Вредоносное ПО (malware) - это назойливые или опасные программы,...
Среди важнейших классов задач, которые ставились перед разработчиками интеллектуальных систем с момента определения искусственного интеллекта как научного направления (с середины 50-х годов ХХ века), следует выделить следующие направления искусственного интеллекта , которые решают задачи, что плохо поддаются формализации: доказательство теорем, распознавания изображений, машинный перевод и понимание человеческой речи, игровые программы, машинная творчество, экспертные системы. Кратко рассмотрим их сущность.
Направления искусственного интеллекта
Доказательство теорем . Изучение приемов доказательства теорем сыграло важную роль в развитии искусственного интеллекта. Много неформальных задач, например, медицинская диагностика, применяют при решении методические подходы, которые использовались при автоматизации доказательства теорем. Поиск доказательства математической теоремы требует не только провести дедукцию, исходя из гипотез, но также создать интуитивные предположения о том, какие промежуточные утверждение следует доказать для общего доказательства основной теоремы.
Распознавание изображений . Применение искусственного интеллекта для распознавании образов позволила создавать практически работающие системы идентификации графических объектов на основе аналогичных признаков. В качестве признаков могут рассматриваться любые характеристики объектов, подлежащих распознаванию. Признаки должны быть инвариантны к ориентации, размера и формы объектов. Алфавит признаков формируется разработчиком системы. Качество распознавания во многом зависит от того, насколько удачно сложившийся алфавит признаков. Распознавания состоит в априорном получении вектора признаков для выделенного на изображении отдельного объекта и, затем, в определении которой из эталонов алфавита признаков этот вектор отвечает.
Машинный перевод и понимание человеческой речи . Задача анализа предложений человеческой речи с применением словаря является типичной задачей систем искусственного интеллекта. Для ее решения был создан язык-посредник, облегчающий сопоставление фраз из разных языков. В дальнейшем этот язык-посредник превратилась в семантическую модель представления значений текстов, подлежащих переводу. Эволюция семантической модели привела к созданию языка для внутреннего представления знаний. В результате, современные системы осуществляют анализ текстов и фраз в четыре основных этапа: морфологический анализ, синтаксический, семантический и прагматический анализ.
Игровые программы . В основу большинства игровых программ положены несколько базовых идей искусственного интеллекта, таких как перебор вариантов и самообучения. Одна из наиболее интересных задач в сфере игровых программ, использующих методы искусственного интеллекта, заключается в обучении компьютера игры в шахматы. Она была основана еще на заре вычислительной техники, в конце 50-х годов.
В шахматах существуют определенные уровни мастерства, степени качества игры, которые могут дать четкие критерии оценки интеллектуального роста системы. Поэтому компьютерными шахматами активно занимался ученые со всего мира, а результаты их достижений применяются в других интеллектуальных разработках, имеющих реальное практическое значение.
В 1974 году впервые прошел чемпионат мира среди шахматных программ в рамках очередного конгресса IFIP (International Federation of Information Processing) в Стокгольме. Победителем этого соревнования стала шахматная программа «Каисса». Она была создана в Москве, в Институте проблем управления Академии наук СССР.
Машинная творчество . К одной из областей применений искусственного интеллекта можно отнести программные системы, способные самостоятельно создавать музыку, стихи, рассказы, статьи, дипломы и даже диссертации. Сегодня существует целый класс музыкальных языков программирования (например, язык C-Sound). Для различных музыкальных задач было создано специальное программное обеспечение: системы обработки звука, синтеза звука, системы интерактивного композиции, программы алгоритмической композиции.
Экспертные системы . Методы искусственного интеллекта нашли применение в создании автоматизированных консультирующих систем или экспертных систем. Первые экспертные системы были разработаны, как научно-исследовательские инструментальные средства в 1960-х годах прошлого столетия.
Они были системами искусственного интеллекта, специально предназначенными для решения сложных задач в узкой предметной области, такой, например, как медицинская диагностика заболеваний. Классической целью этого направления изначально было создание системы искусственного интеллекта общего назначения, которая была бы способна решить любую проблему без конкретных знаний в предметной области. Ввиду ограниченности возможностей вычислительных ресурсов, эта задача оказалась слишком сложной для решения с приемлемым результатом.
Коммерческое внедрение экспертных систем произошло в начале 1980-х годов, и с тех пор экспертные системы получили значительное распространение. Они используются в бизнесе, науке, технике, на производстве, а также во многих других сферах, где существует вполне определенная предметная область. Основное значение выражения «вполне определенное», заключается в том, что эксперт-человек способен определить этапы рассуждений, с помощью которых может быть решена любая задача по данной предметной области. Это означает, что аналогичные действия могут быть выполнены компьютерной программой.
Теперь с уверенностью можно сказать, что использование систем искусственного интеллекта открывает широкие границы.
Сегодня, экспертные системы являются одним из самых успешных применений технологии искусственного интеллекта. Поэтому рекомендуем Вам ознакомится с .
Развитие искусственного интеллекта — вопрос времени. Рано или поздно машины смогут на равных соревноваться с человеком в действиях, требующих мыслительных процессов. Недавно профессор математики из Оксфордского университета Маркус дю Сотой предположил, что технологии, обладающие сознанием, могут быть приравнены к людям и с юридической точки зрения.
Искусственный интеллект подался в писатели
Компьютерное "самосознание"
По мнению многих ученых, рано или поздно технологии получат возможность самостоятельно развивать свой интеллект. Этот процесс называется "технологической сингулярностью". "В какой-то момент мы сможем сказать, что эта вещь имеет осознание самой себя, и, возможно, это и будет той гранью, за которой это сознание возникает", — считает дю Сотой.
Но как определить, обладает ли машина "самосознанием"? В настоящее время для определения уровня искусственного интеллекта используется "тест Тьюринга". Суть его состоит в том, что эксперт оценивает беседу человека и машины на те или иные темы. При этом он заранее не знает, кто из этих двоих — компьютерная программа, а кто — оператор-человек… Если эксперт затрудняется сказать, кто из них кто, то тест считается пройденным.
По словам американского изобретателя и футуролога Рея Курцвейла, к 2029 году появятся машины, которые смогут пройти тест Тьюринга, а к 2040-м годам искусственный интеллект в миллиард раз превзойдет человеческий…
В последнего поколения используются структуры, имитирующие нейронную активность головного мозга. Таким образом, процесс сканирования способен выявить наличие сознания. Как? Ну, к примеру, у человека нейроны в сознательном и бессознательном (скажем, спящем) состоянии работают по-разному. Если компьютерный мозг будет реагировать как мозг человека в сознании, то, значит, оно есть!
Три вида искусственного интеллекта
А что, собственно, следует понимать под словосочетанием " "? Он, по мнению экспертов, может быть трех видов.
Первый вид — узконаправленный, способный выполнять только ряд определенных функций. Это, например, электронные ассистенты, роботы — парковщики автомобилей или программы, играющие в шахматы.
Второй вид — общий ИИ. Он наиболее близок к человеческому. Это в первую очередь человекоподобные , которые максимально похожи на нас. Они могут играть роль портье в гостиницах, консультантов в магазинах, спасателей… Их научат имитировать человеческие эмоции, чтобы сделать взаимодействие с человеком более конструктивным.
Третья разновидность — сверхинтеллект. Это как раз то самое, чего боятся некоторые футурологи и писатели-фантасты… Возможности такого интеллекта будут намного превосходить человеческие. Скорее всего, такие "высокоинтеллектуальные" устройства со временем объединятся в мощнейшую сеть наподобие Skynet из "Терминатора"…
Нет Skynet!
Для начала давайте представим себе, что компьютеры стали способны осознавать себя как "личности". Допустим, они будут "понимать", когда им причиняют вред. Ну, предположим, не проводят вовремя чистку или стучат кулаком по корпусу в случае зависания… Или просто перегружают процессор и память работой…
Если существует понятие "жестокое обращение с животными", то почему бы не существовать и понятию "жестокое обращение с компьютерами"? При этом не забудьте, что искусственный интеллект, вероятно, куда умнее любого животного. А раз так, то необходимо будет предоставить электронным системам возможность защищать свои права!
"У компьютеров с искусственным интеллектом очень скоро может появиться свой собственный кодекс "прав", которые могут позволить им подать на вас в суд за пренебрежительное отношение к ним", — предрекает дю Сотой.
Впрочем, может, не все так уж страшно? В ходе недавней конференции Code 2016 предприниматель Элон Маск, в прошлом году основавший некоммерческую организацию Open AI, цель деятельности которой — создание и развитие дружественного искусственного интеллекта, объявил, что в будущем люди и высокие технологии должны научиться тесно взаимодействовать между собой. В частности, человек будущего сможет подключать к собственному мозгу виртуальный аватар, интегрированный в специальную сеть.
Действия аватаров будут контролироваться интеллектуальными программами, которые не позволят им нанести ущерба кому-либо или чему-либо. "Развитие технологий, связанных с искусственным разумом, не должно пугать, — сказал Маск, — его наличие и эволюция необязательно означают, что в будущем все мы обязательно получим подобие Skynet".
Интерес к искусственному интеллекту растёт с каждым годом: в 2011 году было 67 сделок с компаниями, которые занимаются разработкой технологий ИИ, а в 2015 году - около 400. В первом квартале 2016 финансового года состоялось более 140 сделок - рекордный показатель за историю сектора.
Обозреватель сайт рассказал, как искусственный интеллект используют в различных сферах жизни и что ждёт технологии из этой области в будущем.
Сельское хозяйство
Сейчас
В 2012 году компания Autonomous Tractor Cooperation (ATC) показала прототип беспилотного трактора Spirit, заявив, что это «первый полностью беспилотный трактор для сельского хозяйства». Сейчас ATC продолжает работать над улучшением прототипа. Spirit оснащен разработанной компанией технологей AutoDrive , которая сочетает радионавигацию и лазерный гироскоп вместе с технологиями искусственного интеллекта.
Благодаря AutoDrive трактор сможет самостоятельно передвигаться по пути, по которому он предварительно проехал с водителем. «Трактор не станет фермером только из-за того, что мы дадим ему шаблон действий. Мы должны тренировать его, как начинающего агрария. Трактору нужно научиться обрабатывать землю, а не только правильно ездить», - говорит генеральный директор компании Крэйг Шульц.
Беспилотный трактор Spirit
В мае 2016 года российская компания Cognitive Technologies протестировала беспилотный трактор с системой компьютерного зрения. На тракторе были установлены видеокамеры, навигационный и инерционный датчики ГЛОНАСС и GPS и вычислительный блок.
«Система компьютерного зрения позволяет с высокой точностью детектировать опасные объекты, определять их размеры и координаты для составления высокоточных карт, - говорит президент компании Ольга Ускова. - Благодаря точному знанию положения предметов на поле многие из них становится возможным удалить ещё до уборочной стадии, когда они могут представлять реальную угрозу механическим элементам сельхозтехники».
Трактор объезжает объекты, которые невозможно убрать при уборке урожая, а благодаря видеокамерам и датчикам он получает информацию о появлении новых объектах в режиме реального времени. По словам Ольги Усковой, технология должна быть готова для продажи потребителям через полтора года.
В августе 2016 года компания CNH Industrial представила концепт беспилотного трактора на основе существующего Case IH Magnum. Трактор может работать без участия водителя, используя лидар (технология получения и обработки информации об удалённых объектах с помощью систем, использующих явления отражения света и его рассеяния - прим. ред.) и камеры для того, чтобы обнаруживать и избегать препятствия. По словам представителей компании, беспилотные транспортные средства помогут повысить точность и продуктивность работ в секторе сельского хозяйства.
Термин искусственный интеллект (ИИ) является русским переводом английского термина artificalintelligence. Создателем ИИ многие ученые считают Алана Тьюринга, автора знаменитой машины Тьюринга, которая стала одним из математических определений алгоритма . В 1950 году в английском журнале “Mind” в статье “ComputingMachineryandIntelligence” (в русском переводе статья называлась «Может ли машина мыслить?») Алан Тьюринг предложил критерий, позволяющий определить, обладает ли машина мыслительными способностями. Этот тест заключается в следующем: человек и машина при помощи записок ведут диалог, а судья (человек), находясь в другом месте, должен определить по запискам, кому они принадлежат, человеку или машине. Если ему это не удается, то это будет означать, что машина успешно прошла тест. До сих пор не одна машина такой тест не прошла.
Не существует единого и общепринятого определения ИИ. Это не удивительно, так как нет универсального определения человеческого интеллекта.
ИИ – это область информатики, предметом которой является разработка компьютерных систем, обладающих возможностями, традиционно связываемыми со способностями естественного интеллекта.
К области ИИ принято относить ряд алгоритмов и программных систем, которые могут решать некоторые задачи так, как это делает человек.
Первый шаг в исследованиях по ИИ был сделан в направлении изучения естественного интеллекта. При изучении этого вопроса был сделан ряд открытий в различных областях знаний. Так, в 1962 году Фрэнком Розенблаттом были предложены модели мозга, имитирующие биофизические процессы, которые протекают в головном мозге и которые были названы персептронами . Персептроны представляют собой различного вида сети из искусственных нейронов, в основе которых лежат модели, разработанные еще в 1943 году Уильямом Маккалоком и Уолтером Питтсом.
Первоначально, изучение персептронов было связано с задачей распознавания образов, однако, в настоящее время нейронные сети широко используются для решения задач аппроксимации, классификации и распознавания образов, прогнозирования, идентификации и оценивания, ассоциативного управления . Нейронные сети представляют собой низкоуровневые модели мозговой деятельности человека.
Другое направление моделирования естественного интеллекта связано с созданием высокоуровневых моделей деятельности мозга человека, которые позволяют моделировать процессы рассуждений и принятия решений.
В целом можно сказать, что изучение разумного поведения человека привело к появлению эвристических методов, моделирующих деятельность человека в проблемной ситуации и к разработке программно-аппаратных средств, реализующих эти методы, то есть к разработке систем искусственного интеллекта, называемых решателями задач .
Другим результатом этих исследований можно считать создание экспертных систем , то есть систем искусственного интеллекта, основанных на знаниях человека-эксперта.
Также к специфическим особенностям деятельности человека обычно относят способности к распознаванию сложных зрительных и слуховых образов, пониманию естественных языков, способности к обучению, рассуждениям и логическим выводам. Все эти особенности стали реализовываться в системах искусственного интеллекта.
В Советском союзе ИИ получил официальное признание в 1974 году, когда при президиуме АН СССР был создан научный совет по проблеме «Искусственный интеллект», хотя работы в этом направлении велись с 60-х годов Вениамином Пушкиным, Дмитрием Александровичем Поспеловым, Сергеем Масловым, В.Ф.Турчиным.
Первые положительные результаты были получены в области теории управления, так как в этой области имелся ряд задач, для решения которых традиционные методы не были пригодны из-за невозможности формализации цели управления объектом и невозможности установления точных количественных зависимостей между параметрами, оказывающими влияние на процесс управления . В результате проведенных работ появились логико-лингвистические модели, в которых решающее значение имеют тексты на естественном языке. В таких моделях для принятия решения при управлении объектами используется семантическая информация для описания модели объекта, модели среды и блока принятия решения.
Моделирование рассуждений человека, осуществление логического вывода с помощью вычислительной машины стало возможным, благодаря использованию методов поиска решений в исчислении предикатов . Эти методы стали основой общей теории дедуктивных систем. При этом все «творческие задачи» решаются интеллектуальным перебором в четко очерченном множестве – в фиксированной формальной теории, которая является ветвью математической логики и в которой реализуется процесс нахождения решений.
В настоящее время выделяют следующие направления развития исследований в области искусственного интеллекта :
Разработка систем, основанных на знаниях. Целью этого направления является имитация способностей человека в области анализа неструктурированных и слабоструктурированных задач. В данной области исследований осуществляется разработка моделей представления, извлечения и структурирования знаний, а также изучаются проблемы создания баз знаний (БЗ). К данному классу систем также относятсяэкспертные системы (ЭС).
Разработка естественно-языковых интерфейсов и машинный перевод. Данные системы строятся как интеллектуальные системы, так как основаны на БЗ в определенной предметной области и сложных моделях, обеспечивающих трансляцию «исходный язык – язык смысла – язык перевода». Эти модели основаны на последовательном анализе и синтезе естественно-языковых сообщений и ассоциативном поиске аналогичных фрагментов текста и их переводов в специальных базах данных (БД).
Генерация и распознавание речи. Решаются задачи обработки, анализа и синтеза фонемных текстов.
Обработка визуальной информации. Решаются задачи обработки, анализа и синтеза изображений. В задаче анализа исходные изображения преобразуются в данные другого типа, например, текстовые описания. При синтезе изображений в качестве входной информации используются алгоритмы построения изображений, а выходными данными являются графические объекты.
Обучение и самообучение. Данная область ИИ включает модели, методы и алгоритмы, реализующие автоматическое накопление и генерацию знаний с использованием процедур анализа и обобщения знаний. К данному направлению относятся системы добычи данных (Data - mining ) и системыпоиска закономерностей в компьютерных базах данных (Knowledge Discovery ) .
Распознавание образов. Распознавание образов осуществляется на применении специальных математических моделей, обеспечивающих отнесение объектов к классам, которые описываются совокупностями определенных значений признаков.
Игры и машинное творчество. К данной области относятся системы сочинения компьютерной музыки, стихов, изобретения новых объектов, а также интеллектуальные компьютерные игры.
Программное обеспечение систем ИИ. К данной области относятся инструментальные средства для разработки интеллектуальных систем, включая специальные языки программирования, ориентирование на обработку символьной информации (LISP,SMALLTALK, РЕФАЛ), языки логического программирования (PROLOG), языки представления знаний (OPS5,KRL,FRL), интегрирование программные среды (KE,ARTS,GURU,G2), а также оболочки экспертных систем (BUILD,EMYGIN,EXSYSProfessional, ЭКСПЕРТ).
Новые архитектуры компьютеров. Это направление связано с созданием компьютеров не фон-неймановской архитектуры, ориентированных на обработку символьной информации. Известны удачные промышленные решения параллельных и векторных компьютеров, однако в настоящее время они имеют очень высокую стоимость и недостаточную совместимость с существующими вычислительными средствами.
Интеллектуальные роботы. В настоящее время данная область ИИ развивается очень бурно. Достигнуты значительные успехи в создании бытовых роботов, роботов, используемых в космических исследованиях, медицинских роботов.
