Страница 2 из 6
В 1974 году было изобретено первое беспилотное транспортное средство в лаборатории Стэнфордского университета, оно станет прототипом для следующих лунных модулей.
В 1978 году Дуглас Леннон – создал самообучающуюся систему Эвриско. Эта система не только уточняла уже известные закономерности, но и предлагало новые. Через несколько лет Эвриско научилась решать такие задачи как: моделирование биологической эволюции, очистка поверхности от химикатов, размещение элементов на интегральных схемах.
В 1989 году Карнеги Мэллон создает беспилотный автомобиль с использованием нейронных сетей.
В 1988 году компьютер Deep Thought играет против чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова, но проигрывает ему, через 8 лет у них проходит очередная игра, и опять Каспаров оказывается сильнее компьютера. Но уже всего лишь через год, в 1997 году – сильно апгрейденный шахматный суперкомпьютер Deep Blue от IBM одерживает победу над Гарри Гаспаровым, и он становится первым компьютером, выигравшим у действующего чемпиона мира по шахматам. Начиная с 2000-х годов компьютеры стабильно выигрывают у людей.
В 1999 году компания Sony анонсирует собачку Айбо, навыки и поведение которой развиваются со временем. В этом же году впервые Массачусетский технологический институт показывает эмоциональный ИИ под названием Кисмет, который может распознавать эмоции людей и реагировать на них соответствующим образом.
В 2002 году начинается массовое производство автономных пылесосов iRobot, которые умеют перемещаться по дому самостоятельно, избегая препятствий.
В 2009 году Google подключается к гонке компаний по разработке собственного беспилотного автомобиля.
В 2011 году появляются Siri, Google Now и Cortana, умные виртуальные ассистенты. В 2014 году к ним присоединится Alexa от Amazon, а в 2017 году Алиса от Яндекса.
Помните мы говорили про Тест Тьюринга, который был изобретен Аланом Тьюрингом в 1950 году и был предназначен чтобы понять сможет ли ИИ обмануть человека и убедить его, что перед ним не компьютер, а человек. Так вот в 2014 году компьютерный чатбот Эжен Густман прошел этот тест, заставив треть жюри поверить, что компьютером управлял человек, а не ИИ.
В 2016 году Deep Mind от Google под названием Alpha Go побеждает чемпиона по игре в Го. Игра Го намного сложнее шахмат, здесь больше вариантов развития игры, и тем не менее Го стала второй игрой, в которой люди больше не могут выиграть.
В 2017 году после более чем 10 лет попыток и неудач, две команды независимо друг от друга разработали свои модели ИИ, компьютеры DeepStack и Libratus, которые смогли обыграть профессионалов в покер. В отличие от Го и шахмат, где все подчиняется строгим правилам, в покере на первый план выходит человеческий фактор. Потому что покер – во многом психологическая игра, построенная на эмоциях, невербальной коммуникации, умении блефовать и распознавать блеф.
Один из участников игры в покер с этими компьютерами так описал свои впечатления: «Это как играть с кем-то, кто видит все твои карты. Я не обвиняю нейросеть в нечестной игре, просто она действительно настолько хороша».
В 2015 году Илон Маск и Сэм Альтман, президент Y Combinator, основали компанию OpenAI, чтобы создать «открытый и дружественный» искусственный интеллект.
В 2017 году команда разработчиков OpenAI решила натренировать свою нейросеть в крупнейшей киберспортивной игре Dota 2. В этой игре играют команды по 5 человек, и они используют множество комбинаций из более чем сотни героев. У каждого из них есть свой набор навыков, За две недели нейросеть смогла обучиться и победить нескольких лучших игроков мира в режиме один на один, и сейчас ее создатели готовятся выпустить версию для основного режима, пять на пять.
Перемещаемся еще ближе к нашим дням. В начале 2018 году алгоритмы от Alibaba и Microsoft превзошли человека в тесте на понимание прочитанного текста.
В марте 2018 года небольшой робот собрал кубик Рубика за 0,38 секунды. Рекорд среди людей до этого составлял – 4,69 секунды.
Одним из самых важных прорывов в развитии ИИ, который может принести много пользы человечеству, стало то, что в мае 2018 искусственный интеллект стал лучше людей распознавать рак кожи.
Кроме распознавания заболеваний у пациентов, алгоритмы ИИ используются сегодня для исследования сворачивания белка, пытаясь найти лекарство от болезней Альцгеймера и Паркинсона. ИИ используется также для снижения уровня потребляемой энергии, и создания новых революционных материалов.
Искусственный интеллект активно применяется и в бизнесе – банки используют его для одобрения кредитов, а розничные компании применяют его для более точечных рекламных компаний и предложений для своих клиентов.
Почему же именно в наше время ИИ стал так быстро набирать скорость. Этому есть две причины. Во-первых, сейчас в мире производится огромное количество информации. Каждые два года, объем информации в мире удваивается. А как мы знаем, ИИ учится на имеющихся данных. И вторая причина – это наличие сильных вычислительных мощностей. Наши компьютеры сегодня достаточно сильные, чтобы они умели обрабатывать эти объемы информации в достаточно ограниченные сроки.
Итак, мы посмотрели на краткую историю развития ИИ. В одной из следующих глав мы посмотрим, чего же можно ожидать от развития ИИ в будущем.
Различие между ИИ, машинным обучением, глубинным обучением и нейронными сетями
Сегодня зачастую термины искусственный интеллект, машинное обучение (МО), глубокое обучение (ГО), нейронные сети (НС), Биг Дата используются взаимозаменяемо. И хотя они действительно очень связаны между собой, давайте разберемся что представляет собой каждое из этих понятий, и чем они отличаются.
Во-первых, если говорить очень кратко, то искусственный интеллект – это достаточно широкая отрасль, которая в свою очередь охватывает и машинное и глубокое обучение. МО является подвидом ИИ, а ГО является подвидом МО.
Под ИИ подразумевается, что компьютер может выполнять такие задачи, которые может выполнять и человек. И здесь дело касается не просто каких-то механических действий, например, поднять и отнести какой-то предмет, а задачи, которые требуют интеллектуального мышления, то есть, когда надо принять правильное решение. Например, задача выиграть в шахматы, или распознать что изображено на картинке, или понять, что было произнесено собеседником и выдать правильный ответ.
Для этого компьютеру дают множество правил или алгоритмов, следуя которым, он смог бы поступать так же, как поступал бы человек.
ИИ может быть узким (narrow AI) либо его еще иногда называют слабым, то есть когда машина может справляться только с ограниченным видом задач, лучше чем человек. Например, распознать, что на картинке или сыграть в шахматы и выиграть. Именно на этом этапе развития ИИ мы сейчас находимся. Следующий этап – это общий ИИ (general AI), когда ИИ может решить любую интеллектуальную задачу так же хорошо, как человек. И финальный этап – это сильный ИИ, когда ИИ справляется с большинством задач намного лучше, чем человек.
Как мы уже сказали, ИИ – это достаточно обширная область знаний. Она включает в себя следующие направления.
1. Обработка естественного языка, когда компьютер должен понимать, что написано, и выдать правильный и релевантный ответ. Сюда же входят переводы текстов и даже составление сложных текстов компьютерами.
2. Экспертные системы – это компьютерные системы, которые имитируют способность принятия решений человеком, в основном с помощью правил «если – то», нежели с использованием какого-то кода.
3. Речь – компьютер должен распознавать речь людей и сам уметь разговаривать.
4. Компьютерное зрение – компьютеры распознают те или иные объекты на изображении или при движении.
5. Робототехника – также очень популярное направление ИИ, создание роботов, которые могут выполнять различные функции, в том числе двигаться и общаться, преодолевать препятствия.