Методы искусственного интеллекта — особенности каждого подхода

Как все начиналось?

На данный момент специалисты в области компьютерных систем выделяют три основных вида искусственного интеллекта: ограниченный или слабый (Narrow artificial intelligence), сильный (Artificial general intelligence) и супер искусственный интеллект (Super artificial intelligence).

В стретиться и пообщаться с искусственным интеллектом сегодня можно практически на каждом шагу. Системы, так или иначе связанные с ИИ, проникли во все сферы человеческой жизнедеятельности — в банки и магазины, в медицину и промышленность, транспорт и ретейл и даже вопросы, связанные с безопасностью, в какой-то момент оказались в компетенции искусственного интеллекта. Более того, алгоритмы ИИ, касающиеся обработки больших данных, демонстрируют значительный прогресс и даже успех по сравнению с потугами среднестатистического человека, занятого в той же области.

Рост алгоритма ИИ машинного обучения связан с возросшим потоком данных. Кроме этого, встаёт вопрос — что именно изучается на основе этих данных? Поэтому, при машинном обучении важен тип используемой модели, который может определить — как работает и на какой основе обучается ваш искусственный интеллект?

Чат-боты проявились в период пандемии, когда все компании переводили сотрудников на удалённую работу. Масса виртуальных помощников применяет глубокое обучение. Эффективная сторона этого вида ИИ — моделирование с помощью языка, что позволяет машине из слов составлять текст и переработать его в компьютерный код.

Чаще этот метод ИИ узкой направленности. Эволюционное моделирование применяется, когда поисковое пространство большое, сложноустроенное. То есть, простые программы на компьютере не способны решить данную проблему. Например, робот-медработник, там применяется алгоритм искусственного интеллекта с медицинской спецификой. Эта методика используется с группой нечётной логики или экспертной.

Но при этом разум человека склонен к рефлексии, на него оказывает большое влияние эмоциональная составляющая. Кроме того, еще одним сильным фактором, довлеющим над естественным интеллектом, является социум, мнение окружающих. Искусственный интеллект в силу своего «происхождения» все человеческое чуждо, он лишен всех этих «сантиментов». Для анализа способностей ИИ есть специальный тест, названный в честь Алана Тьюринга. Он позволяет определить, насколько успешно идет «очеловечивание» искусственного интеллекта. Обратного теста пока не существует — этим, возможно, займется супер-ИИ после своего появления.

Типы искусственного интеллекта

Еще несколько лет назад, в 1997 году искусственный интеллект был эксклюзивным и штучным, доступным только чемпионам вроде Каспарова для совместных турниров. С развитием техники ИИ в том или ином виде уже появляется в компьютерах и смартфонах обычных пользователей, не имеющих шахматных титулов или навыков программистов. Сейчас «слабый» искусственный интеллект выступает в качестве помощника и ассистента, однако прогресс неумолим и чем обернется для человечества интеллектуальный рост ИИ до ступени «супер», точно сказать никто не может. Однако многие эксперты (в том числе Илон Маск) предостерегают человечество, считая, что искусственный интеллект может оказаться проблемой страшнее атомной войны.

Идея «искусственного интеллекта» принадлежит отцу современной информатики, ученому, математику и криптографу Алану Тьюрингу. В 1935 году он сформулировал понятие ИИ, как вычислительная машина с огромным объёмом памяти и сканером, способная управлять этой самой памятью. Значительно позже (в 1950 году) он скорректировал определение интеллектуальной системы, заявив, что его характерной чертой станет отсутствие каких-либо отличий при общении от человека. Ужаснувшись от подобной перспективы, Алан Тьюринг тут же засел за разработку специального теста, позволяющего отличить машинный разум от человеческого. Через год, в 1951 году ученый и программист Кристофер Стрейчи разработал первую в мире программу, наделенную интеллектом, который даже позволил ей играть с человеком в шашки. В 1956 году, наконец, появилось определение «всему этому безобразию»: во время выступления на конференции по информатике в Университете Дартмута программист Джон МакКарти, известный тем, что на тот момент уже изобрел язык программирования Lisp, произнес термин artificial intelligence (то есть «искусственный интеллект»), который тут же вошел в обиход и общественный лексикон. В 1965 году в лабораториях Массачусетского технологического университета родился прообраз современной Siri — компьютерная программа «Элиза», которая представляла собой виртуального собеседника, наделенного техникой «активного слушания». Создатель программы ученый Джозеф Вайценбаум назвал программу в честь героини пьесы «Пигмалион» Элизы Дулитл. Принцип работы Элизы заключался в том, что программа с помощью синтаксического анализатора выделяла в во фразах собеседника ключевые слова и вставляла их в речевые шаблоны (по сути занималась тем, что перефразировала реплики пользователя).

Этот тип систем ИИ давно известен. Он сохраняет и использует опыт. Такой интеллект может улучшить работу проанализировав предыдущий опыт. Например, с таким интеллектом — робот-пылесос. Робот перемещается по комнате и убирает её на основании карты, которая построена с использованием датчиков. Другой пример — беспилотная техника собирает и хранит информацию о ближайших автомобилях: скорость, расстояние

Начало 70-х ознаменовалось изобретением первого в мире транспортного средства, управляемого компьютером. Это была так называемая «Стэнфордская тележка», обязанная своим рождением Стэнфордскому университету и математику Джону Маккарти. Каждое колесо тележки было оборудовано независимым электроприводом, кроме того, «транспортное средство» имело дальномер, камеру и навигационную систему. В движение тележка приводилась с помощью компьютерного кода, передаваемого оператором через телетайп.

Отслеживается связь нечёткой логики при анализе процессов и явлений, на основании точной оценки принимается решение. НЛ способствует грамотному решению проблемы, при её использовании в контроле или анализе информации. В процессе подключается человеческая интуиция и опыт оператора компании.

Термин «Искусственный интеллект» впервые произнёс Джон Маккарти, который и стал его автором. Он собрал первую конференцию в 1956 году, речь на которой шла о машинах, способных мыслить как человек, осуществлять обучение, собирать больше данных и производить обработку информации.

Подход ИИ, который используется в экспертных системах, от простого поиска данных отличается наличием в программе компьютера способа интегрировать даже сложные данные, а не только распознавать информацию по определённым критериям. Кроме этого, такие системы ИИ должны обладать повышенной продуманностью ввода данных, так как исходную информацию нужно заносить максимально точно.

В методах ИИ данной группы рассматривается коллективный искусственный интеллект. Многоагентная система включает в себя агентов и среду. Агентами могут стать роботы, человек или даже группа людей. Принцип действия многоагентной модели ИИ в том, что задача делится на части, которые распределяются между агентами. Кроме этого, в МАС даже можно создать канал передачи знаний.

Где применяется ИИ

Подвергать сравнению естественный и искусственный интеллекты не совсем корректно, хотя оба имеют целый ряд общих параметров. Например, оба работают на основе определенных алгоритмов. Далее, аналитические способности разума человека и компьютерной системы зиждутся на четырех основных «столпах» — кодирование и хранение информации, анализ полученных данных и выдача на его основе определенного резюме. Искусственный и человеческий интеллект обладают способностью к обучению, в результате чего могут решать или принимать те или иные вызовы, которые ставит перед ними действительность.

Билл Гейтс, в статье «Эпоха ИИ началась» заявляет, что прорыв, который будет происходить на основе искусственного интеллекта связан с повышением уровня машинного обучения и его доступностью. По его прогнозам, в течении последующих десяти лет программное обеспечение, основанное на искусственном интеллекте, поспособствует проведению обучения в более в расширенном формате, если сравнивать с периодом распространения компьютеров.

С искусственным интеллектом сегодня знаком любой человек, который пользовался хоть раз интернетом. Он применяется в разных сферах, может быть секретарём, решать проблемы с экологией и использоваться в здравоохранении, а также система способна управлять компьютером или распознавать лица.

«Цифровой двойник» считается физически точной виртуальной копией объектов. Эта технология — прорыв в цифровой трансформации, она развивалась параллельно искусственному интеллекту. ИИ делает лучше «цифровые двойники», он позволяет технологии проводить анализ вероятных сценариев, предоставляя необходимое количество данных исследователям. Всё это работает на увеличение эффективности и упрощение процесса принятия решений.

Эта базовая система, которая не способна хранить полученный опыт. Она не способна к обучению и у неё нет памяти. Система фокусируется на решении данных задачах. Этот вид ИИ востребован в бизнесе, когда нужна быстрая реакция, а опыт не важен. Например, реактивная система победила чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова в 1997 году

Узкоспециализированный, используется для решения только конкретной задачи и выдачи данных. Этот интеллект работает в строгих рамках, имеет набор языков и контекстов. Например, если данный интеллект настроен на поиск спама, то он не способен произвести сортировку почты

Нечёткая логика, теория нечётких множеств и рассуждений — составные части мягких вычислений. Эти понятия близки между собой и тесно связаны. Они относятся к высокой степени работы центральной нервной системы человека, в отличие от искусственных нейронных сетей. Методы ИИ нечёткой логики применяются в системе управления объектами или в экспертной методике.

Так как всё больше автопроизводителей вкладывают средства в транспорт, то ожидается, что беспилотные авто скоро будут представлены на рынке в большом количестве. Согласно прогнозу к 2040 году автономный транспорт будет широко применяться в общественном транспорте. По прогнозам, к 2045 году в автомобильном парке число таких новых машин приблизится к половине.