Основной вопрос перед разработчиком – какому языку отдать предпочтение для создания ИИ? Мы рассмотрим популярные языки, используемые для создания ИИ.

Одно только лишь название «искусственный интеллект» может привести в ступор и навести немало страха как на обычного человека, так и заурядного программиста. Занятие действительно сложное, а красивые демонстрируемые примеры - это результат многотысячных строк кода. При всём этом создание ИИ может стать вполне реальной задачей, а в части случаев, даже несложной. Многие проекты требуют углублённых знаний ИИ, а также языков программирования.

LISP

Родоначальником языков программирования, на которых начал создаваться искусственный интеллект стал LISP . ЛИСП отличается гибкостью использования и простотой расширения функционала. Благодаря наличию возможности быстрого прототипирования и установки макросов удалось сократить уйму времени, это принесло много пользы в отношении ИИ.

LISP стал универсальным языком, который равно хорошо справляется с относительно тяжёлыми и лёгкими задачами. В нём устроена качественная и продвинутая система объектно-ориентированности , что и позволило занять одну из лидирующих позиций при разработке ИИ.

Java

Наибольшим достоинством языка является многофункциональность, среди прочих:

• прозрачность использования и написания кода;
• способность легко переносить программы;
• лёгкое сопровождение проектов.

Для новичков важным достоинством Java станет наличие многочисленных бесплатных уроков в сети. Обучение Java является максимально комфортным и удобным для большинства студентов и новичков.

Среди особенностей языка стоит выделить:

• простота выполнения отладки;
• качественное взаимодействие клиентской и серверной системы ресурса;
• лёгкость обращения с масштабными проектами.

При создании проектов на Java пользователь сталкивается с более привлекательным и доступным интерфейсом, что всегда притягивает аудиторию.

Prolog

Данный вариант относится к интерактивным языкам, которые работают по символической системе. Он популярен для использования в отношении проектов, требующих высокие логические способности. Язык имеет мощную и удобную основу, она активно используется в отношении программирования non-численного типа . На основании Prolog`а часто создаются доказательства теорем, проводится взаимодействие с понятным человеческим языком, используется для создания систем экспертной оценки.

Пролог относится к декларативным типам языка, которые используют формальное или образное «мышление ». Среди разработчиков ИИ приобрёл хорошую славу благодаря оптимальным обструкционным типам работы, встроенным алгоритмам анализа, недетерминизма и т.д. Всё в сумме можно описать так: Prolog - многофункциональная платформа для программирования ИИ.

Python

Активно применяется в программировании благодаря чистому синтаксису и логическому, строгому грамматическому построению программы. Немаловажную роль играет и удобный дизайн.

В основе используются многочисленные структурные алгоритмы, бесчисленные фреймворки для отладки, оптимальным показателям взаимодействия низкого и высокого уровня написания кода. Все перечисленные достоинства обеспечивают должное влияние в сфере создания искусственного интеллекта.

История развития ИИ

Началом традиционного представления ИИ стал проект UNIMATE , который увидел мир в 1961 году . В ходе представления был впервые получен робот, который начал выпускаться в промышленных масштабах. Робот был задействован на линии производства в концерне «General Motors ». Для создания были задействованы Валь и переменные из среды ассемблера. Язык пришёлся по душе благодаря наличию простейших фраз, отражению команд на мониторе и наличию инструкций, не нуждающихся в дополнительных разъяснениях.

Спустя 4 года (1965 год ) был запущен искусственный интеллект « Dendral ». Задача системы заключалась в выявлении молекулярной и атомной структуре соединений органического происхождения. Для написания был использован LISP .

«Weizenbaum » в 1966 году запустил проект Элиза, который впервые предполагал проведение беседы с роботом. Самой известной моделью являлся «Доктор», который позволял отвечать на поставленные запросы в форме психотерапевта. Для реализации проекта потребовалось сопоставление нескольких образцов технического достижения своего времени. Впервые Элиза увидел мир на SPLIP, но для отработки списка запущен «Weizenbaum». Немногим позже проект переработан на другую платформу - LISP .

Первым роботом мобильного типа стал «Шеки », в его основе также лежал ЛИСП. Логика конструктора была построена на решении поставленных задач и передвижения, для взаимодействия использовались подъёмы вверх и вниз, а также включение и выключение света. С помощью «Шеки » удавалось открывать, закрывать, передвигать и т.д. Робот даже был способен передвигаться со скоростью равной спокойной ходьбе человека - 5 км/ч.

За последние 15 лет было представлено многочисленное количество изобретений: «Деннинг » (сторожевой робот), «Predator » (беспилотник), «АЙБО » (собака), «АСИМО » от Honda и многие другие. Тенденция идёт к развитию данного направления, чего и стоит ожидать в ближайшем и дальнем бедующем.

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

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.

• Tutorial

Вы когда-нибудь задумывались о том, насколько просто написать свой искусственный интеллект, который сам будет принимать решения в игре? А ведь это действительно просто. Пусть для начала он принимает случайные решение, но позже вы можете его воспитать, научить анализировать ситуацию, и тогда он станет принимать осознанные решения. В этой статье я расскажу, как я писал своего бота, а также покажу, как вы за несколько минут можете написать своего. Наш компьютер будет играть в клон игры Трон , а точнее в ту часть, где нужно на мотоцикле победить врагов.

Под катом gif-файлов мегабайт на 10.

Об игре

Интерфейс бота

1. Сохраняет данные обо всех играющих мотоциклах при их добавлении
2. Сохраняет ссылку на свой мотоцикл при его добавлении
3. Обновляет данные обо всех играющих мотоциклах
4. Сбрасывает состояния при перезапуске игры

Искусственный интеллект

1. Ничего делать, ехать прямо
2. Повернуть направо
3. Повернуть налево

Когда я решил написать бота, я понятия не имел, как это можно сделать. Я попробовал очень простой код:
BotSocket.prototype.update = function() { var r = Math.random(); if (r > 0.95) { this.control({"button": "right"}); } else if (r >
Поведение было примерно таким:

Я смотрел на него и испытывал большую радость, мне казалось, что он теперь самостоятельный. Казалось, что он сам ищет попытки выжить, бьётся там, как живой. Трогательное зрелище.

Но хотелось, чтобы он жил как можно больше. Я стал искать информацию о том, как пишут ИИ к играм. Нашел статьи , которые описывали разные подходы. Но я искал что-то чрезвычайно простое. Я нашел на хабре в одной из статей про бота для игры вроде Zuma упоминание волнового метода . Он же алгоритм Ли. Мне он показался очень простым и подходящим. Это алгоритм поиска кратчайшего пути из одной точки в другую по полю, где клетки могут быть либо свободными, либо занятыми. Суть простая. Мы начинаем из точки назначения, присваиваем ей значение 1 и помечаем все соседние свободные клетки цифрой на единицу больше. Затем берём все соседние свободные помеченных и снова помечаем на единицу больше. Так расширяемся на всё поле, пока не дойдем до точки назначения. А путь строим поиском из соседних по уменьшению числа, пока не дойдем до 1. Я смотрел алгоритмы поиска кратчайших путей в графах, но этот мне показался наиболее подходящим.

Я перенёс алгоритм копипастой из страницы в вики, дал ему имя BotSocket.prototype.algorithmLee . Для поля я создал сначала объект battleground , в котором при каждом обновлении помечал занятые точки с их координатами. А в алгоритме Ли сводил это поле к такому же, но с шагом 1.

Нужно было как-то определять точку назначения. Я решил выбирать её случайно через определенные интервалы времени. Сделал метод для поиска случайной свободной точки на поле:
BotSocket.prototype.getDesiredPoint = function() { var point = ; var H = Object.keys(this.battleground).length - 1; var W = Object.keys(this.battleground).length - 1; var x, y, i, j; var found = false; var iter = 0; do { i = this.getRandomInt(1, W); j = this.getRandomInt(1, H); x = i * this.moveStepSize; y = j * this.moveStepSize; if (this.battleground[x][y] === this.BG_EMPTY) { found = true; } iter++; } while (!found && iter < 100); point = ; return point; };

Теперь я мог переписать update:
BotSocket.prototype.update = function() { if (!this.desiredPoint || this.movements % this.updDestinationInterval === 0) { this.desiredPoint = this.getDesiredPoint(); } if (!this.desiredPoint) { return; } var currentPoint = ; var path = this.algorithmLee(currentPoint, this.desiredPoint); if (path && typeof path !== "undefined") { this.moveToPoint(path); } else { this.desiredPoint = this.getDesiredPoint(); } };
Здесь упоминается метод moveToPoint , который поворачивает, если нужно, чтобы достигнуть первую точку из кратчайшего пути с учётом текущего направления.

Позже я решил сделать ботов более агрессивными и вместо случайной желаемой точки, я искал точку впереди врагов, чтобы перекрыть им путь. Или чтобы они не играли так долго сами с собой.

Бот на стороне клиента

Долго думая, я понял, что дело в задержке. Бот отправлял команду поворота, но она доходила после обновления его позиции на сервере, отчего он часто не мог попасть на прямой путь к желаемой точке. Но я хотел нормального бота на клиентской стороне. Поэтому решил учитывать задержку. Для этого написал снова расширение BotSocket. Статья получается длинной, так что опишу основные решения. Перед вызовом алгоритма Ли вместо текущей точки я подставлял прогнозируемое положение с учетом текущего положения и направления, а так же множителя задержки. Множитель задержки – это число, во сколько раз превосходит задержка частоту обновления положения на сервере. Предсказание будущей точки мне еще понадобилось в методе moveToPoint() .

Предсказание работало, если играл один. Но если были другие участники, то бот не учитывал это и направлял туда, где через некоторое время уже проехал другой игрок. Для решения этой проблемы я изменил метод, который помечает клетки поля занятыми. Я стал их помечать занятыми в некотором радиусе движения мотоциклов. Радиус зависит от множителя задержки.
Предварительно я снабдил бота функциями отладки, который рисовали на поле желаемую точку и занятые точки. Моя версия клиентского бота с учетом задержки теперь двигается так:


Мой красненький, остальные серверные.

Самое важное – попробуйте сделать бота сами

1. Выкладывайте js-файл на любой сервер, который будет доступен вашему браузеру. Url к вашему скрипту вставляйте в игре рядом с кнопкой “Load your AI script”. После нажатия на эту кнопку будет создан и заполнен новый объект botSocket , у которого будет вызван метод start() .
2. Используйте консоль браузера (Firebug – F12, Firefox - Ctrl+Shift+K, Chrome – Ctrl+Shift+J, другие – ).

Если вы определились с методом ввода вашего кода, попробуйте переопределить методы класса BotSocket . Для начала самое простое:
BotSocket.prototype.update = function() { var r = Math.random(); if (r > 0.95) { this.control({"button": "right"}); } else if (r > 0.90) { this.control({"button": "left"}); } }

После этого пересоздайте объект botSocket, введя
botSocket = null;
При этом код на странице сам пересоздаст и заполнит объект. Этим вы измените стандартное поведение бота на случайное. А дальше уже дело для вашей фантазии или глубоких знаний.
Вы так же можете подключить скрипт моего улучшенного бота с учетом задержки, вставив в url для бота https://raw.github.com/rnixik/tronode-js/master/public/javascripts/MyBotSocketClient.js

Заключение

Если у вас нет под рукой node.js, вы можете воспользоваться развернутыми мной приложениями:

1) tronode.livelevel.net - самая дешевая VPS на DigitalOcean,
2) tronode-js.herokuapp.com - бесплатная виртуальная единица на Heroku.

Первый, скорее всего, первым может не справиться с нагрузкой, а второй на некоторых компьютерах сбрасывает socket.io-транспорт в xhr-polling, из-за этого игра очень сильно лагает.
Если вы хотите узнать больше, о том, как я программировал игровую логику, то можете прочитать . Там же о развертке node.js и немного о графической части.

Если у вас нет аккаунта на хабре, то задать вопросы или прислать свои интересные предложения можете мне на почту [email protected].

Теги: Добавить метки

Машины, воспроизводящие мозг человека или животных, будут способны к самообучению

Не воплощая эмоциональные механизмы в ИИ, мы не используем возможности быстрого принятия решений. В результате роботизированные системы или системы искусственного интеллекта оказываются нежизнеспособными в условиях реального мира. При этом мы частично воплощаем в технике те или иные эмоциональные механизмы, но называем их по-другому, например, переключение внимания – приоритизацией и перераспределением вычислительных ресурсов.

Просто выходя на улицу, мы принимаем громадное количество решений: повернуть голову в сторону громкого звука или не поворачивать; переходить ли улицу или не переходить, если там едут автомобили? Эти решения принимаются сознательно и бессознательно, процессы носят эмоциональную окраску и вовлекают множество структур мозга. Как результат, эмоции (нейромодуляторы) сильно влияют на мыслительный процесс, другими словами, на вычислительные функции нейронов.

Было замечено, что в мозгу присутствуют так называемые контуры (Circuits). Например, основной таламо-кортикальный контур выглядит так: кора мозга влияет на подкортикальные структуры: таламус, полосатое тело и так далее вызывая положительную или отрицательную эмоциональную обратную связь, которая, в свою очередь, влияет на кору. Другими словами сознательные процессы влияют на неосознанные эмоциональные процессы, и эмоциональные процессы влияют на осознанные - мы постоянно находимся в эмоциональном цикле.

Марвин Мински (пионер в области ИИ и лауреат премии Тьюринга) заметил что эмоциональные циклы могут приводить к длительной «зацикленности». Он называет их «багом», то есть ошибкой: мы можем воспроизводить периодически то или иное эмоциональное состояние. Например, когда мы находимся в депрессии: неоднократно задаемся вопросом «Почему он так ужасно поступил со мной? Это совершенно несправедливо». Или, наоборот, мы воспроизводим эйфорическое состояние: если вы ездили на мотоцикле, то вы все время вспоминаете, как вам «классно» ездить на мотоцикле, просто потому, что вам это нравится. И в действительности вы уже не едете на мотоцикле, а просто вспоминаете это и находитесь в этом цикле.

В работе по интеграции эмоций в ИИ стоит выделить два направления, которые очень тесно связаны. Во-первых, определение эмоций человека по его лицу, жестикуляции и так далее (Affective computing). Это направление, которое очень интенсивно развивается в Соединенных Штатах под руководством Розалинд Пикард в MIT Media Lab. В 1997 году Пикард опубликовала свою книгу Affective Computing, послужившую отправной точкой исследований. В ее лаборатории проводятся интересные эксперименты: участники закрепляют камеры перед собой, с некой периодичностью снимают выражения лиц и одновременно собирают данные в динамике: проводимость кожи, пульс, давление и так далее, ассоциируя эмоциональную реакцию и показания нательных датчиков.

Другое направление, которым в том числе и мы занимаемся (лаборатория машинного понимания ИТИС КФУ), - Affective computation, это воспроизведение человеческих эмоций в вычислительных системах. У машин нет нейронов, нет нейромодуляторов, нет биохимии, есть только вычислительные процессы. Соответствие между вычислительными процессами и мыслительными далеко не линейно. Приходится создавать достаточно сложные теории, чтобы понять, из чего, в целом, собираются те или иные психологические феномены и как мы можем воспроизвести это в вычислительных системах.

На сегодняшний день создана нейробиологически инспирированная не-фон-Неймановская архитектура TrueNorth (фон-Неймановская - архитектура обычных компьютеров). Она закладывает основы для нового пути развития вычислительных систем: воссоздания нейронных сетей не с помощью программного обеспечения, а в виде микросхем, «железа». Новые микросхемы моделируют до миллиона нейронов. Специалисты из IBM пошли дальше: они уже создали материнскую плату, в которой собрали массив 4х4, всего 16 млн нейронов.

С одной стороны, это не так много, ибо количество нейронов в коре человеческого мозга от 19 млрд до 23 млрд, а общий объем - 86 млрд. С другой стороны, это уже интересные масштабы. Например, в коре головного мозга мыши - млекопитающего, у которого есть весь необходимый эмоциональный багаж, - только 4 млн нейронов.

Еще интереснее посмотреть на историческую перспективу: в 2011 году у той же IBM была микросхема, которая воспроизводила всего 256 нейронов. Таким образом, произошел скачок на три порядка. Если будет следующий скачок, то, мы сможем выйти на масштабы коры человеческого мозга. И тогда, возможно, появятся самообучающиеся системы сравнимые по мощности с человеческим мозгом.

Что дают самообучающиеся системы? Мы не программируем мышей, котят, мы не программируем детей. Потому что это не нужно. Такие вычислительные системы (искусственные агенты) не будут нуждаться в программировании в его нынешнем понимании. К ним нужно будет применять совершенно другие техники, известные педагогам детских садов и школ. Таким образом, мы подходим к концепции детства для агентов искусственного интеллекта, что открывает принципиально новые перспективы для развития ИИ.

Максим Таланов
кандидат технических наук, руководитель Лаборатории Машинного Понимания Казанского федерального университета, преподаватель Университета Иннополис
forbes.ru

Сэм Харрис

Стоит ли бояться сверхразумного искусственного интеллекта? Нейробиолог и философ Сэм Харрис считает, что очень даже стоит. По его мнению, мы стоим на пороге создания сверхразумных машин, при этом не решив множество проблем, которые могут возникнуть при создании ИИ, который потенциально сможет обращаться с людьми так же, как те с муравьями.

Михаил Бурцев

Почему за полвека усилий не удалось создать искусственный интеллект? И как киборги помогают понять работу мозга? Об этом рассказывает Михаил Бурцев, кандидат физико-математических наук, руководитель лаборатории нейронных систем и глубокого обучения МФТИ.

Виталий Дунин-Барковский

Как смоделировать мозг? Постижим ли человеческий мозг? Как алгоритмизировать сознание? И можно ли скопировать его на неорганический носитель? Ответы на эти вопросы помогает найти Виталий Дунин-Барковский, доктор физико-математических наук, профессор, заведующий отделом нейроинформатики Центра оптико-нейронных технологий НИИСИ РАН.

Иван Иванчей

Когнитивная психология с самого начала своей истории описывала человека как вычислительную машину. Иван расскажет о ключевых моментах развития этого пути исследования человека, к чему он привёл на сегодняшний день и как учёные моделируют такие таинственные и, как кажется, присущие только человеку процессы, как интуиция, предвидение, инсайт и уверенность.

Горбань А. Н.

Игрушка ли нейрокомпьютер? В чем истинные преимущества нейрокомпьютеров? В каких областях преимущества нейронных систем наиболее очевидны? Избыточность - это хорошо или плохо? Какие задачи под силу только нейрокомпьютеру?

Евгений Путин

Евгений Путин, аспирант кафедры «Компьютерные Технологии» университета ИТМО. В рамках диссертации Евгений исследует проблемы интеграции концепции выбора признаков в математический аппарат искусственных нейронных сетей. Евгений расскажет о том, как устроены нейронные сети, что они могут делать сейчас, на что будут способны в недалеком будущем и ждать ли прихода Скайнета.

Впервые был достигнут масштаб, соответствующий человеческому мозгу - 530 миллиардов нейронов и 137 триллионов синапсов. Симуляция происходила в 1542 раза медленнее реального времени. В ней были задействованы все 1 572 864 ядер и полтора петабайта памяти.

У архитектуры фон Неймана есть один известный минус, который состоит в том, что и данные, и программы-инструкции, описывающие то, что нужно сделать с данными, находятся в одной и той же памяти. И процессор либо собирает данные из памяти, либо манипулирует ими в соответствии с командой. Одновременно подгружать новые данные и обрабатывать их в рамках такой схемы нельзя. Из-за этого современным компьютерам, сколь бы быстры они ни были, трудно выполнять некоторые задачи, например, связанные с распознаванием изображений. Пытаясь выйти за пределы архитектуры фон Неймана, специалисты по «электронным мозгам» обратились к мозгам настоящим.

Сергей Марков

На лекции мы обсудим вторую весну искусственного интеллекта в цифрах и фактах, ключевые работы в области искусственного интеллекта и машинного обучения в 2017 году. Поговорим о распознавании изображений, речи, обработке естественного языка и о других направлениях исследований; обсудим новые модели и оборудование 2017 года. Также поговорим о применении ИИ и машинного обучения в бизнесе, медицине и науке, а также обсудим, чего мы ждем от искусственного интеллекта и машинного обучения в 2018 году.

Сергей Марков

Гамбургский счет

В 1950 году английский ученый Алан Тьюринг в статье "Вычислительные машины и разум" задался вопросом: "Может ли машина понимать человека?". Так родился знаменитый тест Тьюринга, в котором компьютер пытался обмануть людей. Но как компьютер понимает человека и чего он пока понять не может? Об этом по гамбургскому счету мы решили спросить специалиста в области машинного обучения, директора информационных технологий компании "Activebusinesscollection" Сергея Маркова.