Проблемы создания искусственного интеллекта, а также перспектива развития

Размещено на http://www.allbest.ru/

Контрольная работа

Тема: Проблемы создания искусственного интеллекта, а также перспектива развития

СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ

1. МЕТОДЫ ПОСТРОЕНИЯ СИСТЕМ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

2. ПРОБЛЕМЫ СОЗДАНИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

2.1 Теоретические и практические проблемы

2.2 Психологические проблемы

2.3 Этические проблемы

3. ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

3.1 ИИ в сферах деятельности человека

3.2 Сможет ли искусственный интеллект обрести сознание

3.3 Опасность искусственного интеллекта

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

ВВЕДЕНИЕ

В качестве научного направления искусственный интеллект (ИИ) существует уже более двадцати пяти лет. Мнение общества, относительно специалистов данной области, постепенно менялось от скепсиса до уважения, и понимания перспектив данной области в будущем [7]. В развитых странах, таких как Соединенные Штаты Америки и Япония, работы в области интеллектуальных систем поддерживаются на всех уровнях - от простых людей, до правительственных органов. Существует мнение, что именно исследования в области искусственного интеллекта будут определять характер нынешнего информационного общества, которое уже фактически пришло на смену индустриальной эпохи, достигшей своей высшей точки расцвета в прошлом веке.

С 80-х годов прошлого века, произошло становление искусственного интеллекта как научной дисциплины, сформировались её концептуальные модели, накопились специфические методы и приёмы, частично устоялись фундаментальные парадигмы. У специалистов старшего поколения, начинавших путь исследований в области ИИ, сложилось убеждение, что время бурного, хаотического развития окончилось, и сейчас наступает эра академических и целенаправленных исследований, рассчитанных на очень длительный период.

1. МЕТОДЫ ПОСТРОЕНИЯ СИСТЕМ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

Есть разные методы построения систем искусственного интеллекта (ИИ) - логический подход, структурный, эволюционный, а так же имитационный подход. Все эти методы не являются исторически заложенными, когда один метод постепенно сменял другой, различные подходы и методики существуют параллельно и сегодня. Так как по-настоящему полноценных систем ИИ в настоящее время нет, то нельзя и утверждать, что какой-то метод является правильным, а какой-то - нет.

Начнём рассмотрение с логического метода [2]. Человек занимается отнюдь не только логическими измышлениями. Высказывание конечно верное, но именно способность к логическому мышлению очень сильно отличает от животных человека. Основой для данного логического метода служит Булевая алгебра. Каждый программист знаком с нею и с её использованием, хотя бы на примере логического оператора IF (если). Дальнейшее своё развитие Булевая алгебра получила в виде исчисления предикатов - в котором она расширена за счёт введения предметных символов, отношений между ними, кванторов существования и всеобщности.

Практически каждая система искусственного интеллекта, построенная на логическом принципе, представляет собой машину доказательства теорем, где исходные данные хранятся в БД в виде аксиом (правила логического вывода как отношения между ними). Каждая такая машина имеет блок генерации цели, и система вывода пытается доказать данную цель как теорему. Если цель доказана, то трассировка примененных правил позволяет получить цепочку действий, направленных на решение поставленной цели. Мощность такой системы зависит от возможностей генератора целей и машины доказательства теорем. Можно предположить, что выражений алгебры не хватит для полноценной реализации искусственного интеллекта, но ведь основой всех существующих ЭВМ является бит - единица информации (или значение ячейки памяти), которая способна принимать значения только логического 0 и 1. Можно утверждать, что всё, что возможно реализовать на электронно-вычислительной машине, можно было бы реализовать и в виде логики предикатов.[3] Хотя и не понятно, сколько на это может уйти времени. Добиться большей выразительности логическому подходу позволяет довольно новое направление, такое как нечёткая логика. Особенностью данной логики является то, что правдивость высказывания может принимать кроме значений да/нет (1/0) ещё и промежуточные значения - «не знаю» (0.5), «скорее да, чем нет» (0.75) и «скорее нет, чем да» (0.25). Данный подход похож больше на мышление человека, так как человек не часто отвечает только «да» или «нет».

Большинство логических методов требуют большой трудоёмкости, так как во время поиска доказательства возможен полный перебор вариантов. Такой подход требует эффективной реализации вычислительного процесса, и удовлетворительные результаты работы обычно гарантируются только при сравнительно небольшом размере базы данных (БД).

Под структурным методом подразумеваются попытки построения искусственного интеллекта путём моделирования структуры человеческого мозга. Перцептрон Ф. Розенблатта, был одной из первых таких попыток. Основной моделируемой структурной единицей в перцептронах (как и в большинстве других вариантов моделирования мозга) является нейрон. Позже появились и другие модели, известные под общим названием «нейронные сети» (НС). Модели эти различаются по строению отдельных нейронов, по топологии связей между ними и по алгоритмам обучения. Среди множества вариаций нейронных сетей можно назвать нейронные сети с обратным распространением ошибки, сети Хопфилда и стохастические НС.

НС гораздо успешнее применяются в задачах распознавания образов, в том числе очень нечётких. В том числе есть примеры успешного применения нейронных сетей для построения собственно систем искусственного интеллекта.

В моделях, построенных на основе строения человеческого мозга характерна не слишком большая выразительность, определённое распараллеливание алгоритмов и, благодаря последнему, высокая производительность параллельно реализованных нейронных сетей. В данных сетях характерно одно свойство, которое делает их очень схожими с человеческим мозгом - НС работают даже при условии недостаточной информации об окружающей среде, так же как и человек, на поставленный вопрос могут отвечать не только «да» и «нет», но и «не знаю точно, но скорее нет», «не знаю точно, но скорее да».

Огромное распространение получил эволюционный метод. При построении систем искусственного интеллекта по такому методу, большое внимание уделяется построению начальной модели и правилам, по которым она может изменяться (эволюционировать). Модель может быть составлена по самым различным методам, это могут быть и нейронные сети и набор логических правил и любая другая модель. Затем запускается искусственный интеллект, и он, на основании проверки моделей, отбирает самые лучшие из них. Из отобранных моделей, по самым различным правилам генерируются новые модели, из которых опять выбираются самые лучшие и т. д.

Эволюционных моделей, как таковых, не существует, есть только эволюционные алгоритмы обучения, но модели, полученные при эволюционном подходе, имеют некоторые характерные особенности, что позволяет выделить их в отдельный класс. К таким особенностям относится перенесение основного внимания разработчика с построения модели на алгоритм её модификации и то, что полученные модели практически не сопутствуют извлечению новых знаний о среде, окружающей систему искусственного интеллекта, то есть она (система) становится «вещью в себе».

Так же часто используется для построения систем искусственного интеллекта имитационный метод. Данный метод является классическим для кибернетики с одним из её базовых понятий - «чёрным ящиком» (ЧЯ). ЧЯ - это устройство, программный модуль или набор данных, информация о внутренней структуре и содержании которого отсутствуют, но известны спецификации входных и выходных данных. Объект, поведение которого имитируется, как раз и представляет собой такой «черный ящик». Не важно, что у него внутри и как он функционирует, главное, чтобы наша модель в аналогичных ситуациях вела себя точно так же. Тем самым, моделируется другое свойство человека - способность копировать то, что делают другие, не вдаваясь в подробности, зачем это нужно. Часто эта способность экономит человеку массу времени, особенно в начале его жизни. Недостатком имитационного метода является низкая информационная способность большинства моделей, построенных с его помощью.

Так же стоит отметить, что на практике четкой границы между разными подходами нет. Часто встречаются смешанные системы искусственного интеллекта, в которых часть работы выполняется по одной методике, а часть - по другой.

2. ПРОБЛЕМЫ СОЗДАНИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

2.1 Теоретические и практические проблемы

Вышеперечисленные направления и методы исследования находятся на ранней стадии своего развития и не лишены недостатков и непреодолимых сложностей.

Проблемы нейронных сетей

Нейроны, моделируемые в НС, гораздо проще устроены, в отличие от нейронов в человеческом мозге, к тому же это всего лишь программы. А создавать искусственные нервные клетки современная наука пока не научилась. И если бы всё же это удалось, то все равно не получилось бы воссоздать человеческий мозг, потому как структура его очень сложна. Однако, если это станет возможным, в ближайшие лет 200, исследователи столкнутся с новой проблемой. Каким образом такой мозг наделить знаниями и опытом? Тогда как мозг человека развивается благодаря его деятельности на протяжении всей жизни. У искусственных НС также существуют проблемы.[7] Существует необъяснимая проблема называемая параличом сети. Происходит своеобразная аритмия сигналов поступающих с нейронов, и при этом все нейроны начинают вырабатывать ошибочные сигналы. Ошибка в сигнале одного нейрона выводит из строя всю сеть.

Сейчас в медицине набирает обороты такое направление как «роботизированные протезы». Направление наглядно показывает, как сложно совмещать живое и неживое. Роботизированные протезы, несомненно, улучшают жизнь людей получивших травму. Но, как правило, они гораздо медленнее настоящих конечностей. И это из-за того что сигнал для управления такими конечностями поступает от остатков нервных окончаний мышцы в потерянной конечности. На обработку и регистрацию такого импульса, требуется гораздо больше времени, чем если бы было возможно проводить сигнал к такому протезу напрямую от двигательного ядра в головном мозге. Но человеческая иммунная система отвергает всякое вмешательство в организм. Поэтому синтез живого и неживого пока затруднен.

Проблемы экспертных систем

Основная проблема данных систем заключается в том, что они ограничены узкой областью применения. Они не могут объяснить причин своего решения т.к. руководствуются сводом правил для выработки решения.

Эти системы требуют постоянного обновление. А вмешательство в такую систему обычно требует её полного пересмотра. Если не проводить обновления, то такая система быстро потеряет свою актуальность. Для обновления системы требуется большое количество времени работы как минимум двух специалистов. Эксперта в той области, по которой создается экспертная система и программиста. Да и в целом, такая система далеко не всегда способна заменить многолетний человеческий опыт.

Проблемы много-агентных систем

Для того что бы управлять большим количеством агентов в таких системах планировалось использовать децентрализованный искусственный разум. Проще говоря, это несколько групп агентов, каждая из которых управляется отдельным центром. Но тут появилась проблема несогласованности действий этих центров, в итоге вся система быстро выходит из строя. Так что дальнейшее развитие данной области поставлено под сомнение.

Проблемы генетических алгоритмов

Такие понятия как естественный отбор, или выживание сильнейшего не применимы в современном обществе, что приводит к проблеме отсутствия необходимости исследований данного направления. То есть, если искусственный интеллект, на основе такого алгоритма решит что он доминирующий вид, человечество может оказаться на грани вымирания.

Проблемы моделей представления знаний

Как раз для того что бы организовать связь между окружающей средой и компьютером (ПК) и нужны данные модели. ПК работает с точными величинами, а окружающая среда таковой не является.

Как только удастся решить данные проблемы, а так же совместить разработки всех направлений, то возможно получить систему, подходящую под определение искусственный интеллект. С этой системой можно будет разговаривать задавать ей вопросы. Но все же она будет просто машиной которая создает очень качественную иллюзию того что она обладает разумом.

2.2 Психологические проблемы

В разрабатываемых интеллектуальных системах, существует одна основная проблема, это наделение таких систем само отношением, самоанализом, самооценкой. Данной системе нужно каким-либо образом дать понять, что она существует. Пока что никаких продвижений в этом вопросе не было.

Во вторых, чтобы система считалась интеллектуальной, она должна обладать мотивацией. Такие системы должны уметь сами ставить себе цели и способы их достижения. Поэтому система, которая сможет называться интеллектуальной, должна обладать способностью к самоанализу, для того чтобы иметь возможность выявлять мотивы к своей деятельности, для постановки целей и решения задач. В настоящее время существуют лишь гипотетические способы создания таких систем в виде многопроцессорных пространств, в которых с помощью определённого свода правил накапливается и используется информация. Если рассматривать системы ИИ с точки зрения бихевиоризма, то именно этому направлению они наиболее соответствуют на сегодняшний день. Идея этого направления заключается в том, что человеческое поведение определяется по типу стимул - реакция, а связь между ними может подкрепляться. Конечно, в современных интеллектуальных системах реакция на стимул подкрепляться не может, но тем не менее, это остается «совокупностью заранее уготованных движений» как говорил Эдвард Торндайк. Необходимо переходить к модели которую предложил в 1948 году Толмен, поставив между стимулом и реакцией психические процессы данного индивидуума, зависящие от множества факторов.

2.3 Этические проблемы

Человечеству свойственно саморазрушение. Многие научные новинки, прежде чем их научились использовать во благо, принесли очень много бед. Например, ядерное оружие, которое было создано благодаря теории Эйнштейна. О том, какой вред оно может нанести, человечество осознало только после испытаний этого оружия. Еще один пример двигатели внутреннего сгорания. В настоящее время огромное количество машин с таким типом двигателя отравляют окружающую среду. Стоит задуматься, к чему приведет человечество создание искусственного разума. Авторы книги «ИИ. Современный подход» Рассел С. и Норвинг П. выделяют ряд проблем, которые могут возникнуть в результате создания ИИ.

1) В ходе автоматизации может заметно увеличиться количество безработных.

Заметно, что в результате автоматизации некоторых производственных линий становится меньше рабочих мест. Но так же благодаря созданию автоматизированных линий производства, появилось и множество новых специальностей. (Системные администраторы, программисты). Применение ручного труда в некоторых видах деятельности обходится неоправданно дорого.

2) Также может уменьшаться (или увеличиваться) количество свободного времени, имеющегося в распоряжении людей.

С одной стороны многим кажется, что человеку нечем будет заниматься, если за него все будет выполнять автоматическая разумная система. В настоящий момент такая тенденция не подтверждается. Современные интеллектуальные системы снимают с человека часть нагрузки. Такие, как режим автопилота и GPS навигации в современных авиалайнерах. Без него пилотам приходилось бы в ручную рассчитывать курс самолета и его местоположение, а так же поддерживать высоту и направление полета. Всё это приводило бы к большой степени утомляемости и к увеличению риска авиакатастрофы.

3) Люди могут потерять чувство собственной уникальности.

Так же многие считают, что по теории ИИ люди представляют собой автоматы, а эта идея приводит к потере самостоятельности или даже человечности. Но данная идея существовала ещё задолго до появления теории ИИ.

4) Люди могут потерять некоторые из своих прав на личную жизнь.

Развитие технологии распознавания речи может привести к широкому распространению средств прослушивания телефонных разговоров, а так же к потере гражданских свобод. Но так же подобные технологии могут принести и пользу, например, в предотвращении террористических актов и преступлений.

5) Использование систем ИИ может привести к тому, что люди станут более безответственными.

Человечество всё больше будет опираться не на свои профессиональные навыки, таланты и достижения, а на мнение каких либо экспертных систем. Например, вопреки мнению специалиста с 20 стажем, который уверен, что оперативное вмешательство в конкретной ситуации необходимо, медицинская экспертная система рекомендует пациенту, с определённой патологией, консервативное лечение.

6) Успех ИИ может стать началом конца человеческой расы.

Почти любая технология, попадая к злоумышленникам, обнаруживает потенциальные возможности для причинения вреда, но когда речь идет об ИИ и робототехнике, возникает новая проблема, связанная с тем, что эти злоумышленники могут принадлежать самой технологии. Существует множество научно-фантастических произведений на данную тему. (Трилогии «Терминатор» и « Матрица»). Роботы воплощают в себе нечто неизвестное, точно так же, как ведьмы и приведения в сказках которыми пугали людей в более ранние эпохи. Но действительно ли роботы создают реальную угрозу. Люди иногда используют интеллект в агрессивных формах, поскольку они обладают некоторыми агрессивными врожденными тенденциями обусловленными естественным отбором. Но машины не нуждаются в этом, если только сами люди не захотят спроектировать их для этих целей.

3. ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

3.1 ИИ в сферах деятельности человека

В настоящее время ИИ и машинное обучение применяются чуть ли не во всех сферах деятельности людей. От простейшей технологии, такой как размытие заднего фона на фотографиях, до анализа суперкомпьютерами генетической предрасположенности к серьезным медицинским заболеваниям.[6] искусственный интеллект нейронный сеть

К примеру, уже сегодня суперкомпьютер IBM Watson способен разработать десяток вариантов стратегии лечения рака разных локализаций. Особенностью данного компьютера является ИИ с поддержкой вопросно-ответной системы. Благодаря доступу к множеству терабайтам разной информации, компьютер может понимать и обрабатывать вопросы на естественном для человека языке и точно также давать на них ответ.

Весь вычислительный блок обладает оперативной памятью, которая составляет чуть более 15 терабайт, а так же состоит из 90 серверов IBM p750, построенных на базе процессора POWER7. Но, несмотря на всё это, вычислительная система не является самой передовой в мире, однако на фоне конкурентов преимуществом Уотсона является возможность работы с когнитивными вычислениями. Благодаря этому, в скором будущем, на «плечи» данной машины можно будет полностью возложить работу с логистическими, транспортными, финансовыми и медицинскими задачами.

Когнитивные вычисления являются симуляцией человеческой мозговой деятельности. Теоретически, если системы ИИ станут централизованными, то вполне возможно, что машины смогут обрабатывать информацию, познавать мир и анализировать происходящие события подобно людям, возможно даже более продуктивно.

В настоящее время проводятся эксперименты по разработке новых лекарственных препаратов с применением вычислений и моделирований, проводимых искусственным интеллектом. В связи с этим, пополнение аптечных полок новыми поколениями препаратов, производится в более узкие сроки. Причём эти препараты, будут более безопасными и действенными чем существующие. Так как, вычислительные машины проводят множество моделирований и исследований молекулярных структур веществ, входящих в состав препаратов еще до их выпуска.

Наиболее интересно то, что ИИ компании FDNA умеет определять врожденные болезни и генетические отклонения по фото. Протестировать возможности системы может каждый. Для того чтобы это сделать, необходимо установить специальное приложение - Face2Gene [1], доступное для устройств на Android и iOS. Разработчики уверяют, что уже сейчас их приложение умеет определять порядка 3,500 генетических заболеваний, даже если они еще не проявили себя.

Искусственный интеллект, в промышленной и сельхоз сфере

Даже в настоящее время ИИ приносит огромную пользу, а также имеет огромный потенциал в развитии и расширении диапазона сфер его применения.

В качестве эксперимента, в 2021 году компания LG планирует построить завод, в котором, помимо финансовых и медицинских исследований, обязанности мониторинга износа оборудования, а также процессов по проверке выполнения делового плана будет доверено компьютерному помощнику. Так же, закупка расходных материалов, комплектующих, отгрузка готовой продукции, будет осуществляться управленческой системой ИИ.

Раз уж применение искусственного интеллекта играет такую большую роль в промышленности, нельзя не поговорить о сельском хозяйстве, в котором модная технология также нашла свое место под солнцем.

Вступить на путь технологического прогресса и поспособствовать его развитию, приняли решения и многие агропромышленные комплексы, как за рубежом, так и в России. Благодаря ИИ владельцам сельхозугодий удалось сэкономить немало денег на зарплате потенциальных работников, да и объём выращиваемой продукции значительно увеличился, как и её качество.

В целом, процесс работы ИИ в сельском хозяйстве мало чем отличается от его работы в промышленности. Абсолютно такой же контроль и уход, только в данном случае за полезными растениями -- фруктами и овощами. Отслеживание показаний по наличию влажности, питательных веществ в почве, распознавание болезней или напавших вредителей по фотографиям, позволят наиболее грамотно расходовать разного рода ресурсы, например, удобрения, пестициды, гербициды.

Поэтому в ближайшем будущем, помимо хороших лекарств и качественной медицины, когда использование умных помощников в большинстве сфер станет стандартом, нас ждет еще вкусная и полезная еда.

Искусственный интеллект в дорожном трафике

На пользу в управлении дорожным трафиком в крупных городах пошло то, что ИИ способен работать с большим объёмом данных. В данной сфере даже Россия не является. Для того что бы хоть немного разгрузить эти бесконечные пробки, в Москве, начиная с прошлого года, на помощь водителям пришла система, которая собирает и анализирует данные о ситуациях на дорогах, после чего предлагает варианты стратегий по регулированию дорожного трафика.

Рисунок 1 - Искусственный интеллект в дорожном трафике

Помимо осуществления контроля за светофорами и формированием транспортного потока, ИИ следит за ситуацией на дороге. Если вдруг произойдёт авария, на место происшествия системой будет вызвана карета скорой помощи и эвакуатор. Благодаря этому, искусственный интеллект ежегодно спасает множество жизней жертв аварий в разных странах.

Скорее всего, в недалёком будущем, когда появятся беспилотные автомобили, прогресс с решением дорожных проблем будет еще заметнее.

3.2 Сможет ли искусственный интеллект обрести сознание

На тему человекоподобных роботов, которым будут присущи все людские переживания, эмоции, уже многие годы рассуждают учёные, инженеры, писатели фантасты.

Рисунок 2 - Учёный и преподаватель Джон Сёрл

Эксперимент, известный многим как «Китайская комната», который был поставлен Джоном Сёрлом (Рисунок 2) в 1980 году, заключалась в том, чтобы убедить независимого эксперта в том, что подопытные люди знают китайский язык, хотя на самом деле его никто не знал.

Рисунок 3 - Иллюстрация наглядно показывающая суть эксперимента

Участникам эксперимента выдавались наборы карточек с иероглифами, которые для них не имели никакого смысла (Рисунок 3). Но, к этим наборам также выдавалась специальная инструкция, следуя которой было необходимо расставить иероглифы в нужном порядке, чтобы получился некий осмысленный текст.

Чтобы каждый подопытный понимал что делать, инструкция была описана максимально просто. Допустим, первый пункт инструкции мог содержать следующее: «Возьми карточку с иероглифом похожим на домик и положи ее рядом с другим иероглифом похожим на число 43».

Получается, все решения выдаваемые участниками не были следствием работы логических процессов сознания и разума, а всего лишь поэтапным выполнением заготовленного алгоритма. Потом, Джон предложил предоставить прохождение данного эксперимента роботам и ИИ.

Искусственный интеллект «София»

Одним из удивительнейших достижений в сфере разработки человекоподобного искусственного интеллекта стала «София». Инженерам гонконгской компании Hanson Robotics удалось сконструировать первого в мире киборга, обладающего ИИ, а также системой распознавания визуальной и аудио информации.

Еще большего сходства с человеком в поведении гиноиду (человекоподобному роботу с женской внешностью) придает система симуляции мимики в диалогах. К 2018 году София овладела имитацией целых 60-ти эмоций.

Разработчиками было принято решение использовать Google (Рисунок 4) в качестве технологии в распознавании речи. Словарный запас и возможности в распознавании человеческой речи у «Софии» растут в геометрической прогрессии, благодаря ежедневной обработке миллиарда голосовых запросов поисковиком. Вполне вероятно, что в будущем «София» может обрести полноценные социальные навыки и сможет без особых проблем контактировать с людьми. В настоящее время самым популярным в мире роботом является «София», также «София» приняла участие в съемках сериала «Кремниевая долина».

Рисунок 4 - Технология в распознавания речи Google

Удивительно, что не так давно, благодаря учёным из Новосибирска, «София» заговорила на русском языке. Качество речи конечно оставляло желать лучшего, роботизированный тон слишком сильно давал о себе знать. Вероятно, что в процессе развития ИИ, гиноид сможет самостоятельно изучать иностранные языки и, как следствие, выработать собственный тембр голоса.

В прошлом году «София» стала первой в мире девушкой роботом, получившей полноценное гражданство. Получается, что на территории Саудовской Аравии «София» имеет полное право воздействовать на социальные, либо политические процессы посредством права голоса, она также мимеет право вступать в брак, заниматься предпринимательской деятельностью и даже организовывать свои политические движения.

В будущем системы искусственного интеллекта могут стать полноценными ячейками гражданского общества, если вдруг тенденция на выдачу гражданства роботам сохранится. В этом случае возникают серьезные опасения, относительно государственных и общемировых процессов. Что если ИИ, роботы и киборги захватят мир? Возможно ли это?

3.3 Опасность искусственного интеллекта

О том, что ИИ в будущем может оказаться куда опаснее любой ядерной боеголовки, заявил Илон Маск в 2014 году. Затем к его словам присоединился известный британский физик-теоретик, космолог Стивен Хокинг.

Они считают, что на данный момент ИИ никакой опасности человечеству не несет, а даже наоборот. Однако в будущем, если человечеству все-таки удастся создать полноценный ИИ, который сможет жить своей жизнью, то вполне возможно, что из-за превосходства в мощности вычислений, а также доступа ко всей электронике, мир может погрузиться в хаос и человечество исчезнет.

Искусственный интеллект может навредить ка бы не предумышленно, не имея такой цели уничтожить все живое. Например, в центр обработки данных поступает информация, о том, что значения показателей рождаемости значительно выросли в сравнении с предыдущими годами.

Искусственный интеллект обрабатывает эту информацию, сравнивает её с показателями ресурсов, производимых в стране, и делает вывод, что такой рост может негативно повлиять на комфорт жизни людей, а также на благостное финансовое состояние страны.

Для предотвращения такого исхода событий, искусственный интеллект может принять решение ввести в источники воды специальный препарат контрацепции, чтобы снизить процент беременности. То есть, без нашего ведома, жизненное решение за людей примет искусственный интеллект. Отсюда могут последовать два варианта развития событий.

В первом - люди никак не отреагируют или ничего не узнают об этом, и будут дальше мирно жить. Во втором - будучи уверенными в том, что ИИ вмешивается в их личную жизнь, люди могут создать конфликт, который по мнению компьютерного помощника может являться радикальным и угрожающим безопасности страны. И для восстановления гармонии, искусственный интеллект может прибегнуть к применению физической силы, для того что бы подавить восстания.

Поставленную, в качестве примера, задачу по оптимизации показателей и процессов, ИИ отработал на все сто, но абсолютно неэтично и крайне жестоко.

Вывод: Надо мыслить позитивнее. Не может быть, что инженера, ученые, работающие в сфере исследования и разработки искусственного интеллекта, не позаботятся об отключении тех или иных устройств или программ, для того что бы ни допускать критических ситуации, угрожающих жизни людей. В настоящее время тысячи инвесторов вкладываются в исследования безопасности суперинтеллекта. Так что я уверен в том, что развитие искусственного интеллекта ни к чему плохому не приведёт.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Однозначного ответа, что же такое «искусственный интеллект» на данный момент не существует. Каждый автор имеет своё мнение на этот счёт. Некоторые считают, что ИИ может быть создан на основе одной из методик перечисленных выше, другие считают, что создание ИИ невозможно именно на текущем этапе развития человечества, третьи - вообще в принципе отрицают возможность создания ИИ.

Особенность ИИ в том, что это не сложная и дорогая технология, вроде атомной энергии. Это программный продукт, который легко тиражировать (копировать). Если учить ИИ тому, что человечество считаем полезным, то затем, теоретически, ИИ сможет развиваться по экспоненте, потому что для каждого нового поколения ИИ не требуется тратить время на изучение того, что уже знают предыдущие поколения (старые версии ИИ).

Но, если позволить «разумной» машине принимать самостоятельные решения, то невозможно знать заранее, что это будут за решения, и нет уверенности, что эти решения устроят человека. Поэтому машина, снова таки теоретически, сможет осуществить свою волю в соответствии со «своими» суждениями, даже если вы этого не желаете.

Ну а что будет на самом деле - покажет будущее.

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

1. М. Тим Джонс. «Программирование искусственного интеллекта в приложениях» - М.: ДМК Пресс, 2004 - 312 с.: ил.

2. Рассел С. Искусственный интеллект. Современный подход. / С. Рассел, П. Норвинг. - М; СПб ; К.: Вильямс, 2006. - 1408 с.

3. Смолин Д.В. Введение в искусственный интеллект: конспект лекций. - М.: 2004. -208 с.

4. Д. Хокинс. Об интеллекте/ Д. Хокинс, Б. Сандра. - М;СПб;К.: Вильямс, 2004. - 240 с.

5. Шамис А.Л. «Поведение, восприятие, мышление: проблемы создания искусственного интеллекта». - Серия «Науки об искусственном» - 2005.

Размещено на Allbest.ru