Historia e zhvillimit të inteligjencës artificiale. Historia e AI

U bë shumë popullor. Por çfarë është në të vërtetë AI? Çfarë rezultatesh ka arritur tashmë dhe në çfarë drejtimi do të zhvillohet në të ardhmen? Ka shumë polemika rreth kësaj teme. Së pari, është një ide e mirë të sqarojmë se çfarë kuptojmë me inteligjencë.

Inteligjenca përfshin logjikën, vetëdijen, aftësinë për të mësuar, njohjen emocionale, kreativitetin dhe aftësinë për zgjidhjen e problemeve. Është karakteristikë si për njerëzit ashtu edhe për kafshët. Ne studiojmë botën përreth nesh që në moshë të re gjatë gjithë jetës sonë, përmes provave dhe gabimeve, mësojmë aftësitë e nevojshme dhe fitojmë përvojë. Kjo është inteligjencë e natyrshme.

Kur flasim për inteligjencën artificiale, nënkuptojmë një sistem "të zgjuar" të krijuar nga njeriu që mëson duke përdorur algoritme. Puna e tij bazohet në të njëjtat metoda: kërkime, trajnime, analiza etj.

Ngjarjet kryesore në historinë e AI

Historia e AI (ose të paktën diskutimet e AI) filloi pothuajse njëqind vjet më parë.

R Rossum Universal Robots (R.U.R)

Në vitin 1920, shkrimtari çek Karel Capek shkroi një dramë fantastiko-shkencore "Rossumovi Univerz?ln? Robots" (Robotët Universalë të Rossumit) ishte përdorur për herë të parë fjala "robot", që nënkuptonte klone të gjalla Të vendosura në të ardhmen e largët, fabrikat mësuan të prodhonin njerëz artificialë Në fillim, këta "replikantë" punuan për të mirën e njerëzve, por më pas filluan një rebelim që çoi në zhdukjen e njerëzimit popullore në letërsi dhe kinema, të cilat nga ana e tyre kanë pasur një ndikim të madh në jetën reale.

Dhe Alan Turing

Matematikani anglez, një nga pionierët në fushën e teknologjisë kompjuterike, Alan Turing, dha një kontribut të rëndësishëm në zhvillimin e kriptografisë gjatë Luftës së Dytë Botërore. Falë kërkimit të tij, u bë i mundur deshifrimi i kodit të makinës Enigma, e cila u përdor gjerësisht nga Gjermania naziste për të kriptuar dhe transmetuar mesazhe. Disa vjet pas përfundimit të Luftës së Dytë Botërore, zbulime të rëndësishme ndodhën në fusha të tilla si neuroshkenca, shkenca kompjuterike dhe kibernetika, të cilat e shtynë shkencëtarin në idenë e krijimit të një truri elektronik.

Së shpejti shkencëtari propozoi një test, qëllimi i të cilit është të përcaktojë mundësinë e të menduarit të makinës artificiale pranë njerëzve. Thelbi i këtij testi është si vijon: Një person (C) ndërvepron me një kompjuter (A) dhe një person (B). Gjatë një bisede, ai duhet të përcaktojë se me kë po komunikon. Kompjuteri duhet të mashtrojë një person për të bërë zgjedhjen e gabuar. Të gjithë pjesëmarrësit në test nuk mund ta shohin njëri-tjetrin.

D Konferenca e Dartmouth dhe "dimri" i parë i AI

Në vitin 1956 u mbajt konferenca e parë mbi AI, në të cilën morën pjesë shkencëtarë nga universitetet kryesore teknologjike amerikane dhe specialistë nga IBM. Ngjarja pati një rëndësi të madhe në formimin e një shkence të re dhe shënoi fillimin e kërkimeve të mëdha në këtë fushë. Pastaj të gjithë pjesëmarrësit ishin jashtëzakonisht optimistë.

Filluan vitet 1960, por përparimi në krijimin e inteligjencës artificiale nuk eci përpara dhe entuziazmi filloi të zbehej. Komuniteti e nënvlerësoi kompleksitetin e detyrës, dhe si rezultat, parashikimet optimiste të ekspertëve nuk u realizuan. Mungesa e perspektivave në këtë fushë ka detyruar qeveritë e Mbretërisë së Bashkuar dhe SHBA-së të shkurtojnë fondet e kërkimit. Kjo periudhë kohore konsiderohet si "dimri" i parë i AI.

E Sistemet e ekspertëve (ES)

Pas një periudhe të gjatë stagnimi, AI ka gjetur aplikimin e saj në të ashtuquajturat sisteme ekspertësh.

Një ES është një program që mund t'u përgjigjet pyetjeve ose të zgjidhë një problem në një fushë specifike. Kështu, ata zëvendësojnë specialistët e vërtetë. ES përbëhet nga dy nënprograme. E para quhet baza e njohurive dhe përmban informacionin e nevojshëm për këtë fushë. Programi tjetër quhet motori i përfundimit. Ai zbaton informacionin nga baza e njohurive në përputhje me detyrën në fjalë.

ES kanë gjetur aplikimin e tyre në industri të tilla si parashikimi ekonomik, ekzaminimi mjekësor, diagnostikimi i defekteve në pajisjet teknike, etj. Një nga ES-të e njohura aktualisht është projekti WolframAlpha, i krijuar për të zgjidhur probleme në matematikë, fizikë, biologji, kimi dhe shumë të tjera. shkencat e tjera.

Në fund të viteve '80 dhe në fillim të viteve '90, me ardhjen e kompjuterëve të parë desktop nga Apple dhe IBM, interesi i publikut dhe i investitorëve për AI filloi të bjerë. Një “dimër” i ri ka nisur...

BLU të thellë

Pas shumë vitesh ulje-ngritje, ndodhi një ngjarje e rëndësishme për AI: më 11 maj 1997, superkompjuteri i shahut Deep Blue, i zhvilluar nga IBM, mundi kampionin botëror të shahut Garry Kasparov në një ndeshje me gjashtë ndeshje me rezultatin 3? më 2?.

Në Deep Blue, procesi i kërkimit nëpër një pemë të lëvizjeve të shahut u nda në tre faza. Së pari, procesori kryesor eksploroi nivelet e para të pemës së lojës së shahut, më pas shpërndau pozicionet përfundimtare midis përpunuesve ndihmës për eksplorim të mëtejshëm. Përpunuesit ndihmës thelluan kërkimin disa lëvizje të tjera dhe më pas shpërndanë pozicionet e tyre përfundimtare tek përpunuesit e shahut, të cilët, nga ana tjetër, kërkuan në nivelet e fundit të pemës. Funksioni i vlerësimit të Deep Blue u zbatua në nivelin e harduerit - procesorët e shahut. Dizajni i funksionit të vlerësimit të harduerit përfshinte rreth 8000 atribute të pozicionit të personalizueshëm. Vlerat individuale të veçorive u kombinuan në një rezultat të përgjithshëm, i cili më pas u përdor nga Deep Blue për të vlerësuar cilësinë e pozicioneve të shahut që shiheshin.

Në 1997, Deep Blue u rendit i 259-ti në fuqi (11.38 GFLOPS). Për krahasim, superkompjuteri aktual më i shpejtë ka 93,015 GFLOPS.

Shekulli XXI

Gjatë dy dekadave të fundit, interesi për AI është rritur ndjeshëm. Tregu për teknologjitë e AI (hardware dhe softuer) ka arritur në 8 miliardë dollarë dhe, sipas ekspertëve nga IDC, do të rritet në 47 miliardë dollarë deri në vitin 2020.

Kjo lehtësohet nga shfaqja e kompjuterëve më të shpejtë, zhvillimi i shpejtë i teknologjive të mësimit të makinerive dhe të dhënave të mëdha.

Përdorimi i rrjeteve nervore artificiale ka thjeshtuar detyra të tilla si përpunimi i videos, analiza e tekstit, njohja e të folurit dhe metodat ekzistuese për zgjidhjen e problemeve po përmirësohen çdo vit.

Projektet e DeepMind

Në vitin 2013, DeepMind prezantoi projektin e tij në të cilin trajnoi AI për të luajtur lojëra për tastierën Atari si dhe për njerëzit, madje edhe më mirë. Për këtë, u përdor metoda e të mësuarit të përforcimit të thellë, e cila lejoi rrjetin nervor të studionte në mënyrë të pavarur lojën. Në fillim të stërvitjes, sistemi nuk dinte asgjë për rregullat e lojës, duke përdorur vetëm një imazh piksel të lojës dhe informacion rreth pikëve të marra si hyrje.

Përveç kësaj, DeepMind po zhvillon AI për të mësuar lojëra më komplekse si Starcraft 2. Kjo lojë strategjike në kohë reale është gjithashtu një nga disiplinat kibernetike më të njohura në botë. Ndryshe nga video lojërat klasike, ka shumë më tepër veprime të mundshme në dispozicion, pak informacion për kundërshtarin dhe nevojën për të analizuar dhjetëra taktika të mundshme. Për momentin, AI mund të përballojë vetëm mini-detyra të thjeshta, siç është krijimi i njësive.

Është e pamundur të mos përmendet një projekt tjetër DeepMind i quajtur AlphaGo. Në tetor 2015, sistemi mundi kampionin evropian Go Fan Hui me rezultatin 5:0. Një vit më vonë, një ndeshje e re u zhvillua në Korenë e Jugut, ku kundërshtari i AlphaGo ishte një nga lojtarët më të mirë në botë, Lee Sedol. Janë luajtur gjithsej pesë ndeshje, nga të cilat AlphaGo fitoi vetëm katër. Pavarësisht nivelit të lartë të aftësive të demonstruara, programi përsëri gaboi gjatë ndeshjes së katërt. Në vitin 2017, u publikua një film për AlphaGo, të cilin ne e rekomandojmë për ta parë. DeepMind njoftoi së fundmi krijimin e një gjenerate të re të AlphaGo Zero. Tani programi mëson duke luajtur kundër vetvetes. Pas tre ditësh stërvitje, AlphaGo Zero mundi versionin e mëparshëm me rezultatin 100:0.

konkluzioni

Deri më tani, sistemet e inteligjencës artificiale janë shumë të specializuara, domethënë ato përballen me detyrat më mirë se njerëzit vetëm në fusha specifike (për shembull, duke luajtur Go ose duke analizuar të dhënat). Ne jemi ende larg krijimit të një inteligjence artificiale të përgjithshme (të plotë) që do të ishte në gjendje të zëvendësonte plotësisht mendjen njerëzore dhe do të ishte e aftë për çdo detyrë intelektuale.

Përktheu artikullin nga Lev Alhazred

Sistemet inteligjente të informacionit në menaxhimin e njohurive

Prezantimi

Qëllimi kryesor i sistemeve të informacionit në ekonomi është prezantimi në kohë i informacionit të nevojshëm te vendimmarrësit në mënyrë që ata të marrin vendime të përshtatshme dhe efektive gjatë menaxhimit të proceseve, burimeve, transaksioneve financiare, personelit ose organizatës në tërësi. Megjithatë, në procesin e zhvillimit të teknologjive të informacionit, kërkimit operacional dhe teknologjive të modelimit, si dhe me rritjen e konsumatorëve të informacionit dhe mbështetjes analitike për vetë vendimmarrësit, nevoja për sisteme që jo vetëm paraqesin informacion, por edhe kryejnë disa paraprake. analiza e tij, e aftë të japë disa këshilla dhe rekomandime, të parashikojë zhvillimin e situatave, të zgjedhë alternativat më premtuese të vendimit, d.m.th. mbështesin vendimet e vendimmarrësve, duke marrë përsipër një pjesë të konsiderueshme të operacioneve rutinë, si dhe funksionet e analizave dhe vlerësimeve paraprake.

Një sistem i mbështetjes së vendimeve të informacionit (DSIS) lidh burimet intelektuale të një menaxheri me aftësitë dhe aftësitë e një kompjuteri për të përmirësuar cilësinë e vendimeve. Këto sisteme janë të dizajnuara për menaxherët që marrin vendime menaxheriale në detyra gjysmë të strukturuara dhe të përcaktuara lirshëm.

Kështu, zhvillimi i mëtejshëm i ISPR çoi në krijimin e një DSS informacioni inteligjent.

Teknologjia e informacionit intelektual (IIT) është teknologjia e informacionit që ndihmon një person të përshpejtojë analizën e situatës politike, ekonomike, sociale dhe teknike, si dhe sintezën e vendimeve të menaxhimit.

Përdorimi i IIT në praktikën reale nënkupton marrjen parasysh të specifikave të zonës së problemit, e cila mund të karakterizohet nga grupi i karakteristikave të mëposhtme:

· cilësinë dhe efikasitetin e vendimmarrjes;

· qëllime dhe kufij institucionalë të paqartë;

· Shumëllojshmëria e subjekteve të përfshira në zgjidhjen e problemit;

· Sjellja kaotike, e luhatshme dhe e kuantizuar e mjedisit;

· Shumëllojshmëri faktorësh që ndikojnë njëri-tjetrin;

· formalizueshmëri e dobët, unike, situata jostereotipike;

· latente, fshehtësi, paqartësi e informacionit;

· devijimi në zbatimin e planeve, rëndësia e veprimeve të vogla;

· logjika paradoksale e vendimeve etj.

IIT-të formohen kur krijohen sisteme informacioni dhe teknologji informacioni për të përmirësuar efikasitetin e menaxhimit të njohurive dhe vendimmarrjes në kushte që lidhen me shfaqjen e situatave problematike. Në këtë rast, çdo situatë jete ose biznesi përshkruhet në formën e një modeli njohës (skema njohëse, arketipi, korniza, etj.), i cili më pas përdoret si bazë për ndërtimin dhe kryerjen e modelimit, përfshirë modelimin kompjuterik.

I. Historia e zhvillimit të Sistemeve Inteligjente të Informacionit

Historia e Sistemeve Inteligjente të Informacionit (IIS) fillon në mesin e shekullit të 20-të, e cila shoqërohet me zhvillimin e Inteligjencës Artificiale si një drejtim i ri shkencor, shfaqjen e termit "Inteligjencë Artificiale".

Parakushtet për zhvillimin e inteligjencës artificiale në BRSS dhe Rusi u shfaqën tashmë në shekullin e 19-të, kur këshilltari kolegjial ​​Semyon Nikolaevich Korsakov (1787-1853) vendosi detyrën për të rritur aftësitë e mendjes përmes zhvillimit të metodave dhe pajisjeve shkencore. duke i bërë jehonë konceptit modern të inteligjencës artificiale si një përforcues i inteligjencës natyrore. Në 1832, S. N. Korsakov botoi një përshkrim të pesë pajisjeve mekanike që ai shpiku, të ashtuquajturat "makinat inteligjente", për mekanizimin e pjesshëm të aktivitetit mendor në detyrat e kërkimit, krahasimit dhe klasifikimit. Në hartimin e makinave të tij, Korsakov, për herë të parë në historinë e shkencës kompjuterike, përdori karta me vrima, të cilat për të luanin një lloj roli si baza njohurish, dhe vetë makinat ishin në thelb paraardhësit e sistemeve të ekspertëve. "Makinat inteligjente" bënë të mundur gjetjen e zgjidhjeve për kushtet e dhëna, për shembull, për të përcaktuar medikamentet më të përshtatshme bazuar në simptomat e një sëmundjeje të vërejtur tek një pacient. Në BRSS, puna në fushën e inteligjencës artificiale filloi në vitet 1960. Një numër studimesh pioniere të udhëhequra nga V. Pushkin dhe D. A. Pospelov u kryen në Universitetin e Moskës dhe Akademinë e Shkencave. Në vitin 1964, u botua vepra e logjikistit të Leningradit S. Maslov "Metoda e kundërt e vendosjes së deduktueshmërisë në llogaritjen e kallëzuesit klasik", në të cilën për herë të parë u propozua një metodë për kërkimin automatik të provave të teoremave në llogaritjen e kallëzuesit. Në vitin 1966, V.F Turchin zhvilloi gjuhën e funksionit rekurziv Refal. Deri në vitet 1970 Në BRSS, të gjitha kërkimet e AI u kryen në kuadrin e kibernetikës. Sipas D. A. Pospelov, shkencat "shkenca kompjuterike" dhe "kibernetika" ishin të përziera në atë kohë për shkak të një numri mosmarrëveshjesh akademike. Vetëm në fund të viteve 1970 në BRSS filluan të flasin për drejtimin shkencor "inteligjencën artificiale" si një degë e shkencës kompjuterike. Në të njëjtën kohë, lindi vetë shkenca kompjuterike, duke nënshtruar paraardhësin e saj "kibernetikë". Në fund të viteve 1970, u krijuan një fjalor shpjegues për inteligjencën artificiale, një libër referimi me tre vëllime mbi inteligjencën artificiale dhe një fjalor enciklopedik për shkencën kompjuterike, në të cilin përfshihen seksionet "Kibernetika" dhe "Inteligjenca Artificiale", së bashku me të tjera. seksione, në shkenca kompjuterike.

Historia e IIT fillon në mesin e viteve 1970 dhe shoqërohet me aplikimin e përbashkët praktik të sistemeve inteligjente të informacionit, sistemeve të inteligjencës artificiale, sistemeve të mbështetjes së vendimeve dhe sistemeve të informacionit. Historia e IIT është gjithashtu e lidhur me zhvillimin e tre drejtimeve shkencore: filozofisë kompjuterike, psikologjisë kompjuterike dhe shkencave të avancuara kompjuterike dhe plotësohet nga përparimi në krijimin e:

1. qendrat e situatës

2. sistemet informative dhe analitike

3. mjete për llogaritjet evolucionare dhe algoritme gjenetike

4. sistemet për të mbështetur komunikimin njeri-kompjuter në gjuhën natyrore

5. modelimi kognitiv

6. sistemet për kategorizimin automatik tematik të dokumenteve

7. sistemet e planifikimit strategjik

8. mjetet për analizën teknike dhe themelore të tregjeve financiare

9. sistemet e menaxhimit të cilësisë

10. sistemet e menaxhimit të pronësisë intelektuale etj.

Inteligjenca artificiale si shkencë u themelua nga tre breza studiuesish.

Në tabelën 1.1. paraqet zhvillimet kryesore në historinë e AI dhe inxhinierisë së njohurive, nga puna e parë e W. McCulloch dhe W. Peets në 1943 deri te tendencat aktuale në përpjekjet e kombinuara të sistemeve të ekspertëve, logjikës fuzzy dhe informatikës nervore në sistemet moderne të bazuara në njohuri të aftë për zbatimi i llogaritjeve duke përdorur fjalë.

Tabela 1.1.

Një listë e shkurtër e ngjarjeve kryesore në historinë e AI dhe inxhinierisë së njohurive

Kështu, historikisht, zhvillimet në fushën e AI janë kryer në dy drejtime kryesore:

Drejtimi i parë lidhet me përpjekjet për të zhvilluar makina inteligjente duke modeluar prototipin e tyre biologjik - trurin e njeriut. Tani kjo zonë po ringjallet bazuar në zhvillimin e harduerit dhe softuerit modern (mikroçipa të bazuar në logjikën fuzzy, sisteme të shpërndara multiprocesorike, sisteme multi-agjentesh, llogaritje të buta, algoritme gjenetike dhe rrjete nervore, etj.).

Drejtimi i dytë lidhet me zhvillimin e metodave, teknikave, pajisjeve dhe programeve të specializuara për kompjuterë që ofrojnë zgjidhje për probleme komplekse matematikore dhe logjike që bëjnë të mundur automatizimin e veprimeve individuale intelektuale njerëzore (sisteme të bazuara në njohuri, sisteme ekspertësh, sisteme inteligjente të aplikuara ).

Këto dy drejtime, si të thuash, përcaktojnë programin minimal dhe programin maksimal, mes të cilëve shtrihet fusha e kërkimit dhe zhvillimit të sotëm të sistemeve të AI. Puna për zhvillimin e softuerit dhe harduerit të AI është ndarë në një zonë të veçantë.

Informacione të lidhura.

Koncepti i inteligjencës artificiale (AI ose AI) kombinon jo vetëm teknologjitë që bëjnë të mundur krijimin e makinave inteligjente (përfshirë programet kompjuterike). AI është gjithashtu një nga fushat e mendimit shkencor.

Inteligjenca Artificiale - Përkufizim

Inteligjenca- ky është komponenti mendor i një personi, i cili ka këto aftësi:

• oportuniste;
• aftësia për të mësuar përmes akumulimit të përvojës dhe njohurive;
• aftësia për të aplikuar njohuritë dhe aftësitë për të menaxhuar mjedisin.

Inteligjenca kombinon të gjitha aftësitë njerëzore për të kuptuar realitetin. Me ndihmën e tij, një person mendon, kujton informacione të reja, percepton mjedisin, etj.

Inteligjenca artificiale i referohet një prej fushave të teknologjisë së informacionit që merret me studimin dhe zhvillimin e sistemeve (makinave) të pajisura me aftësitë e inteligjencës njerëzore: aftësinë për të mësuar, arsyetimin logjik, etj.

Aktualisht, puna në inteligjencën artificiale kryhet duke krijuar programe dhe algoritme të reja që zgjidhin problemet në të njëjtën mënyrë si një person.

Për shkak të faktit se përkufizimi i AI po zhvillohet me zhvillimin e kësaj fushe, është e nevojshme të përmendet Efekti AI. Ai i referohet efektit të krijuar nga inteligjenca artificiale që ka arritur disa përparime. Për shembull, nëse një AI ka mësuar të kryejë ndonjë veprim, atëherë kritikët bashkohen menjëherë dhe argumentojnë se këto suksese nuk tregojnë se makina ka të menduar.

Sot, zhvillimi i inteligjencës artificiale po vazhdon në dy drejtime të pavarura:

• neurokibernetikë;
• qasje logjike.

Drejtimi i parë përfshin studimin e rrjeteve nervore dhe llogaritjet evolucionare nga pikëpamja biologjike. Qasja logjike përfshin zhvillimin e sistemeve që simulojnë proceset intelektuale të nivelit të lartë: të menduarit, të folurit, etj.

Puna e parë në fushën e AI filloi në mesin e shekullit të kaluar. Pionieri i kërkimit në këtë drejtim ishte Alan Turing, megjithëse disa ide filluan të shpreheshin nga filozofët dhe matematikanët në mesjetë. Në veçanti, në fillim të shekullit të 20-të, u prezantua një pajisje mekanike e aftë për të zgjidhur problemet e shahut.

Por ky drejtim me të vërtetë mori formë nga mesi i shekullit të kaluar. Shfaqjes së punimeve në AI u parapri nga kërkime mbi natyrën njerëzore, mënyrat e të kuptuarit të botës përreth nesh, mundësitë e procesit të të menduarit dhe fusha të tjera. Në atë kohë, u shfaqën kompjuterët dhe algoritmet e parë. Kjo do të thotë, u krijua themeli mbi të cilin lindi një drejtim i ri i kërkimit.

Në vitin 1950, Alan Turing botoi një punim që shtronte pyetje në lidhje me aftësitë e makinerive të ardhshme dhe nëse ato mund të tejkalojnë njerëzit për sa i përket inteligjencës. Ishte ky shkencëtar që zhvilloi procedurën e quajtur më vonë për nder të tij: testi Turing.

Pas publikimit të punimeve të shkencëtarit anglez, u shfaqën kërkime të reja në fushën e AI. Sipas Turing, vetëm një makinë që nuk mund të dallohet nga njeriu gjatë komunikimit mund të njihet si e menduar. Përafërsisht në të njëjtën kohë me punimin e shkencëtarit, lindi një koncept i quajtur Baby Machine. Ai parashikoi zhvillimin progresiv të AI dhe krijimin e makinave, proceset e të menduarit të të cilave fillimisht formohen në nivelin e një fëmije, dhe më pas përmirësohen gradualisht.

Termi "inteligjencë artificiale" filloi më vonë. Në vitin 1956, një grup shkencëtarësh, përfshirë Turingun, u takuan në Universitetin Amerikan të Dartmundit për të diskutuar çështje që lidhen me AI. Pas atij takimi filloi zhvillimi aktiv i makinerive me aftësi të inteligjencës artificiale.

Një rol të veçantë në krijimin e teknologjive të reja në fushën e AI luajtën departamentet ushtarake, të cilat financuan në mënyrë aktive këtë fushë të kërkimit. Më pas, puna në fushën e inteligjencës artificiale filloi të tërheqë kompani të mëdha.

Jeta moderne paraqet sfida më komplekse për studiuesit. Prandaj, zhvillimi i AI kryhet në kushte thelbësisht të ndryshme, nëse i krahasojmë me atë që ndodhi gjatë lindjes së inteligjencës artificiale. Proceset e globalizimit, veprimet e kriminelëve kibernetikë në sferën dixhitale, zhvillimi i internetit dhe probleme të tjera - e gjithë kjo parashtron detyra komplekse për shkencëtarët, zgjidhja e të cilave qëndron në fushën e AI.

Megjithë sukseset e arritura në këtë fushë vitet e fundit (për shembull, shfaqja e teknologjisë autonome), zërat e skeptikëve që nuk besojnë në krijimin e një inteligjence vërtet artificiale dhe një programi jo shumë të aftë, ende vazhdojnë. Një numër kritikësh kanë frikë se zhvillimi aktiv i AI së shpejti do të çojë në një situatë ku makinat zëvendësojnë plotësisht njerëzit.

Drejtimet e kërkimit

Filozofët nuk kanë arritur ende në një konsensus se cila është natyra e inteligjencës njerëzore dhe cili është statusi i saj. Në këtë drejtim, në punimet shkencore kushtuar AI, ka shumë ide që tregojnë se cilat probleme zgjidh inteligjenca artificiale. Nuk ka gjithashtu një kuptim të përbashkët të pyetjes se çfarë lloj makine mund të konsiderohet inteligjente.

Sot, zhvillimi i teknologjive të inteligjencës artificiale shkon në dy drejtime:

1. Zbritëse (semiotike). Ai përfshin zhvillimin e sistemeve të reja dhe bazave të njohurive që simulojnë procese mendore të nivelit të lartë si të folurit, shprehja e emocioneve dhe të menduarit.
2. Ngjitëse (biologjike). Kjo qasje përfshin kryerjen e kërkimeve në fushën e rrjeteve nervore, përmes të cilave krijohen modele të sjelljes inteligjente nga pikëpamja e proceseve biologjike. Në bazë të këtij drejtimi po krijohen neurokompjuterët.

Përcakton aftësinë e inteligjencës artificiale (makinerisë) për të menduar në të njëjtën mënyrë si një person. Në një kuptim të përgjithshëm, kjo qasje përfshin krijimin e AI, sjellja e së cilës nuk është e ndryshme nga veprimet njerëzore në të njëjtat situata normale. Në thelb, testi Turing supozon se një makinë do të jetë inteligjente vetëm nëse, kur komunikoni me të, është e pamundur të kuptoni se kush po flet: një mekanizëm apo një person i gjallë.

Librat fantastiko-shkencor ofrojnë një metodë të ndryshme për vlerësimin e aftësive të AI. Inteligjenca artificiale do të bëhet e vërtetë nëse ndjen dhe mund të krijojë. Megjithatë, kjo qasje ndaj përkufizimit nuk i qëndron zbatimit praktik. Tashmë, për shembull, po krijohen makina që kanë aftësinë për t'iu përgjigjur ndryshimeve mjedisore (ftohti, nxehtësia, etj.). Megjithatë, ata nuk mund të ndihen ashtu siç ndihet një person.

Qasje simbolike

Suksesi në zgjidhjen e problemeve përcaktohet kryesisht nga aftësia për t'iu qasur situatave në mënyrë fleksibël. Makinat, ndryshe nga njerëzit, interpretojnë të dhënat që marrin në një mënyrë të qëndrueshme. Prandaj, vetëm njerëzit marrin pjesë në zgjidhjen e problemeve. Makina kryen operacione të bazuara në algoritme të shkruara që eliminojnë përdorimin e modeleve të shumta të abstraksionit. Është e mundur të arrihet fleksibilitet nga programet duke rritur burimet e përfshira në zgjidhjen e problemeve.

Disavantazhet e mësipërme janë karakteristike për qasjen simbolike të përdorur në zhvillimin e AI. Megjithatë, ky drejtim i zhvillimit të inteligjencës artificiale bën të mundur krijimin e rregullave të reja gjatë procesit të llogaritjes. Dhe problemet që dalin nga qasja simbolike mund të zgjidhen me metoda logjike.

Qasje logjike

Kjo qasje përfshin krijimin e modeleve që simulojnë procesin e arsyetimit. Ajo bazohet në parimet e logjikës.

Kjo qasje nuk përfshin përdorimin e algoritmeve strikte që çojnë në një rezultat specifik.

Qasja e bazuar në agjentë

Ai përdor agjentë inteligjentë. Kjo qasje supozon si vijon: inteligjenca është pjesa llogaritëse përmes së cilës arrihen qëllimet. Makina luan rolin e një agjenti inteligjent. Ai kupton mjedisin duke përdorur sensorë të veçantë dhe ndërvepron me të përmes pjesëve mekanike.

Qasja e bazuar në agjent fokusohet në zhvillimin e algoritmeve dhe metodave që lejojnë makinat të mbeten funksionale në një sërë situatash.

Qasja hibride

Kjo qasje përfshin kombinimin e modeleve nervore dhe simbolike, duke arritur kështu zgjidhjen e të gjitha problemeve që lidhen me proceset e të menduarit dhe llogaritjeve. Për shembull, rrjetet nervore mund të gjenerojnë drejtimin në të cilin lëviz funksionimi i një makine. Dhe të mësuarit statik siguron bazën përmes së cilës zgjidhen problemet.

Sipas parashikimeve të ekspertëve të kompanisë Gartner, nga fillimi i viteve 2020, pothuajse të gjitha produktet softuerike të lëshuara do të përdorin teknologji të inteligjencës artificiale. Ekspertët sugjerojnë gjithashtu se rreth 30% e investimeve në sferën dixhitale do të vijnë nga AI.

Sipas analistëve të Gartner, inteligjenca artificiale hap mundësi të reja për bashkëpunim midis njerëzve dhe makinave. Në të njëjtën kohë, procesi i zëvendësimit të njerëzve me AI nuk mund të ndalet dhe do të përshpejtohet në të ardhmen.

Në shoqëri PwC besojnë se deri në vitin 2030, produkti i brendshëm bruto global do të rritet me rreth 14% për shkak të adoptimit të shpejtë të teknologjive të reja. Për më tepër, afërsisht 50% e rritjes do të sigurohet nga rritja e efikasitetit të proceseve të prodhimit. Gjysma e dytë e treguesit do të jetë fitimi shtesë i marrë nga futja e AI në produkte.

Shtetet e Bashkuara do të përfitojnë fillimisht nga përdorimi i inteligjencës artificiale, pasi ky vend ka krijuar kushtet më të mira për funksionimin e makinerive të AI. Në të ardhmen, ata do të jenë përpara Kinës, e cila do të përfitojë maksimalisht duke futur teknologji të tilla në produktet dhe prodhimin e tyre.

Ekspertët e kompanisë Saleforce pretendojnë se AI do të rrisë rentabilitetin e biznesit të vogël me rreth 1.1 trilion dollarë. Dhe kjo do të ndodhë në vitin 2021. Ky tregues do të arrihet pjesërisht përmes zbatimit të zgjidhjeve të propozuara nga AI në sistemet përgjegjëse për komunikimin me klientët. Në të njëjtën kohë, efikasiteti i proceseve të prodhimit do të përmirësohet për shkak të automatizimit të tyre.

Futja e teknologjive të reja do të krijojë edhe 800 mijë vende pune shtesë. Ekspertët vërejnë se ky tregues kompenson humbjen e vendeve të lira që ndodhën për shkak të automatizimit të procesit. Bazuar në një sondazh të kompanive, analistët parashikojnë se shpenzimet e tyre për automatizimin e proceseve të prodhimit do të rriten në rreth 46 miliardë dollarë deri në fillim të viteve 2020.

Puna në fushën e AI është gjithashtu duke u zhvilluar në Rusi. Gjatë 10 viteve, shteti ka financuar më shumë se 1.3 mijë projekte në këtë fushë. Për më tepër, pjesa më e madhe e investimeve shkoi për zhvillimin e programeve që nuk lidhen me aktivitetet tregtare. Kjo tregon se komuniteti i biznesit rus nuk është ende i interesuar të prezantojë teknologjitë e inteligjencës artificiale.

Në total, rreth 23 miliardë rubla u investuan në Rusi për këto qëllime. Madhësia e subvencioneve qeveritare është inferiore ndaj sasisë së financimit të AI të demonstruar nga vendet e tjera. Në Shtetet e Bashkuara, rreth 200 milionë dollarë ndahen për këto qëllime çdo vit.

Në thelb, në Rusi, fondet ndahen nga buxheti i shtetit për zhvillimin e teknologjive të AI, të cilat më pas përdoren në sektorin e transportit, industrinë e mbrojtjes dhe në projekte që lidhen me sigurinë. Kjo rrethanë tregon se në vendin tonë njerëzit shpesh investojnë në fusha që u mundësojnë të arrijnë shpejt një efekt të caktuar nga fondet e investuara.

Studimi i mësipërm tregoi gjithashtu se Rusia tani ka një potencial të lartë për trajnimin e specialistëve që mund të përfshihen në zhvillimin e teknologjive të AI. Gjatë 5 viteve të fundit, rreth 200 mijë njerëz kanë përfunduar trajnime në fushat që lidhen me AI.

Teknologjitë e AI po zhvillohen në drejtimet e mëposhtme:

• zgjidhjen e problemeve që bëjnë të mundur afrimin e aftësive të AI me ato njerëzore dhe gjetjen e mënyrave për t'i integruar ato në jetën e përditshme;
• zhvillimi i një mendjeje të plotë, përmes së cilës do të zgjidhen problemet me të cilat përballet njerëzimi.

Aktualisht, studiuesit janë të fokusuar në zhvillimin e teknologjive që zgjidhin probleme praktike. Deri më tani, shkencëtarët nuk i janë afruar krijimit të një inteligjence artificiale të plotë.

Shumë kompani po zhvillojnë teknologji në fushën e AI. Yandex i ka përdorur ato në punën e motorit të kërkimit për disa vite. Që nga viti 2016, kompania ruse e IT ka kryer kërkime në fushën e rrjeteve nervore. Këto të fundit ndryshojnë natyrën e punës së motorëve të kërkimit. Në veçanti, rrjetet nervore krahasojnë pyetjen e futur nga përdoruesi me një numër të caktuar vektori që pasqyron më plotësisht kuptimin e detyrës. Me fjalë të tjera, kërkimi kryhet jo me fjalë, por nga thelbi i informacionit të kërkuar nga personi.

Në vitin 2016 "Yandex" nisi shërbimin "Zen", i cili analizon preferencat e përdoruesve.

Kompania Abbyy sistemi është shfaqur së fundmi Kompreno. Me ndihmën e tij, është e mundur të kuptohet teksti i shkruar në gjuhën natyrore. Sisteme të tjera të bazuara në teknologjitë e inteligjencës artificiale gjithashtu kanë hyrë në treg relativisht kohët e fundit:

1. Findo. Sistemi është i aftë të njohë fjalimin e njeriut dhe të kërkojë informacion në dokumente dhe skedarë të ndryshëm, duke përdorur pyetje komplekse.
2. Gamalon. Kjo kompani prezantoi një sistem me aftësinë për të vetë-mësuar.
3. Watson. Një kompjuter IBM që përdor një numër të madh algoritmesh në procesin e kërkimit të informacionit.
4. ViaVoice. Sistemi i njohjes së të folurit të njeriut.

Kompanitë e mëdha tregtare nuk po i shmangen përparimeve në inteligjencën artificiale. Bankat janë duke futur në mënyrë aktive teknologji të tilla në aktivitetet e tyre. Duke përdorur sisteme të bazuara në AI, ata kryejnë operacione në bursa, menaxhojnë pronën dhe kryejnë operacione të tjera.

Industria e mbrojtjes, mjekësia dhe fusha të tjera po prezantojnë teknologjitë e njohjes së objekteve. Dhe kompanitë që zhvillojnë lojëra kompjuterike përdorin AI për të krijuar produktin e tyre të ardhshëm.

Gjatë viteve të fundit, një grup shkencëtarësh amerikanë ka punuar në një projekt NIL, në të cilën studiuesit i kërkojnë një kompjuteri të njohë atë që tregohet në një fotografi. Ekspertët sugjerojnë se në këtë mënyrë ata do të mund të krijojnë një sistem të aftë për vetë-mësim pa ndërhyrje të jashtme.

Kompania VisionLab prezantoi platformën e vet LUNA, i cili mund të njohë fytyrat në kohë reale duke i përzgjedhur ato nga një grup i madh imazhesh dhe videosh. Kjo teknologji përdoret sot nga bankat e mëdha dhe shitësit e rrjetit. Me LUNA, ju mund të krahasoni preferencat e njerëzve dhe t'u ofroni atyre produkte dhe shërbime përkatëse.

Një kompani ruse po punon në teknologji të ngjashme Laboratori N-Tech. Në të njëjtën kohë, specialistët e saj po përpiqen të krijojnë një sistem të njohjes së fytyrës bazuar në rrjetet nervore. Sipas të dhënave më të fundit, teknologjia ruse përballon më mirë detyrat e caktuara sesa njerëzit.

Sipas Stephen Hawking, zhvillimi i teknologjive të inteligjencës artificiale në të ardhmen do të çojë në vdekjen e njerëzimit. Shkencëtari vuri në dukje se njerëzit gradualisht do të degradohen për shkak të futjes së AI. Dhe në kushtet e evolucionit natyror, kur një person duhet të luftojë vazhdimisht për të mbijetuar, ky proces do të çojë në mënyrë të pashmangshme në vdekjen e tij.

Rusia po e konsideron pozitivisht çështjen e prezantimit të AI. Alexey Kudrin dikur deklaroi se përdorimi i teknologjive të tilla do të zvogëlojë kostot e sigurimit të funksionimit të aparatit shtetëror me afërsisht 0.3% të PBB-së. Dmitry Medvedev parashikon zhdukjen e një numri profesionesh për shkak të futjes së AI. Megjithatë, zyrtari theksoi se përdorimi i teknologjive të tilla do të çojë në zhvillimin e shpejtë të industrive të tjera.

Sipas ekspertëve të Forumit Ekonomik Botëror, deri në fillim të viteve 2020, rreth 7 milionë njerëz në botë do të humbasin punën e tyre për shkak të automatizimit të prodhimit. Prezantimi i AI ka shumë të ngjarë të shkaktojë një transformim të ekonomisë dhe zhdukjen e një sërë profesionesh që lidhen me përpunimin e të dhënave.

Ekspertët McKinsey Ata thonë se procesi i automatizimit të prodhimit do të jetë më aktiv në Rusi, Kinë dhe Indi. Në këto vende, deri në 50% e punëtorëve do të humbasin së shpejti punën e tyre për shkak të futjes së AI. Vendin e tyre do ta zënë sistemet dhe robotët e kompjuterizuar.

Sipas McKinsey, inteligjenca artificiale do të zëvendësojë profesionet që përfshijnë punën fizike dhe përpunimin e informacionit: tregtinë me pakicë, personelin e hotelit, etj.

Nga mesi i këtij shekulli, sipas ekspertëve të kompanisë amerikane, numri i vendeve të punës në mbarë botën do të reduktohet me afërsisht 50%. Vendet e njerëzve do të zënë makina të afta për të kryer operacione të ngjashme me efikasitet të njëjtë ose më të lartë. Në të njëjtën kohë, ekspertët nuk e përjashtojnë opsionin në të cilin ky parashikim do të realizohet përpara datës së specifikuar.

Analistë të tjerë vërejnë dëmin që mund të shkaktojnë robotët. Për shembull, ekspertët e McKinsey theksojnë se robotët, ndryshe nga njerëzit, nuk paguajnë taksa. Si rrjedhojë, për shkak të uljes së të ardhurave buxhetore, shteti nuk do të jetë në gjendje të mbajë infrastrukturën në të njëjtin nivel. Prandaj, Bill Gates propozoi futjen e një takse të re për teknologjinë robotike.

Teknologjitë e AI përmirësojnë efikasitetin e kompanive duke reduktuar numrin e gabimeve të bëra. Përveç kësaj, ato ju lejojnë të rrisni shpejtësinë e operacioneve në një nivel që nuk mund të arrihet nga njerëzit.

Universiteti Teknik Shtetëror Bryansk Departamenti i Teknologjive dhe Sistemeve Kompjuterike Hyrje në Sistemet Inteligjente Ligjërues: Shkaberin V.A. REFERENCAT 1. 2. 3. 4. 5. Bazat e njohurive të sistemeve inteligjente / T.A. Gavrilova, V.F. Khoroshevsky.-SPb.: Peter, 2001.-384 f.: ill. Inteligjenca artificiale: Në 3 libra. Libër 1. Sistemet e komunikimit dhe sistemet e ekspertëve: Manual / Ed. E.V. Popova.- M.: Radio dhe komunikime, 1990.-464 f.: ill. Inteligjenca artificiale.-Në 3 libra. Libër 2. Modelet dhe metodat: Manual / Ed. PO. Pospelova.-M.: Radio dhe komunikim, 1990.-304 f.: ill. P. Winston. Inteligjenca artificiale / Përkth. nga anglishtja V.L Stefanyuk, ed. PO. Pospelova.- M.: Shtëpia Botuese “Mir”, 1980.-520 f. Peter Jackson. Hyrje në sistemet eksperte.: Per. nga anglishtja: Uch. pos.-M.: Shtëpia Botuese Williams, 2001.624 f.: ill.-Paral. cicë. anglisht PËRMBAJTJA: Një histori e shkurtër e inteligjencës artificiale Lënda e kërkimit dhe drejtimet kryesore të kërkimit në fushën e inteligjencës artificiale Vështirë për të zyrtarizuar problemet e projektimit Një histori e shkurtër e inteligjencës artificiale Ideja e krijimit të një ngjashmërie artificiale të një personi për të zgjidhur komplekse problemet dhe simulojnë mendjen njerëzore ka lindur që nga kohërat e lashta (një statujë mekanike e perëndisë Amun në Egjiptin e lashtë, perëndia Hephaestus në mitologji falsifikuar krijesat humanoide (automata, Pinocchio, etj.). Punimet e para teorike në fushën e inteligjencës artificiale Themeluesi i inteligjencës artificiale, filozofi mesjetar, matematikan dhe poeti spanjoll Raymond Lull, në shekullin e 13-të, u përpoq të krijonte një makinë mekanike për zgjidhjen e problemeve të ndryshme bazuar në klasifikimin universal të koncepteve. zhvilluar. Lull Raymond (1235 - 1316) Punimet e para teorike në fushën e inteligjencës artificiale (2) Në shekullin e 18-të, Leibniz dhe Descartes vazhduan në mënyrë të pavarur këtë ide, duke propozuar gjuhë universale për klasifikimin e të gjitha shkencave. Gottfried Leibniz (1646-1716) Rene Descartes (1596 – 1650) Lindja e inteligjencës artificiale si drejtim shkencor ndodhi pas krijimit të kompjuterëve në vitet 40 të shekullit të 20-të. Në këtë kohë, Norbert Wiener krijoi vepra themelore mbi kibernetikën. Norbert Wiener (1894 - 1964) Lindja e termit "inteligjencë artificiale" Termi AI – (AI – inteligjencë artificiale (inteligjencë, aftësia për të arsyetuar në mënyrë inteligjente)) u propozua në vitin 1956 në një seminar në Kolegjin Dartsmouth (SHBA). Në vitin 1969, Konferenca e Parë e Përbashkët Ndërkombëtare mbi Inteligjencën Artificiale u mbajt në Uashington. Ajo legjitimoi termin "inteligjencë artificiale" në emër të saj. Drejtimet e inteligjencës artificiale 1. Neurokibernetika 2. Kibernetika e “kutisë së zezë” Origjina e neurokibernetikës Ideja kryesore e neurokibernetikës “I vetmi objekt i aftë për të menduar është truri i njeriut. Prandaj, çdo "pajisje e të menduarit" duhet të riprodhojë strukturën e trurit të njeriut." Ideja kryesore e neurokibernetikës (2) Neurokibernetika është e përqendruar në modelimin e softuerit dhe harduerit të strukturave të ngjashme me strukturën e trurit. Baza e trurit të njeriut janë neuronet. Përpjekjet janë të përqendruara në krijimin e elementeve të ngjashëm me neuronet dhe kombinimin e tyre në sisteme funksionale. Këto sisteme quhen rrjete nervore ose rrjete nervore. Krijimi i rrjeteve të para nervore Rrjetet e para nervore u krijuan nga Frank Rosenblatt dhe McCulloch në 1956-1965. Këto ishin përpjekje për të simuluar syrin e njeriut dhe ndërveprimin e tij me trurin. Pajisja e krijuar quhej perceptron dhe ishte në gjendje të dallonte shkronjat e alfabetit. Modeli perceptues (perceptron) Krijimi i neurokompjuterëve dhe transputerëve Në vitet 1980 në Japoni, si pjesë e projektit "kompjuteri i gjeneratës së V-të", u krijua neurokompjuteri i parë, ose kompjuteri i gjeneratës së katërt. U shfaqën transputers - kompjuterë paralelë me një numër të madh procesorësh. Teknologjia Transputer është një nga një duzinë qasjesh të reja për zbatimin e harduerit të rrjeteve nervore që modelojnë strukturën hierarkike të trurit të njeriut. Fusha kryesore e aplikimit të neurokompjuterëve janë detyrat e njohjes së modelit, për shembull, identifikimi i objekteve bazuar në rezultatet e fotografimit ajror nga hapësira. Qasje për krijimin e rrjeteve nervore Hardware - krijimi i kompjuterëve, neuroçipave, mikroqarqeve që zbatojnë algoritmet e nevojshme. Softuer – krijimi i programeve dhe mjeteve të dizajnuara për kompjuterë me performancë të lartë. Rrjetet krijohen në memorien e kompjuterit. Hibrid - disa nga llogaritjet kryhen nga karta speciale të zgjerimit, dhe disa kryhen nga softuer. Kibernetika "Black Box" Ideja kryesore e kibernetikës së "kutisë së zezë" "Nuk ka rëndësi se si është strukturuar pajisja "të menduarit". Gjëja kryesore është se ai reagon ndaj ndikimeve të dhëna në të njëjtën mënyrë si truri i njeriut. Ideja kryesore e kibernetikës së "kutisë së zezë" (2) Orientimi kryesor i këtij drejtimi të AI është kërkimi i algoritmeve për zgjidhjen e problemeve intelektuale në modelet ekzistuese kompjuterike. Kontribut të rëndësishëm në formimin e një shkence të re dhanë John McCarthy (autor i gjuhës së parë për problemet e AI - LISP), Marvin Minsky (autor i idesë së një modeli kornizë për përfaqësimin e njohurive), Simon, Shaw, etj. Në vitet 1956-1963. Pati një kërkim aktiv për modele dhe algoritme të të menduarit njerëzor dhe zhvillimi i programeve të para të bazuara në to. U krijuan dhe u testuan qasje të ndryshme: Modeli i kërkimit të labirintit (fundi i viteve 50). Problemi u paraqit si një hapësirë ​​​​gjendje e caktuar në formën e një grafiku në të cilin kryhet kërkimi i rrugës optimale nga të dhënat hyrëse në të dhënat dalëse. Ato nuk janë përdorur gjerësisht për zgjidhjen e problemeve praktike. Programet janë përshkruar në tekstet e para mbi AI - luajnë 15, damë, shah, etj. Programimi heuristik (fillimi i viteve '60) - zhvillimi i strategjive të veprimit bazuar në heuristikat e njohura, të paracaktuara. Heuristikat janë një rregull teorikisht i pabazuar që ju lejon të zvogëloni numrin e kërkimeve në hapësirën e kërkimit. Përdorimi i metodave të logjikës matematikore (1963-1970) për zgjidhjen e problemeve të AI. Robinson zhvilloi metodën e rezolucionit, e cila lejon që dikush të provojë automatikisht teoremat duke pasur parasysh një grup aksiomash fillestare. Shkencëtari vendas Maslov Yu.S. propozoi një derivim të anasjelltë që zgjidh një problem të ngjashëm në një mënyrë të ndryshme. Bazuar në metodën e zgjidhjes, francezi Albert Colmeroe krijoi gjuhën e programimit logjik Prolog në 1973. Newell, Simon dhe Shaw krijuan programin Teorik Logician, i cili vërtetoi teoremat e shkollës. Megjithatë, modelet logjike kanë kufizime të konsiderueshme në klasat e problemeve që zgjidhin, sepse problemet reale shpesh nuk reduktohen në një grup aksiomash dhe një person nuk përdor logjikën klasike. Sistemet e para komerciale të bazuara në njohuri, ose sistemet e ekspertëve, u shfaqën në Shtetet e Bashkuara (mesi i viteve 1970). Kërkimi për një algoritëm universal të të menduarit është zëvendësuar nga ideja e modelimit të njohurive specifike të specialistëve ekspertë. Një qasje e re për zgjidhjen e problemeve të inteligjencës artificiale ka filluar të zbatohet - përfaqësimi i njohurive. Ky është një përparim i rëndësishëm në zhvillimin e aplikimeve praktike të inteligjencës artificiale. U krijuan programet MYCIN (ilaçe), DENDRAL (kimi). Financimi ofrohet nga Pentagoni dhe të tjerët Në fund të viteve 70, në Japoni u njoftua fillimi i një projekti për makinat e gjeneratës V të bazuar në njohuri. Projekti zgjati 10 vjet dhe përfshinte shumë specialistë të kualifikuar. Rezultati ishte një gjuhë e rëndë dhe e shtrenjtë si PROLOG që nuk u pranua gjerësisht. Rezultatet u arritën në detyra të ndryshme të aplikuara, Shoqata Japoneze e AI numëronte 40 mijë njerëz deri në mesin e viteve '90. Që nga mesi i viteve 1980, investimet në AI janë në rritje, sistemet e ekspertëve industrialë po krijohen dhe AI ​​po bëhet një nga fushat më premtuese dhe prestigjioze të shkencës kompjuterike. Historia e inteligjencës artificiale në Rusi në 1954 Në Universitetin Shtetëror të Moskës, seminari "Automata dhe të menduarit" filloi punën e tij nën udhëheqjen e Akademik A. A. Lyapunov (1911-1973), një nga themeluesit e kibernetikës ruse. Në këtë seminar morën pjesë fiziologë, gjuhëtarë, psikologë dhe matematikanë. Në përgjithësi pranohet se ishte në këtë kohë që inteligjenca artificiale lindi në Rusi. Ashtu si jashtë vendit, janë shfaqur dy drejtime kryesore - neurokibernetika dhe kibernetika e "kutisë së zezë". Në vitet 1954-1964. Krijohen programe të veçanta dhe kryhen kërkime në kërkimin e zgjidhjeve për problemet logjike. Në Leningrad (LOMI - Departamenti i Leningradit i Institutit Matematikor Steklov), po krijohet programi ALPEV LOMI, i cili vërteton automatikisht teorema. Ai bazohet në derivimin e anasjelltë origjinal të Maslovit, i ngjashëm me metodën e zgjidhjes së Robinsonit. Ndër rezultatet më domethënëse të marra nga shkencëtarët vendas në vitet '60, duhet të theksohet algoritmi "Kora" nga Mikhail Moiseevich Bongard, i cili modelon aktivitetin e trurit të njeriut në njohjen e modeleve. Një kontribut i madh në formimin e shkollës ruse të AI dhanë shkencëtarët e shquar M.L. Tsetlin, V.N.Pushkin, M.A. Në vitet 1965-1980 po lind një drejtim i ri - menaxhimi i situatës (korrespondon me përfaqësimin e njohurive, në terminologjinë perëndimore). Themeluesi i kësaj shkolle shkencore ishte Prof. Pospelov D.A. Janë zhvilluar modele të veçanta për paraqitjen e situatave - përfaqësimin e njohurive [Pospelov, 1986]. Gjuha simbolike e përpunimit të të dhënave REFAL u krijua në Institutin e Problemeve të Matematikës të Akademisë së Shkencave të BRSS [Turgin, 1968]. Pospelov Dmitry Aleksandrovich Akademikët A.I luajtën një rol të madh në luftën për njohjen e AI në vendin tonë. Bergn dhe G.S. Pospelov. Pospelov Germogen Sergeevich 1914 - 1998 Vetëm në vitin 1974, nën Komitetin për Analizën e Sistemit nën Presidiumin e Akademisë së Shkencave të BRSS, u krijua një Këshill Shkencor për problemin e "Inteligjencës Artificiale", i kryesuar nga G. S. Pospelov, D. A. Pospelov dhe Zëvendës të tij u zgjodhën L. I. Mikulich. Këshilli përfshinte në faza të ndryshme M. G. Gaase-Rapoport, Yu I. Zhuravlev, L. T. Kuzin, A. S. Narignani, D. E. Okhotsimsky, O. K Tikhomirov, V.V. Me iniciativën e Këshillit, u organizuan pesë projekte gjithëpërfshirëse shkencore, të cilat u drejtuan nga ekspertë kryesorë të fushës. Projektet kombinuan kërkime në ekipe të ndryshme në të gjithë vendin: "Dialog" (punë për të kuptuarit e gjuhës natyrore, drejtuesit A.P. Ershov, A.S. Narignani), "Situata" (menaxhimi i situatës, D. A. Pospelov), "Banka" (bankat e të dhënave, L. T. Kuzin), "Ndërtuesi" (dizajni i kërkimit, A. I. Polovinkin), "Inteligjenca robotike" (D. E. Okhotsimsky). Në vitet 1980-1990 Po kryhen kërkime aktive në fushën e përfaqësimit të njohurive, gjuhët e përfaqësimit të njohurive dhe sistemet e ekspertëve po zhvillohen (më shumë se 300). Në vitin 1988 u krijua AAI - Shoqata e Inteligjencës Artificiale. Anëtarët e saj përfshijnë më shumë se 300 studiues. D. A. Pospelov, një shkencëtar i shquar, kontributi i të cilit në zhvillimin e AI në Rusi është i vështirë të mbivlerësohet, u zgjodh unanimisht President i Shoqatës. Qendrat më të mëdha janë në Moskë, Shën Petersburg, Pereslavl-Zalessky, Novosibirsk. Këshilli shkencor i Shoqatës përfshin studiues kryesorë në fushën e AI - V. P. Gladun, V. I. Gorodetsky, G. S. Osipov, E. V. Popov, V. L. Stefanyuk, V. F. Khoroshevsky, V. K Finn, G. S. Tseytin, A. S. Erlich dhe shkencëtarë të tjerë. Në kuadër të Shoqatës kryhen një sasi e madhe kërkimesh, organizohen shkolla për specialistë të rinj, seminare, simpoziume, mbahen konferenca të përbashkëta çdo dy vjet dhe botohet një revistë shkencore. Niveli i hulumtimit teorik mbi inteligjencën artificiale në Rusi nuk është më i ulët se niveli botëror. Fatkeqësisht, që nga vitet '80. Vonesa graduale në teknologji fillon të ndikojë në punën e aplikuar. Për momentin, vonesa në zhvillimin e sistemeve inteligjente industriale është rreth 3-5 vjet. Lënda e kërkimit dhe drejtimet kryesore të kërkimit në fushën e inteligjencës artificiale Koncepti i "AI" Inteligjenca artificiale është një nga fushat e shkencës kompjuterike, qëllimi i së cilës është të zhvillojë mjete harduerike dhe softuerike që lejojnë një përdorues joprogramues të vendosë dhe të zgjidhin problemet e tyre intelektuale, të konsideruara tradicionalisht, duke komunikuar me një kompjuter në një grup të kufizuar të gjuhës natyrore. Inteligjenca artificiale është një fushë e shkencës kompjuterike që merret me zhvillimin e sistemeve kompjuterike inteligjente, d.m.th. sistemet që kanë aftësitë që ne tradicionalisht i lidhim me mendjen njerëzore - të kuptuarit e gjuhës, të mësuarit, aftësinë për të arsyetuar, zgjidhjen e problemeve, etj. (Barr dhe Feigenbaum, 1981) Kërkimet në fushën e inteligjencës artificiale synojnë zhvillimin e programeve që zgjidhin probleme që tani kryhen më mirë nga njerëzit, pasi ato kërkojnë përfshirjen e funksioneve të tilla të trurit të njeriut si aftësia për të mësuar bazuar në perceptimin. , kujtesa e veçantë e organizatës dhe aftësia për të nxjerrë konkluzione bazuar në gjykime. Drejtimet kryesore të kërkimit në fushën e inteligjencës artificiale Përfaqësimi i njohurive dhe zhvillimi i sistemeve të bazuara në njohuri. Softuer për sistemet e inteligjencës artificiale Zhvillimi i ndërfaqeve të gjuhëve natyrore dhe përkthimi me makinë Robotë inteligjentë Trajnim dhe vetë-mësim Njohja e modelit Arkitekturat e reja kompjuterike Lojëra dhe kreativiteti i makinerive 1. Përfaqësimi i njohurive dhe zhvillimi i sistemeve të bazuara në njohuri Ky është drejtimi kryesor në fushën e zhvillimin e sistemeve të inteligjencës artificiale. Ajo shoqërohet me zhvillimin e modeleve të përfaqësimit të njohurive dhe krijimin e bazave të njohurive që formojnë thelbin e sistemeve të ekspertëve. Kohët e fundit, ai përfshin modele dhe metoda për nxjerrjen dhe strukturimin e njohurive dhe bashkohet me inxhinierinë e njohurive. 2. Inxhinieri softuerike për sistemet e AI (inxhinieri softuerike për AI) Në kuadër të këtij drejtimi zhvillohen gjuhë të veçanta për zgjidhjen e problemeve intelektuale, në të cilat tradicionalisht theksi vihet në mbizotërimin e përpunimit logjik dhe simbolik mbi procedurat llogaritëse. Këto gjuhë janë të përqendruara në përpunimin simbolik të informacionit - LISP, PROLOG, SMALLTALK, REFAL, etj. Përveç kësaj, krijohen paketa softuerësh aplikacioni që synojnë zhvillimin industrial të sistemeve inteligjente, ose mjeteve softuerike të inteligjencës artificiale, për shembull KEE, ART , G2 [Hayes-Roth et al., 1987; Popov, Fominykh, Kisel, Shapot, 1996]. Është gjithashtu mjaft popullor të krijohen të ashtuquajturat sisteme ekspertësh boshe ose "predha" - KAPPA, EXSYS, Ml, EKO, etj., bazat e njohurive të të cilave mund të mbushen me njohuri specifike, 3. Zhvillimi i ndërfaqeve dhe makinerive të gjuhës natyrore. përkthimi (përpunimi i gjuhës natyrore) Duke filluar me Që nga vitet 1950, një nga temat e njohura kërkimore në fushën e AI është gjuhësia kompjuterike, dhe në veçanti përkthimi me makinë (MT). Tashmë programi i parë në fushën e ndërfaqeve të gjuhës natyrore (NL) - një përkthyes nga anglishtja në rusisht - demonstroi joefektivitetin e qasjes fillestare të bazuar në përkthimin fjalë për fjalë. Sidoqoftë, për një kohë të gjatë zhvilluesit u përpoqën të krijonin programe të bazuara në analizat morfologjike. Pafrytësia e kësaj qasjeje është për shkak të faktit të qartë: një person mund të përkthejë një tekst vetëm në bazë të të kuptuarit të kuptimit të tij dhe në kontekstin e informacionit ose kontekstit të mëparshëm. Përndryshe, përkthimet shfaqen në stilin "Masha ime e dashur - Masha ime e shtrenjtë". Më pas, sistemet MT u bënë më komplekse dhe aktualisht përdoren disa modele më komplekse: përdorimi i të ashtuquajturave "gjuhë ndërmjetëse" ose gjuhë të kuptimit, duke rezultuar në një përkthim shtesë "gjuha burimore e origjinalit - gjuha e kuptimit - objektivi". gjuhe"; kërkimi shoqërues për fragmente tekstesh të ngjashme dhe përkthimet e tyre në depo tekstesh ose baza të të dhënave të specializuara; një qasje strukturore, duke përfshirë analizën sekuenciale dhe sintezën e mesazheve të gjuhës natyrore. Tradicionalisht, kjo qasje supozon praninë e disa fazave të analizës: 1. Analiza morfologjike - analiza e fjalëve në tekst. 2. Analiza sintaksore – analiza e përbërjes së fjalive dhe e lidhjeve gramatikore ndërmjet fjalëve. 3. Analiza semantike - analiza e kuptimit të përbërësve të secilës fjali bazuar në një bazë njohurish specifike për lëndën. 4. Analiza pragmatike - analiza e kuptimit të fjalive në një kontekst real bazuar në bazën e njohurive të dikujt. Sinteza e mesazheve NL përfshin faza të ngjashme, por në një mënyrë paksa të ndryshme. 4. Robotët inteligjentë (robotikë) Ideja e krijimit të robotëve nuk është aspak e re. Vetë fjala "robot" u shfaq në vitet 20, si një derivat i "robotit" çek - punë e vështirë, e ndyrë. Autori i tij është shkrimtari çek Karel Capek, i cili përshkroi robotët në tregimin e tij "R.U.R". Robotët janë pajisje elektrike të krijuara për të automatizuar punën njerëzore. Përafërsisht mund të dallojmë disa gjenerata në historinë e krijimit dhe zhvillimit të robotikës: brezi I. Robotët me një skemë të ngurtë kontrolli. Pothuajse të gjithë robotët industrialë modernë i përkasin gjeneratës së parë. Në fakt, këta janë manipulues të programueshëm. brezi II. Robotët përshtatës me pajisje ndijore. Ka shembuj të robotëve të tillë, por ato ende përdoren pak në industri. brezi III. Robotët vetëorganizues ose inteligjentë. Ky është qëllimi përfundimtar i zhvillimit të robotikës. Problemet kryesore të pazgjidhura në krijimin e robotëve inteligjentë janë problemi i vizionit kompjuterik dhe ruajtjes dhe përpunimit adekuat të informacionit vizual tredimensional. Aktualisht, më shumë se 60,000 robotë prodhohen në mbarë botën në vit. Rëndësia e krijimit të robotëve celularë inteligjentë Robotët inteligjentë të lëvizshëm autonome janë krijuar për të funksionuar automatikisht në kushte të paracaktuara mjedisore. Ato mund të përdoren në fusha të ndryshme të veprimtarisë njerëzore dhe mund të zgjidhin probleme të ndryshme. Për shembull, dërgimi i ngarkesave, lëvizja e objekteve të ndryshme, kryerja e zbulimit, kryerja e ndonjë operacioni teknologjik në një hapësirë ​​të madhe (për shembull, pastrimi i një dhome), etj. Sisteme të tilla janë të gatshme të zëvendësojnë një person kur kryejnë operacione komplekse teknologjike që lidhen me rrezik të shtuar ose punë në mjedise ekstreme, për shembull, në kushte të rritjes së rrezatimit, presionit ose hapësirës pa ajër, si dhe zëvendësojnë punën njerëzore në profesione jo të njohura. Helikopter robot Mantis (2003) Inxhinierët australianë nga organizata CSIRO kanë zhvilluar helikopterin robot Mantis, i cili është i aftë të fluturojë autonome - për herë të parë - pa përdorimin e një sistemi pozicionimi global (GPS). Lartësia e "Mantis" është 0.5 metra, dhe gjatësia është 1.5 metra. Në të njëjtën kohë, helikopteri i ri është 4-5 herë më i lehtë se çdo mjet tjetër ajror pa pilot dhe kushton dukshëm më pak. Megjithëse roboti mund të kontrollohet nga distanca, makina mund të mbështetet vetëm në trurin e saj kompjuterik dhe kamerat video për të fluturuar. Një sistem ndijor inercial me sensorë mikroelektromekanikë të bërë nga aliazh i lehtë magnezi është zhvilluar veçanërisht për helikopterin. Robot Soldiers Talon, SWORDS (2004) Ushtarët me telekomandë lindën si një përpjekje e përbashkët midis Ushtrisë Amerikane dhe një kompanie të vogël nga Massachusetts të quajtur Foster-Miller. Kjo kompani u ble nëntorin e kaluar nga QinetiQ Group PLC, e cila, nga ana tjetër, i përket Ministrisë Britanike të Mbrojtjes (MOD) dhe Holdingut amerikan Carlyle Group. Gjithçka filloi me robotët e quajtur "Kthetrat" ​​(TALON). Ata kanë qenë në shërbimin ushtarak që nga viti 2000, kanë vizituar Bosnjën, Afganistanin dhe Irakun dhe kanë punuar me duart e tyre mekanike në rrënojat e Qendrës Botërore të Tregtisë pas sulmeve terroriste të 11 shtatorit. Detyrat e tyre ishin: zbulimi dhe asgjësimi i lëndëve plasëse së bashku me monitorimin e armiqësive. Dhe ushtarakët ishin të kënaqur me cilësinë e këtyre detyrave. Megjithatë, pas disa kohësh, zyrtarët e ushtrisë dhe punonjësit e Foster-Miller, sipas tyre, morën lajme nga ushtarët. Ata thonë se na pëlqejnë Kthetrat, pa dyshim, por le t'u japim atyre të paktën një lloj arme. Duke përmbushur dëshirat e personelit ushtarak, inxhinierët nga Arsenali i Ushtrisë në New Jersey (Picatinny Arsenal) dhe Foster-Miller armatosën robotët në vetëm gjashtë muaj dhe 2 milionë dollarë. Kështu që "Kthetrat" ​​u shndërruan në "Shpata" (SWORDS - Sisteme të Zbulimit të Zbulimit të Vëzhgimit të Armëve Speciale), sisteme speciale zbulimi, zbulimi dhe vëzhgimi me armë. Është "Shpata" që do të përfundojë në Irak në pranverë. Vjen standard me një mitraloz të lehtë 5,56 mm M249 (750 fishekë në minutë) ose një mitraloz "mesatar" të kalibrit 7,62 M240 (7,001,000 fishekë në minutë). Pa rimbushje, roboti mund të gjuajë përkatësisht 300 dhe 350 të shtëna. Çmimi i një makine është 200,000 dollarë Robot ushtar SWORD në veprim Roboti kacabu InsBot (2003) Studiuesit nga tre vende po zhvillojnë një spiun të automatizuar në kampin e kacabuve - Franca, Belgjika dhe Zvicra. Tashmë, InsBot është në gjendje të depërtojë në grupe buburrecash, të ndikojë në to dhe të ndryshojë sjelljen e tyre. Për një dekadë, një infiltruar që pretendon të jetë një kacabu do t'i çojë insektet e neveritshme nga qoshet e errëta të kuzhinës dhe në ujë të pastër - ku mund të shkatërrohen. Zhvilluesit e agjentit robotik nuk ëndërrojnë të eliminojnë buburrecat një herë e përgjithmonë. Planet e tyre janë më globale. Duke përdorur robotë, ata duan të kontrollojnë kafshët. Fshesë me korrent inteligjent robot (2003) 01/14/03 11:16 Kompania iRobot ka lëshuar një fshesë me korrent inteligjent, i cili quhet Roomba. U deshën tre vjet dhe disa milionë dollarë për t'u krijuar. Detyrat kryesore që u vendosën zhvilluesve ishin të ulnin çmimin e robotit dhe të ulnin sa më shumë konsumin e energjisë. Fuqia e Rumba është vetëm 30 watts kundrejt 1000 watts tipike. Roboti është i pajisur me pesë furça, dy motorë elektrikë për lëvizje dhe tre të tjerë për funksionimin e furçave. Nuk ka asnjë motor të fuqishëm që thith pluhurin në Rumba. Zëvendësohet nga furça kundër-rrotulluese që mbledhin mbeturina të mëdha dhe një motor vakum me fuqi të ulët. Si rezultat, pajisja funksionon me bateri nikeli. Rrotat e robotit mund të rrotullohen në çdo drejtim, kështu që ai mund të dalë nga situatat më të vështira. Katër sensorë infra të kuqe monitorojnë distancën nga dyshemeja dhe informojnë menjëherë sistemin e kontrollit kur ka një pjerrësi ose kur është arritur skaji i shkallëve. Sistemi i kontrollit përbëhet nga një mikroprocesor 8-bit 16 MHz, 128 bajt memorie dhe një sistem operativ të specializuar. Kostoja e një fshesë me korrent të tillë robotik është 199 dollarë. Robot inteligjent celular i bazuar në një lodër (Rusi, 2002) Ky robot po zhvillohet në Departamentin e Problemeve të Kontrollit të MIREA. Në këtë punë, qëllimi ishte krijimi i një roboti inteligjent të lëvizshëm, i cili fillimisht do të zbatonte funksionet e lëvizjes në një pikë të synuar në një mjedis me pengesa. U vendos që roboti të kishte ekskluzivisht një sistem vizioni teknik. Pika e synuar për një robot të tillë mund të vendoset në tre mënyra: me një tregues lazer; operatori në hartë; në distancë nëpërmjet internetit. Paneli i kontrollit Monitori i kompjuterit ROBOT R.A.D.™ LPT BS VGA Audio Dalja e shpeshtë Tingulli M ik në D E -1 8 TV V Në rrjetin LAN P Fuqia e kamerës 5. Trajnimi dhe vetë-mësimi (mësimi me makinë) Një zonë në zhvillim aktiv të ​inteligjencës artificiale. Përfshin modele, metoda dhe algoritme të fokusuara në akumulimin automatik dhe gjenerimin e njohurive bazuar në analizën dhe sintezën e të dhënave [Haek, Gavranek, 1983; Gladup, 1994; Finn, 1991]. Përfshin të mësuarit me shembull (ose mësimin induktiv) si dhe qasjet tradicionale nga teoria e njohjes së modeleve. Vitet e fundit, kjo fushë ka qenë e lidhur ngushtë me sistemet me zhvillim të shpejtë të nxjerrjes së të dhënave - analiza e të dhënave dhe zbulimi i njohurive - kërkimi i modeleve në bazat e të dhënave. 6. Njohja e modelit Tradicionalisht, një nga fushat e inteligjencës artificiale, e cila daton që në origjinën e saj, por tashmë është bërë praktikisht një shkencë e pavarur. Qasja e tij kryesore është të përshkruajë klasa të objekteve përmes vlerave të caktuara të veçorive të rëndësishme. Çdo objekti i caktohet një matricë karakteristikash, e cila përdoret për ta njohur atë. Procedura e njohjes më së shpeshti përdor procedura dhe funksione të veçanta matematikore që i ndajnë objektet në klasa. Ky drejtim është i afërt me mësimin e makinerive dhe është i lidhur ngushtë me neurokibernetikën. 6. Njohja e modelit Tradicionalisht, një nga fushat e inteligjencës artificiale, e cila daton që në origjinën e saj, por tashmë është bërë praktikisht një shkencë e pavarur. Qasja e tij kryesore është të përshkruajë klasa të objekteve përmes vlerave të caktuara të veçorive të rëndësishme. Çdo objekti i caktohet një matricë karakteristikash, e cila përdoret për ta njohur atë. Procedura e njohjes më së shpeshti përdor procedura dhe funksione të veçanta matematikore që i ndajnë objektet në klasa. Ky drejtim është i afërt me mësimin e makinerive dhe është i lidhur ngushtë me neurokibernetikën. 7. Arkitekturat e reja kompjuterike (platformat dhe arkitekturat e reja harduerike) Procesorët më modernë sot bazohen në arkitekturën sekuenciale tradicionale të von Neumann-it, e përdorur në gjeneratat e para të kompjuterëve. Kjo arkitekturë është jashtëzakonisht joefikase për përpunimin simbolik. Prandaj, përpjekjet e shumë ekipeve dhe kompanive shkencore për dekada kanë synuar zhvillimin e arkitekturave harduerike të dizajnuara për përpunimin e të dhënave simbolike dhe logjike. Po krijohen makina Prolog dhe Lisp, kompjuterë të gjeneratës së 5-të dhe të 6-të. Zhvillimet e fundit i kushtohen kompjuterëve të bazës së të dhënave, kompjuterëve paralelë dhe vektorë [Amamiya, Tanaka, 1993]. Dhe megjithëse ekzistojnë zgjidhje të suksesshme industriale, kostot e larta, softueri i pamjaftueshëm dhe papajtueshmëria e harduerit me kompjuterët tradicionalë pengojnë ndjeshëm përdorimin e gjerë të arkitekturave të reja. 6. Lojëra dhe kreativiteti i makinerive Ky drejtim, i cili është bërë mjaft historik, është për shkak të faktit se në agimin e kërkimit të AI tradicionalisht përfshinte detyra intelektuale të ngjashme me lojën - shah, damë, Go. Programet e para u bazuan në një nga qasjet e hershme - një model labirint të të menduarit plus heuristikë. Tani ky është më shumë një drejtim tregtar, pasi shkencërisht këto ide konsiderohen si rrugë pa krye. Përveç kësaj, ky drejtim mbulon kompozimin e muzikës me kompjuter [Zaripov, 1983], poezinë, përrallat [Manual i AI, 1986] dhe madje edhe aforizmat [Lubich, 1998]. Metoda kryesore e një "krijimtarie" të tillë është metoda e permutacioneve (rirregullimeve) plus përdorimi i disa bazave të njohurive dhe të dhënave që përmbajnë rezultatet e kërkimit mbi strukturat e teksteve, rimave, shkrimeve, etj. 6. Fushat e tjera të AI janë një shkencë ndërdisiplinore, e cila, si një lumë i fuqishëm në rrugën drejt detit, thith përrenj dhe lumenj të shkencave të ngjashme. Mjafton të shikojmë titujt kryesorë të konferencave të AI për të kuptuar se sa e gjerë shtrihet fusha e kërkimit të AI: algoritmet gjenetike; modelimi kognitiv; ndërfaqe inteligjente; njohja dhe sinteza e të folurit; modelet deduktive.

Parathënie

Kohët e fundit, tema e inteligjencës artificiale është bërë shumë e njohur. Por çfarë është në të vërtetë AI? Çfarë rezultatesh ka arritur tashmë dhe në çfarë drejtimi do të zhvillohet në të ardhmen? Ka shumë polemika rreth kësaj teme. Së pari, është një ide e mirë të sqarojmë se çfarë kuptojmë me inteligjencë.

Inteligjenca përfshin logjikën, vetëdijen, aftësinë për të mësuar, njohjen emocionale, kreativitetin dhe aftësinë për zgjidhjen e problemeve. Është karakteristikë si për njerëzit ashtu edhe për kafshët. Ne studiojmë botën përreth nesh që në moshë të re gjatë gjithë jetës sonë, përmes provave dhe gabimeve, mësojmë aftësitë e nevojshme dhe fitojmë përvojë. Kjo është inteligjencë e natyrshme.

Kur flasim për inteligjencën artificiale, nënkuptojmë një sistem "të zgjuar" të krijuar nga njeriu që mëson duke përdorur algoritme. Puna e tij bazohet në të njëjtat metoda: kërkime, trajnime, analiza etj.

Ngjarjet kryesore në historinë e AI

Historia e AI (ose të paktën diskutimet e AI) filloi pothuajse njëqind vjet më parë.

R Rossum Universal Robots (R.U.R)

Në vitin 1920, shkrimtari çek Karel Capek shkroi dramën fantastiko-shkencore "Rossumovi Univerz?ln?" roboti" (Robotët universalë të Rossum). Pikërisht në këtë vepër u përdor për herë të parë fjala "robot", që nënkuptonte klone humanoidë të gjallë. Në histori, në të ardhmen e largët, fabrikat kanë mësuar të prodhojnë njerëz artificialë. Në fillim, këta "replikantë" punuan për të mirën e njerëzve, por më pas ata u rebeluan, gjë që çoi në zhdukjen e njerëzimit. Që atëherë, tema e AI është bërë jashtëzakonisht e popullarizuar në letërsi dhe kinema, të cilat nga ana e tyre kanë pasur një ndikim të madh në kërkimin e botës reale.

Dhe Alan Turing

Matematikani anglez, një nga pionierët në fushën e teknologjisë kompjuterike, Alan Turing, dha një kontribut të rëndësishëm në zhvillimin e kriptografisë gjatë Luftës së Dytë Botërore. Falë kërkimit të tij, u bë i mundur deshifrimi i kodit të makinës Enigma, e cila u përdor gjerësisht nga Gjermania naziste për të kriptuar dhe transmetuar mesazhe. Disa vjet pas përfundimit të Luftës së Dytë Botërore, zbulime të rëndësishme ndodhën në fusha të tilla si neuroshkenca, shkenca kompjuterike dhe kibernetika, të cilat e shtynë shkencëtarin në idenë e krijimit të një truri elektronik.

Së shpejti shkencëtari propozoi një test, qëllimi i të cilit është të përcaktojë mundësinë e të menduarit të makinës artificiale pranë njerëzve. Thelbi i këtij testi është si vijon: Një person (C) ndërvepron me një kompjuter (A) dhe një person (B). Gjatë një bisede, ai duhet të përcaktojë se me kë po komunikon. Kompjuteri duhet të mashtrojë një person për të bërë zgjedhjen e gabuar. Të gjithë pjesëmarrësit në test nuk mund ta shohin njëri-tjetrin.

D Konferenca e Dartmouth dhe "dimri" i parë i AI

Në vitin 1956 u mbajt konferenca e parë mbi AI, në të cilën morën pjesë shkencëtarë nga universitetet kryesore teknologjike amerikane dhe specialistë nga IBM. Ngjarja pati një rëndësi të madhe në formimin e një shkence të re dhe shënoi fillimin e kërkimeve të mëdha në këtë fushë. Pastaj të gjithë pjesëmarrësit ishin jashtëzakonisht optimistë.

Filluan vitet 1960, por përparimi në krijimin e inteligjencës artificiale nuk eci përpara dhe entuziazmi filloi të zbehej. Komuniteti e nënvlerësoi kompleksitetin e detyrës, dhe si rezultat, parashikimet optimiste të ekspertëve nuk u realizuan. Mungesa e perspektivave në këtë fushë ka detyruar qeveritë e Mbretërisë së Bashkuar dhe SHBA-së të shkurtojnë fondet e kërkimit. Kjo periudhë kohore konsiderohet si "dimri" i parë i AI.

E Sistemet e ekspertëve (ES)

Pas një periudhe të gjatë stagnimi, AI ka gjetur aplikimin e saj në të ashtuquajturat sisteme ekspertësh.

Një ES është një program që mund t'u përgjigjet pyetjeve ose të zgjidhë një problem në një fushë specifike. Kështu, ata zëvendësojnë specialistët e vërtetë. ES përbëhet nga dy nënprograme. E para quhet baza e njohurive dhe përmban informacionin e nevojshëm për këtë fushë. Programi tjetër quhet motori i përfundimit. Ai zbaton informacionin nga baza e njohurive në përputhje me detyrën në fjalë.

ES kanë gjetur aplikimin e tyre në industri të tilla si parashikimi ekonomik, ekzaminimi mjekësor, diagnostikimi i defekteve në pajisjet teknike, etj. Një nga ES-të e njohura aktualisht është projekti WolframAlpha, i krijuar për të zgjidhur probleme në matematikë, fizikë, biologji, kimi dhe shumë të tjera. shkencat e tjera.

Në fund të viteve '80 dhe në fillim të viteve '90, me ardhjen e kompjuterëve të parë desktop nga Apple dhe IBM, interesi i publikut dhe i investitorëve për AI filloi të bjerë. Një “dimër” i ri ka nisur...

BLU të thellë

Pas shumë vitesh ulje-ngritje, ndodhi një ngjarje e rëndësishme për AI: më 11 maj 1997, superkompjuteri i shahut Deep Blue, i zhvilluar nga IBM, mundi kampionin botëror të shahut Garry Kasparov në një ndeshje me gjashtë ndeshje me rezultatin 3? më 2?.

Në Deep Blue, procesi i kërkimit nëpër një pemë të lëvizjeve të shahut u nda në tre faza. Së pari, procesori kryesor eksploroi nivelet e para të pemës së lojës së shahut, më pas shpërndau pozicionet përfundimtare midis përpunuesve ndihmës për eksplorim të mëtejshëm. Përpunuesit ndihmës thelluan kërkimin disa lëvizje të tjera dhe më pas shpërndanë pozicionet e tyre përfundimtare tek përpunuesit e shahut, të cilët, nga ana tjetër, kërkuan në nivelet e fundit të pemës. Funksioni i vlerësimit të Deep Blue u zbatua në nivelin e harduerit - procesorët e shahut. Dizajni i funksionit të vlerësimit të harduerit përfshinte rreth 8000 atribute të pozicionit të personalizueshëm. Vlerat individuale të veçorive u kombinuan në një rezultat të përgjithshëm, i cili më pas u përdor nga Deep Blue për të vlerësuar cilësinë e pozicioneve të shahut që shiheshin.

Në 1997, Deep Blue u rendit i 259-ti në fuqi (11.38 GFLOPS). Për krahasim, superkompjuteri aktual më i shpejtë ka 93,015 GFLOPS.

Shekulli XXI

Gjatë dy dekadave të fundit, interesi për AI është rritur ndjeshëm. Tregu për teknologjitë e AI (hardware dhe softuer) ka arritur në 8 miliardë dollarë dhe, sipas ekspertëve nga IDC, do të rritet në 47 miliardë dollarë deri në vitin 2020.

Kjo lehtësohet nga shfaqja e kompjuterëve më të shpejtë dhe zhvillimi i shpejtë i teknologjive të mësimit të makinerive dhe të dhënave të mëdha.

Përdorimi i rrjeteve nervore artificiale ka thjeshtuar kryerjen e detyrave të tilla si përpunimi i videos, analiza e tekstit, njohja e të folurit dhe metodat ekzistuese për zgjidhjen e problemeve po përmirësohen çdo vit.

Projektet e DeepMind

Në vitin 2013, DeepMind prezantoi projektin e tij në të cilin trajnoi AI për të luajtur lojëra për tastierën Atari si dhe për njerëzit, madje edhe më mirë. Për këtë, u përdor metoda e të mësuarit të përforcimit të thellë, e cila lejoi rrjetin nervor të studionte në mënyrë të pavarur lojën. Në fillim të stërvitjes, sistemi nuk dinte asgjë për rregullat e lojës, duke përdorur vetëm një imazh piksel të lojës dhe informacion rreth pikëve të marra si hyrje.

Përveç kësaj, DeepMind po zhvillon AI për të mësuar lojëra më komplekse si Starcraft 2. Kjo lojë strategjike në kohë reale është gjithashtu një nga disiplinat kibernetike më të njohura në botë. Ndryshe nga video lojërat klasike, ka shumë më tepër veprime të mundshme në dispozicion, pak informacion për kundërshtarin dhe nevojën për të analizuar dhjetëra taktika të mundshme. Për momentin, AI mund të përballojë vetëm mini-detyra të thjeshta, siç është krijimi i njësive.

Është e pamundur të mos përmendet një projekt tjetër DeepMind i quajtur AlphaGo. Në tetor 2015, sistemi mundi kampionin evropian Go Fan Hui me rezultatin 5:0. Një vit më vonë, një ndeshje e re u zhvillua në Korenë e Jugut, ku kundërshtari i AlphaGo ishte një nga lojtarët më të mirë në botë, Lee Sedol. Janë luajtur gjithsej pesë ndeshje, nga të cilat AlphaGo fitoi vetëm katër. Pavarësisht nivelit të lartë të aftësive të demonstruara, programi përsëri gaboi gjatë ndeshjes së katërt. Në vitin 2017, u publikua një film për AlphaGo, të cilin ne e rekomandojmë për ta parë. DeepMind njoftoi së fundmi krijimin e një gjenerate të re të AlphaGo Zero. Tani programi mëson duke luajtur kundër vetvetes. Pas tre ditësh stërvitje, AlphaGo Zero mundi versionin e mëparshëm me rezultatin 100:0.

konkluzioni

Deri më tani, sistemet e inteligjencës artificiale janë shumë të specializuara, domethënë ato përballen me detyrat më mirë se njerëzit vetëm në fusha specifike (për shembull, duke luajtur Go ose duke analizuar të dhënat). Ne jemi ende larg krijimit të një inteligjence artificiale të përgjithshme (të plotë) që do të ishte në gjendje të zëvendësonte plotësisht mendjen njerëzore dhe do të ishte e aftë për çdo detyrë intelektuale.

Përktheu artikullin nga Lev Alhazred

Mbështetni projektin ai-news me rubla. Makinat besojnë në ju! >>