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

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.

1 . Небезосновательная направленность на детальное моделирование как общих основ человеческого мышления, так и физической структуры мозга человека. К настоящему моменту человек может представлять разумность и интеллектуальность исключительно на примере самого себя. Исследования Дж. Баррета и Ф. Кейла, Э. Юкдовского продемонстрировали, что при моделировании ситуации со всемогущим искусственным интеллектом испытуемые наделяют его человекоподобными качествами [10, 21]. При этом

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.

сеть, способную выполнять логические и вычислительные операции [17, рр 99-1031. в их работе была заложена синтетическая структура теории искусственного интеллекта, включающая знания из области физиологии, математической логики и зарождавшихся тогда компьютерных наук. Так, к примеру, в упомянутой работе был развит принцип, согласно которому вычислительные (в том числе моделирующие) операции любой степени сложности могут быть произведены при помощи примитивных компонентов, если

В первой половине 20-го века научная фантастика познакомила мир с понятием искусственно интеллектуальных роботов. К 1950-м гг. у нас появилось поколение ученых, математиков и философов, которое мечтало постигнуть технологии создания и разработки искусственного интеллекта. Одним из таких людей был Алан Тьюринг, молодой британский эрудит, который исследовал математическую возможность искусственного интеллекта. Тьюринг предположил, что если люди используют доступную информацию, чтобы решить проблемы и принять решения, почему машины не могут сделать то же самое? Это было логической структурой его статьи «Вычислительные машины и разум» (1950 г.), в которой он обсудил, как построить интеллектуальные машины и как проверить их мощность.

Эти успехи, а также поддержка ведущих исследователей (а именно последователи DSRPAI) убедили правительственные учреждения, такие как Управление перспективного планирования оборонных научно-исследовательских работ (DARPA), финансировать исследование искусственного интеллекта в нескольких учреждениях. Правительство особенно интересовалось машиной, которая могла расшифровать и перевести разговорный язык, а также иметь высокую пропускную способность обработки данных. Оптимизм был высок, а ожидания были еще выше. В 1970 г. Мар-вин Минский сказал: «Через период от трех до восьми лет у нас будет машина с общим мышлением «среднего человека»[1]. Однако, несмотря на то, что основное доказательство данного высказывания существует, пред-

Похожие темы научных работ по математике , автор научной работы — Бахтеев Дмитрий Валерьевич

количество последних достаточно велико. Сетевая (коннекционистская) модель, получившая закрепление в рассматриваемой технологии, предполагает, что интеллект -это возникающее, а не имманентное качество; «высокоуровневые задачи, например, распознавание шаблонов и установление связей между ними, проявляется автоматически в результате распространения активности по сети посредством

Другим основателем современной теории возможности создания машин, автоматов, конструктов, способных по своим когнитивным возможностям стать сравнимыми с человеком считается британский учёный А. Тьюринг, который при работе над усовершенствованием устройства «криптологическая бомба», созданного польскими учёными и направленной на взлом немецкой шифровальной машины «Энигма», сформулировал условия мысленного эксперимента, получившего название «игра в

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%).

В 1956 г. под руководством Д. Маккарти в Дартмутском колледже был организован двухмесячный научный семинар, на котором присутствовали крупные американские учёные, занимавшиеся проблематикой моделирования решения логических и творческих задач посредством вычислительной техники. В работе семинара приняли участие К. Шеннон, Н. Рочестер, М. Минский, О. Селфридж, А. Ньюэлл, Х. Саймон и др. Основными результатами этого семинара стало возникновение термина «искусственный интеллект» (в качестве альтернативы также рассматривался термин «вычислительная рациональность» [6, с 56]) и оформление соответствующей междисциплинарной области знаний. На наш взгляд, именно указанное научное мероприятие в некотором роде обособило теорию и практику искусственного интеллекта от её основного источника -кибернетики. Если в последней приоритет отдавался автоматизации информационных процессов через понимание закономерностей связей индивидуальных элементов, но теория искусственного интеллекта с помощью связей индивидуальных элементов призвана решать внешние относительно этих элементов задачи. Таким образом, искусственный интеллект стал восприниматься одновременно как объект изучения и как метод (на тот момент лишь потенциальный) решения познавательных задач.

Уже в 2012 г. компания Google, вскоре после того, как Джеффри Хин-тон стал ее сотрудником, провела эксперимент, доказывающий правильность подхода Хинтона к машинному обучению и высокий потенциал для коммерциализации технологии. В ходе испытаний нейросеть проанализировала 10 млн скриншотов различных случайных видео из YouTube, среди которых с высокой степенью точности смогла определить изображения кошек.

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.

Исследование выполнено при финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований в рамках научного проекта 18-29-1600118 «Комплексное исследование правовых, криминалистических и этических аспектов, связанных с разработкой и функционированием систем искусственного интеллекта».

Пять лет спустя доказательство мышления было инициализировано через Аллена Ньюэлла, Клиффа Шоу и Герберт Саймон, создавших «Логический Теоретик». «Логический Теоретик» был программой, разработанной, чтобы подражать навыкам решения проблем человека, и финансировался Корпорацией Научных исследований (РЭНД). Это, как полагают многие, является первой программой искусственного интеллекта, и она была представлена в Дартмутском летнем Научно-исследовательском проекте по Искусственному интеллекту (DSRPAI), организованном Джозефом Маккарти и Марвином Минским в 1956 г.[1]