Некоторые из самых известных ИИ-систем:
- Deep Blue — победил чемпиона мира по шахматам. Матч Каспаров против суперЭВМ не принёс удовлетворения ни компьютерщикам, ни шахматистам, и система не была признана Каспаровым (подробнее см. Человек против компьютера). Затем линия суперкомпьютеров IBM проявилась в проектах brute force BluGene (молекулярное моделирование) и моделирование системы пирамидальных клеток в швейцарском центре Blue Brain .
- MYCIN — одна из ранних экспертных систем, которая могла диагностировать небольшой набор заболеваний, причем часто так же точно, как и доктора.
- 20Q — проект, основанный на идеях ИИ, по мотивам классической игры «20 вопросов». Стал очень популярен после появления в Интернете на сайте 20q.net.
- Распознавание речи. Системы такие как ViaVoice способны обслуживать потребителей.
- Роботы в ежегодном турнире RoboCup соревнуются в упрощённой форме футбола.
Банки применяют системы искусственного интеллекта (СИИ) в страховой деятельности (актуарная математика) при игре на бирже и управлении собственностью. Методы распознавания образов (включая, как более сложные и специализированные, так и нейронные сети) широко используют при оптическом и акустическом распознавании (в том числе текста и речи), медицинской диагностике, спам-фильтрах, в системах ПВО (определение целей), а также для обеспечения ряда других задач национальной безопасности.
Разработчики компьютерных игр применяют ИИ в той или иной степени проработанности. Это образует понятие «Игровой искусственный интеллект». Стандартными задачами ИИ в играх являются нахождение пути в двумерном или трёхмерном пространстве, имитация поведения боевой единицы, расчёт верной экономической стратегии и так далее.
12.СВЯЗЬ С ДРУГИМИ НАУКАМИ.
Искусственный интеллект вместе с нейрофизиологией, эпистемологией и когнитивной психологией образует более общую науку, называемую когнитология. Отдельную роль в искусственном интеллекте играет философия.
Также, с проблемами искусственного интеллекта тесно связана эпистемология — наука о знании в рамках философии. Философы, занимающиеся данной проблематикой, решают вопросы, схожие с теми, которые решаются инженерами ИИ о том, как лучше представлять и использовать знания и информацию.
Производство знаний из данных — одна из базовых проблем интеллектуального анализа данных. Существуют различные подходы к решению этой проблемы, в том числе — на основе нейросетевой технологии, использующие процедуры вербализации нейронных сетей.
13.НАЧАЛО РОБОТОТЕХНИКИ.
Важнейшим направлением развития систем искусственного интеллекта является робототехника (в США, в отличие от европейцев, делают упор именно на роботов). В чем основное отличие интеллекта робота от интеллекта универсальных вычислительных машин?
Вспомним высказывание великого русского физиолога И.М.Сеченова: "Все бесконечное разнообразие внешних проявлений мозговой деятельности сводится окончательно лишь к одному явлению — мышечному движению". Другими словами, вся интеллектуальная деятельность человека направлена в конечном счете на активное взаимодействие с внешним миром посредством движений. Точно так же интеллект робота служит, прежде всего, для организации его целенаправленных движений. Основное же назначение чисто компьютерных систем искусственного интеллекта — решение интеллектуальных задач, носящих абстрактный или вспомогательный характер, обычно не связанных ни с восприятием окружающей среды искусственными органами чувств, ни с движениями механизмов.
Первых роботов трудно было назвать интеллектуальными. Только в 60-х годах появились "чувствующие" роботы, которые управлялись универсальными компьютерами. В 1969 году в Японии начались работы над проектом промышленного интеллектуального робота. Целью было создание манипуляционного робота с элементами искусственного интеллекта для выполнения сборочно-монтажных работ с визуальным контролем.
Манипулятор робота был оснащен тактильными датчиками, имел шесть степеней свободы и управлялся мини-ЭВМ NEAC-3100. Электронная вычислительная машина формировала требуемое движение, а отрабатывала его следящая электрогидравлическая система.
Зрительное восприятие обеспечивали две телевизионные камеры с красно-зелено-синими фильтрами — для распознавания цвета. Поле зрения телевизионной камеры было разбито на 4000 ячеек. Сначала она грубо определяла область, где находился интересующий робота предмет. Затем эта область вновь делилась на 4 тысячи ячеек — для детального изучения. Если предмет не помещался в окошко, оно автоматически перемещалось — так человек скользит взглядом по предмету. Японский робот был способен распознавать простые предметы, ограниченные плоскостями и цилиндрическими поверхностями, при специальном освещении.
Постепенно характеристики роботов улучшались. Но до сих пор они еще далеки по понятливости от человека, хотя некоторые операции уже выполняют на уровне жонглеров. К примеру, удерживают на лезвии ножа шарик для настольного тенниса.
14.ИДЕМ ВПЕРЕД!
Сейчас многие исходные идеи создания искусственного интеллекта уже воплощены в технологии, которые вошли в нашу обыденную жизнь. Системы искусственного интеллекта уже трудятся и в таких сферах, как распознавание образов, компьютерные системы с речевым интерфейсом, ориентация в сложных ситуациях, медицинские экспертные системы, создание систем поддержки принятия решений, управление организациями, реинжиниринг, банковский, страховой бизнес. Причем границы искусственного интеллекта как междисциплинарной области исследований, впитавшей в себя достижения различных наук, техники, постоянно меняются.
Происходит смещение акцентов от правил обработки знаний к объектам и агентам. Агенты — это виртуальные компьютерные единицы (или реальные — например, роботы), которые выполняют соответствующие интеллектуальные функции, вплоть до постановки задачи. Эти агенты становятся своеобразными помощниками человека, работающего с компьютером.
Еще одно интересное направление заключается в социальном подходе к искусственному интеллекту, переходе от технологии отдельных объектов и агентов к технологиям их коллективной работы, к созданию виртуальных организаций, сообщества многоагентских систем. Иначе говоря, вновь повторяется естественный путь развития интеллекта, который, как известно, социален по своей природе, то есть формируется в процессе общения людей между собой. Подобные разработки особенно популярны на Западе.
Не находя полного объяснения поведению тех или иных животных, ученые строят модели, имитирующие их поведение. С помощью генетических алгоритмов и нейронных сетей они создают системы, основанные на коллективе достаточно простых интеллектуальных агентов, взаимодействие которых порождает поведение гораздо более сложное, чем поведение каждого из них в отдельности. Это — не искусственный интеллект, а "искусственная жизнь", поскольку муравейник нельзя назвать интеллектуальным.
Естественно, что при таких перспективах не мог не возникнуть вопрос: а что же тогда останется на долю естественного интеллекта, не случится ли так, что он будет вытеснен своим искусственным братом?
По мнению профессора О.П.Кузнецова, заведующего лабораторией дискретных систем управления Института проблем управления Российской Академии Наук, искусственный интеллект в принципе не может быть копией человеческого интеллекта. Мозг человека работает лучше и быстрее любой интеллектуальной системы, не используя при этом изощренных алгоритмов, необходимых для работы компьютерных систем.
Каким образом думает сам человек? В терминологии нейрогенетики есть ключевое понятие — нейросеть. Именно совокупность нейросетей образует отделы нервной системы человека, которые, в свою очередь, определяют всю деятельность, придают существу разум, интеллект.
Искусственные нейронные сети состоят из элементов, функциональные возможности которых аналогичны большинству элементарных функций биологического нейрона — нервной клетки. Нейроны организуются по способу, который может соответствовать анатомии мозга. Они выстраиваются в цепи, соединяются. Искусственные нейронные сети демонстрируют удивительное число свойств, присущих мозгу. Они обучаются на основе опыта, обобщают предыдущие прецеденты на новые случаи и извлекают существенные свойства из поступающей информации, содержащей излишние данные.
Однако даже самый оптимистичный их защитник не предположит, что в скором будущем искусственные нейронные сети или какие-то их аналоги будут дублировать функции человеческого мозга. Реальный интеллект, демонстрируемый самыми сложными нейронными сетями, находится ниже уровня дождевого червя.
Вместе с тем, неправильно было бы игнорировать удивительное сходство в функционировании тех же нейронных сетей с человеческим мозгом. Эти возможности наводят на мысль, что глубокое проникновение в человеческий интеллект, а также получение возможности формировать значительно большие сети, объединять их в системы, может, в конечном счете, вылиться во что-то более совершенное. И что же? В конце концов, мы получим искусственный разум, который будет за нас думать и придумывать великолепных слуг-роботов, свободных от человеческих страстей и эмоций, которые не будут требовать пищи, зрелищ и бытовых удобств.
Как считают некоторые ученые, развитие электронного мозга на этом не остановится. Наступит стадия самосовершенствования, которая пойдет намного быстрее эволюции человеческого мозга путем биологического отбора. Усовершенствование биологической системы, на которое человек тратит сотни лет, у электронного мозга займет не более нескольких месяцев. За короткое время электронный мозг превзойдет человеческий во много раз. Он сможет пользоваться всей базой данных, суммой знаний, накопленных человечеством за свою историю, и процесс обучения любой отрасли знания или языку будет занимать ровно столько, сколько занимает перезапись в свою память этих баз данных.