IX Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2017

Понятие искусственный интеллект (далее возможно сокращение ИИ), как в прочем и просто интеллект, весьма расплывчаты. Термин интеллект (intelligence) происходит от латинского intellectus -- что означает ум, рассудок, разум; мыслительные способности человека. Соответственно искусственный интеллект (artificial intelligence) -- ИИ (AI) обычно толкуется как свойство автоматических систем брать на себя отдельные функции интеллекта человека, например, выбирать и принимать оптимальные решения на основе ранее полученного опыта и рационального анализа внешних воздействий.

"Искусственный интеллект" складывается из нескольких основных положений и дисциплин, являющихся его основой. Более подробно это описано на рисунке предоставленном ниже.

Рисунок 1. Структура понятия "Искусственного интеллекта"

В современном мире искусственные интеллектуальные системы используются практически во всех сферах жизнедеятельности человека и кардинальным образом трансформируют условия его существования. Искусственный интеллект сегодня одна из передовых областей исследований ученых. Причем рассматриваются как системы, созданные с его частичным использованием: например распознавание текстов, бытовые роботы, медицинские роботы до возможности замены творческого труда человека искусственным. Данная область образовалась на стыке целого ряда дисциплин: информатики, философии, кибернетики, математики, психологии, физики, химии и др. Наблюдается устойчивое увеличение масштабов применения искусственных интеллектуальных систем в повседневной жизни.

Наиболее фундаментальной проблемой является описание смыслового содержания проблем самого широкого диапазона, т.е. должна использоваться такая форма описания знаний, которая гарантировала бы правильную обработку их содержимого по некоторым формальным правилам. Эта проблема называется проблемой представления знаний.В настоящее время наиболее известны четыре подхода к представлению знаний в обсуждаемых системах: продукционная модель; логическая модель; семантические сети; фреймы.

Сегодня за счет достижений в области искусственного интеллекта создано большое количество научных разработок, которое существенно упрощает жизнь людей. Распознавание речи , распознавание лица или отсканированного текста, решение вычислительно сложных задач за короткое время и многое другое - все это стало доступно благодаря развитию искусственного интеллекта.

В качестве примера можно взять Нейросеть Google Translate которая составила единую базу смыслов человеческих слов.

Нейросеть Google для машинного перевода называется Google Neural Machine Translation (GNMT). От самого начала и до конца перевод текста теперь полностью выполняет нейросеть. Традиционно ИИ использовался в Google Translate в ограниченном режиме, для некоторых вспомогательных задач. Например, для сравнения текстов, доступных на нескольких языках, вроде официальных документов ООН или Европарламента. В таком режиме сравнивался перевод каждого слова в текстах. За последние десять лет система автоматического перевода текстов Google Translate выросла с нескольких языков до 103, а сейчас она переводит 140 млрд слов ежедневно. В сентябре сообщалось, что разработчики приняли решение полностью перевести сервис Google Translate на глубинное обучение. У этого подхода есть много преимуществ. Перевод становится гораздо лучше. Более того, система может переводить тексты на языки, для которых никогда не видела переводов, то есть не обучалась специально для этой языковой пары.

Нейросеть NMTS работает на принципиально новом уровне. Она не только анализирует существующие варианты перевода в процессе обучения, но и выполняет интеллектуальный анализ предложений, разбивая их на «словарные сегменты». В определённой репрезентации внутри сети эти «словарные сегменты» соответствуют смыслам слов.

Рис.2.Модель архитектуры GNMT

Модель архитектуры GNMT(Google’sNeuralMachineTranslation). Слева сеть энкодера, справа — декодера, в середине модуль внимания. Нижний слой энкодера двусторонний: розовые модули собирают информацию слева направо, а зелёные — в обратном направлении.

Так же широко применяются технологии ИИ в медицине. Использование искусственного интеллекта в медицине уже сейчас дает возможность значительно повысить точность диагностики, а что самое главное - облегчить жизнь пациентам с различными заболеваниями. Развитие технологий делает реальным появление сверхэффективных персональных лекарств, и даже персонального медицинского ассистента в каждом смартфоне.Технологические гиганты типа Google, Amazon, Microsoft и Apple инвестируют огромные суммы в развитие искусственного интеллекта для создания персонализированных систем поиска или виртуального персонального ассистента. Но, если говорить о медицине, то самый главный игрок и поставщик новостей на этом рынке — компания IBM и ее знаменитый суперкомпьютер Watson. Только для его обучения IBM в прошлом году приобрела 30 млрд медицинских снимков, поглотив компанию Merge Healthcare за $1 млрд. К процессу обучения могут добавиться 50 млн анонимных электронных медицинских карт, которые IBM получила в свое распоряжение, также купив стартап Explorys. Американская кардиологическая ассоциация уже объявила о проекте с участием IBM Watson, целью которого будет модернизация лечения сердечно-сосудистых заболеваний. Суперкомпьютер проанализирует оптимальные способы лечения с помощью программы Workplace Health. А врачи Boston Children’s Hospital, занимающиеся редкими детскими болезнями, используют IBM Watson, чтобы ставить более точные диагнозы: искусственный интеллект будет искать необходимую информацию в клинических базах данных и научных журналах, которые хранятся в медицинском облаке Watson Health Cloud. В частности, суперкомпьютер будет использоваться для диагностирования и лечения заболеваний почек. Для этого IBM Watson придется пройти ускоренный курс нефрологии. А в 2014 году IBM объявила о сотрудничестве с Johnson & Johnson и фармацевтической компанией Sanofi для работы над обучением Watson пониманию результатов научных исследований и клинических испытаний. По утверждению представителей компании, это позволит существенно сократить время клинических испытаний новых лекарств, а врачи смогут давать лекарства, наиболее подходящие конкретному пациенту.

Инновации коснулись и сферы радиолучевой компьютерной диагностики, которая играет в медицине значимую роль. Так, в том же 2014 году IBM объявила о разработке программного обеспечения Avicenna, способного интерпретировать и текст, и изображения. Для каждого типа данных используются отдельные алгоритмы. Так что в итоге Avicenna сможет понимать медицинские снимки и записи, и будет выполнять функции ассистента радиолога. В 2016 году ПО планируется наконец-то протестировать в реальных условиях. Над похожей задачей работает и другой проект IBM — Medical Sieve. В данном случае речь идет о развитии искусственного интеллекта «медицинского ассистента», который сможет быстро анализировать сотни снимков на предмет отклонения от нормы. Это поможет радиологам и кардиологам заняться теми вопросами, в которых искусственный интеллект пока бессилен.

Еще одним направлением использующие современные технологии в области ИИ является робототехника. Если говорить об области применения человеко-машинных робототехнических интеллектуальных систем, то они используются уже по сей день. Экстремальная робототехника эксплуатируется в рамках борьбы с террористами или управления роботами в космосе. Робототехнические аппараты также способны осуществлять охрану помещений и территорий. Совершенно неожиданно начала бурно развиваться сервисная робототехника. Некоторые хирургические отделения в европейских клиниках похожи на робототехническую лабораторию, поскольку там применяются роботы, подающие инструменты хирургу, есть манипуляторы, которые помогают ему производить операцию, есть диагностическая система, показывающая, что происходит с пациентом.

В общем, робототехника применяется сейчас в очень широком круге задач, связанных непосредственно с человеком.Благодаря системам с «очувствленным» интерфейсом, человек может ощущать на расстоянии силу, которую развивает роботизированный манипулятор в той среде, где он функционирует. Помимо этого, он может использовать стереозрение, и таким образом, создается эффект телеприсутствия. Телеуправление активно используется в космосе. Оператор при этом может находиться как в кабине космического корабля, так и где-нибудь еще. Например, «Шаттл» управляется с помощью двух джойстиков с тремя степенями свободы для перемещения и ориентации. Увы, если этой системой управлять с Земли, то возникает задержка, делающая телеуправление невозможным. Если же так управлять системой, находящейся на Луне, то задержка составит несколько минут, оператор не сможет адекватно воспринимать прилагаемые усилия и начнутся проблемы. Тут нужны роботы, управляющиеся не непосредственно человеком, а заложенной в них программой и обладающие определенной автономностью.В России уже работают медицинские робототехнические комплексы «Да Винчи». Они требуют определенных навыков от хирурга, который вообще может находиться в другой комнате. Некоторые операции выполняются автоматически, например зашивание швов, некоторые — под контролем оператора. При использовании таких роботов в принципе может быть применено удаленное управление. Наши коллеги из Корейского технологического университета проводили такую операцию, когда больной находился в Сиэтле, а хирург - в Корее. Не думаю, что это будет широко использоваться, но в глубинке, где нет хирургического центра, эта технология вполне может пригодиться. Уже существуют экзоскелеты с управлением от биотоков мышц, например корейский HAL-5. Он надевается на человека, в его суставах находятся приводы, датчики давления, оказываемого на пол. Но самое интересное здесь другое - он оборудован сенсором биоэлектрических сигналов. Поэтому его может использовать частично парализованный человек: биотоки можно считывать, и экзоскелет будет помогать ему двигаться. Постепенно у пациента начинается восстановление собственных моторных функций, он начинает сам ходить, двигать руками. Этому направлению сейчас уделяется много внимания, ведь экзоскелеты могут быть применены и для здоровых людей: для выполнения каких-либо операций, требующих приложения значительных физических усилий.

Исследования в области нейронных сетей, позволяющих получить хорошие (хотя и приближенные) результаты при решении сложных задач управления, часто финансирует военное научное агентство DARPA. Пример - проект Smart Sensor Web, который предусматривает организацию распределенной сети разнообразных датчиков, синхронно работающих на поле боя. Каждый объект (стоимостью не более $300) в такой сети представляет собой источник данных - визуальных, электромагнитных, цифровых, инфракрасных, химических и т. п. Проект требует новых математических методов решения многомерных задач оптимизации. Ведутся работы по автоматическому распознаванию целей, анализу и предсказанию сбоев техники по отклонениям от типовых параметров ее работы (например, по звуку). Операция "Буря в пустыне" стала стимулом к развитию экспертных систем с продвинутым ИИ, применяемым в области снабжения. Например робот –“ большой пес” . Этот робот был создан как помощник, который в прямом смыле несет все тяжести, которые ранее приходилось таскать солдатам. На собаку конечно же он мало похож, но все же он способен слдовать за солдатами и способен передвигаться везде где способен пройти человек , притом с грузом весом до 500 кг. Эта «собака» способна развивать скорость до 25 км/ч.

На разработках, связанных с технологиями машинного зрения, основано все высокоточное оружие. В СМИ нередко можно прочитать о грядущих схватках самостоятельно действующих армий самоходных машин-роботов и беспилотных самолетов. Однако «Золотой глаз» (военные его называют еще «Летящим цветком») – этот аппарат, способный отслеживать и снимать на камеру цели и объекты, находящиеся на земле. Он почти не заметный и бесшумный, может буквально висеть в воздухе, буквально неподвижно, около трех часов. Не менее актуальны задачи разрешения коллизий в больших сообществах автономных устройств, абсолютно точного распознавания своих и чужих, выбора подлежащих уничтожению целей, алгоритмов поведения в незнакомой среде и т. п.

Поэтому на практике военные пытаются достичь менее масштабных целей. Значительные усилия вкладываются в исследования по распознаванию речи, распознования черт лица, создаются экспертные и консультационные системы, призванные автоматизировать рутинные работы и снизить нагрузку на пилотов. Например «золотой глаз» (военные его называют еще «Летящим цветком») – этот аппарат, способный отслеживать и снимать на камеру цели и объекты, находящиеся на земле. Он почти не заметный и бесшумный, может буквально висеть в воздухе, буквально неподвижно, около трех часов. Нейронные сети достаточно эффективно применяются для обработки сигналов сонаров и отличения подводных камней от мин.

В заключении можно сказать , что стремительное развитие технологий в области искусственного интеллекта значительно упрощают жизнь людей в самых разных сферах его применения. В скором будущем ИИ станет неотъемлемой частью повседневной жизни людей.

Список использованной литературы:

1. Бобровский С. «Перспективы и тенденции развития искусственного интеллекта.» PC Week / RE №32, 2001. С.32-34

2. Винер Н. “Кибернетика” , М.: Наука, 1983 Эндрю А. Искусственный интеллект - М.: Мир, 1985.

3. Шалютин С. М. “Искусственный интеллект” , М.: Мысль, 1985

4. Уоссерман Ф. Нейрокомпьютерная техника: Теория и практика. Пер. С англ. - М.Мир, 1992.

5. Уинстон П. Искусственный интеллект. М.2001.

6.https://medaboutme.ru/zdorove/publikacii/stati/sovety_vracha/iskusstvennyy_intellekt_v_meditsine_glavnye_trendy_v_mire/?utm_source=copypaste&utm_medium=referral&utm_campaign=copypaste

7.http://dekatop.com/archives/9619

8.https://medaboutme.ru/zdorove/publikacii/stati/sovety_vracha/iskusstvennyy_intellekt_v_meditsine_glavnye_trendy_v_mire/

Код для цитирования: Скопировать