Что означает ии. Так что такое искусственный интеллект и и почему его не стоит бояться. Оптимальные сроки для наступления беременности

Введение

Ища истоки идей искусственного интеллекта, можно привести множество фактов и мифов. Начиная от древнегреческого робота Талоса, созданного Зевсом для охраны острова Крит, или Чарльза Бэббиджа с Адой Лавлейс и их Аналитическим Двигателем середины 19 века и заканчивая идеями Мински и МакКартни, создавших современное определение ИИ как любого действия, выполненного программой или машиной, про которое, если бы его выполнял человек, мы бы сказали, что ему нужно проявить интеллект или смекалку.

Мне же истоки зарождения ИИ видятся в книге Галилео Галилея 1683 года «Беседы и математические доказательства двух новых наук».

В этой книге Галилей, в частности, написал, что всё в мире, в том числе природные явления, может быть выражено языком математики. Получается, что для любого явления или действия можно придумать алгоритм. Таким образом, искусственный интеллект – это набор алгоритмов на все случаи жизни. А одной из главных способностей ИИ станет умение на основе имеющихся данных самостоятельно синтезировать новые алгоритмы.

В усеченном виде это уже возможно. Например, AlphaGo от Google, проанализировав базу данных из 30 миллионов ходов и потренировавшись с самим собой несколько тысяч раз, смог победить лучшего игрока в мире по игре в го.

А IBM натаскивает свой суперкомпьютер Watson на помощь врачам. Задача – научить компьютер искать ответы на вопросы, заданные естественным языком, то есть Watson учится проводить медицинский опрос. Своего рода игра в дифференциальную диагностику, только компьютер вместо доктора Хауса. Собственно, на этом закончим с историей. В головах обывателей искусственный интеллект – это Джарвис из комиксов про «Железного человека», Терминатор или, на худой конец, Робокоп (в фильме именно добавленный ИИ помогает киборгу очень быстро и точно стрелять). Такой вариант, конечно, имеет место быть, но давайте начнём с того, что доступно сегодня.

Какие типы ИИ есть сегодня?

В целом, все типы ИИ можно разделить на две категории – слабый, или ограниченный ИИ и общий, или сильный ИИ.

Слабый ИИ

Собственно, названия говорят сами за себя. ИИ сегодня представляют собой первый тип – ограниченный, то есть интеллект заточен на определенные задачи. Например, когда Samsung обещает, что к 2020 году каждое его устройство будет обладать ИИ, то подразумевается именно ограниченный вариант. Примерами могут служить Siri или Алиса, которые умеют делать ровно то, что в них запрограммировали. Алиса даже так и отвечает, когда чего-то не знает или не умеет: «Программист обещал обучить меня этому позже».

К этому же типу относятся Google и Yandex карты, анализирующие пробки и прокладывающие маршруты, фотокамеры, распознающие сцены, интеллектуальная печь, самостоятельно регулирующая уровень жара, и робот-пылесос, который, как ему ни объясняй, умеет только пылесосить, а тапочки не подаст.

И пока что это ограниченный ИИ – это единственный тип искусственного интеллекта, который освоило человечество. Слабый ИИ можно разделить по ключевым задачам, над которыми и работают специалисты сегодня. Это:

• распознавание речи;
• компьютерное зрение;
• обработка естественного языка;
• поиск паттернов, или анализ данных;
• робототехника.

Добиться решения этих задач, то есть научить некий ИИ понимать ваши слова и узнавать картинки, можно двумя способами.

1. Символьный подход.

   Такой подход был ведущим начиная с конца 40-х и заканчивая началом 90-х. Метод основывается на том, что считалось, что лучший способ «обучить» ИИ – это скормить ему как можно больше знаний. Например, если говорить в контексте медицины, то в ИИ загружают всевозможные учебники и базы знаний. И ответы ИИ ищет только на основе имеющейся информации, обрабатывая знания лишь по тем правилам, которые создал программист.

   Соответственно, такой тип ИИ хорош для решения статических проблем. Например, в него можно загрузить все учебники по русскому языку, и ИИ сможет хорошо проверять сочинения, находя орфографические, пунктуационные ошибки, а ориентируясь на орфоэпические нормы, даже сможет вычленять речевые ошибки и недочеты. Однако будет делать это, только основываясь на правилах, то есть не понимая контекст, а вычленяя правильный порядок слов и написание.

   Ещё один пример – это машинный перевод. Символьно-обученный ИИ вооружен всевозможными словарями и разговорниками. И если предложенная ему на перевод фраза есть в одном из них, то он её переведёт хорошо, а если нет, то просто подставит слова, предлоги и структуру предложения на основе заложенных правил.

2. Машинное обучение, или несимвольный ИИ.

   В отличие от символьного, этот вариант обучения подразумевает, что искусственному интеллекту показали, как решать определенную проблему, после чего пустили в свободное плавание. Так действуют нейронные сети. Помню, читал про пример, где программист подключил ИИ к управлению поливалками и научил отгонять водой соседскую кошку, которая повадилась ходить в туалет на газон. Программист показал ИИ множество фотографий с кошками, после чего у искусственного интеллекта выработался рефлекс включать поливалку каждый раз, когда ему казалось, что он видит нечто, похожее на кошку. Система не всегда работала гладко. Кажется, она как-то включилась, когда ИИ принял тень на асфальте за кошку.

   Если же говорить про пример с переводом, то натренированный ИИ может попытаться осознать контекст фразы и подставить в переводе не первое отвечающее базовым требованиям слово, а то, которое, на его взгляд, лучше отражает стиль, эмоцию, сленг или что-то ещё, на чём его тренировали.

Сегодня большинство программистов предпочитают использовать второй тип – машинное обучение, потому он умеет, если так можно выразиться, импровизировать. Например, если автономную машину натренировать по первому типу, то она будет ездить по правилам, но если на дороге возникнет непредвиденная ситуация, то машина окажется в затруднении. А автомобиль, натренированный машинным обучением, может действовать по обстоятельствам, синтезируя идеи на основе скормленной ранее информации.

Тут же возникает и проблема. Одна из ключевых важных особенностей символьного ИИ в том, что система всегда может объяснить, почему приняла то или иное решение. А вот в случае с машинным обучением всё непросто. Именно поэтому те же UBER или Tesla долго разбираются, пытаясь понять, почему их машины приняли то или иное решение, повлекшее аварию.

Однако для тех же автомобилей символьное обучение не подходит, так как все правила для ИИ заносят вручную, то есть, условно говоря, нужно прописать все варианты действия для автомобиля – на дорогу выбежал человек, выкатилась коляска, вылетела коробка и т.д. Что-то забыл прописать, и неожиданно выяснилось, что машина сбила лося, потому что про него ничего не было сказано в своде правил, в то время как машинный ИИ сможет догадаться, что нельзя сбивать всех четвероногих.

У слабого ИИ, как видите, несмотря на его ограниченность, множество способов применения – это и умная техника, и самостоятельные автомобили, и обработка данных с попытками предсказаний будущего. К слову, Google Duplex, умеющий заказывать столики в ресторане, - это тоже ограниченный ИИ, так как умеет он ровно то, чему его обучили.

Сильный ИИ (самостоятельный)

Здесь уже начинается область гипотез, так как ничего подобного человечество ещё не видело. Возможно, только в недрах Google или IBM живёт что-то полуразумное. На последней конференции Google I/O очень умная китайская женщина Фей Фей Ли (Fei Fei Li), самая главная в департаменте Машинного обучения и Искусственного Интеллекта в Google Cloud, сказала, что, хоть и прошло уже более 60 лет с момента исследований в области ИИ, но наука до сих пор находится на начальном этапе, и пока можно говорить только о том, чтобы достичь мастерства в разработках ограниченного ИИ.

Однако предлагаю немного пофантазировать про сильный ИИ и попробовать определить, что он из себя должен представлять и что уметь. Считается, что сильный ИИ – это по уму как среднестатистический человек, то есть в теории он может решить любую проблему.. И если перед первым стояла задача любыми способами уничтожить Джона Коннора, то второй жаждет максимальной энтропии. Терминатор, если закрыто метро, поедет убивать Джона Коннора на автобусе, а если сломается автобус, то пойдет пешком или вызовет такси, а недоброжелатель будет писать, что всё реклама, что автор ничего не понимает, будет пытаться заниматься демагогией и софизмами. Собственно, больше всего разжиться сильным ИИ мечтают правительства по всему миру для ведения военных действий и саботажа выборов в США армией компьютерных ботов-троллей.

В Google говорят, что если всё будет хорошо, то к 2050 году, возможно, произойдёт прорыв и появится первый сильный ИИ.

Основная слабость такого ИИ заключается в том, что он, несмотря на все свои способности, по-прежнему остаётся относительно недалеким, как и среднестатистический человек, но, в отличие от человека, сильный ИИ всё помнит и лучше ориентируется в поисках и обработке информации.

Суперсильный интеллект

Это уже совсем из области фантастики. Например, к просто сильному интеллекту можно отнести и Пятницу/Джарвиса из «Железного человека».

Если помните, то в одном из фильмов главный герой Тони Старк пытался изобрести какой-то новый нетоксичный источник энергии, чтоб поместить его себе в грудь. Джарвис ему ассистировал, но решить задачу мог всё равно только Тони Старк, потому что у ИИ не хватало «соображалки». Суперсильный интеллект сможет самостоятельно решать даже самые сложные задачи. Именно ему человечество задаст вопрос, на который он ответит «42», а потом суперсильный ИИ поместит всех людей в чаны с жидкостями и создаст феномен избранного (это не белиберда, а аллюзии на книгу «Автостопом по Галактике» и фильм «Матрица»).

Нужно ли бояться ИИ?

Несмотря на все фантастические фильмы, опасаться не нужно, по крайней мере, до появления последнего типа ИИ. Однако нужно бояться людей, которые занимаются разработками, так как вследствие ошибки или сознательно в тот же ограниченный ИИ может быть заложено правило «убить всех человеков» вместо «учить всех человеков». А дальше для ИИ дело за малым – лишь уточнить в словаре значения всех слов и приступить к делу.

Однако развитие даже ограниченного ИИ уже привело и ещё приведет к множеству проблем в современном обществе.

Проблема первая

Одна из проблем – это разрушение традиционной карьерной лестницы, так как развитие ИИ приводит к отказу от рабочих мест, требующих среднего уровня квалификации. Поясню подробнее. Нужна дешевая рабочая сила, чтобы заносить данные в компьютер, так как, условно говоря, распознавать «капчу» человек по-прежнему умеет лучше. Также нужны и те, кто будет принимать решения на основе обработанных компьютером данных. А вот рядовые аналитики уже не нужны, потому что они анализируют и изучают данные на основе выученных алгоритмов. Например, в мою бытность аналитиком я имел на вооружении 42 различных варианта обработки данных для создания прогнозов. Все эти варианты были упорядочены в аккуратную презентацию, к которой я регулярно обращался, чтобы прикинуть, какой способ лучше использовать в той или иной ситуации. Замена меня на ИИ представляется логичной и обоснованной, так как он с задачами прогнозирования справится гораздо быстрее. Соответственно, получается разрыв, когда отпадает традиционная карьерная лестница от младшего аналитика до руководителя, так как в нижней точке карьеры практически нет маневра для демонстрации интеллекта.

Проблема вторая

Также из-за ИИ постепенно произойдет отказ от базовых профессий, которые можно алгоритмизировать, то есть свести к простым действиям. Что-то подобное сейчас можно наблюдать в «Ашанах» и «Лентах», где происходит постепенная замена кассиров на аппараты самообслуживания, а также одного сотрудника, помогающего решить возникающие проблемы, и охранника, следящего за порядком. В дальнейшем охранника заменят камеры наблюдения, следящие за порядком. Получается, что произойдет снижение ценности людей.

Профессии, которые с большой долей вероятности заменит ИИ: почтальоны, ювелиры, лесорубы, фермеры, рабочие на заводах, страховщики

Прочитал, что Сан-Франциско в какой-то степени может служить иллюстрацией данной проблемы. Этот город в США облюбовала технологическая элита. Соответственно, экономика города направлена на удовлетворение потребностей элиты, а вот люди, которые не имеют отношения к экономике технологий, испытывают колоссальные проблемы. Они зарабатывают гораздо меньше, а все ценники в городе выставлены как для IT-стартаперов. Обычные люди не могут потянуть такие расходы, поэтому или переезжают, или пополняют и без того огромную армию бомжей.

Однако здесь есть ключевая особенность, которая сохранит некоторые профессии. Искусственному интеллекту для работы нужны созданные условия. Например, робот-пылесос умеет ездить только по гладкому полу и преодолевать небольшие неровности. Соответственно, многие базовые профессии смогут продержаться до тех пор, пока будет чересчур сложно и дорого создавать их искусственную замену. Например, в помещении, где много дверей, роботу-уборщику нужно иметь или манипуляторы, чтобы крутить дверные ручки, или нужно, чтоб все двери открывались автоматически. И то и то достаточно дорого, а вот у приезжего Сархата из Средней Азии есть руки и мозгов хватает, чтоб управиться со шваброй и дверной ручкой, но нет регистрации и сниженные требования к зарплате.

Проблема третья

Даже ограниченный ИИ сильно простимулировал такое явление, как фриланс. Платформы по подбору и найму удаленных сотрудников с каждым годом процветают всё больше и больше. Например, по последним статистическим данным, в США, первой экономике мира, 55 миллионов человек работает на фрилансе.

И это в текущем поколении, обратите внимание на иллюстрацию. Подрастающая рабочая сила не любит сидеть в офисе. Соответственно, произойдет сдвиг в организации труда. Компании столкнутся с проблемами по набору и удержанию сотрудников, ведь зачем посвящать жизнь одной компании, когда ты доступен онлайн и можно искать работу по всему миру.

Проблема четвертая

Достаточно серьезная проблема – это социальное неравенство, которое уже упомянул в проблеме номер 2. Оно будет усугубляться. Полагаю, из статьи вы догадались, что чтобы быть успешным в новом мире, нужно быть сообразительным и на «ты» с современными технологиями. Не секрет, что у бедных людей хуже с доступом к образованию. Соответственно, бедные не смогут вырваться на новый уровень, так как у них попросту не будет шанса научиться чему-то полезному, так как, чтобы хорошо думать, нужны годы усиленных тренировок, а где их взять, когда нужно искать еду.

Новому обществу нужна или дешевая рабочая сила, или интеллектуалы, принимающие решения.

Проблема пятая

Её можно сформулировать кратко – кто у руля? На людей, занимающихся разработкой систем ИИ, будет накладываться особая ответственность, так как они обучают ИИ, на основе каких данных ИИ будет принимать решения. Будут это законы робототехники от Азимова или иные правила, защищающие определенную прослойку людей.

Почему искусственный интеллект – это благо?

Перечисленные выше проблемы выглядят в какой-то степени пугающе, но ИИ – это обоюдоострый меч, который может и помогать.

Благо 1

Искусственный интеллект послужит мощным толчком для развития многих сфер. Хороший пример – это медицина. Сегодня в 21 веке врачи продолжают лечить так же, как и сотню лет назад. Они зубрят учебники. Это плохой вариант, так как ни один врач не может помнить наизусть все симптомы всех болезней. Последствия таких ошибок могут быть фатальными. Местный врач до последнего уверяла, что причины недомогания моей матери заключаются в простуде и усталости, так как все основные симптомы налицо. И только когда уже было поздно, прозвучал правильный диагноз – острый лейкоз, заболевание, которое достаточно сложно распознать. И в данной ситуации наличие ИИ, который помнит все болезни и симптомы и который никогда не устаёт, было бы выходом.

Такие же сдвиги могут произойти в области права, где юристам и судьям нужно держать в памяти все законы, прецеденты и множество доказательств.

Благо 2

ИИ поможет создать персонализированный опыт. Лучше всего это утверждение можно проиллюстрировать на примере обучения. Сегодня учителя перегружены, и они физически не могут уделить внимание всем ученикам. А ведь у каждого свой темп освоения нового материала. Системы обучения, основанные на ИИ, следят за скоростью обучения, видят, хорошо или плохо ученик запоминает материал, читает внимательно или отвлекается. На основе этого выстраивается индивидуальный темп обучения и происходит подбор упражнений для закрепления.

При этом есть факт, что людям проще постигать новый материал с помощью ИИ, так как в таком случае значительно снижается страх ошибки. Могу согласиться с этим утверждением. Морально легче получить возмущенный бип от компьютера, что пример решен неверно, чем выдержать взгляд Ольги Степановны, моего преподавателя по математике.

ИИ сможет уделять равное внимание всем людям. Сюда относятся все области, от образования и медицины до подбора модного имиджа (в соответствии с типом фигуры, формой лица и трендами сезона) и тренировок в спортзале.

Благо 3

Уже сегодня наш мир переполнен информацией. Любые данные собираются отовсюду, начиная от погодных условий и заканчивая тем, сколько шагов прошел человек.

Искусственный интеллект с доступом к большим данным сможет анализировать эти данные и искать корреляцию, как влияет количество шагов на здоровье, но не абстрактно, а с учетом определенной погоды. Анализ перемещения пассажиропотоков поможет снизить загруженность, уменьшить количество транспортных коллапсов в часы пик. Короче говоря, те данные, которые можно проанализировать, будут проанализированы, и ИИ представит свои выводы.

Заключение

Сегодня искусственный интеллект продемонстрировал, что неплохо умеет решать только те задачи, которым его обучили, и даже быть лучше в них, чем обычные люди. Смартфон легко обыграет гроссмейстера даже без ферзя, японский ИИ, написавший небольшой роман, прошел в финал литературного конкурса, а его собратья пишут и исполняют неплохую музыку.

Однако, к сожалению, ИИ до сих пор находится в стадии зарождения. Он умеет только то, чему его научили – проанализировать множество литературных или музыкальных произведений и синтезировать что-то своё или запомнить миллионы ходов и выбирать лучший.

Главные проблемы, стоящие на пути развития ограниченного ИИ, заключаются в отсутствии универсальных алгоритмов познания окружающего мира и инфраструктуры (для сбора данных нужно множество датчиков, для беспилотных авто –дороги с идеальной разметкой, для понимания запросов хозяина голосовым ассистентам нужны более качественные алгоритмы).

Для появления же сильного искусственного интеллекта нужны принципиально иные вычислительные мощности и алгоритмы обработки информации, имитирующие то, что у людей называется интуицией. Вероятно, в ближайшем будущем мы будем наблюдать различные варианты ограниченного ИИ с заложенными алгоритмами поведения на всевозможные условия.

«Мы находимся на пороге величайших изменений, сравнимых с эволюцией человека», — Писатель-фантаст Вернор Стефан Виндж

Что бы вы почувствовали, если бы узнали, что стоите на пороге грандиозных изменений, как человечек, изображенный на графике ниже?

Вертикальная ось — развитие человечества, горизонтальная ось — время

Волнующе, не правда ли?

Однако если скрыть часть графика, то все выглядит куда более прозаично.

Далекое будущее уже не за горами

Представьте себе, что вы очутились в 1750 году. В те времена люди еще не слышали об электричестве, общение на расстоянии осуществлялось при помощи факелов, а единственное средство передвижения перед поездкой необходимо было накормить сеном. И вот вы решаете взять с собой «человека из прошлого» и показать ему жизнь в 2016 году. Невозможно даже представить себе, что бы он почувствовал, очутившись на широких ровных улицах, по которым носятся автомобили. Ваш гость невероятно удивился бы тому, что современные люди могут общаться, даже если находятся на разных сторонах Земного шара, следить за спортивными мероприятиями в других странах, смотреть концерты 50-летней давности, а также сохранять любой момент времени на фото или видео. А если рассказать этому человеку из 1750 года об Интернете, Международной космической станции, Большом адронном коллайдере и Теории относительности, его представление о мире наверняка бы рухнуло. Он мог бы даже умереть от переизбытка впечатлений.

Но вот что интересно: если ваш гость вернулся бы в свой «родной» век и решил осуществить аналогичный эксперимент, прокатив на машине времени человека из 1500 года, то хотя прибывшего из прошлого тоже могло бы многое удивить, его опыт не был бы таким же впечатляющим — разница между 1500 и 1750 годами не настолько ощутима, как между 1750 и 2016-м.

Если человек из 18 века захочет произвести впечатление на гостя из прошлого, то ему придется пригласить кого-то, жившего в 12 000 году до нашей эры, еще до Великой аграрной революции. Он действительно мог бы быть «сражен наповал» развитием технологий. Увидев высокие колокольни церквей, корабли, бороздящие просторы океанов, города с тысячами жителей, он лишился бы чувств от нахлынувших эмоций.

Темпы развития технологий и общества постоянно увеличиваются. Известный американский изобретатель и футуролог Рэймонд Курцвейл называет это термином «Закон ускорения истории». Так происходит потому, что внедрение новых технологий позволяет обществу развиваться все более быстрыми темпами. Например, люди, жившие в 19 столетии, обладали более развитыми технологиями, чем в 15-м. Поэтому неудивительно, что 19 век принес человечеству больше достижений, чем 15-й.

Но если технологии развиваются все быстрее и быстрее, нам следует ожидать множество величайших изобретений в будущем, не так ли? Если Курцвейл и его единомышленники правы, то в 2030 году мы испытаем такие же эмоции, как и человек, попавший из 1750 года в наш. А к 2050 году мир настолько изменится, что мы с трудом сможем различить в нем черты предшествующих десятилетий.

Все вышесказанное не является фантастикой — это научно подтверждено и вполне логично. Однако многие все еще скептически воспринимают подобные заявления. Так происходит по ряду причин:

1. Многие считают, что развитие общества происходит равномерно и прямолинейно. Когда мы думаем о том, каким будет мир через 30 лет, мы вспоминаем, что же произошло за последние 30 лет. В этот момент мы совершаем такую же ошибку, как и человек из примера выше, живший в 1750 году и пригласивший гостя из 1500 года. Чтобы правильно представить себе предстоящий прогресс, нужно вообразить, что развитие происходит куда более быстрыми темпами, чем в далеком прошлом.

2. Мы неправильно воспринимаем траекторию развития современного общества. Например, если мы посмотрим на небольшой отрезок экспоненциальной кривой, нам может показаться, что это прямая линия (так же, как если бы мы смотрели на часть окружности). Однако экспоненциальный рост не является ровным и гладким. Курцвейл объясняет, что прогресс представляет собой s-образную кривую, как показано на графике ниже:

Каждый «виток» развития начинается с внезапного скачка, который затем сменяется устойчивым и постепенным ростом.

Итак, каждый новый «виток» развития делится на несколько этапов:

1. Медленный рост (ранняя фаза развития);
2. Быстрый рост (вторая, «взрывная» фраза развития);
3. «Выравнивание», когда новая технология доводится до совершенства.

Если взглянуть на недавние события, то можно прийти к выводу о том, что мы не вполне осознаем, как быстро происходит развитие технологий. Например, в промежуток времени между 1995 и 2007 годом мы могли наблюдать появление Интернета, Microsoft, Google и Facebook, социальных сетей, мобильных телефонов, а затем и смартфонов. Но период времени между 2008 и 2016 годами был не так богат на открытия, по крайней мере в сфере высоких технологий. Таким образом, мы сейчас находимся на 3 этапе s-образной линии развития.

3. Многие люди являются заложниками собственного жизненного опыта, который искажает их представление о будущем. Когда мы слышим какое-либо предсказание относительно будущего, которое противоречит нашей точке зрения, основанной на предыдущем опыте, мы считаем это суждение наивным. Например, если вам сегодня скажут, что в будущем люди будут жить по 150-250 лет или , то скорее всего вы ответите: «Это глупо, ведь отлично известно, что все смертны». И действительно, все люди, когда-либо жившие в прошлом, умерли и продолжают умирать и сегодня. Но стоит заметить, что на самолетах тоже никто не летал, пока их наконец не изобрели.

На самом деле в предстоящие несколько десятилетий изменится очень многое, а изменения будут настолько значимыми, что сейчас трудно даже представить себе это. Прочитав данную статью до конца, вы сможете узнать больше о том, что сейчас происходит в мире науки и высоких технологий.

Что такое искусственный интеллект (ИИ)?

1. ИИ ассоциируется у нас с кинофильмами вроде «Звездных войн», «Терминатора» и так далее. В связи с этим мы относимся к нему как к выдумке.

2. ИИ - это довольно широкое понятие. Оно относится как к карманным калькуляторам, так и к автомобилям, управляемым без участия человека. Такое разнообразие сбивает с толку.

3. Мы используем искусственный интеллект в повседневной жизни, но не осознаем этого. Мы воспринимаем ИИ как нечто мифическое из мира будущего, поэтому нам тяжело осознать, что он уже окружает нас.

В связи с этим, необходимо раз и навсегда разобраться в нескольких вещах. Во-первых, искусственный интеллект - это не робот. Робот - это своеобразная оболочка ИИ, которая иногда имеет очертания человеческого тела. Однако искусственный интеллект - это компьютер внутри робота. Его можно сравнить с мозгом внутри тела человека. Например, а женский голос, который мы слышим, это всего лишь персонификация.

Во-вторых, вы, вероятно уже сталкивались с таким понятием, как «сингулярность» или «технологическая сингулярность». Этот термин использовался для описания ситуации, в которой не действуют привычные законы и правила. Данное понятие используется в физике, чтобы описать черные дыры или момент сжатия Вселенной до Большого взрыва. В 1993 году Вернор Винж опубликовал свое знаменитое эссе, в котором использовал сингулярность для определения такого момента в будущем, когда искусственный интеллект превзойдет наш собственный. По его мнению, когда этот момент настанет, мир со всеми его правилами и законами, перестанет существовать как раньше.

Наконец, существует несколько видов искусственного интеллекта, среди которых можно выделить три основные категории:

1. Ограниченный Искусственный Интеллект (ANI, Artificial Narrow Intelligence). Он представляет собой ИИ, специализирующийся в одной конкретной области. Например, может победить чемпиона мира по шахматам в шахматной партии, но это все, на что он способен.

2. Общий Искусственный Интеллект (AGI, Artificial General Intelligence). Такой ИИ представляет собой компьютер, чей интеллект напоминает человеческий, то есть он может выполнять все те же задачи, что и человек. Профессор Линда Готтфредсон описывает этот феномен так: «Общий ИИ воплощает в себе генерализованные мыслительные способности, среди которых также отмечается умение обосновывать, планировать, решать проблемы, мыслить абстрактно, сравнивать комплексные идеи, быстро обучаться, использовать накопленный опыт».

3. Искусственный Суперинтеллект (ASI, Artificial Superintelligence). Шведский философ и профессор Оксфордского Университета Ник Бостром дает следующее определение суперинтеллекту: «Это интеллект, который превосходит человеческий практически во всех областях, включая научные изобретения, общие познания и социальные навыки».

В настоящее время человечество уже с успехом применяет ограниченный ИИ. Мы находимся на пути к освоению AGI. В следующих разделах статьи будет подробно рассмотрена каждая из этих категорий.

Мир, управляемый Ограниченным Искусственным Интеллектом

Ограниченный искусственный интеллект - это машинный разум, который по своей эффективности равен или превосходит человеческий в решении узких задач. Ниже представлено несколько примеров:

• беспилотный автомобиль от компании Google, который распознает и реагирует на различные препятствия на своем пути;
• является «пристанищем» различных форм ограниченного ИИ. Когда вы передвигаетесь по городу при помощи подсказок навигатора, получаете музыкальные рекомендации от Pandora, сверяетесь с прогнозом погоды, общаетесь с Siri, вы используете ANI;
• спам-фильтры в вашей электронной почте — вначале они учатся распознавать спам, а затем, анализируя свой предыдущий опыт и ваши предпочтения, перемещают письма в специальную папку;
• перводчик Google Translate - классический пример ограниченного ИИ, который достаточно хорошо справляется со своей узкой задачей;
• в момент приземления самолета специальная система на основе ИИ определяет, через какой гейт должны выходить пассажиры.

Системы ограниченного искусственного интеллекта не представляют никакой угрозы для человека. В худшем случае сбой в такой системе может вызвать локальную катастрофу вроде скачка напряжения или небольшого обвала на финансовом рынке.

Каждое новое изобретение в сфере ограниченного ИИ на шаг приближает нас к созданию общего искусственного интеллекта.

Почему это так сложно?

Если бы вы попытались создать компьютер, схожий по своему интеллекту с человеческим, то вы бы стали по настоящему ценить свою способность мыслить. Констуирование небоскребов, запуск ракет в космос, исследование теории Большого Взрыва - все это намного легче осуществить, чем изучить мозг человека. На сегодняшний момент наш разум является самым сложным объектом в обозримой Вселенной.

Самое интересное заключается в том, что сложности при создании общего ИИ возникают в самых, казалось бы, простых вещах. Например, создать устройство, которое могло бы за долю секунды умножать десятизначные числа, не составляет труда. В это же время невероятно сложно написать программу, которая могла бы распознать, кто находится перед монитором: кошка или собака. Создать компьютер, который обыграет человека в шахматы? Легко! Заставить машину прочитать и понять написанное в детской книжке? Google тратит миллиарды долларов на то, чтобы решить эту задачу. Такие вещи как математические расчеты, создание финансовых стратегий, перевод с одного языка на другой, уже решены при помощи ИИ. Однако, зрение, восприятие, жесты, передвижение в пространстве пока еще остаются нерешенными проблемами для компьютеров.

Эти навыки кажутся простыми для человека, потому что они развивались в течение миллионов лет эволюции. Когда вы протягиваете руку, чтобы взять какой-либо предмет, ваши мышцы, связки и кости совершают целую серию операции, которые согласуются с тем, что видят ваши глаза.

С другой стороны, умножение больших чисел, игра в шахматы - это совершенно новые действия для биологических существ. Вот почему компьютеру очень просто превзойти нас в этом. Задумайтесь, какую программу вы предпочли бы создать: которая могла бы быстро умножать большие числа или просто распознавать букву Б из тысяч других, написанных разными шрифтами?

Еще один забавный пример: взглянув на изображение ниже, и вы, и компьютер сможете безошибочно установить, что на нем представлен прямоугольник, состоящий из квадратов двух разных оттенков:

Но, стоит удалить черный фон, как перед нами откроется полная, ранее скрытая картина:

Человеку не составит никакого труда назвать и описать все фигуры, которые он видит на этом рисунке. Однако компьютер не справится с этой задачей. А проанализировав изображение ниже, он сделает заключение о том, что перед ним комбинация из множества двухмерных объектов белого, черного и серого цветов. При этом человек с легкостью скажет, что на рисунке изображен черный камень:

Все, что было упомянуто выше, касалось лишь восприятия и обработки статичной информации. Чтобы сравниться по уровню интеллекта с человеком, компьютеру нужно научиться распознавать мимику, жесты и так далее. Но как же добиться всего этого?

Первый шаг на пути к созданию общего ИИ - увеличение мощности компьютеров

Очевидно, что если мы собираемся создавать «умные» компьютеры, то они должны обладать такими же мыслительными способностями, как и человек. Одним из способов добиться этого является увеличение количества операций в секунду. Для этого необходимо вычислить, сколько операций в секунду выполняет каждая структура мозга человека.

Рэй Курцвейл произвел некоторые вычисления и сумел получить число в размере 10 000 000 000 000 000 операций в секунду. Приблизительно такой производительностью обладает мозг человека.

В настоящее время самым мощным суперкомпьютером является китайский Tianhe-2, чья производительность составляет 34 квадрильона операций в секунду. Однако размеры этого суперкомпьютера впечатляют - он занимает площадь в 720 квадратных метров и стоит $390 000 000 долларов.

Итак, если посмотреть с технической стороны, то у нас уже есть компьютер, сравнимый по производительности с мозгом человека. Он недоступен массовому потребителю, но в течение десяти лет станет таковым. Однако производительность - не единственное, что способно наделить компьютер интеллектом как у человека. Следующий вопрос: как сделать мощный компьютер разумным?

Второй шаг на пути к созданию общего ИИ - наделить машину интеллектом

Это самая сложная часть процесса, ведь никто на самом деле не знает, как сделать компьютер «умным». До сих пор ведутся споры о том, как наделить машину возможностью отличать кошек от собак или распознавать букву Б. Однако, существует несколько стратегий, некоторые из которых кратко описаны ниже:

1. Копирование мозга человека

В настоящее время ученые работают над так называемым обратным проектированием мозга человека. По оптимистичным прогнозам, это работа завершится к 2030 году. Как только проект будет создан, мы сможем узнать все секреты нашего мозга и черпать из этого новые идеи. Примером подобной системы является искусственная нейронная сеть.

Другой более экстремальной идеей является полная имитация функций мозга человека. В ходе этого эксперимента планируется разрезать мозг на множество тончайших слоев и просканировать каждый из них. Затем используя специальную программу, нужно будет создать 3D-модель, а затем внедрить ее в мощный компьютер. После этого мы получим устройтство, которое официально будет обладать всеми функциями мозга человека - ему останется лишь собирать информацию и учиться.

Как долго нам осталось ждать того момента, когда ученые смогут создать точную копию мозга человека? Достаточно долго, ведь на сегодняшний день специалистам не удалось скопировать даже 1мм слоя мозга, состоящий из 302 нейронов (наш мозг состоит и 100 000 000 000 нейронов).

2. Повторение эволюции мозга человека

Создание «умного» компьютера теоретически возможно, и эволюция нашего собственного мозга является тому подтверждением. Если мы не можем создать точную копию мозга, мы можем постараться имитировать его эволюцию. На самом деле, к примеру, построить самолет невозможно, просто скопировав крылья птицы. Чтобы создать качественный летательный аппарат, лучше использовать какой-то другой подход.

Каким же образом можно симулировать эволюционный процесс для создания общего ИИ? Этот метод называется генетическим алгоритмом. Суть этого подхода заключается в том, что задачи оптимизации и моделирования решаются с использованием механизмов, аналогичных естественному отбору в живой природе. Несколько компьютеров будут выполнять различные задачи, и те из них, что окажутся наиболее эффективными, будут «скрещены» друг с другом. Машины, не справившиеся с задачей, будут исключены. Таким образом, спустя множество повторений данного эксперимента, алгоритм естественного отбора будет создавать все более качественный компьютер. Трудность здесь заключается в автоматизации процесса эволюции и «скрещивания», ведь эволюционный процесс должен идти сам по себе.

Недостатком описанного метода является то, что в природе эволюции требуются миллионы лет, а нам нужны результаты в течение пары десятилетий.

3. Передача всех задач компьютеру

Когда ученые приходят в отчаяние, они пытаются создать программу, которая бы тестировала сама себя. Это может стать самым многообещающим методом создания общего ИИ.

Идея заключается в том, чтобы создать такой компьютер, чьими главными функциями будет исследовании ИИ и кодирование изменений. Такой компьютер будет не только самостоятельно обучаться, но и изменять свою собственную архитектуру. Ученые планируют научить компьютер быть исследователем, главной задачей которого станет развитие собственного интеллекта.

Все это может произойти уже совсем скоро

Постоянное совершенствование компьютеров и проведение инновационных экспериментов с новым ПО происходят параллельно. Общий искусственный интеллект может появиться быстро и неожиданно по двум основным причинам:

1. Экспоненциальный темп роста кажется очень медленным, однако он может ускориться в любой момент.

2. Когда дело касается программного обеспечения, то, кажется, что прогресс происходит очень медленно, однако единственное открытие может в мгновение ока вывести нас на новый уровень развития. Например, всем нам известно, что ранее люди думали, что в центре Вселенной находится Земля. В связи с этим возникало множество трудностей при изучении космоса. Однако, затем система мира неожиданно сменилась на гелиоцентрическую. Как только представления кардинально изменились, новые исследования стали возможными.

На пути от ограниченного ИИ к Искусственному Суперинтеллекту

В определенный момент развития ограниченного ИИ компьютеры начнут превосходить нас. Дело в том, что искусственный интеллект, идентичный мозгу человека, будет иметь несколько преимуществ над людьми, среди которых можно выделить следующие:

Скорость. Нейроны нашего мозга работают с максимальной частотой в 200Гц, в то время как современные микропроцессоры - с 2ГГц, или в 10 миллионов раз быстрее.

Размеры. Мозг человека ограничен размерами черепа и поэтому он не может стать больше. Компьютер может иметь любой размер, предоставляя больше места для хранения файлов.

Надежность и длительность работы. Компьютерные транзисторы работают с большей точностью, чем нейроны мозга. Кроме того, их легко можно починить или заменить. Мозг человека имеет свойство утомляться, в то время как компьютер может работать на полную мощность круглые сутки.

Искусственный интеллект, запрограммированный на постоянное самосовершенствование, не станет ограничивать себя какими-либо пределами. Это означает, что, достигнув уровня человеческого интеллекта, машина не остановится на этом.

Разумеется, когда компьютер станет «умнее» нас, это будет шоком для всего человечества. На самом деле, большинство из нас имеют искаженное представление об интеллекте, которое выглядит так, как показано на рисунке:

Наше искаженное представление об интеллекте.

Горизонтальная ось — время, вертикальная ось — интеллект.

Уровни интеллекта идут снизу вверх: муравей, птица, шимпанзе, недалекий человек, Эйнштейн. Между глупым человеком и Эйнштейном находится человек, который говорит: «Ха-ха! Эти забавные роботы ведут себя как обезьяны!»

Красным цветом обозначено развитие искусственного интеллекта.

Итак, кривая развития искусственного интеллекта на графике стремится достигнуть уровня человека. Мы наблюдаем, как машина постепенно становится умнее животного. Однако как только ИИ доберется до уровня «недалекий человек» или, как выразился Ник Бостром, «деревенский дурачок», это будет означать, что был создан общий искусственный интеллект. В таком случае компьютеру не составит труда достигнуть уровня Эйнштейна. Это бурное развитие показано на рисунке ниже:

Но что же произойдет потом?

Интеллектуальный взрыв

Здесь нелишним будет напомнить о том, что все написанное в этой статье является описание реальных научных прогнозов, составленных уважаемыми учеными.

В любом случае, большинство моделей ограниченного искусственного интеллекта включают в себя функцию самосовершенствования. Но даже, если создать ИИ, в котором изначально не предусмотрена такая функция, то, достигнув уровня человеческого интеллекта, компьютер приобретет способность обучаться самостоятельно по своему желанию. В результате этого машинный разум постепенно разовьется и станет суперинтеллектом, который будет во много раз превосходить человеческий разум.

В настоящее время ведутся споры о том, когда же ИИ достигнет уровня человеческого интеллекта. Сотни ученых сходятся во мнении, что это произойдет примерно в 2040 году. Не слишком большой срок, не правда ли?

Итак, искусственному интеллекту понадобятся десятилетия, чтобы достигнуть уровня человеческого разума, но, в конце концов, это произойдет. Компьютеры научатся понимать мир, окружающий их, так же, как это осознает 4-летний ребенок. Внезапно, усвоив эту информацию, система освоит теоретическую физику, квантовую механику и теорию относительности. Через полтора часа ИИ превратится в искусственный суперинтеллект, в 170 тысяч раз превосходящий возможности мозга человека.

Суперинтеллект - это такой феномен, который мы не в силах даже отчасти осознать. В нашем представлении умный человек имеет IQ 130, а глупый - менее 85. Но какое слово можно подобрать для существа с IQ 12952?

Интеллект является синонимом власти, вот почему на данный момент человек находится на вершине эволюции, подчиняя себе всех прочих живых существ. Это означает, что с появлением искусственного суперинтеллекта мы перестанем быть «венцом природы». Мы будем подчинены сверхразуму.

Если наш ограниченный мозг сумел создать Wi-fi, представьте себе, что может сотворить разум, превосходящий нас в сотни, тысячи и даже миллионы раз. Этот разум сможет контролировать местонахождение каждого атома на планете. Все, что мы сейчас считаем магией или властью Бога, станет повседневной задачей сверхинтеллекта. Сверхразум сможет победить старость, исцелять болезни, уничтожить голод и даже смерть. Он даже сможет перепрограммировать погоду, чтобы защитить жизнь на Земле. Но суперинтеллект сможет в мгновение ока и разрушить жизнь на планете. В нашем сегодняшнем понимании действительности, рядом с нами поселится Бог в роли сверхинтеллекта. Единственный вопрос, который нам следует задать самим себе: будет ли это добрый Бог?

Пары, мечтающие о ребенке, не всегда с легкостью реализовывают желаемое пополнение семьи. В некоторых случаях требуется обязательная помощь специалиста, который знает, что такое ИИ и ЭКО, готов использовать современные медицинские методики для поиска выхода даже из самой тяжелой ситуации.

Трактовка понятия

ИИ процедура – это искусственная инсеминация, являющаяся простым и доступным вспомогательным методом оплодотворения. Во время ее проведения используется предварительно обработанная сперма. Предусматривается естественная схема зачатия, поэтому реализовывается инсеминация в полости матки. Единственным отличием становится отсутствие полового акта.

Все остальное происходит по обычной схеме, поэтому беременность не отличается от природной. Для успешного проведения мероприятия специалист применяет специальный инструмент для инсеминации, который не оказывает негативного влияния на характеристики спермы мужчины.

Что лучше эко или искусственная инсеминация? В каждом случае определяется, есть ли смысл в определенной репродуктивной технологии, только после проведения комплексного оплодотворения. Специалисты отмечают, что успешные попытки происходят реже, чем при естественном сексе у здоровых пар и при ЭКО. Официальная статистика подтверждает, что вероятность зачатия в одном цикле оказывается меньше тридцати процентов. Неудивительно, что мамы, кто делал инсеминацию успешно, советуют настраиваться на 3 – 4 процедуры.

Каждый раз предусматривается обязательное проведение контроля за состоянием репродуктивной системы женщины и ее готовности к оплодотворению, поэтому, если поздно сделали инсеминацию, результат будет плачевным. При этом, причины неудачи различны, поэтому помощь специалиста становится важной. Отмечается, что инсеминация ооцитов – это мероприятие без серьезной гормональной нагрузки на женский организм, поэтому повторные попытки разрешаются.

Оптимальные сроки для наступления беременности

Имплантация эмбриона происходит по природному варианту, что и позволяет ориентироваться на дальнейшее протекание менструального цикла и потенциального зачатия.
Через сколько известен результат после инсеминации? Для того, чтобы понять, когда нужно делать тест на беременность или сдавать кровь на ХГЧ, следует ориентироваться в процессе зарождения малыша.

Сроки следующие:

1. оплодотворенная яйцеклетка около 6 – 7 дней продвигается по маточным трубам и формирует плодное яйцо;
2. 2 – 3 суток отводится на закрепление в полости матки;
3. имплантация эмбриона чаще всего происходит на 9 – 10 день, поэтому в это время наблюдаются незначительные выделения.

Если у женщины произошел пролет, менструация начинается через полторы недели. При этом положительные результаты инсеминации известны только через 16 суток после процедуры, поэтому нужно набраться терпения и верить только в самое лучшее.

Можно ли делать инсеминацию после эко? Если у партнеров ЭКО было неудачным, ИИ становится возможным. Решение принимается в индивидуальном порядке после проведения комплексного обследования. Чаще всего происходит обратная ситуация. К тому же можно делать эко после инсеминации через несколько менструальных циклов после восстановления женского организма.

Преимущества и недостатки инсеминации

Врачи знают, какой может быть разница инсеминации и иксии, ЭКО, поэтому проведенные обследования определяют возможность рождения ребенка и эффективность каждой доступной методики.

Плюсы искусственной инсеминации:

1. естественность манипуляции;
2. генетическая связь родителей и малыша;
3. доступная стоимость процедуры.

Минусы искусственной инсеминации:

• при неправильном введении катетера в маточную полость появляется риск инфицирования;
• отмечается более низкий процент зачатия при искусственной инсеминации, по сравнению с другими репродуктивными технологиями, поэтому часто требуется инсеминация 3 раз;
• дополнительная гормонотерапия, которая проводится по определенному протоколу, все-таки требуется, причем стимулированные яичники увеличиваются в размерах и выделяют значительный объем жидкости в брюшной полости, приводят к увеличению веса и ощущению вздутия живота.

После того, как удастся взвесить все за и против, принимается окончательное решение относительно проведения мероприятия. При этом для женщин доступны инсеминация с иксии, так как каждая методика обладает определенными особенностями и различным уровнем эффективности. После определения подходящего способа репродуктивного вмешательства устанавливаются этапы, которые обязательны для прохождения.

Специалисты отмечают, что может быть проведена, как и вторая инсеминаци, так и третья. При постоянных неудачах рекомендуется изменить тактику вмешательства. После трехкратного проведения процедуры процент эффективности ИИ резко падает до шести процентов, поэтому целесообразнее проводить ЭКО.

Особенности проведения процедуры

Государственная поддержка на проведение инсеминации не предусмотрена. Однако доступная стоимость способствует повышению шансов на самостоятельную оплату мероприятия. К тому же существует возможность использования кредита или получения рассрочки в клинике, поэтому квота на искусственную инсеминацию необязательна.

Окончательное решение принимается после того, как проведен опрос совместно с обследованиями, определен геном, сданы анализы на ВИЧ. Любые противопоказания изначально мешают ИИ, ведь даже при ВИЧ оплодотворение не рекомендуется. После проведения всех необходимых обследований оформляется договор на инсеминацию, в котором подробно прописаны все правила проведения мероприятия.

В каждом случае заранее определяется схема транспортной искусственной инсеминации после проведения диагностических мероприятий. Основной задачей становится повышение шансов на наступление беременности у женщины.

Все виды искусственной инсеминации (ИИ) обладают особенностями, которые определяют шансы на оплодотворение. Без полного обследования и определения причин бесплодия, шансы на зачатие остаются очень низкими.

Для повышения шансов на максимальный уровень рекомендуется учитывать возраст женщины, так как молодой организм изначально больше настроен на зачатие малыша.

Показания

Итак, как уже удалось понять, суть процедуры заключается во введении мужской спермы в половые пути женщины для дальнейшего естественного зачатия.

Отмечается возможность зачатия малыша по одному из следующих вариантов:

1. влагалищная инсеминация;
2. внутришеечная;
3. внутриматочная;
4. внутритрубная;
5. внутрифолликулярная.

Специалисты отмечают, что при незначительных отклонениях в менструальном цикле, назначаются минимальные дозы препаратов для стимуляции созревания яйцеклетки и наступления овуляции. Если проводится инсеминация своими руками, нужно быть готовым к тому, что организм потребует дополнительного внимания. При этом даже алкоголь становится нежелательным.

Будущие мамы должны знать, инсеминация до какого возраста может проводиться. Чаще всего ВМИ рекомендуют проводить в 30 - 39 лет, так как после наступления 36 годиков на регулярной основе шансы падают.

При этом после 40 - 43 лет лучше всего прибегнуть к ЭКО, так как ИИ уже будет низкоэффективным. Такие возрастные ограничения обусловлены нежелательными изменениями репродуктивной системы для зачатия малыша.

Донорские услуги

При наличии проблем у супруга, женщина имеет возможность воспользоваться донорской спермой для зачатия малыша. В современной медицине гетерологическая инсеминация – это искусственное введение семени донора в матку будущей мамы. Данная процедура является специфической, поэтому с ней должна согласиться не только пациентка, но и ее муж. Это требование определено законодательством.

Где взять донора для инсеминации? Для использования донорской спермы доступен отбор биологического материала из специального банка. При этом мужчина-донор обязательно проходит общее медицинское и генетическое обследование, сдает анализы на ВИЧ, гепатиты В и С, а также другие половые болезни. Только при идеальном здоровье мужчина имеет право сдать сперму и подарить жизнь малышу.

Следует отметить, что замороженная донорская сперма пребывает в карантине в течение шести месяцев для того, чтобы исключить любые риски, связанные с проявлением нежелательных заболеваний у мужчины. Такой тщательный подход способствует полному исключению рисков рождения малыша с генетическими патологиями или наследственными недугами.

Как выбирают донора для инсеминации? Для того, чтобы успешно была проведена искусственная инсеминация от донора, принято использовать только здоровую сперму, соответствующую следующим требованиям:

1. минимальный объем спермы – 2 миллилитра;
2. концентрация сперматозоидов – от 80 миллилитров на один миллилитр семенной жидкости;
3. наличие подвижных и нормальных форм – от 60 процентов;
4. сперматозоиды должны обладать хорошей выживаемостью после заморозки.

Принимая во внимание то, что стоимость донорской инсеминации оказывается достаточно высокой, любые отклонения в сперме нежелательны.

В обязательном порядке донора подбирают только после проведения обследований со следующей периодичностью:

• терапевт, уролог – раз в год;
• психиатр, генетик, определение группы крови и резус-фактора, цитогенетический скрининг – однократно;
• выявление инфекций – полгода;
• кровь на ВИЧ, гепатит, сифилис – 3 месяца.

Сперма может использоваться только после 6 месяцев – одного года для исключения рисков, связанных с заболеваниями мужчины. Любая инфекция опасна для будущего малыша, поэтому такая схема использования биологического материала обязательна.

Можно ли сделать инсеминацию по полису ОМС? Для проведения ИИ оплата по ОМС невозможна. Как для бездетных семей, так и для одиноких женщин, рождение здорового младенца очень важно, поэтому при использовании донорской спермы учитывают многочисленные факторы. Для повышения шансов на наступление беременности желательно перейти на образ жизни при инсеминации.

Ответственность при подготовке

Зачатие происходит далеко не во всех случаях при ИИ. По данной причине следует определить нежелательные факторы, которые могут помешать будущим родителям.

Почему не помогла инсеминация:

1. процедура проводилась без учета показаний и противопоказаний. Для исключения подобного риска важно пройти полное обследование;
2. мероприятие проводили без учета всех необходимых условий. Качество спермы должно оставаться высоким для того, чтобы сперматозоиды успешно оплодотворили яйцеклетку. Кроме того, период овуляции нужно вычислить с максимальной неточностью;
3. невезение. Если дело скрывается в отсутствии удачи, проблемы отмечаются 1 – 2 циклы. В этом случае разрешается стимулировать яичники, провести пару процедур в одном менструальном цикле.

Учет важных факторов обязателен для повышения шансов на рождение малыша.

Сколько стоит искусственная инсеминация? ИИ – это одна из самых дешевых процедур. Цены стартуют от 9 000 рублей и обычно достигают 35 000. Максимальный ценовой диапазон составляет 80 000 рублей с учетом всех услуг, диагностических мероприятий, назначенных препаратов. С каждой последующей попыткой можно рассчитывать на снижение цены.

Искусственная инсеминация – это одна из самых доступных услуг для семей, которые мечтают о появлении малыша. Оптимальная ценовая политика и достаточно высокий уровень эффективности (до 30%) способствуют проведению процедуры.

Отсутствие значительной гормональной нагрузки на женский организм позволяет ориентироваться на возможность проведения до 3 – 4 попыток перед ЭКО, поэтому шансы на пополнение семьи только возрастают.

Искусственный интеллект – в последнее время одна из наиболее популярных тем в технологическом мире. Такие умы, как Элон Маск, Стивен Хокинг и Стив Возняк всерьез обеспокоены исследованиями в области ИИ и утверждают, что его создание грозит нам смертельной опасностью. В то же время научная фантастика и голливудские фильмы породили множество заблуждений вокруг ИИ. Так ли нам угрожает опасность и какие неточности мы допускаем, представляя уничтожение Земли Skynet, всеобщую безработицу или наоборот достаток и беззаботность? В человеческих мифах об искусственном интеллекте разобралось издание Gizmodo. Приводим полный перевод его статьи.

Это называли важнейшим тестом машинного разума со времен победы Deep Blue над Гарри Каспаровым в шахматном поединке 20-летней давности. Google AlphaGo победил на турнире по Го гроссмейстера Ли Седоля с разгромным счетом 4:1, показав насколько серьезно искусственный интеллект (ИИ) продвинулся вперед. Судьбоносный день, когда машины наконец превзойдут в уме человека, никогда не казался так близко. Но мы, кажется, так и не приблизились к осознанию последствий этого эпохального события.

В действительности, мы цепляемся за серьезные и даже опасные заблуждения об искусственном интеллекте. В прошлом году основатель SpaceX Элон Маск предостерег, что ИИ может захватить мир. Его слова вызвали бурю комментариев, как противников, так и сторонников этого мнения. Как для такого будущего монументального события, есть поразительное количество разногласий относительно того, произойдет ли оно, и, если да, то в какой форме. Это особенно тревожно, если принять во внимание невероятную пользу, которую может получить человечество от ИИ, и возможные риски. В отличие от других изобретений человека, у ИИ есть потенциал изменить человечество или уничтожить нас.

Трудно понять, чему верить. Но благодаря первым работам ученых в области вычислительных наук, нейробиологов, теоретиков в области ИИ, начинает возникать более четкая картина. Вот несколько общих заблуждений и мифов касательно искусственного интеллекта.

Миф №1: “Мы никогда не создадим ИИ с разумом сравнимым с человеческим”

Реальность: У нас уже есть компьютеры, которые сравнялись или превысили человеческие возможности в шахматах, Го, торговле на бирже и разговорах. Компьютеры и алгоритмы, которые ими руководят, могут становиться только лучше. Это лишь вопрос времени, когда они превзойдут человека в любой задаче.

Психолог-исследователь из университета Нью-Йорка Гари Маркус сказал, что “буквально каждый”, кто работает в ИИ, верит, что машины, в конце концов, обойдут нас: “Единственное реальное отличие между энтузиастами и скептиками – это оценки сроков”. Футуристы вроде Рея Курцвейла считают, что это может произойти в течение нескольких десятилетий, другие говорят, что потребуются века.

ИИ-скептики не убедительны, когда говорят, что это нерешаемая технологическая проблема, а в природе биологического мозга есть что-то уникальное. Наши мозги – биологические машины – они существуют в реальном мире и придерживаются основных законов физики. В них нет ничего непознаваемого.

Миф №2: “Искусственный интеллект будет иметь сознание”

Реальность: Большинство представляет, что машинный разум будет обладать сознанием и думать так, как думают люди. Более того, критики вроде сооснователя Microsoft Пола Аллена верят, что мы пока не можем достигнуть общего искусственного интеллекта (способен решить любую умственную задачу, с которой справляется человек), потому что нам не хватает научной теории сознания. Но как говорит специалист по когнитивной робототехнике Имперского колледжа Лондона Мюррей Шанахан, нам нельзя приравнивать эти две концепции.

“Сознание безусловно удивительная и важная вещь, но я не верю, что оно необходимо для искусственного интеллекта человеческого уровня. Если выражаться более точно, мы используем слово “сознание” для обозначения нескольких психологических и когнитивных признаков, которые у человека “идут в комплекте”, – объясняет ученый.

Умную машину, которой не хватает одного или нескольких подобных признаков, можно представить. В конце концов, мы можем создать невероятной умный ИИ, который будет неспособен воспринимать мир субъективно и осознано. Шанахан утверждает, что разум и сознание можно совместить в машине, но мы не должны забывать, что это две разных концепции.

То, что машина проходит тест Тьюринга, в котором она неотличима от человека, не означает наличие у нее сознания. Для нас передовой ИИ может казаться осознанным, но его самосознание будет не большим, чем у камня или калькулятора.

Миф №3: “Нам не стоит бояться ИИ”

Реальность: В январе основатель Facebook Марк Цукерберг заявил, что нам не стоит бояться ИИ, ведь он сделает невероятное количество хороших вещей для мира. Он прав наполовину. Мы извлечем огромную выгоду от ИИ: от беспилотных автомобилей до создания новых лекарств, но нет никаких гарантий, что каждая конкретизации ИИ будет доброкачественной.

Высокоразумная система может знать все о конкретной задаче, вроде решения неприятной финансовой проблемы или взлома системы вражеской обороны. Но вне границ этих специализаций, она будет глубоко невежественна и не сознательна. Система Google DeepMind эксперт в Го, но у нее нет возможностей или причин исследовать сферы вне своей специализации.

Многие из этих систем могут не подчинятся соображениям безопасности. Хороший пример – сложный и мощный вирус Stuxnet, военизированный червь, разработанный военными Израиля и США для проникновения и диверсии работы иранских атомных станций. Это вирус каким-то образом (специально или случайно) заразил российскую атомную станцию.

Еще один пример, программа Flame, использованная для кибершпионажа на Ближнем Востоке. Легко представить будущие версии Stuxnet или Flame, который выходят за пределы своих целей и наносят огромный вред чувствительной инфраструктуре. (Для понимания, эти вирусы не являются ИИ, но в будущем они могут его иметь, откуда и беспокойство).

Вирус Flame использовался для кибершпионажа на Ближнем Востоке. Фото: Wired

Миф №4: “Искусственный суперинтеллект будет слишком умен, чтобы совершать ошибки”

Реальность: Исследователь ИИ и основатель Surfing Samurai Robots Ричард Лусимор считает, что большинство сценариев судного дня, связанного с ИИ, непоследовательны. Они всегда построены на предположении, что ИИ говорит: “Я знаю, что уничтожение человечества вызвано сбоем в моей конструкции, но я все равно вынужден это сделать”. Лусимор говорит, что если ИИ будет вести себя так, рассуждая о нашем уничтожении, то такие логические противоречия будут преследовать его всю жизнь. Это, в свою очередь, ухудшает его базу знаний и делает его слишком глупым для создания опасной ситуации. Ученый также утверждает, что люди, говорящие: “ИИ может делать только то, на что его запрограммировали”, заблуждаются также, как и их коллеги на заре компьютерной эры. Тогда люди использовали эту фразу утверждая, что компьютеры не способны продемонстрировать ни малейшей гибкости.

Питер Макинтайр и Стюарт Армстронг, которые работают в Институте будущего человечества при Оксфордском университете, не соглашаются с Лусимором. Они утверждают, что ИИ в значительной мере связан тем, как его запрограммировали. Макинтайр и Армстронг верят, что ИИ не сможет совершать ошибок или быть слишком тупым, чтобы не знать, чего мы от него ожидаем.

“По определению, искусственный суперинтеллект (ИСИ) – субъект, с разумом значительно большим, чем обладает лучший человеческий мозг в любой области знаний. Он будет точно знать, что мы хотели, чтобы он сделал”, – утверждает Макинтайр. Оба ученых верят, что ИИ будет делать лишь то, на что запрограммирован. Но если он станет достаточно умен, он поймет, как это отличается от духа закона или намерений людей.

Макинтайр сравнил будущую ситуацию людей и ИИ с теперешним взаимодействием человека и мыши. Цель мыши – искать еду и убежище. Но она часто конфликтует с желанием человека, который хочет, чтобы его зверек бегал вокруг него свободно. “Мы достаточно умны, чтобы понимать некоторые цели мышей. Так что ИСИ будет также понимать наши желания, но быть к ним безразличным”, – говорит ученый.

Как показывает сюжет фильма Ex Machina человеку будет крайне сложно удерживать более умный ИИ

Миф №5: “Простая заплатка решит проблему контроля ИИ”

Реальность: Создав искусственный интеллект умнее человека, мы столкнемся с проблемой известной как “проблема контроля”. Футуристы и теоретики ИИ впадают в состояние полной растерянности, если их спросить, как мы будем содержать и ограничивать ИСИ, если такой появится. Или как убедиться, что он будет дружественно настроен в отношении людей. Недавно исследователи из Института технологий Джорджии наивно предположили, что ИИ может перенять человеческие ценности и социальные правила, читая простые истории. На деле, это будет куда более сложно.

“Предлагалось множество простых трюков, которые могут “решить” всю проблему контроля ИИ”, – говорит Армстронг. Примеры включали программирование ИСИ так, чтобы его целью было угождать людям, или, чтобы он просто функционировал как инструмент в руках человека. Еще вариант – интегрировать концепции любви или уважения в исходный код. Чтобы предотвратить ИИ от принятия упрощенного, однобокого взгляда на мир, предлагалось запрограммировать его ценить интеллектуальное, культурное и социальное разнообразие.

Но эти решения слишком просты, как попытка втиснуть всю сложность человеческих симпатий и антипатий в одно поверхностное определение. Попробуйте, к примеру, вывести четкое, логичное и выполнимое определение “уважения”. Это крайне сложно.

Машины в “Матрице” могли без проблем уничтожить человечество

Миф №6: “Искусственный интеллект нас уничтожит”

Реальность: Нет никакой гарантии, что ИИ нас уничтожит, или, что мы не сможем найти возможности контролировать его. Как сказал теоретик ИИ Элизер Юдковски: “ИИ ни любит, ни ненавидит вас, но вы сделаны из атомов, которые он может использовать для других целей”.

В своей книге “Искусственный интеллект. Этапы. Угрозы. Стратегии” оксфордский философ Ник Бостром написал, что настоящий искусственный суперинтеллект, после его появления, создаст риск больший, чем любые другие человеческие изобретения. Выдающиеся умы вроде Элона Маска, Билла Гейтса и Стивена Хокинга (последний предупредил, что ИИ может быть нашей “худшей ошибкой в истории”) также выразили обеспокоенность.

Макинтайр сказал, что в большинстве целей, которыми может руководствоваться ИСИ, есть веские причины избавиться от людей.

“ИИ может спрогнозировать, достаточно правильно, что мы не хотим, чтобы он максимизировал прибыль конкретной компании, чего бы это ни стоило клиентам, окружающей среде и животным. Поэтому у него есть сильный стимул, чтобы позаботится о том, что его не прервут, не помешают, выключат или не изменят его целей, поскольку из-за этого изначальные цели не будут выполнены”, – утверждает Макинтайр.

Если только цели ИСИ не будут точно отображать наши собственные, то у него будут достойные поводы не дать нам возможности остановить его. Учитывая, что уровень его интеллекта значительно превосходит наш, мы с этим ничего не сможем поделать.

Никто не знает, какую форму обретет ИИ и как он может угрожать человечеству. Как отметил Маск, искусственный интеллект может использоваться для контроля, регулирования и мониторинга другого ИИ. Или он может быть пропитан человеческими ценностями или преобладающим желанием быть дружественным к людям.

Миф №7: “Искусственный суперинтеллект будет дружелюбным”

Реальность: Философ Иммануил Кант верил, что разум сильно коррелирует с моральностью. Нейробиолог Давид Чалмерс в своем исследовании “Сингулярность: Философский анализ” взял известную идею Канта и применил ее к возникшему искусственному суперинтеллекту.

Если это верно… мы можем ожидать, что интеллектуальный взрыв приведет к взрыву моральности. Затем мы можем ожидать, что появившиеся ИСИ системы будут суперморальны также, как и суперинтеллектуальны, что позволит нам ожидать от них доброкачественности.

Но идея того, что развитый ИИ будет просветленным и добрым, по своей сути, не очень правдоподобна. Как отметил Армстронг, есть много умных военных преступников. Не похоже, что связь между разумом и моральностью существует среди людей, поэтому он поддает сомнению работу этого принципа среди других умных форм.

“Умные люди, ведущие себя аморально, могут вызывать боль гораздо больших масштабов, чем их более глупые коллеги. Разумность просто дает им возможность быть плохими с большим умом, она не превращает их в добряков”, – утверждает Армстронг.

Как объяснил Макинтайр, возможность субъекта достичь цели не относиться к тому, будет эти цель разумной для начала. “Нам очень сильно повезет, если наши ИИ будут уникально одаренными и уровень их моральности будет расти вместе с разумом. Надеяться на удачу – не лучший подход для того, что может определить наше будущее”, – говорит он.

Миф №8: “Риски ИИ и робототехники равнозначны”

Реальность: Это особенно частая ошибка, насаждаемая некритичными СМИ и голливудскими фильмами вроде “Терминатора”.

Если бы искусственный суперинтеллект вроде Skynet действительно захотел бы уничтожить человечество, он был не использовал андроидов с шестиствольными пулеметами. Гораздо эффективнее было бы наслать биологическую чуму или нанотехнологическую серую слизь. Или просто уничтожить атмосферу.

Искусственный интеллект потенциально опасен не тем, что он может повлиять на развитие роботетехники, а тем, как его появление повлияет на мир в принципе.

Миф №9: “Изображение ИИ в научной фантастике – точное отображение будущего”

Множество видов разумов. Изображение: Элизер Юдковски

Конечно, авторы и футуристы использовали научную фантастику, чтобы делать фантастические прогнозы, но горизонт событий, который устанавливает ИСИ, это совсем другая опера. Более того, нечеловеческая природа ИИ делает для нас невозможным знание, а значит и предсказание, его природы и формы.

Чтобы развлекать нас, глупых людишек, в научной фантастике большинство ИИ изображены похожими на нас. “Существует спектр всех возможных разумов. Даже среди людей, вы достаточно отличаетесь от своего соседа, но эта вариация ничто, в сравнении со всеми разумами, которые могут существовать”, – говорит Макинтайр.

Большинство научно-фантастических произведений, чтобы рассказать убедительную историю, не должны быть научно точны. Конфликт обычно разворачивается между близкими по силе героями. “Представьте, насколько бы скучной была история, где ИИ без сознания, радости или ненависти, покончил бы с человечеством без всякого сопротивления, чтобы добиться неинтересной цели”, – зевая, повествует Армстронг.

На заводе Tesla трудятся сотни роботов

Миф №10: “Это ужасно, что ИИ заберет всю нашу работу”

Реальность: Возможность ИИ автоматизировать многое, из того, что мы делаем, и его потенциал уничтожить человечество, две совсем разные вещи. Но согласно Мартину Форду, автору “На заре роботов: Технологии и угроза безработного будущего”, их часто рассматривают как целое. Хорошо думать об отдаленном будущем применения ИИ, но только если оно не отвлекает нас от проблем, с которыми нам придется столкнуться в ближайшие десятилетия. Главная среди них – массовая автоматизация.

Никто не ставит под сомнение, что искусственный интеллект заменит множество существующих профессий, от работника фабрики до высших эшелонов белых воротничков. Некоторые эксперты предсказывают, что половине всех рабочих мест США угрожает автоматизация в ближайшем будущем.

Но это не означает, что мы не сможем справиться с потрясением. Вообще, избавление от большей части нашей работы, как физической так и ментальной, – квази-утопическая цель нашего вида.

“В течении пары десятилетий ИИ уничтожит множество профессий, но это неплохо”, – говорит Миллер. Беспилотные автомобили заменят водителей грузовиков, что сократит стоимость доставки и, как следствие, сделает многие продукты дешевле. “Если вы водитель грузовика и зарабатываете этим на жизнь – вы потеряете, но все другие наоборот смогут покупать больше товаров на ту же зарплату. А деньги, которые они отложат, будут потрачены на другие товары и услуги, которые создадут новые рабочие места для людей”, – утверждает Миллер.

По всей вероятности, искусственный интеллект будет создавать новые возможности производства блага, освободив людей для занятия другими вещами. Успехи в развитии ИИ будут сопровождаться успехами в других областях, особенно в производстве. В будущем, нам станет легче, а не сложнее, удовлетворять наши основные потребности.

Суть искусственного интеллекта в формате вопросов и ответов. История создания, технологии исследования, связан ли искусственный интеллект с IQ и можно ли его сравнить с человеческим. На вопросы отвечал профессор Стэнфордского университета Джон Маккарти .

Что такое искусственный интеллект (ИИ)?

Искусственный интеллект — это область науки и инжиниринга, занимающаяся созданием машин и компьютерных программ, обладающих интеллектом. Она связана с задачей использования компьютеров для понимания человеческого интеллекта. При этом искусственный интеллект не должен ограничиваться только биологически наблюдаемыми методами.

Да, но что такое интеллект?

Интеллект – способность приходить к решению при помощи вычислений. Интеллект разного вида и уровня есть у людей, многих животных и некоторых машин.

Разве нет определения интеллекта, которое не зависит от соотнесения его с человеческим интеллектом?

До настоящего времени нет понимания, какие виды вычислительных процедур мы хотим назвать интеллектуальными. Мы знаем далеко не обо всех механизмах интеллекта.

Является ли интеллект однозначным понятием, чтобы на вопрос «Обладает ли данная машина интеллектом?» можно было ответить «да» или «нет»?

Нет. Исследования ИИ показали, как использовать лишь некоторые из механизмов. Если для выполнения задачи требуются только хорошо изученные модели, получаются очень впечатляющие результаты. Такие программы обладают «небольшим» интеллектом.

Является ли искусственный интеллект попыткой имитировать человеческий интеллект?

Иногда, но далеко не всегда. С одной стороны, мы узнаем, как заставить машины решать задачи, наблюдая за людьми или за работой наших собственных алгоритмов. С другой стороны, исследователи ИИ используют алгоритмы, которые не наблюдаются у людей или требуют гораздо больших вычислительных ресурсов.

У компьютерных программ есть IQ?

Нет. IQ основан на темпах развития интеллекта у детей. Это отношение возраста, в котором ребенок обычно набирает определенный результат, к возрасту ребенка. Данная оценка подходящим образом распространяется и на взрослых людей. IQ хорошо коррелирует с различными показателями успеха или неудачи в жизни. Но создание компьютеров, которые могут набрать высокий балл в тестах IQ, будет слабо связано с их полезностью. Например, способность ребенка повторять длинную последовательность цифр хорошо коррелирует с другими интеллектуальными способностями. Она показывает, какое количество информации ребенок может запомнить за один раз. При этом удержание в памяти цифр является тривиальной задачей даже для самых примитивных компьютеров.

Как сравнить человеческий и компьютерный интеллекты?

Артур Р. Дженсен, ведущий исследователь в области человеческого интеллекта, в качестве «эвристической гипотезы» утверждает, что обычные люди имеют одни и те же механизмы интеллекта и интеллектуальные различия связаны с «количественными биохимическими и физиологическими условиями». К ним относятся скорость мышления, краткосрочную память и способность формировать точные и извлекаемые долгосрочные воспоминания.

Независимо от того, правильна ли точка зрения Дженсена в отношении человеческого интеллекта, ситуация в ИИ на сегодняшний день является противоположной.

Компьютерные программы имеют большой запас скорости и памяти, но их способности соответствуют интеллектуальным механизмам, которые разработчики программ хорошо понимают и могут вложить в них . Некоторые способности, которые дети обычно не развивают до подросткового возраста, внедряются. Другие, которыми владеют двухлетние дети, все еще отсутствуют. Дело еще более усугубляется тем фактом, что когнитивные науки до сих пор не могут точно определить, каковы человеческие способности. Скорее всего, организация интеллектуальных механизмов ИИ выгодно отличается от таковой у людей.

Когда человеку удается решить задачу быстрее, чем компьютеру, это говорит о том, что разработчикам не хватает понимания механизмов интеллекта, необходимых для эффективного выполнения данной задачи.

Когда началось исследование ИИ?

После Второй мировой войны несколько человек начали независимо работать над интеллектуальными машинами. Английский математик Алан Тьюринг, возможно, был первым из них. Он прочитал свою лекцию в 1947 году. Тьюринг одним из первых решил, что ИИ лучше всего исследовать путем программирования компьютеров, а не конструирования машин . К концу 1950-х годов было много исследователей ИИ, и большинство из них основывали свою работу на программировании компьютеров.

Является ли целью ИИ поместить человеческий разум в компьютер?

У человеческого разума есть много особенностей, вряд ли реально имитировать каждую из них.

Что такое тест Тьюринга?

В статье А. Алана Тьюринга 1950 года «Вычислительная техника и разум» обсуждались условия обладания машиной интеллектом. Он утверждал, что если машина может успешно притворяться человеком перед разумным наблюдателем, то вы, конечно же, должны считать ее разумной. Этот критерий удовлетворит большинство людей, но не всех философов. Наблюдатель должен взаимодействовать с машиной или человеком через средство ввода-вывода для исключения необходимости имитации машиной внешнего вида или голоса человека. Задача как машины, так и человека состоит в том, чтобы заставить наблюдателя считать себя человеком.

Тест Тьюринга является односторонним. Машина, успешно проходящая тест, определенно должна считаться разумной, даже если она не обладает знаниями о людях, достаточными, чтобы их имитировать.

Книга Дэниела Деннета «Brainchildren» содержит прекрасное обсуждение теста Тьюринга и его различные части, которые были реализованы успешно, т. е. с ограничениями на знание наблюдателем об ИИ и предмете обсуждения. Оказывается, некоторых людей довольно легко убедить в том, что достаточно примитивная программа является разумной.

Является ли целью ИИ достижение человеческого уровня интеллекта?

Да. Конечной целью является создание компьютерных программ, которые могут решать проблемы и достигать целей так же, так и человек. Однако ученые, проводящие исследования в узких областях, ставят гораздо менее амбициозные цели.

Насколько далек искусственный интеллект от достижения человеческого уровня? Когда это произойдет?

Интеллект человеческого уровня может быть достигнут путем написания большого количества программ, и сбора обширных баз знаний о фактах на языках, которые сегодня используются для выражения знаний. Тем не менее, большинство исследователей ИИ считает, что необходимы новые фундаментальные идеи. Поэтому невозможно предсказать, когда будет создан интеллект человеческого уровня.

Является ли компьютер машиной, которая может стать интеллектуальной?

Компьютеры могут быть запрограммированы для имитации любого типа машины.

Скорость компьютеров позволяет им обладать интеллектом?

Некоторые люди думают, что требуются как более быстрые компьютеры, так и новые идеи. Компьютеры и 30 лет назад были достаточно быстрыми. Если бы мы только знали, как их программировать.

Что насчет создания «детской машины», которая могла бы улучшиться путем чтения и обучения на собственном опыте?

Эта идея неоднократно предлагалась с 1940-х годов. В конце концов, она будет реализована. Тем не менее, программы ИИ еще не достигли уровня, позволяющего узнать многое из того, чему ребенок учится в ходе жизнедеятельности. Существующие программы недостаточно хорошо понимают язык, чтобы многому научиться посредством чтения.

Являются ли теория вычислимости и вычислительная сложность ключами к ИИ?

Нет. Эти теории актуальны, но не затрагивают фундаментальные проблемы ИИ.

В 1930-х годах математические логики Курт Гёдель и Алан Тьюринг установили, что не существует алгоритмов, которые гарантировали бы решение всех задач в некоторых важных математических областях. Например, ответы на вопросы в духе: «является ли предложение логики первого порядка теоремой» или «имеет ли полиномиальное уравнение в одних переменных целочисленные решения в других». Так как люди способны решать задачи такого рода, данный факт было предложен в качестве аргумента в пользу того, что компьютеры по своей сути неспособны делать то, что делают люди. Об этом говорит и Роджер Пенроуз. Однако люди не могут гарантировать решения произвольных задач в этих областях.

В 1960-х годах ученые-программисты, в числе которых были Стив Кук и Ричард Карп, разработали теорию областей NP-полных задач. Задачи в данных областях разрешимы, но, по-видимому, их решение требует времени, растущего экспоненциально с размерностью задачи. Простейшим примером области NP-полной задачи служит вопрос: какие утверждения логики высказываний являются выполнимыми? Люди часто решают проблемы в области NP-полных задач в разы быстрее, чем это гарантируется основными алгоритмами, но не могут решать их быстро в общем случае.

Для ИИ важно, чтобы при решении задач алгоритмы были такими же эффективными, как и человеческий разум . Определение подобластей, в которых существуют хорошие алгоритмы, является важным, но многие программы, решающие задачи ИИ, не имеют отношения к легко идентифицируемым подобластям.

Теория сложности общих классов задач называется вычислительной сложностью. До сих пор эта теория не взаимодействовала с ИИ настолько, насколько можно было надеяться. Успех в решении проблем людьми и программами ИИ, по-видимому, зависит от свойств задач и методов решения задач, которые ни исследователи сложности, ни сообщество ИИ не могут определить точно.

Также актуальной является теория алгоритмической сложности, разработанная независимо друг от друга Соломоновым, Колмогоровым и Чайтиным . Она определяет сложность символьного объекта как длину наиболее короткой программы, которая сможет его сгенерировать. Доказательство того, что программа-кандидат является самой короткой или близкой к таковой, является неразрешимой задачей, но представление объектов генерирующими их короткими программами иногда может прояснять ситуацию, даже если вы не можете доказать, что ваша программа является самой короткой.