Tehisintellekt

Praegu lahendab sügav närvivõrk Rubiku kuubiku 1,2 sekundiga. Selle tulemuse saavutamiseks loodi XNUMX. ja XNUMX. sajandi vahetusel Ramon Lulli loogilised masinad. Sellest artiklist saate samm-sammult teada, mis sajandite jooksul juhtus.

XIII-IV sajandil hispaania filosoof Ramon Lully (1) arenev loogikamasinad. Ta kirjeldas oma masinaid kui mehaanilisi objekte, mis suudavad lihtsate loogiliste toimingute kaudu, mida masin mehaaniliste markeritega sooritab, ühendada põhilised ja vaieldamatud tõed.

30-50 aastat vana. kahekümnendal sajandil Seda on näidanud neuroteaduste valdkonna uuringud. Norbert Viiner kirjeldab küberneetilist juhtimist ja vastupidavust elektrivõrkudes. Claude Shannon loob "digitaalsignaalidega kirjeldatud teabe" teooria.

1936 , mille eesmärgiks oli lahendada poolt esitatud lahendatavusülesanne David Hilbert aastal 1928, seda ta sellesse tutvustas abstraktne automis on võimeline sooritama programmeeritud matemaatilist operatsiooni, st algoritmi.

Masin suutis täita ainult ühte kindlat algoritmi, näiteks arvu ruudustamiseks, jagamiseks, liitmiseks, lahutamiseks. Minu enda töös Turing ta kirjeldas palju selliseid masinaid, mis on saanud üldnimetuse Turingi masinad. Selle kontseptsiooni laienduseks oli nn universaalne Turingi masin, mis pidi olenevalt lindile salvestatud juhistest sooritama mis tahes toimingu (2).

2. Üks Turingi masina mudelitest

1943 Warren McCulloch i Walter Pitts Näita seda kunstlik neuron suudab simuleerida lihtsaid toiminguid, luues mudeli närvivõrk. Nende mudel põhines puhtalt matemaatikal ja algoritmidel ning seda ei saanud arvutusressursside puudumise tõttu testida.

1950 Ajakirjas Mind avaldatud tekstis pealkirjaga "Arvutiteadus ja intelligentsus" Alan M. Turing esitleb esimest korda testi, mida siis nimetati "Turingi testiks". See on viis määratleda masina võime kasutada loomulikku keelt ja kaudselt tahtis tõestada, et ta on omandanud võime mõelda samamoodi nagu inimene.

1951 Marvin Minsky Oraz Dean Edmonds nad ehitavad SNARK (Inglise), esimene tehisnärvivõrk 3 tuhande vaakumtoruga. Masin mängis roti rolli, kes otsib rägastikust väljapääsu, et toiduni jõuda. Süsteem võimaldas jälgida kõiki "roti" liikumisi labürindis. Disainiviga võimaldas sinna tutvustada rohkem kui ühte "rotti" ja "rotid" hakkasid üksteisega suhtlema. Paljud katsed, mida nad tegid, võimaldasid neil hakata "mõtlema" loogilisel alusel ja see aitas tugevdada õiget valikut. Arenenumatele "rottidele" järgnesid teised "rotid".

1955 Allen Newell ja (tulevane Nobeli preemia laureaat) Herbert A. Simon koostada loogikateoreetik. Lõppkokkuvõttes tõestab programm 38 Principia Mathematica esimesest 52 väitest. Russell i Valgepea, leides mõne jaoks uusi ja elegantsemaid tõendeid.

1956 Mõiste "" on sündinud. Seda kasutati esmakordselt New Hampshire'is Dartmouthi kolledži korraldatud konverentsil (3). Uut kontseptsiooni määratleti kui "süsteemi, mis tajub teadlikult oma keskkonda ja reageerib sellele, et maksimeerida oma eduvõimalusi". Ürituse korraldajate hulgas oli sh Marvin Minsky, John McCarthy ja kaks vanemteadlast: Claude Shannon i Nathan Rochester z IBM.

. 1956. aasta Dartmouthi konverentsi liikmed Vasakult paremale: Marvin Minsky ja Claude Shannon.

1960 ehitus elektrokeemilised võrgud nimega õpiobjektid Adaline. ehitatud Bernard Widrow Stanfordi ülikoolist koosnes võrk üksikutest Adaline'i elementidest, mille reprodutseerimisel ja kombineerimisel tekkis ütles Madalyn (Ing. Paljud adaliinid). See oli esimene neuroarvuti pakutakse kaubanduslikult. Madaline'i võrku kasutavad radar, sonarid, modemid ja telefoniliinid.

1966 tõuseb ELIZA programmMIT-is testitud vestlusroboti prototüüp. See oli loodud lihtsal viisil: see muutis kasutaja antud deklaratiivsed laused küsimusteks ja ajendas neid täiendavaid väiteid hankima. Näiteks kui kasutaja ütles: "Mul on peavalu", küsis programm: "Miks sul pea valutab?" ELIZA-t on edukalt kasutatud psüühikahäiretega inimeste ravis..

1967 Jaapanis algatas Waseda ülikool VABOT projekt (4) 1967. aastal esimest korda maailmas täissuuruses intelligentne humanoidrobot. Tema jäsemete juhtimissüsteem võimaldas tal alajäsemetega kõndida, samuti puuteandurite abil kätega esemeid haarata ja liigutada. Tema nägemissüsteem võimaldas tal mõõta väliseid retseptoreid, tehissilmasid ja kõrvu kasutades objektide vahemaid ja suundi. Ja vestlussüsteem võimaldas tal kunsthuulte abil jaapani keeles inimesega suhelda.

1969 Marvin Minsky i Seymour Papert näidata pertseptroni piiranguid. Nende raamat sisaldas ametlikke tõendeid selle kohta, et ühekihilistel võrkudel oli väga piiratud rakenduste hulk, mis viis selles uurimisvaldkonnas stagnatsioonini. Selline olukord kestis umbes 15 aastat, kuni avaldati rida väljaandeid, milles on väga veenvalt näidatud, et mittelineaarsed võrgud on vabad varasemas töös näidatud piirangutest. Sellest teatati omal ajal hulk masinõppe meetodeid mitmekihiliste võrkude jaoks.

1973 Edward Shortliff, arst ja arvutiteadlane, lõi ta MAISIN programm, üks esimesi ekspertsüsteeme bakteriaalsete infektsioonide ravi diagnoosimiseks, mis põhineb verehaiguste diagnoosimisel analüüside tulemuste põhjal ja antibiootikumide õigete annuste arvutamisel.

70. aastatel vajas enamik arste enne patsiendile antibiootikumide määramist spetsialisti nõu. Iga antibiootikum mõjutas teatud mikroorganismide rühma, kuid põhjustas ka teatud kõrvalmõjusid. Tavaarstide teadmised sellel teemal polnud aga suured. Seetõttu pöördus Stanfordi ülikooli meditsiinikool, maailmas tunnustatud antibiootikumide valdkonna uurimiskeskus, abi saamiseks IT-spetsialistide poole. Nii loodi nõustamissüsteem, mis koosnes ulatuslikust andmebaasist ja 500 põhimõttest, mis aitavad arstidel antibiootikume õigesti kasutada.

1975 Paul Werbos leiutab backpropagation, mis lahendas ühekihiliste võrkude probleemi ja piirangud ning üldiselt tehtud koolitada närvivõrke tõhusamalt.

80-id tuntud kui "ekspertsüsteemid" ja teadmised on muutunud tehisintellekti peavoolu uurimise keskmeks. Selle asemel, et keskenduda üldisele intelligentsusele, on ekspertsüsteemid keskendunud teatud põhimõtete kasutamisele konkreetsete ülesannete automatiseerimiseks ja konkreetsete otsuste tegemiseks reaalses maailmas.

Esimese eduka lahenduse, tuntud kui RI, tutvustas Digital Equipment Corporation, et kohandada ettevõtte tellimusi ja parandada täpsust. Apple ja IBM tutvustasid aga peagi suurarvuteid, millel on suurem töötlemisvõimsus kui hoolduseks kasutatavad. Tehisintellekt, mis häirib AI tööstust. See peatas taas investeeringute tehisintellekti.

1988 IBM-i teadlased on avaldanud artikli, mis tutvustab tõenäosuse põhimõtteid automaattõlkes prantsuse keelest inglise keelde. See lähenemine, sellele lähemal, pani aluse tänapäeva masinõppetehnoloogiale.

1989 Ilmub ELVINN (), mis oli CMU robootikainstituudi kaheksa-aastase sõjaväe rahastatud uurimistöö tulemus (5). Seda võib pidada tänapäeva esivanemaks. ALVINNi teostus töötles andmeid kahest allikast: videokaamerast ja laserkaugusmõõtjast. See oli tajusüsteem, mis õppis juhti jälgides sõidukeid juhtima. ta kasutas seda närvivõrk ja teha otsuseid ilma kaardita.

5. ALVINNi autonoomse süsteemiga sõiduk

90 aastat. AI maailmas võetakse kasutusele uus paradigma, mida nimetatakse intelligentseteks agentideks. Juuda pärl, Allen Newell, Leslie P. Kelbling ja teised on teinud ettepaneku rakendada tehisintellektiuuringutes otsustusteooriat ja majandusteadust.

1997 Deep Blue loodud IBM alistab suurmeistri koos Garrim Kasparov (6). Superarvuti oli IBMi loodud platvormi spetsiaalne versioon ja suutis hakkama saada kaks korda rohkemate liigutustega sekundis kui esimeses mängus (mille masin kaotas), väidetavalt 200 miljonit liigutust sekundis.

6. Matš Garry Kasparov vs Deep Blue

1998 Neli miljonit läheb jõulukuuskedele Furby kõrvarobotidkes lõpuks inglise keele ära õpib.

2002-09 2002. aastal esitas DARPA maailmale väljakutse. nutikad tehnoloogiad: 140 miljonit dollarit ehitajatele, et sõita 18 miili üle Mojave kõrbe. 2005 7. mai Stanley (XNUMX) osales Grand Challenge'il, relvastatud laserite, radari, videokaamera, GPS-vastuvõtja, kuue protsessori ja integreeritud tarkvaraarhitektuuriga, ning võitis. Sellest ajast alates on autot eksponeeritud Smithsoniani riiklikus Ameerika ajaloo muuseumis. Koos Stanleyga ajaloos Tehisintellekt Stanfordi ülikooli disainimeeskond, mida juhib prof. Sebastian Thrun, kes oli tol ajal Google'i autonoomse auto juht, lõi 2009. aastal.

2005 Honda tutvustab Asimot kahel jalal kõndiv humanoidrobot (kaheksa). Selle väljatöötamise käigus saadi andmeid, mida kasutati näiteks vanemate inimeste liikumist võimaldavate proteeside konstrueerimisel.

2011 IBM-i superarvuti Watson, mis 2011. aastal võitis tolleaegseid meistreid mängusaates "Jeopardy" (eetris Poolas nime all "Va Banque").

2016 Arvutiprogramm AlphaGo mille on loonud üks Google'i firmadest, ületab Go 18-kordse maailmameistri Lee Sedol (9).

9. Matš Go Li Sedoli ja AlphaGo vahel

2018 Google ja Alleni Tehisintellekti Instituut loovad BERT-i, "esimese järelevalveta kahesuunalise keelelise esituse, mida saab teadmiste edastamise abil kasutada mitmesuguste loomuliku keele ülesannete jaoks." BERT on tehisintellekt, mis suudab puuduvaid lauseosi täita samamoodi nagu inimene. BERT on üks põnevamaid arenguid viimastel aastatel eriti kiiresti arenenud tehisintellekti valdkonna loomuliku keele töötlemise (NLP) valdkonnas. Tänu temale on palju lähedasemaks muutunud päev, mil saame masinaga rääkida.

2019 Sügavale närvivõrgule antakse nimi , mille on loonud California ülikooli teadlased, ta kogus Rubiku kuubikut 1,2 sekundiga, peaaegu kolm korda kiiremini kui kõige osavam inimene. Keskmiselt vajab ta umbes 28 liigutust, samas kui inimene teeb keskmiselt 50 liigutust.

Tehisintellekti klassifikatsioon ja rakendused

I. Tehisintellektil on kaks peamist tähendust.

• see on hüpoteetiline intelligentsus, mis on realiseeritud inseneriprotsessi kaudu, mitte loomulik;
• on arvutiteaduse tehnoloogia ja uurimisvaldkonna nimi, mis põhineb ka neuroteaduse, matemaatika, psühholoogia, kognitiivteaduse ja filosoofia edusammudel.

II. Seda teemat käsitlevas kirjanduses on AI kolm peamist astet:

1. Kitsas tehisintellekt (, ANI), mis on spetsialiseerunud ainult ühele valdkonnale, näiteks AlphaGo, mis on tehisintellekt, mis suudab Go mängus tšempioni alistada. See on aga ainus, mida ta teha saab.
2. Üldine tehisintellekt (, AGI) – tuntud kui tugev tehisintellekt, mis viitab keskmise inimese intellektuaalse tasemega arvutile, mis on võimeline täitma mis tahes ülesandeid, mida see täidab. Paljude ekspertide sõnul oleme teel tõhusa AGI loomise poole.
3. tehissuperintellekt (, AS I). Oxfordi tehisintellekti teoreetik Nick Bostrom defineerib superintellekti kui "intelligentsust, mis on palju targem kui kõige targem inimmõistus praktiliselt igas mõttes, sealhulgas teaduslik loovus, üldteadmised ja sotsiaalsed oskused".

III. AI kaasaegsed praktilised rakendused:

• Hägusloogikal põhinevad tehnoloogiad – kasutatakse tavaliselt näiteks tehnoloogiliste protsesside edenemise kontrollimiseks tehastes “kõigi andmete puudumise” tingimustes.
• Ekspertsüsteemid - süsteemid, mis kasutavad probleemide lahendamiseks teadmistebaasi ja järeldusmehhanisme.
• Tekstide masintõlge – tõlkesüsteemid ei ole inimesele kohandatud, on intensiivselt arendatud ja sobivad eriti hästi tehniliste tekstide tõlkimiseks.
• Närvivõrgud - kasutatakse edukalt paljudes rakendustes, sealhulgas arvutimängude "intelligentsete vastaste" programmeerimisel.
• Masinõpe Tehisintellekti haru, mis tegeleb algoritmidega, mis võivad õppida otsuseid langetama või teadmisi omandama.
• Andmete kogumine – Arutletakse valdkondade üle, seos infovajadustega, teadmiste hankimine, rakendatud analüüsimeetodid, oodatavad tulemused.
• Pildituvastus - juba on kasutusel programmid, mis tuvastavad inimesed näofoto järgi või tuvastavad automaatselt satelliidifotodel valitud objektid.
• Kõnetuvastus ja kõnelejatuvastus on juba laialdaselt kasutusel kaubanduses.
• Käekirjatuvastus (OCR) - kasutatakse juba massiliselt, näiteks tähtede automaatseks sortimiseks ja elektroonilistes märkmikkudes.
• kunstlik loovus - on programme, mis genereerivad automaatselt lühikesi poeetilisi vorme, komponeerivad, arranžeerivad ja interpreteerivad muusikateoseid, mis võivad isegi professionaalsed kunstnikud tõhusalt "segadusse ajada", nii et nad ei pea teoseid kunstlikult loodud.
• Tavaliselt kasutatakse majanduses süsteemid automaatselt parimate klientide profiili hindamine, sh krediidivõimelisus või reklaamikampaaniate planeerimine. Neid süsteeme koolitatakse automaatselt eelnevalt nende käsutuses olevate andmete põhjal (näiteks regulaarselt laenu tagasi maksnud pangakliendid ja kliendid, kellel oli sellega probleeme).
• Intelligentsed liidesed - kasutatakse automatiseeritud juhtimiseks, jälgimiseks, aruandluseks ja tehnoloogiliste protsesside võimalike probleemide lahendamise katseteks.
• Pettuste ennustamine ja avastamine – kasutades v.i. Logistilised regressioonisüsteemid analüüsivad andmekogumeid, et tuvastada näiteks kahtlasi finantstehinguid.