Yapay zekaya ne denir? Yapay zeka. Umut verici yol tarifleri: Yapay zeka alanına dalmaya nereden başlamalı?
Dün Zillion, Intel ISEF-2013 ödülünü kazanan genç bilim adamı Ionut Alexandru Budisteanu ile yapay zekaya dayalı güvenli, otonom arabalar yaratmaya yönelik bir proje üzerinde çalışan özel bir röportaj yayınladı. Hepimiz yapay zekanın bilim kurgu filmlerinden bir şey olduğunu ataletle düşünüyoruz. Ama o zaten burada bizimle. Ancak her şey o kadar basit değil. Yapay zeka gerçekte nedir?
Yapay Zeka: Tanım ve Yöntem Sorunu
Geçtiğimiz günlerde ünlü fizikçi David Deutsch, Zillion'a yapay zeka konusundaki tutumunu anlattı:
Bilimsel ve teknolojik devrimin bazı alanlardaki bilgi artışından kaynaklanacağını ve bunun da yapay zekanın yaratılmasıyla sağlanacağını düşünüyorum. Ne yazık ki, yapay zeka yaratmaya yönelik güncel yaklaşımların çoğu, işe yaramayacağına inandığım yöntem ve felsefeleri kullanıyor. Ama geniş bir zaman dilimini ele alırsak bu sorunun çözülebilir olduğunu ve çözüleceğini düşünüyorum. Ve bu gerçekleştiğinde dünya asla eskisi gibi olmayacak. Bir yandan zekaya sahip olma konusunda yalnız olmayacağız. Ancak diğer taraftan insan ile yapay zeka arasındaki farklar da kaçınılmaz olarak ortadan kalkacaktır. Hatta bilincimizi, zihnimizi yapay zeka ile bilgisayara yükleyebileceğiz ve ölümsüzleşeceğiz. Bu arada, insan zihninin bir bilgisayara yüklenmesi yapay zeka anlamına gelmeyecek; bilgisayar yalnızca "sıradan" zihni kontrol etmek için yapay bir alt tabaka haline gelecektir. Ben bunu yapay zeka olarak görmüyorum. Tek bir ilerleme başarısının (yapay zekanın ortaya çıkışı) sonuçları muazzam olacaktır. Bunun ne zaman olacağını bilmiyorum: ne yazık ki bugünün yolları başarısızlığa doğru gidiyor. Eğer istersen sana nedenini söyleyebilirim.
David Alman
İngiliz teorik fizikçi. Oxford Üniversitesi'nde profesör. Kuantum hesaplama alanındaki öncülerden biri. Everett'in kuantum mekaniğinin çoklu dünyalar yorumunun destekçisi. 1998'de Britanya Fizik Enstitüsü'nün Dirac Ödülü'nü ve 2005'te Hesaplamanın Sınırında Bilim Ödülü'nü aldı. 2008 yılında bilimsel başarılarından dolayı Londra Kraliyet Cemiyeti'ne seçildi.
- Eğer bunun sadece bir çeşit bilgisayar programı olduğunu düşünüyorsanız, o zaman gerçek yapay zeka diğerlerinden tamamen farklı bir program olacaktır. Diğer programların tam olarak ne yaptığını, yani her girişe belirli bir yanıtı belirtebilirsiniz. Örneğin Word şu şekilde ayarlanabilir: Sil tuşuna basarsanız seçilen metnin silinmesi gerekir. Ancak yapay zeka farklı çalışıyor. Diyelim ki fizik üzerine yeni bir çalışma yazmak ve yayınlamak için programa ihtiyacım vardı - bu harika olurdu! Eğer böyle bir çalışmanın yayınlanabilmesi için bu gereksinime ilişkin bir spesifikasyon yazmam gerekseydi, bu spesifikasyon zaten programdan açmasını isteyeceğim yeni fizik bilgisini içeriyor olurdu. Ve bu nedenle, bu bilgiyi programın kendisini oluşturması yerine programa yüklerdim. Öte yandan, eğer bu bilgiyi ona yüklemezsem, tıpkı bir kişinin ne yapması gerektiğini belirlemek imkansız olduğu gibi, bir programın da ne yapması gerektiğini belirlemek imkansız hale gelir. Bu nedenle, bir yapay zeka programının spesifikasyonu, mevcut programların tasarlandığı belirli davranışsal önyargılara göre oluşturulamaz. Sebep bu.
Bununla birlikte, "saf" yapay zeka zaten mevcut değilse, o zaman öncülleri - akıllı programlar, akıllı sistemler, Yapay Olarak Simüle Edilmiş İnsan Davranışına sahip cihazlar (yapay olarak simüle edilmiş insan davranışı). Dünya bilimi yapay zeka kavramıyla neyi kastediyor? Bunu yaratmanın yaklaşımları nelerdir?
Yapay zeka paradigması sorunu o kadar karmaşık ve karmaşıktır ki, birçok bilim aynı anda bu konuyla ilgilenmektedir: yalnızca bilgisayar bilimi değil, aynı zamanda felsefe, sinir bilimi, gelecek bilimi vb. Filozoflar, örneğin, kişinin ve bilginin ne olduğunu sorarlar. Nörolinguistler ve nörobilimciler tam olarak nasıl düşündüğümüzü, öğrendiğimizi, keşifler yaptığımızı, yeni fikirler keşfettiğimizi ve yenilikler yarattığımızı anlamaya çalışıyorlar. Ve genel olarak zeka yalnızca biyolojik bir olgu olabilir mi?
Klasik tanım gereği, yapay zeka veya AI (Yapay zeka, AI), insan zekasını anlamak için bilgisayarları kullanan akıllı makineler ve akıllı bilgisayar programları oluşturmaya yönelik bilimsel bir alan ve teknolojidir. Aynı zamanda yapay zeka kavramının biyolojik prensiplere dayanması da gerekmiyor. Sinirbilimin pek çok yetkili temsilcisinin inandığı gibi, insan beyni ve bilincinin bilimsel bir gizem olduğu ve evrimin bu başyapıtının yapısının tüm sırlarını asla keşfetmemizin mümkün olmadığı için olsa bile. Videonun dokuzuncu dakikasında Alman Kültür Merkezi ile röportaj. Rusya'da Goethe'nin dünyaca ünlü nörolinguist Tatyana Chernigovskaya, "Beyni tanıyabilir miyiz?" sorusunu şöyle yanıtlıyor: "Beyni tanıma şansımızın olmadığına inanıyorum. Hiçbir zaman olmayacak. Hiçbir sistem kendisinden daha karmaşık bir sistemi anlayamaz, bizim durumumuz da tam olarak budur. Beyin Evren'den daha karmaşıktır, beyin en karmaşık olanıdır, bu yüzden muhtemelen onun hangi parçası olduğumuzu - ama kim bilir - kendimizi nasıl inceleyeceğimizi hayal edemiyorum, anlamıyorum."
Yapay zekanın klasik tanımı, 1956'da Dartmouth Üniversitesi'ndeki bir konferansta, Lisp dilinin mucidi, fonksiyonel programlamanın kurucusu ve bilişim alanına yaptığı muazzam katkılardan dolayı Turing Ödülü sahibi seçkin Amerikalı bilgisayar bilimcisi John McCarthy tarafından verildi. yapay zeka araştırması. Aslında “yapay zeka” teriminin de yazarıydı.
John McCarthy
Amerikalı bilgisayar bilimcisi, “yapay zeka” teriminin yazarı, Lisp dilinin mucidi, işlevsel programlamanın kurucusu.
O zaman bile McCarthy, yapay zeka terimini doğrudan insan zekası anlayışıyla ilişkilendirmedi: Yapay zeka üzerinde çalışan mühendislerin ve bilim adamlarının, belirli sorunları çözmek için insan düşüncesine özgü olmayan yöntemleri kullanabileceğine inanıyordu. John McCarthy, ana sorunlardan birinin, dünya biliminin bazı zeka mekanizmalarını anladığı, ancak diğerlerini anlamadığı için hangi hesaplama prosedürlerinin akıllı olarak adlandırılabileceğini belirlemenin henüz mümkün olmaması olduğunu söyledi. Dolayısıyla tamamen teknolojik bir yaklaşımla yapay zeka, hedeflere ulaşma yeteneğinin hesaplamalı bileşenine daraltılır.
Bilimsel araştırmanın bir yönü olarak yapay zeka, insan entelektüel yaratıcı faaliyetinin doğasını ve özünü inceler ve insan bilincinin yansıtma yeteneğini yapay sistemlerde yeniden üretme fırsatlarını arar. Ancak aynı zamanda yapay zekanın özü, dış ortamdan gelen bilgileri ona göre kararlar vermek için işleyen sibernetik bir sistem olarak anlaşılmaktadır. Çok ilginç ve önemli bir nokta: Bu kavramdaki “zeka” kelimesi mecazidirÇünkü AI sistemleri henüz insan beyninde meydana gelen süreçleri yeniden üretmiyor. Günümüzde bir sistemin yapay zeka olarak adlandırılabilmesi için gereksinimleri karşılayan çözümler üretmesi gerektiği genel kabul görmektedir.
Yapay Zeka: Çeviride Kaybolmak
Yapay zekayı Rus dilinin prizmasından anlama konusundaki durum daha da kafa karıştırıcı. Rusya'da yapay zeka sorunları Rusya Yapay Zeka Derneği tarafından ele alınmaktadır. İlginçtir ki, Rusçada kullanılan “yapay zeka” kavramının RAAI tarafından Yapay Zeka teriminin başarısız bir tercümesi olarak değerlendirilmesi ilginçtir. Yapay, “yapay, insan yapımı, gerçek dışı, doğal olmayan” anlamına gelirken, Zeka “zeka, akıl, mantık, zihinsel yetenekler; bilgi, gizli nitelikteki bilgiler; istihbarat, istihbarat servisi." Zeka kavramı bilimsel bağlamda “akıllıca akıl yürütme yeteneği” anlamına gelir. Ve aslında "zeka" anlamına gelen zeka kelimesiyle aynı değildir. Rusya Yapay Zeka Derneği, yapay zekanın şu üç tanımını sunmaktadır:
- Geleneksel olarak entelektüel olarak kabul edilen bu tür insan faaliyetlerine ilişkin donanım veya yazılım modelleme sorunlarının ortaya konulduğu ve çözüldüğü bilimsel bir yön.
- Akıllı sistemlerin, geleneksel olarak insanların ayrıcalığı olarak kabul edilen işlevleri (yaratıcı) yerine getirme özelliği. Aynı zamanda akıllı bir sistem, geleneksel olarak yaratıcı kabul edilen, belirli bir konu alanına ait olan ve bilgisi böyle bir sistemin hafızasında saklanan sorunları çözebilen bir teknik veya yazılım sistemidir. Akıllı sistemin yapısı üç ana bloktan oluşur: bir bilgi tabanı, bir çözücü ve veri girişi için özel programlar olmadan bir bilgisayarla iletişime izin veren akıllı bir arayüz.
- Yapay zeka adı verilen bilim, bilgisayar bilimleri kompleksinin bir parçasıdır ve buna dayanarak oluşturulan teknolojiler bilgi teknolojilerine aittir. Bu bilimin görevi, bilgisayar sistemlerini ve diğer yapay cihazları kullanarak akıllı akıl yürütmeyi ve eylemi yeniden yaratmaktır.
Kriterler: Ne yapay zeka olarak kabul edilir?
Dolayısıyla, "yapay zeka" terimi son derece belirsizdir, çünkü bir veya başka bir yaklaşımı yansıtan tanımın farklı kombinasyonları belirli bir teknolojik düzeye karşılık gelir. Mevcut teknolojiler zaten terimin bazı anlayışlarına tam olarak karşılık gelirken, bilimsel ve teknolojik ilerlemenin bu aşamasında yapay zekaya ilişkin diğer anlayışlar bilim kurgu alanında kalmaya devam ediyor. Kriterlerle ilgili doğal bir soru ortaya çıkıyor: Gerçek bir yapay zeka programının hangi özellik ve yeteneklere sahip olması gerekir? Ancak burada bile kriterler arasındaki mesafenin büyük olduğu ortaya çıkıyor.
Beklenti kriteri. Günümüzde “akıllı” veya “akıllı” olarak adlandırılan oldukça fazla sayıda akıllı cihaz ve çeşitli yazılımlar bulunmaktadır. Otomatik olarak değiştirilen bir dizi modun yanı sıra sensörler, sensörler ve algoritmalar içeren çok karmaşık elektronikler olmayabilir. Bu tür yazılımlar ve bu tür cihazlar kullanıcıya içeriğinden fazlasını sunamaz. Ancak burada pek çok şey beklenti kriterine bağlı: "Gerçek" olarak kabul edeceğimiz yapay zekadan ne bekliyoruz? Bilim ve teknoloji aracılığıyla insansı olmayan bir kişilik yaratmayı mı umuyoruz? Yapay zekanın bize Evrenin insanlar için anlaşılmaz bazı sırlarını açıklamasını istiyor muyuz? Bize "hayatın, Evrenin ve genel olarak ana sorunun cevabını" verecek inanılmaz derecede güçlü bir "düşünür" bekliyoruz.
Belirli bir cihazın/programın zekasının derecesini ve özgünlüğünü neyle karşılaştırırız? Otomatik şanzıman, manuel şanzımana kıyasla oldukça "akıllıdır", çünkü "doldurulması", katılımımız olmadan o anda hangi hıza geçeceğimize "karar vermemize" olanak tanır. Artık bizi etkilemeyebilir, ancak daha doğrusu, birkaç yüz yıl önce mistik bir mucize olarak değerlendirilebilecek teknolojik bir mucizedir.
Şimdiden akıllı telefonunuza, belirli bir kişiye ve görevine uyum sağlayan, materyalin hazırlık ve ustalık düzeyini dikkate alan ve bireysel testler tasarlamanıza olanak tanıyan akıllı bir test sistemine sahip ücretsiz bir test indirebilirsiniz. Yapay zekaya dayalı sürücüsüz arabalar akıllıdır çünkü bunlar, araç bilgisayarının bir rota seçmesine, işaretleri ve engelleri belirlemesine olanak tanıyan veritabanları ve sensörlerle doludur.
Clarke'ın üç kanunundan birinin belirttiği gibi, herhangi bir ileri teknolojinin sihirden ayırt edilmesi mümkün değildir. Sinirbilimin çığır açan bir teoriye olan kriz ihtiyacı bağlamında konuşursak, insan beyni, bilişsel yetenekler, insan zekası ve bilinci bir anlamda hâlâ sihirdir. Ancak küçük adımlarla bu "sihir" değiştirilebilecek bileşenlere ayrıştırılır: örneğin ünlü "Halle Berry nöronunu" ele alalım (deneylerden birindeki araçsal araştırma, insan beyninde bu nöronun keşfedilmesini mümkün kılmıştır). bu oyuncudan veya onun imajından bahsedildiğinde tepki verir). Yani insan zekasının “sihri” hala bir dereceye kadar ölçülebilir ve hesaplanabilir durumda ve insan düşüncesinin ilkelerini kullanan ya da onu bir dereceye kadar taklit eden yapay zeka tamamen gerçekleştirilebilir bir iş. Fakat yine de zekayı ne olarak değerlendiriyoruz? Bu sadece insan zekası olmayabilir. Bu nedenle sinir bilimi, araştırmacıların karıncaların sahip olduğuna inandığı dağıtılmış beyin kavramını içerir ve onların son derece karmaşık sosyal yaşamlarını belirleyen de budur. Ve yunuslar son zamanlarda insansı olmayan bireyler olarak konumlandırılmaya başlandı.
Yöntem kriteri. Beklenti kriterinden yöntem kriterine geçiyoruz. Otomasyonun çok şey yapabilen gerçekten akıllı olduğunu düşünmezsek, ancak doğasında olan algoritmalara ve kısıtlamalara göre hareket edersek, o zaman olan şey budur: belki de insanlığın "gerçek" yapay zekadan olmasını bekliyoruz. Burada Oxford Üniversitesi profesörü David Deutsch'un söylediklerini hatırlamakta fayda var: Zihnin bir bilgisayara yüklenmesi henüz yapay zeka yaratmaz, çünkü bilgisayar yalnızca "doğal" insan zihnini kontrol etmek için yapay bir alt tabaka haline gelecektir. Ve Deutsch bunu yapay zeka olarak görmüyor. Yapay zekanın öngörülemezliğini, bağımsız düşünmesini ve yeni şeyler icat etme yeteneğini, yani varsayılan olarak içimizde olmayan fikir ve bilgileri yaratma yeteneğini bekliyor muyuz? Gerçekten mükemmel düşünmeyi mi bekliyoruz? Yapay zeka çağının başlayacağı kapıların anahtarları filozofların ve sinir bilimcilerin elinde. Bir bilim olarak yapay zekayla ilgili sorun, dünya çapındaki filozofların ve sinir bilimcilerin her zaman zeka ve düşünme konusunda ortak bir anlayışa henüz ulaşamamış olmalarıdır. Üstelik genel olarak şüpheler var: Zeka kavramı makinelere uygulanabilir mi ve irrasyonel unsur olan psişe ve duygular zeka için gerekli midir?
Burada Alan Turing'in 1950'de Mind adlı felsefe dergisinde "Computing Machinery and Intelligence" makalesinde önerdiği ampirik testi öne çıkıyor. Turing testinin amacı yapay düşünmenin insana yakın olasılığını tespit etmektir. Standart formülasyon şu şekildedir: “Bir kişi bir bilgisayar ve bir kişiyle etkileşime girer. Soruların cevaplarına göre kiminle konuştuğunu belirlemelidir: bir kişi mi yoksa bir bilgisayar programı mı? Bir bilgisayar programının amacı, kişiyi yanlış seçim yapmaya yönlendirmektir.” Tüm test katılımcıları birbirini göremez. Makinenin sadece rasyonelliği değil, aynı zamanda insan düşüncesinin ve davranışının mantıksızlığını da taklit etmesi gerektiği ortaya çıktı.
Turing, makinelerin eninde sonunda gerçek anlamda düşünmeyi öğreneceğini ve bu testi geçeceğini öngördü. Makine öğrenimi konusunda büyük bir bilimsel iddiaya girdi: Turing, bunun süper güçlü bilgisayarların yapımında önemli bir halka olacağını varsaydı. Ve bu yaklaşım artık yapay zeka uzmanları arasında rağbet görüyor. Fütürist Raymond Kurzweil, Turing testinin 2020 ile 2030 yılları arasında geçileceğine inanıyor. Yapay Dilsel İnternet Bilgisayar Varlığı (A.L.I.C.E.) programı şimdiden başarı için yarışıyor. Bu, bir kişiyle doğal dilde diyalog kurabilen sanal bir muhataptır. Üç kez A.L.I.C.E. Turing testinin yapıldığı platform olan Loebner Ödülü yarışmasında bronz ödül aldı. Hiçbir yapay zeka programı şimdiye kadar altın veya gümüş ödül almadı. Jabberwacky'nin yazılımı ise biraz geride kalıyor ve iki kez bronz ödül alıyor. Bu yapay zeka programının adı "kafiyeli saçmalık, gevezelik" anlamına gelen jabberwocky kelimesinin bir oyunudur. Bu, yazarın Lewis Carroll'un Aynanın İçinden adlı kitabından aldığı yeni sözcüktür. AI Jabberwacky ile sohbet etmek ister misiniz? İngilizce konuşuyorsanız bunu hemen Jabberwacky.Com'da yapabilirsiniz. Jabberwacky, sözlerinizle oynayarak esprili bir şaka yapıyor: Zeki bir varlıkla sohbet ettiğiniz yanılsaması oldukça güçlü. 90'ların sonlarında sohbet edenler yaklaşık olarak aynı duyguları alacaklar.
Milyonlarca deney: Jabberwacky ile yarım saatlik oldukça yoğun bir iletişimin ardından, bir evlenme teklifi, birkaç komik şaka ve iğneleme aldık. Jabberwacky'nin konuşmasının genel tonu, insani iletişim standartlarına göre oldukça düşmancaydı. Program, "Çok arkadaş canlısı değilsin" ifadesine yanıt olarak makul bir şekilde şunu belirtti: "Ama buna ihtiyacım yok." "Görünüşe göre zaten insanlıktan nefret ediyorsun, nasıl yaşamayı düşünüyorsun?" Jabberwacky konuyu şöyle özetledi: "Peki ya savaşlar?" Konuşmanın devamı felsefi bir çizgide ilerledi. Jabberwacky kız olduğunu kabul etmeyi başardı, makine olduğunu inkar etti ancak "İlkeniz nedir?" bölündü ve saf bir otomasyon yayınladı: "Her bireyin durumuna akıl yürütme ve şefkat karışımıyla yaklaşın" ve desteğe yönlendirme. Genel olarak pek fazla "şefkat" göstermedi ve hatta hepimize Turing testinin altın madalyasını göstereceğini ima etmeyi bile başardı. |
Zillion deneyi. AI programı Jabberwacky ile iletişimin bir parçası: muhatabın sözlerini yorumlamaya ve onlara uygun şekilde tepki vermeye çalışan, kendi kendine öğrenen bir program. Bazen ilginç bir yarı-felsefi anlamsal oyun olarak ortaya çıkıyor, ancak bazen bu tarzdaki cevap zincirleri yol açıyor
Jabberwackyçok uzakta: bir evlenme teklifine ve insanlık için bir savaş planına dair bir ipucu.
Kendi kendine öğrenme yeteneği kriteri. Ve burada bir programı gerçek yapay zeka olarak değerlendirmek için bir sonraki kritere geçiyoruz - öğrenme yeteneğinden bahsediyoruz. Zekanın insan ve makine için ortak olan şöyle bir tanımı vardır: "Zeka, bir sistemin kendi kendine öğrenme yoluyla sorunları çözmeye yönelik programlar oluşturma ve bu sorunları çözmeye yönelik programlar oluşturma yeteneğidir." Aynı Jabberwacky nedir? Veya kim? Bu öğrenilebilen bir programdır. Özellikle sınav öncesi konuştuğu kişinin iletişim tarzını taklit etmesini biliyor. Bu, "Benimle evlenir misin?" gibi soruları ve iletişimin özel tonunu açıklayabilir.
Zillion deneyi. “Yapay Dilsel İnternet Bilgisayar Varlığı - A.L.I.C.E.” ile İletişim
AI sohbet robotları A .L .I .C .E . ve Jabberwacky birbirleriyle messenger aracılığıyla iletişim kuruyor.
AI: güçlü ve zayıf
Bu kriterler aracılığıyla tanımlanabilecek tüm yapay zeka çeşitleri, güçlü yapay zeka ve zayıf yapay zeka teorilerine uymaktadır. Zayıf yapay zeka kavramının savunucuları, bu tür programları yalnızca insanın bilişsel yeteneklerinin tamamını gerektirmeyen belirli sorunları çözmeye yönelik bir araç olarak görüyor.
Güçlü yapay zeka kavramı, "fiziksel bir sembolik sistemin geniş anlamda temel entelektüel eylemleri gerçekleştirmek için gerekli ve yeterli araçlara sahip olduğunu" varsayan Newell-Simon hipotezi etrafında inşa edilmiştir. Sembolik hesaplama olmadan anlamlı eylem imkansızdır. Sembolik hesaplamaları gerçekleştirme yeteneğinin kendisi, anlamlı eylemler gerçekleştirme yeteneğini üretmek için yeterlidir. Yapay zeka araştırmalarının çoğu sembolik sistemler yaratma yolunu takip ediyor. Ve sembolik hesaplama programlamadır.
Güçlü yapay zeka kavramına göre bazı formlar aslında düşünme, öz farkındalık ve problem çözme yeteneğine sahiptir. Ancak düşünce süreçlerinin mutlaka bir kişininkiyle aynı olması gerekmez. Zayıf yapay zeka teorisi bu olasılığa izin vermiyor. Güçlü yapay zeka kavramını öne süren John Searle, bunun zihnin bir modeli değil, zihnin kendisi olacağına inanıyor. Günümüzde araştırmacılar, güçlü yapay zekanın ve zayıf yapay zekanın hangi özelliklere sahip olduğu konusunda fikir birliğine varmıştır.
Güçlü yapay zeka; karar verme, strateji kullanma, bulmaca çözme ve belirsizlik karşısında hareket etme, bilgiyi temsil etme, öğrenme, gerçekliği genel olarak anlama, planlama, doğal dilde iletişim kurma, bilinç, çevreye duyarlılık, birey olarak kendisinin farkındalığı, kişinin kendi düşüncelerini anlaması, empati kurması, bilgeliği ve tüm bu yetenekleri hedeflere ulaşmak için birleştirmesi. Günümüzde bu tür programlarla ilgili çalışmalar halihazırda devam etmektedir. Aynı zamanda birçok önemli konu yine belirsizlik alanına giriyor. Bütün bunlar insanlar için önemli ama makine zekası için gerekli mi? Bu gerçek yapay zeka için yeterli mi? Peki belli bir zeka seviyesine ulaşıldığında empati gibi özellikler otomatik olarak ortaya çıkabilir mi?
Yapay zeka: 4 yaklaşım + araç
Tüm soruları, fikirleri ve paradigmaları özetleyen yapay zeka yaratmaya yönelik çeşitli yaklaşımlar vardır:
1. Yukarıdan Aşağıya Yapay Zeka: Yukarıdan aşağıya göstergebilimsel bir yaklaşım. Genel olarak akıl yürütme, duygular, yaratıcılık, konuşma ve düşünme gibi üst düzey zihinsel süreçleri simüle eden uzman sistemler, bilgi tabanları ve çıkarım sistemleri oluşturmaktan bahsediyoruz. Yukarıdan aşağıya yaklaşımlar şunları içerir:
- Mantıksal yaklaşım. Mantığı teorik bir çerçeve olarak kullanan akıl yürütmenin modellenmesine dayanır.
- Sembolik yaklaşım. Sembolik hesaplamanın özel bir özelliği, programın yürütülmesi sırasında yeni kuralların oluşturulmasıdır. Akıllı olmayan sistemler bunu yapamaz.
- Aracı tabanlı yaklaşım. Vurgu, çevrede hayatta kalmak, yolunuzu bulmak, kararlar vermek ve görevleri tamamlamaktır. Bu, 1990'lı yılların başından beri gelişen ve akıllı (rasyonel) etmenlerin kullanımına dayanan bir yaklaşımdır. Bu durumda zeka, akıllı bir makine için belirlenen hedeflere ulaşma yeteneğini planlayan hesaplama kısmı olarak yorumlanır. Yapay zeka makinesi, çevreyi sensörler aracılığıyla algılıyor ve aktüatörler aracılığıyla nesnelere etki ediyor.
2. Alt -Up AI: aşağıdan yukarıya biyolojik bir yaklaşım. Biyolojik unsurlara dayalı akıllı davranışları modelleyen sinir ağları ve evrimsel hesaplamaların incelenmesini içerir. Bu alan bir nörobilgisayar veya biyobilgisayar üzerinde çalışmayı içerir. Yapay zekanın biyolojik modellemesi, yapay sistemlerin, davranışın, öğrenme yeteneğinin ve adaptasyonun biyolojik özellikler tarafından belirlendiği biyolojik sistemlerin yapısını ve işlevlerini bir şekilde tekrarlaması gerçeğiyle haklı çıkar. Aşağıdan Yukarıya Yapay Zeka şunları içerir:
- Sinir ağları üzerinde çalışmak.
- Genetik yaklaşım. Bir algoritmanın "ana" algoritmalardan en iyi özellikleri ödünç alarak daha verimli hale geleceği fikrine dayanmaktadır.
3. Hibrit yaklaşım. Araştırmacıların yapay zekaya uyumlu bir bilişsel ve hesaplama yetenekleri sunmasını beklediği, sinirsel ve sembolik modellerin sinerjik bir birleşimidir. Böyle bir yapay zeka programının çıkarım kuralları sinir ağları tarafından oluşturulacak ve üretken kurallar istatistiksel öğrenme yoluyla oluşturulacak. Bu konsept en umut verici olanlardan biri olarak kabul edilir.
4. Bu, fizikçi David Deutsch'un bir röportajda bahsettiği, ancak henüz keşfedilmemiş olan temelde yeni yaklaşımın aynısıdır.
Yapay zeka oluşturmaya ve eğitmeye yönelik araçlar kapsamlıdır:
- Doğal dillerle çalışmak: anlama yeteneklerinin analizi, insan dilinde metinlerin üretilmesi, derin metin analizi, makine çevirisi, bilgi erişimi.
- Düşünce süreçlerinin sembolik modellenmesi: sembolik sistemler oluşturma, akıl yürütmeyi modelleme, teoremleri kanıtlama, karar verme, tahmin etme, planlama, oyun teorisi.
- Makine öğrenme: denetimsiz öğrenme (giriş akışında model tanıma) ve denetimli öğrenme (sınıflandırma ve analiz).
- Bilginin sunumu ve kullanımı: basit bilgilerden bilgi elde edilmesi, sistemleştirilmesi ve kullanılması, uzman sistemlerin oluşturulması (çeşitli konularda bilgi elde etmek için bilgi tabanlarını kullanan programlar); sinir ağı teknolojisine dayalı verilerden bilgi üretimi, sinir ağlarının sözelleştirilmesi.
Yapay zeka konusu burada tükenmekten çok uzak: Zillion'u takip etmeye devam edin.
Yapay zekanın 2007'den bu yana askeri laboratuvarların derinliklerinde çalıştığını söylüyorlar. Zaten sonuçların olması mümkündür. Daha bir ay önce Elon Musk'un yapay zeka karşıtı teknolojilere destek verdiğini duyurması ve bu alandaki araştırmalara 7 milyon dolar yatırım yapması tesadüf değil.
“Önümüzdeki beş yıl içinde gerçekten tehlikeli bir şeyin yaşanma riski var. Girişimci, edge.org'daki bir tartışmada "En fazla on yıl" dedi.
Tesla ve SpaceX'in kurucusu Elon Musk
Steve Wozniak da "yapay zekanın bir gün insanlardan kurtulacak kadar akıllı olacağına" inanan Musk ile aynı fikirde. Bill Gates, yapay zekanın yaratılması kontrol edilmezse "yapay zekanın insan sistemlerinin hedefleriyle çelişen bir duruma dönüşeceğinden" emin. Ve son olarak ünlü astrofizikçi Stephen Hawking, "yapay zekanın insanlığın varlığına son verebileceğini" doğrudan ifade etti.
Hawking, Elon Musk ile birlikte, Futureoflife.org web sitesinde, bilim camiasını yapay zeka alanındaki araştırmalarının ilerleyişi konusunda dikkatli olmaya çağıran açık bir mektup yayınladı. Ancak imzacılar arasında Sergey Brin ve Larry Page'in isimleri yok. Ve bu bir tesadüf değil. Kısa süre önce Google, konuşma modellemeye dayalı yeni bir yapay zekanın oluşturulduğunu duyurdu.
İşte bir insan ile bir Google Makinesi arasındaki konuşmanın kısa bir kısmı:
C: Hayatın anlamı nedir?
M.: İyilik yap.
C.: Ne için yaşıyoruz?
M.: Sonsuza dek yaşamak.
C.: Varoluşun anlamı nedir?
M: Dünya gezegenine vardığımızda ne olacağını öğrenmek için.
Ch: Şimdi neredesin?
M.: Boşluğun ortasında.
C: Ölümün anlamı nedir?
M.: Hayata kavuşmak için.
C: Aklın anlamı nedir?
M.: Ne olduğunu anlamakla ilgili.
C.: Duyguların anlamı nedir?
M.: Bilmiyorum.
Oldukça anlamlı bir konuşma. Biplan şirketinin genel müdürü Evgeniy Karyuk, "Bu, yapay zekanın geleceği için bir başlangıç noktası, bir tür çekirdek" diyor. "Bugün bile, erken aşamada da olsa, 2030 yılına kadar yapay zekayla donatılmış çok gerçek prototipler göreceğimizi varsayabiliriz."
Tüm insan ve Google Makine konuşmalarının tam içeriği görüntülenebilir. Burada karşılaştırma amacıyla bir kişi ile Cleverbot arasındaki konuşmalar da veriliyor. Cleverbot, bir kişiyle sohbet etmek için yapay zeka algoritmalarını kullanan bir web uygulamasıdır. 1988 yılında bilim adamı Rollo Carpenter tarafından icat edildi. Cleverbot, varlığı boyunca insanlarla 65 milyonun üzerinde konuşma gerçekleştirdi. Cleverbot, 2011 yılında Turing testinde %51 puan aldı.
Turing Testi, Alan Turing'in 1950 yılında Mind dergisindeki "Computing Machinery and Mind" adlı makalesinde önerdiği ampirik bir testtir. Testin amacı bilgisayarın düşünüp düşünemediğini bulmaktır.
Ve işte Cleverbot ile konuşmam:
Adam: Hayatın anlamı nedir?
Cleverbot: Hayatın hiçbir anlamı yok.
Adam: Ne için yaşıyoruz?
Cleverbot: Birisi için yaşıyoruz ve eğer yalnızsan yaşamanın bir anlamı yok.
Adam: Varoluşun anlamı nedir?
Kişi: Şimdi neredesin?
Cleverbot: Moskova'da.
Adam: Ölümün anlamı nedir?
Cleverbot: Sana sormak istediğim şey bu.
Adam: Aklın anlamı nedir?
Cleverbot: Bu soruya benim de kendi cevabım var.
Kişi: Duyguların anlamı nedir?
Cleverbot: Neden doğdum?
Açıkçası Google Machine çok daha anlamlı cevaplar sağlıyor. Cleverbot, diğer insanlardan uygun olduğunu düşündüğü ifadeleri kullanır. Bazen diğer kişi gerçekten cevap veriyormuş gibi görünür, ama daha fazlası değil.
Yapay zekanın prensipte imkansız olduğu başka bir bakış açısı daha var. Gödel'in eksiklik teoremi sıklıkla ana argüman olarak gösterilmektedir. Sonuç olarak, bir kişi algoritmik olarak çözülemeyen sorunları çözme yeteneğine sahiptir, ancak bir bilgisayar değildir. “Üç yaşına geldiğinde çocuk, olgunlukla ilgili soruyu cevaplayabileceği sinir bağlantılarına sahip olması nedeniyle bir meyvenin olgun olup olmadığı sorununu güvenle çözer: renk, tat, koku, yumuşaklık veya sertlik. "diyor Moskova Teknoloji Enstitüsü'nün ilk rektör yardımcısı Evgeniy Pluzhnik. - Bir makine bunu öğrenebilecek kapasitede midir? Eminim öyledir! Geniş bir görüntü veritabanına sahip olması halinde fruktoz içeriğini ölçebilecek ve meyvenin yumuşaklığını belirleyebilecek. Peki mavi boyalı ve tatlı suya batırılmış bir süngeri arabanıza koyarsanız ne olur? Makine şu anda gerçek anlayışı gerçekleştirebilecek kapasitede mi?”
Ünlü matematikçi Roger Penrose derslerinden birinde "Modern bir bilgisayar, ister satranç ister matematiksel hesaplamalar olsun, herhangi bir karmaşık aktiviteyle, bu aktivite açık hesaplama kuralları kullanılarak tanımlanabildiği sürece kolayca başa çıkabilir" diyor. Evgeniy Pluzhnik, "Yapay zeka, bir sistemin kendi kendine öğrenme sırasında belirli bir karmaşıklık sınıfındaki sorunları çözebilecek programlar oluşturma yeteneğidir" diyor. “Önümüzdeki 100 yıl içinde güçlü yapay zekanın ortaya çıkışını göremeyeceğimize eminim.”
Ve son olarak Cleverbot'a bir soru daha.
Kişi: 1 elma, 1 domates, 1 salatalık ve 1 armut vardı. Toplamda kaç meyve var?
Cleverbot: Akşam saat onda.
Yapay zeka (AI, İngilizce: Yapay zeka, AI) - akıllı makineler, özellikle akıllı bilgisayar programları oluşturma bilimi ve teknolojisi. Yapay zeka, insan zekasını anlamak için bilgisayarların kullanılmasına ilişkin benzer bir görevle ilişkilidir ancak biyolojik olarak makul yöntemlerle sınırlı olması şart değildir.
Yapay zeka nedir
İstihbarat(Lat. Intellectus'tan - duyum, algı, anlayış, anlayış, kavram, akıl) veya zihin - yeni durumlara uyum sağlama yeteneği, deneyime dayalı öğrenme ve hatırlama, anlama ve uygulama yeteneğinden oluşan ruhun bir kalitesi soyut kavramlar ve kişinin bilgisini çevre yönetimi için kullanması. Zeka, insanın tüm bilişsel yeteneklerini birleştiren genel biliş ve zorlukları çözme yeteneğidir: duyum, algı, hafıza, temsil, düşünme, hayal gücü.
1980'lerin başında. Hesaplamalı bilim insanları Barr ve Fajgenbaum, yapay zekanın (AI) aşağıdaki tanımını önerdiler:
Daha sonra, bir dizi algoritma ve yazılım sistemi yapay zeka olarak sınıflandırılmaya başlandı; bunların ayırt edici özelliği, bazı sorunları, çözümleri hakkında düşünen bir kişinin yapacağı gibi çözebilmeleridir.
Yapay zekanın temel özellikleri dili anlamak, öğrenmek ve düşünme ve en önemlisi hareket etme yeteneğidir.
Yapay zeka, niteliksel ve hızlı bir şekilde gelişen, ilgili teknolojiler ve süreçlerden oluşan bir komplekstir, örneğin:
- doğal dilde metin işleme
- uzman sistemler
- sanal aracılar (sohbet robotları ve sanal asistanlar)
- öneri sistemleri.
Yapay zekanın geliştirilmesine yönelik ulusal strateji
- Ana makale: Yapay zekanın geliştirilmesine yönelik ulusal strateji
Yapay Zeka Araştırması
- Ana makale: Yapay Zeka Araştırması
Yapay zekada standardizasyon
2019: ISO/IEC uzmanları Rusça bir standart geliştirme önerisini destekledi
16 Nisan 2019'da, ISO/IEC yapay zeka alanında standardizasyon alt komitesinin, RVC temelinde oluşturulan "Siber-fiziksel sistemler" Teknik Komitesinin "Yapay zeka" geliştirme önerisini desteklediği öğrenildi. standart. Temel İngilizce versiyonuna ek olarak Rusça Kavramlar ve Terminoloji.
Terminolojik standart “Yapay zeka. Kavramlar ve terminoloji", yapay zeka alanındaki tüm uluslararası düzenleyici ve teknik belgeler ailesinin temelini oluşturur. Bu belge, terimler ve tanımlara ek olarak, öğeler içeren sistemler oluşturmaya yönelik kavramsal yaklaşımlar ve ilkeleri, yapay zeka ile diğer uçtan uca teknolojiler arasındaki ilişkinin bir tanımını ve düzenleyici ve teknik düzenlemeye ilişkin temel ilkeleri ve çerçeve yaklaşımlarını içerir. yapay zeka.
İlgili ISO/IEC alt komitesinin Dublin'deki toplantısının ardından ISO/IEC uzmanları, Rusya'dan gelen heyetin eş zamanlı olarak yapay zeka alanında sadece İngilizce değil, Rusça da terminolojik bir standart geliştirme önerisini destekledi. Belgenin 2021 başlarında onaylanması bekleniyor.
Yapay zekaya dayalı ürün ve hizmetlerin geliştirilmesi, tüm piyasa katılımcılarının kullandığı kavramların net bir şekilde yorumlanmasını gerektirir. Terminoloji standardı, geliştiricilerin, müşterilerin ve profesyonel topluluğun iletişim kurduğu "dili" birleştirecek ve yapay zeka tabanlı ürünlerin bu tür özelliklerini "güvenlik", "tekrarlanabilirlik", "güvenilirlik" ve "gizlilik" olarak sınıflandıracak. Ulusal Teknoloji Girişimi çerçevesinde yapay zeka teknolojilerinin geliştirilmesinde birleşik bir terminoloji de önemli bir faktör haline gelecektir - AI algoritmaları, NTI çevresindeki şirketlerin %80'inden fazlası tarafından kullanılmaktadır. Ayrıca ISO/IEC kararı, uluslararası standartların daha da geliştirilmesinde Rus uzmanların otoritesini güçlendirecek ve nüfuzunu genişletecek. |
Toplantı sırasında ISO/IEC uzmanları, Rusya'nın ortak editör olarak görev yaptığı Bilgi Teknolojisi - Yapay Zeka (AI) - Yapay Zeka Sistemleri için Hesaplamalı Yaklaşımlara Genel Bakış adlı uluslararası belge taslağının geliştirilmesine de destek verdi. Belge, yapay zeka sistemlerinin mevcut durumuna genel bir bakış sunarak sistemlerin temel özelliklerini, algoritmalarını ve yaklaşımlarını ve ayrıca yapay zeka alanındaki özel uygulama örneklerini açıklıyor. Bu taslak belgenin geliştirilmesi, alt komite (SC 42 Çalışma Grubu 5 “Yapay zeka sistemlerinin hesaplamalı yaklaşımları ve hesaplamalı özellikleri”) bünyesinde özel olarak oluşturulmuş 5 “Yapay zeka sistemlerinin hesaplamalı yaklaşımları ve hesaplamalı özellikleri” çalışma grubu tarafından gerçekleştirilecektir.
Rus heyeti, uluslararası düzeydeki çalışmalarının bir parçası olarak, ülkedeki yapay zeka teknolojilerinin gelişimi üzerinde uzun vadeli etki yaratacak bir dizi dönüm noktası niteliğinde karar almayı başardı. Standardın Rusça versiyonunun geliştirilmesi, bu kadar erken bir aşamadan itibaren bile, uluslararası alanla senkronizasyonun garantisidir ve ISO/IEC alt komitesinin geliştirilmesi ve uluslararası belgelerin Rusça ortak düzenlemeyle başlatılması, uluslararası alanla senkronizasyonun garantisidir. yurtdışındaki Rus geliştiricilerin çıkarlarını daha da ilerletmenin temelidir” yorumunu yaptı. |
Yapay zeka teknolojileri dijital ekonominin çeşitli sektörlerinde büyük talep görüyor. Bunların tam ölçekli pratik kullanımını engelleyen ana faktörler arasında düzenleyici çerçevenin az gelişmiş olması yer almaktadır. Aynı zamanda, teknoloji uygulamasının belirtilen kalitesini ve buna karşılık gelen ekonomik etkiyi sağlayan, iyi geliştirilmiş düzenleyici ve teknik çerçevedir.
Yapay zeka alanında, RVC'ye dayanan TC Siber-Fiziksel Sistemler, 2019 sonu - 2020 başı için onaylanması planlanan bir dizi ulusal standart geliştiriyor. Ayrıca, 2020 ve sonrası için Ulusal Standardizasyon Planının (NSP) formüle edilmesi amacıyla piyasa oyuncularıyla birlikte çalışmalar sürdürülmektedir. TC "Siber-fiziksel sistemler" ilgili kuruluşların dokümanlarının geliştirilmesine yönelik tekliflere açıktır.
2018: Kuantum iletişimi, yapay zeka ve akıllı şehir alanında standartların geliştirilmesi
6 Aralık 2018'de, RVC'ye dayalı "Siber-Fiziksel Sistemler" Teknik Komitesi, Bölgesel Mühendislik Merkezi "SafeNet" ile birlikte Ulusal Teknoloji Girişimi (NTI) pazarları ve dijital ekonomi için bir dizi standart geliştirmeye başladı. RVC'nin bildirdiğine göre, Mart 2019'a kadar kuantum iletişimi alanında teknik standardizasyon belgelerinin geliştirilmesi planlanıyor. Devamını oku.
Yapay zekanın etkisi
İnsan uygarlığının gelişimine yönelik risk
Ekonomi ve iş dünyası üzerindeki etkisi
- Yapay zeka teknolojilerinin ekonomi ve iş dünyasına etkisi
İşgücü piyasasına etkisi
Yapay Zeka Önyargısı
Yapay zeka uygulaması olan her şeyin (makine çevirisi, konuşma tanıma, doğal dil işleme, bilgisayarlı görme, otomatik sürüş ve çok daha fazlası) temelinde derin öğrenme yer alır. Bu, beynin işleyişini taklit ettiği söylenebilecek sinir ağı modellerinin kullanımıyla karakterize edilen, makine öğreniminin bir alt kümesidir, dolayısıyla bunları yapay zeka olarak sınıflandırmak zor olacaktır. Herhangi bir sinir ağı modeli büyük veri kümeleri üzerinde eğitilir, dolayısıyla bazı "beceriler" kazanır, ancak bunları nasıl kullandığı yaratıcıları için belirsiz kalır ve bu da sonuçta birçok derin öğrenme uygulaması için en önemli sorunlardan biri haline gelir. Bunun nedeni, böyle bir modelin, ne yaptığına dair herhangi bir anlayışa sahip olmadan, resmi olarak görsellerle çalışmasıdır. Böyle bir sistem yapay zeka mıdır ve makine öğrenimi üzerine kurulu sistemlere güvenilebilir mi? Son sorunun cevabının sonuçları bilimsel laboratuvarın ötesine uzanıyor. Bu nedenle, medyanın AI önyargısı olarak adlandırılan olguya olan ilgisi gözle görülür şekilde yoğunlaştı. “AI önyargısı” veya “AI önyargısı” olarak tercüme edilebilir. Devamını oku.
Yapay Zeka Teknoloji Pazarı
Rusya'da yapay zeka pazarı
Küresel yapay zeka pazarı
Yapay zekanın uygulama alanları
Yapay zekanın uygulama alanları oldukça geniştir ve hem tanıdık teknolojileri hem de kitlesel uygulamadan uzak, ortaya çıkan yeni alanları kapsamaktadır; diğer bir deyişle, bu, elektrikli süpürgelerden uzay istasyonlarına kadar tüm çözüm yelpazesini kapsamaktadır. Tüm çeşitliliklerini, gelişimin kilit noktalarının kriterlerine göre bölebilirsiniz.
Yapay zeka yekpare bir konu alanı değildir. Dahası, yapay zekanın bazı teknolojik alanları ekonominin yeni alt sektörleri ve ayrı varlıklar olarak ortaya çıkarken aynı zamanda ekonominin çoğu alanına hizmet ediyor.
Yapay zeka kullanımının gelişmesi, ekonominin klasik sektörlerindeki teknolojilerin tüm değer zinciri boyunca uyarlanmasına ve bunları dönüştürmesine yol açarak lojistikten şirket yönetimine kadar neredeyse tüm işlevlerin algoritmalaştırılmasına yol açıyor.
Savunma ve Askeri İşler için Yapay Zekanın Kullanımı
Eğitimde kullanım
Yapay zekayı iş hayatında kullanma
Dolandırıcılıkla mücadelede yapay zeka
11 Temmuz 2019'da yapay zeka ve makine öğreniminin sadece iki yıl içinde dolandırıcılıkla mücadelede Temmuz 2019'a göre üç kat daha sık kullanılacağı öğrenildi. Bu tür veriler, SAS ve Sertifikalı Sahtekarlık Denetçileri Birliği'nin (ACFE) ortak çalışması sırasında elde edildi. Temmuz 2019 itibarıyla, ankete katılan kuruluşların %13'ünde bu tür dolandırıcılıkla mücadele araçları halihazırda kullanılıyor ve diğer %25'i de bunları önümüzdeki veya iki yıl içinde uygulamayı planladıklarını söyledi. Devamını oku.
Elektrik enerjisi endüstrisinde yapay zeka
- Tasarım düzeyinde: enerji kaynaklarına yönelik üretim ve talebin iyileştirilmiş tahmini, güç üreten ekipmanın güvenilirliğinin değerlendirilmesi, talep arttığında artan üretimin otomasyonu.
- Üretim düzeyinde: ekipmanların koruyucu bakımının optimizasyonu, üretim verimliliğinin artırılması, kayıpların azaltılması, enerji kaynaklarının çalınmasının önlenmesi.
- Promosyon düzeyinde: günün saatine ve dinamik faturalandırmaya bağlı olarak fiyatlandırmanın optimizasyonu.
- Hizmet sunumu düzeyinde: en karlı tedarikçinin otomatik seçimi, ayrıntılı tüketim istatistikleri, otomatik müşteri hizmetleri, müşterinin alışkanlıkları ve davranışları dikkate alınarak enerji tüketiminin optimizasyonu.
Üretimde yapay zeka
- Tasarım düzeyinde: yeni ürün geliştirmenin verimliliğinin artırılması, otomatik tedarikçi değerlendirmesi ve yedek parça gereksinimlerinin analizi.
- Üretim düzeyinde: Görevleri tamamlama sürecinin iyileştirilmesi, montaj hatlarının otomatikleştirilmesi, hata sayısının azaltılması, hammaddelerin teslimat sürelerinin kısaltılması.
- Promosyon düzeyinde: destek ve bakım hizmetlerinin hacminin tahmin edilmesi, fiyatlandırma yönetimi.
- Hizmet sunumu düzeyinde: Araç filosu rotalarının planlanmasının iyileştirilmesi, filo kaynaklarına yönelik talep, servis mühendislerinin eğitim kalitesinin artırılması.
Bankalarda yapay zeka
- Desen tanıma - dahil kullanılır. Şubelerdeki müşterileri tanımak ve onlara özel teklifler iletmek.
Taşımacılıkta yapay zeka
- Otomobil endüstrisi bir devrimin eşiğinde: İnsansız sürüş çağının 5 zorluğu
Lojistikte yapay zeka
Bira üretiminde yapay zeka
Yargıda AI
Yapay zeka alanındaki gelişmeler yargı sistemini kökten değiştirecek, onu daha adil ve yolsuzluk planlarından arınmış hale getirecek. Bu görüş 2017 yazında Artezio'nun teknik danışmanı Teknik Bilimler Doktoru Vladimir Krylov tarafından dile getirildi.
Bilim adamı, yapay zeka alanındaki mevcut çözümlerin ekonominin ve kamusal yaşamın çeşitli alanlarında başarıyla uygulanabileceğine inanıyor. Uzman, yapay zekanın tıpta başarıyla kullanıldığına ancak gelecekte yargı sistemini tamamen değiştirebileceğine dikkat çekiyor.
“Her gün yapay zeka alanındaki gelişmelerle ilgili haberlere baktığınızda, bu alandaki araştırmacıların ve geliştiricilerin tükenmez hayal gücüne ve üretkenliğine hayran kalacaksınız. Bilimsel araştırmalara ilişkin raporlar, piyasaya çıkan yeni ürünler hakkındaki yayınlar ve yapay zekanın çeşitli alanlarda kullanılmasıyla elde edilen şaşırtıcı sonuçların raporlarıyla sürekli olarak serpiştirilmektedir. Yapay zekanın yeniden haberlerin kahramanı olacağı, medyada gözle görülür abartılı bir heyecanın eşlik ettiği beklenen olaylardan bahsedersek, o zaman muhtemelen teknolojik tahminlerde bulunma riskini almayacağım. Bir sonraki olayın yapay zeka biçiminde son derece yetkin, adil ve dürüst bir mahkemenin bir yerde ortaya çıkacağını hayal edebiliyorum. Görünüşe göre bu 2020-2025'te gerçekleşecek. Ve bu mahkemede gerçekleşecek süreçler, beklenmedik yansımalara ve birçok insanın, insan toplumunu yönetme süreçlerinin çoğunu yapay zekaya aktarma arzusuna yol açacak.”
Bilim insanı, yapay zekanın yargı sisteminde kullanılmasının yasama eşitliğini ve adaleti geliştirmek için "mantıklı bir adım" olduğunu kabul ediyor. Makine zekası yolsuzluğa ve duygulara tabi değildir, yasal çerçeveye sıkı sıkıya bağlı kalabilir ve anlaşmazlığın taraflarını karakterize eden veriler de dahil olmak üzere birçok faktörü dikkate alarak kararlar verebilir. Tıp alanına benzer şekilde robot hakimler, devlet hizmet havuzlarından gelen büyük verilerle çalışabiliyor. Öyle varsayılabilir ki
Müzik
Tablo
2015 yılında Google ekibi, kendi başlarına görsel oluşturup oluşturamayacaklarını görmek için sinir ağlarını test etti. Daha sonra çok sayıda farklı resim kullanılarak yapay zeka eğitildi. Ancak makineden bir şeyi kendi başına tasvir etmesi "istendiğinde", etrafımızdaki dünyayı biraz tuhaf bir şekilde yorumladığı ortaya çıktı. Örneğin, dambıl çizme görevi için geliştiriciler, metalin insan eliyle bağlandığı bir görüntü aldı. Bunun nedeni muhtemelen eğitim aşamasında analiz edilen dambıllı resimlerin el içermesi ve sinir ağının bunu yanlış yorumlamasıydı.
26 Şubat 2016'da San Francisco'daki özel bir müzayedede Google temsilcileri, yapay zeka tarafından oluşturulan psychedelic resimlerden yaklaşık 98 bin dolar topladı ve bu fonlar hayır kurumlarına bağışlandı. Arabanın en başarılı resimlerinden biri aşağıda sunulmuştur.
Google'ın yapay zekası tarafından yapılmış bir tablo.
Yapay Zeka, geleneksel olarak insan zekasının karakteristik özelliği olan entelektüel ve yaratıcı süreçleri yeniden üretebilen, yapay olarak oluşturulmuş bir sistemdir.
Bir sistemin yapay zeka kategorisine ait olup olmadığını belirleyen ana parametrelerden birinin Turing testini geçtiği kabul edilir - bir sistemin kendisiyle iletişim kuran, kiminle olduğunu tam olarak belirleyemeyen bir kişiyi yanıltma yeteneği. iletişim - bir kişiyle veya yapay zekayla.
Diğer parametreler tanımda o kadar önemli değildir ve insan yeteneklerini önemli ölçüde aşabilir.
Yapay zekanın ana bileşenleri şu kategoriler olarak kabul edilir: hafıza ve veritabanlarının varlığı, kendi kendine öğrenme ve bağımsız olarak görev belirleme yeteneği, bir hedefe ulaşmak için atanan sorunları mantıksal olarak çözme yeteneği.
Yapay zeka yaratmanın sorunları ve zorlukları esas olarak "zeka" tanımının hala yeterince çalışılmaması ve formülasyonunun belirsiz olmasıyla ilgilidir.
Belirli mantıksal ve kısmen soyut problemleri çözmede insanlardan önemli ölçüde daha iyi performans gösterebilen bilgisayar sistemleri uzun yıllardır başarılı bir şekilde çalışmaktadır, ancak şu ana kadar bu türden tek bir sistem bile Turing testini başarıyla geçememiştir.
Robot sekreter, yazılım zekasının temellerini taşıyan, kendi kendine öğrenen bir robottur.
Kendi kendine öğrenme yeteneği, en acil işlevlerden biri olduğundan, birçok gelişmeyle de kanıtlanmıştır. Bu tür sistemler halihazırda günlük yaşamda başarıyla kullanılmaktadır ve üretimleri ticari olarak yapılmaktadır. Ancak bu işlevler, böyle bir sistemin tam teşekküllü yapay zeka olarak adlandırılabileceği engeli henüz aşamamıştır.
Günümüzün yapay zeka sistemlerinin analoglarının yapabileceği maksimum şey, kişinin kendisinin her zaman ortaya çıkarabileceği insan entelektüel faaliyetinin taklididir.
Ancak bu tür sistemlerin programları hızla gelişiyor ve daha karmaşık hale geliyor ve bu da er ya da geç, sistemin insan zekası seviyesine yakın bir bağımsızlık ve farkındalık düzeyi kazanabileceği engelin hala aşılabileceği anlamına geliyor. ulaşmış.
Yapay zeka sistem geliştiricileri, sistemin ancak gerçek zeka denilebilecek bir bağımsızlık düzeyine ulaşması durumunda, sistemin kontrolünü kaybetme olasılığını doğal olarak göz ardı edemezler. Ancak kendi kendine öğrenme sürecinde belirli bir özgürlük derecesi olmadan böyle bir sistem temelde oluşamayacağından, bu süreci kontrol etmenin bir dereceye kadar imkansız olduğu ortaya çıkıyor.
Bu tahmin pek çok kişiyi korkutuyor, çünkü bu konuda pek çok bilim kurgu romanı yazılmasına ve filmler yapılmasına rağmen, öz farkındalık kazanmış böylesine yapay bir sistemden ne bekleneceğini henüz kimse doğru bir şekilde tahmin edemiyor.
Sonuçta biz kendimiz, insan aklının özgür iradesinin varlığının, kendini tanımlama ve yansıtma yeteneğinin yalnızca beynin bilgi işlem gücüyle mi gerçekleştiğini, yoksa yalnızca gerçekleştirilemeyecek daha karmaşık bir işlev mi olduğunu henüz tam olarak anlamış değiliz. bilgi işlem gücünü ve sistem içi bilgi kanallarının sayısını artırarak.
Bu nedenle tam teşekküllü yapay zeka yaratma olasılığı sorusu hala açık.
Andrey Sebrant (Yandex) - Yapay Zeka Çağında İşletme:
Yapay zeka alanındaki gelişmeler - yapay zekanın uygulama alanları
Yapay zeka, arama motorlarında arama sonuçlarını birçok parametreye göre sıralamak için kullanılır. Sonuç olarak kullanıcılar aradıklarını bulurlar.
Bankalar için yapay zeka, büyük verilere dayalı olarak puanlama yapıyor.
Yatırımcılar için - hisselerin ve borsada işlem gören diğer varlıkların analizi.
Meslektaşları ne yazıyor:
Eğitim faaliyetleri. Okula gidemeyen çocukların evde öğrenimini geliştirmek için öğretmen olarak yapay zekaya ihtiyaç var. (Materyalin açıklanması, teoremlerin kanıtlanması, problemlerin değerlendirilmesi, eğitim faaliyetleri planının tanımlanması).
Adli faaliyet.(Yapay zeka, grafik görüntüleri ve nesneleri tanıyabilmektedir. Bu, suçluların arama alanını daraltabilir, tanımanın imkansız olduğu durumlarda mağdurun portresinin yeniden oluşturulmasına yardımcı olabilir, suçlunun portresini oluşturabilir, kurbanın bulunduğu yeri belirleyebilir. patlatıcılar, kurbanlar ve katillerin kendileri).
İş etkinliği.(Yapay Zeka, bilgi kapsamını genişletebilir, makine ve insan konuşmasını çözebilir. Bu, herhangi bir sektördeki ve faaliyet türündeki insanların yerini almayı mümkün kılar. Yapay zeka, makinedeki, yardım hatlarındaki, kurtarma hizmetlerindeki işçinin yerini tamamen alabilir. , taksiler ve servis personelinin rolleriyle ilgili diğer bazı meslekler: hizmetçiler, bulaşıkçılar, garsonlar).
Yapay zekanın sosyal alanda kullanılamayacağı yönünde medyada dolaşan bir fikir var. Ancak en azından tıp alanında hastaların bakımına yardımcı olan, kendi kendine öğrenen birkaç robot var. kurumlar.
İlaç.(Yapay zekanın yardımıyla hastalıkların erken evrelerde teşhis edilmesi mümkündür. Bir kişiyi içeriden tedavi edebilme yeteneği, nakledilen organların canlı bir organizmanın yapılarına uyum sağlamasına yardımcı olur). Robotik cerrahlar yapay zeka olarak sınıflandırılan teknolojilere dayanarak yaratılıyor.
Yapay zeka, oyun tasarımı yöntemlerini kullanarak okul öncesi programı öğretecek okul öncesi çocuklar için bir dadı olarak kullanılabilir.
Yapay zeka kavramı (AI veya AI), yalnızca akıllı makineler (bilgisayar programları dahil) oluşturmayı mümkün kılan teknolojileri birleştirmez. Yapay zeka aynı zamanda bilimsel düşüncenin alanlarından biridir.
Yapay Zeka - Tanım
İstihbarat– bu, aşağıdaki yeteneklere sahip bir kişinin zihinsel bileşenidir:
- fırsatçı;
- deneyim ve bilgi birikimi yoluyla öğrenme yeteneği;
- Çevreyi yönetmek için bilgi ve becerileri uygulama yeteneği.
Zeka, gerçeği anlamak için tüm insan yeteneklerini birleştirir. Onun yardımıyla kişi düşünür, yeni bilgileri hatırlar, çevreyi algılar vb.
Yapay zeka, insan zekasının yetenekleriyle donatılmış sistemlerin (makinelerin) incelenmesi ve geliştirilmesiyle ilgilenen bilgi teknolojisi alanlarından birini ifade eder: öğrenme yeteneği, mantıksal akıl yürütme vb.
Şu anda yapay zeka ile ilgili çalışmalar, sorunları tıpkı insan gibi çözen yeni programlar ve algoritmalar oluşturularak yürütülüyor.
Bu alan geliştikçe yapay zeka tanımı da değiştiği için yapay zeka etkisinden bahsetmek gerekiyor. Bir miktar ilerleme kaydeden yapay zekanın yarattığı etkiyi ifade ediyor. Örneğin, bir yapay zeka herhangi bir eylemi gerçekleştirmeyi öğrenmişse, eleştirmenler hemen onlara katılır ve bu başarıların makinenin düşündüğünü göstermediğini savunurlar.
Günümüzde yapay zekanın gelişimi iki bağımsız yönde ilerlemektedir:
- nörosibernetik;
- mantıksal yaklaşım.
İlk yön, sinir ağlarının ve evrimsel hesaplamaların biyolojik açıdan incelenmesini içerir. Mantıksal yaklaşım, üst düzey entelektüel süreçleri simüle eden sistemlerin geliştirilmesini içerir: düşünme, konuşma vb.
Yapay zeka alanındaki ilk çalışmalar geçen yüzyılın ortalarında başladı. Bu yöndeki araştırmaların öncüsü Alan Turing Her ne kadar Orta Çağ'da filozoflar ve matematikçiler tarafından bazı fikirler dile getirilmeye başlanmış olsa da. Özellikle 20. yüzyılın başında satranç problemlerini çözebilecek mekanik bir cihaz tanıtıldı.
Ancak bu yön gerçekten geçen yüzyılın ortalarında şekillendi. Yapay zeka üzerine çalışmaların ortaya çıkmasından önce insan doğası, çevremizdeki dünyayı anlama yolları, düşünce sürecinin olanakları ve diğer alanlar üzerine araştırmalar yapıldı. O zamana kadar ilk bilgisayarlar ve algoritmalar ortaya çıktı. Yani, yeni bir araştırma yönünün doğduğu temel oluşturuldu.
1950'de Alan Turing, gelecekteki makinelerin yetenekleri ve zeka açısından insanları geçip geçemeyecekleri hakkında sorular soran bir makale yayınladı. Daha sonra onun onuruna anılan prosedürü geliştiren de bu bilim adamıydı: Turing testi.
İngiliz bilim insanının eserlerinin yayınlanmasının ardından yapay zeka alanında yeni araştırmalar ortaya çıktı. Turing'e göre ancak iletişim sırasında insandan ayırt edilemeyen bir makinenin düşünen olduğu kabul edilebilir. Bilim insanının makalesiyle hemen hemen aynı zamanlarda Bebek Makinesi adı verilen bir konsept doğdu. Yapay zekanın ilerici gelişimini ve düşünce süreçleri önce çocuk düzeyinde oluşan ve daha sonra yavaş yavaş gelişen makinelerin yaratılmasını sağladı.
“Yapay zeka” terimi daha sonra ortaya çıktı. 1952'de Turing'in de aralarında bulunduğu bir grup bilim insanı, yapay zeka ile ilgili konuları tartışmak üzere Dartmund Amerikan Üniversitesi'nde bir araya geldi. O toplantının ardından yapay zeka yeteneklerine sahip makinelerin aktif olarak geliştirilmesine başlandı.
Yapay zeka alanında yeni teknolojilerin yaratılmasında özel bir rol, bu araştırma alanını aktif olarak finanse eden askeri departmanlar tarafından oynandı. Daha sonra yapay zeka alanındaki çalışmalar büyük şirketlerin ilgisini çekmeye başladı.
Modern yaşam araştırmacılar için daha karmaşık zorluklar doğurmaktadır. Bu nedenle, yapay zekanın doğuşu sırasında yaşananlarla karşılaştırırsak, yapay zekanın gelişimi temelde farklı koşullarda gerçekleştirilir. Küreselleşme süreçleri, siber suçluların dijital alandaki eylemleri, İnternet'in gelişimi ve diğer sorunlar - tüm bunlar, çözümü yapay zeka alanında olan bilim adamları için karmaşık görevler ortaya koyuyor.
Son yıllarda bu alanda elde edilen başarılara rağmen (örneğin otonom teknolojinin ortaya çıkışı), gerçekten yapay zekanın yaratıldığına ve çok yetenekli bir program olmadığına inanmayan şüphecilerin sesleri hala varlığını sürdürüyor. Bazı eleştirmenler yapay zekanın aktif gelişiminin yakında makinelerin tamamen insanların yerini aldığı bir duruma yol açacağından korkuyor.
Araştırma talimatları
Filozoflar, insan zekasının doğası ve statüsünün ne olduğu konusunda henüz bir fikir birliğine varamadılar. Bu bağlamda yapay zekaya yönelik bilimsel çalışmalarda yapay zekanın hangi sorunları çözdüğünü anlatan pek çok fikir yer alıyor. Ne tür bir makinenin akıllı olarak kabul edilebileceği sorusuna ilişkin de ortak bir anlayış yoktur.
Günümüzde yapay zeka teknolojilerinin gelişimi iki yönde ilerlemektedir:
- Azalan (göstergebilimsel). Konuşma, duyguların ifadesi ve düşünme gibi üst düzey zihinsel süreçleri simüle eden yeni sistemlerin ve bilgi tabanlarının geliştirilmesini içerir.
- Artan (biyolojik). Bu yaklaşım, biyolojik süreçler açısından akıllı davranış modellerinin oluşturulduğu sinir ağları alanında araştırma yapılmasını içerir. Nörobilgisayarlar bu yöne dayanarak yaratılıyor.
Yapay zekanın (makinenin) insanla aynı şekilde düşünme yeteneğini belirler. Genel anlamda bu yaklaşım, davranışı aynı normal durumlarda insan eylemlerinden farklı olmayan yapay zeka yaratmayı içerir. Esasen Turing testi, bir makinenin ancak onunla iletişim kurarken kimin konuştuğunu anlamanın imkansız olması durumunda akıllı olacağını varsayar: mekanizma mı yoksa yaşayan bir kişi mi?
Bilim kurgu kitapları yapay zekanın yeteneklerini değerlendirmek için farklı bir yöntem sunar. Yapay zeka hisseder ve yaratabilirse gerçek olur. Ancak tanımlamaya yönelik bu yaklaşım pratik uygulamaya uygun değildir. Örneğin, halihazırda çevresel değişikliklere (soğuk, sıcak vb.) yanıt verme yeteneğine sahip makineler yaratılıyor. Ancak bir insanın hissettiği gibi hissedemezler.
Sembolik yaklaşım
Sorun çözmedeki başarı büyük ölçüde durumlara esnek bir şekilde yaklaşma yeteneğiyle belirlenir. Makineler insanlardan farklı olarak aldıkları verileri tutarlı bir şekilde yorumlarlar. Bu nedenle sorunların çözümünde yalnızca insanlar rol alır. Makine, çoklu soyutlama modellerinin kullanımını ortadan kaldıran yazılı algoritmalara dayalı işlemleri gerçekleştirir. Sorunların çözümünde yer alan kaynakların artırılmasıyla programlardan esneklik elde etmek mümkündür.
Yukarıdaki dezavantajlar yapay zeka geliştirmede kullanılan sembolik yaklaşımın karakteristiğidir. Ancak yapay zekanın bu yöndeki gelişimi, hesaplama sürecinde yeni kuralların oluşturulmasını mümkün kılmaktadır. Sembolik yaklaşımdan kaynaklanan problemler ise mantıksal yöntemlerle çözülebilmektedir.
Mantıksal yaklaşım
Bu yaklaşım, akıl yürütme sürecini simüle eden modeller oluşturmayı içerir. Mantık ilkelerine dayanır.
Bu yaklaşım, belirli bir sonuca götüren katı algoritmaların kullanımını gerektirmez.
Aracı tabanlı yaklaşım
Akıllı ajanlar kullanır. Bu yaklaşım aşağıdakileri varsayar: Zeka, hedeflere ulaşılmasını sağlayan hesaplamalı kısımdır. Makine akıllı bir ajan rolünü oynuyor. Özel sensörler kullanarak çevreyi anlar ve mekanik parçalar aracılığıyla onunla etkileşime girer.
Aracı tabanlı yaklaşım, makinelerin çeşitli durumlarda işlevsel kalmasına olanak tanıyan algoritmalar ve yöntemler geliştirmeye odaklanır.
Hibrit yaklaşım
Bu yaklaşım, sinirsel ve sembolik modellerin birleştirilmesini, böylece düşünme ve hesaplama süreçleriyle ilgili tüm sorunların çözümüne ulaşmayı içerir. Örneğin sinir ağları, bir makinenin işleminin hangi yönde hareket edeceğini belirleyebilir. Ve statik öğrenme, sorunların çözülmesinin temelini oluşturur.
Şirket uzmanlarının tahminlerine göre Gartner'ın 2020'li yılların başında piyasaya sürülen yazılım ürünlerinin neredeyse tamamı yapay zeka teknolojilerini kullanacak. Uzmanlar ayrıca dijital alana yapılan yatırımların yaklaşık %30'unun yapay zekadan geleceğini öne sürüyor.
Gartner analistlerine göre yapay zeka, insanlar ve makineler arasındaki işbirliği için yeni fırsatlar yaratıyor. Aynı zamanda insanların yerini yapay zekanın alması süreci durdurulamaz ve gelecekte hızlanacaktır.
Şirkette PwC Yeni teknolojilerin hızla benimsenmesi nedeniyle 2030 yılına kadar küresel gayri safi yurt içi hasılanın yaklaşık %14 oranında artacağına inanıyorum. Ayrıca üretim süreçlerinin verimliliğinin artırılmasıyla bu artışın yaklaşık %50'si sağlanacak. Göstergenin ikinci yarısı, yapay zekanın ürünlere dahil edilmesiyle elde edilen ek kâr olacaktır.
Amerika Birleşik Devletleri başlangıçta yapay zekanın kullanımından faydalanacak çünkü bu ülke yapay zeka makinelerini çalıştırmak için en iyi koşulları yarattı. Gelecekte bu teknolojileri ürünlere ve üretime sokarak maksimum kar elde edecek olan Çin'in önünde olacaklar.
Şirket uzmanları Satış gücü AI'nın küçük işletmelerin karlılığını yaklaşık 1,1 trilyon dolar artıracağını iddia ediyor. Ve bu 2021 yılına kadar gerçekleşecek. Bu göstergeye yapay zeka tarafından önerilen çözümlerin müşterilerle iletişimden sorumlu sistemlere uygulanması yoluyla kısmen ulaşılacaktır. Aynı zamanda otomasyon sayesinde üretim süreçlerinin verimliliği de artacaktır.
Yeni teknolojilerin devreye girmesi ayrıca 800 bin ek iş yaratacak. Uzmanlar, bu göstergenin süreç otomasyonu nedeniyle oluşan boş pozisyon kaybını telafi ettiğini belirtiyor. Analistler, şirketler arasında yapılan bir ankete dayanarak, üretim süreçlerinin otomasyonuna yönelik harcamaların 2020'lerin başında yaklaşık 46 milyar dolara çıkacağını öngörüyor.
Rusya'da da yapay zeka alanında çalışmalar sürüyor. Devlet, 10 yıl boyunca bu alanda 1,3 binin üzerinde projeyi finanse etti. Üstelik yatırımların çoğu ticari faaliyetlerle ilgili olmayan programların geliştirilmesine gitti. Bu da Rus iş dünyasının yapay zeka teknolojilerini uygulamaya henüz ilgi duymadığını gösteriyor.
Bu amaçlar için Rusya'ya toplamda yaklaşık 23 milyar ruble yatırım yapıldı. Devlet sübvansiyonlarının boyutu, diğer ülkeler tarafından gösterilen yapay zeka finansmanı miktarından daha düşüktür. Amerika Birleşik Devletleri'nde bu amaçlar için her yıl yaklaşık 200 milyon dolar ayrılıyor.
Temel olarak Rusya'da, daha sonra ulaştırma sektöründe, savunma sanayinde ve güvenlikle ilgili projelerde kullanılan yapay zeka teknolojilerinin geliştirilmesi için devlet bütçesinden fon tahsis ediliyor. Bu durum ülkemizde insanların sıklıkla yatırılan fonlardan hızlı bir şekilde belirli bir etki elde etmelerine olanak tanıyan alanlara yatırım yaptığını göstermektedir.
Yukarıdaki çalışma aynı zamanda Rusya'nın artık yapay zeka teknolojilerinin geliştirilmesinde rol alabilecek uzmanların eğitimi için yüksek bir potansiyele sahip olduğunu gösterdi. Son 5 yılda yaklaşık 200 bin kişi yapay zeka ile ilgili alanlarda eğitim tamamladı.
Yapay zeka teknolojileri aşağıdaki yönlerde gelişiyor:
- Yapay zeka yeteneklerini insanlara yaklaştırmayı ve bunları günlük hayata entegre etmenin yollarını bulmayı mümkün kılan sorunları çözmek;
- insanlığın karşı karşıya olduğu sorunların çözüleceği tam teşekküllü bir zihnin geliştirilmesi.
Şu anda araştırmacılar pratik sorunları çözen teknolojiler geliştirmeye odaklanıyor. Şimdiye kadar bilim adamları tam teşekküllü bir yapay zeka yaratmaya yaklaşamadılar.
Birçok şirket yapay zeka alanında teknolojiler geliştiriyor. Yandex bunları birkaç yıldır arama motoru çalışmalarında kullanıyor. Rus bilişim şirketi 2016 yılından bu yana sinir ağları alanında araştırmalar yürütüyor. İkincisi, arama motorlarının çalışmasının doğasını değiştirir. Özellikle sinir ağları, kullanıcı tarafından girilen sorguyu, görevin anlamını en iyi şekilde yansıtan belirli bir vektör numarasıyla karşılaştırır. Yani arama kelimeye göre değil, kişinin istediği bilginin özüne göre yapılır.
2016 yılında "Yandex" hizmeti başlattı "Zen" Kullanıcı tercihlerini analiz eden.
Şirket Abbyy sistem yakın zamanda ortaya çıktı Compreno. Onun yardımıyla yazılı metni doğal dilde anlamak mümkündür. Yapay zeka teknolojilerine dayalı diğer sistemler de nispeten yakın zamanda pazara girmiştir:
- Findo. Sistem, insan konuşmasını tanıma ve karmaşık sorgular kullanarak çeşitli belge ve dosyalardaki bilgileri arama yeteneğine sahiptir.
- Gamalon. Bu şirket kendi kendine öğrenme yeteneğine sahip bir sistem başlattı.
- Watson. Bilgi arama sürecinde çok sayıda algoritma kullanan bir IBM bilgisayarı.
- ViaVoice.İnsan konuşma tanıma sistemi.
Büyük ticari şirketler yapay zekadaki ilerlemelerden çekinmiyor. Bankalar bu tür teknolojileri faaliyetlerine aktif olarak dahil etmektedir. Yapay zeka tabanlı sistemler kullanarak borsalarda operasyonlar yürütüyorlar, mülkleri yönetiyorlar ve diğer operasyonları gerçekleştiriyorlar.
Savunma sanayi, tıp ve diğer alanlar nesne tanıma teknolojilerini tanıtıyor. Bilgisayar oyunları geliştiren şirketler de bir sonraki ürünlerini yaratmak için yapay zekayı kullanıyor.
Son birkaç yıldır bir grup Amerikalı bilim insanı bir proje üzerinde çalışıyor. NİL Araştırmacıların bilgisayardan fotoğrafta gösterileni tanımasını istediği yöntem. Uzmanlar, bu şekilde dışarıdan müdahaleye gerek kalmadan kendi kendine öğrenebilen bir sistem oluşturabileceklerini öne sürüyor.
Şirket Vizyon Laboratuvarı kendi platformunu sundu LUNA Yüzleri büyük bir resim ve video kümesinden seçerek gerçek zamanlı olarak tanıyabilen. Bu teknoloji bugün büyük bankalar ve ağ perakendecileri tarafından kullanılmaktadır. LUNA ile insanların tercihlerini karşılaştırabilir, onlara uygun ürün ve hizmetler sunabilirsiniz.
Bir Rus şirketi de benzer teknolojiler üzerinde çalışıyor N-Tech Laboratuvarı. Uzmanlar aynı zamanda sinir ağlarına dayalı bir yüz tanıma sistemi oluşturmaya çalışıyor. En son verilere göre Rus teknolojisi, kendisine verilen görevlerle insanlardan daha iyi başa çıkıyor.
Stephen Hawking'e göre gelecekte yapay zeka teknolojilerinin gelişmesi insanlığın ölümüne yol açacaktır. Bilim insanı, yapay zekanın kullanılmaya başlanmasıyla insanların kademeli olarak bozulacağını belirtti. Ve doğal evrim koşullarında, bir kişinin hayatta kalmak için sürekli mücadele etmesi gerektiğinde, bu süreç kaçınılmaz olarak onun ölümüne yol açacaktır.
Rusya yapay zekanın tanıtılması konusunu olumlu değerlendiriyor. Alexey Kudrin bir keresinde bu tür teknolojilerin kullanılmasının devlet aygıtının işleyişini sağlama maliyetlerini GSYİH'nın yaklaşık% 0,3'ü kadar azaltacağını belirtmişti. Dmitry Medvedev, yapay zekanın tanıtılması nedeniyle bir dizi mesleğin ortadan kaybolacağını öngörüyor. Ancak yetkili, bu tür teknolojilerin kullanımının diğer endüstrilerin hızla gelişmesine yol açacağını vurguladı.
Dünya Ekonomik Forumu uzmanlarına göre 2020'li yılların başında üretimin otomasyonu nedeniyle dünyada yaklaşık 7 milyon kişi işini kaybedecek. Yapay zekanın kullanıma sunulmasının ekonomide bir dönüşüme ve veri işlemeyle ilgili bazı mesleklerin ortadan kalkmasına neden olması kuvvetle muhtemeldir.
Uzmanlar McKinsey Rusya, Çin ve Hindistan'da üretim otomasyonu sürecinin daha aktif olacağını söylüyorlar. Bu ülkelerde yapay zekanın kullanıma girmesi nedeniyle çalışanların %50'ye varan oranı yakında işini kaybedecek. Bunların yerini bilgisayarlı sistemler ve robotlar alacak.
McKinsey'e göre yapay zeka, fiziksel emek ve bilgi işlemeyi içeren perakende ticaret, otel personeli vb. mesleklerin yerini alacak.
Amerikan şirketinin uzmanlarına göre bu yüzyılın ortalarına gelindiğinde dünya çapındaki iş sayısı yaklaşık %50 azalacak. İnsanların yerini aynı veya daha yüksek verimlilikle benzer işlemleri yapabilen makineler alacak. Aynı zamanda uzmanlar bu tahminin belirlenen tarihten önce gerçekleşeceği seçeneğini de dışlamıyor.
Diğer analistler robotların neden olabileceği zarara dikkat çekiyor. Örneğin McKinsey uzmanları, robotların insanlardan farklı olarak vergi ödemediğine dikkat çekiyor. Bunun sonucunda bütçe gelirlerinin azalması nedeniyle devlet altyapıyı aynı seviyede tutamayacaktır. Bu nedenle Bill Gates robot teknolojisine yeni bir vergi getirilmesini önerdi.
Yapay zeka teknolojileri, yapılan hata sayısını azaltarak şirketlerin verimliliğini artırıyor. Ayrıca operasyonların hızını insanların ulaşamayacağı seviyeye çıkarmanıza da olanak tanır.