Искусственный интеллект

Описание

Искусственный интеллект — это наука и технология создания интеллектуальных машин, в первую очередь интеллектуальных компьютерных программ. Интеллект в данном случае — это вычислительная способность достигать целей в мире, присущая человеку, многим животным и некоторым машинам. При этом до сих пор в научном сообществе нет чёткого понимания, какие вычислительные функции считать интеллектом в силу понимания только части из них; по этой причине точного общепринятого определения интеллекта, не завязанного на интеллект человека, не существует. Также из-за того, что интеллект — это сложное понятие, состоящее из множества свойств и функций, некоторые из которых до сих пор не поддаются вычислительным машинам, невозможно чётко отделить «интеллектуальные» машины от «не интеллектуальных»; многие из вычислительных систем, созданных для выполнения той или иной функции можно назвать «в какой-то мере интеллектуальными» [1] .

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] .

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.

Первые попытки теоретического проектирования мыслящих машин были предприняты после Второй Мировой войны сразу несколькими исследователями независимо друг от друга. В 1947 году Алан Тьюринг прочитал первую лекцию об искусственном интеллекте, в которой, вероятнее всего, первым постулировал, что построение оного будет с большей вероятностью заключаться в написании компьютерной программы, чем в проектировании вычислительной машины. Тремя годами позже он выпустил статью «Счётные машины и интеллект» (англ. Computing Machinery and Intelligence ), в которой обсудил вопросы оценки интеллектуальности машины и предложил критерий, по которому машина может считаться интеллектуальной, если она может убедительно представиться человеком информированному наблюдателю. Это было названо по имени создателя, «Тестом Тьюринга». При этом, в дальнейшем неоднократно проводились слепые тесты Тьюринга, которые показали, что большинство людей готовы признать человеком довольно глупую программу [1] .

С 2010 года мощность компьютеров позволяет сочетать так называемые большие данные (Big Data) с методами глубокого обучения (Deep Learning), которые основываются на использовании искусственных нейронных сетей. Весьма успешное применение во многих областях (распознавание речи и изображений, понимание естественного языка, беспилотный автомобиль и т.д.) позволяет говорить о возрождении ИИ.

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.

Исследование ИИ

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).

Искусственный интеллект может применяться как в качестве партнёра в играх (например, шахматах), так и в более серьёзных задачах. Например, с 1990-х годов ИИ используется для распознания речи, что повышает удобство различных сервисов. Способен искусственный интеллект и распознавать живую речь, для чего недостаточно просто распознавать отдельные слова. Ещё один вариант использования — компьютерное зрение. Мир, в котором мы находимся имеет три измерения, в то время как устройства ввода визуальной информации, что у человека, что у машины, воспринимают только двухмерную картинку. Задача ИИ в данном случае — обработать имеющееся изображение для распознания объектов на нём. Также ИИ используются для так называемых «экспертных систем» — систем анализа данных в определённой сфере знаний или деятельности, действующей эффективнее, чем человек за счёт высокой скорости обработки [3] [7] [8] .

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.

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.

С конца 1990-х годов ИИ стали объединять с робототехникой и интерфейсом «человек – машина» с целью создания интеллектуальных агентов, предполагающих наличие чувств и эмоций. Это привело, среди прочего, к появлению нового исследовательского направления – аффективных (или эмоциональных) вычислений (affective computing), направленных на анализ реакций субъекта, ощущающего эмоции, и их воспроизведение на машине, и позволило усовершенствовать диалоговые системы (чат-боты).

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] .

История

В 1956 году Джон Маккарти впервые в истории ввёл в оборот термин «искусственный интеллект» (англ. artificial intelligence ). Год спустя Аллен Ньюэлл, Герберт Саймон и Клиффорд Шоу разработали первую программу, попавшую в эту категорию. Она предназначалась для игры в шахматы и в отличие от предыдущих основывалась на эвристике, то есть не имела точных теоретических оснований. В 1960 году ими же была разработана программа для решения головоломок, основанная на тех же принципах [3] .

Одна из наиболее осуществимых систем применения ИИ — эвристика, то есть сортировка информации по категориям, используя имеющиеся данные. Пример такой деятельности — анализ контрагентов при банковских операциях [7] . Ещё одна сфера, в которой искусственный интеллект необходим — самоорганизующиеся системы, то есть компьютерные системы, способные изменять себя согласно заданным параметрам, условиям окружающей среды или необходимым к выполнению задачам [9] .

Однако популярность термина «искусственный интеллект» во многом объясняется его ошибочным толкованием – в частности, когда им обозначают некую искусственную сущность, наделенную разумом, которая якобы в состоянии конкурировать с людьми. Эта мысль из области древних легенд и преданий, звучащая как миф о Големе, с недавних пор реанимируется такими нашими современниками, как британский физик Стивен Хокинг (1942-2018 гг.), американский предприниматель Илон Маск и американский инженер Рэй Курцвейл, а также сторонниками создания так называемого сильного или общего ИИ. Не будем, впрочем, говорить о данном понимании этого термина, ибо оно скорее представляет собой появившийся под влиянием научной фантастики продукт богатого воображения, а не осязаемую научную реальность, подтвержденную опытами и эмпирическими наблюдениями.

Преподаватель информатики в университете Сорбонна, профессор Жан-Габриэль Ганасия (Франция) является также научным сотрудником исследовательской лаборатории LIP6, (Laboratoire d’Informatique de Paris 6), действительным членом Европейской ассоциации искусственного интеллекта EurAI (European Association for Artificial Intelligence), членом Университетского института Франции (Institut Universitaire de France) и председателем Комитета по этике Национального научно-исследовательского центра Франции (CNRS). Его научные интересы охватывают такие темы, как машинное обучение, символическое слияние данных, компьютерная этика и цифровые гуманитарные науки.

Методы машинного обучения позволяют одним автоматам распознавать устную речь и записывать ее подобно секретарям-машинисткам прошлых лет, а другим – точно идентифицировать лица или отпечатки пальцев среди десятков миллионов других и обрабатывать тексты, написанные на естественных языках. Благодаря этим же методам самостоятельно движутся автомобили, компьютеры лучше врачей-дерматологов диагностируют меланомы по фотографиям родинок, сделанных с помощью сотовых телефонов, роботы воюют вместо людей; а конвейеры на заводах все больше автоматизируются.

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] .