Проблемы создания искусственного интеллекта.

Введение


Искусственный интеллект сегодня - это способность машин и программ анализировать полученную информацию, обрабатывать ее, и делать выводы, с помощью которых принимаются основе решения. Основная характеристика ИИ-устройств - умение постоянно учиться, быстро обрабатывать информацию, накапливать знания и успешно применять их, то есть приобретение возможностей восприятия и обработки окружающего мира, как это делает мозг человека. Проще говоря, думать и реализовывать задуманное: например, готовить определенные коктейли, управлять транспортными средствами или ставить диагнозы людям.
В настоящее время ученые со всего мира дискутируют на тему природы человеческого мозга, и за счет этого до сих пор не определились с четкими требованиями относительно искусственного разума. Однако это не мешает успешно развивать технологии ИИ по двум направлениям:
Семиотический. Создание систем, которые наследуют такие процессы как речь, мышление, выражение эмоций.
Биологический. Создание нейронных сетей, построенных по биологическому принципу.
Первые исследования по изучению искусственного интеллекта начались еще в середине XX века. Понятие ИИ как науки сформулировал профессор Дартмутского колледжа Джон Маккарти в 1956 году, а апогеем научных изысканий стал известный тест Тьюринга.
Конечно, споры о том, можно ли считать ИИ интеллектом в полной мере, к этому времени продолжаются. Но это не противоречит тому, что умные и обучающиеся системы облегчают жизнь человека.
Преимущества искусственного интеллекта:
точность обработки данных;
способность анализировать большое количество информации с большой скоростью;
ИИ не нужен сон и перерыв на обед, он не допускает ошибок из-за переутомления;
использовать искусственный интеллект можно там, где человеку опасно находиться.
Использование машин, которые учатся и программ может значительно сократить время, финансовые расходы и способствовать производительности труда. Например, с помощью искусственного интеллекта, который умеет диагностировать меланому, врачи смогут более точно ставить диагнозы и тратить на каждого из пациентов меньше времени. Соответственно, при этом врачам удастся помочь большему количеству людей за определенный период.
Потенциал применения искусственного интеллекта очень широк, уже сейчас он используется во многих сферах: медицина, финансы, промышленность, торговля и обычно в быту человека.
Например - голосовые помощники Siri и Alexa, которые можно скачать на iOS, Android или Windows. Еще есть боты в видеоиграх, которые способны вести себя всегда по-разному. Существуют и автоматические переводчики, а также целостные комплексные системы умного дома.
Перспективы искусственного интеллекта незаурядные: повышение эффективности, удобство, избавление от длительных процессов и автоматизация привычных. Пока сравнительно новое направление сталкивается с рядом трудностей по внедрению решений в жизнь. Однако, согласно исследованию компании McKinsey, в ближайшие годы автоматизация производства ускорится. Например, в Китае и Индии 50% рабочих процессов возьмут на себя умные системы. 


Глава 1. История зарождения искусственного интеллекта


Сам термин «искусственный интеллект» появился в 1956 году, когда был использован Джоном Маккарти на конференции в Дартмутском университете. Его авторству принадлежит первый язык программирования для задач ИИ – Lisp, а кроме того, он же заложил основы функционального программирования.
Также назовем имя другого пионера искусственного интеллекта – это Марвин Минский, автор идеи фрейма (70-е годы), изобретатель, популяризатор науки и к тому же интереснейший автор. Совместная книга М. Минского и Гарри Гаррисоном "Выбор по Тьюрингу" (“The Turing Option”) — одна из лучших фантастических книг об искусственном интеллекте. Минскому принадлежит вся научная составляющая этого романа.
Предпосылки для развития науки об искусственном интеллекте создались гораздо раньше середины XX века. Вероятно, вам будет интересно узнать, что коллежский советник Семен Николаевич Корсаков (1787—1853) впервые поставил задачу усиления возможностей человеческого разума посредством разработки научных методов и устройств – вполне в духе современного понимания искусственного интеллекта.
В 1910—1913 гг. Бертран Рассел и А. Н. Уайтхед опубликовали работу «Принципы математики», основной идеей которой была сводимость математики к логике. Этот знаковый труд критиковали за претенциозную задачу описать суть математики, что не помешало работе дать мощный импульс развитию формальной логики.
В 1943 году Уоррен Мак-Калок и Уолтер Питтс опубликовали A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity – фактически это основы теории нейронных сетей. Примерно в те же годы немецкий инженер Конрад Цузе сконструировал первый программируемый компьютер. Так стали появляться технические возможности для воплощения Идеи, которая уже буквально витала в воздухе.
Теперь самое время перечислить основные труды непосредственно по искусственному интеллекту, которые необходимо знать любому исследователю, имеющими с ним дело. В 1943 году в статье «Логическое исчисление идей, относящихся к нервной активности» У. Мак-Каллок и У. Питтс предложили понятие искусственной нейронной сети – ему мы посвятим отдельный разговор. В их статье впервые была описана модель искусственного нейрона.
Д. Хебб в работе «Организация поведения» 1949 года изложил основные принципы обучения нейронов. Далее важнейшая веха — американский нейрофизиолог Фрэнк Розенблатт стал автором устройства, моделирующего процесс человеческого восприятия, и назвал его «перцептроном». Говоря конкретно, эта модель имитировала работу человеческого глаза и могла различать