Искусственный интеллект: современное состояние и наиболее перспективные направления

Вид материала

Документы

Содержание 1.Небольшой, но познавательный исторический экскурс Рождение науки об искусственном интеллекте. 1943 – 1956 Дартмутская конференция 1956 Золотые годы: 1956-1974 Перцептроны и темные времена коннекционизма Первая «зима» искусственного интеллекта, 1974 – 1980 (The first AI Winter) Вторая «зима» ИИ, 1987 – 1993 (The second AI winter) Значительные события и даты

Подобный материал:

• «Искусственный интеллект», 622.01kb.
• «Современное состояние и перспективы инновационного развития картофелеводства», 25.58kb.
• Прагина Л. Л. Мозг человека и искусственный интеллект, 1498.79kb.
• Преимущества эс. Задачи, 1126.03kb.
• Искусственный интеллект Лектор 2010/11 уч года: д ф. м н., проф. Гасанов Э. Э. Аннотация, 20.43kb.
• ) состоится V всероссийская конференция студентов, аспирантов и молодых учёных «искусственный, 29.67kb.
• Ix национальная конференция с международным участием "Искусственный интеллект-2004",, 147.79kb.
• Юридическая ответственность судей при отправлении правосудия в российской федерации:, 341kb.
• Искусственный интеллект, 12.42kb.
• Искусственный интеллект, 1356.7kb.

1.Небольшой, но познавательный исторический экскурс

Природа человеческого разума, и в частности феномена сознания, является объектом неиссякаемого интереса мыслителей с давнейших времен. Еще Демокрит (ок. 460 – 370 до н.э.) 25 веков назад полагал, что существа, обладающие сознанием и разумом, обязаны этим «особо тонкой организации специфических атомов, взаимодействующих друг с другом и с окружающей средой, производя тем самым внутреннюю и внешнюю деятельность сознательного существа. Разум образуется при рождении и распадается после смерти, чтобы никогда больше не возродиться». Согласитесь, кажется удивительным, что были люди, которые это понимали по меньшей мере за 25 веков до нас? Кстати, с утверждением насчет «никогда больше не возродиться» мы как раз попробуем ниже поспорить.

Ближе к нашему времени важный вклад внесли работы Декарта (1596-1650, «Мыслю, следовательно, существую»), а затем Ж. Ламетри (1709–1751), который, основываясь на новейших открытиях физиологов, анонимно опубликовал сочинение Человек-машина (1748), в котором изложил свою точку зрения, согласно которой ментальная деятельность, отличающая человека, является чисто физическим феноменом. И, наконец, финальный этап, ознаменовавший необратимое наступление эпохи мозга – открытие нейрона как основной его структурной единицы: в 1837 г. Ян Пуркинье исследовал и описал клетки мозга, идентифицировав ядро нейрона (сам термин появился позднее, в 1891 г.) и отростки нервной клетки, названные впоследствии аксонами и дендритами.

Сегодняшний технологический прогресс, по сути, был предопределен более полувека назад. После второй мировой войны появились устройства, казалось бы, подходящие для достижения заветной цели – моделирования разумного поведения; это были электронные цифровые вычислительные машины. За этим последовало бурное развитие компьютерных технологий и ряда сопутствующих областей, которые теперь тесно вошли в нашу жизнь, радикальным образом изменив прежний мир. Однако, несмотря на все успехи, на сегодняшний день в мире не существует искусственной компьютерной системы, которая на самом деле могла бы быть названа обладающей интеллектом, а тем более сознанием. Предполагаемые причины мы рассмотрим чуть ниже, а перед этим кратко пройдемся по основным событиям и тенденциям, происходившим во временном интервале от создания первых электронных вычислительных машин до наших дней, во многом для того, чтобы поучиться на ошибках, проследить исторические корни многих событий сегодняшнего дня, увидеть невероятный оптимизм исследователей того времени, их прогнозы на ближайшее будущее и то, каким образом все получилось на самом деле. Итак…

1. Рождение науки об искусственном интеллекте. 1943 – 1956
   

В течение этого периода группа ученых из широкого спектра областей науки начали обсуждать возможность создания искусственного мозга. Недавние, на тот момент, исследования в нейрологии показали, что мозг представляет собой сеть из нейронов, обменивающихся между собой электрическими сигналами по принципу «все или ничего», 0 или 1. Кибернетика Норберта Винера описала основы управления и стабильности в электрических сетях. Теория информации Клода Шеннона описала цифровые сигналы. Теория вычисления Алана Тьюринга показала, что любое вычисление может быть выполнено с помощью цифровых операций. Уолтер Питтс и Уоррен МакКаллок проанализировали сети, состоящие из идеализированных искуссвенных нейронов и показали, как они могут выполнять простейшие логические функции. Они были первыми, кто описал то, что исследователи впоследствие назовут нейронной сетью. Одним из студентов, вдохновленных их идеями был Марвин Мински, которому тогда было 24 года. Впоследствии он стал одним из наиболее заметных лидеров и инноваторов в области ИИ на последующие 50 лет. В 1951 были написаны программы для игры в шашки и шахматы, что стало мерой прогресса в ИИ на долгие годы.

2. Дартмутская конференция 1956
   

Была организована Марвином Мински, Джоном МакКарти, Клодом Шенноном и Натаном Рочестером (IBM). План конференции включал рассмотрение тезиса о том, что «каждый аспект обучения или любого другого свойства интеллекта может быть описан настолько детально, что может быть смоделирован на компьютере». Здесь был предложен термин «искусственный интеллект», определена миссия этой области знаний и определились первые и основные игроки в ней.

3. Золотые годы: 1956-1974
   

Годы после 1956 были эрой открытий, спринта по новой местности. Программы, разработанные в это время, для большинства людей казались просто ошеломляющими, подобное «интеллектуальное» поведение машин казалось невероятным. Исследователи проявляли небывалый оптимизм как в личном общении, так и в публикациях, предсказывая, что полноценная интеллектуальная машина будет создана менее чем за 20 лет. Правительственные агентства, напр., ARPA(Advanced Research Projects Agency), вкладывали значительные средства в развитие этой новой области. Многие программы, созданные в те годы, использовали общий алгоритм. Для достижения некоторой цели (выигрыш в игре или доказательство теоремы), они двигались к цели подобно движению в лабиринте, возвращаясь к точке ветвления и выбирая другой путь, если этот оказался тупиковым.

Оптимизм

Первое поколение исследователей в области ИИ делало такие предсказания о своей работе:

1958 – H. Simon, A. Newell: «в течение десяти лет цифровой компьютер будет чемпионом мира по шахматам» и «в течение десяти лет компьютер откроет и докажет новую важную математическую теорему»

1965 – H. Simon: «машины будут способны, в течение 20 лет, выполнять любую работу, на которую способен человек»

1967 – М. Мински: «в течение поколения проблема создания искусственного интеллекта будет практически полностью решена»

1970 – М. Мински: «в интервале от 3 до 8 лет мы будем иметь машину с интеллектом, сравнимым со средним человеческим уровнем»

Финансирование

В 1963 MIT(Массачусетский Технологический Университет), «AI Group», Minsky & McCarthy, получили грант на $2.2 млн. от ARPA, которое продолжало финансирование в размере $3 млн./год до 70-х. Такого же масштаба финансирование оказывалось в отношении «Stanford AI Project», John McCarthy и программе Newell-а и Simon-а, Carnegie Mellon University. Еще одна лаборатория по исследованию ИИ была основана в Эдинбургском Университете в 1956. Эти четыре института стали основными центрами разработки и исследований в области ИИ на долгие годы.

4. Перцептроны и темные времена коннекционизма
   

Перцептроном была названа разновидность нейронной сети, предложенная Фрэнком Розенблаттом в 1958 г. Как и большинство исследователей ИИ, он был оптимистично настроен относительно потенциальных возможностей перцептронов, предсказывая, что «перцептрон может оказаться способен обучаться, принимать решения, переводить с одного языка на другой». Активная исследотвательская программа в этой области была начата в 60х годах, но она была внезапно прервана вскоре после публикации Мински и Папертом в 1969 году книги «Перцептроны». В ней утверждалось, что существуют значительные ограничения на возможности перцептронов, и что предсказания Розенблатта были чрезмерным преувеличением. Эффект от этой книги был разрушительным – более чем на 10 лет исследования в этой области были практически полностью приостановлены.

5. Первая «зима» искусственного интеллекта, 1974 – 1980 (The first AI Winter)
   

В 70-х годах ИИ стал предметом критики и урезания финансирования. Исследователи ИИ не смогли адекватно оценить сложность проблем, с которыми они столкнулись. Их оргомный оптимизм породил невероятно высокий уровень надежд и ожиданий, и когда обещанные результаты не смогли материализоваться, финансирование ИИ прекратилось. В то же время, направление ИИ, называемое коннекционизм (нейронные сети) было полностью закрыто на 10 лет в результате разрушительной критики перцептрона Марвином Мински. Несмотря на трудности (ограниченная вычислительная мощь, эффект «комбинаторного взрыва» в большинстве алгоритмов, огромные объемы данных, необходимых для обработки в задачах, связанных с распознаванием речи и образов), с которыми столкнулись в 70-е годы, были высказаны новые идеи в областях логического программирования, рассуждений на основе «здравого смысла» и многих других.

6. Бум 1980 - 1987
   

В 80-х годах разновидность ИИ-программ, названная «экспертные системы» была принята рядом крупных корпораций и стала мэйнстримом в ИИ-исследованиях. В 1980 экспертная система XCON была закончена в CMU для Digital Equipment Corporation. Она приносила компании $40 миллиардов в год до 1986 г. До 1985 они выделяли миллиард $ в год на исследования ИИ. Тогда же японское правительство начало «агрессивное» финансирование проекта по созданию ИИ на основе компьютера пятого поколения. Другим обнадеживающим событием стало возрождение коннекционизма в работах Джона Хопфилда (сети Хопфилда) и Дэвида Румельхарта (backpropagation – алгоритм обратного распространения ошибки).

7. Вторая «зима» ИИ, 1987 – 1993 (The second AI winter)
   

Интерес и участие бизнес-сообщества в исследованиях ИИ (их спонсировании) претерпела всплеск и спад согласно классической схеме экономического пузыря. Рынок специализированного «железа» для ИИ коллапсировал в 1987. Персональные компьютеры от Apple и IBM неуклонно наращивали скорость и мощность и в 1987 стали более производительными по сравнению с более специализированными и более дорогими компьютерами.

8. 1993 – наши дни
   

Область исследования, связанная с ИИ, в возрасте уже почти полвека от рождения, наконец достигла некоторых из своих старейших целей. Определенные разработки заняли свою нишу в технологической индустрии. Отчасти успех был достигнут благодаря возросшей вычислительной мощности, отчасти благодаря фокусировке на специфических проблемах. Мечта об интеллекте, равном человеческому, обратилась в полный провал, исследователи ИИ стали гораздо более осмотрительны и осторожны в своих прогнозах и суждениях.


Значительные события и даты

• 1991 г. Во время кризиса в Персидском заливе в армии США была развернута система DART (Dynamic Analysis and Replanning) для обеспечения автоматизированного планирования поставок и составления графиков перевозок. Работа этой системы охватывала одновременно до 50 000 автомобилей, единиц груза и людей; в ней приходилось учитывать пункты отправления и назначения, маршруты, а также устранять конфликты между всеми параметрами. Методы планирования на основе искусственного интеллекта позволяли вырабатывать в течение считанных часов такие планы, для составления которых старыми методами потребовались бы недели. Представители агентства DARPA (Defense Advanced Research Project Agency — Управление перспективных исследовательских программ) заявили, что одно лишь это приложение сторицей окупило тридцатилетние инвестиции в искусственный интеллект, сделанные этим агентством.
  

• 1995 г. Система компьютерного зрения Alvinn была обучена вождению автомобиля, придерживаясь определенной полосы движения. В университете CMU эта система была размещена в микроавтобусе, управляемом компьютером NavLab, и использовалось для проезда по Соединенным Штатам; на протяжении 2850 миль (4586,6 км) система обеспечивала рулевое управление автомобилем в течение 98% времени. Человек брал на себя управление лишь в течение остальных 2%, главным образом на выездных пандусах. Компьютер NavLab был оборудован видеокамерами, которые передавали изображения дороги в систему Alvinn, а затем эта система вычисляла наилучшее направление движения, основываясь на опыте, полученном в предыдущих учебных пробегах.
  
• 11 мая 1997 – компьютер Deep Blue стал чемпионом мира по шахматам, победив чемпиона мира Гарри Каспарова. После того как она обыграла Гарри Каспарова со счетом 3,5:2,5 в показательном матче. Каспаров заявил, что ощущал напротив себя за шахматной доской присутствие "интеллекта нового типа".
  
• 24 октября 1998 – запущен экспериментальный автоматический космический аппарат - система Deep Space 1, которая могла тестировать технологии 12-й степени риска, включая пролет кометы и тестирование для будущих космических полетов. DS1 включала в себя систему искусственного интеллекта под названием Remote Agent, которой на большое время предоставлялось управление космическим кораблем. Обычно такая работа выполнялась командой ученых посредством терминалов. Remote Agent продемонстрировала, что искусственная система способна управлять сложным космическим кораблем, позволяя ученым и экипажам кораблей сконцентрироваться на решении других задач.
  
• 2005 г. – Стэндфордская разработка – роботизированный автомобиль выиграл DARPA Grand Challenge, проехав автономно 131 милю по пересеченной местности.
  
• 2009 – Blue Brain Project объявил о том, что они успешно смоделировали часть мозга крысы на суперкомпьютере
  
• Февраль 2011 г. Суперкомпьютер IBM Watson выиграл у сильнейших игроков во втором матче интеллектуальной викторины Jeopardy (российский аналог - "Своя игра"), став победителем трехдневного турнира. По сумме двух игр Watson заработал 77 тысяч долларов, более чем втрое обогнав сильнейших участников Jeopardy - Кена Дженнингса (Ken Jennings) и Брэда Руттера (Brad Rutter).
  

Список, разумеется, можно расширить


Однако, эти и многие другие успехи были достигнуты не благодаря какой-то революционной новой парадигме, а в основном в результате кропотливого применения инженерного мастерства, а также многократно возросшей мощности современных компьютеров. Deep Blue был в 10 миллинов раз быстрее, чем компьютер, который «учили» играть в шахматы в 1951-м. Как мы помним, уже довольно давно выполняется тенденция, в соответствии с которой каждые два года происходит удвоение скорости и емкости памяти компьютеров (закон Мура). Несмотря на многообещающие перспективы, ни одну из разработанных до сих пор программ ИИ нельзя назвать "разумной" в обычном понимании этого слова. Даже среди исследователей ИИ теперь многие сомневаются, что большинство подобных изделий принесет существенную пользу. Немало критиков ИИ считают, что такого рода ограничения вообще непреодолимы, и решение проблемы ИИ надо искать не в сфере непосредственно электроники, а где-то за ее пределами.