От первых простейших компьютеров до роботов нового поколения, компьютерные технологии развивались по восходящей траектории, которая резко возросла в последние годы и обещает произвести революцию в нашей жизни неожиданным образом.
Августа Ада Кинг, графиня Лавлейс, родилась в Лондоне 10 декабря 1815 года. Более известная как Ада Лавлейс, она считается изобретательницей первого алгоритма, способного обрабатываться компьютером; или, по крайней мере, прецедент для этого. Между 1842 и 1843 годами Ада перевела статью итальянского военного инженера Луиджи Менабреа о так называемой аналитической машине или машине Бэббиджа, прототипе калькулятора (он так и не был построен), разработанного британским математиком Чарльзом Бэббиджем для работы с паровым двигателем и перфокартой. Среди этих заметок — первая компьютерная программа всех времен, созданная для обработки этой викторианской изобретательности.
Ада Лавлейс, Тьюринг и рождение искусственного интеллекта
Действительно ли это начало истории искусственного интеллекта? Есть те, кто так думает, но для большинства ученых самым важным предшественником этой отрасли технологий был Алан Тьюринг, создатель электромеханической машины, расшифровавшей нацистский код «Энигмы» во время Второй мировой войны. Позже, в 1950 году, Тьюринг опубликовал статью под названием «Вычислительная техника и интеллект», в которой задался вопросом, могут ли машины думать. Чтобы ответить на него, он разработал знаменитый тест Тьюринга: если ответы на этот тест заставят нас поверить, что перед нами человек, мы сделаем вывод, что это так.
Провидцы искусственного интеллекта
В любом случае, термин «искусственный интеллект» не был придуман до 1956 года в Дартмутском колледже (США), во время конференции, организованной математиком Джоном Маккарти (1927—2011), на которой присутствовали некоторые признанные отцы этой технологии, такие как как Марвин Мински и Клод Шеннон. Маккарти определил это как «науку и технику создания интеллектуальных машин, особенно компьютерных программ».
«ИИ связан с задачей использования компьютеров для понимания человеческого интеллекта, но не ограничивается биологически наблюдаемыми методами». В 1958 году этот эксперт основал Лабораторию искусственного интеллекта в Массачусетском технологическом институте (MIT), убежденный, что однажды он сможет заставить машины мыслить самостоятельно.
«Скорость и память современных компьютеров, — сказал Маккарти в 1960-х годах, — могут оказаться недостаточными для стимуляции многих наиболее сложных функций человеческого мозга. Но главное препятствие — не эта неспособность, а наша способность писать программы, полностью использующие то, что у нас есть».
Фраза, с которой полностью согласен одна из самых противоречивых фигур в сфере искусственного интеллекта: Раймонд Курцвейл. Он родился в 1948 году, за два года до того, как Тьюринг опубликовал свой тест. Курцвейл перевернул технологическую вселенную с ног на голову, опубликовав книгу «Сингулярность близка» (2005), где он предсказал, среди прочего, что синтетический интеллект превзойдет биологический интеллект всего за тридцать лет.
Архитекторы искусственного интеллекта
Этот профессор компьютерных наук и искусственного интеллекта в Стэнфордском университете и технический директор Google зашел так далеко, что заявил в своей книге, что «сила информационных технологий растет в геометрической прогрессии, даже быстрее, чем было установлено законом Мура». [здесь указано, что каждые два года количество транзисторов в микропроцессоре удваивается и, следовательно, удваивается вычислительная мощность], а в настоящее время она удваивается каждый год. Поэтому к концу этого десятилетия [в 2010 году] у нас будет необходимое оборудование для имитации человеческого интеллекта с помощью суперкомпьютеров».
Курцвейл не ошибся. В 2011 году система искусственного интеллекта Watson от IBM смогла обойти лучших участников американской телевизионной викторины Jeopardy!. Четырнадцатью годами ранее другая машина IBM, Deep Blue, победила тогдашнего чемпиона мира по шахматам, россиянина Гарри Каспарова. В прошлом году он признал, что синтетический интеллект способен победить в этой игре любого человека и что в мире шахмат уже не будет ничего прежнего.
Наверняка любой, кто читал книгу Курцвейла, будет ошеломлен не только его заявлениями, но и его особым способом подготовки к грядущему будущему. Этот изобретатель и ученый в настоящее время принимает около ста таблеток в день, чтобы оставаться в прекрасном здоровье и иметь возможность криоконсервировать свой мозг, когда придет время. Он думает, что сможет имплантировать его в другое тело или, кто знает, в машину.
ИИ: революция, которая изменит мир, каким мы его знаем
«Большая часть разума нашей цивилизации в конечном итоге окажется небиологической. К концу этого столетия такой интеллект будет в триллионы триллионов раз мощнее человеческого интеллекта. И в момент сингулярности не будет различия между людьми и технологиями. Это произойдет не потому, что мы стали тем, что мы сегодня понимаем как машины, а скорее потому, что машины станут людьми, и даже больше, чем людьми».
ИИ применим в образовании и здравоохранении
Новаторские идеи Маккарти и, прежде всего, Курцвейла соотносятся с идеями другого теоретика и учёного, имеющего многочисленный легион последователей. Эндрю Ян-Так Нг, не вдаваясь в подробности, является автором достижений и исследований в области машинного обучения, глубокого обучения и компьютерного зрения, трёх наиболее широко используемых сегодня областей проецирования искусственного интеллекта. Нг покинул китайскую технологическую компанию Baidu, а до этого Google, чтобы посвятить себя университету (он профессор в Стэнфорде (Калифорния) и работе над такими проектами, как автономный вертолет.
Прощаясь с Baidu, британский ученый объявил в интервью журналу MIT Technology Review, что сосредоточит свое будущее на применении искусственного интеллекта в здравоохранении и образовании, и что достижения, над которыми он работает в области машинного и глубокого обучения, будут скоро видимыми: «У всех нас будут автономные автомобили, компьютеры, с которыми мы будем говорить естественно, и медицинские роботы, которые будут понимать наши болезни».
Искусственный интеллект и его обещание безграничного будущего
Консалтинговые компании, такие как PwC, совершенно справедливо отмечают, что искусственному интеллекту суждено стать звездой, если он еще этого не сделал, в следующей технологической революции, следуя по стопам интернета и мобильности. Ожидаемый эффект роста мирового ВВП на 14% к 2030 году изменит стратегии и операционные модели делового мира.
ИИ можно определить как процесс, предназначенный для воспроизведения операций, которые считаются типичными для человеческого интеллекта. Машинное обучение — это дисциплина в рамках ИИ, которая создает обучающиеся системы.
Сначала он был способен автоматизировать набор повторяющихся задач на основе определенных характеристик, но сегодня машина уже сама может выбирать наиболее подходящие инструменты для выполнения своей работы. И даже для того, чтобы машины научили других создавать более интеллектуальные устройства. Мы говорим о машинном обучении — системе, над которой Google работает уже некоторое время, хотя такие игроки, как Microsoft, не считают ее правдоподобной в краткосрочной и среднесрочной перспективе.
Глубокое обучение — это особый метод машинного обучения, который позволяет проводить глубокое обучение с использованием компьютерных моделей, аналогичных нейронным сетям человеческого мозга. Алгоритмы позволяют компьютеру учиться на данных, поэтому именно эти алгоритмы определяют правила поведения на основе полученных выводов. Таким образом, нет необходимости устанавливать правила поведения, повторяющие поведение человека в конкретных ситуациях.
Глубокое обучение
Применение глубокого обучения позволяет интерпретировать то, что нас окружает, посредством распознавания изображений и анализа естественного языка. Это аспект, наиболее ориентированный на воспроизведение чувствительных способностей людей.
В этом смысле в отчете PwC отмечается следующее: «В условиях цифровой революции и, как следствие, увеличения количества мобильных устройств, в последние годы резко возросло производство информации. Такая ситуация изобилия влечет за собой проблемы не только в управлении объемом данных, но и в обработке их различных форматов. Растущее поколение неструктурированной информации, составляющее около 88% от общего объема, требует технологий, позволяющих ее идентифицировать и преобразовывать в полезные данные. Чтобы правильно идентифицировать и маркировать звуки и изображения, необходимо понимание естественного языка и компьютерное зрение».
Применение ИИ для воспроизведения таких человеческих чувств известно, как когнитивные услуги
Эта технология позволяет, например, интерпретировать выражение лица человека, говорящего на фронтальную камеру. Достичь такого автоматического понимания данных непросто, поскольку программа должна не только читать и прослушивать информацию, но также соотносить и интерпретировать ее, чтобы действовать или реагировать соответствующим образом.
Реалистичный опыт
По данным североамериканской консалтинговой компании, мир видеоигр также использует искусственный интеллект с целью создания максимально реалистичного опыта. Компания Human Interact, например, создала игру виртуальной реальности Starship Commander со сложным распознаванием голоса, которая позволяет пользователю взаимодействовать с персонажами на естественном языке, как в реальном мире.
Когда в 1950-х годах появилась концепция ИИ, существовал доступ к ограниченному объёму информации, и поэтому она не развивалась так и с той скоростью, которая ожидалась. Теперь доступность больших объемов данных повышает эффективность алгоритмов. По мнению экспертов, Интернет вещей (ИВ) станет крупнейшим источником информации, поскольку количество подключенных устройств на одного человека значительно увеличится.
Хотя некоторые аналитики и ученые отмечают, что для искусственного интеллекта снова наступит спящая стадия, другие полагают, что революцию уже невозможно остановить. И еще, Курцвейл предсказывает, что «к концу 2020-х годов появится искусственный интеллект, неотличимый от человеческого».
