужно дойти до 32-х.
И «с начала» — перебор — добились того, что про- граммы считаю на 20 полуходов (10 ходов) за несколько минут (но естественно продлевая перспективные ветви, и сокращая бесперспективные по мнению программы)
Осталось досчитать до 5000-го хода с небольшим (это максимальная продолжительность партии)

Кто выиграет, человек или компьютер? Филадельфийский эксперимент

С 10 по 17 февраля 1996 года проходил матч в Фила- дельфии. Происходили соревнования между человеком и компьютером. В эксперименте участвовали создатели
«Deep Blue» и чемпион мира по шахматам Гарри Кас- паров. Призовой фонд 500 тысяч долларов. Было сыграно 6 партий. Несмотря на то, что к середине 90-х шахматные программы для ПК стали непростыми соперниками для гроссмейстеров, приблизиться к уровню чемпиона мира им всё ещё не удавалось. Их шахматная сила на классиче- ских контролях времени, колебалась в районе 2300–2400 пунктов рейтинга, что по-прежнему было ниже уровня гроссмейстеров (от 2500), и уж тем более, ниже уровня игры Каспарова (2800). В будущем многие специалисты ожидали улучшения качества игры шахматных машин, но что же можно было сделать прямо сейчас?
Между тем время шло, и к 1995 году окончание раз- работки Дип Блю кажется, уже просматривалось. В IBM

решили, что срок настал, и отправили Каспарову вызов на матч. Каспаров, конечно же, поднял брошенную пер- чатку. Тем более что и предложенный призовой фонд вполне соответствовал — всё-таки 500 тысяч долларов всего за 6 партий.
По окончанию матча победил человек, со счетом 4:2
В 1997 году «Deep Blue» усовершенствовали процессор, что дало прирост к скорости машины. Состоялся матч ре- ванш, в котором победила МАШИНА! Со счетом 2,5:3,5
Как сказали разработчики, в программе был баг, ко- торый допустил отступление от заданной схемы ведения игры. Что и помогло победить Каспарова.

Вывод:

В 21 веке нас обслуживает целая армия машин, ко- торые работают быстрее выносливее и умнее нас, но они плохо умеют обобщать и не обладают универсальностью как люди. С каждым годом они становятся все интеллек- туальнее.

Литература:

1. 
   // www.gamedev.ru. URL: http://www.gamedev.ru/code/forum/?id=63518
   
2. 
   // geektimes.ru. URL: https://geektimes.ru/post/245176/
   
3. 
   // https://ru.wikipedia.org.
   
4. 
   // https://www.google.ru/