Системы искусственного интеллекта сферы использования. Направления и области применения искусственного интеллекта. Что такое искусственный интеллект

Развитие искусственного интеллекта — вопрос времени. Рано или поздно машины смогут на равных соревноваться с человеком в действиях, требующих мыслительных процессов. Недавно профессор математики из Оксфордского университета Маркус дю Сотой предположил, что технологии, обладающие сознанием, могут быть приравнены к людям и с юридической точки зрения.

Искусственный интеллект подался в писатели

Компьютерное "самосознание"

По мнению многих ученых, рано или поздно технологии получат возможность самостоятельно развивать свой интеллект. Этот процесс называется "технологической сингулярностью". "В какой-то момент мы сможем сказать, что эта вещь имеет осознание самой себя, и, возможно, это и будет той гранью, за которой это сознание возникает", — считает дю Сотой.

Но как определить, обладает ли машина "самосознанием"? В настоящее время для определения уровня искусственного интеллекта используется "тест Тьюринга". Суть его состоит в том, что эксперт оценивает беседу человека и машины на те или иные темы. При этом он заранее не знает, кто из этих двоих — компьютерная программа, а кто — оператор-человек… Если эксперт затрудняется сказать, кто из них кто, то тест считается пройденным.

По словам американского изобретателя и футуролога Рея Курцвейла, к 2029 году появятся машины, которые смогут пройти тест Тьюринга, а к 2040-м годам искусственный интеллект в миллиард раз превзойдет человеческий…

В последнего поколения используются структуры, имитирующие нейронную активность головного мозга. Таким образом, процесс сканирования способен выявить наличие сознания. Как? Ну, к примеру, у человека нейроны в сознательном и бессознательном (скажем, спящем) состоянии работают по-разному. Если компьютерный мозг будет реагировать как мозг человека в сознании, то, значит, оно есть!

Три вида искусственного интеллекта

А что, собственно, следует понимать под словосочетанием " "? Он, по мнению экспертов, может быть трех видов.

Первый вид — узконаправленный, способный выполнять только ряд определенных функций. Это, например, электронные ассистенты, роботы — парковщики автомобилей или программы, играющие в шахматы.

Второй вид — общий ИИ. Он наиболее близок к человеческому. Это в первую очередь человекоподобные , которые максимально похожи на нас. Они могут играть роль портье в гостиницах, консультантов в магазинах, спасателей… Их научат имитировать человеческие эмоции, чтобы сделать взаимодействие с человеком более конструктивным.

Третья разновидность — сверхинтеллект. Это как раз то самое, чего боятся некоторые футурологи и писатели-фантасты… Возможности такого интеллекта будут намного превосходить человеческие. Скорее всего, такие "высокоинтеллектуальные" устройства со временем объединятся в мощнейшую сеть наподобие Skynet из "Терминатора"…

Нет Skynet!

Для начала давайте представим себе, что компьютеры стали способны осознавать себя как "личности". Допустим, они будут "понимать", когда им причиняют вред. Ну, предположим, не проводят вовремя чистку или стучат кулаком по корпусу в случае зависания… Или просто перегружают процессор и память работой…

Если существует понятие "жестокое обращение с животными", то почему бы не существовать и понятию "жестокое обращение с компьютерами"? При этом не забудьте, что искусственный интеллект, вероятно, куда умнее любого животного. А раз так, то необходимо будет предоставить электронным системам возможность защищать свои права!

"У компьютеров с искусственным интеллектом очень скоро может появиться свой собственный кодекс "прав", которые могут позволить им подать на вас в суд за пренебрежительное отношение к ним", — предрекает дю Сотой.

Впрочем, может, не все так уж страшно? В ходе недавней конференции Code 2016 предприниматель Элон Маск, в прошлом году основавший некоммерческую организацию Open AI, цель деятельности которой — создание и развитие дружественного искусственного интеллекта, объявил, что в будущем люди и высокие технологии должны научиться тесно взаимодействовать между собой. В частности, человек будущего сможет подключать к собственному мозгу виртуальный аватар, интегрированный в специальную сеть.

Действия аватаров будут контролироваться интеллектуальными программами, которые не позволят им нанести ущерба кому-либо или чему-либо. "Развитие технологий, связанных с искусственным разумом, не должно пугать, — сказал Маск, — его наличие и эволюция необязательно означают, что в будущем все мы обязательно получим подобие Skynet".

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

Что такое искусственный интеллект

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

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

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

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

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

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

Исследования в сфере ИИ

• Основная статья: Исследования в сфере искусственного интеллекта

Стандартизация в области ИИ

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

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

Влияние искусственного интеллекта

Риск для развития человеческой цивилизации

Влияние на экономику и бизнес

• Влияние технологий искусственного интеллекта на экономику и бизнес

Влияние на рынок труда

Предвзятость искусственного интеллекта

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

Рынок технологий искусственного интеллекта

Рынок ИИ в России

Мировой рынок ИИ

Сферы применения ИИ

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

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

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

Использование ИИ в целях обороны и в военном деле

Использование в образовании

Использование ИИ в бизнесе

ИИ в электроэнергетики

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

ИИ в производственной сфере

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

ИИ в банках

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

ИИ на транспорте

• Автоиндустрия на пороге революции: 5 вызовов эры беспилотного вождения

ИИ в логистике

ИИ в пивоварении

Использование ИИ в госуправлении

ИИ в криминалистике

• Распознавание образов - используется в т.ч. для выявления преступников в общественных пространствах.

• В мае 2018 года стало известно об использовании голландской полицией искусственного интеллекта для расследования сложных преступлений.

Как сообщает издание The Next Web, правоохранительные органы начали оцифровывать более 1500 отчетов и 30 млн страниц, связанных с нераскрытыми делами. В компьютерный формат переносят материалы, начиная с 1988 года, в которых преступление не раскрывалось не менее трех лет, и преступник были приговорен к более 12 годам лишения свободы.

После оцифровки всего контента он будет подключен к системе машинного обучения , которая будет анализировать записи и решать, в каких делах используются самые достоверные доказательства. Это должно снизить время обработки дел и раскрытия прошлых и будущих преступлений с нескольких недель до одного дня.

Искусственный интеллект будет распределять дела по их «разрешимости» и указывать на возможные результаты экспертизы ДНК. Затем планируется автоматизировать анализ и в других областях судебной экспертизы и, возможно, даже охватить данные в таких областях, как общественные науки и свидетельские показания.

Кроме того, как рассказал один разработчиков системы Джерун Хаммер (Jeroen Hammer), в будущем могут быть выпущены API -функции для партнёров.

В голландской полиции есть специальное подразделение, специализирующееся на освоении новых технологий для раскрытия преступлений. Именно он и создало ИИ-систему для быстрого поиска преступников по уликам.

ИИ в судебной системе

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

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

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

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

Эксперты-психологи, впрочем, считают, что отсутствие эмоциональной составляющей при рассмотрении судебных дел негативно скажется на качестве решения. Вердикт машинного суда может оказаться слишком прямолинейным, не учитывающим важность чувств и настроения людей.

Живопись

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

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

Картина, написанная искусственным интеллектом Google.

Процитированное в преамбуле определение искусственного интеллекта, данное Джоном Маккарти в 1956 году на конференции в Дартмутском университете , не связано напрямую с пониманием интеллекта у человека. Согласно Маккарти, ИИ-исследователи вольны использовать методы, которые не наблюдаются у людей, если это необходимо для решения конкретных проблем .

В то же время существует и точка зрения, согласно которой интеллект может быть только биологическим феноменом .

Как указывает председатель Петербургского отделения Российской ассоциации искусственного интеллекта Т. А. Гаврилова, в английском языке словосочетание artificial intelligence не имеет той слегка фантастической антропоморфной окраски, которую оно приобрело в довольно неудачном русском переводе. Слово intelligence означает «умение рассуждать разумно», а вовсе не «интеллект», для которого есть английский аналог intellect .

Участники Российской ассоциации искусственного интеллекта дают следующие определения искусственного интеллекта:

Одно из частных определений интеллекта, общее для человека и «машины», можно сформулировать так: «Интеллект - способность системы создавать в ходе самообучения программы (в первую очередь эвристические) для решения задач определённого класса сложности и решать эти задачи» .

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.

Возможности новых машин в плане скорости вычислений оказались больше человеческих, поэтому в учёном сообществе зародился вопрос: каковы границы возможностей компьютеров и достигнут ли машины уровня развития человека? В 1950 году один из пионеров в области вычислительной техники, английский учёный Алан Тьюринг , пишет статью под названием «Может ли машина мыслить?» , в которой описывает процедуру, с помощью которой можно будет определить момент, когда машина сравняется в плане разумности с человеком, получившую название теста Тьюринга .

История развития искусственного интеллекта в СССР и России

В СССР работы в области искусственного интеллекта начались в 1960-х годах . В Московском университете и Академии наук был выполнен ряд пионерских исследований, возглавленных Вениамином Пушкиным и Д. А. Поспеловым . С начала 1960-х М. Л. Цетлин с коллегами разрабатывали вопросы, связанные с обучением конечных автоматов.

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.

До 1970-х годов в СССР все исследования ИИ велись в рамках кибернетики . По мнению Д. А. Поспелова , науки «информатика» и «кибернетика» были в это время смешаны, по причине ряда академических споров. Только в конце 1970-х в СССР начинают говорить о научном направлении «искусственный интеллект» как разделе информатики . При этом родилась и сама информатика, подчинив себе прародительницу «кибернетику». В конце 1970-х создаётся толковый словарь по искусственному интеллекту, трёхтомный справочник по искусственному интеллекту и энциклопедический словарь по информатике, в котором разделы «Кибернетика» и «Искусственный интеллект» входят наряду с другими разделами в состав информатики. Термин «информатика» в 1980-е годы получает широкое распространение, а термин «кибернетика» постепенно исчезает из обращения, сохранившись лишь в названиях тех институтов, которые возникли в эпоху «кибернетического бума» конца 1950-х - начала 1960-х годов . Такой взгляд на искусственный интеллект, кибернетику и информатику разделяется не всеми. Это связано с тем, что на Западе границы данных наук несколько отличаются .

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.

• нисходящий (англ. Top-Down AI ), семиотический - создание экспертных систем , баз знаний и систем логического вывода, имитирующих высокоуровневые психические процессы : мышление, рассуждение, речь, эмоции, творчество и т. д.;
• восходящий (англ. Bottom-Up AI ), биологический - изучение нейронных сетей и эволюционных вычислений , моделирующих интеллектуальное поведение на основе биологических элементов, а также создание соответствующих вычислительных систем, таких как нейрокомпьютер или биокомпьютер .

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

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 синергийная 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

Немаловажным направлением является обработка естественного языка , в рамках которого проводится анализ возможностей понимания, обработки и генерации текстов на «человеческом» языке. В рамках этого направления ставится цель такой обработки естественного языка, которая была бы в состоянии приобрести знание самостоятельно, читая существующий текст, доступный по Интернету. Некоторые прямые применения обработки естественного языка включают информационный поиск (в том числе, глубокий анализ текста) и машинный перевод .

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.

Производство знаний из данных - одна из базовых проблем интеллектуального анализа данных . Существуют различные подходы к решению этой проблемы, в том числе - на основе нейросетевой технологии , использующие процедуры вербализации нейронных сетей .

Машинное обучение

Проблематика машинного обучения касается процесса самостоятельного получения знаний интеллектуальной системой в процессе её работы. Это направление было центральным с самого начала развития ИИ . В 1956 году, на Дартмундской летней конференции, Рей Соломонофф написал отчёт о вероятностной машине, обучающейся без учителя , назвав её: «Индуктивная машина вывода» .

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 .

В перспективе предполагается тесная связь развития искусственного интеллекта с разработкой квантового компьютера , так как некоторые свойства искусственного интеллекта имеют схожие принципы действия с квантовыми компьютерами .

Можно заметить, что многие области исследований пересекаются. Это свойственно любой науке. 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:

• решение проблем, связанных с приближением специализированных систем ИИ к возможностям человека, и их интеграции, которая реализована природой человека (см. Усиление интеллекта );
• создание искусственного разума, представляющего интеграцию уже созданных систем ИИ в единую систему, способную решать проблемы человечества (см. Сильный и слабый искусственный интеллект ).

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.

Психология и когнитология

Методология когнитивного моделирования предназначена для анализа и принятия решений в плохо определённых ситуациях. Была предложена Аксельродом .

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?»

Термин «сильный искусственный интеллект» ввёл Джон Сёрль , его же словами подход и характеризуется:

Более того, такая программа будет не просто моделью разума; она в буквальном смысле слова сама и будет разумом, в том же смысле, в котором человеческий разум - это разум .

При этом нужно понять, возможен ли «чистый искусственный» разум («метаразум»), понимающий и решающий реальные проблемы и, вместе с тем, лишённый эмоций, характерных для человека и необходимых для его индивидуального выживания [ ] .

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

Другие традиционные конфессии достаточно редко описывают проблематику ИИ. Но отдельные богословы тем не менее обращают на это внимание. Например, протоиерей Михаил Захаров, рассуждая с точки зрения христианского мировоззрения, ставит следующий вопрос: «Человек есть разумно-свободное существо, сотворенное Богом по Его образу и подобию. Мы привыкли все эти определения относить к биологическому виду Homo Sapiens. Но насколько это обосновано?» . Отвечает он на этот вопрос так:

Если предположить, что исследования в области искусственного интеллекта когда-либо приведут к появлению искусственного существа, превосходящего человека по интеллекту, обладающего свободой воли, будет ли это означать, что это существо - человек? … человек есть творение Божие. Можем ли мы это существо назвать творением Божиим? На первый взгляд, оно есть творение человека. Но и при сотворении человека вряд ли стоит буквально понимать, что Бог Своими руками из глины вылепил первого человека. Вероятно это иносказание, указывающее на материальность человеческого тела, созданного по воле Божией. Но без воли Божией ничего не происходит в этом мире. Человек, как со-творец этого мира, может, исполняя волю Божию, создавать новые твари. Такие твари, созданные руками человека по Божией воле, вероятно можно назвать творениями Божиими. Ведь человек создает новые виды животных и растений. А мы считаем растения и животных творениями Божиими. Так же можно относиться и к искусственному существу не биологической природы.

Научная фантастика

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 1960-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

Интерес к искусственному интеллекту растёт с каждым годом: в 2011 году было 67 сделок с компаниями, которые занимаются разработкой технологий ИИ, а в 2015 году - около 400. В первом квартале 2016 финансового года состоялось более 140 сделок - рекордный показатель за историю сектора.

Обозреватель сайт рассказал, как искусственный интеллект используют в различных сферах жизни и что ждёт технологии из этой области в будущем.

Сельское хозяйство

Сейчас

В 2012 году компания Autonomous Tractor Cooperation (ATC) показала прототип беспилотного трактора Spirit, заявив, что это «первый полностью беспилотный трактор для сельского хозяйства». Сейчас ATC продолжает работать над улучшением прототипа. Spirit оснащен разработанной компанией технологей AutoDrive , которая сочетает радионавигацию и лазерный гироскоп вместе с технологиями искусственного интеллекта.

Благодаря AutoDrive трактор сможет самостоятельно передвигаться по пути, по которому он предварительно проехал с водителем. «Трактор не станет фермером только из-за того, что мы дадим ему шаблон действий. Мы должны тренировать его, как начинающего агрария. Трактору нужно научиться обрабатывать землю, а не только правильно ездить», - говорит генеральный директор компании Крэйг Шульц.

Беспилотный трактор Spirit

В мае 2016 года российская компания Cognitive Technologies протестировала беспилотный трактор с системой компьютерного зрения. На тракторе были установлены видеокамеры, навигационный и инерционный датчики ГЛОНАСС и GPS и вычислительный блок.

«Система компьютерного зрения позволяет с высокой точностью детектировать опасные объекты, определять их размеры и координаты для составления высокоточных карт, - говорит президент компании Ольга Ускова. - Благодаря точному знанию положения предметов на поле многие из них становится возможным удалить ещё до уборочной стадии, когда они могут представлять реальную угрозу механическим элементам сельхозтехники».

Трактор объезжает объекты, которые невозможно убрать при уборке урожая, а благодаря видеокамерам и датчикам он получает информацию о появлении новых объектах в режиме реального времени. По словам Ольги Усковой, технология должна быть готова для продажи потребителям через полтора года.

В августе 2016 года компания CNH Industrial представила концепт беспилотного трактора на основе существующего Case IH Magnum. Трактор может работать без участия водителя, используя лидар (технология получения и обработки информации об удалённых объектах с помощью систем, использующих явления отражения света и его рассеяния - прим. ред.) и камеры для того, чтобы обнаруживать и избегать препятствия. По словам представителей компании, беспилотные транспортные средства помогут повысить точность и продуктивность работ в секторе сельского хозяйства.

Термин искусственный интеллект (ИИ) является русским переводом английского термина artificalintelligence. Создателем ИИ многие ученые считают Алана Тьюринга, автора знаменитой машины Тьюринга, которая стала одним из математических определений алгоритма . В 1950 году в английском журнале “Mind” в статье “ComputingMachineryandIntelligence” (в русском переводе статья называлась «Может ли машина мыслить?») Алан Тьюринг предложил критерий, позволяющий определить, обладает ли машина мыслительными способностями. Этот тест заключается в следующем: человек и машина при помощи записок ведут диалог, а судья (человек), находясь в другом месте, должен определить по запискам, кому они принадлежат, человеку или машине. Если ему это не удается, то это будет означать, что машина успешно прошла тест. До сих пор не одна машина такой тест не прошла.

Не существует единого и общепринятого определения ИИ. Это не удивительно, так как нет универсального определения человеческого интеллекта.

ИИ – это область информатики, предметом которой является разработка компьютерных систем, обладающих возможностями, традиционно связываемыми со способностями естественного интеллекта.

К области ИИ принято относить ряд алгоритмов и программных систем, которые могут решать некоторые задачи так, как это делает человек.

Первый шаг в исследованиях по ИИ был сделан в направлении изучения естественного интеллекта. При изучении этого вопроса был сделан ряд открытий в различных областях знаний. Так, в 1962 году Фрэнком Розенблаттом были предложены модели мозга, имитирующие биофизические процессы, которые протекают в головном мозге и которые были названы персептронами . Персептроны представляют собой различного вида сети из искусственных нейронов, в основе которых лежат модели, разработанные еще в 1943 году Уильямом Маккалоком и Уолтером Питтсом.

Первоначально, изучение персептронов было связано с задачей распознавания образов, однако, в настоящее время нейронные сети широко используются для решения задач аппроксимации, классификации и распознавания образов, прогнозирования, идентификации и оценивания, ассоциативного управления . Нейронные сети представляют собой низкоуровневые модели мозговой деятельности человека.

Другое направление моделирования естественного интеллекта связано с созданием высокоуровневых моделей деятельности мозга человека, которые позволяют моделировать процессы рассуждений и принятия решений.

В целом можно сказать, что изучение разумного поведения человека привело к появлению эвристических методов, моделирующих деятельность человека в проблемной ситуации и к разработке программно-аппаратных средств, реализующих эти методы, то есть к разработке систем искусственного интеллекта, называемых решателями задач .

Другим результатом этих исследований можно считать создание экспертных систем , то есть систем искусственного интеллекта, основанных на знаниях человека-эксперта.

Также к специфическим особенностям деятельности человека обычно относят способности к распознаванию сложных зрительных и слуховых образов, пониманию естественных языков, способности к обучению, рассуждениям и логическим выводам. Все эти особенности стали реализовываться в системах искусственного интеллекта.

В Советском союзе ИИ получил официальное признание в 1974 году, когда при президиуме АН СССР был создан научный совет по проблеме «Искусственный интеллект», хотя работы в этом направлении велись с 60-х годов Вениамином Пушкиным, Дмитрием Александровичем Поспеловым, Сергеем Масловым, В.Ф.Турчиным.

Первые положительные результаты были получены в области теории управления, так как в этой области имелся ряд задач, для решения которых традиционные методы не были пригодны из-за невозможности формализации цели управления объектом и невозможности установления точных количественных зависимостей между параметрами, оказывающими влияние на процесс управления . В результате проведенных работ появились логико-лингвистические модели, в которых решающее значение имеют тексты на естественном языке. В таких моделях для принятия решения при управлении объектами используется семантическая информация для описания модели объекта, модели среды и блока принятия решения.

Моделирование рассуждений человека, осуществление логического вывода с помощью вычислительной машины стало возможным, благодаря использованию методов поиска решений в исчислении предикатов . Эти методы стали основой общей теории дедуктивных систем. При этом все «творческие задачи» решаются интеллектуальным перебором в четко очерченном множестве – в фиксированной формальной теории, которая является ветвью математической логики и в которой реализуется процесс нахождения решений.

В настоящее время выделяют следующие направления развития исследований в области искусственного интеллекта :

Разработка систем, основанных на знаниях. Целью этого направления является имитация способностей человека в области анализа неструктурированных и слабоструктурированных задач. В данной области исследований осуществляется разработка моделей представления, извлечения и структурирования знаний, а также изучаются проблемы создания баз знаний (БЗ). К данному классу систем также относятсяэкспертные системы (ЭС).

Разработка естественно-языковых интерфейсов и машинный перевод. Данные системы строятся как интеллектуальные системы, так как основаны на БЗ в определенной предметной области и сложных моделях, обеспечивающих трансляцию «исходный язык – язык смысла – язык перевода». Эти модели основаны на последовательном анализе и синтезе естественно-языковых сообщений и ассоциативном поиске аналогичных фрагментов текста и их переводов в специальных базах данных (БД).

Генерация и распознавание речи. Решаются задачи обработки, анализа и синтеза фонемных текстов.

Обработка визуальной информации. Решаются задачи обработки, анализа и синтеза изображений. В задаче анализа исходные изображения преобразуются в данные другого типа, например, текстовые описания. При синтезе изображений в качестве входной информации используются алгоритмы построения изображений, а выходными данными являются графические объекты.

Обучение и самообучение. Данная область ИИ включает модели, методы и алгоритмы, реализующие автоматическое накопление и генерацию знаний с использованием процедур анализа и обобщения знаний. К данному направлению относятся системы добычи данных (Data - mining ) и системыпоиска закономерностей в компьютерных базах данных (Knowledge Discovery ) .

Распознавание образов. Распознавание образов осуществляется на применении специальных математических моделей, обеспечивающих отнесение объектов к классам, которые описываются совокупностями определенных значений признаков.

Игры и машинное творчество. К данной области относятся системы сочинения компьютерной музыки, стихов, изобретения новых объектов, а также интеллектуальные компьютерные игры.

Программное обеспечение систем ИИ. К данной области относятся инструментальные средства для разработки интеллектуальных систем, включая специальные языки программирования, ориентирование на обработку символьной информации (LISP,SMALLTALK, РЕФАЛ), языки логического программирования (PROLOG), языки представления знаний (OPS5,KRL,FRL), интегрирование программные среды (KE,ARTS,GURU,G2), а также оболочки экспертных систем (BUILD,EMYGIN,EXSYSProfessional, ЭКСПЕРТ).

Новые архитектуры компьютеров. Это направление связано с созданием компьютеров не фон-неймановской архитектуры, ориентированных на обработку символьной информации. Известны удачные промышленные решения параллельных и векторных компьютеров, однако в настоящее время они имеют очень высокую стоимость и недостаточную совместимость с существующими вычислительными средствами.

Интеллектуальные роботы. В настоящее время данная область ИИ развивается очень бурно. Достигнуты значительные успехи в создании бытовых роботов, роботов, используемых в космических исследованиях, медицинских роботов.