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.

В той части его книги «Искусственный интеллект», которая непосредственно посвящена методам создания искусственного интеллекта, Н. Бостром описывает несколько основных теорий. Помимо уже перечисленных моделей машины-ребёнка и гипотетического суперкомпьютера, автор предполагает, что ученые могут пойти ещё более долгим и ресурсозатратным путём, чем проектирование обучающейся системы: искусственное моделирование эволюционного процесса, в результате которого на Земле появилась разумная жизнь. Этот путь выигрывает в том, что в процессе учёные смогут досконально изучить структуры нервной системы, которая появилась миллиарды лет назад. Слабая же сторона метода очевидна: даже для построения модели одного нейрона, работающего в режиме реального времени, потребуются колоссальные вычислительные затраты.

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].

Ещё один способ, на котором хотелось бы остановиться чуть подробнее — эмуляция головного мозга. Полномасштабное имитационное моделирование разума конкретного человека путём сканирования и точного воспроизведения его вычислительной структуры является центральным событием одной из глав первой книги из цикла «Мира Полудня» братьев Стругацких. К анализу этого художественного произведения мы обратимся чуть позже, а пока что необходимо проанализировать концепцию, которая лежит в его основе и которую лишь годы спустя учёные описали с научной точки зрения.

Как и любая основополагающая наука «Искусственный интеллект» имеет достаточно богатую историю. Суть направления «Искусственный интеллект» лучше всего отражают слова «Дух в машине», при этом не столь важно развитие отдельно понятий о машине и духе, как важно их сочетание.

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.

Текст научной работы на тему «ИСТОРИЯ РАЗВИТИЯ И СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА»

Большинство организаций и компаний, применяющих технологии машинного обучения, реализуют проекты с целью сокращения издержек (72%), и повышения качества своих продуктов/услуг (68%). Около половины организаций считают, что ИИ может обеспечить бизнесу новые экономические выгоды.

1982-1990 гг. они инвестировали 400 млн $ в революцию компьютерной обработки данных, внедрение логического программирования и совершенствование искусственного интеллекта. К сожалению, большинство амбициозных целей не были достигнуты. Тем не менее, можно утверждать, что косвенные эффекты FGCP вдохновили талантливое молодое поколение инженеров и ученых. Несмотря на это, финансирование FGCP прекратилось, а искусственный интеллект снова выпал из поля зрения.

Разумеется, такое «очеловечивание» искусственного интеллекта является чистым допущением, но подобная концепция может иметь ключевое значение для анализа художественных произведений, в основе конфликта которых лежат отношения между фигурой создателя и созданием. Так, например, монстр из романа Мэри Шелли «Франкенштейн» — искусственное существо, которое обвиняет своего создателя в том, что тот бросил его, не позаботился о нём, как следует. Подобная претензия основывается в сознании Монстра на том, что он видит в докторе Франкенштейне родителя, и на представлении о том, что родители обязаны заботиться о своих детях. Предположение о том, что искусственное существо является продолжением своего создателя, также находит подтверждение в рамках контекста этого произведения: многие люди, не читавшие роман Мэри Шелли, но в общих чертах знающие его сюжет, отождествляют монстра, созданного доктором Франкенштейном с именем его создателя. То есть они думают, что Франкенштейн — это имя монстра, а не доктора.

ПАО «КамАЗ» разрабатывает систему полуавтономного управления автомобилем, которая будет строиться на комплексе технологий ИИ -компьютерного зрения, машинного обучения, речевых технологий. В сотрудничестве с российской компании Cognitive Technologies автопроизводитель готовится к выпуску предпромышленной версии системы помощи водителю ADAS (Advanced Driver Assistance System) первого уровня[10].

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].

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

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 $.

Трансгуманизм — философская концепция, поддерживающая использование достижений науки и технологии для улучшения умственных и физических возможностей человека с целью улучшения качества жизни и устранения таких аспектов человеческого существования, как болезни, старение и смерть и т.п.