Искусственный разум и интеллект компьютера

Искусственный разум и интеллект компьютера

Интерес к когнитивным технологиям и искусственному интеллекту вырос, а венчурные инвестиции по этому направлению для развивающихся и коммерциализируемых продуктов превысили многомиллиардные суммы.

Многие компании инвестируют миллиарды на стартапы на когнитивные технологии и разумное поведение машин.

Пресса, подпитываемая огромными инвестициями утверждает, что интеллект компьютера начинает убивать рабочие места и скоро компьютеры будут умнее, чем люди, а некоторые ученые  сравнивают интеллектуальные способности  машин с  угрозой для выживания человечества.

Искусственный интеллект и разум в технологиях

  • IBM вложил более $1 млрд и продолжает коммерциализацию суперкомпьютера ориентированного на познавательно-аналитическую деятельность;
  • Google сделал значительные инвестиции в робототехнику, в беспилотные автомобили и в компании машинного обучения;
  • Facebook создал лабораторию искусственного интеллекта с целью привлечения крупных достижений в этой области;
  • исследователи в Оксфордском университете опубликовали результаты исследований, что по их оценкам порядка 50 процентов общей занятости в США под угрозой риска автоматизации по познавательным задачам;
  • Нью-Йорк таймс утверждает, что цифровые технологии и искусственный интеллект принесли огромные позитивные изменения, но и риск значительных негативных последствий, включая массовую безработицу;
  • отдельные ученые Силиконовой долины утверждают, что в будущем разумное поведение машин потенциально более опасно, чем ядерное оружие;
  • известный физик-теоретик Стивен Хокинг сказал, что искусственный интеллект опасен и должен иметь «предохранительные рычаги», чтобы избежать рисков.

Развитие интеллектуальных способностей машин

Первые шаги в целях демистификации этого термина, изложение истории и описание некоторых из основных интеллектуальных систем и суть искусственного интеллекта лежащая в его основе.

Определение искусственного интеллекта

суть интеллектаПоле разумного поведения страдает от слишком размытого определения определений.

Искусственный интеллект —  теория и разработка компьютерных систем, которые могут выполнять задачи, требующие человеческого интеллекта. 

Суть искусственного интеллекта включает в себя такие задачи, как зрительное восприятие, распознавание речи, принятие решений в условиях неопределенности, обучение и перевод между языками. Определение позволяет нам сегодня обсуждать  практическое применение достигающее окончательного понимания механизмов неврологической разведки. Набор задач, которые обычно требуют человеческого интеллекта может изменяться и делегироваться компьютерным системам, способным выполнять эти задачи. Таким образом, смысл «искусственный интеллект» развивается с течением времени.

Полезное определение искусственного интеллекта — теория и развитие компьютерных систем, способных выполнять задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта.

История искусственного интеллекта

Искусственный интеллект или  разум не новая идея. Действительно сам термин датируется с 1950-х. История области характеризуется периодами шумихи и высокими ожидания чередующимися с периодами неудач и разочарований:

  1. После формулирования смелой цели имитации человеческого интеллекта в 1950-х, исследователи разработали широкий спектр демонстрационных программ в 60-х и в 70-х, которые способны выполнять ряд задач, которые считались, что были исключительно сферой человеческой деятельности.  Это доказательства теорем, исчисление проблем, реагирование на команды, планирование и выполнение физических действий — даже олицетворение психотерапевта и сочинение музыки. Но упрощенные алгоритмы, плохие методы обработки неопределенности  и ограничения вычислительной мощности ставили в тупик попытки решить сложные или более разнообразные проблемы.    На фоне разочарования в связи с отсутствием дальнейшего прогресса искусственный интеллект выпал из моды в середине 70-х годов прошлого века.
  2. В начале 80-х годов Япония запустила программу развития передовой компьютерной архитектуры, которая могла бы способствовать разуму. В 1980 мир увидел заинтересованность коммерческих поставщиков технологии этих продуктов.  Большие надежды на потенциал экспертных систем в конечном итоге не оправдались, наложились ограничения, включая вопиющее отсутствие здравого смысла, сложность захвата знаний, стоимость и сложность создания и поддержания крупных интеллектуальных систем.
  3. В 90-е годы технические работы над разумным поведением машинного оборудования  продолжились. Методы, такие как нейронные сети и генетические алгоритмы получили свежее понимание отчасти потому, что они избежали некоторых ограничений, экспертных систем и потому, что новые алгоритмы сделались более эффективными. При проектировании нейронных сетей изучались структуры мозга. Генетические алгоритмы с  целью «развиваться» ввели новые варианты решения путем введения случайных мутаций.

Катализаторы развития искусственного интеллекта

В конце 2000-х годов ряд факторов помогли возобновить прогресс в технологии разумного поведения. Это были факторы, наиболее значимые для прогресса искусственного разума:

Закон Мура

Закон Мура — автор соучредитель Интел  Гордон Мур гласит, что количество транзисторов на кристалле микросхемы удваивается каждые 2 года, идет неустанное увеличение вычислительной мощности.  Нынешнее поколение микропроцессоров обеспечивает в 4 миллиона раз производительность больше, чем первый  чип микропроцессора, созданного в 1971 году.

Большой объем данных

Отчасти благодаря Интернету, социальным медиа, мобильным устройствам, и недорогим датчикам, быстро растет объем данных в мире. Растущее понимание потенциальной ценности этих данных привело к разработке новых методов для управления и анализа очень больших наборов данных. Большие данные стали основой для развития искусственного разума.

Особенность использования данных заключается в том, что некоторые методы искусственного интеллекта  используют статистические модели для рассуждения вероятностностых данных, таких как изображения, текст или речь. Эти модели можно улучшить, или «обучить», подвергая большему набору данных, которые теперь стали более доступными, чем когда-либо.

Интернет и облако

Интернет и облачные вычисления являются достижением  искусственного интеллекта по двум причинам.

  • Во-первых, они делают доступным огромное количество данных и информации для любого вычислительного устройства, подключенного к Интернету. Это помогло продвинуть работу разумного интеллекта, которые требуют больших наборов данных.
  • Во-вторых, они предоставляют способ для людей сотрудничать — иногда явно или неявно помогая  обучить системы искусственного интеллекта. Например, некоторые исследователи использовали краудсорсинг (привлечение онлайнового сообщества) благодаря облачной технологии, чтобы привлечь тысячи людей для описания цифровых изображений, позволяя алгоритмам классификацировать изображения по их описаниям. Google голосовой ввод анализирует обратную связь и свободно вносит информацию от своих пользователей, чтобы улучшить качество автоматизированного перевода и голосового ввода.

Новые алгоритмы для развития искусственного интеллекта

Алгоритм представляет  рутинный процесс для решения программ или задач. В последние годы были разработаны новые алгоритмы, которые значительно повышают производительность машинного обучения, важную технологию в своем собственном праве и  другие технологии, такие как компьютерное зрение. Тот факт, что алгоритмы машинного обучения теперь доступны на основе открытых источников может способствовать дальнейшему улучшению для  разработчиков с целью  внесения усовершенствований в работу искусственного интеллекта.

Очевидно, будет мир с искусственным интеллектом и разумом, где приборы, машины гораздо интуитивнее, что упростит и обогатит повседневную жизнь. Например, смартфоны сейчас уже более осведомлены о наших предпочтениях и обстановке, предвидят наши потребности и предоставляют нам соответствующую информацию в нужное время.

Оставить комментарий

.