ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ НА СЕГОДНЯШНИЙ ДЕНЬ

АННОТАЦИЯ

В данной статье описана история разработок в сфере искусственного интеллекта, определён курс развития науки искусственного интеллекта, рассматривается обзор состояния различных исследований и разработок систем на текущее время, перечислены основные направления научно-исследовательских работ в сфере искусственного интеллекта, представлены возможности применения ИИ в различных отраслях человеческой деятельности.

ABSTRACT

This article describes the history of developments in the field of artificial intelligence, determines the course of development of the science of artificial intelligence, reviews the status of various research and development systems at the current time, lists the main areas of research work in the field of artificial intelligence, presents the possibilities of using AI in various fields of human activities.

Ключевые слова: Искусственный интеллект, технологии, нейронные системы, машинное обучение.

Keywords: Artificial intelligence, technology, neural systems, machine learning.

Человеческий разум – это сложная и комплексная система. Вопрос изучения и воспроизведения этого механизма стоял остро всегда. И в сегодняшнее время — это очень актуально. Формирование современных компьютерных технологий создало большое количество дел, которые связаны с:

• человеческой речью, возможностью научиться распознавать и синтезировать её;
• разработками механизмов технического зрения, которые будут иметь возможность распознавать лица людей;
• возможностью научить автомобили ездить самостоятельно без участия человека и т.д.

Такие системы, которые демонстрируют и следуют поведению человека, зовутся искусственным интеллектом, или сокращенно «ИИ». Исследование искусственного интеллекта – важное направление в современной науке.

Что такое искусственный интеллект? Одно из определений гласит, что искусственный интеллект - это технология, которая содержит комплекс средств, способствующих компьютеру, основываясь на изученных данных, выдавать ответы на вопросы, а также на базе этого делать выводы, т.е. изучать ту информацию, которая в него не добавлялась создателями этого самого компьютера. Раздел науки под названием «искусственный интеллект» является частью комплекса компьютерных наук, а разрабатываемые на ее базе технологии относятся к IT-сфере.

Соответственно, под системой искусственного интеллекта рассматривают различные устройства или комплекс устройств, которые применяют в своей работе технологии ИИ. В то же время во многих случаях до получения результата сам алгоритм решения проблемы неизвестен.

Современный искусственный интеллект ищет информацию в Интернете, может отпределять определенные болезни и т.д. Участие подобного искусственного интеллекта позволяет улучшить жизнь и сделать ее более комфортной, а работу – гораздо эффективной. Подобного рода ИИ со временем станут гораздо развитыми, в настоящее время некоторые виды работ искусственный интеллект выполняет лучше, чем человек. Необходимо заметить, что в ходе разработки систем ИИ осуществляется большая подготовительная работа. Машину необходимо научить таким вещам, как поиск информации, обнаружение и распознавание речи, обработка человеческого языка, опознование лиц и тд. Сейчас искусственный интеллект не может делать множество дел одновременно, но эти технологии активно прогрессируют, и со временем ИИ сможет стать достаточно продвинутым, чтобы сравниться по уровню развития с человеком.

Для обеспечения искусственного интеллекта ученые начали изучать вопрос представления знаний, - это дало возможность разработать экспертные системы (ЭС, системы, помогающие принять решение, извлекая знания из базы данных); немаловажной целью стала разработка методов самообучения машин; а также эксперименты с копированием работы нервной системы человека. Это позволило создать искусственные нейронные системы (ИНС). В результате, в базе всех исследований и разработок по искусственному интеллекту находится принцип имитации процессов человеческого разума с помощью компьютера. Искусственный интеллект, как дисциплина относится к когнитивным наукам, т.е. к тем учениям, которые связаны с усвоением знаний.

Ожидается, что искусственный интеллект, который будет сравним с человеческим, получит широкую сферу применения и в корне изменит жизнь людей.

Есть три этапа развития ИИ:

1. В 1950-х годах впервые началась работа по искусственному интеллекту. Состояла она из решения двух конкретных задач. Первая – разработка программы для шахмат. В 1954 г. корпорация REND начала создавать шахматную программу при содействии Алана Тьюринга и Клода Шеннона. В 1957 г. программа была завершена. В базе ее работы находилась эвристика, т.е. выбор решения при отсутствии теоретических оснований). А вторая - разработка программы машинного перевода с одного языка на другой. Первые эксперименты по переводу с английского и китайских языков проводились в 1954-1957 гг. в СССР под руководством Л.Н. Королёва. В 1954 г. корпорация «IBM», с профессором Л. Достерта во главе, перевела с русского на английский язык около шестидесяти фраз на базе словаря, который состоял из двухсот пятидесяти пар слов и шести правил грамматики. Перспективные, на первый взгляд, результаты не оправдали ожидания, ибо задача оказалась намного сложнее. Необходимо было обучить машину не только правилам, но и исключениям, а мощности вычислительных машин того времени никак не способствовали осуществить данную цель. Несмотря на это, эксперименты дали большой импульс развитию математической лингвистики.

Еще одной сферой, появившаяся на тот момент, и со временем получившая бурный рост, является машинное доказательство теорем. В 1960 г. была разработана компьютерная программа - «Универсальный решатель задач» (GPS), с помощью которой можно автоматически доказывать теоремы, а также можно искать решения алгебраических задач.

В числе работ по искусственному интеллекту первого этапа необходимо подчеркнуть разработку в 1963 г. Джоном Маккарти самого первого языка для программирования задач искусственному интеллекту – «ЛИСП». Создание языка «ЛИСП» привело к функциональному программированию. Необходимо подметить, что первые языки высокого уровня той поры являлись лишь процедурными.

2. Ко второму этапу развития искусственного интеллекта, которая началась в конце 60-х годов, относятся разработки логического программирования и создание экспертных систем (ЭС). Хоть это тоже были лишь ростки ИИ, однако в экспертных системах эксперт по управлению знаниями, опрашивая специалистов, наполнял базу знаний ручным способом, а машина в свою очередь уже имела возможность делать логический вывод в границах тех знаний, которые человек в нее заложил. Другими словами, не существовало самообучения. К тому же, появлялись проблемы с специалистами, которые не желали делиться своими знаниями, когда осознавали, что развитие экспертных систем ослабит их профессиональный статус, потому как любой начинающий специалист благодаря экспертным системам сможет достигнуть высоких показателей. Необходимо подчеркнуть, что разработка экспертных систем вызвала крупный интерес относительно вопроса представления знаний в компьютерных системах. При этом начали создаваться фреймы, семантические сети, продукционные системы и их комбинации.

Тем временем разработки систем машинного перевода шли и значительно продвинулись. Особенно актуальны стали машинные переводы во времена холодной войны, когда в США попадало большой объем информации на русском языке, однако не было достаточно людей на своевременный перевод.

Со вторым этапом к тому же связана разработка более совершенные приложения для шашек и шахмат. Был первый чемпионат по игре машин в шахматы друг с другом. Важно подчеркнуть достижение в 1974 г. советской шахматной программы «Каисса». Победа «Каиссы» стало новостью мирового уровня, ибо эксперты предсказывали американской машине первое место. М.В. Донской говорил: «Каисса была на уровне второго шахматного разряда, т.е. до уровня программ, которые должны побеждать гроссмейстеров, она была еще далеко».

Устройства первого и второго этапа назвали «символьный ИИ». В основном они были созданы на базе формальной логики, которая отлично подходит для задач, типа логических игр, но с трудом можно представить системы реального мира.

3. На сегодняшний день интерес к искусственному интеллекту снова оживает – это уже третий этап и отличается от первых двух как размахом, так и объемом, ибо на текущий момент для решения проблемы искусственного интеллекта есть как технические средства, так и в значительной степени продвинувшиеся разработки в данной области. Началом третьего этапа считается победа машины «Дип Блю» над чемпионом мира по шахматам Г. Каспаровым. Для текущего этапа свойственно очень резкое развитие искусственных нейронных сетей (ИНС). Это сети, которые имитируют работу биологических нейронов. Простейшая искусственная нейронная сеть имеет три слоя нейронов. Первый слой получает сигналы из окружающего мира, внутренний обрабатывает эти сигналы, ну а выходной слой формирует и выдает результат. Однако внутренних или скрытых слоев может быть много.

Разрабатываются на основе современных технологий в свою очередь и системы, которые создавались в первый этап развития искусственного интеллекта, - системы машинного перевода, которые сейчас показывают достойный результат, экспертные системы и тд. Например, в 2006 г. компания Google* выпустила свою систему машинного перевода «Google* Переводчик». База из триллиона слов, которые были в разбросанных частях интернет-контента. Эта база стала «обучающим набором», с помощью которого система рассчитывала, какое слово последует за тем или другим словом. Перевод Google* системы довольно точен, однако и неидеален. В 2012 г. она имела базу на 60 языков, и способна даже воспринимать голосовой ввод на 14 языках.

Что же происходит в сфере искусственного интеллекта сейчас?

1. Большое число научных работ по искусственному интеллекту посвящены компьютерному зрению. Это направление связано с формированием глубинного обучения. Впервые машины научились выполнять отдельные визуальные задачи лучше, чем люди. К примеру: точность назначения лечения раковых заболеваний, которая демонстрирует компьютер IBM Watson равна 90%, т.е. на 40% точнее качества диагностики, которую проводят врачи.

2. Одной из главной концепции в сфере искусственного интеллекта считается «машинное обучение», или по-другому «статистическое обучение». Базу этой технологии заложил Артур Самюэль в конце 50-х годов прошлого века, когда предложил обучать машины, без применения конкретно запрограммированных алгоритмов. Другими словами, программа учится, во процессе изменении, которые в ней происходят, и благодаря которым компьютер сможет выполнить определенную задачу во следующий раз лучше.

Машинное обучение - это технология, когда сначала формируется база обучающих примеров, по которой затем машина учится и может правильно определять, и систематизировать поступающую информацию. Другими словами, машинное обучение - это сочетание алгоритмов и методов, которые позволяют научить машины выводить решения на базе имеющейся информации. В результате этого осуществляется самообучение программы. Благодаря этой технологии на базе огромного числа фотографий машина умеет распознавать лица, при этом она делает это корректнее, чем человек. Действительно большой прорыв в обучении компьютеров произошел в 2016 году, когда программа компании Google* «AlphaGo» победила в игру го абсолютного чемпиона Ли Седоля. Программа одержала победу в го благодаря технологии «глубинного машинного обучения» или «deep learning». Эта технология в настоящий момент является самым актуальным направлением эволюции ИИ. Обычно термин «deep learning» относится к искусственным нейронным сетям, где применяются более одного скрытого слоя, таким образом термин «глубинный» означает еще и многослойную архитектуру нейронной сети. Исключительной чертой глубинного обучения является то, что компьютер сам ищет особенности чего-либо, по которым проще всего разделить один класс объектов от другого, и также организовывает их по иерархии: из более сложные состоят из более простых. В результате машина обучается на примерах и по собственному опыту. Программа «AlphaGo» просмотрела и проанализировала 29 миллионов ходов в 160 тысячах партий профессионалов, после чего две копии «AlphaGo» начали играть друг с другом, включая сыгранные партии в базу обучающей выборки. Сыграв миллионы партий, «AlphaGo» обучилась рассчитывать самые выгодные позиции камней на доске для победы.

Широкое распространение смартфонов привело к большому числу применений речевых помощников, где используются элементы искусственного интеллекта. Подобного рода приложения помогают человеку в его обыденной жизни. В их группе такие известные программы, как «Siri» компании Apple, «Cortana» компании Microsoft, «Google* Now» компании Google*, «Echo» компании Amazon, «Алиса» компании Яндекс и тд., Количество людей, использующих этих помощников уже больше десятка миллионов. Кроме того, эти программы используются и на планшетах, ноутбуках и ПК. Через некоторое время эти приложения станут более интеллектуальнее.

Важным направлением в сфере искусственного интеллекта является раскрытие строения человеческого мозга. Исследование мозга - это так называемое проектирование наоборот, когда в первую очередь необходимо исследовать до всех мелочей мозг человека, и лишь потом представить, как работает мозг, в виде аппаратного и программного обеспечения. В результате исследователи желают разработать машину, обладающий интеллектом человеческого уровня. Сейчас существуют несколько крупных проектов наметивших достигнуть этого результата. Имитации мозга человека посвящен международный проект «Human Brain Project». Руководит этим проектом команда швейцарской Федеральной политехнической школы в котором принимают участие более чем 100 научных групп. Задачей проекта является объединить всю информацию о человеческом мозге, в цельный прототип машинного мозга. Проект предполагается закончить в 2023 г.

Следующим большим направлением, в котором планируется применить технологии искусственного интеллекта, является развитие проекта «Геном человека». В этом направлении предполагается раскрыть ДНК-последовательности всех существ Земли. К примеру, Amazon Third Way ведет проект под названием «Банк кодов Земли».

Почему вокруг искусственного интеллекта такие большие ожидания?

1. Тянувшаяся более 50 лет компьютеризация почти всех сфер деятельности человека привела к некоему тупику, которая относится к обработке всей той информации, что регулярно появляется в нашей жизни. По этой причине сейчас существуют банки данных, оперативный анализ данных, облачные хранилища, Большие данные. Все мировые лидеры в сфере информационных технологии ведут гонку в разработке процессоров специального назначения и суперкомпьютеров для обучения искусственных нейронных сетей. В совершенстве их самообучение должно занимать очень незначительное время, однако на данный момент это занимает недели.

2. Эпоха компьютеров, как движущей силы нашего времени, заканчивается. В настоящее время все ожидания строятся вокруг искусственного интеллекта и робототехники. Здесь уже установились огромные по размерам сегменты: промышленная робототехника, медицинская робототехника, военная робототехника, транспортные средства на беспилотном управлении и т.д. Но без искусственного интеллекта полностью функциональное развитие этих сегментов не представляется возможным. Другими словами, робототехника в текущее время сильно подталкивает развивать область искусственного интеллекта. Так, например, развитие транспортных средств на беспилотном управлении - это актуальный бизнес в миллиарды долларов, в связи с чем все автомобильные компании и не только вкладывают большие деньги в развитие таких систем.

3. Предполагается, что успехи в разработке ИИ принесут огромную прибыль тем странам, которые развивают исследования в этой сфере. Именно по этой причине множество стран определили исследования искусственного интеллекта в свои главные задачи.

4. Предполагается, что развитие искусственного интеллекта повлечет за собой к развитию процессов управления, к росту отношений производителей и потребителей, повышению эффективности всех бизнес-процессов, развитию планирования.

Заключение. Раньше предполагалось, будто одна из главных вопросов в сфере искусственного интеллекта – реальность или нереальность моделирования разума человека, иначе, сможет ли ИИ получить сознание. Сейчас эта задача уже не кажется гипотетический и скорее всего имеет большую ценность для предсказания ближайшего будущего мира. История развития искусственного интеллекта, растянувшаяся более чем на полвека, доказывает людям, что не существует значительных и серьезных помех для достижения этого факта. По всей видимости, искусственный интеллект возможно создать и не на основе искуственныз нейросетей. Однако именно нейросети являются самым очевидным и доступным решением, созданным природой.

*(По требованию Роскомнадзора информируем, что иностранное лицо, владеющее информационными ресурсами Google является нарушителем законодательства Российской Федерации – прим. ред)

Список литературы:

1. Азимбаев, Д. Ж. Искусственный интеллект и машинное обучение / Д. Ж. Азимбаев, И. А. Куан, И. В. Гулида // Вестник современных исследований. - 2019. - № 1.3 (28). - С. 6-7. –  https://elibrary.ru/item.asp?id=36885190
2. Бабич, Н. А Анализ эффективности применения интерференционной нейронной сети для решения задачи распознавания образов / Н. А. Бабич // Вестник современных исследований. - 2019. - № 2.3 (29). - С. 5-8. –  https://elibrary.ru/item.asp?id=37037590
3. Байнов, А. М. Роль и место робототехники в современном мире / А. М. Байнов, Р. С. Зарипова // Наука и образование: новое время. - 2019. - № 1 (30). - С. 93-95. – https://elibrary.ru/item.asp?id=37106314
4. Баррат, Д. Последнее изобретение человечества: искусственный интеллект и конец эры Homo sapiens / Джеймс Баррат; [пер. с англ. Наталья Лисова]. - 2-е издание. - Москва: АНФ, 2019. - 396 с. 6. Васильева Д. Тенденции в развитии искусственного интеллекта. - Режим доступа: http://robotoved.ru/iskusstvennii_intellket_development/
5. Блануца, В. И. Перспективы экономикогеографических исследований в области искусственного интеллекта / В. И. Блануца // Известия Саратовского университета. Новая серия. Серия: Науки о Земле. - 2019. - Т. 19, № 1. - С. 4-11. – https://elibrary.ru/item.asp?id=37136540
6. Вознюк, П. А.Влияние искусственного интеллекта на мировую экономику / П. А. Вознюк // Тенденции развития науки и образования: рецензируемый научный журнал. -  2019. - 2019 г. №48, Часть 3. - С. 14-17. – http://ljournal.ru/wpcontent/uploads/2019/05/lj03.2019_p3.pdf
7. Головенко, А. П. Использование искусственного интеллекта в инновационных системах / А. П. Головенко // Вестник современных исследований. - 2018. - № 12.5 (27). - С. 67-68. –  https://elibrary.ru/item.asp?id=36708991
8. Доэрти, П. Человек + машина. Новые принципы работы в эпоху искусственного интеллекта / П. Доэрти, Дж. Уилсон ; пер. с англ. О. Сивченко, Н. Яцюк. – М. : Манн, Иванов и Фербер, 2019. – 298 с. - 978-5-00146-159-3
9. Дурнев, Р. А. Искусственный интеллект: комплексный анализ состояния и перспектив разработки/ Р. А. Дурнев, К. Ю. Крюков, А. Е. Титов Чубукова // Инноватика и экспертиза: научные труды. – 2019. - № 1. – С. 190-202. – https://elibrary.ru/item.asp?id=37381164
10. Загинайло, М. В. Применение методов математической статистики для оценки заключений искусственной нейронной сети в задаче распознавания образов / М. В. Загинайло // Аллея Науки. -  Т. 3, № 1. – 2019. – С. 1006-1012. – https://elibrary.ru/item.asp?id=37041841