Tehisintellekt (AI). Kes leiutas tehisintellekti? Arukas tehisintellekt

Tehisintellekti võib defineerida kui teaduslikku distsipliini, mis tegeleb intelligentse käitumise modelleerimisega. Sellel määratlusel on üks oluline puudus – intelligentsuse mõistet on raske seletada. Enamik inimesi on kindlad, et tunnevad sellega kokku puutudes „mõistliku käitumise” ära. Siiski on ebatõenäoline, et keegi suudab määratleda intelligentsust, mis on piisavalt spetsiifiline, et hinnata väidetavalt intelligentset arvutiprogrammi, peegeldades samal ajal ka inimmõistuse elujõudu ja keerukust.

Niisiis, tehisintellekti määratlemise probleem taandub intelligentsuse defineerimise probleemile üldiselt: kas see on midagi ühtset või ühendab see mõiste erinevaid võimeid? Mil määral saab intelligentsust luua? Mis on loovus? Mis on intuitsioon? Kas intelligentsuse olemasolu on võimalik hinnata ainult jälgitava käitumise järgi? Kuidas on teadmised elusolendite närvikudedes esindatud ja kuidas seda nutiseadmete disainis rakendada? Kas intelligentsust on üldse võimalik saavutada arvutitehnoloogia abil või nõuab intelligentsuse olemus hulgaliselt ainult bioloogilistele olenditele omaseid tundeid ja kogemusi?

Nendele küsimustele pole veel vastust leitud, kuid need kõik aitasid kujundada tänapäeva tehisintellekti aluseks olevaid ülesandeid ja metoodikat. Tehisintellekti võlu on see, et see pakub originaalset ja võimsat relva nende probleemide uurimiseks. Tehisintellekt annab vahendi ja testimudeli intelligentsuse teooriate jaoks: neid teooriaid saab sõnastada arvutikeeles ja seejärel testida.

Nendel põhjustel ei anna artikli alguses antud tehisintellekti definitsioon sellele teadusvaldkonnale üheselt mõistetavat tunnust. See tekitab ainult uusi küsimusi ja avab paradokse valdkonnas, mille üheks põhiülesandeks on enesemääramise otsimine. Tehisintellekti täpse definitsiooni leidmise probleem on aga mõistetav. Tehisintellekti uurimine on alles noor teadusharu ning selle struktuur, küsimuste ring ja meetodid pole nii selgelt piiritletud kui küpsemates teadustes, näiteks füüsikas.

Tehisintellekt on mõeldud arvutiteaduse võimaluste laiendamiseks, mitte selle piiride määratlemiseks. Üks oluline väljakutse, millega teadlased silmitsi seisavad, on toetada neid jõupingutusi selgete teoreetiliste põhimõtetega.

Iga teadus, sealhulgas tehisintellekt, arvestab teatud probleemidega ja töötab välja lähenemisviise nende lahendamiseks. Tehisintellekti ajalugu, selle teaduse aluseks olevate inimeste lood ja nende hüpoteesid võivad selgitada, miks teatud probleemid selles valdkonnas domineerima hakkasid ja miks nende lahendamiseks võeti kasutusele tänapäeval kasutatavad meetodid.

Tõsi, geomeetriaülesandeid lahendab ta seni vaid 7. klassi jaoks. Tulevikus kavatsevad arendajad õpetada intellekti ühtse riigieksami küsimustele vastama.

Sellest rääkis ajakirjanikele üks selle programmi arendajatest, tehnikateaduste doktor, Moskva Auto- ja Maantee Riikliku Tehnikaülikooli (MADI) professor Oleg Varlamov.

Uue intelligentsuse jaoks ei oma tähtsust selle arvuti võimsus, kuhu see installitakse. See muudab hinnad inimlikuks. Näiteks autole paigaldamine maksab 50 tuhat rubla, mitte miljoneid dollareid, ütlevad arendajad.

Programmi saab paigaldada robottolmuimejale, et see saaks ilma inimabi ja spetsiaalsete markeriteta mööda nurkades käia ega pugeda diivani alla. See põhineb uudsel lähenemisel, kui programmil pole mitte ainult teadmiste kogumit ja see pakub neid nõudmisel, vaid kasutab neid ka ise määratud probleemide lahendamiseks. Põhineb, muide, meestüüpi loogikale. Praegu meeste kohta.

Tehisintellekt on turundustermin, mis kuni viimase ajani ei kajastanud tehnoloogia olemust päris õigesti. Varlamovi sõnul läheneb inimkond alles praegu oma loomisele. Ja meie olime tema sõnul esimesed, kes arendasid tehisintellekti, mis ei sorteeri lihtsalt tabeliandmeid järjestikku, vaid on võimeline loogiliselt mõtlema.

Ta põhjendab oma otsuseid ja saab neid kohandada, kui tingimused muutuvad. Seega saab tehisintellekt ettenägematutes olukordades iseseisvate otsuste tegemise võime, mis oli talle varem kättesaamatu, märkis Varlamov. "Mivari tehnoloogia," selgitas ta, "sealhulgas mitmemõõtmelised andmebaasid ja ainulaadne teabetöötlusalgoritm, on täielikult meie poolt välja töötatud." Mivari intelligentsusest võib saada aluseks globaalsete infosüsteemide loomisel, mis on põhimõtteliselt avatud pidevale uute andmete lisamisele, võimega kiiresti töödelda ja vajalikke tulemusi saada, usub professor.

Ta märkis, et see võimaldab luua Venemaal otsingusüsteemi, mis on palju arenenum kui praegu olemasolevad globaalsed otsingumootorid. Selle arendamise raames on juba käivitatud projekt loomuliku keele, mitte sõnade komplekti, vaid kõne mõistmiseks. Samal ajal kui robot ei saa vestluses osaleda, jätkab loogilist ahelat. Ja uuel luurel on selleks kõik eeldused, usub Varlamov.

Praegu pole programm emotsioonidele võimeline, kuid tulevikus saab see reaalsuseks, aga ka õpetab talle naiseloogika elemente, mis on teadlaste sõnul keerulisem kui meesloogika. Sellise õpetatava teadmistebaasi kõrgeim tase oleks oskus nalja teha nagu inimene. Lõppude lõpuks sisaldab nali mitut tähendust. Olemasoleva intelligentsiga varustatud robot ei suuda neid ära tunda. Kuigi ta suudab nalja üles kirjutada ja seejärel toota, ei saa ta sellest veel aru.

Kus on mivarid praegusel kujul juba kasutusel? Lõpetatud projekte pole veel, vaid pilootprojektid ja teostusjärgus. "Meie platvormi baasil on loodud Interneti-päringute töötlemise süsteem ("Virtual Consultant"), mida rakendatakse kontaktkeskustes. Oleme loonud süsteemi nõudluse prognoosimiseks ja müügi kontrollimiseks üks piirkondlikest jaemüüjatest. Töötame süsteemi kallal, mis ühtlustab ärirakendusi reaalajas.

Lõpetamisel on visuaalse teabe semantilise töötlemise platvormi loomine, tänu millele hakkab tehisintellekt “mõistma” mitte ainult sõna, vaid ka graafilist pilti.

"Lisaks," jätkab Varlamov, "oleme alustanud tööd autonoomsete robotite ja intelligentsete komplekside jaoks mõeldud mivar-intelligentsiga. Sellised robotid on võimelised tegutsema nii üksi kui ka rühmas, kui kaugjuhtimine on võimatu (näiteks õnnetuste korral). ebaefektiivne (näiteks sügavas ruumis)". Ja see kõik pole fantaasia, vaid lähitulevik. Edaspidi saab mõnesse programmi põimitud tehisintellekti mälupulgal kaasas kanda. Ja vajadusel rentida robot nagu jalgratas ja kasutada seda näiteks harival jalutuskäigul mööda linna.

Miks luua programme, mis mõtlevad nagu naine, ei suutnud RG korrespondent küsida?

"Me ei loo soospetsiifilist tehisintellekti," vastas Varlamov. - Töötame loogilise tehisintellekti kallal, mis on võimeline arutlema. Kui me ütleme "naiste loogika", peame silmas seda, et naised juhinduvad sageli intuitsioonist. Tehisintellekt pole selleks veel võimeline. Aga ainult praegu.

Eile avaldas Zillion eksklusiivse intervjuu noore teadlase, Inteli ISEF-2013 auhinna võitja Ionut Alexandru Budisteanuga, kes tegeleb tehisintellektil põhinevate ohutute isejuhtivate autode loomise projektiga. Me kõik arvame inertsist, et tehisintellekt on midagi ulmefilmidest. Aga ta on juba siin meiega. See kõik pole siiski nii lihtne. Mis on tehisintellekt tegelikult?

Tehisintellekt: definitsiooni ja meetodi probleem

Hiljuti rääkis tuntud füüsik David Deutsch Zillionile oma seisukohast tehisintellekti osas:

Arvan, et teadus- ja tehnikarevolutsiooni põhjustab mingis valdkonnas teadmiste kasv – ja see saavutatakse tehisintellekti loomisega. Kahjuks kasutab enamik tehisintellekti loomise praegustest lähenemisviisidest meetodeid ja filosoofiaid, mis minu arvates ei tööta. Aga kui me võtame laia ajaraami, siis arvan, et see probleem on lahendatav ja see lahendatakse. Ja kui see juhtub, ei ole maailm enam kunagi endine. Ühest küljest ei jää me intelligentsuse poolest üksi. Kuid teisest küljest kaovad paratamatult erinevused inimese ja tehisintellekti vahel. Saame isegi oma teadvuse, meele tehisintellektiga arvutisse üles laadida ja siis saame surematuks. Muide, inimmõistuse arvutisse laadimine ise ei kujuta endast tehisintellekti - arvutist saab vaid tehissubstraat “tavalise” meele juhtimiseks. Ma ei pea seda tehisintellektiks. Vaid ühe edusaavutuse – tehisintellekti tekkimise – tagajärjed on kolossaalsed. Millal see juhtub, ei tea: kahjuks kipuvad tänased teed ebaõnnestuma. Ma võin teile öelda, miks, kui soovite.

David Deutsch

Briti teoreetiline füüsik. Oxfordi ülikooli professor. Üks teerajajaid kvantarvutite valdkonnas. Everetti kvantmehaanika paljude maailmade tõlgenduse edendaja. Ta pälvis 1998. aastal Briti Füüsika Instituudi Diraci auhinna ja 2005. aastal Edge of Computation Science Prize'i. 2008. aastal valiti ta oma teaduslike saavutuste eest Londoni Kuninglikku Seltsi.

- Kui arvate, et see on lihtsalt omamoodi arvutiprogramm, siis tõeline tehisintellekt on täiesti erinev programm kui ükski teine. Teiste programmide puhul saate täpselt määrata, mida nad teevad, st konkreetse vastuse igale sisendile. Näiteks Wordi saab määrata järgmisele: Kui vajutate Kustuta, tuleb valitud tekst kustutada. Kuid tehisintellekt töötab teisiti. Oletame, et mul oli programmi vaja uue füüsikateose kirjutamiseks ja selle avaldamiseks – see oleks suurepärane! Kui ma peaksin sellele nõudele spetsifikatsiooni kirjutama, et selline töö saaks ilmuda, siis see spetsifikatsioon sisaldaks juba uusi füüsikateadmisi, mida ma paluksin programmil avada. Seetõttu laadiksin need teadmised programmi, mitte selle loovasse programmi. Teisest küljest, kui ma seda teadmist sinna ei laadi, muutub võimatuks määratleda, mida programm peaks tegema, nagu on võimatu määrata, mida inimene peaks tegema. Seetõttu ei saa tehisintellekti programmi spetsifikatsiooni luua vastavalt konkreetsetele käitumuslikele eelarvamustele, mille alusel olemasolevad programmid on kavandatud. See on põhjus.

Sellegipoolest on kui mitte "puhas" tehisintellekt juba olemas, siis selle eelkäijad - nutikad programmid, intelligentsed süsteemid, kunstlikult simuleeritud inimkäitumisega (kunstlikult simuleeritud inimkäitumisega) seadmed. Mida tähendab maailmateadus tehisintellekti mõiste all? Millised on selle loomise lähenemisviisid?

Tehisintellekti paradigma küsimus on nii keeruline ja keeruline, et sellega tegeleb korraga mitu teadust: mitte ainult arvutiteadus, vaid ka filosoofia, neuroteadus, futuroloogia jne. Filosoofid küsivad näiteks, mis on inimene ja teadmised. Neurolingvistid ja neuroteadlased püüavad täpselt mõista, kuidas me mõtleme, õpime, teeme avastusi, avastame uusi ideid ja loome uuendusi. Ja üldiselt, kas intelligentsus võib olla eranditult bioloogiline nähtus?

Klassikalise definitsiooni järgi tehisintellekt ehk AI (Artificial Intelligence, AI) on teadusvaldkond ja tehnoloogia intelligentsete masinate ja intelligentsete arvutiprogrammide loomiseks, kasutades arvuteid inimintelligentsi mõistmiseks. Samas ei pea AI kontseptsioon põhinema bioloogilistel põhimõtetel. Kasvõi ainult sel põhjusel, et inimese aju ja teadvus, nagu paljud neuroteaduse autoriteetsed esindajad usuvad, on teaduslik mõistatus ja tõenäoliselt ei suuda me kunagi avastada selle evolutsiooni meistriteose ülesehituse kõiki saladusi. Üheksandal minutil videointervjuust Saksa Kultuurikeskusega. Goethe Venemaal vastab maailmakuulus neurolingvist Tatjana Tšernigovskaja küsimusele “Kas me tunneme aju?”: “Usun, et meil pole võimalust aju tunda. Neid ei tule kunagi. Ükski süsteem ei saa aru sellest keerulisemast süsteemist – täpselt selline on meie olukord. Aju on keerulisem kui universum, aju on kõige keerulisem, nii et ma ei suuda ette kujutada, milline on see osa sellest, mida me arvatavasti oleme – aga kes teab – kuidas me saame end uurida, ma ei saa aru.

Tehisintellekti klassikalise definitsiooni andis 1956. aastal Dartmouthi ülikoolis toimunud konverentsil väljapaistev Ameerika arvutiteadlane John McCarthy, Lispi keele leiutaja, funktsionaalse programmeerimise rajaja ja Turingi auhinna võitja tema tohutu panuse eest tehisintellekti uuringud. Tegelikult oli ta termini "tehisintellekt" autor.

John McCarthy

Ameerika arvutiteadlane, termini “tehisintellekt” autor, Lispi keele leiutaja, funktsionaalse programmeerimise rajaja.

Isegi siis ei seostanud McCarthy terminit tehisintellekt otseselt inimese intelligentsuse mõistmisega: ta uskus, et tehisintellekti kallal töötavad insenerid ja teadlased saavad konkreetsete probleemide lahendamiseks kasutada meetodeid, mis ei ole inimmõtlemisele omased. John McCarthy ütles, et üheks peamiseks probleemiks on see, et veel ei ole võimalik kindlaks teha, milliseid arvutusprotseduure võib nimetada intelligentseteks, kuna maailmateadus mõistab mõningaid intelligentsuse mehhanisme, kuid ei mõista teisi. Seega on puhttehnoloogilises lähenemises tehisintellekt kitsendatud eesmärkide saavutamise võime arvutuslikule komponendile.

AI kui teadusuuringute suund uurib inimese intellektuaalse loometegevuse olemust ja olemust, otsides võimalusi tehissüsteemides taastoota inimteadvuse peegeldamisvõimet. Kuid samas mõistetakse tehisintellekti olemust kui küberneetilist süsteemi, mis töötleb väliskeskkonnast tulevat infot, et selle põhjal otsuseid teha. Väga huvitav ja oluline punkt: sõna "intelligentsus" selles kontseptsioonis on metafooriline, kuna AI-süsteemid ei reprodutseeri veel inimajus toimuvaid protsesse. Tänapäeval on üldtunnustatud seisukoht, et tehisintellektiks nimetamiseks peab süsteem genereerima nõuetele vastavaid lahendusi.

Tehisintellekt: tõlkes kadunud

Veelgi segasem on olukord tehisintellekti mõistmisega läbi vene keele prisma. Venemaal tegeleb tehisintellekti probleemidega Venemaa Tehisintellekti Ühing. Huvitav on see, et venekeelset “tehisintellekti” mõistet ennast peab RAAI mõiste Artificial Intelligence ebaõnnestunud tõlkeks. Kunstlik tähendab "kunstlikku, inimese loodud, ebareaalset, ebaloomulikku" ja Intelligentsus tähendab "intellekti, mõistust, mõistust, vaimseid võimeid; teave, salajase iseloomuga teave; luure, luureteenistus." Mõiste intelligentsus tähendab teaduslikus kontekstis "võimet arukalt arutleda". Ja see ei ole identne sõnaga intellekt, mis tegelikult tähendab "intelligentsust". Venemaa tehisintellekti liit pakub tehisintellekti kolme määratlust:

• Teaduslik suund, mille raames püstitatakse ja lahendatakse traditsiooniliselt intellektuaalseks peetavate inimtegevuse tüüpide riistvara või tarkvara modelleerimise probleeme.
• Intelligentsete süsteemide omadus täita funktsioone (loov), mida traditsiooniliselt peetakse inimeste eesõiguseks. Samas on intelligentne süsteem tehniline või tarkvarasüsteem, mis on suuteline lahendama traditsiooniliselt loominguliseks peetud, konkreetsesse ainevaldkonda kuuluvaid probleeme, mille kohta talletatakse teadmised sellise süsteemi mällu. Intelligentse süsteemi struktuur sisaldab kolme põhiplokki - teadmistebaasi, lahendajat ja intelligentset liidest, mis võimaldab suhelda arvutiga ilma andmete sisestamiseks spetsiaalsete programmideta.
• Teadus, mida nimetatakse tehisintellektiks, on osa arvutiteaduste kompleksist ja selle baasil loodud tehnoloogiad kuuluvad infotehnoloogiate alla. Selle teaduse ülesanne on arvutisüsteemide ja muude tehisseadmete abil taasluua intelligentne arutluskäik ja tegevus.

Kriteeriumid: mida peetakse tehisintellektiks?

Niisiis on mõiste “tehisintellekt” äärmiselt mitmetähenduslik, kuna definitsiooni erinevad kombinatsioonid, mis peegeldavad üht või teist lähenemist, vastavad teatud tehnoloogilisele tasemele. Olemasolevad tehnoloogiad vastavad juba täielikult mõnele selle mõiste arusaamale, samas kui teised arusaamad tehisintellektist selles teaduse ja tehnoloogia arengu etapis jäävad ulmekirjanduse valdkonda. Kriteeriumide osas tekib loomulik küsimus: millised omadused ja võimed peaksid olema tõelisel tehisintellekti programmil? Kuid isegi siin selgub, et kriteeriumide vahe on suur.

Ootuse kriteerium. Tänapäeval on päris palju nutiseadmeid ja erinevat tarkvara, mida nimetatakse “nutikaks” või “intelligentseks”. See ei pruugi olla liiga keeruline elektroonika, millel on automaatselt lülitatavad režiimid, samuti andurid, andurid ja algoritmid. Selline tarkvara ja sellised seadmed ei saa pakkuda kasutajale rohkem, kui kaasas on. Kuid siin sõltub palju ootuse kriteeriumist: mida me ootame tehisintellektilt, mida peame "päris"? Kas me loodame teaduse ja tehnoloogia abil luua mittehumanoidse isiksuse? Kas me tahame, et tehisintellekt paljastaks meile mõned universumi saladused, mis on inimestele arusaamatud? Ootame mõnda uskumatult võimsat "mõtlejat", kes annab meile "vastust elu, universumi ja üldiselt põhiküsimusele?"

Millega me võrdleme konkreetse seadme/programmi intelligentsuse astet ja originaalsust? Automaatkäigukast on manuaalkäigukastiga võrreldes üsna “intelligentne”, kuna selle “täitmine” võimaldab meil ilma meie osaluseta “otsustada”, millisele kiirusele hetkel lülituda. See ei pruugi meile enam muljet avaldada, kuid rangelt võttes on tegemist tehnoloogilise imega, mida oleks mitusada aastat tagasi peetud müstiliseks imeks.

Juba praegu saate oma nutitelefoni tasuta alla laadida intelligentse testimissüsteemiga, mis kohandub konkreetse inimese ja tema ülesandega, võtab arvesse materjali ettevalmistamise ja valdamise taset ning võimaldab kujundada individuaalseid teste. Ning tehisintellektil põhinevad isesõitvad autod on intelligentsed, sest need on täis andmebaase ja andureid, mis võimaldavad pardaarvutil marsruuti valida, märgistusi ja takistusi tuvastada.

Mis tahes arenenud tehnoloogia on maagiast eristamatu, nagu väidab üks Clarke'i kolmest seadusest. Inimese aju, kognitiivsed võimed, inimese intelligentsus ja teadvus on teatud mõttes ikkagi maagia, kui rääkida sellest neuroteaduse läbimurdeteooria kriisivajaduse kontekstis. Kuid väikeste sammudega laguneb see "maagia" komponentideks, mida saab muuta: võtke näiteks kuulus "Halle Berry neuron" (ühe katse instrumentaaluuringud võimaldasid avastada inimese ajus neuroni, mis reageerib igale selle näitlejanna või tema kuvandi mainimisele). Nii et inimmõistuse “maagia” on siiski mingil määral mõõdetav ja arvutatav ning tehisintellekt, mis kasutab inimmõtlemise põhimõtteid või imiteerib seda teatud määral, on täiesti teostatav ülesanne. Aga jällegi, mida me intelligentsuseks peame? See ei pruugi olla ainult inimese intelligentsus. Sellega seoses hõlmab neuroteadus hajutatud aju kontseptsiooni, mis teadlaste arvates on sipelgatel, ja see määrab nende äärmiselt keeruka sotsiaalse elu. Ja delfiine hakati hiljuti positsioneerima mittehumanoidsete isenditena.

Meetodi kriteerium. Ootuskriteeriumi juurest liigume edasi meetodi kriteeriumi juurde. Kui me ei pea automatiseerimist tõeliselt intelligentseks, mis suudab palju, vaid toimib oma algoritmide ja piirangute järgi, siis juhtub nii: võib-olla ootame inimkonda "tõeliselt" AI-lt. Siinkohal tasub meenutada Oxfordi ülikooli professori David Deutschi öeldut: lihtsalt mõistuse arvutisse laadimine ei loo veel tehisintellekti, sest arvutist saab vaid tehissubstraat “loomuliku” inimmõistuse juhtimiseks. Ja Deutsch ei pea seda tehisintellektiks. Kas me ootame AI-lt ettearvamatust, iseseisvat mõtlemist ja oskust uusi asju välja mõelda ehk luua ideid ja teadmisi, mis meile vaikimisi pole omased? Kas me tõesti ootame täiuslikku mõtlemist? Võtmed uste juurde, mille taga algab tehisintellekti ajastu, on filosoofide ja neuroteadlaste käes. Tehisintellekti kui teaduse probleem seisneb selles, et filosoofid ja neuroteadlased kogu maailmas ja läbi aegade ei ole veel jõudnud ühisele arusaamale intelligentsusest ja mõtlemisest. Pealegi on üldiselt kahtlusi: kas intelligentsuse mõistet saab rakendada ka masinate puhul ja kas intelligentsuseks on vaja psüühikat, irratsionaalset elementi ja emotsioone?

Siin tuleb esiplaanile Alan Turingi empiiriline test, mille pakkus välja juba 1950. aastal filosoofiaajakirjas Mind artiklis “Computing Machinery and Intelligence”. Turingi testi eesmärk on välja selgitada inimesele lähedase kunstliku mõtlemise võimalikkus. Standardsõnastus on järgmine: „Inimene suhtleb ühe arvuti ja ühe inimesega. Küsimuste vastuste põhjal peab ta kindlaks tegema, kellega ta räägib: inimese või arvutiprogrammiga. Arvutiprogrammi eesmärk on eksitada inimest vale valiku tegemisel. Kõik testis osalejad ei näe üksteist. Selgub, et masin peab jäljendama mitte ainult inimese mõtlemise ja käitumise ratsionaalsust, vaid ka irratsionaalsust.

Turing ennustas, et masinad õpivad lõpuks sõna-sõnalt mõtlema ja läbivad selle testi. Ta tegi suure teadusliku panuse masinõppele: Turing eeldas, et sellest saab ülivõimsate arvutite ehitamise võtmelüli. Ja see lähenemine leiab nüüd AI spetsialistide seas poolehoidu. Futurist Raymond Kurzweil usub, et Turingi test läbitakse aastatel 2020–2030. Programm Artificial Linguistic Internet Computer Entity (A.L.I.C.E.) võistleb juba edu nimel. See on virtuaalne vestluskaaslane, kes on võimeline pidama dialoogi inimesega loomulikus keeles. Kolm korda A.L.I.C.E. sai Turingi testi läbiviimise platvormiks Loebneri auhinna konkursil pronksauhinna. Ükski AI programm pole kunagi saanud kuld- ega hõbeauhinda. Jabberwacky tarkvara jääb vaid veidi maha, saades kahel korral pronksauhinna. Selle tehisintellektiprogrammi nimi on mäng sõnaga jabberwocky, mis tähendab "riimiv jama, gobbledygook". See on autori neologism Lewis Carrolli raamatust Through the Looking Glass. Kas soovite AI Jabberwackyga vestelda? Kui räägite inglise keelt, saate seda kohe teha saidil Jabberwacky.Com. Jabberwacky teeb teie sõnadega mängides vaimuka nalja: illusioon, et vestlete intelligentse olendiga, on üsna tugev. Need, kes vestlesid 90ndate lõpus, saavad ligikaudu samad emotsioonid.

Zillioni eksperiment. Fragment suhtlusest AI-programmiga Jabberwacky: iseõppiv programm, mis püüab vestluspartneri sõnu tõlgendada ja neile asjakohaselt reageerida. Mõnikord osutub see huvitavaks poolfilosoofiliseks semantiliseks mänguks, kuid mõnikord viivad selles stiilis vastuste ahelad Jaburad kaugel: abieluettepanekule ja vihjele inimkonna sõjaplaanidele.

Iseõppimisvõime kriteerium. Ja siit liigume edasi järgmise kriteeriumi juurde programmi tõeliseks tehisintellektiks hindamiseks – me räägime õppimisvõimest. Inimese ja masina jaoks on olemas selline konkreetne intelligentsuse määratlus: "Intelligentsus on süsteemi võime luua iseõppimise kaudu programme probleemide lahendamiseks ja nende probleemide lahendamiseks." Mis on seesama Jabberwacky? Või kes? See on programm, mis võib õppida. Eelkõige teab ta, kuidas jäljendada selle inimese suhtlusstiili, kellega ta enne testi vestles. See võib selgitada selliseid küsimusi nagu "Kas abiellute minuga?" ja suhtluse spetsiifilist tooni.

Zillioni eksperiment. Suhtlemine kunstkeelelise Interneti-arvutiüksusega – A.L.I.C.E.

AI vestlusrobotid A .L .I .C .E . ja Jabberwacky suhtlevad üksteisega messengeri kaudu.

AI: tugev ja nõrk

Kõik AI variandid, mida saab nende kriteeriumide kaudu kirjeldada, sobivad tugeva ja nõrga AI teooriatega. Nõrga tehisintellekti kontseptsiooni pooldajad peavad selliseid programme ainult teatud probleemide lahendamise vahendiks, mis ei nõua inimese kognitiivsete võimete täielikku ulatust.

Tugeva tehisintellekti kontseptsioon on üles ehitatud Newell-Simoni hüpoteesi ümber, mis eeldab, et "füüsilisel sümboolsel süsteemil on vajalikud ja piisavad vahendid põhiliste intellektuaalsete toimingute tegemiseks laiemas mõttes." Ilma sümboolse arvutuseta on mõttekas tegevus võimatu. Sümboolsete arvutuste tegemise oskus iseenesest on piisav, et tekitada võime teha tähenduslikke toiminguid. Enamik AI-uuringuid järgib sümboolsete süsteemide loomise teed. Ja sümboolne arvutamine on programmeerimine.

Tugeva tehisintellekti kontseptsiooni kohaselt on mõned vormid tegelikult võimelised mõtlema, teadvustama ja lahendama probleeme. Kuid nende mõtteprotsess ei pruugi olla sama, mis inimesel. Nõrga tehisintellekti teooria seda võimalust ei võimalda. John Searle, kes pakkus välja tugeva tehisintellekti kontseptsiooni, usub, et see ei ole mõistuse mudel, vaid mõistus ise. Tänapäeval on teadlased jõudnud kokkuleppele, millised omadused on tugeval ja nõrgal tehisintellektil.

Tugev tehisintellekt on otsuste tegemine, strateegiate kasutamine, mõistatuste lahendamine ja ebakindlusega silmitsi seismine, teadmiste esindamine, õppimine, üldine reaalsuse mõistmine, planeerimine, loomulikus keeles suhtlemine, teadvus, tundlikkus keskkonna suhtes, teadlikkus iseendast kui indiviidist, oma mõtete mõistmine, empaatia, tarkus – ja kõigi nende võimete ühendamine eesmärkide saavutamiseks. Tänapäeval töö selliste programmidega juba käib. Samas on mitmed olulised küsimused taas ebakindluse vallas. Kõik see on inimese jaoks oluline, kuid kas see on vajalik masinintelligentsuse jaoks? Kas sellest piisab tõelise tehisintellekti jaoks? Ja kas teatud intelligentsuse taseme saavutamisel võivad sellised omadused nagu empaatia tekkida automaatselt?

AI: 4 lähenemist + tööriistad

Kõik küsimused, ideed ja paradigmad kokku võttes on AI loomisel mitu lähenemisviisi:

1. Ülalt-alla AI: ülalt-alla semiootiline lähenemine. Räägime ekspertsüsteemide, teadmusbaaside ja järeldussüsteemide loomisest, mis simuleerivad kõrgetasemelisi vaimseid protsesse, nagu mõttekäik, emotsioonid, loovus, kõne ja mõtlemine üldiselt. Ülalt-alla lähenemisviisid hõlmavad järgmist:

• Loogiline lähenemine. See põhineb arutluse modelleerimisel, kasutades teoreetilise raamistikuna loogikat.
• Sümboolne lähenemine. Sümboolse andmetöötluse eripäraks on uute reeglite loomine programmi täitmise käigus. Mitteintelligentsed süsteemid pole selleks võimelised.
• Agendipõhine lähenemine. Rõhk on keskkonnas ellujäämisel, tee leidmisel, otsuste tegemisel ja ülesannete täitmisel. See on 1990. aastate algusest arenenud lähenemine, mis põhineb intelligentsete (ratsionaalsete) agentide kasutamisel. Intelligentsust tõlgendatakse sel juhul arvutusliku osana, mis planeerib intelligentsele masinale seatud eesmärkide saavutamise võimet. AI-masin tajub keskkonda andurite kaudu ja toimib objektidele täiturmehhanismide kaudu.

  2. Altpoolt -Up AI: alt-üles bioloogiline lähenemine. See hõlmab närvivõrkude ja evolutsiooniliste arvutuste uurimist, mis modelleerivad bioloogilistel elementidel põhinevat intelligentset käitumist. See valdkond hõlmab tööd neuro- või bioarvutiga. AI bioloogiline modelleerimine on põhjendatud sellega, et tehissüsteemid kordavad ühel või teisel viisil bioloogiliste süsteemide struktuuri ja funktsioone, milles käitumise, õppimisvõime ja kohanemise määravad bioloogilised omadused. Alt-üles AI sisaldab:

  • Töötamine närvivõrkudes.
  • Geneetiline lähenemine. See põhineb ideel, et algoritm muutub tõhusamaks, laenates oma algalgoritmidelt parimad omadused.

  3. Hübriidne lähenemine. See on neuraalsete ja sümboolsete mudelite sünergiline kombinatsioon, mis teadlaste hinnangul annab tehisintellektile harmoonilise hulga kognitiivseid ja arvutuslikke võimeid. Sellise AI programmi järeldamisreeglid genereerivad närvivõrgud ja generatiivsed reeglid luuakse statistilise õppimise teel. Seda kontseptsiooni peetakse üheks paljutõotavamaks.

  4. See on sama põhimõtteliselt uus lähenemine, millest füüsik David Deutsch ühes intervjuus rääkis, kuid mis tuleb veel avastamata.

  AI loomise ja treenimise tööriistad on ulatuslikud:

  • Loomulike keeltega töötamine: mõistmisvõimete analüüs, inimkeelsete tekstide genereerimine, teksti süvaanalüüs, masintõlge, infootsing.
  • Mõtteprotsesside sümboolne modelleerimine: sümboolsete süsteemide loomine, arutluse modelleerimine, teoreemide tõestamine, otsuste tegemine, prognoosimine, planeerimine, mänguteooria.
  • Masinõpe: juhendamata õpe (mustrite tuvastamine sisendvoos) ja juhendatud õpe (klassifikatsioon ja analüüs).
  • Teadmiste esitlemine ja kasutamine: lihtsast informatsioonist teadmiste saamine, selle süstematiseerimine ja kasutamine, ekspertsüsteemide loomine (programmid, mis kasutavad teadmusbaase erinevate küsimuste kohta teadmiste saamiseks); närvivõrkude tehnoloogial põhinevate andmete põhjal teadmiste tootmine, närvivõrkude verbaliseerimine.

  Tehisintellekti teema pole siin kaugeltki ammendatud: püsige Zillioniga kursis.

Tehisintellekt (AI, inglise: Artificial Intelligence, AI) – intelligentsete masinate, eriti intelligentsete arvutiprogrammide loomise teadus ja tehnoloogia. AI on seotud sarnase ülesandega kasutada arvuteid inimese intelligentsuse mõistmiseks, kuid see ei pruugi piirduda bioloogiliselt usutavate meetoditega.

Mis on tehisintellekt

Intelligentsus(lad. intellectus - aisting, taju, mõistmine, mõistmine, mõiste, mõistus) või mõistus - psüühika omadus, mis koosneb võimest kohaneda uute olukordadega, võimest õppida ja kogemusel põhinevat meeles pidada, mõista ja rakendada abstraktseid mõisteid ja kasutada oma teadmisi keskkonnajuhtimiseks. Intelligentsus on üldine tunnetus- ja raskuste lahendamise võime, mis ühendab kõik inimese kognitiivsed võimed: aisting, taju, mälu, kujutamine, mõtlemine, kujutlusvõime.

1980. aastate alguses. Arvutusteadlased Barr ja Fajgenbaum pakkusid välja tehisintellekti (AI) järgmise määratluse:

Hiljem hakati tehisintellekti alla klassifitseerima mitmeid algoritme ja tarkvarasüsteeme, mille eristavaks omaduseks on see, et nad suudavad mõnda probleemi lahendada samamoodi, nagu teeks nende lahendusele mõtlev inimene.

Tehisintellekti peamised omadused on keele mõistmine, õppimine ning mõtlemis- ja mis kõige tähtsam - tegutsemisvõime.

AI on seotud tehnoloogiate ja protsesside kompleks, mis areneb kvalitatiivselt ja kiiresti, näiteks:

• loomuliku keele tekstitöötlus
• ekspertsüsteemid
• virtuaalsed agendid (vestlusbotid ja virtuaalsed assistendid)
• soovitussüsteemid.

Tehisintellekti arendamise riiklik strateegia

• Peamine artikkel: Tehisintellekti arendamise riiklik strateegia

AI-uuringud

• Peamine artikkel: Tehisintellekti uurimine

AI standardimine

2019: ISO/IEC eksperdid toetasid ettepanekut töötada välja venekeelne standard

16. aprillil 2019 sai teatavaks, et ISO/IEC tehisintellekti valdkonna standardimise alakomitee toetas RVC baasil loodud tehnilise komitee “Küberfüüsikalised süsteemid” ettepanekut arendada välja tehisintellekt. standard. Mõisted ja terminoloogia" lisaks ingliskeelsele põhiversioonile vene keeles.

Terminoloogiline standard “Tehisintellekt. Mõisted ja terminoloogia" on tehisintellekti valdkonna rahvusvaheliste regulatiivsete ja tehniliste dokumentide perekonna jaoks ülioluline. Lisaks terminitele ja definitsioonidele sisaldab käesolev dokument kontseptuaalseid lähenemisviise ja põhimõtteid elementidega süsteemide koostamiseks, tehisintellekti ja muude otspunktide tehnoloogiate vahelise seose kirjeldust, samuti regulatiivse ja tehnilise regulatsiooni aluspõhimõtteid ja raamistikku käsitlevaid lähenemisviise. tehisintellektist.

Pärast vastava ISO/IEC alakomitee koosolekut Dublinis toetasid ISO/IEC eksperdid Venemaa delegatsiooni ettepanekut töötada tehisintellekti valdkonna terminoloogiline standard samaaegselt välja mitte ainult inglise, vaid ka vene keeles. Dokument loodetakse heaks kiita 2021. aasta alguses.

ISO/IEC eksperdid toetasid kohtumisel ka rahvusvahelise dokumendi Infotehnoloogia – Tehisintellekt (AI) – Ülevaade AI-süsteemide arvutusviisidest – kavandi väljatöötamist, milles Venemaa tegutseb kaastoimetajana. Dokumendis antakse ülevaade tehisintellekti süsteemide hetkeseisust, kirjeldatakse süsteemide põhiomadusi, algoritme ja lähenemisi ning tuuakse näiteid tehisintellekti valdkonna spetsialiseeritud rakendustest. Käesoleva dokumendi kavandi väljatöötamist viib läbi alakomitee raames spetsiaalselt loodud töörühm 5 “AI-süsteemide arvutuslikud lähenemisviisid ja arvutuslikud karakteristikud” (SC 42 töörühm 5 “AI süsteemide arvutuslikud lähenemisviisid ja arvutuslikud omadused”).

Tehisintellekti tehnoloogiate järele on digitaalmajanduse erinevates sektorites suur nõudlus. Peamiste tegurite hulgas, mis takistavad nende täiemahulist praktilist kasutamist, on reguleeriva raamistiku väheareng. Samas on just hästi arenenud regulatiivne ja tehniline raamistik see, mis tagab tehnoloogia rakendamise kindlaksmääratud kvaliteedi ja vastava majandusliku efekti.

Tehisintellekti valdkonnas töötab RVC-l põhinev TC Cyber-Physical Systems välja mitmeid riiklikke standardeid, mille kinnitamine on kavandatud 2019. aasta lõpuks – 2020. aasta algusesse. Lisaks käib töö koos turuosalistega riikliku standardimiskava (NSP) väljatöötamiseks 2020. aastaks ja pärast seda. TC "Küberfüüsikalised süsteemid" on avatud huvitatud organisatsioonide ettepanekutele dokumentide väljatöötamiseks.

2018: Kvantkommunikatsiooni, AI ja targa linna valdkonna standardite väljatöötamine

6. detsembril 2018 alustas RVC-l põhinev tehniline komitee “Küberfüüsikalised süsteemid” koos piirkondliku insenerikeskusega “SafeNet” standardite komplekti väljatöötamist riikliku tehnoloogiaalgatuse (NTI) ja digitaalmajanduse turgude jaoks. 2019. aasta märtsiks on kavas välja töötada kvantkommunikatsiooni valdkonna tehnilised standardimisdokumendid ja, teatas RVC. Loe rohkem.

Tehisintellekti mõju

Oht inimtsivilisatsiooni arengule

Mõju majandusele ja ettevõtlusele

• Tehisintellekti tehnoloogiate mõju majandusele ja ettevõtlusele

Mõju tööturule

Tehisintellekti eelarvamus

Kõige AI-ga seotud (masintõlge, kõnetuvastus, loomuliku keele töötlemine, arvutinägemine, automatiseeritud juhtimine ja palju muud) keskmes on sügav õppimine. See on masinõppe alamhulk, mida iseloomustab närvivõrgu mudelite kasutamine, mis võib öelda, et nad jäljendavad aju toimimist, seega oleks nende klassifitseerimine tehisintellektiks keeruline. Iga närvivõrgu mudel on koolitatud suurte andmehulkade põhjal, nii et see omandab teatud "oskused", kuid nende kasutamine jääb selle loojatele ebaselgeks, mis lõpuks muutub paljude süvaõpperakenduste jaoks üheks kõige olulisemaks probleemiks. Põhjus on selles, et selline mudel töötab piltidega formaalselt, ilma et oleks üldse aru saanud, mida ta teeb. Kas selline süsteem on AI ja kas masinõppele ehitatud süsteeme saab usaldada? Viimasele küsimusele antud vastuse tagajärjed ulatuvad teaduslabori piiridest kaugemale. Seetõttu on meedia tähelepanu nähtusele, mida nimetatakse AI eelarvamuseks, märgatavalt hoogustunud. Seda saab tõlkida kui "AI bias" või "AI bias". Loe rohkem.

Tehisintellekti tehnoloogiaturg

AI turg Venemaal

Globaalne AI turg

AI rakendusvaldkonnad

Tehisintellekti kasutusvaldkonnad on küllaltki laiad ja hõlmavad nii tuttavaid tehnoloogiaid kui ka esile kerkivaid uusi valdkondi, mis on massrakendusest kaugel, ehk teisisõnu on tegemist kogu lahenduste valikuga tolmuimejatest kosmosejaamadeni. Saate jagada kogu nende mitmekesisuse vastavalt arengu põhipunktide kriteeriumile.

AI ei ole monoliitne teemavaldkond. Lisaks ilmuvad mõned tehisintellekti tehnoloogilised valdkonnad majanduse uute alamsektoritena ja eraldiseisvate üksustena, teenindades samal ajal enamikku majanduse valdkondi.

Tehisintellekti kasutamise areng toob kaasa tehnoloogiate kohandamise klassikalistes majandussektorites kogu väärtusahela ulatuses ja muudab neid, mis viib peaaegu kõigi funktsionaalsuste algoritmiseerimiseni logistikast ettevõtte juhtimiseni.

AI kasutamine kaitse- ja sõjalistes küsimustes

Kasutamine hariduses

AI kasutamine ettevõtluses

AI võitluses pettustega

11. juulil 2019 sai teatavaks, et juba kahe aasta pärast kasutatakse tehisintellekti ja masinõpet pettuste vastu võitlemiseks kolm korda sagedamini kui 2019. aasta juulis. Sellised andmed saadi SAS-i ja Certified Fraud Examiners Association (ACFE) ühise uuringu käigus. 2019. aasta juuli seisuga on sellised pettusevastased vahendid kasutusel juba 13% uuringus osalenud organisatsioonidest ning veel 25% ütles, et plaanib need kasutusele võtta järgmise aasta-kahe jooksul. Loe rohkem.

AI elektrienergiatööstuses

• Projekteerimise tasandil: energiaressursside tootmise ja nõudluse täiustatud prognoosimine, elektritootmisseadmete töökindluse hindamine, suurenenud tootmise automatiseerimine nõudluse suurenemise korral.
• Tootmise tasandil: seadmete ennetava hoolduse optimeerimine, tootmise efektiivsuse tõstmine, kadude vähendamine, energiaressursside varguste vältimine.
• Kampaania tasemel: hinnakujunduse optimeerimine olenevalt kellaajast ja dünaamiline arveldamine.
• Teenuse osutamise tasandil: kõige kasumlikuma tarnija automaatne valik, detailne tarbimisstatistika, automatiseeritud klienditeenindus, energiatarbimise optimeerimine lähtudes kliendi harjumustest ja käitumisest.

AI tootmises

• Disaini tasandil: uute toodete arendamise efektiivsuse tõstmine, tarnijate automatiseeritud hindamine ja varuosade nõuete analüüs.
• Tootmise tasandil: ülesannete täitmise protsessi täiustamine, koosteliinide automatiseerimine, vigade arvu vähendamine, tooraine tarneaegade vähendamine.
• Promotsiooni tasemel: tugi- ja hooldusteenuste mahu prognoosimine, hinnakujunduse juhtimine.
• Teenuse osutamise tasandil: sõidukipargi marsruutide planeerimise parandamine, nõudlus autopargi ressursside järele, teenindusinseneride koolituse kvaliteedi tõstmine.

AI pankades

• Mustrituvastus - kasutatud sh. tunnustada kliente kontorites ja edastada neile eripakkumisi.

AI transpordis

• Autotööstus on revolutsiooni äärel: 5 mehitamata sõidu ajastu väljakutset

AI logistikas

AI õlle valmistamisel

AI kohtusüsteemis

Arengud tehisintellekti vallas aitavad kohtusüsteemi radikaalselt muuta, muutes selle õiglasemaks ja korruptsiooniskeemidest vabamaks. Seda arvamust avaldas 2017. aasta suvel tehnikateaduste doktor, Artezio tehniline konsultant Vladimir Krylov.

Teadlane usub, et olemasolevaid tehisintellekti lahendusi saab edukalt rakendada erinevates majanduse ja avaliku elu valdkondades. Ekspert toob välja, et AI kasutatakse edukalt meditsiinis, kuid tulevikus võib see kohtusüsteemi täielikult muuta.

„Vaadates iga päev uudiseid tehisintellekti valdkonna arengute kohta, hämmastab teid selle valdkonna teadlaste ja arendajate ammendamatu kujutlusvõime ja viljakus. Teadusuuringute aruanded on pidevalt segatud väljaannetega uute turule paiskuvate toodete kohta ja aruannetega hämmastavatest tulemustest, mis on saavutatud tehisintellekti kasutamisega erinevates valdkondades. Kui rääkida oodatavatest sündmustest, millega kaasneb märgatav meediakära, kus AI-st saab taas uudiste kangelane, siis tehnoloogilisi prognoose ma ilmselt tegema ei hakka. Kujutan ette, et järgmiseks sündmuseks on kuskil ülipädeva kohtu tekkimine tehisintellekti näol, õiglane ja äraostmatu. See juhtub ilmselt aastatel 2020–2025. Ja selles kohtus toimuvad protsessid toovad kaasa ootamatuid peegeldusi ja paljude inimeste soovi kanda tehisintellektile üle suurem osa inimühiskonna juhtimise protsessidest.

Teadlane tunnistab tehisintellekti kasutamist kohtusüsteemis "loogiliseks sammuks" seadusandliku võrdsuse ja õigluse arendamiseks. Masinluure ei allu korruptsioonile ja emotsioonidele, suudab rangelt kinni pidada seadusandlikust raamistikust ja langetada otsuseid, võttes arvesse paljusid tegureid, sealhulgas andmeid, mis iseloomustavad vaidluse osapooli. Analoogiliselt meditsiinivaldkonnaga saavad robotkohtunikud töötada valitsuse teenuste hoidlate suurte andmetega. Võib arvata, et

Muusika

Maalimine

2015. aastal katsetas Google'i meeskond närvivõrke, et näha, kas need suudavad ise pilte luua. Seejärel treeniti tehisintellekti suure hulga erinevate piltide abil. Kui aga masinal “paluti” midagi omaette kujutada, selgus, et see tõlgendas meid ümbritsevat maailma mõnevõrra kummaliselt. Näiteks hantlite joonistamise ülesandeks said arendajad pildi, millel metall oli inimkätega ühendatud. Tõenäoliselt juhtus see seetõttu, et treeningfaasis sisaldasid hantlitega analüüsitud pildid käsi ja närvivõrk tõlgendas seda valesti.

26. veebruaril 2016 kogusid Google'i esindajad San Franciscos toimunud erioksjonil umbes 98 tuhat dollarit tehisintellekti loodud psühhedeelsetelt maalidelt. Need vahendid annetati heategevuseks. Allpool on toodud üks edukamaid pilte autost.

Google'i tehisintellekti maalitud maal.

Nad ütlevad, et tehisintellekt on sõjaväelaborite sügavustes töötanud alates 2007. aastast. Võimalik, et tulemused on juba olemas. Pole juhus, et vaid kuu aega tagasi teatas Elon Musk tehisintellektivastaste tehnoloogiate toetamisest ja investeeris selle valdkonna teadusuuringutesse 7 miljonit dollarit.

«On oht, et järgmise viie aasta jooksul juhtub midagi tõeliselt ohtlikku. "Kõige rohkem kümme aastat," ütles ettevõtja veebilehel edge.org peetud arutelus.

Elon Musk, Tesla ja SpaceX-i asutaja

Steve Wozniak nõustub ka Muskiga, kes usub, et "tehisintellekt muutub ühel päeval piisavalt targaks, et inimestest lahti saada." Bill Gates on kindel, et kui AI loomist ei kontrollita, areneb tehisintellekt seisundiks, mis on vastuolus inimsüsteemide eesmärkidega. Ja lõpuks ütles kuulus astrofüüsik Stephen Hawking otse, et "tehisintellekt võib inimkonna olemasolule lõpu teha."

Hawking avaldas koos Elon Muskiga veebisaidil futureoflife.org avatud kirja, milles kutsus teadlaskonda üles olema tähelepanelik tehisintellekti valdkonna teadustöö edenemise suhtes. Allakirjutanute hulgas pole aga Sergey Brini ja Larry Page'i nimesid. Ja see pole juhus. Just hiljuti teatas Google uue vestluse modelleerimisel põhineva tehisintellekti loomisest.

Siin on lühike lõik inimese ja Google'i masina vahelisest vestlusest:

C: Mis on elu mõte?

M.: Tee head.

C.: Mille nimel me elame?

M.: Elada igavesti.

C: Mis on olemasolu mõte?

M: Et teada saada, mis juhtub, kui jõuame planeedile Maa.

C: Kus sa praegu oled?

M.: Tühjuse keskel.

C: Mis on surma tähendus?

M.: Et saada elu.

C: Mis on mõistuse tähendus?

M.: See on mõistmine, mis see on.

C: Mis on tunnete tähendus?

M.: Ma ei tea.

Päris sisukas vestlus. "See on tehisintellekti tuleviku lähtepunkt, omamoodi tuum," ütleb ettevõtte Biplan tegevdirektor Evgeniy Karyuk. "Isegi täna võime eeldada, et 2030. aastaks näeme väga reaalseid tehisintellektiga varustatud prototüüpe, kuigi varajases staadiumis."

Kõigi inimeste ja Google Machinei vestluste täielikku sisu saab vaadata. Seal on võrdluseks toodud ka vestlused inimese ja Cleverboti vahel. Cleverbot on veebirakendus, mis kasutab inimesega vestlemiseks tehisintellekti algoritme. Selle leiutas 1988. aastal teadlane Rollo Carpenter. Oma eksisteerimise jooksul on Cleverbot inimestega pidanud üle 65 miljoni vestluse. 2011. aastal saavutas Cleverbot Turingi testis 51%.

Turingi test on empiiriline test, mille pakkus välja Alan Turing oma 1950. aasta artiklis "Computing Machines and Minds" filosoofiaajakirjas Mind. Testi eesmärk on välja selgitada, kas arvuti suudab mõelda.

Ja siin on minu vestlus Cleverbotiga:

Mees: Mis on elu mõte?

Cleverbot: Elul pole mõtet.

Mees: Mille nimel me elame?

Cleverbot: No me elame kellegi jaoks ja kui sa oled üksildane, siis pole mõtet elada.

Mees: Mis on olemasolu mõte?

Inimene: Kus sa praegu oled?

Cleverbot: Moskvas.

Mees: Mis on surma tähendus?

Cleverbot: Seda ma tahan teilt küsida.

Mees: Mis on mõistuse tähendus?

Cleverbot: Mul on sellele küsimusele oma vastus.

Inimene: Mis on tunnete tähendus?

Cleverbot: Miks ma sündisin?

Ilmselgelt annab Google Machine palju sisukamaid vastuseid. Cleverbot asendab teistelt inimestelt tema arvates sobivad fraasid. Mõnikord tundub tõesti, et teine ​​inimene vastab, aga ei midagi enamat.

On veel üks seisukoht, mille kohaselt on tehisintellekt põhimõtteliselt võimatu. Peamise argumendina tuuakse sageli välja Gödeli mittetäielikkuse teoreem. Põhimõte on see, et inimene on võimeline lahendama algoritmiliselt lahendamatuid probleeme, aga arvuti mitte. “Kolmendaks eluaastaks lahendab laps enesekindlalt probleemi, kas vili on küps või mitte, kuna tal on närvisidemed, millega saab vastata küsimusele küpsuse kohta: värvus, maitse, lõhn, pehmus või kõvadus. ,” ütleb Moskva Tehnoloogiainstituudi esimene prorektor Jevgeni Plužnik. - Kas masin on võimeline seda õppima? Ma olen kindel, et nii! Kui sellel on suur piltide andmebaas, saab see mõõta fruktoosisisaldust ja määrata puuviljade pehmust. Aga mis juhtub, kui libistate siniseks värvitud ja magusas vees leotatud käsna oma autosse? Kas masin on praegu võimeline tõeliselt mõistma?

"Kaasaegne arvuti saab hõlpsasti hakkama iga keerulise tegevusega, olgu see siis male või matemaatilised arvutused, kui seda tegevust saab kirjeldada selgete arvutusreeglitega," ütleb kuulus matemaatik Roger Penrose ühes oma loengus. "Tehisintellekt on süsteemi võime luua iseõppimise käigus programme, mis suudavad lahendada teatud keerukusastmega probleeme," ütleb Jevgeni Plužnik. "Olen kindel, et me ei näe järgmise 100 aasta jooksul tugeva tehisintellekti teket."

Ja lõpetuseks veel üks küsimus Cleverbotile.

Isik: Seal oli 1 õun, 1 tomat, 1 kurk ja 1 pirn. Kui palju puuvilju kokku on?
Cleverbot: Kell kümme õhtul.