XII Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2020

Интеллект – это такое качество, которое выражается в способности приспосабливаться к различным ситуациям, способности обучаться и запоминать на основе собственного опыта, проб и ошибок, и применении собственных знаний для управления окружающей средой.

Искусственный интеллект – это наука, исследующая концепцию интеллектуальных вычислительных машин, осуществляющих свою деятельность при помощи программного обеспечения.

В восьмидесятые годы ученые Аврон Барр и Эдвард Фейгенбаум называли искусственный интеллект областью информатики, занимающейся разработкой интеллектуальных компьютерных систем, таких как: понимание языка, обучение, способность рассуждать, решать проблемы и др.

Именно эти системы и являются основными свойствами искусственного интеллекта в настоящее время.

Принцип работы систем искусственного интеллекта аналогичен биологическим нейросетям. Все нервные клетки (далее – нейроны) состоят из аксонов и дендритов (рис. 1).

Рисунок 1. Биологический нейрон в нейросети [1]

Дендриты – это отростки, по которым нейрон получает возбуждение.

Аксоны – это отростки, по которым нейрон передает возбуждение. У каждого нейрона всего один аксон.

Дендриты и аксон имеют довольно сложную ветвистую структуру. Аксон нейрона соединяется с дендритом источником возбуждения, называемым синапсом.

Соответственно, основной функцией нейрона является передача возбуждения из дендритов в аксон. Сигналы, поступающие из дендритов, влияют на сигнал в аксоне. Нейрон выдает сигнал в случае, если суммарное возбуждение превышает предельное значение, которое может меняться в некоторых границах. В ином случае сигнал не выдается, так как нейрон не ответит на возбуждение.

Эта схема имеет множество исключений, однако так работает большинство нейронных сетей, моделирующих именно эти простые свойства.

Таким образом, нейросеть – это модель, позволяющая принимать наиболее верное решение, исходя из определенных условий.

Если сравнить искусственную нейросеть с алгоритмом, то алгоритм – это всего лишь четко заданная задача компьютерной программе, в то время как нейросеть – куда более сложная структура, которая способна сама строить алгоритмы, на основе обучающей выборки, на основе собственных ошибок, то есть, максимально близко по принципу работы к естественной нейросети, то есть, практически на уровне человеческого мозга, а в некоторых задачах, возможно, и намного эффективнее человека.

На практике это работает следующим образом: показатель (X1, X2, …, Xn) умножается на коэффициент веса (W1, W2, …, Wn), тем самым создается взвешенное значение. Вес определяется исходя из важности признака. У компьютера всегда имеется только два значения: 0 или 1. К примеру, коэффициенты для двух показателей могут быть распределены как 0,4 и 0,6 [2]

Данные поступают на вход только в виде чисел. Причем, если числа выражены в разных шкалах (количество, проценты, денежная стоимость), то необходимо проводить нормализацию входных данных. Помимо входных данных, искусственной нейросети, как и естественной, требуется обучение. Для этого есть обучающая выборка – это такие данные, на основе которых нейросеть будет учиться. Это необходимо, чтобы нейросеть понимала, к чему она должна прийти в результате [3].

Пример работы искусственной нейросети представлен на рисунке 2.

Рисунок 2. Искусственная нейросеть[4].

Отличие искусственного интеллекта от других искусственных систем состоит в том, что он основывается на знаниях, а также способен достичь целей, меняющихся во времени, сопоставить, использовать и преобразовать знания, ориентироваться в многообразии специальных подсистем, самостоятельно планировать ресурсы, обеспечивать интеллектуальный интерфейс с пользователями и другими системами.

Причины развития искусственного интеллекта[5]:

Упрощение программного обеспечения вычислительных машин и максимальное приближение к рядовому пользователю;

Проникновение вычислительных машин во все сферы жизнедеятельности человека;

Смена роли человека в технологии производства, замещение физического и интеллектуального труда автоматизированными и интеллектуальными системами;

Информационные системы являются инструментами проектирования сложных изделий, разработки технологий, прогнозирования и диагностирования.

Возможности применения искусственного интеллекта по сферам очень широки [6]:

Медицина;

Промышленность и сельское хозяйство;

Дорожное движение;

Умный дом;

Переводчик.

Это далеко неполный список того, где может применяться искусственный интеллект в настоящее время и в обозримом будущем. Рассмотрим, как именно может помочь искусственный интеллект в различных отраслях.

Преимущество искусственного интеллекта в медицине состоит в том, что он способен запоминать и обрабатывать немалый объём информации. Существует даже множество приложений и программ, которые дают рекомендации врачам, а также способны на ранних стадиях обнаруживать разного рода заболевания, даже если симптомы еще не проявлялись. Примером такого приложения служит Face2Gene, оно способно, отсканировав лицо, определить около 3500 различных генетических заболеваний.

В сфере промышленности искусственный интеллект уже вполне способен заменить человека. Как пример, в 2023 году LG планирует открыть завод, который будет функционировать полностью от искусственного интеллекта.

В сфере сельского хозяйства искусственный интеллект следит за различными показателями, такие как состояние растений, уровень влажности, количество питательных веществ в почве[7].

Также искусственный интеллект помогает предотвращать пробки. Во многих странах он в реальном времени собирает информацию со светофоров, анализируя информацию об автомобилях, авариях, помогая тем самым улучшить дорожно-транспортную ситуацию. Также в этой области можно отметить автомобили с автопилотом, которые, возможно, в скором времени заменят таксистов.

Также искусственный интеллект в последнее время направлен на сферу домашнего обслуживания. Технология умного дома позволяет сделать много рутинных вещей, начиная от включения и выключения света в комнатах и заканчивая тем, чтобы сварить кофе по расписанию или просто закипятить чайник.

Электронные переводчики тоже развиваются и искусственный интеллект вполне способен довести их до такого уровня, что не понадобятся услуги людей с профессией переводчика.

Отличия человека от компьютера существенные, даже несмотря на то, что вычислительные машины в теории могут думать, как и люди, тем не менее, осуществляется это разными способами. У искусственного интеллекта есть как преимущества, так и недостатки.

Преимущества искусственного интеллекта:

Память – искусственный интеллект не может забыть что-то, как человек.

Скорость обработки количественных данных – человеку довольно тяжело выполнять даже в простейшие математические операции, тем временем, искусственный интеллект способен быстро проанализировать экономическую информацию и отобразить результаты на графике.

Недостатки искусственного интеллекта:

Искусственному интеллекту труднее обрабатывать качественные данные, однако, любую информацию можно представить в форме математической модели, и данная методика вполне успешно применяется в различных отраслях в наше время.

Вероятны ошибки искусственного интеллекта, однако, человеку тоже свойственно ошибаться. Тем не менее, искусственный интеллект пока не развит до такой степени, чтобы принимать решения за людей, а только в качестве помощника в принятии решений. Были прецеденты, когда компьютер ошибался до такой степени, что чуть не развязал третью мировую войну. Соответственно, конечное решение всегда остается за человеком, так как вычислительная машина не является гражданином какой-либо страны и не имеет никаких собственных прав и обязанностей.

Переобучение – искусственный интеллект запоминает ответы, а не выводит закономерности во входных данных. Однако, данные проблемы решаются различными способами, например, наращиванием данных.

В настоящее время искусственный интеллект скорее находится на этапе зарождения, чем на этапе развития[8]. Достаточно просто представить, насколько много различных задач он способен решать, помогая человеку. Однако, уже сейчас мы можем наблюдать системы распознавания образов. Такие системы используются повсеместно, от перевода документа из бумажного представления в электронный, и до фотографий, на которых наши телефоны способны различать людей. На данный момент эти системы, скорее всего, наиболее развиты, чем остальные, однако, ученые в сфере кибернетики по всему миру продолжают заниматься исследованиями в своей области, а программисты все больше стараются также ориентироваться на эту перспективную область.

Также сейчас неплохо развиты маркетинговые системы. Сервисы контекстной рекламы являются хорошим примером того, как по истории браузера вычислительная машина проанализировать, что нам необходимо, а также предложить нам приобрести тот или иной товар, который мы искали в интернете.

Современные голосовые помощники, такие как Cortana у корпорации Microsoft, Siri у корпорации Apple, а также отечественная Алиса от корпорации Яндекс. У каждой из них есть свои преимущества и недостатки, однако, что их объединяет, так это общая цель, которая заключается в дальнейшем развитии своего программного обеспечения. Помимо этого, в настоящее время они повсеместно используются многими людьми несмотря на то, что несколько лет назад было сложно представить себе общение с компьютером.

Также искусственные нейросети умеют распознавать голоса, к примеру, голосовой помощник Siri настраивается под определенного пользователя, а Сбербанк недавно ввел систему обращения в техподдержку по биометрии, теперь они могут с разрешения пользователя записать голос пользователя, затем его обработать и использовать при обращении в техподдержку.

Дополненная реальность – новая технология, которая позволяет как сделать замеры комнаты или мебели в квартире при помощи одного лишь телефона, так и присмотреть себе мебель, которую, возможно, люди хотели бы приобрести.

Все эти технологии существуют уже сейчас, а сам по себе искусственный интеллект претендует на замещение людей во многих профессиях. Однако, время не стоит на месте и появляются новые рабочие места, новые порядки и правила в обществе. В настоящий момент рано говорить о том, к чему это может привести, однако, это серьезный скачок вверх, так как технологии очень сложные и требуют от людей повышения квалификации.

Однако, поскольку применение искусственного интеллекта не ограничено по сферам применений, актуально рассматривать его и с точки зрения оптимизации электронного документооборота, поскольку он призван в первую очередь решить проблемы рутинной работы, которую необходимо свести к минимуму прежде, чем перейти на более серьезные стадии развития.

Литература:

Флах Петер Машинное обучение. Наука и искусство построения алгоритмов, которые извлекают знания из данных. Учебник; ДМК Пресс - М., 2015. - 400 c.

Андрейчиков А. В., Андрейчикова О. Н. Системный анализ и синтез стратегических решений в инноватике. Математические, эвристические и интеллектуальные методы системного анализа и синтеза инноваций. Учебное пособие; Ленанд - М., 2015. - 306 c.

Осипов Г. С. Лекции по искусственному интеллекту; Либроком - М., 2014. - 272 c.

Введение в архитектуры нейронных сетей – [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://habr.com/ru/company/oleg-bunin/blog/340184/?fl=ru

Современные проблемы нейроинформатики. Книга 23. Часть 1; Радиотехника - М., 2016. - 255 c.

Тьюринг А. Может ли машина мыслить; Ленанд, Едиториал УРСС - М., 2016. - 128 c.

Геловани В. А., Башлыков А. А., Бритков В. Б., Вязилов Е. Д. Интеллектуальные системы поддержки принятия решений в нештатных ситуациях с использованием информации о состоянии природной среды; Едиториал УРСС - М., 2015. - 304 c.

Искусственный интеллект. Десятая национальная конференция по искусственному интеллекту с м / Т.1-3; Наука - Москва, 2015. - 359 c.

Код для цитирования: Скопировать