text: Словенският език (slovenščina) принадлежи към групата на южнославянските езици. За неговата фонетика са характерни рефлексите č < *tj (koča < kątĭa) и j < *dj (meja < medĭa), а за морфологията му – запазеното двойствено число. Той е официален език в Република Словения. На него говорят още и словенските малцинства в Североизточна Италия, Югоизточна Австрия и Унгария. Словенският език, по броя на хората, които говорят на него, е сред най-малките славянски езици – използват го едва около 2 млн. души. Обаче по отношение на диалектите той е може би по-интересен и от големите славянски езици: в него има повече от 40 наречия и говори, разделени в седем основни диалектни групи: корошка, приморска, ровтарска, горенска, доленска, щаерска (щирийска) и панонска. Това деление е резултат на хилядолетното историческо развитие, насочвано и определяно от много вътрешни и външни фактори, за много от които можем само да предполагаме. Един от тях е самото заселване на словенците от две посоки, и, вероятно, от две различни славянски племена – от север през Карпатите, и от югоизток по Сава и Драва нагоре. През цялото средновековие словенският е силно застрашен от германизация и романизация, като неговата езикова територия постоянно се стеснява. Поради неблагоприятните исторически условия словенският език до средата на 16 век е почти изключително език на устното общуване на народа. Неговите обществени функции дотогава са ограничени в църковната и отчасти в юридическата сфера. Развой на словенския език Първи период Историята на словенския език започва преди повече от 1300 години, когато предците на днешните словенци – обикновено наричани алпийски славяни – пристигайки от праславянската родина отвъд Карпатите, се заселват в днешните и някога много по-големи територии в Алпите, Крас и югозападната част на Панонската низина. Те донасят със себе си един от диалектите на праславянския език, който тогава все още е общ за всички славяни. През този период вокалната система обхваща 11 гласни: четири кратки: е, о, ь, ъ и седем дълги – пет орални (i, y, u, ě, a) и две назални (ę, ą). Освен в групите tert, (t)ort, telt, (t)olt, всички срички в думите са отворени, т.е. завършват на гласна. Съществуват 6 типа ударения: две дълги възходящи, две дълги низходящи, кратко възходящо и кратко низходящо ударение. Три от тях възникват след т.нар. славянска метатония и в бъдещия развой на словенския език претърпяват промени, различни от старите наследени ударения, като в крайна сметка се уеднаквяват помежду си, така че сега например между старото и новото дълго възходящо ударение няма никаква разлика. През този период мястото на ударението в думите все още е праславянското и съществено се различава от това в съвременния словенски език, което е плод на множество по-късни премествания. Подобно на вокалната, консонантната система в алпийския славянски също е все още като праславянската, състои се от преградни: p, b, t, d, k, g, преградно-проходни: s, z, x и сонорни: ĭ, ŭ, m, n, l, r, като в зависимост от това дали съгласните са пред палатални, или непалатални гласни, биват или твърди, или меки, включително и палаталните съгласни: ĺ, ń, ŕ, ť, ď, č’, ž’, š’, ć, ź, ś. През този период все още не съществуват лабиодентално v, както и f и j. Доказателство за горното са историческите езикови контакти между алпийските славяни и коренното романско население и романизирани келти и илири, от които алпийските славяни заемат много имена, особено топоними, имена на реки, области и т.н. Начинът на заемане на такива имена и фонемната субституция на неславянски звукове със славянски, ни дава представа за фонетичното и акцентуалното състояние на тогавашния език на алпийските славяни. По-късно към тези езикови контакти се присъединяват и контактите между алпийските славяни с германските баварци. При това последните твърде често заемат по свой начин и записват алпийскославянски имена, от които можем да направим заключение за фонетичното състояние в алпийския славянски. За морфологията на алпийския славянски през този период няма писмени свидетелства и за нея можем да съдим от Брижинските паметници (Фрайзингенските откъси) от 10-11 век. Втори период 150 – 200 години, ако не и повече, след заселването на алпийските славяни в днешните словенски земи започва втори период в развитието на езика на алпийските славяни. Започват да се извършват някои промени, които са израз на живите развойни тенденции, започнали още в праславянския език. Освен това, влияние има и коренното население, асимилирано от алпийските славяни, но внесло в техния език някои особености от своите неславянски езици. Сред новите явления, решително оказали влияние върху по-нататъшния развой на езика на алпийските славяни, е депалатализацията на вокалната и консонантната система, изиграла важна роля изобщо на цялата територия на южнославянските племена. Последиците от тази промяна са драстични – премахва се съществената разлика в изговора на съгласните пред предни и задни гласни (t’i: ta > ti/ta). Друга съществена промяна е съкращаване на праславянското дълго акутно ударение. Около 8 век настъпват още две важни фонетични промени. Първата е метатезата на ликвидните съгласни tert, (t)ort, telt, (t)olt в trět, (t)rat, tlět, (t)lat. Другата е промяната на d’ в ĭ > j, характерна освен за алпийския славянски, също и за кайкавските и някои чакавски диалекти. Малко по-късно настъпва още една промяна в алпийския славянски: първоначалното общославянско разпадане на ь и ъ на слаби и силни води до изчезване на слабите ерове през 9 век, като силните в алпийския славянски преминава в полугласния ə (=ъ). С този процес в алпийския славянски, както и в останалите славянски диалекти, започва да се появяват затворени срички и нови консонантни съчетания, които често са трудни или невъзможни за изговор. Поради това настъпват редица нови промени, особено за адаптация на консонантите чрез асимилация, редукция или чрез поява на секундарни полугласни, подобни на тези в съвременния словенски. Твърде важна промяна от този период е изпадането на междувокалното праславянско ĭ, поради което се стига до контракция на вокали: aĭa > aa > ā, oĭe > oe > ě. Във връзка с вече споменатата депалатализация е сливането на y (=ы) и i в словенското i. Всички тези промени са характерни за езика на Брижинските паметници. По време на възникването им вокалната система на алпийския славянски включва вместо 11 само 9 гласни, между които и ə. На този етап в морфологията на алпийския славянски има по-малко промени, отколкото във фонетиката. Може би най-важна е генерализирането на мекото окончание ę във флексията на различни именни склонения, като замества и старото y (=ы). Други промени са: преходът на местоименното окончание -go в -ga под влияние на именната флексия; възникване на ново родително-винително окончание в единствено число мъжки род при имената, които означават живо същество; изгубване на окончание -tь в 3 лице единствено и множествено число в сегашно време на глаголите и др. В общи линии обаче морфологията през този период по своята основна характеристика е твърде подобна на праславянската. Трети период Третият период в историята на словенския език обхваща времето между 11 и 13 век включително. В този период алпийският славянски се отделя толкова много от праславянското състояние, като вече се обособява в отделен език – словенския. Особено важна за неговото развитие е тясната връзка между квантитет и оцветеност на вокалите, която се поражда в началото на този период и към края му се изразява в съвсем ново и рядко за славянските езици фонетично явление: дългите вокали, поради това че са дълги, се стесняват, като по-късно се дифтонгизират, а кратките, обратно, стават жертва на този развой на дългите и затова започват да отслабват артикулационно, както и да се съкращават квантитативно. До 11 век в алпийския славянски вече са настъпили и редица квантитативни промени във вокалната система, изключително важни за словенския език: съкращаване на всички неударени гласни (с изключение на сричките, непосредствено пред ударението) и удължаване на всички низходящи кратки вокали. По такъв начин, в началото на този период възникват две паралелни вокални системи, всяка от които включва 9 гласни звука, различаващи се помежду си само по отношение на квантитета – в едната група са дългите (ударени), а в другата – кратките (ударени или неударени) вокали. Освен квантитативните промени във вокалната система на алпийския славянски, в началото на 11 век настъпват и две важни промени на местата на ударенията в думите: всички стари низходящи (дълги и кратки) ударения се преместват с една сричка към края на думата: zlâto > zlatô; òko > ôko > okô; от друга страна, ударението от кратките възходящи крайни срички се прехвърля на предходната дълга гласна: dūšà > dúša. И двете премествания на ударенията са много стари (на около 1000 години) и обхващат цялата словенска езикова територия. През 12-13 век в словенския се извършват няколко промени, които довеждат до неговото диалектно разделяне. Първата е деназализацията на носовите гласни на част от словенската езикова територия (източна, южна и югозападна), най-вероятно под влияние на диалекти на юг от алпийските, като постепенно този процес се разширява, но не е завършил и до наши дни. Друго явление от този период, което чувствително нарушава единството на словенския език, е дифтонгизацията на дългия ě (ят) и на удълженото низходящо o: в северните и западните части на словенската езикова територия тези гласни преминават в ie, uo (lies, buos); в южните и източните части на словенската езикова територия – в eĭ, oŭ (leĭs, boŭs). Вероятно от този период (ако не и от по-ранен) е и диференциацията в развоя на праславянското u, което в източната, южната и югозападната част на словенската езикова територия променя мястото си на артикулация и преминава през предноезично u към ü, а по-късно, в неударена позиция, дори в i. Тази промяна още повече задълбочава диалектната диференциация на словенския език. Според сегашното състояние в словенските диалекти, се предполага че през този период на част от словенската езикова територия се лабиализира дългото a, което по-късно понякога преминава в широко или тясно o. До 13 век алпийският славянски се оформя като обособен славянски език – словенския, с отделна фонетична структура и развойни тенденции, като едновременно се разпада поне на два основни словенски диалекта. Към този период спадат и съществените промени в морфологията. Формират се 4 именни флексии, при което старите i- и u- корени на съществителните от мъжки род, както и консонантните корени на съществителните от мъжки и среден род, се включват според рода си в по-многобройното o- склонение за мъжки и среден род. При глаголите се формира и нова форма за сегашно време, като за 1 л. ед. ч. се генерализира основата за повечето други форми. Същевременно тематичните глаголи приемат окончание -m от атематичните (nes-o, nese-š → nese-m, nese-š). Формите от типа neso за 1 л. ед. ч. се запазват по-късно само при някои по-често използвани глаголи. Обратно, старата форма за 3 л. мн. ч. neso, vide и т.н. се запазва много по-дълго, като в много диалекти се използва и до днес. През този период, поради контракцията на гласните и някои други промени, започва да замира именната флексия на прилагателните и за двете форми на прилагателните – определена и неопределена – да надделява съставното склонение, което се развива по специфичен словенски начин (dobrěga, dobrěmu и т.н.), където особено характерен е вторичния ят, развил се като характерна черта на новата флексия. До този период словенският език вече е заел в своята лексика множество думи от съседни неславянски народи с по-развита култура, особено термини за нови предмети и понятия, като ги приспособява към своите фонетични възможности. Четвърти период През периода от 14 до 16 век словенският език претърпява още дълбоки промени и се раздробява още повече в диалектно отношение. Всичко това е във връзка с тогавашната феодална и църковна раздробеност на словенските земи, която пречи за по-интензивни взаимоотношения между хората. По тази причина, езиковите явления, породени през този период, често не обхващат по-широки територии, освен онези явления, които все още са латентно общославянски. Особено характерни през този период са първите по-изразителни явления в развитието на кратките гласни, за които е характерна тенденцията към редукция. Така например краткият ě в част от словенската езикова територия преминава в i (sněga > sniga, krěpak > kripak), подобно се случва и с краткото i, което пред сонорни преминава в ə (hodił > hodeł = hodəł). Изгласното (краесловно) кратко -o преминава в -u (žito > žitu). От този период е познато и явлението вокална хармония, изразяващо се в това, че кратката гласна става много зависима от характера на дългата и ударената гласна. В този период неудареното a след мека съгласна понякога се асимилира в e (hiše), както и краткото ü < u се делабиализира в i. През този период настъпват важни промени и в системата на дългите вокали. Дългият словенски полугласен, появил се около 11 век, едновременно с удължаването на всички кратки низходящи вокали, започва да се развива към пълен вокал и към 13 – 14 век се превръща в такъв. Обаче вокализацията не е еднаква по цялата словенска територия, а е разделена на две от диалектите: в цялата южна и западна част се променя в a, а в цялата северна и източна част – в e (məh > mâh: mêh). Малко по-късно същото се случва с удължения новоударен (акутен) полугласен, освен в крайните източни части на словенската езикова територия, където остава кратък и също се вокализира в e. Към дотогавашните дълги ударени гласни се присъединява и групата на краткоакцентуираните вокали (стари и нови кратки акути), които приблизително от 14 век започват да се удължават в средата на думите, на по-голяма част от словенската езикова територия: br`ěza > brě ́za, nèsəł > nésəł. Освен това, дифтонгите eĭ и oŭ още през 14 век се монофтонгизират на част от словенската езикова територия: eĭ > e и oŭ > o/u, а на останалата част продължават да съществуват като дифтонги, но по-късно се диференцират в aĭ и aŭ. Вокалното ł от периода на алпийския славянски по това време вече се развива в дългите срички през əł в oł, докато в кратките срички остава. Малко по-късно, в края на 16 век, паралелно с прехода ł > ŭ, oł преминава в oŭ, а краткото вокално ł в u. Този процес, обаче се извършва постепенно, по различно време в различните части на словенската езикова територия. През същия период в няколко области на словенската езикова територия настъпват още промени в ударението на думите: краткото низходящо ударение се прехвърля от крайната сричка на предходната кратка гласна (ženà > žéna, nogà > nóga). Сегашното състояние в словенските диалекти показва, че това преместване е било дълготраен процес, който на някои места завършва по-рано, на други – по-късно, като в някои словенски диалекти старото праславянско акцентно състояние се запазва и до днес. През 16 век словенският език става книжовен език. Негов създател е гениалният доленец, протестантският духовник Примож Трубар. Той приема за основа на словенския книжовен език родния си доленски диалект, който познава най-добре и говори от дете. Понеже знае от собствен опит, че това е само един от многото словенски диалекти, който по някои особености се различава много от също така разпространения горенски диалект, който без съмнение също познавал, направил някои отстъпки, за да стане неговият книжовен език по-приемлив за по-широк кръг словенци. Едновременно с това, книжовният език на Трубар показва и някои изразени и ясни особености, които изобщо не се срещат в говоримата реч дотогава, а са плод на негови лингвистични спекулации, особено избягването на всички дифтонги, чиято втора част е ĭ: aĭ, eĭ, uĭ. Явно е бил убеден, че всички тези дифтонги (напр. eĭ < ě) са преди всичко особеност на доленския диалект и трябва в интерес на общата приемливост на езика да бъдат избягвани. Пети период През периода 17-20 век словенският език се развива вече до степента, позната по днешните живи диалекти. През този период се появяват много нови диалекти и говори. За тяхното формиране способстват промените във всички сфери на езика: фонетика, акцентология, морфология, синтаксис и лексикология. Тяхното развитие може би ускоряват най-вече бързото развитие, отслабването, редукцията и изгубването на кратките гласни, които се променят в много различни насоки, като темпът и обхватът на тези промени е много различен в различните области. Точно това и увеличава разликите между диалектите (и говорите) още повече. Вероятно през този период възникват т. нар. „акане“, „укане“ и „икане“, преходът на кратките i и u в ə и още много други явления в системата на словенските кратки гласни. Разбира се, в развоя си не изостава и системата на дългите вокали. Появяват се нови дифтонги, например вместо някогашните носовки: ę > ie/eĭ, ą > uo/oŭ, както и за удължените старо- и новоакутни вокали. Също така вокали, върху които ударението преминава още през предишни периоди и които в праславянски са в предударена позиция, многократно се развиват в дифтонги: e > ĭe, o > ŭo и т.н. В някои райони такива дифтонги евентуално се диференцират: ĭe > ĭa, ŭo > ŭa, или отново се монофтонгизират: ŭo > o. Нещо подобно се случва и с oŭ < oł, който някъде се запазва, другаде се диференцира в aŭ, а на много места се монофтонгизира или в o или в u. През този период настъпват големи промени и в консонантната система. От 17 век са: т. нар. „шуапане“ (ła > ŭa), диалектната палатализация на веларите, много разпространено явление в словенски и същевременно дълготраен процес, чийто развойни фази са запазени в днешните словенски диалекти. Кога се извършва диалектната промяна ŭ > w > v е трудно да се каже, понеже и тази промяна е постепенен и дълготраен процес, подобен на ĭ > j в позиция пред гласна. Без съмнение обаче през този период тази промяна е завършена. Твърде стара е и т. нар. спирантизация: g > γ на част от словенската езикова територия. Обаче по-нататъшният развой γ > h > ø спада към този последен период, като продължава и до днес. През този период се извършват и някои нови диалектни промени на мястото на ударението в думите, като например преместването на ударението от крайната сричка върху предударения полугласен (məglà > m`əgla), преместването на дългия циркумфлекс от последната на предходната сричка (okô > òko) което започва в различни части на словенската езикова територия и решително допринася за формиране на нови диалекти и говори. От този период произтичат множество промени в морфологията, например маскулинизация и феминизация на среден род, пълно или частично изгубване на двойствено число в някои диалекти, унификация на именната флексия в множествено число, при което в склонението на чужди заемки се генерализират o-, a- и i-склоненията. На част от словенската езикова територия се запазва различието между имена в мъжки и среден род, от една страна, и женски род, от друга, което е характерно като цяло за архаичния в морфологично отношение словенски език. През този период окончателно започва да надделява образуването на бъдеще време с помощния глагол bom + причастие на ł, докато през 16 век възможностите за това са повече. За словенския език от този последен период е характерно голямото изобилие от диалекти и говори, а като книжовна форма едновременно са използвани четири негови форми: централна (горенско-доленска), корошка, щаерска и презмурска. Едва в средата на 19 век по-голямата част от словенците (с изключение на презмурците, включили се едва след I световна война, резийците и венецианците) се сдобиват със свой общ книжовен език, който такъв, какъвто е, представлява необходим компромис между множество хетерогенни съставки и всеки словенец трябва да го учи, за да може единният словенски книжовен език да обединява и съхранява културната и национална общност на словенците, въпреки силната диалектна разчлененост на словенската езикова територия. История на словенския книжовен език Брижинските паметници (от края на 10 или началото на 11 век) отразяват първите промени в праславянския диалект на алпийските славяни, които по-късно го превръщат в самостоятелен славянски език, а именно d’ > ĭ > j, окончания за родителен падеж ед. ч. мъжки и среден род -ga, вместо -go, контрахирани притежателни прилагателни и т.н. По-късните паметници, които датират чак от втората половина на 14 век отразяват основната диалектна диференциация на словенския език. Целовският (Ратешкият) ръкопис (1362 – 1390) съдържа фонетични черти главно от горенската диалектна група: ě > e, ō > o, именителен падеж среден род на -o > -u и т.н. Ръкописът дава ссведения за редица архаични морфологични форми: 1 л. ед. ч. сегашно време на -o, наличие на аорист и т.н., но и за редица иновации: лично местоимение за 1 л. ед. ч. jast, предлог v > u и т.н. Налице е немско влияние в лексиката и синтаксиса. Стишкият ръкопис (1428 – 1440) отразява фонетичните особености на доленската диалектна група: ō > u (buga), ě > eĭ (deilam). Морфологията показва повече нови черти (липса на аорист и т.н.). Има немско и чешко езиково влияние. От втората половина на 15 век са запазени кратки текстове с юридическо съдържание (съдебни клетви). Оттогава е Старогорският ръкопис с духовно съдържание, чийто език съдържа елементи от различни диалекти, като преобладава горенският. Чедадският ръкопис (Венецианско-словенският ръкопис) (1497) с административно-църковен текст на терски диалект има известно влияние от хърватския чакавски. През втората половина на 16 век разпространението на протестантството дава стимул за издигането на словенския до ранг на книжовен език. Появяват се първите печатни книги. Въпреки отдалечаването на книжовния език от говоримия поради нови процеси на фонетични промени в диалектите особено през 17 и 18 век, в произведенията на словенските книжовници все пак намира отражение развоят на звуковата, граматичната и лексикалната система на езика. Основателят на словенския книжовен език, епископ Примож Трубар, развива своята преводаческа и издателска дейност в Тюбинген (Германия). Трубар издава Catechismus (1550), Abecedarium и Calendarium (1551), превод на Новия завет (1557 – 1560), псалтир (1566) и други религиозни книги – проповеди, Cerkovna ordninga (1563) и др. В основата на неговия език ляга говорът на Любляна и околностите ѝ, които се намират между доленския (роден на Трубар) и горенския. Езикът на Трубар е силно повлиян от немския език. Последовател на Трубар е Юрий Далматин (1546 – 1589), който пише на по-чист словенски и усъвършенства правописа и издава първия пълен превод на словенски на Библията (1584). В трудовете на Трубар и Далматин, както и на техните съратници Себастиян Крел, Адам Бохорич, Юрий Юричич и др. за по-малко от 50 години словенският книжовен език получава своите фонетични, морфологични, синтактични и словообразувателни особености и до голяма степен развива лексиката си. А. Бохорич му дава първото граматическо описание (1584), базирано на доста богат сравнителен славянски материал. Словното богатство на словенския намира отражение в речника на Хиеронимус Мегисер Dictionarium quatuor linguarum (1592), в регистъра към Библията на Далматин и в граматиката на Бохорич. Католическата реакция слага край на този бурен разцвет на протестантската литература и на словенския книжовен език. През 17 век книжовната продукция е бедна, протестантската литература – преследвана, в употреба е само Библията на Далматин. Поради напредъка на новата вокална редукция в диалектите и поради отслабването на връзките между книжовниците, се разрушава относителното единство на езика и правописа, постигнато през 16 век. През 17 век в книжовна употреба са доленският, горенският, щаерският, презмурският и пърлешкият диалект. Разединението нараства през 18 век – създават се истински регионални книжовни езици: Янез Светокрижки следва протестантската традиция, Йерней Басар пише на горенски и т.н. Все повече се пренебрегват и правописните традиции, дори и в централните области. Книжовната дейност на Томаж Хрен, Матия Кастелец, Марко Похлин и др. има почти изключително религиозен характер. Излизат и някои граматични трудове – на Похлин, Ожбалт Гутсман, Юрий Зеленко, изработват се речници – Кастелец, Похлин, отец Хиполит (1684 – 1722) и др., повечето от които остават в ръкопис. През втората половина на 18 век се заражда тенденция към ново единство и към очистване на книжовния език, за което спомага обръщането към традициите на 16 век. В областта на вокализма все повече надделяват горенските диалектни черти. Най-големи заслуги за постигането на общонароден славянски характер на езика имат Валентин Водник, Йожеф Шкринар и Антон Томаж Линхарт, а на графиката и правописа – Юрий Япель и Гутсман. В това отношение изиграва значителна роля и създаването на периодичен печат с издаването на Люблянске новице от Валентин Водник. Поставя се началотона някои литературни жанрове като драма (А. Линхарт) и поезия (В. Водник, кръжокът на М. Похлин). На границата между 18 и 19 век книнжовният език в централните области вече е установен в морфологично, лексикално и графично отношение. Той бива кодифициран от граматиките на Бартоломей (Йерней) Копитар (1808) и на В. Водник (1812). Очистването му от чуждоезични елементи в синтаксиса и лексиката се издига на нова степен от реформатора на словенската проза Матеуж Равникар през второто десетилетие на 19 век. Този език бива приет и в Приморието. Развитието към единство обаче не е праволинейно. Източнощтаерският тип книжовен език намира теоретичен израз в граматиката на Петер Дайнко. Станко Враз се бори за възприемане на щаерско-корошки черти в централния книжовен език, а по-късно – за заместване на книжовния словенски език с илирийски (хърватски). Граматиката и азбуката на Петер Метелко предизвикват разцепление между книжовниците. През 30-те години на 19 век се води истинска борба около графичната система и илиризма, който претърпява неуспех. Въпреки това, към средата на века бива възприета илирийската графична система, т. нар. „гайчица“ (съвременната словенска азбука). Някои писатели продължават опитите си да сближат книжовния език с хърватския. От друга страна, редица книжовници успяват да наложат замяна на някои традиционни форми с по-архаични, които сближават словенския език с другите славянски езици: de с da; per с pri; lepe mesta с lepa mesta; lepiga, lepimu, lepim с lepega, lepemu, lepem; bratam, bratama с bratom, bratoma и т.н. Особено големи заслуги за правилното развитие, очистване и обогатяване на словенския книжовен език, както и в борбата против прекомерните усилия за славянизиране имат Фран Левстик, Йосип Стритар, Франц Миклошич, Станислав Шкрабец, а също и Янез Блайвайс с редактираното от него списание „Novice“ (новини). Словенският книжовен език достига значително единство в края на 70-те години на 19 век. Правоговорът му става обект на специална студия на С. Шкрабец (1870). Неговите възгледи се реализират в капиталния Словенско-немски речник (1883 – 1895) на Макс Плетершник и в граматиките на Антон Брезник. През втората половина на 19 век словенският постепенно се издига на висотата на всички функции, които трябва да изпълнява един на пълно развит книжовен език. Вижте също Словенска граматика Официални езици на Европейския съюз Поименен списък на официалните езици на Европейския съюз Европейски ден на езиците Прекомурски език Външни препратки Словенският език на Ethnologue Slovenski jezik – Slovene Linguistic Studies


source: wikipedia

text: Април е името на четвъртия месец според Григорианския календар и има 30 дни. Етимология Думата идва от латинското Aprilis (aprio означава отварям – пролетта се „отваря“). Старото славянско име на този месец е билo т.е. брезов, понеже през този месец се разлистват брезите. В ирландския календар този месец се казва Aibreán и е третият и последен пролетен месец. Прабългарите наричали този месец Твирем. Празници Вторият вторник на април всяка година - Европейски ден на равноправното заплащане, обявен от BPW (Business and Professional Women) Европа Любопитно Април е първият месец с 30 дни. Денят на хумора и шегата е на 1 април. Великден се пада в неделя между 4 април и 8 май включително. Април започва на същия ден от седмицата, на който започва и месец юли, както и на същия ден, на който започва януари през високосна година. Вижте също Исторически годишнини Календар на православните църковни празници за месец април Външни препратки Българският фолклор и месец април Месеци


text: Енио Мориконе () е италиански композитор, който е известен със своята филмова музика. Той е написал музиката към повече от 570 филма, само 30 от които уестърни. Въпреки това, той е известен най-вече с тях, като една от най-известните му творби е музиката, която е написал за превърналия се в класика филм на Серджо Леоне „Добрият, лошият и злият“. Биография Мориконе е роден в Рим и изучава тромпет, композиция и хорова музика и хорово дирижиране в Консерваторията на Национална академия „Санта Чечилия“. Той започва да пише музика към филми през 1955 г., но продължава да композира класическа музика. През 1956 г. се жени за Мария Травия. През 1964 г. започва прочутото му сътрудничество с режисьора Серджо Леоне, както и с Бернардо Бертолучи. През 1965 г. пише музиката към „За шепа долари“ на Серджо Леоне, а по-късно и към други спагети-уестърни. До 1968 г. той намалява работата си извън филмовото изкуство, като през тази година написва музика за 20 филма. Енио Мориконе пише музиката за култовата поредица „Октопод“ – La Piovra. Отличия Той получава първия си Сребърна лента през 1970 г. за музиката към „Представи си, че една вечер на вечеря“ (Metti, una Sera a Cena), а втората идва само след година, за „Сако и Ванцети“. През 1979 г. е номиниран за Оскар за пръв път за музиката към „Райски дни“, през 1986 г. за „Мисията“, 1987 г. – „Недосегаемите“, и през 2001 г. за „Малена“. През 2007 г. получава Оскар за цялостно творчество. През март 2008 г. чилийският президент Мишел Башле му връчва Ордена „Пабло Неруда“ за заслуги към изкуството и културата. Удостоен с титлата Почетен доктор на Нов български университет (11 декември 2013 г.). Творчество Често филмовата музика на Мориконе се записва от други музиканти: Уго Монтенегро имал хит от версия на темата от „Добрият, лошият и злият“ в САЩ и в Обединеното кралство, и след това записал албум с музика на Мориконе през 1968 г. Джон Зорн записал албума „The Big Gundown“ с музика на Енио Мориконе в средата на 1980-те. Избрана филмография Източници Външни препратки Енио Мориконе Официална уебстраница Приветствено слово на маестро Енио Мориконе при получаването на титлата Почетен доктор на Нов български университет, сайт на НБУ, 9 март 2015 Le vent, le cri Италиански композитори Филмови композитори Композитори на 20 век Италиански диригенти Италиански пианисти Носители на „Оскар“ Носители на Златен глобус Носители на награда BAFTA Европейски филмови награди Носители на награда „Грами“ Носители на „Оскар“ за най-добра музика Носители на ордена на Почетния легион Доктор хонорис кауза на НБУ Родени в Рим Починали в Рим


text: Акустиката е дял от физиката, наука за звука и трептенията (колебанията) на твърдите, течни и газообразни вещества, а електроакустиката изучава методите и техническите средства за превръщане на тези трептения в електрически сигнали и обратно – превръщането на електрическите трептения в механични и от тях – в звукови вълни. История Акустиката е възникнала още в зората на човешката история вследствие на интереса на хората към музиката. Първоначалните познания в тази област са имали чисто емпиричен, а често дори и мистичен характер. Например, китайският философ Фохи, живял около 3000 г. преди новата ера, се е опитвал да намери връзка между височината на тона и петте елемента – земя, вода, въздух, огън и вятър. В общ план, понятията на древните източни народи като китайци, индуси и араби в областта на музиката и акустиката значително са се отличавали от съвременните – индусите в своите музикално-теоретични трудове „Морето на звуците“ и „Огледало на музиката“ разделят октавата на 22 тонални промеждутъка, а арабите разделят октавата на 17 тона. За първи път в музикалните теории на древните гърци се появяват много елементи, приближаващи се до съвременните теории. Питагор Самоски, повече познат като математик, допълнил тоналната скала на орфеевата лира, която съдържала само до-фа-сол-до, до пълната диатонична гама до-ре-ми-фа-сол-ла-си-до. Пак той е открил връзката между дължината на струната или тръбата на музикалния инструмент и височината на тона, а Квинталион доказал с помощта на сламка наличието на резонанс на струната. Първите сведения за физическата природа на звука се отнасят към 5 век. Учените Архелой и Зенон, които принадлежат към различни философски школи, са смятали, че звукът е процес на свиване и разреждане на въздуха. Най-точна формулировка намираме във втората книга на „Физика“ на Хрисип: „Чуването става, защото въздухът между слушателите и звучащия предмет трепти кръгообразно, а след това се разпространява като вълни и достига ухото подобно на водата във водоема, която се раздвижва във вид на кръгови вълни около хвърления камък.“ Витрувий също е привеждал използвания и до днес пример с водните кръгове за нагледна илюстрация на разпространението на звука, като при това е изтъквал, че за разлика от повърхностните вълни във водата, при звука това разпространение става във вид на пространствени, т.е. сферични вълни. Древните гърци са познавали в общи черти и законите за разпространение и отражение на звука. За това може да се съди от архитектурата на античните театри. Античните артисти са използвали рупора за усилване на говора, а според описанията Александър Македонски е използвал за събиране на войската си рог, който се е чувал на 18 километра. Развитието на акустиката, както впрочем и на всички естествени науки, е било задържано от Аристотел, който смятал, че експериментът е недостойно занимание за един учен. Развитието на акустиката като физическа наука може да се раздели на три периода: Първи период Първият период обхваща годините от началото на седемнадесети до началото на 18 век. Той се характеризира с изследване на системата от музикални тонове и техните източници – струни и тръби. Тогава станала известна връзката между височината на тона и броя трептения за единица време, което се споменава едновременно в „Диалозите“ на Галилей и в „Книга за хармонията“ на Мърсен. Последният освен това за пръв път определил скоростта на звука по броя удари на пулса между блясъка на изстрела и възприемането на звука, като въпреки примитивните средства е получил твърде точни резултати. Пак той определил, че скоростта на звука не зависи от височината на тона, като измервал скоростта на звука от изстрел с пушка и оръдие. През 1678 г. Робърт Хук формирал своя знаменит закон за пропорционалността между силата и деформацията, с което създал основата за развитие на учението за звука, а Кристиан Хюйгенс формулирал принципите на вълновото движение. През седемнадесети век се очертава един стремеж на хората към развлеченията и увлечение по необичайното и вълшебното. Забележителната работа на Кирхер „Фонургия – новото изкуство на отгласите и звуците“ се занимава почти изключително с явленията ехо и шепнещи сводове. В същата книга авторът убедително препоръчва сериозната музика като средство за лечение на ухапване от тарантул. Впрочем, някои хора по това време наистина са смятали, че в затворена кутия вследствие на големия път при многократно ехо, звукът може да се запази дълго време. Втори период Вторият период, започващ от началото на осемнадесети век, се характеризира с това, че акустиката се развива като дял от механиката. Тогава се създава общата теория на механичните трептения, излъчването и разпространението на звуковите вълни. Разработват се методи за измерване на характеристиките на звука. Изяснява се физическата същност на тембъра. Учените Леонард Ойлер, Даниел Бернули, Жан Д'Аламбер и Лагранж разработват теорията на трептението на струни, прътове и пластини и обясняват произхода на обертоновете. За основател на експерименталната акустика може да се смята немският учен Ернст Хладни (1756 – 1827), чието знаменито ръководство „Акустика“ се появява през 1802 г. В него се изследва експериментално характерът на трептенията на различни звучащи тела – мембрана, пластина и камбана. Това е ставало с помощта на така наречените „пясъчни фигури на Хладни“ – при посипването на вибрираща повърхност със сух ситен пясък той се изтласква от зоните, където амплитудата на вибрациите е максимална, и се натрупва в зоните с минимална амплитуда на вибрациите, като по този начин те стават „видими“. Англичанинът Томас Юнг и французинът Френел развиват представата на Хюйгенс за разпространението на вълните и създават теорията на интерференцията и дифракцията. Австриецът Кристиан Доплер открива закона за изменение на честотата на звука при взаимно движение на излъчвателя и приемника. През този период Шарл Фурие създава математическия метод за разлагане на периодичните процеси на синусоидални хармоници. На базата на това Херман фон Хелмхолц експериментално анализира звука с помощта на резонатори. Използвайки камертони и резонатори, Хелмхолц успява да възпроизведе различни гласни. Пак той е създал първата физическа теория на ухото като слухов апарат. Свой принос в акустиката са дали Вилхелм Вебер, Готфрид Лайбниц, Симон, Георг Ом, а Лорд Релей обобщава целия този етап в своя класически труд „Теория на звука“. На границата между 19-и и 20 век американският учен У. Себин положил основите на архитектурната акустика. Той открил закона, свързващ времето на реверберация (послезвучене) в помещението със звукопоглъщането, и затова единицата мярка за звукопоглъщане носи неговото име. Трети период През месец юли 1861 г. във Франкфуртското физическо общество Филип Рейс осъществява за пръв път предаване на говор по първообраза на телефона, като по този начин поставя началото на третия етап в развитието на акустиката – етапа на електроакустиката. Предложените от него микрофон и слушалка след това били усъвършенствани от Бел (слушалката) и Юз, който предложил въгленовия микрофон, използван и в повечето телефонни апарати. През 1917 г. Венте изобретява кондензаторния микрофон, а през 1924 г. се появява разработеният от Валтер Шотки и Валтер Герлах лентов микрофон. Широко използваният динамичен микрофон е предложен от Венте и Терас през 1931 г. Електродинамичният високоговорител във вида, в който се използва днес, е предложен от Гейс и Келог от фирмата Дженерал Електрик. Развитието на електроакустиката продължава и в наши дни, като все още се очакват новите открития, които биха извели електроакустичните преобразуватели и главно излъчвателите на нивото на качествените показатели на съвременната звукозаписна и усилвателна апаратура. Основни понятия Сила на звука Сила на звука се нарича интензивността на звуковата вълна. Измерва се в W/m2. Тя се изменя обратнопропорционално на квадрата от разстоянието, на което се намира точковият източник. Диапазонът, в който човек възприема звуковите трептения, е от 10-12 W/m2 до 1 W/m2. Понякога долната граница се нарича праг на чуване, а горната – праг на болката. Ултразвукови вълни с висока интензивност (от порядъка на 106 W/m2) се използват за механична обработка на материали (рязане, шлифоване), за получаване на хомогенни емулсии и др. Ниво и гръмкост Специфична особеност на човешкото ухо е, че ако интензивността на звука нараства в геометрична прогресия, интензивността на възприемане на звука се увеличава в аритметична прогресия, т.е. интензивността на звука, възприеман от ухото, е пропорционална на логаритъма на физичната интензивност (закон на Вебер-Фехнер). За сравняване интензивността на звукови вълни се дефинира величината ниво на звука където I0 e интензивност за сравнение, равна на 10-12 W/m2, т.е приема се прагът на чуване при честота 1000 Hz. Единицата за ниво на звука е децибел (dB). Освен това се оказва, че чувствителността на човешкото ухо към интензивността на звука за различни честоти е различна. Затова се въвежда величината гръмкост на звука. Тя се дефинира като величина, чиято числена стойност при 1000 Hz съвпада с нивото на звуковата интензивност, изразено в децибели. За да се прави разлика, гръмкостта се измерва с единицата фон (phon). Гръмкостта на звука е 1 phon при ниво на звука 1 dB и честота 1000 Hz. При други честоти гръмкостта се определя, като се сравнява със звук с честота 1000 Hz. Зависимостта на чувствителността на човешкото ухо от честотата се изразява с кривите на еднаква гръмкост. Те се получават по експериментален път като средни стойности от измервания, проведени с голям брой лица с нормален слух. Височина и тембър Височината на звука се определя от честотата му. Но музикални звуци с еднаква височина и гръмкост, изпълнени на различни музикални инструменти, се възприемат различно или както се казва, имат различен тембър. Звукът от музикален инструмент с дадена височина е сложно периодично трептене, което може да се представи като наслагване (суперпозиция) на прости синусоидални трептения с различни честоти и амплитуди. Честотите на простите (хармоничните) трептения са целочислено кратни на честотата на основното трептене и се наричат хармоници на основната честота, или обертонове. Съвкупността от всички хармоници (всеки със своята амплитуда) се нарича спектър на сложното трептене. Тембърът на звука се определя от неговия спектър. Основни направления Приложната акустика изследва акустичните явления от гледна точка на практическото им приложение и има много области, често твърде отдалечени една от друга. Физиологичната акустика се занимава с проблемите и устройството на слуха и звуко-говорния апарат на хората и животните. Архитектурната акустика се занимава проблемите на звукоизолацията и предаването и възприемането на звук в помещения, зали, театри (с нея се срещаме най-често). Музикалната акустика изучава и оптимизира музикалните инструменти. Чрез нея и с помощта на компютри се създават неразличими по звучене и тембър двойници на инструментите, правени от старите майстори. Електроакустиката разработва микрофони, високоговорители и устройства за звукозапис, звуковъзпроизвеждане и радиоразпространение. Хидроакустиката изследва разпространението на звука във водна среда (по-специално в океаните и моретата). Постиженията ѝ са в основната на подводната звукова връзка, предсказването на морски бури и земетресения, търсенето на рибни пасажи и потънали кораби. Бележки


text: Изкуственият интелект (ИИ; ) е интелектът, демонстриран от компютри, за разлика от естествения интелект, демонстриран от животни и хора. Това е науката за концепциите, които правят възможно компютрите да извършват задачи, които могат да бъдат разглеждани като интелигентни. Изкуственият интелект при поставяне на задача има способност да анализира обкръжаващата го среда и да предприема действия, които увеличават възможността за постигане на определени цели. Изучаването на възможностите за създаване на такива програми или устройства, наричани интелигенти агенти, е предмет на обособен дял от информатиката. По друг начин казано, изкуственият интелект е наука за концепциите, методите и средствата за създаване на интелигентни компютърни програми, измерване и изследване на естествения интелект чрез компютърни системи с цел тяхното подобряване. ИИ приложенията включват усъвършенствани уеб търсачки (например Google), препоръчителни системи (ползвани от Ютюб, Амазон, Нетфликс), разбиращи човешки говор (например Siri, Alexa Internet), самоуправляващи се коли например Тесла (компания)) и т.н. Теорията на изкуствения интелект се основава на хипотезата, че основно човешко качество като интелигентността, може да бъде описано с достоверна точност, така че да бъде симулирано от машина. Теориите, свързани с въпросите за изкуствения интелект и природата на разума могат да бъдат открити в митологията, художествената литература и философията още от Античността до днес. През XX век, а дори и сега, ИИ е обект на оптимистични, или в някои случаи критични спекулации, но за съвременните програми изкуственият интелект е важен елемент на информационните технологии, използван за разрешаване на някои от най-трудните задачи в областта на информатиката. Изследванията в областта на изкуствения интелект са силно специализирани и обособени в няколко подобласти, които според някои критици в много случаи не успяват да взаимодействат ефективно. Тези направления възникват около определени институции, работата на отделни изследователи и решаването на конкретни задачи. Често има подразделения и различия в подхода към изграждането на изкуствен интелект, както и използването на напълно различни технически средства. Общи за повечето подобласти на изследванията на изкуствения интелект са задачи като възможността за разсъждение, обучение и подобряване на ИИ чрез обучение, възприемане, планиране, общуване, способността за движение и управление на движението на обекти с ИИ, като коли и други. Дефиниции и критерии Обикновено при създаването, обучението и реализацията на „интелигентни“ системи, се подхожда по модела на работа с човешкия интелект. По този начин се обособяват няколко основни направления: Логическо Парадигматично Символно (семиотично, низходящо) на основата на моделирани „високи“ мисловни процеси у човека. Психологично и невро-кибернетично (невронно, възходящо) на основата на моделирани структури от човешкия мозък, неврони. Изследването на аналоговите и възвратимите изчисления могат да спомогнат за голям напредък в построяването на изкуствен интелект. Все още не е определено теоретично кои условия покриват изискването за интелигентност (съществуват обаче доста хипотези, например хипотезата Нюел-Саймън.) През 1950 г., Алън Тюринг формулира критерий за изкуствен интелект, известен като тест на Тюринг. В него човек трябва да общува с обект, без да знае, Дали е друг човек или компютър. Ако остане с впечатлението, че е общувал с човек, но всъщност това е бил компютър, то тогава компютърът проявява изкуствен интелект. Андреас Каплън и Майкъл Хенлейн дефинират изкуствения интелект като „способността на дадена система да интерпретира правилно външните данни, да се учи от тях и да използва тези знания за постигане на специфични цели и задачи чрез гъвкава адаптация“. Изкуственият интелект е функция на нехомогенна динамична система способна да събира, обработва, съхранява и интерпретира информация. На база елементарни информационни единици, изкуственият интелект може да компилира относителни и динамични отговори, които почти всеки път се различават по формулировка, но не и по достоверност. При създаване на изкуствен интелект трябва: Да се вгради интерес към придобиване, обработка и запазване на нови данни – любопитство Да се вгради начално обучение за това къде, кога и как се записват, и как се извличат знания от базата данни Да се предостави възможност за натрупване на знания под формата на картина, звук и допир Всяка получена информация се оценява съобразно всяка свързана натрупана информация с последвало оценяване на достоверност Всяка информация, която получава, да се определя със стойност на достоверност T-(0<T<100) [%] (коефициентът се определя съобразно свързана неидентична информация) Школи Може да се обособят две основни школи с различен подход към изкуствения интелект. Конвенционален изкуствен интелект Основно се използват методи за самообучение на машината, основани на формализъм и статистически анализ. Методи на конвенционалния изкуствен интелект: Експертни системи: програми, които работят по определени правила, обработват голямо количество информация и в резултат извеждат заключение по нея. Разсъждение на основата на аналогични случаи (анг. Case-based reasoning). Бейсова мрежа. Дърво на решенията Поведенчески подход: модулен метод за изкуствен интелект, при който системата се разделя на няколко сравнително автономни програмни поведения, които се задействат в зависимост от измененията във външната среда. Изчислителен изкуствен интелект Използва интерактивни разработки и обучение. Самообучение, основано на емпирични данни и асоциирани с тях „гъвкави“ изчисления и несимволен изкуствен интелект. Основни методи: Невронна мрежа: Система с отлични способности за разпознаване. Размита система: методи за разсъждение в условия на неопределеност. Еволюционни и Генетични алгоритми: тук се използват понятия, свързани основно с биологията, като популация, мутация и естествен отбор за усъвършенстване на решенията в задачите. Тези изчисления се делят на еволюционни алгоритми, генетични алгоритми и методи на интелигентност в рояк (swarm intelligence) (например, алгоритъм за оптимизация по метода на мравките). Обучение с утвърждение: Група от методи за автоматично обучение, отличаващи се със способността си да функционират без необходимост от примерни решения на поставения проблем. История Мислещите машини и изкуствените същества се появяват още в древногръцките митове, например механичнияТ слуга, изработен от ковача Хефест, Галатея на Пигмалион, Талос от Крит. Още в древността хората създават същества по свое подобие и вярват, че притежават интелект: в Египет и Древна Гърция издигат в култ образи на животни, а Ян Ши, Херон Александрийски и Ал Джазари създават хуманоидни роботи. Смята се, че изкуствени същества създават и Джабир ибн Хайян, Юда Льов и Парацелз. През XIX и XX век излизат много художествени произведения, в които се разказва за изкуствено създадени същества. Примери за това са Франкенщайн на Мери Шели и R.U.R. на Карел Чапек. Според Памела МакКордук, тези произведения са пример на древния подтик на човека „да създава идоли“. В историите на тези същества се разказва за надеждите, страховете и етичните съображения, които касаят и темата за изкуствения интелект. Механичната или „формална“ логика се развива още от античността от философи и математици. В началото на XVII век, Рене Декарт излага механистическата теория. През 1623 г. Вилхелм Шикард (Wilhelm Schickard) създава първата механическа цифрова изчислителна машина, след което се появяват машините на Блез Паскал (1643) и Готфрид Лайбниц (1671). Лайбниц създава и двоичната система за изчисление. През XIX век, Чарлз Бабидж и Ада Лъвлейс разработват програмируема изчислителна машина. Според теорията за изчислимост на Алън Тюринг, една машина може да симулира достигане до математическо заключение, променяйки единствено два прости символа като 0 и 1. Това, заедно с последващите открития в областта на неврологията, теорията на информацията и кибернетиката, вдъхновило малка група учени от различни области (математика, психология, машиностроене, икономика и политически науки) и започнали да обсъждат сериозно възможността за създаване на електронен мозък. Терминът „изкуствен интелект“ се създава от Джон Маккарти през лятото на 1956 на една научна конференция в Колеж Дартмут, посветена на тази тема, след което той се превръща в академична дисциплина. Част от присъстващите на конференцията, сред които Джон Маккарти, Марвин Мински, Алън Нюел, Артър Самюел и Хърбърт Саймън ръководят изследванията в областта на изкуствения интелект в продължение на няколко десетилетия. Заедно със своите студенти създават програми, които предизвикват всеобщо удивление: компютрите побеждавали хората на шахмат, решавали текстови алгебрични задачи, доказвали логически теореми и говорели английски. Основателите на изкуствения интелект били оптимисти за бъдещето на новосъздадената научна област. Хърбърт Саймън предсказал, че „до двадесет години машините ще бъдат способни да извършват същите действия, като тези, които и човек може“, а Марвин Мински го допълва, пишейки, че „в рамките на едно поколение проблемът със създаването на изкуствен интелект ще бъде разрешен в значителна степен“. ИИ е създаден като академична дисциплина през 1956, и в годините след това преминава през няколко вълни на оптимизъм, но бива последван от разочарование и загуба на субсидии, известен като период на Зима на Изкуствения интелект, което обаче е последвано от нови подходи, успехи и възобновено финансиране. В края на 60-те години на XX век Дъглас Енгелбарт изобретява първата компютърна мишка. През 70-те години на ХХ век се създава MYCIN – една от първите експертни системи, която може да диагностицира някои заболявания, при това толкова точно, колкото и лекар. Джак Майерс и Хари Поупъл (от университета в Питсбърг), разработват програмата за медицинска диагностика Internist, която се базира на познанията на д-р Майерс по клинична медицина. През 1988 г., Робин Бургенер създава играта 20q („20 въпроса“). Принципът е, че играчът трябва да си намисли нещо, а изкуственият интелект на 20q задава поредица от въпроси, преди да отгатне това, за което си е помислил играчът. Програмата събира информация и се „научава“ вследствие на взаимодействието си с играчите, въпросите ѝ не са програмирани. През 90-те години на XX век в областта на изкуствения интелект се постигат най-много успехи. Изкуствен интелект се използва в много сфери: логистика, извличане на данни, медицинска диагностика, машинно обучение, интелигентно преподаване, ситуационни разсъждения, планиране, разбиране на естествените езици и превод, спектрометрия, виртуална реалност. Успехът се дължи на няколко фактора: увеличаващата се изчислителна мощ на компютрите (Закон на Мур), полагането на усилия при разрешаване на специфични подзадачи, създаване на нови връзки между областта на изкуствения интелект и други области при работата върху специфични проблеми, както и ориентирането на учените към солидни математически методи и строги научни стандарти. Системата Deep Blue побеждава световния шампион по шах, Гари Каспаров, през май 1997. През същата година мисията на НАСА, свързана с изпращането на сондата Марс Патфайндър прави успешно спускане на повърхността на Марс на първата роботизирана автономна система Соуджърнър. През 90-те години на ХХ век в интернет пространството навлизат и се използват масово програми за извличане на информация, използващи изкуствен интелект и т.нар. уеб кроулъри. В края на 90-те години на ХХ век се създава програмата за гласово разпознаване ViaVoice. В една от последните си версии може да трансферира текста в текстообработваща програма. В началото на XXI век на пазара се пускат първите интерактивни роботизирани домашни любимци. Синтия Брезил от Масачузетския технологичен институт публикува дисертация на тема Социални машини, описвайки робота Kismet, който има лице, изразяващо емоции. Роботът Nomad изследва отдалечени региони на Антарктика в търсене на останки от метеорити. Изследване Цели Цялостният проблем на създаване (или симулиране) на изкуствен интелект е разделен на отделни тематични части, всяка от които има собствена специфика. Те се определят от това какви конкретни възможности и характеристики създателите и изследователите очакват една интелигентна програма или система да прояви. Логика, дедукция и решаване на задачи Ранните изследвания в областта на изкуствения интелект довеждат до създаването и развитието на алгоритми, които имитират в определена степен последователността на операците, които извършва човешкото съзнание по време на мисловния процес, протичащ при решаването на различни задачи или правенето на логически дедукции. В края на 80-те и началото на 90-те години на XX век, изследванията в сферата на изкуствения интелект водят до множество успешни методи, които могат да се прилагат в практиката, дори когато се налага да се борави с непълна или несигурна информация, заимствайки идеи от теорията на вероятностите, кибернетиката и икономиката. За по-сложните задачи, повечето от гореспоменатите области прилагат алгоритми, които често изискват огромни изчислителни ресурси, а ако една задача не бъде прогностично разпределена върху време/ресурси, се стига до „комбинаторна експлозия“: изчислителното време, което е нужно, достига до астрономически величини. Затова и търсенето на по-ефикасни алгоритми за решаване на задачи е с най-висок приоритет в изследванията, касаещи изкуствения интелект. Хората решават повечето от поставените пред тях задачи, използвайки бързи и интуитивни съждения, не толкова напълно съзнателния процес на логическа дедукция, стъпка по стъпка, моделиран от ранните изследвания в областта на изкуствения интелект. ИИ е постигнал известен напредък в имитирането на това „суб-символично“ решаване на задачи: подходите, свързани с т.нар. „въплътени агенти“ наблягат повече на сензомоторните умения спрямо по-висшето мислене; изследванията в областта на невронни мрежи целят да наподобят структурите в мозъка, които правят това умение възможно. Статистическите подходи към изкуствения интелект мимикрират вероятностния характер на умението на човек да отгатва. Представяне на познанието Онтологията представя знанието като набор от идеи в конкретна област и изследва връзките между тези идеи. „Представянето на знанието“ и „инженеринг на знанието“ са централни понятия в изследванията, свързани с изкуствения интелект. Много от задачите, които машините трябва да решат са свързани с наличието на обширни познания за заобикалящия ни свят, обектите и хората в него. Сред нещата, които изкуственият интелект трябва да съумее и да представи, са: обекти, техните свойства, категории и отношения между обектите; ситуативни задачи, събития, състояния и протичащо време при локално или ареално ситуативната събитийност; прогностика (често, макар не винаги, машините ползват собствена, но не и на човека, с който работят, т.е. некомуникативност при прогностика); знание за познанието (какво знаем за това какво другите хора знаят); и много други области. Репрезентацията на това „какво съществува“ е онтология: наборът от обекти, зависимости, идеи и т.н., за чието съществуване машината знае. Най-общите от тези се наричат горни онтологии, с което се цели да се предостави основа за всяко друго познание. Сред най-предизвикателните проблеми в представянето на знанието са: Начално съждение и проблемът с квалификациите Много от нещата, които хората знаят, под формата на приложна наука, функционират като „работни догадки“. Например, ако в разговор се спомене птица, хората най-често си представят нещо, което е с размера 10 – 50 см, може да пее и да лети. Но тези качества не са представителни за всички видове птици. Джон Маккарти идентифицира този проблем през 1969, наричайки го проблемът с квалификациите: към всяко общоизвестно правило, което разработчиците на изкуствения интелект се опитват да изразят, съществуват огромен брой изключения. Почти нищо не е просто true or false, по начинът по който изисква абстрактната логика. Изследванията в изкуствения интелект са опитали различни подходи за решаването на този проблем. Обхват на общоизвестното знание Броят отделни факти, известни на един средностатистически човек е огромен. Изследователските проекти, целящи да изградят цялостна информационна база от общоизвестни знания (напр. проекта Cyc), изискват големи вложения на труд от гледна точка на онтологичното инженерство – идеите трябва да бъдат изграждани ръчно, една по една. Основна цел е компютърът да успее да се научи да разбира достатъчно идеи, за да може да почне да се самообучава чрез четене от източници като интернет и така да може сам да добавя към собствената си онтология. Суб-символичната форма на част от общоизвестното знание Повечето от това, което хората знаят, не е представено като „факти“ или „твърдения“, които те биха могли да изразят словесно. Например, един гросмайстор може да предпочете да избегне дадена позиция на дъската, наричайки я „прекалено оголена“, или някой арт критик може с един поглед да разбере, че дадена статуя е фалшификат. Това са интуитивни догадки или тенденции, които са представени в мозъкъка, несъзнателно и на подсимволично ниво. Подобно интуитивно знание действа по информативен начин, подкрепяйки и давайки основа за формирането на символичното съзнателно знание. Както при проблема със субсимволичното мислене, надеждите тук са, че ситуационният изкуствен интелект, компутационният интелект или статистическият изкуствен интелект ще успеят да представят начини за репрезентацията на този тип знание. Йерархични системи. Планиране на устройството и създаването на ИИ Йерархичната контролна система е форма на система за контрол, в която набор от устройства и техният управляващ софтуер са подредени йерархично. В тази йерархична система участва и човекът, като потребител, системен администратор на програми с изкуствен интелект, инженер по разработката на такъв софтуер, изследователи и създатели на ИИ, а в някои футуристични филми, Господ на ИИ, който е негов създател, архитект (Матрицата). В тази йерархия от машини, хора, хуманоиди и роботи, хората имат нивото по програмно обезпечение, създаване, инженеринг и новаторство, политическото и административно равнище. Интелигентните актьори трябва да могат да поставят цели и да ги постигат. Нужен им е начин да визуализират бъдещето (трябва да имат представа за състоянието на средата и да могат да правят предположения за това как действията им биха могли да ѝ повлияят) и да могат да взимат решения, които максимизират полезността (или ценността), според възможните избори. В класическите задачи, свързани с планирането, се предполага актьорът (участникът) да е единственият фактор, въздействащ на средата и последствията от неговите действия са известни. Но в случаите, когато участниците са повече от един, нужно е актьорът периодично да прави проверки на моментното състояние на средата и да прави корекции към плановете си, в случаите, когато това е необходимо. Т.е. нужно е актьорът да може да извършва разсъждения при наличието на известна степен на несигурност. Мултиучастниковото планиране използва принципите на кооперация и състезание между множество актьори за постигането на дадена цел. Произтичащото поведение, може да бъде използвано за еволюционни алгоритми и да намери приложение в интелекта на рояка. Обучение Машинното обучение е изследването на компютърни алгоритми, които се подобряват автоматично посредством натрупването на опит и винаги е била централна част от изследването на изкуствения интелект. Обучението без надзор е умението да се откриват модели и структури в поток информация. Надзорното обучение включва както класификацията, така и числова регресия. Класификацията се използва, за да се установи към коя категория принадлежи даден обект, след показването на даден брой примерни обекти принадлежащи към различни категории. Регресията е опитът да се произведе функция, която да описва връзката между инпут и аутпут, както и да може да се направи предположение как оутпута би се променил при определена промяна в инпута. В обучението с утвърждение актьорът е възнаграден за добрите отговори и съответно бива наказван за лошите. Актьорът използва тази поредица от награди и наказания, за да оформи стратегия за опериране в пространството, дефинирано от задачата. Тези три разновидности на ученето могат да бъдат анализирани от гледна точка на теорията на избора, използвайки понятия като полезност. Математическият анализ на машинно-обучителните алгоритми и тяхното представяне е клон на теоретичната компютърна наука, известен като компутационна обучителна теория. В рамките на еволюционната роботика се използват еволюционно-обучителни подходи с цел успешното натрупване на репертоар от нови умения през целия живот на даден робот, чрез автономно изследване от страна на машината, комбинирано със социално взаимодействие с човешки учители, и ползването на механизми, като активно учене, зреене, синергия на движението и имитация. Обработка на естествен език (комуникация) Парсовото дърво представя синтактичната структура на едно изречение според граматичните норми. Обработката на естествен език дава на машините възможността да разчитат и разбират езиците, които хората използват. Достатъчно силна система за обработка на естествен език би позволила съществуването на потребителски интерфейс на естествен език и придобиването на знания директно от написани ресурси. Някои по директни приложения на обработката на естествен език включват извличането на информация (или „текстов майнинг“), отговаряне на въпроси и машинна транслация. Обичаен способ за обработка и извличане на значение от естествен език е чрез семантичното индексиране. Увеличението в скоростта на обработка и намалението на разходваното пространство за съхранение на информацията прави индексирането на големи по обем абстракции на потребителския инпут много по-ефикасно. Възприятие Машинното възприятие е умението да се използва инпут от сензори (такива като камери, микрофони, сензори за допир, сонарни, и други по екзотични) с цел установяването на различни аспекти от околната среда. Компютърното зрение е умението на машината да анализира визуалната входяща информация. Някои от избраните подпроблеми включват разпознаване на реч, разпознаване на лица и разпознаване на обекти. Движение и манипулация на обекти Полето на роботиката е тясно свързано с изкуствения интелект. Изисква се някакво ниво на интелект от страна на роботите, за да могат да извършват такива действия, като манипулация на обекти и навигиране, с подпроблеми като локализация (знанието за това къде се намираш или къде се намират други обекти), картографиране (научаване на това какво се намира покрай теб, изграждането на нещо като карта на средата) и планиране на движението (откриване на начин как да се стигне до дадено място) или планиране на маршрут (движението от една точка в пространството до друга точка, което може да е съпътствано от придружаващо движение, при което роботът се движи, докато в същото време поддържа физически контакт с даден обект). Дългосрочни цели Сред дългосрочните цели, спадащи към областта на изкуствения интелект, спадат социална интелигентност, изобретателност и обща интелигентност. Социална интелигентност Емоционалното компутиране е изследването и развитието на системи и устройства, които могат да разпознаят, разтълкуват и симулират човешките емоции. Това е междудисциплинно поле, обхващащо компютърните науки, психологията и когнитивните науки. Най-ранните прояви в това направление може да бъдат открити още в зората на философските дебати относно какво представлява емоцията. По-съвременният клон на компютърните науки води своето начало с научната разработка на Розалинд Пикард от 1995, касаещ емоционалното компутиране. Цел на изследването е умението да се симулира емпатия. Машината трябва да е способна да интерпретира емоционалното състояние на човек и да нагоди поведението си спрямо него, т.е. да успее да реагира адекватно на представените емоции. Емоциите и социалните умения играят две важни роли за формирането на поведението на интелигентния актьор. Първо, той трябва да може да предвиди действията на другите, чрез разбирането на техните мотиви и емоционални състояния (това включва елементи от теорията на игрите, теорията за избора, както и умението да се моделират човешките емоции и умението за възприятието им). Също така при осъществяването на интеракция между човек и компютър, една интелигентна машина може да пожелае да изрази емоции сама – дори и да не ги чувства – с цел да се покаже разбиране за емоционалната динамика на човешките взаимодействия. Изобретателност Една част от изследванията в областта на изкуствения интелект адресира изобретателността; както теоретично (във философски и психологически аспект), така и практично (чрез имплементация на системи, които генерират оутпут който може да се разглежда като креативен, или системи, които идентифицират и оценяват креативността). Сходни области са изкуствена интуиция и изкуствено мислене. Обща интелигентност Много изследователи смятат, че тяхната работа евентуално ще бъде вградена в машина, която притежава обща интелигентност (позната още като силен изкуствен интелект), комбинираща всичките гореспоменати умения, и способна да ги прилага по-добре от хората. Някои мислят, че антропоморфни черти, като изкуствено съзнание или изкуствен мозък, може да бъдат нужни за подобен проект. Много от проблемите, описани по-горе, се нуждаят от обща интелигентност, за да бъдат разрешени. Например дори и сравнително простата специфична задача като машинната транслация, изисква от машината да може да чете и пише и на двата езика (NLP), да следва логиката на автора, да знае за какво става въпрос (знание) и съвестно да пресъздаде замисъла на автора (социален интелект). Проблем като машинната транслация се счита за завършен изкуствен интелект – за да бъде конкретно разрешен той, е нужно да се разрешат всичките проблеми. Подходи Няма установена или унифицирана теория или парадигма, която насочва изследването на изкуствения интелект. Изследователите имат разногласия по много въпроси. Някои от най-дълго неотговаряните въпроси са: Трябва ли изкуственият интелект да наподобява естествения интелект, посредством заимстване от сферите на психологията и неврологията? Или човешката биология има толкова значение за полето на изследване, колкото тази на птиците, що се касае до авиационното инженерство? Може ли интелигентното поведение да бъде описано чрез прости и елегантни принципи (такива като логика или оптимизация)? Или дали е непременно нужно да се решат голям брой напълно несвързани проблеми? Може ли интелектът да бъде създаден посредством символика от високо ниво, като думи и идеи? Или се нуждае от „субсимволична“ обработка? Джон Хаугленд, който въвежда термина GOFAI (Good Old-Fashioned Artificial Intelligence), също предлага изкуственият интелект да бъде наричан синтетичен интелект – термин, който впоследствие бива приет от някои изследователи извън GOFAI. Кибернетика и мозъчна симулация През 40-те и 50-те години на ХХ век учени изследват връзката между неврологията, информационната теория и кибернетиката. Някои от тях построяват машини, които използват електронни мрежи като средство за проява на примитивен интелект, като Костенурките на У. Грей Уолтър или Звярът на Джон Хопкинс. Много от тези изследователи се събират на срещи в Телеологичния клуб в Принстън и в Рейшио клъб в Англия. През 60-те години на ХХ век обаче този подход е до голяма степен изоставен, въпреки че някои части от него се подновяват през 1980-те. Символика Когато достъпът до дигитални компютри става възможен през средата на 50-те години на ХХ век, изследователите на изкуствения интелект започват да изследват възможността човешкият интелект да бъде обобщен посредством символика. Изследването се извършва в три институции: Карнеги Мелън Юнивърсити, Станфорд и Масачусетският технологичен институт, като всяка от тях възприема свой подход. Джон Хаугленд нарича тези подходи към изкуствения интелект „добрия старомоден изкуствен интелект“ или GOFAI. През 1960-те символичните подходи съумяват да добият голям успех в симулирането на мислене на високо ниво в някои кратки демонстрации. Подходите, базирани на кибернетиката или невронни мрежи, биват или изоставяни, или изтиквани на заден план. Изследователите през 60-те и 70-те години на ХХ век са убедени, че подходите, базирани на символика, евентуално ще успеят да доведат до създаването на машина с общ изкуствен интелект, като поставят това като своя крайна цел. Симулация на когнитивните умения Икономистите Хърбърт Саймън и Алън Нюъл изучават уменията на човек да се справя със задачи и се опитват да ги формализират, като техният труд полага основите на полето на изкуствения интелект, както и когнитивната наука, изследванията на операции и науката на управлението. Техният изследователски екип използва резултатите от психологически опити, за да създадат програми, които симулират техниките, ползвани от хората в процеса на решаването на различни задачи. Този подход, ползван в Карнеги Мелън Юнивърсити, евентуално води до създаването на архитектурата Soar в средата на 1980-те. Базирана на логиката За разлика от Нюъл и Саймън, Джон Маккарти смята, че не е нужно машините да могат да симулират човешкия поток на мисълта и че по-скоро трябва да се открие същността на абстрактното мислене и решаването на задачи, независимо дали тя е различни от алгоритмите, които хората по принцип ползват. Неговата лаборатория в Станфорд се фокусира върху ползването на формална логика за разрешаването на задачи от най-различно естество, като представяне на познанието, планиране и научаване. Ударение върху логиката също се поставя както в Единбургския университет, така и на други места в Европа, което довежда до развитието на програмния език Пролог и науката логическо програмиране. „Нелогични“ или „мърляви“ Изследователите в Масачусетския технологичен институт (като Марвин Мински и Сиймур Паперт) откриват, че разрешаването на сложни задачи в зрителната сфера и в обработката на естествен език изискват предварително зададени решения – те казват, че не съществува прост и универсален принцип (като логиката), който да е способен да обхване всички аспекти на интелигентното поведение. Роджър Шенк описва техните „нелогични“ подходи като „мърляви“ (в контраст със „спретнатите“ парадигми в Карнеги Мелън Юнивърсити и Станфорд). Базирани на знание Когато компютрите с голяма памет стават достъпни около 1970-те, изследователите от трите школи започват да вграждат знание в приложения с изкуствен интелект. Тази „революция на знанието“ довежда до развитието и приложението на експертни системи (въведени от Едуард Файгенбаум), първите наистина успешни форми на софтуер с изкуствен интелект. Революцията на знанието също се подклажда от осъзнаването на това какво огромно количество знание ще бъде необходимо дори за простите приложения с изкуствен интелект. Субсимволика През 80-те години на ХХ век напредъкът в развитието на символично базиран изкуствен интелект започва да се забавя осезаемо и много хора почват да вярват, че подобни системи никога няма да съумеят да наподобяват всички аспекти на човешкия разум, особено възприятието, роботиката, научаването и откриването на зависимости. Затова и редица учени се насочват към подходи на „субсимволично“ ниво за решаване на някои проблеми с изкуствения интелект. Поведенчески ориентиран и новаторски изкуствен интелект Учените от полетата, сходни на роботиката, какъвто е Родни Бруукс, отхвърлят символично изградения изкуствен интелект и се фокусират върху основни инженерни проблеми, които биха позволили на роботите да се движат и оцеляват. Тяхната работа възражда несимволичната гледна точка от периода на ранните изследвания в кибернетиката от 50-те години на ХХ век и повторно въвежда в употреба теорията на контрола в изкуствения интелект. Това съвпада с развитието на въплътеното познание в областта на когнитивната наука; идеята че различни аспекти на физиологията (като движение, възприятие, и визуализация) са необходими за съществуването на по-висш интелект. Изчислителен интелект и меки изчисления Интересът към невронни мрежи и „конекционизма“ бива подновен от Дейвид Румелхарт и други през средата на 1980-те. Невронни мрежи са пример за меки изчисления – те са решения на проблеми, които не могат да бъдат решени с пълна логическа сигурност, тоест често се стига до приблизително решение. Други меки изчислителни подходи в областта на изкуствения интелект са неясните системи, еволюционната компутация и различни статистически инструменти. Прилагането на меките изчисления към изкуствения интелект се изследва от нововъзникващата дисциплина на изчислителния интелект. Статистически През 90-те години на ХХ век, изследователите в областта на изкуствения интелект развиват задълбочени математически инструменти за решаването на конкретни подчинени проблеми (подпроблеми). Тези инструменти са наистина научни, в смисъл че резултатите им са едновременно измерими и могат да бъдат удостоверени, и до голяма степен са отговорни за някои от следващите пробиви в изкуствения интелект. Споделеният математически език също позволява високо ниво на колаборация с някои по-добре установени сфери на науката (като математика, икономика или изследване на операциите). Стюарт Ръсел и Питър Норвиг описват това движение като нищо по-малко от „революция“ и „победата на спретнатите“. Критиците спорят, че тези похвати (с някои изключения) са твърде фокусирани върху прекалено конкретни проблеми и не се справят с отговорите на по-дългосрочните проблеми пред изкуствения интелект. Съществува текущ дебат относно релевантноста и валидността на статистическите подходи в изкуствения интелект, който привлече повече внимание върху себе си посредством размяна на забележки между Питър Норвиг и Ноам Чомски. Интеграция на подходите Парадигмата за интелигентния актьор Интелигентен актьор е система, която възприема околната си среда и предприема действия, които имат за цел да максимизират шансовете ѝ за успех. Най-простите интелигентни актьори са програми, които решават конкретни задачи. По-сложните актьори включват човешки същества и организации, съставени от човешки същества (например компании). Парадигмата дава на изследователите шанса да изучават изолирани проблеми и да откриват решения, които едновременно са достоверни и от полза, без да се налага да постигат съгласие по това кой конкретен метод трябва да се прилага. Един актьор, решаващ конкретна задача, може да избере който и да е подход, стига да работи – някои актьори са символично базирани и логични, други са на подсимволично ниво от невронни мрежи, трети учени може да предпочитат различен подход. Парадигмата също дава на изследователите един общ език, с който могат да комуникират с другите полета на науката (като теорията за избора и икономиката), които също използват тези идеи за абстрактни актьори (агенти). Парадигмата за интелигентния актьор бива широко възприета едва през 90-те години на ХХ век. Архитектура на участника и когнитивни архитектури Учените проектират системи, които имат за цел да построят на свой ред интелигентни системи от взаимодействащи си интелигентни актьори в мултиучастникова система. Система с едновременно симовлични и субсимволични компоненти е хибридна интелигентна система, и изучаването на такива системи се нарича интеграция на системите за изкуствен интелект. Йерархична система за контрол осигурява връзка между субсимволичният изкуствен интелект в най-ниските нива и традиционния символичен изкуствен интелект на по-висшите нива, където отпуснатите ограничения във времето позволяват планиране и моделиране на околната среда. Родни Бруукс предлага подобна йерархична система в една от по-ранните си книги. Приложения Все повече банки въвеждат системи за изкуствен интелект при „игрите“ на борсата и управление на собствеността. Невронни мрежи се използват широко при разпознаване на текст и глас, медицинска диагностика, както и в националната сигурност. Автоматизиран онлайн асистент, осигуряващ обслужване на клиенти на уеб страница, е едно от най-примитивните приложения на изкуствения интелект. Техниките на изкуствения интелект са твърде общи и твърде много, за да бъдат изброени. Когато дадена техника достигне до масово потребление, тя вече не спада към изкуствения интелект; този феномен се описва като Al ефект. Една от сферите, в които изкуственият интелект има огромен принос, е в развитието на сензорите на охранителните системи. Съществуват редица състезания и награди, които насърчават изследователската дейност в сферата на изкуствения интелект. Главните теми, които се насърчават са: обща машинна интелигентност, комуникативно поведение, извличане на данни, роботизирани коли, роботизиран футбол и други игри. Платформи Платформата се дефинира като „някакъв тип хардуерна архитектура или софтуерна рамка (включително приложни рамки), които позволяват на софтуера да работи“. Както Родни Брукс е забелязал преди много години, софтуерът за изкуствен интелект не е единственото нещо, което дефинира ИИ функциите на платформата. Всъщност самата платформа влияе върху ИИ. Съответно трябва да се работи над ИИ проблемите в real-life платформите, а не да се държат в изолация. Широк набор от платформи са позволили на различните аспекти на ИИ да се развиват, вариращи от експертни системи, които макар и компютърно базирани, представляват цяла „real world“ система, до различни роботизирани платформи като широко достъпната Roomba, която има отворен интерфейс. Играчката AIBO, първият роботизиран домашен любимец, излиза от компютърната лаборатория на Sony (CSL). Известният инженер Toshitada Doi е признат за прародител на AIBO: през 1994 той започва работа по роботи с изкуствен интелект заедно с експерта Masahiro Fujita в CSL. Приятел на Doi, художникът Hajime Sorayama е нает да създаде първоначалния дизайн на тялото на AIBO. Дизайните, създанени от него, вече са част от постоянните изложби на Музея на модерното изкуство и Смитсоновия институт, а по-късните версии на AIBO са използвани за изследователски цели в университета Carnegie Mellon. През 2006 AIBO е добавен в „Залата на славата на роботите“ в същия университет. Философия и етика Съществуват три важни философски въпроса свързани с Изкуствения интелект (ИИ): Постижимо ли е създаването на Изкуствения интелект според основните дефиниции за ИИ? Възможно ли е една машина да реши всеки проблем, който ѝ е зададен и с който човешко същество може да се справи, или съществуват твърди граници на възможностите ѝ? Могат ли интелигентните машини да бъдат опасн? Как можем да подсигурим тяхното етично поведение и експлоатация в практиката? Може ли една машина да притежава идентични на човека съзнание или разумност? Машините заслужават ли да имат права, ако могат съзнателно да навредят на някого? Ограничения на изкуствения интелект Може ли една машина да е дейдтвително интелигентна? Може ли да „мисли“ като човека? Конвенция на Тюринг: Не се нуждаем от убеждението, че една машина може да „мисли“; имаме нужда единствено да решим дали тя демонстрира равен на човешкия интелект. Този начин на мислене е в основата на теста на Тюринг. Хипотеза от Дартмут: Всеки аспект на самообучението или който и да е друг признак на интелигентността може да се опише достатъчно подробно, че да бъде симулиран повторно от машина. Тази хипотеза е била публикувана за Дартмутската конференция през 1956 г. Формалната система на Нюел и Саймън: Физическата символна система е единствено изискване за интелигентни действия. Според Нюел и Саймън, интелектът представлява „формални“ операции върху символи (символен ред). Хюбърт Драйфус оспорва тяхното твърдение с аргументацията, че човешките интелектуални способности зависят от несъзнателен инстинкт. Аргументите на Гьодел: Курт Гьодел, Джон Лукас и Роджър Пенруоз споделят мнението, че хората не могат да бъдат сведени все пак до машина на Тюринг, тоест човешкото устройство е по-сложно. През 1931 г. Гьодел публикува своята първа теорема за незавършеността, в която изразява мнението, че е възможно да се създаде твърдение, което една формална система не може да докаже. Човекът от друга страна може да види истината в тях. Аргументът за изкуствения мозък: Мозъкът може да бъде симулиран от машини и понеже мозъците са интелигентни, от това следва, че симулираните мозъци също би трябвало да са интелигентни. Рей Курцвай, Ханс Моравеч и други са вярвали, че е технологически възможно мозъкът да се копира директно в хардуер и софтуер, и че такава симулация би била идентична на оригинала. Ефектът на изкуствения интелект: Машините са интелигентни, но външните наблюдатели не го осъзнават. Когато Deep Blue бие Гари Каспаров в игра на шах, машината се е държала интелигентно. Въпреки това външните наблюдатели често подценяват изкуствения интелект, спорейки, че това той не е „истински“; следователно „истинският“ интелект е това, което различава хората от машините. „Изкуственият интелект е всичко, което не е постигнато досега“. Интелигентно поведение и етика на машините Минимумът за класифициране на една система като изкуствен интелект е възпроизвеждането на аспекти от човешкия разум. Това повдига въпросът колко етично трябва да е държанието на една машина към хората и други ИИ. Уендел Уалах адресира този въпрос в своята книга „Морални машини“, в която представя концепцията за изкуствени морални агенти (ИМА). Според Уалах, ИМА са се превърнали в част от научните изследвания върху изкуствения интелект вследствие от два главни въпроса, които той формулира като „Човечеството иска ли компютрите да взимат морални решения?“ и „Могат ли роботите наистина да бъдат морални?“. Според него проблемът не е в това дали машините могат да демонстрират еквивалент на моралното поведение, а ограниченията, които обществото би могло да постави върху развитието на ИМА. Етика на роботите Областта на ИИ на етика на роботите се занимава с разработването и предоставянето на етични принципи и процедури за намирането на решения на етични задачи или дилеми, поставени пред тях, и така позволявайки на машините да функционират по етично отговорен начин. Приятелски настроен, доброжелателен и недоброжелателен изкуствен интелект Политологът Чарлс Т. Рубин вярва, че изкуственият интелект не може да бъде създаден така, че да се гарантира неговата доброжелателност. Според него „достатъчно развитата добронамереност не се различава от злонамереността“. Човешкият род не бива да приема със сигурност, че роботите биха се държали добре с нас – няма априори причина да се вярва, че те биха били отзивчиви към нашите виждания за морал. Физикът Стивън Хокинг, основателят на Майкрософт Бил Гейтс и основателят на SpaceX Илон Мъск споделят опасенията за възможността изкуственият интелект да еволюира до степен, която хората не биха могли да контролират. Едно от предложенията за решаване на този проблем е да се подсигури, че първият ИИ ще бъде „доброжелателен“ и би могъл да контролира разработените впоследствие други роботи. Един от водещите ИИ изследователи, Родни Брукс, изразява мнение: „Смятам, че е грешка да се тревожите дали няма да разработим злонамерен ИИ в следващите няколкостотин години. Мисля, че тревогата произтича от фундаментална грешка – не се прави разлика между реални скорошни постижения в сферата на ИИ и сложността в изграждането на съзнателен, волев интелект“. Принизяване на човечеството Джоузеф Уайзенбаум твърди, че ИИ приложенията не могат, по дефиниция, успешно да симулират истинска човешка съпричастност и че използването на ИИ технологии, в области като обслужването на клиенти и психотерапията, е дълбоко погрешно. Уайзенбаум също така се тревожи от това, че ИИ изследователите (и някои философи) са склонни да опростят човешкия мозък до компютърна програма. Според него тези аргументи предполагат принизяване на човешкия живот. Спад в търсенето на човешка работна ръка Мартин Форд, автор на „Светлините в тунела: автоматизация, ускоряване на технологиите и икономика на бъдещето“, както и други, твърдят че тясно специализираните изкуствен интелект, роботи и автоматизация ще доведат до високи нива на безработицата, тъй като машините все повече надвишават човешките способности да изпълняват рутинни и повтарящи се действия. Съзнание, самоосъзнаване и разум на машините Ако една ИИ система репликира всички ключови аспекти на човешкия интелект, то тази система съзнателна ли е? Този въпрос е тясно свързан с философския проблем за естеството на човешкото съзнание. Съзнание Не съществуват обективни критерии за това дали един изкуствен интелект е съзнателен. Тази липса на твърди критерии е известна като „твърд проблем“ в теорията на съзнанието. Изчислителната теория на ума Продукти от обработката на информация ли са човешките интелект, съзнание и разум? Дали мозъкът в основата си е един компютър? Изчислителната теория на ума поддържа идеята, че „човешкият ум или човешкият мозък (или и двете) са система за обработка на информация; мисленето е форма на изчисляване“. Изкуственият интелект е основан върху твърдението, че „човешкият интелект може да бъде достатъчно точно описан, за да е възможно създаването на машина, която да го симулира“. Дългосрочна цел на ИИ изследователите е осигуряването на машините с дълбоко разбиране на многобройните възможности на човека и репликирането на неговия интелект, дори надминаването му. За много хора е тревожеща мисълта за изгубването на контрола върху толкова мощна машина. Главна пречка за изследователите е времето – не е възможно да се създаде база данни с „общи познания“, тъй като роботът трябва да достигне до тях по онтологически път. За да преодолеят този проблем, учените предават само знанията, които са нужни на машината, за да се самообучава. Хипотезата за могъщия изкуствен интелект В хипотезата за могъщия изкуствен интелект на Джон Сърл се посочва, че „Ако подходящо програмираме един компютър, така че при подаване на правилните входящи данни, изходящите съответстват на изискваното, то тази машина ще притежава еквивалентен на човешкия интелект, в общия смисъл.“ Правата на роботите Франкенщайн, герой на писателката Мери Шели, повдига въпроса за етичността на изкуствения интелект: ако може да се създаде интелигентна машина, възможно ли е тя да притежава и чувства? Ако може да чувства, притежава ли същите права като човешките същества? Идеята се появява и в модерната научна фантастика, като например филма „Изкуствен интелект“, в който хуманоидни машини притежават чувства. Този проблем, също така известен и като „правата на роботите“, се разглежда в Калифорнийския институт за бъдещето, въпреки че много критици смятат, че дискусията е твърде преждевременна. Темата е дълбоко обсъдена и в документалния филм Plug&Pray от 2010 г. Свръхразум Съществуват ли ограничения върху това колко интелигентни биха могли да бъдат машините? Свръхразумът е хипотетичен робот, който би притежавал интелект далеч превъзхождащ този на най-талантливите човешки мозъци. Изкуственият интелект в литературата Във фантастиката и киното, изкуственият интелект все повече се изобразява като сила, стремяща се да свали властта на човека (HAL 9000, Skynet, Colossus и Матрицата) или във формата на обслужващ прибор хуманоид (C-3PO, Data, KITT и KARR, Двестагодишният човек). Конкурси и награди в областта на изкуствения интелект Разговорно поведение The Loebner е ежегодно състезание, което определя най-добрите състезатели в теста на Тюринг. Победителят е компютърната система, която според съдиите е най-близка до разговорното поведение на човека. Автоматичен контрол The International Aerial Robotics Конкурс, който се провежда още от далечната 1991 г. Участниците в конкурса са ограничени само до университетски отбори (макар индустриалното и правителственото спонсорство на отбора е позволено). Идеята на това събитие е създаването на летящи роботи, които трябва да изпълняват сложни задачи без никаква човешка намеса. Допуснатите участници имат възможността да представят своята интерпретация на роботи, които взимат решения в реално време, основани на директива на високо равнище (например „намери определена цел в определена сграда с определени характеристики, която е сред група от сгради на три километра въздушно от първоначалната точка на робота“). През 2000 г. награда на стойност от 30 000 долара е връчена по време на третата мисия (търсене и спасяване), а през 2008 г. 80 000 долара от наградния фонд бе връчена в края на четвъртата мисия (градско разузнаване). Автономни коли The DARPA Grand Challenge е поредица от конкурси за насърчаване на безпилотната автомобилна технология, насочена към Конгреса, като посочва, че до 2015 г. една трета от оперативните бойни превозни средства на въоръжените сили на САЩ трябва да са безпилотни. Докато в първото състезание няма победител, второто има награден фонд от 2 милиона долара за автономно ориентиране на сто мили пътека, използвайки GPS, компютри и сложна гама от сензори. През ноември 2007 г. DARPA представи DARPA Urban Challenge, състезание върху шестдесет мили градска зона, което изисква моторни превозни средства да навигират през трафик. Извличане на информация и прогнози Netflix състезанието е конкурс за най-добрия филтриращ алгоритъм, който прогнозира потребителски оценки за филми, базирани на предишни оценки. Състезанието се провежда от Netflix. Наградата е 1 млн. долара. The Face Recognition Grand Challenge е състезание, което има за цел да насърчава промотирането и развитието на технологиите за лицево разпознаване. Състезанието на Американското метеорологично сдружение по изкуствен интелект включва изучаването на класифицирани характеристики, базирани на метеорологични анализи на условията на околната среда и поляриметрични радарни данни. Сътрудничество и координация Роботизиран футбол The Robocup и FIRA са ежегодни международни конкурси по футбол с роботи. Предизвикателството на международната федерация Robocup е до 2050 г. „отбор от напълно автономни хуманоидни роботи футболисти да спечелят футболен мач, по официалните правила на ФИФА, срещу победителя от последното световно първенство“. Логика, обосновка и репрезентация на знанията Herbrand е награда, връчвана от CADE Inc., за да отличи лица или групи за значителен принос в сферата на автоматизирана дедукция. Наградата е в размер на 1000 долара. The CADE ATP System Competition (CASC) е ежегоден конкурс на напълно автоматизирани теоретици в сферата на класическия първичен логически ред, асоцииран с CADE и IJCAR конференциите. Конкурсът е бил част от Alan Turing Centenary Конференцията през 2012, с общ награден фонд от 9000 паунда, предоставени от Google. Cyc TPTP е състезание за разработка на разсъжденски методи за цялостна онтология на Cyc и база данни от общочовешки знания. Наградата е 100 евро за „всеки победител от две свързани предизвикателства“. Eternity е състезание, което е много подобно на играта Tetravex – целта е да се положат 256 плочки на решетка 16х16, като трябва да се удовлетвори ограничението на ходове. Проблемът е познат като „NP-complete“. Наградата е била 2 млн. долара. Състезанието приключва през декември 2010 г. SUMO e ежегодна награда за най-доброто „open source“ онтологично разширение на Upper Merged Ontology (SUMO), формална теория от термини и логическия дефиниции, описващи света. Наградният фонд е 3000 долара. Наградата Hutter за Lossless Compression of Human Knowledge е парична награда, която възнаграждава подобрения на компресията на специфични 100 MB текстови файлове на английски. Наградата дава по 500 евро за всеки процент компресия, като възнаграждението стига 50 000 евро. Организаторите вярват, че текстовата компресия и ИИ са еквиваленти проблеми и 3 награди от приблизително 2000 евро са били раздадени. Основни области на използване Разпознаване на образи Оптическо разпознаване на символи Разпознаване на реч Разпознаване на лица Превод Нелинейни управления и роботика Машинно зрение, виртуална реалност и обработка на изображения Стратегическо планиране Диагностика Изкуствен интелект в игрите и Ботове в компютърните игри Изкуствено творчество Литература Joseph Kizza, Ethical and Secure Computing: A Concise Module, Springer, 2019 Joachim Von Braun, Lorenzo Infantino, Margaret Scotford Archer, Robotics, AI, and Humanity: Science, Ethics, and Polics, Springer, 2020 Бележки Източници Вижте също