В последние десятилетия искусственный интеллект (ИИ) стал неотъемлемой частью нашей жизни. Развитие технологий и появление новых методов исследования привели к возникновению гибридного интеллекта - комбинации искусственного и человеческого интеллекта. Вместе с этим возникает вопрос о том, есть ли место системам оценки и мониторинга в гибридном интеллекте.
Сущность гибридного интеллекта
Гибридный интеллект объединяет искусственный и человеческий интеллект для достижения более эффективных результатов. Он сочетает в себе преимущества обоих типов интеллекта, позволяя решать сложные задачи и принимать взвешенные решения.
Гибридный интеллект- это система адаптивного информационного взаимодействия коллектива операторов и информационной техники, построенная по следующим принципам:
1. динамичность взаимодействия системы;
2. наличие развитых средств сбора, хранения, передачи и обработки информации;
3. наличие наряду с узкопрофессиональными языками общего универсального языка общения.
Высокий потенциал системного объединения обозначенных технологий связан с тем, что в единую систему объединяются три различных в своей основе, но взаимодополняющих друг друга подхода к решению задач оптимизации поведения:
- математические модели процессов и явлений – представляющие собой результат формализованной научной деятельности определенных специалистов и обладающие свойством доказуемости;
- экспертные знания в виде субъективного эмпирического опыта, накопленного в предметных областях, обладающие свойством интерпретируемости;
- нейронные сети, как опыт, обладающий свойством статистической состоятельности, являющиеся в каком-то смысле аналогом опыта, накапливаемого в «подсознании» у естественных интеллектуальных систем.
Термин «гибридный интеллект» впервые был введен В.Ф. Вендой в 1975 году в докладе по семантическим вопросам искусственного интеллекта. Сам автор этого термина рассматривает его «…как понятие, далеко выходящее за рамки человеко-машинных систем. Оно вобрало в себя глубочайшие идеи В.И. Вернадского о ноосфере, Ч. Дарвина и А.Н. Северцова о значении интеллекта и психики в биологической эволюции, Д.К. Бердяева о стрессе как о факторе эволюции млекопитающих и человека».
Развитие именно систем гибридного интеллекта, представляющих собой кооперативные системы, включающие человека, социум, накопленные знания и системы машинного интеллекта является сегодня одним из наиболее перспективных направлений исследований.
Гибридные системы сегодня уже становятся достаточно значимой частью в общей системе кооперации. Некоторым прообразом таких систем, безусловно при сильном допущении, можно считать создаваемые сегодня государственные (а также различные гео-) информационные системы
Системы гибридного интеллекта рассматриваются как комбинированные системы, интегрально включающие в себя искусственный и естественный интеллекты. Несмотря на внешнюю привлекательность гибридного подхода, следует отметить, что разработка таких систем представляет собой задачу, на порядок более сложную, чем разработка автономной экспертной системы. Стыковка не просто разных пакетов, а разных методологий, порождает целый комплекс теоретических и практических трудностей.
Анализ модели гибридной интеллектуальной системы
Системы оценки и мониторинга играют важную роль в гибридном интеллекте, позволяя оценивать и контролировать процессы и результаты работы. Они помогают оптимизировать работу гибридных систем, обеспечивая постоянную обратную связь и улучшение производительности.
Как видно из представленной ниже диаграммы, гибридная искусственная интеллектуальная система представляет собой ни что иное, как универсальную кибернетическую машину, которая имеет три основных элемента: аффекторы, подсистему управления и эффекторы. При помощи аффекторов кибернетическая машина воспринимает сигналы окружающей среды, которые обрабатываются в подсистеме управления и далее поступают в эффекторы, которые на окружающую среду воздействуют. Это общая схема любого автономного агента, поэтому гибридная искусственная интеллектуальная система одновременно является и интеллектуальным агентом, реализуя агентный подход.
Гибридная интеллектуальная система отличается тем, что её аффекторы (сенсоры, датчики) и эффекторы (исполнительные устройства) связаны с подсистемой управления и принятия решений через нейронные сети. Тем самым используются сильные стороны восходящего, или «грязного» подхода. Аффекторная нейронная сеть принимает очищенные сенсорами сигналы внешней среды и преобразует их в символы, которые подаются на вход универсальной машине вывода. Последняя осуществляет вывод на основе символьных знаний из своей базы знаний и выводит результат, который тоже представляется в виде символов. Тем самым реализуются сильные стороны нисходящего или «чистого» подхода. Символьный результат подаётся на вход моторной нейронной сети, которая преобразует высокоуровневые символы в конкретные сигналы управления исполнительными устройствами.
Кроме всего прочего внутри гибридной интеллектуальной системы должны быть реализованы контрольные связи от всех её элементов к сенсорам. Тем самым реализуются адаптационные механизмы, основанные на гомеостазе внутреннего состояния системы. Сенсоры фиксируют изменение внутреннего состояния каждой подсистемы, их элементов и комплексов, а в случае выхода контролируемых значений за пределы установленных гомеостатических интервалов подсистемой управления принимается решение, целью которого будет возврат изменённых показателей в установочный интервал.
Именно система с такой архитектурой при переходе через определённый порог сложности может считаться разумной. При этом разумность в этом смысле определяется как адекватное реагирование не только на стимулы внешней среды, но и на внутренние состояния, что также включает в себя постоянный мониторинг состояния собственной подсистемы управления, что называется «саморефлексией», которая и приводит к осознанию.
Преимущества систем оценки и мониторинга в гибридном интеллекте и проблемы
Системы оценки и мониторинга позволяют контролировать качество работы гибридных систем, обнаруживать ошибки и улучшать их эффективность. Они способствуют повышению надежности и безопасности гибридных систем, предотвращая возможные сбои и проблемы.
Прежде всего, подобная система (система гибридного интеллекта) должна быть интегрирована с инструментами типа майнд-мэпперов, которые должны стать одним из основных инструментов работы аналитика, за счет чего может быть осуществлена формализация системы его рассуждений, включая и ссылки на данные, положенные в основу аргументации. Впрочем, если бы имели место проговаривание рассуждений, их регистрация, распознавание речи, логико-лингвистическая обработка высказываний и автоматическое построение логико-лингвистических структур, отражающих рассуждения аналитика, было бы и того лучше.
Такие модели с применением средств лингвистической обработки текстов могут быть подвергнуты автоматизированному анализу, за счет чего система сможет сформулировать поисковые задания для подбора аргументации, провести поиск ранее отмечавшихся сценариев анализа и предложить дополнительные массивы данных, а также сведения о возможных дополнительных источниках информации.
Еще одна возможность, представляющаяся вполне реализуемой при современном уровне развития информационных технологий — это возможность отыскания шаблона сценария анализа, характерного для данного аналитика. Что позволяет предложить ему для ознакомления группу сценариев анализа, полученных в результате протоколирования работы других аналитиков.
Кроме того, используя лингвистические технологии, системы гибридного интеллекта способны регламентировать процесс информационного взаимодействия между аналитиками как на уровне представления данных, так и на уровне управления временными параметрами процесса коммуникации. Благодаря первой группе регламентов может быть снят (или ослаблен) стресс дезадаптации, вызванный различиями в способах представления данных, а благодаря введению временных регламентов может быть снижен эффект неожиданности акта коммуникации, сформирована привычка к разбиению ИАР на временные интервалы, посвященные различным видам активности.
Однако и это не все положительные свойства таких систем. Они могут стать мощным инструментом подготовки аналитиков, их ввода в контекст текущей ситуации, формирования рабочих групп в распределенных средах, что очень важно в крупных территориально распределенных информационно-аналитических службах государственного и ведомственного подчинения, диспетчирования информационных потоков по информационным направлениям и так далее.
Вызовы и ограничения систем оценки и мониторинга в гибридном интеллекте
Одним из вызовов является сложность оценки и мониторинга гибридных систем, так как они сочетают в себе искусственный и человеческий интеллект. Ограничения могут возникать из-за сложности определения критериев оценки и мониторинга, а также из-за необходимости постоянного обновления и адаптации систем.
Гибридные модели в области искусственного интеллекта имеют свои ограничения и вызовы, которые необходимо учитывать при их разработке и применении. Ниже перечислены некоторые из них:
1. Сложность разработки
Разработка систем оценки и мониторинга с помощью гибридного интеллекта требует глубокого понимания различных методов и алгоритмов, а также умения комбинировать их для достижения наилучших результатов. Это сложная и творческая задача, которая требует опыта и экспертизы в области искусственного интеллекта и машинного обучения.
2. Высокая вычислительная сложность
Гибридные модели могут быть вычислительно сложными, особенно если включают в себя большое количество различных методов и алгоритмов. Это может требовать больших вычислительных ресурсов и времени для обучения и применения модели.
3. Необходимость большого объема данных
Для эффективной работы гибридных моделей может потребоваться большой объем данных. Это может быть вызовом, особенно если объем доступных данных ограничен или их качество низкое.
4. Сложность интерпретации результатов
Интерпретация результатов гибридных моделей может быть сложной из-за их непростой структуры и комбинации различных методов. Это может затруднить понимание, какие именно факторы и алгоритмы влияют на полученные результаты.
5. Необходимость постоянного обновления
Гибридные модели могут требовать постоянного обновления и адаптации, особенно если входные данные или требования изменяются. Это может быть вызовом, особенно если модель сложная и требует больших усилий для ее изменения и обновления.
В целом, системы оценки и мониторинга созданные с помощью гибридного интеллекта представляют собой мощный инструмент в области искусственного интеллекта, но их применение требует учета ограничений и вызовов, связанных с их разработкой и использованием.
По мнению редакции, гибридные системы оценки и мониторинга должны быть своеобразным окном в мир реализаций визуализаций эксперта-аналитика, задачей которого является анализ и прогнозирование обстановки в заданной области деятельности, а также, по возможности, в зависимости от его креативности, направленной на генерацию новых знаний об окружающем мире.
Практические примеры использования систем оценки и мониторинга, созданные на основе гибридного интеллекта
Гибридные модели широко применяются в различных областях, включая автономные системы.
В автономных системах, таких как беспилотные автомобили или роботы, гибридные модели могут комбинировать различные алгоритмы и датчики для принятия решений и управления системой. Например, можно использовать методы машинного обучения для анализа окружающей среды и принятия решений на основе полученных данных, а затем комбинировать их с классическими алгоритмами управления для обеспечения безопасности и эффективности работы системы.
Возможности применения гибридных моделей оценки и мониторинга не ограничиваются этими областями. Гибридные модели могут быть использованы в любой задаче, где требуется комбинировать различные методы и алгоритмы для достижения наилучших результатов.
Таким образом, отвечая на вопрос «Есть ли место системам оценки и мониторинга» в рамках гибридного интеллекта?» – безусловно есть. Данные, полученные в ходе оценки и мониторинга, служат основой для дальнейшего обучения и улучшения гибридных интеллектуальных систем. Это позволяет непрерывно повышать их функциональность и эффективность.
