Главная » Дизайн интерьера » Искусственный интеллект кратко. Представление и использование знаний. Риск для развития человеческой цивилизации

Искусственный интеллект кратко. Представление и использование знаний. Риск для развития человеческой цивилизации

Искусственный интеллект можно определить как научную дисциплину, которая занимается моделированием разумного поведения. Это определение имеет один существенный недостаток – понятие интеллекта трудно объяснить. Большинство людей уверено, что смогут отличить «разумное поведение», когда с ним столкнутся. Однако вряд ли кто-нибудь сможет дать интеллекту определение, достаточно конкретное для оценки предположительно разумной компьютерной программы и одновременно отражающее жизнеспособность и сложность человеческого разума.

Итак, проблема определения искусственного интеллекта сводится к проблеме определения интеллекта вообще: является ли он чем-то единым, или же этот термин объединяет набор разрозненных способностей? В какой мере интеллект можно создать? Что такое творчество? Что такое интуиция? Можно ли судить о наличии интеллекта только по наблюдаемому поведению? Как представляются знания в нервных тканях живых существ, и как можно применить это в проектировании интеллектуальных устройств? Возможно ли вообще достичь разумности посредством компьютерной техники, или же сущность интеллекта требует богатства чувств и опыта, присущего лишь биологическим существам?

На эти вопросы ответа пока не найдено, но все они помогли сформировать задачи и методологию, составляющие основу современного искусственного интеллекта. Отчасти привлекательность искусственного интеллекта в том и состоит, что он является оригинальным и мощным оружием для исследования этих проблем. Искусственный интеллект предоставляет средство и испытательную модель для теорий интеллекта: эти теории могут быть сформулированы на языке компьютерных программ, а затем – испытаны.

По этим причинам определение искусственного интеллекта, приведенное в начале статьи, не дает однозначной характеристики для этой области науки. Оно лишь ставит новые вопросы и открывает парадоксы в области, одной из главных задач которой является поиск самоопределения. Однако проблема поиска точного определения искусственного интеллекта вполне объяснима. Изучение искусственного интеллекта – еще молодая дисциплина, и ее структура, круг вопросов и методики не так четко определены, как в более зрелых науках, например, физике.

Искусственный интеллект призван расширить возможности компьютерных наук, а не определить их границы. Одной из важных задач, стоящих перед исследователями, является поддержание этих усилий ясными теоретическими принципами.

Любая наука, включая и искусственный интеллект, рассматривает некоторый круг проблем и разрабатывает подходы к их решению. История искусственного интеллекта, рассказы о личностях и их гипотезах, положенных в основу этой науки, возможно, сможет объяснить, почему некоторые проблемы стали доминировать в этой области и почему для их решения были взяты на вооружение методы, используемые сегодня.

Вчера Zillion опубликовал эксклюзивное интервью с молодым ученым, победителем премии Intel ISEF-2013 Ионутом Александру Будистеану, который работает над проектом по созданию безопасных самоуправляемых автомобилей на основе искусственного интеллекта. Все мы по инерции думаем, что ИИ - это что-то из фантастических фильмов. Но он уже здесь, с нами. Хотя не все так просто. Что же такое искусственный интеллект на самом деле?

Искусственный интеллект: проблема определения и метода

В недавнем знаменитый физик Дэвид Дойч рассказал Zillion о своей позиции в вопросе искусственного интеллекта:

Я думаю, что научно-технологическая революция будет вызвана наращиванием знаний в какой-то области - и произведет ее создание искусственного интеллекта. К сожалению, большинство современных подходов к созданию искусственного интеллекта используют методы и философии, которые, как я полагаю, не могут сработать. Но если мы возьмем широкие временные рамки, думаю, эта проблема разрешима и будет разрешена. И когда это случится, мир уже никогда не будет прежним. С одной стороны, мы не будем одиноки с точки зрения обладания разумом. Но с другой стороны - различия между человеческими существами и искусственными разумами неизбежно сотрутся. Мы будем способны даже загружать свое сознание, разум в компьютер с искусственным интеллектом и тогда станем бессмертными. Кстати, сама по себе загрузка человеческого разума в компьютер не будет являться искусственным интеллектом - компьютер станет лишь искусственным субстратом для управления «обычным» разумом. Я не считаю это искусственным интеллектом. Последствия всего одного достижения прогресса - появления искусственного интеллекта - будут колоссальны. Я не знаю, когда это произойдет: к сожалению, сегодняшние пути ведут, скорее, к неудаче. Я могу сказать почему, если хотите.

Дэвид Дойч (David Deutsch)

Британский физик-теоретик. Профессор Оксфордского университета. Один из пионеров в области квантовых вычислений. Пропагандист эвереттовской многомировой интерпретации квантовой механики. В 1998 году был награжден премией Дирака Британского института физики, а в 2005году - премией в области компьютерных наук Edge of Computation Science Prize . В 2008 году за свои научные достижения был избран в Лондонское королевское общество.

- Если вы думаете, что это просто род компьютерной программы, то настоящий искусственный интеллект будет совершенно иной программой, чем любая другая. Для других программ вы можете точно установить, что они делают, то есть определенный ответ на каждый ввод. Например, для Word можно установить: если вы нажимаете Delete , выделенный текст должен быть удален. Но искусственный интеллект устроен иначе. Допустим, мне нужно было бы, чтобы программа написала новый труд по физике и опубликовала его - это было бы здорово! Если бы мне нужно было написать для этого требования, спецификацию, чтобы такой труд был опубликован, эта спецификация уже содержала бы те новые знания по физике, которые я просил бы программу открыть. И, следовательно, я загрузил бы эти знания в программу, а не программа создала бы их сама. С другой стороны, если я не загружу туда эти знания, станет невозможно указать, что должна делать программа, также как невозможно указать, что должен делать человек. Следовательно, спецификация для программы искусственного интеллекта не может быть создана в соответствии с определенными бихевиористскими предубеждениями, по которым созданы существующие программы. Вот в этом причина.

Тем не менее уже существует если не «чистый» искусственный интеллект, то его предшественники - умные программы, интеллектуальные системы, устройства с Artificially Simulated Human Behavior (искусственно симулированным человеческим поведением). Что же мировая наука подразумевает под понятием искусственного интеллекта? Каковы подходы к его созданию?

Вопрос парадигмы искусственного интеллекта настолько сложный и комплексный, что им занимаются сразу несколько наук: не только компьютерная наука, но также философия, нейронаука, футурология и др. Философы, например, спрашивают, что такое человек и знание. Нейролингвисты и нейрофизиологи пытаются понять, как именно мы мыслим, познаем, делаем открытия, обнаруживаем новые идеи, создаем инновации. И вообще может ли интеллект быть исключительно биологическим феноменом?

По классическому определению, искусственный интеллект, или ИИ (Artificial intelligence , AI ), представляет собой научную область и технологию создания интеллектуальных машин и интеллектуальных компьютерных программ, использования компьютеров для понимания человеческого интеллекта. При этом концепция ИИ не обязана опираться на биологические принципы. Хотя бы по той причине, что мозг и сознание человека, как считают многие авторитетные представители нейронауки, - научная загадка и мы вряд ли когда-то сможем открыть все тайны устройства этого шедевра эволюции. На девятой минуте видеоинтервью Немецкому культурному центру им. Гете в России нейролингвист с мировым именем Татьяна Черниговская отвечает на вопрос «Можем ли мы познать мозг?»: «Я считаю, что у нас нет никаких шансов познать мозг. Никаких никогда не будет. Никакая система не может понять ту систему, которая сложнее, чем она, - это ровно наша ситуация. Мозг сложнее, чем Вселенная, мозг сложнее всего, поэтому я не могу себе представить, как его часть, которой мы, вероятно, являемся, - хотя кто его знает - как мы можем сами себя изучить, я не понимаю».

Классическое определение искусственного интеллекта дал еще в 1956 году на конференции в Дартмутском университете выдающийся американский информатик Джон МакКарти, изобретатель языка Lisp , основоположник функционального программирования и лауреат Премии Тьюринга за огромный вклад в область исследований искусственного интеллекта. Собственно, он и был автором термина «искусственный интеллект».

Джон МакКарти (John McCarthy)

Американский информатик, автор термина «искусственный интеллект», изобретатель языка Lisp, основоположник функционального программирования.

Уже тогда МакКарти не связывал термин ИИ напрямую с пониманием человеческого интеллекта: он считал, что инженеры и ученые, работающие над ИИ, могут использовать для решения конкретных проблем методы, не свойственные человеческому мышлению. Джон МакКарти говорил, что одна из основных проблем состоит в том, что пока не получается определить, какие вычислительные процедуры называть интеллектуальными, поскольку мировая наука понимает некоторые механизмы интеллекта, но не понимает остальные. Таким образом, в рамках сугубо технологического подхода ИИ сужается до вычислительной составляющей способности достигать целей.

ИИ как направление научных исследований изучает природу и суть интеллектуальной творческой деятельности человека, ищет возможности воспроизвести в искусственных системах отражательную способность человеческого сознания. Но при этом непосредственно суть ИИ понимается как кибернетическая система, которая перерабатывает информацию, поступающую из внешней среды, чтобы на ее основании принимать решения. Очень интересный и важный момент: слово «интеллект» в этом понятии метафорично , поскольку ИИ-системы пока не воспроизводят процессы, происходящие в мозгу человека. На сегодня общепринято, что для именования искусственным интеллектом система должна формировать решения, удовлетворяющие предъявляемым требованиям.

Искусственный интеллект: трудности перевода

Еще более запутанная ситуация с пониманием ИИ через призму русского языка. В России вопросами ИИ занимается Российская ассоциация искусственного интеллекта. Интересно, что само русскоязычное понятие «искусственный интеллект» считается в РАИИ неудачным переводом термина Artificial Intelligence. Artificial означает «искусственный, рукотворный, ненастоящий, ненатуральный», а Intelligence - «интеллект, рассудок, разум, умственные способности; информация, сведения секретного характера; разведка, разведывательная служба». Понятие intelligence в научном контексте подразумевает «способность разумно рассуждать». И оно не идентично слову intellect, которое, собственно, и означает «интеллект». В Российской ассоциации искусственного интеллекта предлагают вот эти три определения искусственного интеллекта:

Научное направление, в рамках которого ставятся и решаются задачи аппаратного или программного моделирования тех видов человеческой деятельности, которые традиционно считаются интеллектуальными.
Свойство интеллектуальных систем выполнять функции (творческие), которые традиционно считаются прерогативой человека. При этом интеллектуальная система — это техническая или программная система, способная решать задачи, традиционно считающиеся творческими, принадлежащие конкретной предметной области, знания о которой хранятся в памяти такой системы. Структура интеллектуальной системы включает три основных блока — базу знаний, решатель и интеллектуальный интерфейс, позволяющий вести общение с ЭВМ без специальных программ для ввода данных.
Наука под названием искусственный интеллект входит в комплекс компьютерных наук, а создаваемые на ее основе технологии относятся к информационным технологиям. Задачей этой науки является воссоздание с помощью вычислительных систем и иных искусственных устройств разумных рассуждений и действий.

Критерии: что считать искусственным интеллектом?

Итак, термин «искусственный интеллект» чрезвычайно неоднозначен, поскольку разным комбинациям определения, отражающим тот или иной подход, соответствует определенный технологический уровень. Каким-то пониманиям термина существующие технологии уже вполне отвечают, а другие понимания ИИ на данной стадии научно-технологического прогресса остаются в поле фантастики. Возникает естественный вопрос о критериях: какими свойствами и способностями должна обладать программа настоящего искусственного интеллекта? Но и тут обнаруживается, что дистанция между критериями велика.

Критерий ожидания. Сейчас достаточно много интеллектуальных девайсов и разнообразного софта, который называют «умным» или «интеллектуальным». Это может быть и не слишком сложная электроника, у которой есть набор режимов, переключаемых автоматически, а также сенсоры, датчики, алгоритмы. Предложить пользователю больше, чем заложено, такой софт и такие устройства не могут. Но тут многое зависит от критерия ожидания: чего мы ждем от искусственного интеллекта, который будем считать «настоящим»? Мы надеемся создать с помощью науки и технологий негуманоидную личность? Мы хотим, чтобы ИИ открыл нам какие-то тайны Вселенной, непостижимые для человека? Мы ожидаем некий невероятно мощный «думатель», который даст нам «ответ на главный вопрос жизни, Вселенной и вообще?»

С чем мы сравниваем степень и своеобразие интеллектуальности того или иного устройства/программы? Автоматическая коробка передач вполне себе «интеллектуальна» по сравнению с механической, поскольку ее «начинка» позволяет без нашего участия «решать», на какую скорость переключиться в данный момент. Может быть, это нас уже не впечатляет, но, строго говоря, это чудо техники, которое считали бы мистическим чудом несколько сотен лет назад.

Уже сейчас можно скачать в свой смартфон бесплатное с интеллектуальной системой тестов, которая подстраивается под конкретного человека и его задачу, учитывает уровень подготовки и освоения материала, позволяет конструировать индивидуальные тесты. А самоуправляемые автомобили на основе ИИ интеллектуальны, потому что напичканы базами данных и сенсорами, которые позволяют бортовому компьютеру выбирать маршрут, определять разметку и препятствия.

Любая развитая технология неотличима от магии, как гласит один из трех законов Кларка. Мозг человека, когнитивные способности, человеческий интеллект и сознание пока тоже являются в каком-то смысле магией, если мы говорим об этом в контексте кризисной потребности нейронауки в прорывной теории. Но мелкими шагами эта «магия» раскладывается на составляющие, которые можно изменить: взять хотя бы знаменитый «нейрон Халле Берри» (инструментальные исследования в одном из экспериментов позволили обнаружить в мозгу человека нейрон, который реагирует на любое упоминание этой актрисы или ее образ). Так что «магия» человеческого интеллекта все же измеряема и вычисляема в какой-то мере, и искусственный интеллект, до определенной границы использующий принципы человеческого мышления или имитирующий его, - вполне реализуемая задача. Но, опять же, что мы считаем интеллектом? Это может быть не только человеческий интеллект. Если на то пошло, в нейронауке присутствует концепция распределенного мозга, который, как полагают исследователи, есть у муравьев, и именно он обусловливает их чрезвычайно сложно устроенную социальную жизнь. А дельфинов не так давно стали позиционировать как негуманоидных личностей.

Критерий способа. От критерия ожидания переходим к критерию способа. Если истинно интеллектуальной мы не считаем автоматику, которая многое умеет, но действует согласно заложенным алгоритмам и ограничениям, то получается вот что: возможно, мы ждем от «истинного» ИИ человечности. Тут стоит вспомнить о том, что сказал профессор Оксфордского университета Дэвид Дойч: просто загрузить разум в компьютер - это еще не создать искусственный интеллект, поскольку компьютер станет лишь искусственным субстратом для управления «природным» человеческим разумом. И Дойч не считает это искусственным интеллектом. Ждем ли мы от ИИ непредсказуемости, самостоятельности мышления и способности изобретать новое, то есть создавать идеи и знания, которые не заложены нами по умолчанию? Ожидаем ли мы совершенства мышления на самом деле? Ключи от дверей, за которыми начинается эра искусственного интеллекта, находятся в руках философов и неврологов. Проблема ИИ как науки в том, что философы и неврологи всего мира и всех времен пока не пришли к единому пониманию интеллекта и мышления. Более того, вообще есть сомнения: можно ли применять понятие интеллекта в отношении машин и обязательны ли для интеллекта психика, иррациональный элемент и эмоции?

Тут на первый план выходит эмпирический тест Алана Тьюринга, предложенный еще в 1950 году в философском журнале Mind в статье «Вычислительные машины и разум» («Computing Machinery and Intelligence »). Цель теста Тьюринга - определение возможности искусственного мышления, близкого к человеческому. Стандартная формулировка такова: «Человек взаимодействует с одним компьютером и одним человеком. На основании ответов на вопросы он должен определить, с кем разговаривает: с человеком или компьютерной программой. Задача компьютерной программы - ввести человека в заблуждение, заставив сделать неверный выбор». Все участники теста не видят друг друга. При этом получается, что машина должна имитировать не только рациональность, но и нерациональность мышления и поведения человека.

Тьюринг прогнозировал, что машины все же научатся думать в буквальном смысле и пройдут этот тест. Большую научную ставку он делал на машинное обучение: Тьюринг предполагал, что оно станет ключевым звеном в построении сверхмощных компьютеров. И этот подход сейчас находит одобрение в среде специалистов по ИИ. Футуролог Рэймонд Курцвейл считает, что тест Тьюринга будет пройден между 2020-м и 2030-м годами. Уже сейчас на успех претендует программа «Искусственное лингвистическое интернет-компьютерное существо» (Artificial Linguistic Internet Computer Entity - A.L.I.C.E.). Это виртуальный собеседник, способный вести диалог с человеком на естественном языке. Три раза A.L.I.C.E. получала бронзовую награду в конкурсе премии Лебнера, которая является платформой для проведения теста Тьюринга. Золотую и серебряную награду еще не получала ни одна ИИ-программа. Софт Jabberwacky отстает всего немного, он получил бронзовую награду дважды. Название этой ИИ-программы - игра со словом jabberwocky, которое означает «рифмованная бессмыслица, абракадабра». Это авторский неологизм из книги Льюиса Кэрролла «Зазеркалье». Хотите пообщаться с ИИ Jabberwacky? Это можно сделать прямо сейчас на сайте Jabberwacky.Com , если вы говорите по-английски. Jabberwacky остроумно шутит, играя вашими словами: иллюзия того, что вы чатитесь с разумным существом, достаточно сильная. Те, кто чатился в конце 90-х, получат примерно те же эмоции.

Эксперимент Zillion : за полчаса довольно насыщенного общения с Jabberwacky мы получили предложение пожениться, несколько смешных шуток и колкостей. Общий тон беседы со стороны Jabberwacky был довольно недружелюбным, по критериям человеческого общения. В ответ на фразу «Ты не слишком дружелюбен» программа резонно заметила: «А мне и не нужно». В ответ на фразу «Кажется, ты уже ненавидишь человечество, как планируешь жить?» Jabberwacky резюмировал: «Как насчет войн?». Дальнейший разговор протекал в философском ключе. Jabberwacky успел признаться, что он девочка, отрицал, что является машиной, но на вопросе «Каков твой принцип?» раскололся и выдал чистую автоматику «Подходить к ситуации каждого индивида со смесью рассуждений и сострадания» - и редирект в саппорт. В целом особого «сострадания» не проявил и даже успел намекнуть, что еще покажет нам всем… золотую медаль теста Тьюринга.

Эксперимент Zillion . Фрагмент общения с ИИ-программой Jabberwacky: самообучающаяся программа- пытается трактовать слова собеседника и релевантно реагировать на них. Иногда получается интересная полуфилософская смысловая игра, но порой цепочки ответов в таком стиле заводят Jabberwacky далеко: к предложению пожениться и намеку на военные планы относительно человечества.

Критерий способности к самообучению. И тут мы переходим к следующему критерию оценки программы как настоящего искусственного интеллекта - речь о способности к обучению. Существует такое частное определение интеллекта, общее для человека и машины: «Интеллект - это способность системы создавать в ходе самообучения программы для решения задач и решать эти задачи». Что есть тот же Jabberwacky? Или кто? Это программа, способная к обучению. В частности, она умеет имитировать стиль общения человека, с которым пообщалась перед тестом. Это может объяснять и вопросы вроде «Will you marry me ?», и специфический тон общения.

Эксперимент Zillion . Общение с «Искусственным лингвистическим интернет-компьютерным существом» (Artificial Linguistic Internet Computer Entity - A.L.I.C.E.).

ИИ-чатботы A .L .I .C .E . и Jabberwacky общаются друг с другом через мессенджер.

ИИ: сильный и слабый

Все варианты ИИ, которые можно описать через эти критерии укладываются в теории сильного ИИ и слабого ИИ. Сторонники концепции слабого ИИ рассматривают такие программы только как инструмент для решения неких задач, не требующих всей полноты когнитивных способностей человека.

Концепция сильного искусственного интеллекта строится вокруг гипотезы Ньюэлла-Саймона, которая предполагает, что «физическая символьная система имеет необходимые и достаточные средства для произведения базовых интеллектуальных действий, в широком смысле». Без символьных вычислений невозможны осмысленные действия. Сама способность выполнять символьные вычисления достаточна для возникновения способности к выполнению осмысленных действий. Большая часть исследований ИИ идет по пути создания символьных систем. А символьные вычисления - это программирование.

По концепции сильного ИИ, некоторые формы действительно способны мыслить, осознавать себя и решать задачи. При этом их мыслительный процесс не обязательно устроен так же, как у человека. Теория слабого ИИ такой возможности не допускает. Джон Серль, предложивший концепцию сильного ИИ считает, что это будет не модель разума, а непосредственно разум. На сегодня у исследователей есть договоренность о том, какими свойствами обладают сильный ИИ и слабый ИИ.

Сильный ИИ - это принятие решений, использование стратегий, решение головоломок и действия в условиях неопределенности, представление знаний, обучение, общее представление о реальности, планирование, общение на естественном языке, сознание, восприимчивость к окружению, осознание себя как отдельной личности, понимание собственных мыслей, сопереживание, мудрость - и объединение всех этих способностей для достижения целей. В наши дни работа над такими программами уже ведется. При этом в поле неопределенности опять же находятся несколько важнейших вопросов. Все это значимо для людей, но является ли это необходимым для машинного интеллекта? Достаточно ли этого для истинного искусственного разума? И могут ли такие свойства, как сопереживание, возникать автоматически при достижении какого-то уровня интеллекта?

ИИ: 4 подхода + инструменты

Суммируя все вопросы, идеи и парадигмы, выделяют несколько подходов к созданию ИИ:

1. Top -Down AI : нисходящий, семиотический подход. Речь о создании экспертных систем, баз знаний и систем логического вывода, которые имитируют высокоуровневые психические процессы, такие как рассуждение, эмоции, творчество, речь, мышление в целом. К нисходящему спектру подходов относятся:

Логический подход. Он основан на моделировании рассуждений с использованием логики как теоретической основы.
Символьный подход. Особенность символьных вычислений - создание новых правил в процессе выполнения программы. Неинтеллектуальные системы не способны к этому.
Агентно-ориентированный подход. Акцент делается на выживание в окружающей среде, поиск пути, принятие решений и выполнение задач. Это подход, который развивается с начала 1990-х и основан на использовании интеллектуальных (рациональных) агентов. Интеллект в этом случае трактуется как вычислительная часть, планирование способности достигать поставленных перед интеллектуальной машиной целей. ИИ-машина воспринимает окружающую среду через датчики и воздействует на объекты посредством исполнительных механизмов.
2. Bottom -Up AI : восходящий, биологический подход. Он включает в себя изучение нейронных сетей и эволюционных вычислений, которые моделируют интеллектуальное поведение на основе биологических элементов. К этому направлению относится работа над нейрокомпьютером или биокомпьютером. Биологическое моделирование ИИ обосновано тем, что искусственные системы так или иначе повторяют структуру и функции биологических систем, у которых поведение, способность к обучению и адаптация обусловлены биологическими особенностями. К Bottom -Up AI относятся:
- Работа над нейронными сетями.
- Генетический подход. Он основан на идее, что алгоритм станет эффективнее, позаимствовав лучшие характеристики у «родительских» алгоритмов.
3. Гибридный подход. Это синергетическая комбинация нейронных и символьных моделей, которая, как предполагают исследователи, наделит ИИ гармоничным спектром когнитивных и вычислительных возможностей. Правила умозаключений у такой ИИ-программы будут генерироваться нейронными сетями, а порождающие правила будут создаваться через статистическое обучение. Эта концепция считается одной из самых перспективных.

4. Это тот самый принципиально новый подход, о котором сказал в интервью физик Дэвид Дойч, но который еще предстоит открыть.

Инструментарий создания и обучения ИИ обширен:
- Работа с естественными языками: анализ возможностей понимания, генерация текстов на языке человека, глубокий анализ текста, машинный перевод, информационный поиск.
- Символьное моделирование мыслительных процессов: создание символьных систем, моделирование рассуждений, доказательство теорем, принятие решений, прогнозирование, планирование, теория игр.
- Машинное обучение: обучение без учителя (распознавание образов во входном потоке) и обучение с учителем (классификация и анализ).
- Представление и использование знаний: получение знаний из простой информации, их систематизация и использование, создание экспертных систем (программ, использующих базы знаний для получения знаний по разным вопросам); производство знаний из данных на основе нейросетевой технологии, вербализации нейронных сетей.
Тема искусственного интеллекта на этом далеко не исчерпана: следите за обновлениями Zillion .

Процитированное в преамбуле определение искусственного интеллекта, данное Джоном Маккарти в 1956 году на конференции в Дартмутском университете , не связано напрямую с пониманием интеллекта у человека. Согласно Маккарти, ИИ-исследователи вольны использовать методы, которые не наблюдаются у людей, если это необходимо для решения конкретных проблем .

В то же время существует и точка зрения, согласно которой интеллект может быть только биологическим феноменом .

Как указывает председатель Петербургского отделения Российской ассоциации искусственного интеллекта Т. А. Гаврилова, в английском языке словосочетание artificial intelligence не имеет той слегка фантастической антропоморфной окраски, которую оно приобрело в довольно неудачном русском переводе. Слово intelligence означает «умение рассуждать разумно», а вовсе не «интеллект», для которого есть английский аналог intellect .

Участники Российской ассоциации искусственного интеллекта дают следующие определения искусственного интеллекта:

Одно из частных определений интеллекта, общее для человека и «машины», можно сформулировать так: «Интеллект - способность системы создавать в ходе самообучения программы (в первую очередь эвристические) для решения задач определённого класса сложности и решать эти задачи» .

Предпосылки развития науки искусственного интеллекта

История искусственного интеллекта как нового научного направления начинается в середине XX века . К этому времени уже было сформировано множество предпосылок его зарождения: среди философов давно шли споры о природе человека и процессе познания мира, нейрофизиологи и психологи разработали ряд теорий относительно работы человеческого мозга и мышления, экономисты и математики задавались вопросами оптимальных расчётов и представления знаний о мире в формализованном виде; наконец, зародился фундамент математической теории вычислений - теории алгоритмов - и были созданы первые компьютеры.

Возможности новых машин в плане скорости вычислений оказались больше человеческих, поэтому в учёном сообществе зародился вопрос: каковы границы возможностей компьютеров и достигнут ли машины уровня развития человека? В 1950 году один из пионеров в области вычислительной техники, английский учёный Алан Тьюринг , пишет статью под названием «Может ли машина мыслить?» , в которой описывает процедуру, с помощью которой можно будет определить момент, когда машина сравняется в плане разумности с человеком, получившую название теста Тьюринга .

История развития искусственного интеллекта в СССР и России

В СССР работы в области искусственного интеллекта начались в 1960-х годах . В Московском университете и Академии наук был выполнен ряд пионерских исследований, возглавленных Вениамином Пушкиным и Д. А. Поспеловым . С начала 1960-х М. Л. Цетлин с коллегами разрабатывали вопросы, связанные с обучением конечных автоматов.

В 1964 году была опубликована работа ленинградского логика Сергея Маслова «Обратный метод установления выводимости в классическом исчислении предикатов», в которой впервые предлагался метод автоматического поиска доказательства теорем в исчислении предикатов.

До 1970-х годов в СССР все исследования ИИ велись в рамках кибернетики . По мнению Д. А. Поспелова , науки «информатика» и «кибернетика» были в это время смешаны, по причине ряда академических споров. Только в конце 1970-х в СССР начинают говорить о научном направлении «искусственный интеллект» как разделе информатики . При этом родилась и сама информатика, подчинив себе прародительницу «кибернетику». В конце 1970-х создаётся толковый словарь по искусственному интеллекту, трёхтомный справочник по искусственному интеллекту и энциклопедический словарь по информатике, в котором разделы «Кибернетика» и «Искусственный интеллект» входят наряду с другими разделами в состав информатики. Термин «информатика» в 1980-е годы получает широкое распространение, а термин «кибернетика» постепенно исчезает из обращения, сохранившись лишь в названиях тех институтов, которые возникли в эпоху «кибернетического бума» конца 1950-х - начала 1960-х годов . Такой взгляд на искусственный интеллект, кибернетику и информатику разделяется не всеми. Это связано с тем, что на Западе границы данных наук несколько отличаются .

Подходы и направления

Подходы к пониманию проблемы

Единого ответа на вопрос, чем занимается искусственный интеллект, не существует. Почти каждый автор, пишущий книгу об ИИ, отталкивается в ней от какого-либо определения, рассматривая в его свете достижения этой науки.

нисходящий (англ. Top-Down AI ), семиотический - создание экспертных систем , баз знаний и систем логического вывода, имитирующих высокоуровневые психические процессы : мышление, рассуждение, речь, эмоции, творчество и т. д.;
восходящий (англ. Bottom-Up AI ), биологический - изучение нейронных сетей и эволюционных вычислений , моделирующих интеллектуальное поведение на основе биологических элементов, а также создание соответствующих вычислительных систем, таких как нейрокомпьютер или биокомпьютер .

Последний подход, строго говоря, не относится к науке о ИИ в смысле, данном Джоном Маккарти, - их объединяет только общая конечная цель.

Тест Тьюринга и интуитивный подход

Этот подход акцентирует внимание на тех методах и алгоритмах, которые помогут интеллектуальному агенту выживать в окружающей среде при выполнении его задачи. Так, здесь значительно тщательнее изучаются алгоритмы поиска пути и принятия решений .

Гибридный подход

Гибридный подход предполагает, что только синергийная комбинация нейронных и символьных моделей достигает полного спектра когнитивных и вычислительных возможностей. Например, экспертные правила умозаключений могут генерироваться нейронными сетями, а порождающие правила получают с помощью статистического обучения. Сторонники данного подхода считают, что гибридные информационные системы будут значительно более сильными, чем сумма различных концепций по отдельности.

Модели и методы исследований

Символьное моделирование мыслительных процессов

Анализируя историю ИИ, можно выделить такое обширное направление как моделирование рассуждений . Долгие годы развитие этой науки двигалось именно по этому пути, и теперь это одна из самых развитых областей в современном ИИ. Моделирование рассуждений подразумевает создание символьных систем , на входе которых поставлена некая задача, а на выходе требуется её решение. Как правило, предлагаемая задача уже формализована , то есть переведена в математическую форму, но либо не имеет алгоритма решения, либо он слишком сложен, трудоёмок и т. п. В это направление входят: доказательство теорем , принятие решений и теория игр , планирование и диспетчеризация , прогнозирование .

Работа с естественными языками

Немаловажным направлением является обработка естественного языка , в рамках которого проводится анализ возможностей понимания, обработки и генерации текстов на «человеческом» языке. В рамках этого направления ставится цель такой обработки естественного языка, которая была бы в состоянии приобрести знание самостоятельно, читая существующий текст, доступный по Интернету. Некоторые прямые применения обработки естественного языка включают информационный поиск (в том числе, глубокий анализ текста) и машинный перевод .

Представление и использование знаний

Направление инженерия знаний объединяет задачи получения знаний из простой информации , их систематизации и использования. Это направление исторически связано с созданием экспертных систем - программ, использующих специализированные базы знаний для получения достоверных заключений по какой-либо проблеме.

Производство знаний из данных - одна из базовых проблем интеллектуального анализа данных . Существуют различные подходы к решению этой проблемы, в том числе - на основе нейросетевой технологии , использующие процедуры вербализации нейронных сетей .

Машинное обучение

Проблематика машинного обучения касается процесса самостоятельного получения знаний интеллектуальной системой в процессе её работы. Это направление было центральным с самого начала развития ИИ . В 1956 году, на Дартмундской летней конференции, Рей Соломонофф написал отчёт о вероятностной машине, обучающейся без учителя , назвав её: «Индуктивная машина вывода» .

Робототехника

Машинное творчество

Природа человеческого творчества ещё менее изучена, чем природа интеллекта. Тем не менее, эта область существует, и здесь поставлены проблемы написания компьютером музыки , литературных произведений (часто - стихов или сказок), художественное творчество . Создание реалистичных образов широко используется в кино и индустрии игр.

Отдельно выделяется изучение проблем технического творчества систем искусственного интеллекта. Теория решения изобретательских задач , предложенная в 1946 году Г. С. Альтшуллером , положила начало таким исследованиям.

Добавление данной возможности к любой интеллектуальной системе позволяет весьма наглядно продемонстрировать, что именно система воспринимает и как это понимает. Добавлением шума вместо недостающей информации или фильтрация шума имеющимися в системе знаниями производит из абстрактных знаний конкретные образы, легко воспринимаемые человеком, особенно это полезно для интуитивных и малоценных знаний, проверка которых в формальном виде требует значительных умственных усилий.

Другие области исследований

Наконец, существует масса приложений искусственного интеллекта, каждое из которых образует почти самостоятельное направление. В качестве примеров можно привести программирование интеллекта в компьютерных играх , нелинейное управление , интеллектуальные системы информационной безопасности .

В перспективе предполагается тесная связь развития искусственного интеллекта с разработкой квантового компьютера , так как некоторые свойства искусственного интеллекта имеют схожие принципы действия с квантовыми компьютерами .

Можно заметить, что многие области исследований пересекаются. Это свойственно любой науке. Но в искусственном интеллекте взаимосвязь между, казалось бы, различными направлениями выражена особенно сильно, и это связано с философским спором о сильном и слабом ИИ .

Современный искусственный интеллект

Можно выделить два направления развития ИИ:

решение проблем, связанных с приближением специализированных систем ИИ к возможностям человека, и их интеграции, которая реализована природой человека (см. Усиление интеллекта );
создание искусственного разума, представляющего интеграцию уже созданных систем ИИ в единую систему, способную решать проблемы человечества (см. Сильный и слабый искусственный интеллект ).

Но в настоящий момент в области искусственного интеллекта наблюдается вовлечение многих предметных областей, имеющих скорее практическое отношение к ИИ, а не фундаментальное. Многие подходы были опробованы, но к возникновению искусственного разума ни одна исследовательская группа пока так и не подошла. Ниже представлены лишь некоторые наиболее известные разработки в области ИИ.

Применение

Некоторые из самых известных ИИ-систем:

Банки применяют системы искусственного интеллекта (СИИ) в страховой деятельности (актуарная математика), при игре на бирже и управлении собственностью. Методы распознавания образов (включая, как более сложные и специализированные, так и нейронные сети) широко используют при оптическом и акустическом распознавании (в том числе текста и речи), медицинской диагностике, спам-фильтрах, в системах ПВО (определение целей), а также для обеспечения ряда других задач национальной безопасности.

Психология и когнитология

Методология когнитивного моделирования предназначена для анализа и принятия решений в плохо определённых ситуациях. Была предложена Аксельродом .

Основана на моделировании субъективных представлений экспертов о ситуации и включает: методологию структуризации ситуации: модель представления знаний эксперта в виде знакового орграфа (когнитивной карты) (F, W), где F - множество факторов ситуации, W - множество причинно-следственных отношений между факторами ситуации; методы анализа ситуации. В настоящее время методология когнитивного моделирования развивается в направлении совершенствования аппарата анализа и моделирования ситуации. Здесь предложены модели прогноза развития ситуации; методы решения обратных задач.

Философия

Наука «о создании искусственного разума» не могла не привлечь внимание философов. С появлением первых интеллектуальных систем были затронуты фундаментальные вопросы о человеке и знании, а отчасти о мироустройстве.

Философские проблемы создания искусственного интеллекта можно разделить на две группы, условно говоря, «до и после разработки ИИ». Первая группа отвечает на вопрос: «Что такое ИИ, возможно ли его создание, и, если возможно, то как это сделать?» Вторая группа (этика искусственного интеллекта) задаётся вопросом: «Каковы последствия создания ИИ для человечества?»

Термин «сильный искусственный интеллект» ввёл Джон Сёрль , его же словами подход и характеризуется:

Более того, такая программа будет не просто моделью разума; она в буквальном смысле слова сама и будет разумом, в том же смысле, в котором человеческий разум - это разум .

При этом нужно понять, возможен ли «чистый искусственный» разум («метаразум»), понимающий и решающий реальные проблемы и, вместе с тем, лишённый эмоций, характерных для человека и необходимых для его индивидуального выживания [ ] .

Напротив, сторонники слабого ИИ предпочитают рассматривать программы лишь как инструмент, позволяющий решать те или иные задачи, которые не требуют полного спектра человеческих познавательных способностей.

Этика

Другие традиционные конфессии достаточно редко описывают проблематику ИИ. Но отдельные богословы тем не менее обращают на это внимание. Например, протоиерей Михаил Захаров, рассуждая с точки зрения христианского мировоззрения, ставит следующий вопрос: «Человек есть разумно-свободное существо, сотворенное Богом по Его образу и подобию. Мы привыкли все эти определения относить к биологическому виду Homo Sapiens. Но насколько это обосновано?» . Отвечает он на этот вопрос так:

Если предположить, что исследования в области искусственного интеллекта когда-либо приведут к появлению искусственного существа, превосходящего человека по интеллекту, обладающего свободой воли, будет ли это означать, что это существо - человек? … человек есть творение Божие. Можем ли мы это существо назвать творением Божиим? На первый взгляд, оно есть творение человека. Но и при сотворении человека вряд ли стоит буквально понимать, что Бог Своими руками из глины вылепил первого человека. Вероятно это иносказание, указывающее на материальность человеческого тела, созданного по воле Божией. Но без воли Божией ничего не происходит в этом мире. Человек, как со-творец этого мира, может, исполняя волю Божию, создавать новые твари. Такие твари, созданные руками человека по Божией воле, вероятно можно назвать творениями Божиими. Ведь человек создает новые виды животных и растений. А мы считаем растения и животных творениями Божиими. Так же можно относиться и к искусственному существу не биологической природы.

Научная фантастика

Тема ИИ рассматривается под разными углами в творчестве Роберта Хайнлайна : гипотеза возникновения самоосознания ИИ при усложнении структуры далее определённого критического уровня и наличии взаимодействия с окружающим миром и другими носителями разума («The Moon Is a Harsh Mistress», «Time Enough For Love», персонажи Майкрофт, Дора и Ая в цикле «История будущего»), проблемы развитии ИИ после гипотетического самоосознания и некоторые социально-этические вопросы («Friday»). Социально-психологические проблемы взаимодействия человека с ИИ рассматривает и роман Филипа К. Дика «Снятся ли андроидам электроовцы? », известный также по экранизации «Бегущий по лезвию».

В творчестве фантаста и философа Станислава Лема описано и во многом предвосхищено создание виртуальной реальности, искусственного интеллекта, нанороботов и многих других проблем философии искусственного интеллекта. Особенно стоит отметить футурологию Сумма технологии . Кроме того, в приключениях Ийона Тихого неоднократно описываются взаимоотношения живых существ и машин: бунт бортового компьютера с последующими неожиданными событиями (11 путешествие), адаптация роботов в человеческом обществе («Стиральная трагедия» из «Воспоминаний Ийона Тихого»), построение абсолютного порядка на планете путём переработки живых жителей (24-ое путешествие), изобретения Коркорана и Диагора («Воспоминания Ийона Тихого»), психиатрическая клиника для роботов («Воспоминания Ийона Тихого»). Кроме того, существует целый цикл повестей и рассказов Кибериада , где почти всеми персонажами являются роботы, которые являются далёкими потомками роботов, сбежавших от людей (людей они именуют бледнотиками и считают их мифическими существами).

Фильмы

Начиная практически с 1960-х годов вместе с написанием фантастических рассказов и повестей, снимаются фильмы об искусственном интеллекте. Многие повести авторов, признанных во всём мире, экранизируются и становятся классикой жанра, другие становятся вехой в развитии

Указывает: «Проблема состоит в том, что пока мы не можем в целом определить, какие вычислительные процедуры мы хотим называть интеллектуальными. Мы понимаем некоторые механизмы интеллекта и не понимаем остальные. Поэтому под интеллектом в пределах этой науки понимается только вычислительная составляющая способности достигать целей в мире» .

Нередко искусственным интеллектом называют и простейшую электронику, чтобы обозначить наличие датчиков и автоматический выбор режима работы. Слово искусственный в этом случае означает, что не стоит ждать от системы умения найти новый режим работы в не предусмотренной разработчиками ситуации.

Предпосылки развития науки искусственного интеллекта

Возможности новых машин в плане скорости вычислений оказались больше человеческих, поэтому в учёном сообществе закрался вопрос: каковы границы возможностей компьютеров и достигнут ли машины уровня развития человека? В 1950 году один из пионеров в области вычислительной техники, английский учёный Алан Тьюринг , пишет статью под названием «Может ли машина мыслить?» , в которой описывает процедуру, с помощью которой можно будет определить момент, когда машина сравняется в плане разумности с человеком, получившую название теста Тьюринга .

История развития искусственного интеллекта в СССР и России

Подходы и направления

Подходы к пониманию проблемы

нисходящий (англ. Top-Down AI ), семиотический - создание экспертных систем , баз знаний и систем логического вывода, имитирующих высокоуровневые психические процессы : мышление, рассуждение, речь, эмоции, творчество и т. д.;
восходящий (англ. Bottom-Up AI ), биологический - изучение нейронных сетей и эволюционных вычислений, моделирующих интеллектуальное поведение на основе биологических элементов, а также создание соответствующих вычислительных систем, таких как нейрокомпьютер или биокомпьютер .

Тест Тьюринга и интуитивный подход

Эмпирический тест был предложен Аланом Тьюрингом в статье «Вычислительные машины и разум» (англ. Computing Machinery and Intelligence ) , опубликованной в 1950 году в философском журнале «Mind ». Целью данного теста является определение возможности искусственного мышления, близкого к человеческому.

Стандартная интерпретация этого теста звучит следующим образом: «Человек взаимодействует с одним компьютером и одним человеком. На основании ответов на вопросы он должен определить, с кем он разговаривает: с человеком или компьютерной программой. Задача компьютерной программы - ввести человека в заблуждение, заставив сделать неверный выбор ». Все участники теста не видят друг друга.

Самый общий подход предполагает, что ИИ будет способен проявлять поведение, не отличающееся от человеческого, причём в нормальных ситуациях. Эта идея является обобщением подхода теста Тьюринга , который утверждает, что машина станет разумной тогда, когда будет способна поддерживать разговор с обычным человеком, и тот не сможет понять, что говорит с машиной (разговор идёт по переписке).
Писатели-фантасты часто предлагают ещё один подход: ИИ возникнет тогда, когда машина будет способна чувствовать и творить . Так, хозяин Эндрю Мартина из «Двухсотлетнего человека » начинает относиться к нему как к человеку, когда тот создаёт игрушку по собственному проекту. А Дейта из Звёздного пути , будучи способным к коммуникации и научению, мечтает обрести эмоции и интуицию .

Однако последний подход вряд ли выдерживает критику при более детальном рассмотрении. К примеру, несложно создать механизм, который будет оценивать некоторые параметры внешней или внутренней среды и реагировать на их неблагоприятные значения. Про такую систему можно сказать, что у неё есть чувства («боль» - реакция на срабатывание датчика удара, «голод» - реакция на низкий заряд аккумулятора, и т. п.). А кластеры, создаваемые картами Кохонена , и многие другие продукты «интеллектуальных» систем можно рассматривать как вид творчества.

Символьный подход

Исторически символьный подход был первым в эпоху цифровых машин, так как именно после создания Лисп , первого языка символьных вычислений, у его автора возникла уверенность в возможности практически приступить к реализации этими средствами интеллекта. Символьный подход позволяет оперировать слабоформализованными представлениями и их смыслами.

Успешность и эффективность решения новых задач зависит от умения выделять только существенную информацию, что требует гибкости в методах абстрагирования. Тогда как обычная программа устанавливает один свой способ интерпретации данных, из-за чего её работа и выглядит предвзятой и чисто механической. Интеллектуальную задачу в этом случае решает только человек, аналитик или программист, не умея доверить этого машине. В результате создается единственная модель абстрагирования, система конструктивных сущностей и алгоритмов. А гибкость и универсальность выливается в значительные затраты ресурсов для не типичных задач, то есть система от интеллекта возвращается к грубой силе.

Основная особенность символьных вычислений - создание новых правил в процессе выполнения программы. Тогда как возможности не интеллектуальных систем завершаются как раз перед способностью хотя бы обозначать вновь возникающие трудности. Тем более эти трудности не решаются и наконец компьютер не совершенствует такие способности самостоятельно.

Недостатком символьного подхода является то, что такие открытые возможности воспринимаются не подготовленными людьми как отсутствие инструментов. Эту, скорее культурную проблему, отчасти решает логическое программирование.

Логический подход

Логический подход к созданию систем искусственного интеллекта направлен на создание экспертных систем с логическими моделями баз знаний с использованием языка предикатов.

Учебной моделью систем искусственного интеллекта в 1980-х годах был принят язык и система логического программирования Пролог . Базы знаний, записанные на языке Пролог, представляют наборы фактов и правил логического вывода, записанных на языке логических предикатов.

Логическая модель баз знаний позволяет записывать не только конкретные сведения и данные в форме фактов на языке Пролог, но и обобщённые сведения с помощью правил и процедур логического вывода, и в том числе логических правил определения понятий, выражающих определённые знания как конкретные и обобщённые сведения.

В целом исследования проблем искусственного интеллекта в рамках логического подхода к проектированию баз знаний и экспертных систем направлены на создание, развитие и эксплуатацию интеллектуальных информационных систем , включая вопросы обучения студентов и школьников, а также подготовки пользователей и разработчиков таких интеллектуальных информационных систем.

Агентно-ориентированный подход

Последний подход, развиваемый с начала 1990-х годов , называется агентно-ориентированным подходом , или подходом, основанным на использовании интеллектуальных (рациональных) агентов . Согласно этому подходу, интеллект - это вычислительная часть (грубо говоря, планирование) способности достигать поставленных перед интеллектуальной машиной целей. Сама такая машина будет интеллектуальным агентом, воспринимающим окружающий его мир с помощью датчиков , и способной воздействовать на объекты в окружающей среде с помощью исполнительных механизмов .

Гибридный подход

Основная статья: Гибридный подход

Гибридный подход предполагает, что только синергетическая комбинация нейронных и символьных моделей достигает полного спектра когнитивных и вычислительных возможностей. Например, экспертные правила умозаключений могут генерироваться нейронными сетями, а порождающие правила получают с помощью статистического обучения. Сторонники данного подхода считают, что гибридные информационные системы будут значительно более сильными, чем сумма различных концепций по отдельности.

Модели и методы исследований

Символьное моделирование мыслительных процессов

Основная статья: Моделирование рассуждений

Работа с естественными языками

Представление и использование знаний

Машинное обучение

Робототехника

Основная статья: Интеллектуальная робототехника

Машинное творчество

Основная статья: Машинное творчество

Другие области исследований

Можно заметить, что многие области исследований пересекаются. Это свойственно для любой науки. Но в искусственном интеллекте взаимосвязь между, казалось бы, различными направлениями выражена особенно сильно, и это связано с философским спором о сильном и слабом ИИ .

Современный искусственный интеллект

Можно выделить два направления развития ИИ:

решение проблем, связанных с приближением специализированных систем ИИ к возможностям человека, и их интеграции, которая реализована природой человека (см. Усиление интеллекта );
создание искусственного разума, представляющего интеграцию уже созданных систем ИИ в единую систему, способную решать проблемы человечества (см. Сильный и слабый искусственный интеллект ).

Применение

Турнир RoboCup

Некоторые из самых известных ИИ-систем:

Психология и когнитология

Философия

Термин «сильный искусственный интеллект» ввёл Джон Сёрль , его же словами подход и характеризуется:

Более того, такая программа будет не просто моделью разума; она в буквальном смысле слова сама и будет разумом, в том же смысле, в котором человеческий разум - это разум .

Этика

Научная фантастика

Фильмы

Начиная практически с 60-х годов вместе с написанием фантастических рассказов и повестей, снимаются фильмы об искусственном интеллекте. Многие повести авторов, признанных во всём мире, экранизируются и становятся классикой жанра, другие становятся вехой в развитии кинофантастики , например Терминатор и Матрица .

См. также

Примечания

FAQ от Джона Маккарти , 2007
М. Эндрю. Реальная жизнь и искусственный интеллект // «Новости искусственного интеллекта», РАИИ, 2000
Гаврилова Т. А. Хорошевский В. Ф. Базы знаний интеллектуальных систем: Учебник для вузов
Аверкин А. Н., Гаазе-Рапопорт М. Г., Поспелов Д. А. Толковый словарь по искусственному интеллекту. - М.:Радио и связь, 1992. - 256 с.
Г. С. Осипов. Искусственный интеллект: состояние исследований и взгляд в будущее
Ильясов Ф. Н. Разум искусственный и естественный // Известия АН Туркменской ССР, серия общественных наук. 1986. № 6. С. 46-54.
Алан Тьюринг, Могут ли машины мыслить?
Интеллектуальные машины С. Н. Корсакова
Д. А. Поспелов. Cтановление информатики в России
К истории кибернетики в СССР. Очерк первый , Очерк второй
Jack Copeland. What is Artificial Intelligence? 2000
Alan Turing, «Computing Machinery and Intelligence », Mind, vol. LIX, no. 236, October 1950, pp. 433-460.
Обработка естественного языка :
Приложения обработки естественного языка, включают информационный поиск (в том числе: анализ текста и машинный перевод):
Горбань П. А. Нейросетевое извлечение знаний из данных и компьютерный психоанализ
Машинное обучение :
Алан Тюринг обсуждал как центральную тему уже в 1950, в его классической статье Computing Machinery and Intelligence. ()
(pdf scanned copy of the original) (version published in 1957, An Inductive Inference Machine, " IRE Convention Record, Section on Information Theory, Part 2, pp. 56-62)
Робототехника :
, pp. 916–932
, pp. 908–915
Проект Blue Brain - Искусственный мозг
Mild-Mannered Watson Skewers Human Opponents on Jeopardy
20Q.net Inc
Axelrod R. The Structure of Decision: Cognitive Maps of Political Elites. - Princeton. University Press, 1976
Джон Сёрль. Разум мозга - компьютерная программа?
Пенроуз Р. Новый ум короля. О компьютерах, мышлении и законах физики. - М .: УРСС, 2005. - ISBN 5-354-00993-6
ИИ как фактор глобального риска
…поведет тебя в Жизнь Вечную
http://www.rc.edu.ru/rc/s8/intellect/rc_intellect_zaharov_2009.pdf Православный взгляд на проблему искусственного интеллекта
Гарри Гаррисон. Выбор по Тьюрингу. - М .: Эксмо-Пресс, 1999. - 480 с. - ISBN 5-04-002906-3

Литература

Компьютер учится и рассуждает (ч. 1) // Компьютер обретает разум = Artificial Intelligence Computer Images / под ред. В. Л. Стефанюка. - Москва: Мир , 1990. - 240 с. - 100 000 экз. - ISBN 5-03-001277-X (рус.); ISBN 705409155 (англ.)
Девятков В. В. Системы искусственного интеллекта / Гл. ред. И. Б. Фёдоров. - М .: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2001. - 352 с. - (Информатика в техническом университете). - 3000 экз. - ISBN 5-7038-1727-7

Корсаков С.Н. Начертание нового способа исследования при помощи машин, сравнивающих идеи / Под ред. А.С. Михайлова. - М .: МИФИ, 2009. - 44 с. - 200 экз. -

Искусственный интеллект (ИИ, англ. Artificial intelligence, AI) - наука и технология создания интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных компьютерных программ. ИИ связан со сходной задачей использования компьютеров для понимания человеческого интеллекта, но не обязательно ограничивается биологически правдоподобными методами.

Что такое искусственный интеллект

Интеллект (от лат. intellectus - ощущение, восприятие, разумение, понимание, понятие, рассудок), или ум - качество психики, состоящее из способности приспосабливаться к новым ситуациям, способности к обучению и запоминанию на основе опыта, пониманию и применению абстрактных концепций и использованию своих знаний для управления окружающей средой. Интеллект - это общая способность к познанию и решению трудностей, которая объединяет все познавательные способности человека: ощущение, восприятие, память, представление, мышление, воображение.

В начале 1980-х гг. ученые в области теории вычислений Барр и Файгенбаум предложили следующее определение искусственного интеллекта (ИИ):

Позже к ИИ стали относить ряд алгоритмов и программных систем, отличительным свойством которых является то, что они могут решать некоторые задачи так, как это делал бы размышляющий над их решением человек.

Основные свойства ИИ - это понимание языка, обучение и способность мыслить и, что немаловажно, действовать.

ИИ – комплекс родственных технологий и процессов, развивающихся качественно и стремительно, например:

обработка текста на естественном языке
экспертные системы
виртуальные агенты (чат-боты и виртуальные помощники)
системы рекомендаций.

Технологические направления ИИ. Данные Deloitte

Исследования в сфере ИИ

Основная статья: Исследования в сфере искусственного интеллекта

Стандартизация в области ИИ

2018: Разработка стандартов в области квантовых коммуникаций, ИИ и умного города

Технический комитет «Кибер-физические системы» на базе РВК совместно с Региональным инжиниринговым центром «СэйфНет» 6 декабря 2018 года начали разработку комплекса стандартов для рынков Национальной технологической инициативы (НТИ) и цифровой экономики . К марту 2019 года планируется разработать документы технической стандартизации в области квантовых коммуникаций , и , сообщили в РВК. Подробнее .

Влияние искусственного интеллекта

Риск для развития человеческой цивилизации

Влияние на экономику и бизнес

Влияние технологий искусственного интеллекта на экономику и бизнес

Влияние на рынок труда

Предвзятость искусственного интеллекта

В основе всего того, что является практикой ИИ (машинный перевод, распознавание речи, обработка текстов на естественных языках, компьютерное зрение , автоматизация вождения автомобилей и многое другое) лежит глубинное обучение. Это подмножество машинного обучения , отличающееся использованием моделей нейронных сетей , о которых можно сказать, что они имитируют работу мозга, поэтому их с натяжкой можно отнести к ИИ. Любая модель нейронной сети обучается на больших наборах данных , таким образом, она обретает некоторые «навыки», но то, как она ими пользуется - для создателей остается не ясным, что в конечном счете становится одной из важнейших проблем для многих приложений глубинного обучения. Причина в том, что такая модель работает с образами формально, без какого-либо понимания того, что она делает. Является ли такая система ИИ и можно ли доверять системам, построенным на основе машинного обучения? Значение ответа на последний вопрос выходит за пределы научных лабораторий. Поэтому заметно обострилось внимание средств массовой информации к явлению, получившему название AI bias. Его можно перевести как «необъективность ИИ» или «пристрастность ИИ». Подробнее .

Рынок технологий искусственного интеллекта

Рынок ИИ в России

Мировой рынок ИИ

Сферы применения ИИ

Сферы применения ИИ достаточно широки и охватывают как привычные слуху технологии, так и появляющиеся новые направления, далекие от массового применения, иначе говоря, это весь спектр решений, от пылесосов до космических станций. Можно разделить все их разнообразие по критерию ключевых точек развития.

ИИ - это не монолитная предметная область. Более того, некоторые технологические направления ИИ фигурируют как новые подотрасли экономики и обособленные сущности, одновременно обслуживая большинство сфер в экономике.

Основные коммерческие сферы применения технологий искусственного интеллекта

Развитие применения использования ИИ ведет к адаптации технологий в классических отраслях экономики по всей цепочке создания ценности и преобразует их, приводя к алгоритмизированию практически всего функционала, от логистики до управления компанией.

Использование ИИ в целях обороны и в военном деле

Использование в образовании

Использование ИИ в бизнесе

ИИ в электроэнергетики

На уровне проектирования: улучшенное прогнозирование генерации и спроса на энергоресурсы, оценка надежности энергогенерирующего оборудования, автоматизация повышения генерации при скачке спроса.
На уровне производства: оптимизация профилактического обслуживания оборудования, повышение эффективности генерации, снижение потерь, предотвращение краж энергоресурсов.
На уровне продвижения: оптимизация ценообразования в зависимости от времени дня и динамическая тарификация.
На уровне предоставления обслуживания: автоматический выбор наиболее выгодного поставщика, подробная статистика потребления, автоматизированное обслуживание клиентов, оптимизация энергопотребления с учетом привычек и поведения клиента.

ИИ в производственной сфере

На уровне проектирования: повышение эффективности разработки новых продуктов, автоматизированная оценка поставщиков и анализ требований к запчастям и деталям.
На уровне производства: совершенствование процесса исполнения задач, автоматизация сборочных линий, снижение количества ошибок, уменьшение сроков доставки сырья.
На уровне продвижения: прогнозирование объемов предоставления услуг поддержки и обслуживания, управление ценообразованием.
На уровне предоставления обслуживания: улучшение планирования маршрутов парка транспортных средств, спроса на ресурсы автопарка, повышение качества подготовки сервисных инженеров.

ИИ в банках

Распознавание образов - используется в т.ч. для узнавания клиентов в отделениях и передачи им специализированных предложений.

Основные коммерческие сферы применения технологий искусственного интеллекта в банках

ИИ на транспорте

Автоиндустрия на пороге революции: 5 вызовов эры беспилотного вождения

ИИ в логистике

ИИ в пивоварении

Использование ИИ в госуправлении

ИИ в криминалистике

Распознавание образов - используется в т.ч. для выявления преступников в общественных пространствах.

В мае 2018 года стало известно об использовании голландской полицией искусственного интеллекта для расследования сложных преступлений.

Как сообщает издание The Next Web, правоохранительные органы начали оцифровывать более 1500 отчетов и 30 млн страниц, связанных с нераскрытыми делами. В компьютерный формат переносят материалы, начиная с 1988 года, в которых преступление не раскрывалось не менее трех лет, и преступник были приговорен к более 12 годам лишения свободы.

Раскрыть сложное преступление за день. Полиция берет ИИ на вооружение

После оцифровки всего контента он будет подключен к системе машинного обучения , которая будет анализировать записи и решать, в каких делах используются самые достоверные доказательства. Это должно снизить время обработки дел и раскрытия прошлых и будущих преступлений с нескольких недель до одного дня.

Искусственный интеллект будет распределять дела по их «разрешимости» и указывать на возможные результаты экспертизы ДНК. Затем планируется автоматизировать анализ и в других областях судебной экспертизы и, возможно, даже охватить данные в таких областях, как общественные науки и свидетельские показания.

Кроме того, как рассказал один разработчиков системы Джерун Хаммер (Jeroen Hammer), в будущем могут быть выпущены API -функции для партнёров.

В голландской полиции есть специальное подразделение, специализирующееся на освоении новых технологий для раскрытия преступлений. Именно он и создало ИИ-систему для быстрого поиска преступников по уликам.

ИИ в судебной системе

Разработки в области искусственного интеллекта помогут кардинально изменить судебную систему, сделать ее более справедливой и свободной от коррупционных схем. Такое мнение высказал летом 2017 года доктор технических наук, технический консультант Artezio Владимир Крылов.

Ученый считает, что уже существующие сейчас решения в области AI можно успешно применять в разных сферах экономики и общественной жизни. Эксперт указывает, что AI успешно применяется в медицине, однако в будущем способен полностью изменить и судебную систему.

«Ежедневно просматривая новостные сообщения о разработках в области ИИ только поражаешься неисчерпаемости фантазии и плодотворности исследователей и разработчиков в этой области. Сообщения о научных исследований постоянно чередуются с публикациями о новых продуктах, врывающихся на рынок и сообщениями об удивительных результатах, полученных с помощью применения ИИ в различных областях. Если же говорить об ожидаемых событиях, сопровождаемых заметным хайпом в СМИ, в котором ИИ станет снова героем новостей, то я, наверное, не рискну делать технологических прогнозов. Могу предположить, что ближайшим событием станет появление где-то предельно компетентного суда в форме искусственного интеллекта, справедливого и неподкупного. Случится это, видимо, в 2020-2025 году. И процессы, которые пройдут в этом суде приведут к неожиданным рефлексиям и стремлению многих людей передать ИИ большинство процессов управления человеческим обществом».

Использование искусственного интеллекта в судебной системе ученый признает «логичным шагом» по развитию законодательного равенства и справедливости. Машинный разум не подвержен коррупции и эмоциям, может четко придерживаться законодательных рамок и выносить решения с учетом многих факторов, включая данные, которые характеризуют участников спора. По аналогии с медицинской сферой, роботы -судьи могут оперировать большими данными из хранилищ государственных служб. Можно предположить, что машинный интеллект сможет быстро обрабатывать данные и учитывать значительно больше факторов, чем судья-человек.

Эксперты-психологи, впрочем, считают, что отсутствие эмоциональной составляющей при рассмотрении судебных дел негативно скажется на качестве решения. Вердикт машинного суда может оказаться слишком прямолинейным, не учитывающим важность чувств и настроения людей.

Живопись

В 2015 году команда Google тестировала нейронные сети на предмет возможности самостоятельно создавать изображения. Тогда искусственный интеллект обучали на примере большого количества различных картинок. Однако, когда машину «попросили» самостоятельно что-нибудь изобразить, то оказалось, что она интерпретирует окружающий нас мир несколько странно. Например, на задачу нарисовать гантели, разработчики получили изображение, в котором металл был соединён человеческими руками. Вероятно, произошло это из-за того, что на этапе обучения анализируемые картинки с гантелями содержали руки, и нейронная сеть неверно это интерпретировала.

26 февраля 2016 года в Сан-Франциско на специальном аукционе представители Google выручили с психоделических картин, написанных искусственным интеллектом, порядка $98 тыс. Данные средства были пожертвованы на благотворительность. Одна из наиболее удачных картин машины представлена ниже.

Картина, написанная искусственным интеллектом Google.

Напечатать

или