Искусственный интеллект - причина, по которой нам конец?
Что такое искусственный интеллект и чего на самом деле боятся люди?
Вконтакте
Одноклассники
Искусственный интеллект - тема, о которой каждый сформировал своё мнение.
Эксперты в этом вопросе разбились на два лагеря.
В первом считают, что искусственного интеллекта не существует, во втором - что он есть.
Кто из них прав - разбирался Rusbase.
Искусственный интеллект и негативные последствия имитации
Основная причина споров об искусственном интеллекте - понимание термина. Камнем преткновения стали само понятие интеллекта и... муравьи. Отрицающие существование ИИ люди опираются на то, что нельзя создать искусственный интеллект, потому что не изучен интеллект человеческий, а следовательно - воссоздать его подобие невозможно.
Второй аргумент, которым оперируют «неверующие», заключается в кейсе с муравьями. Основной тезис кейса - муравьи долгое время считались существами, у которых есть интеллект, но после исследований стало ясно, что они его имитировали. А имитация интеллекта не означает его наличие. Поэтому всё, что имитирует разумное поведение - интеллектом назвать нельзя.
Другая половина лагеря (утверждающая, что ИИ есть) на муравьях и природе человеческого разума не зацикливается. Вместо этого они оперируют более практическими понятиями, смысл которых заключается в том, что искусственный интеллект - свойство машин выполнять интеллектуальные функции человека. Но что считать интеллектуальными функциями?
История искусственного интеллекта и кому это пришло в голову
Джон Маккарти, автор термина «искусственный интеллект», определил интеллектуальную функцию как вычислительную составляющую способности достигать целей. Само определение искусственного интеллекта Маккарти объяснил как науку и технологию создания интеллектуальных компьютерных программ.
Определение Маккарти появилось позже, чем само научное направление. Ещё в середине прошлого века учёные пытались понять, как работает человеческий мозг. Потом появились теории вычислений, теории алгоритмов и первые в мире компьютеры, вычислительные возможности которых натолкнули светил науки на мысли о том, сможет ли машина сравниться с разумом человека.
Вишенкой на торте стало решение Алана Тьюринга, который нашёл способ проверить разумность компьютера - и создал тест Тьюринга, определяющий, может ли мыслить машина.
Так что такое искусственный интеллект и для чего он создан?
Если не брать в расчёт муравьёв и природу человеческого интеллекта, ИИ в современном контексте - свойство машин, компьютерных программ и систем выполнять интеллектуальные и творческие функции человека, самостоятельно находить способы решения задач, уметь делать выводы и принимать решения.
Рационально не воспринимать искусственный интеллект как подобие человеческого разума и разделять футурологию и науку, так как ИИ и «Скайнет».
Тем более большинство современных продуктов, созданных с помощью ИИ-технологий - не новый виток развития искусственного интеллекта, а лишь использование старых инструментов для создания новых и нужных решений.
Почему апгрейд не считается за развитие искусственного интеллекта
Но такие ли новые это идеи? Взять, к примеру, Siri, облачного помощника, оснащённого вопросно-ответной системой. Подобный проект был создан ещё в 1966 году и тоже носил женское имя - Элиза. Интерактивная программа поддерживала диалог с собеседником настолько реалистично, что люди в ней признавали живого человека.
Или промышленные роботы, которые использует Amazon на складе. Задолго до этого в 1956 году роботы Unimation работали в General Motors, перемещая тяжёлые детали и помогая в сборке автомобилей. А интегральный робот Шейки, разработанный в 1966 году и ставший первым мобильным роботом, который управлялся искусственным интеллектом? Не напоминает современную и усовершенствованную Надин?
Проблемы неестественных интеллектов. Интеллекция Григория Бакунова
И куда без последнего тренда - нейросетей? Современные стартапы на нейросетях мы знаем - вспомнить хотя бы Prisma. А искусственную нейронную сеть на основе принципа самоорганизации для распознавания образов под названием «Когнитрон», созданную в далёком в 1975 году - нет.
Интеллектуальные чат-боты тоже не стали исключением. Далёкий праотец чат-ботов - CleverBot, работающий на алгоритме искусственного интеллекта, разработанном еще в 1998 году.
Поэтому искусственный интеллект не является чем-то новым и уникальным. Пугающим перспективой порабощения человечества феноменом - тем более. Сегодня ИИ - это использование старых инструментов и идей в новых продуктах, отвечающих требованиям современного мира.
Возможности искусственного интеллекта и неоправданные ожидания
Если сравнивать искусственный интеллект с человеком, то сегодня его развитие находится на уровне ребёнка, который учится держать ложку, старается встать с четверенек на две ноги и никак не может отвыкнуть от памперсов.
Мы привыкли видеть ИИ всемогущей технологией. Даже Господа Бога в фильмах не показывают столь всесильным, как вышедшую из под контроля корпорации табличку эксель. Может ли бог отключить всё электричество в городе, парализовать работу аэропорта, слить в интернет секретные переписки глав государств и спровоцировать экономический кризис? Нет, а искусственный интеллект может, но только в кино.
Завышенные ожидания - это причина, по которой мы в жизни, ведь автоматический робот-пылесос не сравнится с роботом-дворецким Тони Старка, а домашний и милый Zenbo не устроит вам «Мир Дикого Запада».
Россия и применение искусственного интеллекта - есть кто живой?
И хотя искусственный интеллект не оправдывает ожидания большинства, в России он используется в различных сферах, начиная от государственного управления и заканчивая дейтингом.
Сегодня найти и идентифицировать объекты, проанализировав данные изображений, можно с помощью и ИИ. Выявить агрессивное поведение человека, обнаружить попытку взлома банкомата и распознать по видео личность того, кто это пытался сделать - уже можно.
Биометрические технологии тоже ушли вперёд и позволяют не только по отпечаткам пальцев, но и по голосу, ДНК или сетчатке глаза. Да, прямо как в фильмах про спецагентов, которые могли попасть в секретное место лишь после сканирования глазного яблока. Но биометрические технологии применяются не только для верификации тайных агентов. В реальном мире биометрия используется для аутентификации, проверок заявок на кредит и контроля за работой персонала.
Биометрия - не единственный пример применения. Искусственный интеллект тесно связан с другими технологиями и решает задачи ритейла, финтеха, образования, промышленности, логистики, туризма, маркетинга, медицины, строительства, спорта и экологии. Наиболее успешно в России ИИ используется для решения задач предиктивной аналитики, интеллектуального анализа данных, обработки естественного языка, речевых технологий, биометрии и компьютерного зрения.
Задачи искусственного интеллекта и почему он ничего вам не должен
Никакой миссии у искусственного интеллекта нет, а задачи перед ним ставятся с целью и сокращения ресурсов, будь это время, деньги или люди.
Как пример - интеллектуальный анализ данных, где ИИ оптимизирует закупки, логистические цепочки и другие бизнес-процессы. Или компьютерное зрение, где с помощью технологий искусственного интеллекта проводится видеоаналитика и создаётся описание содержания видео. Для решения задач речевых технологий ИИ распознаёт, анализирует и синтезирует устную речь, делая ещё один маленький шаг на пути к тому, чтобы научить компьютер понимать человека.
Понимание человека компьютером считают той самой миссией, выполнение которой приблизит нас к созданию сильного интеллекта, так как для распознавания естественного языка машине потребуются не только огромные знания о мире, но и постоянное взаимодействие с ним. Поэтому «верующие» в сильный искусственный интеллект относят понимание машиной человека к самой важной задаче ИИ.
Гуманоид Надин имеет индивидуальность и предназначен на роль социального компаньона.
В философии искусственного интеллекта даже существует гипотеза, согласно которой есть слабый и сильный искусственные интеллекты. В ней сильным интеллектом будет считаться компьютер, способный мыслить и осознавать себя. Теория слабого интеллекта такую возможность отвергает.
К сильному интеллекту и правда много требований, некоторые из которых уже выполнены. Например, обучение и принятие решений. Но сможет ли когда-нибудь макбук соответствовать таким требованиям, как сопереживание и мудрость - большой вопрос.
Возможно ли, что в будущем появятся роботы, которые смогут не только имитировать человеческое поведение, но и сочувственно кивать, слушая очередное недовольство несправедливостью человеческого бытия?
Для чего ещё нужен робот с искусственным интеллектом?
В России робототехнике с использованием искусственного интеллекта уделяется мало внимания, но надежда на то, что это временное явление есть. CEO Mail Group Дмитрий Гришин даже фонд Grishin Robotics, правда, о громких находках фонда пока не было слышно.
Из последних хороших российских примеров - робот «Емеля» от i-Free, способный понимать естественный язык и общаться с детьми. На первом этапе робот запоминает имя и возраст ребенка, подстраиваясь под его возрастную группу. Также он может понимать вопросы и отвечать на них – например, говорить о прогнозе погоды или рассказать факты из «Википедии».
В других странах роботы пользуются большей популярностью. Например, в китайской провинции Хэнань на вокзале для скоростных поездов служит настоящий , который может сканировать и распознавать лица пассажиров.
Искусственный интеллект
Искусственный интеллект
[англ. Artificial intelligence (AI)] - раздел информатики, изучающий возможность обеспечения разумных рассуждений и действий с помощью вычислительных систем и иных искусственных устройств.
При этом в большинстве случаев заранее неизвестен алгоритм решения задачи.
Первые исследования, относимые к искусственному интеллекту были предприняты почти сразу же после появления первых вычислительных машин.
В 1910-13 гг. Бертран Рассел и Alfred North Whitehead опубликовали работу "Принципы математики", которая произвела революцию в формальной логике. В 1931 г. Курт Гедель показал, что достаточно сложная формальная система содержит утверждения, которые тем не менее нельзя ни доказать ни опровергнуть в рамках этой системы. Таким образом система ИИ, которая устанавливает истинность всех утверждений, выводя их из аксиом, не может доказать эти утверждения. Так как люди могут "увидеть" истинность таких утверждений, ИИ стал рассматриваться как нечто второстепенное. В 1941 г. Конрад Цузе построил первый работающий программно-контроллируемый компьютер. Уоррен Маккалок и Walter Pitts в 1943 г. опубликовали A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity, который заложил основы нейронных сетей.
В 1954 г. американский исследователь А.Ньюэлл (A.Newel) решил написать программу для игры в шахматы. Этой идеей он поделился с аналитиками корпорации "РЭНД" (RAND Corporation, www.rand.org) Дж. Шоу (J.Show) и Г.Саймоном (H.Simon), которые предложили Ньюэллу свою помощь. В качестве теоретической основы такой программы было решено использовать метод, предложенный в 1950 г. Клодом Шенноном (C.E. Shannon), основателем теории информации. Точная формализация этого метода была выполнена Аланом Тьюрингом (Alan Turing). Он же промоделировал его вручную. К работе была привлечена группа голландских психологов под руководством А. Де Гроота (A. de Groot), изучавших стили игры выдающихся шахматистов. Через два года совместной работы этим коллективом был создан язык программирования ИПЛ1 - по-видимому первый символьный язык обработки списков. Вскоре была написана и первая программа, которую можно отнести к достижениям в области искусственного интеллекта. Эта была программа "Логик-Теоретик" (1956), предназначенная для автоматического доказательства теорем в исчислении высказываний.
Собственно же программа для игры в шахматы, NSS, была завершена в 1957 г. В основе ее работы лежали так называемые эвристики (правила, которые позволяют сделать выбор при отсутствии точных теоретических оснований) и описания целей. Управляющий алгоритм пытался уменьшить различия между оценками текущей ситуации и оценками цели или одной из подцелей.
В 1960 г. той же группой, на основе принципов, использованных в NSS, была написана программа, которую ее создатели назвали GPS (General Problem Solver)- универсальный решатель задач. GPS могла справляться с рядом головоломок, вычислять неопределенные интегралы, решать некоторые другие задачи. Эти результаты привлекли внимание специалистов в области вычислений. Появились программы автоматического доказательства теорем из планиметрии и решения алгебраических задач (сформулированных на английском языке).
Джона Маккарти (J.McCarty) из Стэнфорда заинтересовали математические основы этих результатов и вообще символьных вычислений. В результате в 1963 г. им был разработан язык ЛИСП (LISP, от List Processing), основу которого составило использование единого спискового представления для программ и данных, применение выражений для определения функций, скобочный синтаксис.
К исследованиям в области искусственного интеллекта стали проявлять интерес и логики. В том же 1964 г. была опубликована работа ленинградского логика Сергея Маслова "Обратный метод установления выводимости в классическом исчислении предикатов", в которой впервые предлагался метод автоматического поиска доказательства теорем в исчислении предикатов.
На год позже (в 1965 г.) в США появляется работа Дж.А.Робинсона (J.A.Pobinson) , посвященная несколько иному методу автоматического поиска доказательства теорем в исчислении предикатов первого порядка. Этот метод был назван методом резолюций и послужил отправной точкой для создания нового языка программирования со встроенной процедурой логического вывода - языка Пролог (PROLOG) в 1971 г.
В 1966 году в СССР Валентином Турчиным был разработан язык рекурсивных функций Рефал, предназначенный для описания языков и разных видов их обработки. Хотя он и был задуман как алгоритмический метаязык, но для пользователя это был, подобно ЛИСПу и Прологу, язык обработки символьной информации.
В конце 60-х гг. появились первые игровые программы, системы для элементарного анализа текста и решения некоторых математических задач (геометрии, интегрального исчисления). В возникавших при этом сложных переборных проблемах количество перебираемых вариантов резко снижалось применением всевозможных эвристик и "здравого смысла". Такой подход стали называть эвристическим программированием. Дальнейшее развитие эвристического программирования шло по пути усложнения алгоритмов и улучшения эвристик. Однако вскоре стало ясно, что существует некоторый предел, за которым никакие улучшения эвристик и усложнения алгоритма не повысят качества работы системы и, главное, не расширят ее возможностей. Программа, которая играет в шахматы, никогда не будет играть в шашки или карточные игры.
Постепенно исследователи стали понимать, что всем ранее созданным программам недостает самого важного - знаний в соответствующей области. Специалисты, решая задачи, достигают высоких результатов, благодаря своим знаниям и опыту; если программы будут обращаться к знаниям и применять их, то они тоже достигнут высокого качества работы.
Это понимание, возникшее в начале 70-х годов, по существу, означало качественный скачок в работах по искусственному интеллекту.
Основополагающие соображения на этот счет высказал в 1977 г. на 5-й Объединенной конференции по искусственному интеллекту американский ученый Э.Фейгенбаум (E.Feigenbaum).
Уже к середине 70-х гг. появляются первые прикладные интеллектуальные системы, использующие различные способы представления знаний для решения задач - экспертные системы. Одной из первых была экспертная система DENDRAL, разработанная в Станфордском университете и предназначенная для порождения формул химических соединений на основе спектрального анализа. В настоящее время DENDRAL поставляется покупателям вместе со спектрометром. Система MYCIN предназначена для диагностики и лечения инфекционных заболеваний крови. Система PROSPECTOR прогнозирует залежи полезных ископаемых. Имеются сведения о том, что с ее помощью были открыты залежи молибдена, ценность которых превосходит 100 миллионов долларов. Система оценки качества воды, реализованная на основе российской технологии SIMER + MIR несколько лет назад причины превышения предельно допустимых концентрациий загрязняющих веществ в Москве-реке в районе Серебрянного Бора. Система CASNET предназначена для диагностики и выбора стратегии лечения глаукомы и т.д.
В настоящее время разработка и реализация экспертных систем выделилась в самостоятельную инженерную область. Научные же исследования сосредоточены в ряде направлений, некоторые из которых перечислены ниже.
Теорией явно не определено, что именно считать необходимыми и достаточными условиями достижения интеллектуальности. Хотя на этот счёт существует ряд гипотез, например, гипотеза Ньюэлла-Саймона. Обычно к реализации интеллектуальных систем подходят именно с точки зрения моделирования человеческой интеллектуальности. Таким образом, в рамках искусственного интеллекта различают два основных направления:
■
символьное (семиотическое, нисходящее) основано на моделировании высокоуровневых процессов мышления человека, на представлении и использовании знаний;
■
нейрокибернетическое (нейросетевое, восходящее) основано на моделировании отдельных низкоуровневых структур мозга (нейронов).
Таким образом, сверхзадачей искусственного интеллекта является построение компьютерной интеллектуальной системы, которая обладала бы уровнем эффективности решений неформализованных задач, сравнимым с человеческим или превосходящим его.
Наиболее часто используемые при построении систем искусственного интеллекта парадигмы программирования - функциональное программирование и логическое программирование. От традиционных структурного и объектно-ориентированного подходов к разработке программной логики они отличаются нелинейным выводом решений и низкоуровневыми средствами поддержки анализа и синтеза структур данных.
Можно выделить две научные школы с разными подходами к проблеме ИИ: Конвенционный ИИ и Вычислительный ИИ.
В конвенционном ИИ
главным образом используются методы машинного самообучения, основанные на формализме и статистическом анализе.
Методы конвенционного ИИ:
■
Экспертные системы:программы, которые, действуя по определенным правилам, обрабатывают большое количество информации, и в результате выдают заключение на её основе.
■
Рассуждение на основе аналогичных случаев (Case-based reasoning).
■
Байесовские сети -это статистический метод обнаружения закономерностей в данных. Для этого используется первичная информация, содержащаяся либо в сетевых структурах либо в базах данных
■
Поведенческий подход: модульный метод построения систем ИИ, при котором система разбивается на несколько сравнительно автономных программ поведения, которые запускаются в зависимости от изменений внешней среды.
Вычислительный ИИ
подразумевает итеративную разработку и обучение (например, подбор параметров в сети связности). Обучение основано на эмпирических данных и ассоциируется с не-символьным ИИ и мягкими вычислениями.
Основные методы вычислительного ИИ:
■
Нейронные сети: системы с отличными способностями к распознаванию.
■
Нечёткие системы: методики для рассуждений в условиях неопределенности (широко используются в современных промышленных и потребительских системах контроля)
■
Эволюционные вычисления:здесь применяются понятия традиционно относящиеся к биологии такие как популяция, мутация и естественный отбор для создания лучших решений задачи. Эти методы делятся на эволюционные алгоритмы (например, генетические алгоритмы) и методы роевого интеллекта (например, муравьиный алгоритм).
В рамках гибридных интеллектуальных систем пытаются объединить два этих направления. Экспертные правила умозаключений могут генерироваться нейронными сетями, а порождающие правила получают с помощью статистического обучения.
Перспективные направления искусственного интеллекта.
Методы CBR (моделирование рассуждений на основе прецедентов) уже применяются в множестве прикладных задач - в медицине, управлении проектами, для анализа и реорганизации среды, для разработки товаров массового спроса с учетом предпочтений разных групп потребителей, и т.д. Следует ожидать приложений методов CBR для задач интеллектуального поиска информации, электронной коммерции (предложение товаров, создание виртуальных торговых агентств), планирования поведения в динамических средах, компоновки, конструирования, синтеза программ.
Кроме того, следует ожидать всё большего влияния идей и методов (ИИ) на машинный анализ текстов (АТ) на естественном языке. Это влияние, скорее всего, коснется семантического анализа и связанных с ним методов синтаксического анализа - в этой области оно проявится в учете модели мира на заключительных стадиях семантического анализа и использовании знаний о предметной области и ситуативной информации для уменьшения переборов на более ранних стадиях (например, при построении деревьев синтаксического разбора).
Второй "канал связи" ИИ и АТ - использование методов машинного обучения в АТ; третий "канал" - использование рассуждений на основе прецедентов и рассуждений на основе аргументации для решения некоторых задач АТ, например задач уменьшения шума и повышения степени релевантности поиска.
К одному из наиболее важных и перспективных направлений в искусственном интеллекте следует сегодня отнести задачи автоматического планирования поведения. Область применения методов автоматического планирования - самые различные устройства с высокой степенью автономности и целенаправленным поведением, от бытовой техники до беспилотных космических кораблей для исследования глубокого космоса.
Используемые источники
1. Стюарт Рассел, Питер Норвиг "Искусственный интеллект: современный подход(AIMA)", 2-е издание: Пер. с англ. - М.:Издательский дом "Вильямс", 2005.-1424 стр. с ил.
2. Джордж Ф. Люгер "Искусственный интеллект: стратегии и методы решения", 4-е издание: Пер. с англ. - М.: Издательский дом "Вильямс", 2004.
3. Геннадий Осипов, президент Российской ассоциации искусственного интеллекта, постоянный член Европейского координационного комитета по искусственному интеллекту (ECCAI), д.ф.-м.н., профессор "Искусственный интеллект: состояние исследований и взгляд в будущее".
Искусственный интеллект
Искусственный интеллект (ИИ, от англ. Artificial intelligence, AI) - наука и технология создания интеллектуальных машин, особенноинтеллектуальных компьютерных программ.
ИИ связан со сходной задачей использования компьютеров для понимания человеческого интеллекта, но не обязательно ограничивается биологически правдоподобными методами.
ИИ это научное направление, разрабатывающее методы, позволяющие электронно-вычислительной машине решать интеллектуальные задачи, если они решаются человеком. Понятием "искусственный интеллект" обозначают функциональные возможности машины решать человеческие задачи. Искусственный интеллект направлен на повышение эффективности различных форм умственного труда человека.
Наиболее распространенная форма искусственного интеллекта - это компьютер, запрограммированный на ответы по какой-то определенной теме. Такие "экспертные системы" обладают человеческой способностью выполнять аналитическую работу эксперта. Аналогичный текстовый процессор может выявлять орфографические ошибки, их можно "обучать" новым словам. К этой научной дисциплине тесно примыкает другая, предмет которой иногда называют "искусственная жизнь". Она занимается интеллектом более низкого уровня. Например, робота можно запрограммировать на ориентирование в тумане, т.е. придать ему способность физического взаимодействия с окружающей средой.
Термин "искусственный интеллект" впервые был предложен на семинаре с аналогичным названием в Дартсмутском колледже в США в 1956 г. В дальнейшем различными учеными были даны следующие определения искусственного интеллекта:
ИИ - ветвь информатики, которая связана с автоматизацией интеллектуального поведения;
ИИ - это наука о вычислениях, которые делают возможными восприятие, логический вывод и действие;
ИИ - это информационная технология, связанная с процессами логического вывода, обучения и восприятия.
История искусственного интеллекта как нового научного направления начинается в середине XX в. К этому времени уже было сформировано множество предпосылок его зарождения: среди философов давно шли споры о природе человека и процессе познания мира, нейрофизиологи и психологи разработали ряд теорий относительно работы человеческого мозга и мышления, экономисты и математики задавались вопросами оптимальных расчётов и представления знаний о мире в формализованном виде; наконец, зародился фундамент математической теории вычислений - теории алгоритмов - и были созданы первые компьютеры.
Основной проблемой искусственного интеллекта является разработка методов представления и обработки знаний.
К программам искусственного интеллекта относятся:
Игровые программы (стохастические, компьютерные игры);
Естественно-языковые программы - машинный перевод, генерация текстов, обработка речи;
Распознающие программы - распознавание почерков, изображений, карт;
Программы создания и анализа графики, живописи, музыкальных произведений.
Выделяются следующие направления искусственного интеллекта:
Экспертные системы;
Нейронные сети;
Естественно-языковые системы;
Эволюционные методы и генетические алгоритмы;
Нечеткие множества;
Системы извлечения знаний.
Экспертные системы ориентированы на решение конкретных задач.
Нейронные сети реализуют нейросетевые алгоритмы.
Делятся на:
Сети общего назначения, которые поддерживают около 30 нейросетевых алгоритмов и настраиваются на решение конкретных задач;
Объектно-ориентированные - используемые для распознания символов, управления производством, предсказание ситуаций на валютных рынках,
Гибридные - используюемые вместе с определенным программным обеспечением (Excel, Access, Lotus).
Естественно-языковые (ЕЯ) системы делятся на:
Программные продукты естественного языкового интерфейса в БД (представление естественно-языковых запросов в SQL-запросы);
Естественно-языковой поиск в текстах, содержательное сканирование текстов (используется в поисковых системах Internet, например, Google);
Масштабируемые средства распознания речи (портативные синхронные переводчики);
Компоненты речевой обработки, как сервисные средства программного обеспечения (ОС Windows XP).
Нечёткие множества - реализуют логические отношения между данными. Эти программные продукты используются для управления экономическими объектами, построения экспертных систем и систем поддержки принятия решений.
Генетические алгоритмы - это методы анализа данных, которые невозможно проанализировать стандартными методами. Как правило, используются для обработки больших объёмов информации, построения прогнозных моделей. Используются в научных целях при имитационном моделировании.
Системы извлечения знаний - используются для обработки данных из информационных хранилищ.
Некоторые из самых известных ИИ-систем:
Deep Blue - победил чемпиона мира по шахматам. Матч Каспаров против суперЭВМ не принёс удовлетворения ни компьютерщикам, ни шахматистам, и система не была признана Каспаровым. Затем линия суперкомпьютеров IBM проявилась в проектах brute force BluGene (молекулярное моделирование) и моделирование системы пирамидальных клеток в швейцарском центре Blue Brain.
Watson - перспективная разработка IBM, способная воспринимать человеческую речь и производить вероятностный поиск, с применением большого количества алгоритмов. Для демонстрации работы Watson принял участие в американской игре "Jeopardy!", аналога "Своей игры" в России, где системе удалось выиграть в обеих играх.
MYCIN - одна из ранних экспертных систем, которая могла диагностировать небольшой набор заболеваний, причем часто так же точно, как и доктора.
20Q - проект, основанный на идеях ИИ, по мотивам классической игры "20 вопросов". Стал очень популярен после появления в Интернете на сайте 20q.net.
Распознавание речи. Системы такие как ViaVoice способны обслуживать потребителей.
Роботы в ежегодном турнире RoboCup соревнуются в упрощённой форме футбола.
Банки применяют системы искусственного интеллекта (СИИ) в страховой деятельности (актуарная математика), при игре на бирже и управлении собственностью. Методы распознавания образов (включая, как более сложные и специализированные, так и нейронные сети) широко используют при оптическом и акустическом распознавании (в том числе текста и речи), медицинской диагностике, спам-фильтрах, в системах ПВО (определение целей), а также для обеспечения ряда других задач национальной безопасности.
Разработчики компьютерных игр применяют ИИ в той или иной степени проработанности. Это образует понятие "Игровой искусственный интеллект". Стандартными задачами ИИ в играх являются нахождение пути в двумерном или трёхмерном пространстве, имитация поведения боевой единицы, расчёт верной экономической стратегии и так далее.
Наиболее крупные научные и исследовательские центры в области искусственного интеллекта:
Соединённые Штаты Америки (Массачусетский технологический институт);
Германия (Немецкий исследовательский центр по искусственному интеллекту);
Япония (Национальный институт современной промышленной науки и технологии (AIST));
Россия (Научный совет по методологии искусственного интеллекта Российской академии наук).
Сегодня за счет достижений в области искусственного интеллекта создано большое количество научных разработок, которое существенно упрощает жизнь людей. Распознавание речи или отсканированного текста, решение вычислительно сложных задач за короткое время и многое другое - все это стало доступно благодаря развитию искусственного интеллекта.
Замена человека-специалиста на системы искусственного интеллекта, в частности на экспертные системы, разумеется, там, где это допустимо, позволяет существенно ускорить и удешевить процесс производства. Системы искусственного интеллекта всегда объективны и результаты их работы не зависят от моментного настроения и ряда других субъективных факторов, которые присущи человеку. Но, несмотря на все вышесказанное, не стоит питать сомнительные иллюзии и надеяться, что в ближайшем будущем труд человека удастся заменить работой искусственного интеллекта. Опыт показывает, что на сегодняшний день системы искусственного интеллекта достигают наилучших результатов, функционируя совместно с человеком. Ведь именно человек, в отличие от искусственного интеллекта, умеет мыслить нестандартно и творчески, что позволяло ему развиваться и идти вперед на протяжении всей его эпохи.
Используемые источники
1. www.aiportal.ru
3. ru.wikipedia.org
Новая эволюционная стратегия человечества
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.
Искусственный интеллект – в последнее время одна из наиболее популярных тем в технологическом мире. Такие умы, как Элон Маск, Стивен Хокинг и Стив Возняк всерьез обеспокоены исследованиями в области ИИ и утверждают, что его создание грозит нам смертельной опасностью. В то же время научная фантастика и голливудские фильмы породили множество заблуждений вокруг ИИ. Так ли нам угрожает опасность и какие неточности мы допускаем, представляя уничтожение Земли Skynet, всеобщую безработицу или наоборот достаток и беззаботность? В человеческих мифах об искусственном интеллекте разобралось издание Gizmodo. Приводим полный перевод его статьи.
Это называли важнейшим тестом машинного разума со времен победы Deep Blue над Гарри Каспаровым в шахматном поединке 20-летней давности. Google AlphaGo победил на турнире по Го гроссмейстера Ли Седоля с разгромным счетом 4:1, показав насколько серьезно искусственный интеллект (ИИ) продвинулся вперед. Судьбоносный день, когда машины наконец превзойдут в уме человека, никогда не казался так близко. Но мы, кажется, так и не приблизились к осознанию последствий этого эпохального события.
В действительности, мы цепляемся за серьезные и даже опасные заблуждения об искусственном интеллекте. В прошлом году основатель SpaceX Элон Маск предостерег, что ИИ может захватить мир. Его слова вызвали бурю комментариев, как противников, так и сторонников этого мнения. Как для такого будущего монументального события, есть поразительное количество разногласий относительно того, произойдет ли оно, и, если да, то в какой форме. Это особенно тревожно, если принять во внимание невероятную пользу, которую может получить человечество от ИИ, и возможные риски. В отличие от других изобретений человека, у ИИ есть потенциал изменить человечество или уничтожить нас.
Трудно понять, чему верить. Но благодаря первым работам ученых в области вычислительных наук, нейробиологов, теоретиков в области ИИ, начинает возникать более четкая картина. Вот несколько общих заблуждений и мифов касательно искусственного интеллекта.
Миф №1: “Мы никогда не создадим ИИ с разумом сравнимым с человеческим”
Реальность: У нас уже есть компьютеры, которые сравнялись или превысили человеческие возможности в шахматах, Го, торговле на бирже и разговорах. Компьютеры и алгоритмы, которые ими руководят, могут становиться только лучше. Это лишь вопрос времени, когда они превзойдут человека в любой задаче.
Психолог-исследователь из университета Нью-Йорка Гари Маркус сказал, что “буквально каждый”, кто работает в ИИ, верит, что машины, в конце концов, обойдут нас: “Единственное реальное отличие между энтузиастами и скептиками – это оценки сроков”. Футуристы вроде Рея Курцвейла считают, что это может произойти в течение нескольких десятилетий, другие говорят, что потребуются века.
ИИ-скептики не убедительны, когда говорят, что это нерешаемая технологическая проблема, а в природе биологического мозга есть что-то уникальное. Наши мозги – биологические машины – они существуют в реальном мире и придерживаются основных законов физики. В них нет ничего непознаваемого.
Миф №2: “Искусственный интеллект будет иметь сознание”
Реальность: Большинство представляет, что машинный разум будет обладать сознанием и думать так, как думают люди. Более того, критики вроде сооснователя Microsoft Пола Аллена верят, что мы пока не можем достигнуть общего искусственного интеллекта (способен решить любую умственную задачу, с которой справляется человек), потому что нам не хватает научной теории сознания. Но как говорит специалист по когнитивной робототехнике Имперского колледжа Лондона Мюррей Шанахан, нам нельзя приравнивать эти две концепции.
“Сознание безусловно удивительная и важная вещь, но я не верю, что оно необходимо для искусственного интеллекта человеческого уровня. Если выражаться более точно, мы используем слово “сознание” для обозначения нескольких психологических и когнитивных признаков, которые у человека “идут в комплекте”, – объясняет ученый.
Умную машину, которой не хватает одного или нескольких подобных признаков, можно представить. В конце концов, мы можем создать невероятной умный ИИ, который будет неспособен воспринимать мир субъективно и осознано. Шанахан утверждает, что разум и сознание можно совместить в машине, но мы не должны забывать, что это две разных концепции.
То, что машина проходит тест Тьюринга, в котором она неотличима от человека, не означает наличие у нее сознания. Для нас передовой ИИ может казаться осознанным, но его самосознание будет не большим, чем у камня или калькулятора.
Миф №3: “Нам не стоит бояться ИИ”
Реальность: В январе основатель Facebook Марк Цукерберг заявил, что нам не стоит бояться ИИ, ведь он сделает невероятное количество хороших вещей для мира. Он прав наполовину. Мы извлечем огромную выгоду от ИИ: от беспилотных автомобилей до создания новых лекарств, но нет никаких гарантий, что каждая конкретизации ИИ будет доброкачественной.
Высокоразумная система может знать все о конкретной задаче, вроде решения неприятной финансовой проблемы или взлома системы вражеской обороны. Но вне границ этих специализаций, она будет глубоко невежественна и не сознательна. Система Google DeepMind эксперт в Го, но у нее нет возможностей или причин исследовать сферы вне своей специализации.
Многие из этих систем могут не подчинятся соображениям безопасности. Хороший пример – сложный и мощный вирус Stuxnet, военизированный червь, разработанный военными Израиля и США для проникновения и диверсии работы иранских атомных станций. Это вирус каким-то образом (специально или случайно) заразил российскую атомную станцию.
Еще один пример, программа Flame, использованная для кибершпионажа на Ближнем Востоке. Легко представить будущие версии Stuxnet или Flame, который выходят за пределы своих целей и наносят огромный вред чувствительной инфраструктуре. (Для понимания, эти вирусы не являются ИИ, но в будущем они могут его иметь, откуда и беспокойство).
Вирус Flame использовался для кибершпионажа на Ближнем Востоке. Фото: Wired
Миф №4: “Искусственный суперинтеллект будет слишком умен, чтобы совершать ошибки”
Реальность: Исследователь ИИ и основатель Surfing Samurai Robots Ричард Лусимор считает, что большинство сценариев судного дня, связанного с ИИ, непоследовательны. Они всегда построены на предположении, что ИИ говорит: “Я знаю, что уничтожение человечества вызвано сбоем в моей конструкции, но я все равно вынужден это сделать”. Лусимор говорит, что если ИИ будет вести себя так, рассуждая о нашем уничтожении, то такие логические противоречия будут преследовать его всю жизнь. Это, в свою очередь, ухудшает его базу знаний и делает его слишком глупым для создания опасной ситуации. Ученый также утверждает, что люди, говорящие: “ИИ может делать только то, на что его запрограммировали”, заблуждаются также, как и их коллеги на заре компьютерной эры. Тогда люди использовали эту фразу утверждая, что компьютеры не способны продемонстрировать ни малейшей гибкости.
Питер Макинтайр и Стюарт Армстронг, которые работают в Институте будущего человечества при Оксфордском университете, не соглашаются с Лусимором. Они утверждают, что ИИ в значительной мере связан тем, как его запрограммировали. Макинтайр и Армстронг верят, что ИИ не сможет совершать ошибок или быть слишком тупым, чтобы не знать, чего мы от него ожидаем.
“По определению, искусственный суперинтеллект (ИСИ) – субъект, с разумом значительно большим, чем обладает лучший человеческий мозг в любой области знаний. Он будет точно знать, что мы хотели, чтобы он сделал”, – утверждает Макинтайр. Оба ученых верят, что ИИ будет делать лишь то, на что запрограммирован. Но если он станет достаточно умен, он поймет, как это отличается от духа закона или намерений людей.
Макинтайр сравнил будущую ситуацию людей и ИИ с теперешним взаимодействием человека и мыши. Цель мыши – искать еду и убежище. Но она часто конфликтует с желанием человека, который хочет, чтобы его зверек бегал вокруг него свободно. “Мы достаточно умны, чтобы понимать некоторые цели мышей. Так что ИСИ будет также понимать наши желания, но быть к ним безразличным”, – говорит ученый.
Как показывает сюжет фильма Ex Machina человеку будет крайне сложно удерживать более умный ИИ
Миф №5: “Простая заплатка решит проблему контроля ИИ”
Реальность: Создав искусственный интеллект умнее человека, мы столкнемся с проблемой известной как “проблема контроля”. Футуристы и теоретики ИИ впадают в состояние полной растерянности, если их спросить, как мы будем содержать и ограничивать ИСИ, если такой появится. Или как убедиться, что он будет дружественно настроен в отношении людей. Недавно исследователи из Института технологий Джорджии наивно предположили, что ИИ может перенять человеческие ценности и социальные правила, читая простые истории. На деле, это будет куда более сложно.
“Предлагалось множество простых трюков, которые могут “решить” всю проблему контроля ИИ”, – говорит Армстронг. Примеры включали программирование ИСИ так, чтобы его целью было угождать людям, или, чтобы он просто функционировал как инструмент в руках человека. Еще вариант – интегрировать концепции любви или уважения в исходный код. Чтобы предотвратить ИИ от принятия упрощенного, однобокого взгляда на мир, предлагалось запрограммировать его ценить интеллектуальное, культурное и социальное разнообразие.
Но эти решения слишком просты, как попытка втиснуть всю сложность человеческих симпатий и антипатий в одно поверхностное определение. Попробуйте, к примеру, вывести четкое, логичное и выполнимое определение “уважения”. Это крайне сложно.
Машины в “Матрице” могли без проблем уничтожить человечество
Миф №6: “Искусственный интеллект нас уничтожит”
Реальность: Нет никакой гарантии, что ИИ нас уничтожит, или, что мы не сможем найти возможности контролировать его. Как сказал теоретик ИИ Элизер Юдковски: “ИИ ни любит, ни ненавидит вас, но вы сделаны из атомов, которые он может использовать для других целей”.
В своей книге “Искусственный интеллект. Этапы. Угрозы. Стратегии” оксфордский философ Ник Бостром написал, что настоящий искусственный суперинтеллект, после его появления, создаст риск больший, чем любые другие человеческие изобретения. Выдающиеся умы вроде Элона Маска, Билла Гейтса и Стивена Хокинга (последний предупредил, что ИИ может быть нашей “худшей ошибкой в истории”) также выразили обеспокоенность.
Макинтайр сказал, что в большинстве целей, которыми может руководствоваться ИСИ, есть веские причины избавиться от людей.
“ИИ может спрогнозировать, достаточно правильно, что мы не хотим, чтобы он максимизировал прибыль конкретной компании, чего бы это ни стоило клиентам, окружающей среде и животным. Поэтому у него есть сильный стимул, чтобы позаботится о том, что его не прервут, не помешают, выключат или не изменят его целей, поскольку из-за этого изначальные цели не будут выполнены”, – утверждает Макинтайр.
Если только цели ИСИ не будут точно отображать наши собственные, то у него будут достойные поводы не дать нам возможности остановить его. Учитывая, что уровень его интеллекта значительно превосходит наш, мы с этим ничего не сможем поделать.
Никто не знает, какую форму обретет ИИ и как он может угрожать человечеству. Как отметил Маск, искусственный интеллект может использоваться для контроля, регулирования и мониторинга другого ИИ. Или он может быть пропитан человеческими ценностями или преобладающим желанием быть дружественным к людям.
Миф №7: “Искусственный суперинтеллект будет дружелюбным”
Реальность: Философ Иммануил Кант верил, что разум сильно коррелирует с моральностью. Нейробиолог Давид Чалмерс в своем исследовании “Сингулярность: Философский анализ” взял известную идею Канта и применил ее к возникшему искусственному суперинтеллекту.
Если это верно… мы можем ожидать, что интеллектуальный взрыв приведет к взрыву моральности. Затем мы можем ожидать, что появившиеся ИСИ системы будут суперморальны также, как и суперинтеллектуальны, что позволит нам ожидать от них доброкачественности.
Но идея того, что развитый ИИ будет просветленным и добрым, по своей сути, не очень правдоподобна. Как отметил Армстронг, есть много умных военных преступников. Не похоже, что связь между разумом и моральностью существует среди людей, поэтому он поддает сомнению работу этого принципа среди других умных форм.
“Умные люди, ведущие себя аморально, могут вызывать боль гораздо больших масштабов, чем их более глупые коллеги. Разумность просто дает им возможность быть плохими с большим умом, она не превращает их в добряков”, – утверждает Армстронг.
Как объяснил Макинтайр, возможность субъекта достичь цели не относиться к тому, будет эти цель разумной для начала. “Нам очень сильно повезет, если наши ИИ будут уникально одаренными и уровень их моральности будет расти вместе с разумом. Надеяться на удачу – не лучший подход для того, что может определить наше будущее”, – говорит он.
Миф №8: “Риски ИИ и робототехники равнозначны”
Реальность: Это особенно частая ошибка, насаждаемая некритичными СМИ и голливудскими фильмами вроде “Терминатора”.
Если бы искусственный суперинтеллект вроде Skynet действительно захотел бы уничтожить человечество, он был не использовал андроидов с шестиствольными пулеметами. Гораздо эффективнее было бы наслать биологическую чуму или нанотехнологическую серую слизь. Или просто уничтожить атмосферу.
Искусственный интеллект потенциально опасен не тем, что он может повлиять на развитие роботетехники, а тем, как его появление повлияет на мир в принципе.
Миф №9: “Изображение ИИ в научной фантастике – точное отображение будущего”
Множество видов разумов. Изображение: Элизер Юдковски
Конечно, авторы и футуристы использовали научную фантастику, чтобы делать фантастические прогнозы, но горизонт событий, который устанавливает ИСИ, это совсем другая опера. Более того, нечеловеческая природа ИИ делает для нас невозможным знание, а значит и предсказание, его природы и формы.
Чтобы развлекать нас, глупых людишек, в научной фантастике большинство ИИ изображены похожими на нас. “Существует спектр всех возможных разумов. Даже среди людей, вы достаточно отличаетесь от своего соседа, но эта вариация ничто, в сравнении со всеми разумами, которые могут существовать”, – говорит Макинтайр.
Большинство научно-фантастических произведений, чтобы рассказать убедительную историю, не должны быть научно точны. Конфликт обычно разворачивается между близкими по силе героями. “Представьте, насколько бы скучной была история, где ИИ без сознания, радости или ненависти, покончил бы с человечеством без всякого сопротивления, чтобы добиться неинтересной цели”, – зевая, повествует Армстронг.
На заводе Tesla трудятся сотни роботов
Миф №10: “Это ужасно, что ИИ заберет всю нашу работу”
Реальность: Возможность ИИ автоматизировать многое, из того, что мы делаем, и его потенциал уничтожить человечество, две совсем разные вещи. Но согласно Мартину Форду, автору “На заре роботов: Технологии и угроза безработного будущего”, их часто рассматривают как целое. Хорошо думать об отдаленном будущем применения ИИ, но только если оно не отвлекает нас от проблем, с которыми нам придется столкнуться в ближайшие десятилетия. Главная среди них – массовая автоматизация.
Никто не ставит под сомнение, что искусственный интеллект заменит множество существующих профессий, от работника фабрики до высших эшелонов белых воротничков. Некоторые эксперты предсказывают, что половине всех рабочих мест США угрожает автоматизация в ближайшем будущем.
Но это не означает, что мы не сможем справиться с потрясением. Вообще, избавление от большей части нашей работы, как физической так и ментальной, – квази-утопическая цель нашего вида.
“В течении пары десятилетий ИИ уничтожит множество профессий, но это неплохо”, – говорит Миллер. Беспилотные автомобили заменят водителей грузовиков, что сократит стоимость доставки и, как следствие, сделает многие продукты дешевле. “Если вы водитель грузовика и зарабатываете этим на жизнь – вы потеряете, но все другие наоборот смогут покупать больше товаров на ту же зарплату. А деньги, которые они отложат, будут потрачены на другие товары и услуги, которые создадут новые рабочие места для людей”, – утверждает Миллер.
По всей вероятности, искусственный интеллект будет создавать новые возможности производства блага, освободив людей для занятия другими вещами. Успехи в развитии ИИ будут сопровождаться успехами в других областях, особенно в производстве. В будущем, нам станет легче, а не сложнее, удовлетворять наши основные потребности.
Искусственный интеллект можно определить как научную дисциплину, которая занимается моделированием разумного поведения. Это определение имеет один существенный недостаток – понятие интеллекта трудно объяснить. Большинство людей уверено, что смогут отличить «разумное поведение», когда с ним столкнутся. Однако вряд ли кто-нибудь сможет дать интеллекту определение, достаточно конкретное для оценки предположительно разумной компьютерной программы и одновременно отражающее жизнеспособность и сложность человеческого разума.
Итак, проблема определения искусственного интеллекта сводится к проблеме определения интеллекта вообще: является ли он чем-то единым, или же этот термин объединяет набор разрозненных способностей? В какой мере интеллект можно создать? Что такое творчество? Что такое интуиция? Можно ли судить о наличии интеллекта только по наблюдаемому поведению? Как представляются знания в нервных тканях живых существ, и как можно применить это в проектировании интеллектуальных устройств? Возможно ли вообще достичь разумности посредством компьютерной техники, или же сущность интеллекта требует богатства чувств и опыта, присущего лишь биологическим существам?
На эти вопросы ответа пока не найдено, но все они помогли сформировать задачи и методологию, составляющие основу современного искусственного интеллекта. Отчасти привлекательность искусственного интеллекта в том и состоит, что он является оригинальным и мощным оружием для исследования этих проблем. Искусственный интеллект предоставляет средство и испытательную модель для теорий интеллекта: эти теории могут быть сформулированы на языке компьютерных программ, а затем – испытаны.
По этим причинам определение искусственного интеллекта, приведенное в начале статьи, не дает однозначной характеристики для этой области науки. Оно лишь ставит новые вопросы и открывает парадоксы в области, одной из главных задач которой является поиск самоопределения. Однако проблема поиска точного определения искусственного интеллекта вполне объяснима. Изучение искусственного интеллекта – еще молодая дисциплина, и ее структура, круг вопросов и методики не так четко определены, как в более зрелых науках, например, физике.
Искусственный интеллект призван расширить возможности компьютерных наук, а не определить их границы. Одной из важных задач, стоящих перед исследователями, является поддержание этих усилий ясными теоретическими принципами.
Любая наука, включая и искусственный интеллект, рассматривает некоторый круг проблем и разрабатывает подходы к их решению. История искусственного интеллекта, рассказы о личностях и их гипотезах, положенных в основу этой науки, возможно, сможет объяснить, почему некоторые проблемы стали доминировать в этой области и почему для их решения были взяты на вооружение методы, используемые сегодня.
