Искусственный интеллект – реальность или фантастика? Какой IQ у искусственного интеллекта

Искусственный интеллект (ИИ, англ. Artificial intelligence, AI) - наука и технология создания интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных компьютерных программ. ИИ связан со сходной задачей использования компьютеров для понимания человеческого интеллекта, но не обязательно ограничивается биологически правдоподобными методами.

Что такое искусственный интеллект

Интеллект (от лат. intellectus - ощущение, восприятие, разумение, понимание, понятие, рассудок), или ум - качество психики, состоящее из способности приспосабливаться к новым ситуациям, способности к обучению и запоминанию на основе опыта, пониманию и применению абстрактных концепций и использованию своих знаний для управления окружающей средой. Интеллект - это общая способность к познанию и решению трудностей, которая объединяет все познавательные способности человека: ощущение, восприятие, память, представление, мышление, воображение.

В начале 1980-х гг. ученые в области теории вычислений Барр и Файгенбаум предложили следующее определение искусственного интеллекта (ИИ):

Позже к ИИ стали относить ряд алгоритмов и программных систем, отличительным свойством которых является то, что они могут решать некоторые задачи так, как это делал бы размышляющий над их решением человек.

Основные свойства ИИ - это понимание языка, обучение и способность мыслить и, что немаловажно, действовать.

ИИ – комплекс родственных технологий и процессов, развивающихся качественно и стремительно, например:

• обработка текста на естественном языке
• экспертные системы
• виртуальные агенты (чат-боты и виртуальные помощники)
• системы рекомендаций.

Технологические направления ИИ. Данные Deloitte

Исследования в сфере ИИ

• Основная статья: Исследования в сфере искусственного интеллекта

Стандартизация в области ИИ

2018: Разработка стандартов в области квантовых коммуникаций, ИИ и умного города

Технический комитет «Кибер-физические системы» на базе РВК совместно с Региональным инжиниринговым центром «СэйфНет» 6 декабря 2018 года начали разработку комплекса стандартов для рынков Национальной технологической инициативы (НТИ) и цифровой экономики . К марту 2019 года планируется разработать документы технической стандартизации в области квантовых коммуникаций , и , сообщили в РВК. Подробнее .

Влияние искусственного интеллекта

Риск для развития человеческой цивилизации

Влияние на экономику и бизнес

• Влияние технологий искусственного интеллекта на экономику и бизнес

Влияние на рынок труда

Предвзятость искусственного интеллекта

В основе всего того, что является практикой ИИ (машинный перевод, распознавание речи, обработка текстов на естественных языках, компьютерное зрение , автоматизация вождения автомобилей и многое другое) лежит глубинное обучение. Это подмножество машинного обучения , отличающееся использованием моделей нейронных сетей , о которых можно сказать, что они имитируют работу мозга, поэтому их с натяжкой можно отнести к ИИ. Любая модель нейронной сети обучается на больших наборах данных , таким образом, она обретает некоторые «навыки», но то, как она ими пользуется - для создателей остается не ясным, что в конечном счете становится одной из важнейших проблем для многих приложений глубинного обучения. Причина в том, что такая модель работает с образами формально, без какого-либо понимания того, что она делает. Является ли такая система ИИ и можно ли доверять системам, построенным на основе машинного обучения? Значение ответа на последний вопрос выходит за пределы научных лабораторий. Поэтому заметно обострилось внимание средств массовой информации к явлению, получившему название AI bias. Его можно перевести как «необъективность ИИ» или «пристрастность ИИ». Подробнее .

Рынок технологий искусственного интеллекта

Рынок ИИ в России

Мировой рынок ИИ

Сферы применения ИИ

Сферы применения ИИ достаточно широки и охватывают как привычные слуху технологии, так и появляющиеся новые направления, далекие от массового применения, иначе говоря, это весь спектр решений, от пылесосов до космических станций. Можно разделить все их разнообразие по критерию ключевых точек развития.

ИИ - это не монолитная предметная область. Более того, некоторые технологические направления ИИ фигурируют как новые подотрасли экономики и обособленные сущности, одновременно обслуживая большинство сфер в экономике.

Основные коммерческие сферы применения технологий искусственного интеллекта

Развитие применения использования ИИ ведет к адаптации технологий в классических отраслях экономики по всей цепочке создания ценности и преобразует их, приводя к алгоритмизированию практически всего функционала, от логистики до управления компанией.

Использование ИИ в целях обороны и в военном деле

Использование в образовании

Использование ИИ в бизнесе

ИИ в электроэнергетики

• На уровне проектирования: улучшенное прогнозирование генерации и спроса на энергоресурсы, оценка надежности энергогенерирующего оборудования, автоматизация повышения генерации при скачке спроса.
• На уровне производства: оптимизация профилактического обслуживания оборудования, повышение эффективности генерации, снижение потерь, предотвращение краж энергоресурсов.
• На уровне продвижения: оптимизация ценообразования в зависимости от времени дня и динамическая тарификация.
• На уровне предоставления обслуживания: автоматический выбор наиболее выгодного поставщика, подробная статистика потребления, автоматизированное обслуживание клиентов, оптимизация энергопотребления с учетом привычек и поведения клиента.

ИИ в производственной сфере

• На уровне проектирования: повышение эффективности разработки новых продуктов, автоматизированная оценка поставщиков и анализ требований к запчастям и деталям.
• На уровне производства: совершенствование процесса исполнения задач, автоматизация сборочных линий, снижение количества ошибок, уменьшение сроков доставки сырья.
• На уровне продвижения: прогнозирование объемов предоставления услуг поддержки и обслуживания, управление ценообразованием.
• На уровне предоставления обслуживания: улучшение планирования маршрутов парка транспортных средств, спроса на ресурсы автопарка, повышение качества подготовки сервисных инженеров.

ИИ в банках

• Распознавание образов - используется в т.ч. для узнавания клиентов в отделениях и передачи им специализированных предложений.

Основные коммерческие сферы применения технологий искусственного интеллекта в банках

ИИ на транспорте

• Автоиндустрия на пороге революции: 5 вызовов эры беспилотного вождения

ИИ в логистике

ИИ в пивоварении

Использование ИИ в госуправлении

ИИ в криминалистике

• Распознавание образов - используется в т.ч. для выявления преступников в общественных пространствах.

• В мае 2018 года стало известно об использовании голландской полицией искусственного интеллекта для расследования сложных преступлений.

Как сообщает издание The Next Web, правоохранительные органы начали оцифровывать более 1500 отчетов и 30 млн страниц, связанных с нераскрытыми делами. В компьютерный формат переносят материалы, начиная с 1988 года, в которых преступление не раскрывалось не менее трех лет, и преступник были приговорен к более 12 годам лишения свободы.

Раскрыть сложное преступление за день. Полиция берет ИИ на вооружение

После оцифровки всего контента он будет подключен к системе машинного обучения , которая будет анализировать записи и решать, в каких делах используются самые достоверные доказательства. Это должно снизить время обработки дел и раскрытия прошлых и будущих преступлений с нескольких недель до одного дня.

Искусственный интеллект будет распределять дела по их «разрешимости» и указывать на возможные результаты экспертизы ДНК. Затем планируется автоматизировать анализ и в других областях судебной экспертизы и, возможно, даже охватить данные в таких областях, как общественные науки и свидетельские показания.

Кроме того, как рассказал один разработчиков системы Джерун Хаммер (Jeroen Hammer), в будущем могут быть выпущены API -функции для партнёров.

В голландской полиции есть специальное подразделение, специализирующееся на освоении новых технологий для раскрытия преступлений. Именно он и создало ИИ-систему для быстрого поиска преступников по уликам.

ИИ в судебной системе

Разработки в области искусственного интеллекта помогут кардинально изменить судебную систему, сделать ее более справедливой и свободной от коррупционных схем. Такое мнение высказал летом 2017 года доктор технических наук, технический консультант Artezio Владимир Крылов.

Ученый считает, что уже существующие сейчас решения в области AI можно успешно применять в разных сферах экономики и общественной жизни. Эксперт указывает, что AI успешно применяется в медицине, однако в будущем способен полностью изменить и судебную систему.

«Ежедневно просматривая новостные сообщения о разработках в области ИИ только поражаешься неисчерпаемости фантазии и плодотворности исследователей и разработчиков в этой области. Сообщения о научных исследований постоянно чередуются с публикациями о новых продуктах, врывающихся на рынок и сообщениями об удивительных результатах, полученных с помощью применения ИИ в различных областях. Если же говорить об ожидаемых событиях, сопровождаемых заметным хайпом в СМИ, в котором ИИ станет снова героем новостей, то я, наверное, не рискну делать технологических прогнозов. Могу предположить, что ближайшим событием станет появление где-то предельно компетентного суда в форме искусственного интеллекта, справедливого и неподкупного. Случится это, видимо, в 2020-2025 году. И процессы, которые пройдут в этом суде приведут к неожиданным рефлексиям и стремлению многих людей передать ИИ большинство процессов управления человеческим обществом».

Использование искусственного интеллекта в судебной системе ученый признает «логичным шагом» по развитию законодательного равенства и справедливости. Машинный разум не подвержен коррупции и эмоциям, может четко придерживаться законодательных рамок и выносить решения с учетом многих факторов, включая данные, которые характеризуют участников спора. По аналогии с медицинской сферой, роботы -судьи могут оперировать большими данными из хранилищ государственных служб. Можно предположить, что машинный интеллект сможет быстро обрабатывать данные и учитывать значительно больше факторов, чем судья-человек.

Эксперты-психологи, впрочем, считают, что отсутствие эмоциональной составляющей при рассмотрении судебных дел негативно скажется на качестве решения. Вердикт машинного суда может оказаться слишком прямолинейным, не учитывающим важность чувств и настроения людей.

Живопись

В 2015 году команда Google тестировала нейронные сети на предмет возможности самостоятельно создавать изображения. Тогда искусственный интеллект обучали на примере большого количества различных картинок. Однако, когда машину «попросили» самостоятельно что-нибудь изобразить, то оказалось, что она интерпретирует окружающий нас мир несколько странно. Например, на задачу нарисовать гантели, разработчики получили изображение, в котором металл был соединён человеческими руками. Вероятно, произошло это из-за того, что на этапе обучения анализируемые картинки с гантелями содержали руки, и нейронная сеть неверно это интерпретировала.

26 февраля 2016 года в Сан-Франциско на специальном аукционе представители Google выручили с психоделических картин, написанных искусственным интеллектом, порядка $98 тыс. Данные средства были пожертвованы на благотворительность. Одна из наиболее удачных картин машины представлена ниже.

Картина, написанная искусственным интеллектом Google.

Что же это такое искусственный интеллект? Несомненно, многие слышали о автомобилях, способных управлять своим движением без помощи человека, устройствах распознавания речи, таких как Apple’s Siri, Amazon’s Alexa, Google’s Assistant и Microsoft’s Cortana. Но это далеко не все возможности искусственного интеллекта (ИИ).

ИИ был впервые «открыт» в 1950-х годах. На протяжении многих лет его ожидали взлеты и падения, но на современном этапе развития человечества искусственный интеллект рассматривается как ключевая технология будущего. Благодаря развитию электроники и появлению более быстрых процессоров все большее количество приложений начинает использовать ИИ. Искусственный интеллект – это необычная программная технология, с которой должен ознакомиться каждый инженер. В данной статье мы постараемся кратно описать данную технологию.

Искусственный интеллект определен

ИИ — это подполе компьютерной науки, которая включает в себя более разумное использование компьютеров и электронных компонентов, имитируя человеческий мозг. Интеллект — это способность приобретать знания и опыт и применять их для решения задач. ИИ особенно полезен при анализе и интерпретации массивов данных и извлечении из него реально полезной информации. Из информации приходит понимание, которое может быть применено для принятия решений или какого-либо рода действия.

Области исследования

Искусственный интеллект – это широкая технология с множеством возможных применений. Обычно его разделяют на подветви. Сделаем небольшой обзор каждой из них:

• Решение общих задач – не имеющих конкретного алгоритмического решения. Задачи с неопределенностью и двусмысленностью.
• Экспертные системы – программное обеспечение, которое содержит базу знаний правил, фактов и данных, полученных от нескольких отдельных экспертов. База данных может быть запрошена для решения проблем, диагностики заболеваний или предоставления консультаций.
• Обработка естественного языка (NLP) – используется для анализа текстов. Распознавание голоса также является частью (NLP).
• Компьютерное зрение — анализ и понимание визуальной информации (фотографии, видео и так далее). Примером могут служить машинное зрение и распознавание лиц. Используется в «автономных» автомобилях и производственных линиях.
• Робототехника – создание более умных, адаптивных и «самостоятельных» роботов.
• Игры: ИИ отлично играет в игры. Компьютеры уже запрограммированы на игру и выигрыш в шахматах, покере и в Го.
• Машинное обучение — процедуры, позволяющие компьютеру учиться на основе входных данных и осмысливать результаты. Нейронные сети составляют основу машинного обучения.

Как работает искусственный интеллект

Обычные компьютеры используют алгоритмы для решения задач. Последовательность инструкций приводит к пошаговому выполнению действий для получения результатов. Традиционные формы искусственного интеллекта основываются на базах знаний и механизмах логического вывода, которые используют различные механизмы для работы с базой знаний через пользовательский интерфейс. Полезные результаты получены некоторыми из перечисленных ниже методов:

• Поиск: алгоритмы поиска используют базу данных информации, собранной в графы или деревья. Поиск — это основной метод искусственного интеллекта.
• Логика: дедуктивное и индуктивное рассуждение используется для определения истинности или ложности утверждений. Это включает как логику высказываний, так и логику предикатов.
• Правила: правила — это серия инструкций «если», которые можно найти для определения результата. Системы, основанные на правилах, называются экспертными системами.
• Вероятность и статистика: некоторые задачи могут быть решены, и решения находятся, благодаря применению стандартной математической теории вероятности и статистики.
• Списки: некоторые типы информации могут быть сохранены в списки, которые становятся доступными для поиска.
• Другими формами знаний являются схемы, фреймы и сценарии, которые представляют собой структуры, инкапсулирующие различные типы знаний. Методы поиска ищут ответы по соответствующим запросам.

Традиционные или унаследованные методы ИИ, такие как поиск, логика, вероятность и правила, считаются первой волной искусственного интеллекта. Эти методы все еще используются и хорошо воспринимают знание и рассуждения, особенно для узкого круга задач. В первой волне ИИ отсутствуют человеческие черты обучения и абстрагирования решений. Эти качества теперь доступны во второй волне искусственного интеллекта, благодаря нейронным сетям и машинному обучению.

Нейронные сети

Сегодня большинство исследований и разработок ИИ основаны на использовании нейронных сетей или искусственных нейронных сетей (ИНС). Эти сети состоят из искусственных нейронов, имитирующих нейроны в человеческом мозге, которые отвечают за наше мышление и обучение. Каждый нейрон является узлом сложной взаимосвязи, которая связывает многие нейроны с другими посредством синапсов. ИНС имитирует эту сеть.

Каждый узел имеет несколько взвешенных входов, а также выход и установку порога (рисунок выше). Такие узлы обычно реализуются в программном обеспечении, хотя аппаратная эмуляция также возможна. Типичная схема состоит из трех слоев — входной слой, скрытый (обрабатывающий или обучающий слой) и выходной слой:

Некоторые механизмы используют обратное распространение для обеспечения обратной связи, которая изменяет веса ввода некоторых узлов по мере получения новой информации.

Машинное обучение и глубокое обучение

Машинное обучение — это метод обучения компьютера распознаванию образов. Компьютер или устройство «обучается» с примером, а затем запускаются специальные программы для сравнения ввода с обученным значением. Как правило, для обучения программного обеспечения требуются огромные объемы данных. Программы машинного обучения предназначены для автоматического изучения, поскольку они получают больше знаний и опыта благодаря новым материалам.

Нейронные сети обычно используются для машинного обучения, однако могут использоваться и другие алгоритмы. Затем программное обеспечение может изменить себя, улучшив распознаваемость на основе новых входных данных. Теперь некоторые системы машинного обучения могут самостоятельно распознавать образы без обучения, а затем модифицировать себя для дальнейшего совершенствования.

Глубокое обучение — это расширенный случай машинного обучения. Он также использует нейронные сети, называемые глубокими нейронными сетями (ГНС). Они включают в себя дополнительные скрытые уровни вычислений для дальнейшего совершенствования своих возможностей. Требуется массовое обучение. Программисты могут повысить производительность, играя с весами межсоединений. ГНС также требуют матричной обработки. Однако следует отметить, что ГНС используют статистические веса, поэтому результаты, скажем, в видимом распознавании, могут быть не 100%. Кроме того, отладка таких систем – очень кропотливая работа.

Машинное обучения и глубокое обучения широко используются для анализа больших массивов данных, а также в компьютерном зрении и распознавании речи. Также они могут применяться и в других областях, таких как медицина, юриспруденция и финансы.

Программное обеспечение искусственного интеллекта

Для программирования ИИ может использоваться почти любой язык программирования, но некоторые языки имеют определенные преимущества. Профильные языки, разработанные специально для ИИ, включают LISP и Prolog. LISP, один из старейших языков более высокого уровня, обрабатывает списки. Prolog основан на логике. Сегодня популярны C ++ и Python. Также существует специальное программное обеспечение для разработки экспертных систем.

Несколько крупных пользователей ИИ предоставляют платформы для разработки, в том числе Amazon, Baidu (Китай), Google, IBM и Microsoft. Эти компании предлагают предварительно обученные системы в качестве стартовой точки для некоторых распространенных приложений, таких как распознавание голоса. Поставщики процессоров, такие как Nvidia и AMD, также предлагают определенную поддержку.

Аппаратное обеспечение для искусственного интеллекта

Запуск программного обеспечения искусственного интеллекта на компьютере обычно требует высокой скорости и большого объема памяти. Однако некоторые простые приложения могут работать на 8-битном процессоре. Некоторые из современных процессоров более чем подходят, а несколько параллельных процессоров могут быть идеальным решением для определенных приложений. Кроме того, для некоторых применений были разработаны специальные процессоры.

Графические процессоры (GPU) представляют собой пример фокусировки архитектуры и набора инструкций на заданное использование для оптимизации производительности. Например, специальные процессоры Nvidia для самостоятельного вождения автомобилей и графические процессоры AMD. Google разработал собственные процессоры для оптимизации своих поисковых систем. Intel и Knupath также предлагают программную поддержку для своих передовых процессоров. В некоторых случаях специальная логика в ASIC или FPGA может реализовать определенное приложение.

Активность и текущий статус

Искусственный интеллект когда-то считался экзотическим программным обеспечением, предназначенным для особых нужд. Требование высокоскоростных компьютеров с большим количеством памяти ограничивало его использование. Сегодня, благодаря супер быстрым процессорам, многоядерным процессорам и дешевой памяти, ИИ стал более популярным. Поисковые системы Google, которые мы все используем ежедневно, основаны на искусственном интеллекте.

На сегодняшний день акцент, несомненно, сделан на нейронные сети и глубокое машинное обучение. В то время как распознавание голоса и самоходные автомобили по-прежнему в центре внимания, появляются другие ключевые приложения, такие как распознавание лиц, беспилотная навигация, робототехника, медицинская диагностика и финансы. В разработке также находятся и передовые военные приложения (например, автономное оружие).

Будущее ИИ выглядит многообещающим. По данным Orbis Research, к 2022 году ожидается рост глобального рынка искусственного интеллекта с совокупным ежегодным темпом роста более 35%. The International Data Corporation (IDC) также позитивно настроена, заявив, что расходы на искусственный интеллект, как ожидается, увеличатся до 47 миллиардов долларов в 2020 году, по сравнению с 8 миллиардами в 2016 году.

У многих возникает логический вопрос – заменит ли искусственный интеллект людей некоторых профессий, и что это будут за профессии? Ответ звучит следующим образом – «возможно и только некоторые». Скорее всего, компьютеры на основе искусственного интеллекта помогут повысить производительность некоторых профессий, повысив производительность, эффективность и скорость принятия решений. Однако, некоторые рабочие места в промышленности все же будут утеряны, так как большое развитие получает робототехника, но замена человека машинами приведет к созданию новых рабочих мест, связанных с обслуживанием этих машин.

Другой вопрос, задаваемый многими людьми, может ли быть искусственный интеллект опасен для человечества? ИИ умен, но не настолько умен. Его основным назначением будет анализ данных, решение задач и принятие решений на основе имеющейся информации и дистиллированных знаний. Люди по прежнему доминируют, особенно когда речь заходит о инновациях и творчестве. Однако трудно предсказать будущее. По крайней мере, на данном этапе развития сверх умных роботов нет, пока нет…

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.

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 . 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?

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.

Комплекс Творца и банальная человеческая лень – две основные причины, толкающие изобретателей на создание искусственного интеллекта. Роботы, умеющие мыслить как человек, неутомимые, нетребовательные, свободные от эмоций, слепо подчиняющиеся создателю и выполняющие всю работу за него – это ли не предмет мечтаний? Но пока что обзавестись механическими рабами человеку так и не удалось.

Что такое интеллект

Несмотря на то, что его регулярно обсуждают на просторах Сети и даже меряются величиной IQ, до сих пор не существует однозначной трактовки этого понятия. Постоянная путаница между логическим мышлением, абстрактным восприятием, жизненным опытом, уровнем образования (эрудированностью) и качеством памяти вынуждает искать определения, наиболее полно отражающие его сущность. Более того, ученые до сих пор расходятся во мнении, определять ли интеллект как некую совокупность разнообразных способностей с неясным долевым участием каждой или считать всесторонней способностью человека.

Расхожее определение гласит: «Интеллект – это относительно устойчивая структура умственных возможностей человека, способность решать различные задачи и эффективно адаптироваться в ситуативном пространстве. Выделяют различные виды интеллекта, каждый из которых является способностью решать задачи определенного типа (математический, вербальный, социальный)». Увы, и оно не в полной мере отражает действительность: относительно чего он устойчив? Где граница эффективности? Какой набор задач можно считать достаточным для оценки? Наконец, имеется ли общность между понятиями «ум», «мудрость», «адаптивность», «логика», «воображение», «интуиция» и им подобным? Хотя существует множество тестов на определение коэффициента интеллекта (IQ), считать их истинным мерилом нельзя, ведь они базируются только на логике и наличии определенного уровня образования. Универсальностью здесь и не пахнет: человек, щелкающий поставленные задачки, как орехи, станет в тупик перед другими, разработанными для разных социальных групп или профессий.

В общем, единственное, что пока с натяжкой может выяснить наука при помощи тестов – способность подопытного к логическому мышлению и наличие определенных знаний. Не более того. Легко заметить, что знания приобретаются, а логическое мышление можно развивать, так что тесты необъективны. В конце концов, не все обязаны знать, что огурец и помидор – не овощи, а фрукт и ягода.

Мышление или имитация

Разговоры о разумности машин не затихают уже более 100 лет, хотя главный вопрос «Могут ли машины мыслить?» вроде бы имеет ответ. В 1950-х годах английский математик-криптограф Алан Тьюринг (Alan Mathison Turing) предложил собственный тест на наличие разума, базирующийся на общении с невидимым собеседником. По его версии, до тех пор, пока люди не смогут различить, кто выступает оппонентом (человек или машина), говорить об ИИ нет смысла. Впоследствии он предположил, что к 2000 году машинный разум достигнет такого уровня, что ошибаться в определении будут 30% участников теста, но приблизиться к этому барьеру удалось лишь недавно: в 2012 году российские программисты создали программу «Евгений Густман» , имитирующую поведенческую модель 13-летнего мальчика, которая «обманула» 29,2% из членов комиссии.

Любой сторонник синтетического разума приведет множество примеров, убедительно доказывающих существование ИИ, от шахматного суперкомпьютера Deep Blue, в 1997 году обыгравшего чемпиона мира Гарри Каспарова, до современных экспертных систем MYCIN (медицина) и DENDRAL (химия), способных ставить диагноз и определять химические соединения по ряду признаков. Не забудет он упомянуть и про военные разработки DARPA, которые могут похвастаться интеллектом вороны, и про помощника Siri на гаджетах Apple, да и роботов-водителей вниманием не обойдет. Но, увы, все эти технологии лишь имитация разума, результат работы эвристических алгоритмов и базы шаблонов, действующих только в рамках определенных ситуаций. Даже способность к самообучению у них не настоящая, и сравнивать ее с человеческими некорректно: имитация она и есть имитация.

А если все-таки изобретут...

Но мечтать не вредно. Опираясь на заявления специалистов из DARPA и прочих лабораторий, энтузиасты уверены: в ближайшее время ИИ станет реальностью. Понятно, что в радужных мечтах – полностью автоматизированное производство, медицина без ошибок, чистота на улицах, дешевая механическая прислуга и вообще полный профицит и никакого риска: человек станет хозяином жизни и сможет наконец-то освободиться от унылых повседневных забот, предаваясь исключительно высокоинтеллектуальной деятельности и творчеству. Правда, мне трудно представить общество, целиком состоящее из богемы, гораздо проще вообразить мир разжиревших пресыщенных лодырей, но... это еще не проблема.

Стивен Хокинг выказал озабоченность о перспективах человечества, если оно слепо доверится искусственному разуму и не минимизирует потенциальные риски. Действительно, чуждый человеческому интеллект начнет самосовершенствоваться, процесс не остановить, а следствием его станет лавинообразное ускорение научно-технического прогресса. Роботы начнут управлять финансовыми рынками, научными исследованиями, разработкой оружия, и не факт, что кто-то сможет это контролировать. И вообще, а можно ли будет управлять подобным процессом? Хокинг утверждает, что данному вопросу сейчас уделяется чрезвычайно мало внимания в научной сфере, и совершенно напрасно: если человечество утратит контроль за выпущенным из пробирки гомункулусом, это станет последним изобретением в его истории.

Пока что искусственный интеллект существует лишь в теории, и сроки его воплощения в действительность туманны. Скептики вообще не считают создание искусственного разума реальным, полагая, что если человечество до сих пор не определилось с самим понятием «интеллект», то о чем можно говорить? Но сдвиги все-таки есть, так что отрицать вероятность прорыва в области ИИ не стоит. Лучше прислушаться к Хокингу, чтобы потом не оказалось слишком поздно.

Обозреватель, аналитик, инженер-системотехник. Действительный член «Клуба экспертов Intel», сертифицированный специалист (Мюнхен) по сетевым и серверным технологиям с 1993 года. Компьютерами и сопутствующими решениями занимается с 1985-го, участник многочисленных выставок, обладатель наград за оригинальные схемотехнические и программные разработки. Первый диплом получил в 1984 году от «Патентного бюро» журнала «Юный техник». Увлекается охотой, рыбалкой, водно-моторным спортом. «Утомившись суетой цивилизации, предпочитаю уединенную жизнь вдали от нее. Все свободное время отдаю семье и детям».

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» .

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» .

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

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 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

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 .

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

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 .

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

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

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

Основная статья: Интеллектуальная робототехника

Машинное творчество

Основная статья: 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 .

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 ).

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

Турнир RoboCup

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

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 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

1. FAQ от Джона Маккарти , 2007
2. М. Эндрю. Реальная жизнь и искусственный интеллект // «Новости искусственного интеллекта», РАИИ, 2000
3. Гаврилова Т. А. Хорошевский В. Ф. Базы знаний интеллектуальных систем: Учебник для вузов
4. Аверкин А. Н., Гаазе-Рапопорт М. Г., Поспелов Д. А. Толковый словарь по искусственному интеллекту. - М.:Радио и связь, 1992. - 256 с.
5. Г. С. Осипов. Искусственный интеллект: состояние исследований и взгляд в будущее
6. Ильясов Ф. Н. Разум искусственный и естественный // Известия АН Туркменской ССР, серия общественных наук. 1986. № 6. С. 46-54.
7. Алан Тьюринг, Могут ли машины мыслить?
8. Интеллектуальные машины С. Н. Корсакова
9. Д. А. Поспелов. Cтановление информатики в России
10. К истории кибернетики в СССР. Очерк первый , Очерк второй
11. Jack Copeland. What is Artificial Intelligence? 2000
12. Alan Turing, «Computing Machinery and Intelligence », Mind, vol. LIX, no. 236, October 1950, pp. 433-460.
13. Обработка естественного языка :
14. Приложения обработки естественного языка, включают информационный поиск (в том числе: анализ текста и машинный перевод):
15. Горбань П. А. Нейросетевое извлечение знаний из данных и компьютерный психоанализ
16. Машинное обучение :
17. Алан Тюринг обсуждал как центральную тему уже в 1950, в его классической статье Computing Machinery and Intelligence. ()
18. (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)
19. Робототехника :
20. , pp. 916–932
21. , pp. 908–915
22. Проект Blue Brain - Искусственный мозг
23. Mild-Mannered Watson Skewers Human Opponents on Jeopardy
24. 20Q.net Inc
25. Axelrod R. The Structure of Decision: Cognitive Maps of Political Elites. - Princeton. University Press, 1976
26. Джон Сёрль. Разум мозга - компьютерная программа?
27. Пенроуз Р. Новый ум короля. О компьютерах, мышлении и законах физики. - М .: УРСС, 2005. - ISBN 5-354-00993-6
28. ИИ как фактор глобального риска
29. …поведет тебя в Жизнь Вечную
30. http://www.rc.edu.ru/rc/s8/intellect/rc_intellect_zaharov_2009.pdf Православный взгляд на проблему искусственного интеллекта
31. 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. -