Глава I . Искусственный интеллект – его понятие сущность

теории

1.1. Понятие искусственного интеллекта

1.2. История развития систем искусственного интеллекта

1.3. Подходы к построению искусственного интеллекта

1.4. Подход к искусственному интеллекту Алана Тьюринга

1.5. Самообучение искусственного интеллекта

1.6. Искусственный интеллект – новая информационная

революция

Глава II Квантовые компьютеры и нейрокомпьютеры

2.1. Квантовый компьютер

2.2. Нейрокомпьютер

Глава III Основы нейроподобных сетей

3.1. Некоторые сведения о мозге

3.2. Нейрон как элементарное звено

3.3. Нейроподобный элемент

3.4. Нейроподобный сети

3.5. Обучение нейроподобной сети

Глава IV Может ли компьютер мыслить

4.1. Реально ли компьютерное мышление

Заключение

Список литературы

Введение

Сегодняшнее время невозможно представить без компьютера. Применение компьютерных технологий сегодня затрагивает все сферы человеческой деятельности, будь то строительство, промышленность, образование, наука, экономика и т.д.

С каждым годом компьютеры становятся более мощными и производительными, притом технологии развиваются так быстро, что аналитики давшие прогнозы на будущее компьютерной индустрии 10 лет назад, в настоящее время понимают, что здорово просчитались.

Развитие компьютерной техники – это не только увлечение мощности, производительности и снижение себестоимости материалов и технологий, но и разработка и создание новых типов компьютеров, способных мыслить, подобно человеку.

Сегодня, домашний компьютер имеющий процессор с тактовой частотой 5000 MHz, не является фантастикой, хотя раньше о таком даже не думали. Если сегодня тема моей работы звучащая так ” Может ли компьютер мыслить” имеет более философскую направленность, чем направленность математическую. То по прошествии нескольких десятков лет мыслящий компьютер никого удивить не сможет, так же как и сегодня ЭВМ с 2 – х ядерным процессором частотой 5000 MHz. И если студент будущего будет писать подобную работу, на подобную тему, то скорее всего к тому времени будут изложены все математические и логические принципы построения искусственного разума.

Создание искусственно мыслящих машин, может помочь человечеству справиться с теми сложными задачами, с которыми не способен сегодня справиться человек. Например, можно отправлять роботов в далёкие галактики на поиски внеземных цивилизаций. Так же с помощью разумных роботов можно заменить такие профессии как стюард в гостинице или официант, или же использовать роботов для обеспечения безопасности людей. Роботы – полицейские или даже роботы сапёры.

С другой стороны создание искусственного разума может и навредить человечеству. Этому посвящено немало книг в современной художественной литературе, снято не мало фильмов, самым известным из которых является фильм Терминатор. В этом фильме показано в будущем разразилась война людей против созданных ими роботов

Ну, если подойти к проблеме более серьезно – возможно ли на сегодняшний день создание ЭВМ способной мыслить подобно живому человеку. Способных общаться с человеком так, что человек не будет замечать разницы между общением с человеком и машиной. Так что бы общение машины было подобно живому человеческому общению?

Многие учёные скажут – да, такое возможно, но не сегодня, пока человечество ещё не до конца изучившее принципы работы головного мозга, а тем более не может создать мозг электронный или так называемы “кибер мозг” Ведь принципы работы современных ЭВМ достаточно далеки от принципов функционирования живого “биологического” мозга.

Так утверждают пессимисты, а оптимисты работают над созданием и разработкой принципов действия искусственного разума.

Тема моей работы не только актуальна, но и интересна. В своей работе, я попытаюсь изложить сущность искусственного интеллекта, рассказать историю о возникновении теории об искусственном интеллекте. И попытаюсь ответить на вопрос – “Может ли компьютер мыслить?”

Глава I

Искусственный интеллект, его понятие, сущность, теории.

1.1 Понятие искусственного интеллекта.

Что бы ближе подойти к проблеме решения вопроса – может ли компьютер мыслить, не возможно не упомянуть такое понятие как искусственный интеллект. Именно этому я бы хотел посвятить первую главу своей работы.

Искусственный интеллект. Не так давно он находился в одном ряду со звездолетами, внеземными цивилизациями и прочими образами будущего, рожденных воображением писателей-фантастов.

Сегодня фраза «искусственный интеллект» уже почти перестала носить научно-фантастический характер. Все чаще это словосочетание появляется в описании новых компьютерных программ и сложных технических устройств. Все чаще можно слышать утверждение, что при современных темпах роста производительности компьютеров и совершенствования программного обеспечения, создание искусственного интеллекта - лишь дело времени.

Термин интеллект (intelligence) происходит от латинского intellectus - что означает ум, рассудок, разум; мыслительные способности человека. Соответственно искусственный интеллект (artificial intelligence) - ИИ (AI) обычно толкуется, как свойство автоматических систем брать на себя отдельные функции интеллекта человека, например, выбирать и принимать оптимальные решения на основе ранее полученного опыта и рационального анализа внешних воздействий.

В этом определении под термином "знания" подразумевается не только ту информацию, которая поступает в мозг через органы чувств. Такого типа знания чрезвычайно важны, но недостаточны для интеллектуальной деятельности. Дело в том, что объекты окружающей нас среды обладают свойством не только воздействовать на органы чувств, но и находиться друг с другом в определенных отношениях. Ясно, что для того, чтобы осуществлять в окружающей среде интеллектуальную деятельность (или хотя бы просто существовать), необходимо иметь в системе знаний модель этого мира. В этой информационной модели окружающей среды реальные объекты, их свойства и отношения между ними не только отображаются и запоминаются, но и, как это отмечено в данном определении интеллекта, могут мысленно "целенаправленно преобразовываться". При этом существенно то, что формирование модели внешней среды происходит "в процессе обучения на опыте и адаптации к разнообразным обстоятельствам".

Здесь я употребил термин интеллектуальная задача. Для того, чтобы пояснить, чем отличается интеллектуальная задача от просто задачи, необходимо ввести термин "алгоритм" - один из краеугольных терминов кибернетики.

Под алгоритмом понимают точное предписание о выполнении в определенном порядке системы операций для решения любой задачи из некоторого данного класса (множества) задач. Термин "алгоритм" происходит от имени узбекского математика Аль-Хо резми, который еще в IX веке предложил простейшие арифметические алгоритмы. В математике и кибернетике класс задач определенного типа считается решенным, когда для ее решения установлен алгоритм. Нахождение алгоритмов является естественной целью человека при решении им разнообразных классов задач. Отыскание алгоритма для задач некоторого данного типа связано с тонкими и сложными рассуждениями, требующими большой изобретательности и высокой квалификации. Принято считать, что подобного рода деятельность требует участия интеллекта человека. Задачи, связанные с отысканием алгоритма решения класса задач определенного типа, будем называть интеллектуальными.

Что же касается задач, алгоритмы, решения которых уже установлены, то, как отмечает известный специалист в области ИИ М. Минский, "излишне приписывать им такое мистическое свойства, как "интеллектуальность". В самом деле, после того, как такой алгоритм уже найден, процесс решения соответствующих задач становится таким, что его могут в точности выполнить человек, вычислительная машина (должным образом запрограммированная) или робот, не имеющие ни малейшего представления о сущность самой задачи. Требуется только, чтобы лицо, решающее задачу, было способно выполнять те элементарные операции, их которых складывается процесс, и, кроме того, чтобы оно педантично и аккуратно руководствовалось предложенным алгоритмом. Такое лицо, действуя, как говорят в таких случаях, чисто машинально, может успешно решать любую задачу рассматриваемого типа.

Поэтому представляется совершенно естественным исключить их класса интеллектуальных такие задачи, для которых существуют стандартные методы решения. Примерами таких задач могут служить чисто вычислительные задачи: решение системы линейных алгебраических уравнений, численное интегрирование дифференциальных уравнений и т. д. Для решения подобного рода задач имеются стандартные алгоритмы, представляющие собой определенную последовательность элементарных операций, которая может быть легко реализована в виде программы для вычислительной машины. В противоположность этому для широкого класса интеллектуальных задач, таких, как распознавание образов, игра в шахматы, доказательство теорем и т. п., напротив это формальное разбиение процесса поиска решения на отдельные элементарные шаги часто оказывается весьма затруднительным, даже если само их решение несложно.

Таким образом, можно перефразировать определение интеллекта как универсальный сверхалгоритм, который способен создавать алгоритмы решения конкретных задач.

Еще интересным замечанием здесь является то, что профессия программиста, исходя из наших определений, является одной из самых интеллектуальных, поскольку продуктом деятельности программиста являются программы - алгоритмы в чистом виде. Именно поэтому, создание даже элементов ИИ должно очень сильно повысить производительность его труда.

Машина должна работать, человек -
думать.
Принцип IBM

Сегодня я расскажу вам, что из себя
представляет искусственный интеллект.
Данная отрасль информатики получила своё
развитие благодаря известным
университетским центрам США:
Массачусетский технологический институт,
Технологический институт Карнеги в
Питтсбурге, Станфордский университет. В
общем исследователей искусственного
интеллекта, работающих над созданием
мыслящих машин, можно разделить на две
группы. Одних интересует чистая наука и для
них компьютер - лишь инструмент,
обеспечивающий возможность
экспериментальной проверки теорий
процессов мышления. Интересы другой группы
лежат в области техники: они стремятся
расширить сферу применения компьютеров и
облегчить пользование ими.

В настоящее время, однако, обнаружилось,
что как научные, так и технические поиски
столкнулись с несоизмеримо более
серьезными трудностями, чем представлялось
первым энтузиастам. На первых порах многие
пионеры искусственного интеллекта верили,
что через какой-нибудь десяток лет машины
обретут высочайшие человеческие таланты.
Предполагалось, что преодолев период "электронного
детства" и обучившись в библиотеках
всего мира, хитроумные компьютеры,
благодаря быстродействию, точности и
безотказной памяти постепенно превзойдут
своих создателей-людей. Сегодня, я думаю, не
найти человека, который бы согласился с
выше сказанными предположениями.

На протяжении всей своей короткой истории
исследователи в области искусственного
интеллекта всегда находились на переднем
крае информатики. Многие ныне обычные
разработки, в том числе
усовершенствованные системы
программирования, текстовые редакторы и
программы распознавания образов, в
значительной мере рассматриваются на
работах по искусственному интеллекту.
Короче говоря, теории, новые идеи, и
разработки искусственного интеллекта
неизменно привлекают внимание тех, кто
стремится расширить области применения и
возможности компьютеров, сделать их более
"дружелюбными" то есть более похожими
на разумных помощников и активных
советчиков.

Несмотря на многообещающие перспективы,
ни одну из разработанных до сих пор
программ искусственного интеллекта нельзя
назвать "разумной" в обычном понимании
этого слова. Это объясняется тем, что все
они узко специализированы; самые сложные
экспертные системы по своим возможностям
скорее напоминают дрессированных или
механических кукол, нежели человека с его
гибким умом и широким кругозором. Даже
среди исследователей искусственного
интеллекта теперь многие сомневаются, что
большинство подобных изделий принесет
существенную пользу. Немало критиков
искусственного интеллекта считают, что
такого рода ограничения вообще
непреодолимы.

К числу таких скептиков относится и
Хьюберт Дрейфус, профессор философии
Калифорнийского университета в Беркли. С
его точки зрения, истинный разум невозможно
отделить от его человеческой основы,
заключенной в человеческом организме. "Цифровой
компьютер - не человек, - говорит Дрейфус. - У
компьютера нет ни тела, ни эмоций, ни
потребностей. Он лишен социальной
ориентации, которая приобретается жизнью в
обществе, а именно она делает поведение
разумным. Я не хочу сказать, что компьютеры
не могут быть разумными. Но цифровые
компьютеры, запрограммированные фактами и
правилами из нашей, человеческой, жизни,
действительно не могут стать разумными.
Поэтому искусственный интеллект в том виде,
как мы его представляем, невозможен".

В это же время ученые стали понимать, что
создателям вычислительных машин есть чему
поучиться у биологии. Среди них был
нейрофизиолог и поэт-любитель Уоррен
Маккалох, обладавший философским складом
ума и широким кругом интересов. В 1942 г.
Маккалох, участвуя в научной конференции в
Нью-Йорке, услышал доклад одного из
сотрудников Винера о механизмах обратной
связи в биологии. Высказанные в докладе
идеи перекликались с собственными идеями
Маккалоха относительно работы головного
мозга. В течение следующего года Маккалох в
соавторстве со своим 18-летним протеже,
блестящим математиком Уолтером Питтсом,
разработал теорию деятельности головного
мозга. Эта теория и являлась той основой, на
которой сформировалось широко
распространенное мнение, что функции
компьютера и мозга в значительной мере
сходны.

Исходя отчасти из предшествующих
исследований нейронов (основных активных
клеток, составляющих нервную систему
животных), проведенных Маккаллохом, они с
Питтсом выдвинули гипотезу, что нейроны
можно упрощенно рассматривать как
устройства, оперирующие двоичными числами.
В 30-е годы XX в. пионеры информатики, в
особенности американский ученый Клод
Шеннон, поняли, что двоичные единица и нуль
вполне соответствуют двум состояниям
электрической цепи (включено-выключено),
поэтому двоичная система идеально подходит
для электронно-вычислительных устройств.
Маккалох и Питтс предложили конструкцию
сети из электронных "нейронов" и
показали, что подобная сеть может выполнять
практически любые вообразимые числовые или
логические операции. Далее они
предположили, что такая сеть в состоянии
также обучаться, распознавать образы,
обобщать, т.е. она обладает всеми чертами
интеллекта.

Теории Маккаллоха-Питтса в сочетании с
книгами Винера вызвали огромный интерес к
разумным машинам. В 40-60-е годы все больше
кибернетиков из университетов и частных
фирм запирались в лабораториях и
мастерских, напряженно работая над теорией
функционирования мозга и методично
припаивая электронные компоненты моделей
нейронов.

Из этого кибернетического, или
нейромодельного, подхода к машинному
разуму скоро сформировался так называемый
"восходящий метод" - движение от
простых аналогов нервной системы
примитивных существ, обладающих малым
числом нейронов, к сложнейшей нервной
системе человека и даже выше. Конечная цель
виделась в создании "адаптивной сети",
"самоорганизующейся системы" или "обучающейся
машины" - все эти названия разные
исследователи использовали для
обозначения устройств, способных следить
за окружающей обстановкой и с помощью
обратной связи изменять свое поведение, т.е.
вести себя так же как живые организмы.
Естественно, отнюдь не во всех случаях
возможна аналогия с живыми организмами. Как
однажды заметили Уоррен Маккаллох и его
сотрудник Майкл Арбиб, "если по весне вам
захотелось обзавестись возлюбленной, не
стоит брать амебу и ждать пока она
эволюционирует". Но дело здесь не только
во времени. Основной трудностью, с которой
столкнулся "восходящий метод" на заре
своего существования, была высокая
стоимость электронных элементов. Слишком
дорогой оказывалась даже модель нервной
системы муравья, состоящая из 20 тыс.
нейронов, не говоря уже о нервной системе
человека, включающей около 100 млрд. нейронов.
Даже самые совершенные кибернетические
модели содержали лишь несколько сотен
нейронов. Столь ограниченные возможности
обескуражили многих исследователей того
периода.

В настоящее время наличие
сверхпроизводительных микропроцессоров и
дешевизна электронных компонентов
позволяют делать значительные успехи в
алгоритмическом моделировании
искусственного интеллекта. Такой подход
дает определенные результаты на цифровых
ЭВМ общего назначения и заключается в
моделировании процессов жизнедеятельности
и мышления с использованием численных
алгоритмов, реализующих искусственный
интеллект. Здесь можно привести много
примеров, начиная от простой программы
игрушки "тамагочи" и заканчивая
моделями колонии живых организмов и
шахматными программами, способными
обыграть известных гроссмейстеров. Сегодня
этот подход поддерживается практически
всеми крупнейшими разработчиками
аппаратного и программного обеспечения.

Я считаю, что пока ещё рано говорить об
искусственном интеллекте. Но восходящий
метод, описанный мною, очень настораживает.
Возможно, пройдёт время, и это станет
реальностью, ведь компьютерные технологии
развиваются очень быстро.

Ответ на вопрос, мыслят компьютеры или нет, зависит от того, что мы понимаем под словом «мышление». Если охарактеризовать мышление как человеческую деятельность, обусловленную активностью нейронов головного мозга, тогда, в силу этого определения, нам придется сказать «нет». Допустим, мы не станем априорно отвергать идею, что компьютеры способны мыслить. Как тогда вы бы стали отвечать на этот вопрос?

Покойный А. М. Тьюринг (Turing, 1950) предложил тест для определения того, может ли мыслить компьютер. Этот тест получил имя своего автора - тест Тьюринга. Предположим, вы сидите один в комнате и перед вами клавиатура. Вы можете напечатать любой вопрос, и это сообщение будет отправлено в две различные комнаты. В одной из них находится человек, во второй - компьютер. И тот и другой пришлют вам ответ, также введенный с клавиатуры. Вы можете задать любой вопрос за исключением одного: «Вы - компьютер или человек?» Согласно Тьюрингу, если вы не можете определить по ответу, кем он был дан, человеком или компьютером, это доказывает, что компьютеры могут думать. А что вы думаете по поводу этого теста?

Большинство людей тем не менее не желает верить, что компьютер может мыслить, пусть даже им и не отличить один ответ от другого. В конце концов, можно ли считать подражание мышлению полным аналогом самого мышления? Если фокусник может заставить вас поверить, что он способен сотворить кролика практически из воздуха, это вовсе не значит, что он в самом деле на такое способен. Допустим, я сконструировала робота, который будет каждый день выгуливать вашу собаку. Конечный результат будет таким же, как если бы собаку выгуливал человек, но вы ведь не будете полагать, что робот и сам при этом разминает ноги? Из того, что конечный результат один и тот же, вовсе не следует, что процессы, которые к нему привели, повторяют друг друга.

С другой стороны, рассмотрим следующий ряд рассуждений. Самый известный математический труд XX в. - Principia Mathematica («Основания математики») - был написан в 1927 г. Уайтхедом и Расселом. Все мы согласимся, что эти математики были незаурядными мыслителями. Позднее те данные, которые были известны до написания Уайтхедом и Расселом своего труда, были заложены в компьютер, который быстро вывел те же теоремы, что и эти знаменитые ученые. Когда этот интеллектуальный подвиг был совершен людьми, его назвали примером исключительной способности мышления. Должны ли мы тогда обозначить этими словами то же достижение, когда его совершает компьютер? Вклад Уайтхеда и Рассела в науку огромен, поскольку они при создании своего математического труда приложили значительные усилия, отбирая необходимые данные и отбрасывая ненужные. Их гений должен был определить, какая информация релевантна. Еще важнее, что человеческий гений сумел понять, на какие математические задачи необходимо найти ответ. Из широчайшего спектра возможных математических задач они выбрали именно те, ответ на которые мог быть получен ими с наибольшей вероятностью. Компьютеру была дана вся необходимая информация и поставлена задача, которую требовалось разрешить, поэтому найденное им решение выглядит намного менее творческим и впечатляющим, чем та работа, которую проделали выдающиеся математики.

Разумеется, между компьютерами и людьми существует масса различий. У каждого свое «аппаратное обеспечение» - у людей нейронные паттерны, а у компьютеров - электронные схемы. К тому же люди могут себя воспроизводить, в то время как новые компьютеры создаются людьми. Утверждение, что компьютеры не думают, потому что их действия определяются заложенными в них программами, может быть оспорено. Поступки людей тоже обусловлены их предыдущим опытом, их генетической программой и влиянием со стороны других людей. Как бы там ни было, предсказания, что миром будут править компьютеры, подобные показанному в фильме «Космическая одиссея 2001 года», остаются предметом научной фантастики.

Начало: 17.08.2010 | Окончание: 17.09.2010

Ян Давид Евгеньевич

Давид Ян , Председатель совета директоров и основатель группы компаний ABBYY, кандидат физико-математических наук, лауреат Премии Правительства России в области науки и техники.

В 1989 году Давид Ян, в то время еще студент 4-го курса МФТИ (Московского физико-технического института), основал вместе с сотрудником ИПТМ РАН Александром Москалёвым компанию Bit Software. В 1998 году Bit Software была переименована в ABBYY. Наряду с основной деятельностью в рамках компании ABBYY. На сегодняшний день ABBYY является одним из ведущих мировых разработчиков программного обеспечения и поставщиком услуг в области распознавания и ввода документов, лингвистики и перевода. Давид участвует в ряде других проектов. Среди них следует отметить:

• Создание первого в мире карманного коммуникационного компьютера для подростков Cybiko (Россия, США, Тайвань, 1998-2003 гг.);
• Участие в компании ATAPY Software (2001);
• Основание и участие в работе компании iiko, читается «Айко», создающей систему нового поколения для управления ресторанами и сервисами индустрии гостеприимства (2005);
• Участие в ряде творческих проектов, таких как мастерская FAQ-Café (2004), ресторан, клуб, галерея ArteFAQ (2007); творческий клуб «Сквот» (2009); клуб «Сестры Гримм» (2009);
• Участие в благотворительных и образовательных проектах, таких как образовательный фонд Ayb («Айб», 2005), Наблюдательный совет МФТИ, образовательный центр Tumo (2006) и ряд других проектов.

Вопросы и ответы:

Вопрос:

Дмитрий
Давид Евгеньевич, по вашему мнению или по мнению Ваших специалистов, на основании какого системообразующего принципа мозг строит абстрактные (обощенные) образы (модели) действительности? Если вообще строит.

Вопрос:

Антон
С. В. Савельев в своем интерью на этом же сайте 4 года назад по поводу ИИ заявил, что ИИ создан не будет, т.к.: [i]"... потому что никаких реальных оснований для создания искусственного интеллекта нет. И то, что называется нейрокомпьютером – абсолютная липа, вымысел людей, занимающихся техническими науками, совершенно не представляющими ни принцип работы мозга, ни принципы мышления. Мозг – морфогенетически активная система. Это означает, что связи между нейронами на протяжении всей жизни все время меняются, а поскольку нейронов у нас 150 миллиардов, то для того, чтобы хотя бы убого смоделировать эту систему, надо взять 150 млрд. процессоров, внутрь которых посадить людей, которые будут случайным образом непрерывно перепаивать связи между ними. При этом еще надо знать еще некоторые закономерности этой перепайки. Люди, которые занимаются построением «псевдонейрокомпьютеров», строят их на алгоритмах, принятых в математике, то есть на тех понятиях, которые для мозга являются казуистикой. Поэтому никакой следующей системы эволюции в виде искусственного интеллекта не будет, т. к. интеллект, т.е. мышление, построено на совершенно других принципах." Вы согласны с его мнением, и если нет - то где у Савельева ошибка?

Ответ:

Ян Давид Евгеньевич

Технологии нейрокомпьютеров действительно не имеют отношения к понятию «искусственный интеллект». Нейрокомпьютеры – это красивое название чисто статистической, математической идеи, в то время как к искусственному интеллекту причисляют технологии, имеющие отношение к выдвижению гипотезы и к наличию структурной модели об окружающем мире.

Что касается термина «искусственный интеллект», под ним в реальности ученые понимают две вещи. Это, во-первых, моделирование мышления. Во-вторых, технологии, заменяющие человека в определенных сферах его деятельности (это машинный перевод, классификация объектов, распознавание трехмерных сцен, образов и прочее). Эти технологии не имеют никакого отношения к моделированию мышления. Они, как правило, построены на вопросах структурной информации о мире. В этом направлении есть ряд подходов, задача которых – заменить человека в ряде его видов деятельности.

Согласен ли я с Савельевым, что в ближайшем будущем человек не сможет смоделировать человеческое мышление посредством компьютерных процессоров? Думаю, да. Последние исследования показывают, что человеческий мозг и импульс в нем носят не вполне цифровой характер. Это не бинарная система (1 и 0), в ряде случаев она напоминает аналоговую систему, именно поэтому цифровая техника может принципиально не иметь возможности смоделировать мозг.

Что делать в этом направлении? Во-первых, не надо мнить себя Господом Богом. И нужно понимать: то, что мы не смогли смоделировать птицу или стрекозу, вовсе не означает, что мы не научились перемещаться по воздуху. Ведь человек создал сложнейшие технические системы (дельтапланы, вертолеты, самолеты, ракеты), благодаря которым мы можем летать. Если перефразировать Савельева, выходит, раз мы не можем смоделировать мозг в том виде, в каком он существует у человека, мы никогда не научимся в определенном объеме выполнять сложную интеллектуальную работу. Это, конечно, не так. Уже сегодня интеллектуальные компьютерные системы заменяют людей, выполняя их интеллектуальную работу на определенных участках точнее и быстрее.

Вопрос:

Сергей
А нужно ли вообще учить компьютер думать? Это для того, чтобы люди не думали, а только кнопки нажимали как полные идиоты? К этому ли надо стремиться?

Вопрос:

Владимир
Здравствуйте! Расскажите, пожалуйста, какими вы видите перспективы развития ИИ и робототехники в мире и в России. Спасибо!

Вопрос:

Ущеко Вячеслав
Меня интересует нечеткая логика при построении схем искусственного интеллекта. Как Вы считаете, можно ли нечеткую логику использовать для создания новых теорий?

Вопрос:

Глеб
Можно ли у вас работать удалённо? к примеру из Риги? или есть ли у Вас филиалы в Латвии? :)

Вопрос:

Ruslan
У меня несколько вопросов: 1. Насколько плотно специалисты по искусственному интеллекту контактируют с биологами, изучающими мозг? 2. Можно ли в настоящее время, взяв биологический мозг, послойно отсканировать всю архитектуру нейронов и межнейронных связей? 3. Можно ли затем воспроизвести ее в виде микросхемы или смоделировать программно, воспроизведя полностью все количество нейронов и связей между ними? 4. На каком пути, по Вашему мнению, следует ожидать решения проблемы искусственного разума - на пути изучения и копирования человеческого мозга либо на пути совершенствования компьютеров и компьютерных программ на собственной основе? 5. Имеет ли место сознательное противодействие созданию искусственного разума со стороны государств или иных структур из этических соображений или из боязни утратить контроль над этим продуктом?

Ответ:

Ян Давид Евгеньевич

Я не являюсь специалистом в области исследования мозга и не занимаюсь проблемой моделирования мышления, поэтому мой ответ на этот вопрос будет носить дилетантский характер. Но, тем не менее, я абсолютно уверен, что моделирование деятельности мозга человека на физическом уровне еще долго не даст никакого практического результата. Причина в колоссальной сложности технической системы, под названием «человеческий мозг». В то же время попытки смоделировать мышление с помощью компьютерных процессоров также не смогут дать серьезного результата в связи со значительной упрощенностью этой системы.

На мой взгляд, интересными и перспективными являются эксперименты, комбинирующие эти подходы. Уже известно о первых положительных результатах, когда на базе биологических систем выращенной на кремнии популяции создаются самообучающиеся чипы, реагирующие на внешние раздражители и принимающие простые решения. Мне кажется, что в этом направлении человечество ожидают революционные открытия в самом ближайшем будущем.

Вопрос:

iq
Зачем машину заставлять думать? Машина должна работать. Если ее научить думать, то она заставит работать людей на нее.

Ответ:

Ян Давид Евгеньевич

Iq, блестящий каламбур! Возьмем на вооружение! Но, если серьезно, мы все понимаем, что слово «работать» имеет уже не то значение, что 100 лет назад. Если основным ресурсом в эпоху индустриализации было материальное сырье, то сегодня, в эпоху знаний, им становится информация. Преобразование информации в полезные знания и есть та работа, которую выполняют сотни миллионов людей во всем мире. Именно здесь требуется сегодня основная помощь, и современные компьютерные системы помогают человеку решить эту задачу.

А то, что машина заставит человека работать на нее – это скорее надуманные фантастами страхи. Искусственный интеллект – это вполне конкретный термин, объединяющий ряд технологий, связанных с автоматической классификацией объектов, с принятием решений и прочее.

Эти технологии уже давно используются в окружающей нас бытовой технике – от стиральных машин до кондиционеров. Так что, не нужно путать технологии искусственного интеллекта с технологиями искусственного мышления.

Вопрос:

Александр Прусаков
Уважаемый Давид Евгеньевич, я думаю, многие благодарны за Вашу поддержку (наряду с Российским фондом фундаментальных исследований) Двенадцатой национальной конференции по искусственному интеллекту, которая состоится в Твери. Многие, вероятно, благодарны за формулу счастья, фестиваль бодиарта или вкусный обед за 169 руб. Но, так случилось, что мы живем в момент малоосмысленного реформирования угасающей Российской науки. Здесь Ваше мнение интересно, а Ваше слово значимо! В нынешнем году существенно уменьшается финансирование РФФИ, ресурсы перенаправляются в менее «прозрачные» и эффективные структуры. Есть ли мысли об эффективной организации государственной поддержки наук об Искусственном Интеллекте?

Ответ:

Ян Давид Евгеньевич

Наша компания инвестирует значительные суммы в исследования и разработки в области искусственного интеллекта. Также на Факультете инноваций и высоких технологий (ФИВТ) МФТИ в 2006 году была открыта наша кафедра «Распознавания изображений и обработки текста», где студенты изучают не только Computer Science, но и некоторые специализированные предметы в области искусственного интеллекта.

Мы поддерживаем конференцию «Диалог», которая ежегодно собирает ведущих мировых специалистов в области компьютерной лингвистики. Есть планы по организации и поддержке других мероприятий, конференций и олимпиад в области искусственного интеллекта, лингвистики и компьютерных наук. Сейчас мы находимся в стадии выбора целевых проектов.

Мы как коммерческая организация не можем взять на себя функцию государства. На мой взгляд, единственный правильный путь по поддержке исследований в области искусственного интеллекта – это сотрудничество компаний, аналогичных нашей, и государства в области образования и науки.

Новая компьютерная программа за одно мгновение может понять, о чём человек думает.

Авторы исследования могут предугадать, что человек сейчас видит - на основе деятельности нейронов, считываемой с помощью вживлённых в мозг электродов. Учёные обнаружили, что декодирование мыслей человека, впервые увидевшего изображение, происходит в течение долей секунды.

Новые результаты могут однажды помочь немым пациентам или людям, у которых есть проблемы с общением, выражать свои мысли. Об этом заявил нейролог из Университета Вашингтона в Сиэтле, Раджеш Рао. «Клинически это означает, что можно создать механизм общения с парализованными, пережившими инсульт пациентами и другими людьми, "запертыми внутри себя"», - сказал Рао.

Чтение мыслей

В последние годы учёные добились значительных успехов в расшифровке человеческих мыслей. Так, в 2011 году исследователи смогли перевести электроэнцефалограмму в видео , которое люди в это время смотрели. В 2014 году двое учёных обменялись мыслями с помощью соединённых вместе мозгов. В других исследованиях было показано, что компьютеры могут «видеть» наши сны, используя для анализа мозговую активность.

Рао и коллеги тоже захотели побыть в тренде. Они попросили людей, страдающих серьёзными случаями эпилепсии, которым в височные доли были имплантированы электроды, поучаствовать в эксперименте по декодированию мыслей. (Пациентам всего неделю как вживили электроды в височные доли, чтобы врачи смогли определить место расположения источника припадков).

«Им и так бы вживили электроды, так что мы лишь дали им несколько дополнительных заданий во время их пребывания в больнице. Всё равно здесь им нечем заняться», - сказал автор исследования доктор Джефф Ожеманн, нейрохирург Медицинского центра Университета Вашингтона. Височные доли также отвечают за сенсорное восприятие, вроде визуализации и узнавания образов, которые видит человек.

Рао, Ожеман и их коллеги дали участникам исследования смотреть на быстро сменяющие друг друга картинки на экране. Это были изображения лиц и домов. Кроме того, там было несколько пустых изображений. Пациентам надлежало следить за появлением изображения перевёрнутого дома.

Электроды были подсоединены к программе, которая способна была анализировать по тысяче мозговых сигналов в секунду, определяя, какой сигнал бы означал, что человек смотрит на дом, а какой - на лицо. Для первых двух третей изображений компьютер определил, что «так выглядит сигнал мозга человека, который смотрит на изображение дома». Для оставшейся одной трети компьютер с вероятностью 96% смог определить, на что именно смотрит человек. Об этом учёные сообщили 21 января в статье в журнале PLOS Computational Biology . Что интересно, компьютер смог выполнить задачу в тот 20-миллисекундный отрезок времени, пока человек смотрел на изображение.

Сложный процесс

Оказалось, что в зависимости от того, на что смотрит человек, - на лицо или изображение дома - активизируются разные группы нейронов. Кроме того, оказалось, что компьютеру для расшифровки нужно два типа мозговых сигналов: событийно-обусловленный потенциал и широкополосное изменение спектра. Первое - это характерный зубец на электроэнцефалограмме, означающий реакцию мозга на любой стимул. Второе означает изменение электрической активности в определённой зоне мозга.

«Традиционно учёные исследуют отдельные нейроны, - говорит Рао. - Наше исследование дало более общую картину на уровне крупных нейронных сетей. Мы смогли увидеть, как бодрствующий человек воспринимает сложный визуальный объект».

Позволив исследователям в режиме настоящего времени определить, какая часть мозга отвечает на определённый стимул, новая методика открыла двери для тотальной картографии деятельности человеческого мозга.