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 . 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 .

Самый известный способ определить, есть ли у машины интеллект - это тест Тьюринга, предложенный в 1950 году математиком Аланом Тьюрингом. Во время теста человек разговаривает с компьютером и должен определить, кто ведёт беседу - машина или человек. Если машина способна имитировать разговор - значит, она обладает интеллектом. Сегодня тест Тьюринга уже : прошлым летом его прошёл чат-бот Eugene Goostman, да и тест постоянно критикуют. Look At Me собрал восемь других способов определить, есть ли у машины интеллект.

Тест Лавлейс 2.0

Этот тест назван в честь Ады Лавлейс, математика из XIX века, которую считают первым в истории программистом. Он призван определить наличие интеллекта у машины через способность её к творчеству. Первоначально тест предложили в 2001 году: тогда машина должна была создать произведение искусства, которое разработчик машины принял бы за созданное человеком. Так как чётких критериев успеха нет, тест получается слишком неточным.

В прошлом году профессор Марк Рейдел из Технологического института Джорджии обновил тест, чтобы сделать его менее субъективным. Теперь машина должна создать произведение в определённом жанре и в определённых творческих рамках, заданных человеком-судьёй. Проще говоря, это должно быть произведение искусства в конкретном стиле. Скажем, судья может попросить машину нарисовать маньеристскую картину в духе Пармиджанино или написать джазовое произведение в духе Майлза Дэвиса. В отличие от оригинального теста, машины работают в заданных рамках, и поэтому судьи могут оценивать результат более объективно.

Испытание IKEA

Машине показывают картинку и спрашивают, например, где на ней находится чашка, - и дают несколько вариантов ответа. Все варианты ответов правильные (на столе, на подстилке, перед стулом, слева от лампы) , но некоторые из них могут быть более человеческими, чем другие (скажем, из всего перечисленного человек скорее ответит «на столе») . Кажется, что это простое задание, но на самом деле способность описать, где находится объект по отношению к другим объектам - важнейший элемент человеческого разума. Здесь играют роль множество нюансов и субъективных суждений, от размера объектов до их роли в конкретной ситуации - в общем, контекст. Люди проделывают это интуитивно, а машины сталкиваются с проблемами.

Схемы Винограда

Чат-боты, проходящие тест Тьюринга, умело обманывают судей и заставляют поверить, что они - люди. По словам Гектора Левеска, профессора информатики в Университете Торонто, такой тест лишь показывает, как легко обмануть человека, особенно в короткой текстовой переписке. Но из теста Тьюринга невозможно понять, есть ли у машины интеллект или хотя бы понимание языка.

Искусственный интеллект - причина, по которой нам конец?

Что такое искусственный интеллект и чего на самом деле боятся люди?

Одноклассники

Искусственный интеллект - тема, о которой каждый сформировал своё мнение.

Эксперты в этом вопросе разбились на два лагеря.
В первом считают, что искусственного интеллекта не существует, во втором - что он есть.

Кто из них прав - разбирался Rusbase.

Искусственный интеллект и негативные последствия имитации

Основная причина споров об искусственном интеллекте - понимание термина. Камнем преткновения стали само понятие интеллекта и... муравьи. Отрицающие существование ИИ люди опираются на то, что нельзя создать искусственный интеллект, потому что не изучен интеллект человеческий, а следовательно - воссоздать его подобие невозможно.

Второй аргумент, которым оперируют «неверующие», заключается в кейсе с муравьями. Основной тезис кейса - муравьи долгое время считались существами, у которых есть интеллект, но после исследований стало ясно, что они его имитировали. А имитация интеллекта не означает его наличие. Поэтому всё, что имитирует разумное поведение - интеллектом назвать нельзя.

Другая половина лагеря (утверждающая, что ИИ есть) на муравьях и природе человеческого разума не зацикливается. Вместо этого они оперируют более практическими понятиями, смысл которых заключается в том, что искусственный интеллект - свойство машин выполнять интеллектуальные функции человека. Но что считать интеллектуальными функциями?

История искусственного интеллекта и кому это пришло в голову

Джон Маккарти, автор термина «искусственный интеллект», определил интеллектуальную функцию как вычислительную составляющую способности достигать целей. Само определение искусственного интеллекта Маккарти объяснил как науку и технологию создания интеллектуальных компьютерных программ.

Определение Маккарти появилось позже, чем само научное направление. Ещё в середине прошлого века учёные пытались понять, как работает человеческий мозг. Потом появились теории вычислений, теории алгоритмов и первые в мире компьютеры, вычислительные возможности которых натолкнули светил науки на мысли о том, сможет ли машина сравниться с разумом человека.

Вишенкой на торте стало решение Алана Тьюринга, который нашёл способ проверить разумность компьютера - и создал тест Тьюринга, определяющий, может ли мыслить машина.

Так что такое искусственный интеллект и для чего он создан?

Если не брать в расчёт муравьёв и природу человеческого интеллекта, ИИ в современном контексте - свойство машин, компьютерных программ и систем выполнять интеллектуальные и творческие функции человека, самостоятельно находить способы решения задач, уметь делать выводы и принимать решения.

Рационально не воспринимать искусственный интеллект как подобие человеческого разума и разделять футурологию и науку, так как ИИ и «Скайнет».

Тем более большинство современных продуктов, созданных с помощью ИИ-технологий - не новый виток развития искусственного интеллекта, а лишь использование старых инструментов для создания новых и нужных решений.

Почему апгрейд не считается за развитие искусственного интеллекта

Но такие ли новые это идеи? Взять, к примеру, Siri, облачного помощника, оснащённого вопросно-ответной системой. Подобный проект был создан ещё в 1966 году и тоже носил женское имя - Элиза. Интерактивная программа поддерживала диалог с собеседником настолько реалистично, что люди в ней признавали живого человека.

Или промышленные роботы, которые использует Amazon на складе. Задолго до этого в 1956 году роботы Unimation работали в General Motors, перемещая тяжёлые детали и помогая в сборке автомобилей. А интегральный робот Шейки, разработанный в 1966 году и ставший первым мобильным роботом, который управлялся искусственным интеллектом? Не напоминает современную и усовершенствованную Надин?

Проблемы неестественных интеллектов. Интеллекция Григория Бакунова

И куда без последнего тренда - нейросетей? Современные стартапы на нейросетях мы знаем - вспомнить хотя бы Prisma. А искусственную нейронную сеть на основе принципа самоорганизации для распознавания образов под названием «Когнитрон», созданную в далёком в 1975 году - нет.

Интеллектуальные чат-боты тоже не стали исключением. Далёкий праотец чат-ботов - CleverBot, работающий на алгоритме искусственного интеллекта, разработанном еще в 1998 году.

Поэтому искусственный интеллект не является чем-то новым и уникальным. Пугающим перспективой порабощения человечества феноменом - тем более. Сегодня ИИ - это использование старых инструментов и идей в новых продуктах, отвечающих требованиям современного мира.

Возможности искусственного интеллекта и неоправданные ожидания

Если сравнивать искусственный интеллект с человеком, то сегодня его развитие находится на уровне ребёнка, который учится держать ложку, старается встать с четверенек на две ноги и никак не может отвыкнуть от памперсов.

Мы привыкли видеть ИИ всемогущей технологией. Даже Господа Бога в фильмах не показывают столь всесильным, как вышедшую из под контроля корпорации табличку эксель. Может ли бог отключить всё электричество в городе, парализовать работу аэропорта, слить в интернет секретные переписки глав государств и спровоцировать экономический кризис? Нет, а искусственный интеллект может, но только в кино.

Завышенные ожидания - это причина, по которой мы в жизни, ведь автоматический робот-пылесос не сравнится с роботом-дворецким Тони Старка, а домашний и милый Zenbo не устроит вам «Мир Дикого Запада».

Россия и применение искусственного интеллекта - есть кто живой?

И хотя искусственный интеллект не оправдывает ожидания большинства, в России он используется в различных сферах, начиная от государственного управления и заканчивая дейтингом.

Сегодня найти и идентифицировать объекты, проанализировав данные изображений, можно с помощью и ИИ. Выявить агрессивное поведение человека, обнаружить попытку взлома банкомата и распознать по видео личность того, кто это пытался сделать - уже можно.

Биометрические технологии тоже ушли вперёд и позволяют не только по отпечаткам пальцев, но и по голосу, ДНК или сетчатке глаза. Да, прямо как в фильмах про спецагентов, которые могли попасть в секретное место лишь после сканирования глазного яблока. Но биометрические технологии применяются не только для верификации тайных агентов. В реальном мире биометрия используется для аутентификации, проверок заявок на кредит и контроля за работой персонала.

Биометрия - не единственный пример применения. Искусственный интеллект тесно связан с другими технологиями и решает задачи ритейла, финтеха, образования, промышленности, логистики, туризма, маркетинга, медицины, строительства, спорта и экологии. Наиболее успешно в России ИИ используется для решения задач предиктивной аналитики, интеллектуального анализа данных, обработки естественного языка, речевых технологий, биометрии и компьютерного зрения.

Задачи искусственного интеллекта и почему он ничего вам не должен

Никакой миссии у искусственного интеллекта нет, а задачи перед ним ставятся с целью и сокращения ресурсов, будь это время, деньги или люди.

Как пример - интеллектуальный анализ данных, где ИИ оптимизирует закупки, логистические цепочки и другие бизнес-процессы. Или компьютерное зрение, где с помощью технологий искусственного интеллекта проводится видеоаналитика и создаётся описание содержания видео. Для решения задач речевых технологий ИИ распознаёт, анализирует и синтезирует устную речь, делая ещё один маленький шаг на пути к тому, чтобы научить компьютер понимать человека.

Понимание человека компьютером считают той самой миссией, выполнение которой приблизит нас к созданию сильного интеллекта, так как для распознавания естественного языка машине потребуются не только огромные знания о мире, но и постоянное взаимодействие с ним. Поэтому «верующие» в сильный искусственный интеллект относят понимание машиной человека к самой важной задаче ИИ.

Гуманоид Надин имеет индивидуальность и предназначен на роль социального компаньона.

В философии искусственного интеллекта даже существует гипотеза, согласно которой есть слабый и сильный искусственные интеллекты. В ней сильным интеллектом будет считаться компьютер, способный мыслить и осознавать себя. Теория слабого интеллекта такую возможность отвергает.

К сильному интеллекту и правда много требований, некоторые из которых уже выполнены. Например, обучение и принятие решений. Но сможет ли когда-нибудь макбук соответствовать таким требованиям, как сопереживание и мудрость - большой вопрос.

Возможно ли, что в будущем появятся роботы, которые смогут не только имитировать человеческое поведение, но и сочувственно кивать, слушая очередное недовольство несправедливостью человеческого бытия?

Для чего ещё нужен робот с искусственным интеллектом?

В России робототехнике с использованием искусственного интеллекта уделяется мало внимания, но надежда на то, что это временное явление есть. CEO Mail Group Дмитрий Гришин даже фонд Grishin Robotics, правда, о громких находках фонда пока не было слышно.

Из последних хороших российских примеров - робот «Емеля» от i-Free, способный понимать естественный язык и общаться с детьми. На первом этапе робот запоминает имя и возраст ребенка, подстраиваясь под его возрастную группу. Также он может понимать вопросы и отвечать на них – например, говорить о прогнозе погоды или рассказать факты из «Википедии».

В других странах роботы пользуются большей популярностью. Например, в китайской провинции Хэнань на вокзале для скоростных поездов служит настоящий , который может сканировать и распознавать лица пассажиров.

Понятие искусственный интеллект (ИИ или AI) объединяет в себе не только технологии, позволяющие создавать интеллектуальные машины (включая компьютерные программы). ИИ – это также одно из направлений научной мысли.

Искусственный интеллект — определение

Интеллект – это психическая составляющая человека, которая обладает следующими способностями:

• приспособленческая;
• обучаемость посредством накопления опыта и знаний;
• способность применять знания и навыки для управления окружающей средой.

Интеллект объединяет в себе все способности человека к познанию действительности. При помощи него человек мыслит, запоминает новую информацию, воспринимает окружающую среду и так далее.

Под искусственным интеллектом понимается одно из направлений информационных технологий, которое занимается изучением и разработкой систем (машин), наделенных возможностями человеческого интеллекта: способность к обучению, логическому рассуждению и так далее.

В настоящий момент работа над искусственным интеллектом проводится путем создания новых программ и алгоритмов, решающих задачи так же, как это делает человек.

В связи с тем, что определение ИИ эволюционирует по мере развития этого направления, необходимо упомянуть AI Effect. Под ним понимается эффект, который создает искусственный интеллект, достигнувший некоторого прогресса. Например, если ИИ научился выполнять какие-либо действия, то сразу подключаются критики, которые доказывают, что эти успехи не свидетельствуют о наличии мышления у машины.

Сегодня развитие искусственного интеллекта идет по двум независимым направлениям:

• нейрокибернетика;
• логический подход.

Первое направление предусматривает исследование нейронных сетей и эволюционных вычислений с точки зрения биологии. Логический подход подразумевает разработку систем, которые имитируют интеллектуальные процессы высокого уровня: мышление, речь и так далее.

Первые работы в области ИИ начали вести в середине прошлого века. Пионером исследований в этом направлении стал Алан Тьюринг , хотя определенные идеи начали высказывать философы и математики в Средние века. В частности, еще в начале 20-го века была представлена механическое устройство, способное решать шахматные задачи.

Но по-настоящему это направление сформировалось к середине прошлого столетия. Появление работ по ИИ предваряли исследования о природе человека, способах познания окружающего мира, возможностях мыслительного процесса и других сферах. К тому времени появились первые компьютеры и алгоритмы. То есть, был создан фундамент, на котором зародилось новое направление исследований.

В 1950 году Алан Тьюринг опубликовал статью, в которой задавался вопросами о возможностях будущих машин, а также о том, способны ли они обойти человека в плане разумности. Именно этот ученый разработал процедуру, названную потом в его честь: тест Тьюринга.

После опубликования работ английского ученого появились новые исследования в области ИИ. По мнению Тьюринга, мыслящей может быть признана только та машина, которую невозможно при общении отличить от человека. Примерно в то же время, когда появилась статься ученого, зародилась концепция, получившая название Baby Machine. Она предусматривала поступательное развитие ИИ и создание машин, мыслительные процессы которых сначала формируются на уровне ребенка, а затем постепенно улучшаются.

Термин «искусственный интеллект» зародился позднее. В 1956 году группа ученых, включая Тьюринга, собралась в американском университете Дартмунда, чтобы обсудить вопросы, связанные с ИИ. После той встречи началось активное развитие машин с возможностями искусственного интеллекта.

Особую роль в создании новых технологий в области ИИ сыграли военные ведомства, которые активно финансировали это направление исследований. Впоследствии работы в области искусственного интеллекта начали привлекать крупные компании.

Современная жизнь ставит более сложные задачи перед исследователями. Поэтому развитие ИИ ведется в принципиально других условиях, если сравнивать их с тем, что происходило в период зарождения искусственного интеллекта. Процессы глобализации, действия злоумышленников в цифровой сфере, развитие Интернета и другие проблемы – все это ставит перед учеными сложные задачи, решение которых лежит в области ИИ.

Несмотря на успехи, достигнутые в этой сфере в последние годы (например, появление автономной техники), до сих пор не утихают голоса скептиков, которые не верят в создание действительно искусственного интеллекта, а не очень способной программы. Ряд критиков опасается, что активное развитие ИИ вскоре приведет к ситуации, когда машины полностью заменят людей.

Направления исследований

Философы пока не пришли к единому мнению о том, какова природа человеческого интеллекта, и каков его статус. В связи с этим в научных работах, посвященных ИИ, встречается множество идей, повествующих, какие задачи решает искусственный интеллект. Также отсутствует единое понимание вопроса, какую машину можно считать разумной.

Сегодня развитие технологий искусственного интеллекта идет по двум направлениям:

1. Нисходящее (семиотическое). Оно предусматривает разработку новых систем и баз знаний, которые имитируют высокоуровневые психические процессы типа речи, выражения эмоций и мышления.
2. Восходящее (биологическое). Данный подход предполагает проведение исследований в области нейронных сетей, посредством которых создаются модели интеллектуального поведения с точки зрения биологических процессов. На базе этого направления создаются нейрокомпьютеры.

Определяет способность искусственного интеллекта (машины) мыслить так же, как человек. В общем понимании этот подход предусматривает создание ИИ, поведение которого не отличается от людских действий в одинаковых, нормальных ситуациях. По сути, тест Тьюринга предполагает, что машина будет разумной лишь в том случае, если при общении с ней невозможно понять, кто говорит: механизм или живой человек.

Книги в жанре фантастика предлагают другой метод оценки возможностей ИИ. Настоящим искусственный интеллект станет в том случае, если он будет чувствовать и сможет творить. Однако этот подход к определению не выдерживает практического применения. Уже сейчас, например, создаются машины, которые обладают способностью реагировать на изменения окружающей среды (холод, тепло и так далее). При этом они не могут чувствовать так, как это делает человек.

Символьный подход

Успех в решении задач во многом определяется способностью гибко подходить к ситуации. Машины, в отличие от людей, интерпретируют полученные данные единым образом. Поэтому в решении задач принимает участие только человек. Машина проводит операции на основании написанных алгоритмов, которые исключают применение нескольких моделей абстрагирования. Добиться гибкости от программ удается путем увеличения ресурсов, задействованных в ходе решения задач.

Указанные выше недостатки характерны для символьного подхода, применяемого при разработке ИИ. Однако данное направление развития искусственного интеллекта позволяет создавать новые правила в процессе вычисления. А проблемы, возникающие у символьного подхода, способны решить логические методы.

Логический подход

Этот подход предполагает создание моделей, имитирующих процесс рассуждения. В его основе заложены принципы логики.

Данный подход не предусматривает применение жестких алгоритмов, которые приводят к определенному результату.

Агентно-ориентированный подход

Он задействует интеллектуальных агентов. Этот подход предполагает следующее: интеллект представляет собой вычислительную часть, посредством которой достигаются поставленные цели. Машина играет роль интеллектуального агента. Она познает окружающую среду при помощи специальных датчиков, а взаимодействует с ней посредством механических частей.

Агентно-ориентированный подход уделяет основное внимание разработке алгоритмов и методов, которые позволяют машинам сохранять работоспособность в различных ситуациях.

Гибридный подход

Этот подход предусматривает объединение нейронных и символьных моделей, за счет чего достигается решение всех задач, связанных с процессами мышления и вычислений. Например, нейронные сети могут генерировать направление, в котором двигается работа машины. А статическое обучение предоставляет тот базис, посредством которого решаются задачи.

Согласно прогнозам экспертов компании Gartner , к началу 2020-х годов практически все выпускаемые программные продукты будут использовать технологии искусственного интеллекта. Также специалисты предполагают, что около 30% инвестиций в цифровую сферу будут приходиться на ИИ.

По мнению аналитиков Gartner, искусственный интеллект открывает новые возможности для кооперации людей и машин. При этом процесс вытеснения человека ИИ невозможно остановить и в будущем он будет ускоряться.

В компании PwC считают, что к 2030 году объем мирового валового внутреннего продукта вырастет примерно на 14% за счет быстрого внедрения новых технологий. Причем примерно 50% прироста обеспечит повышение эффективности производственных процессов. Вторую половину показателя составит дополнительная прибыль, полученная за счет внедрения ИИ в продукты.

Первоначально эффект от использования искусственного интеллекта получит США, так как в этой стране созданы лучшие условия для эксплуатации машин на ИИ. В дальнейшем их опередит Китай, который извлечет максимальную прибыль, внедряя подобные технологии в продукцию и ее производство.

Эксперты компании Saleforce заявляют, что ИИ позволит увеличить доходность малого бизнеса примерно на 1,1 триллиона долларов. Причем произойдет это к 2021 году. Отчасти добиться указанного показателя удастся за счет реализации решений, предлагаемых ИИ, в системы, отвечающие за коммуникацию с клиентами. Одновременно с этим будет улучаться эффективность производственных процессов благодаря их автоматизации.

Внедрение новых технологий также позволит создать дополнительные 800 тысяч рабочих мест. Эксперты отмечают, что указанный показатель нивелирует потери вакансий, произошедшие из-за автоматизации процессов. По прогнозу аналитиков, основанных на результатах опроса среди компаний, их расходы на автоматизацию производственных процессов к началу 2020-х годов возрастут примерно до 46 миллиардов долларов.

В России также ведутся работы в области ИИ. На протяжении 10 лет государство профинансировало более 1,3 тысячи проектов в данной сфере. Причем большая часть инвестиций пошло на развитие программ, не связанных с ведением коммерческой деятельности. Это показывает, что российское бизнес-сообщество пока не заинтересовано во внедрении технологий искусственного интеллекта.

В общей сложности на указанные цели в России инвестировали порядка 23 миллиардов рублей. Размер государственных субсидий уступает тем объемам финансирования сферы ИИ, которые демонстрируют другие страны. В США на эти цели каждый год выделяют порядка 200 миллионов долларов.

В основном в России из госбюджета выделяют средства на развитие технологий ИИ, которые затем применяются в транспортной сфере, оборонной промышленности и в проектах, связанных с обеспечением безопасности. Это обстоятельство указывает на то, что в нашей стране чаще инвестируют в направления, которые позволяют быстро добиться определенного эффекта от вложенных средств.

Приведенное выше исследование также показало, что в России сейчас накоплен высокий потенциал для подготовки специалистов, которые могут быть задействованы в разработке технологий ИИ. За 5 последних лет обучение по направлениям, связанным с ИИ, прошли примерно 200 тысяч человек.

Технологии ИИ развиваются в следующих направлениях:

• решение задач, позволяющих приблизить возможности ИИ к человеческим и найти способы их интеграции в повседневность;
• разработка полноценного разума, посредством которого будут решаться задачи, стоящие перед человечеством.

В настоящий момент исследователи сосредоточены на разработке технологий, которые решают практические задачи. Пока ученые не приблизились к созданию полноценного искусственного разума.

Разработкой технологиями в области ИИ занимаются многие компании. «Яндекс» не один год применяет их в работе поисковика. С 2016 года российская IT-компания занимается исследованиями в области нейронных сетей. Последние изменяют характер работы поисковиков. В частности, нейронные сети сопоставляют введенный пользователем запрос с неким векторным числом, который наиболее полно отражает смысл поставленной задачи. Иными словами, поиск ведется не по слову, а именно по сути информации, запрашиваемой человеком.

В 2016 году «Яндекс» запустил сервис «Дзен» , который анализирует предпочтения пользователей.

У компании Abbyy недавно появилась система Compreno . При помощи нее удается понять на естественном языке написанный текст. На рынок также сравнительно недавно вышли и другие системы, основанные на технологиях искусственного интеллекта:

1. Findo. Система способна распознавать человеческую речь и занимается поиском информации в различных документах и файлах, используя при этом сложные запросы.
2. Gamalon. Эта компания представила систему со способностью к самообучению.
3. Watson. Компьютер компании IBM, использующий в процессе поиска информации большое количество алгоритмов.
4. ViaVoice. Система распознавания человеческой речи.

Крупные коммерческие компании не обходят стороной достижения в области искусственного интеллекта. Банки активно внедряют подобные технологии в свою деятельность. При помощи систем, основанных на ИИ, они проводят операции на биржах, ведут управление собственностью и выполняют иные операции.

Оборонная промышленность, медицина и другие сферы внедряют технологии распознавания объектов. А компании, занимающие разработкой компьютерных игр, применяют ИИ для создания очередного продукта.

В течение нескольких последних лет группа американских ученых ведет работу над проектом NEIL , в рамках которого исследователи предлагают компьютеру распознать, что изображено на фотографии. Специалисты предполагают, что таким образом они смогут создать систему, способную самообучаться без внешнего вмешательства.

Компания VisionLab представила собственную платформу LUNA , которая может в режиме реального времени распознавать лица, выбирая их из огромного кластера изображений и видеороликов. Данную технологию сегодня применяют крупные банки и сетевые ретейлеры. При помощи LUNA можно сопоставлять предпочтения людей и предлагать им соответствующие товары и услуги.

Над подобными технологиями работает российская компания N-Tech Lab . При этом ее специалисты питаются создать систему распознавания лиц, основанную на нейронных сетях. По последним данным, российская разработка лучше справляется с поставленными задачами, чем человек.

По мнению Стивена Хокинга, развитие технологий искусственного интеллекта в будущем приведет к гибели человечества. Ученый отметил, что люди из-за внедрения ИИ начнут постепенно деградировать. А в условиях естественной эволюции, когда человеку для выживания необходимо постоянно бороться, этот процесс неминуемо приведет к его гибели.

В России положительно рассматривают вопрос внедрения ИИ. Алексей Кудрин однажды заявил о том, что использование таких технологий позволит примерно на 0,3% от ВПП уменьшить расходы на обеспечение работы государственного аппарата. Дмитрий Медведев предрекает исчезновение ряда профессий из-за внедрения ИИ. Однако чиновник подчеркнул, что использование таких технологий приведет к бурному развитию других отраслей.

По данным экспертов Всемирного экономического форума, к началу 2020-х годов в мире из-за автоматизации производства рабочих мест лишаться около 7 миллионов человек. Внедрение ИИ с высокой долей вероятности вызовет трансформацию экономики и исчезновение ряда профессий, связанных с обработкой данных.

Эксперты McKinsey заявляют, что активнее процесс автоматизации производства будет проходить в России, Китае и Индии. В этих странах в ближайшее время до 50% рабочих потеряют свои местах из-за внедрения ИИ. Их место займут компьютеризированные системы и роботы.

По данным McKinsey, искусственный интеллект заменит собой профессии, предусматривающие физический труд и обработку информации: розничная торговля, гостиничный персонал и так далее.

К середине текущего столетия, как полагают эксперты американской компании, число рабочих мест во всем мире сократится примерно на 50%. Места людей займут машины, способные проводить аналогичные операции с той же или более высокой эффективностью. При этом эксперты не исключают варианта, при котором данный прогноз будет реализован раньше указанного срока.

Другие аналитики отмечают вред, который могут нанести роботы. Например, эксперты McKinsey обращают внимание на то, что роботы, в отличие от людей, не платят налоги. В результате из-за снижения объемов поступлений в бюджет государство не сможет поддерживать инфраструктуру на прежнем уровне. Поэтому Билл Гейтс предложил ввести новый налог на роботизированную технику.

Технологии ИИ повышают эффективность работы компаний за счет снижения числа совершаемых ошибок. Кроме того, они позволяют повысить скорость выполнения операций до того уровня, который не может достигнуть человек.