Искусственный интеллект

Применение

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.

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] .

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] .

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).

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] :

Многие результаты, достигнутые с использованием технологий ИИ, превосходят человека: в 1997 году компьютер одержал победу над действующим в то время чемпионом мира по шахматам, а недавно, в 2016 году, другие компьютеры обыграли лучших в мире игроков в го и покер. Компьютеры доказывают или помогают доказывать математические теоремы; автоматически, на основе методов машинного обучения и с помощью огромных массивов данных, объем которых исчисляется в терабайтах (10 в 12-й степени) и даже в петабайтах (10 в 15-й степени), создаются знания.

Однако при ближайшем рассмотрении становится очевидно, что работа для людей не пропадает, а трансформируется, требуя новых навыков. Точно так же независимость человеческой личности и ее свобода не подвергаются неминуемой опасности из-за развития ИИ – при условии, однако, что мы останемся бдительными перед лицом вторжения технологий в частную жизнь.

Исследования не прекратились, но пошли в новых направлениях. Ученые заинтересовались психологией памяти, механизмами понимания, которые они пытались имитировать на компьютере, и ролью знаний в мыслительном процессе. Это привело к появлению значительно развившихся в середине 1970-х годов методов семантического представления знаний, а также к созданию экспертных систем, названных так потому, что для воспроизведения мыслительных процессов в них использовались знания квалифицированных специалистов. В начале 1980-х годов на экспертные системы возлагались большие надежды в связи с широкими возможностями их применения, например, для медицинской диагностики.

Описание

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 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).

Такие интеллектуальные системы стали применяться для выполнения самых различных задач (идентификация отпечатков пальцев, распознавание речи и т. д.), а комбинации различных методов из области ИИ, информатики, искусственной жизни и других дисциплин использовались для создания гибридных систем.

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.

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] .

Самообучающиеся интеллектуальные системы широко применяются практически во всех сферах, особенно в промышленности, банковском деле, страховании, здравоохранении и обороне. Многие рутинные процессы теперь можно будет автоматизировать, что преобразит наши профессии и, в конечном итоге, устранит некоторые из них.