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.

На этой исторической конференции Маккарти, благодаря большому совместному усилию, собрал ведущих исследователей из различных областей для открытого законченного обсуждения искусственного интеллекта, термин который он ввел на том самом мероприятии. К сожалению, конференция обманула ожидания Маккарти; люди пришли лишь из легкого интереса, и никто так и не смог договорить о классификации и методологии для данной области изучения. Несмотря на это, все искренне поддержали мнение, что искусственный интеллект достижим. Значение этого события нельзя недооценить, поскольку это дало толчок для следующих двадцати лет исследований технологий искусственного интеллекта.

Проведенный анализ активности основных игроков на глобальном рынке интеллектуальной собственности технологий, связанных с методами глубокого обучения, позволяет сделать заключение, что в мире развернулась жесткая конкуренция за место в данном сегменте рынка интеллектуальной собственности среди крупнейших корпораций мира.

Могут ли машины стать умнее, чем люди? Нет, считает Жан-Габриэль Ганасия: это всего лишь миф, навеянный научной фантастикой. В своей статье он напоминает об основных этапах развития этой отрасли науки, о достижениях современной техники и об этических вопросах, все больше требующих к себе внимания.

Однако популярность термина «искусственный интеллект» во многом объясняется его ошибочным толкованием – в частности, когда им обозначают некую искусственную сущность, наделенную разумом, которая якобы в состоянии конкурировать с людьми. Эта мысль из области древних легенд и преданий, звучащая как миф о Големе, с недавних пор реанимируется такими нашими современниками, как британский физик Стивен Хокинг (1942-2018 гг.), американский предприниматель Илон Маск и американский инженер Рэй Курцвейл, а также сторонниками создания так называемого сильного или общего ИИ. Не будем, впрочем, говорить о данном понимании этого термина, ибо оно скорее представляет собой появившийся под влиянием научной фантастики продукт богатого воображения, а не осязаемую научную реальность, подтвержденную опытами и эмпирическими наблюдениями.

В настоящий момент Google реализует более 1000 проектов на основе технологий глубокого обучения во всех его основных продуктовых секторах, включая поиск, Android, Gmail. В сентябре 2016 г. Google интегрировал глубокое обучение в Google Translate, карты, YouTube. Технология глубокого обучения посредством анализа большого количества изображений положена в основу успешной реализации проекта самоуправляемого автомобиля Google[8].

История взлетов и падений

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.

Ученые также прибегают к этим методам для определения функций биологических макромолекул, в частности белков и геномов, исходя из последовательности их компонентов – аминокислот для белков и оснований для геномов. В целом, во всех науках наблюдается серьезный эпистемологический разрыв, обусловленный качественным отличием экспериментов in silico – получивших такое название потому, что выполняются на основе больших данных с помощью мощных процессоров с кремниевыми чипами – от экспериментов in vivo (на живой ткани) и особенно in vitro (в стеклянных пробирках и чашках Петри).

В мире количество проектов в области искусственного интеллекта и машинного обучения только за 2015-2017 гг. возросло в несколько раз. В 2015 г. анонсировались только 17 проектов, выполненных крупными компаниями, то в первой половину 2017 года — 74 проекта. Всего за три года в 28 странах и 20 отраслях зафиксировано 162 таких проекта. В 85% случаев — это реализованные проекты, в 15% — это планы или тестовые внедрения по всем отраслям за исключением госструктур. Основная доля заказчиков таких инициатив — крупный бизнес (85%).

Искусственный интеллект (ИИ) – это отрасль науки, официально увидевшая свет в 1956 году на летнем семинаре в Дартмут-колледже (Хановер, США), который организовали четверо американских ученых: Джон Мак-Карти, Марвин Мински, Натаниэль Рочестер и Клод Шеннон. С тех пор термин «искусственный интеллект», придуманный, вероятнее всего, с целью привлечения всеобщего внимания, стал настолько популярен, что сегодня вряд ли можно встретить человека, который никогда его не слышал. С течением времени этот раздел информатики развивался все больше, а интеллектуальные технологии в последние шестьдесят лет сыграли важную роль в изменении облика мира.

ИИ подразумевает не только рациональный анализ и воспроизведение при помощи компьютеров большинства аспектов интеллекта – может быть, лишь за исключением юмора. Машины значительно превышают наши когнитивные способности в большинстве областей, что заставляет нас опасаться некоторых этических рисков. Это риски трех видов: дефицит работы, которая вместо людей будет выполняться машинами; последствия для независимости человека и, в частности, для его свободы и безопасности; опасения, что более «умные» машины будут доминировать над людьми и станут причиной гибели человечества.

Подобной стратегии придерживается и корпорация Intel. С января 2015 г. корпорация приобрела около 5 стартапов, занимающихся разработками искусственного интеллекта, в том числе связанных с технологиями глубокого обучения. Так в 2016 г. Intel подписала соглашение о покупке стартапов Nervana System (на сумму более 400 млн $) и Movidius (сумма сделки не разглашается), которые разрабатывают технологию специально для различных этапов вычислений глубокого обучения[12].

Прогресс замедлился в середине 1960-х годов. В 1965 году десятилетний мальчик одержал в шахматном матче победу над компьютером; в 1966 году в докладе, подготовленном по заказу Сената Соединенных Штатов Америки, говорилось о внутренних ограничениях, присущих машинному переводу. Около десяти лет пресса отзывалась об ИИ неодобрительно.

Сейчас мы живем в эпоху «больших данных», в эпоху, когда мы способны собирать огромные объемы информации, слишком громоздкие для человека. Применение искусственного интеллекта в этом отношении уже было достаточно плодотворным в нескольких отраслях, таких как технология, банковское дело, маркетинг и развлечения. Можно заметить, что даже если алгоритмы не улучшаются, большие данные и массивные вычисления просто позволяют искусственному интеллекту учиться с помощью грубой