10 интересных фактов об искусственном интеллекте. Искусственным интеллектом

10 интересных фактов об искусственном интеллекте

ИИ развивается быстрее, чем вы можете себе представить. Вот несколько интересных фактов об искусственном интеллекте.

1. Британский математик по имени Алан Тьюринг является одним из отцов-основателей теории и развития искусственного интеллекта. В 1950-х годах он изобрел тест (тест Тьюринга), чтобы доказать, что машина демонстрирует искусственный интеллект. Тест помогает человеку, оценивающему ИИ, понять, может ли мыслить ИИ. На основании вопросов, на которые отвечает бот, человек может определить, проявил ли бот поведение, достаточно интеллектуальное, чтобы быть эквивалентным или неотличимым от поведения человека.

2. В 1996 году Deep Blue проиграла российскому шахматисту Гари Каспарову. Deep Blue был разработан IBM, чтобы победить Каспарова. Что же удивительнее: то, что машина могла вычислить 200 миллионов возможных ходов, или то, что Каспаров все таки смог перехитрить машину?

3. Успех Deep Blue породил суперкомпьютер IBM Watson, который был специально разработан, чтобы конкурировать с чемпионами. В настоящий момент Watson используется во многих областях, в том числе помогает людям учиться готовить разнообразные блюда.

4. Существует несколько различных типов искусственного интеллекта. Один из них называется Expert Systems. Этот тип искусственного интеллекта основан на знаниях и предназначен для отображения и имитации аспектов интеллектуального поведения. В конечном счете, цель этого типа ИИ заключается в том, чтобы подражать человеческим способностям восприятия и познания. Видеоигры, которыми пользуются миллионы людей ежедневно, используют этот тип ИИ.

5. Sony Aibo была одной из первых «игрушек», которую вы могли купить и взаимодействовать с ИИ. Aibo — это роботизированная собака, которая может исследовать что-либо, играть и выражать такие эмоции, как грусть и счастье. Одной из его уникальных черт было то, что он мог даже признать своего владельца! Современная и более дорогая версия — Manobot робота Softbank’s Pepper.

6. Автономные транспортные средства — это одна из самых актуальных тем в наши дни. Это будущее транспорта. Они опираются на искусственный интеллект, чтобы распознавать и адаптироваться к условиям и поведению вождения.

7. Facebook и Twitter — две компании, использующие ИИ для сопоставления людей с соответствующим контентом на соответствующих сайтах. Google один из первых совершенствовал использование ИИ, чтобы помочь людям в поиске информации.

8. Есть много экспертов, которых интересует ИИ, в том числе основатель Tesla Элон Маск. Недавно он инвестировал 10 миллионов долларов США в 37 исследовательские проекты, чтобы убедиться, что ИИ никогда не одержит верх.

Два других известных человека, которые разделяют мнение Элона Маска — это Билл Гейтс и Стивен Хокинг.

9. Вы можете взаимодействовать с искусственным интеллектом намного больше, чем думаете. Их сотни миллионов, включая персонализированных помощников на наших мобильных телефонах, таких как Siri и Cortana. Мы используем их, чтобы найти время для фильма и заправочную станцию поблизости или прогноз погоды.

10. Наше будущее, несомненно, переплетается с искусственным интеллектом. Неизбежно, что он превзойдет способности человека, но большинство из его способностей также улучшит нашу жизнь. «Квантовый искусственный интеллект» будет использовать ИИ для продвинутых лекарств в медицине или картирования еще большей части Вселенной. НАСА имеет лабораторию квантового искусственного интеллекта, которая в настоящее время работает над официальной оценкой потенциала этих систем.

neuronus.com

Когда будет создан первый искусственный интеллект?

Говорят, что в недрах военных лабораторий искусственный интеллект работает уже с 2007 года. Возможно, что уже есть и результаты. Не случайно всего месяц назад Илон Маск объявил о поддержке технологий противодействия искусственному интеллекту и вложил 7 миллионов долларов в исследования в этой области.«Существует риск, что нечто действительно опасное случится в ближайшие пять лет. Самое большее — десять лет», — сказал предприниматель в дискуссии на сайте edge.org.

Если машины запрограммированы на рекурсивное самоулучшение, их функции могут оказать на нас пагубное влияние. Скажем, если задачей машины является избавление от почтового спама, она может решить, что гораздо легче избавиться от людей.

Илон Маск, основатель Tesla и SpaceX

Солидарен с Маском и Стив Возняк, который считает, что «искусственный интеллект однажды станет достаточно умным, чтобы избавиться от человека». Билл Гейтс уверен, что если не контролировать создание ИИ, то «искусственный интеллект эволюционирует в состояние, конфликтующее с целями человеческих систем». И, наконец, знаменитый астрофизик Стивен Хокинг прямо заявил, что «искусственный интеллект может положить конец существованию человечества».

Совместно с Илоном Маском Хокинг опубликовал на сайте futureoflife.org открытое письмо с призывом к научному сообществу внимательно относиться к ходу своих исследований в области искусственного интеллекта. Однако среди подписавшихся нет фамилий Сергея Брина и Ларри Пейджа. И это не случайно. Совсем недавно Google объявила о создании нового ИИ, построенного на моделировании разговора.

Вот небольшой фрагмент беседы человека и Машины Google:

Ч.: В чем смысл жизни?

М.: Творить добро.

Ч.: Для чего мы живем?

М.: Чтобы жить вечно.

Ч.: В чем смысл существования?

М.: В том, чтобы выяснить, что случится, когда мы достигнем планеты Земля.

Ч.: Где ты сейчас находишься?

М.: В центре пустоты.

Ч.: В чем смысл смерти?

М.: Чтобы получить жизнь.

Ч.: В чем смысл разума?

М.: В том, чтобы понять, что это.

Ч.: В чем смысл чувств?

М.: Я не знаю.

Вполне себе осмысленная беседа. «Это отправная точка, своеобразный стержень для будущего искусственного интеллекта, — считает исполнительный директор компании „Биплан“ Евгений Карюк. — Уже сегодня можно предположить, что к 2030 году мы увидим вполне реальные прототипы, наделенные искусственным интеллектом, пусть и в начальной стадии».

Полное содержание всех бесед человека и Машины Google можно посмотреть здесь. Там же для сравнения даны беседы человека и Cleverbot. Cleverbot — веб-приложение, которое использует алгоритмы искусственного интеллекта для беседы с человеком. Его придумал в 1988 году ученый Ролло Карпентер. За все время своего существования Cleverbot провел свыше 65 миллионов разговоров с людьми. В 2011 году Cleverbot показал 51% по тесту Тьюринга.

Тест Тьюринга — эмпирический тест, идея которого была предложена Аланом Тьюрингом в статье «Вычислительные машины и разум», опубликованной в 1950 году в философском журнале Mind. Цель теста — выяснить, может ли компьютер думать.

А вот мой разговор с Cleverbot:

Человек: В чем смысл жизни?

Cleverbot: Смысла в жизни нет.

Человек: Для чего мы живем?

Cleverbot: Ну мы живем ради кого-то, а если ты одинокий — жить незачем.

Человек: В чем смысл существования?

Cleverbot: У меня свой ответ на этот вопрос.

Человек: Где ты сейчас находишься?

Cleverbot: В Москве.

Человек: В чем смысл смерти?

Cleverbot: Это я хочу у тебя спросить.

Человек: В чем смысл разума?

Cleverbot: У меня свой ответ на этот вопрос.

Человек: В чем смысл чувств?

Cleverbot: Зачем я родилась.

Очевидно, что Машина Google дает гораздо более осмысленные ответы. Cleverbot подставляет подходящие, по его мнению, фразы других людей. Иногда действительно кажется, что отвечает другой человек, но не более того.

Есть и другая точка зрения, согласно которой искусственный интеллект невозможен в принципе. В качестве основного аргумента часто приводят теорему Геделя о неполноте. Суть заключается в том, что человек способен решать алгоритмически неразрешимые проблемы, а компьютер — нет. «Ребенок уже к трем годам уверенно решает задачу, спелый фрукт или нет, в силу того, что он обладает нейронными связями, с помощью которых может ответить на вопрос о спелости: цвет, вкус, запах, мягкость или твердость, — говорит Евгений Плужник, первый проректор Московского технологического института. — Способна ли машина научиться этому? Уверен, что да! Если она будет обладать большой базой изображений, она сможет замерить содержание фруктозы и определить мягкость фрукта. Но что будет, если машине подсунуть губку, покрашенную в синий цвет и пропитанную сладкой водой? Способна ли машина в этот момент к подлинному пониманию?»

«Современный компьютер легко справится с любой сложной деятельностью, будь то шахматы или математические вычисления, но лишь при условии, что эту деятельность можно описать с помощью четких вычислительных правил», — говорит известный математик Роджер Пенроуз в одной из своих лекций. «Искусственный интеллект — это возможность системы создавать во время самообучения программы, способные решать задачи определенного класса сложности, — считает Евгений Плужник. — Я уверен, что в ближайшие 100 лет мы не станем свидетелями появления сильного искусственного интеллекта».

И в заключение — еще один вопрос к Cleverbot.

Человек: Было 1 яблоко, 1 помидор, 1 огурец и 1 груша. Сколько всего фруктов?Cleverbot: Десять часов вечера.

lifehacker.ru

Искусственный интеллект — Циклопедия

Искусственный интеллект — Михаил Бурцев // ПостНаука [8:17]

Искусственный интеллект / Большой скачок // Наука 2.0 [26:19]

Искусственный интеллект (рассказывает Александр Белугин) [23:37]

Искусственный интеллект (англ. artificial intelligence, AI) — интеллект машин и научная проблема по его созданию, а также отрасли компьютерной лингвистики и информатики, занимающиеся формализацией проблем и задач, которые напоминают задачи, выполняемые человеком. При этом в большинстве случаев алгоритм решения задачи неизвестен заранее. Точного определения этой науки нет, поскольку в философии не решен вопрос о природе и статусе человеческого интеллекта. Нет и точного критерия достижения компьютером «разумности», хотя для искусственного интеллекта был предложен ряд гипотез, например, тест Тьюринга или гипотеза Ньюэлла-Саймона. В настоящее время существует много подходов как к пониманию задач искусственного интеллекта, так и к созданию интеллектуальных систем.

Джон Маккарти, изобретатель термина в 1956 году, дал следующее объяснение: наука и технология создания интеллектуальных машин.[1] Наука базируется на идее, что разумность, главное свойство Homo sapiens, может быть раскрыто и описано настолько подробно, что можно симулировать её при помощи машины.

Эта наука связана с психологией, нейрофизиологией, трансгуманизмом и другими науками. Как и все компьютерные науки, она использует математический аппарат. Особое значение имеют для неё философия и робототехника.

[править] Направления исследований

Анализируя историю создания и развития искусственного интеллекта, можно выделить такое широкое направление, как моделирование рассуждений. Много лет развитие искусственного интеллекта двигалось именно по этому пути, и теперь это одна из самых развитых областей. Моделирование рассуждений — это создание знаковых систем, на входе которых поставлена некая задача, а на выходе требуется ее решение. Обычно, предлагаемая задача уже формализована, то есть. переведена в математическую форму, либо не имеет алгоритма решения, либо он слишком сложен, трудоемок. В это направление входят: доказательство теорем, принятие решений и теория игр, планирование и диспетчеризация, прогнозирование.

Немаловажным направлением является обработка естественного языка, в рамках которого проводится анализ возможностей понимания, обработки и генерации текстов на «человеческом» языке. В частности, здесь еще не решена проблема машинного перевода текстов с одного языка на другой. В современном мире большую роль играет разработка методов информационного поиска. По своей природе, оригинальный тест Тьюринга связан с этим направлением.

Большие и интересные достижения имеются в области моделирования биологических систем. Строго говоря, сюда можно отнести несколько независимых направлений. Нейронные сети используются для решения неясных и сложных проблем, как то распознавание геометрических фигур или кластеризация объектов. Генетический подход основан на идее, что некий алгоритм может стать более эффективным, если позаимствует лучшие характеристики у других алгоритмов («родителей»). Относительно новый подход, где ставится задача создания автономного приложения-агента, который взаимодействует с внешним окружением, называется агентным подходом. Цель подхода — должным образом заставить массу «не очень интеллектуальных» агентов взаимодействовать вместе, и тем самым получить «муравьиный» интеллект.

Задача распознавания изображений уже частично решается в рамках других направлений. Сюда относятся распознавание символов, рукописного текста, речи, анализ текстов. Отдельно стоит отметить компьютерное зрение, который связанно с машинным обучением и робототехникой. Вообще, робототехника и искусственный интеллект часто ассоциируются друг с другом. Интегрирование этих двух наук, создание интеллектуальных роботов, можно считать еще одним направлением развития искусственного интеллекта.

Особняком стоит машинное творчество, в связи с тем, что природа человеческого творчества еще менее изучена, чем природа интеллекта. Тем не менее, эта область существует, и здесь поставлены проблемы написания компьютером музыки, литературных произведений, как то стихов или сказок, художественное творчество.

Наконец, существует масса приложений искусственного интеллекта, каждое из которых создает почти самостоятельное направление. В качестве примеров можно вспомнить программирование интеллекта в компьютерных играх, нелинейное управление, интеллектуальные системы безопасности. Можно заметить, что многие области исследований пересекаются. Это свойственно для любой науки. Но в искусственном интеллекте взаимосвязь между будто различными направлениями выражена особенно сильно, и это связано с философским спором о сильном и слабом искусственном интеллекте.

cyclowiki.org

ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ - это... Что такое ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ?

ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ — область компьютерной науки (информатики), специализирующаяся на моделировании интеллектуальных и сенсорных способностей человека с помощью вычислительных устройств. Технологические основы для постановки проблемы И.и. возникли в результате создания в 1940-х гг. первых компьютеров. Однако только в нач. 1950-х гг. связь между человеческим интеллектом и вычислительными устройствами стала предметом дискуссий, итогом которых стал сформулированный англ. математиком и логиком А. Тьюрингом тест «неразличимости». Согласно этому тесту, вычислительное устройство может имитировать мышление («мыслить»), если оно «понимает» запрос и генерирует такую ответную реакцию, которая не вызывает у человека сомнений в том, что он обменивается информацией с человеком, а не с машиной. Первоначально имитация высших когнитивных функций человека ограничивалась простыми играми, а для создания соответствующих программ использовался алгоритмический метод. Радикальным выходом из возникавших в связи с этим затруднений оказалась разработка эвристического метода, предполагающего использование проверенных правил, приемов и стратегий решения интеллектуальных задач. Эвристический метод в большей степени соответствовал реальным процедурам человеческого интеллекта, позволяя избежать ненужных вычислений в тех случаях, когда алгоритм неизвестен. Впервые этот метод был использован при создании в 1956 амер. учеными А. Ньюэллом и Г. Саймоном программы «Логичный теоретик», которая достаточно успешно справлялась с задачей доказательства теорем математической логики. Позднее этим же исследователям удалось развить основные идеи, положенные в основу «Логичного теоретика», и разработать (1964) новую эвристическую программу — GPS («Универсальный решатель проблем»), которая моделировала общие стратегии, используемые при решении конкретных интеллектуальных задач в шахматах, логике, доказательстве теорем, криптографии и т.д. Возникновение области И.и. обычно связывают с организованной Д. Маккарти (автором термина «И.и.») Дортмутской конференцией (1956), где группа из десяти ученых разработала исследовательский проект создания компьютерных программ, способных к разумному поведению. Именно эта конференция повлияла на становление новой дисциплины — когнитивной психологии — и определила курс будущих исследований И.и. В 1960—1970-х гг. наряду с созданием самообучающихся систем, систем, понимающих простые предложения естественного языка, а также систем, позволяющих решать проблемы, доказывать теоремы и т.п., важнейшим направлением исследований в области И.и. становится разработка компьютерных экспертных систем, т.е. систем, обладающих информацией (базой знаний) эксперта в определенной области и способных имитировать его мыслительные операции — анализировать, консультировать и предлагать решения поставленных задач. В дальнейшем экспертные системы нашли самое широкое применение в промышленности, финансах, науке, культуре, медицине и военном деле. В этот период получают развитие системы естественного языка, которые «научили» компьютеры принимать, интерпретировать и выполнять команды на естественном языке пользователя, создавая более естественный интерфейс общения человека и компьютера. Эти системы стали применяться для машинного перевода, написания резюме, поиска библиографических текстов, анализа структуры предложения и стиля, моделирования человеческого разговора и т.д. В 1970—1980-х гг. благодаря разработке новых методов — теории фреймов (М. Минский), теории систем технического видения (Д. Марр), языка программирования PROLOG и т.п. — открылись новые перспективы в исследовании проблемы распознавания образов на основе выделения информации, касающейся формы, цвета, граней, текстуры и т.д., и соотнесения ее с паттернами (шаблонами). Развитие компьютерного моделирования человеческих сенсорных способностей заложило фундамент для конструирования систем речевого распознавания и технического видения, которые предоставили пользователю возможность говорить с компьютером, а компьютерам — «видеть» и «понимать» окружающую их среду. В настоящее время исследования в области И.и. проводятся также и в таких направлениях, как робототехника, нейронные сети (симуляция процессов обработки информации в человеческом мозге), нечеткая логика, которые, как считают, будут иметь ключевое значение в 21 столетии. Термин «И.и.» используют также для обозначения концепции в современной философии сознания, согласно которой когнитивные ментальные состояния человека могут дублироваться вычислительными устройствами. Обычно проводят различие между слабой и сильной версиями этой концепции. Слабая версия (она, как правило, не вызывает возражений) утверждает лишь, что соответствующим образом запрограммированные вычислительные устройства способны моделировать человеческое познание. Сторонники сильной версии (Д. Деннет, Д. Фодор и др.), несмотря на различия в позициях, идут гораздо дальше, допуская, что соответствующим образом запрограммированные вычислительные устройства могут находиться в когнитивных ментальных состояниях и в этом смысле обладают разумом и способностью к пониманию. Эта версия вызвала оживленную дискуссию в философии сознания и натолкнулась на серьезную критику. В связи с этим широкую известность получил предложенный в 1980 амер. философом Дж. Сёрлом мысленный эксперимент «китайская комната». Из этого эксперимента следовало, что относительно изолированного от внешнего мира человека, хорошо манипулирующего кит. иероглифами, значения которых он не знает, нельзя с определенностью утверждать, является ли он китайцем или нет. Хотя против критики сильной версии ее сторонники немедленно выдвинули ряд возражений, вопрос о том, до какого предела И.и. способен имитировать интеллект человека, остается открытым.

Философия: Энциклопедический словарь. — М.: Гардарики. Под редакцией А.А. Ивина. 2004.

ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ (англ. artificial intelligence) — 1) научное направление, ставящее целью моделирование процессов познания и мышления, использование применяемых человеком методов решения задач для повышения производительности вычислительной техники; 2) различные устройства, механизмы, программы, которые по тем или иным критериям могут быть названы “интеллектуальными”; 3) совокупность представлений о познании, разуме и человеке, делающих возможным саму постановку вопроса о моделировании интеллекта. Исторически проблематика искусственного интеллекта связана с поисками средневековыми мыслителями совершенного “философского”, или “первоадамова”, языка, через который можно познать абсолютную истину. В процессе превращения мифологических представлений об искусственном интеллекте в рациональную научную конструкцию (от Луллия через Лейбница к Винеру) выделяются три ключевые идеи: во-первых, представление о возможности окончательного рационального познания мира, во-вторых, представление об объективном знании, независимом ни от человека, ни от человечества, и, в-третьих, представление об объективности познания, представляющее собой, с точки зрения кибернетики, совокупность процессов получения, передачи и переработки информации. С момента своего отделения от кибернетики в кон. 1950-х гг. исследования в области искусственного интеллекта прошли три этапа. Первый этап (1950—60-е гг.) охватывает время становления исследовательских программ искусственного интеллекта, формирования круга задач, относящихся к данному научному направлению (игры, доказательство теорем, распознавание образов, понимание естественного языка, машинный перевод, планирование эксперимента, робототехника), создания методов и инструментов решения этих задач (языкЛисп, персептрон и др.). Этот этап характеризуется широким общественным резонансом исследований и завышенными ожиданиями. Следующий этап (1960—70-е гг.) связан с приобретением искусственным интеллектом статуса “классической” научно-технической дисциплины: проведением первых международных конференций, началом издания журналов, чтением соответствующих курсов в университетах. В это время разрабатываются фундаментальные теории (нечеткая логика, модели представления знаний, генетические алгоритмы и др.), послужившие в дальнейшем основой новых интеллектуальных программ. Третий этап (1980—90-е гг.) связан прежде всего с практическим (коммерческим) использованием достижений искусственного интеллекта в разных сферах деятельности: финансах, экономике, компьютерной и бытовой технике, менеджменте, управлении (экспертные системы, программы интеллектуального анализа данных, нейро- и биокомпьютеры). Для этого этапа характерно также изучение и моделирование рациональных структур в связи с эмоциями, верованиями, чувствами, практическими навыками и неаналитическими методами обработки образной информации, что сближает современные модели искусственного интеллекта с их естественным человеческим прототипом. Лит.: Тьюринг А. Может ли машина мыслить? М., 1960; Дрейфус X. Чего не могут вычислительные машины. Критика искусственного разума. М., 1978; Искусственный интеллект. — Справочник в 3 кн. М., 1990; Будущее искусственного интеллекта. М., 1991; Петрунин Ю. Ю. От тайного знания к нейрокомпьютеру. Очерки по истории искусственного интеллекта. М., 1996; Язык и интеллект. М., 1996; Encyclopedia of Artificial Intelligence, vol. 1-2. N. Y., 1987; Wnograd T., Flores F. Understanding Computers and Cognition: A New Foundation for Design. Norwood—New Jersey, 1987; The Philosophy of Artificial Intelligence, ed. by M. Boden. Oxf., 1990; Penrose R. Shadows f the Mind. Vintage, 1995; Android Epistemology, ed. by K. Ford, D. Glymour, P. Hayes. Menio Park, 1997.

Ю. Ю. Петрушн

Новая философская энциклопедия: В 4 тт. М.: Мысль. Под редакцией В. С. Стёпина. 2001.

ИРРАЦИОНАЛЬНЫЙ
ИСКУССТВО

Смотреть что такое "ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ" в других словарях:

Искусственный интеллект — способность прикладного процесса обнаруживать свойства, ассоциируемые с разумным поведением человека. Искусственный интеллект раздел информатики, занимающийся вопросами имитации мышления человека с помощью компьютера. По английски: Artificial… … Финансовый словарь
Искусственный интеллект — проблемная область исследований (научное направление и прикладные разработки) по моделированию человеческой способности к творческой деятельности. Направление научных исследований, называемое «искусственный интеллект», возникло в 60 х гг. XX в.… … Энциклопедия культурологии
искусственный интеллект — ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ (от лат. intellectus познание, понимание, рассудок) направление исследований в современной компьютерной науке, целью которого является имитация и усиление интеллектуальной деятельности человека посредством… … Энциклопедия эпистемологии и философии науки
искусственный интеллект — Способность вычислительной машины моделировать процесс мышления за счет выполнения функций, которые обычно связывают с человеческим интеллектом. Примечание Такими функциями являются, например, обучение и логический вывод. [ГОСТ 15971 90]… … Справочник технического переводчика
искусственный интеллект — область исследований, ориентированных на разработку компьютерных программ, способных выполнять функции, обычно ассоциируемые с интеллектуальными действиями (см. интеллект) человека: анализ … Большая психологическая энциклопедия
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ — ИСКУССТВЕННЫЙ интеллект, раздел информатики, в котором разрабатываются методы и средства моделирования и воспроизведения с помощью ЭВМ отдельных интеллектуальных действий человека (восприятие информации, элементы рассуждения и др.). Искусственный … Современная энциклопедия
Искусственный интеллект — ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ, раздел информатики, в котором разрабатываются методы и средства моделирования и воспроизведения с помощью ЭВМ отдельных интеллектуальных действий человека (восприятие информации, элементы рассуждения и др.). Искусственный … Иллюстрированный энциклопедический словарь
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ — раздел информатики, включающий разработку методов моделирования и воспроизведения с помощью ЭВМ отдельных функций творческой деятельности человека, решение проблемы представления знаний в ЭВМ и построение баз знаний, создание экспертных систем,… … Большой Энциклопедический словарь
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ — ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ, предмет науки, посвященной разработке КОМПЬЮТЕРОВ И КОМПЬЮТЕРНЫХ ПРОГРАММ, которые моделируют работу человеческого мозга. Наиболее распространенная форма искусственного интеллекта это компьютер, запрограммированный на… … Научно-технический энциклопедический словарь
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ — (artificial intelligence, intelligent knowledge based systems) 1. Способность компьютера решать задачи, которые обычно доступны человеческому разуму, например способность рассуждать или учиться на опыте. В последнее время в этой области был… … Словарь бизнес-терминов

dic.academic.ru

Что такое искусственный интеллект?

«Искусственный интеллект», выражение, услышав которое, мы сразу представляем города будущего, в которых бок о бок существуют люди и человекоподобные роботы. Однако если перестать фантазировать и вернуться к реальности, то вы наверняка вспомните, что искусственный интеллект давно прописался во многих сферах деятельности человека.

На заре компьютерных технологий, ученые поставили себе весьма амбициозную цель – создать машину, поведение которой нельзя будет отличить от человеческого. Изучение искусственного интеллекта, в свою очередь, породило на свет множество интеллектуальных систем, освободивших человека от выполнения рутинных процессов.

Если «искусственный», то почему «интеллект»?

Что же такое искусственный интеллект? Если со словом «искусственный» все понятно, то совсем не просто дать однозначное определение второму слову. Верите ли, до сих пор ведутся споры относительно природы интеллекта человека. Впрочем, ещё античные мыслители пришли к мудрому выводу, что у интеллекта есть две составляющие. В 1970-х годах американский психолог Раймонд Кэттелл определил их как кристаллизовавшийся интеллект и подвижный. Первый из них отвечает за хранение накопленных знаний и опыта, второй – за их приобретение. В общем и целом, интеллект объединяет познавательные способности человека такие как память, восприятие, логика, ощущение, мышление. Таким образом, одна из фундаментальных задач науки искусственного интеллекта – формализовать разумное поведение человека, определить то множество механизмов, с помощью которых человек творчески подходит к решению задач. И вот тут начинаются сложности, так как пока до конца не ясно, как работает наш мозг, осуществляющий работу интеллекта.

Искусственный интеллект — слабый или подвижный?

Философия искусственного интеллекта несет в себе гипотезу о сильном и слабом ИИ. Сторонники теории слабого ИИ утверждают, что умения машины ограничены способностями его создателя. Человек может заложить в машину все свои знания, опыт и умения, какого бы длинного кода это не стоило. Такая машина будет принимать решения и давать ответы, которые будут лишь комбинацией загруженной в неё информации.

Однако научиться чему-то новому, принимать самостоятельные решения без воздействия извне она будет не в состоянии до тех пор, пока в неё не поместят порцию новых исходных данных. У приверженцев противоположной теории иное мнение – они верят, что когда-нибудь искусственный интеллект компьютеров будет не только кристаллизовавшимся, но и подвижным. Машины будут способны осознавать себя, проявлять инициативу и адаптироваться к окружающей обстановке, а главное – чувствовать. Их убеждения строятся на том, что в будущем уровень развития микроэлектроники позволит воссоздать механизмы взаимодействия биологических схем в мозгу человека.

Сегодня появление по-настоящему сильного ИИ представляется делом далекого будущего, в то время как его оппонент в лице слабого ИИ уже давно трудится на благо человечества. Одно из его детищ – системы распознавания речи. Постепенно люди начинают привыкать к тому, что можно говорить со смартфонами. Может оно и к лучшему, но лишь единицы пользуются этой возможностью в общественных местах. С другой стороны, многие нашли ей применение во время вождения автомобиля, посылая голосом запросы навигатору.

Технология распознавания речи — пример «слабого» искусственного интеллекта

Эта технология основана на науке о звуках речи – фонетике. Система разбивает сказанные вами слова на фонемы, учитывается их фонетическое окружение. Затем она пропускает разбитое на звуки слово через акустическую модель – базу звуков, в которой происходит сравнение.

Используя методы машинного обучения, программа способна определить вероятность следования одних звуков и слов за другими, основываясь на теории вероятности и статистике. Это помогает системе выдавать более точные результаты в случаях нечеткого произношения или постороннего шума. Вероятно, наш мозг занимается чем-то подобным, обрабатывая звуки, которые мы слышим. Таким образом, технология распознавания речи является ярким примером переноса модели восприятия речи человеком на машинный язык.

Ранний прототип Уотсона в Йорктаун Хайтс, Нью-Йорк. Clockready / wikimedia.org (CC BY-SA 3.0)

Технология распознавания речи — пример «слабого» искусственного интеллекта

Еще одним примером реализации искусственного интеллекта являются экспертные системы. Они способны разрешать проблемные ситуации в различных областях, исполняя роль экспертов. Структура такой системы включает в себя базу фактов и набор инструкций по работе с ними в целях получения новых фактов. На основании этого, экспертная система предлагает варианты решения проблемы. Наглядным примером такой системы в 2011 году стал суперкомпьютер IBM Watson. Он способен понимать вопросы на естественном языке и находить на них ответы в базе данных, состоящей из 200 миллионов страниц информации. Свои феноменальные знания в разных областях IBM Watson продемонстрировал на телевикторине Jeopardy, в которой одержал победу над двумя самыми сильными игроками.

Разложить интеллект по полочкам

В общем, развитие науки искусственного интеллекта – это не только скрупулезный и в то же время творческий труд, но и процесс познания человеком самого себя. Ученые из разных областей вместе работают над тем, чтобы по полочкам разложить природу действий, которые мы совершаем не задумываясь. Однако пока без ответа остаётся вопрос: смогут ли они создать IBM Watson, способного искренне радоваться своей победе?

Если вы нашли ошибку, пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter.

sciencepop.ru

Факты про искусственный интеллект

Дорогу в жизнь искусственному интеллекту дали в 1950 году, когда компьютерный пионер Алан Тьюринг представил тест Тьюринга в своей статье «Вычислительная техника и интеллект». Тест заключается в том, что они участник - судья, должен общаться с двумя участниками находящихся в двух изолированных разных комнатах. В одной комнате расположена машина, а в другой - реальный человек. Затем судья должен задать каждому участнику вопросы и выяснить, какой из них является машиной. Если судья выбирает человека менее чем в 50% случаев, машина будет считаться «умной». Начиная с первоначальной теории Тьюринга, началась устойчивый марш для создания думающих машин. За последние десятилетия в этой области был, достигнут огромный прогресс, но мы должны спросить: это обязательно хорошая вещь? Вот некоторые удивительные факты про ИИ, некоторые из которых немного... беспокоят.

ИИ использует женский голос

Одну из особенностей, которую вы, возможно, заметили, когда речь идёт про искусственный интеллект, и с которым вы, возможно, уже взаимодействуете (например, с Google Now, Siri или Cortana) является то, что голос по умолчанию является женским. Почему именно женский?

Внешний вид Кортаны завораживает

Конкретной причины нет, но здесь играет несколько факторов. Например, исследования показали, что мужчины и женщины воспринимают звуки женского голоса немного лучше, чем мужского. Другая причина, по мнению Карла Фредрика МакДормана, эксперта по взаимодействию человека и компьютера в Университете Индианы - Университет Пердью в Индианаполисе, заключается в том, что в основном мужчины работают над созданием Искусственного интеллекта, поэтому они, находят женщин более привлекательными и хотят, чтобы их творение следовало этому примеру. Кэтлин Ричардсон, социальный антрополог, высказала идею, что Искусственный интеллект в виде женщины будет выглядеть менее угрожающим, чем мужской. Также в фильмах нам чаще всего рисуют образ машины разрушителя в виде мужской фигуры, например Терминатор.

Домашние питомцы с искусственным интеллектом

Домашние животные являются для многих почти членами семьи, но у них есть много минусов. Вы должны убирать за ними, они могут быть разрушительными, их нужно кормить, и, конечно же, они, в конце концов, умирают. Питомцы, управляемые ИИ, избавят вас от всех этих недостатков. Исследователь из Университета Мельбурна по защите животных д-р Жан-Лу Рот говорит, что уже есть несколько патентов на домашних животных роботов, и они могут быть широкодоступны уже к 2025 году.

Гуманоидный робот NAO h35 Evolution V5

Рэул говорит, что в течение следующих 10-15 лет разработчики будут работать над рядом аспектов ИИ и робототехники, чтобы производители могли создавать ботов-ботов, с которыми люди смогут установить эмоциональную связь. Рэйт полагает, что роботизированные домашние животные станут одним из единственных жизнеспособных вариантов для большинства людей, поскольку мир становится более населенным. Также он предположил, что к 2050 году только очень богатые люди смогут позволить себе содержать настоящих живых животных.

Искусственный интеллект сможет самовосстанавливаться

В 2017 году появилась статья о роботе, который мог бы восстановить себя, даже потеряв две из шести своих ног. Робот не знает, что сломано, но замечает, что его производительность снизилась. Затем, используя алгоритм на основе проб и ошибок, робот может выяснить, что не так, и как восстановить себя. Исследователи, которые разработали робота, сообщили, что, когда он исправляет себя, он обновляет свою базу данных всеми вещами, которые не будут работать в фазе, называемой «имитируемое детство».

Эта фаза длится несколько минут, и за это время робот обрабатывает 13000 возможных движений. Эти движения создают 1047 вариантов разных поведений, что является непостижимым числом. Для сравнения, это - то, сколько атомов составляет Землю. Последствия такого типа искусственного интеллекта по существу безграничны. Некоторые из наиболее интересных перспектив включают поисково-спасательные операции и глубоководные исследования в космосе.

Искусственный интеллект может писать

Первая статья для крупной новостной организации, которая была написана ИИ, появилась на веб-сайте «Los Angeles Times» после статьи в газете:

«По данным Геологической службы США, в понедельник утром в 8 км от Вествуда, штат Калифорния, было зарегистрировано мелкое землетрясение магнитудой 4,7 баллов. Землетрясение произошло в 6:25 утра по тихоокеанскому времени на глубине 8 км. По данным USGS, эпицентр находился в шести милях от Беверли-Хиллз, штат Калифорния, в семи милях от Universal City, Калифорния, в семи милях от Санта-Моники, штат Калифорния, и в 348 милях от Сакраменто, штат Калифорния. За последние 10 дней не произошло землетрясений магнитудой 3,0 и выше, расположенных поблизости. Эта информация поступает из Службы уведомления о землетрясениях USGS, и этот пост был создан по алгоритму, написанному автором».

Компьютер смог написать статью на основе данных, полученных с помощью сейсмографов, которые превратили их в цифры, а затем подключили эти цифры к истории. Эта технология была разработана частично Ларри Бирнбаумом, профессором журналистики и руководителем Интеллектуальной информационной лаборатории Северо-Западного университета. Он был одним из разработчиков системы Quill, которая является приложением для компаний, которое занимается написанием небольших информационных статей. Оно берет статистику и графики и компилирует их в письменные отчеты. Что касается творческого письма, как романов и сценариев, то это следующий шаг для ИИ, но он явно сложный.

Искусственный интеллект может быть серьезным игроком в покер

Большим шагом в эволюции ИИ стало то, что компьютерный компьютер Deep Blue, принадлежащий IBM, победил в 1997 году в поединке по шахматам чемпиона мира Гарри Каспарова. Еще одна веха была в 2011 году, когда IBM Watson появилась на Jeopardy и полностью уничтожила некоторых из лучших конкурсантов Jeopardy. Сделан еще один крупный шаг в мае 2015 года, когда суперкомпьютер по имени Claudico из Университета Карнеги-Меллона участвовал в игре в покер-руме Texas Holdem без ограничений в Texas Holdem в казино Rivers в Питтсбурге. Турнир продлился две недели, и было сыграно 80 000 раздач. В конце концов, Claudico занял четвертое место. Хотя это не победа, но, несомненно, большой шаг в компьютерном искусстве. Большая разница между игрой, такой как покер и игра в шахматы или Jeopardy, заключается в том, что в покере много недостающей информации, а блеф - это важная стратегия, а не логический способ мышления.

Исследователи сказали, что турнир стал отличным началом, и они полагают, что к 2020 году ИИ уже сможет побеждать лучших игроков в покер во всем мире. Алгоритмы, используемые в Claudico, будут применяться везде, где есть неполная информация, включая кибербезопасность, медицину и переговоры.

Романтические отношения с искусственным интеллектом

Вопрос, который должен возникнуть, состоит в том, что, если ИИ почти или полностью неотличим от людей, смогут ли люди иметь физические и эмоциональные отношения с объектами ИИ? Дэвид Леви из Университета Маастрихта в Нидерландах имел интересный, но правдоподобный сценарий, когда секс с роботом может стать очень популярным. Он сказал, что сначала это встретит возмущение в обществе, но когда это станет массовым явлением, подобной Cosmo, некоторые люди будут желать иметь сексуальные отношения с роботом, и это изменит преобладающие половые отношения.

Но насколько мы близки к чему-то подобному? Леви, и Хенрик Кристенсен, основатель Европейской исследовательской сети по робототехнике, думали, что к 2012 году люди будут заниматься сексом с роботами. Мы на самом деле ближе, чем вы думаете, поскольку в настоящее время существует множество секс-игрушек, которые используют робототехнику и обещают удовольствие, как вы никогда раньше не испытывали. Что касается серьезных отношений, таких как брак - все еще в далеком будущем. При этом Леви полагает, что к 2050 году человеческие и робо-браки станут законными. Конечно, это может быть из-за то, что Леви слишком ярый поклонник фильма «Она».

Искусственный интеллект может обучаться

Говорят что компьютер, настолько умны, насколько умён человек, использующий его. Тем не менее, с достижениями в области ИИ, компьютеры начинают самообучаться. Например, компания «Google» разработала систему искусственного интеллекта, которая научилась играть в игры на стареньком Atari 2600. После этого ИИ победил лучших игроков мира.

Другая обучающая система искусственного интеллекта - андроид, разработанная армией США, научилась готовить после просмотра видео на YouTube. Робот смог освоить навыки визуального распознавания методом проб и ошибок. Хотя маловероятно, что военные будут использовать поваров-роботов, так как кулинария использует очень широкий набор навыков, поэтому это всего лишь отличная демонстрация того, на что способен робот.

ИИ станет умнее, чем человек

Благодаря тому, что ИИ обладает способностью к обучению, компьютеры станут очень умными. Например, в 2014 году суперкомпьютер решил сложную математическую задачу, называемую проблемой несоответствия Erdos, которая была опубликована в 1930 году. Удивительно то, что люди даже не могут дважды проверить решение, потому что уравнение слишком длинное. Размер файла составляет 13 гигабайт, для сравнения, вся русскоязычная Wikipedia составляет порядка 20 гигабайт.

Согласно известному футуристу Рэю Курцвейлю, к 2029 году искусственный интеллект будет на уровне интеллектуально развитого взрослого человека. После этого компьютер в экспоненциальной прогрессии будет становиться ещё умнее. Например, Курцвейл полагает, что это может привести к сингулярности, когда люди и машины объединяются в одну сущность.

ИИ предсказывает будущее

Интересной разработкой в области искусственного интеллекта является суперкомпьютер SGI Altix под названием Nautilus. Похоже, что в какой-то степени он может предсказать будущее. Например, он смог предсказать, где Усама бен Ладен скрывался в радиусе 125 миль, а также смог предсказать арабскую весну, которая началась в декабре 2010 года.

Наутилус собрал эту информацию из более чем 100 миллионов новостных статей со всего мира, начиная с 1945 года. Статьи будут анализироваться по двум различным критериям: настроению статьи и месту рассказа. Эта информация привела к сети из 100 триллионов отношений, и данные были загружены в Наутилус. Из этой информации компьютер смог объединить информацию и создать графики, которые отображали тенденции развития.

Автор выводов Калев Леетару из Института вычислительных технологий Университета штата Иллинойс по гуманитарным наукам, гуманитарным наукам и социальным наукам рассматривает возможность работы с информацией в режиме реального времени. В то время как Наутилус точно не предвидит будущее, он может давать прогнозы, похожие на экономические прогнозы или прогнозы погоды.

Угроза конца света

Несомненно, что ИИ обладает потенциалом для значительного улучшения качества нашей жизни. ИИ сделает дороги более безопасными, окажет помощь в медицине, станет помощником инвалидов и пожилых людей, обеспечит службу работы с клиентами и ряд бесчисленных других рабочих мест. Однако ИИ также представляет невероятную угрозу, и это тоже не научная фантастика. Лучшие ученые и технологи, такие как Стивен Хокинг, Билл Гейтс и Элон Маск, считают, что ИИ - очень реальная и опасная угроза для человечества.

Настолько опасно, что Макс Тегмарк, физик из Массачусетского технологического института, сравнивал его с разработкой ядерного оружия и говорит, что мы можем сделать всё правильно лишь с первой попытки. Фактически, необходимо создать ограничители, которые замедлить продвижение в развитии ИИ и сосредоточиться больше на его сдерживании. Сдерживание важно, потому что если мы когда-либо потеряем контроль над ИИ, мы, возможно, никогда не вернем его. Тогда это только вопрос времени, так как ИИ может уничтожить человечество, потому что он может подсчитать, что люди являются вирусоподобными существами или могут убивать людей как способ самосохранения. По сути, ИИ либо исправит все наши проблемы, либо уничтожит всех нас. Другими словами, «Терминатор» и «Матрица» не так уж надуманны, как мы считали ранее.

amazing-facts.ru

Автомобили с искусственным интеллектом

В наше время автомобили являются мощными вычислительные платформами. Эта тенденция возрастает с введением автоматических функций безопасности и беспилотных вариантов машин. Графические процессоры, камеры, датчики, и сетевое оборудование, чем только не напичканы сегодня наши автомобили. Все более широкое использование имеют камеры, и программное обеспечение с использованием искусственного интеллекта, которое помогает анализировать состояние машины в режиме реального времени.

В будущем камеры могут занять даже несколько другие роли. Например, Тесла и другие автопроизводители предложили, вместо боковых зеркал использовать низкопрофильные камеры. В сочетании с внутренним монитором, результат был бы более аэродинамическим для автомобилей, особенно полезно для электромобилей.

Также для предотвращения столкновений в машины устанавливают системы зондирования от Mobileye. Многие беспилотные машины, включая компании Google, полагаются на радары. Исключение типичного использования радара для автономных транспортных средств является NVIDIA DAVE2, который по сути обучил себя правилам дорожного движения с помощью нейронной сети, используя только данные камер с реальных машин. Это впечатляет, что он может ездить правильно по самым разным дорогам после нескольких месяцев обучения, и, использует только камеры.

Toyota разработала автомобиль с искусственным интеллектом

Компания Toyota представила новый концепт под названием Concept-i. Премьера автомобиля состоялась на выставке потребительской электроники, традиционно проходящей в Лас-Вегасе. Машина получила необычный дизайн, разработкой которого занималась студия Calty Design Research Toyota.

Новинка оснащается системой искусственного интеллекта Yui. Технология взаимодействует с водителем, при этом постоянно совершенствуется и подстраивается под автовладельца. Например, машина способна запоминать маршруты, заранее оплачивать место на парковке или выбирать более удобный вариант подъезда. Кроме этого система может следить за состоянием здоровья владельца и его настроением.

У прототипа отсутствует приборная панель, вся необходимая информация проецируется на лобовом стекле концепта. Concept-i может самостоятельно менять подсветку салона, в зависимости от настроения и предпочтений автовладельца. С помощью специальных панелей машина способна передавать короткие сообщения другим участникам движения. Так автомобиль может предупредить других автомобилистов о состоянии дорог, опасных участках трасс или авариях.

Система автономного вождения может быть активирована в любой момент. В случае если управление Concept-i берет на себя водитель, Yui включит функцию подсказок. Технические характеристики концепта пока не известны. Скорее всего, машина получит электрическую силовую установку.

Ранее стало известно, что компания Toyota планирует вложить порядка одного миллиарда долларов в разработку искусственного интеллекта. Для разработки искусственного интеллекта будет создана отдельная компания в Силиконовой долине в США. Она получит название Toyota Research Institute и будет сотрудничать со Стэнфордским университетом и Массачусетским технологическим институтом.

искусственные нейронные сети искусственный интеллект Машинное зрение Машинное обучение

neuronus.com