Клуб 4CIO – Искусственный интеллект (страница 1)

Клуб 4CIO

Искусственный интеллект

Искусственный интеллект

Термины и определения

В английском языке термин Intelligence не имеет антропоморфной окраски, которую он имеет в традиционном русском переводе. Intelligence означает «умение рассуждать разумно», а вовсе не антропоморфный «интеллект»; для антропоморфного русскоязычного «интеллекта» имеется английский аналог “intellect”. Ложный налёт антропоморфности, или “антропоморфный эффект”, осложняет четкое понимание свойств и области применимости искусственного интеллекта. Имеется принципиальная разница между физическими параметрами искусственного интеллекта и мозга человека. Например, Azure AI потребляет порядка 10-12 МВт электроэнергии и занимает огромный машинный зал, в то время как мозг потребляет в среднем 20 Вт и занимает 1300 куб. см. пространства.

Приведем некоторые варианты определений термина Искусственный интеллект (ИИ; англ. Artificial Intelligence, AI). Определения разбиты на две группы – с антропоморфным эффектом и без. Определения без антропоморфного эффекта являются строгими. Определения с антропоморфным эффектом являются не строгими и в той или иной степени могут иметь манипулятивный характер.

Строгие определения

Искусственный интеллект – это процесс и результат процесса автоматизации построения алгоритмов и их отображения на архитектуру ЭВМ в виде программы.

Г.И. Марчук. Методы вычислительной математики

Искусственный интеллект – это аппроксимация функции отображения одного множества в другое. При этом функция отображения, первое и второе множества существуют до момента обучения алгоритма аппроксимации функции. Математическим обоснованием существования сходимости и устойчивости таких аппроксимаций для конечномерных множеств является теорема А.Н. Тихонова о неподвижных точках отображения на упорядоченных ограниченных множествах. Задача построения аппроксимации функции отображения бесконечного множества на конечное относится к категории некорректных задач, решение у которой либо отсутствует, либо множественно, либо неустойчиво.

А.И. Аветисян. Академик, Директор ИСП РАН

Не строгие определения

Искусственный интеллект – свойство интеллектуальных систем выполнять творческие функции, которые традиционно считаются прерогативой человека.

Википедия

Искусственный интеллект – это область компьютерных наук, которая занимается созданием интеллектуальных машин и программ, способных выполнять задачи, традиционно ассоциируемые с человеческим интеллектом, такие как распознавание образов, обработка естественного языка, принятие решений и обучение. ИИ включает в себя широкий спектр подходов, включая машинное обучение, нейронные сети, экспертные системы и многое другое. Цель ИИ – создание систем, которые могут адаптироваться к новым ситуациям, учиться на опыте и принимать решения без прямого вмешательства человека.

Большая языковая модель GigaChat

Термин «искусственный интеллект» представляет множество дисциплин в области программного обеспечения, логики, вычислений и философии, цель которых – создание компьютеров, способных выполнять функции, ранее свойственные только человеку. В качестве примера таких функций можно назвать восприятие значения, написанного или произнесенного, обучение, распознавание мимики и так далее. Направление развития искусственного интеллекта имеет долгую историю. Такие ранние технологические прорывы, как оптическое распознавание символов, теперь являются обыденным явлением.

HPE

Искусственный интеллект позволяет компьютерам обучаться на собственном опыте, адаптироваться к задаваемым параметрам и выполнять те задачи, которые раньше были под силу только человеку. В большинстве случаев реализации ИИ – от компьютерных шахматистов до беспилотных автомобилей – крайне важна возможность глубокого обучения и обработки естественного языка. Благодаря этим технологиям компьютеры можно «научить» выполнению определенных задач с помощью обработки большого объема данных и выявления в них закономерностей.

SAS

История ИИ

История искусственного интеллекта начинает отсчет с древних времен, когда философы размышляли, как можно искусственно механизировать человеческое мышление и управлять им с помощью разумных «нечеловеческих» машин. Мыслительные процессы, которые подогревали интерес к ИИ, зародились, когда классические философы, математики и логики рассмотрели возможность манипулирования символами (механически), что в конечном итоге привело к изобретению программируемого цифрового компьютера, компьютера Атанасова-Берри (ABC) в 1940-х годах. Это конкретное изобретение вдохновило ученых на продвижение идеи создания «электронного мозга» или существа с искусственным интеллектом.

Математик Алан Тьюринг среди прочего предложил тест, который измерял способность машины воспроизводить человеческие действия в степени, неотличимой от человеческого поведения. Позднее в том же десятилетии область исследований ИИ была основана во время летней конференции в Дартмутском колледже в середине 1950-х годов, где Джон Маккарти, ученый-компьютерщик и когнитивист, ввел термин «искусственный интеллект».

Начиная с середины XX века многие ученые, программисты, логики и теоретики способствовали укреплению современного понимания искусственного интеллекта в целом. С каждым новым десятилетием появлялись инновации и открытия, которые меняли фундаментальные знания людей в области искусственного интеллекта и того, как исторические достижения превратили ИИ из недостижимой фантазии в осязаемую реальность для нынешнего и будущих поколений.

1940-1960: Рождение ИИ на волне кибернетики

Период между 1940 и 1960 годами был отмечен сочетанием технологических достижений (ускорителем которых стала Вторая мировая война) и желанием понять, как объединить работу машин и органических существ. Для Норберта Винера, пионера в области кибернетики, целью было объединить математическую теорию, электронику и автоматизацию в «единую теорию управления и коммуникации, как в животных, так и в машинах». Незадолго до этого первая математическая и компьютерная модель биологического нейрона (формального нейрона) была разработана Уорреном Маккалоком и Уолтером Питтсом еще в 1943 году.

В начале 1950 года Джон фон Нейман и Алан Тьюринг еще не создали термин ИИ, но были отцами-основателями лежащей в его основе технологии: они перешли от компьютеров в десятичной логике XIX века (которая, таким образом, имела дело со значениями от 0 до 9) к машине с двоичной логикой (которая полагается на булеву алгебру, имея дело с цепочками из 0 или 1). Таким образом, два исследователя формализовали архитектуру наших современных компьютеров и продемонстрировали, что это – универсальная машина, способная выполнять то, что запрограммировано.

Тьюринг, с другой стороны, впервые поднял вопрос о возможном интеллекте машины в своей знаменитой статье 1950 года «Вычислительные машины и интеллект» и описал «игру в имитацию», где человек должен иметь возможность различать в диалоге телетайпа, разговаривает ли он с человеком или с машиной. Какой бы противоречивой ни была эта статья («тест Тьюринга»), ее часто будут цитировать как источник вопросов о границе между человеком и машиной.

Термин «ИИ» можно отнести к Джону Маккарти из Массачусетского технологического института, который Марвин Мински (Университет Карнеги-Меллона) определяет как создание компьютерных программ, способных выполнять задачи, которые в настоящее время более удовлетворительно выполняются людьми, потому что требуют умственных процессов высокого уровня, таких как перцептивное обучение, организация памяти и критическое мышление.

Статья 1963 года Рида К. Лолора, члена Калифорнийской коллегии адвокатов «Что могут делать компьютеры: анализ и прогнозирование судебных решений» отмечает, что популярность технологий ИИ снизилась. Герберт Саймон, экономист и социолог, в 1957 году предсказал, что ИИ сумеет победить человека в шахматах в следующие 10 лет, но затем ИИ вступил в первую «зиму». Видение Саймона подтвердилось… 30 лет спустя.

В 1968 году В. Н. Вапником и А. Я. Червоненкисом, сотрудниками Института проблем управления им. Трапезникова, было опубликовано доказательство фундаментального результата – условий равномерной сходимости частот к вероятностям по классу событий. Аналогичные условия были получены для равномерной сходимости средних к математическим ожиданиям по семейству случайных величин. В настоящее время эти результаты широко известны во всём мире, а понятие размерности Вапника-Червоненкиса (VC-dimension) прочно вошло в международный научный лексикон.

1970-1980: Повышение интереса к ИИ

В 1968 году Стэнли Кубрик снял фильм «Космическая одиссея 2001 года», в котором компьютер HAL 9000 суммирует в себе всё многообразие этических вопросов, поставленных ИИ: будет ли он представлять собой высокий уровень сложности, благо для человечества, или опасность? Воздействие фильма, естественно, не было научным, но оно способствовало популяризации темы ИИ, так же, как и влияние писателя-фантаст Филип К. Дик, который никогда не переставал задаваться вопросом: испытают ли однажды машины эмоции.

Именно с появлением первых микропроцессоров в конце 1970 года тема ИИ снова «взлетела». Наступил золотой век экспертных систем. Новый путь движения вперед был фактически открыт в 1965 году в Массачусетском технологическом институте с помощью системы DENDRAL (экспертная система, специализирующаяся на молекулярной химии) и в 1972 году в Стэнфордском университете на основе системы MYCIN (система, специализирующаяся на диагностике болезней крови и лекарствах, отпускаемых по рецепту). Эти системы были основаны на «машине вывода», которая была запрограммирована как «логическое зеркало» человеческого рассуждения. Вводя данные, «движок» внутри системы давал ответы высокого уровня экспертности и знаний. В конце 1980-х – начале 1990-х годов повальное увлечение ИИ снова прекратилось.