Как развивалась технология искусственного интеллекта

История искусственного интеллекта, начиная с XX века

В целом, искусственный интеллект – это самостоятельная область научных исследований, которая сформировалась в результате достижений в математике и логике и основана на накопленных человечеством знаниях о живой и неживой природе.
В древности люди не задумывались об искусственном интеллекте, но древние египтяне и римляне испытывали благоговейный ужас перед культовыми статуями, которые жестикулировали и изрекали пророчества. Разумеется, делалось это с непосредственной помощью жрецов.

До сих пор эти технологии в основном внедрялись обособленно. Но постепенно бизнес-руководители осознали, что RPA и ИИ гармонично дополняют друг друга: так, ИИ может обрабатывать массивы неструктурированных и полуструктурированных данных и приводить их в структурированный вид, который подходит для автоматизации с помощью RPA. Интеграция RPA и ИИ позволяет создать сквозные бизнес-процессы, улучшить качество и точность данных и устранить ошибки человеческого фактора, а также организовать максимально продуктивное взаимодействие машин и человека.

Эволюцию искусственного интеллекта часто называют историей о том, как со временем машины становятся умнее, но это не так. На вопрос Алана Тьюринга 1950 года «Могут ли машины думать?» ответ все тот же: нет. Зато сценарии корпоративного применения ИИ только растут. Уже в ближайшем будущем мы, вероятно, увидим, как искусственный интеллект станет частью стратегий цифровизации многих организаций и предприятий. Компании начнут создавать мощные комплексы инструментов интеллектуальной автоматизации, используя ИИ в связке с технологиями роботизации бизнес-процессов (RPA).

Ситуацию, наконец, удалось переломить только в 1997 году, когда Deep Blue, программа искусственного интеллекта от IBM, победила действующего чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова. В эти же годы мир узнал о NaturallySpeaking, первой общедоступной системе распознавания речи, созданной Dragon Systems, и других успешных экспериментах в области обнаружения объектов, классификации изображений, распознавания образов, машинного перевода. За этим последовали рекомендательные сервисы Amazon, и Джеффри Хинтон ввел термин Deep Learning. Для искусственного интеллекта наступила новая «весна».

В 1956 году в США собрались основатели кибернетики с целью обсудить возможности реализации проекта «Искусственный интеллект». В числе участников конференции были Маккарти, Минский, Шеннон, Тьюринг и другие. Первоначально к данному понятию отнесли свойства машин брать на себя отдельные функции человека, например, перевод с одного языка на другой, распознавание объектов, принятие оптимальных решений.

Лишь в 1937 году Алан Тьюринг описал то, что мы знаем как машину Тьюринга – гипотетический механизм, способный генерировать любой алгоритм. Гипотеза Тьюринга стала менее абстрактной в 1940-х годах, с запуском первого программируемого цифрового компьютера. И в 1950-х, когда исследования в области неврологии показали, что мозг представляет собой нейронную сеть, а А. Тьюринг предположил, что любой вид вычислений можно представить в цифровом виде, ученые перешли к разработке первых разумных машин. И хотя их попытки оказались по большей части безуспешными из-за полной непригодности как аппаратных, так и программных средств, именно с этого момента можно отсчитывать историю современного ИИ.

«В 2000-х годах вычислительная мощность компьютеров достигла уровня, необходимого для обработки огромных информационных потоков. В то же время базы данных стали лучше хранить и извлекать данные, а разработчики создавали функциональные языки программирования, которые упрощали работу с ними. Все это позволило перейти от негибких экспертных систем к инструментам, способным запоминать решение проблемы и использовать его в будущем, то есть обучаться и совершенствоваться без участия человека в этом процессе. Учиться, благо, было на чем – спасибо буму big data», – рассказывает Светлана Анисимова, генеральный директор UiPath в России и СНГ.

Сегодня мы не можем представить свою жизнь без голосовых ассистентов, таких как Alexa или Siri, автомобилей с функцией автономного вождения или «умных» помощников по хозяйству. Но мало кто задумывается о том, что все это – решения искусственного интеллекта, экосистемы сложных, взаимосвязанных технологий, история развития которой насчитывает несколько тысячелетий. Как ИИ пришел в наши дома и гаджеты — разбиралась «Газета.Ru».

Не интеллектом единым

Достижения в области машинного обучения привели к появлению новых вариантов развития ИИ. Вплоть до 2000-х ученые до конца не понимали, для чего использовать искусственный интеллект. Он был действительно полезен только в процессе обработки текста, но для этого существовали более простые и дешевые инструменты. Теперь же, когда стало доступно компьютерное зрение, распознавание голоса и другие передовые инструменты, стало очевидно, что ИИ может помогать в самых сложных бизнес-сценариях.

Практически с самого начала учёные, занимавшиеся этим новым направлением научных знаний, предположили, что к конструктивному определению и моделированию мышления полезно идти от специфики задач, вводя искусственный интеллект как механизм, необходимый для их решения.

Одним из наиболее важных признаков интеллектуальности служит способность к обучению. Так, в 1961 году один из ведущих английских специалистов по искусственному интеллекту профессор Мичи, описал механизм, состоящий из 300 спичечных коробков, который мог научиться играть в «крестики-нолики». Однако делать вывод об интеллектуальности и тем более говорить об искусственном интеллекте, основываясь только на одном единственном признаке, явно недостаточно.

Еще в Древней Греции создавали механизмы для предсказания затмений и положения звезд, а китайские и египетские инженеры строили то, что сейчас назвали бы «автоматонами». К примеру, даосский текст Ли Цзи V века до нашей эры описывает встречу между королем Му династии Чжоу и инженером по имени Йен Ши. Йен Ши подарил королю механического «человека» из дерева и кожи в натуральную величину, который мог ходить, двигать конечностями, петь и даже, говорится в трактате, флиртовать с придворными дамами.

Дело в том, что рождение интернета привело к взрыву количества собираемых и обрабатываемых данных. Началась новая «золотая лихорадка», теперь уже в области big data, в которой корпорации и правительства всего мира пытались правдами и неправдами заполучить как можно больше информации. Для ИИ этот период совпал со значительными технологическими прорывами.

В 1956 году на Дартмутской конференции ученых-когнитивистов впервые было использовано определение «искусственный интеллект» – ИИ официально стал академической дисциплиной. С 1960-х начались первые научные прорывы: сначала были разработаны так называемые «экспертные системы», которые использовали множество критериев для интерпретации и оценки данных. Затем появились ELIZA, компьютерная программа, которая могла общаться на английском языке, и первый полномасштабный интеллектуальный робот-гуманоид WABOT-1. Это был действительно «золотой век» искусственного интеллекта, когда корпорации и правительства по всему миру вкладывали много ресурсов в эту сферу.