Виды искусственного интеллекта

Обычно под термином искусственный интеллект (ИИ) понимают компьютерную систему, способную выполнять задачи, которые ранее считались исключительной прерогативой человека.

Общепринято разделять системы ИИ на три группы: ограниченный или узкий ИИ, который способен решать задачи только в рамках своей области, общий/сильный/широкий ИИ, который может решать задачи в разных областях, и сверхразумный ИИ, который превосходит ум человека во всех областях.

Примеры ограниченного искусственного интеллекта, способного решать одну конкретную задачу, представлены программами компаний IBM и Google DeepMind - Deep Blue и AlphaGo соответственно.

В отличие от общего искусственного интеллекта (AGI), который находится на уровне человеческого интеллекта и может выполнять множество различных задач, слабый искусственный интеллект может действовать только по заданным правилам и не обладает истинно человеческими познавательными возможностями.

Сильный искусственный интеллект (также известный как полный искусственный интеллект) является скорее философской концепцией, нежели практическим подходом к технологии.

Он имитирует человеческий мозг и в философском отношении не различает программное обеспечение и искусственный интеллект, точно имитируя человеческий мозг и действия человека.

Однако ориентиры для разработки сильного искусственного интеллекта до сих пор не ясны, поскольку до конца не понятно, что такое человеческий интеллект и как он развивается.

Сверхразумный искусственный интеллект стоит на ступень выше человеческого и описывается как "интеллект, который намного умнее, чем лучший человеческий мозг, практически во всех областях, в том числе в научном творчестве, общей мудрости и социальных навыках" (Ник Бостром). В таком случае машины станут намного умнее нас.

Один из последних отчетов PwC представил новый подход к классификации искусственного интеллекта, выделяя три различных типа: вспомогательный, дополненный и автономный.

Программы GPS-навигации, работающие в автомобилях, представляют собой пример вспомогательного интеллекта, который помогает человеку в решении задачи. Дополненный интеллект, в свою очередь, позволяет организациям и людям выполнять сложные задачи, которые были бы невозможны без участия компьютера.

Автономный интеллект, такой как у самоуправляемых автомобилей, дает машинам возможность действовать самостоятельно без вмешательства человека.

Однако ключевой характеристикой искусственного интеллекта является его способность учиться. Для достижения этого необходимо найти способы, чтобы компьютеры могли имитировать человеческое мышление, которое отличается более абстрактным и комплексным подходом к решению задач и способностью к обучению и адаптации.

Развитие искусственного интеллекта требует совместной работы экспертов в различных областях, включая лингвистику, биологию, математику, инженерию и психологию, а не только компьютерное программирование.

Дэвид Парментер, руководитель по обработке и анализу данных в компании Adobe, объясняет, что термин "искусственный интеллект" применяется к программам, способным обучаться, а не только кодироваться.

"Мы стараемся научить компьютеры мыслить более интуитивно, анализировать данные и делать прогнозы", - говорит он. Почти все используют искусственный интеллект в виде фильтра спама или средства обнаружения мошеннических сообщений, что является хорошим примером его применения.

В кино и телевизионных передачах искусственный интеллект зачастую ассоциируют с чувствующими роботами, слугами-гуманоидами и неуправляемыми смарт-холодильниками.

На самом же деле искусственный интеллект имеет меньшее отношение к гуманоидам, а охватывает широкий спектр отраслей и научных дисциплин.

Искусственный интеллект объединяет Большие Данные, мощные вычислительные ресурсы и специально разработанные алгоритмы, чтобы позволить программам обучаться и адаптироваться в соответствии с содержимым данных - шаблонами, искажениями, уникальной информацией.

Благодаря таким усовершенствованиям, как обработка естественных языков и машинное обучение, открываются новые возможности с каждой новой порцией информации. Важность этих данных весьма значительна, поскольку компьютеры обрабатывают их, выявляют закономерности и осуществляют разнообразные манипуляции.

Несмотря на значительный прогресс в области искусственного интеллекта, компьютеры на данный момент не обладают компьютеризированным сознанием. В некоторых случаях необходимо вмешательство человека, чтобы принять участие в программных алгоритмах, обработке данных и передаче инструкций машине.

Однако, по мере развития технологий, составляющих фундамент искусственного интеллекта, такие свойства, как знания, рассуждение, обучение и решение задач, продолжают улучшаться и развиваться.

Судя по всему, искусственный интеллект является относительно новой концепцией, которая появилась только за последние несколько лет. Но на самом деле, идеи и технологии, лежащие в основе современных достижений в этой области, были развиваемы уже почти 100 лет.

Первое упоминание слова "робот" на английском языке было почти век назад, когда в Лондоне была поставлена пьеса Карела Чапека "Россумские универсальные роботы", а в 1945 году термин "робототехника" был введен Айзеком Азимовым. Термин "искусственный интеллект" уже используется несколько десятилетий, начиная с 1956 года, когда его ввел Маккарти.

Он же создал в это же десятилетие язык программирования LISP для искусственного интеллекта. Вначале исследования в области искусственного интеллекта были направлены на решение задач и первые работы были представлены в области нейронных сетей, основы которых были заложены еще в 1943 году.

Искусственный интеллект как научное направление начал свое развитие в середине XX века. К этому времени уже существовало множество предпосылок для его зарождения: философы давно спорили о природе человека и процессах познания мира, нейрофизиологи и психологи разработали ряд теорий, касающихся работы человеческого мозга и мышления, а экономисты и математики занимались оптимальными расчетами и формализацией знаний о мире.

Кроме того, был заложен фундаментальный математический инструментарий - теория алгоритмов, и были созданы первые компьютеры.

Новые машины обладают большей скоростью вычислений, чем человек, поэтому ученые задаются вопросом: смогут ли компьютеры достичь уровня развития человека и каковы их возможности?

В 1950 году Алан Тьюринг, один из пионеров вычислительной техники, написал статью с названием «Может ли машина мыслить?», в которой описал процедуру, позволяющую определить момент, когда машина станет разумнее человека. Этот метод получил название теста Тьюринга.

В 1960-х годах Министерство обороны США начало исследования в области искусственного интеллекта, которые продолжаются и по сей день и оказывают значительное влияние на прогресс.

Разработки в области машинного обучения, которая является важной составляющей искусственного интеллекта, начались в 1980-х годах. В 1964 году была опубликована диссертация, доказывающая, что компьютеры могут понимать естественный язык достаточно хорошо для решения алгебраических задач.

В 1960-х годах появилась интерактивная программа ELIZA и робот Shakey, способный решать задачи. В 1979 году был создан первый беспилотный автомобиль, управляемый компьютером, а к 1990 году были достигнуты значительные успехи в области искусственного интеллекта, включая демонстрации машинного обучения, анализа данных, разработки в области естественных языков и виртуальной реальности.

В России началась работа в области искусственного интеллекта в 1960-х годах. Исследования проводились в Московском университете и Академии наук под руководством Вениамина Пушкина и Д. А. Поспелова. М. Л. Цетлин и его коллеги занимались разработкой вопросов, связанных с обучением конечных автоматов.

В 1964 году, ленинградский логик Сергей Маслов опубликовал работу «Обратный метод установления выводимости в классическом исчислении предикатов», в которой впервые предложил метод автоматического поиска доказательства теорем в исчислении предикатов.

В 2019 году на совещании по развитию цифровой экономики было принято решение о подготовке национальной стратегии по искусственному интеллекту. В рамках этой стратегии действует федеральная программа, на реализацию которой выделены 90 миллиардов рублей.