ИСТОРИЯ РАЗВИТИЯ И СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

Практические применения искусственного интеллекта

— Человеческий интеллект обладает многими аспектами, которые искусственный интеллект пока не может достичь. Человек способен на эмоции, имеет собственные мотивации и ценности, а также обладает способностью к развитию и творчеству. Искусственный интеллект имеет ограниченные возможности в этих областях.

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.

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.

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.

Интеллектуальные способности проявляются в способности рассуждать, находить решения сложных проблем и эффективно учиться. Благодаря своей всесторонней природе, интеллект объединяет такие когнитивные функции, как восприятие, внимание, память, язык и планирование. Кроме того, естественный интеллект позволяет осознавать и воспринимать мир вокруг себя.

Множество разработок ведётся в технических университетах мирового уровня[14]. Правительства стран по всему миру выделяют огромные средства из государственных бюджетов на развитие кластеров, занимающихся разработкой новых технологий на основе искусственного интеллекта, целью которых является достижение сравнительного преимущества в мировой экономике. Зачастую этот процесс происходит в слишком больших масштабах и за благими намерениями могут скрываться разрушительные для мировой экономики последствия[7].

— Социальные сети и маркетинг: ИИ может анализировать поведение пользователей в социальных сетях и создавать персонализированную рекламу. От этого выигрывают и компании, потому что их реклама доходит до потенциального клиента, и для покупателей — они не получают лишнюю рекламу и отдыхают от визуального и рекламного шума.

Этот процесс можно проиллюстрировать на примере системы, которая делает фотографию собаки и обучена распознавать, является ли объект на фото собакой или нет. Первый слой системы может идентифицировать общие градиенты, определяющие общую форму собаки. Второй слой может идентифицировать более крупные объекты, такие как уши, нос и зубы. Третий слой определяет еще более мелкие объекты, например, усы.

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

Одной из более заманчивых интеллектуальных задач, имеющей огромное прикладное значение, является задача изучения определения образов и ситуаций. Решением ее промышляют и продолжают заниматься представители различных наук — физиологи, психологи, математики, инженеры. В 1957 г. американский физиолог Ф. Розенблатт внес предложение о создании модели зрительного восприятия и распознавания — перцептрон. Возникновение машины, способной обучаться понятиям и распознавать предъявляемые объекты, оказалось чрезвычайно увлекательным и интригующим не только физиологам, но и адептам иных областей знания и породило огромный поток теоретических и экспериментальных исследований.

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%).

ИИ хорошо обосновался и помогает людям в сфере робототехники и автономных систем — это сегмент рынка, связанный с разработкой роботов и автономных систем, способных выполнять задачи без прямого контроля со стороны человека. Этот сегмент включает в себя беспилотные автомобили, промышленные роботы, медицинские роботы и многое другое. ИИ способен контролировать автоматику и промышленных роботов. С помощью нейронной сети, постоянно анализирующей данные с множества датчиков, ИИ может быстрее реагировать на аварийные ситуации и принять необходимые меры, например, выключить конвейер или остановить механизмы. Во многих случаях такие системы способны предсказывать возможные поломки и предотвращать аварии.

Отечественный же сегмент ИИ и машинного обучения в настоящее время находится на начальной стадии формирования и потому существенно уступает западным рынкам в объемах. Прикладное применение технологий тормозит необходимость крупных инвестиций в проекты при имеющихся сомнениях у бизнесменов по отношению к целесообразности вложений.

— Синтезированная речь — еще одно направление ИИ, при котором компьютеры могут понимать, анализировать и воспроизводить речь. Уже сегодня мы можем управлять программами, компьютерами и гаджетами с помощью голосовых команд, таких как Siri, Google Assistant, Алиса в Яндексе и другие.

Кроме того, отечественный бизнес на сегодняшнем уровне автоматизации в основном не готов к использованию таких инструментов. Существенный барьер — вычислительные мощности. Для активизации проектов первоначально следует обеспечить соответствующее развитие высокопроизводительной инфраструктуры.