Как стать автором
Обновить

История Искусственного Интеллекта, часть 1. Картина без художника.

Искусственный интеллект
Интерес к этой области появился у меня спонтанно. После этого стали появляться все больше и больше идей на эту тему, так что пришлось все это упорядочить. Начать я решил с истории развития Искусственного Интеллекта. Статья получилась довольно-таки большой, так что я разделил ее на две части. Вот первая ее часть, посвященная кибернетике.

Искусственный Интеллект — это одна из интереснейших идей человека. О нем написано много диссертаций и еще больше работ в жанре научной фантастики. О нем можно бесконечно спорить и так не придти к единому мнению. Он везде и одновременно нигде. А все потому, что не существует единого мнения на счет того, что же из себя представляет или должен представлять Искусственный Интеллект.
 
При упоминании этих двух слов, кто-то вспомнит одноименный фильм Стивена Спилберга, кто-то книги Азимова о позитронных роботах. Другие скажут: «Опуститесь на землю и раскройте глаза, ведь Искусственный Интеллект уже среди нас». При этом некоторые указывают на компьютерные игры, в которых виртуальные противники стараются подражать своими действиями реальным, их даже и называют также — ИИ. Возможно, старшему поколению вспомнится КАИССА и подобные ей программы, которые уже в состоянии обыграть даже чемпиона мира по шахматам. Для кого-то всевозможные программные мастера и поисковики являются ИИ.
 
Этот вопрос один из тех, на которые трудно дать однозначный ответ. Более того — чем больше начинаешь в нем копаться, тем больше встречаешь расхождений, противоречий и еще больше вопросов. Определение вроде как должно быть, но только скрыто оно под горой разных наук, сверху — приличный слой фантастики, далее идет небольшая прослойка философии, заблуждений и субъективного романтизма, ну и на самом верху — псевдонаука и кричащая реклама.
 
Как видно, до истины не так то легко добраться. У разных людей разное мнение на этот счет, и поэтому становится сложно сформулировать что-то общее. Чтобы разобраться в этом вопросе, посмотрим, что на этот счет скажет история. Оказывается, что само название Искусственный Интеллект придумали не фантасты, а ученые. Но, обо всем по порядку.
 
Дело было в далеком 1956 году (к этому времени уже существовала серия книг Азимова о роботах). В США, в Стэнфордском университете состоялся семинар, на котором и предложили термин Искусственный Интеллект. Участники того семинара смутно представляли, что это такое и для чего это нужно. Темой семинара были логические задачи и способы автоматизации их решения. Начало было положено.
 
Спустя 25 лет Барр и Файгенбаум предложили следующее определение, которое никем не оспаривается уже почти два десятка лет.
 
Искусственный интеллект (ИИ) — это область информатики, которая занимается разработкой интеллектуальных компьютерных систем, т.е. систем, обладающих возможностями, которые мы традиционно связываем с человеческим разумом, — понимание языка, обучение, способность рассуждать, решать проблемы и т.д.
 
Вот они основные свойства ИИ — понимание языка, обучение и способность мыслить. Это цель, к которой должны стремиться его будущие создатели. Определение очень лаконичное, как раз в стиле математиков, но остановимся пока именно на нем.
 
Как это обычно бывает, «будущие создатели» с самого начала разделились на два лагеря: на кибернетиков и нейрокибернетиков.
 
Кибернетики сразу отказались от идеи полного копирования мыслительных процессов человека. Им достаточно того, чтобы на одни и те же вопросы (входные данные) устройство и человек давали одинаковые ответы (выходные данные). А как это происходит, какие механизмы и алгоритмы находятся внутри машины, не имеет значения. Поэтому это и назвали кибернетика «черного ящика».
 
Как только компьютеры получили распространение, кибернетики освоили их и сразу же принялись за дело. Начали они с небольших игр. Игрушки были вроде крестиков-ноликов, Scrabble (Эрудит), где ход компьютера рассчитывался методом перебора. При нахождении ответа перебор прекращался, а при ненахождении… Получался комбинаторный взрыв или говоря русским языком — CPU 100%.
 
Не смотря на то, что некоторые задачи и решались таким методом, у меня все же не повернется язык назвать это Искусственным Интеллектом, ведь человек, не перебирает в голове всевозможные варианты своих действий перед тем, как сделать что-нибудь.
 
Разработчики обратили на это внимание и внедрили в алгоритм поиска специальную технологию — эвристику. Ее суть заключается в том, чтобы ограничить пространство перебора специальными условиями. Для каждой ситуации они разные.
 
Например, компьютер пытается найти слово, в котором обязательно должна быть буква «б» (Scrabble). Если он будет пытаться перебирать абсолютно все варианты из имеющихся букв, то это займет много времени и будет неэффективно. Ведь, встретив комбинацию из букв «брп», бессмысленно уже подбирать следующую четвертую букву, так как не существует слов, которые начинались бы с «брп». Поэтому для такой игры задача эвристики заключается в нахождении невозможных сочетаний букв и прекращении поиска, когда он наткнется на такое сочетание.
 
Эвристичный поиск используется и сейчас, в частности в некоторых антивирусных сканерах.
 
Другие разработки, которыми занимались кибернетики примерно в то же время — это доказательство теорем. Но, если с математическими задачами компьютер справлялся без каких бы то ни было проблем, все они легко поддавалось программной формализации, то с более бытовыми задачами уже возникали трудности. Заметим, что такие системы к обычному человеку имеют не большее отношение, чем и предыдущие, так как большинство из нас не обладает выдающимися способностями в логических рассуждениях.
 
Время шло, технологии развивались. И вот, в первой половине 70-х начали появляться более интересные системы, способные распознавать естественный язык и общаться на нем. Одна из первых в этой области — SHRLDU, созданная Виноградом (Winograd) в 1972.
 
Она понимала приличное количество английских слов, ограниченное областью применения — миром, созданным из деталей детского конструктора. Весь словарный запас, все вопросы, на которые можно было получить нормальный ответ, были связаны только с этим миром. Остальные подобные ей системы также были ограничены какой-то областью применения. О самообучении речи не шло.
 
Позже появились более продвинутые системы, которые могли поддерживать разговор почти на все темы. Но так можно утверждать только с большой натяжкой, так как владение темами было довольно поверхностным. Если задать требующий более глубоких знаний или сложно сформулированный вопрос, то программа отказывалась его переваривать и начинала повторять за вами, постоянно переспрашивая. Главный ее недостаток — это отсутствие полноценного самообучения. Так что системы этого типа до сих пор оставляют желать лучшего.
 
Еще одна из более поздних разработок — системы представления знаний. Они являлись частью экспертных систем. Эти системы создаются для того, чтобы выступать в роли советчика. Они могут анализировать ситуацию, находить решение проблемы, проводить диагностику и все остальное в том же духе.
 
Но и здесь не все так гладко. Для каждой такой цели необходимо создать свою экспертную систему. Кроме того знания такой системы всегда касаются только одной узкой области применения. Ну и напоследок — организация знаний в каждой системе своя, так как она напрямую зависит от целей и содержания. Так что о создании системы, которая могла бы быть экспертом в разных областях не может быть и речи.
 
Ну что ж, это были лишь некоторые из разработок кибернетиков. Я специально не стал здесь писать о развитии роботов, так как достижение в этой области и так широко известны. Каждая из этих разработок добилась больших успехов. Если это распознавание речи, то оно уже на высоком уровне, мышление экспертных систем тоже не отстает, не зря же в него вкладывается столько денег. Обучение сейчас тоже реализовано, хотя не так хорошо — оно опять же сильно ограничено областью применения. Я еще вернусь к обучению, когда будем говорить об нейросетях.
 
Как видим, найти кандидата в ИИ нам не удалось. Сейчас речь идет скорее о «некоторых характеристиках Искусственного Интеллекта», нежели о самом ИИ. Все его составные части уже разработаны. Казалось бы, что нам мешает взять и объединить их в одну взаимосвязанную систему? Например, взять нейрокомпьютер, заложить в него упрощенную модель нашего мира (экспертную систему) и наделить способностью понимать естественную речь?
 
Мы можем уже сегодня так поступить. Но почему-то мне кажется, что мы получим не совсем то, чего хотелось бы. А теперь задайте себе такой вопрос — чего вы ждете от ИИ? Совпадают ли ваши ожидания с определением Барра и Файгенбаума, которому уже 27 лет? А пока вы над этим думаете, я расскажу немного о тех самых нейросетях…

Большая часть информации о разработках взята из книги Питера Джексона — Введение в экспертные системы.

Оглавление:

История Искусственного Интеллекта, часть 1. Картина без художника.

История Искусственного Интеллекта, часть 2. Нейросетевой ИИ — неизбежно или невозможно?

Делаем Искусственный Интеллект
Теги:искусственный интеллекттехнологиикибернетика
Хабы: Искусственный интеллект
Всего голосов 26: ↑24 и ↓2 +22
Просмотры7K

Похожие публикации

UI-дизайнер
25 июня 202147 940 ₽Нетология
Python для работы с данными
25 июня 202131 500 ₽Нетология
Основы вёрстки сайтов
28 июня 202120 000 ₽Loftschool
Веб-дизайнер
28 июня 202183 000 ₽GeekBrains
Node.js: серверный JavaScript
28 июня 202127 000 ₽Loftschool

Лучшие публикации за сутки