Искусственный интеллект - это область науки, занимающаяся моделированием интеллектуальной деятельности человека. Зародившийся более 700 лет назад в средневековой Испании искусственный интеллект оформился в самостоятельную научную область в середине XX в.

Методы искусственного интеллекта позволили создать эффективные компьютерные программы в самых разнообразных, ранее считавшихся недоступными для формализации и алгоритмизации, сферах человеческой деятельности, таких как медицина, биология, зоология, социология, культурология, политология, экономика, бизнес, криминалистика и т.п. Идеи обучения и самообучения компьютерных программ, накопления знаний, приемы обработки нечетких и неконкретных знаний позволили создать программы, творящие чудеса. Компьютеры успешно борются за звание чемпиона мира по шахматам, моделируют творческую деятельность человека, создавая музыкальные и поэтические произведения, распознают образы и сцены, распознают, понимают и обрабатывают речь, тексты на естественном человеческом языке. Нейрокомпьютеры, созданные по образу и подобию человеческого мозга, успешно справляются с управлением сложными техническими объектами, диагностикой заболеваний человека, неисправностей сложных технических устройств; предсказывают погоду и курсы валют, результаты голосований; выявляют хакеров и потенциальных банкротов; помогают абитуриентам правильно выбрать специальность и т.д.

Мы уже привыкли к тому, что компьютеры «умнеют» буквально на глазах, а компьютерные программы становятся все более и более интеллектуальными. Само по себе понятие интеллекта постоянно претерпевает изменения по мере развития науки и человека. Давно уже не считаются интеллектуальными задачи, состоящие в выполнении арифметических операций сложения, умножения, деления. Не считается интеллектуальной задача интегрирования дифференциального уравнения, если для нее известен строго детерминированный алгоритм. В настоящее время принято считать интеллектуальными задачи, которые на современном этапе не поддаются алгоритмизации в традиционном смысле этого слова. Это задачи, для решения которых требуются манипуляции с нечеткими, неконкретными, ненадежными, расплывчатыми и даже нетрадиционными знаниями.

Начнем рассмотрение положений ИИ с терминов и определений.

Термин интеллект (intelligence) происходит от латинского intellectus - что означает ум, рассудок, разум; мыслительные способности человека. Соответственно искусственный интеллект (artificial intelligence) - ИИ (AI) обычно толкуется как свойство автоматических систем брать на себя отдельные функции интеллекта человека, например, выбирать и принимать оптимальные решения на основе ранее полученного опыта и рационального анализа внешних воздействий.

Понятие «интеллект» используется сегодня и в технике, и в технических дисциплинах, которое отличается от определений, сформировавшихся в контексте психологических и философских исследований сознания. Под интеллектом будем понимать способность мышления предвидеть события, предвидеть результаты собственных действий, анализировать и оценивать свое состояние и окружающую обстановку и принимать решения, сообразуясь со своими представлениями об окружающем мире. Определение, данное академиком Н.Н. Моисеевым, рассматривает интеллектуальную деятельность с позиций информатики. Но оно и выделяет самое главное в интеллекте – это способность к отвлеченному мышлению, абстрагированию, благодаря которым и возникают самосознание и рефлексия.

Итак, интеллект – это способность мозга решать (интеллектуальные) задачи путем приобретения, запоминания и целенаправленного преобразования знаний в процессе обучения на опыте и адаптации к разнообразным обстоятельствам.

При этом под термином «знания» подразумевается не только та информацию, которая поступает в мозг через органы чувств. Такого типа знания чрезвычайно важны, но недостаточны для интеллектуальной деятельности. Дело в том, что объекты окружающей нас среды обладают свойством не только воздействовать на органы чувств, но и находиться друг с другом в определенных отношениях. Ясно, что для того, чтобы осуществлять в окружающей среде интеллектуальную деятельность (или хотя бы просто существовать), необходимо иметь в системе знаний модель этого мира. В этой информационной модели окружающей среды реальные объекты, их свойства и отношения между ними не только отображаются и запоминаются, но и, как это отмечено в данном определении интеллекта, могут мысленно «целенаправленно преобразовываться». При этом существенно то, что формирование модели внешней среды происходит «в процессе обучения на опыте и адаптации к разнообразным обстоятельствам».

Интеллектуальная задача . Для того, чтобы пояснить, чем отличается интеллектуальная задача от просто задачи, необходимо ввести термин «алгоритм» - один из краеугольных терминов кибернетики.

Под алгоритмом понимают точное предписание о выполнении в определенном порядке системы операций для решения любой задачи из некоторого данного класса (множества) задач. Термин «алгоритм» происходит от имени узбекского математика Аль-Хорезми, который еще в IX веке предложил простейшие арифметические алгоритмы. В математике и кибернетике класс задач определенного типа считается решенным, когда для ее решения установлен алгоритм. Нахождение алгоритмов является естественной целью человека при решении им разнообразных классов задач. Отыскание алгоритма для задач некоторого данного типа связано с тонкими и сложными рассуждениями, требующими большой изобретательности и высокой квалификации. Задачи, связанные с отысканием алгоритма решения класса задач определенного типа, будем называть интеллектуальными .

Что же касается задач, алгоритмы решения которых уже установлены, то, как отмечает известный специалист в области ИИ М. Минский, «излишне приписывать им такое мистическое свойства, как «интеллектуальность»». В самом деле, после того, как такой алгоритм уже найден, процесс решения соответствующих задач становится таким, что его могут в точности выполнить человек, вычислительная машина (должным образом запрограммированная) или робот, не имеющие ни малейшего представления о сущность самой задачи. Требуется только, чтобы лицо, решающее задачу, было способно выполнять те элементарные операции, их которых складывается процесс, и, кроме того, чтобы оно педантично и аккуратно руководствовалось предложенным алгоритмом. Такое лицо, действуя, как говорят в таких случаях, чисто машинально, может успешно решать любую задачу рассматриваемого типа.

Поэтому представляется совершенно естественным исключить их класса интеллектуальных такие задачи, для которых существуют стандартные методы решения. Примерами таких задач могут служить чисто вычислительные задачи: решение системы линейных алгебраических уравнений, численное интегрирование дифференциальных уравнений и т. д. Для решения подобного рода задач имеются стандартные алгоритмы, представляющие собой определенную последовательность элементарных операций, которая может быть легко реализована в виде программы для вычислительной машины. В противоположность этому для широкого класса интеллектуальных задач, таких, как распознавание образов, игра в шахматы, доказательство теорем и т.п., напротив это формальное разбиение процесса поиска решения на отдельные элементарные шаги часто оказывается весьма затруднительным, даже если само их решение несложно.

Таким образом, можно перефразировать определение интеллекта как универсальный сверхалгоритм, который способен создавать алгоритмы решения конкретных задач.

Еще интересным замечанием здесь является то, что профессия программиста, исходя из наших определений, является одной из самых интеллектуальных, поскольку продуктом деятельности программиста являются программы - алгоритмы в чистом виде. Именно поэтому, создание даже элементов ИИ должно очень сильно повысить производительность его труда.

Деятельность мозга (обладающего интеллектом), направленную на решение интеллектуальных задач, будем называть мышлением, или интеллектуальной деятельностью . Интеллект и мышление органически связаны с решением таких задач, как доказательство теорем, логический анализ, распознавание ситуаций, планирование поведения, игры и управление в условиях неопределенности. Характерными чертами интеллекта, проявляющимися в процессе решения задач, являются способность к обучению, обобщению, накоплению опыта (знаний и навыков) и адаптации к изменяющимся условиям в процессе решения задач. Благодаря этим качествам интеллекта мозг может решать разнообразные задачи, а также легко перестраиваться с решения одной задачи на другую. Таким образом, мозг, наделенный интеллектом, является универсальным средством решения широкого круга задач (в том числе неформализованных) для которых нет стандартных, заранее известных методов решения.

Следует иметь в виду, что существуют и другие, чисто поведенческие (функциональные) определения. Так, по А. Н. Колмогорову, любая материальная система, с которой можно достаточно долго обсуждать проблемы науки, литературы и искусства, обладает интеллектом. Другим примером поведенческой трактовки интеллекта может служить известное определение А. Тьюринга. Его смысл заключается в следующем. В разных комнатах находится люди и машина. Они не могут видеть друг друга, но имеют возможность обмениваться информацией (например, с помощью электронной почты). Если в процессе диалога между участниками игры людям не удается установить, что один из участников - машина, то такую машину можно считать обладающей интеллектом.

Кстати интересен план имитации мышления, предложенный А. Тьюрингом. «Пытаясь имитировать интеллект взрослого человека, - пишет Тьюринг, - мы вынуждены много размышлять о том процессе, в результате которого человеческий мозг достиг своего настоящего состояния… Почему бы нам вместо того, чтобы пытаться создать программу, имитирующую интеллект взрослого человека, не попытаться создать программу, которая имитировала бы интеллект ребенка? Ведь если интеллект ребенка получает соответствующее воспитание, он становится интеллектом взрослого человека… Наш расчет состоит в том, что устройство, ему подобное, может быть легко запрограммировано… Таким образом, мы расчленим нашу проблему на две части: на задачу построения «программы-ребенка» и задачу «воспитания» этой программы».

Забегая вперед, можно сказать, что именно этот путь используют практически все системы ИИ. Ведь понятно, что практически невозможно заложить все знания в достаточно сложную систему. Кроме того, только на этом пути проявятся перечисленные выше признаки интеллектуальной деятельности (накопление опыта, адаптация и т. д.).

Термин «искусственный интеллект» введен в обиход в 1956 г. профессором Массачусетского технологического института Дж.Макарти на встрече американских специалистов в области наук, связанных с теорией и практикой исследования вычислительных процессов. На этой встрече в Дортмутском колледже, которую американцы считают первой конференцией по ИИ, были сформулированы две основные задачи в новой научно-технической отрасли: раскрыть механизм человеческого мышления и построить электронную машину, которая могла бы имитировать данный процесс .

Единого определения, полностью описывающего эту научную область, не существует и по сей день. Среди многих точек зрения на нее сегодня доминируют три. Согласно первой - исследования в области ИИ являются фундаментальными исследованиями, в рамках которых разрабатываются модели и методы решения задач, традиционно считавшихся интеллектуальными и не поддававшихся ранее формализации и автоматизации. Согласно второй точке зрения, новое направление связано с новыми идеями решения задач на ЭВМ, с разработкой принципиально иной технологии программирования, с переходом к архитектуре ЭВМ, отвергающей классическую архитектуру, которая восходит еще к первым ЭВМ. Наконец, третья точка зрения, по-видимому, наиболее прагматическая, состоит в том, что в результате работ в области искусственного интеллекта рождается множество прикладных систем, решающих задачи, для которых ранее создаваемые системы были непригодны.

Конечно, все эти три точки зрения взаимно связаны, в области ИИ развиваются фундаментальные исследования, новая технология программирования, новая архитектура технических средств, и все это используется для создания прикладных систем, предназначенных для работы в самых разнообразных областях.

Под искусственным интеллектом будем понимать область научных исследований, в рамках которой разрабатываются модели, методы, технические и программные средства решения задач, традиционно считавшихся интеллектуальными и поддающимися формализации и автоматизации.

Под интеллектуальными системами понимают любые биологические, искусственные или формальные системы, проявляющие способность к целенаправленному поведению. Последнее включает свойства (проявления) общения, накопления знаний, принятия решений, обучения, адаптации и т.д.

Системами ИИ называют системы, предназначенные для выполнения на ЭВМ таких практических задач, которые называются интеллектуальными, если они выполняются людьми. В теории ИИ часто системы ИИ называют интеллектуальными системами.

Еще одно определение понятия «интеллектуальная система» в ИИ предложено Поспеловым Д.А. Система считается интеллектуальной, если в ней реализованы следующие три базовые функции:

1) Функция представления и обработки знаний. Интеллектуальная система должна быть способна накапливать знания об окружающем мире, классифицировать и оценивать их с точки зрения прагматики и непротиворечивости, инициировать процессы получения новых знаний, соотносить новые знания со знаниями, хранящимися в базе знаний.

2) Функция рассуждения. Интеллектуальная система должна быть способна формировать новые знания с помощью логического вывода и механизмов выявления закономерностей в накопленных знаниях, получать обобщенные знания на основе частных знаний и логически планировать свою деятельность.

3) Функция общения. Интеллектуальная система должна быть способна общаться с человеком на языке, близком к естественному (ЕЯ) и получать информацию через каналы, аналогичные тем, которые использует человек при восприятии окружающего мира, прежде всего зрительный и звуковой, уметь формировать «для себя» или по просьбе человека объяснения собственной деятельности, оказывать человеку помощь за счет знаний, которые хранятся в ее памяти, и логических средств рассуждения.

Процитированное в преамбуле определение искусственного интеллекта, данное Джоном Маккарти в 1956 году на конференции в Дартмутском университете , не связано напрямую с пониманием интеллекта у человека. Согласно Маккарти, ИИ-исследователи вольны использовать методы, которые не наблюдаются у людей, если это необходимо для решения конкретных проблем .

В то же время существует и точка зрения, согласно которой интеллект может быть только биологическим феноменом .

Как указывает председатель Петербургского отделения Российской ассоциации искусственного интеллекта Т. А. Гаврилова, в английском языке словосочетание artificial intelligence не имеет той слегка фантастической антропоморфной окраски, которую оно приобрело в довольно неудачном русском переводе. Слово intelligence означает «умение рассуждать разумно», а вовсе не «интеллект», для которого есть английский аналог intellect .

Участники Российской ассоциации искусственного интеллекта дают следующие определения искусственного интеллекта:

Одно из частных определений интеллекта, общее для человека и «машины», можно сформулировать так: «Интеллект - способность системы создавать в ходе самообучения программы (в первую очередь эвристические) для решения задач определённого класса сложности и решать эти задачи» .

Предпосылки развития науки искусственного интеллекта

История искусственного интеллекта как нового научного направления начинается в середине XX века . К этому времени уже было сформировано множество предпосылок его зарождения: среди философов давно шли споры о природе человека и процессе познания мира, нейрофизиологи и психологи разработали ряд теорий относительно работы человеческого мозга и мышления, экономисты и математики задавались вопросами оптимальных расчётов и представления знаний о мире в формализованном виде; наконец, зародился фундамент математической теории вычислений - теории алгоритмов - и были созданы первые компьютеры.

Возможности новых машин в плане скорости вычислений оказались больше человеческих, поэтому в учёном сообществе зародился вопрос: каковы границы возможностей компьютеров и достигнут ли машины уровня развития человека? В 1950 году один из пионеров в области вычислительной техники, английский учёный Алан Тьюринг , пишет статью под названием «Может ли машина мыслить?» , в которой описывает процедуру, с помощью которой можно будет определить момент, когда машина сравняется в плане разумности с человеком, получившую название теста Тьюринга .

История развития искусственного интеллекта в СССР и России

В СССР работы в области искусственного интеллекта начались в 1960-х годах . В Московском университете и Академии наук был выполнен ряд пионерских исследований, возглавленных Вениамином Пушкиным и Д. А. Поспеловым . С начала 1960-х М. Л. Цетлин с коллегами разрабатывали вопросы, связанные с обучением конечных автоматов.

В 1964 году была опубликована работа ленинградского логика Сергея Маслова «Обратный метод установления выводимости в классическом исчислении предикатов», в которой впервые предлагался метод автоматического поиска доказательства теорем в исчислении предикатов.

До 1970-х годов в СССР все исследования ИИ велись в рамках кибернетики . По мнению Д. А. Поспелова , науки «информатика» и «кибернетика» были в это время смешаны, по причине ряда академических споров. Только в конце 1970-х в СССР начинают говорить о научном направлении «искусственный интеллект» как разделе информатики . При этом родилась и сама информатика, подчинив себе прародительницу «кибернетику». В конце 1970-х создаётся толковый словарь по искусственному интеллекту, трёхтомный справочник по искусственному интеллекту и энциклопедический словарь по информатике, в котором разделы «Кибернетика» и «Искусственный интеллект» входят наряду с другими разделами в состав информатики. Термин «информатика» в 1980-е годы получает широкое распространение, а термин «кибернетика» постепенно исчезает из обращения, сохранившись лишь в названиях тех институтов, которые возникли в эпоху «кибернетического бума» конца 1950-х - начала 1960-х годов . Такой взгляд на искусственный интеллект, кибернетику и информатику разделяется не всеми. Это связано с тем, что на Западе границы данных наук несколько отличаются .

Подходы и направления

Подходы к пониманию проблемы

Единого ответа на вопрос, чем занимается искусственный интеллект, не существует. Почти каждый автор, пишущий книгу об ИИ, отталкивается в ней от какого-либо определения, рассматривая в его свете достижения этой науки.

• нисходящий (англ. Top-Down AI ), семиотический - создание экспертных систем , баз знаний и систем логического вывода, имитирующих высокоуровневые психические процессы : мышление, рассуждение, речь, эмоции, творчество и т. д.;
• восходящий (англ. Bottom-Up AI ), биологический - изучение нейронных сетей и эволюционных вычислений , моделирующих интеллектуальное поведение на основе биологических элементов, а также создание соответствующих вычислительных систем, таких как нейрокомпьютер или биокомпьютер .

Последний подход, строго говоря, не относится к науке о ИИ в смысле, данном Джоном Маккарти, - их объединяет только общая конечная цель.

Тест Тьюринга и интуитивный подход

Этот подход акцентирует внимание на тех методах и алгоритмах, которые помогут интеллектуальному агенту выживать в окружающей среде при выполнении его задачи. Так, здесь значительно тщательнее изучаются алгоритмы поиска пути и принятия решений .

Гибридный подход

Гибридный подход предполагает, что только синергийная комбинация нейронных и символьных моделей достигает полного спектра когнитивных и вычислительных возможностей. Например, экспертные правила умозаключений могут генерироваться нейронными сетями, а порождающие правила получают с помощью статистического обучения. Сторонники данного подхода считают, что гибридные информационные системы будут значительно более сильными, чем сумма различных концепций по отдельности.

Модели и методы исследований

Символьное моделирование мыслительных процессов

Анализируя историю ИИ, можно выделить такое обширное направление как моделирование рассуждений . Долгие годы развитие этой науки двигалось именно по этому пути, и теперь это одна из самых развитых областей в современном ИИ. Моделирование рассуждений подразумевает создание символьных систем , на входе которых поставлена некая задача, а на выходе требуется её решение. Как правило, предлагаемая задача уже формализована , то есть переведена в математическую форму, но либо не имеет алгоритма решения, либо он слишком сложен, трудоёмок и т. п. В это направление входят: доказательство теорем , принятие решений и теория игр , планирование и диспетчеризация , прогнозирование .

Работа с естественными языками

Немаловажным направлением является обработка естественного языка , в рамках которого проводится анализ возможностей понимания, обработки и генерации текстов на «человеческом» языке. В рамках этого направления ставится цель такой обработки естественного языка, которая была бы в состоянии приобрести знание самостоятельно, читая существующий текст, доступный по Интернету. Некоторые прямые применения обработки естественного языка включают информационный поиск (в том числе, глубокий анализ текста) и машинный перевод .

Представление и использование знаний

Направление инженерия знаний объединяет задачи получения знаний из простой информации , их систематизации и использования. Это направление исторически связано с созданием экспертных систем - программ, использующих специализированные базы знаний для получения достоверных заключений по какой-либо проблеме.

Производство знаний из данных - одна из базовых проблем интеллектуального анализа данных . Существуют различные подходы к решению этой проблемы, в том числе - на основе нейросетевой технологии , использующие процедуры вербализации нейронных сетей .

Машинное обучение

Проблематика машинного обучения касается процесса самостоятельного получения знаний интеллектуальной системой в процессе её работы. Это направление было центральным с самого начала развития ИИ . В 1956 году, на Дартмундской летней конференции, Рей Соломонофф написал отчёт о вероятностной машине, обучающейся без учителя , назвав её: «Индуктивная машина вывода» .

Робототехника

Машинное творчество

Природа человеческого творчества ещё менее изучена, чем природа интеллекта. Тем не менее, эта область существует, и здесь поставлены проблемы написания компьютером музыки , литературных произведений (часто - стихов или сказок), художественное творчество . Создание реалистичных образов широко используется в кино и индустрии игр.

Отдельно выделяется изучение проблем технического творчества систем искусственного интеллекта. Теория решения изобретательских задач , предложенная в 1946 году Г. С. Альтшуллером , положила начало таким исследованиям.

Добавление данной возможности к любой интеллектуальной системе позволяет весьма наглядно продемонстрировать, что именно система воспринимает и как это понимает. Добавлением шума вместо недостающей информации или фильтрация шума имеющимися в системе знаниями производит из абстрактных знаний конкретные образы, легко воспринимаемые человеком, особенно это полезно для интуитивных и малоценных знаний, проверка которых в формальном виде требует значительных умственных усилий.

Другие области исследований

Наконец, существует масса приложений искусственного интеллекта, каждое из которых образует почти самостоятельное направление. В качестве примеров можно привести программирование интеллекта в компьютерных играх , нелинейное управление , интеллектуальные системы информационной безопасности .

В перспективе предполагается тесная связь развития искусственного интеллекта с разработкой квантового компьютера , так как некоторые свойства искусственного интеллекта имеют схожие принципы действия с квантовыми компьютерами .

Можно заметить, что многие области исследований пересекаются. Это свойственно любой науке. Но в искусственном интеллекте взаимосвязь между, казалось бы, различными направлениями выражена особенно сильно, и это связано с философским спором о сильном и слабом ИИ .

Современный искусственный интеллект

Можно выделить два направления развития ИИ:

• решение проблем, связанных с приближением специализированных систем ИИ к возможностям человека, и их интеграции, которая реализована природой человека (см. Усиление интеллекта );
• создание искусственного разума, представляющего интеграцию уже созданных систем ИИ в единую систему, способную решать проблемы человечества (см. Сильный и слабый искусственный интеллект ).

Но в настоящий момент в области искусственного интеллекта наблюдается вовлечение многих предметных областей, имеющих скорее практическое отношение к ИИ, а не фундаментальное. Многие подходы были опробованы, но к возникновению искусственного разума ни одна исследовательская группа пока так и не подошла. Ниже представлены лишь некоторые наиболее известные разработки в области ИИ.

Применение

Некоторые из самых известных ИИ-систем:

Банки применяют системы искусственного интеллекта (СИИ) в страховой деятельности (актуарная математика), при игре на бирже и управлении собственностью. Методы распознавания образов (включая, как более сложные и специализированные, так и нейронные сети) широко используют при оптическом и акустическом распознавании (в том числе текста и речи), медицинской диагностике, спам-фильтрах, в системах ПВО (определение целей), а также для обеспечения ряда других задач национальной безопасности.

Психология и когнитология

Методология когнитивного моделирования предназначена для анализа и принятия решений в плохо определённых ситуациях. Была предложена Аксельродом .

Основана на моделировании субъективных представлений экспертов о ситуации и включает: методологию структуризации ситуации: модель представления знаний эксперта в виде знакового орграфа (когнитивной карты) (F, W), где F - множество факторов ситуации, W - множество причинно-следственных отношений между факторами ситуации; методы анализа ситуации. В настоящее время методология когнитивного моделирования развивается в направлении совершенствования аппарата анализа и моделирования ситуации. Здесь предложены модели прогноза развития ситуации; методы решения обратных задач.

Философия

Наука «о создании искусственного разума» не могла не привлечь внимание философов. С появлением первых интеллектуальных систем были затронуты фундаментальные вопросы о человеке и знании, а отчасти о мироустройстве.

Философские проблемы создания искусственного интеллекта можно разделить на две группы, условно говоря, «до и после разработки ИИ». Первая группа отвечает на вопрос: «Что такое ИИ, возможно ли его создание, и, если возможно, то как это сделать?» Вторая группа (этика искусственного интеллекта) задаётся вопросом: «Каковы последствия создания ИИ для человечества?»

Термин «сильный искусственный интеллект» ввёл Джон Сёрль , его же словами подход и характеризуется:

Более того, такая программа будет не просто моделью разума; она в буквальном смысле слова сама и будет разумом, в том же смысле, в котором человеческий разум - это разум .

При этом нужно понять, возможен ли «чистый искусственный» разум («метаразум»), понимающий и решающий реальные проблемы и, вместе с тем, лишённый эмоций, характерных для человека и необходимых для его индивидуального выживания [ ] .

Напротив, сторонники слабого ИИ предпочитают рассматривать программы лишь как инструмент, позволяющий решать те или иные задачи, которые не требуют полного спектра человеческих познавательных способностей.

Этика

Другие традиционные конфессии достаточно редко описывают проблематику ИИ. Но отдельные богословы тем не менее обращают на это внимание. Например, протоиерей Михаил Захаров, рассуждая с точки зрения христианского мировоззрения, ставит следующий вопрос: «Человек есть разумно-свободное существо, сотворенное Богом по Его образу и подобию. Мы привыкли все эти определения относить к биологическому виду Homo Sapiens. Но насколько это обосновано?» . Отвечает он на этот вопрос так:

Если предположить, что исследования в области искусственного интеллекта когда-либо приведут к появлению искусственного существа, превосходящего человека по интеллекту, обладающего свободой воли, будет ли это означать, что это существо - человек? … человек есть творение Божие. Можем ли мы это существо назвать творением Божиим? На первый взгляд, оно есть творение человека. Но и при сотворении человека вряд ли стоит буквально понимать, что Бог Своими руками из глины вылепил первого человека. Вероятно это иносказание, указывающее на материальность человеческого тела, созданного по воле Божией. Но без воли Божией ничего не происходит в этом мире. Человек, как со-творец этого мира, может, исполняя волю Божию, создавать новые твари. Такие твари, созданные руками человека по Божией воле, вероятно можно назвать творениями Божиими. Ведь человек создает новые виды животных и растений. А мы считаем растения и животных творениями Божиими. Так же можно относиться и к искусственному существу не биологической природы.

Научная фантастика

Тема ИИ рассматривается под разными углами в творчестве Роберта Хайнлайна : гипотеза возникновения самоосознания ИИ при усложнении структуры далее определённого критического уровня и наличии взаимодействия с окружающим миром и другими носителями разума («The Moon Is a Harsh Mistress», «Time Enough For Love», персонажи Майкрофт, Дора и Ая в цикле «История будущего»), проблемы развитии ИИ после гипотетического самоосознания и некоторые социально-этические вопросы («Friday»). Социально-психологические проблемы взаимодействия человека с ИИ рассматривает и роман Филипа К. Дика «Снятся ли андроидам электроовцы? », известный также по экранизации «Бегущий по лезвию».

В творчестве фантаста и философа Станислава Лема описано и во многом предвосхищено создание виртуальной реальности, искусственного интеллекта, нанороботов и многих других проблем философии искусственного интеллекта. Особенно стоит отметить футурологию Сумма технологии . Кроме того, в приключениях Ийона Тихого неоднократно описываются взаимоотношения живых существ и машин: бунт бортового компьютера с последующими неожиданными событиями (11 путешествие), адаптация роботов в человеческом обществе («Стиральная трагедия» из «Воспоминаний Ийона Тихого»), построение абсолютного порядка на планете путём переработки живых жителей (24-ое путешествие), изобретения Коркорана и Диагора («Воспоминания Ийона Тихого»), психиатрическая клиника для роботов («Воспоминания Ийона Тихого»). Кроме того, существует целый цикл повестей и рассказов Кибериада , где почти всеми персонажами являются роботы, которые являются далёкими потомками роботов, сбежавших от людей (людей они именуют бледнотиками и считают их мифическими существами).

Фильмы

Начиная практически с 1960-х годов вместе с написанием фантастических рассказов и повестей, снимаются фильмы об искусственном интеллекте. Многие повести авторов, признанных во всём мире, экранизируются и становятся классикой жанра, другие становятся вехой в развитии

Искусственный интеллект можно определить как научную дисциплину, которая занимается моделированием разумного поведения. Это определение имеет один существенный недостаток – понятие интеллекта трудно объяснить. Большинство людей уверено, что смогут отличить «разумное поведение», когда с ним столкнутся. Однако вряд ли кто-нибудь сможет дать интеллекту определение, достаточно конкретное для оценки предположительно разумной компьютерной программы и одновременно отражающее жизнеспособность и сложность человеческого разума.

Итак, проблема определения искусственного интеллекта сводится к проблеме определения интеллекта вообще: является ли он чем-то единым, или же этот термин объединяет набор разрозненных способностей? В какой мере интеллект можно создать? Что такое творчество? Что такое интуиция? Можно ли судить о наличии интеллекта только по наблюдаемому поведению? Как представляются знания в нервных тканях живых существ, и как можно применить это в проектировании интеллектуальных устройств? Возможно ли вообще достичь разумности посредством компьютерной техники, или же сущность интеллекта требует богатства чувств и опыта, присущего лишь биологическим существам?

На эти вопросы ответа пока не найдено, но все они помогли сформировать задачи и методологию, составляющие основу современного искусственного интеллекта. Отчасти привлекательность искусственного интеллекта в том и состоит, что он является оригинальным и мощным оружием для исследования этих проблем. Искусственный интеллект предоставляет средство и испытательную модель для теорий интеллекта: эти теории могут быть сформулированы на языке компьютерных программ, а затем – испытаны.

По этим причинам определение искусственного интеллекта, приведенное в начале статьи, не дает однозначной характеристики для этой области науки. Оно лишь ставит новые вопросы и открывает парадоксы в области, одной из главных задач которой является поиск самоопределения. Однако проблема поиска точного определения искусственного интеллекта вполне объяснима. Изучение искусственного интеллекта – еще молодая дисциплина, и ее структура, круг вопросов и методики не так четко определены, как в более зрелых науках, например, физике.

Искусственный интеллект призван расширить возможности компьютерных наук, а не определить их границы. Одной из важных задач, стоящих перед исследователями, является поддержание этих усилий ясными теоретическими принципами.

Любая наука, включая и искусственный интеллект, рассматривает некоторый круг проблем и разрабатывает подходы к их решению. История искусственного интеллекта, рассказы о личностях и их гипотезах, положенных в основу этой науки, возможно, сможет объяснить, почему некоторые проблемы стали доминировать в этой области и почему для их решения были взяты на вооружение методы, используемые сегодня.

Вчера Zillion опубликовал эксклюзивное интервью с молодым ученым, победителем премии Intel ISEF-2013 Ионутом Александру Будистеану, который работает над проектом по созданию безопасных самоуправляемых автомобилей на основе искусственного интеллекта. Все мы по инерции думаем, что ИИ - это что-то из фантастических фильмов. Но он уже здесь, с нами. Хотя не все так просто. Что же такое искусственный интеллект на самом деле?

Искусственный интеллект: проблема определения и метода

В недавнем знаменитый физик Дэвид Дойч рассказал Zillion о своей позиции в вопросе искусственного интеллекта:

Я думаю, что научно-технологическая революция будет вызвана наращиванием знаний в какой-то области - и произведет ее создание искусственного интеллекта. К сожалению, большинство современных подходов к созданию искусственного интеллекта используют методы и философии, которые, как я полагаю, не могут сработать. Но если мы возьмем широкие временные рамки, думаю, эта проблема разрешима и будет разрешена. И когда это случится, мир уже никогда не будет прежним. С одной стороны, мы не будем одиноки с точки зрения обладания разумом. Но с другой стороны - различия между человеческими существами и искусственными разумами неизбежно сотрутся. Мы будем способны даже загружать свое сознание, разум в компьютер с искусственным интеллектом и тогда станем бессмертными. Кстати, сама по себе загрузка человеческого разума в компьютер не будет являться искусственным интеллектом - компьютер станет лишь искусственным субстратом для управления «обычным» разумом. Я не считаю это искусственным интеллектом. Последствия всего одного достижения прогресса - появления искусственного интеллекта - будут колоссальны. Я не знаю, когда это произойдет: к сожалению, сегодняшние пути ведут, скорее, к неудаче. Я могу сказать почему, если хотите.

Дэвид Дойч (David Deutsch)

Британский физик-теоретик. Профессор Оксфордского университета. Один из пионеров в области квантовых вычислений. Пропагандист эвереттовской многомировой интерпретации квантовой механики. В 1998 году был награжден премией Дирака Британского института физики, а в 2005году - премией в области компьютерных наук Edge of Computation Science Prize . В 2008 году за свои научные достижения был избран в Лондонское королевское общество.

- Если вы думаете, что это просто род компьютерной программы, то настоящий искусственный интеллект будет совершенно иной программой, чем любая другая. Для других программ вы можете точно установить, что они делают, то есть определенный ответ на каждый ввод. Например, для Word можно установить: если вы нажимаете Delete , выделенный текст должен быть удален. Но искусственный интеллект устроен иначе. Допустим, мне нужно было бы, чтобы программа написала новый труд по физике и опубликовала его - это было бы здорово! Если бы мне нужно было написать для этого требования, спецификацию, чтобы такой труд был опубликован, эта спецификация уже содержала бы те новые знания по физике, которые я просил бы программу открыть. И, следовательно, я загрузил бы эти знания в программу, а не программа создала бы их сама. С другой стороны, если я не загружу туда эти знания, станет невозможно указать, что должна делать программа, также как невозможно указать, что должен делать человек. Следовательно, спецификация для программы искусственного интеллекта не может быть создана в соответствии с определенными бихевиористскими предубеждениями, по которым созданы существующие программы. Вот в этом причина.

Тем не менее уже существует если не «чистый» искусственный интеллект, то его предшественники - умные программы, интеллектуальные системы, устройства с Artificially Simulated Human Behavior (искусственно симулированным человеческим поведением). Что же мировая наука подразумевает под понятием искусственного интеллекта? Каковы подходы к его созданию?

Вопрос парадигмы искусственного интеллекта настолько сложный и комплексный, что им занимаются сразу несколько наук: не только компьютерная наука, но также философия, нейронаука, футурология и др. Философы, например, спрашивают, что такое человек и знание. Нейролингвисты и нейрофизиологи пытаются понять, как именно мы мыслим, познаем, делаем открытия, обнаруживаем новые идеи, создаем инновации. И вообще может ли интеллект быть исключительно биологическим феноменом?

По классическому определению, искусственный интеллект, или ИИ (Artificial intelligence , AI ), представляет собой научную область и технологию создания интеллектуальных машин и интеллектуальных компьютерных программ, использования компьютеров для понимания человеческого интеллекта. При этом концепция ИИ не обязана опираться на биологические принципы. Хотя бы по той причине, что мозг и сознание человека, как считают многие авторитетные представители нейронауки, - научная загадка и мы вряд ли когда-то сможем открыть все тайны устройства этого шедевра эволюции. На девятой минуте видеоинтервью Немецкому культурному центру им. Гете в России нейролингвист с мировым именем Татьяна Черниговская отвечает на вопрос «Можем ли мы познать мозг?»: «Я считаю, что у нас нет никаких шансов познать мозг. Никаких никогда не будет. Никакая система не может понять ту систему, которая сложнее, чем она, - это ровно наша ситуация. Мозг сложнее, чем Вселенная, мозг сложнее всего, поэтому я не могу себе представить, как его часть, которой мы, вероятно, являемся, - хотя кто его знает - как мы можем сами себя изучить, я не понимаю».

Классическое определение искусственного интеллекта дал еще в 1956 году на конференции в Дартмутском университете выдающийся американский информатик Джон МакКарти, изобретатель языка Lisp , основоположник функционального программирования и лауреат Премии Тьюринга за огромный вклад в область исследований искусственного интеллекта. Собственно, он и был автором термина «искусственный интеллект».

Джон МакКарти (John McCarthy)

Американский информатик, автор термина «искусственный интеллект», изобретатель языка Lisp, основоположник функционального программирования.

Уже тогда МакКарти не связывал термин ИИ напрямую с пониманием человеческого интеллекта: он считал, что инженеры и ученые, работающие над ИИ, могут использовать для решения конкретных проблем методы, не свойственные человеческому мышлению. Джон МакКарти говорил, что одна из основных проблем состоит в том, что пока не получается определить, какие вычислительные процедуры называть интеллектуальными, поскольку мировая наука понимает некоторые механизмы интеллекта, но не понимает остальные. Таким образом, в рамках сугубо технологического подхода ИИ сужается до вычислительной составляющей способности достигать целей.

ИИ как направление научных исследований изучает природу и суть интеллектуальной творческой деятельности человека, ищет возможности воспроизвести в искусственных системах отражательную способность человеческого сознания. Но при этом непосредственно суть ИИ понимается как кибернетическая система, которая перерабатывает информацию, поступающую из внешней среды, чтобы на ее основании принимать решения. Очень интересный и важный момент: слово «интеллект» в этом понятии метафорично , поскольку ИИ-системы пока не воспроизводят процессы, происходящие в мозгу человека. На сегодня общепринято, что для именования искусственным интеллектом система должна формировать решения, удовлетворяющие предъявляемым требованиям.

Искусственный интеллект: трудности перевода

Еще более запутанная ситуация с пониманием ИИ через призму русского языка. В России вопросами ИИ занимается Российская ассоциация искусственного интеллекта. Интересно, что само русскоязычное понятие «искусственный интеллект» считается в РАИИ неудачным переводом термина Artificial Intelligence. Artificial означает «искусственный, рукотворный, ненастоящий, ненатуральный», а Intelligence - «интеллект, рассудок, разум, умственные способности; информация, сведения секретного характера; разведка, разведывательная служба». Понятие intelligence в научном контексте подразумевает «способность разумно рассуждать». И оно не идентично слову intellect, которое, собственно, и означает «интеллект». В Российской ассоциации искусственного интеллекта предлагают вот эти три определения искусственного интеллекта:

• Научное направление, в рамках которого ставятся и решаются задачи аппаратного или программного моделирования тех видов человеческой деятельности, которые традиционно считаются интеллектуальными.
• Свойство интеллектуальных систем выполнять функции (творческие), которые традиционно считаются прерогативой человека. При этом интеллектуальная система — это техническая или программная система, способная решать задачи, традиционно считающиеся творческими, принадлежащие конкретной предметной области, знания о которой хранятся в памяти такой системы. Структура интеллектуальной системы включает три основных блока — базу знаний, решатель и интеллектуальный интерфейс, позволяющий вести общение с ЭВМ без специальных программ для ввода данных.
• Наука под названием искусственный интеллект входит в комплекс компьютерных наук, а создаваемые на ее основе технологии относятся к информационным технологиям. Задачей этой науки является воссоздание с помощью вычислительных систем и иных искусственных устройств разумных рассуждений и действий.

Критерии: что считать искусственным интеллектом?

Итак, термин «искусственный интеллект» чрезвычайно неоднозначен, поскольку разным комбинациям определения, отражающим тот или иной подход, соответствует определенный технологический уровень. Каким-то пониманиям термина существующие технологии уже вполне отвечают, а другие понимания ИИ на данной стадии научно-технологического прогресса остаются в поле фантастики. Возникает естественный вопрос о критериях: какими свойствами и способностями должна обладать программа настоящего искусственного интеллекта? Но и тут обнаруживается, что дистанция между критериями велика.

Критерий ожидания. Сейчас достаточно много интеллектуальных девайсов и разнообразного софта, который называют «умным» или «интеллектуальным». Это может быть и не слишком сложная электроника, у которой есть набор режимов, переключаемых автоматически, а также сенсоры, датчики, алгоритмы. Предложить пользователю больше, чем заложено, такой софт и такие устройства не могут. Но тут многое зависит от критерия ожидания: чего мы ждем от искусственного интеллекта, который будем считать «настоящим»? Мы надеемся создать с помощью науки и технологий негуманоидную личность? Мы хотим, чтобы ИИ открыл нам какие-то тайны Вселенной, непостижимые для человека? Мы ожидаем некий невероятно мощный «думатель», который даст нам «ответ на главный вопрос жизни, Вселенной и вообще?»

С чем мы сравниваем степень и своеобразие интеллектуальности того или иного устройства/программы? Автоматическая коробка передач вполне себе «интеллектуальна» по сравнению с механической, поскольку ее «начинка» позволяет без нашего участия «решать», на какую скорость переключиться в данный момент. Может быть, это нас уже не впечатляет, но, строго говоря, это чудо техники, которое считали бы мистическим чудом несколько сотен лет назад.

Уже сейчас можно скачать в свой смартфон бесплатное с интеллектуальной системой тестов, которая подстраивается под конкретного человека и его задачу, учитывает уровень подготовки и освоения материала, позволяет конструировать индивидуальные тесты. А самоуправляемые автомобили на основе ИИ интеллектуальны, потому что напичканы базами данных и сенсорами, которые позволяют бортовому компьютеру выбирать маршрут, определять разметку и препятствия.

Любая развитая технология неотличима от магии, как гласит один из трех законов Кларка. Мозг человека, когнитивные способности, человеческий интеллект и сознание пока тоже являются в каком-то смысле магией, если мы говорим об этом в контексте кризисной потребности нейронауки в прорывной теории. Но мелкими шагами эта «магия» раскладывается на составляющие, которые можно изменить: взять хотя бы знаменитый «нейрон Халле Берри» (инструментальные исследования в одном из экспериментов позволили обнаружить в мозгу человека нейрон, который реагирует на любое упоминание этой актрисы или ее образ). Так что «магия» человеческого интеллекта все же измеряема и вычисляема в какой-то мере, и искусственный интеллект, до определенной границы использующий принципы человеческого мышления или имитирующий его, - вполне реализуемая задача. Но, опять же, что мы считаем интеллектом? Это может быть не только человеческий интеллект. Если на то пошло, в нейронауке присутствует концепция распределенного мозга, который, как полагают исследователи, есть у муравьев, и именно он обусловливает их чрезвычайно сложно устроенную социальную жизнь. А дельфинов не так давно стали позиционировать как негуманоидных личностей.

Критерий способа. От критерия ожидания переходим к критерию способа. Если истинно интеллектуальной мы не считаем автоматику, которая многое умеет, но действует согласно заложенным алгоритмам и ограничениям, то получается вот что: возможно, мы ждем от «истинного» ИИ человечности. Тут стоит вспомнить о том, что сказал профессор Оксфордского университета Дэвид Дойч: просто загрузить разум в компьютер - это еще не создать искусственный интеллект, поскольку компьютер станет лишь искусственным субстратом для управления «природным» человеческим разумом. И Дойч не считает это искусственным интеллектом. Ждем ли мы от ИИ непредсказуемости, самостоятельности мышления и способности изобретать новое, то есть создавать идеи и знания, которые не заложены нами по умолчанию? Ожидаем ли мы совершенства мышления на самом деле? Ключи от дверей, за которыми начинается эра искусственного интеллекта, находятся в руках философов и неврологов. Проблема ИИ как науки в том, что философы и неврологи всего мира и всех времен пока не пришли к единому пониманию интеллекта и мышления. Более того, вообще есть сомнения: можно ли применять понятие интеллекта в отношении машин и обязательны ли для интеллекта психика, иррациональный элемент и эмоции?

Тут на первый план выходит эмпирический тест Алана Тьюринга, предложенный еще в 1950 году в философском журнале Mind в статье «Вычислительные машины и разум» («Computing Machinery and Intelligence »). Цель теста Тьюринга - определение возможности искусственного мышления, близкого к человеческому. Стандартная формулировка такова: «Человек взаимодействует с одним компьютером и одним человеком. На основании ответов на вопросы он должен определить, с кем разговаривает: с человеком или компьютерной программой. Задача компьютерной программы - ввести человека в заблуждение, заставив сделать неверный выбор». Все участники теста не видят друг друга. При этом получается, что машина должна имитировать не только рациональность, но и нерациональность мышления и поведения человека.

Тьюринг прогнозировал, что машины все же научатся думать в буквальном смысле и пройдут этот тест. Большую научную ставку он делал на машинное обучение: Тьюринг предполагал, что оно станет ключевым звеном в построении сверхмощных компьютеров. И этот подход сейчас находит одобрение в среде специалистов по ИИ. Футуролог Рэймонд Курцвейл считает, что тест Тьюринга будет пройден между 2020-м и 2030-м годами. Уже сейчас на успех претендует программа «Искусственное лингвистическое интернет-компьютерное существо» (Artificial Linguistic Internet Computer Entity - A.L.I.C.E.). Это виртуальный собеседник, способный вести диалог с человеком на естественном языке. Три раза A.L.I.C.E. получала бронзовую награду в конкурсе премии Лебнера, которая является платформой для проведения теста Тьюринга. Золотую и серебряную награду еще не получала ни одна ИИ-программа. Софт Jabberwacky отстает всего немного, он получил бронзовую награду дважды. Название этой ИИ-программы - игра со словом jabberwocky, которое означает «рифмованная бессмыслица, абракадабра». Это авторский неологизм из книги Льюиса Кэрролла «Зазеркалье». Хотите пообщаться с ИИ Jabberwacky? Это можно сделать прямо сейчас на сайте Jabberwacky.Com , если вы говорите по-английски. Jabberwacky остроумно шутит, играя вашими словами: иллюзия того, что вы чатитесь с разумным существом, достаточно сильная. Те, кто чатился в конце 90-х, получат примерно те же эмоции.

Эксперимент Zillion . Фрагмент общения с ИИ-программой Jabberwacky: самообучающаяся программа- пытается трактовать слова собеседника и релевантно реагировать на них. Иногда получается интересная полуфилософская смысловая игра, но порой цепочки ответов в таком стиле заводят Jabberwacky далеко: к предложению пожениться и намеку на военные планы относительно человечества.

Критерий способности к самообучению. И тут мы переходим к следующему критерию оценки программы как настоящего искусственного интеллекта - речь о способности к обучению. Существует такое частное определение интеллекта, общее для человека и машины: «Интеллект - это способность системы создавать в ходе самообучения программы для решения задач и решать эти задачи». Что есть тот же Jabberwacky? Или кто? Это программа, способная к обучению. В частности, она умеет имитировать стиль общения человека, с которым пообщалась перед тестом. Это может объяснять и вопросы вроде «Will you marry me ?», и специфический тон общения.

Эксперимент Zillion . Общение с «Искусственным лингвистическим интернет-компьютерным существом» (Artificial Linguistic Internet Computer Entity - A.L.I.C.E.).

ИИ-чатботы A .L .I .C .E . и Jabberwacky общаются друг с другом через мессенджер.

ИИ: сильный и слабый

Все варианты ИИ, которые можно описать через эти критерии укладываются в теории сильного ИИ и слабого ИИ. Сторонники концепции слабого ИИ рассматривают такие программы только как инструмент для решения неких задач, не требующих всей полноты когнитивных способностей человека.

Концепция сильного искусственного интеллекта строится вокруг гипотезы Ньюэлла-Саймона, которая предполагает, что «физическая символьная система имеет необходимые и достаточные средства для произведения базовых интеллектуальных действий, в широком смысле». Без символьных вычислений невозможны осмысленные действия. Сама способность выполнять символьные вычисления достаточна для возникновения способности к выполнению осмысленных действий. Большая часть исследований ИИ идет по пути создания символьных систем. А символьные вычисления - это программирование.

По концепции сильного ИИ, некоторые формы действительно способны мыслить, осознавать себя и решать задачи. При этом их мыслительный процесс не обязательно устроен так же, как у человека. Теория слабого ИИ такой возможности не допускает. Джон Серль, предложивший концепцию сильного ИИ считает, что это будет не модель разума, а непосредственно разум. На сегодня у исследователей есть договоренность о том, какими свойствами обладают сильный ИИ и слабый ИИ.

Сильный ИИ - это принятие решений, использование стратегий, решение головоломок и действия в условиях неопределенности, представление знаний, обучение, общее представление о реальности, планирование, общение на естественном языке, сознание, восприимчивость к окружению, осознание себя как отдельной личности, понимание собственных мыслей, сопереживание, мудрость - и объединение всех этих способностей для достижения целей. В наши дни работа над такими программами уже ведется. При этом в поле неопределенности опять же находятся несколько важнейших вопросов. Все это значимо для людей, но является ли это необходимым для машинного интеллекта? Достаточно ли этого для истинного искусственного разума? И могут ли такие свойства, как сопереживание, возникать автоматически при достижении какого-то уровня интеллекта?

ИИ: 4 подхода + инструменты

Суммируя все вопросы, идеи и парадигмы, выделяют несколько подходов к созданию ИИ:

1. Top -Down AI : нисходящий, семиотический подход. Речь о создании экспертных систем, баз знаний и систем логического вывода, которые имитируют высокоуровневые психические процессы, такие как рассуждение, эмоции, творчество, речь, мышление в целом. К нисходящему спектру подходов относятся:

• Логический подход. Он основан на моделировании рассуждений с использованием логики как теоретической основы.
• Символьный подход. Особенность символьных вычислений - создание новых правил в процессе выполнения программы. Неинтеллектуальные системы не способны к этому.
• Агентно-ориентированный подход. Акцент делается на выживание в окружающей среде, поиск пути, принятие решений и выполнение задач. Это подход, который развивается с начала 1990-х и основан на использовании интеллектуальных (рациональных) агентов. Интеллект в этом случае трактуется как вычислительная часть, планирование способности достигать поставленных перед интеллектуальной машиной целей. ИИ-машина воспринимает окружающую среду через датчики и воздействует на объекты посредством исполнительных механизмов.

  2. Bottom -Up AI : восходящий, биологический подход. Он включает в себя изучение нейронных сетей и эволюционных вычислений, которые моделируют интеллектуальное поведение на основе биологических элементов. К этому направлению относится работа над нейрокомпьютером или биокомпьютером. Биологическое моделирование ИИ обосновано тем, что искусственные системы так или иначе повторяют структуру и функции биологических систем, у которых поведение, способность к обучению и адаптация обусловлены биологическими особенностями. К Bottom -Up AI относятся:

  • Работа над нейронными сетями.
  • Генетический подход. Он основан на идее, что алгоритм станет эффективнее, позаимствовав лучшие характеристики у «родительских» алгоритмов.

  3. Гибридный подход. Это синергетическая комбинация нейронных и символьных моделей, которая, как предполагают исследователи, наделит ИИ гармоничным спектром когнитивных и вычислительных возможностей. Правила умозаключений у такой ИИ-программы будут генерироваться нейронными сетями, а порождающие правила будут создаваться через статистическое обучение. Эта концепция считается одной из самых перспективных.

  4. Это тот самый принципиально новый подход, о котором сказал в интервью физик Дэвид Дойч, но который еще предстоит открыть.

  Инструментарий создания и обучения ИИ обширен:

  • Работа с естественными языками: анализ возможностей понимания, генерация текстов на языке человека, глубокий анализ текста, машинный перевод, информационный поиск.
  • Символьное моделирование мыслительных процессов: создание символьных систем, моделирование рассуждений, доказательство теорем, принятие решений, прогнозирование, планирование, теория игр.
  • Машинное обучение: обучение без учителя (распознавание образов во входном потоке) и обучение с учителем (классификация и анализ).
  • Представление и использование знаний: получение знаний из простой информации, их систематизация и использование, создание экспертных систем (программ, использующих базы знаний для получения знаний по разным вопросам); производство знаний из данных на основе нейросетевой технологии, вербализации нейронных сетей.

  Тема искусственного интеллекта на этом далеко не исчерпана: следите за обновлениями Zillion .