Bab SAYA . Kecerdasan buatan – konsep intinya

teori

1.1. Konsep kecerdasan buatan

1.2. Sejarah perkembangan sistem kecerdasan buatan

1.3. Pendekatan untuk membangun kecerdasan buatan

1.4. Pendekatan Alan Turing terhadap kecerdasan buatan

1.5. Kecerdasan buatan yang belajar mandiri

1.6. Kecerdasan buatan adalah teknologi informasi baru

revolusi

Bab II Komputer kuantum dan neurokomputer

2.1. Komputer kuantum

2.2. Komputer saraf

Bab AKU AKU AKU Dasar-dasar jaringan saraf

3.1. Beberapa informasi tentang otak

3.2. Neuron sebagai penghubung dasar

3.3. Elemen mirip neuro

3.4. Jaringan mirip neuro

3.5. Melatih jaringan saraf

Bab IV Bisakah komputer berpikir?

4.1. Apakah pemikiran komputer itu nyata?

Kesimpulan

Bibliografi

Perkenalan

Tidak mungkin membayangkan saat ini tanpa komputer. Penggunaan teknologi komputer saat ini mempengaruhi semua bidang aktivitas manusia, baik itu konstruksi, industri, pendidikan, ilmu pengetahuan, ekonomi, dll.

Setiap tahun, komputer menjadi lebih kuat dan produktif, dan teknologi berkembang begitu cepat sehingga para analis yang membuat perkiraan masa depan industri komputer 10 tahun yang lalu kini menyadari bahwa mereka telah melakukan banyak kesalahan perhitungan.

Perkembangan teknologi komputer tidak hanya mengenai peningkatan tenaga, produktivitas dan pengurangan biaya material dan teknologi, tetapi juga tentang pengembangan dan penciptaan komputer jenis baru yang mampu berpikir seperti manusia.

Saat ini, komputer rumahan dengan prosesor dengan frekuensi clock 5000 MHz bukanlah sebuah fantasi, meskipun hal ini bahkan tidak terpikirkan sebelumnya. Jika saat ini topik karya saya adalah “Dapatkah komputer berpikir”, maka ia lebih berorientasi filosofis daripada matematika. Kemudian, setelah beberapa dekade, komputer yang berpikir tidak akan dapat mengejutkan siapa pun, seperti halnya komputer saat ini dengan prosesor 2 inti dengan frekuensi 5000 MHz. Dan jika seorang siswa masa depan menulis makalah serupa tentang topik serupa, kemungkinan besar pada saat itu semua prinsip matematika dan logika dalam membangun kecerdasan buatan akan diuraikan.

Penciptaan mesin yang berpikir secara artifisial dapat membantu umat manusia mengatasi tugas-tugas kompleks yang tidak mampu diselesaikan manusia saat ini. Misalnya, Anda dapat mengirim robot ke galaksi jauh untuk mencari peradaban luar bumi. Selain itu, dengan bantuan robot cerdas, dimungkinkan untuk menggantikan profesi seperti pramugari hotel atau pelayan, atau menggunakan robot untuk menjamin keselamatan manusia. Robot adalah petugas polisi atau bahkan robot pencari ranjau.

Di sisi lain, penciptaan kecerdasan buatan dapat merugikan umat manusia. Banyak buku fiksi modern yang membahas hal ini, dan banyak film telah dibuat, yang paling terkenal adalah film Terminator. Film ini menunjukkan di masa depan bahwa telah terjadi perang antara manusia dan robot yang mereka ciptakan.

Nah, jika kita mendekati masalah ini dengan lebih serius, apakah mungkin saat ini menciptakan komputer yang mampu berpikir seperti manusia hidup? Mampu berkomunikasi dengan seseorang sedemikian rupa sehingga seseorang tidak akan menyadari perbedaan antara berkomunikasi dengan seseorang dan mesin. Jadi, apakah komunikasi mesin akan serupa dengan komunikasi manusia di dunia nyata?

Banyak ilmuwan akan berkata - ya, hal ini mungkin, tetapi tidak saat ini, ketika umat manusia belum sepenuhnya mempelajari prinsip-prinsip otak, dan terlebih lagi, belum dapat menciptakan otak elektronik atau yang disebut “otak siber”. prinsip pengoperasian komputer modern cukup jauh dari prinsip pengoperasian otak “biologis” yang hidup.

Inilah yang dikatakan oleh orang-orang yang pesimis, dan orang-orang yang optimis sedang berupaya menciptakan dan mengembangkan prinsip-prinsip pengoperasian kecerdasan buatan.

Topik karya saya tidak hanya relevan, tapi juga menarik. Dalam karya saya, saya akan mencoba menguraikan esensi kecerdasan buatan, menceritakan kisah munculnya teori kecerdasan buatan. Dan saya akan mencoba menjawab pertanyaan: “Dapatkah komputer berpikir?”

Bab SAYA

Kecerdasan buatan, konsepnya, esensi, teorinya.

1.1 Konsep kecerdasan buatan.

Untuk lebih dekat dengan masalah pemecahan pertanyaan - dapatkah komputer berpikir, belum lagi konsep seperti kecerdasan buatan. Inilah tepatnya yang ingin saya persembahkan untuk bab pertama pekerjaan saya.

Kecerdasan buatan. Belum lama ini, ia setara dengan kapal luar angkasa, peradaban luar bumi, dan gambaran masa depan lainnya yang lahir dari imajinasi para penulis fiksi ilmiah.

Saat ini, ungkapan “kecerdasan buatan” hampir tidak lagi bersifat fiksi ilmiah. Frasa ini semakin sering muncul dalam deskripsi program komputer baru dan perangkat teknis yang kompleks. Kita semakin sering mendengar pernyataan bahwa dengan laju pertumbuhan produktivitas komputer dan peningkatan perangkat lunak saat ini, penciptaan kecerdasan buatan hanya tinggal menunggu waktu saja.

Istilah kecerdasan berasal dari bahasa Latin intelectus – yang berarti pikiran, akal, akal; kemampuan berpikir manusia. Oleh karena itu, kecerdasan buatan (AI) biasanya diartikan sebagai properti sistem otomatis untuk menjalankan fungsi individu kecerdasan manusia, misalnya, memilih dan membuat keputusan optimal berdasarkan pengalaman yang diperoleh sebelumnya dan analisis rasional terhadap pengaruh eksternal.

Dalam definisi ini, istilah “pengetahuan” tidak hanya mengacu pada informasi yang masuk ke otak melalui indera. Jenis pengetahuan ini sangat penting, namun tidak cukup untuk aktivitas intelektual. Faktanya, benda-benda di lingkungan kita tidak hanya memiliki kemampuan untuk mempengaruhi indera, tetapi juga berada dalam hubungan tertentu satu sama lain. Jelas bahwa untuk melaksanakan aktivitas intelektual di lingkungan (atau setidaknya sekadar eksis), diperlukan model dunia ini dalam sistem pengetahuan. Dalam model informasi lingkungan ini, objek nyata, sifat-sifatnya, dan hubungan di antara objek-objek tersebut tidak hanya ditampilkan dan diingat, tetapi juga, sebagaimana disebutkan dalam definisi kecerdasan ini, dapat “ditransformasikan secara sengaja” secara mental. Pembentukan model lingkungan eksternal harus terjadi “dalam proses belajar dari pengalaman dan beradaptasi dengan berbagai keadaan”.

Di sini saya menggunakan istilah tugas intelektual. Untuk menjelaskan perbedaan tugas intelektual dengan tugas sederhana, perlu diperkenalkan istilah "algoritma" - salah satu istilah dasar sibernetika.

Algoritme dipahami sebagai resep yang tepat untuk melakukan suatu sistem operasi dalam urutan tertentu untuk menyelesaikan masalah apa pun dari kelas (kumpulan) masalah tertentu. Istilah “algoritma” berasal dari nama ahli matematika Uzbekistan Al-Kho Rezmi, yang mengusulkan algoritma aritmatika paling sederhana pada abad ke-9. Dalam matematika dan sibernetika, suatu kelas masalah dari jenis tertentu dianggap terselesaikan ketika suatu algoritma ditetapkan untuk menyelesaikannya. Menemukan algoritma adalah tujuan alami manusia ketika menyelesaikan berbagai kelas masalah. Menemukan algoritma untuk masalah jenis tertentu melibatkan penalaran halus dan kompleks yang membutuhkan kecerdikan dan keterampilan tinggi. Secara umum diterima bahwa kegiatan semacam ini memerlukan partisipasi kecerdasan manusia. Masalah yang berkaitan dengan pencarian algoritma untuk memecahkan suatu kelas masalah jenis tertentu akan disebut intelektual.

Adapun masalah, algoritma yang solusinya telah ditetapkan, maka, seperti yang dicatat oleh pakar terkenal di bidang AI M. Minsky, "tidak perlu mengaitkan sifat mistis seperti "kecerdasan" dengan algoritma tersebut. Memang, setelah algoritma seperti itu telah ditemukan , proses penyelesaian masalah yang bersangkutan menjadi sedemikian rupa sehingga dapat dilakukan secara tepat oleh seseorang, komputer (yang diprogram dengan benar) atau robot, tanpa memiliki gambaran sedikit pun tentang sifat masalah itu sendiri. .Hal ini hanya diperlukan bahwa orang yang memecahkan masalah dapat melakukan operasi-operasi dasar tersebut, dari mana proses tersebut terbentuk, dan, di samping itu, secara cermat dan hati-hati dipandu oleh algoritma yang diusulkan. mereka mengatakan dalam kasus seperti itu, secara mekanis, dapat berhasil menyelesaikan masalah apa pun dari jenis yang sedang dipertimbangkan.

Oleh karena itu, sangatlah wajar untuk mengecualikan dari kelas masalah intelektual yang memiliki metode standar penyelesaiannya. Contoh masalah tersebut termasuk masalah komputasi murni: penyelesaian sistem persamaan aljabar linier, integrasi numerik persamaan diferensial, dll. Untuk menyelesaikan masalah semacam ini, terdapat algoritma standar yang mewakili urutan operasi dasar tertentu yang dapat dengan mudah diimplementasikan dalam bentuk program untuk mobil komputasi. Sebaliknya, untuk kelas masalah intelektual yang luas, seperti pengenalan pola, bermain catur, pembuktian teorema, dll., sebaliknya, pembagian formal proses pencarian solusi menjadi langkah-langkah dasar yang terpisah sering kali menjadi sangat sulit. , meskipun solusinya sendiri tidak sulit.

Dengan demikian, kita dapat merumuskan kembali definisi kecerdasan sebagai super-algoritma universal yang mampu menciptakan algoritma untuk memecahkan masalah tertentu.

Catatan menarik lainnya di sini adalah bahwa profesi seorang programmer, berdasarkan definisi kami, adalah salah satu yang paling intelektual, karena produk dari aktivitas seorang programmer adalah program – algoritma dalam bentuknya yang murni. Itulah sebabnya penciptaan elemen AI seharusnya meningkatkan produktivitas kerjanya secara signifikan.

Baru-baru ini terdapat artikel tentang bangunan parametrik Zaha Hadid, namun dari teksnya kurang jelas apa itu prinsip arsitektur parametrik. Apakah parameter ada hubungannya dengan persamaan yang menggambarkan garis bangunan modern yang “modis, penuh gaya, berjiwa muda”? Tidak, semuanya lebih menarik. Faktanya, desain parametrik bukanlah objek tiga dimensi yang melengkung indah, melainkan algoritma genetika, polimorfisme, mobilitas, analisis sistem yang kompleks, dan omong kosong lainnya. Jika Anda tertarik dengan apa yang terjadi saat ini di persimpangan antara arsitektur dan teknologi informasi, baca terus.

Izinkan saya menambahkan beberapa intrik: para arsitek sendiri menyebut banyak hal berbeda sebagai “parametrik”. Seperti biasa, hanya masa lalu yang dapat dipilah-pilah, tetapi masa kini benar-benar mendidih dan membingungkan.

0. Parametrikisme adalah gaya visual

Banyak atau tidak sama sekali yang perlu dikatakan tentang gaya garis halus dan permukaan melengkung serta alat desain yang sesuai. Mereka ada dan memberikan hasil yang dapat dikenali yang telah Anda lihat lebih dari sekali.

Ngomong-ngomong, apa yang baru saja Anda baca hanyalah sebuah stereotip. Faktanya, sebuah bangunan parametrik bisa terlihat seperti apa saja, bahkan sebuah bangunan paralel tanpa jendela. Jadi tidak akan ada gambar di bagian ini. Apa yang ada di balik rendering indah ini jauh lebih menarik daripada itu.

1. Parametrikisme adalah ketika suatu bentuk dibuat dengan menganalisis proses-proses yang akan terjadi di dalamnya

Pemodelan informasi membawa fungsionalisme ke tingkat yang baru, ketika proses yang terjadi di dalam sebuah bangunan dianggap sebagai entitas yang terpisah, seperti “wortel empat dimensi” Hawking, dan bangunan tersebut seolah-olah membungkus dirinya sendiri di sekitarnya, tanpa memasukkan sesuatu yang tidak perlu.

Daftar bangunan Zaha Hadid meliputi paviliun pameran keliling, yang struktur penahan bebannya sekaligus dinding, atap, furnitur, dan dekorasi interior, dan mengarahkan pergerakan pengunjung antar pameran sepanjang lintasan yang diinginkan. Ini sebisa mungkin sesuai dengan fungsinya, dan bahkan dibongkar saat tidak diperlukan - lulus! Bangunan besar berbeda dalam bahan dan desain, namun prinsip dasarnya sama.

Di antara bangunan tradisional juga terdapat contoh seperti amfiteater antik dalam depresi relief alami, yang bagian bawahnya adalah panggung, dan lerengnya adalah tempat duduk, tangga, struktur pendukung, dan permukaan akustik yang mengontrol distribusi. suara. Tidak menambah atau mengurangi.

Namun, dalam upaya mengoptimalkan ruang, para arsitek tahu bagaimana melupakan kenyamanan psikologis pengguna ciptaannya, itulah sebabnya tidak semua ciptaan “parametrik” disukai warga.

2. Parametrisisme adalah ketika suatu objek berubah sebagai respons terhadap sifat lingkungan atau persyaratan fungsional baru

Transformabilitas, mobilitas, dan kemampuan berinteraksi dengan lingkungan merupakan pedoman penting bagi semua arsitek modern, namun bagi seniman avant-garde hal ini sangat penting.

Tahukah Anda bahwa sisik-sisik kerucut biasa menempel rapat pada cuaca hujan dan menyebar pada cuaca kering akibat siklus pembengkakan dan pengeringan serat kayu? Inilah yang kini diupayakan oleh para arsitek tingkat lanjut: agar struktur merespons perubahan dengan elemen dasarnya, dan bukan dengan perangkat teknis yang rumit dan mahal.

Sebuah bangunan “pintar”, yang dilengkapi dengan sensor dan dikendalikan oleh suatu program, telah menjadi arus utama, kini para peneliti mencari metode non-elektronik dan material non-standar. Misalnya dengan menggunakan termokopel sehingga ketika dipanaskan di bawah sinar matahari, elemen tersebut berubah bentuk sesuai keinginan.

Gedung perkantoran “Tiup” Media-ICT.

Bangunan modern bernafas, bergerak, membuka dan menutup "mata" mereka menggunakan diafragma, menghasilkan awan nitrogen di dalamnya, secara dinamis mengubah sifat insulasi optik dan termal dari kaca itu sendiri, dan seterusnya - secara umum, mereka menjalani kehidupan yang kaya dan menarik.

Saya tidak akan menyebutkan banyak contoh yang mengubah postingan tersebut menjadi lemari keingintahuan. Gambaran umum beberapa bangunan parametrik terkenal dapat dilihat di sini. Mari kita lihat lebih dekat komputer para desainer.

Untuk proyek di mana suatu objek ada dalam dinamika, CAD konvensional tidak cukup, dan perlu menggunakan BIM (membangun pemodelan informasi). Dunia secara bertahap bergerak menuju teknologi “bangunan virtual”, namun luas lahan kita masih tertinggal dari tren ini (jika Anda bertanya-tanya mengapa, baca analisis dengan grafik di sini).

3. Parametrikisme adalah ketika suatu objek dibuat menurut algoritma yang telah dikembangkan sebelumnya berdasarkan sejumlah besar data yang masuk

Dengan bantuan program BIM, Anda benar-benar dapat membuat parameter desain, mengubahnya menjadi “persamaan 3D”. Artinya, menciptakan model yang, berkat ketergantungan yang diberikan, akan beradaptasi dengan keadaan. Atau buatlah seperangkat aturan yang, berdasarkan informasi yang tersedia, akan menghasilkan sesuatu yang baru. Morfogenesis algoritmik dapat diterapkan baik pada objek minimal, seperti halte bus, maupun pada objek berskala besar, pada tingkat perencanaan kota. Omong-omong, biro Zaha Hadid dan Patrick Schumacher “dikenal luas di kalangan sempit” karena rencana induk kota parametrik yang dihasilkan menggunakan skrip (KDPV menunjukkan salah satunya, ini adalah Singapura).

Berikut adalah video menarik yang menggambarkan polimorfisme parametrik. Teks di sana tidak dalam bahasa Rusia, jadi saya akan menjelaskan sedikit apa yang terjadi di dalam bingkai.

Objek utamanya adalah satu blok dari beberapa bangunan. Jumlah sisinya, panjang dan sudutnya dapat diubah. Bangunan itu sendiri menyesuaikan jumlah lantai, jumlah apartemen dan kamar tergantung pada parameter ini. Saling berhubungan satu sama lain, blok-blok tersebut membentuk suatu jaringan, yang bergantung pada jumlah penduduk dan aktivitas arus lalu lintas, mengubah lebar jalan, mengidentifikasi jalan-jalan utama dan dapat mengganti sebagian perumahan di sana dengan lembaga-lembaga publik, misalnya Misalnya, toko-toko di lantai dasar. Ini adalah karya penelitian dan bukan alat desain sebenarnya, namun dapat digunakan untuk memahami tren.

Untuk sebuah bangunan, Anda dapat menulis algoritma morfogenesis yang, bila diterapkan pada bahan sumber yang berbeda, akan menghasilkan hasil yang berbeda, namun mereka akan menjadi anggota “populasi” yang sama. Hasilnya adalah polimorfisme arsitektur, pengganti modern untuk konstruksi standar: dimungkinkan untuk melakukan tipifikasi sedemikian rupa sehingga tidak ada bangunan yang identik, tetapi ada teknik teknologi dan konstruktif yang identik.

Gambar dari sini.

Dengan menentukan dependensi, Anda juga dapat menghasilkan objek yang sesuai secara organik dengan lingkungan perkotaan yang ada. Dalam konteks inilah arsitek menggunakan konsep “genotipe”, yang berarti sekumpulan parameter dasar, properti, hubungan yang menjadi ciri suatu bangunan atau tempat. Analisis big data dan metode analisis numerik semakin banyak digunakan untuk mengidentifikasi “gen” ini dan matriks interaksi di antara gen-gen tersebut. Misalnya, pada tahun 1970-an, struktur sebuah kota dapat dianalisis secara bersamaan berdasarkan 2-3 karakteristik, dan ini keren, dan contoh analisis paling modern yang saya temukan menjelaskan pola pembangunan sekitar 400 wilayah menurut 25 parameter.

Mengapa para arsitek pada umumnya tidak puas dengan metode desain “manusia normal”?

Belum lama ini, struktur apa pun dibuat dan dianggap sebagai objek statis yang tidak terpisahkan: bangunan tempat tinggal adalah satu kesatuan. Kini terjadi pergeseran paradigma, setiap bangunan mulai dipandang sebagai suatu sistem dinamis, yang unsur-unsurnya tidak hanya berupa benda-benda material, tetapi juga benda-benda tak kasat mata: hubungan, asosiasi, titik dan sumbu persepsi, dan sebagainya. Kemunculan sistem arsitektur memberikan bidang penelitian yang luas, dan arsitektur parametrik adalah salah satu hasilnya.

Di luar negeri, baik perusahaan swasta maupun laboratorium khusus di universitas besar bekerja di bidang penerapan analisis sistem, otomasi, dan algoritme ke dalam desain. Di Rusia, ini masih merupakan tunas pertama, misalnya, inisiatif pendidikan “Branching Point” mempopulerkan metode komputasi dalam arsitektur.

Jadi bisakah komputer berpikir untuk seorang arsitek? Belum. Namun masa depan sudah dekat.

Komputer adalah makhluk yang agak malas. Semacam pria gemuk yang hanya bisa diberi kebebasan untuk berbaring di sofa dan berpikir untuk kesenangannya sendiri. Komputer sama sekali tidak terlatih untuk bekerja dengan tangannya - ia tidak memiliki tangan! Ratusan tahun yang lalu, orang memimpikan komputer yang benar-benar berbeda - komputer yang pekerja keras dan patuh yang akan meringankan beban pekerjaan sehari-hari...

Menurut legenda, pada Abad Pertengahan, seorang alkemis hebat menciptakan manusia buatan dari tanah liat - Golem. Namun idola pekerja keras tersebut segera kehilangan kendali dan dihancurkan oleh penciptanya. Dan pada abad kedua puluh, robot muncul - makhluk buatan yang ditemukan oleh penulis Ceko Karel Capek. Kata “robot” sendiri berasal dari bahasa Ceko, yang berarti pekerja, pekerja keras. Ngomong-ngomong, robot Capek adalah makhluk mirip manusia, terbuat dari daging dan darah. Saat ini mereka akan disebut "klon".

Apakah makhluk-makhluk ini adalah komputer? Tentu saja tidak - lagipula, mereka diciptakan hanya untuk pekerjaan rutin yang monoton, dan tidak dapat mempelajari hal lain. Bahkan robot paling canggih sekalipun, yang saat ini telah beralih dari fiksi ilmiah ke dunia nyata, tetap menjadi “spesialis sempit”.

Namun demikian, kemunculan komputer pribadilah yang membuka jalan bagi robot-robot baru - yang lebih terampil, dan yang terpenting - mampu belajar.

Pada akhir tahun 90an, Sony merilis “robot anjing” pertama, Aibo. Makhluk mekanis ini sulit dibingungkan dengan anjing sungguhan... Namun, ia sudah tahu cara bermain dengan seseorang dan secara mandiri menjalankan perintah sederhana. Tidak lama lagi robot yang dilengkapi dengan kecerdasan komputer akan menjadi bagian integral dari kehidupan kita sehari-hari seperti lemari es atau penyedot debu.

Omong-omong, penyedot debu robotik dengan komputer “on board” sudah dijual! Mereka tahu cara menavigasi rintangan secara mandiri, membedakan sampah dari barang-barang penting, dan membersihkan kamar Anda secara mandiri!

Hanya ada satu pertanyaan yang paling penting - kapan komputer akan belajar berpikir? Akankah dia bersaing dengan manusia?

Namun banyak yang yakin bahwa komputer SUDAH mampu berpikir! Atau mampu mempelajarinya dengan bantuan program pintar.

Misalnya, di Barat, beberapa program telah dibuat untuk menciptakan “lawan bicara virtual”. Program-program semacam itu bahkan bersaing satu sama lain - setiap tahun juri yang berwenang memilih pemenangnya. Tugas program ini adalah meyakinkan seseorang bahwa dia berkomunikasi bukan dengan komputer, tetapi dengan lawan bicara langsung.

Tes terkenal untuk menentukan “kecerdasan buatan” memberikan tugas yang kira-kira sama pada komputer. Itu diciptakan jauh sebelum munculnya komputer pribadi saat ini oleh ahli matematika Amerika Alan Turing. Namun sejak itu, bahkan komputer terkuat pun tidak mampu lulus “uji Turing”...

Jadi, apakah kita berada di ambang munculnya kecerdasan komputer?

Tapi luangkan waktumu. Lagi pula, tidak peduli seberapa "banyak bicara" lawan bicara komputer, ia hanya dapat mengucapkan frasa-frasa yang disimpan dalam ingatannya oleh pembuat program. Dia belum bisa menyusun kalimat sendiri sebagai jawaban atas pertanyaan seseorang. Yakni, kemampuan tidak hanya untuk memilih satu tindakan dari banyak pilihan, tetapi juga untuk menghasilkan tindakan baru, yang tidak termasuk dalam program, itulah yang membedakan pikiran komputer dengan pikiran manusia...

Awal: 17.08.2010 | Akhir: 17.09.2010

Yan David Evgenievich

David Yan, Ketua Dewan Direksi dan pendiri grup perusahaan ABBYY, kandidat ilmu fisika dan matematika, penerima Penghargaan Pemerintah Rusia di bidang sains dan teknologi.

Pada tahun 1989, David Yan, yang saat itu masih menjadi mahasiswa tahun ke-4 di MIPT (Institut Fisika dan Teknologi Moskow), mendirikan perusahaan Bit Software bersama dengan salah satu karyawan IPTM RAS Alexander Moskalev. Pada tahun 1998, Bit Software berganti nama menjadi ABBYY. Seiring dengan kegiatan utama di dalam perusahaan ABBYY. Saat ini, ABBYY adalah salah satu pengembang perangkat lunak dan penyedia layanan terkemuka di dunia di bidang pengenalan dan masukan dokumen, linguistik dan terjemahan. David terlibat dalam sejumlah proyek lainnya. Diantaranya yang perlu diperhatikan:

• Penciptaan komputer komunikasi saku pertama di dunia untuk remaja, Cybiko (Rusia, AS, Taiwan, 1998-2003);
• Partisipasi dalam Perangkat Lunak ATAPY (2001);
• Pendirian dan partisipasi dalam pekerjaan perusahaan iiko, baca "Aiko", menciptakan sistem generasi baru untuk mengelola restoran dan layanan di industri perhotelan (2005);
• Partisipasi dalam sejumlah proyek kreatif, seperti workshop FAQ-Café (2004), restoran, klub, galeri ArteFAQ (2007); klub kreatif "Jongkok" (2009); klub "Suster Grimm" (2009);
• Partisipasi dalam proyek amal dan pendidikan, seperti yayasan pendidikan Ayb (Ayb, 2005), Dewan Pengawas MIPT, pusat pendidikan Tumo (2006) dan sejumlah proyek lainnya.

Pertanyaan dan jawaban:

Pertanyaan:

Dmitry
David Evgenievich, menurut pendapat Anda atau pendapat para ahli Anda, berdasarkan prinsip pembentuk sistem apa otak membangun gambaran (model) realitas yang abstrak (umumnya)? Jika itu dibangun sama sekali.

Pertanyaan:

anton
S. V. Savelyev, dalam wawancaranya di situs yang sama 4 tahun lalu, mengenai AI, menyatakan bahwa AI tidak akan diciptakan, karena: [i] "... karena tidak ada dasar nyata untuk menciptakan kecerdasan buatan. Dan apa yang disebut dengan a neurokomputer adalah palsu mutlak, penemuan orang-orang yang terlibat dalam ilmu-ilmu teknis yang sama sekali tidak memiliki gagasan tentang prinsip otak atau prinsip-prinsip berpikir. Otak adalah sistem yang aktif secara morfogenetik. Artinya, hubungan antar neuron mengubah segalanya. waktu sepanjang hidup, dan Karena kita memiliki 150 miliar neuron, maka untuk mensimulasikan sistem ini dengan buruk, kita perlu menggunakan 150 miliar prosesor, di dalamnya kita akan menempatkan orang-orang yang akan secara acak dan terus-menerus menyolder koneksi di antara mereka. , kita masih perlu mengetahui lebih banyak keteraturan dari penyolderan ulang ini. Orang-orang yang terlibat dalam pembuatan “komputer neurokomputer semu” membangunnya berdasarkan algoritme yang diadopsi dalam matematika, yaitu berdasarkan konsep-konsep yang bersifat kasuistis bagi otak. Oleh karena itu, akan ada tidak ada sistem evolusi berikutnya dalam bentuk kecerdasan buatan, karena kecerdasan itu. pemikiran dibangun di atas prinsip-prinsip yang sama sekali berbeda." Apakah Anda setuju dengan pendapatnya, dan jika tidak, lalu di manakah kesalahan Savelyev?

Menjawab:

Yan David Evgenievich

Teknologi neurokomputer sebenarnya tidak ada hubungannya dengan konsep “kecerdasan buatan”. Neurokomputer adalah nama yang indah untuk ide statistik dan matematis murni, sedangkan kecerdasan buatan mencakup teknologi yang berkaitan dengan mengajukan hipotesis dan memiliki model struktural tentang dunia di sekitar kita.

Mengenai istilah “kecerdasan buatan”, para ilmuwan sebenarnya mengartikan dua hal. Ini, pertama, adalah pemodelan pemikiran. Kedua, teknologi yang menggantikan manusia dalam bidang aktivitas tertentu (penerjemahan mesin, klasifikasi objek, pengenalan pemandangan tiga dimensi, gambar, dll). Teknologi ini tidak ada hubungannya dengan pemikiran pemodelan. Mereka biasanya dibangun berdasarkan pertanyaan tentang informasi struktural tentang dunia. Ada beberapa pendekatan ke arah ini, yang tugasnya adalah menggantikan seseorang dalam sejumlah aktivitasnya.

Apakah saya setuju dengan Savelyev bahwa dalam waktu dekat seseorang tidak akan dapat mensimulasikan pemikiran manusia menggunakan prosesor komputer? Saya pikir ya. Penelitian terbaru menunjukkan bahwa otak manusia dan impulsnya tidak sepenuhnya bersifat digital. Ini bukan sistem biner (1 dan 0), dalam beberapa kasus menyerupai sistem analog, itulah sebabnya teknologi digital pada dasarnya tidak dapat mensimulasikan otak.

Apa yang harus dilakukan ke arah ini? Pertama-tama, Anda tidak perlu membayangkan diri Anda sebagai Tuhan Allah. Dan perlu Anda pahami: fakta bahwa kita tidak dapat meniru burung atau capung tidak berarti bahwa kita belum belajar bergerak di udara. Bagaimanapun, manusia telah menciptakan sistem teknis yang paling rumit (pesawat layang gantung, helikopter, pesawat terbang, roket), yang dengannya kita dapat terbang. Mengutip Savelyev, ternyata karena kita tidak dapat memodelkan otak dalam bentuk yang ada pada manusia, kita tidak akan pernah belajar melakukan pekerjaan intelektual yang kompleks sampai batas tertentu. Tentu saja hal ini tidak benar. Saat ini, sistem komputer cerdas menggantikan manusia, melakukan pekerjaan intelektual mereka di bidang tertentu dengan lebih akurat dan cepat.

Pertanyaan:

Sergei
Apakah benar-benar perlu mengajarkan komputer untuk berpikir? Apakah ini agar orang tidak berpikir, tapi hanya menekan tombol seperti orang bodoh? Apakah ini yang harus kita perjuangkan?

Pertanyaan:

Vladimir
Halo! Tolong beri tahu kami prospek apa yang Anda lihat untuk pengembangan AI dan robotika di dunia dan di Rusia. Terima kasih!

Pertanyaan:

Ushcheko Vyacheslav
Saya tertarik dengan logika fuzzy ketika membangun sirkuit kecerdasan buatan. Apakah menurut Anda logika fuzzy dapat digunakan untuk membuat teori baru?

Pertanyaan:

Gleb
Apakah mungkin bagi Anda untuk bekerja dari jarak jauh? misalnya dari Riga? atau apakah Anda memiliki cabang di Latvia? :)

Pertanyaan:

Ruslan
Saya mempunyai beberapa pertanyaan: 1. Seberapa dekat interaksi spesialis kecerdasan buatan dengan ahli biologi yang mempelajari otak? 2. Apakah saat ini mungkin untuk mengambil otak biologis dan memindai seluruh arsitektur neuron dan koneksi interneuron lapis demi lapis? 3. Apakah mungkin untuk mereproduksinya dalam bentuk sirkuit mikro atau mensimulasikannya dalam perangkat lunak, mereproduksi seluruh jumlah neuron dan koneksi di antara mereka? 4. Menurut pendapat Anda, jalur apa yang harus kita ambil untuk memecahkan masalah kecerdasan buatan - melalui jalur mempelajari dan menyalin otak manusia, atau jalur peningkatan komputer dan program komputer kita sendiri? 5. Apakah negara atau struktur lain secara sadar menentang penciptaan kecerdasan buatan karena alasan etika atau karena takut kehilangan kendali atas produk ini?

Menjawab:

Yan David Evgenievich

Saya bukan ahli di bidang penelitian otak dan tidak mempelajari masalah pemodelan pemikiran, jadi jawaban saya atas pertanyaan ini akan bersifat amatiran. Namun demikian, saya yakin sekali bahwa pemodelan aktivitas otak manusia pada tingkat fisik tidak akan memberikan hasil praktis dalam jangka panjang. Alasannya adalah kompleksitas yang sangat besar dari sistem teknis yang disebut “otak manusia”. Pada saat yang sama, upaya untuk mensimulasikan pemikiran menggunakan prosesor komputer juga tidak akan membuahkan hasil yang serius karena penyederhanaan sistem ini secara signifikan.

Menurut pendapat saya, eksperimen yang menggabungkan pendekatan-pendekatan ini menarik dan menjanjikan. Hasil positif pertama telah diketahui, ketika chip pembelajaran mandiri dibuat berdasarkan sistem biologis dari populasi yang tumbuh menggunakan silikon, bereaksi terhadap rangsangan eksternal dan membuat keputusan sederhana. Bagi saya, penemuan-penemuan revolusioner ke arah ini menunggu umat manusia dalam waktu dekat.

Pertanyaan:

iq
Mengapa membuat mesin berpikir? Mesin harus bekerja. Jika Anda mengajarinya berpikir, dia akan memaksa orang bekerja untuknya.

Menjawab:

Yan David Evgenievich

IQ, permainan kata yang brilian! Mari kita bawa ke layanan! Tapi serius, kita semua paham bahwa kata “bekerja” tidak lagi memiliki arti yang sama seperti 100 tahun lalu. Jika sumber daya utama pada era industrialisasi adalah bahan mentah, maka saat ini di era ilmu pengetahuan menjadi informasi. Mengubah informasi menjadi pengetahuan yang berguna adalah pekerjaan yang dilakukan ratusan juta orang di seluruh dunia. Di sinilah bantuan utama dibutuhkan saat ini, dan sistem komputer modern membantu seseorang memecahkan masalah ini.

Dan fakta bahwa sebuah mesin akan memaksa seseorang bekerja untuknya adalah ketakutan yang tidak masuk akal di kalangan penulis fiksi ilmiah. Kecerdasan buatan adalah istilah yang sangat spesifik yang menggabungkan sejumlah teknologi yang berkaitan dengan klasifikasi objek secara otomatis, pengambilan keputusan, dan sebagainya.

Teknologi ini telah lama digunakan pada peralatan rumah tangga di sekitar kita – mulai dari mesin cuci hingga AC. Jadi, tidak perlu bingung membedakan teknologi kecerdasan buatan dengan teknologi pemikiran buatan.

Pertanyaan:

Alexander Prusakov
David Evgenievich yang terhormat, Saya rasa banyak yang berterima kasih atas dukungan Anda (bersama dengan Yayasan Penelitian Dasar Rusia) pada Konferensi Nasional Kecerdasan Buatan Kedua Belas, yang akan diadakan di Tver. Banyak yang mungkin bersyukur atas formula kebahagiaan, festival melukis tubuh, atau makan siang lezat seharga 169 rubel. Namun kebetulan kita hidup di saat reformasi kecil yang berarti terhadap ilmu pengetahuan Rusia yang semakin memudar. Di sini pendapat Anda menarik, dan perkataan Anda penting! Tahun ini, pendanaan dari Yayasan Penelitian Dasar Rusia dikurangi secara signifikan; sumber daya dialihkan ke struktur yang kurang transparan dan efisien. Apakah ada pemikiran tentang pengorganisasian dukungan pemerintah yang efektif terhadap ilmu Kecerdasan Buatan?

Menjawab:

Yan David Evgenievich

Perusahaan kami berinvestasi dalam jumlah besar dalam penelitian dan pengembangan di bidang kecerdasan buatan. Selain itu, di Fakultas Inovasi dan Teknologi Tinggi (FIHT) MIPT pada tahun 2006, departemen “Pengenalan Gambar dan Pemrosesan Teks” kami dibuka, di mana siswa tidak hanya mempelajari Ilmu Komputer, tetapi juga beberapa mata pelajaran khusus di bidang kecerdasan buatan. .

Kami mendukung konferensi Dialog, yang setiap tahun mempertemukan para pakar terkemuka dunia di bidang linguistik komputasi. Terdapat rencana untuk menyelenggarakan dan mendukung acara, konferensi, dan kompetisi lainnya di bidang kecerdasan buatan, linguistik, dan ilmu komputer. Kami sekarang berada pada tahap pemilihan proyek sasaran.

Kami, sebagai organisasi komersial, tidak dapat menjalankan fungsi negara. Menurut saya, satu-satunya cara yang tepat untuk mendukung penelitian di bidang kecerdasan buatan adalah kerja sama antara perusahaan-perusahaan seperti kita dan negara di bidang pendidikan dan sains.

Sebuah program komputer baru dapat memahami apa yang dipikirkan seseorang dalam sekejap.

Penulis penelitian dapat memprediksi apa yang sedang dilihat seseorang berdasarkan aktivitas neuron, yang dibaca menggunakan elektroda yang ditanam di otak. Para ilmuwan telah menemukan bahwa penguraian kode pikiran seseorang yang pertama kali melihat suatu gambar terjadi dalam sepersekian detik.

Temuan baru ini suatu hari nanti dapat membantu membisukan pasien atau orang yang kesulitan berkomunikasi untuk mengekspresikan diri. Hal tersebut diungkapkan oleh ahli saraf dari University of Washington di Seattle, Rajesh Rao. “Secara klinis, ini berarti bahwa suatu mekanisme dapat diciptakan untuk berkomunikasi dengan pasien lumpuh, penyintas stroke, dan orang lain yang 'terjebak di dalam',” kata Rao.

Membaca pikiran

Dalam beberapa tahun terakhir, para ilmuwan telah membuat kemajuan signifikan dalam menguraikan pikiran manusia. Jadi, pada tahun 2011, para peneliti mampu menerjemahkan elektroensefalogram ke dalam video yang sedang ditonton orang-orang saat itu. Pada tahun 2014, dua ilmuwan bertukar pikiran menggunakan otak yang saling terhubung. Penelitian lain menunjukkan bahwa komputer dapat “melihat” mimpi kita dengan menggunakan aktivitas otak untuk menganalisisnya.

Rao dan rekan-rekannya juga ingin menjadi tren. Mereka meminta orang-orang dengan kasus epilepsi parah yang memasang elektroda di lobus temporal mereka untuk berpartisipasi dalam eksperimen penguraian pikiran. (Para pasien memasang elektroda di lobus temporal mereka seminggu yang lalu sehingga dokter dapat menentukan lokasi sumber kejang).

“Lagi pula, mereka akan memasang elektroda, jadi kami hanya memberi mereka beberapa tugas tambahan selama mereka tinggal di rumah sakit. Lagipula tidak ada yang bisa mereka lakukan di sini,” kata penulis studi Dr. Jeff Augemann, ahli bedah saraf di University of Washington Medical Center. Lobus temporal juga bertanggung jawab atas persepsi sensorik, seperti visualisasi dan pengenalan gambar yang dilihat seseorang.

Rao, Ojeman dan rekan-rekannya meminta peserta penelitian menonton gambar yang berubah dengan cepat di layar. Ini adalah gambar wajah dan rumah. Selain itu, ada beberapa gambar kosong. Pasien diinstruksikan untuk melihat gambar rumah terbalik muncul.

Elektroda tersebut dihubungkan ke sebuah program yang dapat menganalisis ribuan sinyal otak per detik, menentukan sinyal mana yang menunjukkan bahwa seseorang sedang melihat sebuah rumah dan sinyal mana yang berarti bahwa seseorang sedang melihat wajah. Untuk dua pertiga gambar pertama, komputer menentukan bahwa “seperti inilah sinyal otak ketika seseorang melihat gambar sebuah rumah.” Sepertiga sisanya, komputer mampu menentukan apa sebenarnya yang dilihat orang tersebut dengan probabilitas 96%. Para ilmuwan melaporkan hal ini pada 21 Januari dalam sebuah artikel di jurnal PLOS Computational Biology. Menariknya, komputer tersebut mampu menyelesaikan tugas tersebut dalam jangka waktu 20 milidetik saat orang tersebut melihat gambar tersebut.

Proses yang sulit

Ternyata tergantung pada apa yang dilihat seseorang - wajah atau gambar rumah - berbagai kelompok neuron diaktifkan. Selain itu, ternyata komputer memerlukan dua jenis sinyal otak untuk diuraikan: potensi terkait peristiwa dan perubahan spektrum broadband. Yang pertama adalah gelombang karakteristik pada elektroensefalogram, yang menunjukkan reaksi otak terhadap rangsangan apa pun. Yang kedua berarti perubahan aktivitas listrik di area otak tertentu.

“Secara tradisional, para ilmuwan mempelajari neuron individu,” kata Rao. - Penelitian kami memberikan gambaran yang lebih umum pada tingkat jaringan saraf besar. Kami dapat melihat bagaimana orang yang terjaga merasakan objek visual yang kompleks.”

Dengan memungkinkan para peneliti menentukan secara real time bagian otak mana yang merespons stimulus tertentu, teknik baru ini telah membuka pintu bagi pemetaan aktivitas otak manusia yang komprehensif.