Искусственный интеллект

Искусственный интеллект

Хеш

Определение

Искусственный интеллект имеет несколько определений:

1) наука и технология создания интеллектуальных машин 2) свойство интеллектуальных систем выполнять творческие функции, которые традиционно считаются прерогативой человека

Точного определения этой науки не существует, так как в философии не решён вопрос о природе и статусе человеческого интеллекта. Нет и точного критерия достижения компьютерами разумности. На данный момент есть множество подходов как к пониманию задачи ИИ, так и созданию интеллектуальных систем.

Эта наука связана с психологией, нейрофизиологией, трансгуманизмом и другими. Как и все компьютерные науки, она использует математический аппарат. Особое значение для неё имеют философия и робототехника.

2 подхода к разработке ИИ

Несмотря на наличие множества подходов как к пониманию задач ИИ, так и созданию интеллектуальных систем, можно выделить два основных подхода к разработке ИИ:

Нисходящий, семиотический — создание символьных систем, моделирующих высокоуровневые психические процессы: мышление, рассуждение, речь, эмоции, творчество и т.д.

Восходящий, биологический — изучение нейронных сетей и эволюционные вычисления, моделирующих интеллектуальное поведение на основе более мелких «неинтеллектуальных» элементов.

Подходы к пониманию ИИ

Единого ответа на вопрос чем занимается искусственный интеллект, не существует. Почти каждый автор, пишущий книгу об ИИ, отталкивается в ней от какого-либо определения, рассматривая в его свете достижения этой науки. Обычно эти определения сводятся к следующим:

  • ИИ изучает методы решения задач, которые требуют человеческого разумения. Грубо говоря, речь идёт о том, чтобы научить ИИ решать тесты интеллекта.
  • ИИ изучает методы решения задач, для которых не существует способов решения или они неприемлемы (из-за ограничений по времени, памяти и т. д.).
  • ИИ занимается моделированием человеческой высшей нервной деятельности.
  • ИИ — это системы, способные оперировать со знаниями, а самое главное — обучаться. В первую очередь речь идёт о том, чтобы признать класс экспертных систем (называемых так потому, что они способны заменить «на посту» людей-экспертов) интеллектуальными системами.
  • Писатели-фантасты часто предлагают ещё один подход: ИИ возникнет тогда, когда машина будет способна чувствовать и творить.

Подходы к построению ИИ

Существуют различные подходы к построению систем ИИ. На данный момент можно выделить 4 достаточно различных подхода:

  1. Логический подход. Основой для логического подхода служит Булева алгебра. Каждый программист знаком с нею и с логическими операторами с тех пор, когда он осваивал оператор IF. Практически каждая система ИИ, построенная на логическом принципе, представляет собой машину доказательства теорем. Добиться большей выразительности логическому подходу позволяет такое сравнительно новое направление, как нечеткая логика . Основным ее отличием является то, что правдивость высказывания может принимать в ней кроме да/нет (1/0) еще и промежуточные значения — не знаю (0.5), пациент скорее жив, чем мертв (0.75), пациент скорее мертв, чем жив (0.25). Данный подход больше похож на мышление человека, поскольку он на вопросы редко отвечает только да или нет.
  2. Под структурным подходом мы подразумеваем попытки построения ИИ путем моделирования структуры человеческого мозга. Основной моделируемой структурной единицей является нейрон. Мы создаём модели из множества нейронов - нейронные сети и их реализации — нейрокомпьютеры. Эти модели различаются по строению отдельных нейронов, по топологии связей между ними и по алгоритмам обучения.
  3. Эволюционный подход. При построении систем ИИ по данному подходу основное внимание уделяется построению начальной модели, и правилам, по которым она может изменяться (эволюционировать). Причем модель может быть составлена по самым различным методам, это может быть и нейросеть и набор логических правил и любая другая модель. После этого мы включаем компьютер и он, на основании проверки моделей отбирает самые лучшие из них, на основании которых по самым различным правилам генерируются новые модели. Среди эволюционных алгоритмов классическим считается генетический алгоритм
  4. Имитационный подход. Данный подход является классическим для кибернетики с одним из ее базовых понятий - черным ящиком . Объект, поведение которого имитируется, как раз и представляет собой «черный ящик». Нам не важно, что у него и у модели внутри и как он функционирует, главное, чтобы наша модель в аналогичных ситуациях вела себя точно так же. Таким образом здесь моделируется другое свойство человека — способность копировать то, что делают другие, без разложения на элементарные операции и формального описания действий. Зачастую эта способность экономит ему массу времени, особенно в начале его жизни.

В рамках гибридных интеллектуальных систем пытаются объединить эти направления.

Направления исследований ИИ

Анализируя историю ИИ, можно выделить такое обширное направление как моделирование рассуждений. Долгие годы развитие этой науки двигалось именно по этому пути, и теперь это одна из самых развитых областей в современном ИИ.

Немаловажным направлением является обработка естественного языка, в рамках которого проводится анализ возможностей понимания, обработки и генерации текстов на «человеческом» языке.

Важным свойством интеллекта является способность к обучению. Таким образом, на первый план выходит инженерия знаний, объединяющая задачи получения знаний из простой информации, их систематизации и использования. Здесь также нельзя не отметить две важные подобласти. Первая из них — машинное обучение — касается процесса самостоятельного получения знаний интеллектуальной системой в процессе её работы. Второе связано с созданием экспертных систем — программ, использующих специализированные базы знаний для получения достоверных заключений по какой-либо проблеме.

Большие и интересные достижения имеются в области моделирования биологических системНейронные сети используются для решения нечётких и сложных проблем, таких как разпознавание геометрических фигур или кластеризация объектов. Генетический подход основан на идее, что некий алгоритм может стать более эффективным, если позаимствует лучшие характеристики у других алгоритмов («родителей»). Относительно новый подход, где ставится задача создания автономной программы — агента, взаимодействующего с внешней средой, называется агентным подходом. А если должным образом заставить массу «не очень интеллектуальных» агентов взаимодействовать вместе, то можно получить «муравьиный» интеллект.

Задачи распознавание образов уже частично решаются в рамках других направлений. Сюда относятся распознавание символов, рукописного текста, речи, анализ текстов. Особо стоит упомянуть компьютерное зрение, которое связано с машинным обучением и робототехникой.

Вообще, робототехника и искусственный интеллект часто ассоциируется друг с другом. Интегрирование этих двух наук, создание интеллектуальных роботов, можно считать ещё одним направлением ИИ.

Особняком держится машинное творчество, в связи с тем, что природа человеческого творчества ещё менее изучена, чем природа интеллекта. Тем не менее, эта область существует, и здесь поставлены проблемы написания компьютером музыки, литературных произведений, художественное творчество.

Перспективы развития ИИ

Просматриваются два направления развития ИИ:

Усиление интеллекта

Эта концепция заключается в решении проблем связанных с приближением систем ИИ к возможностям человека и их интеграции, которая реализована природой человека.

Сильный и слабый ИИ

Эта концепция заключается в создании Искусственного Разума, представляющего интеграцию уже созданных систем ИИ в единую систему, способную решать проблемы человечества. Наиболее часто в рамках этой концепции рассматривают гипотезу сильного и слабого ИИ.

Сильный и слабый искусственные интеллекты — гипотеза в философии искусственного интеллекта, согласно которой некоторые формы искусственного интеллекта могут действительно обосновывать и решать проблемы

  • теория сильного искусственного интеллекта предполагает, что компьютеры могут приобрести способность мыслить и осознавать себя, хотя и не обязательно их мыслительный процесс будет подобен человеческому.
  • теория слабого искусственного интеллекта отвергает такую возможность.

Предлагалось много определений интеллекта, но на настоящий момент нет определения, которое бы удовлетворило всех. Тем не менее, среди исследователей искусственного интеллекта есть общая договоренность о том, что Сильный ИИ обладает следующими свойствами:

  • Принятие решений, использование стратегий, решение головоломок и действия в условиях неопределенности;
  • Представление знаний, включая общее представление о реальности;
  • Планирование;
  • Обучение;
  • Общение на естественном языке;
  • И объединение всех этих способностей для достижения общих целей.

ИИ сейчас

На самом деле, вокруг нас уже много устройств, обладающих в той или иной мере искусственным интеллектом: это и кондиционеры, которые умеют поддерживать нужную температуру, это персональный помощник Siri в iPhone, это и камеры фиксации превышения скорости на шоссе, которые умеют считывать автомобильный номер, определять скорость и автоматически принимать решение о том, должен ли быть выписан штраф. Во многих странах светофоры программируются машинами: их режим рассчитан посекундно в зависимости от средней нагрузки на дорожном участке. ИИ же принимает решение об обработке трассы реагентами, определяя температуру воздуха и асфальта, наличие льда и учитывая прогноз погоды. Системы автоматического управления автомобилем, такие, например, которые использует Tesla, - это тоже пример искусственного интеллекта.

ИИ сейчас побеждает игроков в шахматы, го и Dota 2.

Опасность ИИ

Илон Маск и Стивен Хокинг постоянно говорят об опасности ИИ и то, что ИИ может уничтожить человечество. Чем же опасен ИИ?

Отсутствием контроля. 

Сам по себе ИИ прекрасен, но одна из главных его задач — учить компьютер обучаться самому. Когда вы учите компьютер самостоятельному обучению, вы позволяете ему развиваться, а сейчас он в состоянии совершить миллиарды исчислений за секунды, в то время как мы способны решить всего лишь одну задачу за несколько часов. Понимаете? Это значит, что ответ практически мгновенный, и для нас это безумие. 

Если человечеству удастся создать достаточно мощный искусственный интеллект, например, внутри компьютера, не исключено, что этот компьютер установит мировой порядок, которым сам и будет управлять. Это возможно сделать открыто или не слишком: используя армии роботов, управление разумом людей или попросту угрозы разрушения всего человечества. С одной стороны, власть искусственного интеллекта — один из самых популярных сценариев уничтожения человечества, с другой — сверхкомпьютер может оказаться «добрым», решить мировые проблемы, которые люди не могли бы решить сами по себе, скоординировать нас и отправить человечество по какому-нибудь радикально новому пути развития, до которого мы бы сами не дошли.