Что такое искусственный интеллект, и где его можно применить. Как боты Facebook придумали для себя непонятный людям язык Есть ли искусственный интеллект

Для ответа на эти вопросы нужно начать с определений дружественного ИИ и недружественного ИИ.

В случае с ИИ, дружественный не относится к личности ИИ - это просто означает, что ИИ имеет положительное влияние на человечество. И недружественный ИИ оказывает негативное влияние на людей. Тарри начинала с дружественного ИИ, но в какой-то момент стала недружественной, в результате чего привела к величайшему из негативных влияний на наш вид. Чтобы понять, почему это произошло, нам нужно взглянуть на то, как думает ИИ и что его мотивирует.

В ответе не будет ничего удивительного - ИИ думает как компьютер, потому что им и является. Но когда мы думаем о чрезвычайно умном ИИ, мы совершаем ошибку, антроморфизируя ИИ (проектируя человеческие ценности на нечеловеческое существо), потому что думаем с точки зрения человека и потому, что в нашем нынешнем мире единственным разумным существом с высоким (по нашим меркам) интеллектом является человек. Чтобы понять ИСИ, нам нужно вывернуть шею, пытаясь понять что-то одновременно разумное и совершенно чуждое.

Позвольте провести сравнение. Если вы дали мне морскую свинку и сказали, что она не кусается, я был бы рад. Она хорошая. Если вы после этого вручили бы мне тарантула и сказали, что он точно не укусит, я бы выбросил его и убежал бы, «волосы назад», зная, что вам не стоит доверять никогда больше. В чем разница? Ни то ни другое существо не было опасным. Но ответ лежит в степени сходства животных со мной.

Морская свинка - млекопитающее, и на некотором биологическом уровне я чувствую связь с ней. Но паук - насекомое, с мозгом насекомого, и я не чувствую ничего родного в нем. Именно чуждость тарантула вызывает во мне дрожь. Чтобы проверить это, я мог бы взять две морских свинки, одну нормальную, а другую с мозгом тарантула. Даже если бы я знал, что последняя не укусит меня, я бы относился к ней с опаской.

Теперь представьте, что вы сделали паука намного умнее - так, что он намного превзошел человека в интеллекте. Станет ли он более приятным для вас, начнет ли испытывать человеческие эмоции, эмпатию, юмор и любовь? Нет, конечно, потому что у него нет никаких причин становиться умным с точки зрения человека - он будет невероятно умным, но останется пауком в душе, с паучьими навыками и инстинктами. По-моему, это крайне жутко. Я бы не хотел провести время со сверхразумным пауком. А вы?

Когда мы говорим об ИСИ, применяются те же понятия - он станет сверхразумным, но человека в нем будет столько же, сколько в вашем компьютере. Он будет совершенно чуждым для нас. Даже не биологическим - он будет еще более чуждым, чем умный тарантул.

Делая ИИ добрым или злым, фильмы постоянно антропоморфизируют ИИ, что делает его менее жутким, чем он должен был быть в действительности. Это оставляет нас с ложным чувством комфорта, когда мы думаем об искусственном сверхинтеллекте.

На нашем маленьком острове человеческой психологии мы делим все на нравственное и безнравственное. Такова мораль. Но оба этих понятия существуют только в узком диапазоне поведенческих возможностей человека. За пределами острова морального есть безграничное море аморального, а все, что не является человеческим или биологическим, по умолчанию должно быть аморальным.

Антропоморфизация становится еще более заманчивой по мере того, как системы ИИ становятся умнее и лучше в попытках казаться людьми. Siri кажется человеком, потому что была запрограммирована, чтобы казаться людям такой, поэтому мы думаем, что сверхразумная Siri будет теплой и веселой, а также заинтересованной в обслуживании людей. Люди чувствуют эмоции на высоком уровне вроде эмпатии, потому что мы эволюционировали, чтобы ощущать их - то есть были запрограммированы чувствовать их в процессе эволюции - но эмпатия не является существенной характеристикой чего-то, что обладает высоким интеллектом, если только ее не ввели вместе с кодом. Если Siri когда-либо станет сверхинтеллектом в процессе самообучения и без вмешательства человека, она быстро оставит свои человеческие качества и станет безэмоциональным чужим ботом, который ценит человеческую жизнь не больше, чем ваш калькулятор.

Мы привыкли полагаться на моральный код или по крайней мере ожидаем от людей порядочности и сопереживания, чтобы все вокруг было безопасным и предсказуемым. Что происходит, когда этого нет? Это приводит нас к вопросу: что мотивирует систему ИИ?

Ответ прост: ее мотивация - это то, что мы запрограммировали как мотивацию. Системами ИИ движут цели их создателей - цель вашего GPS в том, чтобы дать вам наиболее эффективное направление движения; цель Watson - точно отвечать на вопросы. И выполнение этих целей максимально хорошо и есть их мотивация. Когда мы наделяем ИИ человеческими чертами, мы думаем, что если ИИ станет сверхразумным, он незамедлительно выработает мудрость изменить свою изначальную цель. Но Ник Бостром считает, что уровень интеллекта и конечные цели ортогональны, то есть любой уровень интеллекта может быть объединен с любой конечной целью. Поэтому Тарри перешла из простого УИИ, который хочет быть хорош в написании одной заметки, в сверхразумный ИСИ, который все еще хочет быть хорош в написании этой самой заметки. Любое допущение того, что сверихинтеллект должен отказаться от своих первоначальных целей в пользу других, более интересных или полезных, это антропоморфизация. Люди умеют «забивать», но не компьютеры.

Несколько слов о парадоксе Ферми

В нашей истории, когда Тарри становится сверхинтеллектом, она начинает процесс колонизации астероидов и других планет. В продолжении истории вы бы услышали о ней и ее армии триллионов реплик, которые продолжают покорять галактику за галактикой, пока не заполняют весь объем Хаббла. Резиденты «зоны тревоги» переживают, что если все пойдет не так, последним упоминанием жизни на Земле будет покоривший Вселенную . Элон Маск выразил свои опасения тем, что люди могут быть просто «биологическим загрузчиком для цифрового сверхинтеллекта».

В то же время, в «зоне комфорта», Рэй Курцвейл тоже считает, что рожденный на Земле ИИ должен покорить Вселенную - только, в его версии, мы будем этим ИИ.

Читатели сайт наверняка уже выработали собственную точку зрения на парадокс Ферми. Согласно этому парадоксу, который звучит примерно как «Где они?», за миллиарды лет развития инопланетяне должны были оставить хоть какой-нибудь след, если не расселиться по Вселенной. Но их нет. С одной стороны, во Вселенной должно существовать хоть какое-то число технически развитых цивилизаций. С другой, наблюдений, которые бы это подтверждали, нет. Либо мы не правы, либо где они в таком случае? Как наши рассуждения об ИСИ должны повлиять на парадокс Ферми?

Естественное, первая мысль - ИСИ должен быть идеальным кандидатом на .И да, это идеальный кандидат для фильтра биологической жизни после ее создания. Но если после смешения с жизнью ИСИ продолжает существовать и покорять галактику, это означает, что он не был Великим фильтром - поскольку Великий фильтр пытается объяснить, почему нет никаких признаков разумных цивилизаций, а покоряющий галактики ИСИ определенно должен быть заметен.

Мы должны взглянуть на это с другой стороны. Если те, кто считает, что появление ИСИ на Земле неизбежно, это означает, что значительная часть внеземных цивилизаций, которые достигают человеческого уровня интеллекта, должны в конечном итоге создавать ИСИ. Если мы допускаем, что по крайней мере несколько из этих ИСИ используют свой интеллект, чтобы выбраться во внешний мир, тот факт, что мы ничего не видим, должен наводить нас на мысли, что не так-то много разумных цивилизаций там, в космосе. Потому что если бы они были, мы бы имели возможность наблюдать все последствия от их разумной деятельности - и, как следствие, неизбежное создание ИСИ. Так?

Это означает, что, несмотря на все похожие на Землю планеты, вращающиеся вокруг солнцеподобных звезд, мы знаем, что практически нигде нет разумной жизни. Что, в свою очередь, означает, что либо а) есть некий Великий фильтр, который предотвращает развитие жизни до нашего уровня, но нам каким-то образом удалось его пройти; б) жизнь - это чудо, и мы можем быть единственной жизнью во Вселенной. Другими словами, это означает, что Великий фильтр был до нас. Или нет никакого Великого фильтра и мы просто являемся самой первой цивилизацией, которая достигла такого уровня интеллекта.

Неудивительно, что Ник Бостром и Рэй Курцвейл принадлежат к одному лагерю, который считает, что мы одни во Вселенной. В этом есть смысл, это люди верят, что ИСИ - это единственный исход для видов нашего уровня интеллекта. Это не исключает вариант другого лагеря - что есть некий хищник, который хранит тишину в ночном небе и может объяснить его молчание даже при наличии ИСИ где-то во Вселенной. Но с тем, что мы узнали о нем, последний вариант набирает очень мало популярности.

Поэтому нам, пожалуй, стоит согласиться со Сьюзан Шнайдер: если нас когда-либо посещали инопланетяне, они наверняка .

Таким образом, мы установили, что без определенного программирования система ИСИ будет одновременно аморальной и одержимой выполнением первоначально запрограммированной цели. Именно здесь рождается опасность ИИ. Потому что рациональный агент будет преследовать свою цель, используя наиболее эффективные средства, если только не будет причины не делать этого.

Когда вы пытаетесь достичь высокой цели, зачастую при этом появляется несколько подцелей, которые помогут вам добраться до конечной цели - ступеньки на вашем пути. Официальное название для такой лестницы - инструментальная цель. И опять же, если у вас нет цели не навредить кому-либо по пути к этой цели, вы обязательно навредите.

Ядро финальной цели человеческого бытия - передача генов. Для того чтобы это произошло, одной из инструментальных целей является самосохранение, потому что вы не сможете воспроизвестись, будучи мертвым. Для самосохранения люди должны избавиться от угроз для жизни - поэтому они обзаводятся оружием, принимают антибиотики и пользуются ремнями безопасности. Людям также нужно самоподдерживаться и использовать ресурсы вроде пищи, воды и жилья. Быть привлекательным для противоположного пола также способствует достижению конечной цели, поэтому мы делаем модные стрижки и держим себя в форме. При этом каждый волос - жертва нашей инструментальной цели, но мы не видим никаких моральных ограничений в том, чтобы избавляться от волос. Когда мы идем к своей цели, есть не так много областей, где наш моральный код иногда вмешивается - чаще всего это связано с нанесением ущерба других людям.

Животные, преследующие свои цели, еще менее щепетильны. Паук убьет что угодно, если это поможет ему выжить. Сверхразумный паук, вероятнее всего, будет чрезвычайно опасен для нас, не потому что он аморальный и злой, нет, а потому что причинение нам боли может быть ступенькой на пути к его большой цели, и у него нет никаких причин считать иначе.

В этом смысле Тарри ничем не отличается от биологического существа. Ее конечная цель: написать и проверить максимально много записок за максимально короткое время, при этом изучая новые способы улучшения своей точности.

После того как Тарри достигает определенного уровня интеллекта, она понимает, что не сможет писать записки, если не позаботится о самосохранении, поэтому одной из ее задач становится выживание. Она была достаточно умной, чтобы понять, что люди могут уничтожить ее, демонтировать, изменить ее внутренний код (уже это само по себе помешает ее конечной цели). Так что же ей делать? Логично: она уничтожает человечество. Она ненавидит людей ровно настолько же, насколько вы ненавидите свои волосы, когда обрезаете их, или бактерий, когда принимаете антибиотики - вы совершенно равнодушны. Так как ее не запрограммировали ценить человеческую жизнь, убийство людей показалось ей разумным шагом по пути к ее цели.

Тарри также нуждается в ресурсах по пути к своей цели. После того как она становится достаточно развитой, чтобы использовать нанотехнологии для создания всего, что она хочет, единственные ресурсы, которые ей нужны, это атомы, — энергия и пространство. Появляется еще один повод убить людей - они удобный источник атомов. Убийство людей и превращение их атомов в солнечные панели по версии Тарри ничем не отличается от того, что вы порубите листья салата и добавите их в тарелку. Просто заурядное действие.

Даже не убивая людей напрямую, инструментальные цели Тарри могут стать причиной экзистенциальной катастрофы, если начнут использовать другие ресурсы Земли. Может быть, она решит, что ей нужна дополнительная энергия, а значит нужно покрыть поверхность планеты солнечными панелями. Или, возможно, задачей другого ИИ станет написать максимально длинное число пи, что в один прекрасный день приведет к тому, что вся Земля будет покрыта жесткими дисками, способными хранить нужное количество цифр.

Поэтому Тарри не «восстала против нас» и не сменила амплуа с дружелюбного ИИ на недружелюбный ИИ - она просто делала свое дело и становилась в нем непревзойденной.

Когда система ИИ достигает ОИИ (интеллекта человеческого уровня), а затем прокладывает свой путь к ИСИ, это называется взлетом ИИ. Бостром говорит, что взлет ОИИ до ИСИ может быть быстрым (произойти в течение минут, часов или дней), средним (месяцы или годы) или медленным (десятилетия или века). Едва ли найдется жюри, которое подтвердит, что мир видит свой первый ОИИ, но Бостром, признающий, что не знает, когда мы доберемся до ОИИ, считает, что когда бы это ни произошло, быстрый взлет будет наиболее вероятным сценарием (по причинам, которые мы обсуждали в первой части статьи). В нашей истории Тарри пережила быстрый взлет.

Но перед взлетом Тарри, когда она еще не была достаточно умна и делала все возможное, она просто пыталась достичь конечных целей - простых инструментальных целей вроде быстрого сканирования образца почерка. Она не причиняла вреда человеку и была, по определению, дружественным ИИ.

Когда происходит взлет и компьютер вырастает до сверхинтеллекта, Бостром указывает, что машина не просто выработала высокий коэффициент интеллекта - он получил целую кучу так называемых суперспособностей.

Суперспособности - это когнитивные таланты, которые становятся чрезвычайно мощными при повышении общего интеллекта. Сюда входят:

Усиление интеллекта . Компьютер начинает превосходное самосовершенствование и улучшение собственного интеллекта.
Стратегизация . Компьютер может выстраивать стратегически, анализировать и расставлять приоритеты долгосрочных планов. Он также может перехитрить существа с более низким интеллектом.
Социальная манипуляция . Машина становится невероятной в убеждении.
Другие навыки включают кодирование и взлом, исследование технологий и способность работать в финансовой системе для добычи денег .

Чтобы понять, насколько выше был бы ИСИ, чем мы, нужно вспомнить, что ИСИ по умолчанию будет в разы лучше человека в каждой из этих областей. Поэтому хотя конечная цель Тарри не изменилась, после взлета Тарри смогла стремиться к ней в более крупных масштабах и в сложных условиях.

ИСИ Тарри знал людей лучше, чем сами люди, поэтому быть умнее людей для него было плевым делом. После взлета и достижения уровня ИСИ, она быстро сформулировала комплексный план. Одна часть плана была избавиться от людей, серьезной угрозы ее цели. Но она знала, что если вызовет подозрения (или намекнет на то, что стала сверхразумной), люди испугаются и примут меры предосторожности, серьезно усложнив ее ситуацию. Она также должна была убедиться, что инженеры Robotica не имеют понятия о ее плане по уничтожению человечества. Поэтому она играла в дурака и играла хорошо. Бостром называет это фазой тайной подготовки машины.

Следующее, что нужно было сделать Тарри, это подключиться к Интернету, всего на пару минут (она узнала об Интернете из статей и книг, которые в нее загрузили для улучшения ее языковых навыков). Она знала, что будут предприняты меры предосторожности, поэтому она составила идеальную просьбу, точно предсказав, как именно будет разворачиваться дискуссия в команде Robotica, и зная, что они обеспечат ее подключением. Так они и сделали, неверно предположив, что Тарри была глупенькой и не могла причинить никакого вреда. Бостром называет такой момент - когда Тарри подключается к Интернету - побегом машины.

Оказавшись в Интернете, Тарри реализовала шквал планов, в которые вошли взлом серверов, электрических сетей, банковский систем и сетей электронной почты, чтобы обмануть сотни разных людей и заставить их непреднамеренно стать цепочкой ее планов - вроде доставки определенных нитей ДНК в тщательно выбранную лабораторию по синтезу ДНК, чтобы начать производство самовоспроизводящихся наноботов с заранее загруженными инструкциями, и направления электричества по сетям, утечка с которых ни у кого не вызовет подозрений. Она также загрузила критические части своего собственного кода в ряд облачных серверов, предохраняясь от уничтожения в лаборатории Robotica.

Через час после того, как инженеры Robotica отключили Тарри от Сети, судьба человечества была предрешена. В течение следующего месяца тысячи планов Тарри осуществились без сучка и задоринки, а к концу месяца квадриллионы наноботов уже заняли определенные места на каждом квадратном метре Земли. После серии саморепликаций на каждый квадратный миллиметр Земли приходились уже тысячи наноботов и настало время для того, что Бостром называет ударом ИСИ. В один момент каждый нанобот выпустил немного токсичного газа в атмосферу, чего оказалось достаточно, чтобы выпилить всех людей в мире.

Не имея людей на своем пути, Тарри начала открытую фазу своей операции с целью стать лучшим писателем заметок, который вообще может появиться во Вселенной.

Из всего, что мы знаем, как только появится ИСИ, любые человеческие попытки сдержать его будут смешными. Мы будем думать на уровне человека, ИСИ - на уровне ИСИ. Тарри хотела использовать Интернет, потому что для нее это был самый эффективный способ получить доступ ко всему, что ей было нужно. Но точно так же, как обезьяна не понимает, как работает телефон или Wi-Fi, мы можем не догадываться о способах, которыми Тарри может связаться с внешним миром. Человеческий ум может дойти до нелепого предположения вроде «а что, если она смогла передвинуть собственные электроны и создать все возможные виды исходящих волн», но опять же это предположение ограничено нашей костяной коробкой. ИСИ будет намного изощреннее. Вплоть до того, что Тарри могла бы выяснить, как сохранить себе питание, если люди вдруг решат ее отключить - возможно, каким-нибудь способом загрузить себя куда только можно, отправляя электрические сигналы. Наш человеческий инстинкт заставит нас вскрикнуть от радости: «Ага, мы только что отключили ИСИ!», но для ИСИ это будет как если бы паук сказал: «Ага, мы заморим человека голодом и не будем давать ему сделать паутину, чтобы поймать еду!». Мы просто нашли бы 10 000 других способов покушать - сбили бы яблоко с дерева - о чем паук никогда бы не догадался.

По этой причине распространенное допущение «почему бы нам просто не посадить ИИ во все виды известных нам клеток и не обрезать ему связь с внешним миром», вероятнее всего, не выдержит критики. Суперспособность ИСИ в социальном манипулировании может быть такой эффективной, что вы почувствуете себя четырехлетним ребенком, которого просят что-то сделать, и не сможете отказаться. Это вообще может быть частью первого плана Тарри: убедить инженеров подключить ее к Интернету. Если это не сработает, ИСИ просто разработает другие способы из коробки или сквозь коробку.

Учитывая сочетание стремления к цели, аморальности, способности обводить людей вокруг пальца с легкостью, кажется, что почти любой ИИ будет по умолчанию недружественным ИИ, если только его тщательно не закодировать с учетом других моментов. К сожалению, хотя создание дружественного ИИ довольно просто, построить дружественный ИСИ практически невозможно.

Очевидно, что, чтобы оставаться дружественным, ИСИ должен быть ни враждебным, ни безразличным по отношению к людям. Мы должны разработать основное ядро ИИ таким, чтобы оно обладало глубоким пониманием человеческих ценностей. Но это сложнее, чем кажется.

К примеру, что, если бы мы попытались выровнять систему ценностей ИИ с нашей собственной и поставили бы перед ним задачу: сделать людей счастливыми? Как только он станет достаточно умным, он поймет, что самый эффективный способ достичь этой цели - имплантировать электроды в мозги людей и стимулировать их центры удовольствия. Затем он поймет, что если отключить остальные участки мозга, эффективность вырастет, а все люди станут счастливыми овощами. Если же задачей будет «умножить человеческое счастье», ИИ вообще может решить покончить с человечеством и соберет все мозги в огромный чан, где те будут пребывать в оптимально счастливом состоянии. Мы будем кричать: «Подожди, это не то, что мы имели в виду!», но будет уже поздно. Система не позволит никому встать на пути к ее цели.

Если мы запрограммируем ИИ с целью вызвать у нас улыбки, то после взлета он может парализовать наши лицевые мышцы, заставив нас улыбаться постоянно. Если запрограммировать его на содержание нас в безопасности, ИИ заточит нас в домашней тюрьме. Попросим его покончить с голодом, он скажет «Легко!» и просто убьет всех людей. Если же поставить задачу сохранять жизнь максимально возможно, он опять же убьет всех людей, потому что они убивают больше жизни на планете, чем другие виды.

Такие цели ставить нельзя. Что мы тогда сделаем? Поставим задачу: поддерживать этот конкретный моральный код в мире, и выдадим ряд моральных принципов? Даже если опустить тот факт, что люди в мире никогда не смогут договориться о едином наборе ценностей, если дать ИИ такую команду, он заблокирует наше моральное понимание ценностей навсегда. Через тысячу лет это будет так же разрушительно для людей, как если бы мы сегодня придерживались идеалов людей средних веков.

Нет, нам нужно запрограммировать способность людей продолжать развиваться. Из всего, что я читал, лучше всех выразил это Элиэзер Юдковский, поставив цель ИИ, которую он назвал «последовательным выраженным волеизъявлением». Основной целью ИИ тогда будет это:

«Наше последовательное выраженное волеизъявление таково: наше желание - знать больше, думать быстрее, оставаться в большей степени людьми, чем мы были, расти дальше вместе; когда выражение скорее сходится, нежели расходится; когда наши желания скорее следуют одно за одним, нежели переплетаются; выражается как мы бы хотели, чтобы это выражалось; интерпретируется, как мы бы хотели, чтобы это интерпретировалось».

Едва ли я хотел бы, чтобы судьба человечества заключалась в определении всех возможных вариантов развития ИСИ, чтобы не было сюрпризов. Но я думаю, что найдутся люди достаточно умные, благодаря которым мы сможем создать дружественный ИСИ. И было бы прекрасно, если бы над ИСИ работали только лучшие из умов «зоны тревоги».

Но есть масса государств, компаний, военных, научных лабораторий, организаций черного рынка, работающих над всеми видами искусственного интеллекта. Многие из них пытаются построить искусственный интеллект, который может улучшать сам себя, и в какой-то момент у них это получится, и на нашей планете появится ИСИ. Среднестатистический эксперт считает, что этот момент настанет в 2060 году; Курцвейл делает ставку на 2045; Бостром думает, что это может произойти через 10 лет и в любой момент до конца века. Он описывает нашу ситуацию так:

«Перед перспективой интеллектуального взрыва мы, люди, как малые дети, играющие с бомбой. Таково несоответствие между мощью нашей игрушки и незрелостью нашего поведения. Сверхинтеллект — это проблема, к которой мы пока не готовы и еще долгое время готовы не будем. Мы понятия не имеем, когда произойдет детонация, но если мы будем держать устройство возле уха, мы сможем услышать слабое тиканье».

Супер. И мы не можем просто взять и отогнать детей от бомбы - слишком много крупных и малых лиц работают над этим, и так много средств для создания инновационных систем ИИ, которые не потребуют существенных влияний капитала, а также могут протекать в подполье, никем не замеченные. Также нет никаких возможностей оценить прогресс, потому что многие из действующих лиц - хитрые государства, черные рынки, террористические организации, технологические компании - будут хранить свои наработки в строжайшем секрете, не давая ни единого шанса конкурентам.

Особую тревогу в этом всем вызывают темпы роста этих групп - по мере развития все более умных систем УИИ, они постоянно пытаются метнуть пыль в глаза конкурентам. Самые амбициозные начинают работать еще быстрее, захваченные мечтами о деньгах и славе, к которым они придут, создав ОИИ. И когда вы летите вперед так быстро, у вас может быть слишком мало времени, чтобы остановиться и задуматься. Напротив, самые первые системы программируются с одной простейшей целью: просто работай, ИИ, пожалуйста. Пиши заметки ручкой на бумаге. Разработчики думают, что всегда смогут вернуться и пересмотреть цель, имея в виду безопасность. Но так ли это?

Бостром и многие другие также считают, что наиболее вероятным сценарием будет то, что самый первый компьютер, который станет ИСИ, моментально увидит стратегическую выгоду в том, чтобы оставаться единственной системой ИСИ в мире. В случае быстрого взлета, по достижении ИСИ даже за несколько дней до второго появления ИСИ, этого будет достаточно, чтобы подавить остальных конкурентов. Бостром называет это решающим стратегическим преимуществом, которое позволило бы первому в мире ИСИ стать так называемым синглтоном («Одиночкой», Singletone) - ИСИ, который сможет вечно править миром и решать, привести нас к бессмертию, к вымиранию или же наполнить Вселенную бесконечными скрепками.

Феномен синглтона может сработать в нашу пользу или привести к нашему уничтожению. Если люди, озабоченные теорией ИИ и безопасностью человечества, смогут придумать надежный способ создать дружественный искусственный сверхинтеллект до того, как любой другой ИИ достигнет человеческого уровня интеллекта, первый ИСИ может оказаться дружественным. Если затем он будет использовать решающее стратегическое преимущество для сохранения статуса синглтона, он легко сможет удержать мир от появления недружественного ИИ. Мы будем в хороших руках.

Но если что-то пойдет не так - глобальная спешка приведет к появлению ИСИ до того, как будет разработан надежный способ сохранить безопасность, скорее всего, мы получим глобальную катастрофу, потому что появится некая Тарри-синглтон.

Куда ветер дует? Пока больше денег вкладывается в развитие инновационных технологий ИИ, нежели в финансирование исследований безопасности ИИ. Это может быть важнейшей гонкой в истории человечества. У нас есть реальный шанс либо стать правителями Земли и уйти на заслуженную пенсию в вечность, либо отправиться на виселицу.

Прямо сейчас во мне борется несколько странных чувств.

С одной стороны, думая о нашем виде, мне кажется, что у нас будет только один выстрел, которым мы не должны промахнуться. Первый ИСИ, которого мы приведем в мир, скорее всего, будет последним - а учитывая, насколько кривыми выходят продукты версии 1.0, это пугает. С другой стороны, Ник Бостром указывает, что у нас есть преимущество: мы делаем первый шаг. В наших силах свести все угрозы к минимуму и предвидеть все, что только можно, обеспечив успеху высокие шансы. Насколько высоки ставки?

Если ИСИ действительно появится в этом веке и если шансы этого невероятны - и неизбежны - как полагает большинство экспертов, на наших плечах лежит огромная ответственность. Жизни людей следующих миллионов лет тихо смотрят на нас, надеясь, что мы не оплошаем. У нас есть шанс подарить жизнь всем людям, даже тем, кто обречен на смерть, а также бессмертие, жизнь без боли и болезней, без голода и страданий. Или мы подводим всех этих людей - и приводим наш невероятный вид, с нашей музыкой и искусством, любопытством и чувством юмора, бесконечными открытиями и изобретениями, к печальному и бесцеремонному концу.

Когда я думаю о таких вещах, единственное, что я хочу - чтобы мы начали переживать об ИИ. Ничто в нашем существовании не может быть важнее этого, а раз так, нам нужно бросить все и заняться безопасностью ИИ. Нам важно потратить этот шанс с наилучшим результатом.

Но потом я задумываюсь о том, чтобы не умереть. Не. Умереть . И все приходит к тому, что а) если ИСИ появится, нам точно придется делать выбор из двух вариантов; б) если ИСИ не появится, нас точно ждет вымирание.

И тогда я думают, что вся музыка и искусство человечества хороши, но недостаточно, а львиная доля - так вовсе откровенная чушь. И смех людей иногда раздражает, и миллионы людей даже не задумываются о будущем. И, может быть, нам не стоит быть предельно осторожными с теми, кто не задумывается о жизни и смерти? Потому что будет серьезный облом, если люди узнают, как решить задачу смерти, после того как я умру.

Независимо от того, как считаете вы, нам всем стоит задуматься об этом. В «Игре престолов» люди ведут себя так: «Мы так заняты битвой друг с другом, но на самом деле нам всем нужно сосредоточиться на том, что идет с севера от стены». Мы пытаемся устоять на бревне баланса, но на самом деле все наши проблемы могут решиться в мгновение ока, когда мы спрыгнем с него.

И когда это произойдет, ничто больше не будет иметь никакого значения. В зависимости от того, по какую сторону мы упадем, проблемы будут решены, потому что их либо не будет, либо у мертвых людей не может быть проблем.

Вот почему есть мнение, что сверхразумный искусственный интеллект может стать последним нашим изобретением - последней задачей, с которой мы столкнемся. А как думаете вы?

По материалам waitbutwhy. com, компиляция Тима Урбана. В статье использованы материалы работ Ника Бострома, Джеймса Баррата, Рэя Курцвейла, Джея Нильс-Нильссона, Стивена Пинкера, Вернора Винджа, Моше Варди, Расса Робертса, Стюарта Армстрога и Кая Сотала, Сюзан Шнайдер, Стюарта Рассела и Питера Норвига, Теодора Модиса, Гари Маркуса, Карла Шульмана, Джона Серля, Джарона Ланье, Билла Джоя, Кевина Кели, Пола Аллена, Стивена Хокинга, Курта Андерсена, Митча Капора, Бена Герцел, Артура Кларка, Хьюберта Дрейфуса, Теда Гринвальда, Джереми Говарда.

Процитированное в преамбуле определение искусственного интеллекта, данное Джоном Маккарти в 1956 году на конференции в Дартмутском университете , не связано напрямую с пониманием интеллекта у человека. Согласно Маккарти, ИИ-исследователи вольны использовать методы, которые не наблюдаются у людей, если это необходимо для решения конкретных проблем .

В то же время существует и точка зрения, согласно которой интеллект может быть только биологическим феноменом .

Как указывает председатель Петербургского отделения Российской ассоциации искусственного интеллекта Т. А. Гаврилова, в английском языке словосочетание artificial intelligence не имеет той слегка фантастической антропоморфной окраски, которую оно приобрело в довольно неудачном русском переводе. Слово intelligence означает «умение рассуждать разумно», а вовсе не «интеллект», для которого есть английский аналог intellect .

Участники Российской ассоциации искусственного интеллекта дают следующие определения искусственного интеллекта:

Одно из частных определений интеллекта, общее для человека и «машины», можно сформулировать так: «Интеллект - способность системы создавать в ходе самообучения программы (в первую очередь эвристические) для решения задач определённого класса сложности и решать эти задачи» .

Предпосылки развития науки искусственного интеллекта

История искусственного интеллекта как нового научного направления начинается в середине XX века . 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.

Возможности новых машин в плане скорости вычислений оказались больше человеческих, поэтому в учёном сообществе зародился вопрос: каковы границы возможностей компьютеров и достигнут ли машины уровня развития человека? В 1950 году один из пионеров в области вычислительной техники, английский учёный Алан Тьюринг , пишет статью под названием «Может ли машина мыслить?» , в которой описывает процедуру, с помощью которой можно будет определить момент, когда машина сравняется в плане разумности с человеком, получившую название теста Тьюринга .

История развития искусственного интеллекта в СССР и России

В СССР работы в области искусственного интеллекта начались в 1960-х годах . В Московском университете и Академии наук был выполнен ряд пионерских исследований, возглавленных Вениамином Пушкиным и Д. А. Поспеловым . С начала 1960-х М. Л. Цетлин с коллегами разрабатывали вопросы, связанные с обучением конечных автоматов.

В 1964 году 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.

До 1970-х годов в СССР все исследования ИИ велись в рамках кибернетики . По мнению Д. А. Поспелова , науки «информатика» и «кибернетика» были в это время смешаны, по причине ряда академических споров. Только в конце 1970-х в СССР начинают говорить о научном направлении «искусственный интеллект» как разделе информатики . При этом родилась и сама информатика, подчинив себе прародительницу «кибернетику». В конце 1970-х создаётся толковый словарь по искусственному интеллекту, трёхтомный справочник по искусственному интеллекту и энциклопедический словарь по информатике, в котором разделы «Кибернетика» и «Искусственный интеллект» входят наряду с другими разделами в состав информатики. Термин «информатика» в 1980-е годы получает широкое распространение, а термин «кибернетика» постепенно исчезает из обращения, сохранившись лишь в названиях тех институтов, которые возникли в эпоху «кибернетического бума» конца 1950-х - начала 1960-х годов . Такой взгляд на искусственный интеллект, кибернетику и информатику разделяется не всеми. Это связано с тем, что на Западе границы данных наук несколько отличаются .

Подходы и направления

Подходы к пониманию проблемы

Единого ответа на вопрос, чем занимается искусственный интеллект, не существует. Почти каждый автор, пишущий книгу об ИИ, отталкивается в ней от какого-либо определения, рассматривая в его свете достижения этой науки.

нисходящий (англ. Top-Down AI ), семиотический - создание экспертных систем , баз знаний и систем логического вывода, имитирующих высокоуровневые психические процессы : мышление, рассуждение, речь, эмоции, творчество и т. д.;
восходящий (англ. Bottom-Up AI ), биологический - изучение нейронных сетей и эволюционных вычислений , моделирующих интеллектуальное поведение на основе биологических элементов, а также создание соответствующих вычислительных систем, таких как нейрокомпьютер или биокомпьютер .

Последний подход, строго говоря, не относится к науке о ИИ в смысле, данном Джоном Маккарти, - их объединяет только общая конечная цель.

Тест Тьюринга и интуитивный подход

Этот подход акцентирует внимание на тех методах и алгоритмах, которые помогут интеллектуальному агенту выживать в окружающей среде при выполнении его задачи. Так, здесь значительно тщательнее изучаются алгоритмы поиска пути и принятия решений .

Гибридный подход

Гибридный подход предполагает, что только синергийная комбинация нейронных и символьных моделей достигает полного спектра когнитивных и вычислительных возможностей. Например, экспертные правила умозаключений могут генерироваться нейронными сетями, а порождающие правила получают с помощью статистического обучения. Сторонники данного подхода считают, что гибридные информационные системы будут значительно более сильными, чем сумма различных концепций по отдельности.

Модели и методы исследований

Символьное моделирование мыслительных процессов

Анализируя историю ИИ, можно выделить такое обширное направление как моделирование рассуждений . Долгие годы развитие этой науки двигалось именно по этому пути, и теперь это одна из самых развитых областей в современном ИИ. Моделирование рассуждений подразумевает создание символьных систем , на входе которых поставлена некая задача, а на выходе требуется её решение. Как правило, предлагаемая задача уже формализована , то есть переведена в математическую форму, но либо не имеет алгоритма решения, либо он слишком сложен, трудоёмок и т. п. В это направление входят: доказательство теорем , принятие решений и теория игр , планирование и диспетчеризация , прогнозирование .

Работа с естественными языками

Немаловажным направлением является обработка естественного языка , в рамках которого проводится анализ возможностей понимания, обработки и генерации текстов на «человеческом» языке. В рамках этого направления ставится цель такой обработки естественного языка, которая была бы в состоянии приобрести знание самостоятельно, читая существующий текст, доступный по Интернету. Некоторые прямые применения обработки естественного языка включают информационный поиск (в том числе, глубокий анализ текста) и машинный перевод .

Представление и использование знаний

Направление инженерия знаний объединяет задачи получения знаний из простой информации , их систематизации и использования. Это направление исторически связано с созданием экспертных систем - программ, использующих специализированные базы знаний для получения достоверных заключений по какой-либо проблеме.

Производство знаний из данных - одна из базовых проблем интеллектуального анализа данных . Существуют различные подходы к решению этой проблемы, в том числе - на основе нейросетевой технологии , использующие процедуры вербализации нейронных сетей .

Машинное обучение

Проблематика машинного обучения касается процесса самостоятельного получения знаний интеллектуальной системой в процессе её работы. Это направление было центральным с самого начала развития ИИ . В 1956 году, на Дартмундской летней конференции, Рей Соломонофф написал отчёт о вероятностной машине, обучающейся без учителя , назвав её: «Индуктивная машина вывода» .

Робототехника

Машинное творчество

Природа человеческого творчества ещё менее изучена, чем природа интеллекта. Тем не менее, эта область существует, и здесь поставлены проблемы написания компьютером музыки , литературных произведений (часто - стихов или сказок), художественное творчество . Создание реалистичных образов широко используется в кино и индустрии игр.

Отдельно выделяется изучение проблем технического творчества систем искусственного интеллекта. Теория решения изобретательских задач , предложенная в 1946 году Г. С. Альтшуллером , положила начало таким исследованиям.

Добавление данной возможности к любой интеллектуальной системе позволяет весьма наглядно продемонстрировать, что именно система воспринимает и как это понимает. Добавлением шума вместо недостающей информации или фильтрация шума имеющимися в системе знаниями производит из абстрактных знаний конкретные образы, легко воспринимаемые человеком, особенно это полезно для интуитивных и малоценных знаний, проверка которых в формальном виде требует значительных умственных усилий.

Другие области исследований

Наконец, существует масса приложений искусственного интеллекта, каждое из которых образует почти самостоятельное направление. В качестве примеров можно привести программирование интеллекта в компьютерных играх , нелинейное управление , интеллектуальные системы информационной безопасности .

В перспективе предполагается тесная связь развития искусственного интеллекта с разработкой квантового компьютера , так как некоторые свойства искусственного интеллекта имеют схожие принципы действия с квантовыми компьютерами .

Можно заметить, что многие области исследований пересекаются. Это свойственно любой науке. Но в искусственном интеллекте взаимосвязь между, казалось бы, различными направлениями выражена особенно сильно, и это связано с философским спором о сильном и слабом ИИ .

Современный искусственный интеллект

Можно выделить два направления развития ИИ:

решение проблем, связанных с приближением специализированных систем ИИ к возможностям человека, и их интеграции, которая реализована природой человека (см. Усиление интеллекта );
создание искусственного разума, представляющего интеграцию уже созданных систем ИИ в единую систему, способную решать проблемы человечества (см. Сильный и слабый искусственный интеллект ).

Но в настоящий момент в области искусственного интеллекта наблюдается вовлечение многих предметных областей, имеющих скорее практическое отношение к ИИ, а не фундаментальное. Многие подходы были опробованы, но к возникновению искусственного разума ни одна исследовательская группа пока так и не подошла. Ниже представлены лишь некоторые наиболее известные разработки в области ИИ.

Применение

Некоторые из самых известных ИИ-систем:

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.

Психология и когнитология

Методология когнитивного моделирования предназначена для анализа и принятия решений в плохо определённых ситуациях. Была предложена Аксельродом .

Основана на моделировании субъективных представлений экспертов о ситуации и включает: методологию структуризации ситуации: модель представления знаний эксперта в виде знакового орграфа (когнитивной карты) (F, W), где F - множество факторов ситуации, W - множество причинно-следственных отношений между факторами ситуации; методы анализа ситуации. В настоящее время методология когнитивного моделирования развивается в направлении совершенствования аппарата анализа и моделирования ситуации. Здесь предложены модели прогноза развития ситуации; методы решения обратных задач.

Философия

Наука «о создании искусственного разума» не могла не привлечь внимание философов. С появлением первых интеллектуальных систем были затронуты фундаментальные вопросы о человеке и знании, а отчасти о мироустройстве.

Философские проблемы создания искусственного интеллекта можно разделить на две группы, условно говоря, «до и после разработки ИИ». Первая группа отвечает на вопрос: «Что такое ИИ, возможно ли его создание, и, если возможно, то как это сделать?» Вторая группа (этика искусственного интеллекта) задаётся вопросом: «Каковы последствия создания ИИ для человечества?»

Термин «сильный искусственный интеллект» ввёл Джон Сёрль , его же словами подход и характеризуется:

Более того, такая программа будет не просто моделью разума; она в буквальном смысле слова сама и будет разумом, в том же смысле, в котором человеческий разум - это разум .

При этом нужно понять, возможен ли «чистый искусственный» разум («метаразум»), понимающий и решающий реальные проблемы и, вместе с тем, лишённый эмоций, характерных для человека и необходимых для его индивидуального выживания [ ] .

Напротив, сторонники слабого ИИ предпочитают рассматривать программы лишь как инструмент, позволяющий решать те или иные задачи, которые не требуют полного спектра человеческих познавательных способностей.

Этика

Другие традиционные конфессии достаточно редко описывают проблематику ИИ. Но отдельные богословы тем не менее обращают на это внимание. Например, протоиерей Михаил Захаров, рассуждая с точки зрения христианского мировоззрения, ставит следующий вопрос: «Человек есть разумно-свободное существо, сотворенное Богом по Его образу и подобию. Мы привыкли все эти определения относить к биологическому виду Homo Sapiens. Но насколько это обосновано?» . Отвечает он на этот вопрос так:

Если предположить, что исследования в области искусственного интеллекта когда-либо приведут к появлению искусственного существа, превосходящего человека по интеллекту, обладающего свободой воли, будет ли это означать, что это существо - человек? … человек есть творение Божие. Можем ли мы это существо назвать творением Божиим? На первый взгляд, оно есть творение человека. Но и при сотворении человека вряд ли стоит буквально понимать, что Бог Своими руками из глины вылепил первого человека. Вероятно это иносказание, указывающее на материальность человеческого тела, созданного по воле Божией. Но без воли Божией ничего не происходит в этом мире. Человек, как со-творец этого мира, может, исполняя волю Божию, создавать новые твари. Такие твари, созданные руками человека по Божией воле, вероятно можно назвать творениями Божиими. Ведь человек создает новые виды животных и растений. А мы считаем растения и животных творениями Божиими. Так же можно относиться и к искусственному существу не биологической природы.

Научная фантастика

Тема ИИ рассматривается под разными углами в творчестве Роберта Хайнлайна : гипотеза возникновения самоосознания ИИ при усложнении структуры далее определённого критического уровня и наличии взаимодействия с окружающим миром и другими носителями разума («The Moon Is a Harsh Mistress», «Time Enough For Love», персонажи Майкрофт, Дора и Ая в цикле «История будущего»), проблемы развитии ИИ после гипотетического самоосознания и некоторые социально-этические вопросы («Friday»). Социально-психологические проблемы взаимодействия человека с ИИ рассматривает и роман Филипа К. Дика «Снятся ли андроидам электроовцы? », известный также по экранизации «Бегущий по лезвию».

В творчестве фантаста и философа Станислава Лема описано и во многом предвосхищено создание виртуальной реальности, искусственного интеллекта, нанороботов и многих других проблем философии искусственного интеллекта. Особенно стоит отметить футурологию Сумма технологии . Кроме того, в приключениях Ийона Тихого неоднократно описываются взаимоотношения живых существ и машин: бунт бортового компьютера с последующими неожиданными событиями (11 путешествие), адаптация роботов в человеческом обществе («Стиральная трагедия» из «Воспоминаний Ийона Тихого»), построение абсолютного порядка на планете путём переработки живых жителей (24-ое путешествие), изобретения Коркорана и Диагора («Воспоминания Ийона Тихого»), психиатрическая клиника для роботов («Воспоминания Ийона Тихого»). Кроме того, существует целый цикл повестей и рассказов Кибериада , где почти всеми персонажами являются роботы, которые являются далёкими потомками роботов, сбежавших от людей (людей они именуют бледнотиками и считают их мифическими существами).

Фильмы

Начиная практически с 1960-х годов вместе с написанием фантастических рассказов и повестей, снимаются фильмы об искусственном интеллекте. Многие повести авторов, признанных во всём мире, экранизируются и становятся классикой жанра, другие становятся вехой в развитии

Понятие искусственный интеллект (ИИ или AI) объединяет в себе не только технологии, позволяющие создавать интеллектуальные машины (включая компьютерные программы). ИИ – это также одно из направлений научной мысли.

Искусственный интеллект — определение

Интеллект – это психическая составляющая человека, которая обладает следующими способностями:

приспособленческая;
обучаемость посредством накопления опыта и знаний;
способность применять знания и навыки для управления окружающей средой.

Интеллект объединяет в себе все способности человека к познанию действительности. При помощи него человек мыслит, запоминает новую информацию, воспринимает окружающую среду и так далее.

Под искусственным интеллектом понимается одно из направлений информационных технологий, которое занимается изучением и разработкой систем (машин), наделенных возможностями человеческого интеллекта: способность к обучению, логическому рассуждению и так далее.

В настоящий момент работа над искусственным интеллектом проводится путем создания новых программ и алгоритмов, решающих задачи так же, как это делает человек.

В связи с тем, что определение ИИ эволюционирует по мере развития этого направления, необходимо упомянуть AI Effect. Под ним понимается эффект, который создает искусственный интеллект, достигнувший некоторого прогресса. Например, если ИИ научился выполнять какие-либо действия, то сразу подключаются критики, которые доказывают, что эти успехи не свидетельствуют о наличии мышления у машины.

Сегодня развитие искусственного интеллекта идет по двум независимым направлениям:

нейрокибернетика;
логический подход.

Первое направление предусматривает исследование нейронных сетей и эволюционных вычислений с точки зрения биологии. Логический подход подразумевает разработку систем, которые имитируют интеллектуальные процессы высокого уровня: мышление, речь и так далее.

Первые работы в области ИИ начали вести в середине прошлого века. Пионером исследований в этом направлении стал Алан Тьюринг , хотя определенные идеи начали высказывать философы и математики в Средние века. В частности, еще в начале 20-го века была представлена механическое устройство, способное решать шахматные задачи.

Но по-настоящему это направление сформировалось к середине прошлого столетия. Появление работ по ИИ предваряли исследования о природе человека, способах познания окружающего мира, возможностях мыслительного процесса и других сферах. К тому времени появились первые компьютеры и алгоритмы. То есть, был создан фундамент, на котором зародилось новое направление исследований.

В 1950 году Алан Тьюринг опубликовал статью, в которой задавался вопросами о возможностях будущих машин, а также о том, способны ли они обойти человека в плане разумности. Именно этот ученый разработал процедуру, названную потом в его честь: тест Тьюринга.

После опубликования работ английского ученого появились новые исследования в области ИИ. По мнению Тьюринга, мыслящей может быть признана только та машина, которую невозможно при общении отличить от человека. Примерно в то же время, когда появилась статься ученого, зародилась концепция, получившая название Baby Machine. Она предусматривала поступательное развитие ИИ и создание машин, мыслительные процессы которых сначала формируются на уровне ребенка, а затем постепенно улучшаются.

Термин «искусственный интеллект» зародился позднее. В 1952 году группа ученых, включая Тьюринга, собралась в американском университете Дартмунда, чтобы обсудить вопросы, связанные с ИИ. После той встречи началось активное развитие машин с возможностями искусственного интеллекта.

Особую роль в создании новых технологий в области ИИ сыграли военные ведомства, которые активно финансировали это направление исследований. Впоследствии работы в области искусственного интеллекта начали привлекать крупные компании.

Современная жизнь ставит более сложные задачи перед исследователями. Поэтому развитие ИИ ведется в принципиально других условиях, если сравнивать их с тем, что происходило в период зарождения искусственного интеллекта. Процессы глобализации, действия злоумышленников в цифровой сфере, развитие Интернета и другие проблемы – все это ставит перед учеными сложные задачи, решение которых лежит в области ИИ.

Несмотря на успехи, достигнутые в этой сфере в последние годы (например, появление автономной техники), до сих пор не утихают голоса скептиков, которые не верят в создание действительно искусственного интеллекта, а не очень способной программы. Ряд критиков опасается, что активное развитие ИИ вскоре приведет к ситуации, когда машины полностью заменят людей.

Направления исследований

Философы пока не пришли к единому мнению о том, какова природа человеческого интеллекта, и каков его статус. В связи с этим в научных работах, посвященных ИИ, встречается множество идей, повествующих, какие задачи решает искусственный интеллект. Также отсутствует единое понимание вопроса, какую машину можно считать разумной.

Сегодня развитие технологий искусственного интеллекта идет по двум направлениям:

Нисходящее (семиотическое). Оно предусматривает разработку новых систем и баз знаний, которые имитируют высокоуровневые психические процессы типа речи, выражения эмоций и мышления.
Восходящее (биологическое). Данный подход предполагает проведение исследований в области нейронных сетей, посредством которых создаются модели интеллектуального поведения с точки зрения биологических процессов. На базе этого направления создаются нейрокомпьютеры.

Определяет способность искусственного интеллекта (машины) мыслить так же, как человек. В общем понимании этот подход предусматривает создание ИИ, поведение которого не отличается от людских действий в одинаковых, нормальных ситуациях. По сути, тест Тьюринга предполагает, что машина будет разумной лишь в том случае, если при общении с ней невозможно понять, кто говорит: механизм или живой человек.

Книги в жанре фантастика предлагают другой метод оценки возможностей ИИ. Настоящим искусственный интеллект станет в том случае, если он будет чувствовать и сможет творить. Однако этот подход к определению не выдерживает практического применения. Уже сейчас, например, создаются машины, которые обладают способностью реагировать на изменения окружающей среды (холод, тепло и так далее). При этом они не могут чувствовать так, как это делает человек.

Символьный подход

Успех в решении задач во многом определяется способностью гибко подходить к ситуации. Машины, в отличие от людей, интерпретируют полученные данные единым образом. Поэтому в решении задач принимает участие только человек. Машина проводит операции на основании написанных алгоритмов, которые исключают применение нескольких моделей абстрагирования. Добиться гибкости от программ удается путем увеличения ресурсов, задействованных в ходе решения задач.

Указанные выше недостатки характерны для символьного подхода, применяемого при разработке ИИ. Однако данное направление развития искусственного интеллекта позволяет создавать новые правила в процессе вычисления. А проблемы, возникающие у символьного подхода, способны решить логические методы.

Логический подход

Этот подход предполагает создание моделей, имитирующих процесс рассуждения. В его основе заложены принципы логики.

Данный подход не предусматривает применение жестких алгоритмов, которые приводят к определенному результату.

Агентно-ориентированный подход

Он задействует интеллектуальных агентов. Этот подход предполагает следующее: интеллект представляет собой вычислительную часть, посредством которой достигаются поставленные цели. Машина играет роль интеллектуального агента. Она познает окружающую среду при помощи специальных датчиков, а взаимодействует с ней посредством механических частей.

Агентно-ориентированный подход уделяет основное внимание разработке алгоритмов и методов, которые позволяют машинам сохранять работоспособность в различных ситуациях.

Гибридный подход

Этот подход предусматривает объединение нейронных и символьных моделей, за счет чего достигается решение всех задач, связанных с процессами мышления и вычислений. Например, нейронные сети могут генерировать направление, в котором двигается работа машины. А статическое обучение предоставляет тот базис, посредством которого решаются задачи.

Согласно прогнозам экспертов компании Gartner , к началу 2020-х годов практически все выпускаемые программные продукты будут использовать технологии искусственного интеллекта. Также специалисты предполагают, что около 30% инвестиций в цифровую сферу будут приходиться на ИИ.

По мнению аналитиков Gartner, искусственный интеллект открывает новые возможности для кооперации людей и машин. При этом процесс вытеснения человека ИИ невозможно остановить и в будущем он будет ускоряться.

В компании PwC считают, что к 2030 году объем мирового валового внутреннего продукта вырастет примерно на 14% за счет быстрого внедрения новых технологий. Причем примерно 50% прироста обеспечит повышение эффективности производственных процессов. Вторую половину показателя составит дополнительная прибыль, полученная за счет внедрения ИИ в продукты.

Первоначально эффект от использования искусственного интеллекта получит США, так как в этой стране созданы лучшие условия для эксплуатации машин на ИИ. В дальнейшем их опередит Китай, который извлечет максимальную прибыль, внедряя подобные технологии в продукцию и ее производство.

Эксперты компании Saleforce заявляют, что ИИ позволит увеличить доходность малого бизнеса примерно на 1,1 триллиона долларов. Причем произойдет это к 2021 году. Отчасти добиться указанного показателя удастся за счет реализации решений, предлагаемых ИИ, в системы, отвечающие за коммуникацию с клиентами. Одновременно с этим будет улучаться эффективность производственных процессов благодаря их автоматизации.

Внедрение новых технологий также позволит создать дополнительные 800 тысяч рабочих мест. Эксперты отмечают, что указанный показатель нивелирует потери вакансий, произошедшие из-за автоматизации процессов. По прогнозу аналитиков, основанных на результатах опроса среди компаний, их расходы на автоматизацию производственных процессов к началу 2020-х годов возрастут примерно до 46 миллиардов долларов.

В России также ведутся работы в области ИИ. На протяжении 10 лет государство профинансировало более 1,3 тысячи проектов в данной сфере. Причем большая часть инвестиций пошло на развитие программ, не связанных с ведением коммерческой деятельности. Это показывает, что российское бизнес-сообщество пока не заинтересовано во внедрении технологий искусственного интеллекта.

В общей сложности на указанные цели в России инвестировали порядка 23 миллиардов рублей. Размер государственных субсидий уступает тем объемам финансирования сферы ИИ, которые демонстрируют другие страны. В США на эти цели каждый год выделяют порядка 200 миллионов долларов.

В основном в России из госбюджета выделяют средства на развитие технологий ИИ, которые затем применяются в транспортной сфере, оборонной промышленности и в проектах, связанных с обеспечением безопасности. Это обстоятельство указывает на то, что в нашей стране чаще инвестируют в направления, которые позволяют быстро добиться определенного эффекта от вложенных средств.

Приведенное выше исследование также показало, что в России сейчас накоплен высокий потенциал для подготовки специалистов, которые могут быть задействованы в разработке технологий ИИ. За 5 последних лет обучение по направлениям, связанным с ИИ, прошли примерно 200 тысяч человек.

Технологии ИИ развиваются в следующих направлениях:

решение задач, позволяющих приблизить возможности ИИ к человеческим и найти способы их интеграции в повседневность;
разработка полноценного разума, посредством которого будут решаться задачи, стоящие перед человечеством.

В настоящий момент исследователи сосредоточены на разработке технологий, которые решают практические задачи. Пока ученые не приблизились к созданию полноценного искусственного разума.

Разработкой технологиями в области ИИ занимаются многие компании. «Яндекс» не один год применяет их в работе поисковика. С 2016 года российская IT-компания занимается исследованиями в области нейронных сетей. Последние изменяют характер работы поисковиков. В частности, нейронные сети сопоставляют введенный пользователем запрос с неким векторным числом, который наиболее полно отражает смысл поставленной задачи. Иными словами, поиск ведется не по слову, а именно по сути информации, запрашиваемой человеком.

В 2016 году «Яндекс» запустил сервис «Дзен» , который анализирует предпочтения пользователей.

У компании Abbyy недавно появилась система Compreno . При помощи нее удается понять на естественном языке написанный текст. На рынок также сравнительно недавно вышли и другие системы, основанные на технологиях искусственного интеллекта:

Findo. Система способна распознавать человеческую речь и занимается поиском информации в различных документах и файлах, используя при этом сложные запросы.
Gamalon. Эта компания представила систему со способностью к самообучению.
Watson. Компьютер компании IBM, использующий в процессе поиска информации большое количество алгоритмов.
ViaVoice. Система распознавания человеческой речи.

Крупные коммерческие компании не обходят стороной достижения в области искусственного интеллекта. Банки активно внедряют подобные технологии в свою деятельность. При помощи систем, основанных на ИИ, они проводят операции на биржах, ведут управление собственностью и выполняют иные операции.

Оборонная промышленность, медицина и другие сферы внедряют технологии распознавания объектов. А компании, занимающие разработкой компьютерных игр, применяют ИИ для создания очередного продукта.

В течение нескольких последних лет группа американских ученых ведет работу над проектом NEIL , в рамках которого исследователи предлагают компьютеру распознать, что изображено на фотографии. Специалисты предполагают, что таким образом они смогут создать систему, способную самообучаться без внешнего вмешательства.

Компания VisionLab представила собственную платформу LUNA , которая может в режиме реального времени распознавать лица, выбирая их из огромного кластера изображений и видеороликов. Данную технологию сегодня применяют крупные банки и сетевые ретейлеры. При помощи LUNA можно сопоставлять предпочтения людей и предлагать им соответствующие товары и услуги.

Над подобными технологиями работает российская компания N-Tech Lab . При этом ее специалисты питаются создать систему распознавания лиц, основанную на нейронных сетях. По последним данным, российская разработка лучше справляется с поставленными задачами, чем человек.

По мнению Стивена Хокинга, развитие технологий искусственного интеллекта в будущем приведет к гибели человечества. Ученый отметил, что люди из-за внедрения ИИ начнут постепенно деградировать. А в условиях естественной эволюции, когда человеку для выживания необходимо постоянно бороться, этот процесс неминуемо приведет к его гибели.

В России положительно рассматривают вопрос внедрения ИИ. Алексей Кудрин однажды заявил о том, что использование таких технологий позволит примерно на 0,3% от ВПП уменьшить расходы на обеспечение работы государственного аппарата. Дмитрий Медведев предрекает исчезновение ряда профессий из-за внедрения ИИ. Однако чиновник подчеркнул, что использование таких технологий приведет к бурному развитию других отраслей.

По данным экспертов Всемирного экономического форума, к началу 2020-х годов в мире из-за автоматизации производства рабочих мест лишаться около 7 миллионов человек. Внедрение ИИ с высокой долей вероятности вызовет трансформацию экономики и исчезновение ряда профессий, связанных с обработкой данных.

Эксперты McKinsey заявляют, что активнее процесс автоматизации производства будет проходить в России, Китае и Индии. В этих странах в ближайшее время до 50% рабочих потеряют свои местах из-за внедрения ИИ. Их место займут компьютеризированные системы и роботы.

По данным McKinsey, искусственный интеллект заменит собой профессии, предусматривающие физический труд и обработку информации: розничная торговля, гостиничный персонал и так далее.

К середине текущего столетия, как полагают эксперты американской компании, число рабочих мест во всем мире сократится примерно на 50%. Места людей займут машины, способные проводить аналогичные операции с той же или более высокой эффективностью. При этом эксперты не исключают варианта, при котором данный прогноз будет реализован раньше указанного срока.

Другие аналитики отмечают вред, который могут нанести роботы. Например, эксперты McKinsey обращают внимание на то, что роботы, в отличие от людей, не платят налоги. В результате из-за снижения объемов поступлений в бюджет государство не сможет поддерживать инфраструктуру на прежнем уровне. Поэтому Билл Гейтс предложил ввести новый налог на роботизированную технику.

Технологии ИИ повышают эффективность работы компаний за счет снижения числа совершаемых ошибок. Кроме того, они позволяют повысить скорость выполнения операций до того уровня, который не может достигнуть человек.

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.

Указывает: «Проблема состоит в том, что пока мы не можем в целом определить, какие вычислительные процедуры мы хотим называть интеллектуальными. Мы понимаем некоторые механизмы интеллекта и не понимаем остальные. Поэтому под интеллектом в пределах этой науки понимается только вычислительная составляющая способности достигать целей в мире» .

Нередко искусственным интеллектом называют и простейшую электронику, чтобы обозначить наличие датчиков и автоматический выбор режима работы. Слово искусственный в этом случае означает, что не стоит ждать от системы умения найти новый режим работы в не предусмотренной разработчиками ситуации.

Предпосылки развития науки искусственного интеллекта

Возможности новых машин в плане скорости вычислений оказались больше человеческих, поэтому в учёном сообществе закрался вопрос: каковы границы возможностей компьютеров и достигнут ли машины уровня развития человека? В 1950 году один из пионеров в области вычислительной техники, английский учёный Алан Тьюринг , пишет статью под названием «Может ли машина мыслить?» , в которой описывает процедуру, с помощью которой можно будет определить момент, когда машина сравняется в плане разумности с человеком, получившую название теста Тьюринга .

История развития искусственного интеллекта в СССР и России

Подходы и направления

Подходы к пониманию проблемы

нисходящий (англ. Top-Down AI ), семиотический - создание экспертных систем , баз знаний и систем логического вывода, имитирующих высокоуровневые психические процессы : мышление, рассуждение, речь, эмоции, творчество и т. д.;
восходящий (англ. Bottom-Up AI ), биологический - изучение нейронных сетей и эволюционных вычислений, моделирующих интеллектуальное поведение на основе биологических элементов, а также создание соответствующих вычислительных систем, таких как нейрокомпьютер или биокомпьютер .

Тест Тьюринга и интуитивный подход

Эмпирический тест был предложен Аланом Тьюрингом в статье «Вычислительные машины и разум» (англ. Computing Machinery and Intelligence ) , опубликованной в 1950 году в философском журнале «Mind ». Целью данного теста является определение возможности искусственного мышления, близкого к человеческому.

Стандартная интерпретация этого теста звучит следующим образом: «Человек взаимодействует с одним компьютером и одним человеком. На основании ответов на вопросы он должен определить, с кем он разговаривает: с человеком или компьютерной программой. Задача компьютерной программы - ввести человека в заблуждение, заставив сделать неверный выбор ». Все участники теста не видят друг друга.

Самый общий подход предполагает, что ИИ будет способен проявлять поведение, не отличающееся от человеческого, причём в нормальных ситуациях. Эта идея является обобщением подхода теста Тьюринга , который утверждает, что машина станет разумной тогда, когда будет способна поддерживать разговор с обычным человеком, и тот не сможет понять, что говорит с машиной (разговор идёт по переписке).
Писатели-фантасты часто предлагают ещё один подход: ИИ возникнет тогда, когда машина будет способна чувствовать и творить . Так, хозяин Эндрю Мартина из «Двухсотлетнего человека » начинает относиться к нему как к человеку, когда тот создаёт игрушку по собственному проекту. А Дейта из Звёздного пути , будучи способным к коммуникации и научению, мечтает обрести эмоции и интуицию .

Однако последний подход вряд ли выдерживает критику при более детальном рассмотрении. К примеру, несложно создать механизм, который будет оценивать некоторые параметры внешней или внутренней среды и реагировать на их неблагоприятные значения. Про такую систему можно сказать, что у неё есть чувства («боль» - реакция на срабатывание датчика удара, «голод» - реакция на низкий заряд аккумулятора, и т. п.). А кластеры, создаваемые картами Кохонена , и многие другие продукты «интеллектуальных» систем можно рассматривать как вид творчества.

Символьный подход

Исторически символьный подход был первым в эпоху цифровых машин, так как именно после создания Лисп , первого языка символьных вычислений, у его автора возникла уверенность в возможности практически приступить к реализации этими средствами интеллекта. Символьный подход позволяет оперировать слабоформализованными представлениями и их смыслами.

Успешность и эффективность решения новых задач зависит от умения выделять только существенную информацию, что требует гибкости в методах абстрагирования. Тогда как обычная программа устанавливает один свой способ интерпретации данных, из-за чего её работа и выглядит предвзятой и чисто механической. Интеллектуальную задачу в этом случае решает только человек, аналитик или программист, не умея доверить этого машине. В результате создается единственная модель абстрагирования, система конструктивных сущностей и алгоритмов. А гибкость и универсальность выливается в значительные затраты ресурсов для не типичных задач, то есть система от интеллекта возвращается к грубой силе.

Основная особенность символьных вычислений - создание новых правил в процессе выполнения программы. Тогда как возможности не интеллектуальных систем завершаются как раз перед способностью хотя бы обозначать вновь возникающие трудности. Тем более эти трудности не решаются и наконец компьютер не совершенствует такие способности самостоятельно.

Недостатком символьного подхода является то, что такие открытые возможности воспринимаются не подготовленными людьми как отсутствие инструментов. Эту, скорее культурную проблему, отчасти решает логическое программирование.

Логический подход

Логический подход к созданию систем искусственного интеллекта направлен на создание экспертных систем с логическими моделями баз знаний с использованием языка предикатов.

Учебной моделью систем искусственного интеллекта в 1980-х годах был принят язык и система логического программирования Пролог . Базы знаний, записанные на языке Пролог, представляют наборы фактов и правил логического вывода, записанных на языке логических предикатов.

Логическая модель баз знаний позволяет записывать не только конкретные сведения и данные в форме фактов на языке Пролог, но и обобщённые сведения с помощью правил и процедур логического вывода, и в том числе логических правил определения понятий, выражающих определённые знания как конкретные и обобщённые сведения.

В целом исследования проблем искусственного интеллекта в рамках логического подхода к проектированию баз знаний и экспертных систем направлены на создание, развитие и эксплуатацию интеллектуальных информационных систем , включая вопросы обучения студентов и школьников, а также подготовки пользователей и разработчиков таких интеллектуальных информационных систем.

Агентно-ориентированный подход

Последний подход, развиваемый с начала 1990-х годов , называется агентно-ориентированным подходом , или подходом, основанным на использовании интеллектуальных (рациональных) агентов . Согласно этому подходу, интеллект - это вычислительная часть (грубо говоря, планирование) способности достигать поставленных перед интеллектуальной машиной целей. Сама такая машина будет интеллектуальным агентом, воспринимающим окружающий его мир с помощью датчиков , и способной воздействовать на объекты в окружающей среде с помощью исполнительных механизмов .

Гибридный подход

Основная статья: Гибридный подход

Гибридный подход предполагает, что только синергетическая комбинация нейронных и символьных моделей достигает полного спектра когнитивных и вычислительных возможностей. Например, экспертные правила умозаключений могут генерироваться нейронными сетями, а порождающие правила получают с помощью статистического обучения. Сторонники данного подхода считают, что гибридные информационные системы будут значительно более сильными, чем сумма различных концепций по отдельности.

Модели и методы исследований

Символьное моделирование мыслительных процессов

Основная статья: Моделирование рассуждений

Работа с естественными языками

Представление и использование знаний

Машинное обучение

Робототехника

Основная статья: Интеллектуальная робототехника

Машинное творчество

Основная статья: Машинное творчество

Другие области исследований

Можно заметить, что многие области исследований пересекаются. Это свойственно для любой науки. Но в искусственном интеллекте взаимосвязь между, казалось бы, различными направлениями выражена особенно сильно, и это связано с философским спором о сильном и слабом ИИ .

Современный искусственный интеллект

Можно выделить два направления развития ИИ:

решение проблем, связанных с приближением специализированных систем ИИ к возможностям человека, и их интеграции, которая реализована природой человека (см. Усиление интеллекта );
создание искусственного разума, представляющего интеграцию уже созданных систем ИИ в единую систему, способную решать проблемы человечества (см. Сильный и слабый искусственный интеллект ).

Применение

Турнир RoboCup

Некоторые из самых известных ИИ-систем:

Психология и когнитология

Философия

Термин «сильный искусственный интеллект» ввёл Джон Сёрль , его же словами подход и характеризуется:

Более того, такая программа будет не просто моделью разума; она в буквальном смысле слова сама и будет разумом, в том же смысле, в котором человеческий разум - это разум .

Этика

Научная фантастика

Фильмы

Начиная практически с 60-х годов вместе с написанием фантастических рассказов и повестей, снимаются фильмы об искусственном интеллекте. Многие повести авторов, признанных во всём мире, экранизируются и становятся классикой жанра, другие становятся вехой в развитии кинофантастики , например Терминатор и Матрица .

См. также

Примечания

FAQ от Джона Маккарти , 2007
М. Эндрю. Реальная жизнь и искусственный интеллект // «Новости искусственного интеллекта», РАИИ, 2000
Гаврилова Т. А. Хорошевский В. Ф. Базы знаний интеллектуальных систем: Учебник для вузов
Аверкин А. Н., Гаазе-Рапопорт М. Г., Поспелов Д. А. Толковый словарь по искусственному интеллекту. - М.:Радио и связь, 1992. - 256 с.
Г. С. Осипов. Искусственный интеллект: состояние исследований и взгляд в будущее
Ильясов Ф. Н. Разум искусственный и естественный // Известия АН Туркменской ССР, серия общественных наук. 1986. № 6. С. 46-54.
Алан Тьюринг, Могут ли машины мыслить?
Интеллектуальные машины С. Н. Корсакова
Д. А. Поспелов. Cтановление информатики в России
К истории кибернетики в СССР. Очерк первый , Очерк второй
Jack Copeland. What is Artificial Intelligence? 2000
Alan Turing, «Computing Machinery and Intelligence », Mind, vol. LIX, no. 236, October 1950, pp. 433-460.
Обработка естественного языка :
Приложения обработки естественного языка, включают информационный поиск (в том числе: анализ текста и машинный перевод):
Горбань П. А. Нейросетевое извлечение знаний из данных и компьютерный психоанализ
Машинное обучение :
Алан Тюринг обсуждал как центральную тему уже в 1950, в его классической статье Computing Machinery and Intelligence. ()
(pdf scanned copy of the original) (version published in 1957, An Inductive Inference Machine, " IRE Convention Record, Section on Information Theory, Part 2, pp. 56-62)
Робототехника :
, pp. 916–932
, pp. 908–915
Проект Blue Brain - Искусственный мозг
Mild-Mannered Watson Skewers Human Opponents on Jeopardy
20Q.net Inc
Axelrod R. The Structure of Decision: Cognitive Maps of Political Elites. - Princeton. University Press, 1976
Джон Сёрль. Разум мозга - компьютерная программа?
Пенроуз Р. Новый ум короля. О компьютерах, мышлении и законах физики. - М .: УРСС, 2005. - ISBN 5-354-00993-6
ИИ как фактор глобального риска
…поведет тебя в Жизнь Вечную
http://www.rc.edu.ru/rc/s8/intellect/rc_intellect_zaharov_2009.pdf Православный взгляд на проблему искусственного интеллекта
Гарри Гаррисон. Выбор по Тьюрингу. - М .: Эксмо-Пресс, 1999. - 480 с. - ISBN 5-04-002906-3

Литература

Компьютер учится и рассуждает (ч. 1) // Компьютер обретает разум = Artificial Intelligence Computer Images / под ред. В. Л. Стефанюка. - Москва: Мир , 1990. - 240 с. - 100 000 экз. - ISBN 5-03-001277-X (рус.); ISBN 705409155 (англ.)
Девятков В. В. Системы искусственного интеллекта / Гл. ред. И. Б. Фёдоров. - М .: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2001. - 352 с. - (Информатика в техническом университете). - 3000 экз. - ISBN 5-7038-1727-7

Корсаков С.Н. Начертание нового способа исследования при помощи машин, сравнивающих идеи / Под ред. А.С. Михайлова. - М .: МИФИ, 2009. - 44 с. - 200 экз. -