Поточна версія на 08:41, 12 грудня 2018

Тема статті

Штучний інтелект – це розділ комп`ютерної лінгвістики та інформатики, що формалізує завдання, які нагадують справи, що виконує людина. Іншими словами, комп’ютер робитиме те, що донедавна виконували ми. Це поняття вів професор Дартмутського коледжу Джон МакКарті в 1956 році. Він цікавився, чи можна навчити машину, як і дитину – абстрактним поняттям, використовувати мову і самостійно вдосконалюватись методом спроб і помилок. Це поняття обговорюють наче це далеке майбутнє. Але насправді ШІ уже увійшов у наше життя. На даний час ми стикаємось зі штучним інтелектом кожного дня. Це голосовий пошук – Siri і Alexa, які доступні на iOs, Android і Windows, відеоігри – персонажі, яких можуть поводитись непередбачувано для живого гравця. Автономні авто – навчають водити машину, точно так як і людину, авто зможе саме аналізувати ситуацію на дорозі і діяти.

Опис проблеми

Штучний інтелект — дуже молода галузь досліджень, започаткована 1956 року. Її історичний шлях нагадує синусоїду, кожен «зліт» якої ініціювався деякою новою ідеєю. На сьогодні її розвиток перебуває на «спаді», і поступається застосуванню вже досягнутих результатів в інших областях науки, промисловості, бізнесі та навіть у повсякденному житті. Ця наука пов'язана з психологією, нейрофізіологією, трансгуманізмом та іншими. Як і всі комп'ютерні науки, вона використовує математичний апарат. Особливе значення для неї мають філософія і робототехніка. У більшості випадків алгоритм розв'язання завдання невідомий наперед. Точного визначення цієї науки немає, оскільки у філософії не розв'язано питання про природу і статус людського інтелекту. Немає і точного критерію досягнення комп'ютером «розумності», хоча перед штучним інтелектом було запропоновано низку гіпотез, наприклад, тест Тюрінга або гіпотеза Ньюела-Саймона. Нині існує багато підходів як до розуміння задач штучного інтелекту, так і до створення інтелектуальних систем. Одна з класифікацій виділяє два підходи до розробки штучного інтелекту:

   • низхідний, семіотичний — створення символьних систем, що моделюють високорівневі психічні процеси: мислення, судження, мову, емоції, творчість тощо;
   • висхідний, біологічний — вивчення штучних нейронних мереж і еволюційні обчислення, що моделюють інтелектуальну поведінку на основі менших «не інтелектуальних» елементів.

Ця наука пов'язана з психологією, нейрофізіологією, трансгуманізмом та іншими. Як і всі комп'ютерні науки, вона використовує математичний апарат. Особливе значення для неї мають філософія і робототехніка. Хоч проблема «штучного інтелекту» тісно пов'язана з потребами практики, однак тут немає єдиної загальної практичної задачі, яка б однозначно визначала розвиток теорії, проте є багато задач, які є частковими, вузькими. Тому проблема «штучного інтелекту» — це фактично цілий комплекс проблем, які характеризуються різним ступенем загальності, абстрактності, складності й розробленості і кожній з яких властиві свої принципові й практичні труднощі. Це такі проблеми, як розпізнавання образів, навчання й самонавчання, евристичне програмування, створення загальної теорії самоорганізовуваних систем, побудова фізичної моделі нейрона та ін., багато з яких мають велике самостійне значення. Для всіх цих напрямів одержано важливі результати, як практичного так і теоретичного характеру, продовжуються інтенсивні дослідження. Оскільки крім мало чисельних оптимістів майже ніхто не намагається саме «виготовити» інтелект, аналогічний людському, то мова ведеться про створення системи, яка буде здатна реалізувати певні моделі інтелекту.

Як виникло поняття “штучного інтелекту”?

На саму можливість говорити про поняття «Штучний інтелект» величезний вплив справила поява механістичного матеріалізму, який починається з роботи Рене Декарта «Міркування про метод” (1637) і відразу слідом за цим роботи Томаса Гоббса «Людська природа». Рене Декарт припустив, що тварина – якийсь складний механізм, тим самим сформулювавши механистическую теорію.

Технологічними передумовами до виникнення науки ШІ стало те, що в 1623 році Вільгельм Шикард побудував першу механічну цифрову обчислювальну машину, за якою послідували машини Блеза Паскаля і Лейбніца. Лейбніц також був першим, хто описав сучасну двійкову систему числення, хоча до нього цією системою періодично захоплювалися багато великих вчених. У XVIII столітті завдяки розвитку техніки і, в особливості, годинникових механізмів інтерес до подібних винаходів зріс ще сильніше. В середині 1750-х років австрійський винахідник Фрідріх фон Кнаус сконструював серію машин, які вміли писати пером досить довгі тексти.

Досягнення в механіці XIX століття сприяли новому поштовху винаходів в напрямку до сучасного розуміння штучного інтелекту. У 1830-х роках англійський математик Чарльз Беббідж придумав концепцію складного цифрового калькулятора – аналітичної машини, яка могла б розраховувати ходи для гри в шахи. У 1832 році С. Н. Корсаков представив принцип розробки наукових методів і пристроїв для посилення можливостей розуму і запропонував серію «інтелектуальних машин», в конструкції яких, вперше в історії інформатики, застосував перфоровані карти. У 1910-1913 рр. Бертран Рассел і А. Н. Уайтхед опублікували роботу «Принципи математики», яка зробила революцію в формальній логіці. Уоррен Маккалок і Уолтер Піттс в 1943 опублікували роботу “A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity”, що заклала основи поняття нейронних мереж.

З середини 30-х років минулого століття, з моменту публікації робіт Тьюринга, в яких обговорювалися проблеми створення пристроїв, здатних самостійно вирішувати різні складні завдання, до проблеми штучного інтелекту стали ставитися уважно у світовій науковій спільноті. У 1954 році американський дослідник Ньюелл вирішив написати програму для гри в шахи. До роботи були залучені аналітики корпорації RAND Corporation. До роботи також була залучена група голландських психологів під керівництвом Де Гроота, які вивчали стилі гри видатних шахістів. Через два роки спільної роботи цим колективом була створена мова програмування ІПЛ1 – перша символьна мова обробки списків, а незабаром була написана перша програма, яку можна віднести до досягнень в області штучного інтелекту. Це була програма «Логік-Теоретик», призначена для автоматичного доведення теорем в обчисленні висловів. Власне ж програма для гри в шахи була завершена в 1957 році. В її основі лежали так звані евристики – правила, що дозволяють зробити вибір при відсутності точних теоретичних підстав, і опису кінцевих цілей.

На сьогоднішній день дослідження в області штучного інтелекту ведуться в різних напрямках: моделювання міркувань, надбання знань, машинне навчання і автоматичне породження гіпотез, інтелектуальний аналіз даних і обробка образної інформації, підтримка прийняття рішень, управління процесами і системами, динамічні інтелектуальні системи, планування і т.д.

Активний розвиток ШІ відкриває нові перспективи для людства

Штучний розум найкраще підходить для різного роду механічної діяльності. Безпечне вивчення космосу, глибин океану або земного ядра не підходить ні для людей ні для звичайних машин. Інтелект в свою чергу може підлаштуватися під ситуацію без загрози шкоди здоров’ю. Будь-які експерименти та випробування за допомогою штучного інтелекту будуть відбуватися куди швидше і дешевше, ніж це може зробити людина.

Зараз жодне виробництво світу не є повністю автоматичним, так як машина не здатна оцінити результат своїх дій. Штучний інтелект зможе не тільки без проблем керувати сотнями заводів по всьому світу, одночасно без зупинок і перерв, але ще і контролювати оцінку якості. Це дозволить в рази здешевити виробництво. Також можна буде налагодити роботу на шкідливих і небезпечних об’єктах, де велика смертність і травмонебезпечність.

Перспективним є розвиток штучних нейронних мереж.

Триває вдосконалення алгоритмів навчання і класифікації в масштабі реального часу, обробки мов, розпізнавання зображень, мови, сигналів, а також створення моделей інтелектуального інтерфейсу, що будуть підлаштовуватися під користувача. Серед основних прикладних завдань, що вирішуються за допомогою нейронних мереж, – фінансове прогнозування, здобування даних, діагностика систем, контроль за діяльністю мереж, шифрування даних. Особливу зацікавленість у ШІ проявляють в останні роки компанії, що займаються організацією процесів розробки великих програмних систем (програмної інженерії). Методи ШІ все частіше використовуються для аналізу вихідних текстів і розуміння їхнього змісту, управління вимогами, виробленням специфікацій, проектування, кодогенераціі, верифікації, тестування, оцінки якості, виявлення можливості повторного використання, вирішення завдань на паралельних системах тощо. Дуже важливими є розробки медичних систем, які консультують лікарів в екстрених ситуаціях, роботів-маніпуляторів для виконання точних дій в ході хірургічних операцій.

Традиційно високий інтерес до ШІ в середовищі розробників ігор і розважальних програм. Серед нових напрямків їх досліджень – моделювання соціальної поведінки, спілкування, людських емоцій, творчості у віртуальному світі.

Але разом з технологічним прогресом штучний інтелект може нести в собі реальні загрози.

Штучний інтелект – загроза людству?

У Стівена Хокінга, Білла Гейтса і Ілона Маска є дещо спільне – всі вони бояться апокаліпсису за участю ШІ. Це гіпотетичний сценарій, за яким штучний інтелект стає домінуючою формою життя на Землі. Чи станеться апокаліпсис з ШІ – велике питання. Але вже зараз ШІ демонструє вміння навчатися не тому, для чого він був призначений. Роботи вчаться брехати і обманювати, починають віднімати у нас робочі місця (тільки в США понад 250 000 роботів виконують роботу, призначену для людей – а скільки їх буде в східних країнах, де виробляють 90% світової техніки?), роботизовані системи стають розумнішими за хакерів серед людей, стають все більш схожими на людей і починають розуміти нашу поведінку. Навіть в наш час вже є приклади ситуацій, коли штучний інтелект виходить з-під людського контролю. Керівництво соціальної мережі Facebook змушене було відключити свою систему штучного інтелекту, після того як чат-боти почали спілкуватися на власній, неіснуючій мові, яку люди не змогли розшифрувати. В американських ЗМІ з’явилися уривки з “діалогів”, які вели між собою віртуальні співрозмовники (орфографія і пунктуація збережені):

Боб: Я можу можуЯЯ все інше. Еліс: Кулі мають нуль для мене для мене для мене для мене для мене.

Випробувачі алгоритму схильні вважати, що фрази і навіть самі повторення представляли собою спроби ботів самостійно «зрозуміти» принципи спілкування.

Як пояснюють фахівці, боти не отримали безпосередньої інформації про структуру англомовних речень, тому програми спробували «імпровізувати». Так чи інакше, ботів, що вийшли з-під контролю було вирішено відключити, а решта в ході подальших експериментів змогли досить ефективно виконувати свою задачу – спілкуватися з людьми так, що багато хто з них навіть не запідозрили, що мають справу з штучним інтелектом.

Блог до проекту

Blogger або WordPress https://super903958731.wordpress.com/2018/12/10/%D1%88%D1%82%D1%83%D1%87%D0%BD%D0%B8%D0%B9-%D1%96%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BB%D0%B5%D0%BA%D1%82/ https://super903958731.wordpress.com/

Мультимедійна презентація

Google Диск https://drive.google.com/drive/my-drive https://docs.google.com/presentation/d/1BXrSY3lER2CH_GK6jLOvdaza59IHLCT7lr3kzM5V70Q/edit#slide=id.p1

Календар подій проекту:

Google Календар (посилання на розклад роботи у проекті) https://docs.google.com/document/d/1-tFxEs8agYl6O6dYnDVbEUFzd7owoP8Ce8dnlc47J54/edit

Google Форми (https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSegaDv3fxrlFaaLnqL25QKOU8oBhu2i9npXV8DXqA2ddceR3Q/viewform)

Фотоальбом до проекту

Google Фотознімки (https://photos.google.com/album/AF1QipM_R56Ko1agjlryAdDvFCxfbY504B4Lwd3cmFZg)

Спілкування між учасниками проекту

• Чат
• Форум
• Спільнота на базі соціальних мереж
• Skype
• Telegram
• Viber
• Wiki-сторінка
• Сайт
• .....

Інформаційні ресурси

Друковані джерела

1. ...
2. ...
3. ...

Відеоматеріали

1. ...
2. ...
3. ...

Електронні ресурси

1. ...
2. ...
3. ...

Центральноукраїнський державний педагогічний університет імені Володимира Винниченка