Про искусственный интеллект: технологии, применение, развитие

Развитие современных технологий происходит очень быстро, ведь с их помощью решается множество задач в реальном мире, а значит, это перспективное и важное направление. Одна из них – искусственный интеллект – сложнейшая технология, позволяющая роботам действовать максимально схоже с человеческим поведением. С помощью нее люди могут доверить «принятие решений» компьютерам. Это особенно актуально, когда речь идет о сложных, трудно алгоритмизируемых ситуациях. Так, можно «научить» компьютер «программировать» за человека.

Что такое искусственный интеллект простыми словами

Искусственный интеллект (ИИ, англ. artificial intelligence, AI) – это программа в цифровом компьютере или роботе, которая позволяет ему выполнять сложные, творческие задачи по аналогии с разумными существами – людьми. Например, рассуждать, делать обобщения, действовать на основе прошлого опыта – осуществлять интеллектуальную деятельность.

Иными словами, ИИ – это отражение работы нейронной системы головного мозга. Сигнал передается между нейронами по цепочке, что в итоге приводит к категориальному или генеративному результату.

Например, машина, которая механически рисует картину по заданным параметрам, не обладает ИИ. Если робот самостоятельно освоил технику рисования (на основе примера человека, изучения особенностей полотна, красок и т.д.), и с каждым разом делает это все лучше и лучше, он обладает ИИ. Система умеет не просто выполнять поставленные задачи, она создает что-то новое на основе обучения (документы, методики, стратегии) и проводит всю эту работу самостоятельно без участия программиста.

Работа искусственного интеллекта осуществляется на основе математической функции – модели биологических нейронов. Создаются «искусственные нейроны». Каждый из них получает от одного до нескольких входов, а затем на основе их суммы делает выход. Так определяется потенциал нейронов, передача которого происходит вдоль их аксонов с помощью нелинейной функции (передаточной функции). Анализ каждого входа происходит отдельно.

Как появился и развивался искусственный интеллект

Впервые об искусственном интеллекте заговорили в 1956 году на семинаре в Дартмуте, в ходе которого Джоном Маккарти и был придуман этот термин. Тогда ученые говорили об ИИ, который мог бы использовать не только человеческие методы для поиска решения, если это необходимо, а наоборот – превзойти их. В 1957 году учеными была создана теория о работе перцептронов – первых искусственных нейросетей.

В 1960 году был создан первый компьютер «Марк-1», который работал на основе концепции перцептронов и мог распознавать текст и латинских букв. Его автором стал Фрэнк Розенблатт.

В 1965 году был создан первый робот-помощник – Элиза. Он мог разговаривать на английском языке. Вопрос создания ИИ стал привлекать военные организации в странах по всему миру.

В 1970-е г.г. в США был создан проект с виртуальными картами улиц, который являлся прототипом GPS.

В 1969 году в Стэнфордском университете ученые создали робота Шеки, который был способен к самостоятельному перемещению, восприятию данных и решению несложных задач. Спустя 4 года, Эдинбургский университет представил общественности робота Фредди, который мог собирать модели из деталей с использованием «зрения».

Советские ученые также проявляли интерес к развитию ИИ. Так, в 1954 г. была создана программа “Алпев Ломи», авторами которой стали Берг и Поспелов. Их машина могла доказать теорему. В то же время была разработана программа “Кора», которая могла моделировать деятельность мозга в процессе распознавания образов.

После 1980 года интерес ученых к концепции вспыхнул с новой силой. Развитие технологий к этому времени вышло на новый уровень, популярность стала обретать «умная» техника. В этот период шла активная разработка интеллектуальных консультантов и обучающих машин, которые самостоятельно обучались на начальном этапе и могли поддерживать простой диалог с человеком.

В 1997 году была создана программа для игры в шахматы, которая смогла выиграть у Гарри Каспарова – чемпиона мира.

В 2000-е г.г. уделяется большое внимание «правильному» обучению искусственных нейросетей. Технология ИИ внедряется в космические разработки и бытовую технику. Создается система «умного дома», роботы для исследований Крайнего Севера.

После 2008 года человек интегрируется с вычислительной машиной, развивается биотехнология.

Типы искусственного интеллекта

Ученые выделяют 3 типа ИИ:

Слабый (Narrow Al). Это часто используемый и доступный вид ИИ. На его основе работают голосовые ассистенты, реклама, устройства по распознаванию биометрических данных, приложения с подбором друга или романтической пары.
Сильный (AGI). Его способности максимально приближены к работе человеческого мозга. У такого ИИ есть «самосознание». Но сейчас технологии пока не могут обеспечить функционирование этого уровня интеллекта. По прогнозам ученых, он будет внедрен в жизнь только к 2075 году.
Супер-ИИ (Super Al), потенциал которого должен превзойти способности человека. Машина сможет самостоятельно перепрограммироваться, постоянно совершенствоваться, выдавая новые алгоритмы. Его создание запланировано на 2100 год.

Чем ИИ отличается от нейронных сетей и машинного обучения

Иногда термины «искусственный интеллект», «нейросеть» и «машинное обучение» используют бессистемно, как взаимозаменяемые понятия. Но это не так.

Искусственный интеллект – это обобщающее понятие, которое включает в себя два других термина. Он представляет собой программу, способную решать задачи без установленного алгоритма, действуя самостоятельно на основе прошлого обучения и полученных «знаний».

Машинное обучение – это разновидность ИИ, группа алгоритмов, с помощью которых робот добывает себе знания.

Нейросеть – это отдельный вид алгоритма в процессе машинного обучения, работу которого обеспечивают искусственные нейроны. У каждого из них – своя элементарная задача – преобразовать входящий сигнал от другого нейрона с использованием действующих настроек.

Искусственный интеллект основывается на работе нейросетей, либо иных логико-математических алгоритмов. При создании ИИ используют знания из области машинного обучения, которое занимается изучением нейросетей.

ПРОТЕСТИРУЙТЕ ЗВОНКИ ДЛЯ ВАШИХ ЗАДАЧ

Все новые пользователи получают 10 звонков в подарок сразу после создания аккаунта в Программе обзвонов!

Регистрация

Чем различаются искусственный и естественный интеллект

Сегодня не существует такого искусственного интеллекта, который мог бы сравниться по своему потенциалу с человеческим, имел бы самосознание. Но, по мнению многих ученых, теоретически это возможно.

Сегодняшние машины с ИИ могут распознавать рукописные тексты, лица людей, отпечатки пальцев, сочинять стихи. Но они не могут самостоятельно изменить свою задачу и делают только то, ради чего их создавали и обучали.

Некоторые исследователи отмечают главное отличие искусственного интеллекта от естественного – отсутствие эмоций, чувств, креативности. Но если бы они появились, говорило ли бы это о появлении разума у машины? С другой стороны, животные и птицы могут бояться, испытывать чувство привязанности, но у них нет разума. А чувства – это реакция на определенные внешние раздражители, значит, их можно запрограммировать.

Если говорить о самосознании, как о критерии разумности, оно проявляется и у животных. Однако, есть люди, которые не размышляют на философские темы и не задаются вопросами : «Кто я?», «Зачем я живу?» и т.д.

Для кого-то показателем разумности является уровень IQ. Но это относительный критерий. Некоторые ученые считают, что IQ-тесты демонстрируют не уровень интеллекта, а способность их проходить. Получается, машину можно обучить давать правильные ответы. Более того, она будет справляться с задачами намного быстрее человека и набирать немыслимое количество баллов. Но это никак не будет отражать ее разумность.

Принцип работы искусственного интеллекта

Главное отличие ИИ от других технологий – способность обучаться на основе собственного опыта и адаптироваться к новым условиям. Принцип его работы основывается на быстрой обработке большого количества информации и интеллектуальных алгоритмах. Благодаря этому, программа автоматически обучается, выявляя закономерности и признаки данных.

В основу работы ИИ заложено множество технологий, практик, методологий, торетической базы. Работа осуществляется на основе ключевых аспектов:

Машинном обучении, как области знаний об алгоритмах, которые в процессе обучения используются для поиска закономерностей. В рамках такого обучения применяют методы нейронных сетей, статистику, исследование операций и пр., на основе чего отбирается полезная информация. При этом нет четких инструкций о том, как нужно искать и отбирать данные, а также составлять заключение.
Нейросети, как метода машинного обучения. Такая сеть построена по аналогии с биологической нейронной сетью с живыми нервными клетками, но только в программном или аппаратном виде.
Глубокого обучения, которое предполагает использование сложных нейросетей с многочисленными нейронами и слоями (например, для распознавания речи или изображений). Чтобы обнаружить сложные закономерности в таком огромном массиве информации, используются самые модернизированные методы и повышенный уровень вычислительных мощностей.
Когнитивного вычисления – одного из направлений ИИ, благодаря которому возможен естественный контакт человека и машины, как у живых людей. Когнитивные процессы имитируются через распознавание и интерпретацию речи, изображений. Затем выдается соответствующая реакция.
Компьютерного зрения, которое работает на основе шаблонов и глубокого обучения. Так распознаются изображения и видео. Компьютер обрабатывает, анализирует и «понимает» изображение с учетом окружающей обстановки – верно его интерпретирует.
Обработки естественного языка, т.е. способности машины воспринимать человеческую речь как в письменном, так и в устном виде. Данная технология уже вошла в нашу повседневную жизнь, когда управление устройствами осуществляется голосом.

Помимо этого ИИ функционирует на основе графических процессоров, интернет-вещей, совершенных алгоритмов, API (программных интерфейсов приложений).

Языки программирования искусственного интеллекта

Реализация ИИ может быть организована на основе различных языков программирования. Сегодня нет единого мнения, какой из них – лучше. Рассмотрим часто используемые.

Julia

Язык высокого уровня программирования. Его разработали с целью высокопроизводительного численного анализа и вычислительной науки, поэтому он не предполагает отдельную компиляцию по скорости. Аналитики данных выбирают его из-за простого синтаксиса, глубоких математических корней, поддержки Flux, машинного обучения (включая TensorFlow и MXNet) и ИИ.

Haskell

Стандартизированная, универсальная разновидность языка, которая предполагает нестрогую семантику и сильную статическую типизацию. Обычно он используется в академической сфере, но иногда применяется и в промышленных или коммерческих отраслях (Google, Facebook и пр.). В основу работы языка заложена семантика другого языка Miranda. Благодаря этому возможна эффективная реализация алгоритмов ИИ.

R

Уникальное и бесплатное решение для статистического вычисления и графики, которое имеет открытый исходный код. Его используют при анализе данных, для разработок в статистическом программном обеспечении, а также для общего машинного обучения и искусственного интеллекта с новым стилем. Это стандартный язык, который применяется в области биологии медицины, финансов. Работа строится на основе векторного вычисления, функционального программирования, объектно-ориентированного программирования.

C++

Это идеальный выбор для большинства ИИ, благодаря своей гибкости, производительности, эффективности. Этот язык обеспечивает высокую скорость исполнения задач с минимальными задержками, что особенно актуально при работе со сложными проблемами ИИ. Он поддерживает широкое использование алгоритмов и эффективен при написании статистических методов, например нейросетей.

Matlab

Патентованный язык программирования, который применяется в разработках программного обеспечения, а также в процессе анализирования краевых систем ИИ. Он прост в использовании, имеет встроенную графику для визуализации данных и получения значимой информации. Язык подходит для машинного обучения и решения задач ИИ по визуализации и исполнению матриц.

Python

Один из самых популярных видов языка, структура которого отличается простотой и бевшовностью. С помощью него можно реализовывать разнообразные алгоритмы искусственного интеллекта в условиях сокращенного времени. я применением языка создаются нейросети, включающие полезные библиотеки для разработок ИИ. Есть поддержка функции тестирования алгоритма. Программирование может быть объектно-ориентированным, функциональным, процедурно-ориентированным.

Lisp

Это старейший язык программирования, который не уступает по своему функционалу современным вариантам для разработки ИИ. Его уникальность заключается в том, что он представляет собой математическую нотацию для программ. Язык гибко приспосабливается к проблемам, для которых необходимо найти решение. Также он поддерживает быстрое прототипирование, библиотеки с коллекциями, символические выражения и пр.

Java

Один из самых популярных и простых языков, который активно используется в программировании ИИ. Он поддерживает алгоритм поиска и нейросети, возможности графического представления, отладки, масштабируемости. Это портативный инструмент для реализации разнообразных приложений с различным встроенными типами.

Почему искусственный интеллект побеждает человека

ИИ превосходит человеческий интеллект, в первую очередь, потому что он минимизирует вероятность ошибок. Его преимущества:

Наличие абсолютной памяти, исключается вероятность того, что данные будут забыты;
Четкая обоснованность каждого действия, с учетом всех факторов и зависимостей;
Оправданность каждого шага, отсутствие колебаний, оценка всех вероятностей и выбор лучшей из них;
Отсутствие эмоций, который могли бы повлиять на принятие решений;
Просчитывание действий на несколько шагов вперед без остановки на оценке текущих результатов;
Большой объем ресурсов для нескольких вариантов развития событий.

Применение ИИ в современной жизни

Искусственный интеллект уже стал неотъемлемой частью нашей жизни. Он повсюду в нашем окружении, например:

В области путешествий. Так, мы пользуемся «умными» навигаторами, онлайн-картами и прочими подобными сервисами, например, для заказа такси или самостоятельных поездок на автомобиле – Яндекс.Карты, Google Maps. Для эффективного передвижения человека данные обновляются в режиме реального времени. Показатели оперативно обрабатываются и интерпретируются.
В области здравоохранения, когда в больнице ведется электронная картотека. ИИ помогает упорядочивать пациентов, расшифровывать результаты диагностики. Другой пример – приложения, которые дают советы по здоровью человека на основе его пульса, давления, температуры тела.
В промышленности, когда роботы анализируют производственный процесс, регулируют нагрузку, делают прогноз на спрос.
В мобильных приложениях. Пример искусственного интеллекта в них – Алиса, Маруся, Siri, Google Assistant. С помощью голосовых помощников можно совершать различные действия – установить будильник, управлять батареей, настраивать подсказки в телефоне, пользоваться «Портретным» режимом для красивых фотографий. Большинство сервисов iOS и Android сейчас поддерживают ИИ.
В новостных лентах социальных сетей VK, Twitter, Instagram. Для каждого пользователя подбираются посты с учетом его интересов, истории просмотров. Алгоритм действует на основе машинного обучения
В рекламе, когда на различных сайтах мы видим рекламные баннеры с продуктами, которыми когда-то интересовались. ИИ отслеживает наше поведение в Сети и предлагает только актуальные для каждого пользователя объявления. Помимо этого при рекламе учитывается гендерная принадлежность, возраст, место проживания, профессия и т.д.
В «Умных» автомобилях. ИИ обеспечивает лучшую маневренность на дорогах, предоставляет данные об обстановке на дорогах, моментально реагируя на какие-либо изменения. Это позволяет оперативно изменить маршрут при необходимости.
На порталах с музыкой или видео, например YouTube. Так, при повторном посещении сайта люди видят ленту с рекомендованными роликами или песнями на основе своих интересов. Чем чаще пользователь открывает сервис, тем более точнее работает алгоритм. Учитываются авторы, жанры и пр. С другой стороны, программа предлагает и новый контент для поддержания интереса.
В системе «Умного дома» с голосовыми помощниками или без них. Например, термостат, когда температура в помещении регулируется в автоматическом режиме. Другие примеры – система экономии энергии, когда работают только необходимые в данный момент приборы, освещение, подстраивающееся под время суток, «умные динамики». Программы с ИИ становятся все более совершенными, учатся распознавать поведение человека и подстраиваться под него.
При написании текстов, когда ИИ делает на экране подсказки, в зависимости от стиля изложения мыслей и часто используемых фраз, либо сортирует письма по темам. Еще один пример – преобразование слов, написанных рукой на экране смартфона, в печатный текст.
В области безопасности и наблюдения, когда ИИ отслеживает данные видеозаписей, полученных с камер наблюдения, анализирует их, умеет распознавать лица или объекты на них.
В финансовых услугах. ИИ используется для удобства обслуживания, выявления выгодных инвестиционных предложений, а также повышения уровня безопасности и пресечения мошеннических действий. Например, когда система обнаруживает подозрительные действия по вашему счету, она автоматически блокирует карты или направляет клиенту уведомление об операциях, нуждающихся в проверке.
В игровой сфере и системе образования.
Для имитации человека. Современные роботы способны не только действовать по аналогии с человеческим поведением, но и копировать нашу мимику, например Facebook Al lab – интеллектуальный анимированный бот, который был обучен на множестве разговоров по Skype.

Благодаря внедрению искусственного интеллекта, наша жизнь становится лучше, продуктивнее, совершеннее.

Влияние ИИ на различные области

С каждым годом сфера применения ИИ расширяется, подстраиваясь под научно-технический прогресс. Технологии уже проникли практически во все сферы жизнедеятельности общества:

Экономика и бизнес. Ожидается, что к 2030 году ИИ проникнет во все экономические отрасли, что расширит объем товаров и услуг на глобальном рынке до 15.7 трлн $. На сегодняшний день лидирующие позиции занимают США и Китай. У других развитых стран (Германии, Японии, Канады, Сингапура) также есть потенциал для реализации большого количества возможностей. В странах с умеренным темпом развития экономики (в Италии, Индии, Малайзии) развиваются и конкретные области использования искусственного интеллекта.
Рынок труда. С одной стороны, новейшие технологии ИИ приведут к увеличивающему показателю безработицы, на многих предприятиях отпадет потребность в живых сотрудниках, выполнением задач будут заниматься машины. С другой стороны, все более востребованы становятся специалисты из сферы ИИ.
Образование. Во многих школах изучение ИИ уже внедрено в курс информатики. В университетах активно изучаются технологии больших данных. Существуют программы, оценивающие поведение студентов, их самостоятельные и контрольные работы, выявляющие наличие ошибок и предлагающие варианты их исправления. Для изучения ИИ созданы специальные курсы, например на образовательном портале GeekBrains.
Военное дело и оборона. Искусственный интеллект используется в процессе обучения военных, при выстраивании оборонной стратегии. Ожидается, что к 2025 году глобальные объемы продаж ПО и сервисов с ИИ достигнут уровня 18.82 млрд $. Ежегодно рынок будет расти на 14.75%.
Бизнес и торговля. В течение нескольких лет процесс продажи и покупки будет максимально упрощен. Для этого предполагается использовать виртуальных помощников. Благодаря внедрению ИИ, объемы продаж стремительно растут. Например, сервис Amazon функционирует на алгоритмах, анализирующих поведение пользователей.
Электроэнергетика. С помощью ИИ можно спрогнозировать будущий спрос на энергию, предотвратить их кражу, минимизировать издержки, выбрать наиболее выгодных партнеров и поставщиков, автоматизировать предоставление услуг клиентам.
На производстве. ИИ предназначен для увеличения объемов выпускаемой продукции, повышения эффективности процесса. Например, осуществляется фиксация всех действий работников, а затем на основании этого производится расчет оплаты труда.
Банковская сфера. Здесь особенно важно обрабатывать данные с помощью надежных технологий. С помощью новых технологий повышается уровень обслуживания клиентов, все больше задач выполняются в автоматическом режиме.
Транспорт, когда осуществляется постоянный контроль над ситуацией на дорогах: отслеживаются аварии, пробки, пешеходы, объекты в неположенных местах. Помимо этого на основе ИИ реализуется система автономного вождения, внедряются новые технологии в автомобилестроении.
Логистика. Так, цепочка поставок выстраивается максимально логично и с наименьшими временными потерями. Оптимизируются расходы на транспорт, обслуживание складских помещений.
Судебная система. Технология ИИ используется для обнаружения преступников в общественных местах. Эксперты считают, что скоро можно будет доверить проведение судебных процессов роботам. Машина лишена эмоций и имеет доступ к огромным базам данных, что делает ее более справедливой и свободной от коррупции.
Спорт. ИИ способен проанализировать личную информацию об игроках, подобрать идеальный состав для команды, сделать прогноз на игру, рассчитать «стоимость» спортсменов.
Здравоохранение. Новейшие технологии позволяют проводить более точную диагностику пациентов, разрабатывать лекарства, создавать медицинские страховки. Одна из последних разработок – медицинские приложения, где можно получить консультацию онлайн.
Культура. ИИ способен самостоятельно создать произведение искусства – картину, музыку, книгу. Кроме того, творческие люди могут использовать потенциал технологии для воплощения своих идей.
СМИ: автоматическое написание текстов на любую тему, отслеживание важных новостей и пр.

Проблемы машинного обучения

Машинное обучение позволяет решать задачи без необходимости программирования на основе обучения. В этом процессе могут возникнуть проблемы:

Использование программы с плохими намерениями, например, если какой-либо программист «научит» машину убивать других людей, такое оружие со временем может потерять контроль и стать автономным, что создаст угрозу для человечества.
Предвзятое отношение разработчиков к ИИ. Не всегда роботы создаются, чтобы приносить пользу людям. Чаще всего создатели хотят лишь извлечь выгоду для себя. Например, когда медицинское приложение настроено не на излечение клиента, а на продажу дорогостоящих лекарств.
Отсутствие этических норм по умолчанию. Например, если компьютер должен оптимально распределить федеральный бюджет, он может исключить из перечня расходов поддержку социально незащищенных слоев населения, посчитав ее убыточной.
Сложности внедрения этических норм, их сложно описать, особенно технически. Ведь ее принципы постоянно меняются, в зависимости от окружающих условий и событий в мире.
Влияние машинного обучения на человека. Если мы привыкнем, что наши действия определяет компьютер (например, смотрим лишь предлагаемые алгоритмом фильмы), постепенно наша деятельность станет узконаправленной, «бедной». Кроме того манипуляция может осуществляться на более серьезном уровне – политическом, социально значимом.
Ложная корреляция, выявление связи там, где ее не существует на основе грубого обобщения. Например, алгоритм может посчитать, что повышение цен на продукты зависит от количества рожденных в течение года детей.
Наличие петель с обратной связью, когда алгоритм предпринял какие-либо действия на основе своих же ложных суждений – внес изменения в реальность. Например, машина ошибочно предположила, что в определенном районе города повышенный уровень преступности и решила усилить там охрану. Из-за большого количества полицейских на улицах жители стали чаще заявлять о преступлениях, так как у них появился доступ к представителям закона. Уровень преступности стал действительно расти.
Обработка искаженных данных, из-за чего осуществляется ошибочное обучение. Оно может быть умышленным или случайным. Так, умные преступники могут обмануть систему.
Вероятность полного взлома системы.

Влияние на климат

Для обеспечения работы искусственного интеллекта задействовано определенное количество ресурсов. Это создает проблему потребления энергии. Например, для обучения одной модели NLP требуется такое количество энергии, которое потребляет автомобиль в течение всего срока эксплуатации. При этом выделяется в 5 раз больше углекислого газа.

Один центр, обрабатывающий данные, может потреблять около 200 ТВт-ч в течение года, что превышает объем энергии, которая требуется некоторым странам. С другой стороны, работа ИИ может быть направлена на решение благоприятных для климата задач. Например, снижение выбросов парникового газа (в планах Европарламента снизить показатель на 1-4% к 2030 году).

Перспективы развития искусственного интеллекта

Сегодня машины могут выполнять множество операций, упрощая жизнь людям. По прогнозам ученых, в 2025 году объемы рынка технологий ИИ будут составлять 190.61 млрд $. В этом случае ежегодный рост составит 36.6%. Но этот показатель зависит от множества факторов:

количества массивных баз данных;
активности внедрения облачных приложений;
спроса на виртуально-интеллектуальных помощников.

Сдерживающее влияние на развитие рынка оказывает небольшое количество разработчиков, готовых внедрять ИИ-технологии. Помимо этого такие системы требуют интеграцию и техническую поддержку во время обслуживания.

Технологии ИИ имеют огромный потенциал. Постепенно такие методы компьютерной обработки будут внедрены во все отрасли общественной жизни. Люди будут создавать все более совершенные алгоритмы, активно развивать искусственный интеллект и его мощности для достижения максимальной автоматизации всех процессов.

Технологии искусственного интеллекта в России и на мировом рынке

Одна из последних разработок российского рынка – серия серверов «Эльбрус.804» с высокой производительностью. В каждом компьютере установлено четыре 8-ядерных процессора. Эти устройства могут осуществлять выстраивание вычислительных кластеров, взаимодействовать с приложениями и информационными базами.

На мировом рынке лидирующие позиции занимают Intel и AMD, которые выпускают самые мощные процессоры. Первая компания специализируется на производстве компьютеров с высоким уровнем тактовых частот. Вторая – на постоянно увеличении количества ядер, что обеспечивает многопоточную производительность.

В 2019 году была принята Национальная стратегия по развитию искусственного интеллекта. Ее одобрили несколько десятков стран, включая Россию. На основе этой концепции в столице будет функционировать технологичный правовой режим на основе ИИ.

Заменит ли ИИ нас с вами

Цель ученых – заменить искусственным интеллектом человеческий разум, чтобы он мог решить любую задачу. Но сегодня таких технологий пока не существует. Мышление – очень сложный процесс, предполагающий одновременную работу множества алгоритмов.

Одни ученые предполагают, что в итоге развитие ИИ достигнет нашего уровня и даже превзойдет его, освоит эмоции, чувства, научится действовать как человек.

Другие же склонны полагать, что любая машина несовершенна, даже та, которая действует на основе супер-ИИ.

Чем больше развивается искусственный интеллект и внедряется в нашу жизнь, тем больше мы привыкаем к нему, начинаем испытывать привязанность. Для одиноких людей виртуальные помощники становятся друзьями, гаджеты постепенно заменяют реальное общение. И степень развития технологий должна регулироваться самим человеком, чтобы не допустить подчинения нас машинами.

Риск для человеческой цивилизации – есть ли угроза?

По мнению некоторых ученых (например, Илона Маска, Стивена Хокинга), искусственный интеллект когда-нибудь сможет создать угрозу человечеству намного сильнее, чем ядерное оружие. Если люди создадут сверхразум, роботы будут потенциально опасны для человека. В будущем мы можем настолько отстать от компьютеров, что в итоге они будут иметь над нами власть.

По словам Стивена Хокинга, супер-ИИ будет способен самостоятельно совершенствоваться и вносить изменения. При этом он будет эволюционировать совершенно другими темпами, по сравнению с человеком. Так может появится новая форма жизни. Это огромный риск для человеческой цивилизации. Как минимум, мы рискуем оказаться в самом низу эволюционной лестницы. Как максимум, машина однажды может решить, что ей нужно уничтожить всех людей.

Развитие искусственного интеллекта имеет 4 класса риска:

Программный, когда в алгоритм будет встроено враждебное отношение к людям. Изначально это может делаться с благими целями, например, для уничтожения преступников. Но в дальнейшем компьютер может перепрограммировать себя на всех людей.
Пассивные риски. Компьютер будет исполнять свою задачу, даже если это противоречит нормам дружелюбия (например, разбрасывание отравы на фермерских полях, независимо от того, есть там люди или нет).
Случайные риски. Если база данных машины не полная, она может допустить ошибку, как и человек..
Непостижимость, постоянное, безостановочное самосовершенствование на высокой скорости. Постепенно человек перестанет понимать машину.

Известные ИИ-системы

Среди активно действующих искусственных интеллектов можно выделить ТОП-5, которые являются поистине гигантами в своей отрасли:

Google BERT – невидимый пользователям ИИ, главная разработка корпорации Google. Он обеспечивает работу поисковой системы на основе анализа натурального языка. Алгоритм может отсеивать ненужное, оставляя в запросе пользователей только главное на основе контекста.
Banjo Al, который осуществляет наблюдение за гражданами Китая и США. Его используют на крупных мероприятиях, хотя изначально задумывалось внедрить его в социальные сети.
Google TensorFlow, который обучен распознавать образы. На его основе работает поиск по изображениям, приложения, поддерживающие идентификацию лица пользователя.
IBM Watson – супер алгоритм, предназначенный для ответов на вопросы.
OpenAl – проект от Илона Маска, который был создан для осуществления контроля над другими ИИ. Если какой-либо компьютер в результате самообучения попытается действовать самостоятельно, программа заблокирует его.

Как создать систему искусственного интеллекта

Глобально создание ИИ предполагает разработку модели, имитирующей человеческое мышление. Но на практике необходимо создать такую систему, которая бы на определенный набор входных данных давала реакцию, свойственную людям. При этом неважно, что именно происходит между точками «Вход» и «Выход».

Создание системы ИИ предполагает решение какой-то определенной задачи. Этот процесс осуществляется пошагово:

Разработка функций для реализации восприятия информации, чтобы система могла «получать» данные.
Создание функций, благодаря которым станет возможно обучение системы.
Организация хранилища, где полученные в процессе обучения данные будут храниться.
Создание функции воображения, чтобы программа могла моделировать ситуации на основе полученных ранее данных и постоянно обновлять свою информационную базу.
Внедрение функции непредсказуемости, чтобы ИИ был максимально похож на человека.

Обучение может быть 2 видов:

Индуктивное, когда входные и выходные данные внедряются в систему парно (вопрос – ответ). Программа находит в этих парах закономерности и действует в дальнейшем на основе выявленных связей.
Дедуктивное, когда используется экспертный опыт. Т.е. в систему внедряется база данных с набором правил по решению задач.

В современных машинах с ИИ есть и тот, и другой вид обучения. При выпуске программы на начальном этапе она уже обучена и, благодаря способности обучаться и дальше, она становится все лучше и лучше, подстраиваясь под изменчивые условия реальности.

Вопросы и ответы

Цель ИИ – это полная имитация человеческого мозга в компьютере?

Сегодня нет технологий, позволяющих сымитировать человеческий разум. О работе мозга есть ли приблизительные представления.

Достигнет ли ИИ уровня человеческого развития?

Ученые хотят, чтобы ИИ решал как можно больше задач. Но о полной замене человека говорить не приходится. Наше мышление – гораздо более сложный процесс, чем набор алгоритмов.

Когда ИИ сравняется с человеческим разумом?

На сегодняшний день искусственный интеллект находится на большой удаленности от уровня развития человека. Чтобы произошел скачок в развитии ИИ, должны появится новые, прорывные идеи.

Может ли компьютер иметь интеллект?

У самого компьютера не может быть интеллекта. Существуют лишь интеллектуальные компьютерные системы.

Если машина начнет быстрее обрабатывать данные, повлияет ли это на развитие интеллекта?

Скорость работы машины никак не влияет на сам процесс обучения и формирования «разума».

Можно ли создать робота-ребенка, который будет обучаться по аналогии с настоящими детьми?

На сегодня такой технологии не существует, так как дети умеют делать гораздо больше, чем самый продвинутый ИИ.

Искусственный Интеллект: не боишься, человек? | Видео-документальный фильм Би-би-си

Эксперты об искусственном интеллекте

Мнение экспертов об ИИ неоднозначно. Встречаются самые разнополярные точки зрения. Вот что думают о нем одни из самых продвинутых в этой области ученых:

«Чтобы полностью раскрыть возможности ИИ, нужно внедрить его как можно в большее количество сервисов: социальные сети, сферу безопасности, шоппинг и пр. Все окружающие нас вещи должны стать «умными», чтобы с помощью компьютерной обработки эффективно решать проблемы людей. Но для этого нужно, чтобы у искусственного интеллекта появилась эмпатия. В этом направлении нужно активно работать, не допустив при этом, чтобы машина заменила человека»
Ив Беар, основатель Fuselabs

«С помощью ИИ могут быть решены многие глобальные проблемы – голод, климатические изменения, эпидемии и пр. Однако, слишком стремительное развитие технологий может привести к непредвиденным последствиям, а значит, важно не допустить их развития. Искусственный интеллект должен не просто решать задачи, а объяснять, почему он принял то или иное решение»
Лайла Ибрагим, руководитель DeepMind

«Искусственный интеллект открывает перед человеком практически безграничные возможности, например, позволяет управлять природой, излечить многие заболевания, продлить жизнь. Потенциал новых технологий настолько огромен, что способен перевернуть наше представление о самом существовании человека. Поэтому соответствующие разработки должны проводится не только учеными, но и философами. Под вопросом могут оказаться все принятые ранее истины, например, отличия между животным и человеком»
Нильс Гилман, вице-президент Berggruen Institute

Заключение

Искусственный интеллект стал неотъемлемой и очень важной частью нашего мира. Он оказывает большое влияние на все сферы нашей жизнедеятельности: от глобальных и сложных до простейших бытовых элементов. Ученые продолжают изучение механизмов ИИ, совершенствуют программы, пытаются продвинуть технологии на новый уровень. По прогнозам экспертов, прорыв в этой области можно ожидать уже в ближайшие несколько лет.

Книги про искусственный интеллект

«Homo Roboticus? Люди и машины в поисках взаимопонимания», Джон Маркофф.
«Искусственный интеллект. Современный подход», Стюарт Рассел, Питер Норвиг.
«Как создать разум: секрет человеческого мышления раскрыт», Рэй Курцвейл.
«Глубокое обучение в картинках. Визуальный гид по искусственному интеллекту», Джон Крон, Грант Бейлевельд, Аглаэ Бассенс.
Фильмы«Убийственные большие данные. Как математика превратилась в оружие массового поражения», Кэти О`Нил.

Фильмы об ИИ

Колосс: Проект Форбина.
Превосходство.
Робот по имени Чаппи.
Машина.
Ева: Искусственный разум.
На крючке.
Плохой робот.