Но что сулит интеллектуальная революция? Рай земной для человечества? Или ад? Футурологи прикидывают, насколько опасно создавать искусственный интеллект, превосходящий человеческий
Содержание
- 1 СВОИМИ ЖЕ РУКАМИ
- 2 ДРУЗЬЯ И ПОМОЩНИКИ
- 3 СИНГУЛЯРНОСТЬ ГРЯДЕТ
- 4 КОММЕНТАРИЙ СПЕЦИАЛИСТА
- 5 КСТАТИ
- 6 Искусственный интеллект
СВОИМИ ЖЕ РУКАМИ
Ученые начали пугать людей искусственными мозгами примерно 50 лет назад. Тогда известный британский статистик Ирвинг Джон Гуд предрекал, что сразу вслед за постройкой «сверхразумной машины… несомненно, последует «интеллектуальный взрыв» и разум человека намного отстанет от искусственного… Таким образом, первая сверхразумная машина станет последним изобретением, которое выпадет на долю человека, при условии, что машина будет достаточно покорна и поведает нам, как держать ее под контролем».
Страшное и, казалось бы, фантастическое пророчество обрело реальные черты в 1997 году. Тогда суперкомпьютер Deep Blue, построенный на 256 параллельно работающих процессорах, обыграл в шахматы не кого-нибудь, а самого чемпиона мира Гарри Каспарова. То есть уже кое в чем превзошел.
Ныне растут и мощность, и быстродействие компьютеров. Для подсчета количества операций, выполняемых ими за секунду, уже применяют приставку «пета», обозначающую единицу с 15 нулями. А подумывают о «йотте», «хелле» — единицах с 24 и 27 нулями. Ученые проектируют квантовые компьютеры и объединяют элементы в нейронные сети, схожие по конструкции с мозгом.
Еще три года назад ученые из компании IBM и Швейцарского федерального технического института Лозанны (Ecole Polytechnique Federale de Lausanne — EPFL), работающие по проекту Blue Brain («Голубой мозг»), объявили о том, что им удалось полностью имитировать часть мозга мыши. На очереди — человек. При этом исследователи не собираются моделировать сознание и создавать интеллект. По их словам, после достижения некоего порога сложности системы «сознание может получиться само собой».
— Сорок лет назад мы даже не могли представить, какими темпами будут развиваться информационные технологии, — говорит технический директор корпорации Intel Джастин Раттнер. — Уже недалеко то время, когда «разум» компьютеров превзойдет возможности людей.
Редкий футуролог сомневается, что такое время обязательно наступит. Если, конечно, не помешает какая-нибудь глобальная катастрофа. Но что сулит интеллектуальная революция? Рай земной для человечества? Или ад? Вот тут единодушного мнения у экспертов нет.
ДРУЗЬЯ И ПОМОЩНИКИ
Энтузиасты — своего рода утописты — видят будущее весьма светлым. Полагают, что искусственный интеллект дополнит человеческий и наделит каждого сверхъестественными возможностями. Для начала — колоссальной памятью, а потом и способностью мгновенно решать сложнейшие задачи. Хотя бы за счет того, что люди смогут напрямую — посредством особых интерфейсов — соединяться с компьютерами и пользоваться ими словно своими мозгами.
Мрачные скептики видят опасности. И прогнозируют неприятности разного масштаба.
— Нет никаких доказательств того, что уровень человеческого разума — непреодолимый порог, — говорят они. — Наоборот, дело идет к его преодолению.
Но если человек создаст разум, более совершенный и мощный, чем его собственный, ничто не помешает уже этому разуму создать еще более мощного искусственного потомка. И он пойдет все дальше и дальше по пути интеллектуальной эволюции — к беспредельному разуму.
Только еще раньше и довольно быстро человечество превратится в сообщество более низкого порядка. Не в муравьев, конечно, но в детей. Даже самое минимальное отставание приведет к стойкому непониманию происходящего. Попробуйте объяснить пятилетнему ребенку секрет работы, нет, не синхрофазотрона, а хотя бы телевизора или холодильника. Вряд ли ваши старания увенчаются особым успехом.
Компьютеры начнут сами ставить перед собой задачи. И сами их решать. Решать методами, которые человек вряд ли сможет постигнуть. А поскольку искусственный разум в отличие от нашего мозга будет иметь реальную возможность самосовершенствоваться, все это станет происходить с возрастающей скоростью. Вокруг нас будут появляться новые машины, приборы, установки, непонятно что делающие и неизвестно как функционирующие.
После того как суперразум опустит человечество с вершины эволюционной лестницы, возможно, наступит всеобщее благоденствие. Если детище — этот «вундеркинд» — возлюбит нас и станет заботиться. Как мы — о домашних животных: собаках, кошках или хомячках. А не возлюбит, так может случиться, как в фильме про терминатора.
СИНГУЛЯРНОСТЬ ГРЯДЕТ
Точку в истории человечества, когда мы перестанем понимать, что происходит вокруг нас, ученые назвали «технологической сингулярностью». Впервые это словосочетание употребил еще в середине прошлого века один из отцов современных компьютеров Джон фон Нейман. Он часто говорил «о непрерывно ускоряющемся техническом прогрессе и переменах в образе жизни людей, которые создают впечатление приближения некоторой важнейшей сингулярности в истории земной расы, за которой все человеческие дела, в том виде, в каком мы их знаем, не смогут продолжаться».
Известный американский изобретатель и футуролог Рэй Курцвайль, имя которого включено в список 18 выдающихся мыслителей современности, назначает сингулярность на 2029 год. Схожего мнения придерживаются специалисты проекта Blue Brain, которые к 2029 году планируют полностью смоделировать мозг человека.
У Джастина Раттнера прогнозы скромнее. Он считает, что искусственный разум обгонит в своем развитии человеческий к 2050 году.
КОММЕНТАРИЙ СПЕЦИАЛИСТА
Следить будем строго
— Машинный разум может превзойти человеческий, — говорит председатель научного совета Российской ассоциации искусственного интеллекта, доктор технических наук, профессор, заведующий лабораторией Института проблем управления РАН Олег Кузнецов. — Но пока до этого очень далеко. Лет тридцать — сорок, не меньше. Раньше с такой грандиозной задачей, как построение полноценного интеллекта, не уступающего человеческому, мы вряд ли сумеем справиться. Ведь, кроме прочего, его создание должно сопровождаться разработкой систем контроля.
Если вдруг искусственный интеллект выйдет из-под контроля, то потом сделать что-то будет очень трудно. Но если контролировать весь процесс постепенной эволюции, то, я думаю, есть возможности избежать «захвата власти» машинами.
— Разве сможет человек контролировать интеллект, превосходящий его по уровню?
— Дело ведь не только в том, умнее он нас или нет. Контроль не требует превосходства интеллекта. Умные всегда были на службе у сильных, хотя и тяготились этим. Проблема контроля — это проблема допуска к возможностям: ресурсам, принятию решений и т. д.
— А насколько все-таки реально человечеству «впасть в хроническое непонимание»?
— Вопрос в объеме непонимания. Это не то чтобы какая-то новая реальность. Вот сейчас кризис. Вы думаете, мы хорошо понимаем, что происходит? Нет. Мы считаем себя очень умными, а все ли мы знаем даже о своем организме? Как он работает, что мы там можем выключить, а что нет? Способны ли мы предусмотреть все последствия своих действий? Нет. Точно так же будет и с искусственным интеллектом. Поэтому рядовой человек даже и не заметит этого «сваливания».
В далекой перспективе не исключен, конечно, сценарий, когда искусственный интеллект сведет человечество до уровня домашних собачек и кошечек. Но только если оно недооценит проблемы контроля. И это касается не только искусственного интеллекта, а и генной инженерии, и биотехнологий.
КСТАТИ
Пока мы их отличаем
Термин «искусственный интеллект» (AI — Artificial Intelligence) появился сравнительно недавно — в 1956 году. Его ввел 29-летний доцент Стэнфордского университета Джон Маккарти. А знаменитый математик Алан Тьюринг придумал тест на разумность этого интеллекта. Выглядит он так: «судья» в письменном виде общается с двумя субъектами, один из которых — человек, а второй — компьютер. Машина признается «разумной» в том случае, если судья за пять минут не сможет правильно определить, кто есть кто. Пока еще ни одной машине тест пройти не удалось, хотя сам Тьюринг был уверен, что уже к 2000 году компьютеры сумеют в 30 процентах случаев показать себя разумными созданиями.
Искусственный интеллект
Материал из Википедии — свободной энциклопедии
Искусственный интеллект (ИИ) (англ. Artificial intelligence, AI) — наука и технология создания интеллектуальных машин и систем, особенно интеллектуальных компьютерных программ, направленных на то, чтобы понять человеческий интеллект.[1] При этом используемые методы не обязательно биологически правдоподобны. Но проблема состоит в том, что неизвестно какие вычислительные процедуры мы хотим называть интеллектуальными. А так как мы понимаем только некоторые механизмы интеллекта, то под интеллектом в пределах этой науки мы понимаем только вычислительную часть способности достигать целей в мире.[1]
Различные виды и степени интеллекта существуют у многих людей, животных и некоторых машин, интеллектуальных информационных систем и различных моделей экспертных систем с различными базами знаний. При этом как видим такое определение интеллекта не связано с пониманием интеллекта у человека — это разные вещи. Более того, эта наука моделирует человеческий интеллект, так как с одной стороны, можно изучить кое-что о том, как заставить машины решить проблемы, наблюдая других людей, а с другой стороны, большинство работ в ИИ вовлекают изучение проблем, которые требуется решать человечеству в промышленном и технологическом смысле. Поэтому ИИ-исследователи вольны использовать методы, которые не наблюдаются у людей, если это необходимо для решения конкретных проблем.[1]
Именно в таком смысле термин ввел Джон Маккарти в 1956 году на конференции в Дартмутском университете, и до сих пор несмотря на критику тех, кто считает, что интеллект — это только биологический феномен, в научной среде термин сохранил свой первоначальный смысл, несмотря на явные противоречия с точки зрения человеческого интеллекта.
В философии не решён вопрос о природе и статусе человеческого интеллекта. Нет и точного критерия достижения компьютерами «разумности», хотя на заре искусственного интеллекта был предложен ряд гипотез, например, тест Тьюринга или гипотеза Ньюэлла — Саймона. Поэтому несмотря на наличие множества подходов как к пониманию задач ИИ, так и созданию интеллектуальных информационных систем можно выделить два основных подхода к разработке ИИ [2] :
нисходящий (англ. Top-Down AI), семиотический — создание экспертных систем, баз знаний и систем логического вывода, имитирующие 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 более мелких «неинтеллектуальных» элементов. Последний подход, строго говоря, не относится к науке о ИИ в смысле данном Джоном Маккарти — их объединяет только общая конечная цель.
«Интеллект — способность системы создавать в ходе самообучения программы (в первую очередь эвристические) для решения задач определенного класса сложности и решать эти задачи» [3] Это универсальное определение, единое для человека и «машины».
Содержание [убрать] 1 История 2 Подходы и направления 2.1 Подходы к пониманию проблемы 2.1.1 Тест Тьюринга 2.1.2 Когнитивное моделирование 2.1.3 Логический подход 2.1.4 Агентно-ориентированный подход 2.1.5 Другие подходы 2.1.6 Интуитивные 2.2 Направления исследований 2.2.1 Символьное моделирование мыслительных процессов 2.2.2 Работа с естественными языками 2.2.3 Накопление и использование знаний 2.2.4 Биологическое моделирование 2.2.5 Робототехника 2.2.6 Машинное творчество 2.2.7 Другие области исследований 2.3 Модели и методы исследований 2.3.1 Символьный подход 2.3.2 Биологический подход 2.3.3 Гибридные системы 3 Современный искусственный интеллект 3.1 Современное положение дел 3.2 Применение искусственного интеллекта 3.3 Перспективы развития 4 Связь с другими науками 4.1 Информатика и кибернетика 4.2 Психология и когнитивистика 4.3 Философия 4.3.1 Вопросы создания ИИ 4.3.2 Этика ИИ 5 Отношение к ИИ в обществе 5.1 ИИ и религия 5.2 ИИ и научная фантастика 5.2.1 Кинофильмы 5.2.2 Аниме 5.2.3 Музыкальные произведения 6 См. также 7 Примечания 8 Литература 9 Ссылки
[править] История Основная статья: История 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 приводит свои ответы на подобные вопросы, и описывает процедуру, с помощью которой можно будет определить момент, когда машина сравняется в плане разумности с человеком, получившей название теста Тьюринга (см. ниже).
[править] Подходы и направления [править] Подходы к пониманию проблемы Основная статья: Подходы к определению искусственного интеллекта 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. Обычно эти определения сводятся к следующим:
[править] Тест Тьюринга Основная статья: Тест Тьюринга Эмпирический тест, идея которого была предложена 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.
[править] Когнитивное моделирование Методология когнитивного моделирования предназначена для анализа и принятия решений в плохо определенных ситуациях. Была предложена Аксельродом [Axelrod R. The Structure of Decision: Cognitive Maps of Political Elites. — Princeton. University Press, 1976]. 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.
[править] 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 с использованием лексики русского языка, хорошо понятного русским, казахам, украинцам — всем русскоязычным людям. Известны случаи написания программ и баз знаний с использованием русскоязычных интерпретаторов Пролога на казахском языке.
Логическая модель баз знаний позволяет записывать не только конкретные сведения и данные в форме фактов на языке Пролог, но и обобщенные сведения с помощью правил и процедур логического вывода и в том числе логических правил определения понятий, выражающих определённые знания как конкретные и обобщенные сведения.
В целом исследования проблем искусственного интеллекта в информатике в рамках логического подхода к проектированию баз знаний и экспертных систем направлено на создание, развитие и эксплуатацию интеллектуальных информационных систем, включая вопросы обучения студентов и школьников, а также подготовки пользователей и разработчиков таких интеллектуальных информационных систем.
[править] Агентно-ориентированный подход Основная статья: 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 сильнее изучаются Алгоритмы поиска и принятия решений.
[править] Другие подходы [править] Интуитивные 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. [править] Направления исследований Основная статья: Направления исследований в искусственном интеллекте [править] 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.
[править] Работа с естественными языками Основная статья: Обработка естественного языка Немаловажным направлением является обработка естественного языка, в рамках которого проводится анализ возможностей понимания, обработки и генерации текстов на «человеческом» языке. В частности, здесь ещё не решена проблема машинного перевода текстов с одного языка на другой. В современном мире большую роль играет разработка методов информационного поиска. По своей природе, оригинальный тест Тьюринга связан с этим направлением.
[править] Накопление и использование знаний Основная статья: Инженерия знаний Согласно мнению многих учёных, важным свойством интеллекта является способность к обучению. Таким образом, на первый план выходит инженерия знаний, объединяющая задачи получения знаний из простой информации, их систематизации и использования. Достижения в этой области затрагивают почти все остальные направления исследований ИИ. Здесь также нельзя не отметить две важные подобласти. Первая из них — машинное обучение — касается процесса самостоятельного получения знаний интеллектуальной системой в процессе её работы. Второе связано с созданием экспертных систем — программ, использующих специализированные базы знаний для получения достоверных заключений по какой-либо проблеме.
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.
[править] Биологическое моделирование Основная статья: Моделирование биологических систем Имеется проект исследования в викиверситете по теме «RNAFoldingAI» — проект разработки программного обеспечения молекулярного моделирования РНК, с элементами искусственного интеллекта. Большие и интересные достижения имеются в области моделирования биологических систем. Строго говоря, сюда можно отнести несколько независимых направлений. Нейронные сети используются для решения нечётких и сложных проблем, таких как распознавание геометрических фигур или кластеризация объектов. Генетический подход основан на идее, что некий алгоритм может стать более эффективным, если позаимствует лучшие характеристики у других алгоритмов («родителей»). Относительно новый подход, где ставится задача создания автономной программы — агента, взаимодействующего с внешней средой, называется агентным подходом.
[править] Робототехника Основная статья: Интеллектуальная робототехника См. также статью: Робототехника Вообще, робототехника и искусственный интеллект часто ассоциируется друг с другом. Интегрирование этих двух наук, создание интеллектуальных роботов, можно считать ещё одним направлением ИИ.
[править] 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. 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.
[править] 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.
[править] Модели и методы исследований Основная статья: Подходы к созданию интеллектуальных систем [править] Символьный подход Основная статья: Символьный подход в искусственном интеллекте Символьный подход позволяет оперировать слабоформализованными представлениями и их смыслами. От умения выделить только существенную информацию зависит эффективность и вообще результативность. Широта классов задач, эффективно решаемых человеческим разумом, требует невероятной гибкости в методах абстрагирования. Не доступной при любом инженерном подходе, который исследователь выбирает изначально по заведомо порочному признаку, за его способность быстро дать эффективное решение какой-то наиболее близкой этому исследователю задачи. То есть уже за реализованную в виде правил единственную модель абстрагирования и конструирования сущностей. Это выливается в значительные затраты ресурсов для непрофильных задач, то есть система от интеллекта возвращается к грубой силе на большинстве задач и сама суть интеллекта улетучивается из проекта. Особенно трудно без символьной логики приходится когда задача состоит в выработке правил, так как их составляющие, не будучи полноценными единицами знаний, не логичны. Большинство исследований останавливается как раз на невозможности хотя бы обозначить новые возникшие трудности средствами выбранных на предыдущих этапах символьных системах. Тем более решить их и тем более обучить компьютер решать их или хотя бы идентифицировать и выходить из таких ситуаций.
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 этим средствами интеллекта. Интеллекта как такового, без всяких оговорок и условностей.
[править] Биологический подход Основная статья: Биологический подход в искусственном интеллекте [править] Гибридные системы Основная статья: Гибридная интеллектуальная система Широко практикуется создание гибридных интеллектуальных систем, в которых применяются сразу несколько моделей. Причём, эти модели могут браться как из разных. Экспертные правила умозаключений могут генерироваться нейронными сетями, а порождающие правила получают с помощью статистического обучения.
[править] Современный искусственный интеллект [править] Современное положение дел
ASIMO — Интеллектуальный гуманоидный робот от HondaВ настоящий момент в создании искусственного интеллекта (в первоначальном смысле этого слова, экспертные системы и шахматные программы сюда не относятся) наблюдается интенсивное перемалывание всех предметных областей, имеющих хоть какое-то отношение к ИИ, в базы знаний. Практически все подходы были опробованы, но к возникновению искусственного разума ни одна исследовательская группа так и не подошла[4].
Исследования ИИ влились в общий поток технологий сингулярности (видового скачка, экспотенциального развития человека), таких как информатика, экспертные системы, нанотехнология, молекулярная биоэлектроника, теоретическая биология, квантовая теория(и), ноотропики, экстромофилы и т. д. см. ежедневный поток новостей Курцвейля[5], MIT[6].
Результаты разработок в области ИИ вошли в высшее и среднее образование России в форме учебников информатики, где теперь изучаются вопросы работы и создания баз знаний, экспертных систем на базе персональных компьютеров на основе отечественных систем логического программирования, а также изучения фундаментальных вопросов математики и информатики на примерах работы с моделями баз знаний и экспертных систем в школах и вузах.
[править] Применение искусственного интеллекта Некоторые из самых впечатляющих гражданских ИИ систем:
Deep Blue — победил чемпиона мира по шахматам. (Матч Каспаров против суперЭВМ не принёс удовлетворения ни компьютерщикам, ни шахматистам и система не была признана Каспаровым, хотя оригинальные компактные шахматные программы — неотъемлемый элемент шахматного творчества. Затем линия суперкомпьютеров IBM проявилась в проектах brute force BluGene (молекулярное моделирование) и моделирование системы пирамидальных клеток в швейцарском центре Blue Brain.[7] Данная история — пример запутанных и засекреченных отношений ИИ, бизнеса и национальных стратегических задач.) MYCIN — одна из ранних экспертных систем, которая могла диагностировать небольшой набор заболеваний, причем часто так же точно, как и доктора. 20Q — проект, основанный на идеях ИИ, по мотивам классической игры «20 вопросов». Стал очень популярен после появления в Интернете на сайте 20q.net.[8] Распознавание речи. Системы такие как ViaVoice способны обслуживать потребителей. Роботы в ежегодном турнире RoboCup соревнуются в упрощённой форме футбола. Банки применяют системы искусственного интеллекта (СИИ) в страховой деятельности (актуарная математика) при игре на бирже и управлении собственностью. В августе 2001 года роботы выиграли у людей в импровизированном соревновании по трейдингу (BBC News, 2001). 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.
Разработчики компьютерных игр вынуждены применять ИИ той или иной степени проработанности. Стандартными задачами ИИ в играх являются нахождение пути в двухмерном или трёхмерном пространстве, имитация поведения боевой единицы, расчёт верной экономической стратегии и так далее.
[править] Перспективы развития См. также статью: Компьютеры пятого поколения Просматриваются два направления развития ИИ:
первое заключается в решении проблем, связанных с приближением специализированных систем ИИ к возможностям человека, и их интеграции, которая реализована природой человека. второе заключается в создании Искусственного Разума, представляющего интеграцию уже созданных систем ИИ в единую систему, способную решать проблемы человечества. [править] Связь с другими науками Искусственный интеллект вместе с нейрофизиологией, эпистемологией когнитивной психологией образует более общую науку, называемую когнитивистикой. Отдельную 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.
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[9], использующие процедуры вербализации нейронных сетей.
[править] Информатика и кибернетика В информатике 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 информатике направлено на создание, развитие и эксплуатацию интеллектуальных информационных систем, включая вопросы подготовки пользователей и разработчиков таких систем.
[править] Психология и когнитивистика [править] Философия Основная статья: Философия искусственного интеллекта 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. С одной стороны, они неразрывно связаны с этой наукой, а с другой — привносят в неё некоторый хаос.
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?»
Течение трансгуманизма считает создание ИИ одной из важнейших задач человечества.
[править] 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. Аналитический подход предполагает анализ высшей нервной деятельности человека до низшего, неделимого уровня (функция высшей нервной деятельности, элементарная реакция на внешние раздражители (стимулы), раздражение синапсов совокупности связанных функцией нейронов) и последующее воспроизведение этих функций.
Некоторые специалисты за интеллект принимают способность рационального, мотивированного выбора, в условиях недостатка информации. То есть интеллектуальной просто считается та программа деятельности (не обязательно реализованная на современных ЭВМ), которая сможет выбрать из определённого множества альтернатив, например, куда идти в случае «налево пойдёшь…», «направо пойдёшь…», «прямо пойдёшь…».
Наиболее горячие споры в философии искусственного интеллекта вызывает вопрос возможности мышления творения человеческих рук. Вопрос «Может ли машина мыслить?», который подтолкнул исследователей к созданию науки о моделировании человеческого разума, был поставлен Аланом Тьюрингом в 1950 году. Две основных точки зрения на этот вопрос носят названия гипотез сильного и слабого искусственного интеллекта.
Термин «сильный искусственный интеллект» ввел 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.[10]
Напротив, сторонники слабого ИИ предпочитают рассматривать программы лишь как инструмент, позволяющий решать те или иные задачи, которые не требуют полного спектра человеческих познавательных способностей.
Мысленный эксперимент «Китайская комната» Джона Сёрля — аргумент в пользу того, что прохождение теста Тьюринга не является критерием наличия у машины подлинного процесса мышления.
Мышление есть процесс обработки находящейся в памяти информации: анализ, синтез и самопрограммирование.
Аналогичную позицию занимает и Роджер Пенроуз, который в своей книге «Новый ум короля» аргументирует невозможность получения процесса мышления на основе формальных систем.[11]
Существует разумный критерий отбора наиболее вероятных гипотез будущего развития (в том числе появления ИИ) — внимательное изучение развития в прошлом. В данном случае, имеет смысл обратиться к истории появления первых нервных клеток в многоклеточных организмах:
Первые нейроноподобные клетки появились из обычных клеток наружных слоёв первобытных многоклеточных организмов. Постепенно они мигрировали внутрь организма.
ИИ (точнее электронную личность) создадут на основе человеческой личности, что будет сходно с процессом появления нервной клетки в результате трансформации обычной клетки.
Пройдёт время и часть электронных личностей, будет постепенно консолидироваться в отдельные структуры, целые ансамбли из миллионов и даже миллиардов электронных единиц. Причём в специально отведённых для этого суперкомпьютерах будущего. Где-то появится и «головной мозг» нашей Цивилизации — СуперИИ. Но уже не мы станем его создателями. Он будет состоять из совершенных электронных личностей (примерно так, как и мозг любого животного состоит из нейронов), сплотившихся под руководством единой программы, позволяющей ему ощущать себя некой сверхличностью, а всю цивилизацию — своим реальным телом.[12]
[править] Этика ИИ См. также статью: Три закона робототехники Этот раздел содержит вопросы, касающиеся искусственного интеллекта и этики.
Если в будущем машины смогут рассуждать, осознавать себя и иметь чувства, то что тогда делает человека человеком, а машину — машиной?[13] [править] Отношение к ИИ в обществе [править] ИИ и религия Среди последователей авраамических религий существует несколько точек зрения на возможность создания ИИ. По одной из них мозг, работу которого пытаются имитировать системы, по их мнению, не участвует в процессе мышления, не является источником сознания и какой-либо другой умственной деятельности. В соответствии с другой точкой зрения, мозг участвует в процессе мышления, но в виде «передатчика» информации от души. Мозг ответственен за такие «простые» функции, как безусловные рефлексы, реакция на боль и т. п. Обе позиции на данный момент обычно не признаются наукой, так как понятие душа не рассматривается современной наукой в качестве научной категории.
По мнению многих буддистов ИИ возможен. Так, духовный лидер далай-лама XIV не исключает возможности существования сознания на компьютерной основе.[14]
Раэлиты активно поддерживают разработки в области искусственного интеллекта.
[править] ИИ и научная фантастика В научно-фантастической литературе ИИ чаще всего изображается как сила, которая пытается свергнуть власть человека (Омниус, HAL 9000 в «Космическая одиссея 2001 года», Скайнет, Colossus, Матрица и репликант в «Бегущий по лезвию») или обслуживающий гуманоид (C-3PO, Data, KITT и KARR, Двухсотлетний человек). Неизбежность доминирования над миром ИИ, вышедшего из под контроля, оспаривается такими его исследователями, как фантаст Айзек Азимов и кибернетик Кевин Уорвик (Kevin Warwick), известный множественными экспериментами по интеграции машин и живых существ.
Любопытное видение будущего представлено в романе «Выбор по Тьюрингу» писателя-фантаста Гарри Гаррисона и ученого Марвина Мински.[15] Авторы рассуждают на тему утраты человечности у человека, в мозг которого была вживлена ЭВМ, и приобретения человечности машиной с ИИ, в память которой была скопирована информация из головного мозга человека.
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.
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 развити 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».
Организации Государственный университет информатики и искусственного интеллекта • Singularity Institute for Artificial Intelligence
