Искусственный интеллект

Исследование ИИ

Тогда же, в конце 1940-х годов, была впервые выдвинута идея машинного обучения. Согласно им, необходимо сделать программу, которая обладает базовым набором знаний и возможностью усваивать информацию, что позволит делать только «оболочку», которая будет самостоятельно достраивать себя до полноценного ИИ [1] .

Одна из наиболее осуществимых систем применения ИИ — эвристика, то есть сортировка информации по категориям, используя имеющиеся данные. Пример такой деятельности — анализ контрагентов при банковских операциях [7] . Ещё одна сфера, в которой искусственный интеллект необходим — самоорганизующиеся системы, то есть компьютерные системы, способные изменять себя согласно заданным параметрам, условиям окружающей среды или необходимым к выполнению задачам [9] .

Большие перспективы у применения искусственного интеллекта в робототехнике, так как это позволит в конечном итоге получить не только мыслящую и планирующую действия машину, но и выполняющую их. В конечном итоге это, в числе прочего, может наградить человечество машиной, сопоставимой по всем возможностям с человеком или даже превосходящей его [10] . Исследуются возможности искусственного интеллекта и в военной робототехнике [11] .

Финансовая и банковская сферы. Искусственный интеллект используют в финансовой сфере, к примеру, при проведении торгов, оказании персональных финансовых консультаций, для онлайн-идентификации пользователей банковскими услугами, кредитного скоринга и т. п. Банки активно применяют чат-ботов и виртуальных помощников для информирования клиентов о предложениях и услугах, а также для обработки транзакций, где в участии человека нет необходимости.

Искусственный интеллект (Artificial Intelligence, AI) — это технология, которая позволяет компьютерным системам и машинам моделировать процессы человеческого интеллекта. С ее помощью роботы распознают речь, обрабатывают естественный язык, отвечают на вопросы пользователей, распознают и обрабатывают изображения благодаря машинному зрению, генерируют тексты, пишут музыку или программный код. Другими словами, выполняют задачи и действия, требующие разумного мышления.

Несмотря на то, что в самой идее искусственного интеллекта исследователи ориентируются на интеллект человека, симуляция оного на компьютере — не есть цель большей части проектов. Используемый для оценки человеческого интеллекта коэффициент (IQ) не применим для оценки машинных систем, по причине того, что он завязан на интеллектуальное развитие ребёнка и если на взрослых людей эту шкалу можно экстраполировать, то высокие результаты искусственного интеллекта в тесте на IQ не будут означать высокого интеллекта системы. При этом, некоторые из задач, используемых в этих тестах всё же помогают изучать эффективность конкретного искусственного интеллекта. Также, в то время как интеллект всех людей основывается на примерно одинаковых механизмах и развивается приблизительно по одному пути, в машинном интеллекте дело может обстоять с точностью до наоборот: при наличии превосходящих человеческие возможности вычислительных мощностей он основывается на тех принципах и цепочках, которые заложены в него разработчиком, а потому в каждой системе могут, с одной стороны, присутствовать интеллектуальные функции, развиваемые человеком только с подросткового возраста, а с другой — отсутствовать какие-то механизмы, присущие маленьким детям. Осложняется это тем, что природа человеческого интеллекта до сих пор изучена не до конца [1] [2] .

Литература

Образование. Искусственный интеллект способен снизить рутинную нагрузку на преподавателей и помочь учащимся в освоении учебного материала. К примеру, робот может проводить тестирование и тут же выдавать его результаты. Или генерировать задание для проверки языковой грамотности и понимания текста. С помощью ИИ в некоторых учебных заведениях уже реализуют предсказательную аналитику. Она помогает педагогам оценить, сколько времени ученики потратят на то или иное упражнение, домашнее задание или контрольную работу.

Исследования в сфере искусственного интеллекта делятся на две категории: теоретические и практические; последние, в свою очередь имеют базовые и прикладные аспекты. Направлений исследования ИИ два. Первое, биологическое, основывается на том, что раз человек обладает интеллектом, искусственные системы должны имитировать его психологию или физиологию. Второе, феноменологическое, изучает само понятие интеллекта, проблемы, стоящие перед миром и способы достижения целей. Оба этих подхода в определённой степени взаимодействуют между собой. Также исследования ИИ тесно взаимодействуют с философией, особенно современной аналитической, так как обе отрасли науки изучают мышление [5] .

Первые попытки теоретического проектирования мыслящих машин были предприняты после Второй Мировой войны сразу несколькими исследователями независимо друг от друга. В 1947 году Алан Тьюринг прочитал первую лекцию об искусственном интеллекте, в которой, вероятнее всего, первым постулировал, что построение оного будет с большей вероятностью заключаться в написании компьютерной программы, чем в проектировании вычислительной машины. Тремя годами позже он выпустил статью «Счётные машины и интеллект» (англ. Computing Machinery and Intelligence ), в которой обсудил вопросы оценки интеллектуальности машины и предложил критерий, по которому машина может считаться интеллектуальной, если она может убедительно представиться человеком информированному наблюдателю. Это было названо по имени создателя, «Тестом Тьюринга». При этом, в дальнейшем неоднократно проводились слепые тесты Тьюринга, которые показали, что большинство людей готовы признать человеком довольно глупую программу [1] .

Транспорт. Когда мы говорим об интеграции ИИ и транспорта, то подразумеваем автономные транспортные средства. К примеру, автомобили-беспилотники или беспилотные электропоезда. Управление таким автономным транспортным средством полностью автоматизировано и осуществляется без водителя/машиниста при помощи оптических датчиков, радиолокации и компьютерных алгоритмов. Также технологии искусственного интеллекта используют в сфере транспортного обслуживания. К примеру, чтобы эффективнее управлять трафиком, прогнозировать задержки рейсов, безопасно перевозить пассажиров и грузы.

Сельское хозяйство. ИИ активно применяют и во многих отраслях сельского хозяйства, особенно роботизация набирает обороты в растениеводстве, животноводстве, рыбоводстве. С помощью искусственного интеллекта управляют полностью или частично автоматизированными вертикальными фермами и теплицами, выявляют заболевания растений на ранних стадиях. А еще алгоритмы машинного обучения, анализируя большие объемы данных, могут выявлять закономерности и делать прогнозы. Основываясь на этой информации, фермеры могут с точностью прогнозировать, какой объем урожая и в какие сроки они соберут, а также могут сразу просчитать его себестоимость.

Конечная цель практически всех исследований в области искусственного интеллекта — получить ИИ уровня, сопоставимого с человеческим интеллектом. В методах достижения этой цели единства у исследователей нет: кто-то считает, что это достижимо в обозримом будущем с применением существующих технологий и подходов путём увеличения вычислительной и запоминающей мощности несущих ИИ-устройств, а кто-то — что сроки загадывать невозможно, так как существующие подходы к созданию искусственного интеллекта требуют переработки или даже полной замены другими [1] .

В 1930-х годах британский и австрийский математики Алан Тьюринг и Курт Гёдель, а также другие математики пришли к выводу, что не существует универсального алгоритма для решения любых задач в некоторых важных математических областях. Существуют задачи, которые не решаются путём составления алгоритма, но доступны к решению человеком, так что был сделан вывод, что компьютеры по своей природе не могут делать то, что делают люди [1] .

Технология искусственного интеллекта — важный ресурс для бизнеса. Интеграция ИИ в механизмы и системы позволяет автоматизировать рутинные, трудоемкие или сложные процессы, повысить их точность и производительность. В отличие от человека искусственный интеллект умеет не только обрабатывать, но и интерпретировать колоссальные объемы данных за очень короткое время. Кроме прочего, всевозможные системы и роботы на базе ИИ способны работать в режиме 24/7, не снижая эффективности. Их можно дообучать, совершенствовать и интегрировать с другими системами.