Знакомство с искусственным интеллектом

...Если компьютеры когда-нибудь научатся имитировать людей во всех наблюдаемых отношениях, то мы будем вынуждены рассматривать их как обладающих сознанием, в точности по тем же причинам, по которым мы рассматриваем окружающих нас людей как обладающих сознанием. 

Скотт Ааронсон. Квантовые вычисления со времен Демокрита

Наше внимание лучше бы направить на понимание и нейтрализацию нашего собственного страдания — это касается философии, равно как и когнитивной нейробиологии и области искусственного интеллекта. До тех пор, пока мы не станем существами более счастливыми, чем были наши предки, нам следует отказаться от любой попытки навязать структуру нашего ума системам с искусственным носителем.

Томас Метцингер. Наука о мозге и миф о своем Я. Тоннель Эго

Какие ассоциации у вас вызывает выражение «искусственный интеллект»? Киборги, восстание машин, сингулярность, квантовый компьютер, умный дом, беспилотные автомобили, чипирование? А какие эмоции? Страх за свое будущее, за свое рабочее место, трепет перед беспристрастным компютерным судьей или даже божеством? Восторг и любопытство, желание понять или даже творить? Какие образы мы почерпнули из массовой культуры и разговоров дилетантов, а какие действительно соответствуют  тому, чем они вызваны, - мыслящей машине? Может ли вообще машина обладать интеллектом? Почему мы не сомневаемся в том, что человек a priori им обладает? Так много вопросов, но уже можно достоверно утверждать, что искусственный интеллект окажет решающее влияние как на историю человечества в целом, так и на жизнь каждого из нас.  Давайте искать ответы вместе – в математике, информатике, искусстве, философии и истории! Мы также изучим прогнозы футурологов, предпринимателей-визионеров, аналитиков и выработаем свое собственное понимание этого явления, которое на наших глазах меняет все, к чему мы привыкли.

Любое исследование требует прежде всего прояснения основных терминов – используя их, мы должны быть уверены в том, что понимаем под ними одно и то же. Первый шаг отнюдь не прост –  необходимо разобраться в том, что такое собственно интеллект и мышление. Для понятия «интеллект» существует множество определений, которые сводятся к тому, что это способность к абстрактному мышлению, логическим операциям, анализу и рассуждениям, поиску связей и закономерностей, обучаемости, быстрому восприятию информации и, самое главное, к решению задач (проблем, требующих решения). Кроме того, с интеллектом связаны понятия «ум» и «разум», а также когнитивные способности, память, речь, способность мыслить, приспосабливаться к окружающей среде, изменять ее и многое другое. Сейчас мы встречаем в разных источниках такие понятия, как эмоциональный интеллект – способность к распознанию эмоций и управлению ими и социальный интеллект –  способность к эффективному взаимодействию с людьми. До какой степени машины способны овладеть интеллектом — это предмет научной дискуссии, а сегодня алгоритмы ИИ имитируют лишь некоторые аспекты нашей мыслительной деятельности. Вероятно, наш страх перед искусственным интеллектом обусловлен тем, что развитый ум дает превосходство, а значит, и власть.

Одно из частных определений интеллекта, общее для человека и машины, можно сформулировать так: «Интеллект — способность системы создавать в ходе самообучения программы (в первую очередь эвристические) для решения задач определенного класса сложности и решать эти задачи» (Ильясов Ф. Н. Разум искусственный и естественный // Известия АН Туркменской ССР, серия общественных наук. 1986. № 6. С. 46—54). Интересно знать, что в английском языке отсылка к человеческому интеллекту в термине artificial intelligence несколько смягчена – для обозначения способности к мышлению и объективному пониманию существует слово  intellect. Intelligence же понимается как способность приобретать знания и навыки. Таким образом, машина сейчас вполне может обладать intelligence, ведь одним из основных средств искусственного интеллекта является машинное обучение – процесс автоматического обучения системы на данных без непосредственного программирования решения этой задачи. 

Кто и когда впервые заговорил об искусственном интеллекте? Что послужило творческим импульсом? Лень, как это часто бывает, или большая мечта, а может, всё и сразу?..

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. Поясняя свое определение, Джон Маккарти указывает: «Проблема состоит в том, что пока мы не можем в целом определить, какие вычислительные процедуры мы хотим называть интеллектуальными. Мы понимаем некоторые механизмы интеллекта и не понимаем остальные. Поэтому под интеллектом в пределах этой науки понимается только вычислительная составляющая способности достигать целей в мире». Сейчас искусственный интеллект определяют как свойство интеллектуальных систем выполнять творческие функции, которые традиционно считаются прерогативой человека. 

Также назову 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 1832 году С. Н. Корсаков опубликовал описание пяти изобретенных им механических устройств, так называемых интеллектуальных машин, для частичной механизации умственной деятельности в задачах поиска, сравнения и классификации. В конструкции своих машин Корсаков впервые в истории информатики применил перфорированные карты!

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 буквы алфавита, однако результативность зависела от манеры написания. Думаю, что любой специалист по искусственному интеллекту когда-то программировал сеть из одного перцептрона, и вряд ли ошибусь, если скажу, что дело было на Python, хотя моя первая нейронная сеть была написана на Java.  

В конце 50-х годов была создана модель лабиринтного поиска для нахождения оптимального пути по графу, но в первых учебниках по искусственному интеллекту эти программы не решают практические задачи, а просто пока развлекаются — играют в игру «15», собирают «Ханойскую башню», играют в шашки и шахматы.

А что же в СССР? Ведь при наличии серьезных наработок по математической статистике, теории вероятности, линейной алгебре и дифференциальному анализу – основных математических методов «под капюшоном» ИИ — не могло не возникнуть условий для развития этой молодой науки, верно?.. Обратимся сначала к фактам. 1954 год. Отправная точка  истории искусственного интеллекта в нашей стране – тогда в МГУ начал свою работу семинар «Автоматы и мышление» А. А. Ляпунова, одного из основателей отечественной кибернетики. В нем приняли участие ведущие физиологи, лингвисты, психологи, математики – то есть уже в то время у нас практиковали системный подход к этой проблематике.

Так же как и за рубежом, наметились два основных направления – нейрокибернетика (изучение закономерностей функционирования нейронов и нейронных образований) и кибернетика «черного ящика» (неважно, как устроено мыслящее устройство, лишь бы оно на входящие стимулы реагировало подобно человеческому мозгу). В 1957 году выдающиеся советские математики А. Н. Колмогоров и В. И. Арнольд доказали теорему, согласно которой любая непрерывная функция нескольких переменных может быть представлена в виде комбинации конечного числа функций меньшего числа переменных.  Данное доказательство позволило позже математически обосновать построение нейронных сетей фиксированной размерности с прямыми связями с определенным количеством «нейронов» на слоях ввода и вывода и активационными функциями. А тем временем в Ленинграде велась работа по автоматизации решения логических задач, для чего была создана программа АЛПЕВ ЛОМИ (Ленинградского отделения математического института им. Стеклова), которая занималась автоматическим решением теорем. Целое созвездие новых ярких имен засияло в новой науке в то время: М. Л. Цетлин, В. Н. Пушкин, М. А. Гаврилов, и уже можно было говорить о советской школе ИИ.

60-е годы – это взлет эвристического программирования. Эвристика – это  алгоритм решения задачи, который включает практический метод, не являющийся гарантированно точным или оптимальным, но достаточный для данной задачи. В СССР среди наиболее значимых результатов, полученных учеными в 60-е годы, можно отметить алгоритм «Кора» М. М. Бонгарда, моделирующий деятельность человеческого мозга при распознавании геометрических образов. Программа «Кора» нашла применение, в частности, для распознавания нефтеносных пластов и вошла в русскоязычные учебники и курсы. 

Рассказывая о тех временах, надо особо упомянуть Д. А. Поспелова – родоначальника ИИ в СССР и основоположника научной школы ситуационного управления (соответствует представлению знаний — knowledge representation в западной терминологии), которая развивалась в нашей стране с середины 60-х годов. Любая ситуация в мире (в данном случае управленческая задача) могла быть описана как реляционная модель с помощью конечного числа базовых отношений, из которых возникали, в свою очередь, производные. Идеи Поспелова широко применялись на практике в индустрии, а его научная деятельность способствовала популяризации искусственного интеллекта в СССР и «реабилитации» кибернетики, против которой в 50-е годы была развернута целая кампания из-за якобы отождествления работы мозга с работой машины, а общественной жизни — с системой электро- и радиокоммуникаций и направленности «против материалистической диалектики, современной научной физиологии, обоснованной И. П. Павловым». «История информатики в нашей стране (сначала СССР, а затем России) насыщена драматическими коллизиями и резкими изменениями приоритетов», — писал Поспелов в статье «Становление информатики в России», вошедшей в сборник «Очерки истории информатики в России». За годы работы Поспелов написал 20 монографий и более 300 статей, многие из его книг переведены на иностранные языки. 

Понадобилось время, чтобы наука об искусственном интеллекте получила наконец научное признание. Только в 1974 году при Комитете по системному анализу при президиуме АН СССР был создан Научный совет по проблеме «Искусственный интеллект». (Справедливости ради надо сказать, что и на Западе после доклада британского ученого Лайтхилла – математика, никогда не имевшего дело с ИИ, — науке устроили разнос и урезали финансирование, отбросив исследования назад. Британские ученые...) В 1988 году в СССР была создана АИИ – Ассоциация искусственного интеллекта, объединившая лучших экспертов страны, а ее президентом стал Д. А. Поспелов. В 80-х годах скорость и быстродействие компьютеров уже перестали быть проблемой для исследователей. К сожалению, последующие события предсказуемым образом повлияли на развитие науки, о которой идет речь. Сейчас развитие искусственного интеллекта признается одним из приоритетных направлений в отечественной науке, хотя до сих пор наблюдается отставание от мировых флагманов на 3-5 лет. 

Эта статья – первая в образовательной серии «ИИ 101. Что надо знать, прежде чем сесть за код». Мы разъясним основные понятия и термины, развеем мифы, почитаем прогнозы футурологов, разберемся в основных направлениях ИИ и вообще будем снижать уровень энтропии. Не боритесь с трудностями в одиночку – ведь в изолированных системах энтропия не уменьшается. До встречи!

Автор: Елена Коршунова — компьютерный лингвист, PhD student (National Taiwan University of Science and Technology, AI lab).

3dnews

Опубликовано на сайте: 2020-12-27