Искусственный интеллект

Перспективы искусственного интеллекта и опасения людей

Для создания программ искусственного интеллекта существуют следующие специализированные языки программирования: AIML, IPL (самый первый язык программирования для искусственного интеллекта), Lisp, Smalltalk, STRIPS, Planner, POP-11, С++, Haskell, Prolog, Python (последние широко используется сегодня).

Однако возможность разрабатывать программы, выполняющие сложные интеллектуальные задачи, появилась только после появления современных компьютеров после Второй мировой войны. В 1950-х годах ученые из различных областей стали задумываться о возможности создания искусственного мозга. Тогда исследования в области неврологии показали, что мозг представляет собой нейронную сеть, а А. Тьюнинг предположил, что любой вид вычислений можно представить в цифровом виде, и в 1951 году была создана первая нейронная сеть SNARC аспирантом Марвином Мински. К 1950 году А. Тьюринг разработал тест, определяющий уровень схожести действий машины с сознанием человека, впоследствии названный тестом Тьюринга. Название «искусственный интеллект» впервые было использовано на Дартмутской конференции в 1956 году, тогда же и появилась научная дисциплина «Исследование искусственного интеллекта».

Также искусственный интеллект используют для создания тренажеров и летательных аппаратов в авиации и при разработке новейших транспортных средств в целом. В робототехнике системы искусственного интеллекта внедряются в различных ботов, устройства для развлечения, например, создание самообучающихся щенков-роботов.

Центральным понятием в искусственном интеллекте является агент. Под агентов подразумевается то, что воспринимает окружающую среду и воздействует на нее через исполнительные механизмы. Например, в Интернете вещей и робототехнике это восприятие происходит через различные датчики.

Впоследствии было создано множество машин, понимающих речь человека, умеющих поддерживать беседы на заданные темы, роботов, играющих в настольные игры: знаменитый матч между компьютером и Каспаровым в шахматах закончился победой машины. Сейчас искусственный интеллект занимает важную позицию в развитии науки, особенно в рамках концепции Интернета вещей, ведь недостаточно только собирать данные, необходимо их обрабатывать, анализировать и действовать в тех случаях, когда человек этого сделать не может.

Тем не менее, основной аргумент имеет смысл. Разумно разрабатывать рекомендации и меры безопасности для мощных ИИ-технологий. Если этого не сделать, фильмы «Матрица» и «Терминатор» могут когда-нибудь стать реальностью. В области ИИ необходима четкая стандартизация для повышения качества, безопасности, эффективности и совместимости ИИ-продуктов и услуг, а также укрепления доверия к ним со стороны пользователей и общества. Стандартизация в области ИИ также поможет решать этические, юридические и социальные вопросы, связанные с применением ИИ, такие как защита прав человека, приватности, справедливости и ответственности.

Методы ИИ

ChatGPT и другие подобные системы никогда не стали был реальностью, если бы не самоотверженный труд тысяч программистов в области машинного обучения. Разработчики играют важную роль в создании и улучшении ИИ. Они используют различные языки программирования, фреймворки, библиотеки и инструменты для реализации алгоритмов и методов машинного обучения, нейронных сетей, глубокого обучения и других подходов ИИ. Они также тестируют, отлаживают и оптимизируют свои программы, а также следят за их безопасностью и эффективностью.

Идея создания машин, способных имитировать человеческий интеллект, появилась еще в древности, когда люди строили механические автоматы и роботов. Однако научное основание для ИИ было заложено в 20 веке, когда математик Алан Тьюринг предложил тест для определения интеллекта машины, а также сформулировал основные проблемы и цели ИИ. В 1956 году на Дартмутской конференции был введен термин «искусственный интеллект» и была запущена первая программа, способная играть в шахматы. С тех пор ИИ прошел несколько этапов развития, открывая новые возможности и сталкиваясь с новыми проблемами. Сейчас ИИ достиг уровня, когда он может не только решать конкретные задачи, но и обучаться на основе данных, адаптироваться к изменяющимся условиям и создавать новые знания.

Есть ли у Маска скрытые мотивы? С одной стороны, возможности продвинутого ИИ вызывают тревогу. Но участие Маска настораживает. Его Tesla использует далеко не совершенный ИИ для автопилота. Приостановка продвижения ИИ могла бы дать Маску время догнать конкурентов. Такие себе «двойные стандарты» от самого богатого человека на Земле.

Не так давно более 1000 экспертов, включая технологического магната Илона Маска, подписали открытое письмо с призывом приостановить на 6 месяцев разработку ИИ-систем, более мощных, чем популярный GPT-4. Ссылаясь на потенциальные риски для человечества, авторы призывают к осторожности.

Идеи создания машин, обладающих сознанием, возникали еще в Древней Греции. В средние века и Новое время ученые создавали механизмы, заменяющие человеческий труд, например, в 17 веке Паскаль изобрел первую механическую цифровую вычислительную машину, в 19 веке Джозеф-Мари Жаккард создал программируемый ткацкий станок с инструкциями на перфокартах. В 1937 году Алан Тьрюнинг обнародовал свое изобретение – универсальную машину Тьюринга, в 1939 году в Нью-Йорке были представлены первый механический человек Electro с собакой Sparco.

Для реализации поставленных перед ними задач разработчикам нужны не только технические навыки, но и математические знания, логическое мышление, творческий подход, интуиция и коммуникативные способности – так называемые soft skills. Разработчикам также необходимо постоянно обучаться новым технологиям и тенденциям в области ИИ, так как она быстро меняется и развивается.

ИИ в своем зачаточном состоянии существует уже десятилетия, но в последние годы он стал более популярным и востребованным благодаря росту вычислительной мощности, доступности больших объемов данных и развитию новых алгоритмов и методов машинного обучения. Кроме технической части необходимо развивать и применять ИИ с учетом этических, юридических и социальных аспектов, а также налаживать сотрудничество между различными заинтересованными сторонами — учеными, разработчиками, мировыми правительствами и общественными организациями для того, чтобы ИИ помог миру, а не создал дополнительных проблем.