Розвиток систем штучного інтелекту

Размещено на http://www.allbest.ru/

Розвиток систем штучного інтелекту

Вступ. Розвиток систем штучного інтелекту бере свій початок здавна. Люди ніколи не втомлювалися досліджувати власну природу та процеси пізнання світу. Останнім часом ці знання були значно доповнені психологами, нейрофізіологами, математиками, ІТ-фахівцями, здобувши вигляд цілої низки теорій щодо структури процесу мислення людини загалом та можливостей моделювання схем роботи мозку людини. Зрештою, було сформовано гіпотезу про можливість створення розумного робота з системою мислення, притаманною людині. Штучний інтелект можна вважати науковою дисципліною, яка займається моделюванням розумної поведінки. Загалом це технологія створення інтелектуальних машин, що у перспективі зможуть виконувати творчі функції, які традиційно вважалися прерогативою людини. штучний інтелект інтелектуальний

Завдяки бурхливому розвитку техніки у XVTII ст. зацікавленість подібними механічними винаходами постійно зростала. В середині 50-х рр. XVIII ст. австрійський вчений Ф. фон Кнаус сконструював серію машин, які вміли писати тексти пером. У 30-х рр. ХІХ ст. англійський математик Ч. Беббідж запропонував концепцію складного цифрового калькулятора (аналітичної машини), яка могла розраховувати ходи для гри в шахи. У 1832 р. С. Н. Корсаков представив принцип розробки наукових методів і пристроїв для посилення можливостей розуму, запропонувавши серію "інтелектуальних машин", у конструкції яких вперше в історії інформатики застосував перфоровані карти. Цей та багато інших важливих винаходів утворили ланцюжок, що привів до сучасного розуміння штучного інтелекту.

У 1910-1913 рр. Б. Рассел і А. Н. Уайтхед опублікували роботу "Принципи математики" (англ. "Principia Mathematica"), яка зробила революцію у формальній логіці. В 1943 р. інше дослідження У. С. МакКаллока і У. Г. Піттса "Логічне обчислення ідей, притаманних нервовій діяльності" (англ. "A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity") заклало підґрунтя такого поняття як "нейронні мережі". З середини 30-х рр. ХХ ст., а саме - з моменту публікації робіт А. Тюринга, в яких обговорювалися проблеми створення пристроїв, здатних самостійно вирішувати різні складні завдання, до проблем штучного інтелекту почали уважно ставитися у світовій науковій спільноті. А. Тюринг запропонував вважати інтелектуальною таку машину, яку користувач у процесі спілкування з нею, наприклад, шляхом листування, не зможе відрізнити від людини.

У 50-х рр. ХХ ст. американський дослідник Е. Ньюелл вирішив написати програму для гри в шахи. До роботи були залучені аналітики корпорації RAND Corporation (США), а також група голландських психологів під керівництвом А. Д. де Гроота, які вивчали стилі гри та психологію мислення видатних шахістів. Пізніше Е. Ньюеллом, Г. Саймоном і К. Шоу була написана програма "Логік Теоретик" (англ. "Logic Theorist"), призначена для автоматичного доведення теорем в обчисленні висловів, яку можна віднести до важливих досягнень у галузі штучного інтелекту. Програма для гри в шахи, що була запропонована у 1956 р, базувалася на так званих "евристиках" - правилах, що дозволяють зробити вибір за відсутності точних теоретичних підстав і опису кінцевих цілей. Потім з'явилася мова програмування PL/1 (англ. "Programming Language One") - перша символьна мова обробки списків, яка відіграла важливу роль у становленні систем штучного інтелекту.

Згідно з тлумаченням Оксфордського словника англійської мови, "штучний інтелект - це теорія та розвиток комп'ютерних систем, спроможних виконувати завдання, які зазвичай потребують людського інтелекту, такі як візуальне сприйняття, розпізнавання мови, прийняття рішень та переклад іноземних мов" [8].

На сьогоднішній день дослідження в галузі штучного інтелекту ведуться в різних напрямках: надбання знань, моделювання міркувань, машинне навчання, формування гіпотез, інтелектуальний аналіз даних, обробка образної інформації, підтримка прийняття рішень, управління складними процесами і системами, динамічні інтелектуальні системи, системи планування тощо. Штучний розум найкраще підходить для реалізації різноманітної механічної діяльності, такої як вивчення космосу, глибин океану чи земного ядра. З одного боку він може швидко "підлаштуватися" під конкретну ситуацію, а з іншого - відсутня будь-яка небезпека для життя і здоров'я людей, тобто забезпечується підтримка процесів на шкідливих і небезпечних об'єктах. Експерименти та випробування з використанням систем штучного інтелекту, організувати значно простіше і дешевше, ніж за участі людини. Штучний інтелект спроможний одночасно без надмірних зусиль керувати багатьма процесами по всьому світу, не допускаючи при цьому необгрунтованих зупинок і здійснюючи контроль якості випущеної продукції, що дозволяє значно здешевити виробництво. Проте зараз жодне виробництво світу не є повністю автоматизованим, так як машини поки що не здатні адекватно оцінювати результати своїх дій.

Нині триває вдосконалення алгоритмів навчання і класифікації в системах, що працюють у режимі реального часу, обробки голосових команд, розпізнавання зображень і сигналів, а також створення моделей інтелектуального інтерфейсу, що будуть підлаштовуватися під окремого користувача. Серед основних прикладних завдань, що вирішуються за допомогою нейронних мереж, - пошук даних, діагностика систем, фінансове прогнозування, контроль за діяльністю мереж, захист даних тощо. Останнім часом особливу зацікавленість у розвитку систем штучного інтелекту проявляють компанії, що займаються організацією процесів розробки складних програмних комплексів та їх експлуатацією, такі як Alphabet, Airbnb, Amazon, Facebook, IBM, Microsoft, Tesla, Uber та окремі приватні підприємці [2].

Методи штучного інтелекту все частіше використовуються для аналізу вихідних текстів і тлумачення їх змісту, управління вимогами, вироблення специфікацій, проектування, генерації кодів, верифікації, тестування, оцінки якості, виявлення можливості повторного використання, розпаралелювання процесів тощо. Важливим відгалуженням є розробка медичних систем, які супроводжують лікарів в екстрених чи складних ситуаціях, роботів-маніпуляторів для виконання точних дій в ході хірургічних операцій та ін. Традиційно висока зацікавленість системами штучного інтелекту спостерігається у середовищі розробників ігор і розважальних програм. Серед нових напрямків досліджень - моделювання соціальної поведінки, спілкування, людських емоцій, творчості у віртуальному світі [7].

Проте сучасний штучний інтелект не завжди демонструє вміння навчатися тому, для чого він був призначений. Роботи навчаються обманювати, віднімають у людей робочі місця. Тільки в США понад 250 тисяч роботів виконують ту роботу, яка раніше була визначена для людей. Окремі роботизовані комплекси явно володіють більш глибинними системами знань порівняно з найбільш розвинутими індивідуумами серед людей, вони набувають все більшої подібності до людей і починають розуміти поведінку людини. Американський дослідницький центр Pew Research Center зазначає: "Машини просто "з'їдають" людські робочі таланти. І це стосується не лише робіт низької кваліфікації. Автоматизація, робототехніка, алгоритми та штучний інтелект останнім часом показали, що вони можуть на такому ж самому рівні, або навіть краще, виконувати ту роботу, яку виконують дерматологи, менеджери страхових виплат, правники, контролери сейсмічної активності на нафтових родовищах, спортивні журналісти чи фінансові репортери" [9].

Паралельно з технологічним прогресом штучний інтелект може нести в собі суттєві реальні загрози. Спільною рисою для таких відомих діячів як С. Хокінг, Б. Гейтс та І. Маск є побоювання можливості апокаліпсису за участю систем, оснащених штучним інтелектом. Попри те, що сценарії, згідно з якими штучний інтелект стає домінуючою формою життя на Землі, виглядають досить малоймовірними, навряд чи хто нині може гарантувати, що кінець світу ніколи не відбудеться або він не буде пов'язаний з системами штучного інтелекту.

Відомі приклади ситуацій, коли штучний інтелект виходить з-під контролю людини. Так, керівництво соціальної мережі Facebook змушене було відключити свою систему штучного інтелекту, після того як чат-боти почали спілкуватися на власній, неіснуючій мові, яку люди не змогли розшифрувати. В американських ЗМІ з'явилися уривки з "діалогів", які вели між собою віртуальні співрозмовники. Вчені схильні вважати, що фрази та їх повтори являли собою спроби ботів самостійно "зрозуміти" принципи спілкування. Згідно з твердженнями фахівців, програми не володіли безпосередньою інформацією щодо структури англомовних речень, тому пробували імпровізувати. Програми, що вийшли з-під контролю, було вирішено відключити. Решта систем продовжують ефективно виконувати вирішувані завдання, а саме - спілкуватися з людьми так, що багато хто з них навіть не підозрює, що має справу з системою штучного інтелекту.

Здібності людства та системи штучного інтелекту розвиваються одночасно, паралельно і в тісному взаємозв'язку. У 2017 р. технології вже досягли такого рівня, який було складно навіть уявити ще півстоліття тому. Бурхливий розвиток систем будування роботів швидко змінює навколишній світ і наші уявлення про нього. Людство має досвід переживання кількох промислових революцій: механізація виробництва, застосування електроенергії, запровадження електроніки для автоматизації виробництва. З досягненням значного прогресу у розвитку технологій штучного інтелекту світова спільнота опинилася на порозі чергової промислової революції. Нині Google та інші потужні компанії вкладають суттєві ресурси саме у розвиток систем штучного інтелекту. У табл. 1 наведено перелік галузей з відповідними прогнозованими величинами зростання витрат [5].

За підрахунками консалтингової компанії McKinsey&Company, лише у 2016 р. вони інвестували в це до 30 мільярдів доларів [7].

Прогнозовані величини зростання витрат згідно з даними Industry Groups