Замахнулись на искусственный интеллект (ИИ)? Да, давно пора!
Россия давно уже в первых рядах по созданию систем с искусственным интеллектом. Однако, наиболее значимые достижения при применении ИИ находятся в области разработки вооружений. Гражданский сектор развит в настоящее время очень слабо.
Значительный прогресс в развитии ИИ в России начался в начале шестидесятых с автоматизации проектных и технологических процессов с использованием ЭЦВМ. Этот этап продлился довольно долго. Наконец, поступила вводная - Цифровизация. И совсем скоро поступила новая вводная - Искусственный Интеллект. Все эти три перчисленные этапы являются вариациями на одну тему, которая направлена на повышение производительности труда.
Повышение производительности труда немыслимо без использования цифровой обработки информации, что и обусловило бурное развитие многопроцессорных цифровых комплексов. Сегодня уже обычные бытовые смартфоны включают в себя десятки процессоров, работающие параллельно. Уже сегодня подобные устройства превосходят возможности человека не только в скорости выполнения заданных функций, но и в интеллекте.
Системы с ИИ гораздо больше и лучше чувствуют, чем люди.Они легко воспринимают электромагнитные волны, инфрокрасное илучение, сейсмические колебания, радиацию, они быстрее пердвигаются и могут летать.
Перейдём к определению понятия "Искусственный Интеллет (ИИ)".
В 1956 году Джон Маккартни определил ИИ, как свойство систем выполнять творческие функции, которые традиционно считают прерогативой человека.
Несмотря на то, что это определение очень немногословно и носит довольно общий характер, оно требует дополнительных пояснений, и прежде всего, для опции "Что есть твочество".
На первый взгляд, понятие "Творчесто" определить очень трудно. Однако, анализ уже существующих систем с ИИ позволяет назвать несколько формальных алгоритмов "Цифрового Мышления (ЦМ)". Эти системы основаны на следующих алгоритмах цифроврго мышления:
1) Последовательный перебор всех возможных вариантов построения ситемы с заданными техническими характеримтиками:
2) Направлнный перебор вариантов (с участием экспертов);
3) Случайны перебор вариантов с автоматизированной оценкой качества решения.
4) Направленный адаптивный перебор вариантов с автоматической оченкой качества;
5) Использование математических методов линейного программирования для поиска оптимальных решений, ;
6) Использование математических методов оптимизации проектных решений на основе поиска глобальных экстремумов нелинейных целевых функций качества.
Все перечисленные методы в бОльшей или меньшей степени имитируют процесс человеческого мышления с разным уровнем интеллекта.
Чтобы внести конкретику, рассмотрим пример шахматной игры человека с компьютером. Быстродействующая ЭЦВМ может переиграть любого соперника путём "тупого" перебора наилучшего хода в текущей позиции. Здесь можно силно не заморачиваться на выборе алгоритма решения.
И ещё, вспомните, как вы осваивали новый телефон или смартфон: методом проб и ошибок. Это был случайный поиск или в лучшем случае направленный перебор правильных на ваш взгляд вариантов.
При решении сложных технических задач такой путь не приемлем. И здесь уместно применять методы обучения систем с ИИ. В алгоритмы ЦМ закладываются шаблоны (эталоны) правильных решений. В качестве примера, рассмотрим алгоритм обучения систем распознавания обектов по сейсмоакустическим сигналам.
К ним относят сейсмоакустические сигналы, связанные с землятресениями или подземными ядерными испытаниями. При этом не исключают сейсмоакустические сигналы от передвижения объектов наземной техники и пролёта низколетящих летательных аппаратов.
Для решения такой задачи предварительно исследуют сейсмоакустические характеристики местности.
Для этого проводят тестовое обучение на конкретное воздействие: проезд объектов наземной техники, пролёт низколетящих летательных аппаратов, изучение сигналов при подземных ядерных взрывов и землятресений. Полученные образы (шаблоны) закладывают в алгоритм решения. Обычно это позволяет решить указанную задачу распознавания воздействия для конкретного места, времени года и регистрируемых сейсмоакустических сигналов.
И в таких случаях говорят- машины тоже могут мыслить.