В наши дни такие вещи, как умный поиск, распознавание лиц на фотографиях, распознавание компьютером человеческой речи, повсеместный переход на использование искусственных нейронных сетей становятся обыденностью. Твоя фирма уже не модная и не эффективная, если не использует машинное обучение в том или ином виде. За последние несколько лет произошел настолько поразительный взрыв развития этих технологий, что может показаться, будто о них додумались только сейчас и сразу принялись реализовывать.
Вовсе нет, мысли и идеи о создании машины, способной мыслить и принимать решения появились больше 50 лет назад.
История становления как науки
История развития искусственного интеллекта, как науки о создании интеллектуальных машины, способных принимать решения, берет свое начало в ранних философских исследованиях, связанных с изучением процессов познания мира человеком. Эти исследования в дальнейшем нашли свое развитие в таких науках, как нейрофизиология и психология, в разделах изучающих работу человеческого мозга и мышление.
На данном этапе развития наука об искусственном интеллекте поделена на теоретическую и практическую части. С практической точки зрения проблема создания искусственного интеллекта находится на стыке информатики и вычислительной техники с нейрофизиологией и поведенческой психологией. Поразительное соседство дает поразительные результаты.
Но с чего все началось?
Тест Тьюринга
Вопрос «сможет ли машина думать?» имеет долгую историю, и можно считать, что работа над созданием искусственного интеллекта началась именно с него. Настоящий искусственный интеллект должен пройти так называемый тест Тьюринга, формулировка которого звучит следующим образом.
«Человек взаимодействует с одним компьютером и одним человеком. На основании ответов на вопросы он должен определить, с кем он разговаривает: с человеком или компьютерной программой. Задача компьютерной программы — ввести человека в заблуждение, заставив сделать неверный выбор».
Все участники теста не видят друг друга. Если судья не может сказать определенно, кто из собеседников является человеком, то считается, что машина прошла тест. Чтобы протестировать именно интеллект машины, а не её возможность распознавать устную речь, беседа ведется в режиме «только текст», например, с помощью клавиатуры и экрана (компьютера-посредника).
Переписка должна производиться через контролируемые промежутки времени, чтобы судья не мог делать заключения, исходя из скорости ответов. Во времена Тьюринга компьютеры реагировали медленнее человека. Сейчас это правило тоже необходимо, потому что они реагируют гораздо быстрее, чем человек.
Дартмутский семинар
Еще одно ключевое событие в истории развития искусственного интеллекта.
Конференция по вопросам искусственного интеллекта, которая имела очень большое значение для этой науки. Проведена была летом 1956 года в Дартмутском колледже. Именно на этой конференции впервые познакомились многие люди, занимавшиеся вопросами моделирования человеческого разума, и именно здесь была официально утверждена новая область науки, получившая знакомое всем нам название «Artificial Intelligence» — «Искусственный интеллект».
Основные положения, достигнутые в ходе конференции
Ученые пришли к выводу, что скорости и способности памяти нынешних компьютеров может быть недостаточно, чтобы имитировать многие из высших функций человеческого мозга, но основным препятствием является не отсутствие возможностей машины, но наша неспособность писать программы, пользуясь в полной мере теми возможностями, что у нас есть.
Также в ходе семинара, в итоге был сформулирован один из основных принципов создания искусственного интеллекта — меняющиеся ответы на переменную среду. В заявке этот тезис был сформулирован Марвином Минским: нужно разработать машину, которая бы демонстрировала определенный вид обучения. Такая машина должна быть снабжена входным и выходным каналами, т.е. средствами обеспечения разнообразных выходных ответов на входящие вопросы. Такой метод обучения можно назвать «метод проб и ошибок», т.е. процесс приобретения диапазона вариантов ввода-вывода функций.
Всевозможные реализации и развития именно этой идеи мы видим сегодня вокруг нас. Машины уже могут обучаться, могут изучать вас, ваши предпочтения и привычки. Машина самостоятельно обучается и дает ответы, которые делают миллионы пользователей в мире счастливее.
Заключение
В один момент ученые столкнулись с проблемой недостатка вычислительных мощностей для реализации теоретических задумок, касающихся искусственного интеллекта и машинного обучения. Но в наши дни человечество, наконец, достигло таких вычислительных мощностей, чтобы воплощать в жизнь многие теоретические модели искусственного интеллекта. Прямо сейчас мы наблюдаем активный рост и развитие практической стороны этой науки. И рост будет продолжаться, искусственный машинный интеллект плотной вошел в нашу жизнь. Спасибо за внимание!