Блог до проекту "Штучний інтелект"

 Штучний інтелект, його розвиток і еволюція.                                             Місце штучного інтелекту в сучасному житті.

Останні кілька десятиліть ми спостерігаємо за тим, як одні технології замінюють інші, намагаючись прорватися на споживчий ринок. Купуючи черговий новий смартфон або літаючий дрон, зовсім нескладно НЕ вгледіти за тим, як швидко відбуваються ці зміни. Взяти хоча б телевізор - один із самих звичайних прикладів споживчої електроніки, що стала популярною близько 70 років тому. Точно також деякі технології, які здаються сьогодні фантастичними, наші діти (а якщо не діти, то внуки і правнуки), безсумнівно, будуть сприймати як звичайні і, можливо, навіть застарілі речі. Але які саме зміни нас очікують - це предмет швидше особистих припущень. Зрозуміло лише одне: нові технології можуть стати дійсно масовими тільки в тому випадку, якщо будуть здатні залучити такий же рівень інтересу, який свого часу привернув той же телевізор. Адже тільки тоді вони зможуть по-справжньому впливати на наші життя. Багато з того, що рараз звичайні речі, ще кілька десятиліть тому розглядалися виключно в реаліях наукової фантастики.

Технології потенційно здатні кардинально змінити наше життя:

• Безпілотні автомобілі
• Доповнена реальність
• Віртуальна реальність
• Генетична модифікація людей
• Космічні подорожі та колонізація
• Кінець природного старіння
• Штучний інтелект для повсякденного життя

Разом з технологіями генетичної модифікації, а також віртуальної реальності штучний інтелект є прямим штампом наукової фантастики. Кожен раз, коли хтось говорить про різні ймовірні сценарії майбутнього кінця світу, штучний інтелект безумовно рано чи пізно вилазить назовні. Однак сверхінтеллектуальний ШІ (якому і приписують наше знищення) навряд чи стане першим видом ШІ, який стане повсюдно використовуватися людством.

Штучний інтелект найближчого майбутнього буде набагато розумніший за своїх попередників у вигляді цифрових асистентів Siri і Alexa з їх часто смішним непорозумінням поставлених перед ними завдань. Проте поширеність навіть таких видів ШІ може носити широкі наслідки для соціальних аспектів нашого життя. Численні форми автоматизації вже здатні справлятися (і справляються) з багатьма завданнями, які раніше поручилися тільки людині. В основному мова йде про виробничий процес, але це лише початок. Навіть якщо ШІ значно менш інтелектуально розвинений, ніж середньостатистична людина, він все одно потенційно придатний для заповнення широкого спектра канцелярських і службових робочих позицій (а також в якості додаткової допомоги при фізичному ручній праці), які в даний момент зайняті працівниками-людьми. Якщо заміна людей на роботів буде відбуватися масово і дуже швидко, то це може повністю реорганізувати або навіть виключити саму концепцію «працевлаштування», який ми її розуміємо зараз.

Напрями досліджень

Якщо проаналізувати історію ШІ, можна виділити такий обширний напрям як моделювання міркувань. Багато років розвиток цієї науки просувався саме таким шляхом, і зараз це одна з найрозвиненіших областей в сучасному ШІ. Моделювання міркувань має на увазі створення символьних систем, на вході яких поставлена деяка задача, а на виході очікується її розв'язок. Як правило, запропонована задача уже формалізована, тобто переведена на математичну форму, але або не має алгоритму розв'язання, або цей алгоритм занадто складний, трудомісткий тощо. В цей напрям входять: доведення теорем, прийняття рішень і теорія ігор, планування і диспетчеризація, прогнозування.

Таким чином, на перший план виходить інженерія знань, яка об'єднує завдання отримання знань з простої інформації, їх систематизацію і використання. Досягнення в цій області зачіпають майже всі інші напрями дослідження ШІ. Тут також необхідно відзначити дві важливі підобласті. Перша з них — машинне навчання — стосується процесу самостійного отримання знань інтелектуальною системою під час її роботи. Другу пов'язано зі створенням експертних систем — програм, які використовують спеціалізовані бази знань для отримання достовірних висновків щодо довільної проблеми.

Задачі розпізнавання об'єктів вже частково розв'язуються в рамках інших напрямків. Сюди відносяться розпізнавання символів, рукописного тексту, мови, аналіз текстів. Особливо слід згадати комп'ютерне бачення, яке пов'язане з машинним навчанням та робототехнікою.Великі і цікаві досягнення є в області моделювання біологічних систем. Сюди можна віднести кілька незалежних напрямків. Нейронні мережі використовуються для розв'язання нечітких і складних проблем, таких як розпізнавання геометричних фігур чи кластеризація об'єктів. Генетичний підхідзаснований на ідеї, що деякий алгоритм може стати ефективнішим, якщо відбере найкращі характеристики у інших алгоритмів («батьків»). Відносно новий підхід, де ставиться задача створення автономної програми — агента, котрий співпрацює з довкіллям, називається агентний підхід. А якщо належним чином примусити велику кількість «не дуже інтелектуальних» агентів співпрацювати разом, то можна отримати «мурашиний» інтелект.

Робототехніка і штучний інтелект часто поєднуються одне з одним. Об'єднання цих двох наук, створення інтелектуальних роботів, можна вважати ще одним напрямом ШІ.

Окремо тримається машинна творчість (англ. Computational creativity), через те, що природа людської творчості ще менше вивчена, ніж природа інтелекту. Тим не менше, ця область існує, і тут стоять проблеми написання комп'ютером музики, літературних творів (часто — віршів та казок), художнє мистецтво.

Нарешті, існує безліч програм штучного інтелекту, кожна з яких утворює майже самостійний напрямок. Як приклади, можна навести програмування інтелекту в комп'ютерних іграх, нелінійному керуванні, інтелектуальні системи безпеки. Наприклад, у 2018 році дослідники з Корнуельського університету зробили те, що зможе кардинально змінити процес розробки нових відеоігор. Вони створили пару нейронних мереж, що змагаються (породжувальних змагальних мереж), і навчили їх на прикладі найпершої гри-шутера, DOOM-а. В процесі навчання нейронні мережі визначили основні принципи побудови рівнів цієї гри і після цього вони стали здатні генерувати нові рівні без найменшої допомоги з боку людей.

Не важко бачити, що більшість областей дослідження перетинаються. Це властиво для будь-якої науки. Але в штучному інтелекті взаємозв'язок між, задавалося б, різними напрямами, виражено дуже сильно, і це пов'язано з філософською суперечкою про сильний і слабкий ШІ.

"Штучний розум" і ми

Технології штучного інтелекту захоплюють уяву громадськості протягом десятиліть, але багато людей не розуміють, що вони використовують їх кожного дня.

Так, профільна компанія SpotHub провела рандомне опитування 1400 людей з різних куточків світу, і виявилося, що 63% з них не усвідомлюють повсякденне значення AI.

Можливо, це тому, що коли мова йде про штучний інтелект, ми очікуємо бачити розумного робота, який говорить і думає, як і ми. І хоча Софія та подібні їй машини наразі можуть здатися "привітом" з майбутнього, це все ще технологія, далека від самосвідомості.

Наразі ж нас оточують безліч неймовірно складних інструментів штучного інтелекту, які покликані полегшити всі аспекти сучасного життя. Ось лише деякі з них:

Голосовий пошук

Пошукові асистенти, такі як Siri, Alexa та Cortana, оснащені програмами обробки і розпізнавання людського голосу, що робить їх інструментами AI. Наразі можливості голосового пошуку доступні на 3,9 мільярдах пристроїв Apple, Android і Windows по всьому світу, і це не враховуючи інших виробників. Через свою розповсюдженість голосовий пошук є однією з найсучасніших технологій з підтримкою АІ. 

Відеоігри

Відеоігри вже давно використовують АІ, складність і ефективність якого зросла в геометричній прогресії протягом останніх кількох десятиліть. В результаті цього, наприклад, віртуальні персонажі здатні поводити себе абсолютно непередбачуваним чином, аналізуюючи навколишнє середовище.

Автономні автівки

Повністю автономні автомобілі все більше наближаються до реальності. В цьому році Google повідомила про алгоритм, здатний навчитися водити машину точнісінько, як це робить людина - через досвід. Ідея в тому, що врешті авто буде здатне "дивитися" на дорогу і приймати рішення, відповідне до побаченого.

Пропозиція товарів

Великі ритейлери, на кшталт Target і Amazon заробляють мільйони завдяки здатності їх магазинів передбачити ваші потреби. Так, сервіс рекомендацій  на сайті Amazon.com працює на базі технологій машинного навчання, вони ж допомагають обирати оптимальні маршрути автоматичного переміщення в центрах обробки і виконання замовлень.

Детальніше про штучний інтелект ви можете дізнатися з презентаії за посиланням: https://svitppt.com.ua/informatika/shtuchniy-intelekt.html