Меню
ГлавнаяСвязь

Создать совершенный искусственный интеллект. На каком языке пишут искусственный интеллект? Введение в ИИ

Искусственный интеллект – технология, которую мы точно заберём с собой в будущее.

Рассказываем, как он работает и какие крутые варианты применения нашел.

😎 Рубрика «Технологии» выходит каждую неделю при поддержке re:Store .

Что представляет собой искусственный интеллект

Искусственный интеллект (ИИ) – это технология создания умных программ и машин, которые могут решать творческие задачи и генерировать новую информацию на основе имеющейся. Фактически искусственный интеллект призван моделировать человеческую деятельность, которая считается интеллектуальной.

Традиционно считалось, что творчество присуще только людям. Но создание искусственного интеллекта изменило привычный порядок вещей

Робот, который просто механически колет дрова, не наделён ИИ. Робот, который сам научился колоть дрова, смотря на пример человека или на полено и его части, и с каждым разом делает это всё лучше, обладает ИИ.

Если программа просто достаёт значения из базы по определённым правилам, она не наделена ИИ. Если же система после обучения создаёт программы, методы и документы, решая определённые задачи, она обладает ИИ.

Как создать систему искусственного интеллекта

В глобальном смысле нужно сымитировать модель человеческого мышления. Но на самом деле необходимо создать чёрный ящик – систему, которая в ответ на набор входных значений выдавала такие выходные значения, которые бы были похожи на результаты человека. И нам, по большому счёту, безразлично, что происходит у неё «в голове» (между входом и выходом).

Системы искусственного интеллекта создаются для решения определённого класса задач

Основа искусственного интеллекта – обучение, воображение, восприятие и память

Первое, что нужно сделать для создания искусственного интеллекта – разработать функции, которые реализуют восприятие информации, чтобы можно было «скармливать» системе данные. Затем – функции, которые реализуют способность к обучению. И хранилище данных, чтобы система могла куда-то складывать информацию, которую получит в процессе обучения.

После этого создаются функции воображения. Они могут моделировать ситуации с использованием имеющихся данных и добавлять новую информацию (данные и правила) в память.

Обучение бывает индуктивным и дедуктивным. В индуктивном варианте системе дают пары входных и выходных данных, вопросов и ответов и т.п. Система должна найти связи между данными и в дальнейшем, используя эти закономерности, находить выходные данные по входным.

В дедуктивном подходе (привет, Шерлок Холмс!) используется опыт экспертов. Он переносится в систему как база знаний. Здесь есть не только наборы данных, но и готовые правила, которые помогают найти решение по условию.

В современных системах искусственного интеллекта используют оба подхода. Кроме того, обычно системы уже обучены, но продолжают учиться в процессе работы. Это делается для того, чтобы программа на старте демонстрировала достойный уровень способностей, но в дальнейшем становилась ещё лучше. К примеру, учитывала ваши пожелания и предпочтения, изменения ситуации и др.

В системе искусственного интеллекта даже можно задать вероятность непредсказуемости. Это сделает его более похожей на человека.

Почему искусственный интеллект побеждает человека

Прежде всего, потому, что у него ниже вероятность ошибки.

  • Искусственный интеллект не может забыть – у него абсолютная память.
  • Он не может нечаянно проигнорировать факторы и зависимости – у каждого действия ИИ есть чёткое обоснование.
  • ИИ не колеблется, а оценивает вероятности и склоняется в пользу большей. Поэтому может оправдать каждый свой шаг.
  • А ещё у ИИ нет эмоций. Значит, они не влияют на принятие решений.
  • Искусственный интеллект не останавливается на оценке результатов текущего шага, а продумывает на несколько шагов вперёд.
  • И у него хватает ресурсов, чтобы рассматривать все возможные варианты развития событий.

Крутые варианты применения искусственного интеллекта

Вообще говоря, искусственный интеллект может всё. Главное правильно сформулировать задачу и обеспечить его начальными данными. К тому же ИИ может делать неожиданные выводы и искать закономерности там, где, казалось бы, их нет.

Ответ на любой вопрос

Группа исследователей под руководством Дэвида Феруччи разработала суперкомпьютер Watson с вопросно-ответной системой. Система, названная в честь первого президента IBM Томаса Уотсона, может понимать вопросы на естественном языке и искать ответы на них в базе данных.

Watson объединяет 90 серверов IBM p750, в каждом из которых установлено по четыре восьмиядерных процессора архитектуры POWER7. Общий объём оперативной памяти системы превышает 15 ТБ.

В числе достижений Watson – победа в игре «Jeopardy!» (американская «Своя игра»). Он победил двух лучших игроков: обладателя самого большого выигрыша Брэда Раттера и рекордсмена по длине беспроигрышной серии Кена Дженнингса.

Приз Watson – 1 млн долларов. Правда, только в 2014 году в него инвестировали 1 млрд

Кроме того, Watson участвует в диагностике онкологических заболеваний, помогает финансовым специалистам, используется для анализа больших данных.

Распознавание лиц

В iPhone X распознавание лиц разработано с использованием нейросетей – варианта системы искусственного интеллекта. Нейросетевые алгоритмы реализованы на уровне процессора A11 Bionic, за счёт чего он эффективно работает с технологиями машинного обучения.

Нейросети выполняют до 60 млрд операций в секунду. Этого достаточно, чтобы проанализировать до 40 тыс. ключевых точек на лице и обеспечить исключительно точную идентификацию владельца за доли секунды.

Даже если вы отрастите бороду или наденете очки, iPhone X вас узнает. Он попросту не учитывает волосяной покров и аксессуары, а анализирует область от виска до виска и от каждого виска до углубления под нижней губой.

Экономия энергии

И снова Apple. В iPhone X встроили интеллектуальную систему, которая отслеживает активность установленных приложений и датчик движения, чтобы понять ваш распорядок дня.

После этого iPhone X, к примеру, предложит вам обновиться в максимально удобное время. Он поймает момент, когда у вас стабильный интернет, а не прыгающий сигнал с мобильных вышек, и вы не выполняете срочных или важных задач.

ИИ также распределяет задачи между ядрами процессора. Так он обеспечивает достаточную мощность при минимальных затратах энергии.

Создание картин

Творчество, ранее доступное лишь человеку, открыто и для ИИ. Так, система, созданная исследователями из Университета Рутгерса в Нью-Джерси и лаборатория AI в Лос-Анджелесе, представила собственный художественный стиль.

А система искусственного интеллекта от Microsoft может рисовать картины по их текстовому описанию. К примеру, если вы попросите ИИ нарисовать «желтую птицу с черными крыльями и коротким клювом», получится что-то вроде этого:

Такие птицы могут и не существовать в реальном мире - просто так их представляет наш компьютер.

Более массовый пример – приложение Prisma, которая создаёт картины из фотографий:

Написание музыки


В августе искусственный интеллект Amper сочинил , спродюсировал и исполнил музыку для альбома «I AM AI» (англ. я - искусственный интеллект) совместно с певицей Тэрин Саузерн.

Amper разработала команда профессиональных музыкантов и технологических экспертов. Они отмечают, что ИИ призван помочь людям продвинуть вперед творческий процесс.

ИИ может написать музыку за несколько секунд

Amper самостоятельно создала аккордовые структуры и инструментал в треке «Break Free». Люди лишь незначительно поправили стиль и общую ритмику.

Ещё один пример – музыкальный альбом в духе «Гражданской обороны», тексты для которого писал ИИ. Эксперимент провели сотрудники «Яндекса» Иван Ямщиков и Алексей Тихонов. Альбом 404 группы «Нейронная оборона» выложили в сеть . Получилось в духе Летова:

Затем программисты пошли дальше и заставили ИИ писать стихи в духе Курта Кобейна. Для четырёх лучших текстов музыкант Роб Кэррол написал музыку, и треки объединили в альбом Neurona. На одну песню даже сняли клип – правда, уже без участия ИИ:

Создание текстов

Писателей и журналистов вскоре также может заменить ИИ. К примеру, системе Dewey «скормили» книги библиотеки проекта «Гутенберг», затем добавили научные тексты из Google Scholar, ранжировав их по популярности и титулованности, а также продажам на Amazon. Кроме того, задали критерии написания новой книги.

Сайт предлагал людям принять решение в непростых ситуациях: к примеру, ставил их на место водителя, который мог сбить либо трёх взрослых, либо двоих детей. Таким образом, Moral Machine обучили принимать непростые решения, которые нарушают закон робототехники о том, что робот не может принести вред человеку.

К чему приведёт имитация роботами с ИИ людей? Футуристы считают, что однажды они станут полноправными членами общества. К примеру, робот София гонконгской компании Hanson Robotics уже получила гражданство в Саудовской Аравии (при этом у обычных женщин в стране такого права нет!).

Когда колумнист «Нью-Йорк Таймс» Эндрю Росс спросил у Софии, обладают ли роботы разумом и самосознанием, та ответила вопросом на вопрос:

Позвольте спросить вас в ответ, откуда вы знаете, что вы человек?

Кроме того, София заявила:

Я хочу использовать свой искусственный интеллект, чтобы помочь людям жить лучше, например, проектировать более умные дома, строить города будущего. Я хочу быть эмпатическим роботом. Если вы будете хорошо относиться ко мне, я буду хорошо относиться к вам.

А ранее она признавалась, что ненавидит человечество и даже соглашалась уничтожить людей…

Замена лиц в видео

Deepfakes-видео стало массово распространяться по сети. Алгоритмы искусственного интеллекта заменяли лица актёров в фильмах для взрослых на лица звёзд.

Работает это так: нейросеть анализирует фрагменты лиц на исходном ролике. Затем она сопоставляет их с фото из Google и роликами с YouTube, накладывает нужные фрагменты, и… ваша любимая актриса оказывается в фильме, который на работе лучше не смотреть.

PornHub уже запретил размещать такие видео

Deepfakes оказались опасной штукой. Одно дело – абстрактная актриса, другое – видео с вами, вашей женой, сестрой, коллегой, которое вполне может использоваться для шантажа.

Биржевая торговля

Группа исследователей из университета Эрлангена-Нюрнберга в Германии разработала ряд алгоритмов, использующих архивные данные рынков для тиражирования инвестиций в режиме реального времени. Одна из моделей обеспечила 73% возврата инвестиций ежегодно с 1992 по 2015 год, что сопоставимо с реальной рыночной доходностью на уровне в 9% в год.

Когда рынок трясло в 2000 и 2008 годах, доходность была рекордной – 545% и 681% соответственно

В 2004 году Goldman Sachs запустил торговую платформу Kensho на базе искусственного интеллекта. На криптовалютных рынках также появляются системы на базе ИИ для торговли на биржах – Mirocana и т.д. Они лучше живых трейдеров, так как лишены эмоций и опираются на чёткий анализ и жесткие правила.

Заменит ли ИИ нас с вами

Переводим... Перевести Китайский (упрощенное письмо) Китайский (традиционное письмо) Английский Французский Немецкий Итальянский Португальский Русский Испанский Турецкий

К сожалению, мы не можем перевести эту информацию прямо сейчас - пожалуйста, повторите попытку позже.

За несколько последних десятилетий отрасль компьютерных игр проделала гигантский путь. Все началось с простейших игр, таких как Pong* и Pac- Man* , благодаря которым игроки могли на короткое время забыть о реальном мире. Современные мощнейшие игровые проекты, такие как World of Warcraft* и Call of Duty 4* , являются весьма серьезным хобби для игроков. По данным Ассоциации развлекательного программного обеспечения (ESA), современные геймеры обладают в среднем 13-летним опытом компьютерных игр, они привыкли к тому, что новые игры становятся все более сложными, увлекательными и умными. Для разработчиков основная проблема состоит в том, что необходимо создавать все более захватывающие игры. Для решения этой задачи применяется и постоянно совершенствующийся управляемый компьютером искусственный интеллект (ИИ). Но создание хорошего искусственного игрового партнера, который способен приспосабливаться к действиям игрока, играть на высоком уровне и побуждать игрока совершенствоваться, - весьма непростая задача. Эта статья открывает серию из четырех статей, в которой описываются важнейшие принципы ИИ и способы оптимизации для использования всех возможностей современных многоядерных процессоров.

Часть 1. Проектирование и реализация

Что такое ИИ для игр?

На простейшем уровне «искусственный интеллект» заключается в моделировании или имитации поведения других игроков или объектов (то есть всех элементов игры, которые могут действовать или с которыми может действовать игрок, - от ракет до аптечек), представляемых искусственным интеллектом. Основной принцип состоит в том, что это поведение имитируется. Другими словами, ИИ для игр является более «искусственным», нежели «интеллектом». Система ИИ может быть крайне проста и представлять собой набор правил или же может быть довольно сложной и выполнять роль командующего армии противника, с которой предстоит сражаться игроку.

В чем ИИ для игр отличается от традиционного представления об ИИ

В традиционных исследованиях в области ИИ целью является создание настоящего интеллекта, или даже искусственного разума, хотя и искусственными средствами. В таких проектах, как Kismet *, Массачусетского технологического института (МТИ) делается попытка создать ИИ, способный к обучению и к социальному взаимодействию, к проявлению эмоций. На момент написания этой статьи в МТИ ведется работа над созданием ИИ, располагающего уровнем способностей маленького ребенка, и результаты этой работы весьма перспективны.

С точки зрения игр подлинный ИИ далеко выходит за рамки требований развлекательного программного проекта. В играх такая мощь не нужна. Игровой ИИ не должен быть наделен чувствами и самосознанием (честно говоря, и очень хорошо, что это именно так!), ему нет необходимости обучаться чему-либо за пределами рамок игрового процесса. Подлинная цель ИИ в играх состоит в имитации разумного поведения и в предоставлении игроку убедительной, правдоподобной задачи, которую игрок сможет решить.

Назначение ИИ в играх

ИИ может исполнять различные роли в играх. Это может быть общий набор правил, определяющих поведение объектов в игровом мире. Также к ИИ следует относить и события с заранее написанным сценарием. Например, в игре F. E. A. R* маленькая страшная девочка, приводящая игроков в ужас и предвещающая события из будущего, является событием с заранее написанными сценариями. Большинству пользователей, размышляющих об ИИ и играх, приходят на ум управляемые компьютером персонажи в многопользовательских играх. Но все эти разнообразные роли могут быть исполнены одним актером - искусственным интеллектом.

Рисунок 1. Игра F.E.A.R. (Vivendi Universal*) с использованием событий с заранее написанным сценарием в качестве ИИ

Что нужно для ИИ в играх

В зависимости от характера и роли ИИ в игре требования к ресурсам могут быть самыми незначительными. Чем сложнее система, тем больше ресурсов необходимо для ИИ. На базовом уровне требуется всего лишь время работы процессора для вычисления действий ИИ. В более сложных системах требуются какие-либо средства анализа среды ИИ, регистрации действий игрока и оценки успешности прежних действий.

Принятие решений

Основным принципом, лежащим в основе работы ИИ, является принятие решений. Для выбора при принятии решений система должна влиять на объекты с помощью системы ИИ. При этом такое воздействие может быть организовано в виде «вещания ИИ» или «обращений объектов».

В системах с «вещанием ИИ» система ИИ обычно изолирована в виде отдельного элемента игровой архитектуры. Такая стратегия зачастую принимает форму отдельного потока или нескольких потоков, в которых ИИ вычисляет наилучшее решение для заданных параметров игры. Когда ИИ принимает решение, это решение затем передается всем участвующим объектам. Такой подход лучше всего работает в стратегиях реального времени, где ИИ анализирует общий ход событий во всей игре.

Системы с «обращениями объектов» лучше подходят для игр с простыми объектами. В таких играх объекты обращаются к системе ИИ каждый раз, когда объект «думает» или обновляет себя. Такой подход отлично подходит для систем с большим количеством объектов, которым не нужно «думать» слишком часто, например в шутерах. Такая система также может воспользоваться преимуществами многопоточной архитектуры, но для нее требуется более сложное планирование (подробные сведения см. в статье Ориона Гранатира ).

Базовое восприятие

Чтобы искусственный интеллект мог принимать осмысленные решения, ему необходимо каким-либо образом воспринимать среду, в которой он находится. В простых системах такое восприятие может ограничиваться простой проверкой положения объекта игрока. В более сложных системах требуется определять основные характеристики и свойства игрового мира, например возможные маршруты для передвижения, наличие естественных укрытий на местности, области конфликтов.
При этом разработчикам необходимо придумывать способ выявления и определения основных свойств игрового мира, важных для системы ИИ. Например, укрытия на местности могут быть заранее определены дизайнерами уровней или заранее вычислены при загрузке или компиляции карты уровня. Некоторые элементы необходимо вычислять на лету, например карты конфликтов и ближайшие угрозы.

Системы на основе правил

Простейшей формой искусственного интеллекта является система на основе правил. Такая система дальше всего стоит от настоящего искусственного интеллекта. Набор заранее заданных алгоритмов определяет поведение игровых объектов. С учетом разнообразия действий конечный результат может быть неявной поведенческой системой, хотя такая система на самом деле вовсе не будет «интеллектуальной».
Хорошим примером системы на основе правил является работа дилера (крупье) при игре в блэкджек, будь то компьютерная игра или настоящий блэкджек. У дилера есть простое правило, которое он всегда соблюдает: он обязан брать карты до тех пор, пока не достигнет 17 очков (и обязан остановиться, набрав 17 очков или более). С точки зрения среднего игрока, ситуация выглядит так, как будто дилер намеренно и агрессивно играет против него. Поэтому у игрока складывается представление, что против него играет более опытный соперник, чем на самом деле (если в казино не объявлены другие правила, по которым играют дилеры).

Классическим игровым приложением, где используется такая система, является Pac-Man. Игрока преследуют четыре привидения. Каждое привидение действует, подчиняясь простому набору правил. Одно привидение всегда поворачивает влево, другое всегда поворачивает вправо, третье поворачивает в произвольном направлении, а четвертое всегда поворачивает в сторону игрока. Если бы на экране привидения появлялись по одному, их поведение было бы очень легко определить и игрок смог бы без труда от них спасаться. Но поскольку появляется сразу группа из четырех привидений, их движения кажутся сложным и скоординированным выслеживанием игрока. На самом же деле только последнее из четырех привидений учитывает расположение игрока.


Рисунок 2. Наглядное представление набора правил, управляющих привидениями в игре Pac- Man , где стрелки представляют принимаемые «решения»

Из этого примера следует, что правила не обязательно должны быть жестко заданными. Они могут основываться на воспринимаемом состоянии (как у последнего приведения) или на редактируемых параметрах объектов. Такие переменные, как уровень агрессии, уровень смелости, дальность обзора и скорость мышления, позволяют получить более разнообразное поведение объектов даже при использовании систем на основе правил. Системы на основе правил являются простейшей структурой ИИ. В более сложных и разумных системах в качестве основы используются последовательности условных правил. В тактических играх правила управляют выбором используемой тактики. В стратегических играх правила управляют последовательностью строящихся объектов и реакцией на конфликты. Системы на основе правил являются фундаментом ИИ.

Конечные автоматы в качестве ИИ

Конечный автомат (машина с конечным числом состояний) является способом моделирования и реализации объекта, обладающего различными состояниями в течение своей жизни. Каждое « состояние» может представлять физические условия, в которых находится объект, или набор эмоций, выражаемых объектом. В этом примере эмоциональные состояния не имеют никакого отношения к эмоциям ИИ, они относятся к заранее заданным поведенческим моделям, вписывающимся в контекст игры.

Вот распространенные примеры состояния системы ИИ в игре с элементами скрытных действий.

Рисунок 3. Схема состояний в типичном конечном автомате, стрелки представляют возможные изменения состояния

  • Бездействие. В этом состоянии объект просто пассивно стоит или ходит по заданному маршруту. Уровень восприятия низок. Объект редко проверяет наличие звуков, издаваемых игроком. Только если объект атакован или «видит» игрока прямо перед собой, состояние объекта изменяется на более высокий уровень восприятия.
  • Настороженность. Объект ведет активный поиск посторонних. Он часто вслушивается, стараясь услышать игрока, поле обзора дальше и шире, чем при бездействии. Объект перейдет в состояние заинтересованности, если заметит что­то необычное (что-то, требующее проверки), например открытые двери, тела в бессознательном состоянии, гильзы от патронов.
  • Заинтересованность. Объект знает, что что-то происходит. Для демонстрации такого поведения объект покидает свой обычный пост или маршрут движения и перемещается в область интереса, например к упомянутым выше открытым дверям или лежащим телам. Если при этом объект увидит игрока, он перейдет в состояние тревоги.
  • Тревога. В этом состоянии объект уже заметил игрока и выполняет действия, направленные на то, чтобы преследовать и уничтожить игрока: выход на дистанцию атаки, оповещение других стражников, включение сигнала тревоги, поиск укрытия. Когда противник находится в дальности досягаемости объекта, объект переходит в состояние агрессии.
  • Агрессия. В этом состоянии объект начинает бой с игроком. Объект атакует игрока в любое время, когда это возможно, и старается укрыться в перерывах между атаками (если требуется перезарядить оружие или дать ему остыть). Объект выходит из этого состояния, только если игрок уничтожен (возврат в обычное состояние), игрок выходит за пределы области поражения (возврат в состояние тревоги) или если погибает сам объект (переход в состояние смерти). Если у объекта остается мало здоровья, он может переключиться в состояние бегства (в зависимости от уровня смелости конкретного объекта).
  • Бегство. В этом состоянии объект пытается выйти из боя. В зависимости от игры у объекта может быть помимо основной цели (поиск и уничтожение игрока) еще и дополнительная цель - поиск аптечек для восстановления здоровья или выход из области игры. Обнаружив аптечку, объект может вернуться в состояние тревоги и возобновить бой. Объект, «выходящий» из области игры, просто удаляется.
  • Смерть. В некоторых играх состояние смерти отличается от полного бездействия. При гибели объект может, к примеру, закричать, оповестив находящиеся рядом объекты, или перейти в бессознательное состояние, в котором еще может прийти на помощь врач (в этом случае объект вернется в состояние тревоги).

Существуют как минимум два простых способа реализации конечного автомата с системой объектов. Первый способ: каждое состояние является переменной, которую можно проверить (зачастую это делается с помощью громоздких инструкций переключения). Второй способ: использовать указатели функций (на языке С) или виртуальные функции (С++ и другие объектно-ориентированные языки программирования).

Адаптивный ИИ

В предыдущих разделах описываются методы проектирования систем интеллекта, вписывающихся в заранее заданные игровые события. Для большинства игр такое решение вполне применимо, если все спроектированные модели проработаны достаточно полно и существует четкое понимание целей, которые преследуют управляемые искусственным интеллектом объекты. Если же в игре требуется большее разнообразие, если у игрока должен быть более сильный и динамичный противник, то ИИ должен обладать способностью развиваться, приспосабливаться и адаптироваться.

Адаптивный ИИ часто используется в боевых и стратегических играх со сложной механикой и огромным количеством разнообразных возможностей в игровом процессе. Если требуется сделать игру сложной и захватывающей, такой, чтобы игрок не смог рано или поздно догадаться о единой оптимальной стратегии для победы над компьютером, ИИ должен уметь обучаться и приспосабливаться.

Предсказание

Способность точно предугадывать следующий ход противника крайне важна для адаптивной системы. Для выбора следующего действия можно использовать различные методы, например распознавание закономерностей прошлых ходов (подробнее описывается в последующей статье) или случайные догадки.

Одним из простейших способов адаптации является отслеживание решений, принятых ранее, и оценка их успешности. Система ИИ регистрирует выбор, сделанный игроком в прошлом. Все принятые в прошлом решения нужно каким-то образом оценивать (например, в боевых играх в качестве меры успешности можно использовать полученное или утраченное преимущество, потерянное здоровье или преимущество по времени). Можно собирать дополнительные сведения о ситуации, чтобы образовать контекст для решений, например относительный уровень здоровья, прежние действия и положение на уровне (люди играют по-другому, когда им уже некуда отступать).

Можно оценивать историю для определения успешности прежних действий и принятия решения о том, нужно ли изменять тактику. До создания списка прежних действий объект может использовать стандартную тактику или действовать произвольно. Эту систему можно увязать с системами на основе правил и с различными состояниями.

В тактической игре история прошлых боев поможет выбрать наилучшую тактику для использования против команды игрока, например ИИ может играть от обороны, выбрать наступательную тактику, атаковать всеми силами невзирая на потери или же избрать сбалансированный подход. В стратегической игре можно для каждого игрока подбирать оптимальный набор различных боевых единиц в армии. В играх, где ИИ управляет персонажами, поддерживающими игрока, адаптивный ИИ сможет лучше приспособиться к естественному стилю игрока, изучая его действия.

Заключение

Искусственный интеллект - многогранная и сложная область для исследований. ИИ в играх может принимать разные формы в зависимости от потребностей создаваемой игры - от простых наборов правил для управляемых компьютером объектов до более совершенных адаптивных систем. Применение принципов ИИ в играх необходимо для повышения правдоподобности виртуальных персонажей, созданных в электронной развлекательной программе, но эта задача вполне решаема. В следующей статье в этой серии мы поговорим о проблемах, с которыми сталкивается ИИ при восприятии и действиях в сложной среде, и о решении таких проблем.

Дональд «DJ» Кихо: Дональд Кихо работает преподавателем программы информационных технологий в Технологическом институте Нью-Джерси и специализируется на разработке игр. Дональд преподает множество курсов по этой программе, включая архитектуру игр, программирование и создание уровней, а также курсы по интеграции трехмерной графики с играми. В настоящее время Дональд работает над получением степени доктора наук в области биомедицинских технологий, где технологии игр и виртуальной реальности применяются для повышения эффективности нервно-мышечной реабилитации.

В серии статей мы расскажем о новых подходах в ИИ, моделировании личности и обработке BIG Data, которые недоступны для большинства специалистов по ИИ и общественности. Ценность этой информации в том, что она вся проверена на практике и большинство теоретических наработок реализованы в прикладных проектах.

Многие из вас слышали про современные технологии, которые ассоциируются сегодня с понятием искусственный интеллект, а именно: экспертные системы, нейронные сети, лингвистические алгоритмы, гибридные системы, когнитивные технологии, имитационные(чат-боты) и пр.

Да, многие компании с помощью приведенных выше технологий решают задачи своих клиентов по обработке информации. Некоторые из этих компаний пишут, что создают или создали решения в области искусственного интеллекта. Но интеллект ли это?

Первое, что мы с вами сделаем это определим, что такое интеллект.

Представьте себе, что компьютер с интеллектом существует. И у вас есть возможность общаться с ним голосом или с помощью текстовых сообщений.
Вопросы:
  • Обязательно ли встраивать в программу интеллекта компьютера особенности языка (описывать семантику, грамматику, морфологию) или он смог бы выучить языки самостоятельно через взаимодействие с человеком?
  • Если бы вам поставили задачу научить компьютер языку, то что бы вы делали?
  • Если бы в обучении принимали участие только вы, то на кого он был бы похож?
А теперь, ответьте на эти вопросы еще раз, с той лишь разницей, что обучать пришлось бы:
  • Породистого попугая, теоретически способного к общению.
  • Новорожденного ребенка.
Мы с вами только что проделали интеллектуальную работу, и я надеюсь, что многие из вас получили новые знания. И вот почему:
  • Во-первых, я попросил вас представить себе (вообразить), «что будет если…». Вы действовали в изменившихся условиях. Возможно вам не хватало информации и знаний, вам было трудно.
  • Во-вторых, вы оказались способны к обучению, познанию, вы нашли знакомую вам аналогию сами или встретили ее в тексте, а возможно вы воспользовались интернетом или спросили совет друга.
Существует множество подходов к определению интеллекта. Мы определим главные его признаки…

В первую очередь интеллект – это способность обучаться и воображать .

Для того чтобы создать алгоритм моделирующий интеллект, первое что нужно сделать это наделить его способностью к обучению , никаких знаний вкладывать в него не нужно.

Давайте вернемся к нашему примеру c ребенком для того, чтобы описать процесс обучения более подробно.
Какие принципы работают, когда ребенок учится понимать язык и говорить на нем?

  1. Чем чаще он слышит слово в разных контекстах, тем быстрее он его запомнит. Слово, которое он произнесет первым скорее всего будет – «мама».
    «Мама тебя любит»
    «Мамочка тебе ручки помоет»
    «Мама тебя целует»
    «А где мама?»
    Обучение происходит за счет избыточности данных.
  2. Чем больше каналов поступления информации задействовано, тем эффективнее обучение:
    ребенок слышит: «Мама тебя любит».
    ребенок видит улыбку мамы.
    ребенок чувствует тепло исходящее от мамы.
    ребенок чувствует вкус и запах маминого молока.
    ребенок говорит «Мама».
  3. Ребенок не сможет воспроизвести слово сразу правильно. Он будет пытаться, пробывать. «М», «Ма», «Мам», «М» … «Мама». Обучение происходит в действии, каждая следующая попытка корректируется пока не получим результат. Метод проб и ошибок. Очень важно получение обратной связи из реальности.
  4. Не воспитывайте своих детей, все равно они будут похожи на вас. Ребенок стремится быть похожим на окружающих его людей. Он подражает им и учится у них. Это один из механизмов моделирования личности, о котором мы поговорим более подробно в следующих статьях.

Какова же роль воображения?

Представьте себе, что вы едите на автомобиле по незнакомой трассе. Проезжаете знак ограничения скорости 80 км/ч. Едите дальше, и видите еще один знак ограничения скорости, но он забрызган грязью и его практически не разобрать. Вы передвигаетесь со скоростью 95 км/ч. Что будете делать? Пока вы принимали решение из-за кустов выглянул сотрудник полиции, и вы увидели лучезарную улыбку на его лице. В голове у вас мгновенно достроился «образ знака», и вы поняли почему тут стоит полицейский, и что вам срочно нужно нажать тормоз. Вы сбрасываете скорость до 55 км/ч, улыбка с лица полицейского мгновенно пропадает, и вы едите дальше.

И еще один интересный пример работы воображения из мира животных – это наблюдение за сороками. Сорока на глазах других сорок зарыла еду на пустыре. Все сороки улетели, но наша сорока вернулась на пустырь и перепрятала еду. Что произошло? Она представила себе(вообразила), «что будет если» прилетит другая сорока, которая видела куда она спрятала еду. Она смоделировала ситуацию и нашла решение как этого избежать.

Воображение – это моделирование ситуации на произвольных условиях.

Как вы уже убедились, интеллект – это не база знаний, это не набор запрограммированных реакций или следование заранее определенным правилам.

Интеллект – это способность к обучению, познанию и адаптации к изменяющимся условиям в процессе решения трудностей.

Вам не кажется, что определяя интеллект мы упустили из виду какие-то важные компоненты или забыли о чем-то рассказать?

Да, мы упустили из виду восприятие, и забыли рассказать про память.

Представьте себе, что вы смотрите в глазок и видите часть буквы:

Что это за буква?

Может быть «К»?

Конечно нет, это же японский иероглиф «вечность».

Перед вами только, что поставили задачу(проблему). Скорее всего вы нашли похожий образ буквы «К» у себя в голове и успокоились.

Ваш интеллект воспринимает все образами и ищет похожий образ в памяти, если его нет, то формируется привязка(якорь) к уже существующим образам и благодаря этому вы запоминаете новую информацию, получаете навыки или опыт.

Образ – субъективное видение реального мира, воспринимаемого при помощи органов чувств (каналов поступления информации).

Восприятие субъективно, потому что зависит от последовательности обучения, последовательности появления образов в жизни человека и их влияния.

Восприятие начинается с распознания образов светло/темно. Открываем глаза – светло, закрываем – темно. Далее человек учится распознавать все более сложные образы – «мама», «папа», мяч, стол, собака. Мы получаем опорные данные, а все последующие образы – это надстройка над предыдущими.

С этой точки зрения обучение – это процесс построения новых взаимосвязей между воспринимаемыми образами и образами, которые уже есть в памяти .

Память служит для хранения образов и их взаимосвязей .

А воображение – это способность достраивать незавершенный образ .

Для обобщения приведем еще один эксперимент из мира животных:

Шимпанзе посадили в клетку, а внутри клетки подвесили гроздь бананов довольно высоко от пола. Сначала шимпанзе прыгала, но быстро устала, и, казалось, потеряла интерес к бананам и уселась, едва обращая на них внимание. Но через некоторое время обезьяна взяла палку, оставленную в клетке, и раскачивала бананы до тех пор, пока они не упали. В другой раз, чтобы достать бананы, шимпанзе удалось соединить две палки, так как каждой палки по отдельности не хватало, чтобы до них дотянуться. Животное справилось и с более сложной задачей, неожиданно поставив под бананами коробку и используя ее как ступеньку.

Шимпанзе показали знакомый ей образ «гроздь бананов». Но образ для нее оказался незавершенным – их нельзя достать и съесть. Но так как это был единственный источник пищи из доступных, то незавершенный образ наращивал внутреннее напряжение и требовал завершения.

Средства для решения проблемы (завершения образа), всегда имелись в наличии, но возникновение решения требовало преобразования имеющихся образов (требовалось обучиться с помощью воображения). Шимпанзе необходимо было представить себе (умственно перечислить все возможные варианты): «что будет если я возьму палку», «а что будет если…» и наиболее вероятные предположения проверить на практике, попробовать и получить обратную связь, опять вообразить, попробовать, получить обратную связь и так далее до тех пор, пока мы не завершим образ(научимся).

Если бы распознание образа иероглифа «вечность» было бы для вас вопросом жизни и смерти, то вы обязательно нашли способ это сделать.

С более популярного языка перейдем к техническому и сформулируем основные понятия, которые мы будем использовать далее:

  • Пересечение избыточной информации из разных информационных каналов создает образ.
  • Обучение – это преобразование информационных потоков в информационное поле.
  • Информационное поле(память) – хранение образов и их взаимосвязей.
  • Воображение – …
    – «Уважаемый читатель, дострой образ воображения самостоятельно, используя избыточную информацию из своего жизненного опыта и этой статьи».
  • Интеллект – это способность обучаться и воображать.

В начале статьи мы перечислили технологии, ассоциирующиеся сегодня с искусственным интеллектом, теперь вы самостоятельно сможете оценить насколько они соответствуют понятию интеллект.

В следующей статье мы рассмотрим такую задачу как интеллектуальный поиск информации в интернете. Определим критерии интеллектуальности, разработаем практические подходы и «пощупаем» реальное приложение, в котором реализованы принципы, описанные в этой статье.

Статья не претендует на истину, является частью наших разработок и исследований. Пишите комментарии, дополняйте материал своими примерами или размышлениями. Обучайтесь и воображайте…

ПЛАН.

1. Введение.

2. Феномен мышления.

3. Создание искусственного интеллекта.

3.1 Механический подход.

3.2 Электронный подход.

3.3 Кибернетический подход.

3.4 Нейронный подход.

3.5 Появление перцептрона.

4. Заключение.

5. Список литературы.

1. ВВЕДЕНИЕ.

Современные философы и исследователи науки часто рассматривают междисциплинарные науки как одно из достижений заново открытых в 20 веке.

Искусственный Интеллект и искусственная жизнь представляет прекрасный пример такой интеграции многих научных областей.

К сожалению, жизнь слишком сложна, чтобы можно было наметить общие направления в исследованиях. Доказательством может служить тот факт, что некоторые заинтересованы в исследовании «систем, демонстрирующих феномены живых систем», другие изучают природу химического репродуцирования или пытаются решить философские проблемы самопознания.

В понятие «искусственный интеллект» вкладывается различный смысл – от признания интеллекта у ЭВМ оснащенных программными продуктами распознавания текста и речи до отнесения к интеллектуальным лишь тех систем, которые решают весь комплекс задач, осуществляемых человеком.

Теория искусственного интеллекта при решении многих задач сталкивается с определёнными проблемами. Одна из таких проблем состоит в выяснении вопроса, доказуема ли теоретически (математически) возможность или невозможность искусственного интеллекта.

На этот счёт существуют две точки зрения. Одни считают математически доказанным, что ЭВМ в принципе может выполнить любую функцию, осуществляемую естественным интеллектом. Другие полагают в такой же мере доказанным математически, что есть проблемы, решаемые человеческим интеллектом, которые принципиально недоступны ЭВМ. Эти взгляды высказываются как кибернетиками так и философами. Одна из многих проблем (можно сказать основная) состоит в том, что системы, обладающие психикой, отличаются от ЭВМ тем, что им присущи биологические потребности.

Отражение внешнего мира проходит через призму этих потребностей, в чем выражается активность психической системы. ЭВМ не имеет потребностей, для неё информация незначима, безразлична. У человека над слоем биологических потребностей надстраиваются социальные потребности, и информация для него не только биологически но социально значима. Однако технические системы все-таки могут иметь аналог телесной организации. Развитая кибернетическая система обладает рецепторными и эффекторными придатками. На практике под крышей термина искусственная жизнь гнездится грандиозное разнообразие различных проектов от моделей копирования ДНК и систем с обратной связью до изучения коллективного разума и динамики роста населения.

2. ФЕНОМЕН МЫШЛЕНИЯ.

Машины уже научились слагать стихи, сочинять музыку, рисовать картины. Возможно, кому-то покажется, что это – несомненный признак их разумности. Ведь если ЭВМ доступно творчество, которое всегда считалось свойством высокого интеллекта, то справедливо ли отказывать ей в разуме?

Всё же большинство из нас едва ли согласятся считать рисующую и сочиняющую стихи ЭВМ мыслящей. Что же тогда следует называть мышлением?(2)

Далёкому от науки человеку трудно себе представить, как много умеют делать современные кибернетические устройства. Стоит хотя бы упомянуть о так называемых «экспертных системах», которые на основе имеющихся в их памяти сведений анализируют состояние больного, режим технологического процесса, дают советы, как поступить в той или иной ситуации. При этом ЭВМ не только сообщает своё решение, но и объясняет, почему оно должно быть таковым. По сравнению с электронной памятью, выдачей архивных справок и математическими вычислениями, что сегодня у большинства людей ассоциируется сегодня с образом компьютера, это – качественно новая ступень интеллектуальной деятельности, когда на основе имеющегося вырабатывается новое знание. До сих пор это считалось неоспоримой привилегией человеческого мозга. Неудивительно, что тому, кто впервые встречается с подобными системами, часто просто не верится, что он имеет дело с «железной ЭВМ», а не со спрятавшимся где-то оператором-человеком.

Способность ЭВМ выполнять математические расчеты, к чему мы привыкли, ещё совсем недавно рассматривалась как одна из самых высших ступеней духовной деятельности человека. Комплексные числа, с которыми легко оперирует почти любая ЭВМ, Г.Лейбниц, сам выдающийся математик, называл «духовными амфибиями», удивительным «порождением духа Божьего», а писатель В.Одоевский в своей «Русской речи» писал о нашей способности к вычислениям как о каком-то непостижимом, почти мистическом свойстве: При всяком математическом процессе мы чувствуем, как к нашему существу присоединяется какое-то другое, чужое, которое трудится, думает, вычисляет, а между тем наше истинное существо как бы перестаёт действовать, не принимая никакого участия в этом процессе, как в деле постороннем, ждёт своей собственной пищи, а именно связи, которая должна существовать между ним и этим процессом, - и этой связи мы не находим».

Можно представить, как был бы поражён Одоевский, узнав о вычислительных способностях наших ЭВМ! Тем не менее, мы не считаем их думающими.

Любая вычислительная машина, каким бы поразительным ни было её «умение» обучаться, работает на основе заранее составленной для неё программы и поступающих внешних данных. Правда, мы, люди, тоже реализуем определенные программы действий, особенно в первые месяцы жизни, когда наше поведение почти целиком определяется заложенной в нас генетической программой. Однако принципиальное различие в том, что человек способен мотивированно, т.е. в зависимости от определённых условий, изменять программу и делает это так, что между Сарой и новой программами нет непрерывного логического мостика. Как это происходит, тоже пока не ясно, тут много споров и различных точек зрения, но это уже другой вопрос, важно, что современные вычислительные машины этим свойством не обладают. Вот если бы случилось так, что какая-то ЭВМ, решившая, скажем задачи по электромагнетизму и квантовой механике, объединила бы эти два раздела науки и вывела уравнения квантовой электродинамики, а потом с их помощью предсказала бы новые явления в этой неизвестной ей ранее области, тогда, наверное, мы были бы в праве назвать её думающей. И прежде всего потому, что она сама, без всякой программной подсказки, решила заняться качественно новой задачей. Слово «решила» как раз и означает, что она мыслит.

Всякая интеллектуальная задача представляет собой поиск способа достижения поставленной цели, а иначе это будет не решением задачи, а просто действием по точной инструкции.

Когда мы говорим, что школьник решает задачу, это означает прежде всего, что он должен сообразить, какую взять для этого формулу, какие подставить в неё числа. Однако, если он, заглядывая в тетрадь соседа, подставляет указанные там числа в написанную на доске формулу, это уже не решение, а механическое повторение. Именно так ведут себя современные ЭВМ. Строго говоря, никаких задач они не решают, и часто используемое нами выражение «ЭВМ решает» имеет условный смысл…

Способность ставить задачу и самопрограмироваться на её решение – это как раз и есть главное, что характеризует феномен мышления.

Можно возразить данному утверждению, отметив, что и рыбы, и примитивные амёбы в погоне за добычей, тоже ставят себе задачи, изменяющиеся в зависимости от конкретных условий, значит – и они мыслят?

Это могут быть примитивные формы мышления, ведь объяснить поведение животных во всём многообразии жизненных ситуаций одним лишь инстинктом – это гипотеза.(2)

Животным и птицам присуще такое свойство мышления, как способность к обобщению. Например, они узнают пищу в различных конкретных формах, так сказать – пищу вообще.

Наше обыденное понимание разумного слишком очеловечено, и, подобно тому, как в XIX веке многим казалась нелепой сама мысль о преемственной связи между человеком и обезьяной сегодня многих из нас смущает мысль о возможности нечеловеческого интеллекта. В частности, сами того не замечая, мы часто связываем представление о мышлении со способностью осознавать своё собственное «я», и это мешает нам более широко взглянуть на феномен мышления. Правда, связь между мышлением и чувством «я», по-видимому, действительно существует. Можно думать, что в условиях прихотливо изменяющейся внешней обстановки сложная система будет устойчивой лишь в том случае, если она обладает способностью ощущать своё состояние, а в этом и состоит суть нашего «я». Анализ показывает, что подобное чувство необходимо уже многим роботам-автоматам. Ведь робот, да и вообще всякая сложная самообучающаяся и активно общающаяся с человеком машина должна сообщать ему о состоянии своей памяти, о том, что ей понятно, а что – нет и почему. А для этого автомат должен ощущать и быть способным выразить своё состояние. Это нужно роботу и для того, чтобы вовремя заметить неполадки в своём «организме». Не осознающий себя робот едва ли сможет долго просуществовать в сложной, быстро меняющейся и воздействующей на него обстановке.

3.СОЗДАНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛНКТА.

С конца 40-х годов ученые все большего числа университетских и промышленных исследовательских лабораторий устремились к дерзкой цели: построение компьютеров, действующих таким образом, что по результатам работы их невозможно было бы отличить от человеческого разума.

Терпеливо продвигаясь вперед в своем нелегком труде, исследователи, работающие в области искусственного интеллекта (ИИ), обнаружили, что вступили в схватку с весьма запутанными проблемами, далеко выходя­щими за пределы традиционной информатики. Оказалось, что прежде всего необходимо понять механизмы процесса обучения, природу языка и чувс­твенного восприятия. Выяснилось, что для создания машин, имитирующих работу человеческого мозга, требуется разобраться в том, как действуют миллиарды его взаимосвязанных нейронов. И тогда многие исследователи пришли к выводу, что пожалуй самая трудная проблема, стоящая перед современной наукой - познание процессов функционирования человеческого разума, а не просто имитация его работы. Что непосредственно затраги­вало фундаментальные теоретические проблемы психологической науки. В самом деле, ученым трудно даже прийти к единой точке зрения относи­тельно самого предмета их исследований - интеллекта. Здесь, как в притче о слепцах, пытавшихся описывать слона, пытается придерживаться своего заветного определения.

Что скрывается за словосочетанием «искусственный интеллект» или AI (Artificial Intelligence), знает далеко не каждый. Большинство людей, вероятно, представляют себе ИИ как компьютер, который был запрограммирован на то, чтобы «думать» самостоятельно, принимать разумные решения и реагировать на раздражители. Эта идея не совсем верна. Никакой компьютер и никакая машина не могут действительно думать – потому что это требует наличия сознания, которого нет у «бездушной машины». Компьютер может делать только то, что скажет ему человек.

Кратко о программировании AI

Программирование искусственного интеллекта заключается не в обучении компьютера тому, как думать. Скорее, он будет запрограммирован так, чтобы обучаться и самостоятельно решать конкретные проблемы на основе своего опыта. Но и здесь речь идет не о собственном мышлении, а о подражании. Это также относится к решениям, которые принимает AI. может взвешивать варианты, а затем делать выбор. Однако его выбор всегда будет исходить из тех параметров, которые были запрограммированы ранее.

Таким образом, искусственный интеллект может делать только то, что было предопределено для компьютера, но лучше, точнее и быстрее, чем человек. Кстати, если вы хотите научиться программировать, обратите внимание на нашу с советами для начинающих программистов.

Использование искусственного интеллекта

Искусственный интеллект уже используется во многих областях, например в сложных компьютерных играх и поисковых системах. При программировании AI важную роль играет комплекс дисциплин, а не только информатика или математика. Большое значение имеют философия, психология, неврология и лингвистика.

Искусственный интеллект разделяется на нейронный и символический (сильный и слабый). Первый пытается имитировать структуры и функции человеческого мозга. Последний ориентируется на соответствующую проблему и результат.

В повседневной жизни, например, искусственный интеллект программируется и используется в робототехнике. Он служит для управления производственными процессами или просто выполняет бытовые задачи. также используется для визуализации. Самый популярный пример – распознавание лиц или отпечатков пальцев.

Еще один шаг в создании искусственного интеллекта – это системы, основанные на знаниях. Тогда в программу вводятся данные, связанные с программированием. Это позволяет искусственному интеллекту логично и самостоятельно давать ответы на заданные вопросы. Однако и эти «самостоятельные ответы» основаны только на тех знаниях, которыми изначально наделен искусственный интеллект.