Искусственный интеллект (ИИ)Artificial intelligence (AI). Кто придумал искусственный интеллект? Разумный искусственный интеллект

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

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

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

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

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

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

Правда, задачки по геометрии он решает пока только для 7-го класса. В дальнейшем разработчики намерены научить интеллект отвечать на вопросы ЕГЭ.

Об этом журналистам рассказал один из разработчиков этой программы доктор технических наук, профессор Московского автомобильно-дорожного государственного технического университета (МАДИ) Олег Варламов.

Для нового интеллекта мощность компьютера, на который его установят, не имеет значения. От этого и цены получатся гуманные. Например, инсталляция на авто обойдется в 50 тысяч рублей, а не в миллионы долларов, утверждают разработчики.

Программу можно установить на робот-пылесос, чтобы он без помощи человека и специальных маркеров обходил углы и не лез под диван. В основу взят новый подход, когда программа не просто обладает набором знаний и выдает их по запросу, но и сама их использует для решения поставленных задач. Основываясь, кстати, на мужском типе логики. Пока на мужском.

Искусственный интеллект - это маркетинговый термин, который до недавнего времени не вполне корректно отражал суть технологий. К его созданию, говорит Варламов, человечество подходит только сейчас. И мы, по его словам, первыми разработали искусственный интеллект, не просто последовательно перебирающий табличные данные, а способный мыслить логически.

Он обосновывает свои решения и может корректировать их в случае изменения условий. Таким образом, искусственный интеллект получит возможность принимать самостоятельные решения в непредвиденных ситуациях, что до сих пор было ему недоступно, отметил Варламов. "Миварная технология, - пояснил он, - включающая многомерные базы данных и уникальный алгоритм обработки информации, полностью разработана нами. Все наши технологии запатентованы". Миварный интеллект может стать основой для создания глобальных информационных систем, принципиально открытых для постоянного пополнения новыми данными, с возможностью быстрой обработки и получения требуемых результатов, считает профессор.

Он отметил, что это даст возможность создать в России поисковую систему намного совершеннее, чем существующие сейчас глобальные поисковики. В рамках его разработки уже запушен проект понимания естественного языка, не набора слов, а речи. Пока робот не может принять участие в беседе, продолжая логическую цепочку. А у нового интеллекта для этого есть все задатки, считает Варламов.

Пока программа не способна на эмоции, но в дальнейшем это станет реальностью, так же как и обучение ее элементам женской логики, которая, по мнению ученых, более сложная, чем мужская. Самым высоким уровнем такой обучаемой базы знаний будет навык шутить как человек. Ведь именно шутка содержит в себе несколько смыслов. Распознать их робот, оснащенный существующим интеллектом, не может. Хотя записать и потом произвести шутку он способен, но понять - пока нет.

Где уже используют мивары в том виде, в котором они есть сейчас? Завершенных проектов пока нет, только пилотные и на стадии реализации. "На базе нашей платформы, - рассказывает ученый, - создана система обработки интернет-обращений ("Виртуальный консультант"), которая внедряется в контакт-центрах. Мы создали систему прогнозирования спроса и контроля продаж для одного из региональных ретейлеров. Работаем над системой, которая в режиме реального времени гармонизирует работу бизнес-приложений".

Близится к завершению создание платформы смысловой обработки визуальной информации, благодаря которой искусственный интеллект начнет "понимать" не только слово, но и графическое изображение.

"Кроме того, - продолжает Варламов, - мы начали работу над миварным интеллектом для автономных роботов и интеллектуальных комплексов. Такие роботы смогут действовать как по одиночке, так и в группах, когда дистанционное управление невозможно (например при авариях) или неэффективно (скажем, в далеком космосе)". И все это не фантастика, а близкое будущее. В дальнейшем искусственный интеллект, заложенный под какую-ту программу, можно будет носить с собой на флешке. И при необходимости брать робота на прокат, как велосипед, и использовать, например, для познавательной прогулки по городу.

А зачем создавать программы, которые будут мыслить как женщина, - не удержалась от вопроса корреспондент "РГ"?

Мы не создаем гендерно-ориентированный искусственный интеллект, - ответил Варламов. - Мы работаем над логическим искусственным интеллектом, который способен рассуждать. Когда говорим: "женская логика", то имеем ввиду, что женщины часто руководствуются интуицией. Пока искусственный интеллект на такое не способен. Но только пока.

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

Искусственный интеллект: проблема определения и метода

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

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


Дэвид Дойч (David Deutsch)

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

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

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

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

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

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

Джон МакКарти (John McCarthy)

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

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

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

Искусственный интеллект: трудности перевода

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

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


Критерии: что считать искусственным интеллектом?

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

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

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

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

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

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

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

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

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


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

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

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

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

ИИ: сильный и слабый

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

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

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

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

ИИ: 4 подхода + инструменты

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

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

  • Логический подход. Он основан на моделировании рассуждений с использованием логики как теоретической основы.
  • Символьный подход. Особенность символьных вычислений - создание новых правил в процессе выполнения программы. Неинтеллектуальные системы не способны к этому.
  • Агентно-ориентированный подход. Акцент делается на выживание в окружающей среде, поиск пути, принятие решений и выполнение задач. Это подход, который развивается с начала 1990-х и основан на использовании интеллектуальных (рациональных) агентов. Интеллект в этом случае трактуется как вычислительная часть, планирование способности достигать поставленных перед интеллектуальной машиной целей. ИИ-машина воспринимает окружающую среду через датчики и воздействует на объекты посредством исполнительных механизмов.

    2. Bottom -Up AI : восходящий, биологический подход. Он включает в себя изучение нейронных сетей и эволюционных вычислений, которые моделируют интеллектуальное поведение на основе биологических элементов. К этому направлению относится работа над нейрокомпьютером или биокомпьютером. Биологическое моделирование ИИ обосновано тем, что искусственные системы так или иначе повторяют структуру и функции биологических систем, у которых поведение, способность к обучению и адаптация обусловлены биологическими особенностями. К Bottom -Up AI относятся:

    • Работа над нейронными сетями.
    • Генетический подход. Он основан на идее, что алгоритм станет эффективнее, позаимствовав лучшие характеристики у «родительских» алгоритмов.

    3. Гибридный подход. Это синергетическая комбинация нейронных и символьных моделей, которая, как предполагают исследователи, наделит ИИ гармоничным спектром когнитивных и вычислительных возможностей. Правила умозаключений у такой ИИ-программы будут генерироваться нейронными сетями, а порождающие правила будут создаваться через статистическое обучение. Эта концепция считается одной из самых перспективных.

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

    Инструментарий создания и обучения ИИ обширен:

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

    Тема искусственного интеллекта на этом далеко не исчерпана: следите за обновлениями Zillion .

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

Что такое искусственный интеллект

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

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


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

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

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

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

Национальная стратегия развития искусственного интеллекта

  • Основная статья: Национальная стратегия развития искусственного интеллекта

Исследования в сфере ИИ

  • Основная статья: Исследования в сфере искусственного интеллекта

Стандартизация в области ИИ

2019: Эксперты ISO/IEC поддержали предложение о разработке стандарта на русском языке

16 апреля 2019 года стало известно, что подкомитет ISO /IEC по стандартизации в области искусственного интеллекта поддержал предложение Технического комитета «Кибер-физические системы », созданного на базе РВК , о разработке стандарта «Artificial intelligence. Concepts and terminology» на русском языке в дополнение к базовой английской версии.

Терминологический стандарт «Artificial intelligence. Concepts and terminology» является основополагающим для всего семейства международных нормативно-технических документов в области искусственного интеллекта. Кроме терминов и определений, данный документ содержит концептуальные подходы и принципы построения систем с элементами , описание взаимосвязи AI с другими сквозными технологиями, а также базовые принципы и рамочные подходы к нормативно-техническому регулированию искусственного интеллекта.

По итогам заседания профильного подкомитета ISO/IEC в Дублине эксперты ISO/IEC поддержали предложение делегации из России о синхронной разработке терминологического стандарта в сфере AI не только на английском, но и на русском языке. Ожидается, что документ будет утвержден в начале 2021 года.

Развитие продуктов и услуг на базе искусственного интеллекта требует однозначной трактовки используемых понятий всеми участниками рынка. Стандарт терминологии позволит унифицировать «язык», на котором общаются разработчики, заказчики и профессиональное сообщество, классифицировать такие свойства продуктов на базе ИИ, как «безопасность», «воспроизводимость», «достоверность» и «конфиденциальность». Единая терминология также станет важным фактором для развития технологий искусственного интеллекта в рамках Национальной технологической инициативы – алгоритмы ИИ используют более 80% компаний в периметре НТИ. Кроме того, решение ISO/IEC позволит укрепить авторитет и расширить влияние российских экспертов при дальнейшей разработке международных стандартов.

В ходе заседания эксперты ISO/IEC также поддержали разработку проекта международного документа Information Technology - Artificial Intelligence (AI) - Overview of Computational Approaches for AI Systems, в котором Россия выступает в качестве соредактора. Документ предоставляет обзор современного состояния систем искусственного интеллекта, описывая основные характеристики систем, алгоритмы и подходы, а также примеры специализированных приложений в области AI. Разработкой этого проекта документа займется специально созданная в рамках подкомитета рабочая группа 5 «Вычислительные подходы и вычислительные характеристики систем Искусственного интеллекта» (SC 42 Working Group 5 «Computational approaches and computational characteristics of AI systems»).

В рамках работы на международном уровне делегации из России удалось добиться ряда знаковых решений, которые будут иметь долгосрочный эффект для развития в стране технологий искусственного интеллекта. Разработка русскоязычной версии стандарта, еще и со столь ранней фазы – гарантия синхронизации с международным полем, а развитие подкомитета ISO/IEC и инициация международных документов с российским соредакторством – это фундамент для дальнейшего продвижения интересов российских разработчиков за рубежом», - прокомментировал.

Технологии искусственного интеллекта широко востребованы в самых разных отраслях цифровой экономики . Среди основных факторов, сдерживающих их полномасштабное практическое использование, - неразвитость нормативной базы. При этом именно проработанная нормативно-техническая база обеспечивает заданное качество применения технологии и соответствующий экономический эффект.

По направлению искусственный интеллект ТК «Кибер-физические системы» на базе РВК ведет разработку ряда национальных стандартов, утверждение которых запланировано на конец 2019 – начало 2020 года. Кроме того, совместно с рыночными игроками идет работа по формированию Плана национальной стандартизации (ПНС) на 2020 год и далее. ТК «Кибер-физические системы» открыт для предложений по разработке документов со стороны заинтересованных организаций.

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

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

Влияние искусственного интеллекта

Риск для развития человеческой цивилизации

Влияние на экономику и бизнес

  • Влияние технологий искусственного интеллекта на экономику и бизнес

Влияние на рынок труда

Предвзятость искусственного интеллекта

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

Рынок технологий искусственного интеллекта

Рынок ИИ в России

Мировой рынок ИИ

Сферы применения ИИ

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

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

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

Использование ИИ в целях обороны и в военном деле

Использование в образовании

Использование ИИ в бизнесе

ИИ в борьбе с мошенничеством

11 июля 2019 года стало известно о том, что всего через два года искусственный интеллект и машинное обучение будут использоваться для противодействия мошенничеству в три раза чаще, чем на июль 2019 года. Такие данные были получены в ходе совместного исследования компании SAS и Ассоциации сертифицированных специалистов по расследованию хищений и мошенничества (Association of Certified Fraud Examiners, ACFE). На июль 2019 года такие антифрод -инструменты уже используют в 13% организаций, принявших участие в опросе, и в еще 25% заявили, что планируют их внедрить в течение ближайшего года-двух. Подробнее .

ИИ в электроэнергетики

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

ИИ в производственной сфере

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

ИИ в банках

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

ИИ на транспорте

  • Автоиндустрия на пороге революции: 5 вызовов эры беспилотного вождения

ИИ в логистике

ИИ в пивоварении

ИИ в судебной системе

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

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

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

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

Музыка

Живопись

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

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

Картина, написанная искусственным интеллектом Google.

Говорят, что в недрах военных лабораторий искусственный интеллект работает уже с 2007 года. Возможно, что уже есть и результаты. Не случайно всего месяц назад Илон Маск объявил о поддержке технологий противодействия искусственному интеллекту и вложил 7 миллионов долларов в исследования в этой области.

«Существует риск, что нечто действительно опасное случится в ближайшие пять лет. Самое большее - десять лет», - сказал предприниматель в дискуссии на сайте edge.org.

Илон Маск, основатель Tesla и SpaceX

Солидарен с Маском и Стив Возняк, который считает, что «искусственный интеллект однажды станет достаточно умным, чтобы избавиться от человека». Билл Гейтс уверен, что если не контролировать создание ИИ, то «искусственный интеллект эволюционирует в состояние, конфликтующее с целями человеческих систем». И, наконец, знаменитый астрофизик Стивен Хокинг прямо заявил, что «искусственный интеллект может положить конец существованию человечества».

Совместно с Илоном Маском Хокинг опубликовал на сайте futureoflife.org открытое письмо с призывом к научному сообществу внимательно относиться к ходу своих исследований в области искусственного интеллекта. Однако среди подписавшихся нет фамилий Сергея Брина и Ларри Пейджа. И это не случайно. Совсем недавно Google объявила о создании нового ИИ, построенного на моделировании разговора.

Вот небольшой фрагмент беседы человека и Машины Google:

Ч.: В чем смысл жизни?

М.: Творить добро.

Ч.: Для чего мы живем?

М.: Чтобы жить вечно.

Ч.: В чем смысл существования?

М.: В том, чтобы выяснить, что случится, когда мы достигнем планеты Земля.

Ч.: Где ты сейчас находишься?

М.: В центре пустоты.

Ч.: В чем смысл смерти?

М.: Чтобы получить жизнь.

Ч.: В чем смысл разума?

М.: В том, чтобы понять, что это.

Ч.: В чем смысл чувств?

М.: Я не знаю.

Вполне себе осмысленная беседа. «Это отправная точка, своеобразный стержень для будущего искусственного интеллекта, - считает исполнительный директор компании „Биплан“ Евгений Карюк. - Уже сегодня можно предположить, что к 2030 году мы увидим вполне реальные прототипы, наделенные искусственным интеллектом, пусть и в начальной стадии».

Полное содержание всех бесед человека и Машины Google можно посмотреть . Там же для сравнения даны беседы человека и Cleverbot . Cleverbot - веб-приложение, которое использует алгоритмы искусственного интеллекта для беседы с человеком. Его придумал в 1988 году ученый Ролло Карпентер. За все время своего существования Cleverbot провел свыше 65 миллионов разговоров с людьми. В 2011 году Cleverbot показал 51% по тесту Тьюринга.

Тест Тьюринга - эмпирический тест, идея которого была предложена Аланом Тьюрингом в статье «Вычислительные машины и разум», опубликованной в 1950 году в философском журнале Mind. Цель теста — выяснить, может ли компьютер думать.

А вот мой разговор с Cleverbot:

Человек: В чем смысл жизни?

Cleverbot: Смысла в жизни нет.

Человек: Для чего мы живем?

Cleverbot: Ну мы живем ради кого-то, а если ты одинокий — жить незачем.

Человек: В чем смысл существования?

Человек: Где ты сейчас находишься?

Cleverbot: В Москве.

Человек: В чем смысл смерти?

Cleverbot: Это я хочу у тебя спросить.

Человек: В чем смысл разума?

Cleverbot: У меня свой ответ на этот вопрос.

Человек: В чем смысл чувств?

Cleverbot: Зачем я родилась.

Очевидно, что Машина Google дает гораздо более осмысленные ответы. Cleverbot подставляет подходящие, по его мнению, фразы других людей. Иногда действительно кажется, что отвечает другой человек, но не более того.

Есть и другая точка зрения, согласно которой искусственный интеллект невозможен в принципе. В качестве основного аргумента часто приводят теорему Геделя о неполноте. Суть заключается в том, что человек способен решать алгоритмически неразрешимые проблемы, а компьютер — нет. «Ребенок уже к трем годам уверенно решает задачу, спелый фрукт или нет, в силу того, что он обладает нейронными связями, с помощью которых может ответить на вопрос о спелости: цвет, вкус, запах, мягкость или твердость, - говорит Евгений Плужник, первый проректор Московского технологического института. - Способна ли машина научиться этому? Уверен, что да! Если она будет обладать большой базой изображений, она сможет замерить содержание фруктозы и определить мягкость фрукта. Но что будет, если машине подсунуть губку, покрашенную в синий цвет и пропитанную сладкой водой? Способна ли машина в этот момент к подлинному пониманию?»

«Современный компьютер легко справится с любой сложной деятельностью, будь то шахматы или математические вычисления, но лишь при условии, что эту деятельность можно описать с помощью четких вычислительных правил», - говорит известный математик Роджер Пенроуз в одной из своих лекций. «Искусственный интеллект - это возможность системы создавать во время самообучения программы, способные решать задачи определенного класса сложности, - считает Евгений Плужник. - Я уверен, что в ближайшие 100 лет мы не станем свидетелями появления сильного искусственного интеллекта».

И в заключение - еще один вопрос к Cleverbot.

Человек: Было 1 яблоко, 1 помидор, 1 огурец и 1 груша. Сколько всего фруктов?
Cleverbot: Десять часов вечера.

Что еще почитать