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

На этой исторической конференции Маккарти, благодаря большому совместному усилию, собрал ведущих исследователей из различных областей для открытого законченного обсуждения искусственного интеллекта, термин который он ввел на том самом мероприятии. К сожалению, конференция обманула ожидания Маккарти; люди пришли лишь из легкого интереса, и никто так и не смог договорить о классификации и методологии для данной области изучения. Несмотря на это, все искренне поддержали мнение, что искусственный интеллект достижим. Значение этого события нельзя недооценить, поскольку это дало толчок для следующих двадцати лет исследований технологий искусственного интеллекта.

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.

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.

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.

Исследования не прекратились, но пошли в новых направлениях. Ученые заинтересовались психологией памяти, механизмами понимания, которые они пытались имитировать на компьютере, и ролью знаний в мыслительном процессе. Это привело к появлению значительно развившихся в середине 1970-х годов методов семантического представления знаний, а также к созданию экспертных систем, названных так потому, что для воспроизведения мыслительных процессов в них использовались знания квалифицированных специалистов. В начале 1980-х годов на экспертные системы возлагались большие надежды в связи с широкими возможностями их применения, например, для медицинской диагностики.

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.

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

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

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-

Так что же ждет нас в будущем? В ближайшем будущем язык ИИ выглядит как огромный шаг вперед. На самом деле, это уже началось. Можно представить себе взаимодействие с экспертной системой в текучем разговоре или разговор на двух разных языках, переводимый в режиме реального времени. Уже сейчас мы можем видеть автомобили без водителя на дороге. В долгосрочной перспективе целью является общий интеллект, то есть машина, которая превосходит когнитивные способности человека во всех задачах. Это похоже на разумного робота, которого мы привыкли видеть в кино. Но даже если эта способность существует, этика будет служить сильным барьером против её осуществления. Когда это время придет, нам нужно будет серьезно обсудить политику и этику машины (по иронии судьбы, обе фундаментально человеческие темы), но пока мы позволим искусственному интеллекту неуклонно улучшаться.

Эти инвестиции показывают, что, несмотря на разницу между ожидаемыми будущими перспективами искусственного интеллекта и его текущим потенциалом, компании готовы платить огромные суммы за приобретение этих технологий и пополнение своего банка интеллектуальных идей путем привлечения относительно редких талантов в этой сфере, чтобы получить долю на рынке.

Такие интеллектуальные системы стали применяться для выполнения самых различных задач (идентификация отпечатков пальцев, распознавание речи и т. д.), а комбинации различных методов из области ИИ, информатики, искусственной жизни и других дисциплин использовались для создания гибридных систем.

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.