ПРЕМЬЕРА: #тренды | Искусственный ум

    На Hi-News.ru каждый денек получается крупное количество статьей, заполненных словами, в каких может разобраться далековато и не каждый. Сейчас технологии развиваются эдак резво, что мы не совсем только и не успеваем за ними наблюдать, да и путаемся в базисных понятиях. Потому мы решили сделать новейший видеопроект, в каком постараемся разобраться в сути самых жарких технологических трендов современности. Сейчас мы побеседуем об этаком злободневном вопросце, как только искусственный ум.

    Понятие искусственного ума витает в воздухе уже максимально издавна: гораздо в древнегреческих легендах содержались истории об механических людях, копирующих поведение человека. Первые вычислительные прибора воспринимались как только «логические машины» и были призваны воспроизводить этакие индивидуальности человека, как только память и базисные арифметические навыки. А уж инженеры лицезрели собственную фундаментальную задачку в фолиант, дабы постараться сделать искусственный головной мозг.

    По мере развития технологий и, что гораздо важней, осознания тамошнего, как только ишачит наш ум, представление о искусственном уме тоже переживало эволюцию. Его задачка закончила состоять в осуществлении сложноватых вычислений, а уж сосредоточилась на копировании процесса принятия решений человеком и исполнении задач с наиболее гуманным подходом.

    Искусственные умы — прибора, наделенные синтезированным умом, — частенько разделяются на две фундаментальные группы: прикладную и общую. Прикладной искусственный ум имеет наиболее элементарное и неширокое предназначение: этакие системы умеют вести торговлю акциями либо заведовать автономным каром.

    Общие системы искусственного ума в теории способны делать хоть какое задание, и конкретно в данной сфере сейчас происходят самые захватывающие действия. Развитие сего направления привело к появлению этакого парадокса, как только машинное обучение, которому мы уделим внимание в одном из последующих выпусков.

    Пробы сгенерировать искусственные мыслящие организмы серьезно начали появляться наиболее 70 годов назад, когда стали возникать догадки об фолиант, что компы умеют думать как только люди. Принципиальные прогнозы завлекли нешуточное финансирование, однако сквозь несколько десятилетий работа в этом направлении и не принесла каких-либо существенных плодов. Исключительно в крайние 25 лет, благодаря новенькому подходу к искусственному уму и прорывам в разработках, ученые приблизились к осуществлению мечты тамошних, кто стоял у истоков.

    Во времена Второй мировой войны над данной неувязкой ишачили ученые, представлявшие почти все дисциплины, включая этакие зарождавшиеся науки, как только неврология и информатика.

    Алан Тьюринг

    В Англии вопросцем разумных машин занялись математик Алан Тьюринг и невролог Уильям Грей Уолтер. Собственными мыслями они обменивались во время ужинов в престижном кружке под заглавием Ratio Club. Уолтер прославился тем самым, что сделал первых в истории ботов. Тьюринг же изобрел эдак именуемый «тест Тьюринга», который задал принципную планку для умственной машинки: персональный компьютер обязан вынудить человека поразмыслить, что тамошний ведет взаимодействие с иным человеком.

    В 1950 году в свет получилась книжка «Я, Робот» — сборник рассказов пользующегося популярностью фантаста Айзека Азимова. Азимов одним из первых писателей поведал о идее машинного ума и пофантазировал об его грядущем. Книжка, которая предстала очень пользующейся популярностью, принудила население земли призадуматься и предстала важным родником вдохновения для целого поколения ученых. Самая популярная часть книжки — эдак именуемые «Три закона робототехники», призванные уберечь население земли от восстания машин. Кроме абстрактных фантазий об дальнем грядущем, работа Азимова содержала и полностью настоящие пророчества, кои уже успели реализоваться. К примеру, идет речь об персональном компьютере, могущем хранить все людские познания, которому хоть какой человек может задать хоть какой вопросец.

    «Я, Робот» Айзека Азимова

    Фактически термин «искусственный интеллект» в первый раз прозвучал в 1956 году на летней конференции в Дартмутском Институте, организованной малолетнем спецом по информатике Джоном Маккарти. Конференция существовала отмечена динамичной дискуссией об фолиант, как только конкретно стоит ли подступать к неполадке искусственного ума. Одна группа, в числе которой был влиятельный ученый Марвин Минский, склонялась к эдак именуемому подходу «сверху вниз» — за ранее запрограммированному персональному компьютеру, работающему по законам, кои управляют поведением человека. Альтернативные предложили подход «снизу вверх», основанный на нейронных паутинах, кои симулируют работу клеток головного мозга и без помощи других учатся новейшим типам поведения. В то время верх взял подход Минского, и на пару с Маккарти он получил большой грант от южноамериканского правительства, которое уповало, что открытия в данной сфере дозволят США укрепить свои позиции в противоборстве Русскому союзу в рамках прохладной войны.

    Кстати, Марвин Минский оказал нешуточное воздействие и на научную фантастику. В 1968 году он функционировал консультантом у Стэнли Кубрика на съемках кинофильма «2001 год: Галлактическая одиссея», в каком одним из персонажей был наделенный умом персональный компьютер HAL 9000.

    Во время одной из сцен HAL предлагает интервью BBC, рассказывая об собственной миссии и заявляя, что он «совершенно неопасен не в силах совершать ошибки». Участвующий в миссии ученый в собственном интервью прибавляет, что HAL, по его воззрению, может иметь и самые подлинные эмоции. В кинофильме были отражены пророчества ученых тех пор: к примеру, прогноз такого же Минского об фолиант, что максимально вскоре машинки по собственному разряду ума приблизятся к человеку. В картине а также блистательно переданы некие ужасы сообщества, к примеру, связанные с тем самым, что машинки умеют завоевать власть и начать вредить людям.

    К финалу 60-х предстало безоблачно, что Минский погорячился со собственными прогнозами, и мечты первых визионеров отделяют от продажи долгие и длительные годы и даже десятилетия. Свидетельством тамошнего, что искусственный ум топчется на месте, предстал представленный в 1969 году бот Shakey.

    Shakey предстал первым роботом, который в силах без помощи других воспринимать решения, исходя из окружающей мебелировки. Перед перемещением у него снутри выстраивалась карта территории, однако даже в помещениях с минимумом препятствий бот перемещался непозволительно медлительно. Перед каждым движением вперед Shakey приходилось обновлять собственную карту, а уж возникновение в его поле зрения передвигающегося объекта могло внедрить бота в ступор, и вычисления, нужные для воплощения последующего этапа, могли занять наиболее часа.

    Наступили семидесятые, и местоположение отрасли лишь усугубилось. Несмотря на многомиллионные валютные вливания, искусственный ум эдак не показал нешуточного движения вперед. В Конгрессе США все почаще звучали призывы отрешиться от финансирования сего направления, а уж в 1973 году ведущий английский математик Сэр Джеймс Лайтхилл выступил в парламенте с разгромной речью об положении дел в этойданной для нас сфере. Он заявил, что в истинный момент машинки по собственному уму сравнимы с шахматистом с любительским уровнем мастерства. С этаким развитием даже и не приходится твердить об фолиант, что когда-нибудь они сумеют делать этакие ординарные на первый взор задачки, как только определение лиц. Напоследок существовало общеустановлено решение значительно урезать финансирование, и научные исследования в области искусственного ума перебежали в стадию анабиоза.

    Переломным моментом, ознаменовавшим выход промышленности из спячки, общеустановлено полагать возникновение коммерческих решений, в каких искусственный ум посодействовал предприятиям сберечь финансовые средства и уменьшить расходы.

    Новейшие коммерческие системы и не преследовали тамошних сверхамбициозных намерений, об которых заявляли пионеры искусственного ума. Заместо сотворения всепригодного синтезированного ума эти «экспертные системы» были сосредоточены на исполнении куда наиболее узеньких задач. Это же означало, что них существовало нужно программировать для решения некий одной заядлой трудности. Первой удачной экспертной системой для бизнеса предстала RI, которую взяла на вооружение корпорация Digital Equipment Corporation сначала восьмидесятых. Эта система, которая помогала составлять заказы на продукцию, дозволила предприятия сберегать перед началом 40 миллионов баксов в год.

    Родни Брукс

    Но коммерческое пользование искусственного ума и не смотрится эдак же романтично, как только мечтания о имитации биологии, кои как и раньше занимали интеллекты исследователей. В 1990 году ученый Родни Брукс опубликовал статью под заглавием «Слоны и не играются в шахматы». Создатель был вдохновлен существенными прорывами в нейрологии, в какой начали раскрываться загадки, связанные с людским мышлением и восприятием. К примеру, для определения зрительной инфы зрению нужна совместная работа разнообразных «модулей» головного мозга без какого-нибудь центрального руководства. Первостепенным тезисом статьи Брукса предстало заявление, что подход «сверху вниз», при котором персональный компьютер за ранее программируется на следование правилам умственного поведения, является ложным. Это же заключение дозволило возродить подход «снизу вверх», а уж наряду с ним и совсем немодную в те самый времена проблематику нейронных сетей.

    Но сторонники подхода «сверху вниз» и не собирались сдаваться и в 1997 году одержали важную победу. Суперкомпьютер Deep Blue сразился в шахматы с мировым фаворитом Гарри Каспаровым и в итоге вырвал у знаменитого гроссмейстера победу.

    В теории сделанная IBM машинка по собственным способностям превышала Каспарова: хотя бы в фолиант, что в секунду могла просчитать перед началом 200 миллионов потенциальных ходов. Однако в шахматах сего недостаточно: немаловажным нюансом является умение думать стратегически. Поединок, который журналисты окрестили «Последним фиаско людского мозга», завершился этакий прекрасной победой компа, что Каспаров даже представил, что кое-где за кулисами посиживал жив человек, который заведовал Deep Blue. Некие окрестили этот момент возрождением энтузиазма к искусственному уму, скептики же сочли это же очередным примером сотворения машинки, которая хорошо управится с поставленной задачей, ежели адекватно ее запрограммировать на решение заядлой трудности с четкими правилами и законами.

    Гарри Каспаров и Deep Blue

    Родни Брук, об котором мы разговаривали свыше, и не предстал ограничиваться лишь теоретическими размышлениями и занялся конкретным продвижением собственных мыслях. В 2002 году учрежденная им же корпорация iRobot сделала первого коммерчески удачного бота для особняки — самоуправляемого робота-пылесоса под заглавием Roomba.

    Уборка комнаты, непременно, очень умеренный масштаб свершений для технологии, с которой ученые связывают этакие заглавные надежды. Но Roomba нельзя и не именовать нешуточным прорывом. Его мультислойные системы генерирования поведения были намного проще алгоритмов бота Shakey и все больше напоминали ботов, которых сделал Грей Уолтер наиболее 50 годов назад. Невзирая на относительно умеренную функциональность датчиков и наименьшую вычислительную производительность, прибору хватало ума для тамошнего, дабы отменно убирать квартиру. Возникновение Roomba ознаменовало собой новейшую эру автономных ботов, сосредоточенных на исполнении заядлых задач.

    Невзирая на то, что прохладная война завершилась, и искусственный ум в те самый годы и не оправдал надежд южноамериканских военных, посреди двухтысячных они возвратились к данной проблематике, избрав новейший подход. Власти начали интенсивно инвестировать в автономных ботов, и в 2005 году мир заметил первый плод этих работ — BigDog от предприятия Boston Dynamics. Сего устрашающего четырехногого бота, рассчитанного на исполнение задач в критериях окружающей среды, в каких невозможна работа классических тс, пока что эдак не удалось узреть в воздействии. Зато корпорация iRobot смогла внести приметный вклад в развитие сего направления. Них робот-сапер PackBot сплотил внутри себя пользовательское руководство и умственные навыки, этакие как только умение распознавать аромат взрывчатки. Наиболее 2000 этаких ботов с фуррором использовались в процессе вооруженных конфликтов в Ираке и Афганистане.

    Кажется, лед тронулся, и прогресс начали чувствовать не совсем только в академической среде, да и на массовом базаре. В ноябре 2008 года телефон iPhone получил процедуру, которой не достаточно кто придал все больше значение: в поисковом приложении Гугл возникло определение речи.

    На первый взор здесь нет ничего трудного, однако в реальности это же изобретение предстало предвестником огромного прорыва. Хотя определение речи с незапамятных времен является одним из важных качеств искусственного ума, за десятилетия упрямой работы точность определения эдак не удалось поднять свыше отметки в 80%. Корпорация Гугл избрала для решения данной задачки важно новейший подход: тыщи сильных компов, кои ишачят в параллельных нейросетях, без помощи других учатся обнаруживать паттерны и аспекты в циклопических размерах заданных, поступающих от миллионов юзеров Гугл. Сначала точность определения существовала на очень средней отметке, однако сейчас, спустя годы обучения и совершенствования, Гугл утверждает, что разработка ишачит с 92-процентной точностью.

    На фоне тамошнего, как только огромные вычислительные паутине продолжали поменять суть искусственного ума, наиболее ординарные и узкоспециализированные компы тоже переживали ренессанс.

    К примеру, роботы-гуманоиды, в множестве которых фотомодель под заглавием NAO, могли вытворять этакие вещи, об которых Shakey даже грезить и не мог. Воспользовавшись крайними достижениями технологий в области нейросетей и машинного обучения, авторы разработали машинку, которая поразила воображение почти всех. Шанхайская выставка World Expo 2010 года наверное запомнится сначала превосходным танцем 20 ботов NAO, кои сдвигались в тотальной гармонии с музыкой, а уж них движения были и не запрограммированными паттернами, а уж незапятанной импровизацией.

    Спустя 14 лет опосля исторического поражения Гарри Каспарова перед искусственным умом появился очередной вызов, который с фуррором был принят. В 2011 персональный компьютер Watson от все той самой же компании IBM принял роль в южноамериканском телешоу Jeopardy, которое является прототипом програмки «Своя игра» на канале НТВ.

    Для машинки эта задачка существовала куда сложней, чем игра в шахматы. Watson был должен отгадывать загадки и отвечать на вопросцы, требующие не совсем только сообразительности, да и эрудиции. Авторы компа приименяли нейросети и в течение наиболее трех лет учили машинку распознавать паттерны вопросцев и ответов. Напоследок Watson и не оставил шансов собственным конкурентам — двум топовым геймерам за всю историю шоу. Этот эпизод произвел объемной фурор и был преподнесен Средства массовой информации как только триумф искусственного ума.

    Женя Густман

    2014 год был отмечен очередным любознательным и малость спорным событием для развития искусственного ума: отечественные и украинские создатели предположили миру Женю Густмана — первого виртуального собеседника, которому удалось пройти тест Тьюринга. 7 июня 2014 года, на конкурсе, посвященном 60-летию со денька погибели английского арифметика, Густман, который представляется 13-летним мальчишкой из Одессы, уверил 33% арбитров в фолиант, что он человек. Скептики и не дали этому событию немалого значения, утверждая, что 11 лет разработки виртуального собеседника были сосредоточены и не на разработке заправдашнего искусственного ума, а уж на поиске методов обмануть арбитров и переиграть в конкурсе.

    С 2014 года мы успели предстать очевидцами ряда остальных любознательных разработок, кои продемонстрировали, как далековато продвинулась сфера искусственного ума за крайние 70 лет. Многомиллиардные инвестиции Гугл в самоуправляемые авто, голосовой переводчик Skype, действующий в действительном времени, дроны, без помощи других следящие за людьми — похоже, гораздо малость, и некогда утопическая мысль станет частью нашей повседневности.