Глава I . Штучний інтелект – його поняття

теорії

1.1. Поняття штучного інтелекту

1.2. Історія розвитку систем штучного інтелекту

1.3. Підходи до побудови штучного інтелекту

1.4. Підхід до штучного інтелекту Алана Тьюринга

1.5. Самонавчання штучного інтелекту

1.6. Штучний інтелект – нова інформаційна

революція

Глава II Квантові комп'ютери та нейрокомп'ютери

2.1. Квантовий комп'ютер

2.2. Нейрокомп'ютер

Глава III Основи нейроподібних мереж

3.1. Деякі відомості про мозок

3.2. Нейрон як елементарна ланка

3.3. Нейроподібний елемент

3.4. Нейроподібні мережі

3.5. Навчання нейроподібної мережі

Глава IV Чи може комп'ютер думати

4.1. Чи реально комп'ютерне мислення

Висновок

Список литературы

Вступ

Сьогодні неможливо уявити без комп'ютера. Застосування комп'ютерних технологій сьогодні зачіпає всі сфери людської діяльності, чи це будівництво, промисловість, освіта, наука, економіка тощо.

З кожним роком комп'ютери стають більш потужними і продуктивними, причому технології розвиваються так швидко, що аналітики, які дали прогнози на майбутнє комп'ютерної індустрії 10 років тому, в даний час розуміють, що здорово прорахувалися.

Розвиток комп'ютерної техніки– це не тільки захоплення потужності, продуктивності та зниження собівартості матеріалів та технологій, а й розробка та створення нових типів комп'ютерів, здатних мислити, подібно до людини.

Сьогодні, домашній комп'ютер має процесор із тактовою частотою 5000 MHz, не є фантастикою, хоча раніше про таке навіть не думали. Якщо сьогодні тема моєї роботи звучить так ”Чи може комп'ютер мислити” має більш філософську спрямованість, ніж математичну спрямованість. То після декількох десятків років комп'ютер, що мислить, нікого здивувати не зможе, так само як і сьогодні ЕОМ з 2-х ядерним процесором частотою 5000 MHz. І якщо студент майбутнього писатиме подібну роботу, на подібну тему, то швидше за все на той час будуть викладені всі математичні та логічні принципи побудови штучного розуму.

Створення штучно мислячих машин може допомогти людству впоратися з тими складними завданнями, з якими не здатна сьогодні впоратися людина. Наприклад, можна відправляти роботів у далекі галактики на пошуки позаземних цивілізацій. Також за допомогою розумних роботів можна замінити такі професії як стюард у готелі або офіціант, або використовувати роботів для забезпечення безпеки людей. Роботи – поліцейські чи навіть роботи сапери.

З іншого боку, створення штучного розуму може і нашкодити людству. Цьому присвячено чимало книг у сучасній художній літературі, знято чимало фільмів, найвідомішим з яких є фільм Термінатор. У цьому фільмі показано у майбутньому вибухнула війна людей проти створених ними роботів

Ну, якщо підійти до проблеми серйозніше - чи можливо на сьогоднішній день створення ЕОМ здатної мислити подібно до живої людини. Здібних спілкуватися з людиною так, що людина не помічатиме різниці між спілкуванням з людиною та машиною. Так що б спілкування машини було подібне до живого людського спілкування?

Багато вчених скажуть - так, таке можливо, але не сьогодні, поки людство ще не до кінця вивчило принципи роботи головного мозку, а тим більше не може створити електронний мозок або так звані "кібер мозок" Адже принципи роботи сучасних ЕОМ досить далекі від принципів функціонування живого "біологічного" мозку.

Так стверджують песимісти, а оптимісти працюють над створенням та розробкою принципів дії штучного розуму.

Тема моєї роботи не лише актуальна, а й цікава. У своїй роботі я спробую викласти сутність штучного інтелекту, розповісти історію виникнення теорії про штучний інтелект. І спробую відповісти на запитання - "Чи може комп'ютер мислити?"

Глава I

Штучний інтелект, його поняття, сутність, теорія.

1.1 Поняття штучного інтелекту.

Що б ближче підійти до проблеми вирішення питання – чи може комп'ютер мислити, неможливо згадати таке поняття як штучний інтелект. Саме цьому я хотів би присвятити перший розділ своєї роботи.

Штучний інтелект. Нещодавно він знаходився в одному ряду з зорелітами, позаземними цивілізаціями та іншими образами майбутнього, народжених уявою письменників-фантастів.

Сьогодні фраза «штучний інтелект» вже майже перестала носити науково-фантастичний характер. Все частіше це словосполучення з'являється в описі нових комп'ютерних програм та складних технічних пристроїв. Все частіше можна чути твердження, що за сучасних темпів зростання продуктивності комп'ютерів та вдосконалення програмного забезпечення, Створення штучного інтелекту - лише справа часу.

Термін інтелект (intelligence) походить від латинського intellectus - що означає розум, розум, розум; розумові здібності людини. Відповідно штучний інтелект (artificial intelligence) - ІІ (AI) зазвичай тлумачиться, як властивість автоматичних систем брати він окремі функції інтелекту людини, наприклад, вибирати і приймати оптимальні рішення з урахуванням раніше отриманого досвіду та раціонального аналізу зовнішніх впливів.

У цьому вся визначенні під терміном " знання " мається на увазі не тільки ту інформацію, яка надходить у мозок через органи почуттів. Такі знання надзвичайно важливі, але недостатні для інтелектуальної діяльності. Справа в тому, що об'єкти навколишнього середовища мають властивість не тільки впливати на органи почуттів, а й перебувати один з одним у певних відносинах. Зрозуміло, що для того, щоб здійснювати у навколишньому середовищі інтелектуальну діяльність(або хоча б просто існувати) необхідно мати в системі знань модель цього світу. У цій інформаційній моделі навколишнього середовищареальні об'єкти, їх властивості та відносини між ними не тільки відображаються та запам'ятовуються, але і, як це зазначено в даному визначенніінтелекту, можуть подумки "цілеспрямовано перетворюватися". При цьому суттєво те, що формування моделі зовнішнього середовищавідбувається "в процесі навчання на досвіді та адаптації до різноманітних обставин".

Тут я вжив термін інтелектуальне завдання. Для того, щоб пояснити, чим відрізняється інтелектуальне завдання від просто завдання, необхідно ввести термін "алгоритм" - один із наріжних термінів кібернетики.

Під алгоритмом розуміють точне розпорядження про виконання у порядку системи операцій на вирішення будь-який завдання з деякого даного класу (множини) завдань. Термін "алгоритм" походить від імені узбецького математика Аль-Хо резми, який ще в ІХ столітті запропонував найпростіші арифметичні алгоритми. У математиці та кібернетиці клас завдань певного типу вважається вирішеним, коли для її вирішення встановлено алгоритм. Знаходження алгоритмів є природною метою людини під час вирішення їм різноманітних класів завдань. Знаходження алгоритму для завдань деякого даного типу пов'язане з тонкими та складними міркуваннями, що вимагають великої винахідливості та високої кваліфікації. Прийнято вважати, що така діяльність потребує участі інтелекту людини. Завдання, пов'язані з пошуком алгоритму розв'язання класу завдань певного типу, називатимемо інтелектуальними.

Що ж до завдань, алгоритми, вирішення яких вже встановлено, то, як зазначає відомий фахівець у галузі ІІ М. Мінський, "зайве приписувати їм таку містичну властивість, як "інтелектуальність". Справді, після того, як такий алгоритм вже знайдено , процес розв'язання відповідних завдань стає таким, що його можуть точно виконати людина, обчислювальна машина (належним чином запрограмована) або робот, які не мають жодного уявлення про сутність самої задачі. операції, яких складається процес, і, крім того, щоб воно педантично і акуратно керувалося запропонованим алгоритмом.

Тому цілком природним виключити їх класу інтелектуальних такі завдання, для яких існують стандартні методирішення. Прикладами таких завдань можуть бути суто обчислювальні завдання: розв'язання системи лінійних алгебраїчних рівнянь, чисельне інтегрування диференціальних рівняньі т. д. Для вирішення подібного роду завдань є стандартні алгоритми, що є певною послідовністю елементарних операцій, яка може бути легко реалізована у вигляді програми для обчислювальної машини. На противагу цьому для широкого класу інтелектуальних завдань, таких, як розпізнавання образів, гра в шахи, доказ теорем і т. п., навпаки, це формальне розбиття процесу пошуку рішення на окремі елементарні кроки часто виявляється дуже скрутним, навіть якщо саме їхнє рішення нескладне.

Таким чином, можна перефразувати визначення інтелекту як універсальний надалгоритм, який здатний створювати алгоритми розв'язання конкретних завдань.

Ще цікавим зауваженням тут є те, що професія програміста, виходячи з наших визначень, є однією з найінтелектуальніших, оскільки продуктом діяльності програміста є програми - алгоритми чистому вигляді. Саме тому створення навіть елементів ІІ має дуже сильно підвищити продуктивність його праці.

Нещодавно тут була стаття про параметричні будівлі Захи Хадід, але з тексту не дуже зрозуміло, що таке параметрична архітектура в принципі. Параметри - це щось, що стосується рівнянь, що описують “модні, стильні, молодіжні” лінії сучасних будівель? Ні, все цікавіше. Насправді параметричне проектування - не так красиво вигнуті тривимірні об'єкти, як генетичні алгоритми, поліморфізм, мобільність, аналіз комплексних системта інший матан. Якщо вам цікаво, що зараз відбувається на стику архітектури та інформаційних технологійчитайте далі.

Додам інтриги: самі архітектори називають "параметричними" масу різних речей. Як завжди, розкласти по поличках можна тільки минуле, а в теперішньому - суцільне кипіння та плутанина.

0. Параметризм – це візуальний стиль

Про стилістику плавних ліній та вигнутих поверхонь та відповідні інструменти проектування треба говорити або багато, або нічого. Вони просто є і дають той відомий результат, який ви не раз бачили.

До речі, те, що ви прочитали щойно – просто стереотип. Насправді, параметрична будівля може виглядати як завгодно, хоч суворим паралелепіпедом без вікон. Тож картинок у цьому розділі не буде. Те, що ховається за красивими рендерами, набагато цікавіше за них самих.

1. Параметризм - це коли форма створюється за допомогою аналізу процесів, які в ній відбуватимуться

Інформаційне моделювання виводить функціоналізм на новий рівень, коли процеси, що відбуваються в будівлі, розглядаються як окрема сутність, на кшталт "чотиривимірної морквини" Хокінга, а будівля її ніби обертає собою, не приносячи зайвого.

У списку будов Захи Хадід є пересувний виставковий павільйон, несучі конструкції якого є одночасно і стінами, і покрівлею, і меблями, і оформленням інтер'єру, і спрямовують рух відвідувачів між експонатами потрібною траєкторією. Максимально відповідає функції та ще й розбирається, коли не потрібен - залік! Великі будівлі відрізняються матеріалами та конструкцією, але принцип в основу закладений той самий.

Серед традиційних будівель такі зразки теж є, наприклад, античний амфітеатр у природній западині рельєфу, де дно - сцена, а схили - і сидіння, і сходинки, і конструкція, що несе, і акустична поверхня, що управляє розподілом звуку. Ні додати, ні зменшити.

Однак у гонитві за оптимізацією простору архітектори вміють забувати про психологічний комфорт користувачів своїх творів, тому далеко не всі "параметричні" твори улюблені городянами.

2. Параметризм - це коли об'єкт змінюється, реагуючи на властивості середовища чи нові функціональні вимоги

Трансформованість, мобільність, здатність взаємодіяти з оточенням – важливий орієнтир для всіх сучасних архітекторів, але для авангардистів це має особливе значення.

Ви знаєте, що у звичайної шишки лусочки щільно притискаються один до одного в дощову погоду і розчепірюються в суху завдяки циклу набухання та висихання деревних волокон? Це те, чого зараз прагнуть передові архітектори: щоб споруда реагувала на зміни своїми основними елементами, а не складними і дорогими технічними пристроями.

"Розумна" будівля, нашпигована датчиками і керована програмою вже стала мейнстримом, тепер дослідники шукають неелектронні методи та нестандартні матеріали. Наприклад, використання термопар, щоб нагріваючись на сонці, елемент деформувався належним чином.

"Надувний" офісний будинок Media-ICT.

Сучасні будівлі дихають, ворушаться, відкривають і закривають "очі" за допомогою діафрагм, генерують усередині хмари з азоту, динамічно змінюють оптичні та теплоізоляційні властивості самого скла і так далі - загалом, живуть насиченим та цікавим життям.

Не перераховуватиму незліченні приклади, перетворюючи пост на кунсткамеру. Огляд кількох відомих параметричних будівель можна побачити тут. Давайте краще заглянемо у комп'ютери проектувальників.

Для проектів, де об'єкт існує в динаміці, звичних CADів недостатньо, і необхідно застосовувати BIM (інформаційне моделювання будівель). Світ поступово переходить до технології "віртуальної будівлі", але на нашій ділянці суші поки що відстають від цієї тенденції (якщо цікаво, чому, читайте розбір з графіками тут).

3. Параметризм - це коли об'єкт створюється за заздалегідь розробленим алгоритмом на основі великого обсягу вхідних даних

За допомогою BIM-програм можна параметризувати проектування буквально, перетворити його на “3D-рівняння”. Тобто створити модель, яка завдяки заданим залежностям сама підлаштовуватиметься під обставини. Або сформувати набір правил, які на основі наявної інформації генеруватимуть щось нове. Алгоритмічний морфогенез застосовується як у мінімальних об'єктах, типу автобусних зупинок, так і у великомасштабних, на рівні містобудування. До речі, бюро Захи Хадід і Патріка Шумахера "відомо у вузьких колах" параметричними генпланами міст, що формуються за допомогою скриптів (КДПВ демонструє один з них, це Сінгапур).

Ось цікавий ролик, що ілюструє параметричний поліморфізм. Текст там не російською, так що трохи поясню те, що відбувається в кадрі.

Основний об'єкт – квартал із кількох будівель. Кількість його сторін, їх довжини та кути між ними можна міняти. Будинки самі підганяють свою поверховість, кількість квартир та кімнат, залежно від цих параметрів. Зчіпляючись між собою, квартали утворюють мережу, яка залежно від кількості мешканців та активності транспортного потоку змінює ширину вулиць, виділяє головні та може замінити там частину житла громадськими установами, наприклад, магазинами на перших поверхах. Це дослідницька робота, а чи не реальний інструмент проектування, але з ним цілком можна зрозуміти тенденцію.

Для будівлі можна написати алгоритм морфогенезу, який стосовно різного вихідного матеріалу видасть різні результати, але вони будуть членами однієї “популяції”. Виходить архітектурний поліморфізм, сучасна заміна типовому будівництву: типізувати можна і так, щоб однакових будівель не було, але були однакові технологічні та конструктивні прийоми.

Зображення звідси.

За допомогою завдання залежностей можна генерувати і об'єкти, що органічно вписуються в вже існуючу міське середовище. Саме в цьому контексті архітектори використовують поняття генотип, маючи на увазі набір основних параметрів, властивостей, зв'язків, що характеризують будинок або місце. Для визначення цих "генів" та матриці взаємодій між ними все частіше використовують аналіз big data та чисельні аналітичні методи. Наприклад, у 1970-х структуру міста можна було одночасно аналізувати за 2-3 ознаками, і це було круто, а найсучасніший приклад аналізу з'ясовував закономірності розвитку близько 400 регіонів за 25 параметрами.

А чим архітекторів взагалі не влаштовують "нормальні людські" методи проектування?

Ще недавно будь-яка споруда і створювалося, і сприймалося як цілісний статичний об'єкт: будинок житловий - одна штука. Нині відбувається зміна парадигми, кожна будова починає розглядатися як динамічна система, елементами якої є не лише матеріальні об'єкти, а й незримі: зв'язки, асоціації, точки та осі сприйняття тощо. Емерджентність архітектурних систем задає широке поле для досліджень, і параметрична архітектура - це дещо з того, що виходить у результаті.

За кордоном у сфері впровадження системного аналізу, автоматизації та алгоритмізації у проектування працюють як приватні фірми, так і спеціалізовані лабораторії великих університетів. У Росії лише перші паростки, наприклад, освітня ініціатива “Точка розгалуження” займається популяризацією обчислювальних методів у архітектурі.

То чи може комп'ютер думати про архітектора? Поки що ні. Але майбутнє вже десь поряд.

Комп'ютер - істота досить лінива. Такий собі товстун, якому дай волю лише полежати на дивані і поміркувати на своє задоволення. Працювати руками комп'ютер і зовсім не навчений - рук у нього немає! Сотні років тому люди мріяли зовсім про інший комп'ютер - роботящий, слухняний, який зняв би з їхніх плечей вантаж повсякденної роботи.

За легендою, ще в середні віки великий алхімік створив штучну людину з глини - Голема. Але працьовитий бовван незабаром вийшов із покори і був знищений своїм творцем. А в ХХ столітті з'явилися роботи - штучні створіння, придумані чеським письменником Карелом Чапеком. Саме слово "робот" - чеське, і означає воно просто - працівник, трудяга. До речі, роботи Чапека були істотами, подібними до людей, з плоті та крові. Сьогодні їх назвали б "клонами".

Чи були ці створення комп'ютерами? Звичайно ж, ні - адже вони були створені лише для одноманітної, рутинної роботи, і не могли навчитися чогось іншого. Навіть найдосконаліші роботи, які сьогодні вже перейшли з фантастики у реальність, залишаються «вузькими фахівцями».

Але саме поява персонального комп'ютера відкрило дорогу новим роботам - більш вмілим, а найголовніше - здатним навчатися.

Наприкінці 90-х компанія Sony випустила першу «собаку-робота» Aibo. Це механічне створення важко сплутати з справжнім собакою…Однак воно вже вміє грати з людиною, самостійно виконувати нескладні команди. Мине зовсім небагато часу – і, можливо, оснащені комп'ютерним інтелектом роботи увійдуть у наш побут так само міцно, як холодильник чи пилосос.

До речі, роботи-пилососи з комп'ютером "на борту" вже з'явилися у продажу! Вони вміють самостійно об'їжджати перешкоди, відрізняти сміття від потрібних речей та самостійно проводити прибирання у вашій кімнаті!

Залишається лише один, самий головне питання- Коли комп'ютер навчиться думати? Чи не становитиме він тоді конкуренцію людині?

Втім, багато хто переконаний, що комп'ютер ВЖЕ здатний думати! Або здатний навчитися цьому за допомогою хитромудрих програм.

Наприклад, на Заході створено одразу кілька програм для створення «віртуального співрозмовника». Такі програми навіть змагаються між собою – щороку авторитетне журі виявляє переможця. Завдання програми – переконати людину, що вона спілкується не з комп'ютером, а з живим співрозмовником.

Приблизно таке завдання ставить перед комп'ютером знаменитий тест визначення «штучного розуму». Він був створений задовго до появи сучасних «персоналок» американським математиком Аланом Тюрінгом. Але з того часу «тест Тюрінга» так і не зміг пройти жодних, навіть найпотужніших комп'ютерів.

То що ж ми на порозі появи комп'ютерного розуму?

Але не поспішайте. Адже як би не був «балакучий» комп'ютерний співрозмовник, він все одно може вимовити лише ті фрази, які закладені в його пам'ять творцем програми. Скласти фразу самостійно, у відповідь на запитання людини, вона поки що не може. А саме вміння не просто вибрати одну дію з безлічі варіантів, а й придумати нову, не закладену в програмі, і відрізняє комп'ютерний розум від людської…

Початок: 17.08.2010 | Закінчення: 17.09.2010

Ян Давид Євгенович

Давид Ян, Голова ради директорів та засновник групи компаній ABBYY, кандидат фізико-математичних наук, лауреат Премії Уряду Росії в галузі науки та техніки.

У 1989 році Давид Ян, на той час ще студент 4-го курсу МФТІ (Московського фізико-технічного інституту), заснував разом із співробітником ІПТМ РАН Олександром Москальовим компанію Bit Software. У 1998 році Bit Software була перейменована на ABBYY. Поряд із основною діяльністю в рамках компанії ABBYY. На сьогоднішній день ABBYY є одним з провідних світових розробників програмного забезпечення та постачальником послуг у галузі розпізнавання та введення документів, лінгвістики та перекладу. Давид бере участь у низці інших проектів. Серед них слід зазначити:

• створення першого у світі кишенькового комунікаційного комп'ютера для підлітків Cybiko (Росія, США, Тайвань, 1998-2003 рр.);
• Участь у компанії ATAPY Software (2001);
• Заснування та участь у роботі компанії iiko читається «Айко», що створює систему нового покоління для управління ресторанами та сервісами індустрії гостинності (2005);
• Участь у ряді творчих проектів, таких як майстерня FAQ-Café (2004), ресторан, клуб, галерея ArteFAQ (2007); творчий клуб"Сквот" (2009); клуб "Сестри Грімм" (2009);
• Участь у благодійних та освітніх проектах, таких як освітній фонд Ayb («Айб», 2005), Наглядова рада МФТІ, освітній центр Tumo (2006) та ряд інших проектів.

Запитання та відповіді:

Запитання:

Дмитро
Давиде Євгеновичу, на вашу думку чи на думку Ваших фахівців, на підставі якого системоутворюючого принципу мозок будує абстрактні (збагачені) образи (моделі) дійсності? Якщо взагалі будує.

Запитання:

Антон
С. В. Савельєв у своєму інтер'ю на цьому ж сайті 4 роки тому з приводу ІІ заявив, що ІІ створено не буде, тому що: [i] "... тому що жодних реальних підстав для створення штучного інтелекту немає. І те, що називається нейрокомп'ютером - абсолютна липа, вигадка людей, які займаються технічними науками, які абсолютно не представляють ні принцип роботи мозку, ні принципи мислення - морфогенетично. активна система. Це означає, що зв'язки між нейронами протягом усього життя постійно змінюються, а оскільки нейронів у нас 150 мільярдів, то для того, щоб хоча б убого змоделювати цю систему, треба взяти 150 млрд. процесорів, всередину яких посадити людей, які будуть випадковими чином безперервно перепаювати зв'язок між ними. При цьому ще треба знати деякі закономірності цієї перепайки. Люди, які займаються побудовою «псевдонейрокомп'ютерів», будують їх на алгоритмах, прийнятих у математиці, тобто на тих поняттях, які для мозку є казуїстикою. Тому ніякий наступної системиеволюції як штучного інтелекту нічого очікувати, т. до. інтелект, тобто. мислення, побудовано зовсім інших принципах. " Ви згодні з його думкою, і якщо ні - то де у Савельєва помилка?

Відповідь:

Ян Давид Євгенович

Технології нейрокомп'ютерів справді не стосуються поняття «штучний інтелект». Нейрокомп'ютери – це гарна назва суто статистичної, математичної ідеї, у той час як до штучного інтелекту зараховують технології, що стосуються висування гіпотези та наявності структурної моделі про навколишній світ.

Щодо терміну «штучний інтелект», під ним насправді вчені розуміють дві речі. Це, по-перше, моделювання мислення. По-друге, технології, що замінюють людину у певних сферах її діяльності (це машинний переклад, класифікація об'єктів, розпізнавання тривимірних сцен, образів та інше). Ці технології не мають жодного відношення до моделювання мислення. Вони, як правило, побудовані на питаннях структурної інформаціїпро світ. У цьому напрямі є низка підходів, завдання яких – замінити людину у низці її видів діяльності.

Чи згоден я з Савельєвим, що в найближчому майбутньому людина не зможе змоделювати людське мислення через комп'ютерні процесори? Думаю, що так. Останні дослідження показують, що людський мозокта імпульс у ньому носять не зовсім цифровий характер. Це не бінарна система (1 і 0), часом вона нагадує аналогову систему, саме тому цифрова техніка може принципово не мати можливості змоделювати мозок.

Що робити у цьому напрямі? По-перше, не треба уявляти себе Господом Богом. І треба розуміти: те, що ми не змогли змоделювати птаха чи бабку, зовсім не означає, що ми не навчилися пересуватися повітрям. Адже людина створила найскладніші технічні системи (дельтаплани, гелікоптери, літаки, ракети), завдяки яким ми можемо літати. Якщо перефразувати Савельєва, виходить, якщо ми не можемо змоделювати мозок у тому вигляді, в якому він існує у людини, ми ніколи не навчимося у певному обсязі виконувати складну інтелектуальну роботу. Це, звісно, ​​негаразд. Вже сьогодні інтелектуальні комп'ютерні системи замінюють людей, виконуючи їхню інтелектуальну роботу на певних ділянках точніше і швидше.

Запитання:

Сергій
А чи потрібно взагалі вивчати комп'ютер думати? Це для того, щоб люди не думали, а лише кнопки натискали, як повні ідіоти? Чи до цього треба прагнути?

Запитання:

Володимир
Привіт! Розкажіть, будь ласка, якими ви бачите перспективи розвитку ІІ та робототехніки у світі та в Росії. Дякую!

Запитання:

Ущеко В'ячеслав
Мене цікавить нечітка логіка під час побудови схем штучного інтелекту. Як ви вважаєте, чи можна нечітку логіку використовувати для створення нових теорій?

Запитання:

Гліб
Чи можна у вас працювати віддалено? Наприклад з Риги? чи є у Вас філії у Латвії? :)

Запитання:

Ruslan
У мене кілька питань: 1. Наскільки щільно фахівці зі штучного інтелекту контактують із біологами, які вивчають мозок? 2. Чи можна зараз, взявши біологічний мозок, пошарово відсканувати всю архітектуру нейронів та міжнейронних зв'язків? 3. Чи можна відтворити її у вигляді мікросхеми або змоделювати програмно, відтворивши повністю всю кількість нейронів і зв'язків між ними? 4. На якому шляху, на Вашу думку, слід очікувати на вирішення проблеми штучного розуму - на шляху вивчення та копіювання людського мозку або на шляху вдосконалення комп'ютерів та комп'ютерних програм на власній основі? 5. Чи має місце свідома протидія створенню штучного розуму з боку держав чи інших структур з етичних міркувань чи боязні втратити контроль над цим продуктом?

Відповідь:

Ян Давид Євгенович

Я не є фахівцем у галузі дослідження мозку і не займаюся проблемою моделювання мислення, тому моя відповідь на це питання матиме дилетантський характер. Але, проте, я абсолютно впевнений, що моделювання діяльності мозку людини на фізичному рівніще довго не дасть жодного практичного результату. Причина у колосальній складності технічної системи, під назвою "людський мозок". У той же час спроби змоделювати мислення за допомогою комп'ютерних процесорів також не зможуть дати серйозного результату через значну спрощеність цієї системи.

На мій погляд, цікавими та перспективними є експерименти, які комбінують ці підходи. Вже відомо про перші позитивних результатів, коли на базі біологічних системвирощеної на кремнії популяції створюються чіпи, що самонавчаються, реагують на зовнішні подразники і приймають прості рішення. Мені здається, що в цьому напрямку людство очікують на революційні відкриття в найближчому майбутньому.

Запитання:

iq
Навіщо машину змушувати думати? Машина має працювати. Якщо її навчити думати, вона змусить працювати людей неї.

Відповідь:

Ян Давид Євгенович

Iq, блискучий каламбур! Візьмемо на озброєння! Але якщо серйозно, ми всі розуміємо, що слово «працювати» має вже не те значення, що 100 років тому. Якщо основним ресурсом в епоху індустріалізації була матеріальна сировина, то сьогодні в епоху знань їм стає інформація. Перетворення інформації на корисні знання і є та робота, яку виконують сотні мільйонів людей у ​​всьому світі. Саме тут потрібна сьогодні основна допомога, і сучасні комп'ютерні системи допомагають людині вирішити це завдання.

А те, що машина змусить людину працювати на неї – це скоріше надумані страхом фантастами. Штучний інтелект – це цілком конкретний термін, що поєднує низку технологій, пов'язаних з автоматичною класифікацією об'єктів, з прийняттям рішень та інше.

Ці технології вже давно використовуються в навколишньому нас побутової техніки- Від пральних машин до кондиціонерів. Так що не потрібно плутати технології штучного інтелекту з технологіями штучного мислення.

Запитання:

Олександр Прусаков
Шановний Давиде Євгеновичу, я думаю, багато хто вдячний за Вашу підтримку (поряд з Російським фондом фундаментальних досліджень) Дванадцятій національній конференції зі штучного інтелекту, яка відбудеться у Твері. Багато хто, ймовірно, вдячний за формулу щастя, фестиваль бодіарту або смачний обід за 169 руб. Але так сталося, що ми живемо в момент малоосмисленого реформування згасаючої Російської науки. Тут ваша думка цікава, а ваше слово значуще! Нинішнього року суттєво зменшується фінансування РФФІ, ресурси перенаправляються у менш «прозорі» та ефективні структури. Чи є думки про ефективну організацію державної підтримки наук про Штучний Інтелект?

Відповідь:

Ян Давид Євгенович

Наша компанія інвестує значні суми в дослідження та розробки в галузі штучного інтелекту. Також на Факультеті інновацій та високих технологій (ФІВТ) МФТІ у 2006 році було відкрито нашу кафедру «Розпізнавання зображень та обробки тексту», де студенти вивчають не лише Computer Science, а й деякі спеціалізовані предмети в галузі штучного інтелекту.

Ми підтримуємо конференцію «Діалог», яка щороку збирає провідних світових фахівців у галузі комп'ютерної лінгвістики. Є плани щодо організації та підтримки інших заходів, конференцій та олімпіад у галузі штучного інтелекту, лінгвістики та комп'ютерних наук. Зараз ми перебуваємо у стадії вибору цільових проектів.

Ми, як комерційна організація, не можемо взяти на себе функцію держави. На мій погляд, єдиний правильний шлях підтримки досліджень у галузі штучного інтелекту – це співпраця компаній, аналогічних нашій, і держави в галузі освіти і науки.

Нова комп'ютерна програма за одну мить може зрозуміти, про що людина думає.

Автори дослідження можуть передбачити, що людина зараз бачить - на основі діяльності нейронів, що зчитується за допомогою вживлених у мозок електродів. Вчені виявили, що декодування думок людини, яка вперше побачила зображення, відбувається протягом часток секунди.

Нові результати можуть якось допомогти німим пацієнтам або людям, які мають проблеми зі спілкуванням, висловлювати свої думки. Про це заявив нейролог з Університету Вашингтона у Сіетлі, Раджеш Рао. «Клінічно це означає, що можна створити механізм спілкування з паралізованими пацієнтами та іншими людьми, які пережили інсульт, "замкненими всередині себе"», - сказав Рао.

Читання думок

У останні рокивчені досягли значних успіхів у розшифровці людських думок. Так, у 2011 році дослідники змогли перевести електроенцефалограму на відео, яке люди в цей час дивилися. У 2014 році двоє вчених обмінялися думками за допомогою з'єднаних разом мізків. В інших дослідженнях було показано, що комп'ютери можуть бачити наші сни, використовуючи для аналізу мозкову активність.

Рао та колеги теж захотіли побути у тренді. Вони попросили людей, які страждають на серйозні випадки епілепсії, яким у скроневі частки були імплантовані електроди, взяти участь в експерименті з декодування думок. (Пацієнтам всього тиждень як вживили електроди у скроневі частки, щоб лікарі змогли визначити місце розташування джерела нападів).

«Їм і так би вживили електроди, тому ми лише дали їм кілька додаткових завданьпід час їхнього перебування у лікарні. Все одно тут їм нема чим зайнятися», - сказав автор дослідження доктор Джефф Ожеманн, нейрохірург Медичного центруУніверситет Вашингтона. Скроневі частки також відповідають за сенсорне сприйняття, на кшталт візуалізації та впізнавання образів, які бачить людина.

Рао, Ожеман та їхні колеги дали учасникам дослідження дивитися на картинки, що швидко змінюють один одного на екрані. Це були зображення облич та будинків. Крім того, там було кілька пустих зображень. Пацієнтам слід було стежити за появою зображення перевернутого будинку.

Електроди були приєднані до програми, яка здатна була аналізувати по тисячі мозкових сигналів в секунду, визначаючи, який сигнал означав би, що людина дивиться на будинок, а який - на обличчя. Для перших двох третин зображень комп'ютер визначив, що так виглядає сигнал мозку людини, який дивиться на зображення будинку. Для однієї третини комп'ютер з ймовірністю 96% зміг визначити, на що саме дивиться людина. Про це вчені повідомили 21 січня у статті в журналі PLOS Computational Biology. Що цікаво, комп'ютер зміг виконати завдання в той 20-мілісекундний відрізок часу, поки людина дивилася на зображення.

Складний процес

Виявилося, що залежно від того, на що дивиться людина, – на обличчя чи зображення вдома – активізуються різні групинейронів. Крім того, виявилося, що комп'ютеру для розшифровки потрібні два типи мозкових сигналів: подієво-обумовлений потенціал та широкосмугова зміна спектра. Перше - це характерний зубець на електроенцефалограмі, що означає реакцію мозку будь-який стимул. Друге означає зміну електричної активностіу певній зоні мозку.

«Традиційно вчені досліджують окремі нейрони, – каже Рао. - Наше дослідження дало більш загальну картину лише на рівні великих нейронних мереж. Ми змогли побачити, як спати людина сприймає складний візуальний об'єкт».

Дозволивши дослідникам у режимі теперішнього часу визначити, яка частина мозку відповідає на певний стимул, нова методикавідчинила двері для тотальної картографії діяльності людського мозку