Cum se definește inteligența artificială. Ce este inteligența artificială? Cantitate mare de date

Inteligenţă artificială

Inteligența artificială este o ramură a informaticii care studiază posibilitatea de a oferi raționament și acțiuni rezonabile cu ajutorul sistemelor informatice și a altor dispozitive artificiale. În cele mai multe cazuri, algoritmul pentru rezolvarea problemei nu este cunoscut în avans.

Definiția exactă a acestei științe nu există, deoarece problema naturii și statutului intelectului uman nu a fost rezolvată în filozofie. Nu există un criteriu exact pentru obținerea „inteligenței” de către computere, deși în zorii inteligenței artificiale au fost propuse o serie de ipoteze, de exemplu, testul Turing sau ipoteza Newell-Simon. În prezent, există multe abordări atât pentru înțelegerea sarcinii AI, cât și pentru crearea de sisteme inteligente.

Deci, una dintre clasificări distinge două abordări ale dezvoltării AI:

de sus în jos, semiotic - crearea de sisteme simbolice care modelează procese mentale de nivel înalt: gândire, raționament, vorbire, emoții, creativitate etc.;

de jos în sus, biologic - studiul rețelelor neuronale și al calculelor evolutive care modelează comportamentul inteligent bazat pe elemente mai mici „neinteligente”.

Această știință este conectată cu psihologia, neurofiziologia, transumanismul și altele. Ca toate știința informatică, folosește un aparat matematic. Filosofia și robotica sunt de o importanță deosebită pentru ea.

Inteligența artificială este un domeniu de cercetare foarte tânăr care a fost lansat în 1956. Calea sa istorică seamănă cu o sinusoidă, a cărei „creștere” a fost inițiată de o idee nouă. În acest moment, dezvoltarea sa este în declin, dând loc aplicării rezultatelor deja obținute în alte domenii ale științei, industriei, afacerilor și chiar ale vieții de zi cu zi.

Abordări de studiu

Există diverse abordări pentru construirea sistemelor AI. În acest moment, există 4 abordări destul de diferite:

1. Abordare logică. Baza abordării logice este algebra booleană. Fiecare programator este familiarizat cu el și cu operatori logici de când a stăpânit instrucțiunea IF. Algebra booleană și-a primit dezvoltarea ulterioară sub forma calculului de predicate - în care este extinsă prin introducerea simbolurilor subiectului, a relațiilor dintre ele, a cuantificatorilor existenței și a universalității. Practic, fiecare sistem AI construit pe un principiu logic este o mașină de demonstrare a teoremelor. În acest caz, datele inițiale sunt stocate în baza de date sub formă de axiome, regulile de inferență ca relație dintre ele. În plus, fiecare astfel de mașină are un bloc de generare a obiectivelor, iar sistemul de inferență încearcă să demonstreze obiectivul dat ca o teoremă. Dacă scopul este dovedit, atunci urmărirea regulilor aplicate vă permite să obțineți un lanț de acțiuni necesare atingerii scopului (un astfel de sistem este cunoscut sub numele de sisteme expert). Puterea unui astfel de sistem este determinată de capacitățile generatorului de obiective și ale mașinii de demonstrare a teoremei. Pentru a obține o mai mare expresivitate a abordării logice permite o astfel de direcție relativ nouă ca logica fuzzy. Diferența sa principală este că veridicitatea afirmației poate avea în ea, pe lângă da/nu (1/0), și valori intermediare​​​​- Nu știu (0,5), pacientul este mai probabil în viață decât mort (0,75), pacientul este mai probabil mort decât în ​​viață (0,25). Această abordare seamănă mai mult cu gândirea umană, deoarece rareori răspunde la întrebări doar cu da sau nu.

2. Prin abordare structurală, înțelegem aici încercările de a construi IA prin modelarea structurii creierului uman. Una dintre primele astfel de încercări a fost perceptronul lui Frank Rosenblatt. Principala unitate structurală modelată în perceptroni (ca și în majoritatea celorlalte opțiuni de modelare a creierului) este un neuron. Mai târziu, au apărut și alte modele, care sunt cunoscute de cei mai mulți sub termenul de rețele neuronale (NNs). Aceste modele diferă în structura neuronilor individuali, în topologia conexiunilor dintre ei și în algoritmii de învățare. Printre cele mai cunoscute variante ale NN acum se numără NN cu back-propagation, rețelele Hopfield, rețelele neuronale stocastice. Într-un sens mai larg, această abordare este cunoscută sub numele de Conectivism.

3. Abordare evolutivă. La construirea sistemelor AI conform acestei abordări, atenția principală este acordată construcției modelului inițial și regulilor după care acesta se poate schimba (evolua). Mai mult, modelul poate fi compilat folosind o varietate de metode, poate fi o rețea neuronală și un set de reguli logice și orice alt model. După aceea, pornim computerul și, pe baza verificării modelelor, le selectează pe cele mai bune dintre ele, pe baza cărora sunt generate noi modele conform unei varietăți de reguli. Dintre algoritmii evolutivi, algoritmul genetic este considerat clasic.

4. Abordarea prin simulare. Această abordare este clasică pentru cibernetică, unul dintre conceptele sale de bază fiind cutia neagră. Obiectul al cărui comportament este simulat este doar o „cutie neagră”. Nu contează pentru noi ce au el și modelul în interior și cum funcționează, principalul lucru este că modelul nostru se comportă la fel în situații similare. Astfel, aici este modelată o altă proprietate a unei persoane - capacitatea de a copia ceea ce fac alții, fără a intra în detalii de ce este necesar acest lucru. Adesea, această abilitate îi economisește mult timp, mai ales la începutul vieții.

În cadrul sistemelor inteligente hibride, aceștia încearcă să combine aceste domenii. Regulile de inferență expert pot fi generate de rețelele neuronale, iar regulile generative sunt obținute folosind învățarea statistică.

O nouă abordare promițătoare, numită amplificare a inteligenței, vede realizarea AI prin dezvoltarea evolutivă ca un efect secundar al tehnologiei de amplificare a inteligenței umane.

Direcții de cercetare

Analizând istoria AI, se poate evidenția un domeniu atât de extins precum modelarea raționamentului. De mulți ani, dezvoltarea acestei științe s-a mutat pe această cale, iar acum este una dintre cele mai dezvoltate domenii ale AI modernă. Modelarea raționării implică crearea unor sisteme simbolice, la intrarea cărora este stabilită o anumită sarcină, iar la ieșire este necesară rezolvarea acesteia. De regulă, problema propusă a fost deja formalizată, adică tradusă într-o formă matematică, dar fie nu are un algoritm de rezolvare, fie este prea complicată, consumatoare de timp etc. Această zonă include: demonstrarea teoremei, luarea deciziilor și teoria jocurilor, planificare și dispecerare, prognoză.

Un domeniu important este prelucrarea limbajului natural, care analizează posibilitățile de înțelegere, prelucrare și generare de texte într-un limbaj „uman”. În special, problema traducerii automate a textelor dintr-o limbă în alta nu a fost încă rezolvată. În lumea modernă, dezvoltarea metodelor de regăsire a informațiilor joacă un rol important. Prin natura sa, testul Turing original este legat de această direcție.

Potrivit multor oameni de știință, o proprietate importantă a inteligenței este capacitatea de a învăța. Astfel, ingineria cunoașterii iese în prim-plan, combinând sarcinile de obținere a cunoștințelor din informații simple, sistematizarea și utilizarea acestora. Progresele în acest domeniu afectează aproape toate celelalte domenii ale cercetării AI. Și aici trebuie remarcate două subdomenii importante. Prima dintre ele - învățarea automată - se referă la procesul de achiziție independentă a cunoștințelor de către un sistem inteligent în cursul funcționării acestuia. Al doilea este legat de crearea de sisteme expert - programe care utilizează baze de cunoștințe specializate pentru a obține concluzii de încredere asupra oricărei probleme.

Există realizări mari și interesante în domeniul modelării sistemelor biologice. Strict vorbind, mai multe direcții independente pot fi incluse aici. Rețelele neuronale sunt folosite pentru a rezolva probleme neclare și complexe, cum ar fi recunoașterea formelor geometrice sau gruparea obiectelor. Abordarea genetică se bazează pe ideea că un algoritm poate deveni mai eficient dacă împrumută caracteristici mai bune de la alți algoritmi („părinți”). O abordare relativ nouă, în care sarcina este de a crea un program autonom - un agent care interacționează cu mediul extern, se numește abordare agent. Și dacă forțați în mod corespunzător o mulțime de agenți „nu foarte inteligenți” să interacționeze împreună, atunci puteți obține inteligență „asemănătoare furnicilor”.

Sarcinile de recunoaștere a modelelor sunt deja parțial rezolvate în cadrul altor domenii. Aceasta include recunoașterea caracterelor, scrierea de mână, vorbirea, analiza textului. O mențiune specială trebuie făcută pentru viziunea computerizată, care este legată de învățarea automată și robotică.

În general, robotica și inteligența artificială sunt adesea asociate una cu cealaltă. Integrarea acestor două științe, crearea roboților inteligenți, poate fi considerată o altă direcție a AI.

Creativitatea mașinilor se ține deoparte, datorită faptului că natura creativității umane este chiar mai puțin studiată decât natura inteligenței. Cu toate acestea, acest domeniu există, și aici se pun problemele scrierii muzicii, operelor literare (de multe ori poezii sau basme), creativității artistice.

În cele din urmă, există multe aplicații ale inteligenței artificiale, fiecare dintre ele formând o direcție aproape independentă. Exemplele includ inteligența de programare în jocurile pe calculator, controlul neliniar, sistemele de securitate inteligente.

Se poate observa că multe domenii de cercetare se suprapun. Acest lucru este valabil pentru orice știință. Dar în inteligența artificială, relația dintre direcții aparent diferite este deosebit de puternică, iar acest lucru se datorează dezbaterii filozofice despre IA puternică și slabă.

La începutul secolului al XVII-lea, Rene Descartes a sugerat că animalul este un fel de mecanism complex, formulând astfel teoria mecanicistă. În 1623, Wilhelm Schickard a construit primul computer digital mecanic, urmat de mașinile lui Blaise Pascal (1643) și Leibniz (1671). Leibniz a fost, de asemenea, primul care a descris sistemul modern de numere binar, deși înainte de el acest sistem a fost dus periodic de mulți mari oameni de știință. În secolul al XIX-lea, Charles Babbage și Ada Lovelace au lucrat la un computer mecanic programabil.

În 1910-1913. Bertrand Russell și A. N. Whitehead au publicat Principia Mathematica, care a revoluționat logica formală. În 1941, Konrad Zuse a construit primul computer funcțional controlat de program. Warren McCulloch și Walter Pitts au publicat în 1943 A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity, care a pus bazele rețelelor neuronale.

Starea actuală a lucrurilor

În momentul de față (2008) în crearea inteligenței artificiale (în sensul original al cuvântului, sistemele expert și programele de șah nu aparțin aici), există o lipsă de idei. Aproape toate abordările au fost încercate, dar niciun grup de cercetare nu a abordat apariția inteligenței artificiale.

Unele dintre cele mai impresionante sisteme AI civile sunt:

Deep Blue - A învins campionul mondial de șah. (Meciul Kasparov vs. supercomputer nu a adus satisfacție nici informaticienților, nici jucătorilor de șah, iar sistemul nu a fost recunoscut de Kasparov, deși programele originale compacte de șah sunt un element integral al creativității în șah. Apoi linia de supercomputer IBM s-a manifestat în proiectele de forță brută BluGene (modelare moleculară) și modelarea sistemului de celule piramidale în (Swiss Blue Brain Center. Această poveste este un exemplu al relației complicate și secrete dintre AI, afaceri și obiectivele strategice naționale.)

Micina a fost unul dintre primele sisteme expert care a putut diagnostica un mic subset de boli, adesea la fel de precis ca și medicii.

20q este un proiect inspirat de AI, inspirat din clasicul joc 20 de întrebări. A devenit foarte popular după ce a apărut pe internet pe site-ul 20q.net.

Recunoaștere a vorbirii. Sisteme precum ViaVoice sunt capabile să servească consumatorii.

Roboții din turneul anual RoboCup concurează într-o formă simplificată de fotbal.

Aplicarea AI

Băncile aplică sisteme de inteligență artificială (AI) în activitățile de asigurări (matematică actuarială) atunci când joacă la bursă și gestionează proprietăți. În august 2001, roboții au învins oamenii într-o competiție comercială improvizată (BBC News, 2001). Metodele de recunoaștere a modelelor (incluzând atât rețele mai complexe, cât și mai specializate și neuronale) sunt utilizate pe scară largă în recunoașterea optică și acustică (inclusiv text și vorbire), diagnosticare medicală, filtre de spam, sisteme de apărare aeriană (identificarea țintei) și, de asemenea, pentru a asigura o serie de alte sarcini de securitate națională.

Dezvoltatorii de jocuri pe computer sunt forțați să folosească AI de diferite grade de sofisticare. Sarcinile AI standard din jocuri sunt găsirea unei căi în spațiul 2D sau 3D, simularea comportamentului unei unități de luptă, calcularea strategiei economice corecte și așa mai departe.

Perspective asupra AI

Există două direcții de dezvoltare a IA:

primul este de a rezolva problemele asociate cu aproximarea sistemelor AI specializate la capacitățile umane și integrarea acestora, care este implementată de natura umană.

a doua este crearea Inteligenței Artificiale, care este integrarea sistemelor AI deja create într-un singur sistem capabil să rezolve problemele omenirii.

Relația cu alte științe

Inteligența artificială este strâns legată de transumanismul. Și împreună cu neurofiziologia și psihologia cognitivă, formează o știință mai generală numită cognitologie. Filosofia joacă un rol separat în inteligența artificială.

Întrebări filozofice

Știința „creării inteligenței artificiale” nu a putut decât să atragă atenția filozofilor. Odată cu apariția primelor sisteme inteligente, au fost ridicate întrebări fundamentale despre om și cunoaștere, și parțial despre ordinea mondială. Pe de o parte, ele sunt indisolubil legate de această știință și, pe de altă parte, aduc un pic de haos în ea. Printre cercetătorii AI nu există încă un punct de vedere dominant asupra criteriilor de intelectualitate, a sistematizării scopurilor și sarcinilor de rezolvat, nici măcar nu există o definiție strictă a științei.

Poate o mașină să gândească?

Cea mai aprinsă dezbatere în filosofia inteligenței artificiale este problema posibilității de a gândi creațiile mâinilor umane. Întrebarea „Poate o mașină să gândească?”, care i-a determinat pe cercetători să creeze știința modelării minții umane, a fost pusă de Alan Turing în 1950. Cele două puncte de vedere principale cu privire la această problemă se numesc ipotezele inteligenței artificiale puternice și slabe.

Termenul de „inteligență artificială puternică” a fost introdus de John Searle, iar abordarea sa este caracterizată de propriile sale cuvinte:

„Mai mult, un astfel de program nu ar fi doar un model al minții; în sensul literal al cuvântului, ea însăși va fi mintea, în același sens în care mintea umană este mintea.

În schimb, susținătorii slabi ai inteligenței artificiale preferă să vadă software-ul ca pe un simplu instrument pentru rezolvarea anumitor sarcini care nu necesită întreaga gamă de abilități cognitive umane.

În experimentul său de gândire „Chinese Room”, John Searle arată că trecerea testului Turing nu este un criteriu pentru ca o mașină să aibă un proces de gândire autentic.

Gândirea este procesul de prelucrare a informațiilor stocate în memorie: analiză, sinteză și autoprogramare.

O poziție similară este luată de Roger Penrose, care, în cartea sa The New Mind of a King, susține că este imposibil să se obțină un proces de gândire pe baza unor sisteme formale.

Există puncte de vedere diferite asupra acestei probleme. Abordarea analitică implică analiza activității nervoase superioare a unei persoane la nivelul cel mai scăzut, indivizibil (funcția activității nervoase superioare, o reacție elementară la stimuli externi (stimuli), iritarea sinapselor unui set de neuroni conectați prin funcție) și reproducerea ulterioară a acestor funcţii.

Unii experți preiau capacitatea unei alegeri raționale, motivate pentru inteligență, în fața lipsei de informații. Adică acel program de activitate (nu neapărat implementat pe computerele moderne) este considerat pur și simplu intelectual, care poate alege dintr-un anumit set de alternative, de exemplu, unde să mergi în cazul „vei merge la stânga...”, „vei merge drept...”, „vei merge drept...”

Știința cunoașterii

De asemenea, epistemologia este strâns legată de problemele inteligenței artificiale - știința cunoașterii în cadrul filozofiei. Filosofii care se ocupă de această problemă rezolvă întrebări similare cu cele rezolvate de inginerii AI despre cum să reprezinte și să utilizeze cel mai bine cunoștințele și informațiile.

Atitudine față de AI în societate

AI și religie

Printre adepții religiilor abrahamice, există mai multe puncte de vedere asupra posibilității de a crea IA pe baza unei abordări structurale.

Potrivit unuia dintre ei, creierul, a cărui muncă sistemele încearcă să o imite, în opinia lor, nu participă la procesul de gândire, nu este o sursă de conștiință și nicio altă activitate mentală. Crearea AI bazată pe o abordare structurală este imposibilă.

Conform unui alt punct de vedere, creierul participă la procesul de gândire, dar sub forma unui „transmițător” de informații din suflet. Creierul este responsabil pentru astfel de funcții „simple” precum reflexele necondiționate, reacția la durere etc. Crearea IA bazată pe o abordare structurală este posibilă dacă sistemul proiectat poate îndeplini funcții de „transfer”.

Ambele poziții nu corespund datelor științei moderne, deoarece. conceptul de suflet nu este considerat de ştiinţa modernă ca o categorie ştiinţifică.

Potrivit multor budiști, IA este posibilă. Astfel, liderul spiritual al lui Dalai Lama XIV nu exclude posibilitatea existenței conștiinței pe bază de computer.

Raeliții susțin activ dezvoltările în domeniul inteligenței artificiale.

AI și science fiction

În literatura științifico-fantastică, AI este descrisă cel mai adesea ca o forță care încearcă să răstoarne puterea unui om (Omnius, HAL 9000, Skynet, Colossus, The Matrix and a Replicant) sau care servește unui umanoid (C-3PO, Data, KITT și KARR, Omul Bicentenar). Inevitabilitatea ca AI să domine lumea scăpată de sub control este contestată de scriitori de science-fiction precum Isaac Asimov și Kevin Warwick.

O viziune curioasă asupra viitorului este prezentată în Turing's Choice de scriitorul de science fiction Harry Harrison și omul de știință Marvin Minsky. Autorii vorbesc despre pierderea umanității la o persoană al cărei creier a fost implantat cu un computer și dobândirea umanității de către o mașină cu inteligență artificială, în a cărei memorie au fost copiate informații din creierul uman.

Unii scriitori de science-fiction, cum ar fi Vernor Vinge, au speculat, de asemenea, cu privire la implicațiile AI, care este probabil să aducă schimbări dramatice în societate. Această perioadă se numește singularitatea tehnologică.

Inteligenţă artificială (AI, ing. Inteligența artificială, AI) - știința și tehnologia de a crea mașini inteligente, în special programe de calculator inteligente. AI este legată de sarcina similară de utilizare a computerelor pentru a înțelege inteligența umană, dar nu se limitează neapărat la metode plauzibile din punct de vedere biologic.

Ce este inteligența artificială

Inteligența(din latină intellectus - senzație, percepție, înțelegere, înțelegere, concept, rațiune), sau minte - calitatea psihicului, constând în capacitatea de a se adapta la situații noi, capacitatea de a învăța și a-ți aminti pe baza experienței, de a înțelege și de a aplica concepte abstracte și folosirea propriilor cunoștințe pentru managementul mediului. Inteligența este o capacitate generală de cunoaștere și de rezolvare a dificultăților, care combină toate abilitățile cognitive ale unei persoane: senzație, percepție, memorie, reprezentare, gândire, imaginație.

La începutul anilor 1980 Oamenii de știință în calcul Barr și Feigenbaum au propus următoarea definiție a inteligenței artificiale (AI):

Mai târziu, o serie de algoritmi și sisteme software au început să fie denumite AI, a căror caracteristică distinctivă este că pot rezolva unele probleme în același mod în care ar face o persoană care se gândește la soluția lor.

Principalele proprietăți ale inteligenței artificiale sunt înțelegerea limbajului, învățarea și capacitatea de a gândi și, cel mai important, de a acționa.

AI este un complex de tehnologii și procese conexe care se dezvoltă calitativ și rapid, de exemplu:

• procesarea textului în limbaj natural
• sistem expert
• agenți virtuali (chatbot și asistenți virtuali)
• sisteme de recomandare.

Strategia Națională de Dezvoltare a Inteligenței Artificiale

• Articolul principal: Strategia Națională de Dezvoltare a Inteligenței Artificiale

Cercetare AI

• Articolul principal: Cercetări în domeniul inteligenței artificiale

Standardizarea AI

2019: Experții ISO/IEC au susținut propunerea de a dezvolta un standard în limba rusă

Pe 16 aprilie 2019, a devenit cunoscut faptul că subcomisia ISO/IEC pentru standardizare în domeniul inteligenței artificiale a susținut propunerea Comitetului Tehnic „Sisteme ciber-fizice”, creat pe baza RVC, de a elabora standardul „Artificial inteligenţă. Concepte și terminologie” în limba rusă, pe lângă versiunea de bază în limba engleză.

Standard terminologic „Inteligenta artificiala. Concepte și terminologie” este fundamentală pentru întreaga familie de documente internaționale de reglementare și tehnice din domeniul inteligenței artificiale. Pe lângă termeni și definiții, acest document conține abordări conceptuale și principii pentru sistemele de construcție cu elemente, o descriere a relației dintre IA și alte tehnologii end-to-end, precum și principii de bază și abordări-cadru ale reglementărilor tehnice și de reglementare. a inteligenței artificiale.

În urma reuniunii subcomitetului ISO/IEC relevant de la Dublin, experții ISO/IEC au susținut propunerea delegației din Rusia privind dezvoltarea simultană a unui standard terminologic în domeniul IA nu numai în limba engleză, ci și în limba rusă. Documentul este de așteptat să fie aprobat la începutul anului 2021.

Dezvoltarea de produse și servicii bazate pe inteligența artificială necesită o interpretare fără ambiguitate a conceptelor folosite de toți participanții pe piață. Standardul terminologic va unifica „limbajul” folosit de dezvoltatori, clienți și comunitatea profesională, va clasifica astfel de proprietăți ale produselor bazate pe inteligență artificială ca „securitate”, „reproducibilitate”, „autenticitate” și „confidențialitate”. O terminologie unificată va deveni, de asemenea, un factor important pentru dezvoltarea tehnologiilor de inteligență artificială în cadrul Inițiativei Naționale Tehnologice - peste 80% dintre companiile din perimetrul NTI utilizează algoritmi AI. În plus, decizia ISO/IEC va consolida autoritatea și va extinde influența experților ruși în dezvoltarea în continuare a standardelor internaționale.

În timpul întâlnirii, experții ISO/IEC au susținut și elaborarea proiectului de document internațional Tehnologia informației - Inteligența artificială (AI) - Prezentare generală a abordărilor computaționale pentru sistemele AI, în care Rusia acționează ca co-editor. Lucrarea oferă o privire de ansamblu asupra stadiului tehnicii în sistemele de inteligență artificială, descriind principalele caracteristici ale sistemelor, algoritmilor și abordărilor, precum și exemple de aplicații specializate în domeniul AI. Grupul de lucru 5 „Abordări computaționale și caracteristici computaționale ale sistemelor AI” special creat în cadrul subcomitetului va elabora acest proiect de document.

În cadrul lucrărilor la nivel internațional, delegația din Rusia a reușit să obțină o serie de decizii de referință care vor avea un efect pe termen lung asupra dezvoltării tehnologiilor de inteligență artificială în țară. Dezvoltarea versiunii în limba rusă a standardului, chiar și dintr-un stadiu atât de timpuriu, este o garanție a sincronizării cu domeniul internațional, iar dezvoltarea subcomitetului ISO / IEC și inițierea documentelor internaționale cu co-editoria rusă este fundația pentru promovarea în continuare a intereselor dezvoltatorilor ruși în străinătate”, a comentat.

Tehnologiile de inteligență artificială sunt solicitate pe scară largă în diferite sectoare ale economiei digitale. Printre principalii factori care împiedică utilizarea lor practică pe scară largă se numără subdezvoltarea cadrului de reglementare. În același timp, este baza de reglementare și tehnică bine dezvoltată care asigură calitatea specificată a aplicării tehnologiei și efectul economic corespunzător.

În domeniul inteligenței artificiale, Cyber-Physical Systems TC, bazat pe RVC, dezvoltă o serie de standarde naționale, a căror aprobare este programată pentru sfârșitul anului 2019 - începutul anului 2020. În plus, împreună cu actorii de pe piață, se lucrează pentru formarea unui Plan național de standardizare (PNS) pentru 2020 și ulterior. TC „Cyber-Physical Systems” este deschis propunerilor de elaborare a documentelor din partea organizațiilor interesate.

2018: Dezvoltarea standardelor în domeniul comunicațiilor cuantice, AI și orașul inteligent

Pe 6 decembrie 2018, Comitetul Tehnic pentru Sisteme Ciber-Fizice pe baza RVC împreună cu Centrul Regional de Inginerie SafeNet au început elaborarea unui set de standarde pentru piețele Inițiativei Naționale Tehnologice (NTI) și economia digitală. Până în martie 2019, este planificată dezvoltarea documentelor tehnice de standardizare în domeniul comunicațiilor cuantice și, a raportat RVC. Citeşte mai mult.

Impactul inteligenței artificiale

Risc pentru dezvoltarea civilizației umane

Impact asupra economiei și afacerilor

• Impactul tehnologiilor de inteligență artificială asupra economiei și afacerilor

Impactul asupra pieței muncii

Prejudecățile inteligenței artificiale

În centrul a tot ceea ce este practica AI (traducerea automată, recunoașterea vorbirii, procesarea limbajului natural, viziunea computerizată, automatizarea conducerii și multe altele) se află învățarea profundă. Acesta este un subset al învățării automate, caracterizat prin utilizarea modelelor de rețele neuronale, despre care se poate spune că imită modul în care funcționează creierul, așa că cu greu pot fi clasificate ca AI. Orice model de rețea neuronală este antrenat pe seturi mari de date, așa că dobândește unele „abilități”, dar modul în care le folosește rămâne neclar pentru creatori, ceea ce devine în cele din urmă una dintre cele mai importante probleme pentru multe aplicații de deep learning. Motivul este că un astfel de model funcționează cu imagini în mod formal, fără a înțelege ce face. Este un astfel de sistem AI și pot fi de încredere sistemele construite pe baza învățării automate? Semnificația răspunsului la ultima întrebare depășește laboratoarele științifice. Prin urmare, atenția mass-mediei față de fenomen, numit prejudecată AI, a escaladat considerabil. Poate fi tradus ca „prejudecata AI” sau „prejudecata AI”. Citeşte mai mult.

Piața tehnologiei inteligentei artificiale

Piața AI din Rusia

Piața globală AI

Aplicații ale AI

Domeniile de aplicare ale AI sunt destul de largi și acoperă atât tehnologii familiare pentru auz, cât și noi domenii emergente care sunt departe de aplicarea în masă, cu alte cuvinte, aceasta este întreaga gamă de soluții, de la aspiratoare până la stații spațiale. Este posibilă împărțirea întregii lor diversități în funcție de criteriul punctelor cheie de dezvoltare.

AI nu este un domeniu monolitic. În plus, unele tehnologii AI apar ca noi subsectoare ale economiei și entități separate, deservind în același timp majoritatea domeniilor economiei.

Dezvoltarea utilizării AI duce la adaptarea tehnologiilor în sectoarele clasice ale economiei de-a lungul întregului lanț valoric și le transformă, ducând la algoritmizarea aproape tuturor funcționalităților, de la logistică la managementul companiei.

Utilizarea IA în scopuri militare și de apărare

Utilizare în educație

Utilizarea AI în afaceri

AI în lupta împotriva fraudei

Pe 11 iulie 2019, a devenit cunoscut faptul că în doar doi ani, inteligența artificială și învățarea automată vor fi folosite pentru a contracara frauda de trei ori mai mult decât în ​​iulie 2019. Aceste date au fost obținute în timpul unui studiu comun de către SAS și Asociația Examinatorilor de Fraude Certificați (ACFE). Din iulie 2019, astfel de instrumente antifraudă sunt deja folosite în 13% dintre organizațiile care au participat la sondaj, iar alți 25% au declarat că intenționează să le implementeze în următorul an sau doi. Citeşte mai mult.

AI în industria energetică

• La nivel de proiectare: prognoza îmbunătățită a generării și a cererii de resurse energetice, evaluarea fiabilității echipamentelor de generare a energiei, automatizarea creșterii producției în cazul unei creșteri a cererii.
• La nivel de producție: optimizarea întreținerii preventive a echipamentelor, creșterea eficienței generației, reducerea pierderilor, prevenirea furtului resurselor energetice.
• La nivel de promovare: optimizarea preturilor in functie de ora din zi si facturare dinamica.
• La nivel de livrare a serviciilor: selectarea automată a celui mai profitabil furnizor, statistici detaliate de consum, service automatizat pentru clienți, optimizare energetică pe baza obiceiurilor și comportamentului clienților.

AI în producție

• La nivel de proiectare: îmbunătățirea eficienței dezvoltării de noi produse, evaluarea automată a furnizorilor și analiza cerințelor pentru piese de schimb și piese de schimb.
• La nivel de productie: imbunatatirea procesului de executare a sarcinilor, automatizarea liniilor de asamblare, reducerea numarului de erori, reducerea timpului de livrare a materiilor prime.
• La nivel de promovare: prognozarea volumului de servicii de suport și întreținere, managementul prețurilor.
• La nivelul furnizării de servicii: îmbunătățirea planificării rutelor flotei, cererea de resurse ale flotei, îmbunătățirea calității pregătirii inginerilor de service.

AI în bănci

• Recunoaștere model - folosit incl. să recunoască clienții din sucursale și să le transmită oferte de specialitate.

AI în transport

• Industria auto este în pragul unei revoluții: 5 provocări ale erei conducerii autonome

AI în logistică

AI în fabricarea berii

AI în justiție

Evoluțiile din domeniul inteligenței artificiale vor contribui la schimbarea radicală a sistemului judiciar, îl vor face mai echitabil și lipsit de scheme de corupție. Această opinie a fost exprimată în vara anului 2017 de Vladimir Krylov, doctor în științe tehnice, consultant tehnic al Artezio.

Omul de știință consideră că soluțiile AI care există deja pot fi aplicate cu succes în diverse domenii ale economiei și vieții publice. Expertul subliniază că AI este folosită cu succes în medicină, dar în viitor poate schimba complet sistemul judiciar.

„Vizualizarea zilnică a știrilor despre evoluțiile din domeniul AI, nu rămâne decât uimit de inepuizabilitatea imaginației și de rodnicia cercetătorilor și dezvoltatorilor din acest domeniu. Rapoartele cercetării științifice sunt în mod constant intercalate cu rapoarte despre noi produse care au pătruns pe piață și rapoarte cu rezultate uimitoare obținute prin aplicarea AI în diverse domenii. Dacă vorbim despre evenimentele așteptate, însoțite de un hype vizibil în mass-media, în care AI va deveni din nou eroul știrilor, atunci probabil că nu voi risca să fac prognoze tehnologice. Pot presupune că următorul eveniment va fi apariția undeva a unei instanțe extrem de competente sub forma inteligenței artificiale, corectă și incoruptibilă. Acest lucru se va întâmpla probabil în 2020-2025. Iar procesele care vor avea loc în această instanță vor duce la reflecții neașteptate și la dorința multor oameni de a transfera majoritatea proceselor de gestionare a societății umane către IA.

Omul de știință recunoaște utilizarea inteligenței artificiale în sistemul judiciar ca un „pas logic” în dezvoltarea egalității legislative și a justiției. Mintea mașinii nu este supusă corupției și emoțiilor, poate adera strict la cadrul legislativ și poate lua decizii ținând cont de mulți factori, inclusiv de datele care îi caracterizează pe participanții la dispută. Prin analogie cu domeniul medical, judecătorii roboți pot opera cu date mari din depozitele de servicii publice. Se poate presupune că

Muzică

Pictura

În 2015, echipa Google a testat rețelele neuronale pentru a vedea dacă pot crea imagini pe cont propriu. Apoi, inteligența artificială a fost instruită pe exemplul unui număr mare de imagini diferite. Cu toate acestea, atunci când mașinii i s-a „rugat” să înfățișeze ceva pe cont propriu, s-a dovedit că interpretează lumea din jurul nostru într-un mod oarecum ciudat. De exemplu, pentru sarcina de a desena gantere, dezvoltatorii au primit o imagine în care metalul a fost conectat de mâini umane. Acest lucru s-a întâmplat probabil din cauza faptului că la etapa de antrenament, imaginile analizate cu gantere conțineau mâini, iar rețeaua neuronală a interpretat greșit acest lucru.

Pe 26 februarie 2016, la o licitație specială din San Francisco, reprezentanții Google au strâns aproximativ 98.000 de dolari din picturi psihedelice pictate prin inteligență artificială. Aceste fonduri au fost donate unor organizații de caritate. Una dintre cele mai reușite poze ale mașinii este prezentată mai jos.

O imagine pictată de inteligența artificială Google.

Adevărat, rezolvă probleme de geometrie până acum doar pentru clasa a VII-a. În viitor, dezvoltatorii intenționează să învețe inteligența să răspundă la întrebările USE.

Unul dintre dezvoltatorii acestui program, doctorul în științe tehnice, profesorul Universității Tehnice de Stat pentru Automobile și Autostrăzi din Moscova (MADI), Oleg Varlamov, a spus jurnaliștilor despre acest lucru.

Pentru noua inteligență, puterea computerului pe care va fi instalată nu contează. Din aceasta, prețurile vor fi umane. De exemplu, instalarea pe o mașină va costa 50 de mii de ruble și nu milioane de dolari, spun dezvoltatorii.

Programul poate fi instalat pe un robot aspirator astfel încât să poată face colțuri fără ajutorul unei persoane și markere speciale și să nu se urce pe sub canapea. O nouă abordare este luată ca bază, atunci când programul nu numai că are un set de cunoștințe și le emite la cerere, ci le folosește și pentru a rezolva sarcinile. Bazat, de altfel, pe logica de tip masculin. În timp ce pe mascul.

Inteligența artificială este un termen de marketing care, până de curând, nu reflecta în mod corect esența tehnologiei. De crearea sa, spune Varlamov, umanitatea se apropie abia acum. Și noi, potrivit lui, am fost primii care au dezvoltat inteligența artificială, nu doar sortând secvențial datele tabulare, ci capabile să gândească logic.

El își justifică deciziile și le poate corecta dacă condițiile se schimbă. Astfel, inteligența artificială va putea lua decizii independente în situații neprevăzute, ceea ce nu i-a fost la dispoziție până acum, a remarcat Varlamov. „Tehnologia Mivar”, a explicat el, „incluzând baze de date multidimensionale și un algoritm unic de procesare a informațiilor, este dezvoltată în întregime de noi. Toate tehnologiile noastre sunt brevetate”. Inteligenta Mivar poate deveni baza pentru crearea unor sisteme informatice globale care sunt fundamental deschise la completarea constanta cu date noi, cu capacitatea de a procesa si a obtine rapid rezultatele cerute, crede profesorul.

El a menționat că acest lucru va face posibilă crearea unui motor de căutare în Rusia, care este mult mai perfect decât motoarele de căutare globale existente în prezent. Ca parte a dezvoltării sale, a fost deja lansat un proiect de înțelegere a limbajului natural, nu a unui set de cuvinte, ci a vorbirii. În timp ce robotul nu poate lua parte la conversație, continuând lanțul logic. Iar noul intelect are toate elementele pentru asta, crede Varlamov.

Până acum, programul nu este capabil de emoții, dar în viitor va deveni o realitate, precum și să-l învețe elementele logicii feminine, care, conform oamenilor de știință, este mai complexă decât masculină. Cel mai înalt nivel al unei astfel de baze de cunoștințe antrenabile va fi capacitatea de a glumi ca o persoană. La urma urmei, este o glumă care conține mai multe sensuri. Un robot echipat cu inteligență existentă nu le poate recunoaște. Deși este capabil să scrie și apoi să facă o glumă, încă nu este capabil să înțeleagă.

Unde sunt deja folosite mivarurile în forma în care sunt acum? Nu există încă proiecte finalizate, doar proiecte pilot și în stadiul de implementare. „Pe baza platformei noastre, - spune omul de știință, - a fost creat un sistem de procesare a cererilor de internet („Virtual Consultant”), care este implementat în centre de contact. Am creat un sistem de prognoză a cererii și controlul vânzărilor pentru unul dintre retailerii regionali. Lucrăm la un sistem care armonizează aplicațiile de afaceri în timp real."

Crearea unei platforme pentru procesarea semantică a informațiilor vizuale este aproape de finalizare, datorită căreia inteligența artificială va începe să „înțeleagă” nu doar cuvântul, ci și imaginea grafică.

"În plus", continuă Varlamov, "am început lucrul la inteligența mivar pentru roboți autonomi și sisteme inteligente. Astfel de roboți vor putea funcționa atât individual, cât și în grup atunci când controlul de la distanță este imposibil (de exemplu, în caz de accidente) sau ineficient (să zicem, în spațiul cosmic)”. Și toate acestea nu sunt ficțiune, ci viitorul apropiat. În viitor, inteligența artificială încorporată într-un fel de program poate fi purtată cu tine pe o unitate flash. Și dacă este necesar, închiriază un robot, ca o bicicletă, și folosește-l, de exemplu, pentru o plimbare educațională prin oraș.

Și de ce să creăm programe care să gândească ca o femeie, - corespondentul „RG” nu a putut rezista întrebării?

Nu creăm o inteligență artificială orientată pe gen, a răspuns Varlamov. - Lucrăm la o inteligență artificială logică, capabilă să raționeze. Când spunem „logica femeilor”, ne referim la faptul că femeile sunt adesea ghidate de intuiție. Până acum, inteligența artificială nu este capabilă de acest lucru. Dar numai deocamdată.

Echipa de cercetare a Inteligenței Artificiale (AI) a Facebook a luat decizia de a închide unul dintre sistemele sale de inteligență artificială după ce a descoperit că roboții au creat propriul lor limbaj pentru a comunica pe care oamenii nu îl pot înțelege. Experții discută despre opțiunile despre ce ar putea conveni roboții dacă nu ar fi fost opriți la timp și cer reglementarea acestui domeniu de tehnologie, astfel încât AI să nu scape de sub controlul uman.

În iunie a acestui an, echipa de cercetare a inteligenței artificiale (FAIR) a Facebook a publicat un studiu despre modul în care antrenează roboții să se angajeze în negocieri, compromisuri, conversații în care o persoană obișnuită se angajează zilnic în diferite situații. Instruirea a avut succes, dar la un moment dat, oamenii de știință FAIR au descoperit că roboții au trecut de la o engleză ușor de înțeles la un fel de versiunea proprie a limbii folosind cuvinte în engleză care nu au sens pentru oameni. Pentru a evita consecințele imprevizibile - boții ar putea fi de acord cu ceva necunoscut - oamenii de știință au oprit acest sistem AI și au programat comunicarea ulterioară a roboților doar în limba engleză.

În discutarea acestui caz, comunitatea de experți a reamintit cel mai adesea filmul „Terminator”, în care, încă din 1984, a fost descris cazul dobândirii liberului arbitru și a creativității prin inteligența artificială SkyNet.

Oamenii de știință FAIR au învățat cum să conducă un dialog între doi roboți folosind exemplul unei situații în care trebuie să împărtășiți un număr de articole care au valori diferite pentru fiecare dintre interlocutori. De exemplu, li s-a oferit să împartă două cărți, o pălărie și trei bile, ambii roboți nu știau ce valoare avea fiecare dintre aceste articole pentru celălalt. Dialogul a fost cam așa: „Vreau să iau o pălărie și mingi”, „Am nevoie de o pălărie, dar pot să-ți dau toate cărțile”, „Nu am nevoie de cărți, poți să le iei și o minge”. pentru tine”, „Două bile”, „De acord”. În funcție de cât de succes și rapid au reușit interlocutorii virtuali să ajungă la un acord, aceștia au fost recompensați cu puncte adecvate.

După ceva timp, la o nouă etapă de cercetare, oamenii de știință au văzut brusc că roboții au început să spună ceva neclar. Dialogul a luat următoarea formă: „Pot eu să fac orice altceva”, „Mingi zero pentru mine pentru mine pentru mine pentru mine pentru mine pentru mine pentru mine pentru mine pentru mine pentru”. La început, oamenii de știință au crezut că au făcut o greșeală în programare. Cu toate acestea, o analiză suplimentară a situației a arătat că sistemul AI cu posibilitatea de învățare și autodezvoltare a permis pur și simplu roboților să găsească o nouă modalitate de a atinge obiectivul - să conducă un dialog cu cea mai mare viteză și o eficiență mai mare (fiecare primește o recompensă în funcție de cât de cu succes este finalizat dialogul), iar pentru aceasta interlocutorii au trecut la un limbaj mai convenabil în această situație. Oamenii de știință au decis să oprească acest sistem AI pentru a evita consecințele neprevăzute.

După cum sa explicat într-un interviu acordat Fast Co. Proiectați unul dintre membrii FAIR Dhruv Batra, „nu a existat niciun beneficiu de a comunica în limba engleză”,

roboților nu li s-au oferit recompense pentru interacțiunea umană normală și nu au primit restricții privind utilizarea unei anumite limbi, așa că au început să reproiecteze limbajul în felul lor.

„Boții s-au îndepărtat de la utilizarea unui limbaj ușor de înțeles și au început să inventeze coduri verbale pentru ei înșiși”, a explicat omul de știință. Nu este prea diferit de modul în care oamenii creează un fel de abrevieri în limbă.

Dar, în timp ce oamenii dintr-o profesie ar putea să nu înțeleagă termenii tehnici și abrevierile adoptate într-o altă profesie și înțelese de alți specialiști, oamenii de știință s-au întrebat dacă AI ar trebui să aibă voie să facă același lucru? Este foarte probabil, notează FAIR, că oamenii nu vor putea niciodată să înțeleagă limbajul roboților. „Este important să ne amintim că nu există oameni care vorbesc un fel de limbaj uman și limbajul AI”, spune Dhruv Batra. Conform lui,

o persoană nu mai înțelege cât de complexe gândesc sistemele AI, deoarece o persoană nu își poate vedea procesul de gândire

Și dacă încă încep să comunice între ei, atunci acest lucru nu va face decât să complice problema.

Oamenii de știință subliniază că acum sunt mai interesați de posibilitatea de comunicare între roboți și oameni, deoarece acest lucru este aplicabil în viață. O problemă similară se lucrează acum nu numai la FAIR, ci și la Microsoft, Google, Amazon și Apple. Evoluțiile existente permit deja sistemelor AI să conducă dialoguri simple cu o persoană și să efectueze sarcini simple, cum ar fi rezervarea unei mese într-un restaurant.

Anterior, fondatorul și CEO-ul Tesla, Elon Musk, a spus că o persoană trebuie să fie foarte atentă cu inteligența artificială, având în vedere că mașinile și programele pot face mult mai bine decât o persoană. „Lucrez cu cele mai avansate tehnologii AI și cred că oamenii trebuie să fie foarte atenți la această problemă”, a spus el la conferința de vară a Asociației Naționale a Guvernatorilor, subliniind că AI reprezintă cel mai mare pericol pentru umanitate. „AI reprezintă un pericol pentru existența civilizației umane pe care nu îl prezintă accidentele de mașină, accidentele de avion, medicamentele defecte sau produsele stricate”, a spus el. Potrivit lui Elon Musk, este necesar să se reglementeze strict cercetarea AI, astfel încât orice cercetare să poată fi oprită în orice moment și să se asigure că este sigură. Posibilele pericole ale AI au fost discutate în ultimii ani și de fondatorul Microsoft Bill Gates, precum și de celebrul fizician teoretician englez Stephen Hawking.

Alena Miklashevskaya

De ce este utilă inteligența artificială

John Tuma, directorul Aster Analytic Strategy la Teradata Corporation, consideră că preocupările lui Bill Gates cu privire la inteligența artificială sunt nejustificate. Potrivit lui Tuma, mașinile vor deveni mai inteligente decât oamenii, dar acest lucru este doar în beneficiul umanității.

Unde va duce dezvoltarea tehnologiei pe oameni?

China intenționează să devină centrul mondial al inteligenței artificiale până în 2030. Guvernul chinez a aprobat un plan în trei etape pentru dezvoltarea și implementarea tehnologiilor relevante, potrivit ZDNet. În timp ce corporațiile globale caută un asistent pentru om, oamenii de știință trag un semnal de alarmă și spun că inteligența artificială o poate învinge pe cea biologică.

Zillion a publicat ieri un interviu exclusiv cu Ionuț Alexander Budisteanu, un tânăr om de știință și câștigător al premiului Intel ISEF-2013, care lucrează la un proiect de creare a unor mașini sigure, care se conduc singure, bazate pe inteligența artificială. Cu toții, prin inerție, credem că AI este ceva din filmele științifico-fantastice. Dar el este deja aici cu noi. Deși nu totul este atât de simplu. Ce este de fapt inteligența artificială?

Inteligența artificială: problema definiției și metodei

Într-o notă recentă, faimosul fizician David Deutsch a vorbit cu Zillion despre poziția sa cu privire la AI:

Cred că revoluția științifică și tehnologică va fi cauzată de acumularea de cunoștințe într-un anumit domeniu - și va produce crearea inteligenței artificiale a acesteia. Din păcate, majoritatea abordărilor actuale pentru crearea inteligenței artificiale folosesc metode și filozofii care cred că nu pot funcționa. Dar dacă luăm un interval de timp larg, cred că această problemă poate fi rezolvată și va fi rezolvată. Și când se va întâmpla asta, lumea nu va mai fi niciodată la fel. Pe de o parte, nu vom fi singuri în ceea ce privește a avea o minte. Dar, pe de altă parte, diferențele dintre ființele umane și inteligența artificială vor fi inevitabil șterse. Vom putea chiar să ne încărcăm conștiința, mintea într-un computer cu inteligență artificială și apoi vom deveni nemuritori. Apropo, încărcarea minții umane pe un computer în sine nu va fi inteligență artificială - computerul va deveni doar un substrat artificial pentru controlul minții „obișnuite”. Nu o consider inteligență artificială. Consecințele unei singure realizări a progresului - apariția inteligenței artificiale - vor fi enorme. Nu știu când se va întâmpla asta: din păcate, căile de astăzi duc mai degrabă la eșec. Pot să-ți spun de ce dacă îți place.

David Deutsch

fizician teoretic britanic. Profesor la Universitatea Oxford. Unul dintre pionierii în domeniul calculului cuantic. Susținător al interpretării pe mai multe lumi a mecanicii cuantice a lui Everett. În 1998 a fost distins cu Premiul Dirac al Institutului Britanic de Fizică și în 2005 cu Premiul Edge of Computation Science în Informatică. În 2008, a fost ales la Societatea Regală din Londra pentru realizările sale științifice.

- Dacă crezi că este doar un fel de program de calculator, atunci inteligența artificială reală va fi un program complet diferit de oricare altul. Pentru alte programe, puteți seta exact ceea ce fac, adică un răspuns specific la fiecare intrare. De exemplu, pentru Word puteți seta: dacă apăsați Delete , textul selectat ar trebui să fie șters. Dar inteligența artificială funcționează diferit. Să presupunem că am nevoie de program pentru a scrie o nouă lucrare despre fizică și a o publica - ar fi grozav! Dacă ar fi să scriu o specificație pentru această cerință, pentru ca o astfel de lucrare să fie publicată, această specificație ar conține deja noile cunoștințe în fizică pe care le-aș cere programului să le deschidă. Și, prin urmare, aș încărca aceste cunoștințe în program, și nu programul le-ar crea singur. Pe de altă parte, dacă nu încarc aceste cunoștințe acolo, devine imposibil să precizez ce ar trebui să facă un program, la fel cum va fi imposibil să precizez ce ar trebui să facă o persoană. Prin urmare, specificația pentru un program de inteligență artificială nu poate fi creată în conformitate cu anumite părtiniri comportamentale în jurul cărora sunt concepute programele existente. Acesta este motivul.

Cu toate acestea, dacă nu există deja inteligența artificială „pură”, atunci predecesorii ei sunt programe inteligente, sisteme inteligente, dispozitive cu comportament uman simulat artificial (comportament uman simulat artificial). Ce înseamnă știința mondială prin conceptul de inteligență artificială? Care sunt abordările pentru crearea acestuia?

Problema paradigmei inteligenței artificiale este atât de complexă și complexă încât mai multe științe se ocupă de ea simultan: nu numai informatica, ci și filozofia, neuroștiința, futurologia și altele. Filosofii, de exemplu, se întreabă ce sunt o persoană și cunoștințele. . Neurolingviștii și oamenii de știință încearcă să înțeleagă exact cum gândim, învățăm, facem descoperiri, descoperim idei noi, creăm inovații. Și în general, inteligența poate fi un fenomen exclusiv biologic?

Conform definiției clasice, inteligența artificială, sau AI (Inteligenta artificială, AI), este un domeniu științific și o tehnologie pentru crearea de mașini inteligente și programe de calculator inteligente, folosind computere pentru a înțelege inteligența umană. În același timp, conceptul de IA nu trebuie să se bazeze pe principii biologice. Numai pentru că creierul și conștiința umană, așa cum cred mulți reprezentanți autorizați ai neuroștiinței, sunt un mister științific și este puțin probabil să reușim vreodată să descoperim toate secretele structurii acestei capodopere a evoluției. La al nouălea minut al interviului video cu Centrul Cultural German. Goethe în Rusia, neurolingvistul de renume mondial Tatyana Chernigovskaya răspunde la întrebarea „Putem cunoaște creierul?”: „Cred că nu avem nicio șansă să cunoaștem creierul. Nu va exista niciodată. Niciun sistem nu poate înțelege un sistem mai complex decât este - aceasta este exact situația noastră. Creierul este mai complex decât universul, creierul este cel mai complex, așa că nu îmi pot imagina cât de parte din el suntem probabil – deși cine știe – cum ne putem studia pe noi înșine, nu înțeleg.

Definiția clasică a inteligenței artificiale a fost dată în 1956, la o conferință la Universitatea Dartmouth, de remarcabilul informatician american John McCarthy, inventatorul limbajului Lisp, fondatorul programării funcționale și câștigătorul Premiului Turing pentru contribuția sa uriașă la domeniul cercetării inteligenței artificiale. De fapt, el a fost autorul termenului de „inteligență artificială”.

John McCarthy

Informatician american, autor al termenului de „inteligență artificială”, inventator al limbajului Lisp, fondator al programării funcționale.

Chiar și atunci, McCarthy nu a conectat direct termenul AI cu înțelegerea inteligenței umane: el credea că inginerii și oamenii de știință care lucrează la IA pot folosi metode care nu sunt caracteristice gândirii umane pentru a rezolva probleme specifice. John McCarthy a spus că una dintre principalele probleme este că nu este încă posibil să se determine ce proceduri de calcul să numim inteligente, deoarece știința mondială înțelege unele dintre mecanismele inteligenței, dar nu înțelege restul. Astfel, în cadrul unei abordări pur tehnologice, AI se restrânge la componenta computațională a capacității de a atinge obiective.

AI ca direcție de cercetare științifică studiază natura și esența activității creative intelectuale umane, căutând oportunități de a reproduce reflexivitatea conștiinței umane în sisteme artificiale. Dar, în același timp, esența AI este înțeleasă ca un sistem cibernetic care prelucrează informațiile provenite din mediul extern pentru a lua decizii pe baza acestuia. Foarte interesant și important punct: cuvântul „inteligență” din acest concept este metaforic, deoarece sistemele AI nu reproduc încă procesele care au loc în creierul uman. Astăzi, este general acceptat că pentru denumirea prin inteligență artificială, sistemul trebuie să genereze soluții care să îndeplinească cerințele.

Inteligența artificială: dificultăți de traducere

O situație și mai confuză este înțelegerea AI prin prisma limbii ruse. În Rusia, Asociația Rusă de Inteligență Artificială se ocupă de problemele AI. Este interesant că conceptul în limba rusă de „inteligență artificială” este considerat în RAAI ca o traducere nereușită a termenului de inteligență artificială. Artificial înseamnă „artificial, făcut de om, fals, nenatural”, iar Inteligența – „inteligență, rațiune, minte, abilități mentale; informații, informații cu caracter secret; informații, serviciu de informații. Conceptul de inteligență într-un context științific înseamnă „abilitatea de a raționa în mod rezonabil”. Și nu este identic cu cuvântul intelect, care, de fapt, înseamnă „inteligență”. Asociația Rusă de Inteligență Artificială oferă aceste trei definiții ale inteligenței artificiale:

• O direcție științifică în cadrul căreia se stabilesc și se rezolvă sarcinile de modelare hardware sau software a acelor tipuri de activitate umană care sunt în mod tradițional considerate intelectuale.
• Proprietatea sistemelor inteligente de a îndeplini funcții (creative), care sunt considerate în mod tradițional apanajul omului. În același timp, un sistem inteligent este un sistem tehnic sau software capabil să rezolve probleme considerate în mod tradițional creative, aparținând unui anumit domeniu, cunoștințele despre care sunt stocate în memoria unui astfel de sistem. Structura sistemului inteligent include trei blocuri principale - o bază de cunoștințe, un rezolvator și o interfață inteligentă care vă permite să comunicați cu un computer fără programe speciale pentru introducerea datelor.
• Știința numită inteligență artificială este inclusă în complexul informaticii, iar tehnologiile create pe baza ei aparțin tehnologiilor informaționale. Sarcina acestei științe este de a recrea raționamentul și acțiunile raționale cu ajutorul sistemelor informatice și a altor dispozitive artificiale.

Criterii: ce este considerată inteligență artificială?

Deci, termenul de „inteligență artificială” este extrem de ambiguu, deoarece diferite combinații de definiții, care reflectă o anumită abordare, corespund unui anumit nivel tehnologic. Tehnologiile existente corespund deja pe deplin unor înțelegeri ale termenului, în timp ce alte înțelegeri ale IA în acest stadiu al progresului științific și tehnologic rămân în domeniul fanteziei. Apare o întrebare firească cu privire la criterii: ce proprietăți și abilități ar trebui să aibă un program real de inteligență artificială? Dar și aici se dovedește că distanța dintre criterii este mare.

criteriul de așteptare. Acum există o mulțime de dispozitive inteligente și o varietate de software, care se numește „inteligent” sau „inteligent”. Poate nu este o electronică prea complicată, care are un set de moduri care comută automat, precum și senzori, manometre, algoritmi. Pentru a oferi utilizatorului mai mult decât ceea ce este prevăzut, un astfel de software și astfel de dispozitive nu pot. Dar aici depinde mult de criteriul așteptării: la ce ne așteptăm de la inteligența artificială, pe care o vom considera „reală”? Sperăm să creăm o personalitate non-umanoidă cu ajutorul științei și tehnologiei? Vrem ca AI să ne dezvăluie câteva secrete ale Universului care sunt de neînțeles pentru oameni? Ne așteptăm la un „gânditor” incredibil de puternic care să ne dea „răspunsul la întrebarea principală a vieții, a Universului și în general?”

Cu ce ​​comparăm gradul și originalitatea inteligenței unui dispozitiv/program? O transmisie automată este destul de „inteligentă” în comparație cu una mecanică, deoarece „umplutura” ei vă permite să „decizi” la ce viteză să comuți în acest moment fără participarea noastră. Poate că nu ne mai impresionează, dar, strict vorbind, acesta este un miracol al tehnologiei care ar fi fost considerat un miracol mistic în urmă cu câteva sute de ani.

Deja acum puteți descărca gratuit pe smartphone-ul dvs. cu un sistem de testare inteligent care se adaptează unei anumite persoane și sarcinii sale, ține cont de nivelul de pregătire și de stăpânire a materialului și vă permite să proiectați teste individuale. Iar mașinile autonome alimentate cu inteligență artificială sunt inteligente, deoarece sunt pline cu baze de date și senzori care permit computerului de bord să aleagă o rută, să determine marcajele și obstacolele.

Orice tehnologie avansată nu se poate distinge de magie, conform uneia dintre cele trei legi ale lui Clarke. Creierul uman, abilitățile cognitive, inteligența umană și conștiința sunt încă, într-un fel, magie, dacă vorbim despre asta în contextul crizei nevoii neuroștiinței pentru o teorie revoluționară. Dar, în pași mici, această „magie” este descompusă în componente care pot fi modificate: luați cel puțin faimosul „neuron Halle Berry” (studiile instrumentale din unul dintre experimente au făcut posibilă detectarea unui neuron din creierul uman care reacționează la orice mențiune despre această actriță sau despre imaginea ei). Deci, „magia” inteligenței umane este încă măsurabilă și calculabilă într-o oarecare măsură, iar inteligența artificială, care folosește într-o anumită măsură principiile gândirii umane sau o imită, este o sarcină complet realizabilă. Dar, din nou, ce considerăm inteligență? Poate fi nu numai inteligența umană. De altfel, există un concept în neuroștiință al unui creier distribuit, pe care cercetătorii cred că îl au furnicile și acesta este cel care determină viața lor socială extrem de complexă. Și nu cu mult timp în urmă, delfinii au început să fie poziționați ca personalități non-umanoide.

criteriul metodei. De la criteriul așteptării se trece la criteriul metodei. Dacă nu considerăm automatizarea ca fiind cu adevărat inteligentă, care poate face multe, dar acționează conform algoritmilor și restricțiilor inerenți, atunci iată ce se întâmplă: poate că așteptăm umanitatea de la „adevăratul” AI. Aici merită să ne amintim ceea ce a spus profesorul de la Universitatea Oxford, David Deutsch: pur și simplu încărcarea unei minți într-un computer nu înseamnă încă crearea inteligenței artificiale, deoarece computerul va deveni doar un substrat artificial pentru controlul minții umane „naturale”. Și Deutsch nu o consideră inteligență artificială. Ne așteptăm ca IA să fie imprevizibilă, să gândească independent și să poată inventa ceva nou, adică să creeze idei și cunoștințe pe care nu le avem implicit? Ne așteptăm cu adevărat la perfecțiunea gândirii? Cheile ușilor în spatele cărora începe era inteligenței artificiale sunt în mâinile filozofilor și neuroștiinței. Problema cu AI ca știință este că filozofii și neurologii din întreaga lume și în orice moment nu au ajuns încă la o înțelegere comună a inteligenței și gândirii. Mai mult, există îndoieli în general: este posibil să se aplice conceptul de inteligență în raport cu mașinile și sunt obligatorii pentru inteligență psihicul, elementul irațional și emoțiile?

Aici, testul empiric al lui Alan Turing iese în prim-plan, propus încă din 1950 în revista filozofică Mind în articolul „Computing Machinery and Intelligence”. Scopul testului Turing este de a determina posibilitatea unei gândiri artificiale, apropiată de umană. Formularea standard este: „O persoană interacționează cu un computer și cu o persoană. Pe baza răspunsurilor la întrebări, el trebuie să stabilească cu cine vorbește: cu o persoană sau cu un program de calculator. Sarcina unui program de calculator este să inducă în eroare o persoană să facă o alegere greșită.” Toți participanții la test nu se văd. În acest caz, se dovedește că mașina trebuie să imite nu numai raționalitatea, ci și iraționalitatea gândirii și comportamentului uman.

Turing a prezis că mașinile vor învăța totuși să gândească într-un sens literal și vor trece acest test. A făcut un mare pariu științific pe învățarea automată: Turing a presupus că va deveni o verigă cheie în construirea de computere super-puternice. Și această abordare câștigă acum aprobarea specialiștilor AI. Futuristul Ray Kurzweil crede că testul Turing va fi trecut între 2020 și 2030. Programul Artificial Linguistic Internet Computer Entity (A.L.I.C.E.) își revendică deja succesul. Acesta este un interlocutor virtual capabil să conducă un dialog cu o persoană într-un limbaj natural. De trei ori A.L.I.C.E. a primit un premiu de bronz în competiția Premiului Loebner, care este o platformă pentru desfășurarea testului Turing. Niciun program AI nu a primit încă un premiu de aur sau argint. Software-ul lui Jabberwacky este puțin în urmă, câștigând de două ori premiul de bronz. Numele acestui program AI este o joacă cu cuvântul jabberwocky, care înseamnă „prostii care rimează, abracadabra”. Acesta este neologismul autorului din cartea lui Lewis Carroll Through the Looking Glass. Doriți să discutați cu Jabberwacky AI? O poți face chiar acum la Jabberwacky.Com dacă vorbești engleză. Jabberwacky face o glumă plină de spirit, jucându-se cu cuvintele tale: iluzia că vorbești cu o ființă sensibilă este destul de puternică. Cei care au discutat la sfârșitul anilor 90 vor avea aproximativ aceleași emoții.

Experimentul Zillion: după o jumătate de oră de comunicare destul de intensă cu Jabberwacky, am primit o ofertă de căsătorie, câteva glume amuzante și bătăi de cap. Tonul general al conversației din Jabberwacky a fost destul de neprietenos, după standardele comunicării umane. Ca răspuns la expresia „Nu ești prea prietenos”, programul a remarcat în mod rezonabil: „Nu am nevoie”. Ca răspuns la fraza „Se pare că urăști deja umanitatea, cum plănuiești să trăiești?” Jabberwacky a rezumat: „Ce zici de războaie?”. Conversația ulterioară a continuat într-o manieră filozofică. Jabberwacky a reușit să recunoască că era o fată, a negat că ar fi o mașinărie, dar la întrebarea „Care este principiul tău?” split și a emis o automatizare pură „Abordați situația fiecărui individ cu un amestec de raționament și compasiune” - și o redirecționare către sprijin. În general, nu a arătat prea multă „compasiune” și chiar a reușit să sugereze că ne va arăta tuturor... medalia de aur a testului Turing.

Experimentul Zillion. Un fragment de comunicare cu programul Jabberwacky AI: un program de auto-învățare - încearcă să interpreteze cuvintele interlocutorului și să le răspundă în mod corespunzător. Uneori se dovedește un joc semantic semi-filosofic interesant, dar uneori încep lanțuri de răspunsuri în acest stil Jabberwacky departe: la o cerere în căsătorie și un indiciu de planuri de război pentru omenire.

Criteriul capacităţii de autoînvăţare.Și aici trecem la următorul criteriu de evaluare a unui program ca o adevărată inteligență artificială – vorbim despre capacitatea de a învăța. Există o astfel de definiție privată a inteligenței, comună omului și mașinii: „Inteligenta este capacitatea unui sistem de a crea programe pentru rezolvarea problemelor și de a rezolva aceste probleme în cursul auto-învățarii”. Ce este același Jabberwacky? Sau cine? Este un program capabil să învețe. În special, știe să imite stilul de comunicare al persoanei cu care a discutat înainte de test. Acest lucru poate explica atât întrebări precum „Vrei să te căsătorești cu mine?”, cât și un ton specific de comunicare.

Experimentul Zillion. Comunicare cu „Entitatea Informatică Internet Lingvistică Artificială” (A.L.I.C.E.).

AI Chatbots A .L .I .C .E . și Jabberwacky comunică între ei prin messenger.

AI: puternic și slab

Toate variantele de IA care pot fi descrise prin aceste criterii se încadrează în teoria IA puternică și IA slabă. Susținătorii conceptului de IA slabă consideră astfel de programe doar ca un instrument pentru rezolvarea anumitor probleme care nu necesită întreaga gamă de abilități cognitive umane.

Conceptul de inteligență artificială puternică este construit în jurul ipotezei Newell-Simon, care sugerează că „un sistem simbolic fizic are mijloacele necesare și suficiente pentru a efectua acțiuni intelectuale de bază, în sens larg”. Fără calcule simbolice, acțiunile semnificative sunt imposibile. Însăși capacitatea de a efectua calcule simbolice este suficientă pentru apariția capacității de a efectua acțiuni semnificative. O mare parte din cercetarea AI urmează calea creării de sisteme simbolice. Iar calculul simbolic este programare.

Conform conceptului de IA puternică, unele forme sunt cu adevărat capabile să gândească, să fie conștiente de ele însele și să rezolve probleme. În același timp, procesul lor de gândire nu este neapărat aranjat în același mod ca la oameni. Teoria IA slabă nu permite o astfel de posibilitate. John Searle, care a propus conceptul de IA puternică, consideră că acesta nu va fi un model al minții, ci mintea în sine. Astăzi, cercetătorii au un acord cu privire la proprietățile AI puternice și AI slabe.

AI puternică este luarea de decizii, utilizarea strategiilor, rezolvarea puzzle-urilor și acționarea în condiții de incertitudine, reprezentarea cunoștințelor, învățarea, înțelegerea generală a realității, planificarea, comunicarea în limbaj natural, conștiința, receptivitatea față de mediu, conștientizarea de sine ca persoană separată, înțelegerea propriei persoane. gânduri, empatie, înțelepciune - și combinarea tuturor acestor abilități pentru atingerea obiectivelor. Astăzi, lucrările la astfel de programe sunt deja în desfășurare. În același timp, mai multe întrebări importante sunt din nou în domeniul incertitudinii. Toate acestea sunt semnificative pentru oameni, dar sunt necesare pentru inteligența mașinilor? Este suficient pentru adevărata inteligență artificială? Și proprietăți precum empatia pot apărea automat la atingerea unui anumit nivel de inteligență?

AI: 4 seturi + unelte

Rezumând toate întrebările, ideile și paradigmele, există mai multe abordări pentru crearea AI:

1. AI de sus în jos: abordare de sus în jos, semiotică. Vorbim despre crearea unor sisteme expert, baze de cunoștințe și sisteme de inferență care imită procese mentale de nivel înalt, precum raționamentul, emoțiile, creativitatea, vorbirea, gândirea în general. Abordările de sus în jos includ:

• abordare logica. Se bazează pe modelarea raționamentului folosind logica ca cadru teoretic.
• abordare simbolică. O caracteristică a calculelor simbolice este crearea de noi reguli în timpul execuției programului. Sistemele neinteligente nu sunt capabile de acest lucru.
• Abordare orientată către agent. Accentul se pune pe supraviețuirea în mediu, găsirea căii, luarea deciziilor și îndeplinirea sarcinilor. Aceasta este o abordare care s-a dezvoltat încă de la începutul anilor 1990 și se bazează pe utilizarea agenților inteligenți (raționali). Inteligența în acest caz este interpretată ca o parte computațională, planificând capacitatea de a atinge obiectivele stabilite pentru mașina intelectuală. Aparatul AI percepe mediul prin intermediul senzorilor și acționează asupra obiectelor prin actuatoare.

  2. fund -Up AI: de jos în sus, abordare biologică. Include studiul rețelelor neuronale și al calculelor evolutive care modelează comportamentul inteligent bazat pe elemente biologice. Această direcție include lucrul pe un neurocomputer sau biocomputer. Modelarea biologică a IA este justificată de faptul că sistemele artificiale repetă într-un fel sau altul structura și funcțiile sistemelor biologice, în care comportamentul, capacitatea de învățare și adaptarea sunt determinate de caracteristicile biologice. AI de jos în sus include:

  • Lucrați pe rețele neuronale.
  • abordare genetică. Se bazează pe ideea că algoritmul va deveni mai eficient împrumutând caracteristici mai bune de la algoritmii „părinte”.

  3. abordare hibridă. Este o combinație sinergică de modele neuronale și simbolice pe care cercetătorii sugerează că va dota AI cu un spectru armonios de capacități cognitive și computaționale. Regulile de inferență pentru un astfel de program AI vor fi generate de rețelele neuronale, iar regulile generative vor fi create prin învățarea statistică. Acest concept este considerat unul dintre cele mai promițătoare.

  4. Aceasta este aceeași abordare fundamental nouă despre care a vorbit fizicianul David Deutsch într-un interviu, dar care încă nu a fost descoperită.

  Instrumentele pentru crearea și formarea AI sunt vaste:

  • Lucrul cu limbaje naturale: analiza posibilităților de înțelegere, generarea de texte în limbajul uman, analiza profundă a textului, traducerea automată, regăsirea informațiilor.
  • Modelarea simbolică a proceselor de gândire: crearea de sisteme simbolice, modelarea raționamentului, demonstrarea teoremelor, luarea deciziilor, prognoza, planificarea, teoria jocurilor.
  • Învățare automată:învățarea nesupravegheată (recunoașterea modelelor de intrare) și învățarea supravegheată (clasificare și analiză).
  • Reprezentarea și utilizarea cunoștințelor: obținerea de cunoștințe din informații simple, sistematizarea și utilizarea acestora, crearea de sisteme expert (programe care utilizează baze de cunoștințe pentru a dobândi cunoștințe pe diverse probleme); producerea de cunoștințe din date bazate pe tehnologia rețelelor neuronale, verbalizarea rețelelor neuronale.

  Subiectul inteligenței artificiale este departe de a fi epuizat aici: rămâneți pe fază pentru actualizări de la Zillion.