Mida nimetatakse tehisintellektiks? Mis on tehisintellekt? Psühholoogia ja kognitiivteadus

Tehisintellekt (AI, inglise tehisintellekt, AI) - teadus ja tehnoloogia intelligentsete masinate, eriti intelligentsete masinate loomiseks arvutiprogrammid. AI on seotud sarnase ülesandega kasutada arvuteid inimese intelligentsuse mõistmiseks, kuid see ei pruugi piirduda bioloogiliselt usutavate meetoditega.

Mis on tehisintellekt

Intelligentsus(lad. intellectus - aisting, taju, mõistmine, mõistmine, mõiste, mõistus) või mõistus - psüühika omadus, mis koosneb võimest kohaneda uute olukordadega, võimest õppida ja kogemusel põhinevat meeles pidada, mõista ja rakendada abstraktseid mõisteid ja kasutada oma teadmisi keskkonnajuhtimiseks. Intelligentsus on üldine tunnetus- ja raskuste lahendamise võime, mis ühendab kõik inimese kognitiivsed võimed: aisting, taju, mälu, kujutamine, mõtlemine, kujutlusvõime.

1980. aastate alguses. Arvutusteadlased Barr ja Fajgenbaum pakkusid välja tehisintellekti (AI) järgmise määratluse:

Hiljem hakati paljusid algoritme ja tarkvarasüsteeme klassifitseerima tehisintellektiks, eristav omadus mis tähendab, et nad suudavad mõnda probleemi lahendada samamoodi, nagu teeks nende lahendusele mõtlev inimene.

Tehisintellekti peamised omadused on keele mõistmine, õppimine ning mõtlemis- ja mis kõige tähtsam - tegutsemisvõime.

AI on seotud tehnoloogiate ja protsesside kompleks, mis areneb kvalitatiivselt ja kiiresti, näiteks:

• tekstitöötlus sisse lülitatud loomulik keel
• ekspertsüsteemid
• virtuaalsed agendid (vestlusbotid ja virtuaalsed assistendid)
• soovitussüsteemid.

AI tehnoloogilised suunad. Deloitte'i andmed

AI-uuringud

• Peamine artikkel: Tehisintellekti uurimine

AI standardimine

2018: Kvantkommunikatsiooni, AI ja targa linna valdkonna standardite väljatöötamine

6. detsembril 2018 alustas RVC-l põhinev tehniline komitee “Küberfüüsikalised süsteemid” koos piirkondliku insenerikeskusega “SafeNet” standardite komplekti väljatöötamist riikliku tehnoloogiaalgatuse (NTI) ja digitaalmajanduse turgude jaoks. 2019. aasta märtsiks on kavas välja töötada kvantkommunikatsiooni valdkonna tehnilised standardimisdokumendid ja, teatas RVC. Loe rohkem.

Tehisintellekti mõju

Oht inimtsivilisatsiooni arengule

Mõju majandusele ja ettevõtlusele

• Tehisintellekti tehnoloogiate mõju majandusele ja ettevõtlusele

Mõju tööturule

Tehisintellekti eelarvamus

Kõige AI-ga seotud (masintõlge, kõnetuvastus, loomuliku keele töötlemine, arvutinägemine, automatiseeritud juhtimine ja palju muud) keskmes on sügav õppimine. See on masinõppe alamhulk, mida iseloomustab närvivõrgu mudelite kasutamine, mis võib öelda, et nad jäljendavad aju toimimist, seega oleks nende klassifitseerimine tehisintellektiks keeruline. Iga närvivõrgu mudel on koolitatud suurte andmehulkade põhjal, nii et see omandab teatud "oskused", kuid nende kasutamine jääb selle loojatele ebaselgeks, mis lõpuks muutub paljude süvaõpperakenduste jaoks üheks kõige olulisemaks probleemiks. Põhjus on selles, et selline mudel töötab piltidega formaalselt, ilma et oleks üldse aru saanud, mida ta teeb. Kas selline süsteem on AI ja kas masinõppele ehitatud süsteeme saab usaldada? Viimasele küsimusele antud vastuse tähtsus ulatub kaugemale teaduslikud laborid. Seetõttu on meedia tähelepanu nähtusele, mida nimetatakse AI eelarvamuseks, märgatavalt intensiivistunud. Seda saab tõlkida kui "AI bias" või "AI bias". Loe rohkem.

Tehisintellekti tehnoloogiaturg

AI turg Venemaal

Globaalne AI turg

AI rakendusvaldkonnad

AI kasutusvaldkonnad on üsna laiad ja hõlmavad nii kõrvaga tuttavaid tehnoloogiaid kui ka esile kerkivaid uusi valdkondi, mis on kaugel massrakendus ehk teisisõnu, see on terve rida lahendusi tolmuimejatest kosmosejaamadeni. Saate jagada kogu nende mitmekesisuse vastavalt arengu põhipunktide kriteeriumile.

AI ei ole monoliitne teemavaldkond. Lisaks ilmuvad mõned tehisintellekti tehnoloogilised valdkonnad majanduse uute alamsektoritena ja eraldiseisvate üksustena, teenindades samal ajal enamikku majanduse valdkondi.

Tehisintellekti tehnoloogiate peamised kaubanduslikud rakendused

Tehisintellekti kasutamise areng toob kaasa tehnoloogiate kohandamise klassikalistes majandussektorites kogu väärtusahela ulatuses ja muudab neid, mis viib peaaegu kõigi funktsionaalsuste algoritmiseerimiseni logistikast ettevõtte juhtimiseni.

AI kasutamine kaitse- ja sõjalistes küsimustes

Kasutamine hariduses

AI kasutamine ettevõtluses

AI elektrienergiatööstuses

• Projekteerimise tasandil: energiaressursside tootmise ja nõudluse täiustatud prognoosimine, elektritootmisseadmete töökindluse hindamine, suurenenud tootmise automatiseerimine nõudluse suurenemise korral.
• Tootmise tasandil: seadmete ennetava hoolduse optimeerimine, tootmise efektiivsuse tõstmine, kadude vähendamine, energiaressursside varguste vältimine.
• Kampaania tasemel: hinnakujunduse optimeerimine olenevalt kellaajast ja dünaamiline arveldamine.
• Teenuse osutamise tasandil: kõige kasumlikuma tarnija automaatne valik, detailne tarbimisstatistika, automatiseeritud klienditeenindus, energiatarbimise optimeerimine lähtudes kliendi harjumustest ja käitumisest.

AI tootmises

• Disaini tasandil: uute toodete arendamise efektiivsuse tõstmine, tarnijate automatiseeritud hindamine ja varuosade nõuete analüüs.
• Tootmise tasandil: ülesannete täitmise protsessi täiustamine, koosteliinide automatiseerimine, vigade arvu vähendamine, tooraine tarneaegade vähendamine.
• Promotsiooni tasemel: tugi- ja hooldusteenuste mahu prognoosimine, hinnakujunduse juhtimine.
• Teenuse osutamise tasandil: sõidukipargi marsruutide planeerimise parandamine, nõudlus autopargi ressursside järele, teenindusinseneride koolituse kvaliteedi tõstmine.

AI pankades

• Mustrituvastus - kasutatud sh. tunnustada kliente kontorites ja edastada neile eripakkumisi.

Tehisintellekti tehnoloogiate peamised rakendusvaldkonnad pankades

AI transpordis

• Autotööstus on revolutsiooni äärel: 5 mehitamata sõidu ajastu väljakutset

AI logistikas

AI õlle valmistamisel

AI kasutamine avalikus halduses

AI kohtuekspertiisis

• Mustrituvastus - kasutatud sh. avalikus ruumis kurjategijate tuvastamiseks.

• 2018. aasta mais sai teatavaks, et Hollandi politsei kasutab keeruliste kuritegude uurimiseks tehisintellekti.

Vastavalt väljaanne The Järgmine veeb, õiguskaitseorganid hakkas digiteerima enam kui 1500 aruannet ja 30 miljonit lehekülge, mis olid seotud lahendamata juhtumitega. Arvutivormingusse kantakse üle 1988. aastast pärit materjalid, milles kuritegu ei lahendatud vähemalt kolme aasta jooksul ning süüdlasele mõisteti üle 12 aasta vangistust.

Lahendage keeruline kuritegu ühe päevaga. Politsei võtab AI kasutusele

Kui kogu sisu on digiteeritud, ühendatakse see masinõppesüsteemiga, mis analüüsib kirjeid ja otsustab, millistel juhtudel kasutatakse kõige usaldusväärsemaid tõendeid. See peaks vähendama juhtumite menetlemiseks ning varasemate ja tulevaste kuritegude lahendamiseks kuluvat aega mitmelt nädalalt ühele päevale.

Tehisintellekt kategoriseerib juhtumid vastavalt nende "lahendatavusele" ja näitab DNA testimise võimalikke tulemusi. Seejärel on plaanis analüüs muudes valdkondades automatiseerida kohtuekspertiisi ja võib-olla isegi hõlmata andmeid sellistes valdkondades nagu sotsiaalteadus ja tunnistus.

Lisaks, nagu ütles üks süsteemi arendajatest Jeroen Hammer, võidakse tulevikus välja anda partneritele mõeldud API-funktsioonid.

Hollandi politseil on eriüksus, mis on spetsialiseerunud kuritegude lahendamise uute tehnoloogiate väljatöötamisele. Tema oli see, kes lõi AI-süsteemi kiire otsing kurjategijad tõendite põhjal.

AI kohtusüsteemis

Arengud tehisintellekti vallas aitavad kohtusüsteemi radikaalselt muuta, muutes selle õiglasemaks ja korruptsiooniskeemidest vabamaks. Seda arvamust avaldas 2017. aasta suvel tehnikateaduste doktor, Artezio tehniline konsultant Vladimir Krylov.

Teadlane usub, et olemasolevaid tehisintellekti valdkonna lahendusi saab edukalt rakendada erinevates majanduse ja avaliku elu valdkondades. Ekspert toob välja, et AI kasutatakse edukalt meditsiinis, kuid tulevikus võib see kohtusüsteemi täielikult muuta.

„Vaadates iga päev uudiseid tehisintellekti valdkonna arengute kohta, hämmastab teid selle valdkonna teadlaste ja arendajate ammendamatu kujutlusvõime ja viljakus. Teadusuuringute aruanded on pidevalt segatud väljaannetega uute turule tungivate toodete kohta ja aruannetega tehisintellekti kasutamisega saavutatud hämmastavatest tulemustest. erinevaid valdkondi. Kui rääkida oodatavatest sündmustest, millega kaasneb märgatav meediakära, kus AI-st saab taas uudiste kangelane, siis tehnoloogilisi prognoose ma ilmselt tegema ei hakka. Kujutan ette, et järgmiseks sündmuseks on kuskil ülipädeva kohtu tekkimine tehisintellekti näol, õiglane ja äraostmatu. See juhtub ilmselt aastatel 2020–2025. Ja selles kohtus toimuvad protsessid toovad kaasa ootamatuid peegeldusi ja paljude inimeste soovi kanda tehisintellektile üle suurem osa inimühiskonna juhtimise protsessidest.

Teadlane tunnistab tehisintellekti kasutamist kohtusüsteemis "loogiliseks sammuks" seadusandliku võrdsuse ja õigluse arendamiseks. Masinluure ei allu korruptsioonile ja emotsioonidele, suudab rangelt kinni pidada seadusandlikust raamistikust ja teha otsuseid, võttes arvesse paljusid tegureid, sealhulgas andmeid, mis iseloomustavad vaidluse osapooli. Analoogiliselt meditsiinivaldkonnaga saavad robotkohtunikud töötada suurte andmetega salvestusruumidest avalikke teenuseid. Võib eeldada, et masinintelligents suudab andmeid kiiresti töödelda ja arvestada oluliselt rohkemate teguritega kui inimkohtunik.

Ekspertpsühholoogid aga usuvad, et emotsionaalse komponendi puudumine kohtuasjade arutamisel mõjutab negatiivselt otsuse kvaliteeti. Masinakohtu otsus võib olla liiga sirgjooneline, arvestamata inimeste tunnete ja meeleolude tähtsust.

Maalimine

2015. aastal katsetas Google'i meeskond närvivõrke, et näha, kas need suudavad ise pilte luua. Seejärel treeniti tehisintellekti suure hulga erinevate piltide abil. Kui aga masinal “paluti” midagi omaette kujutada, selgus, et see tõlgendas meid ümbritsevat maailma mõnevõrra kummaliselt. Näiteks hantlite joonistamise ülesandeks said arendajad pildi, millel metall oli inimkätega ühendatud. Tõenäoliselt juhtus see seetõttu, et treeningfaasis sisaldasid hantlitega analüüsitud pildid käsi ja närvivõrk tõlgendas seda valesti.

26. veebruaril 2016 kogusid Google'i esindajad San Franciscos toimunud erioksjonil umbes 98 tuhat dollarit tehisintellekti loodud psühhedeelsetelt maalidelt. Need vahendid annetati heategevuseks. Üks edukamaid pilte autost on toodud allpool.

Google'i tehisintellekti maalitud maal.

Kas tehisintellekt on põhjus, miks me lõpetame?

Mis on tehisintellekt ja mida inimesed tegelikult kardavad?

Kokkupuutel

Klassikaaslased

Tehisintellekt on teema, millest igaüks on kujundanud oma arvamuse.

Selle küsimuse eksperdid jagunevad kahte leeri.
Esimene usub, et tehisintellekti pole olemas, teine ​​aga, et see on olemas.

Rusbase uuris välja, kummal neist õigus on.

Tehisintellekt ja Negatiivsed tagajärjed imitatsioon

Tehisintellekti teemalise debati peamine põhjus on selle mõiste mõistmine. Komistuskiviks oli intelligentsuse ja... sipelgate mõiste. Inimesed, kes eitavad tehisintellekti olemasolu, tuginevad tõsiasjale, et tehisintellekti on võimatu luua, kuna inimese intelligentsust pole uuritud ja seetõttu on võimatu selle sarnasust taasluua.

Teine argument, mida "mitteusklikud" kasutavad, on sipelgate juhtum. Juhtumi põhitees on sipelgad pikka aega peeti olenditeks, kellel on intelligentsus, kuid pärast uuringuid selgus, et nad matkisid seda. Ja intelligentsuse jäljendamine ei tähenda selle olemasolu. Seetõttu ei saa kõike, mis jäljendab ratsionaalset käitumist, nimetada intelligentsuseks.

Teine pool laagrist (kes väidavad, et tehisintellekt on olemas) ei keskendu sipelgatele ja inimmõistuse olemusele. Selle asemel tegutsevad nad praktilisemates kontseptsioonides, mille tähendus seisneb selles, et tehisintellekt on masinate võime täita inimese intellektuaalseid funktsioone. Mida aga peetakse intellektuaalseteks funktsioonideks?

Tehisintellekti ajalugu ja kes selle välja mõtlesid

John McCarthy, termini "tehisintellekt" algataja, määratles intelligentsuse kui eesmärkide saavutamise võime arvutusliku komponendi. McCarthy selgitas tehisintellekti definitsiooni kui intelligentsete arvutiprogrammide loomise teadust ja tehnoloogiat.

McCarthy määratlus ilmus hiljem kui teaduslik suund ise. Veel eelmise sajandi keskel püüdsid teadlased mõista, kuidas inimese aju töötab. Siis ilmusid arvutusteooriad, algoritmide teooriad ja maailma esimesed arvutid, mille arvutusvõime ajendas teaduse valgustajaid mõtlema, kas masin on inimmõistusega võrreldav.

Kirsiks tordil oli Alan Turingi otsus, kes leidis viisi, kuidas arvuti intelligentsust testida – ja lõi Turingi testi, mis määrab, kas masin suudab mõelda.

Mis on siis tehisintellekt ja milleks see loodud on?

Peale sipelgate ja inimese intelligentsuse olemuse on A.I. kaasaegses kontekstis- masinate, arvutiprogrammide ja süsteemide võimet täita inimese intellektuaalseid ja loomingulisi funktsioone, iseseisvalt leida võimalusi probleemide lahendamiseks, osata teha järeldusi ja teha otsuseid.

Ratsionaalne on mitte tajuda tehisintellekti inimmõistuse näivusena ning eraldada futuroloogia ja teadus, nagu AI ja Skynet.

Pealegi pole enamik kaasaegseid AI-tehnoloogiate abil loodud tooteid uus ring tehisintellekti arendamine, vaid ainult vanade tööriistade kasutamine uute ja vajalike lahenduste loomiseks.

Miks uuendust ei peeta tehisintellekti arendamiseks

Aga kas need on nii uued ideed? Võtame näiteks Siri, pilvepõhise abilise, mis on varustatud küsimuste ja vastuste süsteemiga. Sarnane projekt loodi juba 1966. aastal ja ka viidi läbi naisenimi- Eliza. Interaktiivne programm toetas dialoogi vestluskaaslasega nii realistlikult, et inimesed tundsid selle ära kui elavat inimest.

Või tööstusrobotid, mida Amazon oma laos kasutab. Ammu enne seda, 1956. aastal, töötasid General Motorsis Unimationi robotid, mis liigutasid raskeid osi ja aitasid autosid kokku panna. Kuidas on lood integreeritud robotiga Shakey, mis töötati välja 1966. aastal ja millest sai esimene tehisintellekti juhitav mobiilne robot? Kas see ei meenuta teile moodsat ja täiustatud Nadine'i?

Ebaloomulike intelligentsuste probleemid. Grigori Bakunovi luure

Ja kus me oleksime ilma viimase trendita – närvivõrkudeta? Teame kaasaegseid närvivõrkude idufirmasid – mõelge Prismale. Kuid 1975. aastal loodud tehisnärvivõrk, mis põhineb mustrite tuvastamise iseorganiseerumise põhimõttel, nimega Cognitron, seda ei ole.

Intelligentsed vestlusrobotid pole erand. Vestlusrobotite kauge esiisa on CleverBot, mis töötab 1998. aastal välja töötatud tehisintellekti algoritmil.

Seetõttu pole tehisintellekt midagi uut ja ainulaadset. Seda enam on hirmutav väljavaade inimkonna orjastamisele nähtuse poolt. Tänapäeval seisneb tehisintellekt vanade tööriistade ja ideede kasutamises uutes toodetes, mis vastavad kaasaegse maailma nõudmistele.

Tehisintellekti jõud ja põhjendamatud ootused

Kui võrrelda tehisintellekti inimesega, siis täna on selle areng lapse tasemel, kes õpib lusikat käes hoidma, üritab neljakäpukilt kahele jalale tõusta ega suuda end mähkmetest võõrutada.

Oleme harjunud nägema AI-d kui kõikvõimsat tehnoloogiat. Isegi Issandat ei näidata filmides nii kõikvõimsana kui korporatsiooni kontrolli alt väljunud Exceli tahvelarvutit. Kas jumal suudab linnas kogu elektri välja lülitada, lennujaama halvata, riigipeade salakirjavahetust internetti lekitada ja majanduskriisi esile kutsuda? Ei, aga tehisintellekt suudab, aga ainult filmides.

Ülepaisutatud ootused on põhjus, miks me elame, sest automaatne robottolmuimeja ei sobi Tony Starki robot-ületeenrile ning kodune ja armas Zenbo ei anna teile Westworldi.

Venemaa ja tehisintellekti kasutamine – kas keegi on elus?

Ja kuigi tehisintellekt ei vasta enamuse ootustele, kasutatakse Venemaal seda erinevates valdkondades, alates valitsuse kontrolli all ja lõpetades tutvumisega.

Tänapäeval on võimalik objekte leida ja tuvastada AI abil pildiandmeid analüüsides. Juba praegu on võimalik tuvastada inimese agressiivset käitumist, tuvastada pangaautomaati sissemurdmise katset ja tuvastada video järgi seda üritanud isiku isik.

Biomeetrilised tehnoloogiad on samuti edasi liikunud ja võimaldavad mitte ainult sõrmejälgi, vaid ka häält, DNA-d või võrkkesta. Jah, täpselt nagu filmides eriagentidest, kes pääsesid salajasse kohta alles pärast silmamuna skaneerimist. Kuid biomeetrilisi tehnoloogiaid ei kasutata mitte ainult salaagentide kontrollimiseks. IN päris maailm biomeetriat kasutatakse autentimiseks, laenutaotluste kontrollimiseks ja personali töö jälgimiseks.

Biomeetria pole ainus rakendusnäide. Tehisintellekt on tihedalt seotud teiste tehnoloogiatega ning lahendab probleeme jaekaubanduses, fintechis, hariduses, tööstuses, logistikas, turismis, turunduses, meditsiinis, ehituses, spordis ja ökoloogias. Venemaal kasutatakse tehisintellekti kõige edukamalt ennustava analüütika, andmekaeve, loomuliku keele töötlemise, kõnetehnoloogia, biomeetria ja arvutinägemise probleemide lahendamiseks.

Tehisintellekti ülesanded ja miks see teile midagi võlgu ei ole

Tehisintellektil pole missiooni ning sellele seatakse ülesandeid eesmärgiga vähendada ressursse, olgu selleks siis aeg, raha või inimesed.

Näitena võib tuua andmekaeve, kus tehisintellekt optimeerib hankeid, tarneahelaid ja muid äriprotsesse. Või arvutinägemine, kus tehisintellekti tehnoloogiate abil tehakse videoanalüüsi ja luuakse video sisu kirjeldus. Kõnetehnoloogia probleemide lahendamiseks tuvastab, analüüsib ja sünteesib tehisintellekt suulise kõne, moodustades veel ühe väike samm teel arvuti õpetamise poole inimestest arusaamiseks.

Inimese mõistmist arvuti abil peetakse just missiooniks, mille täitmine viib meid lähemale tugeva intelligentsuse loomisele, kuna loomuliku keele äratundmiseks on masinal vaja mitte ainult tohutuid teadmisi maailma kohta, vaid ka pidevat suhtlemist sellega. Seetõttu peavad tugevasse tehisintellekti “usklikud” tehisintellekti kõige olulisemaks ülesandeks inimeste masinmõistmist.

Humanoid Nadine on isiksus ja ta on mõeldud sotsiaalseks kaaslaseks.

Tehisintellekti filosoofias on isegi hüpotees, mille kohaselt on olemas nõrgad ja tugevad tehisintellektid. Selles peetakse tugevaks intellektiks arvutit, mis on võimeline mõtlema ja ennast realiseerima. Nõrga intelligentsuse teooria lükkab selle võimaluse tagasi.

Tugevale intellektile on tõepoolest palju nõudeid, millest osa on juba täidetud. Näiteks õppimine ja otsuste tegemine. Kuid kas MacBook suudab kunagi täita selliseid nõudeid nagu empaatia ja tarkus, on suur küsimus.

Kas on võimalik, et tulevikus leidub roboteid, kes ei suuda mitte ainult inimkäitumist jäljendada, vaid ka mõistvalt noogutavad, kuulates järjekordset rahulolematust inimeksistentsi ebaõigluse üle?

Milleks veel tehisintellektiga robotit vaja on?

Venemaal pööratakse tehisintellekti kasutavale robootikale vähe tähelepanu, kuid on lootust, et tegemist on ajutise nähtusega. Mail Groupi tegevjuht Dmitri Grishin isegi Grishin Robotics fondi, kuid fondi kõrgetasemelisi leide pole veel kuulda.

Viimastest headest Vene näited- i-Free robot "Emelya", mis on võimeline mõistma loomulikku keelt ja suhtlema lastega. Esimeses etapis jätab robot lapse nime ja vanuse meelde, kohanedes temaga vanuserühm. Samuti saab see mõista ja vastata küsimustele, näiteks rääkida ilmaennustusest või esitada fakte Vikipeediast.

Teistes riikides on robotid populaarsemad. Näiteks sisse Hiina provints Henani kiirrongijaam teenindab tõelist jaam, mis suudab skannida ja tuvastada reisijate nägusid.

Juhib tähelepanu: „Probleem on selles, et seni ei saa me üldiselt kindlaks teha, milliseid arvutusprotseduure tahame intelligentseteks nimetada. Me mõistame mõningaid intelligentsuse mehhanisme ja ei mõista teisi. Seetõttu viitab intelligentsus selles teaduses ainult maailmas eesmärkide saavutamise võime arvutuslikule komponendile.

Samas on seisukoht, mille kohaselt intelligentsus saab olla ainult bioloogiline nähtus.

Nagu märgib Venemaa Tehisintellekti Ühingu Peterburi osakonna esimees T. A. Gavrilova, inglise keel fraas tehisintellekt ei oma seda kergelt fantastilist antropomorfset varjundit, mille ta omandas üsna ebaõnnestunud venekeelses tõlkes. Sõna intelligentsus tähendab "võimet ratsionaalselt arutleda" ja mitte üldse "intelligentsust", mille jaoks on olemas ingliskeelne analoog intelligentsus .

Venemaa Tehisintellekti Assotsiatsiooni liikmed annavad tehisintellektile järgmised määratlused:

Ühe konkreetse intelligentsuse määratluse, mis on ühine inimesele ja "masinale", võib sõnastada järgmiselt: "Intelligentsus on süsteemi võime luua iseõppimise käigus programme (peamiselt heuristlikke), et lahendada teatud keerukusastmega probleeme. ja lahendada need probleemid."

Tihti nimetatakse lihtsaimat elektroonikat tehisintellektiks, mis näitab andurite olemasolu ja töörežiimide automaatset valikut. Sõna kunstlik tähendab antud juhul seda, et te ei tohiks eeldada, et süsteem suudab leida uus režiim töötada olukorras, mida arendajad pole ette näinud.

Eeldused tehisintellekti teaduse arendamiseks

Tehisintellekti kui uue teadussuuna ajalugu saab alguse 20. sajandi keskpaigast. Selleks ajaks olid selle tekkeks juba mitmed eeldused välja kujunenud: filosoofide seas oli pikka aega vaieldud inimese olemuse ja maailma tunnetusprotsessi üle inimese aju ja mõtlemist, majandusteadlased ja matemaatikud esitasid küsimusi optimaalsete arvutuste ja maailma kohta käivate teadmiste esitamise kohta. vormistatud vorm; lõpuks sündis sihtasutus matemaatiline teooria andmetöötlus – algoritmide teooria – ja loodi esimesed arvutid.

Uute masinate võimalused arvutuskiiruse osas osutusid suuremaks kui inimese omad, mistõttu hiilis teadlaskonda küsimus: millised on arvutivõimekuse piirid ja kas masinad jõuavad inimese arengu tasemele? 1950. aastal üks selle valdkonna teerajajaid arvutitehnoloogia, inglise teadlane Alan Turing, kirjutab artikli pealkirjaga "Kas masin suudab mõelda?" , mis kirjeldab Turingi testiks nimetatavat protseduuri, mille abil on võimalik määrata hetk, mil masin muutub intelligentsuse poolest inimesega võrdseks.

Tehisintellekti arengu ajalugu NSV Liidus ja Venemaal

NSV Liidus algas töö tehisintellekti vallas 1960. aastatel. Moskva ülikoolis ja Teaduste Akadeemias viidi läbi mitmeid teedrajavaid uuringuid, mida juhtisid Veniamin Puškin ja D. A. Pospelov.

1964. aastal ilmus Leningradi loogiku Sergei Maslovi töö “The Inverse Method for Establishing Derivability in Classical Predicate Calculus”, milles ta pakkus esimesena välja meetodi teoreemide tõestuste automaatseks otsimiseks predikaatarvutuses.

Kuni 1970. aastateni NSV Liidus tehti kõik tehisintellektiuuringud küberneetika raames. D. A. Pospelovi sõnul olid teadused “arvutiteadus” ja “küberneetika” sel ajal mitmete akadeemiliste vaidluste tõttu segunenud. Alles 1970. aastate lõpus hakati NSV Liidus rääkima teaduslikust suunast “tehisintellekt” kui arvutiteaduse harust. Samal ajal sündis arvutiteadus ise, mis allutas oma esivanemale “küberneetika”. 1970. aastate lõpus loodi tehisintellekti seletussõnastik, kolmeköiteline tehisintellekti teatmeteos ja entsüklopeediline arvutiteaduse sõnastik, kuhu on koos muuga lisatud ka rubriigid “Küberneetika” ja “Tehisintellekt”. arvutiteaduse sektsioonid. Mõiste "arvutiteadus" sai 1980. aastatel laialdane kasutamine, ja mõiste “küberneetika” kaob järk-järgult käibelt, säilides vaid nende institutsioonide nimedes, mis tekkisid 1950. aastate lõpu – 1960. aastate alguse “küberneetikabuumi” ajastul. Seda seisukohta tehisintellektist, küberneetikast ja arvutiteadusest ei jaga kõik. See on tingitud asjaolust, et läänes on nende teaduste piirid mõnevõrra erinevad.

Lähenemisviisid ja suunad

Lähenemisviisid probleemi mõistmiseks

Küsimusele, mida tehisintellekt teeb, ühest vastust pole. Peaaegu iga autor, kes kirjutab AI-st raamatu, lähtub mõnest definitsioonist, arvestades selle teaduse saavutusi selle valguses.

• kahanev (inglise keeles) Ülalt-alla AI), semiootiline - ekspertsüsteemide, teadmusbaaside ja süsteemide loomine loogiline järeldus kõrgetasemeliste vaimsete protsesside simuleerimine: mõtlemine, arutluskäik, kõne, emotsioonid, loovus jne;
• tõusev (inglise keeles) Alt-üles AI), bioloogiline – uurib närvivõrke ja evolutsioonilisi arvutusi, mis modelleerivad bioloogilistel elementidel põhinevat intelligentset käitumist, samuti vastavate arvutussüsteemid, nagu neuro- või bioarvuti.

Viimane lähenemine rangelt võttes ei kuulu tehisintellekti teadusesse John McCarthy antud mõttes – neid ühendab vaid ühine lõppeesmärk.

Turingi test ja intuitiivne lähenemine

Empiirilise testi pakkus välja Alan Turing oma artiklis "Computing Machines and Minds". Arvutusmasinad ja intelligentsus ), avaldati 1950. aastal filosoofilises ajakirjas " Mõistus" Selle testi eesmärk on välja selgitada inimesele lähedane kunstliku mõtlemise võimalikkus.

Selle testi standardtõlgendus on järgmisel viisil: « Inimene suhtleb ühe arvuti ja ühe inimesega. Küsimuste vastuste põhjal peab ta kindlaks tegema, kellega ta räägib: inimese või arvutiprogrammiga. Arvutiprogrammi eesmärk on eksitada inimest vale valiku tegemisel." Kõik testis osalejad ei näe üksteist.

• Enamik üldine lähenemine eeldab, et tehisintellekt suudab tavaolukordades käituda, mis ei erine inimestest. See idee on Turingi testi lähenemisviisi üldistus, mis väidab, et masin muutub intelligentseks, kui ta suudab tavainimesega vestelda ja ta ei saa aru, et ta masinaga räägib ( vestlus toimub kirjavahetuse teel).
• Ulmekirjanikud pakuvad sageli välja teistsuguse lähenemisviisi: AI tekib siis, kui masin on võimeline tunnetama ja looma. Nii hakkab Andrew Martini omanik filmist "Kakssada aastat meest" kohtlema teda kui inimest, kui ta loob mänguasja enda kavandi järgi. Ja Star Treki andmed, olles suutelised suhtlema ja õppima, unistavad emotsioonide ja intuitsiooni saavutamisest.

Siiski ei kannata viimane lähenemine lähemal uurimisel kriitikat. Näiteks pole keeruline luua mehhanismi, mis hindab välis- või sisekeskkonna teatud parameetreid ja reageerib nende ebasoodsatele väärtustele. Sellise süsteemi kohta võib öelda, et sellel on tunded ("valu" on reaktsioon šokianduri käivitamisele, "nälg" on reaktsioon aku madalale laengule jne). Ja Kohoneni kaartide ja paljude teiste “intelligentsete” süsteemide toodetega loodud klastreid võib pidada loovuse tüübiks.

Sümboolne lähenemine

Ajalooliselt oli sümboolne lähenemine esimene digitaalsete masinate ajastul, kuna pärast Lisp, esimese sümboolse andmetöötluskeele loomist sai selle autor kindel, et suudab neid intelligentsi vahendeid praktiliselt rakendada. Sümboolne lähenemine võimaldab opereerida nõrgalt formaliseeritud esituste ja nende tähendustega.

Uute probleemide lahendamise edukus ja efektiivsus sõltub oskusest eraldada ainult hädavajalik teave, mis eeldab abstraktsioonimeetodite paindlikkust. Kui tavaline programm määrab oma viisi andmete tõlgendamiseks, mistõttu tundub selle töö kallutatud ja puhtmehaaniline. Sel juhul lahendab intellektuaalse probleemi ainult inimene, analüütik või programmeerija, ilma et oleks võimalik seda masinale usaldada. Selle tulemusena luuakse ühtne abstraktsioonimudel, konstruktiivsete üksuste ja algoritmide süsteem. Paindlikkus ja mitmekülgsus põhjustavad märkimisväärseid ressursikulusid tüüpilised ülesanded, see tähendab, et süsteem pöördub intelligentsuse juurest tagasi toore jõu juurde.

Sümboolse andmetöötluse peamine omadus on uute reeglite loomine programmi täitmise ajal. Arvestades, et mitteintelligentsete süsteemide võimalused lõpevad vahetult enne, kui nad suudavad vähemalt tuvastada uusi tekkivaid raskusi. Veelgi enam, need raskused ei lahene ja lõpuks ei paranda arvuti selliseid võimeid üksi.

Sümboolse lähenemise miinuseks on see, et selliseid avatud võimalusi tajuvad ettevalmistamata inimesed töövahendite puudumisena. See üsna kultuuriline probleem on osaliselt lahendatud loogilise programmeerimisega.

Loogiline lähenemine

Loogiline lähenemine tehisintellektisüsteemide loomisele on suunatud predikaatkeele abil teadmusbaaside loogiliste mudelitega ekspertsüsteemide loomisele.

Keele- ja loogikaprogrammeerimissüsteem Prolog võeti tehisintellektisüsteemide koolitusmudelina kasutusele 1980. aastatel. Prologi keeles kirjutatud teadmistebaasid esindavad loogiliste predikaatide keeles kirjutatud faktide ja loogiliste järelduste reeglite kogumeid.

Teadmistebaaside loogiline mudel võimaldab salvestada mitte ainult konkreetset teavet ja andmeid Prologi keeles faktide kujul, vaid ka üldistatud teavet, kasutades loogiliste järelduste reegleid ja protseduure, sealhulgas loogilisi reegleid teatud teadmisi konkreetsetena väljendavate mõistete määratlemiseks. ja üldistatud teavet.

Üldjuhul on tehisintellekti probleemide uurimine teadmusbaaside ja ekspertsüsteemide kujundamise loogilise lähenemise raames suunatud intelligentsete infosüsteemide loomisele, arendamisele ja käitamisele, sh üliõpilaste ja koolinoorte õpetamise, aga ka õppurite õpetamise küsimused. selliste intelligentsete infosüsteemide kasutajate ja arendajate koolitamine.

Agendipõhine lähenemine

Uusimat lähenemist, mis on välja töötatud alates 1990. aastate algusest, nimetatakse agendipõhine lähenemine, või intelligentsete (ratsionaalsete) agentide kasutamisel põhinev lähenemine. Selle lähenemisviisi kohaselt on intelligentsus intelligentse masina jaoks seatud eesmärkide saavutamise võime arvutuslik osa (jämedalt öeldes planeerimine). Selline masin ise on intelligentne agent, mis tajub ümbritsevat maailma andurite abil ja on võimeline täiturmehhanismide abil keskkonnas olevaid objekte mõjutama.

See lähenemisviis keskendub meetoditele ja algoritmidele, mis aitavad intelligentsel agendil oma ülesannet täites keskkonnas ellu jääda. Seega uuritakse siin tee leidmise ja otsuste tegemise algoritme palju hoolikamalt.

Hübriidne lähenemine

Peamine artikkel: Hübriidne lähenemine

Hübriidne lähenemine eeldab seda ainult neuraalsete ja sümboolsete mudelite sünergilise kombinatsiooniga saavutatakse kõik kognitiivsed ja arvutuslikud võimalused. Näiteks ekspertide järeldusreegleid saab genereerida närvivõrkude abil ja generatiivsed reeglid saadakse statistilise õppimise abil. Selle lähenemisviisi pooldajad usuvad, et hübriid Infosüsteemid on oluliselt võimsam kui erinevate mõistete summa eraldi.

Uurimismudelid ja meetodid

Mõtteprotsesside sümboolne modelleerimine

Peamine artikkel: Modelleeriv arutluskäik

AI ajalugu analüüsides saame tuvastada nii laia valdkonna nagu modelleeriv arutluskäik. Paljude aastate jooksul on selle teaduse areng liikunud just seda teed mööda ja nüüd on see kaasaegse tehisintellekti üks arenenumaid valdkondi. Arutluse modelleerimine hõlmab sümboolsete süsteemide loomist, mille sisend on teatud probleem ja väljund nõuab selle lahendamist. Reeglina on välja pakutud probleem juba formaliseeritud, st tõlgitud matemaatilisele kujule, kuid sellel kas puudub lahendusalgoritm või see on liiga keeruline, aeganõudev vms. Sellesse valdkonda kuuluvad: teoreemide tõestamine, otsuste tegemine ja mänguteooria, planeerimine ja lähetamine , prognoosimine .

Looduskeeltega töötamine

Oluline suund on loomuliku keele töötlemine, mille raames analüüsitakse “inimkeelsete” tekstide mõistmise, töötlemise ja genereerimise võimekust. Selle suuna eesmärk on töödelda loomulikku keelt selliselt, et oleks võimalik iseseisvalt teadmisi omandada lugedes olemasolevat Internetis leiduvat teksti. Mõned loomuliku keele töötlemise otsesed rakendused hõlmavad teabeotsingut (sealhulgas süvateksti kaevandamist) ja masintõlget.

Teadmiste kujutamine ja kasutamine

Suund teadmiste insenerühendab lihtsast informatsioonist teadmiste saamise, nende süstematiseerimise ja kasutamise ülesandeid. See suund on ajalooliselt seotud loominguga ekspertsüsteemid- programmid, mis kasutavad mis tahes probleemi kohta usaldusväärsete järelduste tegemiseks spetsiaalseid teadmistebaase.

Andmete põhjal teadmiste tootmine on andmekaeve üks põhiprobleeme. Olemas erinevaid lähenemisviise selle probleemi lahendamiseks, sealhulgas närvivõrgu tehnoloogiale tuginedes, kasutades närvivõrgu verbaliseerimisprotseduure.

Masinõpe

Probleemid masinõpe puudutab protsessi sõltumatu teadmiste omandamine intelligentse süsteemi poolt oma töö käigus. See suund on olnud kesksel kohal juba tehisintellekti arendamise algusest peale. 1956. aastal kirjutas Ray Solomonoff Dartmundi suvekonverentsil ettekande tõenäosusliku järelevalveta õppemasina kohta, nimetades seda "induktiivseks järeldusmootoriks".

Robootika

Peamine artikkel: Intelligentne robootika

Masina loovus

Peamine artikkel: Masina loovus

Loodus inimese loovus isegi vähem uuritud kui intelligentsuse olemus. Sellegipoolest on see valdkond olemas ja siin püstitatakse arvutis muusika kirjutamise, kirjandusteoste (sageli luule või muinasjuttude) ja kunstiloomingu probleemid. Realistlike piltide loomist kasutatakse laialdaselt filmi- ja mängutööstuses.

Eraldi on esile tõstetud probleemide uurimist tehniline loovus tehisintellekti süsteemid. G. S. Altshulleri 1946. aastal välja pakutud leidlike probleemide lahendamise teooria tähistas selliste uurimistööde algust.

Selle võimaluse lisamine igale intelligentsele süsteemile võimaldab väga selgelt demonstreerida, mida süsteem täpselt tajub ja kuidas sellest aru saab. Lisades puuduva teabe asemel müra või filtreerides müra süsteemis olemasolevate teadmistega, toodab see abstraktsetest teadmistest konkreetseid pilte, mis on inimesele kergesti tajutavad. See on eriti kasulik intuitiivsete ja väheväärtuslike teadmiste puhul, mille kontrollimine formaalne vorm nõuab märkimisväärset vaimset pingutust.

Muud uurimisvaldkonnad

Lõpuks on tehisintellektil palju rakendusi, millest igaüks moodustab peaaegu iseseisva suuna. Näited hõlmavad programmeerimisintellekti arvutimängudes, mittelineaarset juhtimist ja intelligentseid infoturbesüsteeme.

On näha, et paljud uurimisvaldkonnad kattuvad. See on tüüpiline igale teadusele. Kuid tehisintellektis on seos pealtnäha erinevate valdkondade vahel eriti tugev ja seda seostatakse filosoofilise debatiga tugeva ja nõrga tehisintellekti üle.

Kaasaegne tehisintellekt

Tehisintellekti arendamises võib eristada kahte suunda:

• lähedusega seotud probleemide lahendamine spetsiaalsed süsteemid AI inimvõimetele ja nende integreerimisele, mida inimloomus teostab ( vaata Intellekti täiustamine);
• tehisintellekti loomine, mis esindab juba loodud tehisintellekti süsteemide integreerimist ühtne süsteem, mis on võimeline lahendama inimkonna probleeme ( vt Tugev ja nõrk tehisintellekt).

Kuid hetkel on tehisintellekti valdkonnas näha palju kaasamist ainevaldkonnad, millel on tehisintellektiga pigem praktiline kui põhiline suhe. Proovitud on paljusid lähenemisviise, kuid ükski pole viinud tehisintellekti tekkeni. uurimisrühm siiani pole see veel välja tulnud. Allpool on vaid mõned kuulsamad arengud AI valdkonnas.

Rakendus

RoboCupi turniir

Mõned kuulsamad AI-süsteemid on:

Pangad kasutavad tehisintellekti süsteeme (AI) kindlustustegevuses (kindlustusmatemaatika), börsil mängides ja kinnisvarahalduses. Mustrituvastusmeetodeid (sh nii keerukamaid kui ka spetsialiseeritud ja närvivõrke) kasutatakse laialdaselt optilises ja akustilises tuvastamises (sh tekst ja kõne), meditsiinilises diagnostikas, rämpspostifiltrites, õhutõrjesüsteemides (sihtmärgi tuvastamine), samuti hulk muid riikliku julgeoleku ülesandeid.

Psühholoogia ja kognitiivteadus

Kognitiivse modelleerimise metoodika on mõeldud analüüsiks ja otsuste tegemiseks vaesuses teatud olukordades. Selle pakkus välja Axelrod.

See põhineb ekspertide subjektiivsete ideede modelleerimisel olukorra kohta ja sisaldab: metoodikat olukorra struktureerimiseks: mudelit eksperdi teadmiste esitamiseks märgistatud digraafi (kognitiivne kaart) kujul (F, W), kus F on olukorra tegurite kogum, W on põhjus-tagajärg seoste kogum olukorra tegurite vahel ; olukorra analüüsi meetodid. Hetkel areneb kognitiivse modelleerimise metoodika olukorra analüüsimise ja modelleerimise aparaadi täiustamise suunas. Siin on välja pakutud mudelid olukorra arengu prognoosimiseks; meetodid pöördülesannete lahendamiseks.

Filosoofia

Teadus "tehisintellekti loomisest" ei saanud filosoofide tähelepanu äratada. Esimeste intelligentsete süsteemide tulekuga tõstatati fundamentaalsed küsimused inimese ja teadmiste ning osaliselt ka maailmakorra kohta.

Tehisintellekti loomise filosoofilised probleemid võib suhteliselt öeldes jagada kahte rühma: "enne ja pärast AI arengut". Esimene rühm vastab küsimusele: "Mis on AI, kas seda on võimalik luua ja kui võimalik, kuidas seda teha?" Teine rühm (tehisintellekti eetika) esitab küsimuse: "Millised on tehisintellekti loomise tagajärjed inimkonnale?"

Mõiste "tugev tehisintellekt" võttis kasutusele John Searle ja lähenemist iseloomustavad tema sõnad:

Pealegi ei oleks selline programm lihtsalt mõistuse mudel; ta, selle sõna otseses tähenduses, saab ise olema mõistus, samas tähenduses, milles inimmõistus- see on mõistus.

Samal ajal on vaja mõista, kas on võimalik "puhas tehislik" mõistus ("metamind"), mis mõistab ja lahendab tegelikke probleeme ning on samal ajal ilma inimesele iseloomulike ja tema individuaalseks ellujäämiseks vajalike emotsioonideta. .

Seevastu nõrga tehisintellekti pooldajad eelistavad vaadelda programme ainult kui tööriistu, mis võimaldavad neil lahendada teatud probleeme, mis ei nõua inimese kognitiivsete võimete täielikku ulatust.

Eetika

Ulme

AI teemat käsitletakse Robert Heinleini teostes erinevate nurkade alt: hüpotees tehisintellekti eneseteadvuse tekkimisest, kui struktuur muutub keerulisemaks üle teatud kriitilise taseme ning toimub interaktsioon välismaailma ja teiste kandjatega. intelligentsus (“Kuu on karm armuke”, “Aega piisavalt armastuseks”, Mycroft, Dora ja Aya sarjas “Tuleviku ajalugu”), tehisintellekti arengu probleemid pärast hüpoteetilist eneseteadvust ning mõned sotsiaalsed ja eetilised probleemid (“reede”). Inimese ja tehisintellektiga suhtlemise sotsiaalpsühholoogilisi probleeme käsitleb ka Philip K. Dicki romaan „Kas Androidid unistavad elektrilammastest? ", mis on tuntud ka Blade Runneri filmi kohandamise poolest.

Ulmekirjaniku ja filosoofi Stanislaw Lemi teosed kirjeldavad ja näevad suuresti ette virtuaalreaalsuse, tehisintellekti, nanorobotite ja paljude teiste tehisintellekti filosoofia probleemide teket. Eriti väärib märkimist tehnoloogia summa futuroloogia. Lisaks kirjeldatakse Iyon the Quiet seiklustes korduvalt elusolendite ja masinate vahelisi suhteid: pardaarvuti mäss koos järgnevate ootamatute sündmustega (11. teekond), robotite kohanemine inimühiskond(“Pesutragöödia” filmist “Vaikse Ijoni memuaarid”), absoluutse korra loomine planeedil elavate elanike töötlemise teel (24. teekond), Corcorani ja Diagorase leiutised (“Mälestused Ijonist Vaiksest”), robotite psühhiaatriakliinik ("Vaikse Ijoni mälestused"). Lisaks on terve rida romaane ja lugusid Cyberiad, kus peaaegu kõik tegelased on robotid, kes on inimeste eest põgenenud robotite kauged järeltulijad (nimetatakse inimesi kahvatuteks ja peavad neid müütilisteks olenditeks).

Filmid

Alustades peaaegu 60ndatest, koos kirjutamisega fantaasia lood ja lugusid, tehisintellektist tehakse filme. Paljud kogu maailmas tunnustatud autorite lood filmitakse ja neist saavad žanri klassikad, teised aga ulmekino arengu verstapostiks, näiteks Terminaator ja Maatriks.

Vaata ka

Märkmed

1. KKK John McCarthylt, 2007
2. M. Andrew. Päris elu ja tehisintellekt // “Tehisintellekti uudised”, RAAI, 2000
3. Gavrilova T. A. Khoroševski V. F. Arukate süsteemide teadmiste alused: õpik ülikoolidele
4. Averkin A. N., Gaase-Rapoport M. G., Pospelov D. A. Tehisintellekti selgitav sõnaraamat. - M.: Raadio ja side, 1992. - 256 lk.
5. G. S. Osipov. Tehisintellekt: uuringute seis ja tulevikku vaatamine
6. Iljasov F.N. Tehis- ja loomulik intelligentsus // Izvestia AN Türkmenistani NSV, seeria sotsiaalteadused. 1986. nr 6. Lk 46-54.
7. Alan Turing, Kas masinad võivad mõelda?
8. S. N. Korsakovi intelligentsed masinad
9. D. A. Pospelov. Arvutiteaduse kujunemine Venemaal
10. Küberneetika ajaloost NSV Liidus. Essee üks, essee teine
11. Jack Copeland. Mis on tehisintellekt? 2000
12. Alan Turing, “Arvutusmasinad ja intelligentsus”, Mind, vol. LIX, ei. 236, oktoober 1950, lk. 433-460.
13. Loomuliku keele töötlemine:
14. Loomuliku keele töötlemise rakendused hõlmavad teabeotsingut (sealhulgas teksti kaevandamist ja masintõlget):
15. Gorban P. A. Andmete ja arvutipsühhoanalüüsi teadmiste eraldamine närvivõrkudest
16. Masinõpe:
17. Alan Turing arutas, kuidas keskne teema juba 1950. aastal oma klassikalises artiklis Computing Machinery and Intelligence. ()
18. (PDF-i skaneeritud koopia originaalist) (1957. aastal avaldatud versioon, An Inductive Inference Machine, "IRE Convention Record, Section on Information Theory, Part 2, pp. 56-62)
19. Robootika:
20. , lk. 916–932
21. , lk. 908–915
22. Blue Brain Project – Kunstlik aju
23. Leebeloomuline Watson varrastab inimvastaseid ohus
24. 20Q.net Inc
25. Axelrod R. Otsuse struktuur: poliitilise eliidi kognitiivsed kaardid. - Princeton. Ülikooli Kirjastus, 1976
26. John Searle. Kas aju mõistus on arvutiprogramm?
27. Penrose R. Kuninga uus meel. Arvutitest, mõtlemisest ja füüsikaseadustest. - M.: URSS, 2005. - ISBN 5-354-00993-6
28. AI kui globaalne riskitegur
29. ...viib sind igavesse ellu
30. http://www.rc.edu.ru/rc/s8/intellect/rc_intellect_zaharov_2009.pdf Õigeusu vaade tehisintellekti probleemile
31. Harry Harrison. Turingi valik. - M.: Eksmo-Press, 1999. - 480 lk. - ISBN 5-04-002906-3

Kirjandus

• Arvuti õpib ja põhjendab (1. osa) // Arvuti saab intelligentsust = Artificial Intelligence Computer Images / toim. V. L. Stefanjuk. - Moskva: Mir, 1990. - 240 lk. - 100 000 eksemplari. - ISBN 5-03-001277-X (vene); ISBN 705409155 (inglise keeles)
• Devyatkov V.V. Tehisintellekti süsteemid / Ch. toim. I. B. Fedorov. - M.: MSTU kirjastus im. N. E. Bauman, 2001. - 352 lk. - (Informaatika sisse tehnikaülikool). - 3000 eksemplari. - ISBN 5-7038-1727-7

• Korsakov S.N. Uue uurimisviisi visandamine ideid võrdlevate masinate abil / Toim. A.S. Mihhailova. - M.: MEPhI, 2009. - 44 lk. - 200 eksemplari. -

Tehisintellekti (AI või AI) kontseptsioon ei ühenda mitte ainult tehnoloogiaid, mis võimaldavad luua intelligentseid masinaid (sh arvutiprogramme). AI on ka üks teadusliku mõtte valdkondi.

Tehisintellekt – definitsioon

Intelligentsus- see on inimese vaimne komponent, millel on järgmised võimed:

• oportunistlik;
• õppimisvõime kogemuste ja teadmiste kogumise kaudu;
• oskus rakendada teadmisi ja oskusi keskkonna juhtimiseks.

Intelligentsus ühendab kõik inimese võimed reaalsuse mõistmiseks. Selle abil inimene mõtleb, jätab meelde uut teavet, tajub keskkond ja nii edasi.

Tehisintellekt viitab ühele valdkonnale infotehnoloogiad, mis tegeleb inimintelligentsuse võimetega varustatud süsteemide (masinate) uurimise ja arendamisega: õppimisvõime, loogiline arutlusvõime jne.

Praegu tehakse tehisintellektiga tööd uute programmide ja algoritmide loomisega, probleemide lahendajad täpselt nagu inimene teeb.

Kuna AI definitsioon selle valdkonna arenedes areneb, tuleb mainida AI-efekti. See viitab teatud edu saavutanud tehisintellekti tekitatud efektile. Näiteks kui tehisintellekt on õppinud mingeid toiminguid sooritama, ühinevad kriitikud kohe ja väidavad, et need õnnestumised ei viita sellele, et masinal on mõtlemist.

Tänapäeval toimub tehisintellekti areng kahes sõltumatus suunas:

• neuroküberneetika;
• loogiline lähenemine.

Esimene suund hõlmab närvivõrkude uurimist ja evolutsioonilisi arvutusi bioloogilisest vaatepunktist. Loogiline lähenemine hõlmab intelligentseid protsesse simuleerivate süsteemide väljatöötamist kõrge tase: mõtlemine, kõne ja nii edasi.

Esimesed tööd tehisintellekti vallas algasid eelmise sajandi keskel. Sellesuunalise uurimistöö pioneer oli Alan Turing, kuigi teatud ideid hakkasid filosoofid ja matemaatikud väljendama juba keskajal. Eelkõige võeti see kasutusele 20. sajandi alguses mehaaniline seade, mis suudab lahendada maleülesandeid.

Kuid see suund kujunes tõesti eelmise sajandi keskpaigaks. AI-teemaliste tööde ilmumisele eelnesid inimloomuse, meid ümbritseva maailma mõistmise viiside, mõtteprotsessi võimaluste ja muude valdkondade uurimine. Selleks ajaks ilmusid esimesed arvutid ja algoritmid. See tähendab, et loodi alus, millele sündis uus uurimissuund.

1950. aastal avaldas Alan Turing artikli, milles esitas küsimusi tulevaste masinate võimekuse kohta ja selle kohta, kas need suudavad intelligentsuse poolest inimesi ületada. Just see teadlane töötas välja protseduuri, mida hiljem tema auks nimetati: Turingi test.

Pärast inglise teadlase tööde avaldamist ilmusid AI valdkonnas uued uuringud. Turingi järgi saab mõtlevaks tunnistada vaid masinat, mida ei saa suhtluse käigus inimesest eristada. Umbes samal ajal teadlase tööga sündis kontseptsioon nimega Baby Machine. See nägi ette tehisintellekti järkjärgulist arendamist ja masinate loomist, mille mõtteprotsessid kujundatakse esmalt lapse tasemel ja seejärel järk-järgult täiustatakse.

Mõiste "tehisintellekt" tekkis hiljem. 1956. aastal kohtus rühm teadlasi, sealhulgas Turing Ameerika ülikool Dartmundis, et arutada tehisintellektiga seotud küsimusi. Pärast seda kohtumist algas aktiivne tehisintellekti võimekusega masinate arendamine.

Erilist rolli uute tehnoloogiate loomisel tehisintellekti valdkonnas mängisid sõjaväeosakonnad, kes seda uurimisvaldkonda aktiivselt rahastasid. Seejärel hakkas tehisintellekti alane töö meelitama suuri ettevõtteid.

Kaasaegne elu paneb rohkem keerulised ülesanded teadlastele. Seetõttu toimub tehisintellekti arendamine põhimõtteliselt erinevates tingimustes, kui võrrelda neid tehisintellekti sünni ajal toimunuga. Globaliseerumisprotsessid, küberkurjategijate tegevus digitaalsfääris, Interneti areng ja muud probleemid – see kõik seab teadlastele keerukad ülesanded, mille lahendus peitub tehisintellekti valdkonnas.

Vaatamata selles vallas viimastel aastatel saavutatud edule (näiteks autonoomse tehnoloogia esilekerkimine), kõlavad endiselt skeptikute hääled, kes ei usu tõeliselt tehisintellekti ja mitte eriti võimeka programmi loomisse. Mitmed kriitikud kardavad, et tehisintellekti aktiivne areng toob peagi kaasa olukorra, kus masinad asendavad inimesi täielikult.

Uurimissuunad

Filosoofid pole veel jõudnud üksmeelne arvamus selle kohta, mis on inimese intelligentsuse olemus ja milline on selle staatus. Sellega seoses in teaduslikud tööd Tehisintellektile pühendatud teemal on palju ideid, mis räägivad, milliseid probleeme tehisintellekt lahendab. Ühtset arusaama pole ka küsimusest, millist masinat võib pidada intelligentseks.

Tänapäeval areneb tehisintellekti tehnoloogia kahes suunas:

1. Kahanev (semiootiline). See hõlmab uute süsteemide ja teadmistebaaside arendamist, mis simuleerivad kõrget taset vaimsed protsessid kõne tüüp, emotsioonide väljendamine ja mõtlemine.
2. Tõusev (bioloogiline). See lähenemine hõlmab närvivõrkude valdkonna uuringute läbiviimist, mille kaudu luuakse intelligentse käitumise mudeleid bioloogiliste protsesside vaatenurgast. Selle suuna alusel luuakse neuroarvuteid.

Määrab tehisintellekti (masina) võime mõelda inimesega samamoodi. Üldises mõttes hõlmab see lähenemisviis AI loomist, mille käitumine ei erine inimeste tegevusest samades tavalistes olukordades. Põhimõtteliselt eeldab Turingi test, et masin on intelligentne ainult siis, kui sellega suheldes pole võimalik aru saada, kes räägib: mehhanism või elav inimene.

Ulmeraamatud pakuvad teistsugust meetodit tehisintellekti võimekuse hindamiseks. Tehisintellekt muutub tõeliseks, kui see tunneb ja suudab luua. Kuid selline lähenemine määratlusele ei kannata praktilist rakendamist. Juba praegu luuakse näiteks masinaid, millel on võime reageerida keskkonnamuutustele (külm, kuumus jne). Siiski ei saa nad tunda nii, nagu inimene tunneb.

Sümboolne lähenemine

Edu probleemide lahendamisel määrab suuresti oskus olukordadele paindlikult läheneda. Erinevalt inimestest tõlgendavad masinad saadud andmeid järjekindlalt. Seetõttu osalevad probleemide lahendamises ainult inimesed. Masin sooritab toiminguid kirjalike algoritmide alusel, mis välistavad mitme abstraktsioonimudeli kasutamise. Programmidest on võimalik saavutada paindlikkust probleemide lahendamisega seotud ressursside suurendamisega.

Ülaltoodud puudused on iseloomulikud tehisintellekti arendamisel kasutatavale sümboolsele lähenemisele. Kuid see suund Tehisintellekti areng võimaldab arvutusprotsessis luua uusi reegleid. Ja sümboolsest lähenemisest tulenevaid probleeme saab lahendada loogiliste meetoditega.

Loogiline lähenemine

See lähenemisviis hõlmab mudelite loomist, mis simuleerivad arutlusprotsessi. See põhineb loogika põhimõtetel.

See lähenemisviis ei hõlma rangete algoritmide kasutamist, mis viivad konkreetse tulemuseni.

Agendipõhine lähenemine

See kasutab intelligentseid agente. See lähenemisviis eeldab järgmist: intelligentsus on arvutuslik osa, mille kaudu eesmärke saavutatakse. Masin täidab intelligentse agendi rolli. See mõistab keskkonda spetsiaalsete andurite abil ja suhtleb sellega mehaaniliste osade kaudu.

Agendipõhine lähenemine keskendub selliste algoritmide ja meetodite väljatöötamisele, mis võimaldavad masinatel erinevates olukordades töövõimelisena püsida.

Hübriidne lähenemine

See lähenemisviis hõlmab neuraalsete ja sümboolsete mudelite kombineerimist, saavutades seeläbi kõigi mõtlemis- ja arvutusprotsessidega seotud probleemide lahendamise. Näiteks võivad närvivõrgud genereerida suuna, milles masina töö liigub. Ja staatiline õpe annab aluse, mille kaudu probleeme lahendatakse.

Vastavalt ettevõtte ekspertide prognoosidele Gartner, 2020. aastate alguseks kasutavad peaaegu kõik välja lastud tarkvaratooted tehisintellekti tehnoloogiaid. Eksperdid viitavad ka sellele, et umbes 30% investeeringutest digitaalsesse sfääri tuleb tehisintellektist.

Gartneri analüütikute hinnangul avab tehisintellekt uusi võimalusi inimeste ja masinate koostööks. Samas ei saa inimeste tehisintellektiga asendamise protsessi peatada ja see kiireneb tulevikus.

Seltskonnas PwC usun, et 2030. aastaks kasvab maailma sisemajanduse kogutoodang uute tehnoloogiate kiire kasutuselevõtu tõttu umbes 14%. Veelgi enam, ligikaudu 50% kasvust annab suurenenud efektiivsus tootmisprotsessid. Indikaatori teise poole moodustab tehisintellekti toodetesse toomisest saadav lisakasum.

Esialgu on tehisintellekti kasutamise mõju USA-s, kuna see riik on loonud Paremad tingimused AI masinate käitamiseks. Tulevikus edestavad nad Hiinat, kes teenib maksimaalset kasumit selliste tehnoloogiate juurutamisel toodetesse ja nende tootmisesse.

Ettevõtte eksperdid Saleforce väidavad, et tehisintellekt suurendab väikeettevõtete kasumlikkust ligikaudu 1,1 triljoni dollari võrra. Ja see juhtub 2021. aastaks. See näitaja saavutatakse osaliselt tehisintellekti pakutud lahenduste rakendamisega klientidega suhtlemise eest vastutavates süsteemides. Samal ajal paraneb tootmisprotsesside efektiivsus tänu nende automatiseerimisele.

Samuti loob uute tehnoloogiate kasutuselevõtt täiendavalt 800 tuhat töökohta. Eksperdid märgivad, et see näitaja kompenseerib protsesside automatiseerimise tõttu tekkinud vabade töökohtade kadumise. Ettevõtete küsitlusele tuginedes ennustavad analüütikud, et nende kulutused tootmisprotsesside automatiseerimisele suurenevad 2020. aastate alguseks ligikaudu 46 miljardi dollarini.

Töö tehisintellekti vallas käib ka Venemaal. 10 aasta jooksul on riik selles valdkonnas rahastanud üle 1,3 tuhande projekti. Lisaks läks suurem osa investeeringutest programmide arendamiseks, mis ei ole seotud programmide juhtimisega äritegevus. See näitab, et Venemaa äriringkond ei ole veel huvitatud tehisintellekti tehnoloogiate kasutuselevõtust.

IN kokku Nendel eesmärkidel investeeriti Venemaale umbes 23 miljardit rubla. Valitsuse toetuste suurus on väiksem kui teiste riikide AI rahastamise summa. Ameerika Ühendriikides eraldatakse nendeks eesmärkideks igal aastal umbes 200 miljonit dollarit.

Põhimõtteliselt eraldatakse Venemaal riigieelarvest vahendeid tehisintellekti tehnoloogiate arendamiseks, mida seejärel kasutatakse transpordisektoris, kaitsetööstus ja turvalisusega seotud projektides. See asjaolu viitab sellele, et meie riigis investeerivad inimesed sageli valdkondadesse, mis võimaldavad neil investeeritud vahenditest kiiresti teatud efekti saavutada.

Ülaltoodud uuring näitas ka, et Venemaal on praegu suur potentsiaal koolitada spetsialiste, kes saavad olla kaasatud tehisintellekti tehnoloogiate arendamisse. 5 jaoks Viimastel aastatel Tehisintellektiga seotud valdkondades sai koolitust ligikaudu 200 tuhat inimest.

AI tehnoloogiad arenevad järgmistes suundades:

• probleemide lahendamine, mis võimaldavad tuua tehisintellekti võimeid inimesele lähemale ja leida võimalusi nende integreerimiseks igapäevaellu;
• täisväärtusliku mõistuse arendamine, mille kaudu lahendatakse inimkonna ees seisvad probleemid.

Teadlased on praegu keskendunud lahendusi võimaldavate tehnoloogiate arendamisele praktilisi probleeme. Seni pole teadlased täieõigusliku tehisintellekti loomisele lähedalegi jõudnud.

Paljud ettevõtted arendavad tehisintellekti valdkonnas tehnoloogiaid. Yandex on neid oma otsingumootoritöös kasutanud juba mitu aastat. Alates 2016. aastast on Venemaa IT-ettevõte tegelenud närvivõrkude valdkonna uuringutega. Viimased muudavad otsingumootorite töö olemust. Eelkõige võrdlevad närvivõrgud kasutaja sisestatud päringut teatud vektorinumbriga, mis peegeldab kõige paremini ülesande tähendust. Teisisõnu, otsing ei toimu sõnade, vaid isiku poolt küsitava teabe olemuse järgi.

2016. aastal "Yandex" käivitas teenuse "Zen", mis analüüsib kasutaja eelistusi.

Ettevõte Abby süsteem ilmus hiljuti Compreno. Selle abil on võimalik mõista loomulikus keeles kirjutatud teksti. Suhteliselt hiljuti on turule tulnud ka muud tehisintellekti tehnoloogiatel põhinevad süsteemid:

1. Findo. Süsteem on võimeline ära tundma inimkõne ja otsima sealt teavet erinevaid dokumente ja failid, kasutades keerulisi päringuid.
2. Gamalon. See ettevõte võttis kasutusele iseõppimise võimalusega süsteemi.
3. Watson. IBMi arvuti, mida kasutatakse teabe otsimise protsessis suur hulk algoritmid.
4. ViaVoice. Inimese kõnetuvastussüsteem.

Suured äriettevõtted ei kohku tagasi tehisintellekti edusammudest. Pangad juurutavad selliseid tehnoloogiaid aktiivselt oma tegevusse. Tehisintellektil põhinevaid süsteeme kasutades viivad nad läbi toiminguid börsidel, haldavad kinnisvara ja teevad muid toiminguid.

Kaitsetööstus, meditsiin ja teised valdkonnad võtavad kasutusele objektituvastustehnoloogiad. Ja arendusega seotud ettevõtted Arvutimängud, kasutage järgmise toote loomiseks tehisintellekti.

Viimase paari aasta jooksul on rühm Ameerika teadlasi töötanud ühe projekti kallal NEIL, kus teadlased paluvad arvutil fotol kujutatu ära tunda. Eksperdid näitavad, et sel viisil saavad nad luua süsteemi, mis on võimeline ise õppima ilma välise sekkumiseta.

Ettevõte VisionLab esitles oma platvormi LUNA, mis suudab nägusid reaalajas ära tunda, valides need suurest piltide ja videote hulgast. See tehnoloogia Tänapäeval kasutavad neid suured pangad ja võrgujaemüüjad. LUNA abil saate võrrelda inimeste eelistusi ning pakkuda neile asjakohaseid tooteid ja teenuseid.

Venemaa ettevõte töötab sarnaste tehnoloogiate kallal N-Tech Lab. Samal ajal püüavad selle spetsialistid luua näotuvastussüsteemi, mis põhineb närvivõrgud. Viimaste andmete kohaselt saab Venemaa tehnika määratud ülesannetega paremini toime kui inimene.

Stephen Hawkingi sõnul toob tehisintellekti tehnoloogiate areng tulevikus kaasa inimkonna surma. Teadlane märkis, et tehisintellekti kasutuselevõtu tõttu hakkavad inimesed järk-järgult manduma. Ja loomuliku evolutsiooni tingimustes, kui inimene peab ellujäämise nimel pidevalt vaeva nägema, viib see protsess paratamatult tema surma.

Venemaa suhtub tehisintellekti juurutamise teemasse positiivselt. Aleksei Kudrin väitis kunagi, et selliste tehnoloogiate kasutamine vähendab riigiaparaadi toimimise tagamise kulusid ligikaudu 0,3% SKP-st. Dmitri Medvedev ennustab tehisintellekti kasutuselevõtu tõttu mitmete ametite kadumist. Küll aga rõhutas ametnik, et selliste tehnoloogiate kasutamine toob kaasa teiste tööstusharude kiire arengu.

Maailma Majandusfoorumi ekspertide hinnangul kaotab 2020. aastate alguseks maailmas tootmise automatiseerimise tõttu töö umbes 7 miljonit inimest. Tehisintellekti kasutuselevõtt toob suure tõenäosusega kaasa majanduse ümberkujundamise ja mitmete andmetöötlusega seotud elukutsete kadumise.

Eksperdid McKinsey seda kuulutada aktiivsem protsess Tootmise automatiseerimine toimub Venemaal, Hiinas ja Indias. Nendes riikides kaotab tehisintellekti kasutuselevõtu tõttu peagi töö kuni 50% töötajatest. Nende asemele tulevad arvutisüsteemid ja robotid.

McKinsey sõnul asendab tehisintellekt füüsilise töö ja infotöötlusega seotud elukutsed: jaekaubandus, hotellipersonal jne.

Selle sajandi keskpaigaks usuvad eksperdid Ameerika firma, väheneb töökohtade arv kogu maailmas umbes 50%. Inimeste kohad hõivavad masinad, mis on võimelised tegema sarnaseid toiminguid sama või suurema efektiivsusega. Samal ajal ei välista eksperdid võimalust, et see prognoos realiseerub enne määratud kuupäeva.

Teised analüütikud märgivad kahju, mida robotid võivad põhjustada. Näiteks toovad McKinsey eksperdid välja, et erinevalt inimestest robotid makse ei maksa. Sellest tulenevalt ei suuda riik eelarvetulude vähenemise tõttu taristut samal tasemel hoida. Seetõttu tegi Bill Gates ettepaneku kehtestada uus maks robottehnoloogiale.

AI-tehnoloogiad parandavad ettevõtete efektiivsust, vähendades tehtud vigade arvu. Lisaks võimaldavad need suurendada toimingute kiirust tasemeni, mida inimene ei suuda saavutada.

Tehisintellekti võib defineerida kui teadusdistsipliini, mis tegeleb intelligentse käitumise modelleerimisega. Sellel määratlusel on üks oluline puudus – intelligentsuse mõistet on raske seletada. Enamik inimesi on kindlad, et tunnevad sellega kokku puutudes „mõistliku käitumise” ära. Siiski on ebatõenäoline, et keegi suudab määratleda intelligentsust, mis on piisavalt spetsiifiline, et hinnata väidetavalt intelligentset arvutiprogrammi, peegeldades samal ajal ka inimmõistuse elujõudu ja keerukust.

Niisiis, tehisintellekti määratlemise probleem taandub intelligentsuse defineerimise probleemile üldiselt: kas see on midagi ühtset või ühendab see mõiste erinevaid võimeid? Mil määral saab intelligentsust luua? Mis on loovus? Mis on intuitsioon? Kas intelligentsuse olemasolu on võimalik hinnata ainult jälgitava käitumise järgi? Kuidas on teadmised esindatud närvikuded elusolendid ja kuidas seda nutiseadmete disainis rakendada? Kas intelligentsust on üldse võimalik saavutada arvutitehnoloogia abil või nõuab intelligentsuse olemus hulgaliselt ainult bioloogilistele olenditele omaseid tundeid ja kogemusi?

Nendele küsimustele pole veel vastust leitud, kuid need kõik aitasid kujundada tänapäeva tehisintellekti aluseks olevaid ülesandeid ja metoodikat. Osa tehisintellekti külgetõmbejõust on see, et see on originaalne ja võimas relv neid probleeme uurida. Tehisintellekt annab vahendi ja testimudeli intelligentsuse teooriate jaoks: neid teooriaid saab sõnastada arvutikeeles ja seejärel testida.

Nendel põhjustel ei anna artikli alguses antud tehisintellekti definitsioon sellele teadusvaldkonnale üheselt mõistetavat tunnust. See tekitab ainult uusi küsimusi ja avab paradokse valdkonnas, mille üheks põhiülesandeks on enesemääramise otsimine. Tehisintellekti täpse definitsiooni leidmise probleem on aga mõistetav. Tehisintellekti uurimine on alles noor teadusharu ning selle struktuur, küsimuste ring ja meetodid pole nii selgelt piiritletud kui küpsemates teadustes, näiteks füüsikas.

Tehisintellekt on mõeldud arvutiteaduse võimaluste laiendamiseks, mitte selle piiride määratlemiseks. Üks neist tähtsaid ülesandeid Teadlaste ees seisev väljakutse on toetada neid jõupingutusi selgete teoreetiliste põhimõtetega.

Iga teadus, sealhulgas tehisintellekt, arvestab teatud probleemidega ja töötab välja lähenemisviise nende lahendamiseks. Tehisintellekti ajalugu, selle teaduse aluseks olevate inimeste lood ja nende hüpoteesid võivad selgitada, miks teatud probleemid selles valdkonnas domineerima hakkasid ja miks nende lahendamiseks võeti kasutusele tänapäeval kasutatavad meetodid.