Искусственный интеллект
Что такое искусственный интелект? — вопрос Google. Возможно, вы имели в виду: «Что такое искусственный интеллект?» последует ответ. Да, конечно же!
И через доли секунды, исправив вашу глупую оплошность, интеллектуальная поисковая машина выдаст 19 200 000 результатов поиска, в том числе видео и аудиозаписи, исторические данные и последние новости, упорядоченные по релевантности и достоверности. Пару десятков лет назад такой тип искусственного интеллекта казался бы чем-то из мира научной фантастики, но теперь мы просто называем его «технологией».
История искусственного интеллекта началась больше 60 лет назад с философского вопроса, заданного гениальным английским математиком Аланом Тьюрингом: «Может ли машина мыслить?» В 1956 году на конференции по искусственному интеллекту в Дартмуте эта технология была описана следующим образом: «Каждый аспект обучения или любая другая особенность интеллекта могут быть в принципе так точно описаны, что машина сможет сымитировать их».
По сути, изучение искусственного интеллекта сводится к стремлению понять сами механизмы интеллекта. Интеллект человека или машины может быть определен как способность решать проблемы и достигать цели. Компьютеры, как оказалось, являются идеальными машинами для изучения искусственного интеллекта, поскольку очень «обучаемы». В течение полувека исследователи изучали когнитивную психологию — науку о том, как люди думают, — пытаясь вывести различные математические формулы и алгоритмы, имитирующие логические механизмы человеческого интеллекта.
Машины оказались чрезвычайно интеллектуальны при решении сложных логических задач, требующих огромного количества вычислений. Вспомните Deep Blue, шахматный суперкомпьютер, разработанный компанией IBM, который победил гроссмейстера Гарри Каспарова, вычисляя и обрабатывая во время игры практически бесконечное количество возможных ходов.
Как вариант можно рассмотреть обыденные примеры поразительного искусственного интеллекта, такие как спутниковые навигационные системы, установленные во многих новых моделях автомобилей. Вы сообщаете адрес пункта назначения, после чего бортовой компьютер распознает ваш голос, определяет ваше точное местоположение и предоставляет пошаговый маршрут, к примеру, из Москвы в Мадрид. Или даже «простая» функция проверки орфографии в текстовом редакторе, выделяющая или даже автоматически исправляющая случайную опечатку во время набора текста.
А еще есть машины с искусственным интеллектом, которые выходят далеко за рамки обычной жизни, например, роботы. Сегодня самые необыкновенные роботизированные машины не просто логически умны; они физически разумны. К примеру, Stanley, на 100% автономное транспортное средство, выигравшее гонки DARPA Grand Challenge 2005 на маршруте длиной 212 км в пустыне Мохаве. На автомобиле Stanley была установлена спутниковая система навигации GPS, позволяющая точно определить местоположение, а также лазерные дальномеры и стереоскопические видеокамеры для анализа расстояния до препятствий в режиме реального времени. Внутренние гироскопы и инерциальные датчики непрерывно передавали данные на бортовой компьютер для управления рулем и скоростью.
Робот «Асимо» (ASIMO, Advanced Step in Innovative Mobility — Перспективный шаг в инновационной мобильности) компании Honda заинтересовал людей со всего мира тем, что может ходить как человек — шедевр интеллектуального инженерного искусства. «Асимо» оборудован инфракрасными и ультразвуковыми датчиками для измерения расстояния от пола, стен и движущихся объектов. Он непрерывно корректирует свое положение в пространстве и движения с помощью 34 высокоточных сервомоторов.
Процессоры «Асимо» настолько быстрые, что вы можете толкнуть робота в сторону, а он «инстинктивно» перебросит свой вес на поднятую ногу, чтобы выпрямиться. Возможно, самые главные достижения искусственного интеллекта за последние полвека продемонстрировали, что машины могут интеллектуально обрабатывать информацию. Поисковая система Google, способная предоставить колоссальное количество данных в виде полезных сведений, — один из примеров технологии интеллектуальной обработки информации.
Интеллектуальные системы сотовых операторов перенаправляют пакеты голосовых данных по наиболее эффективным маршрутам. Логистическое программное обеспечение продвигает глобальный бизнес, вычисляя наиболее удобные и выгодные способы закупки товаров, работы с производителями и доставки по всему миру. Платежные компании используют интеллектуальное программное обеспечение для анализа моделей транзакций миллионов держателей карт и выявления тревожных сигналов мошенничества или кражи средств со счетов. В информационную эпоху мы полагаемся на такие интеллектуальные машины, чтобы обуздать потоки кажущихся случайными данных.
Поскольку вычислительные мощности продолжают расти, мы приближаемся к ответу на изначальный вопрос Тьюринга: «Может ли машина мыслить?» Мы учим машины меньше полагаться на сухую логику и больше на вероятности и опыт, что можно было бы назвать «интуицией». И роботы быстро учатся!
Робототехника и искусственный интеллект
Самые современные роботы умеют ориентироваться в окружающей среде с помощью датчиков, имитирующих чувства зрения, слуха, осязания и равновесия человека.
Реалистичные андроиды, разработанные Хироси Исигуро в лаборатории Intelligent Robots Laboratory, используют работающее в режиме реального времени программное обеспечение для распознавания лица «контроллера» для имитации мимики.
Шагающие роботы, например «Асимо», оснащены встроенными гироскопом и датчиком скорости, позволяющими сохранять равновесие даже при толчке. А инфракрасные и ультразвуковые датчики позволяют измерить расстояние от пола, а также скорость и траекторию приближающихся объектов. Датчики в руках и ногах помогают «чувствовать» шесть осей силы — вверх/вниз, влево/вправо, вперед/назад — и степень приложенной силы.
Происхождение ИИ. Где и когда появился искусственный интеллект и куда он движется дальше...
- IV век до н.э. Логика Аристотеля. Аристотель определяет силлогизм — когда из двух суждений вытекает третье.
- IV век до н.э. Механический голубь. Архит Тарентский строит деревянного голубя, который мог махать крыльями и даже летать.
- XIII век. Машина Луллия. Каталанский монах создает машину, позволяющую получить различные сочетания понятий.
- XV век. Часы с пружинным механизмом. Эти часы считаются первой механической измерительной машиной.
- 1642 г. Суммирующая машина Паскаля. Деревянный ящик с металлической рукояткой мог обрабатывать операции сложения и вычитания.
- 1801 г. Перфокарта. Французский ткач шелка изобрел автоматический ткацкий станок, работающий на основе перфокарт.
- 1821 г. Первая разностная машина. Чарльз Бэббидж работает над созданием сложной вычислительной машины.
- 1850-е годы. Булева алгебра. Джордж Буль использует логические принципы силлогизма, свести математические функции до двух символов, 0 и 1.
- 1889 г. Электрическая табулирующая система. Герман Холлерит придумывает способ механической записи данных.
- 1910 г. Принципы математики. Первая работа, выводящая математические истины из набора аксиом с помощью символической логики.
- 1921 г. Появилось слово «робот». В научной фантастике в отношении автоматонов впервые упомянуто чешское слово «roboti».
- 1930 г. Машина Тьюринга. Крупный ученый Тьюринг описывает свою «машину» — абстрактное устройство которое определяет логическую основу компьютерной науки.
- 1943 г. Кибернетика. Область исследования, направленная на изучение
- 1949 г. Компьютерная шахматная программа. Клод Шеннон разрабатывает шахматные программы для компьютера.
- 1955 г. Появление термина «Искусственный интеллект». Джон Маккарти использует это словосочетание на конференции по машинному обучению.
- 1956 г. Первая программа искусственного интеллекта. Разработана Logic Theorist — первая программа, созданная в целях имитации процесса мышления человека.
- 1979 г. Автономный робот. Стэнфордская тележка успешно двигалась по комнате, объезжая препятствия с помощью датчиков и программного обеспечения
- 1997 г. Deep Blue. Чемпион мира по шахматам Гарри Каспаров проигрывает суперкомпьютеру компании IBM.
- 1997 г. Google. Запущена самая влиятельная программа искусственного интеллекта в Интернете.
- 2011 г. IBM Watson. Суперкомпьютер с системой DeepQA, используя алгоритмы анализа языка, победил двух бывших чемпионов викторины.
Строение искусственного интеллекта
Человеческий мозг крайне сложно устроен. То, что мы считаем простым здравым смыслом, — это на самом деле интерпретация совокупности накопленных знаний, логического мышления, вероятности и языка. За последние 50 лет исследователи в области искусственного интеллекта добились значительных успехов на пути к созданию машины, которая действительно умеет «мыслить».
Логика
Еще во времена Аристотеля философы пытались сопоставить и определить логические процессы, с помощью которых мы принимаем решения. Вместо того чтобы жить, как хочется, «рациональная составляющая» принуждает нас делать выбор и предпринимать действия, основанные на доказательствах и умозаключениях, причинах и следствиях. Если машина должна стать рационально действующей, ее программа должна определять, что если А и Б истинны, то единственным логическим заключением является В.
Задача реализации искусственного интеллекта — создать математические модели логических процессов, которые машина сможет использовать для принятия обоснованных решений на основе доказательств и теории вероятности.
Язык
Людям доступны многие способы обучения, такие, как восприятие на слух, зрение, чтение и ощущение. Единственный способ обучить компьютер — использовать язык. Компьютерные языки программирования основаны на логике. Взглянем на самую часто используемую условную конструкцию if/then (если/тогда): если X больше 1, тогда перейдите к Y. С увеличением вычислительных мощностей компьютеры обучаются интерпретации естественного языка — способа общения людей.
Суперкомпьютер IBM Watson может считывать текст на естественном языке, поскольку запрограммирован на синтаксический анализ предложений на предмет наличия подлежащих, сказуемых и дополнений и сравнения полученных записей с обширной базой знаний.
Поиск и оптимизация
Google — отличный пример искусственного интеллекта. Если бы это была всего лишь поисковая система, то она бы составляла список всех найденных веб-страниц, содержащих ваш запрос, в случайном порядке. Но программисты Google вооружили движок алгоритмами, позволяющими оптимизировать поиск, чтобы сначала найти наиболее подходящие (релевантные) соответствия.
Компьютеры с искусственным интеллектом используют те же методы поиска наиболее логичных реакций на полученные из окружающей среды данные (не врежься в этот стол) или на прямые запросы (каков баланс моего банковского счета?). Они запрограммированы на использование эвристических методов для исключения наименее вероятных путей поиска.
Вероятность
Люди часто принимают решения с учетом вероятности истинности какого-либо обстоятельства, анализируя прошлый опыт и текущие условия. Все компьютеры с искусственным интеллектом могут быть запрограммированы рассуждать аналогичным образом.
Компьютеры — отличные статистики: получив правильные алгоритмы, они могут быстро выполнить миллиарды вычислений, чтобы решить, какой ответ/действие, вероятнее всего, приведет к желаемому результату. По мере обнаружения новых доказательств, искусственный интеллект использует принцип Байесовской вероятности для соотношения нового набора вероятностей с выполненными вычислениями.
Алгоритмы
Алгоритмы — это фрагменты программной логики, которые инструктируют компьютер, как выполнить то или иное действие. Хорошим примером может служить алгоритм минимакса, помогающий шахматным компьютерам наподобие Deep Blue компании IBM принимать решение о следующем шаге.
Согласно этому алгоритму, каждой позиции на доске присваивается значение и осуществляется анализ всех возможных ходов, чтобы вычислить, какой из них приведет к наилучшему результату. Чтобы оптимизировать поиск, Deep Blue анализировал только ближайшие 12 ходов, а не все возможные ходы и контрходы, вплоть до мата.
Рассуждение
Когда-то считалось, что искусственный интеллект может рассуждать, только строго следуя правилам логики. Отвечающие на вопросы компьютеры, такие как IBM Watson, являются доказательством, что машины можно научить рассуждать на более высоких уровнях.
Watson начинает с прямой логики: ищет в своей обширной базе знаний ключевые слова из запроса. Но затем он использует гораздо более сложные алгоритмы для определения связанных понятий и построения интуитивных связей, которые мы называем «опытом». Вероятность — это огромный компонент машинных рассуждений более высокого уровня, использующий беспрецедентную вычислительную мощность, чтобы выдать наиболее вероятный ответ из почти безграничного диапазона знаний.
Watson компании IBM
В феврале 2011 года суперкомпьютер Watson компании IBM выиграл у двух предыдущих чемпионов в американской телевикторине Jeopardy! Watson анализировал вопросы на естественном языке быстрее любого человека. Исследователи из компании IBM предварительно загрузили в память компьютера сотни миллионов страниц данных, а также вооружили его алгоритмами поиска и «чтения» текста — отделения подлежащих, сказуемых и дополнений. Но это было нечто большее, чем просто сверхмощный поиск Google.
В Watson использовались передовые алгоритмы, позволяющие «рассуждать», какой из его миллионов гипотетических ответов, скорее всего, правда. За пределами телестудии компьютер представляла целая комната серверов, сравнивающих результаты за доли секунды, пока компьютер не вычислял статистически правильный ответ. Технологии Watson уже рассматриваются в качестве интеллекта роботизированного помощника врача в медицине.