ИСТОРИЯ РАЗВИТИЯ И СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

Похожие темы научных работ по экономике и бизнесу , автор научной работы — Вознюк Полина Андреевна

В 80-е гг. ХХ века ученые Барр и Файгенбаум предложили определение для искусственного интеллекта. Искусственный интеллект (ИИ) — это область информатики, разрабатывающая интеллектуальные компьютерные системы. С тех пор определение данного направления не сильно изменилось. Данные системы выделены в отдельную категорию в связи с тем, что они могут обладать возможностями, которые относятся к способностям человеческого разума, — распознавание речи и иностранного языка, обучение и рассуждения и т.д.

Также ожидается, что в перспективе нейросети научатся более глубоко понимать контекст. Современные модели ИИ уже способны распознавать его до определенной степени, но в будущем они могут стать еще более продвинутыми в этом направлении. В итоге это даст более естественные и эффективные диалоги.

Одной из более заманчивых интеллектуальных задач, имеющей огромное прикладное значение, является задача изучения определения образов и ситуаций. Решением ее промышляют и продолжают заниматься представители различных наук — физиологи, психологи, математики, инженеры. В 1957 г. американский физиолог Ф. Розенблатт внес предложение о создании модели зрительного восприятия и распознавания — перцептрон. Возникновение машины, способной обучаться понятиям и распознавать предъявляемые объекты, оказалось чрезвычайно увлекательным и интригующим не только физиологам, но и адептам иных областей знания и породило огромный поток теоретических и экспериментальных исследований.

Но что мешало Тьюрингу взяться за работу прямо там и тогда? Во-первых, компьютеры должны были существенно измениться. До 1949 г.компьютеры обладали недостатком в ключевой предпосылке интеллекта: они не могли запомнить команды, могли только выполнить их. Другими словами, мы могли сказать компьютерам, что сделать, но они не могли

Финансирование этого направления и количество исследований резко сократились, что привело к периоду спада в истории искусственного интеллекта. В дальнейшем периодически интерес к виртуальному разуму возобновлялся, однако затем снова следовал период затишья. Устойчивое развитие этой отрасли началось лишь к концу 20-го века.

Одним из лидеров гонки за рынок товаров и услуг, основанных на технологиях глубокого обучения, стала Google. Чтобы расширить свое присутствие на рынке глубокого обучения, Google в качестве главной приняла стратегию разработки новых продуктов, сотрудничества и поглощений. В 2014 г. компания Google приобрела 4 стартапа, ориентированных на технологии глубокого обучения: Deep Mind, Vision Factory, Dark Blue Labs, и DNN research [14]. Сумма сделки только с Deep Mind Technologies (Великобритания) составила 600 млн $.

История искусственного интеллекта: основные этапы

С 1970 года, после бурного развития виртуального разума, в истории ИИ начался период затишья. Во многом этому поспособствовала книга «Персептроны», которую написали американский ученый Марвин Ли Минский и математик Сеймур Пейперт. В своем труде они критиковали возможности и перспективы нейронных сетей.

Например, компаниями Google и Facebook, были рекрутированы Джеффри Хинтон (Geoffrey E.Hinton) и его коллега Руслан Салахутдинов (Ruslan Salakhutdinov) практически сразу же после того, как в 2006 г. им удалось существенно продвинуться в развитии глубокого обучения.

Только 20% объема выполняемых в России исследований и разработок в области нейротехнологий осуществляется коммерческими компаниями. Основная часть исследований в данной сфере реализуется в государственных научно-исследовательских институтах и университетах.

По иронии судьбы, в отсутствие государственного финансирования и публичной шумихи программы искусственного интеллекта процветали. В 1990-е и 2000-е гг. были достигнуты многие из важнейших целей искусственного интеллекта. В 1997 г. действующий чемпион мира по шахматам, гроссмейстер Гари Каспаров потерпел поражение от компьютерной программы IBM Deep Blue.

Созданием собственных нейросетей занимается и компания Яндекс. Например, Яндекс разработал новый алгоритм «Палех», который использует нейронные сети для формирования поисковой выдачи. Методы позволят лучше воспринимать запросы пользователей, основываясь не только на использовании ключевых слов, но и их смысловых аналогов. Среди наиболее известных разработок компании — сервис онлайн-заказа такси «Ян-

Отечественный же сегмент ИИ и машинного обучения в настоящее время находится на начальной стадии формирования и потому существенно уступает западным рынкам в объемах. Прикладное применение технологий тормозит необходимость крупных инвестиций в проекты при имеющихся сомнениях у бизнесменов по отношению к целесообразности вложений.

Эти инвестиции показывают, что, несмотря на разницу между ожидаемыми будущими перспективами искусственного интеллекта и его текущим потенциалом, компании готовы платить огромные суммы за приобретение этих технологий и пополнение своего банка интеллектуальных идей путем привлечения относительно редких талантов в этой сфере, чтобы получить долю на рынке.

Но, по мнению экспертов, Россия обладает немалым потенциалом в сфере развития технологий ИИ[11,17]. Конкурентным преимуществом для России, прежде всего, должно стать наличие большого количества сильных специалистов в machine learning в целом и в области глубокого обучения, в частности.