Искусственный интеллект (ИИ)Artificial intelligence (AI). Что такое искусственный интеллект

04.07.201927.05.2017

Искусственный интеллект (ИИ, англ. Artificial intelligence, AI) - наука и технология создания интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных компьютерных программ. ИИ связан со сходной задачей использования компьютеров для понимания человеческого интеллекта, но не обязательно ограничивается биологически правдоподобными методами.

Что такое искусственный интеллект

Интеллект (от лат. intellectus - ощущение, восприятие, разумение, понимание, понятие, рассудок), или ум - качество психики, состоящее из способности приспосабливаться к новым ситуациям, способности к обучению и запоминанию на основе опыта, пониманию и применению абстрактных концепций и использованию своих знаний для управления окружающей средой. Интеллект - это общая способность к познанию и решению трудностей, которая объединяет все познавательные способности человека: ощущение, восприятие, память, представление, мышление, воображение.

В начале 1980-х гг. ученые в области теории вычислений Барр и Файгенбаум предложили следующее определение искусственного интеллекта (ИИ):

Позже к ИИ стали относить ряд алгоритмов и программных систем, отличительным свойством которых является то, что они могут решать некоторые задачи так, как это делал бы размышляющий над их решением человек.

Основные свойства ИИ - это понимание языка, обучение и способность мыслить и, что немаловажно, действовать.

ИИ – комплекс родственных технологий и процессов, развивающихся качественно и стремительно, например:

обработка текста на естественном языке
экспертные системы
виртуальные агенты (чат-боты и виртуальные помощники)
системы рекомендаций.

Технологические направления ИИ. Данные Deloitte

Исследования в сфере ИИ

Основная статья: Исследования в сфере искусственного интеллекта

Стандартизация в области ИИ

2018: Разработка стандартов в области квантовых коммуникаций, ИИ и умного города

Технический комитет «Кибер-физические системы» на базе РВК совместно с Региональным инжиниринговым центром «СэйфНет» 6 декабря 2018 года начали разработку комплекса стандартов для рынков Национальной технологической инициативы (НТИ) и цифровой экономики . К марту 2019 года планируется разработать документы технической стандартизации в области квантовых коммуникаций , и , сообщили в РВК. Подробнее .

Влияние искусственного интеллекта

Риск для развития человеческой цивилизации

Влияние на экономику и бизнес

Влияние технологий искусственного интеллекта на экономику и бизнес

Влияние на рынок труда

Предвзятость искусственного интеллекта

В основе всего того, что является практикой ИИ (машинный перевод, распознавание речи, обработка текстов на естественных языках, компьютерное зрение , автоматизация вождения автомобилей и многое другое) лежит глубинное обучение. Это подмножество машинного обучения , отличающееся использованием моделей нейронных сетей , о которых можно сказать, что они имитируют работу мозга, поэтому их с натяжкой можно отнести к ИИ. Любая модель нейронной сети обучается на больших наборах данных , таким образом, она обретает некоторые «навыки», но то, как она ими пользуется - для создателей остается не ясным, что в конечном счете становится одной из важнейших проблем для многих приложений глубинного обучения. Причина в том, что такая модель работает с образами формально, без какого-либо понимания того, что она делает. Является ли такая система ИИ и можно ли доверять системам, построенным на основе машинного обучения? Значение ответа на последний вопрос выходит за пределы научных лабораторий. Поэтому заметно обострилось внимание средств массовой информации к явлению, получившему название AI bias. Его можно перевести как «необъективность ИИ» или «пристрастность ИИ». Подробнее .

Рынок технологий искусственного интеллекта

Рынок ИИ в России

Мировой рынок ИИ

Сферы применения ИИ

Сферы применения ИИ достаточно широки и охватывают как привычные слуху технологии, так и появляющиеся новые направления, далекие от массового применения, иначе говоря, это весь спектр решений, от пылесосов до космических станций. Можно разделить все их разнообразие по критерию ключевых точек развития.

ИИ - это не монолитная предметная область. Более того, некоторые технологические направления ИИ фигурируют как новые подотрасли экономики и обособленные сущности, одновременно обслуживая большинство сфер в экономике.

Основные коммерческие сферы применения технологий искусственного интеллекта

Развитие применения использования ИИ ведет к адаптации технологий в классических отраслях экономики по всей цепочке создания ценности и преобразует их, приводя к алгоритмизированию практически всего функционала, от логистики до управления компанией.

Использование ИИ в целях обороны и в военном деле

Использование в образовании

Использование ИИ в бизнесе

ИИ в электроэнергетики

На уровне проектирования: улучшенное прогнозирование генерации и спроса на энергоресурсы, оценка надежности энергогенерирующего оборудования, автоматизация повышения генерации при скачке спроса.
На уровне производства: оптимизация профилактического обслуживания оборудования, повышение эффективности генерации, снижение потерь, предотвращение краж энергоресурсов.
На уровне продвижения: оптимизация ценообразования в зависимости от времени дня и динамическая тарификация.
На уровне предоставления обслуживания: автоматический выбор наиболее выгодного поставщика, подробная статистика потребления, автоматизированное обслуживание клиентов, оптимизация энергопотребления с учетом привычек и поведения клиента.

ИИ в производственной сфере

На уровне проектирования: повышение эффективности разработки новых продуктов, автоматизированная оценка поставщиков и анализ требований к запчастям и деталям.
На уровне производства: совершенствование процесса исполнения задач, автоматизация сборочных линий, снижение количества ошибок, уменьшение сроков доставки сырья.
На уровне продвижения: прогнозирование объемов предоставления услуг поддержки и обслуживания, управление ценообразованием.
На уровне предоставления обслуживания: улучшение планирования маршрутов парка транспортных средств, спроса на ресурсы автопарка, повышение качества подготовки сервисных инженеров.

ИИ в банках

Распознавание образов - используется в т.ч. для узнавания клиентов в отделениях и передачи им специализированных предложений.

Основные коммерческие сферы применения технологий искусственного интеллекта в банках

ИИ на транспорте

Автоиндустрия на пороге революции: 5 вызовов эры беспилотного вождения

ИИ в логистике

ИИ в пивоварении

Использование ИИ в госуправлении

ИИ в криминалистике

Распознавание образов - используется в т.ч. для выявления преступников в общественных пространствах.

В мае 2018 года стало известно об использовании голландской полицией искусственного интеллекта для расследования сложных преступлений.

Как сообщает издание The Next Web, правоохранительные органы начали оцифровывать более 1500 отчетов и 30 млн страниц, связанных с нераскрытыми делами. В компьютерный формат переносят материалы, начиная с 1988 года, в которых преступление не раскрывалось не менее трех лет, и преступник были приговорен к более 12 годам лишения свободы.

Раскрыть сложное преступление за день. Полиция берет ИИ на вооружение

После оцифровки всего контента он будет подключен к системе машинного обучения , которая будет анализировать записи и решать, в каких делах используются самые достоверные доказательства. Это должно снизить время обработки дел и раскрытия прошлых и будущих преступлений с нескольких недель до одного дня.

Искусственный интеллект будет распределять дела по их «разрешимости» и указывать на возможные результаты экспертизы ДНК. Затем планируется автоматизировать анализ и в других областях судебной экспертизы и, возможно, даже охватить данные в таких областях, как общественные науки и свидетельские показания.

Кроме того, как рассказал один разработчиков системы Джерун Хаммер (Jeroen Hammer), в будущем могут быть выпущены API -функции для партнёров.

В голландской полиции есть специальное подразделение, специализирующееся на освоении новых технологий для раскрытия преступлений. Именно он и создало ИИ-систему для быстрого поиска преступников по уликам.

ИИ в судебной системе

Разработки в области искусственного интеллекта помогут кардинально изменить судебную систему, сделать ее более справедливой и свободной от коррупционных схем. Такое мнение высказал летом 2017 года доктор технических наук, технический консультант Artezio Владимир Крылов.

Ученый считает, что уже существующие сейчас решения в области AI можно успешно применять в разных сферах экономики и общественной жизни. Эксперт указывает, что AI успешно применяется в медицине, однако в будущем способен полностью изменить и судебную систему.

«Ежедневно просматривая новостные сообщения о разработках в области ИИ только поражаешься неисчерпаемости фантазии и плодотворности исследователей и разработчиков в этой области. Сообщения о научных исследований постоянно чередуются с публикациями о новых продуктах, врывающихся на рынок и сообщениями об удивительных результатах, полученных с помощью применения ИИ в различных областях. Если же говорить об ожидаемых событиях, сопровождаемых заметным хайпом в СМИ, в котором ИИ станет снова героем новостей, то я, наверное, не рискну делать технологических прогнозов. Могу предположить, что ближайшим событием станет появление где-то предельно компетентного суда в форме искусственного интеллекта, справедливого и неподкупного. Случится это, видимо, в 2020-2025 году. И процессы, которые пройдут в этом суде приведут к неожиданным рефлексиям и стремлению многих людей передать ИИ большинство процессов управления человеческим обществом».

Использование искусственного интеллекта в судебной системе ученый признает «логичным шагом» по развитию законодательного равенства и справедливости. Машинный разум не подвержен коррупции и эмоциям, может четко придерживаться законодательных рамок и выносить решения с учетом многих факторов, включая данные, которые характеризуют участников спора. По аналогии с медицинской сферой, роботы -судьи могут оперировать большими данными из хранилищ государственных служб. Можно предположить, что машинный интеллект сможет быстро обрабатывать данные и учитывать значительно больше факторов, чем судья-человек.

Эксперты-психологи, впрочем, считают, что отсутствие эмоциональной составляющей при рассмотрении судебных дел негативно скажется на качестве решения. Вердикт машинного суда может оказаться слишком прямолинейным, не учитывающим важность чувств и настроения людей.

Живопись

В 2015 году команда Google тестировала нейронные сети на предмет возможности самостоятельно создавать изображения. Тогда искусственный интеллект обучали на примере большого количества различных картинок. Однако, когда машину «попросили» самостоятельно что-нибудь изобразить, то оказалось, что она интерпретирует окружающий нас мир несколько странно. Например, на задачу нарисовать гантели, разработчики получили изображение, в котором металл был соединён человеческими руками. Вероятно, произошло это из-за того, что на этапе обучения анализируемые картинки с гантелями содержали руки, и нейронная сеть неверно это интерпретировала.

26 февраля 2016 года в Сан-Франциско на специальном аукционе представители Google выручили с психоделических картин, написанных искусственным интеллектом, порядка $98 тыс. Данные средства были пожертвованы на благотворительность. Одна из наиболее удачных картин машины представлена ниже.

Картина, написанная искусственным интеллектом Google.

«Мы находимся на пороге величайших изменений, сравнимых с эволюцией человека», — Писатель-фантаст Вернор Стефан Виндж

Что бы вы почувствовали, если бы узнали, что стоите на пороге грандиозных изменений, как человечек, изображенный на графике ниже?

Вертикальная ось — развитие человечества, горизонтальная ось — время

Волнующе, не правда ли?

Однако если скрыть часть графика, то все выглядит куда более прозаично.

Далекое будущее уже не за горами

Представьте себе, что вы очутились в 1750 году. В те времена люди еще не слышали об электричестве, общение на расстоянии осуществлялось при помощи факелов, а единственное средство передвижения перед поездкой необходимо было накормить сеном. И вот вы решаете взять с собой «человека из прошлого» и показать ему жизнь в 2016 году. Невозможно даже представить себе, что бы он почувствовал, очутившись на широких ровных улицах, по которым носятся автомобили. Ваш гость невероятно удивился бы тому, что современные люди могут общаться, даже если находятся на разных сторонах Земного шара, следить за спортивными мероприятиями в других странах, смотреть концерты 50-летней давности, а также сохранять любой момент времени на фото или видео. А если рассказать этому человеку из 1750 года об Интернете, Международной космической станции, Большом адронном коллайдере и Теории относительности, его представление о мире наверняка бы рухнуло. Он мог бы даже умереть от переизбытка впечатлений.

Но вот что интересно: если ваш гость вернулся бы в свой «родной» век и решил осуществить аналогичный эксперимент, прокатив на машине времени человека из 1500 года, то хотя прибывшего из прошлого тоже могло бы многое удивить, его опыт не был бы таким же впечатляющим — разница между 1500 и 1750 годами не настолько ощутима, как между 1750 и 2016-м.

Если человек из 18 века захочет произвести впечатление на гостя из прошлого, то ему придется пригласить кого-то, жившего в 12 000 году до нашей эры, еще до Великой аграрной революции. Он действительно мог бы быть «сражен наповал» развитием технологий. Увидев высокие колокольни церквей, корабли, бороздящие просторы океанов, города с тысячами жителей, он лишился бы чувств от нахлынувших эмоций.

Темпы развития технологий и общества постоянно увеличиваются. Известный американский изобретатель и футуролог Рэймонд Курцвейл называет это термином «Закон ускорения истории». Так происходит потому, что внедрение новых технологий позволяет обществу развиваться все более быстрыми темпами. Например, люди, жившие в 19 столетии, обладали более развитыми технологиями, чем в 15-м. Поэтому неудивительно, что 19 век принес человечеству больше достижений, чем 15-й.

Но если технологии развиваются все быстрее и быстрее, нам следует ожидать множество величайших изобретений в будущем, не так ли? Если Курцвейл и его единомышленники правы, то в 2030 году мы испытаем такие же эмоции, как и человек, попавший из 1750 года в наш. А к 2050 году мир настолько изменится, что мы с трудом сможем различить в нем черты предшествующих десятилетий.

Все вышесказанное не является фантастикой — это научно подтверждено и вполне логично. Однако многие все еще скептически воспринимают подобные заявления. Так происходит по ряду причин:

1. Многие считают, что развитие общества происходит равномерно и прямолинейно. Когда мы думаем о том, каким будет мир через 30 лет, мы вспоминаем, что же произошло за последние 30 лет. В этот момент мы совершаем такую же ошибку, как и человек из примера выше, живший в 1750 году и пригласивший гостя из 1500 года. Чтобы правильно представить себе предстоящий прогресс, нужно вообразить, что развитие происходит куда более быстрыми темпами, чем в далеком прошлом.

2. Мы неправильно воспринимаем траекторию развития современного общества. Например, если мы посмотрим на небольшой отрезок экспоненциальной кривой, нам может показаться, что это прямая линия (так же, как если бы мы смотрели на часть окружности). Однако экспоненциальный рост не является ровным и гладким. Курцвейл объясняет, что прогресс представляет собой s-образную кривую, как показано на графике ниже:

Каждый «виток» развития начинается с внезапного скачка, который затем сменяется устойчивым и постепенным ростом.

Итак, каждый новый «виток» развития делится на несколько этапов:

1. Медленный рост (ранняя фаза развития);
2. Быстрый рост (вторая, «взрывная» фраза развития);
3. «Выравнивание», когда новая технология доводится до совершенства.

Если взглянуть на недавние события, то можно прийти к выводу о том, что мы не вполне осознаем, как быстро происходит развитие технологий. Например, в промежуток времени между 1995 и 2007 годом мы могли наблюдать появление Интернета, Microsoft, Google и Facebook, социальных сетей, мобильных телефонов, а затем и смартфонов. Но период времени между 2008 и 2016 годами был не так богат на открытия, по крайней мере в сфере высоких технологий. Таким образом, мы сейчас находимся на 3 этапе s-образной линии развития.

3. Многие люди являются заложниками собственного жизненного опыта, который искажает их представление о будущем. Когда мы слышим какое-либо предсказание относительно будущего, которое противоречит нашей точке зрения, основанной на предыдущем опыте, мы считаем это суждение наивным. Например, если вам сегодня скажут, что в будущем люди будут жить по 150-250 лет или , то скорее всего вы ответите: «Это глупо, ведь отлично известно, что все смертны». И действительно, все люди, когда-либо жившие в прошлом, умерли и продолжают умирать и сегодня. Но стоит заметить, что на самолетах тоже никто не летал, пока их наконец не изобрели.

На самом деле в предстоящие несколько десятилетий изменится очень многое, а изменения будут настолько значимыми, что сейчас трудно даже представить себе это. Прочитав данную статью до конца, вы сможете узнать больше о том, что сейчас происходит в мире науки и высоких технологий.

Что такое искусственный интеллект (ИИ)?

1. ИИ ассоциируется у нас с кинофильмами вроде «Звездных войн», «Терминатора» и так далее. В связи с этим мы относимся к нему как к выдумке.

2. ИИ - это довольно широкое понятие. Оно относится как к карманным калькуляторам, так и к автомобилям, управляемым без участия человека. Такое разнообразие сбивает с толку.

3. Мы используем искусственный интеллект в повседневной жизни, но не осознаем этого. Мы воспринимаем ИИ как нечто мифическое из мира будущего, поэтому нам тяжело осознать, что он уже окружает нас.

В связи с этим, необходимо раз и навсегда разобраться в нескольких вещах. Во-первых, искусственный интеллект - это не робот. Робот - это своеобразная оболочка ИИ, которая иногда имеет очертания человеческого тела. Однако искусственный интеллект - это компьютер внутри робота. Его можно сравнить с мозгом внутри тела человека. Например, а женский голос, который мы слышим, это всего лишь персонификация.

Во-вторых, вы, вероятно уже сталкивались с таким понятием, как «сингулярность» или «технологическая сингулярность». Этот термин использовался для описания ситуации, в которой не действуют привычные законы и правила. Данное понятие используется в физике, чтобы описать черные дыры или момент сжатия Вселенной до Большого взрыва. В 1993 году Вернор Винж опубликовал свое знаменитое эссе, в котором использовал сингулярность для определения такого момента в будущем, когда искусственный интеллект превзойдет наш собственный. По его мнению, когда этот момент настанет, мир со всеми его правилами и законами, перестанет существовать как раньше.

Наконец, существует несколько видов искусственного интеллекта, среди которых можно выделить три основные категории:

1. Ограниченный Искусственный Интеллект (ANI, Artificial Narrow Intelligence). Он представляет собой ИИ, специализирующийся в одной конкретной области. Например, может победить чемпиона мира по шахматам в шахматной партии, но это все, на что он способен.

2. Общий Искусственный Интеллект (AGI, Artificial General Intelligence). Такой ИИ представляет собой компьютер, чей интеллект напоминает человеческий, то есть он может выполнять все те же задачи, что и человек. Профессор Линда Готтфредсон описывает этот феномен так: «Общий ИИ воплощает в себе генерализованные мыслительные способности, среди которых также отмечается умение обосновывать, планировать, решать проблемы, мыслить абстрактно, сравнивать комплексные идеи, быстро обучаться, использовать накопленный опыт».

3. Искусственный Суперинтеллект (ASI, Artificial Superintelligence). Шведский философ и профессор Оксфордского Университета Ник Бостром дает следующее определение суперинтеллекту: «Это интеллект, который превосходит человеческий практически во всех областях, включая научные изобретения, общие познания и социальные навыки».

В настоящее время человечество уже с успехом применяет ограниченный ИИ. Мы находимся на пути к освоению AGI. В следующих разделах статьи будет подробно рассмотрена каждая из этих категорий.

Мир, управляемый Ограниченным Искусственным Интеллектом

Ограниченный искусственный интеллект - это машинный разум, который по своей эффективности равен или превосходит человеческий в решении узких задач. Ниже представлено несколько примеров:

беспилотный автомобиль от компании Google, который распознает и реагирует на различные препятствия на своем пути;
является «пристанищем» различных форм ограниченного ИИ. Когда вы передвигаетесь по городу при помощи подсказок навигатора, получаете музыкальные рекомендации от Pandora, сверяетесь с прогнозом погоды, общаетесь с Siri, вы используете ANI;
спам-фильтры в вашей электронной почте — вначале они учатся распознавать спам, а затем, анализируя свой предыдущий опыт и ваши предпочтения, перемещают письма в специальную папку;
перводчик Google Translate - классический пример ограниченного ИИ, который достаточно хорошо справляется со своей узкой задачей;
в момент приземления самолета специальная система на основе ИИ определяет, через какой гейт должны выходить пассажиры.

Системы ограниченного искусственного интеллекта не представляют никакой угрозы для человека. В худшем случае сбой в такой системе может вызвать локальную катастрофу вроде скачка напряжения или небольшого обвала на финансовом рынке.

Каждое новое изобретение в сфере ограниченного ИИ на шаг приближает нас к созданию общего искусственного интеллекта.

Почему это так сложно?

Если бы вы попытались создать компьютер, схожий по своему интеллекту с человеческим, то вы бы стали по настоящему ценить свою способность мыслить. Констуирование небоскребов, запуск ракет в космос, исследование теории Большого Взрыва - все это намного легче осуществить, чем изучить мозг человека. На сегодняшний момент наш разум является самым сложным объектом в обозримой Вселенной.

Самое интересное заключается в том, что сложности при создании общего ИИ возникают в самых, казалось бы, простых вещах. Например, создать устройство, которое могло бы за долю секунды умножать десятизначные числа, не составляет труда. В это же время невероятно сложно написать программу, которая могла бы распознать, кто находится перед монитором: кошка или собака. Создать компьютер, который обыграет человека в шахматы? Легко! Заставить машину прочитать и понять написанное в детской книжке? Google тратит миллиарды долларов на то, чтобы решить эту задачу. Такие вещи как математические расчеты, создание финансовых стратегий, перевод с одного языка на другой, уже решены при помощи ИИ. Однако, зрение, восприятие, жесты, передвижение в пространстве пока еще остаются нерешенными проблемами для компьютеров.

Эти навыки кажутся простыми для человека, потому что они развивались в течение миллионов лет эволюции. Когда вы протягиваете руку, чтобы взять какой-либо предмет, ваши мышцы, связки и кости совершают целую серию операции, которые согласуются с тем, что видят ваши глаза.

С другой стороны, умножение больших чисел, игра в шахматы - это совершенно новые действия для биологических существ. Вот почему компьютеру очень просто превзойти нас в этом. Задумайтесь, какую программу вы предпочли бы создать: которая могла бы быстро умножать большие числа или просто распознавать букву Б из тысяч других, написанных разными шрифтами?

Еще один забавный пример: взглянув на изображение ниже, и вы, и компьютер сможете безошибочно установить, что на нем представлен прямоугольник, состоящий из квадратов двух разных оттенков:

Но, стоит удалить черный фон, как перед нами откроется полная, ранее скрытая картина:

Человеку не составит никакого труда назвать и описать все фигуры, которые он видит на этом рисунке. Однако компьютер не справится с этой задачей. А проанализировав изображение ниже, он сделает заключение о том, что перед ним комбинация из множества двухмерных объектов белого, черного и серого цветов. При этом человек с легкостью скажет, что на рисунке изображен черный камень:

Все, что было упомянуто выше, касалось лишь восприятия и обработки статичной информации. Чтобы сравниться по уровню интеллекта с человеком, компьютеру нужно научиться распознавать мимику, жесты и так далее. Но как же добиться всего этого?

Первый шаг на пути к созданию общего ИИ - увеличение мощности компьютеров

Очевидно, что если мы собираемся создавать «умные» компьютеры, то они должны обладать такими же мыслительными способностями, как и человек. Одним из способов добиться этого является увеличение количества операций в секунду. Для этого необходимо вычислить, сколько операций в секунду выполняет каждая структура мозга человека.

Рэй Курцвейл произвел некоторые вычисления и сумел получить число в размере 10 000 000 000 000 000 операций в секунду. Приблизительно такой производительностью обладает мозг человека.

В настоящее время самым мощным суперкомпьютером является китайский Tianhe-2, чья производительность составляет 34 квадрильона операций в секунду. Однако размеры этого суперкомпьютера впечатляют - он занимает площадь в 720 квадратных метров и стоит $390 000 000 долларов.

Итак, если посмотреть с технической стороны, то у нас уже есть компьютер, сравнимый по производительности с мозгом человека. Он недоступен массовому потребителю, но в течение десяти лет станет таковым. Однако производительность - не единственное, что способно наделить компьютер интеллектом как у человека. Следующий вопрос: как сделать мощный компьютер разумным?

Второй шаг на пути к созданию общего ИИ - наделить машину интеллектом

Это самая сложная часть процесса, ведь никто на самом деле не знает, как сделать компьютер «умным». До сих пор ведутся споры о том, как наделить машину возможностью отличать кошек от собак или распознавать букву Б. Однако, существует несколько стратегий, некоторые из которых кратко описаны ниже:

1. Копирование мозга человека

В настоящее время ученые работают над так называемым обратным проектированием мозга человека. По оптимистичным прогнозам, это работа завершится к 2030 году. Как только проект будет создан, мы сможем узнать все секреты нашего мозга и черпать из этого новые идеи. Примером подобной системы является искусственная нейронная сеть.

Другой более экстремальной идеей является полная имитация функций мозга человека. В ходе этого эксперимента планируется разрезать мозг на множество тончайших слоев и просканировать каждый из них. Затем используя специальную программу, нужно будет создать 3D-модель, а затем внедрить ее в мощный компьютер. После этого мы получим устройтство, которое официально будет обладать всеми функциями мозга человека - ему останется лишь собирать информацию и учиться.

Как долго нам осталось ждать того момента, когда ученые смогут создать точную копию мозга человека? Достаточно долго, ведь на сегодняшний день специалистам не удалось скопировать даже 1мм слоя мозга, состоящий из 302 нейронов (наш мозг состоит и 100 000 000 000 нейронов).

2. Повторение эволюции мозга человека

Создание «умного» компьютера теоретически возможно, и эволюция нашего собственного мозга является тому подтверждением. Если мы не можем создать точную копию мозга, мы можем постараться имитировать его эволюцию. На самом деле, к примеру, построить самолет невозможно, просто скопировав крылья птицы. Чтобы создать качественный летательный аппарат, лучше использовать какой-то другой подход.

Каким же образом можно симулировать эволюционный процесс для создания общего ИИ? Этот метод называется генетическим алгоритмом. Суть этого подхода заключается в том, что задачи оптимизации и моделирования решаются с использованием механизмов, аналогичных естественному отбору в живой природе. Несколько компьютеров будут выполнять различные задачи, и те из них, что окажутся наиболее эффективными, будут «скрещены» друг с другом. Машины, не справившиеся с задачей, будут исключены. Таким образом, спустя множество повторений данного эксперимента, алгоритм естественного отбора будет создавать все более качественный компьютер. Трудность здесь заключается в автоматизации процесса эволюции и «скрещивания», ведь эволюционный процесс должен идти сам по себе.

Недостатком описанного метода является то, что в природе эволюции требуются миллионы лет, а нам нужны результаты в течение пары десятилетий.

3. Передача всех задач компьютеру

Когда ученые приходят в отчаяние, они пытаются создать программу, которая бы тестировала сама себя. Это может стать самым многообещающим методом создания общего ИИ.

Идея заключается в том, чтобы создать такой компьютер, чьими главными функциями будет исследовании ИИ и кодирование изменений. Такой компьютер будет не только самостоятельно обучаться, но и изменять свою собственную архитектуру. Ученые планируют научить компьютер быть исследователем, главной задачей которого станет развитие собственного интеллекта.

Все это может произойти уже совсем скоро

Постоянное совершенствование компьютеров и проведение инновационных экспериментов с новым ПО происходят параллельно. Общий искусственный интеллект может появиться быстро и неожиданно по двум основным причинам:

1. Экспоненциальный темп роста кажется очень медленным, однако он может ускориться в любой момент.

2. Когда дело касается программного обеспечения, то, кажется, что прогресс происходит очень медленно, однако единственное открытие может в мгновение ока вывести нас на новый уровень развития. Например, всем нам известно, что ранее люди думали, что в центре Вселенной находится Земля. В связи с этим возникало множество трудностей при изучении космоса. Однако, затем система мира неожиданно сменилась на гелиоцентрическую. Как только представления кардинально изменились, новые исследования стали возможными.

На пути от ограниченного ИИ к Искусственному Суперинтеллекту

В определенный момент развития ограниченного ИИ компьютеры начнут превосходить нас. Дело в том, что искусственный интеллект, идентичный мозгу человека, будет иметь несколько преимуществ над людьми, среди которых можно выделить следующие:

Скорость. Нейроны нашего мозга работают с максимальной частотой в 200Гц, в то время как современные микропроцессоры - с 2ГГц, или в 10 миллионов раз быстрее.

Размеры. Мозг человека ограничен размерами черепа и поэтому он не может стать больше. Компьютер может иметь любой размер, предоставляя больше места для хранения файлов.

Надежность и длительность работы. Компьютерные транзисторы работают с большей точностью, чем нейроны мозга. Кроме того, их легко можно починить или заменить. Мозг человека имеет свойство утомляться, в то время как компьютер может работать на полную мощность круглые сутки.

Искусственный интеллект, запрограммированный на постоянное самосовершенствование, не станет ограничивать себя какими-либо пределами. Это означает, что, достигнув уровня человеческого интеллекта, машина не остановится на этом.

Разумеется, когда компьютер станет «умнее» нас, это будет шоком для всего человечества. На самом деле, большинство из нас имеют искаженное представление об интеллекте, которое выглядит так, как показано на рисунке:

Наше искаженное представление об интеллекте.

Горизонтальная ось — время, вертикальная ось — интеллект.

Уровни интеллекта идут снизу вверх: муравей, птица, шимпанзе, недалекий человек, Эйнштейн. Между глупым человеком и Эйнштейном находится человек, который говорит: «Ха-ха! Эти забавные роботы ведут себя как обезьяны!»

Красным цветом обозначено развитие искусственного интеллекта.

Итак, кривая развития искусственного интеллекта на графике стремится достигнуть уровня человека. Мы наблюдаем, как машина постепенно становится умнее животного. Однако как только ИИ доберется до уровня «недалекий человек» или, как выразился Ник Бостром, «деревенский дурачок», это будет означать, что был создан общий искусственный интеллект. В таком случае компьютеру не составит труда достигнуть уровня Эйнштейна. Это бурное развитие показано на рисунке ниже:

Но что же произойдет потом?

Интеллектуальный взрыв

Здесь нелишним будет напомнить о том, что все написанное в этой статье является описание реальных научных прогнозов, составленных уважаемыми учеными.

В любом случае, большинство моделей ограниченного искусственного интеллекта включают в себя функцию самосовершенствования. Но даже, если создать ИИ, в котором изначально не предусмотрена такая функция, то, достигнув уровня человеческого интеллекта, компьютер приобретет способность обучаться самостоятельно по своему желанию. В результате этого машинный разум постепенно разовьется и станет суперинтеллектом, который будет во много раз превосходить человеческий разум.

В настоящее время ведутся споры о том, когда же ИИ достигнет уровня человеческого интеллекта. Сотни ученых сходятся во мнении, что это произойдет примерно в 2040 году. Не слишком большой срок, не правда ли?

Итак, искусственному интеллекту понадобятся десятилетия, чтобы достигнуть уровня человеческого разума, но, в конце концов, это произойдет. Компьютеры научатся понимать мир, окружающий их, так же, как это осознает 4-летний ребенок. Внезапно, усвоив эту информацию, система освоит теоретическую физику, квантовую механику и теорию относительности. Через полтора часа ИИ превратится в искусственный суперинтеллект, в 170 тысяч раз превосходящий возможности мозга человека.

Суперинтеллект - это такой феномен, который мы не в силах даже отчасти осознать. В нашем представлении умный человек имеет IQ 130, а глупый - менее 85. Но какое слово можно подобрать для существа с IQ 12952?

Интеллект является синонимом власти, вот почему на данный момент человек находится на вершине эволюции, подчиняя себе всех прочих живых существ. Это означает, что с появлением искусственного суперинтеллекта мы перестанем быть «венцом природы». Мы будем подчинены сверхразуму.

Если наш ограниченный мозг сумел создать Wi-fi, представьте себе, что может сотворить разум, превосходящий нас в сотни, тысячи и даже миллионы раз. Этот разум сможет контролировать местонахождение каждого атома на планете. Все, что мы сейчас считаем магией или властью Бога, станет повседневной задачей сверхинтеллекта. Сверхразум сможет победить старость, исцелять болезни, уничтожить голод и даже смерть. Он даже сможет перепрограммировать погоду, чтобы защитить жизнь на Земле. Но суперинтеллект сможет в мгновение ока и разрушить жизнь на планете. В нашем сегодняшнем понимании действительности, рядом с нами поселится Бог в роли сверхинтеллекта. Единственный вопрос, который нам следует задать самим себе: будет ли это добрый Бог?

Комплекс Творца и банальная человеческая лень – две основные причины, толкающие изобретателей на создание искусственного интеллекта. Роботы, умеющие мыслить как человек, неутомимые, нетребовательные, свободные от эмоций, слепо подчиняющиеся создателю и выполняющие всю работу за него – это ли не предмет мечтаний? Но пока что обзавестись механическими рабами человеку так и не удалось.

Что такое интеллект

Несмотря на то, что его регулярно обсуждают на просторах Сети и даже меряются величиной IQ, до сих пор не существует однозначной трактовки этого понятия. Постоянная путаница между логическим мышлением, абстрактным восприятием, жизненным опытом, уровнем образования (эрудированностью) и качеством памяти вынуждает искать определения, наиболее полно отражающие его сущность. Более того, ученые до сих пор расходятся во мнении, определять ли интеллект как некую совокупность разнообразных способностей с неясным долевым участием каждой или считать всесторонней способностью человека.

Расхожее определение гласит: «Интеллект – это относительно устойчивая структура умственных возможностей человека, способность решать различные задачи и эффективно адаптироваться в ситуативном пространстве. Выделяют различные виды интеллекта, каждый из которых является способностью решать задачи определенного типа (математический, вербальный, социальный)». Увы, и оно не в полной мере отражает действительность: относительно чего он устойчив? Где граница эффективности? Какой набор задач можно считать достаточным для оценки? Наконец, имеется ли общность между понятиями «ум», «мудрость», «адаптивность», «логика», «воображение», «интуиция» и им подобным? Хотя существует множество тестов на определение коэффициента интеллекта (IQ), считать их истинным мерилом нельзя, ведь они базируются только на логике и наличии определенного уровня образования. Универсальностью здесь и не пахнет: человек, щелкающий поставленные задачки, как орехи, станет в тупик перед другими, разработанными для разных социальных групп или профессий.

В общем, единственное, что пока с натяжкой может выяснить наука при помощи тестов – способность подопытного к логическому мышлению и наличие определенных знаний. Не более того. Легко заметить, что знания приобретаются, а логическое мышление можно развивать, так что тесты необъективны. В конце концов, не все обязаны знать, что огурец и помидор – не овощи, а фрукт и ягода.

Мышление или имитация

Разговоры о разумности машин не затихают уже более 100 лет, хотя главный вопрос «Могут ли машины мыслить?» вроде бы имеет ответ. В 1950-х годах английский математик-криптограф Алан Тьюринг (Alan Mathison Turing) предложил собственный тест на наличие разума, базирующийся на общении с невидимым собеседником. По его версии, до тех пор, пока люди не смогут различить, кто выступает оппонентом (человек или машина), говорить об ИИ нет смысла. Впоследствии он предположил, что к 2000 году машинный разум достигнет такого уровня, что ошибаться в определении будут 30% участников теста, но приблизиться к этому барьеру удалось лишь недавно: в 2012 году российские программисты создали программу «Евгений Густман» , имитирующую поведенческую модель 13-летнего мальчика, которая «обманула» 29,2% из членов комиссии.

Любой сторонник синтетического разума приведет множество примеров, убедительно доказывающих существование ИИ, от шахматного суперкомпьютера Deep Blue, в 1997 году обыгравшего чемпиона мира Гарри Каспарова, до современных экспертных систем MYCIN (медицина) и DENDRAL (химия), способных ставить диагноз и определять химические соединения по ряду признаков. Не забудет он упомянуть и про военные разработки DARPA, которые могут похвастаться интеллектом вороны, и про помощника Siri на гаджетах Apple, да и роботов-водителей вниманием не обойдет. Но, увы, все эти технологии лишь имитация разума, результат работы эвристических алгоритмов и базы шаблонов, действующих только в рамках определенных ситуаций. Даже способность к самообучению у них не настоящая, и сравнивать ее с человеческими некорректно: имитация она и есть имитация.

А если все-таки изобретут...

Но мечтать не вредно. Опираясь на заявления специалистов из DARPA и прочих лабораторий, энтузиасты уверены: в ближайшее время ИИ станет реальностью. Понятно, что в радужных мечтах – полностью автоматизированное производство, медицина без ошибок, чистота на улицах, дешевая механическая прислуга и вообще полный профицит и никакого риска: человек станет хозяином жизни и сможет наконец-то освободиться от унылых повседневных забот, предаваясь исключительно высокоинтеллектуальной деятельности и творчеству. Правда, мне трудно представить общество, целиком состоящее из богемы, гораздо проще вообразить мир разжиревших пресыщенных лодырей, но... это еще не проблема.

Стивен Хокинг выказал озабоченность о перспективах человечества, если оно слепо доверится искусственному разуму и не минимизирует потенциальные риски. Действительно, чуждый человеческому интеллект начнет самосовершенствоваться, процесс не остановить, а следствием его станет лавинообразное ускорение научно-технического прогресса. Роботы начнут управлять финансовыми рынками, научными исследованиями, разработкой оружия, и не факт, что кто-то сможет это контролировать. И вообще, а можно ли будет управлять подобным процессом? Хокинг утверждает, что данному вопросу сейчас уделяется чрезвычайно мало внимания в научной сфере, и совершенно напрасно: если человечество утратит контроль за выпущенным из пробирки гомункулусом, это станет последним изобретением в его истории.

Пока что искусственный интеллект существует лишь в теории, и сроки его воплощения в действительность туманны. Скептики вообще не считают создание искусственного разума реальным, полагая, что если человечество до сих пор не определилось с самим понятием «интеллект», то о чем можно говорить? Но сдвиги все-таки есть, так что отрицать вероятность прорыва в области ИИ не стоит. Лучше прислушаться к Хокингу, чтобы потом не оказалось слишком поздно.

Обозреватель, аналитик, инженер-системотехник. Действительный член «Клуба экспертов Intel», сертифицированный специалист (Мюнхен) по сетевым и серверным технологиям с 1993 года. Компьютерами и сопутствующими решениями занимается с 1985-го, участник многочисленных выставок, обладатель наград за оригинальные схемотехнические и программные разработки. Первый диплом получил в 1984 году от «Патентного бюро» журнала «Юный техник». Увлекается охотой, рыбалкой, водно-моторным спортом. «Утомившись суетой цивилизации, предпочитаю уединенную жизнь вдали от нее. Все свободное время отдаю семье и детям».

Искусственный интеллект – это имитация сознания, всё больше и больше внедряющаяся в со-вре-мен-ную жизнь . Ещё недавно возможности ис-кус-ст-вен-но-го интеллекта были совершенно ограничены, а сам термин употреблялся только в романах научной фантастики. И хотя даже в 60-х–70-х годах XX столетия уже казалось, что следующий виток научно-технической революции будет именно в области ин-фор-ма-ци-он-ных технологий и ро-бо-то-тех-ни-ки, это оказалось не совсем так. Мы дейст-ви-тель-но наблюдаем прорыв ин-фор-ма-ци-он-ных технологий, но ро-бо-то-тех-ни-ка развивается гораздо медленнее. Связано это с замедлением темпов развития про-мыш-лен-нос-ти, которое и обуславливает тенденции развития науки.

Характер общественных отношений де-тер-ми-ни-ро-ван ха-рак-те-ром про-из-вод-ст-ва, и точно так же, как астрономия получила развитие ввиду не-об-хо-ди-мос-ти составления звёздных карт для мо-ре-пла-ва-ния, ро-бо-то-тех-ни-ка может получить развитие только в случае эко-но-ми-чес-кой об-ос-но-ван-нос-ти интеграции роботов в производства. Такая об-ос-но-ван-ность существует? Да, существует! Уже сегодня есть полностью ав-то-ма-ти-зи-ро-ван-ные заводы, программы са-мо-стоя-тель-но решают сложные задачи и даже анализ данных уже поручают ис-кус-ст-вен-но-му интеллекту. Тем не менее, возможности ис-кус-ст-вен-но-го интеллекта всё ещё достаточно скромны. Возможно, кто-то с этим не согласится, но прежде, чем возмущаться, постарайтесь услышать, что мы имеем в виду.

Мы не зря дали определение ис-кус-ст-вен-но-го интеллекта, как способности имитации сознания. Есть существенная разница между имитацией сознания и имитацией проявления сознания. В области последнего возможности ис-кус-ст-вен-но-го интеллекта далеко шагнули вперёд. Есть масса программ, обучающихся на «Big data» и выдающая на основе этого поразительно раз-но-об-раз-ные данные для дальнейшего анализа. Есть программы способные уже сегодня участвовать в создании других программ. Всё это недооценить невозможно, но всё это не является имитацией сознания. В связи с этим, интересно послушать какие возможности ис-кус-ст-вен-но-го интеллекта в имитации сознания на самом деле существуют уже сегодня. Ввиду чего мы и хотим предоставить выжимку интервью «ПостНауке» Бориса Миркина .

Возможности искусственного интеллекта

Давайте сначала определимся с тем, что мы вообще будем подразумевать под термином искусственный интеллект?

Да, совершенно верно, потому что под ис-кус-ст-вен-ным ин-тел-лек-том можно понимать разные вещи. Изначально термин искусственный интеллект применялся в качестве обозначения машины, способной вести себя, как человек. Всем известен тест Тьюринга, который Алан Тьюринг, возможно в шутку, предложил сразу после Второй мировой войны. Идея, на самом деле, замечательная, но с практической точки зрения не совсем удачная. Как правило, разработка любой технологии начинается от простого к сложному, а, согласно концепции Тьюринга, всё надо делать наоборот. Вместо того чтобы разбить задачу на множество элементов и разобраться с каждым по отдельности, задача подменяется собственным внешним проявлением.

В 60-е годы XX столетия компьютерная техника стала постепенно проникать в университеты. В связи с этим в среде ма-те-ма-ти-чес-ких логиков стала популярна идея о постановке правильных аксиом, на основании которых компьютеры смогут выдавать безошибочные результаты. Но тут возникла проблема с софистикой. Компьютер не может про-ана-ли-зи-ро-вать внутреннюю не-про-ти-во-ре-чи-вость набора аксиом. Например из аксиомы «А не равно А» можно вывести всё, что захотите. Все это понимали, поэтому стали развивать логические языки. Создали концепции фрейма, специальные машинные языки, не-клас-си-чес-кую логику и многое другое. Одновременно с этим развивалась ма-те-ма-ти-за-ция разных естественных языков.

В начале XXI века стало очевидно, что обещания, которые давали разработчики ис-кус-ст-вен-но-го интеллекта, получая гранты, реализованы в ближайшем будущем не будут. Именно с этим связано появление таких терминов, как computational intelligence и machine intelligence. Термин artificial intelligence стал практически ругательным. Сегодня же ис-кус-ст-вен-ный интеллект является не столько термином, описывающим нечто конкретное, сколько со-би-ра-тель-ным названием исследований разного направления. И все успешные современные разработки artificial intelligence, за исключением ро-бо-то-тех-ни-ки, являются результатом эффективных алгоритмов анализа данных, а не алгоритмов искусственного интеллекта.

Можно сказать, что развитие возможностей ис-кус-ст-вен-но-го интеллекта в 2000 годах стало результатом внедрения технологий анализа данных в технологии ис-кус-ст-вен-но-го интеллекта? А до 2000 годов эти две области исследований развивались параллельно друг другу?

Да, конечно! Искусственный интеллект относится к области логики, а анализ данных к статистике. До 90-х годов эти две области были никак не связаны. А вот в 90-х годах возникло такое направление data mining. Что это такое? С развитием компьютерной техники, её стали использовать в компаниях для хранения и передачи данных. Компьютеры изобретали для вычислений, а не для обработки данных. Ввиду этого пришлось при-спо-саб-ли-вать-ся под новые задачи и изобретать технологии баз данных. Они и позволили эффективно решить эту задачу, упростив хранение, поиск и обработку данных.

Решение этих проблем обнаружилось в 1993-95 годах, когда стали ис-поль-зо-вать-ся ин-тер-ак-тив-ные операционные системы. В это время в магазинах стали использовать данные о взаимосвязях при выборе товаров. Таким образом, обработав данные о поведенческих моделях покупателей, товары удалось разместить таким образом, чтобы покупатели чаще натыкались на те товары, которые обычно люди покупают вместе. Это увеличило продажи! Сегодня найти данные о тех ас-со-циа-тив-ных правилах, которые применялись при майнинге данных, почти невозможно. А ведь когда-то эта история наделала массу шума! Но нам важно то, что эта история демонстрирует, как отбираются интересные закономерности при майнинге. Интересная закономерность – это закономерность, отличающаяся от нормы.

Другой важной составляющей науки о данных является машинное обучение. Прорыв в этом отношении произошёл в том направлении, в котором максимой является то, что машины учатся, а как они это делают не важно. Предполагалось, что нейронные сети станут аналогом мозга, но на практике этого не произошло. Оказалось, что если сделать многослойную нейронную сеть, которая, казалось бы, вовсе и не нужна с математической точки зрения, то от слоя к слою сеть будет обучаться, причем ни автор алгоритма, ни пользователь не могут знать, на что именно обращает внимание многослойная нейронная сеть. Простые нейронные сети выдавали много ошибок, а вот глубокие – дают только 5–10% ошибочных ответов.

Мы не знаем, как именно работают глубокие нейронные сети. Всё, что нам известно, это факт того, что они способны уточнять свои коэффициенты при поправках «учителя». Сейчас программы даже научились писать стихи, но является ли это искусственным интеллектом? Можно выделить две группы когнитивных систем. Первая – это совокупность информации, которая не понятна человеку, а после её уточнения у эксперта, он полностью заменяет и забывает своё предыдущее представление о ней. Вторая – это то, что можно назвать таксономией. В этом случае частности объединяются в общие понятия и могут ин-тер-пре-ти-ро-вать-ся в зависимости от обстоятельств. Компьютер стремится ко второй группе сознания, но пока не может его достичь.