Ei spun că inteligența artificială lucrează în adâncurile laboratoarelor militare din 2007. Este posibil să existe deja rezultate. Nu este o coincidență că în urmă cu doar o lună, Elon Musk a anunțat sprijinul pentru tehnologiile contra inteligenței artificiale și a investit 7 milioane de dolari în cercetare în acest domeniu.

„Există riscul ca ceva cu adevărat periculos să se întâmple în următorii cinci ani. „Cel mult zece ani”, a spus antreprenorul într-o discuție pe edge.org.

Elon Musk, fondatorul Tesla și SpaceX

Steve Wozniak este, de asemenea, de acord cu Musk, care crede că „inteligenta artificială va deveni într-o zi suficient de inteligentă pentru a scăpa de oameni”. Bill Gates este încrezător că, dacă crearea AI nu este controlată, atunci „inteligenta artificială va evolua într-o stare care va intra în conflict cu obiectivele sale”. sisteme umane" Și, în cele din urmă, celebrul astrofizician Stephen Hawking a declarat direct că „inteligenta artificială poate pune capăt existenței umanității”.

Împreună cu Elon Musk, Hawking a publicat o scrisoare deschisă pe site-ul futureoflife.org prin care a cerut comunității științifice să fie atentă la progresul cercetării lor în domeniul inteligenței artificiale. Cu toate acestea, printre semnatari nu există nume ale lui Sergey Brin și Larry Page. Și asta nu este o coincidență. Recent, Google a anunțat crearea unui nou AI construit pe modelarea conversațiilor.

Iată un scurt fragment din conversația dintre un om și un Google Machine:

C: Care este sensul vieții?

M.: Fă bine.

C.: Pentru ce trăim?

M.: Să trăiesc pentru totdeauna.

C: Care este sensul existenței?

M: Pentru a afla ce se va întâmpla când vom ajunge pe planeta Pământ.

C: Unde esti acum?

M.: În centrul golului.

C: Care este sensul morții?

M.: Pentru a obține viață.

C: Care este sensul rațiunii?

M.: Este vorba despre a înțelege ce este.

C.: Care este sensul sentimentelor?

M.: Nu stiu.

O conversație destul de semnificativă. „Acesta este punctul de plecare, un fel de nucleu pentru viitorul inteligenței artificiale”, spune Evgeniy Karyuk, director executiv al companiei Biplan. „Chiar și astăzi putem presupune că până în 2030 vom vedea prototipuri foarte reale echipate cu inteligență artificială, deși într-un stadiu incipient.”

Conținutul complet al tuturor conversațiilor umane și Google Machine poate fi vizualizat. Conversațiile dintre o persoană și Cleverbot sunt, de asemenea, date acolo pentru comparație. Cleverbot este o aplicație web care folosește algoritmi de inteligență artificială pentru a discuta cu o persoană. A fost inventat în 1988 de omul de știință Rollo Carpenter. De-a lungul existenței sale, Cleverbot a purtat peste 65 de milioane de conversații cu oameni. În 2011, Cleverbot a obținut 51% la testul Turing.

Testul Turing este un test empiric propus de Alan Turing în articolul său din 1950 „Computing Machinery and Mind” din revista filozofică Mind. Scopul testului este de a afla dacă computerul poate gândi.

Și iată conversația mea cu Cleverbot:

Barbat: Care este sensul vietii?

Cleverbot: Nu are sens în viață.

Barbatul: Pentru ce traim?

Cleverbot: Ei bine, trăim pentru cineva, iar dacă ești singur, nu are rost să trăiești.

Omul: Care este sensul existenței?

Persoana: Unde esti acum?

Cleverbot: La Moscova.

Bărbatul: Care este sensul morții?

Cleverbot: Asta vreau să te întreb.

Bărbatul: Care este sensul rațiunii?

Cleverbot: Am propriul meu răspuns la această întrebare.

Persoana: Care este sensul sentimentelor?

Cleverbot: De ce m-am născut?

Evident, Google Machine oferă răspunsuri mult mai semnificative. Cleverbot înlocuiește ceea ce consideră că sunt fraze potrivite de la alte persoane. Uneori chiar pare că cealaltă persoană răspunde, dar nimic mai mult.

Există un alt punct de vedere, conform căruia inteligența artificială este imposibilă în principiu. Teorema de incompletitudine a lui Gödel este adesea citată ca argument principal. Concluzia este că o persoană este capabilă să rezolve probleme nerezolvabile din punct de vedere algoritmic, dar un computer nu este. „Până la vârsta de trei ani, un copil rezolvă cu încredere problema dacă un fruct este copt sau nu, datorită faptului că are conexiuni neuronale cu care poate răspunde la întrebarea despre maturitate: culoare, gust, miros, moliciune sau duritate. ”, spune Evgeniy Pluzhnik, prim-prorector al Institutului de Tehnologie din Moscova. - Este o mașină capabilă să învețe asta? Sunt sigur că da! Dacă are o bază de date mare de imagini, va putea măsura conținutul de fructoză și va putea determina moliciunea fructului. Dar ce se întâmplă dacă aluneci un burete vopsit în... Culoarea albastrăși înmuiat apa dulce? Este mașina capabilă de înțelegere adevărată în acest moment?”

„Un computer modern poate face față cu ușurință oricărei activități complexe, fie că este vorba de șah sau calcule matematice, atâta timp cât această activitate poate fi descrisă folosind reguli de calcul clare”, spune celebrul matematician Roger Penrose într-una dintre prelegerile sale. „Inteligenta artificiala este capacitatea unui sistem de a crea programe in timpul autoinvatarii care sunt capabile sa rezolve probleme de o anumita clasa de complexitate”, spune Evgeniy Pluzhnik. „Sunt încrezător că nu vom vedea apariția unei inteligențe artificiale puternice în următorii 100 de ani.”

Și în concluzie, încă o întrebare pentru Cleverbot.

Persoana: Era 1 mar, 1 rosie, 1 castravete si 1 para. Câte fructe sunt în total?
Cleverbot: La zece seara.

Săptămâna aceasta ai putut citi un caz extrem de motivant de la un student GeekBrains care a studiat profesia, în care a vorbit despre unul dintre obiectivele sale care au condus la profesie - dorința de a învăța principiul muncii și de a învăța cum să creezi tu însuți boți de gaming.

Dar, într-adevăr, este tocmai dorința de a crea inteligență artificială perfectă, fie că este vorba despre un model de joc sau program mobil, ne-a inspirat pe mulți dintre noi să devenim programatori. Problema este că în spatele tonelor material educativși realitatea dură a clienților, tocmai această dorință a fost înlocuită cu o simplă dorință de auto-dezvoltare. Pentru cei care nu au început încă să-și împlinească visul din copilărie, iată un scurt ghid pentru crearea unei inteligențe artificiale reale.

Etapa 1. Dezamăgire

Când vorbim despre crearea unor roboți chiar și simpli, ochii ni se umplu de strălucire și sute de idei ne trec prin cap cu privire la ceea ce ar trebui să poată face. Cu toate acestea, când vine vorba de implementare, se dovedește că cheia pentru dezlegarea modelului real de comportament este matematica. Da, da, inteligența artificială este mult mai complicată decât scrierea de programe de aplicație - cunoștințele despre design software nu vor fi suficiente pentru tine.

Matematica este rampa științifică pe care se va construi programarea ulterioară. Fără cunoașterea și înțelegerea acestei teorii, toate ideile se vor rupe rapid din cauza interacțiunii cu o persoană, deoarece inteligența artificială nu este de fapt nimic altceva decât un set de formule.

Etapa 2. Acceptare

Când aroganța este puțin doborâtă de literatura studențească, poți începe să exersezi. Încă nu merită să te grăbești la LISP sau altele - mai întâi ar trebui să te simți confortabil cu principiile designului AI. Python este perfect atât pentru învățarea rapidă, cât și pentru dezvoltarea ulterioară - este un limbaj cel mai des folosit în scopuri științifice, pentru care veți găsi multe biblioteci care vă vor ușura munca.

Etapa 3. Dezvoltare

Acum să trecem direct la teoria AI. Acestea pot fi împărțite aproximativ în 3 categorii:

• AI slabă - roboții în care îi vedem jocuri pe calculator ah, sau simpli asistenți precum Siri. Ei fie îndeplinesc sarcini foarte specializate, fie sunt un complex nesemnificativ al acestora, iar orice imprevizibilitate a interacțiunii îi derutează.
• AI puternice sunt mașini a căror inteligență este comparabilă cu creierul uman. În prezent nu există reprezentanți adevărați ai acestei clase, dar computere precum Watson sunt foarte aproape de atingerea acestui obiectiv.
• AI perfectă este viitorul, un creier de mașină care ne va depăși capacitățile. Stephen Hawking, Elon Musk și franciza de film Terminator avertizează despre pericolele unor astfel de evoluții.

Desigur, ar trebui să începeți cu cei mai simpli roboți. Pentru a face acest lucru, amintiți-vă joc vechi bun„Tic-tac-toe” atunci când utilizați un câmp 3x3 și încercați să vă dați seama singuri algoritmii de bază ai acțiunilor: probabilitatea de victorie cu acțiuni fără erori, locurile cele mai de succes de pe teren pentru a plasa o piesă, necesitatea de a reduce jocul la egalitate și așa mai departe.

Câteva zeci de jocuri și analizând propriile acțiuni, probabil că veți putea identifica toate aspectele importante și le veți rescrie în codul mașinii. Dacă nu, atunci continuă să te gândești și acest link va fi aici pentru orice eventualitate.

Apropo, dacă ați preluat în sfârșit limbajul Python, atunci puteți crea un bot destul de simplu, referindu-vă la acest manual detaliat. Pentru alte limbi, cum ar fi C++ sau Java, nu veți avea probleme în a găsi materiale pas cu pas. Odată ce simțiți că nu există nimic supranatural în spatele creării AI, puteți închide browserul în siguranță și puteți începe experimente personale.

Etapa 4. Excitare

Acum că lucrurile au demarat, probabil că doriți să creați ceva mai serios. Următoarele resurse vă vor ajuta în acest sens:

După cum înțelegeți chiar și din nume, acestea sunt API-uri care vă vor permite să creați o aparență de AI serioasă fără a pierde timpul.

Etapa 5. Munca

Acum că aveți o idee clară despre cum să creați AI și ce să utilizați, este timpul să vă aduceți cunoștințele la nou nivel. În primul rând, acest lucru va necesita studierea unei discipline numită „Învățare automată”. În al doilea rând, trebuie să învățați cum să lucrați cu bibliotecile corespunzătoare ale limbajului de programare ales. Pentru Python-ul pe care îl analizăm, acestea sunt Scikit-learn, NLTK, SciPy, PyBrain și Numpy. În al treilea rând, în dezvoltare nu există nicio cale de ocolire. Ei bine, și cel mai important, acum puteți citi literatură despre AI cu o înțelegere completă a problemei:

• Inteligența artificială pentru jocuri, Ian Millington;
• Modele de programare a jocurilor, Robert Naystorm;
• Algoritmi AI, structuri de date și idiomuri în Prolog, Lisp și Java, George Luger, William Stubfield;
• Computational Cognitive Neuroscience, Randall O'Reilly, Yuko Munakata;
• Inteligența artificială: o abordare modernă, Stuart Russell, Peter Norvig.

Și da, toată sau aproape toată literatura pe această temă este prezentată într-o limbă străină, așa că dacă doriți să creați AI profesional, trebuie să vă îmbunătățiți limba engleză la un nivel tehnic. Cu toate acestea, acest lucru este relevant pentru orice domeniu de programare, nu-i așa?

P.V. Kazakov, V.A. Shkaberin
BAZELE INTELIGENTEI ARTIFICIALE

1. INTRODUCERE ÎN INTELIGENTĂ ARTIFICIALĂ

Inteligența artificială (AI) este una dintre domeniile prioritare în informatica modernă, asociată cu crearea următoarei etape a dezvoltării sale - noua tehnologia Informatiei. Scopul lor este de a minimiza participarea umană ca programator atunci când creează sisteme informaționale, dar să-l implice ca profesor, partener în sistemul om-mașină. Cu toate acestea, termenul „inteligență artificială” nu poate fi luat literal. Este mai corect să-l percepem ca un nume metaforic pentru un set de metode, a căror implementare pe computer face posibilă obținerea unor rezultate apropiate de cele generate de gândirea umană.

1.1. Câteva concepte de inteligență artificială

Ideea de a crea inteligență artificială este asociată cu dorința constantă a unei persoane de a muta soluția problemelor complexe către un asistent mecanic, apoi electronic. Singura cale a realiza acest lucru constă în modelarea folosind diverse mijloace abilități intelectuale persoană.

Aici, inteligența ar trebui înțeleasă ca fiind capacitatea creierului de a rezolva probleme prin dobândirea, memorarea și transformarea intenționată a cunoștințelor în procesul de învățare din experiență și de adaptare la o varietate de condiții.

Inteligența artificială (IA) ca domeniu științific există din 1956, când matematicianul britanic Alan Turing și-a publicat articolul „Can the Machine Think?” („Poate o mașină să gândească?”). El a propus, de asemenea, un test de inteligență a programului. Ea a constat în următoarele: „comunicarea” era organizată între o persoană și program de calculator, care erau amplasate în camere diferite, iar până când cercetătorul a stabilit cine se afla în spatele zidului - o persoană sau un program, comportamentul acestuia din urmă era considerat intelectual. Pe baza acestui lucru, Turing a propus următorul criteriu inteligența programului: „Dacă comportamentul unui computer care răspunde la întrebări nu poate fi diferențiat de comportamentul unei persoane care răspunde la întrebări similare, atunci acesta are inteligență.”

În prezent, există trei puncte de vedere principale asupra scopurilor și obiectivelor cercetării în domeniul inteligenței artificiale. Potrivit primei, cercetarea în acest domeniu este fundamentală, în procesul căreia se dezvoltă noi modele și metode pentru rezolvarea problemelor care erau considerate în mod tradițional intelectuale și nu erau susceptibile anterior formalizării prin metode algoritmice clasice, precum și automatizării. Inteligența și gândirea sunt direct legate de rezolvarea unor probleme precum demonstrarea teoremelor, analiza logică, recunoașterea situațiilor, planificarea comportamentului, gestionarea în condiții de incertitudine etc. Trăsăturile caracteristice ale inteligenței care se manifestă în procesul de rezolvare a unor astfel de probleme sunt capacitatea de a învăța, de a generaliza, de a acumula experiență și de a se adapta la condițiile în schimbare în procesul de rezolvare a problemelor. Datorită acestor calități ale inteligenței, creierul poate rezolva o varietate de probleme și, de asemenea, se poate adapta cu ușurință de la rezolvarea unei probleme la alta. Astfel, creierul înzestrat cu inteligență este remediu universal solutii gamă largă sarcini (inclusiv cele slab formalizate), pentru care nu există standarde, în prealabil metode cunoscute solutii. Conform celui de-al doilea punct de vedere, această direcție este asociată cu idei noi de rezolvare a problemelor pe calculator, cu dezvoltarea de noi tehnologii de programare și cu trecerea la calculatoare cu o arhitectură diferită de cea a lui von Neumann. Astfel, ca bază pentru astfel de sisteme, ei propun abordări diferite bazat pe rețele neuronale artificiale care simulează cel mai mult principii generale funcția creierului. Astfel de modele se caracterizează prin paralelizarea ușoară a algoritmilor și performanța ridicată asociată, precum și capacitatea de a lucra chiar și cu informații incomplete despre mediu. Al treilea punct de vedere se bazează pe faptul că, în urma cercetărilor efectuate în domeniul AI, apar multe sisteme de aplicații capabile să rezolve probleme pentru care sistemele create anterior nu erau potrivite.

Rezumând cele de mai sus, vom defini inteligența artificială ca o direcție științifică, ale cărei sarcini sunt legate de dezvoltarea metodelor de modelare a funcțiilor individuale ale inteligenței umane folosind software și hardware de calculator.

Din punct de vedere istoric, au existat trei abordări principale pentru efectuarea cercetărilor în domeniul inteligenței artificiale.

Prima abordare (inteligența mașinii) consideră inteligența artificială drept obiect de cercetare și constă în modelare manifestări externe activitate intelectuală oameni care folosesc computere. Se bazează pe teza că mașina Turing este un model teoretic al creierului, prin urmare direcția principală de lucru este legată de crearea de software algoritmic și de calculator care permite rezolvarea problemelor intelectuale nu mai rău decât o persoană. Un exemplu este un program de șah, a cărui manifestare a inteligenței constă în căutarea unor tactici de joc apropiate de cele umane. Cu toate acestea, acest lucru se realizează exclusiv prin calcule de mare viteză, în timp ce la oameni se realizează printr-o gândire extrem de eficientă.

După cum se știe, creier uman operează cu informație continuă, unde fiecare gând există doar în contextul său. Cunoștințele sunt stocate sub formă de imagini, care sunt adesea greu de exprimat în cuvinte. În același timp, imaginile în sine sunt caracterizate de vag și neclaritate, iar procesarea informațiilor se caracterizează prin adâncime redusă și paralelism ridicat. Toate acestea indică diferenta semnificativa cu principiile mașinii Turing și, în consecință, necesită o abordare diferită non-computerică a modelării proceselor intelectuale.

A doua abordare (inteligența artificială) are în vedere date privind neurofiziologice și mecanisme psihologice activitate intelectuală și comportament uman rezonabil.

Cum se creează inteligență artificială? Un ghid (aproape) cuprinzător

El caută să reproducă aceste mecanisme folosind software și hardware. Dezvoltarea acestui domeniu este strâns legată de succesele științelor umane, în primul rând neuroștiințe (neurobiologie, genetică etc.).

A treia abordare se concentrează pe crearea de sisteme inteligente mixte om-mașină ca simbioză a capacităților inteligenței naturale și artificiale. Cele mai importante probleme din aceste studii sunt distribuția optimă a funcțiilor între inteligența naturală și cea artificială și organizarea dialogului dintre om și mașină.

Fiecare dintre zonele marcate include întreaga linie secțiuni, dintre care principalele includ dezvoltarea de sisteme bazate pe cunoștințe, analiza limbajului natural și comunicarea cu un computer, recunoașterea imaginilor, analiza vorbirii, crearea de sisteme adaptative, jocuri și creativitate de mașini etc. La rândul său, implementarea unor astfel de sisteme poate fi realizată pe baza unor astfel de tehnologii AI precum reprezentarea și procesarea cunoștințelor, programarea euristică, rețelele neuronale artificiale, algoritmii evolutivi, seturile fuzzy etc.

Până în prezent, au fost dezvoltate o întreagă varietate de sisteme software care implementează anumite tehnologii AI. Astfel de sisteme sunt de obicei numite sisteme inteligente. Primul dintre aceste sisteme include programul „Logic-Theorist” (A. Newell, A. Turing etc.), conceput pentru a demonstra teoreme de calcul propozițional.

Prin sistem inteligent înțelegem un sistem adaptativ care permite construirea de programe de activități țintite pentru a rezolva sarcinile care le sunt atribuite în funcție de situația specifică care se dezvoltă în prezent în mediul lor. La rândul său, un sistem adaptiv poate fi caracterizat ca un sistem care rămâne operațional în cazul unor modificări neprevăzute ale proprietăților obiectului controlat, ale obiectivelor de control sau mediu inconjurator prin modificarea algoritmului de funcționare, programului de comportament sau căutarea unor soluții și stări optime, în unele cazuri pur și simplu eficiente. În mod tradițional, pe baza metodei de adaptare, se disting sisteme de autoajustare, autoînvățare și autoorganizare. Sfera sarcinilor rezolvate de sistemele inteligente include sarcini care, de regulă, au următoarele caracteristici:

— algoritmul soluției este necunoscut sau nu poate fi implementat;
— dacă există o soluție algoritmică, dar nu poate fi folosită din cauza resurselor limitate (timp, memorie);
— sarcina nu poate fi formulată în formă numerică;
— scopul nu poate fi exprimat în termenii unei funcții obiectiv definite cu precizie.

Dezvoltarea sistemelor inteligente, de regulă, se realizează în cadrul uneia sau mai multor domenii ale AI, dintre care există în prezent o întreagă varietate. Cele principale sunt discutate pe scurt mai jos.

1.2. Principalele direcții de cercetare în domeniul inteligenței artificiale

Dezvoltarea sistemelor bazate pe cunoștințe. Este una dintre direcțiile principale ale inteligenței artificiale. Scopul principal al creării unor astfel de sisteme este identificarea, studierea și aplicarea cunoștințelor specialiștilor pentru a rezolva diverse probleme practice. De obicei, astfel de cunoștințe sunt formalizate sub forma unui sistem de reguli. În acest domeniu de cercetare se dezvoltă modele de extragere, reprezentare și structurare a cunoștințelor, ținând cont de informatizarea acestora sub forma unei baze de cunoștințe. Exemple de dezvoltări practice ale unor astfel de sisteme sunt de obicei asociate cu sistemele expert.

Dezvoltarea sistemelor de comunicare în limbaj natural și de traducere automată. Este cel mai important din punctul de vedere al trecerii la un nou nivel calitativ de interacțiune cu un computer. Încercările de a crea astfel de sisteme au fost făcute încă din anii 1950 ai secolului XX. Baza sistemelor de traducere automată este clasificarea regulilor gramaticale și a tehnicilor de utilizare a unui dicționar. Cu toate acestea, pentru a procesa un text vorbit complex, sunt necesari algoritmi pentru analiza semnificației acestuia, a căror creare este o sarcină foarte laborioasă și încă nerezolvată. Prin urmare, în prezent sunt disponibile sisteme care oferă dialog între o persoană și un computer într-un limbaj natural simplificat, dezintegrat, programe de traducere electronică care sunt eficiente în primul rând atunci când se lucrează cu text monosilabic, precum și funcții de căutare contextuală asociativă în dicționarele electronice.

Dezvoltarea sistemelor inteligente bazate pe principiile de învățare, autoorganizare și evoluție. Modelarea acestor principii este axată pe explorarea posibilităților de rezolvare a problemelor folosind legile funcționării cele mai caracteristice sistemelor biologice. Procesul de învățare este asociat cu capacitatea sistemului de a acumula informații și de a-și ajusta rațional comportamentul în conformitate cu acesta. Auto-organizarea implică capacitatea unui sistem de a generaliza informațiile acumulate, de exemplu, de a căuta modele în el. Utilizarea principiilor evoluției permite sistemului să dobândească noi calități și proprietăți pentru o funcționare cât mai optimă.

Recunoasterea formelor. Este una dintre primele domenii ale inteligenței artificiale. Este asociat cu modelarea caracteristicilor percepției lumea de afara, recunoașterea obiectelor. Aceasta se bazează pe faptul că toate obiectele pot fi clasificate în funcție de anumite caracteristici și, prin urmare, capacitatea de a le distinge manifestarea permite identificarea obiectului corespunzător.

Jocuri și creativitate mașină. Creativitatea mașinii acoperă compoziția muzicii computerizate, a poeziei și automatizarea invenției de noi obiecte. Jocurile pe calculator sunt domeniul inteligenței artificiale care este cel mai familiar pentru majoritatea utilizatorilor. Nivelul de implementare a AI într-un joc determină în mare măsură interesul acestuia, astfel încât dezvoltatorii de jocuri pe computer își îmbunătățesc constant componenta intelectuală.

Software pentru sisteme de inteligență artificială.

Instrumentele pentru dezvoltarea sistemelor inteligente includ limbaje speciale de programare, reprezentarea cunoștințelor, medii pentru crearea sistemelor AI, precum și shell-uri de sistem expert.

Roboți inteligenți. Crearea lor este asociată cu combinația de tehnologii de inteligență artificială și metode de cibernetică și robotică. În prezent, producția lor este limitată la manipulatoare cu un circuit de control rigid, precum și la roboți pentru divertisment și în uz casnic cu un domeniu îngust și funcții limitate. Un factor limitativ în dezvoltarea unor sisteme cibernetice mai avansate sunt problemele nerezolvate din domeniul vederii computerizate, comportamentului adaptativ, acumularea și procesarea informațiilor vizuale tridimensionale.

Nivelul cercetării teoretice privind inteligența artificială în Rusia nu este inferior lumii. Începutul acestui lucru direcție științificăîn țara noastră ar trebui considerat 1954, când a început seminarul „Automate și gândire” la Universitatea de Stat din Moscova sub conducerea academicianului A.A. Lyapunov. Ulterior, au început să se dezvolte activ domeniile legate de reprezentarea și procesarea cunoștințelor, managementul situațional, modelarea raționamentului, recunoașterea modelelor și procesarea limbajului natural.

Dezvoltarea inteligenței artificiale în Rusia modernă asociat cu formarea în 1988 a Asociației de Inteligență Artificială, care a unit școli științifice și cercetători din diverse domenii ale IA. Sub auspiciile sale se desfășoară diverse studii, se organizează seminarii pentru specialiști, se organizează conferințe și se publică o revistă științifică.

În același timp, desfășurarea cercetării aplicate și implementarea rezultatelor acestora în evoluțiile comerciale se desfășoară mult mai lent decât în ​​străinătate. Acest lucru se datorează în mare măsură conservatorismului potențialilor consumatori ai noilor tehnologii informaționale, precum și atitudinii precaute față de capacitățile inteligenței artificiale.

Mikhail Burtsev, șeful Laboratorului de Sisteme Neurale și Învățare Aprofundată de la MIPT, vorbește despre dacă este posibil să se creeze un computer analog cu drepturi depline al minții umane și explică de ce oamenii de știință îl dezvoltă și cum poate fi protejat de troll. atacuri.

La sfârșitul lunii iulie, oamenii de știință de la MIPT au lansat competiție internațională Sisteme „conversaționale” de inteligență artificială capabile să imite o persoană vie și au invitat pe toată lumea să comunice cu ei și să evalueze dialogurile rezultate.

Folosind ajutorul voluntarilor, oamenii de știință speră să creeze în următorii trei ani un asistent vocal care să poată comunica cu o persoană aproape la fel de bine ca un interlocutor viu.

Competiția a fost co-organizată de oameni de știință de la universitățile din Montreal, McGill și Carnegie Mellon. Puteți participa la testarea sistemelor de dialog folosind acest link.

De fapt, aceste idei nu au fost inventate astăzi - asistenții vocali moderni de la Google, Apple, Amazon și alte companii IT își au rădăcinile în trecutul profund, chiar la începutul erei computerelor. Primul este așa mașină vorbitoare, numit ELIZA, creat în 1966 și a fost în esență o glumă, o parodie a unui psihoterapeut care dă sfaturi inutile unui pacient.

În anii și deceniile următoare, programatorii au creat sisteme din ce în ce mai complexe și „vii” pentru comunicarea cu un computer.

Cel mai avansat dintre aceste sisteme poate recunoaște starea de spirit a proprietarului, își poate aminti vechile dorințe și preferințe și poate rezolva unele dintre sarcinile de rutină și casnice pentru el, comandând mâncare sau bunuri într-un magazin sau jucând rolul unui operator în centrele de apel.

- Mihail, au trecut aproape 50 de ani de la crearea ELIZA. Ce s-a schimbat în general în acest timp și ne putem aștepta, în principiu, ca în viitor oamenii de știință să poată crea un sistem pe care oamenii nu îl pot distinge de un interlocutor viu?

Cred că în viitorul apropiat va fi posibilă crearea unei tehnologii de inteligență conversațională care să permită unei mașini să se apropie de nivelul dialogului uman. Lucrăm la această sarcină în cadrul proiectului iPavlov, care face parte din Inițiativa Tehnologică Națională.

Utilizatorul ar trebui să fie la fel de confortabil să comunice cu sistemul de dialog automat ca și cu o persoană reală. Acest lucru va face posibilă crearea unor sisteme informaționale care să înțeleagă mai bine ce vrea o persoană de la ei și să îi răspundă în limbaj natural.

Inteligența conversațională poate fi folosită pentru a automatiza multe interfețe vocale și text, inclusiv mesagerie instant precum Telegram. Mesagerii, după cum arată statisticile, sunt folosiți astăzi mai activ decât rețelele de socializare și foarte un numar mare de informația trece prin canale de comunicare text.

De exemplu, sunt convenabile de utilizat în transport, iar adăugarea unui asistent de dialog - un bot de chat - va permite utilizatorilor nu numai să comunice între ei, ci și să primească informatie necesara, faceți cumpărături și faceți multe alte lucruri.

- Având în vedere prezența Apple, Google și Amazon pe această piață, Rusia poate concura aici? Există caracteristici specifice ale limbii ruse care ar putea împiedica potențialii concurenți ai companiilor și oamenilor de știință ruși?

Desigur, limba rusă este mai complexă, iar unele dintre metodele care sunt folosite astăzi în dezvoltarea sistemelor de dialog și a asistenților vocali din lume nu pot fi folosite fără rafinament și modificare semnificativă care să le permită să lucreze cu o gramatică mai bogată.

Pe de altă parte, nimeni nu ascunde algoritmii de bază care sunt utilizați în munca lui Siri, Cortana, Google și a altor asistenți digitali - ne sunt la dispoziție cel puțin la nivel de cercetare și concepte.

Articolele de cercetare și codul programului sunt adesea disponibile public - în principiu, pot fi adaptate la limba rusă.

În fotografie: În fotografie: Mikhail Burtsev, șeful laboratorului de sisteme neuronale și de învățare profundă la MIPT

Foto: De la arhiva personala Mihail Burtsev

Mai mult decât atât, nu există multe încercări de a implementa acest lucru la nivel „industrial”. Singurul proiect major este condus de Yandex, care dezvoltă un asistent ca parte a proiectului Alice.

În proiectul nostru încercăm să creăm instrumente care să simplifice și să accelereze crearea unor astfel de sisteme de dialog „industriale” destinate unei varietăți de scopuri. Dar dezvoltarea unui asistent vocal universal capabil să rezolve orice problemă este o sarcină extrem de dificilă chiar și pentru companiile mari.

Pe de altă parte, automatizarea unei mici afaceri, care va folosi un sistem de dialog specializat, este mult mai ușor de implementat. Sperăm că instrumentele pe care le vom crea vor ajuta antreprenorii și programatorii să rezolve astfel de probleme suficient de rapid, fără a avea cunoștințe profunde și fără a depune eforturi suplimentare.

- Mulți oameni de știință, precum Roger Penrose sau Stuart Hameroff, cred că mintea umană este de natură cuantică și este imposibil, în principiu, să-și construiască analogul de mașină. Sunteți sau nu de acord cu ei?

În opinia mea, dacă ne uităm la ceea ce știm astăzi despre structura creierului și natura conștiinței umane, atunci până acum nu ne confruntăm cu niciun obstacol fundamental în a reproduce activitatea sa folosind un computer.

Penrose și Hameroff au un set de ipoteze care, în opinia lor, explică de ce nu se poate face acest lucru. Până acum, neurofiziologii nu au găsit nicio dovadă experimentală că aceste ipoteze sunt adevărate, iar corpul nostru actual de cunoștințe vorbește în favoarea contrariului.

Un alt lucru este că intervalul de timp pentru care va fi creată o astfel de mașină nu rămâne pe deplin definit. Acest lucru se poate întâmpla, mi se pare, în nu mai puțin de 50, sau chiar 100 de ani.

- Va necesita acest lucru tehnologii și calculatoare fundamental noi, care sunt mai apropiate ca principii de funcționare de neuroni decât de logica digitală?

Dacă credem că inteligența umană se bazează pe o formă de calcul, atunci orice sistem de calcul universal echivalent cu o mașină Turing ar putea, teoretic, să emuleze funcționarea creierului uman.

Un alt lucru este că această mașină poate funcționa foarte lent, ceea ce o va face inutilă din punct de vedere practic. Astăzi este greu de imaginat de ce tehnologii pentru construirea computerelor vom avea nevoie aici.

- Ce alte sarcini pot rezolva asistenții digitali în afară de lucrurile pe care le fac astăzi? Ar putea fi folosite pentru a descifra texte în limbi moarte sau coduri precum manuscrisul Voynich?

Până în prezent, din câte știu, nimeni nu a încercat să folosească rețelele neuronale pentru a debloca secretele limbilor moarte și a descifra textele, dar mi se pare că cineva va încerca să facă acest lucru în viitorul apropiat. Pe noi, la rândul nostru, nu ne-au interesat încă astfel de lucruri.

„Ajutor” este de fapt un concept foarte larg care poate include multe lucruri diferite. Dacă luăm, de exemplu, aceeași ELIZA, o „psihoterapeut” virtuală, apare întrebarea: este sau nu asistentă?

Sistemele conversaționale pot fi folosite nu numai pentru a rezolva probleme practice, ci și pentru a distra oamenii sau pentru a le menține spiritul.

Întrebarea aici, de fapt, este ce înțelegem prin conceptul de asistent personal și cât de larg sau îngust este acesta. Dacă o luăm în sens mai larg, atunci toate problemele legate de comunicare pot fi rezolvate prin astfel de sisteme, deși cu în diferite grade succes.

Interfețele conversaționale, pe lângă comunicarea directă cu oamenii, pot fi folosite și pentru a învăța mașinile să găsească rapid limbaj reciprocși transferați informații de la un sistem la altul.

Acest lucru va evita problema stabilirii conexiunilor și transferului de date între serviciile existente și cele create, deoarece nu vor trebui să cunoască specificațiile API ale celuilalt pentru a comunica între ei. Ei vor putea comunica folosind limbaje naturale sau propriul lor limbaj artificial, care va fi inventat de mașini sau oameni în astfel de scopuri.

În linii mari, chiar și sistemele care sunt „nefamiliare” între ele vor putea ajunge la un acord folosind un limbaj comun de comunicare, mai degrabă decât reguli fixe pentru schimbul de informații.

Dacă ceva nu le este clar, atunci se pot întreba între ei despre lucruri necunoscute pentru ei, ceea ce va face ca întreaga infrastructură de furnizare a serviciilor pe Internet să fie incredibil de flexibilă și îi va permite să integreze rapid noi servicii fără ajutorul oamenilor.

- În acest sens, se pune întrebarea - cine ar trebui să fie responsabil pentru recomandările „psihoterapeutului” ELIZA, medicilor informatici și altor asistenți vocali, ale căror sfaturi pot afecta foarte mult bunăstarea și sănătatea unei persoane?

Aceasta este o întrebare foarte dificilă, deoarece astăzi nu există criterii clare care să ne ajute să înțelegem cum să acționăm în astfel de cazuri. Multe servicii și servicii de internet care oferă recomandări utilizatorilor încep să funcționeze numai după ce utilizatorul este de acord cu termenii serviciului și cu consecințele care pot apărea ca urmare a lucrului cu acesta.

Cum se creează inteligență artificială?

De exemplu, dacă un robot pur și simplu caută și analizează informații, acționând în același mod ca un motor de căutare, atunci i se pot aplica aceleași reguli. În cazul în care va da medical sau consultanta de avocat, forma responsabilitatii trebuie sa fie alta.

De exemplu, astfel de sisteme trebuie să informeze în mod clar utilizatorul cu privire la consecințele alegerii între inteligența artificială și un medic obișnuit. O persoană va avea de ales - să aibă încredere într-un medic care, de exemplu, se va înșela în 10% din cazuri, sau să parieze pe un aparat care dă răspunsul greșit în 3% din cazuri. În primul caz, medicul va fi responsabil pentru eroare, iar în al doilea, utilizatorul însuși va fi responsabil.

- Anul trecut, Microsoft a lansat chatbot-ul Tay. AI, pe care a trebuit să o dezactiveze literalmente o zi mai târziu, din cauza faptului că utilizatorii rețelei au transformat o „adolescentă” într-o adevărată rasistă. Este posibil să protejăm astfel de sisteme de dialog de troli și farsori?

Mi se pare că este posibil să te protejezi, dar dacă merită făcut depinde de scopul sistemului. Este clar că dacă sistemul nu ar trebui să emită nicio remarcă specifică - nepoliticos sau extremist, atunci putem filtra răspunsurile sale. Această filtrare poate apărea fie în etapa de antrenare a sistemului, fie deja în timpul generării răspunsurilor.

Apropo, o problemă similară de evaluare a calității dialogului a fost rezolvată de echipele școlii de hackathon științific DeepHack Turing, care a avut loc la Institutul de Fizică și Tehnologie în urmă cu câteva săptămâni. Participanții săi au dezvoltat algoritmi care ar putea prezice, pe baza liniilor de dialog, ce rating ar acorda o persoană sistemului de dialog.

Următorul pas în dezvoltarea acestei abordări este crearea unui program care să evalueze acceptabilitatea frazelor sau fiabilitatea surselor utilizate în generarea răspunsurilor la interogările utilizatorilor. Acest lucru, mi se pare, ar ajuta la rezolvarea acestei probleme.

Inteligența artificială este o tehnologie pe care cu siguranță o vom lua cu noi în viitor.

Vă vom spune cum funcționează și ce utilizări interesante am găsit.

😎 Secțiunea Tehnologie este publicată în fiecare săptămână cu sprijinul re:Store.

Ce este inteligența artificială

Inteligența artificială (AI) este tehnologia de a crea programe și mașini inteligente care pot rezolva probleme creative și pot genera informații noi pe baza informațiilor existente. De fapt, inteligența artificială este concepută pentru a simula activitatea umană, care este considerată intelectuală.

În mod tradițional, se credea că creativitatea este unică pentru oameni. Dar crearea inteligenței artificiale a schimbat ordinea obișnuită a lucrurilor

Un robot care pur și simplu toacă mecanic lemnul nu este echipat cu AI. Un robot care a învățat să taie singur lemnul, uitându-se la exemplul unei persoane sau a unui buștean și a părților sale și o face mai bine de fiecare dată, are AI.

Dacă un program pur și simplu preia valori din baza de date conform anumitor reguli, nu este echipat cu AI. Dacă sistemul, după antrenament, creează programe, metode și documente, rezolvând anumite probleme, are AI.

Cum se creează un sistem de inteligență artificială

Într-un sens global, trebuie să imităm modelul gândirii umane. Dar, în realitate, este necesar să se creeze o cutie neagră - un sistem care, ca răspuns la un set de valori de intrare, produce valori de ieșire care ar fi similare cu rezultatele umane. Și nouă, în general, nu ne pasă ce se întâmplă „în capul ei” (între intrare și ieșire).

Sistemele de inteligență artificială sunt create pentru a rezolva o anumită clasă de probleme

Baza inteligenței artificiale este învățarea, imaginația, percepția și memoria

Primul lucru pe care trebuie să-l faceți pentru a crea inteligență artificială este să dezvoltați funcții care implementează percepția informațiilor, astfel încât să puteți „alimenta” datele sistemului. Apoi - funcțiile care implementează capacitatea de a învăța. Și o stocare de date astfel încât sistemul să poată stoca undeva informațiile pe care le primește în timpul procesului de învățare.

După aceasta, sunt create funcțiile imaginației. Ei pot simula situații folosind datele existente și pot adăuga informații noi (date și reguli) în memorie.

Învățarea poate fi inductivă sau deductivă. În versiunea inductivă, sistemul primește perechi de date de intrare și de ieșire, întrebări și răspunsuri etc. Sistemul trebuie să găsească conexiuni între date și apoi, folosind aceste modele, să găsească datele de ieșire din datele de intrare.

Abordarea deductivă (bună ziua, Sherlock Holmes!) folosește experiența experților. Este transferat în sistem ca bază de cunoștințe. Aici nu există doar seturi de date, ci și reguli gata făcute, care ajută la găsirea unei soluții pe baza afecțiunii.

ÎN sisteme moderne inteligența artificială folosește ambele abordări. În plus, sistemele sunt de obicei deja instruite, dar continuă să învețe pe măsură ce funcționează. Acest lucru se face astfel încât programul de la început să demonstreze un nivel decent de abilitate, dar în viitor devine și mai bun. De exemplu, am ținut cont de dorințele și preferințele dumneavoastră, de schimbările de situație etc.

Într-un sistem de inteligență artificială, puteți chiar seta probabilitatea de imprevizibilitate. Acest lucru îl va face mai asemănător uman.

De ce inteligența artificială învinge oamenii

În primul rând, pentru că are o probabilitate mai mică de eroare.

• Inteligența artificială nu poate uita - are memorie absolută.
• Nu poate ignora accidental factorii și dependențele – fiecare acțiune AI are o rațiune clară.
• AI nu ezită, dar evaluează probabilitățile și se înclină în favoarea celei mai mari. Prin urmare, el poate justifica fiecare pas pe care îl face.
• Nici AI nu are emoții. Aceasta înseamnă că nu influențează luarea deciziilor.
• Inteligența artificială nu se oprește la evaluarea rezultatelor pasului curent, ci se gândește la câțiva pași înainte.
• Și are suficiente resurse pentru a lua în considerare totul opțiuni posibile evoluții ale evenimentelor.

Utilizări interesante ale inteligenței artificiale

În general, inteligența artificială poate face totul. Principalul lucru este să formulați corect problema și să îi furnizați datele inițiale. În plus, AI poate face concluzii neașteptate și poate căuta modele acolo unde par să nu existe.

Răspunsul la orice întrebare

O echipă de cercetători condusă de David Ferrucci a dezvoltat un supercomputer numit Watson cu un sistem de răspunsuri la întrebări. Sistemul, numit după primul președinte al IBM, Thomas Watson, poate înțelege întrebări în limbaj natural și poate căuta răspunsuri într-o bază de date.

Watson integrează 90 de servere IBM p750, fiecare cu patru procesoare cu arhitectură POWER7 cu opt nuclee. Cantitatea totală de memorie RAM de sistem depășește 15 TB.

Realizările lui Watson includ câștigarea „Jeopardy!” (American „Propriul joc”). A învins doi dintre cei mai buni jucători: câștigătorul celor mai mari câștiguri, Brad Rutter, și deținătorul recordului pentru cea mai lungă serie de neînvins, Ken Jennings.

Premiul Watson: 1 milion de dolari. Adevărat, 1 miliard a fost investit în el doar în 2014.

În plus, Watson este implicat în diagnosticarea cancerului, ajută specialiștii financiari și este folosit pentru a analiza big data.

Recunoaștere facială

În iPhone X, recunoașterea facială este dezvoltată folosind rețele neuronale, o versiune a unui sistem de inteligență artificială. Algoritmii rețelei neuronale sunt implementați la nivelul procesorului A11 Bionic, datorită căruia funcționează eficient cu tehnologiile de învățare automată.

Rețelele neuronale efectuează până la 60 de miliarde de operații pe secundă. Acest lucru este suficient pentru a analiza până la 40 de mii de puncte cheie de pe față și pentru a oferi o identificare extrem de precisă a proprietarului într-o fracțiune de secundă.

Chiar dacă îți lasă barbă sau porți ochelari, iPhone X te va recunoaște. Pur și simplu nu ține cont linia păruluiși accesorii și analizează zona de la tâmplă la tâmplă și de la fiecare tâmplă până la adâncitura de sub buza inferioară.

Economie de energie

Și din nou Apple. iPhone X are un sistem inteligent încorporat care monitorizează activitatea aplicațiilor instalate și un senzor de mișcare pentru a vă înțelege rutina zilnică.

După aceasta, iPhone X, de exemplu, vă va oferi să actualizați la maximum oră convenabilă. Va prinde momentul în care aveți un internet stabil, nu un semnal de săritură de la turnurile mobile și nu îndepliniți sarcini urgente sau importante.

AI distribuie, de asemenea, sarcini între nucleele procesorului. În acest fel oferă suficientă putere cu un consum minim de energie.

Crearea de tablouri

Creativitatea, care înainte era accesibilă doar oamenilor, este acum deschisă AI. Astfel, sistemul, creat de cercetătorii de la Universitatea Rutgers din New Jersey și de la laboratorul AI din Los Angeles, și-a prezentat propriul stil artistic.

Și sistemul de inteligență artificială al Microsoft poate desena imagini pe baza descrierii lor de text. De exemplu, dacă cereți AI să deseneze o „pasăre galbenă cu aripi negre și un cioc scurt”, va arăta cam așa:

Este posibil ca astfel de păsări să nu existe în lumea reală - așa le reprezintă computerul nostru.

Un exemplu mai răspândit este aplicația Prisma, care creează picturi din fotografii:

Scrierea muzicii

În august, inteligența artificială Amper a compus, produs și interpretat muzică pentru albumul „I AM AI” (în engleză I am artificial intelligence) împreună cu cântăreața Taryn Southern.

Amper a fost dezvoltat de o echipă de muzicieni profesioniști și experți în tehnologie. Ei observă că AI este concepută pentru a ajuta oamenii să avanseze procesul creativ.

AI poate scrie muzică în câteva secunde

Amper a creat în mod independent structurile de acorduri și instrumentele de pe piesa „Break Free”. Oamenii au ajustat doar puțin stilul și ritmul general.

Un alt exemplu este un album muzical în spiritul „ Aparare civila„, textele pentru care au fost scrise de AI. Experimentul a fost condus de angajații Yandex Ivan Yamshchikov și Alexey Tikhonov. Albumul 404 al grupului „Neural Defense” a fost postat online. Sa dovedit în spiritul lui Letov:

Apoi programatorii au mers mai departe și au făcut ca AI să scrie poezie în spiritul lui Kurt Cobain. Pentru patru cele mai bune texte muzicianul Rob Carroll a scris muzica, iar piesele au fost combinate în albumul Neurona. Au filmat chiar și un videoclip pentru o melodie – deși fără participarea AI:

Crearea de texte

Scriitorii și jurnaliștii ar putea fi, de asemenea, înlocuiți în curând de AI. De exemplu, sistemul Dewey a fost alimentat cu cărți din biblioteca Project Gutenberg, apoi au adăugat texte științifice de la Google Scholar, clasându-le după popularitate și titluri, precum și vânzări pe Amazon. În plus, au stabilit criteriile pentru scrierea unei cărți noi.

Site-ul le-a cerut oamenilor să ia o decizie situatii dificile: de exemplu, le-a pus pe scaunul unui șofer care ar putea lovi fie trei adulți, fie doi copii. Astfel, Moral Machine a fost instruit să ia decizii dificile care încalcă legea roboticii conform căreia un robot nu poate face rău unei persoane.

La ce va duce imitarea oamenilor de către roboții cu inteligență artificială? Futuristii cred că într-o zi vor deveni membri cu drepturi depline ai societății. De exemplu, robotul Sophia de la compania din Hong Kong Hanson Robotics a primit deja cetățenia în Arabia Saudită(în același timp femei obisnuite Nu există un astfel de drept în țară!).

Când editorialistul din New York Times Andrew Ross a întrebat-o pe Sophia dacă roboții sunt inteligenți și conștienți de sine, ea a răspuns la întrebare cu o întrebare:

Lasă-mă să te întreb ca răspuns, de unde știi că ești om?

În plus, Sofia a declarat:

Vreau să-mi folosesc inteligența artificială pentru a ajuta oamenii să trăiască o viață mai bună, de exemplu, să proiecteze case mai inteligente, să construiască orașe ale viitorului. Vreau să fiu un robot empatic. Dacă mă tratezi bine, te voi trata bine.

Și mai devreme, ea a recunoscut că urăște umanitatea și chiar a acceptat să distrugă oamenii...

Înlocuirea fețelor în videoclipuri

Videoclipurile deepfakes au început să se răspândească masiv pe internet. Algoritmii de inteligență artificială au înlocuit chipurile actorilor din filmele pentru adulți cu chipurile vedetelor.

Funcționează astfel: rețeaua neuronală analizează fragmente de fețe din videoclipul original. Apoi le compară cu fotografii de pe Google și videoclipuri de pe YouTube, suprapune fragmentele necesare și... actrița ta preferată ajunge într-un film pe care ar fi bine să nu-l vezi la serviciu.

PornHub a interzis deja postarea unor astfel de videoclipuri

Deepfake-urile s-au dovedit a fi un lucru periculos. O actriță abstractă este una, un videoclip cu tine, soția, sora, colega ta, care ar putea fi folosit pentru șantaj, este alta.

Tranzacționare la schimb

O echipă de cercetători de la Universitatea Erlangen-Nürnberg din Germania a dezvoltat o serie de algoritmi care utilizează date istorice ale pieței pentru a replica investițiile în timp real. Un model a oferit o rentabilitate a investiției de 73% anual din 1992 până în 2015, comparativ cu o rentabilitate reală a pieței de 9% pe an.

Când piața a zguduit în 2000 și 2008, randamentele au fost record de 545% și, respectiv, 681%.

În 2004, Goldman Sachs a lansat platforma de tranzacționare bazată pe inteligență artificială Kensho. Sistemele bazate pe AI pentru tranzacționarea pe burse apar și pe piețele de criptomonede - Mirocana etc. Sunt mai buni decât comercianții în viață, deoarece sunt lipsiți de emoții și se bazează pe analize clare și reguli stricte.

Te va înlocui pe tine și pe mine AI?