Kapitola já . Umělá inteligence – její podstata konceptu

teorie

1.1. Koncept umělé inteligence

1.2. Historie vývoje systémů umělé inteligence

1.3. Přístupy k budování umělé inteligence

1.4. Přístup Alana Turinga k umělé inteligenci

1.5. Samoučící se umělá inteligence

1.6. Umělá inteligence je nová informační technologie

revoluce

Kapitola II Kvantové počítače a neuropočítače

2.1. Kvantový počítač

2.2. Neuropočítač

Kapitola III Základy neuronových sítí

3.1. Pár informací o mozku

3.2. Neuron jako elementární článek

3.3. Neuro-jako prvek

3.4. Sítě podobné neuronům

3.5. Trénink neuronové sítě

Kapitola IV Dokáže počítač myslet?

4.1. Je počítačové myšlení reálné?

Závěr

Bibliografie

Úvod

Dnes si to bez počítače nelze představit. Využití výpočetní techniky dnes zasahuje do všech oblastí lidské činnosti, ať už jde o stavebnictví, průmysl, školství, vědu, ekonomiku atd.

Počítače jsou každým rokem výkonnější a produktivnější a technologie se vyvíjejí tak rychle, že analytici, kteří před 10 lety předpovídali budoucnost počítačového průmyslu, si nyní uvědomují, že se velmi přepočítali.

Rozvoj výpočetní techniky není jen o zvyšování výkonu, produktivity a snižování nákladů na materiály a technologie, ale také o vývoji a vytváření nových typů počítačů schopných myslet jako lidé.

Domácí počítač s procesorem s taktovací frekvencí 5000 MHz dnes není žádná fantazie, i když se o tom dříve ani neuvažovalo. Pokud je dnes tématem mé práce „Umí počítač myslet“, má spíše filozofické zaměření než matematické. Myslící počítač pak po několika desetiletích nemůže nikoho překvapit, stejně jako dnes počítač s 2jádrovým procesorem o frekvenci 5000 MHz. A pokud student budoucnosti napíše podobnou práci na podobné téma, pak s největší pravděpodobností do té doby budou nastíněny všechny matematické a logické principy konstrukce umělé inteligence.

Vytvoření uměle myslících strojů může lidstvu pomoci vyrovnat se s těmi složitými úkoly, se kterými si dnes lidé nejsou schopni poradit. Můžete například vyslat roboty do vzdálených galaxií při hledání mimozemských civilizací. Také pomocí inteligentních robotů je možné nahradit takové profese, jako je hotelový stevard či číšník, nebo pomocí robotů zajistit bezpečnost lidí. Roboti jsou policisté nebo dokonce sapéři.

Na druhou stranu vytvoření umělé inteligence může lidstvu uškodit. Věnuje se tomu mnoho knih v moderní beletrii a natočilo se nemálo filmů, z nichž nejznámější je film Terminátor. Tento film ukazuje v budoucnosti, že mezi lidmi a roboty, které vytvořili, vypukla válka.

Když se k problému podíváme vážněji, je možné dnes vytvořit počítač schopný myslet jako živý člověk? Schopný komunikovat s člověkem tak, že člověk nepostřehne rozdíl mezi komunikací s člověkem a strojem. Byla by tedy strojová komunikace podobná skutečné lidské komunikaci?

Mnoho vědců řekne - ano, to je možné, ale ne dnes, zatímco lidstvo ještě plně neprostudovalo principy mozku a ještě více neumí vytvořit elektronický mozek nebo takzvaný „kybernetický mozek“. principy fungování moderních počítačů jsou značně vzdálené principům fungování živého „biologického“ mozku.

To říkají pesimisté a optimisté pracují na tvorbě a vývoji principů pro fungování umělé inteligence.

Téma mé práce je nejen aktuální, ale i zajímavé. Ve své práci se pokusím nastínit podstatu umělé inteligence, vyprávět příběh vzniku teorie umělé inteligence. A pokusím se odpovědět na otázku: "Umí počítač myslet?"

Kapitola já

Umělá inteligence, její pojem, podstata, teorie.

1.1 Pojem umělá inteligence.

Abychom se přiblížili problému řešení otázky - umí počítač myslet, nelze nezmínit takový pojem, jako je umělá inteligence. Právě tomu bych chtěl věnovat první kapitolu své práce.

Umělá inteligence. Není to tak dávno, co byl na stejné úrovni jako hvězdné lodě, mimozemské civilizace a další obrazy budoucnosti zrozené z fantazie spisovatelů sci-fi.

Fráze „umělá inteligence“ dnes téměř přestala mít vědecko-fantastický charakter. Stále častěji se toto slovní spojení objevuje v popisu nových počítačových programů a složitých technických zařízení. Stále častěji lze slyšet tvrzení, že při současném tempu růstu produktivity počítačů a zlepšování softwaru je vytvoření umělé inteligence jen otázkou času.

Termín inteligence pochází z latinského intellectus – což znamená mysl, rozum, mysl; schopnosti lidského myšlení. V souladu s tím je umělá inteligence (AI) obvykle interpretována jako vlastnost automatických systémů přebírat jednotlivé funkce lidské inteligence, například vybírat a činit optimální rozhodnutí na základě dříve získaných zkušeností a racionální analýzy vnějších vlivů.

V této definici se pojem „znalost“ nevztahuje pouze na informace, které vstupují do mozku prostřednictvím smyslů. Tento typ znalostí je nesmírně důležitý, ale pro intelektuální činnost nestačí. Faktem je, že předměty v našem prostředí mají schopnost nejen ovlivňovat smysly, ale také být v určitých vztazích mezi sebou. Je jasné, že pro vykonávání intelektuální činnosti v prostředí (nebo alespoň jednoduše existovat) je nutné mít model tohoto světa ve znalostním systému. V tomto informačním modelu prostředí jsou skutečné objekty, jejich vlastnosti a vztahy mezi nimi nejen zobrazeny a zapamatovány, ale také, jak je uvedeno v této definici inteligence, mohou být mentálně „účelově transformovány“. Je nezbytné, aby k utváření modelu vnějšího prostředí docházelo „v procesu učení se ze zkušenosti a přizpůsobování se různým okolnostem“.

Zde jsem použil termín intelektuální úkol. Abychom vysvětlili, jak se intelektuální úkol liší od jednoduchého úkolu, je nutné zavést termín „algoritmus“ – jeden ze základních pojmů kybernetiky.

Algoritmus je chápán jako přesný předpis pro provádění systému operací v určitém pořadí pro řešení libovolného problému z dané třídy (množiny) problémů. Termín „algoritmus“ pochází ze jména uzbeckého matematika Al-Kho Rezmiho, který již v 9. století navrhl nejjednodušší aritmetické algoritmy. V matematice a kybernetice se třída problémů určitého typu považuje za vyřešenou, když je vytvořen algoritmus, který ji řeší. Hledání algoritmů je pro člověka přirozeným cílem při řešení různých tříd problémů. Hledání algoritmu pro problémy daného typu vyžaduje jemné a složité uvažování, které vyžaduje velkou vynalézavost a vysokou dovednost. Obecně se uznává, že tento druh činnosti vyžaduje účast lidské inteligence. Problémy související s nalezením algoritmu pro řešení třídy problémů určitého typu se budou nazývat intelektuální.

Pokud jde o problémy, algoritmy, jejichž řešení již byla stanovena, pak, jak poznamenává slavný odborník v oblasti AI M. Minsky, „je zbytečné jim připisovat takové mystické vlastnosti, jako je „inteligence“. Po takovém algoritmu totiž již byl nalezen, proces řešení odpovídajících problémů se stává takovým, že jej může provádět přesně osoba, počítač (správně naprogramovaný) nebo robot, aniž by měli sebemenší ponětí o povaze samotného problému. .Požaduje se pouze, aby osoba řešící problém byla schopna provádět ty elementární operace, ze kterých je proces tvořen, a navíc, aby byl pedanticky a pečlivě veden navrženým algoritmem. říkají, že v takových případech mohou čistě mechanicky úspěšně vyřešit jakýkoli problém uvažovaného typu.

Proto se zdá být zcela přirozené vyloučit z třídy intelektuálních problémů, pro které existují standardní metody řešení. Příklady takových problémů zahrnují čistě výpočtové problémy: řešení soustavy lineárních algebraických rovnic, numerická integrace diferenciálních rovnic atd. Pro řešení problémů tohoto druhu existují standardní algoritmy, které představují určitou posloupnost elementárních operací, které lze snadno implementovat v formou programu pro výpočetní vozy. Naproti tomu pro širokou třídu intelektuálních problémů, jako je rozpoznávání vzorů, hraní šachů, dokazování teorémů atd., se toto formální rozdělení procesu hledání řešení do samostatných elementárních kroků často ukazuje jako velmi obtížné. , i když jejich řešení samotné není obtížné.

Definici inteligence tak můžeme přeformulovat jako univerzální super-algoritmus, který je schopen vytvářet algoritmy pro řešení konkrétních problémů.

Další zajímavou poznámkou je, že profese programátora je podle našich definic jednou z nejintelektuálnějších, protože produktem činnosti programátora jsou programy - algoritmy v jejich čisté podobě. Právě proto by tvorba i AI prvků měla výrazně zvýšit produktivitu její práce.

Nedávno tu byl článek o parametrických budovách Zahy Hadid, ale z textu není příliš jasné, co to parametrická architektura v principu je. Mají parametry něco společného s rovnicemi, které popisují „módní, stylové, mladistvé“ linie moderních budov? Ne, všechno je zajímavější. Ve skutečnosti parametrický design není ani tak krásně zakřivené trojrozměrné objekty jako genetické algoritmy, polymorfismus, mobilita, analýza složitých systémů a další nesmysly. Pokud vás zajímá, co se aktuálně děje na pomezí architektury a informačních technologií, čtěte dále.

Dovolte mi přidat několik intrik: sami architekti nazývají spoustu různých věcí „parametrickými“. Jak už to tak bývá, jen minulost se dá roztřídit na kousky, ale přítomnost je čirý var a zmatek.

0. Parametrismus je vizuální styl

O stylu hladkých linií a zakřivených ploch a odpovídajících návrhářských nástrojích není třeba říkat mnoho nebo nic. Jednoduše existují a poskytují ten rozpoznatelný výsledek, který jste všichni viděli více než jednou.

Mimochodem, to, co právě čtete, je jen stereotyp. Ve skutečnosti může parametrická budova vypadat jakkoli, dokonce i jako přísný hranol bez oken. Takže v této sekci nebudou žádné obrázky. To, co se skrývá za nádhernými ztvárněními, je mnohem zajímavější než oni.

1. Parametrismus je, když je formulář vytvořen analýzou procesů, které se v něm budou vyskytovat

Informační modelování posouvá funkcionalismus na novou úroveň, kdy procesy probíhající v budově jsou považovány za samostatnou entitu, jako je Hawkingova „čtyřrozměrná mrkev“, a budova se kolem ní jakoby ovíjí, aniž by zaváděla cokoli zbytečného.

Na seznamu staveb Zahy Hadid je mobilní výstavní pavilon, jehož nosnými konstrukcemi jsou současně stěny, střecha, nábytek a dekorace interiéru a usměrňují pohyb návštěvníků mezi exponáty po požadované trajektorii. Maximálně odpovídá funkci a dokonce se rozebere, když není potřeba - projít! Velké budovy se liší materiály a designem, ale základní princip je stejný.

Mezi tradiční stavby jsou i takové příklady, například antický amfiteátr v přírodní reliéfní prohlubni, kde dno je jeviště a svahy jsou sedátka, schůdky, nosná konstrukce a akustická plocha, která řídí rozvody zvuk. Ani sčítat, ani odečítat.

Architekti však ve snaze o optimalizaci prostoru vědí, jak zapomenout na psychický komfort uživatelů svých výtvorů, a proto ne všechny „parametrické“ výtvory mají občané rádi.

2. Parametrismus je, když se objekt mění v reakci na vlastnosti prostředí nebo nové funkční požadavky

Transformabilita, mobilita a schopnost interakce s prostředím jsou důležitými pokyny pro všechny moderní architekty, ale pro avantgardní umělce je to obzvláště důležité.

Víte, že šupiny obyčejné šišky jsou v deštivém počasí pevně přitlačeny k sobě a rozprostřeny v suchém počasí díky cyklu bobtnání a vysychání dřevěných vláken? O to nyní pokročilí architekti usilují: aby konstrukce na změny reagovala svými základními prvky, a ne složitými a drahými technickými zařízeními.

„Chytrá“ budova napěchovaná senzory a řízená programem se již stala mainstreamem, nyní výzkumníci hledají neelektronické metody a nestandardní materiály. Například pomocí termočlánků tak, aby při zahřátí na slunci došlo k deformaci prvku požadovaným způsobem.

„Nafukovací“ kancelářská budova Media-ICT.

Moderní budovy dýchají, pohybují se, otevírají a zavírají své „oči“ pomocí membrán, generují uvnitř oblaka dusíku, dynamicky mění optické a tepelně izolační vlastnosti samotného skla a tak dále – obecně žijí bohatým a zajímavým životem.

Nebudu uvádět bezpočet příkladů, čímž se z příspěvku stane kabinet kuriozit. Přehled několika slavných parametrických budov si můžete prohlédnout zde. Pojďme se na počítače konstruktérů podívat lépe.

U projektů, kde objekt v dynamice existuje, klasické CADy nestačí a je nutné použít BIM (building information modeling). Svět se postupně posouvá k technologii „virtuálních budov“, ale naše pozemky za tímto trendem stále pokulhávají (pokud vás zajímá proč, přečtěte si analýzu s grafy zde).

3. Parametrismus je, když je objekt vytvořen podle předem vyvinutého algoritmu založeného na velkém množství příchozích dat

S pomocí BIM programů můžete doslova parametrizovat návrh a přeměnit jej na „3D rovnici“. Tedy vytvořit model, který se díky daným závislostem sám přizpůsobí okolnostem. Nebo vytvořte sadu pravidel, která na základě dostupných informací vygeneruje něco nového. Algoritmická morfogeneze je použitelná jak v minimálních objektech, jako jsou autobusové zastávky, tak i ve velkých objektech na úrovni urbanismu. Mimochodem, kancelář Zahy Hadid a Patricka Schumachera je „v úzkých kruzích široce známá“ pro parametrické územní plány měst generované pomocí skriptů (KDPV demonstruje jeden z nich, toto je Singapur).

Zde je zajímavé video, které ilustruje parametrický polymorfismus. Text tam není v ruštině, takže trochu vysvětlím, co se děje v rámečku.

Hlavním objektem je blok několika budov. Lze měnit počet jeho stran, jejich délky a úhly mezi nimi. V závislosti na těchto parametrech si budovy samy upravují svůj počet podlaží, počet bytů a pokojů. Vzájemně propojené bloky tvoří síť, která v závislosti na počtu obyvatel a aktivitě dopravního proudu mění šířku ulic, identifikuje hlavní a může zde část bydlení nahradit veřejnými institucemi, např. například obchody v přízemí. Toto je výzkumná práce a ne skutečný návrhářský nástroj, ale lze jej použít k pochopení trendu.

Pro budovu můžete napsat algoritmus morfogeneze, který při aplikaci na různé zdrojové materiály poskytne různé výsledky, ale budou členy stejné „populace“. Výsledkem je architektonický polymorfismus, moderní náhrada standardní výstavby: je možné typizovat tak, že neexistují identické budovy, ale jsou zde stejné technologické a konstrukční techniky.

Obrázek odtud.

Zadáním závislostí můžete také generovat objekty, které organicky zapadají do existujícího městského prostředí. Architekti v této souvislosti používají pojem „genotyp“, tedy soubor základních parametrů, vlastností, vazeb, které charakterizují stavbu nebo místo. K identifikaci těchto „genů“ a matice interakcí mezi nimi se stále více používá analýza velkých dat a numerické analytické metody. Například v 70. letech 20. století mohla být struktura města současně analyzována podle 2-3 charakteristik, a to bylo skvělé, a nejmodernější příklad analýzy, na který jsem narazil, objasnil vzorce rozvoje asi 400 regionů podle 25. parametry.

Proč se architekti obecně nespokojí s metodami navrhování „normálních lidí“?

Není to tak dávno, co vznikla jakákoliv stavba a byla vnímána jako celistvý statický objekt: obytná budova je jeden kus. Nyní dochází ke změně paradigmatu, na každou budovu se začíná pohlížet jako na dynamický systém, jehož prvky jsou nejen hmotné objekty, ale i neviditelné: souvislosti, asociace, body a osy vnímání atd. Vznik architektonických systémů poskytuje široké pole pro výzkum a parametrická architektura je jedním z toho, co se jako výsledek objevuje.

V zahraničí pracují v oblasti zavádění systémové analýzy, automatizace a algoritmizace do návrhu jak soukromé firmy, tak specializované laboratoře velkých univerzit. V Rusku jsou stále jen první výhonky, například vzdělávací iniciativa „Branching Point“ se zabývá popularizací výpočetních metod v architektuře.

Dokáže tedy počítač myslet za architekta? Ještě ne. Ale budoucnost už je někde poblíž.

Počítač je dost líný tvor. Takový tlusťoch, kterému lze dát volnou ruku jen k tomu, aby ležel na pohovce a přemýšlel pro své potěšení. Počítač není vůbec naučený pracovat rukama - nemá ruce! Před stovkami let lidé snili o úplně jiném počítači – pracovitém, poslušném, který by z jejich ramen sundal zátěž každodenní práce...

Podle legendy vytvořil velký alchymista ve středověku umělého muže z hlíny - Golema. Pracovitý idol se ale brzy přestal ovládat a jeho tvůrce ho zničil. A ve dvacátém století se objevili roboti – umělí tvorové, které vynalezl český spisovatel Karel Čapek. Samotné slovo „robot“ je české a znamená prostě dělník, dříč. Mimochodem, Čapkovi roboti byli stvoření podobná lidem, z masa a krve. Dnes by se jim říkalo „klony“.

Byly tyto bytosti počítače? Samozřejmě, že ne – vždyť byli stvořeni jen pro monotónní, rutinní práci a nic jiného se naučit nemohli. I ti nejpokročilejší roboti, kteří dnes již přešli ze sci-fi do reality, zůstávají „úzkými specialisty“.

Ale přesto to byl příchod osobního počítače, který otevřel cestu novým robotům – šikovnějším, a co je nejdůležitější – schopným se učit.

Koncem 90. let společnost Sony vydala prvního „robotického psa“, Aibo. Tohoto mechanického tvora je těžké si splést se skutečným psem... Už si však umí hrát s člověkem a samostatně vykonávat jednoduché povely. Nebude to dlouho trvat a roboty vybavené počítačovou inteligencí se stanou stejně nedílnou součástí našeho každodenního života jako lednička nebo vysavač.

Mimochodem, robotické vysavače s počítačem „na palubě“ jsou již v prodeji! Vědí, jak se samostatně pohybovat kolem překážek, rozlišovat odpadky od nezbytných věcí a samostatně čistit váš pokoj!

Zbývá jen jedna, nejdůležitější otázka – kdy se počítač naučí myslet? Bude pak soutěžit s člověkem?

Mnozí jsou však přesvědčeni, že počítač je JIŽ schopen myslet! Nebo je schopen se to naučit pomocí chytrých programů.

Například na Západě bylo vytvořeno několik programů pro vytvoření „virtuálního partnera“. Takové programy si dokonce konkurují – každý rok vybírá vítěze autoritativní porota. Úkolem programu je přesvědčit člověka, že nekomunikuje s počítačem, ale s živým partnerem.

Slavný test pro určení „umělé inteligence“ představuje přibližně stejný úkol pro počítač. Byl vytvořen dávno před příchodem dnešních osobních počítačů americkým matematikem Alanem Turingem. Od té doby ale ani ten nejvýkonnější počítač neprošel „Turingovým testem“...

Jsme tedy na pokraji vzniku počítačové inteligence?

Ale nespěchejte. Koneckonců, bez ohledu na to, jak „upovídaný“ je počítačový partner, může stále vyslovovat pouze ty fráze, které jsou uloženy v jeho paměti tvůrcem programu. Ještě nedokáže sám sestavit frázi jako odpověď na otázku člověka. Totiž schopnost nejen vybrat si jednu akci z mnoha možností, ale také přijít s novou, v programu nezahrnutou, je to, co odlišuje počítačovou mysl od té lidské...

Start: 17.08.2010 | Konec: 17.09.2010

Yan David Evgenievich

David Yan, předseda představenstva a zakladatel skupiny společností ABBYY, kandidát fyzikálních a matematických věd, laureát ceny ruské vlády v oblasti vědy a techniky.

V roce 1989 založil David Yan, v té době ještě student 4. ročníku MIPT (Moskva Institute of Physics and Technology), spolu se zaměstnancem IPTM RAS Alexandrem Moskalevem společnost Bit Software. V roce 1998 byl Bit Software přejmenován na ABBYY. Spolu s hlavními aktivitami v rámci společnosti ABBYY. Dnes je ABBYY jedním z předních světových vývojářů softwaru a poskytovatelů služeb v oblasti rozpoznávání a zadávání dokumentů, lingvistiky a překladu. David se podílí na řadě dalších projektů. Mezi nimi je třeba poznamenat:

• Vytvoření prvního kapesního komunikačního počítače pro teenagery na světě, Cybiko (Rusko, USA, Tchaj-wan, 1998-2003);
• Účast v ATAPY Software (2001);
• Založení a účast na práci společnosti iiko, čtěte „Aiko“, vytvoření systému nové generace pro řízení restaurací a služeb v pohostinství (2005);
• Účast na řadě kreativních projektů, např. workshop FAQ-Café (2004), restaurace, klub, galerie ArteFAQ (2007); kreativní klub "Squat" (2009); klub "Sisters Grimm" (2009);
• Účast na charitativních a vzdělávacích projektech, jako je vzdělávací nadace Ayb (Ayb, 2005), dozorčí rada MIPT, vzdělávací centrum Tumo (2006) a řada dalších projektů.

Otázky a odpovědi:

Otázka:

Dmitrij
David Evgenievich, podle vašeho názoru nebo podle názoru vašich odborníků, na základě jakého systémotvorného principu mozek buduje abstraktní (zobecněné) obrazy (modely) reality? Pokud se vůbec staví.

Otázka:

Anton
S. V. Savelyev ve svém rozhovoru na stejném webu před 4 lety, ohledně AI, uvedl, že AI nebude vytvořena, protože: [i] "... protože neexistují žádné skutečné důvody pro vytvoření umělé inteligence. A to, čemu se říká neuropočítač je absolutní padělek, vynález lidí zapojených do technických věd, kteří nemají absolutně žádnou představu ani o principu mozku, ani o principech myšlení. Mozek je morfogeneticky aktivní systém. To znamená, že spojení mezi neurony mění vše čas v průběhu života, a protože máme 150 miliard neuronů, pak abychom mohli tento systém i špatně simulovat, potřebujeme vzít 150 miliard procesorů, do kterých vložíme lidi, kteří mezi nimi budou náhodně a nepřetržitě pájet spojení. , ještě potřebujeme znát nějaké další zákonitosti tohoto přepájení. Lidé, kteří staví „pseudo-neuropočítače“, je staví na algoritmech přijatých v matematice, tedy na těch konceptech, které jsou pro mozek kazuistikou. evoluční systém v podobě umělé inteligence, protože inteligence, ty. myšlení je postaveno na úplně jiných principech." Souhlasíte s jeho názorem, a pokud ne, kde je tedy Saveljevova chyba?

Odpovědět:

Yan David Evgenievich

Neuropočítačové technologie opravdu nemají nic společného s pojmem „umělá inteligence“. Neuropočítače jsou krásné jméno pro čistě statistickou, matematickou myšlenku, zatímco umělá inteligence zahrnuje technologie související s předložením hypotézy a vytvořením strukturálního modelu o světě kolem nás.

Pokud jde o termín „umělá inteligence“, vědci tím ve skutečnosti míní dvě věci. Toto je za prvé modelování myšlení. Za druhé, technologie, které nahrazují člověka v určitých oblastech jeho činnosti (jde o strojový překlad, klasifikaci objektů, rozpoznávání trojrozměrných scén, obrázků atd.). Tyto technologie nemají nic společného s modelováním. Obvykle jsou postaveny na otázkách strukturálních informací o světě. V tomto směru existuje řada přístupů, jejichž úkolem je nahradit člověka v řadě jeho činností.

Souhlasím se Saveljevem, že v blízké budoucnosti nebude člověk schopen simulovat lidské myšlení pomocí počítačových procesorů? Myslím, že ano. Nedávné výzkumy ukazují, že lidský mozek a jeho impulsy nejsou zcela digitální povahy. Nejedná se o binární systém (1 a 0), v některých případech se podobá analogovému systému, a proto digitální technologie v zásadě nemusí být schopna simulovat mozek.

Co v tomto směru dělat? Za prvé, nemusíte si představovat sebe jako Pána Boha. A musíte pochopit: skutečnost, že jsme nemohli simulovat ptáka nebo vážku, neznamená, že jsme se nenaučili pohybovat se vzduchem. Člověk přece vytvořil ty nejsložitější technické systémy (rogaly, vrtulníky, letadla, rakety), díky kterým můžeme létat. Abychom parafrázovali Saveljeva, ukazuje se, že vzhledem k tomu, že neumíme modelovat mozek v podobě, v jaké existuje u lidí, nikdy se nenaučíme do určité míry vykonávat složitou intelektuální práci. To samozřejmě není pravda. Již dnes lidi nahrazují inteligentní počítačové systémy, které svou intelektuální práci v určitých oblastech vykonávají přesněji a rychleji.

Otázka:

Sergeji
Je opravdu nutné učit počítač myslet? Je to proto, aby lidé nepřemýšleli, ale mačkali tlačítka jako úplní idioti? Je to to, o co bychom se měli snažit?

Otázka:

Vladimíre
Ahoj! Řekněte nám prosím, jaké vyhlídky vidíte pro rozvoj umělé inteligence a robotiky ve světě a v Rusku. Děkuji!

Otázka:

Ushcheko Vjačeslav
Zajímám se o fuzzy logiku při sestavování obvodů umělé inteligence. Myslíte si, že lze fuzzy logiku použít k vytvoření nových teorií?

Otázka:

Gleb
Je možné, abyste pracovali na dálku? třeba z Rigy? nebo máte pobočky v Lotyšsku? :)

Otázka:

Ruslan
Mám několik otázek: 1. Jak úzce spolupracují specialisté na umělou inteligenci s biology, kteří studují mozek? 2. Je v současné době možné vzít biologický mozek a skenovat celou architekturu neuronů a interneuronových spojení vrstvu po vrstvě? 3. Je možné jej potom reprodukovat ve formě mikroobvodu nebo simulovat softwarově, reprodukovat celý počet neuronů a spojení mezi nimi? 4. Jakou cestou bychom podle vás měli očekávat, že se vydáme k řešení problému umělé inteligence – na cestě studia a kopírování lidského mozku, nebo na cestě zdokonalování počítačů a počítačových programů vlastními silami? 5. Existuje vědomý odpor vůči vytváření umělé inteligence ze strany států či jiných struktur z etických důvodů nebo ze strachu ze ztráty kontroly nad tímto produktem?

Odpovědět:

Yan David Evgenievich

Nejsem specialista v oblasti výzkumu mozku a nestuduji problém modelování myšlení, takže moje odpověď na tuto otázku bude amatérského charakteru. Jsem si však naprosto jist, že modelování činnosti lidského mozku na fyzické úrovni dlouho nepřinese žádné praktické výsledky. Důvodem je kolosální složitost technického systému zvaného „lidský mozek“. Zároveň pokusy o simulaci myšlení pomocí počítačových procesorů také nebudou schopny přinést vážné výsledky kvůli výraznému zjednodušení tohoto systému.

Podle mého názoru jsou experimenty, které tyto přístupy kombinují, zajímavé a slibné. Již jsou známy první pozitivní výsledky, kdy na základě biologických systémů populace pěstované na křemíku, reagující na vnější podněty a jednoduché rozhodování, vznikají samoučící se čipy. Zdá se mi, že lidstvo v tomto směru čekají ve velmi blízké budoucnosti revoluční objevy.

Otázka:

iq
Proč nutit stroj přemýšlet? Stroj musí fungovat. Pokud ji naučíte myslet, donutí lidi, aby pro ni pracovali.

Odpovědět:

Yan David Evgenievich

Iq, skvělá slovní hříčka! Dáme to do služby! Ale vážně, všichni chápeme, že slovo „práce“ už nemá stejný význam jako před 100 lety. Jestliže hlavním zdrojem v éře industrializace byly materiální suroviny, tak dnes, v éře vědění, se z nich stávají informace. Přeměna informací na užitečné znalosti je práce, kterou dělají stovky milionů lidí po celém světě. Zde je dnes potřeba hlavní pomoci a moderní počítačové systémy pomáhají člověku tento problém vyřešit.

A to, že stroj donutí člověka pro něj pracovat, je u autorů sci-fi spíše přitažená za vlasy. Umělá inteligence je velmi specifický pojem, který v sobě spojuje řadu technologií souvisejících s automatickou klasifikací objektů, rozhodováním a podobně.

Tyto technologie se již dlouho používají v domácích spotřebičích kolem nás - od praček po klimatizace. Není tedy třeba zaměňovat technologie umělé inteligence s technologiemi umělého myšlení.

Otázka:

Alexandr Prusakov
Vážený Davide Evgenievichi, myslím, že mnozí jsou vděční za vaši podporu (spolu s Ruskou nadací pro základní výzkum) 12. národní konference o umělé inteligenci, která se bude konat v Tveru. Mnozí jsou asi vděční za formuli pro štěstí, festival malování na tělo nebo lahodný oběd za 169 rublů. Ale stalo se, že žijeme ve chvíli málo smysluplné reformy skomírající ruské vědy. Zde je váš názor zajímavý a vaše slovo je důležité! V letošním roce se výrazně omezuje financování z Ruské nadace pro základní výzkum, prostředky jsou přesměrovány do méně transparentních a efektivních struktur. Existují nějaké úvahy o efektivní organizaci vládní podpory pro vědy o umělé inteligenci?

Odpovědět:

Yan David Evgenievich

Naše společnost investuje značné částky do výzkumu a vývoje v oblasti umělé inteligence. Také na Fakultě inovací a špičkových technologií (FIHT) MIPT byla v roce 2006 otevřena naše katedra „Rozpoznávání obrazu a zpracování textu“, kde studenti studují nejen informatiku, ale i některé specializované předměty z oblasti umělé inteligence. .

Podporujeme konferenci Dialogue, na které se každoročně scházejí přední světoví odborníci v oblasti počítačové lingvistiky. V plánu je pořádání a podpora dalších akcí, konferencí a soutěží v oblasti umělé inteligence, lingvistiky a informatiky. Nyní jsme ve fázi výběru cílových projektů.

My jako komerční organizace nemůžeme převzít funkce státu. Jedinou správnou cestou, jak podpořit výzkum v oblasti umělé inteligence, je podle mě spolupráce firem podobných té naší a státu v oblasti vzdělávání a vědy.

Nový počítačový program dokáže během okamžiku pochopit, co si člověk myslí.

Autoři studie dokážou předpovědět, co člověk právě vidí, na základě aktivity neuronů, čtených pomocí elektrod implantovaných do mozku. Vědci zjistili, že k dekódování myšlenek člověka, který jako první spatří obraz, dochází během zlomku sekundy.

Nové poznatky by jednou mohly pomoci němým pacientům nebo lidem, kteří mají problém s komunikací, aby se vyjádřili. Uvedl to neurolog z Washingtonské univerzity v Seattlu Rajesh Rao. "Klinicky to znamená, že lze vytvořit mechanismus pro komunikaci s ochrnutými pacienty, pacienty, kteří přežili mrtvici, a dalšími, kteří jsou "uvězněni uvnitř"," řekl Rao.

Čtení myšlenek

V posledních letech vědci výrazně pokročili v dešifrování lidských myšlenek. V roce 2011 tedy vědci dokázali převést elektroencefalogram do videa, které lidé v té době sledovali. V roce 2014 si dva vědci vyměnili myšlenky pomocí propojených mozků. Jiné studie ukázaly, že počítače mohou „vidět“ naše sny pomocí mozkové aktivity k jejich analýze.

Rao a jeho kolegové také chtěli být v trendu. Požádali lidi s těžkými případy epilepsie, kteří měli elektrody implantované do spánkových laloků, aby se zúčastnili experimentu s dekódováním myšlenek. (Pacientům před týdnem implantovali elektrody do spánkových laloků, aby lékaři mohli určit místo zdroje záchvatů).

„Stejně by si nechali implantovat elektrody, takže jsme jim během pobytu v nemocnici dali pár úkolů navíc. Stejně tu nemají co dělat,“ řekl autor studie Dr. Jeff Augemann, neurochirurg z University of Washington Medical Center. Spánkové laloky jsou také zodpovědné za smyslové vnímání, jako je vizualizace a rozpoznávání obrazů, které člověk vidí.

Rao, Ojeman a jejich kolegové nechali účastníky studie sledovat rychle se měnící obrázky na obrazovce. Byly to obrazy tváří a domů. Kromě toho tam bylo několik prázdných obrázků. Pacienti byli instruováni, aby sledovali, zda se neobjeví obraz převráceného domu.

Elektrody byly připojeny k programu, který dokázal analyzovat tisíce mozkových signálů za sekundu a určil, který signál znamená, že se člověk dívá na dům, a který signál znamená, že se člověk dívá do obličeje. U prvních dvou třetin snímků počítač určil, že „takto vypadá signál mozku, když se někdo dívá na obrázek domu“. U zbývající jedné třetiny dokázal počítač s 96% pravděpodobností určit, na co přesně se dotyčný dívá. Vědci o tom informovali 21. ledna v článku v časopise PLOS Computational Biology. Je zajímavé, že počítač byl schopen dokončit úkol v časovém úseku 20 milisekund, zatímco se osoba dívala na obrázek.

Obtížný proces

Ukázalo se, že podle toho, na co se člověk dívá – na obličej nebo obrázek domu – se aktivují různé skupiny neuronů. Navíc se ukázalo, že počítač potřebuje k dešifrování dva typy mozkových signálů: potenciál související s událostmi a změny širokopásmového spektra. První je charakteristická vlna na elektroencefalogramu, která ukazuje reakci mozku na jakýkoli podnět. Druhá znamená změnu elektrické aktivity v určité oblasti mozku.

"Vědci tradičně studují jednotlivé neurony," říká Rao. - Náš výzkum poskytl obecnější obrázek na úrovni velkých neuronových sítí. Mohli jsme vidět, jak bdělý člověk vnímá komplexní vizuální objekt.“

Tím, že výzkumníkům umožnila v reálném čase určit, která část mozku reaguje na konkrétní podnět, otevřela nová technika dveře ke komplexnímu mapování lidské mozkové aktivity.