какие два свойства характеризуют искусственный интеллект

Искусственный интеллект, его свойства и возможности.

3-03-2013, 12:40 | автор: Spec | Разное | Просмотров: 10270

Понятие искусственного интеллекта.
Впервые сформулированное Джоном Маккарти в Дартмутском университете в 1956 году понятие «искусственный интеллект» ассоциируется у обывателей с некой всезнающей вычислительной машиной. Зерно истины в таком подходе есть, если учитывать в основе понятия фундаментальные понятия кибернетики.

Итак, искусственный интеллект (ИИ) – это отрасль науки, изучающая проектирование и создание интеллектуальных машин, в частности – компьютерных и вычислительных программ. ИИ напрямую связан с биологическими методами понимания особенностей человеческого интеллекта. Основоположник кибернетики Норберт Винер называл машинные механизмы инструментарием, предметом кибернетики считая именно законы поведения живого организма. Его труд «Кибернетика» (1948) освещает прикладные аспекты «обучения» разумных машин и их сравнения с механизмами природы. На основании опытов Винер пришел к выводу, что биологические механизмы гораздо более обучаемы, синхронизированы и поддаются изменениям, нежели искусственно созданные машины. В качестве примера ученый описывает всем известные шахматные автоматы, обыграть которые на ранних стадиях не составляло особого труда, хотя впоследствии, чемпион мира Каспаров не раз разыгрывал сложные партии с компьютером.

На основании первых разработок развились теории алгоритмов и получили свое существование первые компьютеры, которые в нынешнее время совершенствуются, чуть ли не с каждым днем. С точки зрения философии, вопрос сосуществования человеческого и компьютерного интеллекта остается открытым ввиду неразрешенности природы интеллекта как такового.
Современный подход к ИИ выделяет два основных направления, включающих приближение возможностей искусственного интеллекта к человеческим и создание чисто искусственного разума, способного помочь в решении глобальных проблем мирового сообщества.

Свойства и возможности искусственного интеллекта.
Характеристики, которыми должен обладать искусственный разум, ничуть не отличаются от заложенных природой в нас самих. Л.Т. Кузин в свое время сформировал ряд характерных черт, присущих ИИ, среди которых:
• Существование внутри машины индивидуальной модели восприятия мира
• самопополнение имеющегося багажа знаний;
• способность к дедукции и индукции – мышлению от общего к частному и наоборот, а также способность к анализу и синтезу.
• Умение вести диалог с внешней средой (в т.ч. человеком) и адаптироваться к ее условиям;
• Умение оперировать кругом задач, четко ограниченным отдельной областью познаний (всё-таки до создания всезнающей машины, способной в одиночку решать любые вопросы мироздания, человечеству еще, слава богу, далеко).

С точки зрения этики и вопросов религии, до сих пор неразрешимы споры касательно уместности существования ИИ. Если предположить, что человек – существо Божие, можно ли допустить создание себе подобных самим человеком и не приведет ли это к краху общества?

Однако в одном мнения сходятся: создание искусственных машин в тысячи раз облегчило течение мирового прогресса и упростило решение глобальных проблем, расчетных операций, наконец, сохранило жизнь многим пациентам в медицине. Если машины способны приносить пользу человечеству – глупо отказываться от дальнейших разработок в области кибернетики и ИИ. В 80-90-е годы двадцатого века были созданы универсальные системы баз данных, положившие основу возникновению всемирных сетей и интернета.

Финансирование разработок в области искусственного интеллекта до сих пор остается чуть ли не приоритетной отраслью в развитых странах – и это в век преобладания услуг над товарами и господства информационных технологий. Адаптируя механизмы к свойствам живой среды, ученые создают практически точные копии животных и прочих биологических систем, восстанавливая функционирование поврежденной экосреды, в отдельных случаях регенерируя способности человеческого организма. ИИ остается самой перспективной отраслью инвестирования: по оценкам в 2012 году инвестиции в этот сектор в развитых странах достигли 450 млрд долл. США.

Будущее за машинами, хотелось бы нам этого или нет, поэтому стоит задуматься о том, как направить их работу в нужное человечеству русло.

Источник

Всё, что вам нужно знать об ИИ — за несколько минут

Приветствую читателей Хабра. Вашему вниманию предлагается перевод статьи «Everything you need to know about AI — in under 8 minutes.». Содержание направлено на людей, не знакомых со сферой ИИ и желающих получить о ней общее представление, чтобы затем, возможно, углубиться в какую-либо конкретную его отрасль.

Знать понемногу обо всё иногда (по крайней мере, для новичков, пытающихся сориентироваться в популярных технических направлениях) бывает полезнее, чем знать много о чём-то одном.

Многие люди думают, что немного знакомы с ИИ. Но эта область настолько молода и растёт так быстро, что прорывы совершаются чуть ли не каждый день. В этой научной области предстоит открыть настолько многое, что специалисты из других областей могут быстро влиться в исследования ИИ и достичь значимых результатов.

Эта статья — как раз для них. Я поставил себе целью создать короткий справочный материал, который позволит технически образованным людям быстро разобраться с терминологией и средствами, используемыми для разработки ИИ. Я надеюсь, что этот материал окажется полезным большинству интересующихся ИИ людей, не являющихся специалистами в этой области.

Введение

Искусственный интеллект (ИИ), машинное обучение и нейронные сети — термины, используемые для описания мощных технологий, базирующихся на машинном обучении, способных решить множество задач из реального мира.

В то время, как размышление, принятие решений и т.п. сравнительно со способностями человеческого мозга у машин далеки от идеала (не идеальны они, разумеется, и у людей), в недавнее время было сделано несколько важных открытий в области технологий ИИ и связанных с ними алгоритмов. Важную роль играет увеличивающееся количество доступных для обучения ИИ больших выборок разнообразных данных.

Область ИИ пересекается со многими другими областями, включая математику, статистику, теорию вероятностей, физику, обработку сигналов, машинное обучение, компьютерное зрение, психологию, лингвистику и науку о мозге. Вопросы, связанные с социальной ответственностью и этикой создания ИИ притягивают интересующихся людей, занимающихся философией.

Мотивация развития технологий ИИ состоит в том, что задачи, зависящие от множества переменных факторов, требуют очень сложных решений, которые трудны к пониманию и сложно алгоритмизируются вручную.

Растут надежды корпораций, исследователей и обычных людей на машинное обучение для получения решений задач, не требующих от человека описания конкретных алгоритмов. Много внимания уделяется подходу «чёрного ящика». Программирование алгоритмов, используемых для моделирования и решения задач, связанных с большими объёмами данных, занимает у разработчиков очень много времени. Даже когда нам удаётся написать код, обрабатывающий большое количество разнообразных данных, он зачастую получается очень громоздким, трудноподдерживаемым и тяжело тестируемым (из-за необходимости даже для тестов использовать большое количество данных).

Современные технологии машинного обучения и ИИ вкупе с правильно подобранными и подготовленными «тренировочными» данными для систем могут позволить нам научить компьютеры «программировать» за нас.

Обзор

Интеллект — способность воспринимать информацию и сохранять её в качестве знания для построения адаптивного поведения в среде или контексте

Это определение интеллекта из (англоязычной) Википедии может быть применено как к органическому мозгу, так и к машине. Наличие интеллекта не предполагает наличие сознания. Это — распространённое заблуждение, принесённое в мир писателями научной фантастики.

Попробуйте поискать в интернете примеры ИИ — и вы наверняка получите хотя бы одну ссылку на IBM Watson, использующий алгоритм машинного обучения, ставший знаменитым после победы на телевикторине под названием «Jeopardy» в 2011 г. С тех пор алгоритм претерпел некоторые изменения и был использован в качестве шаблона для множества различных коммерческих приложений. Apple, Amazon и Google активно работают над созданием аналогичных систем в наших домах и карманах.

Обработка естественного языка и распознавание речи стали первыми примерами коммерческого использования машинного обучения. Вслед за ними появились задачи другие задачи автоматизации распознавания (текст, аудио, изображения, видео, лица и т.д.). Круг приложений этих технологий постоянно растёт и включает в себя беспилотные средства передвижения, медицинскую диагностику, компьютерные игры, поисковые движки, спам-фильтры, борьбу с преступностью, маркетинг, управление роботами, компьютерное зрение, перевозки, распознавание музыки и многое другое.

ИИ настолько плотно вошёл в современные используемые нами технологии, что многие даже не думают о нём как об «ИИ», то есть, не отделяют его от обычных компьютерных технологий. Спросите любого прохожего, есть ли искусственный интеллект в его смартфоне, и он, вероятно, ответит: «Нет». Но алгоритмы ИИ находятся повсюду: от предугадывания введённого текста до автоматического фокуса камеры. Многие считают, что ИИ должен появиться в будущем. Но он появился некоторое время назад и уже находится здесь.

Термин «ИИ» является довольно обобщённым. В фокусе большинства исследований сейчас находится более узкое поле нейронных сетей и глубокого обучения.

Как работает наш мозг

Человеческий мозг представляет собой сложный углеродный компьютер, выполняющий, по приблизительным оценкам, миллиард миллиардов операций в секунду (1000 петафлопс), потребляющий при этом 20 Ватт энергии. Китайский суперкомпьютер под названием «Tianhe-2» (самый быстрый в мире на момент написания статьи) выполняет 33860 триллионов операций в секунду (33.86 петафлопс) и потребляющий при этом 17600000 Ватт (17.6 Мегаватт). Нам предстоит проделать определённое количество работы перед тем, как наши кремниевые компьютеры смогут сравниться со сформировавшимися в результате эволюции углеродными.

Точное описание механизма, применяемого нашим мозгом для того, чтобы «думать» является предметом дискуссий и дальнейших исследований (лично мне нравится теория о том, что работа мозга связана с квантовыми эффектами, но это — тема для отдельной статьи). Однако, механизм работы частей мозга обычно моделируется с помощью концепции нейронов и нейронных сетей. Предполагается, что мозг содержит примерно 100 миллиардов нейронов.

Нейроны взаимодействуют друг с другом с помощью специальных каналов, позволяющих им обмениваться информацией. Сигналы отдельных нейронов взвешиваются и комбинируются друг с другом перед тем, как активировать другие нейроны. Эта обработка передаваемых сообщений, комбинирование и активация других нейронов повторяется в различных слоях мозга. Учитывая то, что в нашем мозгу находится 100 миллиардов нейронов, совокупность взвешенных комбинаций этих сигналов устроена довольно сложно. И это ещё мягко сказано.

Но на этом всё не заканчивается. Каждый нейрон применяет функцию, или преобразование, к взвешенным входным сигналам перед тем, как проверить, достигнут ли порог его активации. Преобразование входного сигнала может быть линейным или нелинейным.

Изначально входные сигналы приходят из разнообразных источников: наших органов чувств, средств внутреннего отслеживания функционирования организма (уровня кислорода в крови, содержимого желудка и т.д.) и других. Один нейрон может получать сотни тысяч входных сигналов перед принятием решения о том, как следует реагировать.

Мышление (или обработка информации) и полученные в результате его инструкции, передаваемые нашим мышцам и другим органам являются результатом преобразования и передачи входных сигналов между нейронами из различных слоёв нейронной сети. Но нейронные сети в мозгу могут меняться и обновляться, включая изменения алгоритма взвешивания сигналов, передаваемых между нейронами. Это связано с обучением и накоплением опыта.

Эта модель человеческого мозга использовалась в качестве шаблона для воспроизведения возможностей мозга в компьютерной симуляции — искуственной нейронной сети.

Искусственные Нейронные Сети (ИНС)

Искусственные Нейронные Сети — это математические модели, созданные по аналогии с биологическими нейронными сетями. ИНС способны моделировать и обрабатывать нелинейные отношения между входными и выходными сигналами. Адаптивное взвешивание сигналов между искусственными нейронами достигается благодаря обучающемуся алгоритму, считывающему наблюдаемые данные и пытающемуся улучшить результаты их обработки.

Для улучшения работы ИНС применяются различные техники оптимизации. Оптимизация считается успешной, если ИНС может решать поставленную задачу за время, не превышающее установленные рамки (временные рамки, разумеется, варьируются от задачи к задаче).

ИНС моделируется с использованием нескольких слоёв нейронов. Структура этих слоёв называется архитектурой модели. Нейроны представляют собой отдельные вычислительные единицы, способные получать входные данные и применять к ним некоторую математическую функцию для определения того, стоит ли передавать эти данные дальше.

В простой трёхслойной модели первый слой является слоем ввода, за ним следует скрытый слой, а за ним — слой вывода. Каждый слой содержит не менее одного нейрона.

С усложнением структуры модели посредством увеличения количества слоёв и нейронов возрастают потенциал решения задач ИНС. Однако, если модель оказывается слишком «большой» для заданной задачи, её бывает невозможно оптимизировать до нужного уровня. Это явление называется переобучением (overfitting).

Архитектура, настройка и выбор алгоритмов обработки данных являются основными составляющими построения ИНС. Все эти компоненты определяют производительность и эффективность работы модели.

Модели часто характеризуются так называемой функцией активации. Она используется для преобразования взвешенных входных данных нейрона в его выходные данные (если нейрон решает передавать данные дальше, это называется его активацией). Существует множество различных преобразований, которые могут быть использованы в качестве функций активации.

ИНС являются мощным средством решения задач. Однако, хотя математическая модель небольшого количества нейронов довольно проста, модель нейронной сети при увеличении количества составляющих её частей становится довольно запутанно. Из-за этого использование ИНС иногда называют подходом «чёрного ящика». Выбор ИНС для решения задачи должен быть тщательно обдуманным, так как во многих случаях полученное итоговое решение нельзя будет разобрать на части и проанализировать, почему оно стало именно таким.

Глубокое обучение

Термин глубокое обучение используется для описания нейронных сетей и используемых в них алгоритмах, принимающих «сырые» данные (из которых требуется извлечь некоторую полезную информацию). Эти данные обрабатываются, проходя через слои нейросети, для получения нужных выходных данных.

Обучение без учителя (unsupervised learning) — область, в которой методики глубокого обучения отлично себя показывают. Правильно настроенная ИНС способна автоматически определить основные черты входных данных (будь то текст, изображения или другие данные) и получить полезный результат их обработки. Без глубокого обучения поиск важной информации зачастую ложится на плечи программиста, разрабатывающего систему их обработки. Модель глубокого обучения же самостоятельно способна найти способ обработки данных, позволяющий извлекать из них полезную информацию. Когда система проходит обучение (то есть, находит тот самый способ извлекать из входных данных полезную информацию), требования к вычислительной мощности, памяти и энергии для поддержания работы модели сокращаются.

Проще говоря, алгоритмы обучения позволяют с помощью специально подготовленных данных «натренировать» программу выполнять конкретную задачу.

Глубокое обучение применяется для решения широкого круга задач и считается одной из инновационных ИИ-технологий. Существуют также другие виды обучения, такие как обучение с учителем (supervised learning) и обучение с частичным привлечением учителя(semi-supervised learning), которые отличаются введением дополнительного контроля человека за промежуточными результатами обучения нейронной сети обработке данных (помогающего определить, в правильном ли направлении движется система).

Теневое обучение (shadow learning) — термин, используемый для описания упрощённой формы глубокого обучения, при которой поиск ключевых особенностей данных предваряется их обработкой человеком и внесением в систему специфических для сферы, к которой относятся эти данные, сведений. Такие модели бывают более «прозрачными» (в смысле получения результатов) и высокопроизводительными за счёт увеличения времени, вложенного в проектирование системы.

Источник

Искусственный интеллект, машинное обучение и глубокое обучение: в чём разница

Компьютер запросто диагностирует рак, управляет автомобилем и умеет обучаться. Почему же машины пока не захватили власть над человечеством?

Мы пользуемся Google-картами, позволяем сайтам подбирать для нас интересные фильмы и советовать, что купить. И, в общем-то, слышали, что под капотом всех этих умных вещей — искусственный интеллект, машинное обучение и deep learning. Но сможете ли вы с ходу отличить одно от другого? Разбираемся на примерах.

Что такое искусственный интеллект

Искусственный интеллект (англ. artificial intelligence) — это способность компьютера обучаться, принимать решения и выполнять действия, свойственные человеческому интеллекту.

Кроме того, ИИ — это наука на стыке математики, биологии, психологии, кибернетики и ещё кучи всего. Она изучает технологии, которые позволяют человеку писать «интеллектуальные» программы и учить компьютеры решать задачи самостоятельно. Главная задача ИИ — понять, как устроен человеческий интеллект, и смоделировать его.

В области искусственного интеллекта есть подразделы. К ним относятся робототехника, наука о компьютерном зрении, обработка естественного языка и машинное обучение.

Хотите знать, может ли машина мыслить и чувствовать как человек? Приходите на курс «Философия искусственного интеллекта». Здесь вы получите новые знания об ИИ, обсудите актуальные вопросы с преподавателями и однокурсниками и прокачаете навык публичных выступлений.

Пишет про digital и машинное обучение для корпоративных блогов. Топ-автор в категории «Искусственный интеллект» на Medium. Kaggle-эксперт.

Каким бывает искусственный интеллект

Исследователи обычно делят ИИ на три группы:

Слабый ИИ (Weak, или Narrow AI)

Слабый интеллект — тот, что нам уже удалось создать. Такой ИИ способен решать определённую задачу. Зачастую даже лучше, чем человек. Например, как Deep Blue — компьютерная программа, которая обыграла Гарри Каспарова в шахматы ещё в 1996 году. Но такая Deep Blue не умеет делать ничего другого и никогда этому не научится. Слабый ИИ используют в медицине, логистике, банковском деле, бизнесе:

Это несколько примеров, в реальности применений намного больше.

Сильный ИИ (Strong, или General AI)

Как выглядел бы сильный искусственный интеллект, можно увидеть в игре Detroit: Become Human.

Во вселенной Detroit роботы способны учиться, мыслить, чувствовать, осознавать себя и принимать решения. Одним словом, становятся похожи на человека. А в обычной жизни ближе всего к General AI чат-боты и виртуальные ассистенты, которые имитируют человеческое общение. Здесь ключевое слово — имитируют. Siri или Алиса не думают — и неспособны принимать решения в ситуациях, которым их не обучили. Сильный искусственный интеллект пока остаётся мечтой.

Суперинтеллект (Superintelligence)

Суперинтеллект мы не только не создали, но и не имеем пока что ни малейшего представления, как это сделать и можно ли вообще. Это не просто умные машины, а компьютеры, которые во всём превосходят людей. Проще говоря, что-то из области фантастики.

Машинное обучение: как учится ИИ

Машинное обучение (англ. machine learning) — это один из разделов науки об ИИ. Здесь используются алгоритмы для анализа данных, получения выводов или предсказаний в отношении чего-либо. Вместо того чтобы кодировать набор команд вручную, машину обучают и дают ей возможность научиться выполнять поставленную задачу самостоятельно.

Чтобы машина могла принимать решения, необходимы три вещи:

В машинном обучении много разных алгоритмов. Один из самых простых — линейная регрессия. Её применяют, если есть линейная зависимость между переменными. Пример: чем больше сумма заказа, тем больше вы оставите чаевых. По имеющимся данным можно предсказать сумму чаевых в будущем. В общем-то, простая математика.

Есть байесовские алгоритмы. В их основе применение теоремы Байеса и теории вероятности. Эти алгоритмы используют для работы с текстовыми документами — например, для спам-фильтрации. Программе нужно дать наборы данных по категориям «спам» и «не спам». Дальше алгоритм будет самостоятельно оценивать вероятность того, что слова «Бесплатные туры для пенсионеров» и «Закажи маме тур, пожалуйста» относятся к той или иной категории.

А ещё есть нейронные сети, о них вы наверняка слышали. Они относятся к методам глубокого машинного обучения, и об этом чуть подробнее.

Deep learning: глубокое обучение для разных целей

Глубокое обучение — подраздел машинного обучения. Алгоритмам глубокого обучения не нужен учитель, только заранее подготовленные (размеченные) данные.

Самый популярный, но не единственный метод глубокого обучения, — искусственные нейронные сети (ИНС). Они больше всего похожи на то, как устроен человеческий мозг.

Нейронные сети — это набор связанных единиц (нейронов) и нейронных связей (синапсов). Каждое соединение передаёт сигнал от одного нейрона к другому, как в мозге человека. Обычно нейроны и синапсы организованы в слои, чтобы обрабатывать информацию. Первый слой нейросети — это вход, который получает данные. Последний — выход, результат работы. Например, несколько категорий, к одной из которых мы просим отнести то, что было отправлено на вход. И между ними — скрытые слои, которые выполняют преобразование.

По сути, скрытые слои выполняют какую-то математическую функцию. Мы её не задаём, программа сама учится выводить результат. Можно научить нейросеть классифицировать изображения или находить на изображении нужный объект. Помните, как reCAPTCHA просит найти все изображения грузовиков или светофоров, чтобы доказать, что вы не робот? Нейронная сеть выполняет то же самое, что и наш мозг, — видит знакомые элементы и понимает: «О, кажется, это грузовик!»

А ещё нейросети могут генерировать объекты: музыку, тексты, изображения. Например, компания Botnik скормила нейросети все книги про Гарри Поттера и попросила написать свою. Получился «Гарри Поттер и портрет того, что выглядит как огромная куча пепла». Звучит немного странно, но как минимум с точки зрения грамматики это сочинение имеет смысл.

Сегодня нейронные сети могут применяться практически для любой задачи. Например, при диагностике рака, прогнозировании продаж, идентификации лиц в системах безопасности, машинных переводах, обработке фотографий и музыки.

Чтобы обучить нейросеть, нужны гигантские наборы тщательно отобранных данных. Например, для распознавания сортов огурцов нужно обработать 1,5 млн разных фотографий. Не получится просто слить рандомные картинки или текст из интернета — их нужно подготовить: привести к одному формату и удалить то, что точно не подходит (например, мы классифицируем пиццу, а в наборе данных у нас фото грузовика). На разметку данных — подготовку и систематизацию — уходят тысячи человеко-часов.

Чтобы создать новую нейросеть, требуется задать алгоритм, прогнать через него все данные, протестировать и неоднократно оптимизировать. Это сложно и долго. Поэтому иногда проще воспользоваться более простыми алгоритмами — например, регрессией.

Подведём итоги

Искусственный интеллект — одновременно и наука, которая помогает создавать «умные» машины, и способность компьютера обучаться и принимать решения.

Машинное обучение — одна из областей искусственного интеллекта. МО использует алгоритмы для анализа данных и получения выводов.

А глубокое обучение — лишь один из методов машинного обучения, в рамках которого компьютер учится без учителя подспудно, с помощью данных.

Если чувствуете, что вас привлекает проектирование машинного интеллекта, продолжить образование можно на нашем курсе. Вы научитесь писать алгоритмы, собирать и сортировать данные и получите престижную профессию Data Scientist — специалист по машинному обучению.

Источник