Charles Babbage (1791-1871)

Princip rada savremenih računara postavio je sredinom 19. veka engleski matematičar Čarls Bebidž. Bio je izvanredan naučnik, svestrana osoba, autor mnogih izuma, kao što su brzinomjer, seizmograf, oftalmoskop. Ali u istoriji je ostao prvenstveno kao pronalazač prve analitičke računarske mašine - prototipa modernog računara.

Po prvi put, ideja da se stvori mašina koja bi mogla da pomogne u proračunima došla je naučniku 1812. Ispravljajući bezbrojne greške u logaritamskim tablicama, Babbage je razmišljao o tome kako da olakša ovaj posao. Naučnik se prisjetio da su u Francuskoj koristili nova metoda izvođenje matematičkih proračuna. Složeni problem je razbijen u niz jednostavnih operacija i tri grupe matematičara su odredile njihovo rješavanje. Prva grupa je napravila proračunske sheme, druga je pronašla numeričke vrijednosti funkcija, treća je izvršila primitivno sabiranje i oduzimanje. Štaviše, u posljednjoj grupi bilo je ljudi koji nisu znali ništa o matematici, osim ovih jednostavnih operacija.

„Ali to možete učiniti autom! pomisli Babbage. - Dosta jednostavno izvođenje timovi su matematičari, rad je mehanički." Tako je počela staza koja se u 20. veku zvala put magije i tehnologije.

Bebidžu je trebalo sedam godina da razmisli i formuliše principe računarstva sa mašinom. Još tri godine dizajnirao je svoj prvi računarski mehanizam, koji je nazvao diferencijalnom mašinom. Godine 1822. Charles Babbage je održao govor pred Kraljevskim astronomskim društvom i demonstrirao rad svog motora male razlike. Bio je to mehanizam sastavljen od mnogo poluga i zupčanika.

Dio motora razlike Charlesa Babbagea,
koju je prikupio njegov sin nakon smrti naučnika

Za svoj izum, Babbage je dobio zlatnu medalju Astronomskog društva.

S obzirom na stanje tehnike, bile su potrebne 23 godine da se napravi prva dva kompjutera, a Babbage je na to potrošio 17.000 funti od vlade i svo svoje lično bogatstvo. Ali novac i dalje nije bio dovoljan, a nivo tehnologije tog vremena nije dozvoljavao stvaranje velike mašine za razliku.

Velika mašina razlike Charlesa Babbagea,
izgrađen u naše vrijeme prema crtežima pronalazača u čast 200. godišnjice njegovog rođenja.
Mašina je potpuno operativna.
Muzej nauke, London

Godine 1835. Babbage je začeo novo auto... Morala je izvoditi aritmetičke operacije, pamtiti početne podatke, međurezultate i rezultate proračuna, rješavati probleme prema datim uputstvima i naredbama, izdavati rezultate proračuna i uzastopno izvršavati komande određene za program proračuna. Glavna stvar je da je morala izvršiti sve radnje bez ljudske intervencije i, ovisno o rezultatu dobivenom u određenoj fazi, sama je morala odabrati dalji put proračuna. Babbage je ovaj aparat nazvao analitičkom mašinom. Bio je to pokušaj čistog stvaranja umjetne inteligencije mehanički u doba pare, kada je elektrotehnika bila u povojima.

Babbage je umro ne videvši oličenje svoje zamisli. Godine 1888, sin Charlesa Babbagea Henry uspio je izgraditi centralnu jedinicu analitičke mašine prema očevim crtežima. Ovaj uređaj je izračunao sve proizvode broja "pi" i brojeva prirodnih brojeva od jedan do 32 sa tačnošću od 29 cifara! Tako su demonstrirane pune performanse Babbageove mašine.

Dio krupnog plana Difference Engine Charlesa Babbagea
Vidljivi su sektori koji se sastoje od točkova i zupčanika, odvojenih stubovima
Muzej nauke, London

Charles Babbage je predvidio mnoge ideje u stvaranju logičkih kola i dizajnu kompjutera. Arhitektura modernih kompjutera izgrađena je na principima koje je Babbage razvio za svoju analitičku mašinu. Njegova shema uključuje tri glavna dijela mašine: skladište u kojem se pohranjuju vrijednosti varijabli tokom matematičkih operacija (prototip memorije), mlin koji obavlja proračune (u modernim računarima ovu funkciju obavlja procesor), kontrolni element (na Babbageovim crtežima ne postoji tačan naziv za ovaj element) i ulazno-izlazni uređaji (na bušenim karticama).

Tako je genij Bebidža dozvolio 1834. da stvori princip kompjutera 20. veka.

Umjetna inteligencija (AI, engleski Artificial intelligence, AI) - nauka i tehnologija stvaranja inteligentnih mašina, posebno inteligentnih kompjuterskih programa. AI je povezana sa sličnim ciljem korištenja kompjutera za razumijevanje ljudske inteligencije, ali nije nužno ograničena na biološki prihvatljive metode.

Šta je vještačka inteligencija

Inteligencija(od latinskog intellectus - osjet, percepcija, razumijevanje, razumijevanje, koncept, razum), ili um - kvalitet psihe, koji se sastoji od sposobnosti prilagođavanja novim situacijama, sposobnosti učenja i pamćenja na osnovu iskustva, razumijevanja i primjene apstraktne koncepte i korištenje njihovog znanja za upravljanje okolišem. Inteligencija je opća sposobnost učenja i rješavanja poteškoća koja sve ujedinjuje kognitivne sposobnosti ljudski: osjet, percepcija, pamćenje, reprezentacija, mišljenje, mašta.

Početkom 1980-ih. Računarski naučnici Barr i Feigenbaum predložili su sljedeću definiciju umjetne inteligencije (AI):

Kasnije su se AI počeli pripisivati ​​brojni algoritmi i softverski sistemi, čija je karakteristična karakteristika to što mogu riješiti neke probleme na isti način kao što bi to učinila osoba koja razmišlja o njihovom rješenju.

Glavna svojstva AI su razumijevanje jezika, učenje i sposobnost razmišljanja i, što je najvažnije, djelovanja.

AI je kompleks povezanih tehnologija i procesa koji se efikasno i brzo razvijaju, na primjer:

• obrada prirodnog jezika
• ekspertni sistemi
• virtuelni agenti (čet botovi i virtuelni asistenti)
• sistemi preporuka.

Nacionalna strategija razvoja vještačke inteligencije

• Glavni članak: Nacionalna strategija razvoja vještačke inteligencije

Istraživanje AI

• Glavni članak: Istraživanje umjetne inteligencije

AI standardizacija

2019: Stručnjaci ISO/IEC podržali su prijedlog o razvoju standarda na ruskom jeziku

Dana 16. aprila 2019. godine postalo je poznato da je ISO / IEC podkomitet za standardizaciju u oblasti veštačke inteligencije podržao predlog Tehničkog komiteta "Sajber-fizički sistemi", stvorenog na osnovu RVC-a, da se razvije standard "Veštačka inteligencija . Koncepti i terminologija ”na ruskom uz osnovnu englesku verziju.

Terminološki standard „Umjetna inteligencija. Koncepti i terminologija” je fundamentalna za čitavu porodicu međunarodnih normativnih i tehničkih dokumenata u oblasti veštačke inteligencije. Osim pojmova i definicija, ovaj dokument sadrži konceptualne pristupe i principe za izgradnju sistema sa elementima, opis odnosa između AI i drugih end-to-end tehnologija, kao i osnovne principe i okvirne pristupe regulatornoj i tehničkoj regulativi. vještačke inteligencije.

Nakon sastanka ISO/IEC profilnog podkomiteta u Dablinu, stručnjaci ISO/IEC podržali su prijedlog delegacije iz Rusije o istovremenom razvoju terminološkog standarda u oblasti AI ne samo na engleskom, već i na ruskom jeziku. Očekuje se da će dokument biti odobren početkom 2021. godine.

Tokom sastanka, stručnjaci ISO/IEC su takođe podržali izradu nacrta međunarodnog dokumenta Informaciona tehnologija – Veštačka inteligencija (AI) – Pregled računarskih pristupa za sisteme veštačke inteligencije, u kojem Rusija nastupa kao kourednik. Dokument daje pregled stanja tehnike u sistemima veštačke inteligencije, opisujući glavne karakteristike sistema, algoritame i pristupe, kao i primere specijalizovanih aplikacija u oblasti veštačke inteligencije. Izradu ovog nacrta dokumenta vršiće posebno formirana radna grupa pododbora 5 „Računarski pristupi i računarske karakteristike AI sistema“ (SC 42 Radna grupa 5 „Računarski pristupi i računarske karakteristike AI sistema“).

Tehnologije umjetne inteligencije su široko tražene u različitim sektorima digitalne ekonomije. Među glavnim faktorima koji ometaju njihovu punu praktičnu upotrebu je nerazvijenost regulatornog okvira. Istovremeno, dobro razvijena regulatorna i tehnička baza osigurava zadati kvalitet primjene tehnologije i odgovarajući ekonomski učinak.

U oblasti umjetne inteligencije, TC Cyber-Physical Systems na bazi RVC-a razvija niz nacionalnih standarda čije je odobrenje zakazano za kraj 2019. - početak 2020. godine. Pored toga, zajedno sa tržišnim akterima, u toku je rad na formulisanju Nacionalnog plana standardizacije (PNS) za 2020. godinu i dalje. TK „Sajber-fizički sistemi“ je otvoren za predloge za izradu dokumenata zainteresovanih organizacija.

2018: Razvoj standarda u oblasti kvantnih komunikacija, AI i pametnog grada

Tehnički komitet "Sajber-fizički sistemi" na bazi RVC-a, zajedno sa Regionalnim inženjerskim centrom "SafeNet", 6. decembra 2018. godine započeo je izradu seta standarda za tržišta Nacionalne tehnološke inicijative (NTI) i digitalne ekonomije . Do marta 2019. planirana je izrada dokumenata tehničke standardizacije u oblasti kvantnih komunikacija, a prema RVC-u. Više detalja.

Uticaj vještačke inteligencije

Rizik za razvoj ljudske civilizacije

Uticaj na ekonomiju i poslovanje

• Utjecaj tehnologija umjetne inteligencije na ekonomiju i poslovanje

Uticaj na tržište rada

Pristrasnost umjetne inteligencije

U srcu svega što je AI praksa (mašinsko prevođenje, prepoznavanje govora, obrada prirodnog jezika, kompjuterski vid, automatizacija vožnje i još mnogo toga) je duboko učenje. Ovo je podskup mašinskog učenja, karakteriziran upotrebom modela neuronskih mreža, za koje se može reći da oponašaju rad mozga, pa se teško mogu pripisati AI. Svaki model neuronske mreže trenira se na velikim skupovima podataka, tako da stiče neke "vještine", ali kako ih koristi nije jasno kreatorima, što u konačnici postaje jedan od najvažnijih problema za mnoge aplikacije za duboko učenje. Razlog je što takav model sa slikama radi formalno, bez ikakvog razumijevanja šta radi. Da li je takav AI sistem i možemo li vjerovati sistemima izgrađenim na bazi mašinskog učenja? Značaj odgovora na poslednje pitanje prevazilazi naučne laboratorije. Stoga je pažnja medija na fenomen koji se zove AI pristrasnost primjetno zaoštrena. Može se prevesti kao "AI pristrasnost" ili "AI pristrasnost". Više detalja.

Tržište tehnologije umjetne inteligencije

AI tržište u Rusiji

AI svjetsko tržište

AI aplikacije

Sfere primjene AI prilično su široke i pokrivaju kako tehnologije poznate uhu, tako i nove smjerove koji su daleko od masovne upotrebe, drugim riječima, to je čitav niz rješenja, od usisivača do svemirskih stanica. Sva njihova raznolikost može se podijeliti prema kriteriju ključnih tačaka razvoja.

AI nije monolitni domen. Štaviše, neke tehnološke oblasti AI se pojavljuju kao novi podsektori privrede i zasebni entiteti, dok opslužuju većinu oblasti u privredi.

Razvoj upotrebe AI dovodi do prilagođavanja tehnologija u klasičnim sektorima privrede duž čitavog lanca vrednosti i transformiše ih, što dovodi do algoritamizacije gotovo svih funkcionalnosti, od logistike do upravljanja kompanijom.

Upotreba AI u odbrambene i vojne svrhe

Upotreba u obrazovanju

Upotreba AI u poslovanju

AI u borbi protiv prevara

11. jula 2019. godine postalo je poznato da će se za samo dvije godine umjetna inteligencija i mašinsko učenje koristiti za borbu protiv prijevara tri puta češće nego u julu 2019. godine. Ovi podaci su dobijeni u zajedničkoj studiji SAS-a i Udruženja certificiranih ispitivača prijevara (ACFE). Od jula 2019. takvi alati za borbu protiv prevara već se koriste u 13% organizacija koje su učestvovale u istraživanju, a još 25% je reklo da planira da ih implementira u narednih godinu-dve. Više detalja.

AI u energetskoj industriji

• Na nivou projektovanja: poboljšano predviđanje proizvodnje i potražnje za energetskim resursima, procjena pouzdanosti opreme za proizvodnju energije, automatizacija povećanja proizvodnje kao odgovor na porast potražnje.
• Na nivou proizvodnje: optimizacija preventivnog održavanja opreme, povećanje efikasnosti proizvodnje, smanjenje gubitaka, sprečavanje krađe energetskih resursa.
• Na nivou promocije: optimizacija cijena po dobu dana i dinamički obračun.
• Na nivou pružanja usluga: automatski izbor najprofitabilnijeg dobavljača, detaljna statistika potrošnje, automatizovana usluga korisnicima, optimizacija energije na osnovu navika i ponašanja kupaca.

AI u proizvodnji

• Na nivou dizajna: poboljšanje efikasnosti razvoja novih proizvoda, automatizovana procena dobavljača i analiza zahteva delova i delova.
• Na nivou proizvodnje: poboljšanje procesa izvršavanja zadataka, automatizacija montažnih linija, smanjenje broja grešaka, smanjenje vremena isporuke sirovina.
• Na nivou promocije: predviđanje obima usluga podrške i održavanja, upravljanje cijenama.
• Na nivou pružanja usluga: poboljšanje planiranja ruta voznog parka, potražnja za resursima voznog parka, poboljšanje kvaliteta obuke servisnih inženjera.

AI u bankama

• Prepoznavanje uzoraka - korišteno uklj. prepoznati kupce u poslovnicama i pružiti im specijalizirane ponude.

AI u transportu

• Auto industrija je na rubu revolucije: 5 izazova ere samovožnje

AI u logistici

AI u pivarstvu

AI u pravosuđu

Razvoj u oblasti veštačke inteligencije će pomoći da se pravosudni sistem radikalno promeni, učini ga pravednijim i slobodnim od koruptivnih šema. Ovo mišljenje je u leto 2017. izneo Vladimir Krilov, doktor tehničkih nauka, tehnički konsultant u Arteziu.

Naučnik veruje da se rešenja koja već postoje u oblasti veštačke inteligencije mogu uspešno primeniti različitim oblastima privrede i društvenog života. Stručnjak ističe da se AI uspješno koristi u medicini, ali da je u budućnosti sposobna potpuno promijeniti i pravosudni sistem.

“Svakodnevno gledajući vijesti o razvoju u oblasti umjetne inteligencije, čovjek se zadivi neiscrpnom maštom i plodnošću istraživača i programera u ovoj oblasti. Izveštaji o naučnim istraživanjima neprestano su ispresecani publikacijama o novim proizvodima koji se probijaju na tržište i izveštajima o neverovatnim rezultatima upotrebe veštačke inteligencije u različitim oblastima. Ako govorimo o očekivanim događajima, praćenim primjetnim medijskim hajkom, u kojem će umjetna inteligencija ponovo postati heroj vijesti, onda se vjerovatno neću usuditi da dajem tehnološka predviđanja. Mogu pretpostaviti da će sljedeći događaj biti pojavljivanje negdje izuzetno kompetentnog suda u vidu vještačke inteligencije, poštenog i nepotkupljivog. To će se, po svemu sudeći, dogoditi 2020-2025. A procesi koji će se odvijati na ovom sudu dovest će do neočekivanih promišljanja i želje mnogih ljudi da na AI prenesu većinu procesa upravljanja ljudskim društvom."

Naučnik prepoznaje upotrebu vještačke inteligencije u pravosudnom sistemu kao "logičan korak" za razvoj zakonodavne jednakosti i pravde. Mašinski um nije podložan korupciji i emocijama, može se striktno pridržavati zakonskog okvira i donositi odluke uzimajući u obzir mnoge faktore, uključujući i podatke koji karakterišu strane u sporu. Po analogiji sa medicinskim poljem, robotski sudije mogu da rade na velikim podacima iz repozitorijuma državnih službi. Može se pretpostaviti da

Muzika

Slikarstvo

U 2015. godini, Google tim je testirao neuronske mreže na sposobnost da sami kreiraju slike. Tada je umjetna inteligencija obučena na primjeru velikog broja različitih slika. Međutim, kada je automobil "zamoljen" da sam dočara nešto, pokazalo se da na pomalo čudan način tumači svijet oko nas. Na primjer, za zadatak crtanja bučica, programeri su dobili sliku na kojoj je metal povezan ljudskim rukama. To je vjerovatno zbog činjenice da su u fazi treninga analizirane slike s bučicama sadržavale ruke, a neuronska mreža je to pogrešno protumačila.

Dana 26. februara 2016. godine u San Franciscu, na specijalnoj aukciji, predstavnici Google-a pomogli su oko 98 hiljada dolara od psihodeličnih slika koje je napisala vještačka inteligencija.Ova sredstva su donirana u dobrotvorne svrhe. Jedna od najuspješnijih slika automobila predstavljena je u nastavku.

Slika umjetne inteligencije Googlea.

Veštačka inteligencija se može definisati kao naučna disciplina koja simulira inteligentno ponašanje. Ova definicija ima jedan značajan nedostatak - koncept inteligencije je teško objasniti. Većina ljudi je uvjerena da će moći razlikovati "inteligentno ponašanje" kada se suoči s njim. Međutim, teško da iko može definirati inteligenciju koja je dovoljno specifična da procijeni navodno inteligentni kompjuterski program dok istovremeno odražava vitalnost i složenost ljudskog uma.

Dakle, problem definiranja umjetne inteligencije svodi se na problem definiranja inteligencije općenito: da li je to nešto pojedinačno ili ovaj pojam objedinjuje skup različitih sposobnosti? U kojoj mjeri se inteligencija može stvoriti? Šta je kreativnost? Šta je intuicija? Da li je moguće suditi o prisutnosti inteligencije samo po uočenom ponašanju? Kako je znanje predstavljeno u nervnim tkivima živih bića i kako se to može primijeniti u dizajnu inteligentnih uređaja? Da li je uopšte moguće postići inteligenciju pomoću kompjuterske tehnologije, ili je za suštinu inteligencije potrebno obilje osećanja i iskustava svojstvenih samo biološkim bićima?

Odgovori na ova pitanja još nisu pronađeni, ali su svi pomogli u formiranju zadataka i metodologije koji čine osnovu moderne umjetne inteligencije. Dio privlačnosti umjetne inteligencije je da je ona genijalno i moćno oružje za istraživanje ovih problema. Umjetna inteligencija predstavlja vozilo i model za testiranje teorija inteligencije: ove teorije se mogu formulirati u jeziku kompjuterskih programa i zatim testirati.

Iz tih razloga, definicija umjetne inteligencije data na početku članka ne daje nedvosmislen opis za ovu oblast nauke. To samo otvara nova pitanja i otvara paradokse na terenu, čiji je jedan od glavnih zadataka potraga za samoopredjeljenjem. Međutim, razumljiv je problem pronalaženja tačne definicije umjetne inteligencije. Proučavanje umjetne inteligencije još uvijek je mlada disciplina, a njena struktura, raspon pitanja i metoda nisu tako jasno definirani kao u zrelijim naukama, na primjer, fizici.

Umjetna inteligencija je osnaživanje računarske nauke, a ne definiranje njenih granica. Jedan od važnih izazova s ​​kojima se istraživači suočavaju je održavanje ovih napora jasnim teorijskim principima.

Svaka nauka, uključujući i umjetnu inteligenciju, razmatra niz problema i razvija pristupe njihovom rješavanju. Istorija veštačke inteligencije, priče o ličnostima i njihovim hipotezama koje su u osnovi ove nauke, možda bi mogle da objasne zašto su neki problemi počeli da dominiraju u ovoj oblasti i zašto su usvojene metode koje se danas koriste za njihovo rešavanje.

Kažu da umjetna inteligencija radi u utrobi vojnih laboratorija od 2007. godine. Moguće je da već postoje rezultati. Nije slučajno da je prije samo mjesec dana Elon Musk najavio podršku suprotstavljanju tehnologijama umjetne inteligencije i uložio 7 miliona dolara u istraživanja u ovoj oblasti.

“Postoji rizik da će se nešto zaista opasno dogoditi u narednih pet godina. Najviše deset godina”, rekao je preduzetnik u raspravi na edge.org.

Elon Musk, osnivač Tesla i SpaceX-a

Solidarnost s Muskom i Steveom Wozniakom, koji vjeruje da će "vještačka inteligencija jednog dana postati dovoljno pametna da se riješi čovjeka". Bill Gates je siguran da ako ne kontrolirate stvaranje AI, onda će "vještačka inteligencija evoluirati u stanje koje je u sukobu s ciljevima ljudskih sistema". I na kraju, poznati astrofizičar Stephen Hawking je otvoreno izjavio da "vještačka inteligencija može okončati postojanje čovječanstva".

Zajedno sa Elonom Muskom, Hawking je objavio otvoreno pismo na futureoflife.org pozivajući naučnu zajednicu da pažljivo prati napredak svojih istraživanja u oblasti umjetne inteligencije. Međutim, potpisnici ne navode imena Sergeja Brina i Larija Pejdža. I to nije slučajnost. Nedavno je Google najavio stvaranje nove AI zasnovane na simulaciji razgovora.

Evo isječka razgovora između čovjeka i Google mašine:

H: Šta je smisao života?

M.: Čini dobro.

H: Za šta živimo?

M.: Da živim zauvek.

H: Šta je smisao postojanja?

M: Da saznamo šta će se dogoditi kada stignemo na planetu Zemlju.

H: Gde si sada?

M.: U centru praznine.

H: Šta znači smrt?

M.: Da dobijem život.

H: Šta je smisao razuma?

M.: Da bi razumeli šta je to.

H: Šta je značenje osećanja?

M: Ne znam.

Prilično smislen razgovor. „Ovo je polazna tačka, svojevrsni stožer za budućnost veštačke inteligencije“, kaže Evgenij Karjuk, izvršni direktor Biplan-a. “Već danas možemo pretpostaviti da ćemo do 2030. godine vidjeti sasvim stvarne prototipove opremljene umjetnom inteligencijom, iako u početnoj fazi.”

Može se vidjeti cijeli sadržaj svih razgovora ljudi i Google mašina. Tamo su, za poređenje, dati razgovori između osobe i Cleverbota. Cleverbot je web aplikacija koja koristi algoritme umjetne inteligencije za komunikaciju s osobom. Izumio ga je 1988. godine naučnik Rollo Carpenter. Od svog osnivanja, Cleverbot je imao preko 65 miliona razgovora sa ljudima. U 2011. Cleverbot je pokazao 51% na Turing testu.

Turingov test je empirijski test, čiju je ideju predložio Alan Turing u članku "Računarske mašine i um", objavljenom 1950. godine u filozofskom časopisu Mind. Svrha testa je da se utvrdi da li kompjuter može razmišljati.

A evo i mog razgovora sa Cleverbotom:

Muškarac: Šta je smisao života?

Cleverbot: Nema smisla u životu.

Muškarac: Za šta živimo?

Cleverbot: Pa mi živimo za nekog drugog, a ako si usamljen, nema potrebe da živiš.

Čovjek: Šta je smisao postojanja?

Čovjek: Gdje si sada?

Cleverbot: U Moskvi.

Čovjek: Šta znači smrt?

Cleverbot: Želim da te pitam ovo.

Čovjek: Šta je smisao razuma?

Cleverbot: Imam svoj odgovor na ovo pitanje.

Muškarac: Šta je značenje osećanja?

Cleverbot: Zašto sam rođen.

Očigledno, Google Engine daje mnogo smislenije odgovore. Cleverbot zamjenjuje fraze drugih ljudi koje su po njegovom mišljenju prikladne. Ponekad se zaista čini da druga osoba odgovara, ali ništa više.

Postoji još jedna tačka gledišta, prema kojoj je umjetna inteligencija u principu nemoguća. Gödelov teorem o nepotpunosti često se navodi kao glavni argument. Suština je da je osoba sposobna riješiti algoritamski nerješive probleme, ali kompjuter nije. “Do treće godine dijete samouvjereno rješava problem, zrelo voće ili ne, zbog činjenice da ima neuronske veze, uz pomoć kojih može odgovoriti na pitanje zrelosti: boja, ukus, miris, mekoća ili tvrdoće“, kaže prvi prorektor Moskovskog tehnološkog instituta Evgenij Plužnik. - Da li je mašina sposobna ovo naučiti? Siguran sam da da! Ako ima veliku bazu podataka slika, može izmjeriti sadržaj fruktoze i odrediti mekoću voća. Ali šta će se dogoditi ako se mašina sklizne sa sunđerom obojenim plava boja i natopljene slatkom vodom? Da li je mašina u ovom trenutku sposobna stvarno razumjeti?"

„Savremeni računar može lako da se nosi sa bilo kojom složenom aktivnošću, bilo da je u pitanju šah ili matematička računanja, ali samo ako se ova aktivnost može opisati pomoću jasnih računskih pravila“, rekao je poznati matematičar Roger Penrose u jednom od svojih predavanja. „Veštačka inteligencija je sposobnost sistema da tokom samoučenja kreira programe koji mogu da rešavaju probleme određene klase složenosti“, kaže Jevgenij Plužnik. "Uvjeren sam da u narednih 100 godina nećemo svjedočiti pojavi jake vještačke inteligencije."

I na kraju, još jedno pitanje za Cleverbota.

Čovjek: Bila je 1 jabuka, 1 paradajz, 1 krastavac i 1 kruška. Koliko ima voća?
Cleverbot: Deset sati uveče.

Umjetna inteligencija (AI ili AI) obuhvata više od tehnologije koje omogućavaju stvaranje inteligentnih mašina (uključujući kompjuterski programi). AI je takođe jedna od grana naučne misli.

Umjetna inteligencija - definicija

Inteligencija- ovo je mentalna komponenta osobe koja ima sljedeće sposobnosti:

• oportunistički;
• učenje kroz akumulaciju iskustva i znanja;
• sposobnost primene znanja i veština za upravljanje okruženjem.

Intelekt u sebi objedinjuje sve ljudske sposobnosti za spoznaju stvarnosti. Uz pomoć njega čovjek razmišlja, pamti nove informacije, percipira okolinu itd.

Vještačka inteligencija se odnosi na jednu od oblasti informacionih tehnologija, koja se bavi proučavanjem i razvojem sistema (mašina), obdarenih sposobnostima ljudske inteligencije: sposobnošću učenja, logičkog zaključivanja i tako dalje.

Trenutno se radi na umjetnoj inteligenciji kreiranjem novih programa i algoritama, rješavanje problema baš kao i muškarac.

Zbog činjenice da se definicija AI razvija kako se ovaj smjer razvija, potrebno je spomenuti AI Efekat. Odnosi se na efekat koji stvara veštačka inteligencija koja je donekle napredovala. Na primjer, ako je AI naučio izvoditi bilo koju radnju, tada se odmah pridružuju kritičari koji tvrde da ovi uspjesi ne ukazuju na prisutnost razmišljanja u stroju.

Danas se umjetna inteligencija razvija u dva nezavisna pravca:

• neurokibernetika;
• logičan pristup.

Prvo područje uključuje proučavanje neuronskih mreža i evolucijsko računanje sa biološke tačke gledišta. Logički pristup podrazumijeva razvoj sistema koji simuliraju inteligentne procese visoki nivo: razmišljanje, govor i tako dalje.

Prvi rad u oblasti veštačke inteligencije započeo je sredinom prošlog veka. Pionir istraživanja u ovom pravcu bio je Alan Turing, iako su određene ideje počeli izražavati filozofi i matematičari u srednjem vijeku. Konkretno, početkom 20. stoljeća predstavljen je mehanički uređaj sposoban za rješavanje šahovskih zadataka.

Ali ovaj trend se zaista uobličio sredinom prošlog stoljeća. Nastanku radova o veštačkoj inteligenciji prethodila su istraživanja ljudske prirode, načina upoznavanja sveta oko nas, mogućnosti misaonog procesa i drugih oblasti. U to vrijeme pojavili su se prvi kompjuteri i algoritmi. Odnosno, stvorena je osnova na kojoj se rodio novi smjer istraživanja.

Godine 1950. Alan Turing je objavio članak u kojem je postavljao pitanja o mogućnostima budućih mašina, kao i o tome da li su one sposobne da zaobiđu ljude u smislu inteligencije. Upravo je ovaj naučnik razvio proceduru koja je kasnije nazvana po njemu: Tjuringov test.

Nakon objavljivanja rada engleskog naučnika, pojavila su se nova istraživanja u oblasti AI. Prema Turingu, samo mašina koja se ne može razlikovati od osobe tokom komunikacije može se prepoznati kao mašina za razmišljanje. Otprilike u isto vrijeme kada se pojavio naučnikov članak, rođen je koncept, nazvan Baby Machine. On je omogućio progresivni razvoj AI i stvaranje mašina čiji se misaoni procesi prvo formiraju na nivou djeteta, a zatim se postepeno poboljšavaju.

Termin "vještačka inteligencija" rođen je kasnije. Godine 1952. grupa naučnika, uključujući Turinga, okupila se na američkom univerzitetu Dartmund kako bi razgovarala o pitanjima vezanim za umjetnu inteligenciju. Nakon tog sastanka počeo je aktivan razvoj mašina sa mogućnostima veštačke inteligencije.

Posebnu ulogu u stvaranju novih tehnologija u oblasti AI imali su vojni resori koji su aktivno finansirali ovu oblast istraživanja. Nakon toga, rad na polju umjetne inteligencije počeo je privlačiti velike kompanije.

Savremeni život postavlja pred istraživače složenije zadatke. Stoga se razvoj AI odvija u fundamentalno drugačijim uvjetima, ako ih uporedimo s onim što se dogodilo u periodu rođenja umjetne inteligencije. Procesi globalizacije, radnje sajber kriminalaca u digitalnoj sferi, razvoj interneta i drugi problemi - sve ovo postavlja kompleksne probleme za naučnike čije rješenje leži u oblasti AI.

Unatoč uspjesima postignutim u ovoj oblasti posljednjih godina (na primjer, pojava autonomne tehnologije), glasovi skeptika koji ne vjeruju u stvaranje istinski umjetne inteligencije, a ne baš sposobnog programa, još uvijek ne jenjavaju. Brojni kritičari strahuju da će aktivni razvoj AI uskoro dovesti do situacije u kojoj će mašine u potpunosti zamijeniti ljude.

Pravci istraživanja

Filozofi još nisu došli do konsenzusa o tome kakva je priroda ljudske inteligencije i kakav je njen status. S tim u vezi, u naučni radovi posvećena AI, postoji mnogo ideja koje opisuju koje zadatke umjetna inteligencija rješava. Takođe ne postoji uobičajeno razumijevanje pitanja kakva se mašina može smatrati inteligentnom.

Danas razvoj tehnologija umjetne inteligencije ide u dva smjera:

1. Silazno (semiotički). Omogućava razvoj novih sistema i baza znanja koje simuliraju mentalne procese visokog nivoa kao što su govor, izražavanje emocija i razmišljanje.
2. Uzlazno (biološko). Ovaj pristup podrazumijeva provođenje istraživanja u oblasti neuronskih mreža, kroz koje se kreiraju modeli inteligentnog ponašanja u smislu bioloških procesa. Na osnovu ovog pravca nastaju neurokompjuteri.

Određuje sposobnost umjetne inteligencije (mašina) da razmišlja na isti način kao i osoba. Uopšteno govoreći, ovaj pristup predviđa stvaranje AI čije se ponašanje ne razlikuje od ljudskih akcija u istim, normalnim situacijama. U stvari, Tjuringov test pretpostavlja da će mašina biti inteligentna samo ako je u komunikaciji sa njom nemoguće razumeti ko govori: mehanizam ili živa osoba.

Knjige naučne fantastike nude drugačiji metod procene sposobnosti veštačke inteligencije. Umjetna inteligencija će postati stvarna ako osjeća i može stvarati. Međutim, ovakav pristup definiciji ne stoji praktična primjena... Već sada se, na primjer, stvaraju mašine koje imaju sposobnost da reaguju na promjene u okolini (hladnoća, vrućina i tako dalje). Međutim, oni se ne mogu osjećati onako kako se čovjek osjeća.

Simbolički pristup

Uspjeh u rješavanju problema uvelike je određen sposobnošću da se bude fleksibilan u odnosu na situaciju. Mašine, za razliku od ljudi, interpretiraju podatke koje primaju na ujednačen način. Dakle, samo osoba učestvuje u rješavanju problema. Mašina izvodi operacije zasnovane na pisanim algoritmima koji isključuju upotrebu nekoliko modela apstrakcije. Možete postići fleksibilnost iz programa povećanjem resursa uključenih u rješavanje problema.

Gore navedeni nedostaci su karakteristični za simbolički pristup koji se koristi u razvoju AI. Međutim, ovaj smjer razvoja umjetne inteligencije omogućava vam stvaranje novih pravila u procesu računanja. A problemi koji proizlaze iz simboličkog pristupa mogu se riješiti logičkim metodama.

Logičan pristup

Ovaj pristup uključuje kreiranje modela koji oponašaju proces zaključivanja. Zasniva se na principima logike.

Ovaj pristup ne predviđa upotrebu krutih algoritama koji dovode do određenog rezultata.

Pristup baziran na agentima

On zapošljava inteligentne agente. Ovaj pristup pretpostavlja sljedeće: inteligencija je računski dio kroz koji se postižu postavljeni ciljevi. Mašina igra ulogu inteligentnog agenta. Ona uči okolinu pomoću posebnih senzora, a s njom stupa u interakciju putem mehaničkih dijelova.

Pristup baziran na agentima fokusira se na razvoj algoritama i metoda koji omogućavaju mašinama da ostanu funkcionalne u različitim situacijama.

Hibridni pristup

Ovaj pristup omogućava kombinaciju neuronskih i simboličkih modela, zahvaljujući kojima se postiže rješavanje svih problema vezanih za procese mišljenja i računanja. Na primjer, neuronske mreže mogu generirati smjer u kojem se mašina kreće. A statičko učenje daje osnovu za rješavanje problema.

Prema prognozama stručnjaka kompanije Gartner, do početka 2020-ih, gotovo svi objavljeni softverski proizvodi koristit će tehnologije umjetne inteligencije. Također, stručnjaci pretpostavljaju da će oko 30% ulaganja u digitalnu sferu doći od AI.

Prema analitičarima Gartnera, umjetna inteligencija otvara nove mogućnosti za saradnju ljudi i mašina. Istovremeno, proces raseljavanja osobe AI ne može se zaustaviti iu budućnosti će se ubrzati.

U društvu PwC vjeruju da će do 2030. godine globalni bruto domaći proizvod rasti za oko 14% zbog brzog uvođenja novih tehnologija. Štaviše, približno 50% povećanja će obezbijediti povećanje efikasnosti proizvodnih procesa. Druga polovina indikatora će biti dodatna dobit ostvarena zbog uvođenja AI u proizvode.

U početku će Sjedinjene Države dobiti efekat upotrebe veštačke inteligencije, budući da je ova zemlja stvorila Bolji uslovi za rad AI mašina. U budućnosti će ih prestići Kina, koja će uvođenjem ovakvih tehnologija u proizvode i njihovu proizvodnju izvući maksimalan profit.

Stručnjaci kompanije Saleforce navode da će AI povećati profitabilnost malih preduzeća za oko 1,1 bilion dolara. I to će se desiti do 2021. Djelomično će se ovaj pokazatelj postići implementacijom rješenja koje nudi AI u sisteme odgovorne za komunikaciju sa kupcima. Istovremeno će se povećati efikasnost proizvodnih procesa zahvaljujući njihovoj automatizaciji.

Uvođenjem novih tehnologija otvorit će se i dodatnih 800 hiljada radnih mjesta. Stručnjaci napominju da ovaj pokazatelj neutralizira gubitak slobodnih radnih mjesta koji je nastao zbog automatizacije procesa. Analitičari predviđaju, na osnovu ankete kompanija, da će njihova potrošnja na automatizaciju proizvodnih procesa do početka 2020-ih porasti na oko 46 milijardi dolara.

U Rusiji se takođe radi na polju veštačke inteligencije. U proteklih 10 godina država je finansirala više od 1,3 hiljade projekata u ovoj oblasti. Štaviše, većina investicija je otišla na razvoj programa koji nisu vezani za obavljanje komercijalnih aktivnosti. To pokazuje da ruska poslovna zajednica još nije zainteresirana za uvođenje tehnologija umjetne inteligencije.

Ukupno je u Rusiju u te svrhe uloženo oko 23 milijarde rubalja. Visina državnih subvencija je manja od iznosa finansiranja AI, što pokazuju druge zemlje. U Sjedinjenim Državama se svake godine u ove svrhe izdvaja oko 200 miliona dolara.

U osnovi, u Rusiji se iz državnog budžeta izdvajaju sredstva za razvoj AI tehnologija, koje se zatim koriste u sektoru transporta, odbrambenoj industriji i u projektima vezanim za sigurnost. Ova okolnost ukazuje da se kod nas često ulaže u oblasti koje vam omogućavaju da brzo postignete određeni efekat od uloženih sredstava.

Navedena studija je također pokazala da Rusija sada ima veliki potencijal za obuku stručnjaka koji mogu biti uključeni u razvoj AI tehnologija. Za 5 posljednjih godina obuku u oblastima vezanim za AI je pohađalo oko 200 hiljada ljudi.

AI tehnologije se razvijaju u sljedećim pravcima:

• rješavanje problema koji omogućavaju približavanje AI sposobnosti ljudskim i pronalaženje načina za njihovo integraciju u svakodnevni život;
• razvoj punopravnog uma, kroz koji će se rješavati zadaci pred čovječanstvom.

Trenutno su istraživači fokusirani na razvoj tehnologija koje rješavaju praktične probleme. Sve dok se naučnici ne približe stvaranju potpune umjetne inteligencije.

Mnoge kompanije razvijaju AI tehnologije. Yandex ih već nekoliko godina koristi u radu tražilice. Ruska IT kompanija se od 2016. godine bavi istraživanjem u oblasti neuronskih mreža. Potonji mijenjaju način rada pretraživača. Konkretno, neuronske mreže uspoređuju zahtjev koji je unio korisnik s određenim vektorskim brojem koji najpotpunije odražava značenje zadatka. Drugim riječima, pretraga se ne vrši po riječi, već prema suštini informacija koje osoba traži.

U 2016 Yandex pokrenuo uslugu Zen koji analizira korisničke preferencije.

Kompanija ima Abbyy sistem se nedavno pojavio Compreno... Uz pomoć njega moguće je razumjeti pisani tekst na prirodnom jeziku. Drugi sistemi zasnovani na tehnologijama veštačke inteligencije takođe su nedavno ušli na tržište:

1. Findo. Sistem je sposoban da prepozna ljudski govor i traži informacije u različitim dokumentima i datotekama koristeći složene upite.
2. Gamalon. Ova kompanija je uvela sistem samoučenja.
3. Watsone. Korišćenje IBM računara u procesu pronalaženja informacija veliki broj algoritmi.
4. ViaVoice. Sistem za prepoznavanje ljudskog govora.

Velike komercijalne kompanije ne zaziru od napretka u umjetnoj inteligenciji. Banke aktivno uvode takve tehnologije u svoje aktivnosti. Uz pomoć sistema zasnovanih na veštačkoj inteligenciji, oni obavljaju transakcije na berzama, upravljaju imovinom i obavljaju druge operacije.

Odbrambena industrija, medicina i druge sfere uvode tehnologije za prepoznavanje objekata. A kompanije koje razvijaju kompjuterske igre koriste AI za kreiranje još jednog proizvoda.

Tokom proteklih nekoliko godina, grupa američkih naučnika radila je na projektu NEIL, u kojem istraživači predlažu da kompjuter prepozna ono što je prikazano na fotografiji. Stručnjaci pretpostavljaju da će na taj način moći stvoriti sistem sposoban za samoučenje bez vanjskih smetnji.

Kompanija VisionLab predstavila sopstvenu platformu LUNA koji može prepoznati lica u realnom vremenu birajući ih iz ogromne grupe slika i video zapisa. Ovu tehnologiju danas koriste velike banke i mrežni trgovci na malo. Uz LUNA, možete uskladiti preferencije ljudi i ponuditi im prave proizvode i usluge.

Jedna ruska kompanija radi na sličnim tehnologijama N-Tech Lab... Istovremeno, njegovi stručnjaci se hrane stvaranjem sistema za prepoznavanje lica zasnovanog na neuronskim mrežama. Prema najnovijim podacima, ruski razvoj se bolje nosi sa postavljenim zadacima od čovjeka.

Prema Stephenu Hawkingu, razvoj tehnologija umjetne inteligencije u budućnosti će dovesti do smrti čovječanstva. Naučnik je primetio da će ljudi postepeno degradirati zbog uvođenja veštačke inteligencije. A u uslovima prirodne evolucije, kada se čovek mora neprestano boriti da preživi, ​​ovaj proces će neminovno dovesti do njegove smrti.

U Rusiji se na pitanje uvođenja AI gleda pozitivno. Aleksej Kudrin je jednom rekao da bi upotreba takvih tehnologija smanjila troškove održavanja državnog aparata za oko 0,3% WFP-a. Dmitrij Medvedev predviđa nestanak niza profesija zbog uvođenja AI. Međutim, zvaničnik je naglasio da će upotreba takvih tehnologija dovesti do brzog razvoja drugih industrija.

Prema procjenama stručnjaka Svjetskog ekonomskog foruma, do početka 2020-ih oko 7 miliona ljudi u svijetu će izgubiti posao zbog automatizacije proizvodnje. Uvođenje AI vrlo je vjerovatno da će uzrokovati transformaciju ekonomije i nestanak niza zanimanja vezanih za obradu podataka.

Eksperti McKinsey navode da će proces automatizacije proizvodnje biti aktivniji u Rusiji, Kini i Indiji. U ovim zemljama, u bliskoj budućnosti, do 50% radnika će ostati bez posla zbog uvođenja AI. Njih će zamijeniti kompjuterizirani sistemi i roboti.

Prema McKinseyju, umjetna inteligencija će zamijeniti ručne profesije i profesije koje obrađuju informacije: maloprodaju, ugostiteljstvo i tako dalje.

Do sredine ovog stoljeća, prema procjenama stručnjaka američke kompanije, broj radnih mjesta u svijetu biće smanjen za oko 50%. Mjesta ljudi zauzimat će mašine koje mogu obavljati slične operacije sa istom ili većom efikasnošću. Istovremeno, stručnjaci ne isključuju opciju u kojoj će se ova prognoza implementirati ranije od navedenog perioda.

Drugi analitičari ističu štetu koju roboti mogu učiniti. Na primjer, stručnjaci McKinseyja ističu da roboti, za razliku od ljudi, ne plaćaju porez. Kao rezultat toga, zbog smanjenja budžetskih prihoda, država neće moći održavati infrastrukturu na istom nivou. Stoga je Bill Gates predložio uvođenje novog poreza na robotsku tehnologiju.

AI tehnologije poboljšavaju efikasnost kompanija smanjujući broj grešaka. Osim toga, oni vam omogućavaju da povećate brzinu operacija do nivoa koji osoba ne može postići.