Искусственный интеллект

Примечания

Как уже сказано выше, с момента начала эры ИИ было предложено множество формальных и неформальных определений ИИ. Если обобщить все эти определения, то их можно разбить на два принципиально разных философских подхода. Ученый Марвин Минский в 1968 году предложил следующее определение: «ИИ – это наука о создании машин, способных выполнять задачи, которые потребовали бы интеллекта, если бы их выполняли люди». Здесь очень важно обратить внимание на то, что исходя из этого определения вовсе не обязательно, чтобы сама машина обладала ИИ, а главное, чтобы она могла выполнять те задачи, которые бы потребовали интеллекта, если бы их решал человек.

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] .

Существует классическое определение искусственного интеллекта, предложенное еще в 1950 году знаменитым английским математиком Аланом Тьюрингом в статье «Вычислительные машины и разум». Он разработал процедуру, которая, по его мнению, позволяет определить, когда вычислительная машина сравнивается по интеллекту с человеком. Суть этой процедуры в следующем: «Человек взаимодействует с одним компьютером и одним человеком. На основании ответов на вопросы он должен определить − с кем он разговаривает: с человеком или с компьютером. Задача компьютерной программы − ввести человека в заблуждение, заставив сделать неверный выбор». Помните фильм «Бегущий по лезвию» про киборгов и людей? Примерно такой тест там используют для понимания, с кем беседует собеседник – с человеком или машиной? Соревнования на тест Тьюринга проводятся ежегодно. Так вот, в 2014 году программа «Женя Гутман», имитирующая общение с пятнадцатилетним мальчиком из Одессы, впервые прошла тест Тьюринга. То есть, исходя из определения Тьюринга можно сделать вывод, что ИИ уже создан. В действительности это абсолютно не так, поскольку программа «Женя Гутман» – это просто очень хороший чат-бот, который «может ввести человека в заблуждение» и не более того.

Идеи создания машин, обладающих сознанием, возникали еще в Древней Греции. В средние века и Новое время ученые создавали механизмы, заменяющие человеческий труд, например, в 17 веке Паскаль изобрел первую механическую цифровую вычислительную машину, в 19 веке Джозеф-Мари Жаккард создал программируемый ткацкий станок с инструкциями на перфокартах. В 1937 году Алан Тьрюнинг обнародовал свое изобретение – универсальную машину Тьюринга, в 1939 году в Нью-Йорке были представлены первый механический человек Electro с собакой Sparco.

Уже очевидно, что внедрение технологий искусственного интеллекта может привести к значительным экономическим и социальным изменениям в различных областях. В сфере промышленности искусственный интеллект может быть крайне полезен при прогнозировании спроса, оптимизации логистики поставок комплектующих, планировании и оптимизации производственных процессов, а также при создании полностью автоматизированных производств. В транспортных и логистических системах ИИ может оптимизировать грузоперевозки, помочь в разработке беспилотного транспорта и обеспечить водителей средствами виртуальной и дополненной реальности для снижения аварийности. В энергетике искусственный интеллект способен прогнозировать сетевые перегрузки и перераспределять мощность, а также снижать количество отказов оборудования. В финансовом и банковском секторе ИИ будет незаменим при прогнозировании динамики финансовых рынков, выявлении финансовых рисков и случаев злонамеренного поведения. Неоценимый вклад ИИ может внести в обеспечение безопасности и противодействие терроризму, а также в сферу обороны.

Искусственный интеллект — это наука и технология создания интеллектуальных машин, в первую очередь интеллектуальных компьютерных программ. Интеллект в данном случае — это вычислительная способность достигать целей в мире, присущая человеку, многим животным и некоторым машинам. При этом до сих пор в научном сообществе нет чёткого понимания, какие вычислительные функции считать интеллектом в силу понимания только части из них; по этой причине точного общепринятого определения интеллекта, не завязанного на интеллект человека, не существует. Также из-за того, что интеллект — это сложное понятие, состоящее из множества свойств и функций, некоторые из которых до сих пор не поддаются вычислительным машинам, невозможно чётко отделить «интеллектуальные» машины от «не интеллектуальных»; многие из вычислительных систем, созданных для выполнения той или иной функции можно назвать «в какой-то мере интеллектуальными» [1] .

Главное отличие искусственного интеллекта от других программ в отсутствии чётко заданного алгоритма решении задачи [3] . Согласно одной из распространённых версий, есть необходимый набор свойств для программы, чтобы считаться искусственным интеллектом. Исследователи уточняют, что список может быть неполным, так как какие-то из свойств интеллекта ещё не открыты или достаточно не изучены. Список выглядит так [4] :

В 1956 году Джон Маккарти впервые в истории ввёл в оборот термин «искусственный интеллект» (англ. artificial intelligence ). Год спустя Аллен Ньюэлл, Герберт Саймон и Клиффорд Шоу разработали первую программу, попавшую в эту категорию. Она предназначалась для игры в шахматы и в отличие от предыдущих основывалась на эвристике, то есть не имела точных теоретических оснований. В 1960 году ими же была разработана программа для решения головоломок, основанная на тех же принципах [3] .

История

ИИ – это научное направление, в котором решаются задачи аппаратного и программного моделирования тех видов человеческой деятельности, которые традиционно считаются интеллектуальными. Системы, которые способны выполнять задачи, обычно ассоциирующиеся с человеческими способностями, можно назвать обладающими искусственным интеллектом.

Другая группа ученых считает, что ИИ заключается в способности системы приобретать и создавать новые навыки, которые можно использовать для решения заранее неизвестных ей задач. «Более четкое, с моей точки зрения, было предложено французским исследователем Франсуа Шолле, который сказал: искусственный интеллект – это способность системы самостоятельного формирования навыков выполнения задач, к которым она не была подготовлена заранее, на основе имеющихся у нее ранее сформированных навыков, априорных знаний и накопленного опыта. Иными словами, данное определение подразумевает способность системы справляться с решением широкой категории заранее неизвестных задач (т.е. задач, которые не могли быть предусмотрены создателем системы) без помощи человека, хотя на начальной стадии система может быть и обучена человеком», — сказал РАПСИ один из ведущих российских ученых в области ИИ, академик РАН Игорь Каляев.

Однако справедливость данных определения вызывает большие сомнения. Во-первых, под него, например, подпадает обычный калькулятор, поскольку он выполняет интеллектуальные функции человека (а арифметические и тригонометрические вычисления, безусловно, относятся к таковым), причем при их выполнении калькулятор получает результаты (по точности и скорости вычислений), во много раз превышающие результаты интеллектуальной деятельности человека. Следовательно, исходя из данного определения, калькулятор обладает искусственным интеллектом?! Во-вторых, попугай тоже может имитировать интеллектуальные функции человека, а именно человеческую речь, но обладает ли он при этом интеллектом – это большой вопрос. Кроме того, современные чат-боты так хорошо подражают разумному человеческому общению, что зачастую очень трудно понять, с кем ты разговариваешь – с роботом или человеком?

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] .

Для создания программ искусственного интеллекта существуют следующие специализированные языки программирования: AIML, IPL (самый первый язык программирования для искусственного интеллекта), Lisp, Smalltalk, STRIPS, Planner, POP-11, С++, Haskell, Prolog, Python (последние широко используется сегодня).

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] .

Искусственный интеллект может применяться как в качестве партнёра в играх (например, шахматах), так и в более серьёзных задачах. Например, с 1990-х годов ИИ используется для распознания речи, что повышает удобство различных сервисов. Способен искусственный интеллект и распознавать живую речь, для чего недостаточно просто распознавать отдельные слова. Ещё один вариант использования — компьютерное зрение. Мир, в котором мы находимся имеет три измерения, в то время как устройства ввода визуальной информации, что у человека, что у машины, воспринимают только двухмерную картинку. Задача ИИ в данном случае — обработать имеющееся изображение для распознания объектов на нём. Также ИИ используются для так называемых «экспертных систем» — систем анализа данных в определённой сфере знаний или деятельности, действующей эффективнее, чем человек за счёт высокой скорости обработки [3] [7] [8] .

Впоследствии было создано множество машин, понимающих речь человека, умеющих поддерживать беседы на заданные темы, роботов, играющих в настольные игры: знаменитый матч между компьютером и Каспаровым в шахматах закончился победой машины. Сейчас искусственный интеллект занимает важную позицию в развитии науки, особенно в рамках концепции Интернета вещей, ведь недостаточно только собирать данные, необходимо их обрабатывать, анализировать и действовать в тех случаях, когда человек этого сделать не может.

Применение

Слабый искусственный интеллект — это ИИ, который предназначен для выполнения конкретных задач и функций. Он может быть использован для обработки данных, прогнозирования, распознавания образов и других задач. Слабый ИИ широко применяется в различных областях, таких как медицина, финансы, транспорт, создание текстов и иллюстраций, написания IT-кода. Типичные представители слабого Ai – ChatGPT компании OpenAi или отечественный YandexGPT, в основе которых технология нейросетей. Слабый ИИ ограничен в своих возможностях и не способен к самостоятельному обучению и адаптации. Он работает на основе алгоритмов и правил, которые были заданы разработчиками.

Однако возможность разрабатывать программы, выполняющие сложные интеллектуальные задачи, появилась только после появления современных компьютеров после Второй мировой войны. В 1950-х годах ученые из различных областей стали задумываться о возможности создания искусственного мозга. Тогда исследования в области неврологии показали, что мозг представляет собой нейронную сеть, а А. Тьюнинг предположил, что любой вид вычислений можно представить в цифровом виде, и в 1951 году была создана первая нейронная сеть SNARC аспирантом Марвином Мински. К 1950 году А. Тьюринг разработал тест, определяющий уровень схожести действий машины с сознанием человека, впоследствии названный тестом Тьюринга. Название «искусственный интеллект» впервые было использовано на Дартмутской конференции в 1956 году, тогда же и появилась научная дисциплина «Исследование искусственного интеллекта».

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] .

Центральным понятием в искусственном интеллекте является агент. Под агентов подразумевается то, что воспринимает окружающую среду и воздействует на нее через исполнительные механизмы. Например, в Интернете вещей и робототехнике это восприятие происходит через различные датчики.

Искусственный интеллект (ИИ, англ. artificial intelligence, AI ) — свойство искусственных вычислительно-интеллектуальных систем выполнять задачи, традиционно считающиеся прерогативой человека, в первую очередь творческого характера, а также наука и технология создания интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных компьютерных программ. Не следует путать искусственный интеллект с искусственным сознанием. Искусственные интеллекты, существующие на настоящий момент — весьма узкоспециализированные и чаще всего некомпетентны за пределами своей основной задачи.

В 1960-х годах Стив Кук, Ричард Карп и другие учёные разработали теорию NP-полных задач, которые в теории решаемы, но время, необходимое на решение таких задач зависит от сложности задачи экспоненциально. При этом люди способны решать подобные задачи зачастую за гораздо меньшее время [1] . К началу 1970-х годов наука об искусственном интеллекте признала приоритет программирования систем над построением их материальной части в деле создания ИИ [6] . Примерно в это же время, начался резкий вал критики в отношении идей создания искусственного интеллекта, вылившийся в сокращение финансирования. В первую очередь это было связано с небольшими вычислительными мощностями существовавших тогда компьютеров, не позволявшими запустить сложную многоуровневую программу, из-за чего все практические образцы ИИ оставались на уровне «игрушек» (наибольшего успеха достигли программы для игры в шахматы).

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] .

Сегодня искусственный интеллект (в англоязычной литературе его сокращают до Ai, в отечественной – ИИ, я буду равноценно использовать оба термина) является одним из основных трендов мирового научно-технического развития. Каждое уважающее себя государство стремится разработать собственную стратегию в области искусственного интеллекта. Лидер в этой сфере — Китай, на долю которого приходится около 60% мировых инвестиций в исследования и разработки в области ИИ. По прогнозам экспертов, внедрение технологий искусственного интеллекта позволит к 2030 году удвоить темпы роста ВВП ведущих стран мира и увеличить мировой ВВП на 15 триллионов долларов. Из них 7 триллионов придутся на Китай, а 3,7 триллиона — на США. Россия в группе лидеров, не по финансовым инвестициям в эту сферу, но по ее качеству и нацеленности. Это неудивительно, отечественные программисты – в первой мировой тройке, математическая школа лучшая, государство уделяет огромное внимание сфере IT. В октябре 2019 года указом Президента РФ была утверждена Стратегия развития ИИ в стране.