Может ли компьютер думать?
Нет, лишь вычислять.
И вот уже несколько десятилетий ученые пытаются имитировать на компьютерах мышление с помощью сложных вычислений.
Разработчики стремятся к получению самого настоящего искусственного интеллекта, способного самостоятельно мыслить.
О ранних попытках создания электронного разума, современном состоянии дел в этой отрасли и о том, чем грозит нам будущее, мы расскажем в данной статье.
Для начала зададимся вопросом — зачем нужен разум искусственный, когда каждую секунду на Земле появляется новый естественный? В чем состоят преимущества ИИ (искусственного интеллекта) перед обычным человеком? Их несколько:
• Стабильная эффективность. Человеческая компетентность зависит от времени суток, состояния здоровья, возраста, загруженности работой. Компетентность ИИ — величина постоянная.
• Простотапередачи информации. Передача знаний от человека к человеку — долгий, трудоемкий и дорогой процесс. Операции с базой данных ИИ выполняются гораздо быстрее и проще.
• Воспроизводимость результатов. Результаты работы человека зависят от множества внешних и внутренних факторов, напрямую с решаемой задачей не связанных. В то же время результат работы ИИ зависит лишь от входных данных.
• Стоимость. ИИ дорог в разработке, но дешев в эксплуатации, по сравнению с командой квалифицированных сотрудников, способных обеспечить круглосуточную работу. Кроме того, любой ИИ неизмеримо дешевле человеческой жизни, потому особенно востребован для автономных устройств на опасных производствах.
• Компактность. Простенькие ИИ легко умещаются в чип размером с ноготь большого пальца, что позволяет устанавливать их в самые разные мобильные устройства и инструменты. С человеческим разумом такое проделать не получится.
Итак, ИИ человечеству нужен. Образ совершенного помощника нередко встречается в мифах, сказках, художественной литературе, правда, его появление, как и все непостижимое, долгое время приписывали магии. Но после научно-технической революции XIX века все изменилось. Люди уверовали в могущество техники и науки. Механические вычислители Бэббиджа наглядно продемонстрировали, что искусственные устройства могут заменить человека даже на поприще умственного труда. Все это было бесконечно далеко от искусственного разума в современном его пони мании, но ученые получили новое направление для работы.
Говоря о зарождении теории искусственного интеллекта, нельзя не упомянуть об исследованиях английского математика Алана Тьюринга. В 1936 году Тьюринг предложил абстрактную модель простого устройства, имеющего все основные свойства современной информационной системы: программное управление, память и пошаговый способ выполнения действий. Эта модель, получившая название «Машина Тьюринга», могла решить любую задачу, поддающуюся алгоритмизации.
Работая в годы Второй мировой войны над механическими и электронными дешифровальными машинами, по сути являвшимися специализированными компьютерами, Тьюринг пришел к идее моделирования человеческого подхода к решению произвольной задачи. В 1950 году в своей работе «Вычислительные машины и разум» ученый выдвинул идею теста, с помощью которого можно было определить, разумна ли вычислительная машина.
Один или несколько человек, общаясь через ширму с человеком и компьютером, должны были уверенно определить, когда им отвечает машина, а когда — человек. Если они не могли этого сделать – компьютер следовало признать разумным. В настоящее время считается, что даже прохождение машиной такого теста вовсе не свидетельствует о ее разумности — машину можно просто хорошо обучить прикидываться разумной.
Идея теста Тьюринга сама по себе свидетельствует об антропоморфном подходе автора к разработке ИИ. В те времена казалось очевидным, что для того, чтобы быть разумной, машина должна работать подобно человеческому мозгу. Но оставалась нерешенной одна проблема — процесс человеческого мышления никак не получалось представить в виде последовательности операций (алгоритма).
По образу и подобию
К 50-м годам ХХ века относятся первые попытки решения невычислительных задач с помощью ЭВМ. Речь идет, прежде всего, о распознавании образов. Эта задача близка к задаче классификации: необходимо найти совокупность признаков, с помощью которых стало бы возможным отнести исследуемый объект к тому или иному классу.
В 1957 году американский физиолог Фрэнк Розенблатт предложил математическую модель человеческого зрительного восприятия и распознавания — перцептрон. В том же году перцептрон был смоделирован на компьютере IВМ 704, а уже в 1958 году Розенблаттуудалось построить первый перцептрон в «железе» . «МОЗГ» перцептрона состоит из ячеек памяти, соединяющихся между собой произвольно с помощью ассоциативных (процессорных) элементов. Информация с оптических датчиков поступает в ячейки памяти, а связи между ними усиливаются или ослабляются в процессе обучения методом коррекции ошибок.
Таким образом, перцептрон способен определять тип воспринимаемого образа, используя набор признаков, выработанных в процессе обучения. Перцептрон Розенблатта имел восемь входных ячеек (оптических датчиков) и 512 ассоциативных элементов, заведующих связями между ячейками памяти. Как показали испытания, изобретение Розенблатта было способно распознавать буквы, написанные разным почерком, но было беспомощно в случае, если часть буквы была закрыта от оптических датчиков или буква была повернута.
Сам Розенблатт полагал, что машина, основанная на принципе перцептрона, может решить практически любую задачу, но вскоре было доказано, что одного слоя ассоциативных элементов недостаточно. Гораздо более широкими возможностями обладали перцептроны многослойные, на которых и основываются современные нейрокомпьютеры.
Конечно, от полноценного искусственного интеллекта нейрокомпьютеры отделяет примерно такая же пропасть, как муравья от человека. Тем не менее они незаменимы в областях, где нужно решать задачи, для которых трудно или невозможно составить четкий алгоритм решения. Кроме того, работают они очень быстро за счет высокого параллелизма, т.е. каждая задача решается не последовательно, в соответствии с алгоритмом, а с помощью множественных потоков простых команд и данных. Современные нейрокомпьютеры выпускаются либо в виде сопроцессоров (нейроускорителей) для обычных ЭВМ, либо в виде самостоятельного обучаемого устройства.
Продолжение следует…
