Что такое ии?

Доступно рассказываем, что такое искусственный интеллект, и какие подводные камни ждут в процессе погружения в данную отрасль.

Что такое ИИ?

Искусственный интеллект сегодня: какой он?

Разумные, самосознательные роботы ближе, чем вы думаете. Разработка компьютерных систем, которые равняются или превосходят человеческий разум – это цель искусственного интеллекта. ИИ – это исследование компьютерных наук, сфокусированное на разработке ПО или машин, которые демонстрируют человеческий интеллект.

Эта технология способна изменить будущее.

Что такое ИИ?

Цели и применение ИИ

В первичные задачи ИИ входят дедукция и мышление, представление знаний и планирование, обработка естественного языка и обучение, а также восприятие и способность манипулировать объектами. Долгосрочные цели преследуют креативный, социальный и человеческий уровни интеллекта.

Влияние искусственного интеллекта в разных сферах сложно распознать. Приложения ИИ интегрированы в инфраструктуру каждой отрасли.

«Как только AI заработает, никто не назовет его искусственным интеллектом» – Джон Маккарти, ученый, основатель ИИ.

Типы искусственного интеллекта

Концепцию можно разделить на три категории сложности. Вы наверняка сталкивались с некоторыми из перечисленных примеров:

  1. Слабый ИИ фокусируется на одной задаче. У слабого ИИ отсутствуют самосознание и истинный интеллект. Siri – пример слабого ИИ, который помогает пользователю. Стоит лишь немного поговорить с виртуальным помощником, чтобы его слабость стала очевидной.
  2. Сильный или Истинный ИИ – это компьютер такой же умный, как мозг человека. Сильный ИИ сможет выполнять задачи, которые выполняет человек. В этой области проводится много исследований и предстоит еще много работы.
  3. Искусственный суперинтеллект – это «интеллект, который намного умнее лучших человеческих умов практически во всех областях, включая научное творчество, общую мудрость и социальные навыки» – Ник Бостром, философ, профессор Оксфордского университета.

Искусственный суперинтеллект вызывает обеспокоенность ученых по поводу возможного исчезновения человечества.

От фантастики к реальности

Роботы еще не поступили в наше распоряжение, но ИИ уже повлиял на прогноз погоды, фильтрацию спама, поисковые запросы и распознавание голоса. Даже если вы не думали, что сталкивались с искусственными интеллектом, – поверьте, вы сталкивались.

Эти технологии объединяют алгоритмы машинного обучения, благодаря которым происходит взаимодействие в режиме реального времени. Считается, что положительный эффект, который искусственный интеллект окажет на общество, несоизмерим с возможными сложностями.

Что такое ИИ?

Изучение искусственного интеллекта

Хотите стать профи в области AI? Что ж, единого ответа на вопрос, чем занимается искусственный интеллект, нет. Почти каждый автор, пишущий книгу об ИИ, отталкивается от какого-либо определения, рассматривая в его свете достижения этой науки.

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.

Думай медленно… Решай быстро

Поймите, что ответы на большинство вопросов в области ИИ могут быть сокращены до приемлемого размера с учетом эпистемологических ограничений.

Утверждение эпистемологии:

«Вы можете изучить только то, что уже знаете».

Это истина, высказанная профессором Массачусетского технологического института Патриком Уинстоном еще в 80-х. Она сформировала основу того, что сегодня известно как «Deep Learning», и стала большим достижением в ИИ за последние 20 лет.

Логическое мышление медленное, наш мозг тратит только 0,001% циклов в этом режиме. В сравнении, интуитивное понимание быстрее и используется для всего: от сокращений мышц во время ходьбы и коммуникативных функций, до наслаждения музыкой. Сегодня исследования ИИ сосредоточены вокруг этих 0,001%, пренебрегая 99.999% интуитивного мышления.

Что такое ИИ?

В книге «Думай медленно… Решай быстро» детально описаны оба режима мышления.

Итак, если вы хотите начать работу с ИИ, знайте, что «Понимание» важнее «Мышления». Большинство книг и методов обсуждают малую проблему «Мышления», поэтому придется изучать всё, что касается методов реализации «Понимания». Они реализуются специальными техниками машинного обучения, которые основаны на обучении без учителя. Подробнее в документе MIT Model Free Methods.

Полезные ссылки для легкого старта:

Если понять базис, можно игнорировать 90% учебников и материалов, сосредоточиться на важных понятиях «значимости», «понимания» и эпистемологии.

Дальше понадобится язык программирования. Справится любой «старый» язык. Необязательно использовать экзотику вроде Haskell и Lips: подойдут Python, Ruby, C, Java.

«С какими проблемами я столкнусь в изучении ИИ?»

Сегодня искусственный интеллект – не только научная дисциплина, но и коммерческая гонка. Компании-гиганты стремятся заполучить специалистов первыми, как ресурс способный повлиять на будущее.

В 50-х и 60-х годах, после зарождения первых идей ИИ, появились программы с логическим мышлением. Эти программы решали головоломки, играли в шахматы и отвечали на вопросы.

Но это было задолго до знаменитого эксперимента «Китайская комната», который до сих пор остается загадочной дилеммой «сильного» искусственного интеллекта.

Сразу после этого появилось много алгоритмов, основанных на семантических отношениях. Алгоритмы походили на механические игрушки 18-го века, которые способны писать запрограммированные стихи, танцевать и выполнять другие «трюки». Позже, с появлением поисковых систем, мы получили нечто действительно мощное. Но не приблизились к человеческим пониманию и мышлению.

В итоге классические труды состоят из рецептов, которые не работают. Почерпнуть из книг можно только упомянутые выше проекты.

На практике необходимы технические и математические знания. И если с этим проблемы, нужно встать на путь инженера машинного обучения – изучать последние фреймворки и классические алгоритмы.

Что такое ИИ?

Но еще полезней научиться исследовать и понимать новые идеи из научных статей в десять страниц и не задокументированного кода. Придется создавать эту науку, не с нуля конечно, но перед написанием кода, нужно придумать теорию о том, как работает ум.

Стать разработчиком AI и нейросетей

Мечтали о вакансии из будущего? Вот она!

Мало того, что отрасль безумно перспективная, так еще и высокооплачиваемая. А если вы любите работать с искусственным интеллектом, то это просто рай для вас. Главные требования – гибкая логика, умение в алгоритмы, а также готовность принимать самостоятельные решение в обход шаблонных.

Но и это не всё. Специалист по машинному обучению должен быть хорошо подкован в математике, хотите вы того или нет.

Если вы совсем новичок, то подыщите соответствующую стажировку, заручитесь поддержкой менторов, и – вуаля – до официального трудоустройства только рукой подать.

Будущий сотрудник будет проходить стажировку в офисах компании в Киеве, Чернигове или Кракове, которая длится 2 месяца, а по ее завершении – официальное трудоустройство в компанию.

Вам пригодятся наши материалы по теме:

Уже работаете или только встали на путь изучения искусственного интеллекта? Расскажите, с какими трудностями вам пришлось столкнуться?

Источник: https://proglib.io/p/everything-about-ai/

Ии — что это такое, история развития, определение понятия «искусственный интеллект» простыми словами

Что такое ИИ?

Искусственный интеллект — одна из самых захватывающих тем фантастики XX века — делает невероятные успехи. Мы постоянно используем ИИ в повседневной жизни, зачастую сами того не подозревая. Тем не менее и сегодня искусственный разум не сходит со страниц фантастических романов и экранов кинотеатров. Кто-то из авторов рисует страшные картины порабощенного машиной человечества, а другие, напротив, видят в ИИ верного помощника и друга человека. 

Где истина и что такое на самом деле искусственный интеллект? Превзойдет ли он когда-нибудь возможности человеческого разума? Или это уже произошло? GeekBrains готов ответить на самые популярные вопросы об искусственном интеллекте и перспективах его использования.

Что такое искусственный интеллект?

Искусственный интеллект (сокращенно — ИИ) — размытое понятие, и общепринятого определения у него до сих пор нет. В середине XX века, когда на Дартмутском семинаре впервые прозвучал этот термин, авторы вкладывали в него значение, существенно отличающееся от современных.

Тогда ученые полагали, что искусственный интеллект — это система, которая будет способна переводить тексты с одного языка на другой, распознавать объекты по фото или видео, улавливать смысл произнесенных фраз и адекватно на них отвечать.

Нынешние ИИ умеют все это! Но можем ли мы считать, что цели достигнуты и искусственный интеллект уже создан?

Вряд ли. Ведь чем дальше мы продвигаемся по пути создания искусственного разума и чем более впечатляющих успехов достигаем, тем больше требований выдвигаем к ИИ. 

Некоторые ученые строят сложные теории на стыке философии и информатики, пытаясь определить, что же такое ИИ и каковы должны быть характеристики системы, чтобы считать ее разумной.

Не вдаваясь в подробности, можно сказать, что интеллект определяется как способность к обучению, осознанию и применению знаний на практике.

Следовательно, от искусственного интеллекта мы тоже вправе ожидать умения учиться, осознавать свои знания и использовать их. С первой и последней задачами современные ИИ вполне справляются!

Когда начались разработки ИИ?

Летом 1956 года в Дартмуте ученые собрались на семинар, посвященный вопросам искусственного интеллекта (там и был сформулирован этот термин), а уже в следующем году появилась концепция первой искусственной нейросети — перцептрон.

В 1960 году Фрэнк Розенблатт создал на основе этой концепции компьютер «Марк-1». Первый в мире нейрокомпьютер учили распознавать буквы латинского алфавита.

Но несовершенство техники 60-х и сложность процессов не позволили довести технологию до ума, а ее разработчик вскоре погиб. О нейрокомпьютерах забыли на 20 лет.

Лишь в 1980-е концепции нейросетей снова принялись изучать всерьез. Техника уже была достаточно мощной, да и критиков поубавилось: умная электроника быстро делала успехи.

То, что два десятилетия назад казалось мечтой, стало выглядеть вполне реальным и достижимым. Впрочем, чтобы найти правильные подходы к обучению нейросетей, потребовалось еще 20 лет.

Только в середине 2000-х ученые нащупали верный путь и искусственные нейросети начали свое победное шествие по планете.

Но прежде чем описывать их успехи, разберемся, как устроены эти сети.

Описание искусственного нейрона

Искусственные нейронные сети создавались как математическая модель человеческого мозга. Для этого ученым Уоррену Мак-Каллоку и Уолтеру Питтсу пришлось выработать теорию деятельности человеческого мозга. 

В нем отдельные нейроны представляют собой живые клетки со сложным устройством.

У каждого нейрона есть дендриты — разветвленные отростки, способные обмениваться сигналами с другими нейронами через синапсы, а также один аксон — более крупный отросток, отвечающий за передачу импульса от нейрона.

Часть синапсов отвечает за возбуждение нейрона, часть — за торможение. От того, какие сигналы и через какие синаптические связи придут на «вход» нейрона, будут зависеть и те импульсы, которые он передаст другим нейронам. 

Для искусственного нейрона физический носитель не нужен. По большому счету, он представляет собой математическую функцию. Ее задача — получить информацию (например, сигналы от множества других искусственных нейронов), обработать ее определенным образом, а затем выдать результат на «аксон» — выход. В искусственной сети нейроны принято делить на три типа:

  • входные — каждый из этих нейронов получает на «вход» элемент исходной информации (например, одну точку изображения, если сеть распознает фотографии);
  • промежуточные — обрабатывают информацию;
  • выходные — выдают результат (при распознавании фото результатом может быть идентификатор изображенного объекта).
Читайте также:  Тянет живот как перед месячными после переноса эмбрионов

Сама нейросеть создается слоями, как пирог. Один из внешних слоев содержит входные нейроны, другой — выходные, а между ними могут располагаться один или несколько промежуточных.

Каждый нейрон промежуточной сети соединен с множеством нейронов из двух окружающих слоев.

Общение между нейронами обеспечивается с помощью весов — числовых значений, которые каждый нейрон вычисляет на основе данных, полученных от предыдущего слоя сети. 

Создавая искусственные нейронные сети, ученые ориентировались на устройство человеческого мозга. Поэтому принципы поведения рукотворных нейронов не так уж сильно отличаются от настоящих, живых. Может быть, и разум, который сможет развиться на основе таких нейросетей, будет приближен к человеческому?

Отличие искусственного интеллекта от естественного

Вопрос, чем ИИ отличается от естественного интеллекта, на самом деле лежит скорее в философской плоскости, чем в строго научной. И дело даже не в том, что мы не можем представить себе, на что будет похож (или не похож) искусственно созданный разум.

Вообразить мы как раз способны что угодно — и писатели-фантасты многократно это доказали. Дело в том, что ни один искусственный интеллект, существующий на сегодняшний день, не достиг достаточно высокого уровня развития, чтобы состязаться с человеком на равных.

Существует точка зрения, высказанная философом Джоном Серлом еще в 1980-е годы. Он ввел термины «сильный ИИ» и «слабый ИИ». Сильный искусственный интеллект, по мнению ученого, может осознавать себя и мыслить подобно человеку. Слабый на это не способен. 

Сегодняшние ИИ, если классифицировать их по Серлу, однозначно относятся к слабым, поскольку ни у одного из них пока не зародилось самосознания. Наши искусственные нейросети распознают лица и рисуют странные, невероятные картины, читают рукописный текст и даже складывают стихи — но они и создавались исключительно для этих целей.

Ни одна из этих нейросетей не способна передумать и выбрать для себя другую «специальность». Они делают лишь то, чему их обучили, и в некотором смысле их можно считать запрограммированными на выполнение этих задач. Подлинного понимания, что стоит за этими вещами, у них нет.

Серл утверждал, что построение сильного ИИ в принципе невозможно.

Еще один философ, Хьюберт Дрейфус, также полагал, что компьютерные системы никогда не смогут сравняться с человеком — так как в своей разумной деятельности он опирается не только на усвоенные знания, но и эмпирический опыт. Компьютеры им не обладают по определению — следовательно, не судьба им развить собственный разум.

Но эти самоуверенные утверждения были сделаны во времена, когда нейросети делали только первые шаги. Сегодня, глядя на их успехи в обучении, нетрудно поверить в реальность ИИ, который сможет стать равным человеку, а то и превзойти его.

Что такое ИИ?

 Как сравнить человеческий и компьютерный интеллекты?

Постойте, а как мы вообще можем определить, достиг ли искусственный интеллект человеческого уровня или нет?

Можно предположить, что один из критериев — наличие чувств и эмоций, а также креативность. Если машина начала испытывать страх или любовь, если она вдруг решила написать стихотворение или нарисовать картину — разве это не будет проявлением разума?

Вполне возможно. Однако чувства есть и у животных, и у птиц. При этом на вопрос об их разумности (тем более — равенстве их разума человеческому) мы чаще отвечаем отрицательно.

К тому же, чувства можно и запрограммировать — в большинстве они являются реакцией на конкретные внешние раздражители.

Наконец, у нас попросту нет данных о том, смогут ли компьютеры когда-нибудь испытывать эмоции, сравнимые с человеческими. Но должны ли их чувства быть похожими на наши?

Может, более надежный критерий — самосознание? Если машина задается вопросом «Кто я?» — это и есть момент появления разумности? Но самосознание присутствует и у животных. При этом большинство людей вполне способны прожить свой век, не вникая в глубокие философские вопросы.

Существуют ли более точные и строгие методы для сравнения интеллектов? Ведь есть же коэффициент IQ, с помощью которого можно оценить умственные способности человека. Почему бы не использовать его для машины?

 У компьютерных программ есть IQ?

Измерить интеллект даже у человека невероятно сложно — к когнитивным и мыслительным способностям нельзя приложить линейку. Более того, IQ — показатель не абсолютный, а относительный.

Некоторые ученые вообще считают, что тесты IQ измеряют не интеллект как таковой, а способность проходить такие тесты. Ее можно натренировать и получить блестящий результат — но интеллект при этом, разумеется, не изменится.

Так что показатель IQ — не более чем число, которое связано с интеллектом, но не может дать его объективную оценку. 

В некоторых IQ-тестах преобладают задачи на наблюдательность или логику, в других — на комбинаторику, в третьих — на математическое мышление. Результат будет зависеть от того, что дается человеку легче и в чем он компетентнее. Значение имеют скорость прохождения тестов и специализация задач. 

ИИ тоже можно «натаскать» на решение определенных классов задач, и на IQ-тест у машины уйдет куда меньше времени, чем у человека. Так что нейросеть сможет набирать немыслимые для гениальных людей баллы, но при этом будет не способна ответить на простейшие вопросы, к которым ее при обучении не подготовили.

Так существуют ли вообще критерии, по которым можно объективно судить о машинном интеллекте? Одним из первых исследователей, попытавшихся выработать их, стал известный британский математик Алан Тьюринг. 

Что такое тест Тьюринга?

В 1950 году Тьюринг опубликовал статью «Вычислительные машины и разум», в которой обсуждал вопросы теоретической возможности мышления у машин. Это было не первое исследование на тему искусственного интеллекта и даже не первая подобная работа Тьюринга, но именно она стала отправной точкой серьезных научных дискуссий и споров. 

Тьюринг начал с определений, чтобы уточнить вопрос о том, может ли машина думать, — он показался ему слишком размытым. Что за машина имеется в виду? Что вообще означает «думать»?.. Было очевидно, что такой вопрос изначально несет в себе иррациональное зерно, которое не позволит дать на него правильный ответ.

Результатом размышлений ученого стал тест Тьюринга — эксперимент, в котором человеку («судье») предлагается общаться с двумя собеседниками: человеком и компьютером. Задача судьи — понять, кто есть кто.

Если в результате он не уверен, который из его собеседников — программа, или ошибся в оценке, считается, что машина прошла тест.

Суть теста Тьюринга не в создании «машины-обманщика», способной притвориться человеком. Он помогает убедиться в том, что конкретная машина или программа обладает разумом, который трудно отличить от человеческого. Такой компьютер Тьюринг назвал «интеллектуальным» — этому определению уже более 60 лет, и оно остается актуальным.

Процессоры для ИИ

Технологии ИИ не ограничиваются программными решениями. Сегодня активно разрабатываются электронные чипы, в которые поддержка ИИ встроена на аппаратном уровне. Микропроцессоры такого типа называют нейронными процессорами.

Они применяются в беспилотных автомобилях и летательных аппаратах (дронах), промышленных роботах и автоматах, а также для решения специализированных задач — распознавания голоса или изображений, создания поисковых систем и машинных переводчиков.

Источник: https://geekbrains.ru/posts/what_is_ai

Что такое искусственный интеллект — Журнал «Код»: программирование без снобизма

Есть мод­ные сло­ва: искус­ствен­ный интел­лект (ИИ), машин­ное обу­че­ние и ней­ро­се­ти. Раз­бе­рём­ся, что есть что и зачем оно нуж­но.

Чем не угодили обычные алгоритмы

С момен­та созда­ния пер­вых ком­пью­те­ров люди дава­ли им инструк­ции: делай то-то, в таком-то поряд­ке. Поря­док и опи­са­ние дей­ствий назы­ва­ет­ся алго­рит­мом. Все про­грам­мы, кото­рые вас окру­жа­ют, рабо­та­ют на базе алго­рит­мов. Там всё чёт­ко: «Если нажа­та такая кноп­ка, сде­лай вот это».

Про­бле­ма алго­рит­мов в том, что они совер­шен­но бес­по­мощ­ны за пре­де­ла­ми сво­их инструк­ций. Ком­пью­те­ры не уме­ют ори­ен­ти­ро­вать­ся по ситу­а­ции.

Если в алго­рит­ме что-то не про­пи­са­но, ком­пью­тер это­го не сде­ла­ет, даже если от это­го зави­сит его жизнь.

Если бы ком­пью­те­ры уме­ли ори­ен­ти­ро­вать­ся в нестан­дарт­ных ситу­а­ци­ях, мы бы нико­гда не виде­ли оши­бок и «синих экра­нов смер­ти».

Напри­мер, вы ска­за­ли робо­ту «Перед пере­хо­дом ули­цы посмот­ри сна­ча­ла нале­во, а потом напра­во, и если машин нет, то пере­хо­ди доро­гу». Робот подо­шёл к пере­хо­ду. Он посмот­рел нале­во, уви­дел там асфаль­то­уклад­чик. Асфаль­то­уклад­чик — это не маши­на, поэто­му робот пере­хо­дит доро­гу, его вка­ты­ва­ет в асфальт. А что? Такой алго­ритм.

Что такое ИИ?

Что­бы робо­ты вели себя немно­го умнее, им пишут слож­ные алго­рит­мы. Но про­бле­ма оста­ёт­ся: всё, что в алго­ритм не попа­ло, нико­гда не будет испол­не­но. И раз­ра­бот­чи­ки уже мно­го деся­ти­ле­тий меч­та­ют научить маши­ны думать более само­сто­я­тель­но. Для это­го при­ду­ма­ли мно­го чего, в том чис­ле — ней­ро­се­ти.

Что такое нейросети

Есть мно­го мифов о ней­ро­се­тях: буд­то это ком­пью­тер­ный разум, само­обу­ча­ю­ща­я­ся систе­ма, мыс­ля­щая про­грам­ма и так далее. Всё это не так.

На самом деле ней­ро­сеть — это про­сто очень слож­ная база дан­ных с кучей фор­мул. Дан­ные посту­па­ют с одно­го кон­ца базы дан­ных, обра­ба­ты­ва­ют­ся через кучу фор­мул и выда­ют­ся с дру­го­го кон­ца.

Ника­ких мыс­лей там нет — про­сто мате­ма­ти­ка. Слож­ность в том, что­бы выве­сти те фор­му­лы, бла­го­да­ря кото­рым ней­ро­сеть даёт хоть сколько-нибудь полез­ный резуль­тат. Выве­де­ние этих фор­мул — и есть машин­ное обу­че­ние.

У нас будет отдель­ная ста­тья о том, как это всё устро­е­но. 

Вот самое про­стое отоб­ра­же­ние струк­ту­ры ней­ро­се­ти. Сле­ва ячей­ки вво­да дан­ных, спра­ва ячей­ки выво­да дан­ных, а меж­ду ними — какой-то скры­тый слой, в кото­ром ней­ро­сеть совер­ша­ет свои мате­ма­ти­че­ские вычис­ле­ния. Пока что это может быть непо­нят­но, но мы еще рас­ска­жем об этом отдель­но.

Что такое ИИ?

Чем нейросети отличаются от алгоритмов

В алго­рит­мах раз­ра­бот­чи­ки сра­зу про­пи­сы­ва­ют пра­виль­ную после­до­ва­тель­ность дей­ствий, кото­рые дают какой-то пред­ска­зу­е­мый резуль­тат.

Напри­мер, раз­ра­бот­чик пишет про­грам­му для рас­че­та пло­ща­ди квар­ти­ры по чер­те­жу, и там поша­го­во опи­са­ны все дей­ствия: умножь, сло­жи, вычти и т. д.

Если посмот­реть на этот алго­ритм, будет понят­но его устрой­ство, в него мож­но вне­сти изме­не­ния. 

Ней­ро­се­тям вме­сто алго­рит­мов дают мно­го зара­нее пра­виль­но решен­ных задач. Напри­мер, десять тысяч пла­нов квар­тир с уже про­пи­сан­ны­ми пло­ща­дя­ми. И ней­ро­сеть начи­на­ет уга­ды­вать, какой резуль­тат от нее ожи­да­ют. Отдель­ный алго­ритм гово­рит ей, пра­виль­но она уга­да­ла или нет, и со вре­ме­нем она учит­ся уга­ды­вать всё более пра­виль­но. 

По ходу обу­че­ния у ней­ро­се­ти фор­ми­ру­ют­ся свя­зи, кото­рые поз­во­ля­ют ей уга­ды­вать полез­ный резуль­тат. Какие это свя­зи, никто не пони­ма­ет — мы можем их про­на­блю­дать, но не все­гда можем понять прин­цип, по кото­рым они фор­ми­ру­ют­ся. 

Коро­че: алго­ритм дела­ет то, что ему ска­за­но, и дает чет­кий пред­ска­зу­е­мый резуль­тат. Ней­ро­сеть уга­ды­ва­ет, что мы от нее хотим, по непо­нят­но­му нам прин­ци­пу. При этом, если сеть доста­точ­но хоро­шо обу­че­на, ее уга­ды­ва­ния могут быть доста­точ­но точ­ны­ми. 

Что нужно понимать о нейросетях

Ней­ро­се­ти в совре­мен­ном виде — это маши­ны по обра­бот­ке чисел. Ней­ро­сеть не пони­ма­ет, что смот­рит на кар­тин­ку или водит машин­ку, — она лишь видит чис­ла на вхо­де и выда­ёт чис­ла на выхо­де. Она даже не зна­ет, что у её чисел на выхо­де для нас есть какое-то зна­че­ние.

Читайте также:  Сперма коричневого цвета

Напри­мер, в этом видео ней­ро­сеть полу­ча­ет семь чисел на вхо­де (это рас­сто­я­ния до пре­пят­ствий и направ­ле­ние дви­же­ния) и выда­ет два чис­ла на выхо­де — пово­рот руля и газ-тормоз. И уже симу­ля­тор гоноч­ной игры пре­вра­ща­ет эти чис­ла в дви­же­ние машин­ки. Ней­рон­ка про­сто обра­ба­ты­ва­ет чис­ла:

Ней­ро­сеть всё еще не уме­ет импро­ви­зи­ро­вать. Она может дей­ство­вать в ситу­а­ции неко­то­рой непред­ска­зу­е­мо­сти, но гене­ри­ро­вать ори­ги­наль­ные реше­ния — нет. 

Ней­ро­сеть мож­но запу­стить на любом ком­пью­те­ре, осо­бое желе­зо не нуж­но. Это про­сто алго­ритм и дан­ные. Их мож­но ско­пи­ро­вать, заар­хи­ви­ро­вать и выло­жить в интер­нет.

При этом есть и спе­ци­аль­ное желе­зо — ней­рон­ные про­цес­со­ры или, по-другому, ИИ-ускорители. Это те же мик­ро­про­цес­со­ры, но соеди­нён­ные таким обра­зом, что­бы быст­рее обсчи­ты­вать имен­но ней­рон­ки. Но они нуж­ны толь­ко для ско­ро­сти, так-то прин­ци­пи­аль­но ней­рон­ку мож­но рас­счи­тать и на обыч­ном про­цес­со­ре.

На нынеш­нем вит­ке раз­ви­тия ней­ро­се­ти спо­соб­ны лишь вос­про­из­во­дить то, чему их научи­ли. Сво­бод­ное твор­че­ство с чисто­го листа пока не изоб­ре­ли.

Где используется ИИ

Вокруг нас уже мно­го устройств и сер­ви­сов, внут­ри кото­рых есть ИИ в том или ином виде.

Голо­со­вые помощ­ни­ки в теле­фо­нах и колон­ках рас­по­зна­ют речь и коман­ды, что­бы пока­зать нам луч­ший марш­рут, резуль­тат поис­ка или зачи­тать про­гноз пого­ды.

Та же «Али­са» рас­по­зна­ёт речь, ана­ли­зи­ру­ет её, опре­де­ля­ет тема­ти­ку диа­ло­га, выде­ля­ет полез­ную для поис­ка инфор­ма­цию и син­те­зи­ру­ет отве­ты помощ­ни­ка — и во всём ей помо­га­ют зара­нее натре­ни­ро­ван­ные ней­ро­се­ти. Подроб­нее про устрой­ство «Али­сы» читай­те на Хаб­ре.

Источник: https://thecode.media/ai/

Что такое искусственный интеллект ?

Что такое ИИ?

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

Что такое искусственный интеллект?

  • Автором термина «искусственный интеллект» является Джон Маккарти, изобретатель языка Лисп, основоположник функционального программирования и лауреат премии Тьюринга за огромный вклад в области исследований искусственного интеллекта.
  • Искусственный интеллект — это способ сделать компьютер, компьютер-контролируемого робота или программу способную также разумно мыслить как человек.
  • Исследования в области ИИ осуществляются путем изучения умственных способностей человека, а затем полученные результаты этого исследования используются как основа для разработки интеллектуальных программ и систем.

Во время эксплуатации мощных компьютерных систем, каждый задавался вопрос: «А может ли машина мыслить и вести себя также как человек? ».

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

Основные цели ИИ

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

Что способствует развитию ИИ?

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

Программа с ИИ и без ИИ

Программы с ИИ и без отличаются следующими свойствами:

Без ИИ С ИИ
Компьютерная программа без ИИ может отвечать только на конкретные вопросы на которые он запрограммирован отвечать Может отвечать на универсальные вопросы, на которые он запрограммирован.
Внесение изменений в программу приводит к изменению его структуры Программа с ИИ может поглощать новые модификации, сортируя весьма независимые фрагменты информации воедино. Следовательно, вы можете изменять кусочки информации из программы не затрагивая структуру самой программы
Модификация не является быстрым и легким. Модификация быстрая и легкая

Приложения с ИИ

ИИ стал доминирующим в различных областях, таких как:

  • Игры — ИИ играет решающую роль в играх связанных с стратегией таких как, шахматы, покер, крестики — нолики и т.д., где компьютер способен просчитывать большое количество всевозможных решений, основанных на эвристических знаниях.
  • Обработка естественного языка — это возможность общаться с компьютером, который понимает естественный язык, на котором говорят люди.
  • Распознавание речи — некоторые интеллектуальные системы способны слышать и понимать язык, на котором человек общается с ними. Они могут обрабатывать различные акценты, сленги и т.д.
  • Распознавание рукописного текста — программное обеспечение читает текст, написанный на бумаге с помощью ручки или на экране с помощью стилуса. Он может распознавать формы букв и преобразовать его в редактируемый текст.
  • Умные роботы — роботы способные выполнять задачи, поставленные человеком. Они имеют датчики, для обнаружения физических данных из реального мира, такие как свет, тепло, движение, звук, удар и давление. Они имеют высоко производительные процессоры, несколько датчиков и огромную память. Кроме того они способны обучаться на собственных ошибках и адаптироваться к новой среде.

Вот история развития ИИ в течение 20-го века

Год Событие
1923 Карел Чапек ставит пьесу в Лондоне под названием «Универсальные роботы», это стало первым использованием слова «робот» на английском.
1943 Основы для нейронных сетей.
1945 Айзек Азимов, выпускник Колумбийского университета, вводит термин робототехника.
1950 Алан Тьюринг разрабатывает тест Тьюринга для оценки интеллекта. Клод Шеннон публикует подробный анализ интеллектуальной шахматной игры.
1956 Джон Маккарти вводит термин искусственный интеллект. Демонстрация первого запуска программы ИИ в университете Карнеги-Меллон.
1958 Джон Маккарти изобретает язык программирования lisp для ИИ.
1964 Диссертация Дэнни Боброва в МТИ показывает, что компьютеры могут понимать естественный язык достаточно хорошо.
1965 Джозеф Weizenbaum в МТИ разрабатывает Элизу, интерактивного помощника, которая ведет диалог на английском языке.
1969 Ученые из Стэнфордского научно-исследовательского института разработали Шеки, робота, оснащенного двигателями, способного воспринимать и решать некоторые задачи.
1973 Группа исследователей в Эдинбургском университете построила Фредди, знаменитого шотландского робота, способного использовать зрение, чтобы найти и собрать модели.
1979 Был построен первый компьютер-контролируемый автономный автомобиль, Стэнфордская тележка.
1985 Гарольд Коэн разработал и продемонстрировал составление программы, Аарон.
1997 Шахматная программа, которая обыгрывает чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова.
2000 Интерактивный роботы питомцы станут коммерчески доступными. МТИ отображает Кисмет, робота с лицом, который выражает эмоции. Робот Номад исследует отдаленные районы Антарктиды и находит метеориты.

искусственные нейронные сети искусственный интеллект

Источник: https://neuronus.com/stat/1258-chto-takoe-iskusstvennyj-intellekt.html

Искусственный интеллект: как он работает и почему его считают опасностью?

Вопросом искусственного интеллекта начали заниматься ещё в середине ХХ века. Но многие до сих пор представляют покорение галактик, восстание машин и другие картины фантастов, когда слышат про искусственный интеллект.

Тем временем технологии искусственного интеллекта уже используются в повседневной жизни. Благодаря этим технологиям машины способны решать всё больше задач, причём быстрее и качественнее.

Особенно если для этого нужно обрабатывать большие массивы данных: искусственный интеллект решает такие задачи куда эффективнее, чем человек.

Некоторые считают, что такая тенденция многим грозит потерей работы: согласно исследованию Oxford Martin School, до 2033 года технологии позволят полностью автоматизировать 47% рабочих мест. Informburo.kz рассказывает о том, что такое искусственный интеллект, как он работает и каковы перспективы его применения в будущем.

Что такое искусственный интеллект

Искусственный интеллект (ИИ) – это наука и технология создания компьютерных алгоритмов и программ, которые функционируют как интеллектуальные системы: обучаются и сохраняют информацию на основе опыта, оценивают и применяют абстрактные концепции, используют полученные знания, чтобы влиять на окружающую среду.

Искусственный интеллект делят на 2 типа: слабый и сильный. Слабый ИИ ещё называют узконаправленным, потому что он может выполнять только задачи в определённых рамках. Такими являются все существующие на сегодня разработки на основе технологии ИИ.

Сильный искусственный интеллект сможет решать любые задачи в неограниченном спектре областей. Чтобы представить сильный ИИ, вспомните Джарвиса – помощника Тони Старка в «Железном человеке».

Сегодня такой ИИ реализовать невозможно, да и сама идея его создания признана чистой утопией.

Что такое ИИ?

Дина Ли специально для Informburo.kz

Искусственный интеллект сегодня: нейросети и машинное обучение

Технологию ИИ можно реализовывать по-разному. Один из способов – нейросети. Нейросеть строится по тому же принципу, что и нервные сети в живом организме, отсюда и название.

В организме в сеть соединяются нервные клетки – нейроны, они образуют нервную систему.

А в искусственной нейросети используются простые процессоры – вычислительные элементы, которые соединяются и взаимодействуют по такой же схеме.

В отличие от обычных алгоритмов нейросети способны обучаться на основе опыта. Нейросети анализируют и выявляют связи между данными на входе и выходе, обобщают данные и формируют решения задач. Чтобы нейросети могли функционировать таким образом, используются методы машинного обучения. Причём в случае с нейросетями такое обучение требует много вычислительных ресурсов.

Чему вы сможете научить нейросеть, зависит от входных данных. Чем больше данных, тем качественнее будет обучение. Можно научить нейросеть отличать одни объекты от других, сравнивать и прогнозировать.

Обучение нейросети похоже на обучение детей, когда им показывают картинку и говорят: «Это кошка». В случае с нейросетями они получают очень много таких картинок с объясняющими ярлыками и учатся распознавать отдельные элементы, которые затем смогут совмещать.

Входное изображение попадает в некую фильтрующую систему. Фильтры в ней разные по размеру и по сложности элементов, которые могут распознать – у каждого есть свой набор признаков. Изображение многократно фильтруется в этой системе.

Когда много элементов распознано, то нейросеть составляет прогноз: с такой-то вероятностью этот объект – человек.

Так появились нейросети, которые прогнозируют курс акций на завтра, распознают написанные от руки цифры индекса на почтовом конверте и определяют на снимке больной орган. Для их обучения использовали числовые данные о курсах на бирже и изображения написанных цифр, больных и здоровых органов.

Проблема заключалась в том, что нейросети часто ошибались, потому что трудно было собрать действительно большие выборки данных для обучения.

В 2010 году появилась база изображений ImageNet: 15 миллионов изображений в 22 тысячах категорий. Доступ был открытым: данные мог использовать любой исследователь. В итоге стало возможным качественно обучать ИИ.

Нейросети стали более развитыми, доступными и прочно интегрировались в повседневную жизнь.

Искусственный интеллект, с которым мы сталкиваемся в повседневной жизни

Источник: https://informburo.kz/stati/iskusstvennyy-intellekt-kak-on-rabotaet-i-pochemu-ego-schitayut-opasnostyu.html

Что такое Искусственный Интеллект, и где его можно применить | 2019

  • Искусственный Интеллект — искусственно созданная система, способная воспроизводить интеллектуальные и творческие процессы, традиционно свойственные человеческому интеллекту.
  • Одним из основных параметров, определяющих принадлежность системы к категории ИИ, принято считать прохождение теста Тьюринга — способностью системы ввести в заблуждение общающегося с ней человека, который не смог бы определить точно, с кем он общается — с человеком, или с искусственным разумом.
  • Прочие параметры не настолько важны в определении, и могут значительно превосходить человеческие возможности.

Основными составляющими искусственного интеллекта считаются такие категории, как: наличие памяти и баз данных, способность к самообучению и самостоятельной постановке задач, и способность логического решения поставленных задач для достижения цели.

Проблематика и трудности создания искусственного интеллекта связаны в основном с тем, что само определение «интеллект», все еще недостаточно изучено и размыто в формулировках.

Компьютерные системы, способные существенно опередить человека в решении определенных логических, и отчасти абстрактных задач, успешно функционируют уже много лет, но до сих пор еще ни одна такая систем не смогла успешно пройти тест Тьюринга.

Что такое ИИ?

Робот секретарь — самообучающийся с зачатками программного интеллекта.

Способность к самообучению так же демонстрируют многие разработки, поскольку это одна из самых злободневных функций. Такие системы уже успешно применяются в быту, и их производство поставлено на коммерческую основу. Однако, эти функции пока не преодолели барьер, за которым подобную систему можно назвать полноценным искусственным интеллектом.

Максимум, на что способны сегодняшние аналоги систем ИИ, это все еще имитация интеллектуальной деятельности человека, которую сам человек всегда способен разоблачить.

ИИ — это, конечно будущее. А что ещё в перспективе будет интересно через 10, 100 лет — читайте здесь.

Тем не менее, программы таких систем стремительно совершенствуются и усложняются, и это позволяет предполагать, что рано или поздно, барьер, за которым система окажется способной обрести уровень самостоятельности и осознанности, близкий к уровню человеческого интеллекта, все же может быть достигнут.

Разработчики искусственных интеллектуальных систем, естественно, не могут не учитывать возможность утраты контроля над системой, в случае обретения ей уровня самостоятельности, который только и можно назвать подлинным интеллектом. Но, поскольку без определенной степени свободы в процессе самообучения такая система принципиально не способна сформироваться, контролировать этот процесс оказывается в какой-то степени невозможным.

  1. Такой прогноз многих пугает, поскольку — чего ждать от подобной искусственной системы, обретшей самосознание, никто пока не точно предсказать не может, хотя на эту тему написано множество фантастических романов, и поставлено фильмов.
  2. В конечном итоге, мы пока сами не до конца понимаем, связано ли наличие свободы воли человеческого интеллекта, его способность к самоидентификации и рефлексии только с вычислительной мощностью мозга, или это более сложная функция, которая не достижима лишь наращиванием вычислительной мощности и количества внутрисистемных информационных каналов.
  3. Поэтому вопрос о возможности создания полноценного искусственного интеллекта все еще остается открытым.
  4. Андрей Себрант (Яндекс) — Бизнес в Эпоху Искусственного Интеллекта:

Разработки в области искусственного интеллекта — области применения ИИ

ИИ применяют в поисковых системах — ранжирование результатов выдачи в зависимости от множества параметров. Как результат — пользователи получают то, что искали.

  • В социальных сетях и сайтах знакомств — обучаясь на основе взаимодействия участников, ИИ способен предлагать каждому участнику наилучшие варианты для общения.
  • Для банков ИИ — это скоринг на основе bigdata.
  • Для инвесторов — анализ акций и прочих биржевых активов.
  • Что пишут коллеги:

Учебная деятельность. Для улучшения домашнего обучения детям, которые не могут посещать школу, искусственный интеллект необходим в качестве учителя. (Разъяснение материала, доказательство теорем, рассмотрение задач, описание плана учебной деятельности).

Криминалистическая деятельность. (Искусственный интеллект способен распознавать графические изображения, объекты. Это смогло бы сузить территорию поиска преступников, помочь в воссоздании портрета жертвы в случаях невозможности распознания ее, создание портрета преступника, места нахождение детонаторов, жертв, самих убийц).

Рабочая деятельность. (Искусственный Интеллект способен расширять область своих знаний, расшифровывать машинную и человеческую речь.

Это дает возможность заменить людей в любых отраслях и видах деятельности.

ИИ полноценно способен заменить рабочего у станка, телефоны доверия, службы спасения, такси и ряд других профессий, которые относятся к роли обслуживающего персонала: горничные, посудомойки, официантки).

Есть такая мысль, тиражируемая в СМИ, что ИИ нельзя применять в социальной сфере. Но как минимум есть несколько самообучающихся роботов, которые помогают ухаживать за пациентами в мед. учреждениях.

Медицина. (С помощью искусственного интеллекта создается возможность диагностики заболеваний на ранних стадиях. Возможность лечения человека изнутри, помощь в адаптации к структурам живого организма органов, которые были пересажены). На основе технологий, относимых к ИИ создаются роботизированные хирурги.

Искусственный интеллект возможно использовать в качестве няни для детей дошкольного возраста, которая займется обучением дошкольной программы методами игровой конструкции.

Источник: https://adne.info/iskusstvennyj-intellekt/

Что такое искусственный интеллект

Искусственный интеллект  (ИИ, artificial intelligence, AI) — это наука создания интеллектуальных технологий и компьютерных программ.

Искусственный интеллект тесно связан с задачей понять человеческий интеллект с помощью компьютерных технологий. На данный момент нельзя точно сказать, какие вычислительные методы можно называть интеллектуальными. Одни механизмы интеллекта открыты для понимания, остальные нет. На данный момент в программах используются методы, не встречающиеся у людей.

Искусственный интеллект имеет научное направление, которое изучает решение задач интеллектуальной деятельности человека. Искусственный интеллект направлен на выполнение творческих задач в области, знания о которой хранится в интеллектуальной системе программы — базе знаний.

С этими знаниями работает механизм программы — решатель задач. Затем человек получает представление о результате работы программы через интеллектуальный интерфейс. Результатом программы искусственного интеллекта, является воссоздание интеллектуального рассуждения или разумного действия.

Одним из главных свойств искусственного интеллекта является способность самообучаться. В первую очередь, это эвристическое обучение —  непрерывное обучение программы, формирование процесса обучения и собственных целей, анализ и осознание своего обучения.

Научное направление изучающее искусственный интеллект начало зарождаться еще давно:

  • философы думали о познании внутреннего мира человека
  • психологи изучали мышление человека
  • математики занимались расчетами

Вскоре, были созданы первые компьютеры, которые позволили выполнять вычисления обгоняя по скорости человека. Тогда ученые стали задавать вопрос: где граница возможностей компьютеров и могут они достигнуть уровня человека?

Алан Тьюринг — английский ученый, пионер вычислительной техники, написал статью «Может ли машина мыслить?», где описал метод, который поможет определить, в какой момент компьютер можно сравнить с человеком. Этот метод получил названием — тест Тьюринга.

Суть метода заключается в том, чтобы человек сначала отвечал на вопросы компьютера, затем на вопросы другого человека и при этом не зная, кто именно задал ему вопросы. Если при ответе на вопросы компьютера, человек не заподозрил, что это машина, то прохождение теста Тьюринга можно считать успешным, как и то, что компьютер является искусственным интеллектом.

Таким образом, если компьютер проявляет схожее с человеческим поведение в любых естественных ситуациях и способен поддержать диалог с человеком, то можно сказать, что это искусственный интеллект. Еще один предполагаемый метод определения является ли машина интеллектуальной, это ее способность к творчеству и возможность чувствовать.

Существует множество разных подходов к изучению и пониманию искусственного интеллекта.

Символьный подход

Символьный подход стал первым в цифровую эпоху машин. После создания языка символьных вычислений Лисп, его авторы приступили к реализации интеллекта.

Символьный подход используйте слабоформализованные представления. Пока что интеллектуальную работу и связанные с творчеством задачи способен выполнять только человек.

Работа компьютеров в этом направлении является предвзятой и по сути не может выполняться без участия человека.

Символьные вычисления помогли создать правила для решения задач в процессе выполнения компьютерной программы.

Однако стало возможно решать только самые простые задачи, а при появлении любой сложной задачи необходимо снова подключаться человеку.

Таким образом, такие системы не позволяют называть их интеллектуальными, так как их возможности не позволяют решать возникающие трудности и совершенствовать уже знающие способы решения задач для решения новых.

Логический подход

Логический подход основан на моделировании рассуждений и применением языка логического программирования. Например, язык программирования Пролог основан на наборе правил логического вывода без жестких последовательных действий для достижения результата.

Агентно-ориентированный подход

Агентно-ориентированный подход основан на методах помогающих интеллекту выживать в окружающей среде для достижения определенных результатов. Компьютер воспринимает свое окружение и воздействует на него с помощью поставленных методов.

Гибридный подход

Гибридный подход включает в себя экспертные правила, которые могут создаваться нейронными сетями, а порождающие правила с помощью статистического обучения.

Моделирование рассуждений

Существует такое направление в изучении искусственного интеллекта, как моделирование рассуждений. Данное направление включает в себя создания символьных систем, для постановки задач и их решения.

Поставленная задача должна быть переведена в математическую форму. При этом у нее еще нет алгоритма для решения из-за сложности.

Поэтому моделирование рассуждений содержит доказательство теорем, принятие решений, планирование, прогнозирование и т.п.

Обработка естественного языка

Еще одним важным направлением искусственного интеллекта является обработка естественного языка, на котором делается анализ и обработка текстов на понятном для человека языке. Цель этого направления — обработка естественного языка для самостоятельного приобретения знаний. Источником информации может быть текст введенный в программу или полученный из интернета.

Представление и использование знаний

Инженерия знаний — это направление получения знаний из информации, их систематизация и дальнейшее использование для решения различных задач. С помощью специальных баз знаний экспертные системы получают данные для процесса нахождения решений поставленных задач.

Машинное обучение

Одним из основных требований к искусственному интеллекту является возможность машины к самостоятельному обучению без вмешательства учителя. К машинному обучению относятся задачи по распознаванию образов: распознавание символов, текста и речи. Сюда же относится и компьютерное зрение, связанное с робототехникой.

Биологическое моделирование ИИ

Существует такое направление, как квазибиологическая парадигма, которое иначе называется Биокомпьютинг. Данное направление в искусственном интеллекте изучает разработку компьютеров и технологий с использованием живых организмов и биологических компонентов — биокомпьютеров.

Робототехника

Область робототехники тесно связана с искусственным интеллектом. Свойства искусственного интеллекта также необходимы роботам для выполнения множества различных задач. Например, для навигации и определения своего местоположения, изучения предметов и планирование своего перемещения.

Области применения искусственного интеллекта

Искусственный интеллект создается с целью решать задачи из различных областей:

  • Интеллектуальные системы для образования и отдыха.
  • Синтез и распознавание текста и человеческой речи используется в системах обслуживания клиентов.
  • Системы распознавания образов используются используют в системах безопасности, при оптическом и акустическом распознавании, медицинской диагностике, системах определения целей.
  • В компьютерных играх применяются системы ИИ для расчета игровой стратегии, имитации поведений персонажей, нахождения пути в  пространстве.
  • Системы алгоритмической торговли и принятия решений.
  • Финансовые системы для консультации и управления финансами.
  • Роботы используемые в промышленности для решения сложных рутинных задач: роботы для ухода за больными, роботы консультанты, а также занимающиеся деятельностью опасной для жизни человека: роботы спасатели, роботы минеры.
  • Управление человеческими ресурсами и рекрутинг, просмотр и ранжирование кандидатов, прогнозирование успеха сотрудников.
  • Системы распознавания и фильтрации спама в электронной почте.

Это далеко не все области, где можно применить искусственный интеллект.

Сейчас создание искусственного интеллекта является одной из важных задач человека. Однако пока нет единой точки зрения на то, что можно считать интеллектом, а что нельзя. Многие вопросы вызывают споры и сомнения.

Возможно ли создание интеллектуального разума, который будет понимать и решать проблемы людей? Разум, не лишенный эмоций и со способностями присущими живому организму. Пока не настало время, когда мы это увидим.

Источник: http://unetway.com/blog/what-is-artificial-intelligence/

Ссылка на основную публикацию