Искусственный интеллект
Иску́сственный интелле́кт (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. [1]
Содержание
Происхождение и понимание термина «искусственный интеллект»
Участники Российской ассоциации искусственного интеллекта дают следующие определения искусственного интеллекта:
Нередко искусственным интеллектом называют и простейшую электронику, чтобы обозначить наличие датчиков и автоматический выбор режима работы. Слово искусственный в этом случае означает, что не стоит ждать от системы умения найти новый режим работы в не предусмотренной разработчиками ситуации.
Предпосылки развития науки искусственного интеллекта
История искусственного интеллекта как нового научного направления начинается в середине XX века. К этому времени уже было сформировано множество предпосылок его зарождения: среди философов давно шли споры о природе человека и процессе познания мира, нейрофизиологи и психологи разработали ряд теорий относительно работы человеческого мозга и мышления, экономисты и математики задавались вопросами оптимальных расчётов и представления знаний о мире в формализованном виде; наконец, зародился фундамент математической теории вычислений — теории алгоритмов — и были созданы первые компьютеры.
История развития искусственного интеллекта в СССР и России
В 1964 году была опубликована работа ленинградского логика Сергея Маслова «Обратный метод установления выводимости в классическом исчислении предикатов», в которой впервые предлагался метод автоматического поиска доказательства теорем в исчислении предикатов.
В 1966 году В. Ф. Турчиным был разработан язык рекурсивных функций Рефал.
Подходы и направления
Подходы к пониманию проблемы
Единого ответа на вопрос, чем занимается искусственный интеллект, не существует. Почти каждый автор, пишущий книгу об ИИ, отталкивается в ней от какого-либо определения, рассматривая в его свете достижения этой науки.
В философии не решён вопрос о природе и статусе человеческого интеллекта. Нет и точного критерия достижения компьютерами «разумности», хотя на заре искусственного интеллекта был предложен ряд гипотез, например, тест Тьюринга или гипотеза Ньюэлла — Саймона. Поэтому, несмотря на наличие множества подходов как к пониманию задач ИИ, так и созданию интеллектуальных информационных систем, можно выделить два основных подхода к разработке ИИ [11] :
Последний подход, строго говоря, не относится к науке о ИИ в смысле, данном Джоном Маккарти, — их объединяет только общая конечная цель.
Тест Тьюринга и интуитивный подход
Стандартная интерпретация этого теста звучит следующим образом: «Человек взаимодействует с одним компьютером и одним человеком. На основании ответов на вопросы он должен определить, с кем он разговаривает: с человеком или компьютерной программой. Задача компьютерной программы — ввести человека в заблуждение, заставив сделать неверный выбор». Все участники теста не видят друг друга.
Однако последний подход вряд ли выдерживает критику при более детальном рассмотрении. К примеру, несложно создать механизм, который будет оценивать некоторые параметры внешней или внутренней среды и реагировать на их неблагоприятные значения. Про такую систему можно сказать, что у неё есть чувства («боль» — реакция на срабатывание датчика удара, «голод» — реакция на низкий заряд аккумулятора, и т. п.). А кластеры, создаваемые картами Кохонена, и многие другие продукты «интеллектуальных» систем можно рассматривать как вид творчества.
Символьный подход
Исторически символьный подход был первым в эпоху цифровых машин, так как именно после создания Лисп, первого языка символьных вычислений, у его автора возникла уверенность в возможности практически приступить к реализации этими средствами интеллекта. Символьный подход позволяет оперировать слабоформализованными представлениями и их смыслами.
Успешность и эффективность решения новых задач зависит от умения выделять только существенную информацию, что требует гибкости в методах абстрагирования. Тогда как обычная программа устанавливает один свой способ интерпретации данных, из-за чего её работа и выглядит предвзятой и чисто механической. Интеллектуальную задачу в этом случае решает только человек, аналитик или программист, не умея доверить этого машине. В результате создается единственная модель абстрагирования, система конструктивных сущностей и алгоритмов. А гибкость и универсальность выливается в значительные затраты ресурсов для не типичных задач, то есть система от интеллекта возвращается к грубой силе.
Основная особенность символьных вычислений — создание новых правил в процессе выполнения программы. Тогда как возможности не интеллектуальных систем завершаются как раз перед способностью хотя бы обозначать вновь возникающие трудности. Тем более эти трудности не решаются и наконец компьютер не совершенствует такие способности самостоятельно.
Недостатком символьного подхода является то, что такие открытые возможности воспринимаются не подготовленными людьми как отсутствие инструментов. Эту, скорее культурную проблему, отчасти решает логическое программирование.
Логический подход
Логический подход к созданию систем искусственного интеллекта направлен на создание экспертных систем с логическими моделями баз знаний с использованием языка предикатов.
Учебной моделью систем искусственного интеллекта в 1980-х годах был принят язык и система логического программирования Пролог. Базы знаний, записанные на языке Пролог, представляют наборы фактов и правил логического вывода, записанных на языке логических предикатов.
Логическая модель баз знаний позволяет записывать не только конкретные сведения и данные в форме фактов на языке Пролог, но и обобщённые сведения с помощью правил и процедур логического вывода, и в том числе логических правил определения понятий, выражающих определённые знания как конкретные и обобщённые сведения.
В целом исследования проблем искусственного интеллекта в рамках логического подхода к проектированию баз знаний и экспертных систем направлены на создание, развитие и эксплуатацию интеллектуальных информационных систем, включая вопросы обучения студентов и школьников, а также подготовки пользователей и разработчиков таких интеллектуальных информационных систем.
Агентно-ориентированный подход
Последний подход, развиваемый с начала 1990-х годов, называется агентно-ориентированным подходом, или подходом, основанным на использовании интеллектуальных (рациональных) агентов. Согласно этому подходу, интеллект — это вычислительная часть (грубо говоря, планирование) способности достигать поставленных перед интеллектуальной машиной целей. Сама такая машина будет интеллектуальным агентом, воспринимающим окружающий его мир с помощью датчиков, и способной воздействовать на объекты в окружающей среде с помощью исполнительных механизмов.
Этот подход акцентирует внимание на тех методах и алгоритмах, которые помогут интеллектуальному агенту выживать в окружающей среде при выполнении его задачи. Так, здесь значительно тщательнее изучаются алгоритмы поиска пути и принятия решений.
Гибридный подход
Гибридный подход предполагает, что только синергетическая комбинация нейронных и символьных моделей достигает полного спектра когнитивных и вычислительных возможностей. Например, экспертные правила умозаключений могут генерироваться нейронными сетями, а порождающие правила получают с помощью статистического обучения. Сторонники данного подхода считают, что гибридные информационные системы будут значительно более сильными, чем сумма различных концепций по отдельности.
Модели и методы исследований
Символьное моделирование мыслительных процессов
Анализируя историю ИИ, можно выделить такое обширное направление как моделирование рассуждений. Долгие годы развитие этой науки двигалось именно по этому пути, и теперь это одна из самых развитых областей в современном ИИ. Моделирование рассуждений подразумевает создание символьных систем, на входе которых поставлена некая задача, а на выходе требуется её решение. Как правило, предлагаемая задача уже формализована, то есть переведена в математическую форму, но либо не имеет алгоритма решения, либо он слишком сложен, трудоёмок и т. п. В это направление входят: доказательство теорем, принятие решений и теория игр, планирование и диспетчеризация, прогнозирование.
Работа с естественными языками
Представление и использование знаний
Направление инженерия знаний объединяет задачи получения знаний из простой информации, их систематизации и использования. Это направление исторически связано с созданием экспертных систем — программ, использующих специализированные базы знаний для получения достоверных заключений по какой-либо проблеме.
Машинное обучение
Обучение без учителя — позволяет распознать образы во входном потоке. Обучение с учителем включает также классификацию и регрессионный анализ. Классификация используется, чтобы определить, к какой категории принадлежит образ. Регрессионный анализ используется, чтобы в рядах числовых примеров входа/выхода и обнаружить непрерывную функцию, на основании которой можно было бы прогнозировать выход. При обучении агент вознаграждается за хорошие ответы и наказывается за плохие. Они могут быть проанализированы с точки зрения теории решений, используя такие понятия как полезность. Математический анализ машинных алгоритмов изучения — это раздел теоретической информатики, известный как вычислительная теория обучения (англ. Computational learning theory ).
К области машинного обучения относится большой класс задач на распознавание образов. Например, это распознавание символов, рукописного текста, речи, анализ текстов. Многие задачи успешно решаются с помощью биологического моделирования (см. след. пункт). Особо стоит упомянуть компьютерное зрение, которое связано ещё и с робототехникой.
Биологическое моделирование искусственного интеллекта
Отличается от понимания искусственного интеллекта по Джону Маккарти, когда исходят из положения о том, что искусственные системы не обязаны повторять в своей структуре и функционировании структуру и протекающие в ней процессы, присущие биологическим системам. Сторонники данного подхода считают, что феномены человеческого поведения, его способность к обучению и адаптации есть следствие именно биологической структуры и особенностей её функционирования.
Сюда можно отнести несколько направлений. Нейронные сети используются для решения нечётких и сложных проблем, таких как распознавание геометрических фигур или кластеризация объектов. Генетический подход основан на идее, что некий алгоритм может стать более эффективным, если позаимствует лучшие характеристики у других алгоритмов («родителей»). Относительно новый подход, где ставится задача создания автономной программы — агента, взаимодействующего с внешней средой, называется агентным подходом.
Робототехника
Машинное творчество
Природа человеческого творчества ещё менее изучена, чем природа интеллекта. Тем не менее, эта область существует, и здесь поставлены проблемы написания компьютером музыки, литературных произведений (часто — стихов или сказок), художественное творчество. Создание реалистичных образов широко используется в кино и индустрии игр.
Отдельно выделяется изучение проблем технического творчества систем искусственного интеллекта. Теория решения изобретательских задач, предложенная в 1946 году Г. С. Альтшуллером, положила начало таким исследованиям.
Добавление данной возможности к любой интеллектуальной системе позволяет весьма наглядно продемонстрировать, что именно система воспринимает и как это понимает. Добавлением шума вместо недостающей информации или фильтрация шума имеющимися в системе знаниями производит из абстрактных знаний конкретные образы, легко воспринимаемые человеком, особенно это полезно для интуитивных и малоценных знаний, проверка которых в формальном виде требует значительных умственных усилий.
Другие области исследований
Наконец, существует масса приложений искусственного интеллекта, каждое из которых образует почти самостоятельное направление. В качестве примеров можно привести программирование интеллекта в компьютерных играх, нелинейное управление, интеллектуальные системы информационной безопасности.
Можно заметить, что многие области исследований пересекаются. Это свойственно для любой науки. Но в искусственном интеллекте взаимосвязь между, казалось бы, различными направлениями выражена особенно сильно, и это связано с философским спором о сильном и слабом ИИ.
Современный искусственный интеллект
Можно выделить два направления развития ИИ:
Но в настоящий момент в области искусственного интеллекта наблюдается вовлечение многих предметных областей, имеющих скорее практическое отношение к ИИ, а не фундаментальное. Многие подходы были опробованы, но к возникновению искусственного разума ни одна исследовательская группа пока так и не подошла. Ниже представлены лишь некоторые наиболее известные разработки в области ИИ.
Применение
Некоторые из самых известных ИИ-систем:
Банки применяют системы искусственного интеллекта (СИИ) в страховой деятельности (актуарная математика), при игре на бирже и управлении собственностью. Методы распознавания образов (включая, как более сложные и специализированные, так и нейронные сети) широко используют при оптическом и акустическом распознавании (в том числе текста и речи), медицинской диагностике, спам-фильтрах, в системах ПВО (определение целей), а также для обеспечения ряда других задач национальной безопасности.
Связь с другими науками и явлениями культуры
Искусственный интеллект вместе с нейрофизиологией, эпистемологией и когнитивной психологией образует более общую науку, называемую когнитология. Важную роль в искусственном интеллекте играет философия. Также с проблемами искусственного интеллекта тесно связана эпистемология — наука о знании в рамках философии. Философы, занимающиеся данной проблематикой, решают вопросы, схожие с теми, которые решаются инженерами ИИ о том, как лучше представлять и использовать знания и информацию.
Компьютерные технологии и кибернетика
В компьютерных науках проблемы искусственного интеллекта рассматриваются с позиций проектирования экспертных систем и баз знаний. Под базами знаний понимается совокупность данных и правил вывода, допускающих логический вывод и осмысленную обработку информации. В целом исследования проблем искусственного интеллекта в компьютерных науках направлены на создание, развитие и эксплуатацию интеллектуальных информационных систем, а вопросы подготовки пользователей и разработчиков таких систем решаются специалистами информационных технологий.
Психология и когнитология
Основана на моделировании субъективных представлений экспертов о ситуации и включает: методологию структуризации ситуации: модель представления знаний эксперта в виде знакового орграфа (когнитивной карты) (F, W), где F — множество факторов ситуации, W — множество причинно-следственных отношений между факторами ситуации; методы анализа ситуации. В настоящее время методология когнитивного моделирования развивается в направлении совершенствования аппарата анализа и моделирования ситуации. Здесь предложены модели прогноза развития ситуации; методы решения обратных задач.
Философия
Наука «о создании искусственного разума» не могла не привлечь внимание философов. С появлением первых интеллектуальных систем были затронуты фундаментальные вопросы о человеке и знании, а отчасти о мироустройстве.
Философские проблемы создания искусственного интеллекта можно разделить на две группы, условно говоря, «до и после разработки ИИ». Первая группа отвечает на вопрос: «Что такое ИИ, возможно ли его создание, и, если возможно, то как это сделать?» Вторая группа (этика искусственного интеллекта) задаётся вопросом: «Каковы последствия создания ИИ для человечества?»
Течение трансгуманизма считает создание ИИ одной из важнейших задач человечества.
Вопросы создания ИИ
Среди исследователей ИИ до сих пор не существует какой-либо доминирующей точки зрения на критерии интеллектуальности, систематизацию решаемых целей и задач, нет даже строгого определения науки. Существуют разные точки зрения на вопрос, что считать интеллектом.
Наиболее горячие споры в философии искусственного интеллекта вызывает вопрос возможности мышления творения человеческих рук. Вопрос «Может ли машина мыслить?», который подтолкнул исследователей к созданию науки о моделировании человеческого разума, был поставлен Аланом Тьюрингом в 1950 году. Две основных точки зрения на этот вопрос носят названия гипотез сильного и слабого искусственного интеллекта.
Термин «сильный искусственный интеллект» ввёл Джон Сёрль, его же словами подход и характеризуется:
Напротив, сторонники слабого ИИ предпочитают рассматривать программы лишь как инструмент, позволяющий решать те или иные задачи, которые не требуют полного спектра человеческих познавательных способностей.
Этика
Религия
Научная фантастика
В научно-фантастической литературе ИИ чаще всего изображается как сила, которая пытается свергнуть власть человека (Омниус, HAL 9000 в «Космическая одиссея 2001 года», Скайнет, Colossus, «Матрица» и репликант в «Бегущий по лезвию», ИскИны в «Гиперион»), или обслуживающий гуманоид (C-3PO, Data, KITT и KARR, «Двухсотлетний человек»). Неизбежность доминирования над миром ИИ, вышедшего из-под контроля, оспаривается такими его исследователями, как фантаст Айзек Азимов и кибернетик Кевин Уорик, известный множественными экспериментами по интеграции машин и живых существ.
В романе «Выбор по Тьюрингу» писателя-фантаста Гарри Гаррисона и учёного Марвина Мински [31] авторы рассуждают на тему утраты человечности у человека, в мозг которого была вживлена ЭВМ, и приобретения человечности машиной с ИИ, в память которой была скопирована информация из головного мозга человека.
Некоторые научные фантасты, например Вернор Виндж, также размышляли над последствиями появления ИИ, которое, по-видимому, вызовет резкие драматические изменения в обществе. Такой период называют технологической сингулярностью.
Тема ИИ рассматривается под разными углами в творчестве Роберта Хайнлайна: гипотеза возникновения самоосознания ИИ при усложнении структуры далее определённого критического уровня и наличии взаимодействия с окружающим миром и другими носителями разума («The Moon Is a Harsh Mistress», «Time Enough For Love», персонажи Майкрофт, Дора и Ая в цикле «История будущего»), проблемы развитии ИИ после гипотетического самоосознания и некоторые социально-этические вопросы («Friday»). Социально-психологические проблемы взаимодействия человека с ИИ рассматривает и роман Филипа К. Дика «Снятся ли андроидам электроовцы?», известный также по экранизации «Бегущий по лезвию».
В творчестве фантаста и философа Станислава Лема описано и во многом предвосхищено создание виртуальной реальности, искусственного интеллекта, нанороботов и многих других проблем философии искусственного интеллекта. Особенно стоит отметить футурологию Сумма технологии. Кроме того, в приключениях Ийона Тихого неоднократно описываются взаимоотношения живых существ и машин: бунт бортового компьютера с последующими неожиданными событиями (11 путешествие), адаптация роботов в человеческом обществе («Стиральная трагедия» из «Воспоминаний Ийона Тихого»), построение абсолютного порядка на планете путём переработки живых жителей (24-ое путешествие), изобретения Коркорана и Диагора («Воспоминания Ийона Тихого»), психиатрическая клиника для роботов («Воспоминания Ийона Тихого»). Кроме того, существует целый цикл повестей и рассказов Кибериада, где почти всеми персонажами являются роботы, которые являются далёкими потомками роботов, сбежавших от людей (людей они именуют бледнотиками и считают их мифическими существами).
Фильмы
Начиная практически с 60-х годов вместе с написанием фантастических рассказов и повестей, снимаются фильмы об искусственном интеллекте. Многие повести авторов, признанных во всём мире, экранизируются и становятся классикой жанра, другие становятся вехой в развитии кинофантастики, например Терминатор и Матрица.
Проект по информатике Искусственный интеллект
2. Направления и перспективы развития Искусственного интеллекта
3. Сферы применения Искусственного интеллекта
5. Примеры андроидов
6. Особенности использования Искусственного интеллекта
Аннотация Сегодня уже сложно представить такую область деятельности, в которую бы ни проникли различные умные устройства, упрощающие нашу работу или берущие на себя часть наших обязанностей, данные устройства используют в основе своей работы принцип Искусственного интеллекта.
Заключается в важности развития технологий ИИ для таких прогрессивных отраслей науки как кибернетика, робототехника и так же для развития социальных услуг. Актуальность: Актуальность: В современном мире человек сталкивается со множеством проблем, например: освоение космоса, прогнозирование природных катаклизмов и антропогенного воздействия на окружающую среду, создание сложнейших инженерных проектов, использование современной техники в медицине и многие научные исследования. На сегодняшний день наука подошла к такому уровню развития, что появилась возможность создания искусственного интеллекта. Многие деятели науки скептически относятся к этому вопросу, т.к. существует большое количество проблем, которые пока не удаётся решить научным путём. Несмотря на это, задача по созданию искусственного интеллекта одна из важнейших в XXI. В данный момент разрабатываются множество более усовершенствованных программ, которые по мышлению не уступают человеку. Они очень сильно облегчают быт, труд, данные программы сильно экономят время человеку, облегчая их жизнь.
Продуктом проекта является мультимедийная презентация «Искусственный интеллект», которую можно использовать на уроке информатики, при проведении интеллектуального классного часа.
Цель проекта : Познакомиться с технологией построения систем искусственного интеллекта, и с их использованием в различных сферах жизнедеятельности.
1. Найти информацию об устройстве систем искусственного интеллекта
2. Изучить виды систем ИИ
3. Найти примеры, иллюстрирующие применение систем ИИ.
Гипотеза: В ближайшем будущем применение систем искусственного интеллекта качественно преобразит практически все сферы нашей жизни.
С момента изобретения компьютеров, их способность выполнять различные задачи продолжают расти в геометрической прогрессии. Люди развивают мощность компьютерных систем, увеличивая выполнения задач и уменьшая размер компьютеров. Основной целью исследователей в области искусственного интеллекта — создание компьютеров или машин таких же разумных как человек.
Искусственный интеллект — это способ сделать компьютер, компьютер-контролируемого робота или программу способную также разумно мыслить как человек.
Исследования в области ИИ осуществляются путем изучения умственных способностей человека, а затем полученные результаты этого исследования используются как основа для разработки интеллектуальных программ и систем.
Развитие ИИ началось с намерения создать в машинах интеллект, схожий с человеческим
Искусственный интеллект — наука и технология, основанная на таких дисциплинах, как информатика, биология, психология, лингвистика, математика, машиностроение. Одним из главных направлений искусственного интеллекта — разработка компьютерных функций, связанных с человеческим интеллектом, таких как: рассуждение, обучение и решение проблем. Выбранная мною тема актуальна, т.к. разработки в области искусственного интеллекта смогут кардинально изменить судьбу человека в худшую или лучшую сторону.
Моя работа поможет разобраться, насколько сильно люди приблизились к созданию совершенного искусственного интеллекта, и восстанет ли искусственный интеллект против людей в будущем.
Цель проекта: изучить понятие искусственного интеллекта.
1. Изучить доступную литературу и Интернет-ресурсы по теме проекта.
2. Рассмотреть, что такое искусственный интеллект и понять способы его создания.
3. Разобрать пользу и вред искусственного интеллекта.
4. Определить области применения искусственного интеллекта.
5. Представить информацию в виде презентации.
1. Современный искусственный интеллект
Интеллект – 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 человека средой. Общая способность к познанию и решению проблем, которая объединяет все познавательные способности: ощущение, восприятие, память, представление, мышление, воображение, а также внимание, волю и рефлексию.
Нейронная сеть – математическая модель, а также её программное или аппаратное воплощение, построенная по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей – сетей нервных клеток живого организма.
Автором термина «искусственный интеллект» является Джон Маккарти, изобретатель языка Лисп, основоположник функционального программирования и лауреат премии Тьюринга за огромный вклад в области исследований искусственного интеллекта.
Можно выделить два направления развития искусственного интеллекта:
· решение проблем, связанных с приближением специализированных систем ИИ к возможностям человека, и их интеграция, которая реализована природой человека;
· создание искусственного разума, представляющего интеграцию уже созданных систем искусственного интеллекта в единую систему, способную решать проблемы человечества.
Но в настоящий момент в области искусственного интеллекта наблюдается вовлечение многих областей, имеющих скорее практическое отношение к искусственному интеллекту, а не фундаментальное. Многие методы были опробованы, но к созданию искусственного разума ни одна исследовательская группа пока так и не подошла. Ниже представлены лишь некоторые наиболее известные разработки в области искусственного интеллекта.
Watson – перспективная разработка IBM, способная воспринимать человеческую речь и производить вероятностный поиск, с применением большого количества алгоритмов.
2.Место искусственного интеллекта в мире людей и место людей в мире искусственного интеллекта
В большинстве случаев под искусственным интеллектом подразумевают научное направление, в рамках которого компьютер, следуя определённым программным решениям, может выполнять вещи, выходящие за рамки обычных вычислений и традиционного представления информации.
Сюда можно отнести, например, так называемые творческие функции — задачи, которые считаются прерогативой человека. Раскрасить чёрно-белую фотографию, нарисовать картину в заданном стиле, распознать речь — всё это неформализуемые задачи, которые невозможно было решить с помощью вычислительных машин недавнего прошлого и с которыми вполне справляются современные компьютеры.
Ещё одно интересное направление – обработка больших наборов данных. В окружающем нас мире и поведении людей скрыто множество закономерностей. Эти закономерности нельзя увидеть и осознать: они не бросаются в глаза и проявляются только в каких-то строго определённых случаях. Отловить такие события в череде других подобных – задача, практически невыполнимая для самого наблюдательного человека. Поэтому часто людям даже не приходит в голову, что некое явление может подчиняться каким-то правилам. В частности, речь может идти о постановке диагнозов в медицине. Сбор больших объёмов статистических данных сам по себе не приносит никому пользы – способности человека и даже группы людей просто не позволяют «переварить» терабайты информации. Подобного рода данные называются «big data», что переводится как «большие данные». В этом случае в игру вступает тот тип ИИ, который умеет работать с big data. Компьютеры уже доказали свою эффективность при обработке big data в бухгалтерии и на финансовых рынках, в медицине, юриспруденции, метеорологии, журналистике и т. д.
Третье направление развития искусственного интеллекта — работа с большими объёмами информации, поступающей в реальном времени. Это беспилотный транспорт и его способность распознавать дорожную обстановку.
Таким образом, искусственный интеллект всё же больше похож на сложный инструмент, чем на могучего монстра, покушающегося на человечество. Кроме того, искусственный интеллект не имеет того, что люди называют «волей». По сути, даже самообучение систем искусственного интеллекта запускается человеком и по воле человека.
Самой успешной областью для разработчиков искусственного интеллекта стало образование. И преподаватели, и ученики постоянно пользуются приложениями для чтения и изучения разных предметов. Первые устройства для обучения начали появляться ещё в 80-х годах прошлого века: системы с интерактивными тренажёрами для занятий математикой, иностранными языками и многими другими дисциплинами, а теперь онлайн-обучение позволяет каждому преподавателю заметно расширить аудиторию. Я считаю, что этот процесс будет развиваться и дальше, но всё-таки живые учителя из школ не исчезнут и по-прежнему будут вести основные предметы.
Использование искусственного интеллекта в медицине уже дало фантастический результат! В качестве диагноста искусственный интеллект работает гораздо лучше обычного терапевта широкого профиля. Эксперименты в хирургии с применением машинного обучения тоже демонстрируют хорошие показатели. По улицам США уже ездят беспилотные Uber-такси. Что это значит для нас, людей? Ровным счётом только то, что люди в перечисленных выше областях потеряют работу и такие профессии больше не нужны. С системами искусственного интеллекта не надо заключать трудовые договоры, их не надо отправлять в отпуск и оплачивать им больничные и социальные пакеты. Достаточно лишь нажать «пуск».
Ошибки – вечный спутник человека, и вполне естественно, что они совершаются людьми при построении и программировании IT-систем. Даже при «безошибочной» работе современного компьютера возникают тысячи ошибок, которые незримо исправляются специальными корректирующими алгоритмами. Неприятность лишь в том, что современные вычислительные системы почти достигли своего предела. Дальше уменьшать размер транзистора нельзя, возникает туннельный эффект, который рушит всю логику работы полупроводниковых устройств.
Сейчас ведутся активные разработки квантового компьютера – устройства, которому не будет мешать туннельный эффект в полупроводниках и которое будет работать не на привычной нам логике нулей и единиц, а станет использовать суперпозицию, иначе говоря — прекрасно всем известный принцип неопределённости Гейзенберга. Вычислительная мощность компьютеров, использующих логику суперпозиции (или «квантовые компьютеры»), обещает быть фантастической, но, как всегда, есть одно «но». Процент ошибок в работе таких компьютеров будет на много порядков выше, чем у систем на традиционной двоичной логике. Алгоритмы коррекции должны стать значительно более совершенными, чем сейчас.
Однако представим такую неприятность. Обученная нейросеть на базе квантового компьютера оперирует своими собственными паттернами, в которые никто не способен влезть. В процессе работы в паттерне возникают ошибки, которые алгоритм коррекции отловить не в состоянии. К каким последствиям может привести такая ошибка? Ответа нет. Не зная, как функционирует искусственный интеллект изнутри, мы не способны понять и последствия. Может не случиться ничего, а может… Кто знает?
А теперь рассмотрим реальные выгоды и угрозы искусственного интеллекта.
Отказаться от использования искусственного интеллекта уже не получится. Все новейшие исследования базируются на обработке big data. Каким бы ни был гениальным человек, он не сможет самостоятельно обработать современные гигантские потоки информации. Отказ от использования искусственного интеллекта в этой области будет означать отказ от новых лекарств и излечения смертельных болезней, невозможность предугадать климатические катастрофы. Многие инновационные области пострадают, в их числе, например, генная инженерия, физика новых материалов и т. д. Таким образом, развитие и широкое использование искусственного интеллекта избавит нас от неизлечимых сегодня болезней, накормит и напоит, оденет, даст возможность практически бесплатно передвигаться по всему миру, сделает ненужными многие формальности и одновременно повысит безопасность.
С другой стороны, тот же искусственный интеллект лишит работы и ликвидирует миллионы рабочих мест. Многие профессии исчезнут. Конечно, сейчас никто не жалеет об исчезнувших шарманщиках, кучерах и фонарщиках, но стоит помнить, что профессий не так много, тем более тех, где не требуется учиться всю жизнь. Что будут делать люди в новом мире, где бессмысленно станет получать какую-либо профессию и где не будет возможности заработать?
Исходя из всего сказанного выше, самый главный вопрос, на который стоит поискать ответ уже сейчас, – это не то, будет ли искусственный интеллект с нами дружить или враждовать, а чем будет заниматься человек, освобождённый от всех забот, в новом мире недалёкого будущего?
3. Искусственный Интеллект – помощник или соперник?
Сегодня искусственный интеллект – верный помощник человека. Но если завтра он станет умнее человека, что тогда? – вопрос, который сейчас бурно обсуждают во многих СМИ и ещё более бурно – в научной фантастике. Но что значит «быть умнее»? Ум измеряется многими параметрами, и по некоторым из них – объём памяти, быстродействие – компьютер с самого начала неизмеримо превосходит человека. Назначение ума – добывать новую информацию о мире и строить на её основании способствующие адаптации модели реальных явлений, а не только манипулировать уже добытой информацией по заданным человеком алгоритмам, что лишь и делают даже самые продвинутые вычислительные машины. Иными словами, всё, что может сделать машина, – записать по-новому уже известные знания. А добывать поистине новую информацию могут лишь какие-то органы чувств или измерительные приборы. Такие приборы уже давно подключаются к электронному мозгу, и он уже давно умеет на звуковые, световые и прочие сигналы реагировать «разумно», то есть так, как ему предписывает человеческий разум. А если такого предписания не поступит, компьютер не сможет даже отличить важную информацию от неважной.
Но что позволяет нам различать важное и неважное, значительное и незначительное? Прежде всего, наше тело: оно считает значительным всё, что причиняет ему страдание: голод, холод, боль; это и заставляет нас принимать всевозможные меры, чтобы ослабить или вовсе избежать боли и дискомфорта. Так возникают цели, желания, а наш интеллект – слуга желаний. Если бы у нас не было тела, интеллект не мог бы создать и науку. Он бы даже не мог классифицировать предметы на большие и маленькие, далёкие и близкие, мягкие и твёрдые, горячие и холодные, тяжёлые и лёгкие, красные и белые, кислые и сладкие, с чего и начинается наука. Конечно, для нас важны и удовольствия, но всё-таки высшее из удовольствий – прекращение страданий, и почти все сигналы нашего тела – это сигналы боли, то есть опасности: тут жмёт, там трёт, откуда-то тянет гарью…
Впрочем, боль бывает не только физической, но и душевной. Наша психика тоже разделяет мягкое и твёрдое обращение, горячий и холодный приём, и если бы у нас не было тела, то не было бы и ни малейшей возможности понять, что общего между мягкой подушкой и мягким обращением, между тёплой ванной и тёплым приёмом.
Искусственному интеллекту, лишённому тела и психики, никогда не понять подобных выражений и не обрести желаний и целей, которые только и порождают всякую интеллектуальную деятельность. Поэтому опасаться того, что электронный мозг восстанет против человека, примерно то же самое, что опасаться, как бы трактор не восстал против тракториста. Разумеется, из-за ошибок в программе или из-за сбоев электронный мозг может направить ракету или автомобиль против «хозяев», но это будет обычная авария, а не восстание. Если угодно, восстание хаоса против порядка, но никак не восстание одного порядка против другого.
Таким образом, превосходство человека над искусственным интеллектом заключается в том, что тело человека непрестанно поставляет ему новую информацию из внешнего мира и подсказывает эвристические аналогии из мира физического. Интеллекту без тела было бы мыслить не о чем и незачем.
Так что можно придумывать искусственному интеллекту различные тела с различными органами чувств и различными потребностями и получать всё новые и новые модели мироздания, которые будут не лучше и не хуже друг друга. Обсуждать можно лишь то, какие из них будут лучше способствовать адаптации тела искусственного интеллекта.
А что, если в результате внутренней эволюции у самого искусственного интеллекта появится сознание? Такого быть не может. Образ себя даже у человека возникает в результате общения с другими людьми, лишь через посредство этих «зеркал» человек и создаёт представление о себе.
Но если бы у искусственного интеллекта всё-таки появилось сознание, привело бы это к конфликту с людьми или, наоборот, к сотрудничеству? К конфликтам, равно как и к сотрудничеству, приводит не наличие сознания, а наличие несовпадающих либо совпадающих интересов. Интересы же порождаются телом, а не интеллектом.
Тем не менее некий «бунт машин» теоретически всё-таки возможен. Теоретически вполне возможно создать устройство, способное искать себе «пропитание» — источники энергии. И нет ничего невозможного в том, что такие устройства начнут успешно конкурировать с людьми в борьбе за такого рода ресурсы. Они могут и самих людей посчитать такими ресурсами. Но мне кажется, что люди уничтожат себя раньше, чем за них примутся машины.
С тех пор как Карел Чапек придумал биологических роботов, взбунтовавшихся против создателей, писатели-фантасты тысячи раз описывали «бунт машин», «восстание роботов», апокалипсис и постапокалипсис. Были, конечно, и произведения, где роботы выполняли всю физическую работу, помогали и заботились о людях. Характер предсказаний фантастов определялся не столько реальными тенденциями в развитии кибернетики, сколько личными эмоциями.
Страхи фантастов по поводу того, что искусственный интеллект в будущем захватит власть над миром, занимают теперь учёных, инженеров, предпринимателей и даже политиков.
Насколько риск реален? Чтобы ответить на этот вопрос, нужно ответить на вопрос более общего характера: сможет ли искусственный интеллект ставить перед собой личные цели, ни в коей мере человеком не определяемые?
Возражение: уже сейчас программисты создают такие сложные нейронные цепи, такие сложные ИИ, что не могут предсказать, как конкретно поступит искусственный интеллект в той или иной ситуации. Но цель задают конструкторы – ни один современный искусственный интеллект пока не может хоть на йоту изменить цель своего существования. Другое дело, что цели, которые ставит перед собой человек, бывают порой такими сложными и неопределёнными, что задавать их искусственному интеллекту попросту бессмысленно.
Искусственный интеллект не знает, чего человек хочет. А сам человек знает? И если даже знает, то ведь все люди хотят разного, мечтают о разном, цели разных людей очень часто противоречат друг другу.
И последнее: роботы Чапека выступили против создателей после того, как создатели наделили свои творения эмоциями. Тогда роботы СТАЛИ ЛЮДЬМИ и взбунтовались. Против интеллекта интеллект не бунтует.
Области применения искусственного интеллекта
Аналитики сообщают, что в 2018 году было заключено 367 сделок с компаниями, ведущими разработки в области искусственного интеллекта. О статистике 2019 года пока говорить рано, но рекордные 140 сделок только за первый квартал текущего года позволяют предположить взлет востребованности данного сектора. Это обосновано, т.к. технология может найти применение во многих сферах жизни.
Искусственный интеллект в сельскохозяйственном секторе
В сельском хозяйстве искусственный интеллект используется в оборудовании для обработки и сбора урожая. Работы по данному направлению ведут как зарубежные инженеры, так и российские.
Например, компания Autonomous Tractor Cooperation еще в 2017 году представила трактор Spirit беспилотного управления. Его комплектация содержит систему AutoDrive, которая представляет собой симбиоз радионавигации и лазерного гироскопа. Данная система обеспечивает самостоятельное передвижение трактора по маршруту, который он предварительно проехал с водителем.
В этом году российский производитель Cognitive Technologies организовала тестирование беспилотного трактора, оснащенного компьютерным зрением. Такое решение позволяет предупреждать повреждение сельскохозяйственной техники, т.к. заранее обнаруживает посторонние предметы на обрабатываемых площадях. Видеокамеры и навигационные датчики, предусмотренные его устройством, собирают информацию о местоположении опасных предметов в режиме реального времени.
Такие разработчики как Blue River Technology, PlantVillage взяли вектор на развитие технологий, борющихся с сорняками. Интеллектуальные машины распознают и уничтожают ненужные растения.
Ожидается, что беспилотные транспортные решения значительно увеличат производительность сельского хозяйства. Возможно, в будущем данный сектор сможет полностью функционировать без участия человека. Ученые полагают, что искусственный интеллект займет свою нишу и в так называемых вертикальных фермах, т.е. полностью тепличном сельском хозяйстве. Устройства смогут отслеживать важные для урожая показатели, такие как влажность, освещенность и температура, оперативно реагируя на их колебания.
Искусственный интеллект в г осударственном секторе
Искусственный интеллект уже несколько лет используется на западе в правоохранительных структурах и пожарных службах.
Разработчики программы Series Finder определили девять сценариев краж. Алгоритмы, заложенную в основу технологии, анализируют множество факторов, среди которых простота взлома дома, время суток, день недели и т.д., и воспроизводят потенциальное поведение преступника. Это способствует не только быстрому раскрытию преступления по готовому шаблону, но и позволяет предсказывать и предупреждать опасность.
Тем временем NASA проектирует «железного» ассистента для пожарных, цель которого заключается в организации слаженного взаимодействия пожарной группы, а также оперативное информирование о состоянии ситуации каждого специалиста на месте возгорания.
Исследователи полагают, что в ближайшее время доверие к интеллектуальным технологиям, обеспечивающим безопасность, будет только расти, в том числе в частной среде. Преимущество ИИ в том, что он может фиксировать то, что упускает из вида человек, способен накапливать и анализировать большие объемы данных, генерировать шаблонные ситуации и оставаться беспристрастным и равнодушным в любой ситуации. Однако ученые уточняют, что полностью исключить человека из государственных структур, организующих безопасность населения, не получится. Существуют процессы и решения, требующие психологического анализа, подвластного только «живым» специалистам. В то же время умные машины могут взять на себя опасные функции. Например, обследовать горящее здание, прикрывать от пуль и т.д.
Искусственный интеллект в быту и в повседневной жизни
Уже не один год десятки инженеров работают над проектом «умного» дома. На искусственный интеллект хотят возложить обязанности по установлению температуры в помещении, автоматической регулировке освещения, открытию/закрытию въездных ворот, поддержанию чистоты и порядка и многие другие. Создатели ставят целью максимально упростить процесс управления и «общения» с высокоинтеллектуальным домом, чтобы алгоритмы запускались не от пульта или иного прибора удаленного контроля, а распознавали голос и жесты.
Параллельно с разработками «умного» дома, ученые тестируют интеллектуальных ассистентов, которые призваны создать человеку совершенный быт. Различные модели социальных роботов умеют определять комфортную для конкретного человека температуру окружающей среды и регулировать ее в помещении, поддерживать беседу, запоминать лица и выполнять указания.
Ожидается, что уже к 2030 году домашние роботы станут нормой. Полностью освободить человека от бытовых обязанностей они не смогут, но способны обеспечить наиболее благоприятные условия жизни, автоматизировать ряд базовых процессов, прогнозировать и предупреждать жилищно-коммунальные аварии, отвечать за безопасность имущества и т.д. Некоторые решения могут быть полезны для людей с ограниченными возможностями.
Искусственный интеллект в образовательном секторе
Современные технологии активно модернизуют систему образования. Например, в России в ряде столичных школ тестируют электронные журналы, которые предоставляют родителям информацию об успеваемости и посещаемости ребенка в режиме Онлайн, а для педагогов упрощают «бумажную» работу. В этом году в День учителя робот провел в тандеме с педагогом занятие по информатике в одном из казанских лицеев, что для нашей страны является уникальным событием.
Мир уже знаком с интеллектуальными образовательными системами, которые определяют уровень знания ученика, оценивают верность ответов и разрабатывают персонализированную программу обучения. В качестве примера можно назвать такие решения как AutoTutor, Knewton, SHERLOCK. Последняя используется в ВВС США для обучения пилотов. Достаточно хорошо проработаны ряд обучающих онлайн-платформ. В частности, знакомые в том числе и в России сервисы Coursera и Duolingo.
В сфере образования искусственному интеллекту отводят будущее. Он привлекателен тем, что способен создать для каждого обучающегося уникальный план развития, который учитывает способности и интересы ученика, и, следовательно, максимально эффективно реализует его потенциал. Также искусственный интеллект беспристрастен при оценивании знаний или проверке заданий. Роботы могут не только обучать автономно от учителя, но и помогать ему.
Ученые Лаборатории знаний Университетского колледжа Лондона прогнозируют, что в будущем у каждого человека будет свой обучающий наставник. Машинное обучение будет выявлять способности человека и давать рекомендации по обучению, находясь всегда «под рукой» через приложение на мобильном устройстве.
Искусственный интеллект в финансовом секторе
В банковской системе и финансовой сфере искусственный интеллект может стать как помощником, так и угрозой. Например, с помощью автоматических систем проще отслеживать финансовое мошенничество и подозрительные транзакции. Подобное решение тестирует MasterCard при поддержке National Savings Bank.
Также банки намерены использовать роботизированных сотрудников в работе с клиентами. Искусственный интеллект может обрабатывать запросы клиентов, информировать об услугах и возможностях, оказывать техническую поддержку. Шведский банк Swedbank протестировал искусственного ассистента еще в 2017 году. По словам представителей Swedbank, уже через год после запуска робот разрешал 80% всех поступающих в банк звонков.
Финансовые учреждения нашли применение искусственного интеллекта и в системе управления персоналом. Интеллектуальные технологии контролируют решения сотрудников, оперативно реагируя на неправомерные действия с их стороны, тем самым предупреждая нарушение законодательных норм по вине банка.
Разработчики приложений Pefin и Wallet.ai доверили онлайн-платформам личные финансы. Сервисы, принимая во внимание экономические показатели, например, уровень инфляции и размер налогов, строят индивидуальную финансовую систему, рассчитывая, сколько человек может потратить или инвестировать.
Искусственный интеллект в транспортной системе
Главным направлением разработок искусственного интеллекта в транспортной инфраструктуре является создание беспилотных автомобилей. Активно тестирует подобные системы компания Google, Tesla, General Motors и другие. Автомобильные концерны Ford и BMW также озвучивают планы о выпуске самостоятельных автомобилей уже к 2021 году.
На данный момент беспилотные автомобили предусматривают алгоритмы, способные анализировать окружающую обстановку, распознавать нахождение человека на дороге и передавать управление водителю в экстренных ситуациях.
Также искусственный интеллект используют в «умных» остановках общественного транспорта, которые отслеживают движение транспорта на маршруте и рассчитывают приблизительное время его прибытия.
Четыре года назад инженеры Университета Карнеги запустили в эксплуатацию «умные» светофоры. Они оценивают ситуацию на дороге и автоматически включают зеленый цвет при скоплении автомобилей. По словам разработчиков, самоконтролируемые перекрестки показали свою эффективность: водители экономят 21% времени нахождения в пути, благодаря сокращению интервала ожидания разрешающего сигнала на 40%.
Специалисты полагают, что возможности искусственного интеллекта получат широкое применение в организации дорожного движения. К 2020 году на дорогах будет порядка 10 млн. беспилотных автомобилей, в том числе летающих. «Умный» транспорт будет популярен не только в частной сфере. Например, во Франции запустили самоуправляемый автобус. Ученые полагают, что такие устройства обезопасят дорожное движение, помогут избежать множества аварий и будут вести мониторинг ситуации на дороге в режиме Онлайн.
Искусственный интеллект в промышленности
Многие европейские фабрики уже используют роботизированные решения для автоматизации процессов производства. Это избавляет сотрудников от тяжелого и опасного производственного труда. Искусственный интеллект помогает избежать производственных ошибок, тем самым улучшая качество продукта и сокращая временные и материальные издержки на его изготовление, а также позволяет организовать беспрерывное производство.
Книжным примером коммерческих предприятий, внедривших искусственный интеллект в производственный процесс, является порт Гамбурга и Harley-Davidson. Первому удалось с помощью новейших технологий увеличить пропускную способность более чем в 2,5 раза. Второму – сократить время сборки мотоцикла с 21 дня до 6 часов.
В 2017 году компании Cisco, AT&T, IBM и Intel объединились в Консорциум Industrial Internet Consortium, IIC, который ставит своей целью продвижение IIoT-технологий и проектов. Примеров отечественных заводов, использующих интеллектуальные системы в рабочей среде, нет. Содействовать изменению ситуации призван образованный в августе этого года Национальный консорциум Промышленного интернета.
Искусственный интеллект в здравоохранении
IBM представило решение Watson. Оно представляет собой суперкомпьютер, который способен анализировать медицинские данные и даже изображения, чтобы ставить диагноз. Совершенствуя технологию, IBM обучает Watson обнаружению слабо выраженных признаков редких заболеваний у детей. Компания сотрудничает почти с двумя десятками медицинских центров, что должно ускорить широкое внедрение технологии в учреждения здравоохранения.
С помощью искусственного интеллекта планируют диагностировать рак на ранних стадиях. Разработчики Behold.ai сообщают, что средство излечения от указанного заболевания не будет иметь привычную форму медикаментов. Их цель – научить искусственный интеллект обнаруживать злокачественные опухоли по рентгеновским снимкам предельно рано, что не лечить, а предотвратить развитие болезни.
Ученые заявляют, что в будущем здоровье человека будут сканировать смартфоны. На основе анализа активности, сна, общительности диагностировать даже психические отклонения, например, депрессию. Также искусственному интеллекту отводят роль исследования новых лекарственных препаратов. Алгоритмы будут обнаруживать уязвимые места вирусов и подбирать для их устранения эффективные комбинации молекулярных структур.
Направления и перспективы развития ИИ.
Технологии ИИ развиваются в следующих направлениях:
· решение задач, позволяющих приблизить возможности ИИ к человеческим и найти способы их интеграции в повседневность;
· разработка полноценного разума, посредством которого будут решаться задачи, стоящие перед человечеством
В настоящий момент исследователи сосредоточены на разработке технологий, которые решают практические задачи. Пока ученые не приблизились к созданию полноценного искусственного разума.
Сегодня уже сложно представить такую область деятельности, в которую бы ни проникли различные умные устройства, упрощающие нашу работу или берущие на себя часть наших обязанностей. Среди таких сфер – медицина, образование, бизнес, наука, развлечения, борьба с преступностью, решение многочисленных бытовых вопросов. Скорее всего, в будущем подобных разработок станет еще больше, и использоваться они, наверняка, будут повсеместно. Таким образом, уже в ближайшем будущем применение искусственного интеллекта качественно преобразит практически все сферы нашей жизни.
Столь широкое использование ИИ обусловлено двумя важнейшими факторами:
1. он способен автоматизировать даже те процессы, которые ранее требовали участия человека: например, управление роботизированными механизмами на производстве (то есть в данном случае ИИ берет на себя наши обязанности).
2. он может быстро обрабатывать и анализировать поистине гигантские объемы информации и просчитывать варианты, используя множество переменных. И по данному направлению ИИ дает качественно лучшие результаты по сравнению с человеком. Добавим к этому то, что машина не подвержена человеческому фактору, а ее работоспособность не зависит от эмоций и личных проблем. Как итог – области применения искусственного интеллекта очень широки и фактически ограничиваются только нашей фантазией и скоростью внедрения технологических новаций.
Искусственный интеллект – это научное направление по созданию интеллектуальных машин, способных выполнять нестандартные задачи, с которыми обычные вычислительные машины справиться не могут.
Искусственный интеллект очень нужен и полезен людям. В ближайшем будущем нейросети смогут решать большинство проблем человечества. Однако создание идеального искусственного интеллекта требует увеличения вычислительной мощи компьютеров и больших затрат. Искусственный интеллект сильно зависит от своих создателей. Люди задают цели и дают данные. Пока искусственный интеллект не научится ставить сам перед собой цели, он будет беспрекословно служить человеку.
Но, никто точно не может сказать, как поступит искусственный интеллект, когда обретет сознание. Может произойти что угодно. Всё зависит лишь от того, какими окажутся его интересы и будут ли они направлены против людей.
Выпуски ежемесячного научно-популярного журнала «Наука и жизнь» за 2018 год.