Як називається штучний інтелект. Штучний інтелект. Перспективні напрями: де розпочати занурення у сферу ІІ
Вчора Zillion опублікував ексклюзивне інтерв'ю з молодим вченим, переможцем премії Intel ISEF-2013 Іонутом Олександром Будістеаном, який працює над проектом зі створення безпечних самоврядних автомобілів на основі штучного інтелекту. Всі ми за інерцією думаємо, що ІІ – це щось із фантастичних фільмів. Але він уже тут із нами. Хоча не все так просто. Що таке штучний інтелект насправді?
Штучний інтелект: проблема визначення та методу
У недавньому знаменитий фізик Девід Дойч розповів Zillion про свою позицію у питанні штучного інтелекту:
Я думаю, що науково-технологічна революція буде викликана нарощуванням знань у якійсь галузі – і здійснить її створення штучного інтелекту. На жаль, більшість сучасних підходів до створення штучного інтелекту використовують методи та філософії, які, на мою думку, не можуть спрацювати. Але якщо ми візьмемо широкі часові рамки, думаю, цю проблему можна вирішити і буде вирішено. І коли це станеться, світ уже ніколи не буде тим самим. З одного боку, ми не будемо самотніми з погляду володіння розумом. Але з іншого боку - різницю між людськими істотами і штучними розумами неминуче зітруться. Ми будемо здатні навіть завантажувати свою свідомість, розум у комп'ютер зі штучним інтелектом, і тоді станемо безсмертними. До речі, саме по собі завантаження людського розуму в комп'ютер не буде штучним інтелектом - комп'ютер стане лише штучним субстратом для управління «звичайним» розумом. Я не вважаю це за штучний інтелект. Наслідки всього одного досягнення прогресу – появи штучного інтелекту – будуть колосальними. Я не знаю, коли це станеться: на жаль, сьогоднішні шляхи ведуть швидше до невдачі. Я можу сказати чому, якщо хочете.
Девід Дойч (David Deutsch)
Британський фізик-теоретик. Професор Оксфордського університету. Один із піонерів у галузі квантових обчислень. Пропагандист евереттівської багатосвітової інтерпретації квантової механіки. У 1998 році був нагороджений премією Дірака Британського інституту фізики, а в 2005 році - премією в галузі комп'ютерних наук Edge of Computation Science Prize. У 2008 році за свої наукові досягнення був обраний до Лондонського королівського товариства.
- Якщо ви думаєте, що це просто рід комп'ютерної програми, то справжній штучний інтелект буде зовсім іншою програмою, ніж будь-яка інша. Для інших програм ви можете точно встановити, що вони роблять, тобто певну відповідь на кожне введення. Наприклад, для Word можна встановити: якщо ви натискаєте Delete, виділений текст має бути видалено. Але штучний інтелект улаштований інакше. Припустимо, мені потрібно було б, щоб програма написала нову працю з фізики та опублікувала її – це було б чудово! Якби мені потрібно було написати для цього вимоги, специфікацію, щоб така праця була опублікована, ця специфікація вже містила б нові знання з фізики, які я просив би програму відкрити. І, отже, я б завантажив ці знання в програму, а не програма створила б їх сама. З іншого боку, якщо я не завантажу туди ці знання, стане неможливо вказати, що повинна робити програма, так само як неможливо вказати, що повинна робити людина. Отже, специфікація для програми штучного інтелекту не може бути створена відповідно до певних біхевіористських упереджень, за якими створені існуючі програми. Ось у цьому причина.
Проте вже існує якщо не «чистий» штучний інтелект, то його попередники – розумні програми, інтелектуальні системи, пристрої з Artificially Simulated Human Behavior (штучно симульованою людською поведінкою). Що ж світова наука має на увазі під поняттям штучного інтелекту? Які підходи до його створення?
Питання парадигми штучного інтелекту настільки складне і комплексне, що ним займаються відразу кілька наук: не тільки комп'ютерна наука, але також філософія, нейронаука, футурологія та ін. Філософи, наприклад, запитують, що таке людина та знання. Нейролінгвісти та нейрофізіологи намагаються зрозуміти, як саме ми мислимо, пізнаємо, робимо відкриття, виявляємо нові ідеї, створюємо інновації. І чи взагалі може інтелект бути виключно біологічним феноменом?
За класичним визначенням, штучний інтелект, або ІІ (Artificial intelligence, AI), являє собою наукову галузь та технологію створення інтелектуальних машин та інтелектуальних комп'ютерних програм, використання комп'ютерів для розуміння людського інтелекту. У цьому концепція ІІ має спиратися на біологічні принципи. Хоча б з тієї причини, що мозок і свідомість людини, як багато авторитетних представників нейронауки, - наукова загадка і ми навряд чи колись зможемо відкрити всі таємниці устрою цього шедевра еволюції. На дев'ятій хвилині відеоінтерв'ю Німецькому культурному центру ім. Гете в Росії нейролінгвіст зі світовим ім'ям Тетяна Чернігівська відповідає на запитання «Чи можемо ми пізнати мозок?»: «Я вважаю, що у нас немає жодних шансів пізнати мозок. Жодних ніколи не буде. Жодна система не може зрозуміти ту систему, яка складніша, ніж вона, - це рівно наша ситуація. Мозок складніше, ніж Всесвіт, мозок найскладніше, тому я не можу собі уявити, як його частина, якою ми, ймовірно, є, - хоча хто його знає - як ми можемо самі себе вивчити, я не розумію».
Класичне визначення штучного інтелекту дав ще 1956 року на конференції в Дартмутському університеті видатний американський інформатик Джон МакКарті, винахідник мови Lisp, засновник функціонального програмування та лауреат Премії Тьюринга за величезний внесок у сферу досліджень штучного інтелекту. Власне він і був автором терміна «штучний інтелект».
Джон МакКарті (John McCarthy)
Американський інформатик, автор терміна "штучний інтелект", винахідник мови Lisp, основоположник функціонального програмування.
Вже тоді МакКарті не пов'язував термін ІІ безпосередньо з розумінням людського інтелекту: він вважав, що інженери та вчені, які працюють над ІІ, можуть використовувати для вирішення конкретних проблем методи, не властиві людському мисленню. Джон МакКарті говорив, що одна з основних проблем полягає в тому, що поки що не вдається визначити, які обчислювальні процедури називати інтелектуальними, оскільки світова наука розуміє деякі механізми інтелекту, але не розуміє інших. Таким чином, у рамках суто технологічного підходу ІІ звужується до обчислювальної складової здатності досягати цілей.
ІІ як напрямок наукових досліджень вивчає природу та суть інтелектуальної творчої діяльності людини, шукає можливості відтворити у штучних системах відбивну здатність людської свідомості. Але при цьому безпосередньо суть ІІ розуміється як кібернетична система, яка переробляє інформацію, що надходить із зовнішнього середовища, щоб на її підставі приймати рішення. Дуже цікавий та важливий момент: слово «інтелект» у цьому понятті метафоричнооскільки ІІ-системи поки не відтворюють процеси, що відбуваються в мозку людини. На сьогодні загальноприйнято, що для іменування штучним інтелектом система повинна формувати рішення, що задовольняють вимогам.
Штучний інтелект: труднощі перекладу
Ще більш заплутана ситуація з розумінням ІІ через призму російської. У Росії її питаннями ІІ займається Російська асоціація штучного інтелекту. Цікаво, що саме російськомовне поняття «штучний інтелект» вважається в РАІ невдалим перекладом терміну Artificial Intelligence. Artificial означає «штучний, рукотворний, несправжній, штучний», а Intelligence – «інтелект, розум, розум, розумові здібності; інформація, відомості секретного характеру; розвідка, розвідувальна служба». Поняття intelligence у науковому контексті має на увазі «здатність розумно розмірковувати». І воно не ідентичне слову intellect, яке, власне, означає «інтелект». У Російській асоціації штучного інтелекту пропонують ось ці три визначення штучного інтелекту:
- Науковий напрямок, у якого ставляться і вирішуються завдання апаратного чи програмного моделювання тих видів людської діяльності, які зазвичай вважаються інтелектуальними.
- Властивість інтелектуальних систем виконувати функції (творчі), які традиційно вважаються прерогативою людини. У цьому інтелектуальна система — це технічна чи програмна система, здатна вирішувати завдання, традиційно вважаються творчими, належать конкретної предметної області, знання про яку зберігаються у пам'яті такої системи. Структура інтелектуальної системи включає три основні блоки - базу знань, вирішувач та інтелектуальний інтерфейс, що дозволяє спілкуватися з ЕОМ без спеціальних програм для введення даних.
- Наука під назвою штучний інтелект входить до комплексу комп'ютерних наук, а створювані на її основі технології відносяться до інформаційних технологій. Завданням цієї науки є відтворення з допомогою обчислювальних систем та інших штучних механізмів розумних міркувань і процесів.
Критерії: що вважати штучним інтелектом?
Отже, термін «штучний інтелект» є надзвичайно неоднозначним, оскільки різним комбінаціям визначення, що відображають той чи інший підхід, відповідає певний технологічний рівень. Якимось розумінням терміну існуючі технології вже цілком відповідають, інші розуміння ІІ на цій стадії науково-технологічного прогресу залишаються у полі фантастики. Виникає природне питання про критерії: які властивості і здібності повинна мати програма справжнього штучного інтелекту? Але тут виявляється, що дистанція між критеріями велика.
Критерій очікування.Зараз досить багато інтелектуальних девайсів та різноманітного софту, який називають «розумним» чи «інтелектуальним». Це може бути і не надто складна електроніка, яка має набір режимів, що перемикаються автоматично, а також сенсори, датчики, алгоритми. Запропонувати користувачеві більше, ніж закладено, такий софт і пристрої не можуть. Але тут багато залежить від критерію очікування: чого ми чекаємо від штучного інтелекту, який вважатимемо «справжнім»? Ми сподіваємося створити за допомогою науки та технологій негуманоїдну особистість? Ми хочемо, щоб ІІ відкрив нам якісь таємниці Всесвіту, незбагненні для людини? Ми чекаємо на якийсь неймовірно потужний «думач», який дасть нам «відповідь на головне питання життя, Всесвіту і взагалі?»
З чим ми порівнюємо ступінь та своєрідність інтелектуальності того чи іншого пристрою/програми? Автоматична коробка передач цілком собі "інтелектуальна" в порівнянні з механічною, оскільки її "начинка" дозволяє без нашої участі "вирішувати", на яку швидкість перейти в даний момент. Можливо, це нас уже не вражає, але, строго кажучи, це диво техніки, яке б вважали містичним дивом кілька сотень років тому.
Вже зараз можна скачати у свій смартфон безкоштовне з інтелектуальною системою тестів, яка підлаштовується під конкретну людину та її завдання, враховує рівень підготовки та освоєння матеріалу, дозволяє конструювати індивідуальні тести. А самокеровані автомобілі на основі ІІ інтелектуальні, тому що напхані базами даних та сенсорами, які дозволяють бортовому комп'ютеру вибирати маршрут, визначати розмітку та перешкоди.
Будь-яка розвинена технологія не відрізняється від магії, як говорить один із трьох законів Кларка. Мозок людини, когнітивні здібності, людський інтелект і свідомість поки що теж є в якомусь сенсі магією, якщо ми говоримо про це в контексті кризової потреби нейронауки у проривній теорії. Але дрібними кроками ця "магія" розкладається на складові, які можна змінити: взяти хоча б знаменитий "нейрон Халле Беррі" (інструментальні дослідження в одному з експериментів дозволили виявити в мозку людини нейрон, який реагує на будь-яку згадку цієї актриси або її образ). Так що «магія» людського інтелекту все ж таки вимірюється і обчислюється певною мірою, і штучний інтелект, який до певної межі використовує принципи людського мислення або імітує його, - цілком реалізована задача. Але знову ж таки, що ми вважаємо інтелектом? Це може бути не лише людський інтелект. Якщо на те пішло, у нейронауці є концепція розподіленого мозку, який, як вважають дослідники, є у мурах, і саме він зумовлює їх надзвичайно складно влаштоване соціальне життя. А дельфінів нещодавно стали позиціонувати як негуманоїдних особистостей.
Критерій методу.Від критерію очікування переходимо до критерію способу. Якщо істинно інтелектуальною ми не вважаємо автоматику, яка багато вміє, але діє згідно з закладеними алгоритмами та обмеженнями, то виходить ось що: можливо, ми чекаємо від «істинного» ІІ людяності. Тут варто згадати, що сказав професор Оксфордського університету Девід Дойч: просто завантажити розум у комп'ютер - це ще не створити штучний інтелект, оскільки комп'ютер стане лише штучним субстратом для управління «природним» людським розумом. І Дойч не вважає це штучним інтелектом. Чи чекаємо ми від ІІ непередбачуваності, самостійності мислення та здатності винаходити нове, тобто створювати ідеї та знання, які не закладені нами за умовчанням? Чи очікуємо ми досконалості мислення насправді? Ключі від дверей, за якими починається епоха штучного інтелекту, знаходяться в руках філософів і неврологів. Проблема ІІ як науки в тому, що філософи та неврологи всього світу та всіх часів поки не дійшли єдиного розуміння інтелекту та мислення. Більше того, взагалі є сумніви: чи можна застосовувати поняття інтелекту щодо машин та чи обов'язкові для інтелекту психіка, ірраціональний елемент та емоції?
Тут першому плані виходить емпіричний тест Алана Тьюринга, запропонований ще 1950 року у філософському журналі Mind у статті «Обчислювальні машини і розум» («Computing Machinery and Intelligence»). Ціль тесту Тьюринга - визначення можливості штучного мислення, близького до людського. Стандартне формулювання таке: «Людина взаємодіє з одним комп'ютером та однією людиною. На підставі відповідей на запитання він має визначити, з ким розмовляє: з людиною чи комп'ютерною програмою. Завдання комп'ютерної програми - ввести людину в оману, змусивши зробити невірний вибір. Усі учасники тесту не бачать один одного. При цьому виходить, що машина повинна імітувати не лише раціональність, а й нераціональність мислення та поведінки людини.
Т'юрінг прогнозував, що машини все ж таки навчаться думати в буквальному сенсі і пройдуть цей тест. Велику наукову ставку він робив на машинне навчання: Т'юрінг припускав, що воно стане ключовою ланкою у побудові надпотужних комп'ютерів. І цей підхід зараз знаходить схвалення серед фахівців з ІІ. Футуролог Реймонд Курцвейл вважає, що тест Тьюринга буде пройдено між 2020-м та 2030-м роками. Вже зараз на успіх претендує програма «Штучна лінгвістична інтернет-комп'ютерна істота» (Artificial Linguistic Internet Computer Entity – A.L.I.C.E.). Це віртуальний співрозмовник, здатний вести діалог з людиною природною мовою. Три рази A.L.I.C.E. здобувала бронзову нагороду у конкурсі премії Лебнера, яка є платформою для проведення тесту Тьюринга. Золоту та срібну нагороду ще не отримувала жодна ІІ-програма. Софт Jabberwacky відстає лише трохи, він отримав бронзову нагороду двічі. Назва цієї ІІ-програми - гра зі словом jabberwocky, яке означає «рифмоване безглуздя, абракадабра». Це авторський неологізм із книги Льюїса Керролла «Задзеркалля». Хочете поспілкуватися з ІІ Jabberwacky? Це можна зробити прямо зараз на сайті Jabberwacky.Com, якщо ви говорите по-англійськи. Jabberwacky дотепно жартує, граючи вашими словами: ілюзія того, що ви чатуєтеся з розумною істотою, досить сильна. Ті, хто чатувався наприкінці 90-х, отримають приблизно ті самі емоції.
Експеримент Zillion: за півгодини досить насиченого спілкування з Jabberwacky ми отримали пропозицію одружитися, кілька смішних жартів та шпильок. Загальний тон розмови з боку Jabberwacky був досить недружнім, за критеріями людського спілкування. У відповідь на фразу «Ти не надто дружелюбний» програма резонно зауважила: «А мені й не треба». У відповідь на фразу "Здається, ти вже ненавидиш людство, як плануєш жити?" Jabberwacky резюмував: "Як щодо воєн?". Подальша розмова протікала у філософському ключі. Jabberwacky встиг зізнатися, що він дівчинка, заперечував, що є машиною, але на питанні "Який твій принцип?" розколовся і видав чисту автоматику «Підходити до ситуації кожного індивіда із сумішшю міркувань та співчуття» – і редирект у сапорт. Загалом особливої «співчуття» не виявив і навіть встиг натякнути, що покаже нам усім… золоту медаль тесту Тьюринга. |
Експеримент Zillion. Фрагмент спілкування з ІІ-програмою Jabberwacky: програма, що самонавчається - намагається трактувати слова співрозмовника і релевантно реагувати на них. Іноді виходить цікава напівфілософська смислова гра, але часом ланцюжка відповідей у такому стилі заводять
Jabberwackyдалеко: до пропозиції одружитися та натяку на військові плани щодо людства.
Критерій здатності до самонавчання.І тут ми переходимо до наступного критерію оцінки програми як справжнього штучного інтелекту – йдеться про здатність до навчання. Існує таке окреме визначення інтелекту, загальне для людини і машини: «Інтелект - це здатність системи створювати в ході самонавчання програми для вирішення завдань та вирішувати ці завдання». Що є той же Jabberwacky? Чи хто? Це програма, здатна до навчання. Зокрема вона вміє імітувати стиль спілкування людини, з якою поспілкувалася перед тестом. Це може пояснювати і питання на кшталт "Will you marry me?", І специфічний тон спілкування.
Експеримент Zillion. Спілкування з "Штучною лінгвістичною інтернет-комп'ютерною істотою" (Artificial Linguistic Internet Computer Entity - A.L.I.C.E.).
ІІ-чатботи A.L.I.C.E. та Jabberwacky спілкуються один з одним через месенджер.
ІІ: сильний та слабкий
Всі варіанти ІІ, які можна описати через ці критерії, укладаються в теорії сильного ІІ і слабкого ІІ. Прибічники концепції слабкого ІІ розглядають такі програми лише як інструмент на вирішення деяких завдань, які потребують повноти когнітивних здібностей людини.
Концепція сильного штучного інтелекту будується навколо гіпотези Ньюелла-Саймона, яка передбачає, що «фізична символьна система має необхідні й достатні кошти на створення базових інтелектуальних дій, у сенсі». Без символьних обчислень неможливі осмислені події. Сама здатність виконувати символьні обчислення достатня виникнення здатності до виконання осмислених дій. Більшість досліджень ІІ йде шляхом створення символьних систем. А символьні обчислення – це програмування.
За концепцією сильного ІІ деякі форми дійсно здатні мислити, усвідомлювати себе і вирішувати завдання. У цьому їх розумовий процес необов'язково влаштований як і, як в людини. Теорія слабкого ІІ такої можливості не допускає. Джон Серль, який запропонував концепцію сильного ІІ, вважає, що це буде не модель розуму, а безпосередньо розум. На сьогодні у дослідників є домовленість про те, які властивості мають сильний ІІ та слабкий ІІ.
Сильний ІІ - це прийняття рішень, використання стратегій, вирішення головоломок та дії в умовах невизначеності, уявлення знань, навчання, загальне уявлення про реальність, планування, спілкування природною мовою, свідомість, сприйнятливість до оточення, усвідомлення себе як окремої особистості, розуміння власних думок , співпереживання, мудрість - і об'єднання всіх цих здібностей задля досягнення цілей. У наш час робота над такими програмами вже ведеться. При цьому в полі невизначеності знову ж таки знаходяться кілька найважливіших питань. Все це значуще для людей, але чи це необхідно для машинного інтелекту? Чи цього достатньо для справжнього штучного розуму? І чи можуть такі властивості, як співпереживання виникати автоматично при досягненні якогось рівня інтелекту?
ІІ: 4 підходи + інструменти
Підсумовуючи всі питання, ідеї та парадигми, виділяють кілька підходів до створення ІІ:
1. Top-Down AI: низхідний, семіотичний підхід.Мова про створення експертних систем, баз знань та систем логічного висновку, які імітують високорівневі психічні процеси, такі як міркування, емоції, творчість, мовлення, мислення загалом. До низхідного спектру підходів відносяться:
- Логічний підхідВін ґрунтується на моделюванні міркувань з використанням логіки як теоретичної основи.
- Символьний підхідОсобливість символьних обчислень – створення нових правил у процесі виконання програми. Неінтелектуальні системи не здатні до цього.
- Агентно-орієнтований підхід.Акцент робиться на виживання у навколишньому середовищі, пошук шляху, прийняття рішень та виконання завдань. Це підхід, який розвивається з початку 1990-х і ґрунтується на використанні інтелектуальних (раціональних) агентів. Інтелект у разі трактується як обчислювальна частина, планування здатності досягати поставлених перед інтелектуальної машиною цілей. ІІ-машина сприймає навколишнє середовище через датчики та впливає на об'єкти за допомогою виконавчих механізмів.
2. Bottom -Up AI: висхідний, біологічний підхід.Він включає вивчення нейронних мереж і еволюційних обчислень, які моделюють інтелектуальну поведінку на основі біологічних елементів. До цього напряму належить робота над нейрокомп'ютером чи біокомп'ютером. Біологічне моделювання ІІ обґрунтовано тим, що штучні системи так чи інакше повторюють структуру та функції біологічних систем, у яких поведінка, здатність до навчання та адаптація обумовлені біологічними особливостями. До Bottom-Up AI відносяться:
- Робота над нейронними мережами.
- Генетичний підхідВін заснований на ідеї, що алгоритм стане більш ефективним, запозичивши кращі характеристики у «батьківських» алгоритмів.
3. Гібридний підхід.Це синергетична комбінація нейронних та символьних моделей, яка, як припускають дослідники, наділить ІІ гармонійним спектром когнітивних та обчислювальних можливостей. Правила висновків у такої ІІ-програми генеруватимуться нейронними мережами, а породжувальні правила будуть створюватися через статистичне навчання. Ця концепція вважається однією з найперспективніших.
4. Це той принципово новий підхід, про який сказав в інтерв'ю фізик Девід Дойч, але який ще належить відкрити.
Інструментарій створення та навчання ІІ великий:
- Робота з природними мовами:аналіз можливостей розуміння, генерація текстів мовою людини, глибокий аналіз тексту, машинний переклад, інформаційний пошук.
- Символьне моделювання розумових процесів:створення символьних систем, моделювання міркувань, підтвердження теорем, прийняття рішень, прогнозування, планування, теорія ігор.
- Машинне навчання:навчання без вчителя (розпізнавання образів у вхідному потоці) та навчання з вчителем (класифікація та аналіз).
- Подання та використання знань:отримання знань із простої інформації, їх систематизація та використання, створення експертних систем (програм, які використовують бази знань для отримання знань з різних питань); виробництво знань із даних на основі нейромережевої технології, вербалізації нейронних мереж.
Тема штучного інтелекту на цьому далеко не вичерпана: стежте за оновленнями Zillion.
Кажуть, що у надрах військових лабораторій штучний інтелект працює вже з 2007 року. Можливо, що вже є результати. Не випадково лише місяць тому Ілон Маск оголосив про підтримку технологій протидії штучному інтелекту та вклав 7 мільйонів доларів у дослідження у цій галузі.
«Існує ризик, що щось справді небезпечне станеться у найближчі п'ять років. Найбільше – десять років», - сказав підприємець у дискусії на сайті edge.org.
Ілон Маск, засновник Tesla та SpaceX
Солідарний з Маском і Стів Возняк, який вважає, що «штучний інтелект якось стане досить розумним, щоб позбутися людини». Білл Гейтс упевнений, що якщо не контролювати створення ІІ, то «штучний інтелект еволюціонує у стан, що конфліктує з цілями людських систем». І, нарешті, знаменитий астрофізик Стівен Хокінг прямо заявив, що «штучний інтелект може покласти край існуванню людства».
Спільно з Ілоном Маском Хокінг опублікував на сайті futureoflife.org відкритий лист із закликом до наукової спільноти уважно ставитись до ходу своїх досліджень у галузі штучного інтелекту. Однак серед тих, хто підписався, немає прізвищ Сергія Бріна і Ларрі Пейджа. І це невипадково. Нещодавно Google оголосила про створення нового ІІ, побудованого на моделюванні розмови.
Ось невеликий фрагмент розмови людини та Машини Google:
Ч.: У чому сенс життя?
М.: Творити добро.
Ч.: Навіщо ми живемо?
М: Щоб жити вічно.
Ч.: У чому сенс існування?
М.: У тому, щоб з'ясувати, що станеться, коли ми досягнемо планети Земля.
Ч.: Де ти зараз перебуваєш?
М: У центрі порожнечі.
Ч.: У чому сенс смерті?
М: Щоб отримати життя.
Ч.: У чому сенс розуму?
М.: У тому, щоби зрозуміти, що це.
Ч.: У чому сенс почуттів?
М: Я не знаю.
Цілком собі осмислена бесіда. «Це відправна точка, своєрідний стрижень для майбутнього штучного інтелекту, – вважає виконавчий директор компанії „Біплан“ Євген Карюк. - Вже сьогодні можна припустити, що до 2030 року ми побачимо цілком реальні прототипи, наділені штучним інтелектом, хай і на початковій стадії».
Повний зміст всіх розмов людини та Машини Google можна переглянути. Там же для порівняння дано розмови людини та Cleverbot. Cleverbot – веб-додаток, який використовує алгоритми штучного інтелекту для розмови з людиною. Його вигадав у 1988 році вчений Ролло Карпентер. За весь час свого існування Cleverbot провів понад 65 мільйонів розмов із людьми. У 2011 році Cleverbot показав 51% тесту Тьюринга.
Тест Тьюринга - емпіричний тест, ідея якого було запропоновано Аланом Тьюрингом у статті «Обчислювальні машини та розум», опублікованій 1950 року у філософському журналі Mind. Ціль тесту — з'ясувати, чи може комп'ютер думати.
А ось моя розмова з Cleverbot:
Чоловік: У чому сенс життя?
Cleverbot: Сенсу в житті немає.
Чоловік: Для чого ми живемо?
Cleverbot: Ну ми живемо заради когось, а якщо ти самотній – жити нема чого.
Чоловік: У чому сенс існування?
Чоловік: Де ти зараз перебуваєш?
Cleverbot: У Москві.
Чоловік: У чому сенс смерті?
Cleverbot: Це я хочу тебе запитати.
Чоловік: У чому сенс розуму?
Cleverbot: У мене своя відповідь на це запитання.
Людина: У чому сенс почуттів?
Cleverbot: Навіщо я народилася?
Машина Google дає набагато більш осмислені відповіді. Cleverbot підставляє відповідні, на його думку, фрази інших людей. Іноді дійсно здається, що відповідає інша людина, але не більше.
Є й інша думка, за якою штучний інтелект неможливий у принципі. Як основний аргумент часто наводять теорему Геделя про неповноту. Суть у тому, що людина здатна вирішувати алгоритмічно нерозв'язні проблеми, а комп'ютер — немає. «Дитина вже до трьох років впевнено вирішує завдання, стиглий фрукт чи ні, через те, що вона має нейронні зв'язки, за допомогою яких може відповісти на питання про стиглість: колір, смак, запах, м'якість чи твердість, - каже Євген Плужник, перший проректор Московського технологічного інституту - Чи здатна машина навчитися цього? Впевнений, що так! Якщо вона матиме велику базу зображень, вона зможе заміряти вміст фруктози і визначити м'якість фрукта. Але що буде, якщо машині підсунути губку, пофарбовану у синій колір та просочену солодкою водою? Чи здатна машина в цей момент до справжнього розуміння?
«Сучасний комп'ютер легко впорається з будь-якою складною діяльністю, чи це шахи чи математичні обчислення, але лише за умови, що цю діяльність можна описати за допомогою чітких обчислювальних правил», - каже відомий математик Роджер Пенроуз в одній зі своїх лекцій. «Штучний інтелект – це можливість системи створювати під час самонавчання програми, здатні вирішувати завдання певного класу складності, – вважає Євген Плужник. - Я впевнений, що у найближчі 100 років ми не станемо свідками появи сильного штучного інтелекту».
І насамкінець - ще одне питання до Cleverbot.
Людина: Було 1 яблуко, 1 помідор, 1 огірок та 1 груша. Скільки фруктів?
Cleverbot: Десять годин вечора.
Штучний інтелект (ІІ, англ. Artificial intelligence, AI) – наука та технологія створення інтелектуальних машин, особливо інтелектуальних комп'ютерних програм. ІІ пов'язані з подібним завданням використання комп'ютерів розуміння людського інтелекту, але з обов'язково обмежується біологічно правдоподібними методами.
Що таке штучний інтелект
Інтелект(від лат. intellectus - відчуття, сприйняття, розуміння, розуміння, поняття, розум), або розум - якість психіки, що складається з здатності пристосовуватися до нових ситуацій, здатності до навчання та запам'ятовування на основі досвіду, розуміння та застосування абстрактних концепцій та використання своїх знань для управління довкіллям. Інтелект - це загальна здатність до пізнання та вирішення труднощів, яка поєднує всі пізнавальні здібності людини: відчуття, сприйняття, пам'ять, уявлення, мислення, уяву.
На початку 1980-х років. вчені в галузі теорії обчислень Барр та Файгенбаум запропонували наступне визначення штучного інтелекту (ІІ):
Пізніше до ІІ стали відносити ряд алгоритмів і програмних систем, відмінною властивістю яких є те, що вони можуть вирішувати деякі завдання так, як це робила б людина, що розмірковує над їх рішенням.
Основні властивості ІІ - це розуміння мови, навчання та здатність мислити і, що важливо, діяти.
ІІ – комплекс споріднених технологій і процесів, що розвиваються якісно та стрімко, наприклад:
- обробка тексту природною мовою
- експертні системи
- віртуальні агенти (чат-боти та віртуальні помічники)
- системи рекомендацій.
Національна стратегія розвитку штучного інтелекту
- Основна стаття:Національна стратегія розвитку штучного інтелекту
Дослідження у сфері ІІ
- Основна стаття:Дослідження у сфері штучного інтелекту
Стандартизація в галузі ІІ
2019: Експерти ISO/IEC підтримали пропозицію щодо розробки стандарту російською мовою
16 квітня 2019 року стало відомо, що підкомітет ISO/IEC зі стандартизації в галузі штучного інтелекту підтримав пропозицію Технічного комітету «Кібер-фізичні системи», створеного на базі РВК, щодо розробки стандарту «Artificial intelligence. Concepts and terminology» російською мовою на додаток до базової англійської версії.
Термінологічний стандарт Artificial intelligence. Concepts and terminology» є основним для всього сімейства міжнародних нормативно-технічних документів у галузі штучного інтелекту. Крім термінів та визначень, цей документ містить концептуальні підходи та принципи побудови систем з елементами, опис взаємозв'язку AI з іншими наскрізними технологіями, а також базові принципи та рамкові підходи до нормативно-технічного регулювання штучного інтелекту.
За підсумками засідання профільного підкомітету ISO/IEC у Дубліні експерти ISO/IEC підтримали пропозицію делегації з Росії щодо синхронної розробки термінологічного стандарту у сфері AI не лише англійською, а й російською мовою. Очікується, що документ буде затверджено на початку 2021 року.
Розвиток товарів та послуг з урахуванням штучного інтелекту вимагає однозначної трактування використовуваних понять усіма учасниками ринку. Стандарт термінології дозволить уніфікувати «мову», якою спілкуються розробники, замовники та професійна спільнота, класифікувати такі властивості продуктів на базі ІІ, як «безпека», «відтворюваність», «достовірність» та «конфіденційність». Єдина термінологія також стане важливим фактором для розвитку технологій штучного інтелекту в рамках Національної технологічної ініціативи – алгоритми ІІ використовують понад 80% компаній у периметрі НТІ. Крім того, рішення ISO/IEC дозволить зміцнити авторитет та розширити вплив російських експертів за подальшої розробки міжнародних стандартів. |
У ході засідання експерти ISO/IEC також підтримали розробку проекту міжнародного документа Information Technology - Artificial Intelligence (AI) - Overview of Computational Approaches for AI Systems, у якому Росія виступає як співредактор. Документ надає огляд сучасного стану систем штучного інтелекту, описуючи основні характеристики систем, алгоритми та підходи, а також приклади спеціалізованих додатків у галузі AI. Розробкою цього проекту документа займеться спеціально створена в рамках підкомітету робоча група 5 "Обчислювальні підходи та обчислювальні характеристики систем штучного інтелекту" (SC 42 Working Group 5 "Computational approaches and computational characteristics of AI systems").
У рамках роботи на міжнародному рівні делегації з Росії вдалося досягти низки знакових рішень, які матимуть довгостроковий ефект для розвитку в країні технологій штучного інтелекту. Розробка російськомовної версії стандарту, ще й із такої ранньої фази – гарантія синхронізації з міжнародним полем, а розвиток підкомітету ISO/IEC та ініціація міжнародних документів із російським співредакторством – це фундамент для подальшого просування інтересів російських розробників за кордоном», - прокоментував. |
Технології штучного інтелекту широко потрібні в різних галузях цифрової економіки . Серед основних факторів, що стримують їхнє повномасштабне практичне використання, - нерозвиненість нормативної бази. При цьому саме опрацьована нормативно-технічна база забезпечує задану якість застосування технології та відповідний економічний ефект.
У напрямку штучного інтелекту ТК «Кібер-фізичні системи» на базі РВК веде розробку низки національних стандартів, затвердження яких заплановано на кінець 2019 – початок 2020 року. Крім того, спільно з ринковими гравцями йде робота щодо формування Плану національної стандартизації (ПНР) на 2020 рік і далі. ТК «Кібер-фізичні системи» відкрито для пропозицій щодо розробки документів із боку зацікавлених організацій.
2018: Розробка стандартів у галузі квантових комунікацій, ІІ та розумного міста
Технічний комітет «Кібер-фізичні системи» на базі РВК спільно з Регіональним інжиніринговим центром «СейфНет» 6 грудня 2018 року розпочали розробку комплексу стандартів для ринків Національної технологічної ініціативи (НТІ) та цифрової економіки. До березня 2019 року планується розробити документи технічної стандартизації в галузі квантових комунікацій, та повідомили в РВК. Детальніше .
Вплив штучного інтелекту
Ризик у розвиток людської цивілізації
Вплив на економіку та бізнес
- Вплив технологій штучного інтелекту на економіку та бізнес
Вплив ринку праці
Упередженість штучного інтелекту
В основі всього того, що є практикою ІІ (машинний переклад, розпізнавання мови, обробка текстів природними мовами, комп'ютерний зір, автоматизація водіння автомобілів та багато іншого) лежить глибинне навчання. Це підмножина машинного навчання, яке відрізняється використанням моделей нейронних мереж, про які можна сказати, що вони імітують роботу мозку, тому їх з натяжкою можна віднести до ІІ. Будь-яка модель нейронної мережі навчається на великих наборах даних, таким чином, вона набуває деяких «навичок», але те, як вона ними користується - для творців залишається не ясним, що в кінцевому рахунку стає однією з найважливіших проблем для багатьох програм глибинного навчання. Причина в тому, що така модель працює з образами формально, без розуміння того, що вона робить. Чи є така система ІІ і чи можна довіряти системам, побудованим з урахуванням машинного навчання? Значення відповіді останнє питання виходить межі наукових лабораторій. Тому помітно загострилася увага засобів масової інформації до явища, яке отримало назву AI bias. Його можна перекласти як «необ'єктивність ІІ» або «упередженість ІІ». Детальніше .
Ринок технологій штучного інтелекту
Ринок ІІ в Росії
Світовий ринок ІІ
Сфери застосування ІІ
Сфери застосування ІІ досить широкі і охоплюють як звичні слуху технології, так і нові напрямки, далекі від масового застосування, інакше кажучи, це весь спектр рішень, від пилососів до космічних станцій. Можна розділити їх різноманітність за критерієм ключових точок розвитку.
ІІ - це монолітна предметна область. Більше того, деякі технологічні напрямки ІІ фігурують як нові підгалузі економіки та відокремлені сутності, одночасно обслуговуючи більшість сфер економіки.
Розвиток застосування використання ІІ веде до адаптації технологій у класичних галузях економіки по всьому ланцюжку створення цінності та перетворює їх, призводячи до алгоритмізації практично всього функціоналу, від логістики до управління компанією.
Використання ІІ з метою оборони та у військовій справі
Використання в освіті
Використання ІІ у бізнесі
ІІ у боротьбі з шахрайством
11 липня 2019 стало відомо про те, що всього через два роки штучний інтелект і машинне навчання будуть використовуватися для протидії шахрайству втричі частіше, ніж на липень 2019 року. Такі дані були отримані під час спільного дослідження компанії SAS та Асоціації сертифікованих фахівців із розслідування розкрадань та шахрайства (Association of Certified Fraud Examiners, ACFE). На липень 2019 року такі антифрод-інструменти вже використовують у 13% організацій, які взяли участь в опитуванні, і ще 25% заявили, що планують їх впровадити протягом найближчого року-двох. Детальніше .
ІІ в електроенергетики
- На рівні проектування: покращене прогнозування генерації та попиту на енергоресурси, оцінка надійності енергогенеруючого обладнання, автоматизація підвищення генерації при стрибку попиту.
- На рівні виробництва: оптимізація профілактичного обслуговування обладнання, підвищення ефективності генерації, зниження втрат, запобігання крадіжкам енергоресурсів.
- На рівні просування: оптимізація ціноутворення залежно від часу дня та динамічна тарифікація.
- На рівні надання обслуговування: автоматичний вибір найвигіднішого постачальника, докладна статистика споживання, автоматизоване обслуговування клієнтів, оптимізація енергоспоживання з урахуванням навичок та поведінки клієнта.
ІІ у виробничій сфері
- На рівні проектування: підвищення ефективності розробки нових продуктів, автоматизована оцінка постачальників та аналіз вимог до запчастин та деталей.
- На рівні виробництва: вдосконалення процесу виконання завдань, автоматизація складальних ліній, зниження кількості помилок, зменшення термінів доставки сировини.
- На рівні просування: прогнозування обсягів надання послуг підтримки та обслуговування, керування ціноутворенням.
- На рівні надання обслуговування: покращення планування маршрутів парку транспортних засобів, попиту на ресурси автопарку, підвищення якості підготовки сервісних інженерів.
ІІ в банках
- Розпізнавання образів – використовується у т.ч. для впізнавання клієнтів у відділеннях та передачі їм спеціалізованих пропозицій.
ІІ на транспорті
- Автоіндустрія на порозі революції: 5 викликів епохи безпілотного водіння
ІІ в логістиці
ІІ у пивоварінні
ІІ у судовій системі
Розробки в галузі штучного інтелекту допоможуть кардинально змінити судову систему, зробити її більш справедливою та вільною від корупційних схем. Таку думку висловив влітку 2017 доктор технічних наук, технічний консультант Artezio Володимир Крилов.
Вчений вважає, що вже існуючі рішення в галузі AI можна успішно застосовувати в різних сферах економіки та суспільного життя. Експерт вказує, що AI успішно застосовується в медицині, однак у майбутньому здатний повністю змінити судову систему.
«Щодня переглядаючи новинні повідомлення про розробки в галузі ІІ тільки дивуєшся невичерпності фантазії та плідності дослідників та розробників у цій галузі. Повідомлення про наукові дослідження постійно чергуються з публікаціями про нові продукти, що вриваються на ринок та повідомленнями про дивовижні результати, отримані за допомогою застосування ІІ в різних галузях. Якщо ж говорити про очікувані події, які супроводжуються помітним хайпом у ЗМІ, в якому ІІ стане знову героєм новин, то я, напевно, не ризикну робити технологічних прогнозів. Можу припустити, що найближчою подією стане поява десь гранично компетентного суду у формі штучного інтелекту, справедливого та непідкупного. Станеться це, мабуть, у 2020-2025 роках. І процеси, які пройдуть у цьому суді, призведуть до несподіваних рефлексій та прагнення багатьох людей передати ІІ більшість процесів управління людським суспільством».
Використання штучного інтелекту в судовій системі вчений визнає «логічним кроком» щодо розвитку законодавчої рівності та справедливості. Машинний розум не схильний до корупції та емоцій, може чітко дотримуватися законодавчих рамок і виносити рішення з урахуванням багатьох факторів, включаючи дані, що характеризують учасників спору. За аналогією з медичною сферою, роботи-судді можуть оперувати великими даними зі сховищ державних служб. Можна припустити, що
Музика
Живопис
У 2015 році команда Google тестувала нейронні мережі щодо можливості самостійно створювати зображення. Тоді штучний інтелект навчали з прикладу великої кількості різних картинок. Однак, коли машину «попросили» самостійно щось зобразити, то виявилося, що вона інтерпретує навколишній світ дещо дивно. Наприклад, завдання намалювати гантелі, розробники отримали зображення, у якому метал був з'єднаний людськими руками. Ймовірно, це сталося через те, що на етапі навчання аналізовані картинки з гантелями містили руки, і нейронна мережа неправильно це інтерпретувала.
26 лютого 2016 року в Сан-Франциско на спеціальному аукціоні представники Google виручили із психоделічних картин, написаних штучним інтелектом, близько $98 тис. Ці кошти були пожертвовані на благодійність. Одна з найвдаліших картин машини представлена нижче.
Картина написана штучним інтелектом Google.
Штучний Інтелект - штучно створена система, здатна відтворювати інтелектуальні та творчі процеси, що традиційно властиві людському інтелекту.
Одним з основних параметрів, що визначають належність системи до категорії ІІ, прийнято вважати проходження тесту Тьюринга — здатністю системи ввести в оману спілкується з нею людину, яка не змогла б визначити точно, з ким вона спілкується — з людиною, або зі штучним розумом.
Інші параметри не настільки важливі у визначенні і можуть значно перевершувати людські можливості.
Основними складовими штучного інтелекту вважаються такі категорії, як: наявність пам'яті та баз даних, здатність до самонавчання та самостійної постановки завдань, та здатність логічного вирішення поставлених завдань для досягнення мети.
Проблематика і труднощі створення штучного інтелекту пов'язані переважно з тим, що саме визначення «інтелект» все ще недостатньо вивчене і розмите у формулюваннях.
Комп'ютерні системи, здатні суттєво випередити людину у вирішенні певних логічних, і частково абстрактних завдань, успішно функціонують уже багато років, але досі ще жодна така система не змогла успішно пройти тест Тьюринга.
Робот секретар - самонавчається із зачатками програмного інтелекту.
Здатність до самонавчання так само демонструють багато розробок, оскільки це одна з найзлободенніших функцій. Такі системи вже успішно застосовують у побуті, та його виробництво поставлено на комерційну основу. Однак ці функції поки що не подолали бар'єр, за яким таку систему можна назвати повноцінним штучним інтелектом.
Максимум, на що здатні сьогоднішні аналоги систем ІІ, це все ще імітація інтелектуальної діяльності людини, яку сама людина завжди здатна викрити.
Тим не менш, програми таких систем стрімко вдосконалюються і ускладнюються, і це дозволяє припускати, що рано чи пізно, бар'єр, за яким система виявиться здатною набути рівень самостійності та усвідомленості, близький до рівня людського інтелекту, все ж таки може бути досягнутий.
Розробники штучних інтелектуальних систем, звісно, що неспроможні не враховувати можливість втрати контролю за системою, у разі здобуття їй рівня самостійності, який тільки можна назвати справжнім інтелектом. Але, оскільки без певної міри свободи у процесі самонавчання така система принципово не здатна сформуватися, контролювати цей процес виявляється певною мірою неможливим.
Такий прогноз багатьох лякає, оскільки чого чекати від подібної штучної системи, яка набула самосвідомості, ніхто поки що не точно передбачити не може, хоча на цю тему написано безліч фантастичних романів, і поставлено фільмів.
Зрештою, ми поки що самі не до кінця розуміємо, чи пов'язана наявність свободи волі людського інтелекту, його здатність до самоідентифікації та рефлексії лише з обчислювальною потужністю мозку, чи це складніша функція, яка не досягається лише нарощуванням обчислювальної потужності та кількості внутрішньосистемних інформаційних каналів. .
Тому питання щодо можливості створення повноцінного штучного інтелекту все ще залишається відкритим.
Андрій Себрант (Яндекс) - Бізнес в Епоху Штучного Інтелекту:
Розробки в галузі штучного інтелекту - галузі застосування ІІ
ІІ застосовують у пошукових системах - ранжування результатів видачі в залежності від безлічі параметрів. Як результат, користувачі отримують те, що шукали.
Для банків ІІ це скоринг на основі bigdata.
Для інвесторів – аналіз акцій та інших біржових активів.
Що пишуть колеги:
Навчальна діяльність.Для покращення домашнього навчання дітям, які не можуть відвідувати школу, штучний інтелект необхідний як учитель. (Роз'яснення матеріалу, доказ теорем, розгляд завдань, опис плану навчальної діяльності).
Криміналістична діяльність.(Штучний інтелект здатний розпізнавати графічні зображення, об'єкти. Це змогло б звузити територію пошуку злочинців, допомогти у відтворенні портрета жертви у разі неможливості розпізнавання її, створення портрета злочинця, місця знаходження детонаторів, жертв, самих вбивць).
Робоча діяльність.(Штучний Інтелект здатний розширювати область своїх знань, розшифровувати машинну та людську мову. Це дає можливість замінити людей у будь-яких галузях та видах діяльності. ІІ повноцінно здатний замінити робітника біля верстата, телефони довіри, служби порятунку, таксі та низку інших професій, які належать до ролі обслуговуючого персоналу: покоївки, посудомийки, офіціантки).
Є така думка, що тиражується у ЗМІ, що ІІ не можна застосовувати у соціальній сфері. Але як мінімум є кілька роботів, що самонавчаються, які допомагають доглядати за пацієнтами в мед. установах.
Медицина.(За допомогою штучного інтелекту створюється можливість діагностики захворювань на ранніх стадіях. Можливість лікування людини зсередини, допомога в адаптації до структур живого організму органів, які були пересаджені). На основі технологій, що належать до ІІ створюються роботизовані хірурги.
Штучний інтелект можна використовувати як няньку для дітей дошкільного віку, яка займеться навчанням дошкільної програми методами ігрової конструкції.
Поняття штучний інтелект (ІІ чи AI) поєднує у собі як технології, що дозволяють створювати інтелектуальні машини (включаючи комп'ютерні програми). ІІ – це також один із напрямів наукової думки.
Штучний інтелект - визначення
Інтелект– це психічна складова людини, яка має такі здібності:
- пристосувальна;
- навчання за допомогою накопичення досвіду та знань;
- здатність застосовувати знання та навички для управління навколишнім середовищем.
Інтелект поєднує у собі всі здібності людини до пізнання дійсності. За допомогою нього людина мислить, запам'ятовує нову інформацію, сприймає навколишнє середовище і таке інше.
Під штучним інтелектом розуміється один із напрямів інформаційних технологій, який займається вивченням та розробкою систем (машин), наділених можливостями людського інтелекту: здатність до навчання, логічного міркування і так далі.
Зараз робота над штучним інтелектом проводиться шляхом створення нових програм та алгоритмів, що вирішують завдання так само, як це робить людина.
У зв'язку з тим, що визначення ІІ еволюціонує з розвитком цього напряму, необхідно згадати AI Effect. Під ним розуміється ефект, який створює штучний інтелект, який досяг деякого прогресу. Наприклад, якщо ІІ навчився виконувати якісь дії, то відразу підключаються критики, які доводять, що ці успіхи не свідчать про наявність мислення у машини.
Сьогодні розвиток штучного інтелекту йде за двома незалежними напрямками:
- нейрокібернетика;
- логічний підхід.
Перший напрямок передбачає дослідження нейронних мереж та еволюційних обчислень з погляду біології. Логічний підхід передбачає розробку систем, що імітують інтелектуальні процеси високого рівня: мислення, мовлення тощо.
Перші роботи в галузі ІІ почали вести в середині минулого століття. Піонером досліджень у цьому напрямі став Алан ТьюрінгХоча певні ідеї почали висловлювати філософи і математики в середні віки. Зокрема, ще на початку 20-го століття було представлено механічний пристрій, здатний вирішувати шахі завдання.
Але по-справжньому цей напрямок сформувався до середини минулого століття. Появі робіт з ІІ передували дослідження про природу людини, способи пізнання навколишнього світу, можливості розумового процесу та інші сфери. На той час з'явилися перші комп'ютери та алгоритми. Тобто було створено фундамент, на якому зародився новий напрямок досліджень.
У 1950 році Алан Т'юрінг опублікував статтю, в якій ставив питання про можливості майбутніх машин, а також про те, чи здатні вони обійти людину в плані розумності. Саме цей учений розробив процедуру, названу згодом на його честь: тест Тьюринга.
Після опублікування робіт англійського вченого з'явилися нові дослідження у галузі ІІ. На думку Т'юрінга, мислячою може бути визнана тільки та машина, яку неможливо при спілкуванні відрізнити від людини. Приблизно в той же час, коли з'явилася вчена, зародилася концепція, що отримала назву Baby Machine. Вона передбачала поступальний розвиток ІІ та створення машин, розумові процеси яких спочатку формуються на рівні дитини, а потім поступово покращуються.
Термін «штучний інтелект» зародився пізніше. 1952 року група вчених, включаючи Тьюринга, зібралася в американському університеті Дартмунда, щоб обговорити питання, пов'язані з ІІ. Після тієї зустрічі розпочався активний розвиток машин із можливостями штучного інтелекту.
Особливу роль у створенні нових технологій у галузі ІІ відіграли військові відомства, які активно фінансували цей напрямок досліджень. Згодом роботи у галузі штучного інтелекту почали залучати великі компанії.
Сучасне життя ставить складніші завдання перед дослідниками. Тому розвиток ІІ ведеться в інших умовах, якщо порівнювати їх з тим, що відбувалося в період зародження штучного інтелекту. Процеси глобалізації, дії зловмисників у цифровій сфері, розвиток Інтернету та інші проблеми – все це ставить перед вченими складні завдання, розв'язання яких лежить у галузі ІІ.
Незважаючи на успіхи, досягнуті в цій сфері в останні роки (наприклад, поява автономної техніки), досі не вщухають голоси скептиків, які не вірять у створення справді штучного інтелекту, а не надто здатної програми. Низка критиків побоюється, що активний розвиток ІІ незабаром призведе до ситуації, коли машини повністю замінять людей.
Напрями досліджень
Філософи поки не дійшли єдиної думки про те, якою є природа людського інтелекту, і який його статус. У зв'язку з цим у наукових працях, присвячених ІІ, зустрічається безліч ідей, що оповідають, які завдання вирішує штучний інтелект. Також немає єдиного розуміння питання, яку машину можна вважати розумною.
Сьогодні розвиток технологій штучного інтелекту йде за двома напрямками:
- Східне (семіотичне).Воно передбачає розробку нових систем та баз знань, які імітують високорівневі психічні процеси типу мови, вираження емоцій та мислення.
- Висхідне (біологічне).Цей підхід передбачає проведення досліджень у сфері нейронних мереж, з яких створюються моделі інтелектуального поведінки з погляду біологічних процесів. За підсумками цього напрями створюються нейрокомп'ютери.
Визначає здатність штучного інтелекту (машини) мислити як і, як людина. У загальному розумінні цей підхід передбачає створення ІІ, поведінка якого не відрізняється від людських дій у однакових нормальних ситуаціях. По суті, тест Т'юрінга передбачає, що машина буде розумною лише в тому випадку, якщо при спілкуванні з нею неможливо зрозуміти, хто каже: механізм чи жива людина.
Книги у жанрі фантастика пропонують інший метод оцінки можливостей ІІ. Справжнім штучний інтелект стане в тому випадку, якщо він відчуватиме і зможе творити. Однак цей підхід до визначення не витримує практичного застосування. Вже зараз, наприклад, створюються машини, які мають здатність реагувати на зміни навколишнього середовища (холод, тепло тощо). При цьому вони не можуть відчувати, як це робить людина.
Символьний підхід
Успіх у вирішенні завдань багато в чому визначається здатністю гнучко підходити ситуації. Машини, на відміну людей, інтерпретують отримані дані єдиним чином. Тому у вирішенні завдань бере участь лише людина. Машина проводить операції виходячи з написаних алгоритмів, які виключають застосування кількох моделей абстрагування. Домогтися гнучкості програм вдається шляхом збільшення ресурсів, задіяних під час вирішення завдань.
Зазначені вище недоліки характерні для символьного підходу, що застосовується під час розробки ІІ. Однак цей напрямок розвитку штучного інтелекту дозволяє створювати нові правила в процесі обчислення. А проблеми, що виникають у символьного підходу, здатні вирішити логічні методи.
Логічний підхід
Цей підхід передбачає створення моделей, що імітують процес міркування. У його основі закладено принципи логіки.
Цей підхід не передбачає застосування жорстких алгоритмів, що призводять до певного результату.
Агентно-орієнтований підхід
Він діє інтелектуальних агентів. Цей підхід передбачає наступне: інтелект є обчислювальною частиною, з якої досягаються поставлені мети. Машина відіграє роль інтелектуального агента. Вона пізнає навколишнє середовище за допомогою спеціальних датчиків, а взаємодіє з нею у вигляді механічних частин.
Агентно-орієнтований підхід приділяє основну увагу розробці алгоритмів та методів, які дозволяють машинам зберігати працездатність у різних ситуаціях.
Гібридний підхід
Цей підхід передбачає поєднання нейронних та символьних моделей, за рахунок чого досягається вирішення всіх завдань, пов'язаних із процесами мислення та обчислень. Наприклад, нейронні мережі можуть генерувати напрямок, у якому рухається робота машини. А статичне навчання надає той базис, з якого вирішуються завдання.
Згідно з прогнозами експертів компанії Gartner, До початку 2020-х років практично всі програмні продукти будуть використовувати технології штучного інтелекту. Також фахівці припускають, що близько 30% інвестицій у цифрову сферу припадатимуть на ІІ.
На думку аналітиків Gartner, штучний інтелект відкриває нові можливості для кооперації людей та машин. При цьому процес витіснення людини ІІ неможливо зупинити і в майбутньому вона пришвидшуватиметься.
В компанії PwCвважають, що до 2030 обсяг світового валового внутрішнього продукту зросте приблизно на 14% за рахунок швидкого впровадження нових технологій. Причому приблизно 50% приросту забезпечить підвищення ефективності виробничих процесів. Другу половину показника складе додатковий прибуток, отриманий за рахунок впровадження ІІ в продукти.
Спочатку ефект від використання штучного інтелекту отримає США, оскільки в цій країні створено найкращі умови для експлуатації машин на ІІ. Надалі їх випередить Китай, який отримає максимальний прибуток, впроваджуючи подібні технології у продукцію та її виробництво.
Експерти компанії Saleforceзаявляють, що ІІ дозволить збільшити доходність малого бізнесу приблизно на 1,1 трильйона доларів. Причому це станеться до 2021 року. Почасти досягти зазначеного показника вдасться за рахунок реалізації рішень, пропонованих ІІ, системи, що відповідають за комунікацію з клієнтами. Одночасно з цим йтиме ефективність виробничих процесів завдяки їх автоматизації.
Впровадження нових технологій також дозволить створити додаткові 800 тисяч робочих місць. Експерти зазначають, що вказаний показник нівелює втрати вакансій, що сталися через автоматизацію процесів. За прогнозом аналітиків, що ґрунтуються на результатах опитування серед компаній, їх витрати на автоматизацію виробничих процесів до початку 2020-х років зростуть приблизно до 46 мільярдів доларів.
У Росії також ведуться роботи в галузі ІІ. Протягом 10 років держава профінансувала понад 1,3 тисячі проектів у цій сфері. Причому більшість інвестицій пішло в розвитку програм, які пов'язані з веденням комерційної діяльності. Це показує, що російська бізнес-спільнота поки що не зацікавлена у впровадженні технологій штучного інтелекту.
Загалом на ці цілі в Росії інвестували близько 23 мільярдів рублів. Розмір державних субсидій поступається тим обсягам фінансування сфери ІІ, які демонструють інші країни. У США на ці цілі щороку виділяють близько 200 мільйонів доларів.
В основному в Росії з держбюджету виділяють кошти на розвиток технологій ІІ, які потім застосовуються в транспортній сфері, оборонній промисловості та у проектах, пов'язаних із забезпеченням безпеки. Ця обставина вказує на те, що в нашій країні частіше інвестують у напрямки, які дозволяють швидко досягти певного ефекту від вкладених коштів.
Наведене вище дослідження також показало, що в Росії зараз накопичено високий потенціал для підготовки фахівців, які можуть бути задіяні у розробці технологій ІІ. За 5 останніх років навчання за напрямками, пов'язаними з ІІ, пройшли приблизно 200 тисяч осіб.
Технології ІІ розвиваються у таких напрямках:
- вирішення завдань, що дозволяють наблизити можливості ІІ до людських та знайти способи їх інтеграції у повсякденність;
- розробка повноцінного розуму, з якого вирішуватимуться завдання, що стоять перед людством.
На даний момент дослідники зосереджені на розробці технологій, які вирішують практичні завдання. Поки що вчені не наблизилися до створення повноцінного штучного розуму.
Розробкою технологіями в галузі ІІ займаються багато компаній. «Яндекс» не один рік застосовує їх у роботі пошукача. З 2016 року російська IT-компанія займається дослідженнями в галузі нейронних мереж. Останні змінюють характер роботи пошукових систем. Зокрема, нейронні мережі зіставляють введений користувачем запит із якимось векторним числом, який найповніше відбиває сенс поставленого завдання. Іншими словами, пошук ведеться не за словом, а саме по суті інформації, яку запитує людина.
У 2016 році "Яндекс"запустив сервіс «Дзен», що аналізує переваги користувачів.
У компанії Abbyyнещодавно з'явилася система Compreno. За допомогою неї вдається зрозуміти природною мовою написаний текст. На ринок також порівняно недавно вийшли інші системи, засновані на технологіях штучного інтелекту:
- Findo.Система здатна розпізнавати людську мову та займається пошуком інформації у різних документах та файлах, використовуючи при цьому складні запити.
- Gamalon.Ця компанія представила систему із здатністю до самонавчання.
- Watson.Комп'ютер компанії IBM, який використовує у процесі пошуку інформації велику кількість алгоритмів.
- ViaVoice.Система розпізнавання людської мови.
Великі комерційні компанії не оминають досягнення в галузі штучного інтелекту. Банки активно впроваджують такі технології у свою діяльність. З допомогою систем, заснованих на ІІ, проводять операції на біржах, ведуть управління власністю і виконують інші операції.
Оборонна промисловість, медицина та інші сфери запроваджують технології розпізнавання об'єктів. А компанії, які займаються розробкою комп'ютерних ігор, застосовують ШІ для створення чергового продукту.
Протягом кількох останніх років група американських вчених працює над проектом NEILУ рамках якого дослідники пропонують комп'ютеру розпізнати, що зображено на фотографії. Фахівці припускають, що таким чином вони зможуть створити систему, здатну самонавчати без зовнішнього втручання.
Компанія VisionLabпредставила власну платформу LUNA, яка може в режимі реального часу розпізнавати особи, вибираючи їх із величезного кластера зображень та відеороликів. Цю технологію сьогодні застосовують великі банки та мережеві ретейлери. За допомогою LUNA можна порівнювати переваги людей та пропонувати їм відповідні товари та послуги.
Над подібними технологіями працює російська компанія N-Tech Lab. При цьому її фахівці намагаються створити систему розпізнавання облич, засновану на нейронних мережах. За останніми даними, російська технологія краще справляється з поставленими завданнями, ніж людина.
На думку Стівена Хокінга, розвиток технологій штучного інтелекту у майбутньому призведе до загибелі людства. Вчений зазначив, що через впровадження ІІ люди почнуть поступово деградувати. А в умовах природної еволюції, коли людині для виживання необхідно постійно боротися, цей процес неминуче призведе до загибелі людини.
У Росії її позитивно розглядають питання застосування ІІ. Олексій Кудрін одного разу заявив, що використання таких технологій дозволить приблизно на 0,3% від ЗПС зменшити витрати на забезпечення роботи державного апарату. Дмитро Медведєв пророкує зникнення низки професій через впровадження ІІ. Проте чиновник наголосив, що використання таких технологій призведе до бурхливого розвитку інших галузей.
За даними експертів Всесвітнього економічного форуму, до початку 2020-х років у світі через автоматизацію виробництва робочих місць позбавлятимуть близько 7 мільйонів людей. Впровадження ІІ з високою ймовірністю викличе трансформацію економіки та зникнення низки професій, пов'язаних з обробкою даних.
Експерти McKinseyзаявляють, що активніше процес автоматизації виробництва проходитиме у Росії, Китаї та Індії. У цих країнах найближчим часом до 50% робітників втратить свої місця через впровадження ІІ. Їхнє місце займуть комп'ютеризовані системи та роботи.
За даними McKinsey, штучний інтелект замінить собою професії, що передбачають фізичну працю та обробку інформації: роздрібна торгівля, готельний персонал тощо.
До середини поточного століття, як вважають експерти американської компанії, кількість робочих місць у всьому світі скоротиться приблизно на 50%. Місця людей займуть машини, здатні проводити аналогічні операції з тією ж чи вищою ефективністю. При цьому експерти не виключають варіанта, при якому цей прогноз буде реалізовано раніше за зазначений термін.
Інші аналітики відзначають шкоду, яку можуть завдати роботи. Наприклад, експерти McKinsey звертають увагу на те, що роботи, на відміну людей, не сплачують податки. В результаті через зниження обсягів надходжень до бюджету держава не зможе підтримувати інфраструктуру на колишньому рівні. Тому Білл Гейтс запропонував запровадити новий податок на роботизовану техніку.
Технології ІІ підвищують ефективність роботи компаній за рахунок зниження кількості помилок. Крім того, вони дозволяють підвищити швидкість виконання операцій до рівня, якого не може досягти людина.