Исследования в сфере искусственного интеллекта

2017: Gamalon представила технологию самообучения по фрагментам данных

В это время в области искусственного интеллекта наблюдается вовлечение многих предметных областей, имеющих скорее практическое отношение к ИИ, а не фундаментальное. Многие подходы были опробованы, но к возникновению искусственного разума ни одна исследовательская группа пока так и не подошла.

Последний подход, развиваемый с начала 1990-х годов, называется агентно-ориентированным подходом, или подходом, основанным на использовании интеллектуальных (рациональных) агентов. Согласно этому подходу, интеллект — это вычислительная часть (грубо говоря, планирование) способности достигать поставленных перед интеллектуальной машиной целей. Сама такая машина будет интеллектуальным агентом, воспринимающим окружающий его мир с помощью датчиков, и способной воздействовать на объекты в окружающей среде с помощью исполнительных механизмов.

Наконец, персонализация продукции и возможности массового производства значительно расширяются благодаря ИИ. Системы могут анализировать предпочтения клиентов и настраивать производственные линии для создания товаров, которые наилучшим образом соответствуют индивидуальным запросам. Это позволяет компаниям предлагать широкий ассортимент продукции без потери производственной эффективности, укрепляя позиции на рынке и удовлетворяя потребности самых требовательных клиентов.

На современном производстве искусственный интеллект играет важную роль, переводя промышленность на новый уровень эффективности и инноваций. ИИ помогает оптимизировать процессы, сокращать издержки, улучшать качество продукции и повышать безопасность труда. Использование ИИ в производстве включает множество задач, среди которых:

Искусственный интеллект (ИИ) становится неотъемлемой частью современного производства, предлагая беспрецедентные возможности для автоматизации, повышения эффективности и оптимизации процессов. Однако внедрение ИИ на производственные площадки сопряжено с рядом этических и юридических аспектов, которые необходимо тщательно рассматривать. К примеру, возникают вопросы ответственности за ошибки и сбои, вызванные ИИ, а также проблемы конфиденциальности и защиты данных. Компании должны разрабатывать четкие протоколы и стандарты, чтобы обеспечить соответствие использования ИИ нормативно-правовым требованиям и этическим стандартам, а также защитить права работников и интересы потребителей.

Исторически символьный подход был первым в эпоху цифровых машин, так как именно после создания Лисп, первого языка символьных вычислений, у его автора возникла уверенность в возможности практически приступить к реализации этими средствами интеллекта. Символьный подход позволяет оперировать слабоформализованными представлениями и их смыслами.

Подходы и направления в исследованиях ИИ

Летом 1956 года в Университете Дартмута в США прошла первая конференция с участием таких ученых, как Маккарти, Минский, Шеннон, Тьюринг, которые впоследствии были названы основателями сферы искусственного разума. В течение 6 недель ученые обсуждали возможности реализации проектов в сфере искусственного интеллекта. Именно тогда и появился сам термин artificialintelligence — искусственный интеллект. И именно после этой летней встречи пришло и «первое лето» в развитии проектов, связанных с этой областью.

С каждым днем искусственный интеллект (ИИ) все глубже интегрируется в различные аспекты производственной деятельности, преобразуя традиционные подходы и открывая новые возможности для увеличения эффективности и снижения затрат. Одним из ключевых направлений, где ИИ демонстрирует свой потенциал, является автоматизация производственных процессов. Используя алгоритмы машинного обучения, ИИ способен управлять сложными производственными линиями, оптимизируя рабочий процесс и минимизируя вероятность человеческой ошибки. Это позволяет не только сократить время на изготовление продукции, но и увеличить общую производительность труда.

В философии не решён вопрос о природе и статусе человеческого интеллекта. Нет и точного критерия достижения компьютерами «разумности», хотя на заре искусственного интеллекта был предложен ряд гипотез, например, тест Тьюринга или гипотеза Ньюэлла — Саймона. Поэтому, несмотря на наличие множества подходов как к пониманию задач ИИ, так и созданию интеллектуальных информационных систем, можно выделить два основных подхода к разработке ИИ:

Медленное развитие искусственного интеллекта (1970-е – 1980-е годы). Данный период принято считать периодом застоя технологий, связанных с ИИ, что во многом обусловлено проблемой масштабирования и критическим дефицитом вычислительной мощности с принципиальной неспособностью заполнения данных для обучения (не было ни Интернета, ни памяти, ни достаточной пропускной способности). Это привело к разочарованию в ИИ, как технологии, не соответствующей времени.

ИИ также играет значительную роль в управлении рисками на производстве. Интеллектуальные системы способны предсказывать потенциальные неисправности оборудования и аварийные ситуации, анализируя данные с датчиков в реальном времени. Это позволяет предпринимать профилактические меры до того, как произойдет сбой, тем самым снижая вероятность производственных аварий и обеспечивая безопасность работников. Примером может служить система предиктивного обслуживания от Siemens, которая использует ИИ для мониторинга состояния промышленного оборудования и прогнозирования его износа.

Гибридный подход предполагает, что только синергетическая комбинация нейронных и символьных моделей достигает полного спектра когнитивных и вычислительных возможностей. Например, экспертные правила умозаключений могут генерироваться нейронными сетями, а порождающие правила получают с помощью статистического обучения. Сторонники данного подхода считают, что гибридные информационные системы будут значительно более сильными, чем сумма различных концепций по отдельности.