После провала идеи создания универсального «решателя» задач в сфере искусственного интеллекта (ИИ), работы пошли по нескольким, казалось бы, совершенно разным направлениям. В некоторых из них машины уже превзошли человека, в других люди пока ещё удерживают «пальму первенства».
Доказательство теорем
Машины хорошо справляются с этими задачами тогда, когда доказательство может занимать несколько тысяч страниц, и математики порой теряют возможность проследить логику доказательства. Это связано с крайней переусложнённостью математического знания. В настоящее время, в отличие от XIX века, ни один математик не знает всей математики. Кроме этого присутствует незавершённость даже отдельных областей математического знания. Возможно, что через 50 лет люди вообще перестанут понимать, что происходит в системе знания. Придётся довериться ИИ.
Теория игр
Шахматы как интеллектуальная игра является подопытной дрозофилой ИИ. В чём сложность игры? Количество всех возможных ходов на шахматной доске оценивается 10 в 120 степени. Один из вариантов поисков правильных ходов заключается в том, чтобы найти на каждом этапе один самый правильный ход. Но для того, чтобы это сделать, необходимо просмотреть возможное количество ходов и ответов противника на максимальную глубину или как называют шахматисты, слоёв в шахматной партии. Гроссмейстеры видят в среднем на 13 слоёв вперёд, в отличие от хороших турнирных бойцов (4–5 слоя), поэтому с ними тягаться даже мастерам спорта невозможно.
Первый чудовищный успех машины, специализированной шахматной программы «Глубокая мысль» был в том, что она просматривала на 15 слоёв и 2 млрд шахматных позиций в секунду. Кроме того, она могла анализировать стратегию и тактику человека. Поэтому Гарри Каспаров проиграл и обиделся на то, что машина использовала его же стратегию против него самого, но это был триумф разработчиков. С более усовершенствованным вариантом состязался чемпион мира Владимир Крамник, трезво оценивающий свои возможности, заявивший, что он является последним в сегодняшнем мире человеком, который может выиграть у машины, но всё равно проиграл. Можно констатировать, что это направление превзошло возможности человека.
Перевод с языка на язык
В настоящее время машинные переводчики добились больших успехов и всё же проблема до конца не решена. Дело в то, что каждый язык представляет достаточно замкнутую семиотическую систему, а сегодня на нашей планете их существует более 7 тыс. С точки зрения жёсткого лингвистического детерминизма, основоположниками которого были американские лингвисты Сепир и Уорф, перевод с одного языка на другой вообще невозможен. Революцию в лингвистике произвёл американский лингвист Хомский, предположивший, что существует некий праязык, структура которого коренится в нейролингвистических механизмах, и, если её выделить, можно осуществлять перевод даже не зная специфики языков.
В настоящее время идёт поиск этой структуры, чтобы её установить необходимо собрать не менее 20 лингвистов, каждый из которых знал бы не менее 100 языков разных групп. К сожалению, собрать их вместе всё ещё не удается.
Экспертные системы
Это направление ИИ пытается моделировать рассуждения специалистов в определённой области знания, давая заключения, которые обычно формулируют эксперты. Система способна рассуждать даже при наличие сомнительных данных и при этом может объяснять цепочку рассуждений понятным способом. Факты и механизмы вывода чётко разъединены. Система строится по модульному принципу, что открывает возможность её наращивания. На выходе она даёт заключение, представленное в визуальной форме, и является экономически выгодной. Особое применение этот подход нашёл в диагностической медицине. Одна из самых больших диагностических систем «INTERNIST», содержащая в базе более 4 тыс. заболеваний. Диагностика впечатляет, система работает на уровне экспертов высшей квалификации.
Инженерия знаний
Каждый, кто работал с поисковыми системами, сталкивался с их недостатками – находится огромное количество лишней и ненужной информации. Чтобы организовать систему представления знаний и эффективный поиск, необходимы эффективные алгоритмы, в чём-то напоминающие работу человека. Здесь большие возможности возлагаются на будущие квантовые системы, работающие по голографическому принципу.
Нейронные сети
В этом направлении используются создаваемые искусственные нейронные сети, которых великое множество. В ряде направлений достигнуты большие успехи, в частности в медицинской диагностике, распознавании образов. К недостаткам, как и в экспертных системах, следует отнести ограниченность в определённых типах задач и невозможность работать в условиях массивной потери информации (50% и более), смеси изображений. Человек же обладает такой способностью.
Распознавание образов
Этот тип задач относится к нерегулярным, случайным, для них не существует универсального алгоритма решения. И человек здесь пока превосходит системы ИИ, но есть класс искусственных нейронных сетей, который приближается в определённых областях к человеческим возможностям. Достаточно вспомнить системы распознавания лиц, стоящие на службе полиции и силовых структур.
Виртуальная реальность
Несмотря на продолжительные дискуссии, в которых принимали участие учёные и философы, к единому мнению прийти не удалось. На наш взгляд проблему необходимо привести в плоскость технических решений. Так, если операционная мощь компьютера, к которому подключён человеческий мозг, находящийся в колбе бесконечна, то мозг никогда не узнает об этом. Если же она велика, но конечна, шанс остаётся. Для этого необходимо «съедать» её информационный ресурс, заставляя моделировать работу создаваемых компьютеров и сетей, вынуждая исчерпать информационные ресурсы машины, строящей виртуальную реальность. Собственно по этому пути и идёт развитие нашей цивилизации. В результате произойдёт сбой системы, и мозг узнает правду о своем положении.
Виртуальная реальность как направление ИИ, как раз и занимается созданием с помощью аппаратных средств искусственной среды, получаемой через органы чувств, неотличимой от реальности. И это вызывает вопрос, собственно, а где мы находимся?..
И в заключении приведём слова Президента России Владимира Путина: «Кто добьется монополизма в сфере искусственного интеллекта, станет властелином мира».
Платформа Дзен по определённым причинам меняет алгоритмы показов. Если вы уверены, что подписаны на канал рекомендуется проверить это в связи с возможной автоматической отпиской.
Также материалы по теме «Загадки мозга и искусственный интеллект»: