Читать книгу Курс Интеллектуальные средства автоматизации. Модуль Конспект лекций и концепт-карты основных тем - Станислав Львович Горобченко - Страница 2

Что такое искусственный интеллект?

Искусственный интеллект (ИИ) – это система или машина, которая способна имитировать человеческое поведение для выполнения определенных задач и может постепенно обучаться, используя полученную информацию. ИИ имеет множество воплощений.

ИИ – это не формат и не функция, это процесс и умение думать и анализировать данные. Несмотря на то, что при упоминании «искусственного интеллекта» многие представляют разумных человекоподобных роботов, захватывающих мир, в реальности ИИ не предназначен для замены людей. Его цель – расширить границы человеческих способностей и возможностей. Поэтому данная технология является ценным бизнес-ресурсом.

История развития искусственного интеллекта

Термин «искусственный интеллект» появился в 1956 году, но настоящей популярности технология ИИ достигла лишь сегодня на фоне увеличения объемов данных, оптимизации вычислительных мощностей и средств хранения данных.

Первые исследования в области ИИ, стартовавшие в 50-х годах прошлого века, были направлены на решение проблем и разработку систем символьных вычислений. В 60-х годах это направление привлекло интерес Министерства обороны США: американские военные начали обучать компьютеры имитировать мыслительную деятельность человека. Например, Управление перспективных исследовательских проектов Министерства обороны США (DARPA) выполнило в 70-х годах ряд проектов по созданию виртуальных уличных карт. И специалистам DARPA удалось создать интеллектуальных личных помощников в 2003 году, задолго до того, как появились Siri, Alexa и Cortana.

Нейросети 1950-1970г. Первые разработки в области нейросетей вызвали ажиотаж в связи с возможностью создания «мыслящих» машин.

Машинное обучение 1970-2010г. Становятся популярными технологии машинного обучения.

Настоящее время. Глубокое обучение. Прорывы в сфере глубокого обучения привели к расцвету технологий ИИ.

Основные понятия искусственного интеллекта. Интеллект и искусственный интеллект

Определений слова “интеллект” существует множество. Например:

«Интеллект – качество психики, имеющее способность приспосабливаться к новым ситуациям, способность к обучению и запоминанию на основе опыта, а также способность использовать свои знания для управления окружающей средой»

«Интеллект – способность разбираться в происходящем событии, использовать имеющиеся средства и эффективно решать жизненные задачи».

Эти и множество других определений помогают разобраться, что представляет собой понятие «интеллект». Джон Маккарти был первым, кто ввел термин "искусственный интеллект" и дал ему определение: «Искусственный интеллект – наука и технология создания интеллектуальных машин, компьютерных программ»

В настоящее время нет единого и признанного всеми определения «искусственного интеллекта». Мнения специалистов из разных областей науки расходятся, поэтому существует много трактовок термина «искусственный интеллект». Например:

«Искусственный интеллект – это наука, целью которой является изучение и моделирование атрибута человека – мышления».

«Искусственный интеллект – это область информатики, предметом которой является создание комплексных систем, с возможностями естественного интеллекта».

В различных областях даются разные трактовки понятия «Искусственный интеллект», отличающиеся друг от друга по своему содержанию.

В результате рассмотрения большинства определений данного термина, можно сделать вывод о том, что искусственный интеллект – область компьютерной науки, предметом которой является моделирование и создание интеллектуальных систем, способных принимать оптимальные решения, на основе ранее полученного опыта.

Процессы обработки информации в мозгу человека не совпадают с аналогичными процессами в компьютере. Информацию из внешнего мира человек получает с помощью своих органов чувств. Эта информация помещается в буфер кратковременной памяти для анализа.

Рис.1. 1. Система обработки информации у человека

Долговременная память

В области долговременной памяти хранятся символы и смысловые связи между ними, которые используются для объяснения новой информации, поступающей из кратковременной памяти.

Доступ к информации в долговременной памяти осуществляется очень эффективно. Практически любой элемент данных может быть извлечен в течение цикла обращения и затем преобразован.

Например, человек успевает отдернуть от горячей печки руку до того, как получит ожог, или при возникновении неожиданного препятствия на дороге, резко вывернуть руль автомобиля. Такой автоматизм действий объясняется использованием образов, «лежащих» в долговременной памяти.

Искусственный интеллект как область знаний

В целом, искусственный интеллект – это самостоятельная область научных исследований, которая сформировалась в результате достижений в логике и математике, и основана на накопленных человечеством знаниях о живой и неживой природе.

Область научных знаний об искусственном интеллекте сформировалась в середине XX века, однако ещё в глубокой древности, и в средние века работали в этом направлении.

Таким образом, искусственный интеллект в современном понимании – это совокупность методов решения разных сложностей задач, использующих принципы, аналогичные мышлению человека, способного решить данные задачи.

Как используется искусственный интеллект?

Здравоохранение. Технологии ИИ могут применяться в персонализированной медицине и при расшифровке рентгеновских снимков. Персональные медицинские помощники могут напоминать пользователям, что нужно принять лекарство, выполнить физические упражнения или перейти на более здоровый режим питания.

Промышленность. ИИ может анализировать данные IT с производственного участка, получаемые от подключенного оборудования, и прогнозировать загрузку и спрос с помощью рекуррентных сетей – особого вида сетей глубокого обучения, используемых для работы с последовательными данными.

Ритейл. ИИ помогает совершать покупки онлайн с индивидуально подобранными рекомендациями, а также дает возможность продавцам обсуждать покупки с клиентами. Кроме того, технологии ИИ могут оптимизировать процессы управления товарными запасами и размещения товара.

Спорт. Тренеры получают отчеты со снимками с камер и показателями датчиков о том, как лучше организовать игру, в том числе как оптимизировать расстановку игроков и стратегию.

Принцип работы искусственного интеллекта

Принцип работы ИИ заключается в сочетании большого объема данных с возможностями быстрой, интерактивной обработки и интеллектуальными алгоритмами, что позволяет программам автоматически обучаться на базе закономерностей и признаков, содержащихся в данных. ИИ представляет собой комплексную дисциплину со множеством теорий, методик и технологий. Ее главными направлениями являются следующие:

Машинное обучение – это область знаний, исследующая алгоритмы, которые обучаются на данных с целью найти закономерности. В нем используются методы нейросетей, статистики, исследования операций и т.п. для выявления скрытой полезной информации в данных;

Нейросеть – это один из методов машинного обучения. Это математическая модель, а также её программное или аппаратное воплощение, построенная по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей – сетей нервных клеток живого организма.

В глубоком обучении используются сложные нейросети со множеством нейронов и слоев. Для обучения этих глубоких нейросетей используются повышенные вычислительные мощности и усовершенствованные методики. Распространенные области применения: распознавание изображений и речи.

Когнитивные вычисления – направление ИИ, задачей которого является обеспечение процесса естественного взаимодействия человека с компьютером, аналогичного взаимодействию между людьми.

Компьютерное зрение опирается на распознавание шаблонов и на глубокое обучение для распознавания изображений и видео. Машины уже умеют обрабатывать, анализировать и понимать изображения, а также снимать фото или видео и интерпретировать окружающую обстановку.

Обработка естественного языка – это способность компьютеров анализировать, понимать и синтезировать человеческий язык, включая устную речь. Сейчас мы уже можем управлять компьютерами с помощью обычного языка, используемого в повседневном обиходе. Например, используя Siri или Google assistant.

Кроме того, функционирование ИИ обеспечивают следующие технологии:

– Графика. Существование ИИ невозможно без графических процессоров, так как они предоставляют вычислительные мощности, необходимые для итеративной обработки данных. Для обучения нейросетей необходимы «большие данные» и вычислительные ресурсы.

– Интернет вещей собирает колоссальные объемы данных от подключенных устройств. Большая часть этих данных не проанализирована. Автоматизация моделей с помощью ИИ позволит использовать больше таких данных.

– Разрабатываются и по-новому комбинируются более совершенные алгоритмы, которые позволяют быстрее анализировать больший объем данных сразу на нескольких уровнях. Такая интеллектуальная обработка – ключ к выявлению и прогнозированию редких событий, пониманию сложных систем и оптимизации уникальных сценариев.

– API (программные интерфейсы приложений) представляют собой переносимые пакеты кода, благодаря которым функционал ИИ может быть интегрирован в существующие продукты и пакеты программ. С помощью API можно добавить функцию распознавания изображений в домашнюю систему безопасности или вопросно-ответные функции для описания данных, создания титров и заголовков, обнаружения в данных интересных закономерностей и иной полезной информации.

Группы искусственного интеллекта

Рис. 1.2. Виды искусственного интеллекта в общей системе понятий ИИ.

– Слабый ИИ – то, что уже удалось создать. Такой ИИ способен решать определённую задачу, зачастую даже лучше, чем человек.

– Сильный ИИ – способность машины учиться, мыслить, чувствовать, осознавать себя и принимать решения.

– Суперинтеллект – 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.

Машинное обучение

Машинное обучение – это один из разделов науки об ИИ. Здесь используются алгоритмы для анализа данных, получения выводов или предсказаний в отношении чего-либо.

Для принятия решения необходимо:

– Алгоритм – специальная программа, которая говорит компьютеру, что делать и откуда брать данные.

– Набор данных – примеры, на которых машина тренируется.

– Признаки – то, на что компьютеру смотреть при принятии решения.

Алгоритмы машинного обучения

– Линейная регрессия – применяют, если есть линейная зависимость между переменными.

– Байесовские алгоритмы – применение теоремы Байеса и теории вероятности.

– Нейронные сети – один из методов глубокого обучения.

Глубокое обучение

– Глубокое обучение – подраздел машинного обучения. Алгоритмам глубокого обучения не нужен учитель, только заранее подготовленные данные.

– Нейронные сети – математические модели, созданные по аналогии с биологическими нейронными сетями. Они способны моделировать и обрабатывать нелинейные отношения между входными и выходными сигналами.

Искусственные нейронные сети

Рис. 1.3. Модель ИНС

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.

Глубокое обучение – лишь один из методов машинного обучения, в рамках которого компьютер учится без учителя сама с помощью данных.

Проблемы искусственного интеллекта

Искусственный интеллект сейчас находится в основном на уровне слабого интеллекта. Например, нет возможности уверенно и точно распознавать ограниченные образы.

Рис. 1.4. Проблема распознавания образов в ИИ

Будущее ИИ

1. ИИ станет умнее человека.

2. ИИ может диагностировать и чинить себя.

3. Питомцы с ИИ

5. О запрете использования ИИ в военных целях

6. Наутилус – электронный Нострадамус

7. Компьютеры, обучающие сами себя

8. Индустрии будущего на основе ИИ

Карта памяти Основные понятия искусственного интеллекта

Рис. 1.5. Карта памяти темы Основные понятия Искусственного интеллекта