«Искусственный интеллект», выражение, услышав которое, мы сразу представляем города будущего, в которых бок о бок существуют люди и человекоподобные роботы. Однако если перестать фантазировать и вернуться к реальности, то вы наверняка вспомните, что искусственный интеллект давно прописался во многих сферах деятельности человека.
На заре компьютерных технологий, ученые поставили себе весьма амбициозную цель – создать машину, поведение которой нельзя будет отличить от человеческого. Изучение искусственного интеллекта, в свою очередь, породило на свет множество интеллектуальных систем, освободивших человека от выполнения рутинных процессов.
Если «искусственный», то почему «интеллект»?
Что же такое искусственный интеллект? Если со словом «искусственный» все понятно, то совсем не просто дать однозначное определение второму слову. Верите ли, до сих пор ведутся споры относительно природы интеллекта человека. Впрочем, ещё античные мыслители пришли к мудрому выводу, что у интеллекта есть две составляющие. В 1970-х годах американский психолог Раймонд Кэттелл определил их как кристаллизовавшийся интеллект и подвижный. Первый из них отвечает за хранение накопленных знаний и опыта, второй – за их приобретение. В общем и целом, интеллект объединяет познавательные способности человека такие как память, восприятие, логика, ощущение, мышление. Таким образом, одна из фундаментальных задач науки искусственного интеллекта – формализовать разумное поведение человека, определить то множество механизмов, с помощью которых человек творчески подходит к решению задач. И вот тут начинаются сложности, так как пока до конца не ясно, как работает наш мозг, осуществляющий работу интеллекта.
Искусственный интеллект — слабый или подвижный?
Философия искусственного интеллекта несет в себе гипотезу о сильном и слабом ИИ. Сторонники теории слабого ИИ утверждают, что умения машины ограничены способностями его создателя. Человек может заложить в машину все свои знания, опыт и умения, какого бы длинного кода это не стоило. Такая машина будет принимать решения и давать ответы, которые будут лишь комбинацией загруженной в неё информации.
Однако научиться чему-то новому, принимать самостоятельные решения без воздействия извне она будет не в состоянии до тех пор, пока в неё не поместят порцию новых исходных данных. У приверженцев противоположной теории иное мнение – они верят, что когда-нибудь искусственный интеллект компьютеров будет не только кристаллизовавшимся, но и подвижным. Машины будут способны осознавать себя, проявлять инициативу и адаптироваться к окружающей обстановке, а главное — чувствовать. Их убеждения строятся на том, что в будущем уровень развития микроэлектроники позволит воссоздать механизмы взаимодействия биологических схем в мозгу человека.
Сегодня появление по-настоящему сильного ИИ представляется делом далекого будущего, в то время как его оппонент в лице слабого ИИ уже давно трудится на благо человечества. Одно из его детищ – системы распознавания речи. Постепенно люди начинают привыкать к тому, что можно говорить со смартфонами. Может оно и к лучшему, но лишь единицы пользуются этой возможностью в общественных местах. С другой стороны, многие нашли ей применение во время вождения автомобиля, посылая голосом запросы навигатору.
Технология распознавания речи — пример «слабого» искусственного интеллекта
Эта технология основана на науке о звуках речи – фонетике. Система разбивает сказанные вами слова на фонемы, учитывается их фонетическое окружение. Затем она пропускает разбитое на звуки слово через акустическую модель – базу звуков, в которой происходит сравнение.
Используя методы машинного обучения, программа способна определить вероятность следования одних звуков и слов за другими, основываясь на теории вероятности и статистике. Это помогает системе выдавать более точные результаты в случаях нечеткого произношения или постороннего шума. Вероятно, наш мозг занимается чем-то подобным, обрабатывая звуки, которые мы слышим. Таким образом, технология распознавания речи является ярким примером переноса модели восприятия речи человеком на машинный язык.
Технология распознавания речи — пример «слабого» искусственного интеллекта
Еще одним примером реализации искусственного интеллекта являются экспертные системы. Они способны разрешать проблемные ситуации в различных областях, исполняя роль экспертов. Структура такой системы включает в себя базу фактов и набор инструкций по работе с ними в целях получения новых фактов. На основании этого, экспертная система предлагает варианты решения проблемы. Наглядным примером такой системы в 2011 году стал суперкомпьютер IBM Watson. Он способен понимать вопросы на естественном языке и находить на них ответы в базе данных, состоящей из 200 миллионов страниц информации. Свои феноменальные знания в разных областях IBM Watson продемонстрировал на телевикторине Jeopardy, в которой одержал победу над двумя самыми сильными игроками.
Разложить интеллект по полочкам
В общем, развитие науки искусственного интеллекта – это не только скрупулезный и в то же время творческий труд, но и процесс познания человеком самого себя. Ученые из разных областей вместе работают над тем, чтобы по полочкам разложить природу действий, которые мы совершаем не задумываясь. Однако пока без ответа остаётся вопрос: смогут ли они создать IBM Watson, способного искренне радоваться своей победе?
