Теорія штучного інтелекту: перехід від концепції до реалізації

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Тернопільський національний педагогічний університет, ТНПУ ім. Володимира Гнатюка

Теорія штучного інтелекту: перехід від концепції до реалізації

Залужець Остап Тарасович,

аспірант

Анотація

Ми живемо в такий час, коли новітні технології, які сьогодні розвиваються шаленими темпами, дозволяють точніше, швидше, а часом і без участі людей, виконувати певні завдання. Однією з таких технологій є штучний інтелект. У даній статті висвітлено актуальну проблематику розвитку теорії штучного інтелекту (ШІ) та перехід від абстрактних концепцій до конкретних реалізацій. Зазначено, що наукова спільнота в останні роки демонструє високий інтерес до практичних аспектів впровадження ШІ в різноманітні сфери життя. У статті надано аналіз історичного розвитку теорії ШІ, відзначено ключові моменти, що визначили витоки даної науки: від перших електронно-обчислювальних машин до всесвітньо відомого чату GPT. Проведено критичний огляд сучасних концепцій та підходів до створення інтелектуальних систем. Також велика частина статті присвячена обговоренню етапів переходу від теоретичних концепцій ШІ до їхньої практичної реалізації. Окреслено виклики та перешкоди, що стоять перед науковцями та інженерами на цьому шляху. Зокрема, розглянуто проблеми в області машинного навчання, обробки природної мови та комп'ютерного зору, а також питання етики використання інтелектуальних систем. У статті наведено приклади успішних реалізацій теоретичних концепцій у практиці, а також визначено перспективні напрямки досліджень у сфері ШІ. Звертається увага на потребу інтеграції міждисциплінарних підходів та співпраці між науковими групами для досягнення комплексного розвитку штучного інтелекту. У висновках статті висловлюється думка, що успішна реалізація теорії штучного інтелекту вимагає взаємодії між теоретичними дослідженнями та практичними застосуваннями. Пропонуються рекомендації для подальших досліджень у напрямку ефективного впровадження інтелектуальних технологій у різні сфери суспільства. Стаття спрямована на наукову аудиторію, що цікавиться розвитком теорії штучного інтелекту та її практичною реалізацією за для розвитку подальших досліджень в цій сфері.

Ключові слова: теорія штучного інтелекту, машинне навчання, обробка природної мови, етика, інтелектуальні системи.

Abstract

Zaluthets Ostap Tarasovych Graduate student, Ternopil National Pedagogical University, TNPU named after Volodymyr Hnatyuk

Artificial intelligence theory: transition from concept to realization

We live in a time when the latest technologies, which are developing at a frantic pace, allow us to perform certain tasks more accurately, faster, and sometimes without human intervention. One of these technologies is artificial intelligence. Therefore, this article highlights the current issues of the development of artificial intelligence (AI) theory and the transition from abstract concepts to specific implementations. It is noted that in recent years, the scientific community has demonstrated a high interest in the practical aspects of AI implementation in various spheres of life. In the introductory part of the article, the author analyzes the historical development of AI theory, and notes the key points that determined the origins of this science: from the first electronic computers to the world-famous GPT chat. A critical review of modern concepts and approaches to the creation of intelligent systems is carried out. The main section of the article is devoted to the discussion of the stages of transition from theoretical concepts of AI to their practical implementation. The challenges and obstacles faced by scientists and engineers on this path are outlined. In particular, the problems in the field of machine learning, natural language processing and computer vision, as well as the ethics of using intelligent systems are considered. The article provides examples of successful implementation of theoretical concepts in practice, and identifies promising areas of research in the field of AI. Attention is drawn to the need to integrate interdisciplinary approaches and cooperation between research groups to achieve the integrated development of artificial intelligence. The article concludes with the opinion that successful implementation of artificial intelligence theory requires interaction between theoretical research and practical applications. Recommendations for further research in the direction of effective implementation of intelligent technologies in various spheres of society are proposed. The article is aimed at a scientific audience interested in the development of artificial intelligence theory and its practical implementation for the development of further research in this area.

Keywords: artificial intelligence theory, machine learning, natural language processing, ethics, intelligent systems.

Основна частина

Постановка проблеми. Штучний інтелект (ТТТТ) став ключовим елементом сучасної технологічної парадигми, відкриваючи широкі можливості в різних галузях, включаючи медицину, економіку, транспорт, та інші. Проте, існують значущі виклики та невирішені питання, пов'язані з переходом від теоретичних концепцій ШІ до їхньої практичної реалізації. Однією з основних проблем є недостатня ефективність та стабільність інтелектуальних систем у реальних умовах використання. Зокрема, проблеми виникають у зв'язку з неоднозначністю та непередбачуваністю в реальному світі, високою залежністю від якості вхідних даних та ефективністю алгоритмів. Також, етичні аспекти використання інтелектуальних систем та їхній вплив на суспільство стають предметом глибокого обговорення та досліджень.

Аналіз останніх досліджень і публікацій. На сучасному етапі розвитку науки про ШІ вже наявні деякі розвинені концепції та теорії, спрямовані на розв'язання цих проблем. Дослідницька спільнота активно вивчає аспекти розвитку алгоритмів машинного навчання, адаптації до змінних умов та покращення взаємодії між людиною та інтелектуальними системами, зокрема велика кількість вітчизняних дослідники такі як: Карчевський М.В., Нікольський Ю.В., Пасічник В. В, Щербина Ю.М., Стефанчук Р.О., Позова Д.Д. Радутний О. Є. та інші.

Метою статті є грунтовний аналіз та всестороннє вивчення проблеми штучного інтелекту, його еволюції, та практичний перехід від концепції ШІ до його застосування в різних сферах людського життя.

Виклад основного матеріалу. Термін «штучний інтелект» (ArtificialIntelligence), який був введений під час семінару в Дартмутському Коледжі у 1956 році, несе в собі важливий семантичний аспект. Слово «intelligence» означає вміння розумно мислити, а його англійський аналог «інтелект» відображається у слові «intellect». Проте, варто відзначити, що сама ідея штучного інтелекту виникла набагато раніше.

Різні галузі науки внесли вагомий внесок у формування поняття штучного інтелекту. Важливо ретельно розглянути деякі з них. В історії філософії, вперше дослідження, пов'язані з процесами мислення, почали проводити, і Аристотель (384-322 роки до н.е.) сформулював принципи раціонального мислення. Він розробив систему силогізмів для логічного мислення. Згодом, Раймунд Луллій (1315 рік) висунув ідею проведення корисних міркувань за допомогою механічних пристроїв [1, с. 55].

У XVI столітті Рене Декарт опублікував результати обговорення відмінностей між розумом і матерією. Отже, філософія визначила основні положення раціональної частини мислення, але для їхньої формалізації потрібні були фундаментальні дослідження в інших науках, таких як математика.

Протягом кількох століть філософія та математика розвивалися паралельно, взаємно збагачуючи одна одну. Розділи математики, такі як логіка, обчислення та ймовірність, мали значний вплив на розвиток штучного інтелекту. Філософські та математичні досягнення сприяли створенню перших обчислювальних пристроїв, а в 1500 році Леонардо да Вінчі виготовив механічний калькулятор. Першою відомою обчислювальною машиною була машина, створена в 1623 році німецьким вченим Вільгельмом Шиккардом.

Протягом тривалого періоду досліджень природи мислення, практичних досягнень в галузі штучного інтелекту було мало, основною причиною чого було недостатнє вивчення людської природи за допомогою тоді популярних наук, таких як астрономія, фізика і хімія. Проте, у XX столітті відбувся значний прорив в розвитку штучного інтелекту, який був викликаний, перш за все, інтеграцією цієї галузі в досягнення інших наук та вивченням психології [4, с. 25].

У 60-х роках минулого століття дослідницька група в галузях нейробіології та нейроанатомії виявила, що мозок складається з мільярдів нейронів, які взаємодіють між собою. Розуміння роботи нейронів та їхніх зв'язків сприяло створенню математичних моделей, які послужили теоретичною основою для розробки штучних нейронних мереж.

Перші штучні нейронні мережі були втілені у вигляді електронних схем, а з розвитком обчислювальної техніки вони стали реалізовуватися у вигляді програм. Оскільки штучний інтелект охоплює і автоматизує інтелектуальні завдання усіх сфер людської діяльності, він став універсальною науковою областю. Згідно з колективом авторів, визнання штучного інтелекту окремою галуззю призвело до поділу на два напрямки: нейрокібернетику та кібернетику «чорного ящика». Нейрокібернетика сфокусована на ідеї, що єдиний об'єкт, здатний мислити, - це людський мозок, і тому будь-який мислячий пристрій повинен відтворювати його структуру. Головна мета нейрокібернетики - це створення елементів, схожих на нейрони, і їх об'єднання в робочі системи - нейронні мережі [3, с. 15].

ШІ став універсальною науковою областю, яка інтегрує різноманітні наукові та інженерні дисципліни, такі як математика, комп'ютерна наука, психологія, нейробіологія та інші. Ця інтеграція сприяла розширенню можливостей та покращенню реалізації ШІ.

Застосування машинного навчання стало ключовим етапом в реалізації ШІ. Алгоритми машинного навчання дозволяють системам самостійно навчатися на основі великої кількості даних, що забезпечує їхню адаптивність та вдосконалення в процесі роботи. Саме тому, реалізація ШІ в сучасному світі охоплює різноманітні сфери, включаючи медицину, фінанси, транспорт, енергетику та інші. Системи штучного інтелекту застосовуються для розв'язання складних завдань, які раніше вважалися неможливими для автоматизації.

Реалії сьогодення штучного інтелекту тісно вплетені у наше повсякденне життя та активно допомагають вирішувати різноманітні завдання. Один із найбільш перспективних напрямків розвитку штучного інтелекту - це використання нейронних мереж. Зараз ці технології активно застосовуються в бізнесі, зокрема в сфері маркетингу, а також знаходять застосування у галузі безпеки, розваг та інших секторах. Наприклад, дуже перспективним напрямком є застосування ШІ в освітній діяльності. Він може створювати адаптивні навчальні платформи, які аналізують індивідуальні навчальні потреби кожного учня. Система може надавати персоналізовані завдання, матеріали та рекомендації для кожного студента, забезпечуючи ефективніше засвоєння матеріалу. Це дозволить зробити освітній процес більш ефективним, гнучким, а головне деференційованим. В цій області наукові дослідження проводять найпередовіші компанії, такі як Microsoftі Google, що сприяє появі нових відкриттів практично кожен день [10].

Значущим є той факт, що сучасні нейронні мережі вже в деяких аспектах випереджають людей, наприклад, у читанні по губах та розпізнаванні мови. Зокрема, вчені з Оксфордського університету розробили першу у світі нейромережу LipNet, яка успішно розпізнає мову з точністю 93,4%, обробляючи відео на рівні цілих речень. Це значення перевищує навички більшості людей, а точність розпізнавання серед спеціально навчених осіб складає 52,3% [1].

Нейронні мережі від Microsoftдосконало навчилися розпізнавати людський голос на рівні професійних стенографістів. За звітом команди дослідників у галузі наукового інтелекту Speech&Dialog, система розпізнавання мови тепер робить помилки на рівні професійних стенографістів, а в деяких випадках має навіть менше помилок. Однак у майбутньому Microsoftмає амбіції не лише в розпізнаванні мови, а й у переході від визнання до розуміння, навчанні комп'ютера розуміти сенс сказаного, що дозволить йому правильно виконувати команди та відповідати на запитання [9].

Наприклад, у Нідерландах вперше в історії було введено в експлуатацію безпілотні мікроавтобуси для пасажирських перевезень. Компанія Googleактивно працює над розробкою безпілотних автомобілів, а в Сполучених Штатах компанія Uber, яка спеціалізується на таксі, розпочала впровадження безпілотних автомобілів як таксі в тестових містах, зокрема, Пітсбургу та Сан - Франциско.

У кожному з цих автомобілів, як запобіжний захід, присутній водій та інженер. Проте вже під час випробувань в Сан-Франциско автомобіль Uberпорушив правила, проїхавши на червоне світлофорне світло на перехресті, що змусило інший автомобіль, що рухався в іншому напрямку, раптово гальмувати. Національна компанія Uberтвердила, що винен водій, тоді як звіт TheNewYorkвказував на помилку автомобіля. Зокрема, зазначалося, що програми картографування, які керують транспортним засобом, не вдалося розпізнати шість світлофорів [8].

Також можливо використання нейронних мереж для обробки фотографій, налаштовуючи їх за конкретними параметрами. Наприклад, звичайний знімок може бути перетворений в зображення, яке стилізоване у вигляді авторської репродукції, або ескіз може бути ретельно відрисований, додавши всі необхідні деталі. Ці мережі також можуть творити на вибір, самостійно вибираючи стиль кінцевого зображення.

У сфері музики нейронні мережі активно застосовуються для написання музичних творів. Деякі сервіси генерують та відтворюють прості мелодії, в той час як інші можуть створювати цілі музичні альбоми, навіть формуючи текст до композицій. Це також відноситься до творчих аспектів кінематографу, де нейромережі можуть створювати перший трейлер до фільму, а також сценарій, за яким потім виробляється артхаусне кіно. Таким чином, мистецтво тепер вже не виключно людське [4, с. 67].

В галузі науки штучний інтелект стрімко розвивається. В медицині щодня з'являються нові можливості застосування нейромереж, включаючи навіть визначення хвороби за зовнішнім виглядом сітківки ока.

У сфері обслуговування нейромережі вже виявляють себе як, наприклад, робочі боти, які допомагають відповідати на електронні листи, читаючи їх та пропонуючи відповідні варіанти відповідей. Крім того, нейромережі аналізують користувачів в Інтернеті та пропонують рекламу відповідно до їхніх індивідуальних смаків.

Яскравим та досить популярним прикладом реалізації концепції штучного інтелекту є всесвітньо відомий чат GPT. Історія становлення та розбудови чат-бота GPT (GenerativePre-trainedTransformer) є важливою частиною еволюції штучного інтелекту. Розробка GPTвипливає з ініціативи компанії OpenAI, яка була заснована у 2015 році з метою вивчення та вдосконалення інтелектуальних систем [9].

GPTпредставлений серією моделей, починаючи з GPT-1, яка побачила світ у 2018 році. Ключовим елементом цих моделей є використання архітектури Transformer, що дозволяє ефективно обробляти природну мову та генерувати текст високої якості. Процес розробки GPTвключає в себе постійне вдосконалення алгоритмів та параметрів моделей, щоб забезпечити їхню високу продуктивність у завданнях обробки мови та комунікації. Через це розвиток чату GPTстав однією з передових досягнень у галузі штучного інтелекту, сприяючи вдосконаленню можливостей чат-ботів та систем природної мови.

Але по при всі переваги ШІ та його застосування в різних сферах людського життя, існує ряд викликів та протиріч з якими зтикаються дослідники та інженери. Наприклад, у сфері машинного навчання, обробки природної мови та комп'ютерного зору існують значущі виклики, які впливають на розвиток та ефективність інтелектуальних систем. Однією з ключових труднощів є проблема недостатньої та неякісної інформації для тренування моделей. Недостатність або неправильність даних може призвести до неточностей та неправильних висновків моделей [5, с. 13].

Питання етики використання інтелектуальних систем стає все більш актуальним. Зокрема, виникають конфлікти щодо прозорості та адекватності прийнятих алгоритмів. Вирішення цих проблем вимагає розробки чітких етичних стандартів для розробників та впровадження механізмів перевірки та забезпечення відповідності цим стандартам.

Щодо обробки природної мови, складнощі виникають у контексті розпізнавання та розуміння тексту. Відсутність адекватного розуміння семантики та контексту може призвести до неправильних аналітичних висновків. У галузі комп'ютерного зору важливо вирішувати завдання визнання об'єктів та аналізу зображень. Проблеми тут включають обмежену точність розпізнавання та нестабільність моделей у відношенні до змін у середовищі. Загальна проблема полягає у забезпеченні балансу між технічними можливостями та етичними питаннями, а також в розробці додаткових методів для забезпечення надійності та прозорості інтелектуальних систем [6, с. 20].

Висновки. Штучний інтелект, на сьогоднішній день, переживає фундаментальні зміни, які впливають на всі сфери людського життя. Важливим аспектом його розвитку є розробка нових теоретичних концепцій, які дозволяють краще розуміти природу інтелекту та намагаються відтворити його в машинах. Зазначається, що вчені активно вивчають різноманітні підходи до моделювання інтелекту, використовуючи технології, такі як нейромережі, глибоке навчання та когнітивні алгоритми. Особливу увагу привертає перехід від концепцій та теорій до практичної реалізації. Спостерігається, що деякі ідеї, які раніше здавалися лише фантастичними, тепер стають реальністю завдяки швидкому розвитку технологій. Це включає в себе створення інтелектуальних систем, здатних до складних прийняття рішень, розпізнавання образів та взаємодії з людьми на різних рівнях. Однак, важливість етичних аспектів у розвитку штучного інтелекту також має місце. Розуміння можливих ризиків та ефективні методи їхнього управління стають ключовими завданнями для сприяння сталому та безпечному впровадженню штучного інтелекту в суспільство.

Перспективи подальших досліджень штучного інтелекту і перехід від теорії до практики, означає, що найближчим часом має бути розроблено конструкцію штучної системи, що має слугувати носієм інтелекту, з цього випливає що найближчі для людства дослідження будуть стосуватися сканування людського мозку і зчитування інформації з нейронів із подальшим записом на електронні носії. Тобто людство дуже наблизилось до практичного створення штучного інтелекту і одним з важливих результатів створення його можна буде вважати завершення людської епохи, або можливо якийсь перехідний період, тому що з введенням штучного інтелекту в діяльність людини почнеться нова епоха - епоха, що пов'язана з новим рівнем існування, можливо із неймовірно швидким технологічним розвитком, безсмертям і багато іншого, про що людство давно мріяло. Але виникає проблема, як зробити штучний інтелект керованим, і чи не вийде так що він не захопить ініціативу і не підпорядкує під себе людей? В цьому є загроза його створення, і зовсім невідомо як він себе поведе. Однак зупинитися вже неможливо. Величезні кошти в розробку штучного інтелекту вкладають багато країн, і найближчі країни до створення це США та Китай.

Література

1. Глибовець М.М., Олецький О.В. Штучний інтелект: Підручн. для студ. вищ. навч. закладів, що навчаються за спец. «Компютерні науки» та «Прикладна математика». Київ: Вид. дім «КМ Академія», 2020. 366 с.

2. Джарратано Дж., Райлі Г. Експертні системи: принципи розробки та програмування, 4-е вид: Пер. з англ. Київ: 2020. 1152 с

3. Люгер Ф.Дж. Штучний інтелект. Стратегії та методи розв'язання складних проблем. Київ: «Освіта», 2019. 864 с.

4. Рассел С., Норвіг П. Штучний інтелект: сучасний підхід, 2-е вид.: Пер. з англ. Київ: Видавничий дім «Світязь», 2019. 1408 с.

5. Системи штучного інтелекту в плануванні, моделюванні та управлінні: Підручник для студентів вищих навчальних закладів / За ред. Л.С. Ямпольського, Б.П. Ткача, О.І. Лісовиченко. Київ: ДП «Вид. дім «Персонал», 2020. 544 с.

6. Снитюк В.Є. Прогнозування. Моделі, методи, алгоритми. Київ: Маклаут, 2018. 364 с.

7. Стефанчук Р. Інформаційні технології та право. Право України. Юридичний журал: 2019. №3. С. 183-200.

8. Schmidt E. and Cohen J., The New Digital Age: Transforming Nations. Businesses and Our Lives. Vintage. 2019 368 p.

9. Statt N. Elon Musk launches Neuralink, a venture to merge the human brain with AI. URL: http://www.theverge.com/2017/3/27/15077864/elon-musk-neuralinkbrain-computer-interface - aicyborgs (дата звернення: 04.12.2023).

10. Wehner М. China has developed a computer that beats humans at IQ tests. URL: http:// www.dailydot.com/debug/china-iq-computer/(дата звернення: 03.12.2023).

References