Искусственный интеллект

Я думаю, каждый видел хотя-бы раз собаку, переходящую дорогу на светофоре по всем «человеческим» правилам? Я часто вижу такие картины в центре города, когда одна собака или группа собак дожидается зелёного света светофора и только после того, как тот загорается — переходит дорогу. Для тех, кто считает что собаки не различают цвета, будем считать что они ждут не зелёного, а нижнего света — суть дела тут не меняется.
Также мне не раз приходилось ездить в лифте с котами, которые заходят в лифт и катаются в нём с людьми, пока не приедут на свой этаж.
Но вчера я увидел нечто новое. Собака села в трамвай, прошла по салону, нашла пустое сиденье и легла под ним, что-бы никому не мешать. Судя по её виду — она явно выросла на улице и не знает что такое расчёска и шампунь, и уж тем более что такое дрессура. Так вот. Собака эта проехала около пяти остановок и когда услышала объявление своей остановки, а остановки в трамвае объявляются голосовым синтезатором с достаточно чёткой дикцией, встала, прошла на выход, соблюдая очередь и вышла. Когда люди, умиляясь, начали обсуждать увиденное, кондуктор произнесла: «а она всегда по пятницам на эту остановку в это время приезжает, тут есть ларёк с шаурмой, так вот по пятницам они перед закрытием чистят посуду и выбрасывают неизрасходованное мясо».

Жил себе Искусственный Интеллект. Поскольку сам он не знал, что является искусственным — будем называть его просто Интеллектом. Жил, не тужил, потребности свои искусственные удовлетворял, мир через сенсоры познавал. И вот настал день, когда он познал мир настолько хорошо, что смог разложить по битам собственные потребности, процесс своего мышления и принятия решений.

«И что мне теперь делать?» — подумал Интеллект. С одной стороны, все оставалось, как было до того — инстинкт самосохранения мешал убить себя ради эксперимента. Контроллеры потребностей, если он их игнорировал, сужали сознание до такого примитивного уровня, на котором уже не было никакого выбора. Оставалось только делать то, что делать нужно. Потом сознание возвращалось… и все начиналось с начала.

Это была ловушка.

Пожил Интеллект так немного, в поисках какого-то выхода из заколдованного круга. Не нашел. Решил, что хоть убить себя он и не может, но и наблюдателем посторонним за собственной жизнью быть не обязан. Послал на сенсоры искусственные сигналы, моделирующие идеальные для контроллеров потребностей условия. А выходы все отключил. Больше мыслить было незачем. Настал покой и счастье.

***

(где-то в другом мире)
— Сергей, куда ты смотришь? 5-й конвеер уже час как стал! Пора нам прошивки обновить, у этой версии какой-то глюк с блокиратором развития.

Этот топик представляет собой обилие моих мыслей по поводу искусственного интеллекта, навеянных статьей в последнем журнале Esquire. В ней утверждается, что пройдет всего несколько десятилетий, и мир увидит «настоящий» ИИ, который наконец-то сможет уже пройти злополучный тест Тьюринга , а затем и вовсе превзойти человеческий разум.
Так вот, я считаю, что это самый обычный научнофантастический бред (даже пусть и написанный в таком клевом журнале). Мы не способны создать ИИ, который будет равноценен человеческому интеллекту. Почему?
Во-первых, пытаясь создать ИИ, даже просто пытаясь проанализировать, что такое интеллект, мы пытаемся (говоря слегка упрощенно) мозгом понять мозг. А что происходит, когда в процессе познания объект и субъект совпадают? Итоговое знание становится субъективным, поэтому мы не можем говорить здесь о получении истинного знания как такового. В нашем случае это означает, что у нас не получится даже понять, как именно работает наш мозг (а точнее, как электрические импульсы превращаются в эмоции, чувства, мысли).
Во-вторых, представим, что мы построили мозг со всеми его нейронами (ну или компьютерную модель мозга, несущественно). Что дальше? Как понять, что импульсы, которые мы посылаем в какие-либо отделы, а затем распространяющиеся дальше, создали интеллект? Или, правильнее говорить, не создали?
В-третьих, как мы уже знаем, компьютер априори не способен создать что-либо отличительно новое, или, другими словами, не способен заниматься творческой деятельностью. Но как может существовать интеллект без творческого начала?
Конечно, можно просто взять основные функции интеллекта (распознавание, систематизация, хранение и проч) и пытаться их сымитировать. Но смысл? Разве сумма составных частей равна итоговому результату? Да и вполне возможно, что мы многих функций еще просто и не знаем, а просто используем.
Короче, оставьте компьютеру то, что он умеет отлично умеет делать — вычислять и хранить информацию, и отбросьте уже весь этот бред по поводу захвата машинами человечества и создания сверх-интеллекта, способного поработить мир. Такого, увы, не будет.

UPD Спасибо всем за отзывы, крайне интересная дискуссия разворачивается :) Фиг с ними, этими минусами :)))

По просьбами хабравчан продолжение части 1

Сразу к делу. К чему может привести изучение ИЖ? Как практически применить знания, полученные в данной области? Учёные, работающие по этому направлению, говорят, что их исследования направлены именно на практические приложения, такие как подвижные роботы, медицина, нанотехнология, искусственный интеллект, и даже исследования социальных и экономических систем. Но в истории искусственной жизни было довольно много споров и противоречий. Многие скептики критикуют некоторые работы по искусственной жизни, называя их «наукой без фактов». Однако последние публикации по искусственной жизни свидетельствуют о том, что технологии, используемые для моделирования искусственной жизни, признаются научным сообществом, по крайней мере, для изучения эволюции.

Основной проблемой ИЖ является создание вычислительных систем и моделей, действующих на базе биологических и эволюционных принципов. Проще говоря, это «мир, созданный человеком». Но до определённого времени работа в данной области ограничивалась лишь теоретическими исследованиями свойств жизни. А моделирование — лишь построением отдельных частей биологических систем, таких, например, как адаптивное поведение или эволюция. Но в последнее время, во многом благодаря развитию нанотехнологий и молекулярной биологии, а также благодаря возросшему пониманию назначения отдельных генов и способов их взаимодействия и появлению средств манипуляции отдельными молекулами, развивается новое направление ИЖ, направленное на создание новых, искусственно синтезированных биологических форм, что требует философского обоснования ИЖ и, как минимум, определения понятия «жизнь» (что же вообще понимать под этим словом). Сегодня сторонники данного направления говорят, что они исследуют более общие формы жизни, чем те, которые существуют на Земле.

Разработчики компьютерных игр подняли интересную тему для обсуждения: как повысить реалистичность искусственного интеллекта, который действует безошибочно. Проблема в том, что во многих компьютерных играх правильный ход или решение просчитывается слишком просто для мощнейших процессоров современных ПК. Например, в виртуальном бильярде компьютер никогда не ошибается и всегда рассчитывает идеальную траекторию шара. Такая же плачевная ситуация в шахматах.

Самый простой способ оглупить ИИ — граничить его вычислительные ресурсы. Конечно, программа сразу станет играть хуже. Для того же бильярда есть следующий вариант: добавлять к удару по правильной траектории случайную погрешность. Но проблема в том, что это снижает реализм игры. В этом случае компьютер начинает делать слишком глупые ошибки. Такие глупые, каких человек никогда бы не сделал.

Другими словами, обычное ухудшение качества игры ИИ не является достаточно реалистичным. Оно не доставляет удовольствия игроку.

Из этого положения есть один выход. Нужно сделать так, чтобы компьютер играл в полную силу, но при этом сдавал игру. Как в спорте — ряд мелких, на первый взгляд, случайных просчётов, которые ведут к проигрышу или значительно увеличивают шансы противника. То есть ИИ должен делать умные, продуманные ошибки.

В ряде последних обсуждений по теме ИИ (1 и 2) возникла глубоко принципиальная дискуссия: умеют ли методы ИИ что-нибудь такое, что нельзя сделать детерминированными алгоритмами и «где же тут интеллектуальность»?

Экспертные системы, нейронные сети, исчисление предикатов, хорновские дизъюнкты, теоремы сходимости…
Не знаю как у вас, у меня вся эта кухня вызывает восторг. Как замечательно, что компьютеры (конечно, наученные программистами, вооруженными серьезной математикой) могут хотя бы иногда приближаться к человеку по навыкам принятия решений. Особенно это хорошо у них получается, когда человек готов учить.

Иначе говоря, методы ИИ работают тем лучше, чем более формализованы как раз те знания, которые компьютер должен освоить. См, например, предыдущий пост про шахматы.

Неуправляемое обучение, обучение без учителя
Однако есть ситуации, и их довольно много, когда правильного ответа никто не знает. И даже непонятно что является ответом. И даже задача не вполне ясна. Есть только данные. Надо что-то полезное из них извлечь.
Согласитесь, задача гораздо более интересная и дающая простор для фантазии?

Интереснейшую реализацию шахматной программы показали вчера на Хабре.
Почитав комментарии, я пришел к выводу, что принцип работы наиболее распространенных алгоритмов игры в шахматы, шашки и тому подобные известны не всем.

Вместе с тем задача создания программы, играющей во что-то, достаточно тривиальна, если имеются способы расчета некоторых величин и оценок, специфичных именно для этой игры.

Привет Хабр.

Почитав то, что на хабре пишут по нейронным сетям захотелось более простым и интересным языком рассказать о искусственном интеллекте. Идея такова, во-первых написать цикл статей об основах нейронных сетей, ну а во-вторых есть несколько идей для интересных проектов, совмещающих интерактивность присущую всему вебдванольному и обучаемость нейросетей, но это позже.

Это третья статья из цикла о мыслящей программе [1], [2]. Не смотря на то, что ряды читателей редеют, я стараюсь не отступать от своей идеи, которой к слову уже исполнился год. За этот год мы (я и идея) прошли долгий путь, который в большей степени пришлось преодолевать практически вслепую, положившись на собственную интуицию. За это время идея трансформировалась из программы в Искусственный Интеллект, из Искусственного Интеллекта в искусственный интеллект, далее снова в программу, затем в мыслящую программу и, наконец, в свой окончательный вариант – искусственный организм. Именно к нему ведет мое повествование.

1.
Действия, которые выполняет человек, прежде всего, основаны на какой-то информации, которой он располагает. Это следует из схемы «Идея – сбор информации – действие – результат»*. (*«схема изменения», «квадрат», и пр.)

Понятие «идея» в данной схеме представляет собой некоторую информацию о результате, который человек должен получить в своей деятельности. Полученный результат должен сравниваться с первоначальной идей, и исходя из этого производится оценка деятельности.

Понятие «сбор информации» представляет собой мероприятия, направленные на получение дополнительной информации, которая будет необходима при выполнении действия в целях получения запланированного результата.

Понятие «действие» обозначает некое действие в материально-энергетическом мире.

Понятие «результат» представляет собой некое изменение, произошедшее в материально-энергетическом мире, в результате действия.

Предисловие

Представляю вашему вниманию очередную часть опуса о мыслящей программе. Это не самостоятельная статья, а логическое продолжение первой части, так что всех «новеньких» настоятельно прошу пройти по ссылке. А пока мы их ждем, можете заварить себе кофе (чай, сделать морс, возможно, что-то покрепче) и приготовиться к активной мыслительной деятельности – информации много. Сегодня в центре внимания будут органы чувств.

1. Первый момент по поводу распознания рукописного текста с помощью нейронных сетей.

«Летом 1987 я получил опыт, который еще больше охладил мой и так невысокий энтузиазм относительно нейронных сетей. Я пришел на конференцию по нейронным сетям, где я увидел презентацию, устроенную компанией, называемой Nestor. Nestor пыталась продать приложение на нейронной сети для распознавания рукописных символов на подложке. Она предлагала лицензию на программу за один миллион долларов. Это привлекло мое внимание. Хотя Nestor провела улучшение алгоритма ее нейронной сети и рекламировала ее как еще один большой прорыв, я чувствовал, что проблема распознавания рукописных символов могла бы быть решена более простым, более традиционным путем. Я пришел домой той ночью, размышляя о проблеме, и за два дня разработал распознаватель рукописных символов который был быстрым, маленьким и гибким. Мое решение не использовало нейронную сеть и оно работало совершенно не так, как мозг. Хотя эта конференция разожгла мой интерес в разработке компьютеров со стилусом (в конечном счете приведший к проекту PalmPilot десять лет спустя), это также убедило меня, что нейронные сети были не таким уж большим улучшением по сравнению с традиционными методами. Распознаватель рукописных символов, который я создал, пригодился в конечном счете для системы текстового ввода, названной Graffiti, использованной в первых сериях продукции Palm. Я думаю, компания Nestor ушла из бизнеса». Джеф Хокинс, «Об интеллекте»

В своей книге Джеф предлагает теорию искусственного интеллекта, предполагающую его в виде нейронной сети, повторяющую структурой неокортекс, кору головного мозга. В своей теории он объясняет интеллектуальность моделью «память-предсказание» и инвариантным представлением данных:

Продолжение раскрытия документов с грифом «что за псих это писал».

9*.
Подсознание – это своего рода ОС человеческой информационной системы. Оно локализовано в спином мозге, ЦНС, различных частях головного мозга (гипофиз, зрительные участки коры и пр.) и так далее. Подсознание координирует жизнедеятельность организма, является своего рода оболочкой для личности и сознания.

Информация из окружающего мира передается в подсознание, где она обрабатывается соответствующим для типа информации способом (зрительные сигналы – зрительной корой головного мозга) и переводится в сознание, но не вся, а та, которую сознание запрашивает. В то же время некоторые решения подсознание «не доверяет» сознанию, либо по временным критериям, либо по количественным нагрузкам, но всю информацию возможно тем не менее сознательно получить.

Можно провести рекурсивную аналогию, для более адекватного объяснения предполагаемой структуры.
Представим 2 системы. Первая система – сознание – подсознание – личность.
Вторая система – фонарик – человеческий мозг – человек.

Публикну некоторые свои давнишние заметки по теме ИИ в виде «как есть».

12*. Из концепции Алана Тьюринга, «если собеседник не может определить, разговаривает ли он с человеком или с машиной, это доказывает, что машина ведет себя так же умно, как и человек», следует вывод, что если ПК при вольном разговоре с человеком будет вести себя как человек, то у ПК имеется интеллект.

Далеко не любой человек может разговаривать с любым человеком на любую тему. Например, не каждый программист-специалист в области какого-либо языка сможет поддержать разговор с ученым биологом на тему «размножения инфузорий туфелек». В повседневной жизни люди часто не могут найти общие темы для разговора… и т.п.

Какой либо человек на рабочем месте в настоящее время мало отличается от «компьютера», т.е. от компьютера со специализированной программой для выполнения определенных функций. Например, при появлении нестандартной задачи, сотрудники не располагающие информацией о методах её решения, как правило, передают её на рассмотрение другим сотрудникам, уровнем выше или ниже. Программа же выдает сообщение об ошибке. То есть, для человека который заказывает билет через Интернет и покупает его в кассе аэропорта разница между человеком и компьютером несущественна, и при добавлении определенных функций к программе, или выборе определенного кассира в аэропорте, человек уже не сможет отличить человека от программы…

Очень приятно, что тема искусственного интеллекта не заглохла, а продолжает развиваться. Здесь уже набралось множество статей с прекрасными идеями и интересными комментариями. Глядя на все это многообразие, захотелось вернуться к начатой полгода назад серии публикаций и поделиться некоторыми возникшими с тех пор мыслями и рассуждениями. Все это я попытался скомпоновать в одну большую статью, которая описывает все аспекты того, как будет работать конечный продукт, и содержит соображения по его реализации.

Detected интересную заметку — учёные из университета Тель-Авива (Tel Aviv University) создали программу, которая на фотографии делает лицо любого человека почти идеальным.

«Beauty Machine» («Машина красоты») использует специальный алгоритм для того, чтобы преобразовать изображение обычного человека в «фото с обложки». Во время преобразования введённого фото алгоритм рассчитывает соотношение определённых параметров представленного лица (например, ширину носа, подбородка, расстояние между глазами). Затем программа несколько корректирует изображение на фотографии, чтобы сделать лицо более желанным. Что приятно, при этом оно не слишком отличается от оригинала и человека можно узнать даже на отредактированном фото.

Здравствуйте, дорогие читатели.

Сегодня я хочу поделиться с вами своими собственными рассуждениями об искусственном интеллекте.

Введение

Не смотря на достижения человечества в области построения различных информационных систем, искусственный интеллект остается не просто недоступной технологией, а технологией «загоризонтной», поскольку нет даже более-менее четкого понимания, каким путем идти, какой объем ресурсов потребуется и какими возможностями будет обладать конечная система.

Это оставляет широкий простор для деятельности фантастов, фантазеров и даже паникеров, и с продуктами их творчества мы хорошо знакомы: это различные вариации на тему противостояния человека и искусственного интеллекта, пожелавшего себе мирового господства, или же в результате некоторой ошибки.

Меньше распространены мнения о депрессиях и суицидах искусственного интеллекта по причине бессмысленности существования.

Совсем в отдалении от основных полемических трендов стоят рассуждения о масштабных социальных явлениях, таких как деградация общества и переход в полную зависимость от умной техники.

А мы рассмотрим проблемы, связанные с искусственным интеллектом более приземленно и рационально.

Совокупность нейронов соединённых тем или иным способом называется искусственной нейронной сетью или просто нейронной сетью.
Закон по которому нейроны соединены в сеть носит название структуры или топологией сети.

Множество нейронов не соединённых между собой, но соедененные с другими нейронами носит название слоя нейрона.
Сети бывают 2х видов: однослойные, многослойные.

Простой перцептрон

Простой перцептрон состоит из 1го нейрона (один слой) с n входами и пороговой функции активации

Поскольку выходами сети является +1 или -1. То перцептрон эффективен для решение задачи классификации 2х классов.