Что такое иск интеллект

Обновлено: 11.05.2024

Иску́сственный интелле́кт (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. [1]

Содержание

Процитированное в преамбуле определение искусственного интеллекта, данное Джоном Маккарти в 1956 году на конференции в Дартмутском университете, не связано напрямую с пониманием интеллекта у человека. Согласно Маккарти, ИИ-исследователи вольны использовать методы, которые не наблюдаются у людей, если это необходимо для решения конкретных проблем [1] .

В то же время существует и точка зрения, согласно которой интеллект может быть только биологическим феноменом [2] .

Участники Российской ассоциации искусственного интеллекта дают следующие определения искусственного интеллекта:

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.

История развития искусственного интеллекта в СССР и России

В СССР работы в области искусственного интеллекта начались в 1960-х годах [5] . В Московском университете и Академии наук был выполнен ряд пионерских исследований, возглавленных Вениамином Пушкиным и Д. А. Поспеловым.

В 1966 году В. Ф. Турчиным был разработан язык рекурсивных функций Рефал.

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

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

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

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

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 [15] , использующие процедуры вербализации нейронных сетей.

Машинное обучение

Обучение без учителя — позволяет распознать образы во входном потоке. Обучение с учителем включает также классификацию и регрессионный анализ. Классификация используется, чтобы определить, к какой категории принадлежит образ. Регрессионный анализ используется, чтобы в рядах числовых примеров входа/выхода и обнаружить непрерывную функцию, на основании которой можно было бы прогнозировать выход. При обучении агент вознаграждается за хорошие ответы и наказывается за плохие. Они могут быть проанализированы с точки зрения теории решений, используя такие понятия как полезность. Математический анализ машинных алгоритмов изучения — это раздел теоретической информатики, известный как вычислительная теория обучения (англ. Computational learning theory ).

К области машинного обучения относится большой класс задач на распознавание образов. Например, это распознавание символов, рукописного текста, речи, анализ текстов. Многие задачи успешно решаются с помощью биологического моделирования (см. след. пункт). Особо стоит упомянуть компьютерное зрение, которое связано ещё и с робототехникой.

Биологическое моделирование искусственного интеллекта

Отличается от понимания искусственного интеллекта по Джону Маккарти, когда исходят из положения о том, что искусственные системы не обязаны повторять в своей структуре и функционировании структуру и протекающие в ней процессы, присущие биологическим системам. Сторонники данного подхода считают, что феномены человеческого поведения, его способность к обучению и адаптации есть следствие именно биологической структуры и особенностей её функционирования.

Робототехника

Области робототехники [19] и искусственного интеллекта тесно связаны друг с другом. Интегрирование этих двух наук, создание интеллектуальных роботов составляют ещё одно направление ИИ. Интеллектуальность требуется роботам, чтобы манипулировать объектами [20] , выполнять навигацию с проблемами локализации (определять местонахождение, изучать ближайшие области) и планировать движение (как добраться до цели) [21] . Примером интеллектуальной робототехники могут служить игрушки-роботы Pleo, AIBO, QRIO.

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

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.

Связь с другими науками и явлениями культуры

Искусственный интеллект вместе с нейрофизиологией, эпистемологией и когнитивной психологией образует более общую науку, называемую когнитология. Важную роль в искусственном интеллекте играет философия. Также с проблемами искусственного интеллекта тесно связана эпистемология — наука о знании в рамках философии. Философы, занимающиеся данной проблематикой, решают вопросы, схожие с теми, которые решаются инженерами ИИ о том, как лучше представлять и использовать знания и информацию.

Компьютерные технологии и кибернетика

В компьютерных науках проблемы искусственного интеллекта рассматриваются с позиций проектирования экспертных систем и баз знаний. Под базами знаний понимается совокупность данных и правил вывода, допускающих логический вывод и осмысленную обработку информации. В целом исследования проблем искусственного интеллекта в компьютерных науках направлены на создание, развитие и эксплуатацию интеллектуальных информационных систем, а вопросы подготовки пользователей и разработчиков таких систем решаются специалистами информационных технологий.

Психология и когнитология

Методология когнитивного моделирования предназначена для анализа и принятия решений в плохо определённых ситуациях. Была предложена Аксельродом [25] .

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

Течение трансгуманизма считает создание ИИ одной из важнейших задач человечества.

Вопросы создания ИИ

Среди исследователей ИИ до сих пор не существует какой-либо доминирующей точки зрения на критерии интеллектуальности, систематизацию решаемых целей и задач, нет даже строгого определения науки. Существуют разные точки зрения на вопрос, что считать интеллектом.

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 [26] .

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

Религия

По мнению буддистов, ИИ возможен, например духовный лидер далай-лама XIV не исключает возможности существования сознания на компьютерной основе [29] . Также раэлиты активно поддерживают разработки в области искусственного интеллекта.

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

Научная фантастика

Некоторые научные фантасты, например Вернор Виндж, также размышляли над последствиями появления ИИ, которое, по-видимому, вызовет резкие драматические изменения в обществе. Такой период называют технологической сингулярностью.

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.

Что такое искусственный интеллект

По сути ИИ — это программа, как какой-нибудь пресловутый редактор текстов. Но отличается тем, что она может обучаться.

Эксперты замечают, что понятием часто спекулируют, особенно в сфере маркетинга различных продуктов.

Суть искусственного интеллекта

Как и любая другая компьютерная программа ИИ работает так: принимает данные, анализирует и выдает результат. Но суть искусственного интеллекта кроется в его особенности.

— От обычной программы отличает структура: искусственная нейронная сеть, которая после создания программистом проходит процедуру обучения, для того чтобы результаты анализа данных были максимально точными, — говорит Алексей Дьяченко.

Если просто объяснять суть ИИ, то у алгоритма есть два режима: работа и обучение.

— Например, у нас есть ИИ, который определяет носит ли человек каску на заводе или нет. Что бы он заработал мы показываем 10 000 фотографий людей в касках и говорим, что это люди в касках, потом показываем 10 000 людей без касок и говорим, что они без касок. После этого переводим его в режим работы и показываем новую фотографию. А наш ИИ уже сам может определить в каске человек или нет. Благодаря этому мы можем подать сигнал о нарушении техники безопасности и спасаем рабочих от опасных травм, — отмечает Евгений Карпов.

Но этим примером суть искусственного интеллекта не исчерпывается. Одна из важнейших составляющих технологии — самообучение.

— Кроме заложенных изначально алгоритм способен получать и обрабатывать новую информацию, чтобы в дальнейшем на ее основе принимать более сложные и эффективные решения. Кроме того, обучение происходит с каждой новой завершенной задачей. Искусственный интеллект совершенствуется на собственном опыте. Это называют машинным обучением, — поясняет директор по инновационным решениям компании Oberon Евгений Овчаров.

— У ИИ есть преимущества – он не устает и способен обрабатывать огромное количество информации в короткие сроки. Отличается от мышления человека тем, что он пока не имеет эмоций и не зависит от них. Тогда как мышление человека всегда подвержено им, — говорит специалист по IT-технологиям Александр Серебряков.

Развитие технологий искусственного интеллекта

С чего все началось

Если копать совсем глубоко, то нужно перенестись в XVII век, когда Вильгельм Шикард создал первую механическую вычислительную машину — калькулятор. А философ и математик Декарт представил животных как мыслящий механизм и тем самым поставил человеческой цивилизации задачу создать свой умный механизм.

Понятие искусственной нейронной сети предложили в 1943 году американские ученые — основатель кибернетики Мак-Коллок и математик Питтс. Через год их коллега из Принстона (США) фон Нейман предложит вариант архитектуры, которая легла в основу всех современных ЭВМ. В 1950 году математик Алан Тьюринг опубликовал свой знаменитый тест, который позволит обнаружить сильный ИИ. Когда человек не сможет понять, что беседует с машиной, а будет думать, что за ширмой стоит другой человек, значит на свет появился истинный искусственный интеллект.

В 60-е годы XX века научные университеты мировых держав активно работают над развитием технологии. Например, в СССР это были кибернетики Поспелов и Цетлин. А уже в следующем десятилетии выходит толковый словарь, справочники и объемные научные труды, посвященные теме искусственного интеллекта как самостоятельного явления. На Западе в 1965 году создают робота Элизу, которая умела говорить на английском. Сегодня бы назвали ее чат-ботом. Через четыре года появляется андроид Шеки, который умел еще и перемещаться.

Прорыв в разработке искусственного интеллекта в 80-90 годах

В 80-е началась качественно другая эра в освоении ИИ. Появляются еще более продвинутые роботы-консультанты, которые могли решать математические и некоторые бытовые задачи, еще лучше научились поддерживать беседу. В конце десятилетия разрабатывают программу Deep Thought, которая обыгрывает гроссмейстера Ларсена. Тогда шахматист Гарри Каспаров скажет, что не верит в способности машины. Дескать если они смогут обыграть лучших шахматистов, значит сочинят лучшую музыку и напишут лучшие книги. Гроссмейстер объявил, что от имени человеческой расы будет сражаться в поединке по шахматам с ИИ. Такая возможность представится ему в 1996, и 1997 годах. Первый матч Каспаров выиграл, а второй проиграл.

С момента изобретения компьютеров, их способность выполнять различные задачи продолжают расти в геометрической прогрессии. Люди развивают мощность компьютерных систем, увеличивая выполнения задач и уменьшая размер компьютеров. Основной целью исследователей в области искусственного интеллекта — создание компьютеров или машин таких же разумных как человек.

Что такое искусственный интеллект?

Искусственный интеллект — это способ сделать компьютер, компьютер-контролируемого робота или программу способную также разумно мыслить как человек.

Исследования в области ИИ осуществляются путем изучения умственных способностей человека, а затем полученные результаты этого исследования используются как основа для разработки интеллектуальных программ и систем.

Философия ИИ

Таким образом, развитие ИИ началось с намерения создать подобный интеллект в машинах, схожий с человеческим.

Основные цели ИИ

Создание экспертных систем — систем, которые демонстрируют разумное поведение: учиться, показывать, объяснять и давать советы;
Реализация человеческого интеллекта в машинах — создание машины, способную понимать, думать, учить и вести себя как человек.

Что способствует развитию ИИ?

Искусственный интеллект — наука и технология, основанная на таких дисциплинах, как информатика, биология, психология, лингвистика, математика, машиностроение. Одним из главных направлений искусственного интеллекта — разработка компьютерных функций, связанных с человеческим интеллектом, таких как: рассуждение, обучение и решение проблем.

Программа с ИИ и без ИИ

Программы с ИИ и без отличаются следующими свойствами:

Компьютерная программа без ИИ может отвечать только на конкретные вопросы на которые он запрограммирован отвечать

Может отвечать на универсальные вопросы, на которые он запрограммирован.

Внесение изменений в программу приводит к изменению его структуры

Программа с ИИ может поглощать новые модификации, сортируя весьма независимые фрагменты информации воедино. Следовательно, вы можете изменять кусочки информации из программы не затрагивая структуру самой программы

Модификация не является быстрым и легким.

Модификация быстрая и легкая

Приложения с ИИ

ИИ стал доминирующим в различных областях, таких как:

Игры — ИИ играет решающую роль в играх связанных с стратегией таких как, шахматы, покер, крестики — нолики и т.д., где компьютер способен просчитывать большое количество всевозможных решений, основанных на эвристических знаниях.

Обработка естественного языка — это возможность общаться с компьютером, который понимает естественный язык, на котором говорят люди.

Распознавание речи — некоторые интеллектуальные системы способны слышать и понимать язык, на котором человек общается с ними. Они могут обрабатывать различные акценты, сленги и т.д.

Распознавание рукописного текста — программное обеспечение читает текст, написанный на бумаге с помощью ручки или на экране с помощью стилуса. Он может распознавать формы букв и преобразовать его в редактируемый текст.

Умные роботы — роботы способные выполнять задачи, поставленные человеком. Они имеют датчики, для обнаружения физических данных из реального мира, такие как свет, тепло, движение, звук, удар и давление. Они имеют высоко производительные процессоры, несколько датчиков и огромную память. Кроме того они способны обучаться на собственных ошибках и адаптироваться к новой среде.

История развития ИИ

Вот история развития ИИ в течение 20-го века

Айзек Азимов, выпускник Колумбийского университета, вводит термин робототехника.

Алан Тьюринг разрабатывает тест Тьюринга для оценки интеллекта. Клод Шеннон публикует подробный анализ интеллектуальной шахматной игры.

Джон Маккарти вводит термин искусственный интеллект. Демонстрация первого запуска программы ИИ в университете Карнеги-Меллон.

Джон Маккарти изобретает язык программирования lisp для ИИ.

Диссертация Дэнни Боброва в МТИ показывает, что компьютеры могут понимать естественный язык достаточно хорошо.

Джозеф Weizenbaum в МТИ разрабатывает Элизу, интерактивного помощника, которая ведет диалог на английском языке.

Ученые из Стэнфордского научно-исследовательского института разработали Шеки, робота, оснащенного двигателями, способного воспринимать и решать некоторые задачи.

Группа исследователей в Эдинбургском университете построила Фредди, знаменитого шотландского робота, способного использовать зрение, чтобы найти и собрать модели.

Был построен первый компьютер-контролируемый автономный автомобиль, Стэнфордская тележка.

Гарольд Коэн разработал и продемонстрировал составление программы, Аарон.

Шахматная программа, которая обыгрывает чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова.

Интерактивный роботы питомцы станут коммерчески доступными. МТИ отображает Кисмет, робота с лицом, который выражает эмоции. Робот Номад исследует отдаленные районы Антарктиды и находит метеориты.

Что такое искусственный интеллект (ИИ)?

Искусственный интеллект — это область науки и инжиниринга, занимающаяся созданием машин и компьютерных программ, обладающих интеллектом. Она связана с задачей использования компьютеров для понимания человеческого интеллекта. При этом искусственный интеллект не должен ограничиваться только биологически наблюдаемыми методами.

Да, но что такое интеллект?

Интеллект – способность приходить к решению при помощи вычислений. Интеллект разного вида и уровня есть у людей, многих животных и некоторых машин.

Разве нет определения интеллекта, которое не зависит от соотнесения его с человеческим интеллектом?

До настоящего времени нет понимания, какие виды вычислительных процедур мы хотим назвать интеллектуальными. Мы знаем далеко не обо всех механизмах интеллекта.

Является ли искусственный интеллект попыткой имитировать человеческий интеллект?

Иногда, но далеко не всегда. С одной стороны, мы узнаем, как заставить машины решать задачи, наблюдая за людьми или за работой наших собственных алгоритмов. С другой стороны, исследователи ИИ используют алгоритмы, которые не наблюдаются у людей или требуют гораздо больших вычислительных ресурсов.

У компьютерных программ есть IQ?

Нет. IQ основан на темпах развития интеллекта у детей. Это отношение возраста, в котором ребенок обычно набирает определенный результат, к возрасту ребенка. Данная оценка подходящим образом распространяется и на взрослых людей. IQ хорошо коррелирует с различными показателями успеха или неудачи в жизни. Но создание компьютеров, которые могут набрать высокий балл в тестах IQ, будет слабо связано с их полезностью. Например, способность ребенка повторять длинную последовательность цифр хорошо коррелирует с другими интеллектуальными способностями. Она показывает, какое количество информации ребенок может запомнить за один раз. При этом удержание в памяти цифр является тривиальной задачей даже для самых примитивных компьютеров.

Как сравнить человеческий и компьютерный интеллекты?

Независимо от того, правильна ли точка зрения Дженсена в отношении человеческого интеллекта, ситуация в ИИ на сегодняшний день является противоположной.

Компьютерные программы имеют большой запас скорости и памяти, но их способности соответствуют интеллектуальным механизмам, которые разработчики программ хорошо понимают и могут вложить в них. Некоторые способности, которые дети обычно не развивают до подросткового возраста, внедряются. Другие, которыми владеют двухлетние дети, все еще отсутствуют. Дело еще более усугубляется тем фактом, что когнитивные науки до сих пор не могут точно определить, каковы человеческие способности. Скорее всего, организация интеллектуальных механизмов ИИ выгодно отличается от таковой у людей.

Когда человеку удается решить задачу быстрее, чем компьютеру, это говорит о том, что разработчикам не хватает понимания механизмов интеллекта, необходимых для эффективного выполнения данной задачи.

Когда началось исследование ИИ?

После Второй мировой войны несколько человек начали независимо работать над интеллектуальными машинами. Английский математик Алан Тьюринг, возможно, был первым из них. Он прочитал свою лекцию в 1947 году. Тьюринг одним из первых решил, что ИИ лучше всего исследовать путем программирования компьютеров, а не конструирования машин. К концу 1950-х годов было много исследователей ИИ, и большинство из них основывали свою работу на программировании компьютеров.

Является ли целью ИИ поместить человеческий разум в компьютер?

У человеческого разума есть много особенностей, вряд ли реально имитировать каждую из них.

Что такое тест Тьюринга?

Тест Тьюринга является односторонним. Машина, успешно проходящая тест, определенно должна считаться разумной, даже если она не обладает знаниями о людях, достаточными, чтобы их имитировать.

Является ли целью ИИ достижение человеческого уровня интеллекта?

Да. Конечной целью является создание компьютерных программ, которые могут решать проблемы и достигать целей так же, так и человек. Однако ученые, проводящие исследования в узких областях, ставят гораздо менее амбициозные цели.

Насколько далек искусственный интеллект от достижения человеческого уровня? Когда это произойдет?

Интеллект человеческого уровня может быть достигнут путем написания большого количества программ, и сбора обширных баз знаний о фактах на языках, которые сегодня используются для выражения знаний. Тем не менее, большинство исследователей ИИ считает, что необходимы новые фундаментальные идеи. Поэтому невозможно предсказать, когда будет создан интеллект человеческого уровня.

Является ли компьютер машиной, которая может стать интеллектуальной?

Компьютеры могут быть запрограммированы для имитации любого типа машины.

Скорость компьютеров позволяет им обладать интеллектом?

Некоторые люди думают, что требуются как более быстрые компьютеры, так и новые идеи. Компьютеры и 30 лет назад были достаточно быстрыми. Если бы мы только знали, как их программировать.

Эта идея неоднократно предлагалась с 1940-х годов. В конце концов, она будет реализована. Тем не менее, программы ИИ еще не достигли уровня, позволяющего узнать многое из того, чему ребенок учится в ходе жизнедеятельности. Существующие программы недостаточно хорошо понимают язык, чтобы многому научиться посредством чтения.

Являются ли теория вычислимости и вычислительная сложность ключами к ИИ?

Нет. Эти теории актуальны, но не затрагивают фундаментальные проблемы ИИ.

В 1960-х годах ученые-программисты, в числе которых были Стив Кук и Ричард Карп, разработали теорию областей NP-полных задач. Задачи в данных областях разрешимы, но, по-видимому, их решение требует времени, растущего экспоненциально с размерностью задачи. Простейшим примером области NP-полной задачи служит вопрос: какие утверждения логики высказываний являются выполнимыми? Люди часто решают проблемы в области NP-полных задач в разы быстрее, чем это гарантируется основными алгоритмами, но не могут решать их быстро в общем случае.

Для ИИ важно, чтобы при решении задач алгоритмы были такими же эффективными, как и человеческий разум. Определение подобластей, в которых существуют хорошие алгоритмы, является важным, но многие программы, решающие задачи ИИ, не имеют отношения к легко идентифицируемым подобластям.

Теория сложности общих классов задач называется вычислительной сложностью. До сих пор эта теория не взаимодействовала с ИИ настолько, насколько можно было надеяться. Успех в решении проблем людьми и программами ИИ, по-видимому, зависит от свойств задач и методов решения задач, которые ни исследователи сложности, ни сообщество ИИ не могут определить точно.

Также актуальной является теория алгоритмической сложности, разработанная независимо друг от друга Соломоновым, Колмогоровым и Чайтиным. Она определяет сложность символьного объекта как длину наиболее короткой программы, которая сможет его сгенерировать. Доказательство того, что программа-кандидат является самой короткой или близкой к таковой, является неразрешимой задачей, но представление объектов генерирующими их короткими программами иногда может прояснять ситуацию, даже если вы не можете доказать, что ваша программа является самой короткой.

Читайте также: