Мы расскажем вам, что такое искусственный интеллект. Как развивался ИИ с самого начала и по сегодняшний день? Какие существуют подходы к его проектированию? И в чем же заключается значимость ИИ для современного человека?
Чтобы понять место искусственного интеллекта в нашем обществе, его современное состояние и перспективы развития, необходимо кратко рассмотреть историю поиска человечеством усилителей разума. Действительно, вся история человечества – это изобретение различных орудий, которые расширяли бы естественные возможности человека. Например, были бы продолжением руки, как каменное рубило, нож, или скальпель хирурга. Лошадь, паровоз, автомобиль – это расширение возможности передвижения; одежда – возможности терморегуляции и защитных свойств кожи.
Мечтало человечество и о расширении возможностей мышления, придумывая для этого разнообразная орудия. Сначала люди пытались изобрести какие-то правила размышления, следуя которым человек смог бы ускорить мышление и избавиться от его типичных ошибок. Прежде всего, это и известные вам законы логики из курса философии. Говоря современным языком, мы можем назвать это алгоритмами и первыми системами поддержки принятия решения.
Одно из первых технических устройств для мышления придумал средневековый философ с Майорки Раймунд Луллий. Он разработал несколько машин таких логических машин, предназначенных для получения знаний логическими средствами. Он описывал свои машины, как механические сущности, которые могут объединять основные и неоспоримые истины с помощью простых логических упражнений, операций. Это позволяет собрать все возможные знания и извлекать их по мере надобности.
Так, следует обратить внимание на дерево понятий, предложенное Луллием. Корнями являются исходные понятия, а плодами – обобщенные понятия и умозаключения. Похожая идея лежит в основе современных семантических моделей, теории языка и факторных теорий личности. С развитием механики появляются механические устройства, выполняющие некоторые когнитивные функции человека. Действительно, арифметический счет являлся одной из самых, в тот момент, сложных функций, требующих специального обучения. И вот появившаяся механика привела к тому, что ученые, исследователи, инженеры стали разрабатывать различные устройства, которые могут выполнять арифметические операции.
Первое такое устройство разработал Вильгельм Шикард в 1623 году. 20 лет спустя, похожее устройство, чуть более совершенное, было предложено Блезем Паскалем. Такие устройства могли складывать, вычитать и умножать числа, сохранять промежуточные вычисления. Нам, привыкшим к электронным калькуляторам, трудно понять значение того, что арифметические операции, ранее доступные только уму человека, стали выполняться бездушными механическими устройствами. Если бы в то время существовало понятие искусственного интеллекта, то, несомненно, современники именно так бы назвали эти машины.
Понятие ИИ в современном мире
Если мы перейдем к более близкой истории появления самого понятия искусственного интеллекта, мы должны обратить внимание на два аспекта, два источника появление этого понятия. С одной стороны, успехи биологии к началу 20 века способствовали становлению понимания мозга, как оптической машины. Во-первых, появилась нейронная модель мозга, была зарегистрирована электрическая активность мозга и записана первая электрическая электроэнцефалография. Таким образом, мозг представлялся ученым того времени, как такой обработчик сигналов, имеющих электрическую природу.
С другой стороны, во время второй мировой войны большой импульс получила развитие теория сигналов, обработка сигналов. И именно в это время начинает становиться интересное направление науки, связанное с обработкой информации и сигналов. Благодаря Норберту Виннеру, Клоду Шеннону, Алану Тьюрингу появились такие разделы, как кибернетика, теория информации. Если во времена Паскаля исследователи оперировали механическими понятиями, то наиболее подходящими научными категориями появились идеи электричества, электрона, электроники.
Соответственно, к середине двадцатого века возникает волнующая идея описать мозг человека, как электрическую информационную машину. Более того, если ее можно описать, то можно попробовать имитировать работал этого мозга.
В 1956 году впервые прозвучал термин «искусственный интеллект». К определению искусственного интеллекта приложили руку четверо американских ученых: Джон Мак-Карти, Марвин Мински, Натаниэль Рочестер и Клод Шеннон. Ряд теоретиков, работающих над созданием вычислительных систем (мы сейчас называем компьютеры) предположили, что мыслительную сущность человека можно разложить на отдельные когнитивные процессы. И каждый из этих процессов может быть подробно описан. А дальше уже дело техники: можно создать электрическую машину, которая повторяет, имитирует этот процесс. Сразу скажем, все оказалось заметно сложнее.
В пятидесятых с обработкой данных справлялся компьютер Bendix g-15, который весил около четырехсот сорока килограмм. Его память представлял магнитный барабан, как у большинства компьютеров того времени, поэтому их еще называли драм-машин. Понятно, что такого арсенала и хватало лишь на выполнение примитивных вычислений, и о методах современной обработке данных могли только мечтать. Но со временем искусственный интеллект в действительности превратился из мечты в реальность.
Так, уже в 60-х годах американские военные начали обучать компьютеры имитировать мыслительную деятельность человека. А в семидесятых реализовывались проекты по созданию виртуальных уличных карт. Чуть позже был создан первый голосовой помощник — прапрадедушка Siri и Маруси.
Эти проекты стали фундаментом для современных достижений в области ИИ. Благодаря им искусный интеллект охватывает огромное количество сфер: банки и финансы, образование, медицина, транспорт, сельское хозяйство. ИИ умеет распознавать образы, текст и запускать умный дом и многое другое.
В создании искусственного интеллекта можно выделить 3 основных вида его становления.
1950-1970е годы. Так называемое время нейросетей. Первые разработки привели к возникновению идей создания «мыслящих» машин.
Восьмидесятые – 2010 года ознаменовались популярностью технологии машинного обучения.
В настоящее же время считается расцветом искусственного интеллекта за счет глубокого обучения.
Сферы применения ИИ для современного человека
Искусственный интеллект обладает глубочайшими математическими познаниями. Большинство крупных компаний сейчас используют самообучающихся ботов. В наши дни искусственный интеллект используются во многих сферах общественной жизни, промышленности и научных исследований. Какие задачи решает ИИ?
Медицина. Пока человечество будет спокойно болеть и стареть, а так скорее всего будет всегда, искусственный интеллект будет приносить ощутимую пользу. Благодаря возможности обработки колоссального объёма данных, функциям анализа и сопоставления, искусственный интеллект способен на многое. Он определяет отклонения в строении клеток, сверяет симптоматику, оценивает данные, получаемые из медицинского оборудования.
Отдельного упоминания заслуживает такая сфера применения искусственного интеллекта, как тестирования новых лекарств. В итоге исследователи получают доклад, сообщение об эффективности лекарств. Учитывая количество проверок, которые должен пройти новый препарат для разрешения на производство, компьютеры экономят колоссальное количество времени. Крупнейшие мировые производители компании Atomwise и Burke Health позволяют не только в короткие сроки производить необходимые тесты, но и на молекулярном уровне моделировать будущее лекарства.
Финансы. Деньги, по сути, играют роль крови постоянно пульсирующим организме мировой экономики. От правильного распределения финансов зависит не только стабильная работа этого механизма, в целом, но и вопрос прибыли каждого участника процесса. Искусственный интеллект обладает глубочайшими математическими познаниями, великолепно разбирается в экономике и постоянно анализирует движение денег. Это позволяет компьютерам не только регулировать базовые транзакции, но и делает довольно точные прогнозы, на какую сферу вложения стоит обратить внимание. Увы, искусственный интеллект способен ошибаться, потому что иногда прибыль может оказаться действительно непредсказуемой.
Также две важные области вычисления мошеннических действий и общая автоматизация процесса. К примеру, финансовый агрегатор Plaid и его аналоги – виртуозно вычисляют подозрительное движение средств и помогают пользователям того же American Express беречь деньги. Лидером в сфере автоматизации процессов до сих пор является искусственный интеллект Robotic Process Automation, разработанный Jpmorgan chase. Его возможности связанные с извлечением данных пока не имеют мировых аналогов.
Консультирование клиентов. Смежной отраслью автоматизации является переложение решение проблем клиентов на искусственный интеллект. Большинство крупных компаний сейчас использует самообучающихся ботов, способных решить базовые проблемы пользователей без привлечения живых консультантов. Консультирующий искусственный интеллект способен, как отвечать пользователю в текстовой форме, так и общаться с ним при помощи электронного голоса или заранее записанных реплик.
Одно из важнейших преимуществ искусственного интеллекта он способен обрабатывать внушительное число запросов одновременно, что позволяет нанимать меньше консультантов. Также искусственный интеллект моментально обращается к базам данных, что позволяет экономить время.
Образование. Темп обучения индивидуален у каждого человека. Сократить нагрузку на живых преподавателей и обеспечить усвоение материала для каждого ученика в полном объеме способна адаптивная система обучения. Примером такого искусственного интеллекта является находящаяся в разработке платформа Third Space Learning. Она не только подбирает подходящий темп усвоения материала, но и реагирует на поведение студента и ситуацию в аудитории. Third Space Learning определяет, когда ученик отвлекается, переключает вкладку браузера или отвлекается на шум в аудитории. Если ситуация требует вмешательства живого преподавателя, система пригласит его.
Тем не менее, вряд ли искусственный интеллект способен, на данном этапе своего развития, полностью заменить живого лектора или специалиста. Исследователь Роза Лукич настаивает на совмещение работы компьютера и преподавателя-человека.
Автомобили и дорожное движение. С увеличением числа автомобилей и усложнением правил дорожного движения возникла дополнительная потребность в упрощении регулирования ситуации на дорогах. Пионером в области искусственного интеллекта, регулирующего дорожное движение, можно назвать систему Surtrac, спроектированную командой ученых университета Карнеги-Меллон, под руководством Стивена Смита. Впервые Surtrac опробовали в Питтсбурге, и работа системы привела к 40 процентному сокращению времени простоя в пробках. Также Surtrac уменьшило на 25 процентов время автомобилей пути.
Что касается искусственного интеллекта самих автомобилей, то лидер в этой области до сих пор считается компания Tesla. Известно всего несколько случаев аварий с участием этих электромобилей. Система управления Tesla выводит в приоритет безопасность людей и минимизирует опасные ситуации.
Повседневные задачи. Можно размещены бесчисленные программы для компьютера с ИИ. Вы можете скачать их бесплатно либо приобрести по индивидуальному прайсу. Одни из бесплатных представителей для ПК являются Azure Machine Learning Studio, TensorFlow, Cortana, Google Assistant. Все они в том или ином роде помогают с управлением «умным домом» и так далее.
Перечисленные здесь области применения искусственного интеллекта лишь малая часть сфер, в которых он задействован для многих людей. Также лишь кратко описаны варианты использования ИИ. И какие плюсы сам по себе несет.
Проектирование искусственного интеллекта. Какой он бывает?
Существуют принципиально различные подходы к проектированию искусственного интеллекта: восходящий и нисходящий.
Восходящий подход, когда мы изучаем что-нибудь, что обладает, по нашему мнению, интеллектом, и пытаемся это воспроизвести. Воспроизвести внутреннюю структуру, надеясь, что получим некое интеллектуальное поведение.
Нисходящий подход – это когда мы изучаем само по себе интеллектуальное поведение. Например, возможность распознавать текст на слух или распознавать текст в картинках, и потом проектируем некоторые компьютерные системы, которые реализуют эту интеллектуальную функцию.
В 2022 году создание программ, которые ведут себя так, будто бы они интеллектуальные, называется просто программированием – никому не нужны глупые программы. Поэтому мы будем в основном говорить про восходящее проектирование, про создание программ, которые являются или когда-то смогут быть интеллектуальными.
Как вообще определить разум или сознание в роботе или компьютерной программе? Какие признаки разумности?
Алан Тьюринг, один из пионеров компьютерной науки, предложил элегантный ответ: пусть машина нас сама в этом убедит. Его способ проверки сводится к следующему: есть ведущий и два игрока, один из которых является машиной. Ведущему неизвестно, кто из них кто. Ведущий задает игрокам вопросы, используя чат, игроки на них отвечают. Задача ведущего – определить, кто из игроков является машиной. Задача машины – сбить ведущего с толку, чтобы тот не смог определить, кто из нас является тут машиной, кто ведущим.
Игра не ограничивается банальными фразами типа «Как тебя зовут?». Можно, например, спрашивать: «Не мог бы ты написать поэму о стихах и осени?». И нормальный адекватный ответ компьютера данном случае был бы: «Помилуйте, я не умею писать стихи!». Или можно спросить у компьютера: «Сколько, по-твоему, будет 314 плюс 567?». И уважающий себя компьютер должен подумать минимум три секунды, прежде чем ответить «881». По-хорошему должен ошибиться, понимаете. То есть, это сложная игра. Это сложнее, чем правильно ответить на вопрос – надо ответить, как человек.
Идея Тьюринга состоит в следующем: если уж машина, с ее кодом сможет убедить нас в том, что мы не можем отличить человека от машины, то, вероятно, она разумна, значит, обладает сознанием, либо, по крайней мере, умнее людей, тогда как мы можем судить о том, что разумно?
С другой стороны, тест Тьюринга – лишь игра в имитацию. То есть, действительно ли компьютер, который утверждает, что он любит осень или любит стихи, любит осень и любит стихи? Может, он обманывает нас? Если он нас обманывает, мучит ли его совесть? И в конце концов, с чего мы вдруг взяли, что навык одурачить человека – это показатель разумности?
Значение слова «интеллект» в слове искусственный интеллект. Обычно имеют в виду человеческий интеллект. И обычно под интеллектом, по крайней мере, как говорит нам «Википедия», принимают способность людей анализировать внешний мир, обучаться и генерировать некое рациональное поведение. Длинная незначащая фраза. Если мы выкинем отсюда людей, поставим под сомнение «рациональное», у нас останется «поведение». Является ли поведение показателем разумности? И ответ: Нет! И самое удивительное следствие нашей разумности в том, что мы не вычисляем ответ, когда нам задают вопрос. Мы его знаем, мы его вспоминаем. А вычисления производятся в тот момент, когда мы узнаём информацию, необходимую для того, чтоб когда-то в будущем ответить.
Исходя из этого, и формируются вопросы «Возможно ли создание искусственного интеллекта на самом деле?», «Что же нужно сделать для возникновения искусственного интеллекта?», «Как создать ИИ?».
Вывод. На данном этапе развития ИИ и роль интеллекта в жизни современного человека конечно возросла. Программа, обладающая элементами глубокого обучения, решает большой спектр потребностей. Хоть некие «правила» и не считают ту же Яндекс Алису или Siri полноценной моделью и представителем ИИ, считая, что это просто робот с набором предусмотренных функций. Но на основании своих функций она может самостоятельно обучаться, хоть и не будет обладать сознанием. Но нуждается в этом общество? Либо программа и пишется для удовлетворения потребностей человека?
Сейчас основы ИИ могут преподаваться на уроках по информатике. Это может вдохновить молодое поколение на развитие в IT, к примеру, разработка собственной игры с искусственным интеллектом. Потребность такого интеллекта в сохранении атмосферы и возможность создания платформы с открытым миром.