Что такое искусственный интеллект? История развития и перспективы. Основные направления исследований. Искусственный интеллект в бизнесе Внедрение искусственного интеллекта

Главная / Карьера

Искусственный интеллект (ИИ, англ. Artificial intelligence, AI) - наука и технология создания интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных компьютерных программ. ИИ связан со сходной задачей использования компьютеров для понимания человеческого интеллекта, но не обязательно ограничивается биологически правдоподобными методами.

Что такое искусственный интеллект

Интеллект (от лат. intellectus - ощущение, восприятие, разумение, понимание, понятие, рассудок), или ум - качество психики, состоящее из способности приспосабливаться к новым ситуациям, способности к обучению и запоминанию на основе опыта, пониманию и применению абстрактных концепций и использованию своих знаний для управления окружающей средой. Интеллект - это общая способность к познанию и решению трудностей, которая объединяет все познавательные способности человека: ощущение, восприятие, память, представление, мышление, воображение.

В начале 1980-х гг. ученые в области теории вычислений Барр и Файгенбаум предложили следующее определение искусственного интеллекта (ИИ):

Позже к ИИ стали относить ряд алгоритмов и программных систем, отличительным свойством которых является то, что они могут решать некоторые задачи так, как это делал бы размышляющий над их решением человек.

Основные свойства ИИ - это понимание языка, обучение и способность мыслить и, что немаловажно, действовать.

ИИ – комплекс родственных технологий и процессов, развивающихся качественно и стремительно, например:

обработка текста на естественном языке
экспертные системы
виртуальные агенты (чат-боты и виртуальные помощники)
системы рекомендаций.

Национальная стратегия развития искусственного интеллекта

Основная статья: Национальная стратегия развития искусственного интеллекта

Исследования в сфере ИИ

Основная статья: Исследования в сфере искусственного интеллекта

Стандартизация в области ИИ

2019: Эксперты ISO/IEC поддержали предложение о разработке стандарта на русском языке

16 апреля 2019 года стало известно, что подкомитет ISO /IEC по стандартизации в области искусственного интеллекта поддержал предложение Технического комитета «Кибер-физические системы », созданного на базе РВК , о разработке стандарта «Artificial intelligence. Concepts and terminology» на русском языке в дополнение к базовой английской версии.

Терминологический стандарт «Artificial intelligence. Concepts and terminology» является основополагающим для всего семейства международных нормативно-технических документов в области искусственного интеллекта. Кроме терминов и определений, данный документ содержит концептуальные подходы и принципы построения систем с элементами , описание взаимосвязи AI с другими сквозными технологиями, а также базовые принципы и рамочные подходы к нормативно-техническому регулированию искусственного интеллекта.

По итогам заседания профильного подкомитета ISO/IEC в Дублине эксперты ISO/IEC поддержали предложение делегации из России о синхронной разработке терминологического стандарта в сфере AI не только на английском, но и на русском языке. Ожидается, что документ будет утвержден в начале 2021 года.

Развитие продуктов и услуг на базе искусственного интеллекта требует однозначной трактовки используемых понятий всеми участниками рынка. Стандарт терминологии позволит унифицировать «язык», на котором общаются разработчики, заказчики и профессиональное сообщество, классифицировать такие свойства продуктов на базе ИИ, как «безопасность», «воспроизводимость», «достоверность» и «конфиденциальность». Единая терминология также станет важным фактором для развития технологий искусственного интеллекта в рамках Национальной технологической инициативы – алгоритмы ИИ используют более 80% компаний в периметре НТИ. Кроме того, решение ISO/IEC позволит укрепить авторитет и расширить влияние российских экспертов при дальнейшей разработке международных стандартов.

В ходе заседания эксперты ISO/IEC также поддержали разработку проекта международного документа Information Technology - Artificial Intelligence (AI) - Overview of Computational Approaches for AI Systems, в котором Россия выступает в качестве соредактора. Документ предоставляет обзор современного состояния систем искусственного интеллекта, описывая основные характеристики систем, алгоритмы и подходы, а также примеры специализированных приложений в области AI. Разработкой этого проекта документа займется специально созданная в рамках подкомитета рабочая группа 5 «Вычислительные подходы и вычислительные характеристики систем Искусственного интеллекта» (SC 42 Working Group 5 «Computational approaches and computational characteristics of AI systems»).

В рамках работы на международном уровне делегации из России удалось добиться ряда знаковых решений, которые будут иметь долгосрочный эффект для развития в стране технологий искусственного интеллекта. Разработка русскоязычной версии стандарта, еще и со столь ранней фазы – гарантия синхронизации с международным полем, а развитие подкомитета ISO/IEC и инициация международных документов с российским соредакторством – это фундамент для дальнейшего продвижения интересов российских разработчиков за рубежом», - прокомментировал.

Технологии искусственного интеллекта широко востребованы в самых разных отраслях цифровой экономики . Среди основных факторов, сдерживающих их полномасштабное практическое использование, - неразвитость нормативной базы. При этом именно проработанная нормативно-техническая база обеспечивает заданное качество применения технологии и соответствующий экономический эффект.

По направлению искусственный интеллект ТК «Кибер-физические системы» на базе РВК ведет разработку ряда национальных стандартов, утверждение которых запланировано на конец 2019 – начало 2020 года. Кроме того, совместно с рыночными игроками идет работа по формированию Плана национальной стандартизации (ПНС) на 2020 год и далее. ТК «Кибер-физические системы» открыт для предложений по разработке документов со стороны заинтересованных организаций.

2018: Разработка стандартов в области квантовых коммуникаций, ИИ и умного города

Технический комитет «Кибер-физические системы» на базе РВК совместно с Региональным инжиниринговым центром «СэйфНет» 6 декабря 2018 года начали разработку комплекса стандартов для рынков Национальной технологической инициативы (НТИ) и цифровой экономики . К марту 2019 года планируется разработать документы технической стандартизации в области квантовых коммуникаций , и , сообщили в РВК. Подробнее .

Влияние искусственного интеллекта

Риск для развития человеческой цивилизации

Влияние на экономику и бизнес

Влияние технологий искусственного интеллекта на экономику и бизнес

Влияние на рынок труда

Предвзятость искусственного интеллекта

В основе всего того, что является практикой ИИ (машинный перевод, распознавание речи, обработка текстов на естественных языках, компьютерное зрение , автоматизация вождения автомобилей и многое другое) лежит глубинное обучение. Это подмножество машинного обучения , отличающееся использованием моделей нейронных сетей , о которых можно сказать, что они имитируют работу мозга, поэтому их с натяжкой можно отнести к ИИ. Любая модель нейронной сети обучается на больших наборах данных , таким образом, она обретает некоторые «навыки», но то, как она ими пользуется - для создателей остается не ясным, что в конечном счете становится одной из важнейших проблем для многих приложений глубинного обучения. Причина в том, что такая модель работает с образами формально, без какого-либо понимания того, что она делает. Является ли такая система ИИ и можно ли доверять системам, построенным на основе машинного обучения? Значение ответа на последний вопрос выходит за пределы научных лабораторий. Поэтому заметно обострилось внимание средств массовой информации к явлению, получившему название AI bias. Его можно перевести как «необъективность ИИ» или «пристрастность ИИ». Подробнее .

Рынок технологий искусственного интеллекта

Рынок ИИ в России

Мировой рынок ИИ

Сферы применения ИИ

Сферы применения ИИ достаточно широки и охватывают как привычные слуху технологии, так и появляющиеся новые направления, далекие от массового применения, иначе говоря, это весь спектр решений, от пылесосов до космических станций. Можно разделить все их разнообразие по критерию ключевых точек развития.

ИИ - это не монолитная предметная область. Более того, некоторые технологические направления ИИ фигурируют как новые подотрасли экономики и обособленные сущности, одновременно обслуживая большинство сфер в экономике.

Развитие применения использования ИИ ведет к адаптации технологий в классических отраслях экономики по всей цепочке создания ценности и преобразует их, приводя к алгоритмизированию практически всего функционала, от логистики до управления компанией.

Использование ИИ в целях обороны и в военном деле

Использование в образовании

Использование ИИ в бизнесе

ИИ в электроэнергетики

На уровне проектирования: улучшенное прогнозирование генерации и спроса на энергоресурсы, оценка надежности энергогенерирующего оборудования, автоматизация повышения генерации при скачке спроса.
На уровне производства: оптимизация профилактического обслуживания оборудования, повышение эффективности генерации, снижение потерь, предотвращение краж энергоресурсов.
На уровне продвижения: оптимизация ценообразования в зависимости от времени дня и динамическая тарификация.
На уровне предоставления обслуживания: автоматический выбор наиболее выгодного поставщика, подробная статистика потребления, автоматизированное обслуживание клиентов, оптимизация энергопотребления с учетом привычек и поведения клиента.

ИИ в производственной сфере

На уровне проектирования: повышение эффективности разработки новых продуктов, автоматизированная оценка поставщиков и анализ требований к запчастям и деталям.
На уровне производства: совершенствование процесса исполнения задач, автоматизация сборочных линий, снижение количества ошибок, уменьшение сроков доставки сырья.
На уровне продвижения: прогнозирование объемов предоставления услуг поддержки и обслуживания, управление ценообразованием.
На уровне предоставления обслуживания: улучшение планирования маршрутов парка транспортных средств, спроса на ресурсы автопарка, повышение качества подготовки сервисных инженеров.

ИИ в банках

Распознавание образов - используется в т.ч. для узнавания клиентов в отделениях и передачи им специализированных предложений.

ИИ на транспорте

Автоиндустрия на пороге революции: 5 вызовов эры беспилотного вождения

ИИ в логистике

ИИ в пивоварении

В декабре 2017 года

В мае 2018 года стало известно об использовании голландской полицией искусственного интеллекта для расследования сложных преступлений.

Как сообщает издание The Next Web, правоохранительные органы начали оцифровывать более 1500 отчетов и 30 млн страниц, связанных с нераскрытыми делами. В компьютерный формат переносят материалы, начиная с 1988 года, в которых преступление не раскрывалось не менее трех лет, и преступник были приговорен к более 12 годам лишения свободы.

После оцифровки всего контента он будет подключен к системе машинного обучения , которая будет анализировать записи и решать, в каких делах используются самые достоверные доказательства. Это должно снизить время обработки дел и раскрытия прошлых и будущих преступлений с нескольких недель до одного дня.

Искусственный интеллект будет распределять дела по их «разрешимости» и указывать на возможные результаты экспертизы ДНК. Затем планируется автоматизировать анализ и в других областях судебной экспертизы и, возможно, даже охватить данные в таких областях, как общественные науки и свидетельские показания.

Кроме того, как рассказал один разработчиков системы Джерун Хаммер (Jeroen Hammer), в будущем могут быть выпущены API -функции для партнёров.

В голландской полиции есть специальное подразделение, специализирующееся на освоении новых технологий для раскрытия преступлений. Именно он и создало ИИ-систему для быстрого поиска преступников по уликам.

ИИ в судебной системе

Разработки в области искусственного интеллекта помогут кардинально изменить судебную систему, сделать ее более справедливой и свободной от коррупционных схем. Такое мнение высказал летом 2017 года доктор технических наук, технический консультант Artezio Владимир Крылов.

Ученый считает, что уже существующие сейчас решения в области AI можно успешно применять в разных сферах экономики и общественной жизни. Эксперт указывает, что AI успешно применяется в медицине, однако в будущем способен полностью изменить и судебную систему.

«Ежедневно просматривая новостные сообщения о разработках в области ИИ только поражаешься неисчерпаемости фантазии и плодотворности исследователей и разработчиков в этой области. Сообщения о научных исследований постоянно чередуются с публикациями о новых продуктах, врывающихся на рынок и сообщениями об удивительных результатах, полученных с помощью применения ИИ в различных областях. Если же говорить об ожидаемых событиях, сопровождаемых заметным хайпом в СМИ, в котором ИИ станет снова героем новостей, то я, наверное, не рискну делать технологических прогнозов. Могу предположить, что ближайшим событием станет появление где-то предельно компетентного суда в форме искусственного интеллекта, справедливого и неподкупного. Случится это, видимо, в 2020-2025 году. И процессы, которые пройдут в этом суде приведут к неожиданным рефлексиям и стремлению многих людей передать ИИ большинство процессов управления человеческим обществом».

Использование искусственного интеллекта в судебной системе ученый признает «логичным шагом» по развитию законодательного равенства и справедливости. Машинный разум не подвержен коррупции и эмоциям, может четко придерживаться законодательных рамок и выносить решения с учетом многих факторов, включая данные, которые характеризуют участников спора. По аналогии с медицинской сферой, роботы -судьи могут оперировать большими данными из хранилищ государственных служб. Можно предположить, что машинный интеллект сможет быстро обрабатывать данные и учитывать значительно больше факторов, чем судья-человек.

Музыка

Живопись

В 2015 году команда Google тестировала нейронные сети на предмет возможности самостоятельно создавать изображения. Тогда искусственный интеллект обучали на примере большого количества различных картинок. Однако, когда машину «попросили» самостоятельно что-нибудь изобразить, то оказалось, что она интерпретирует окружающий нас мир несколько странно. Например, на задачу нарисовать гантели, разработчики получили изображение, в котором металл был соединён человеческими руками. Вероятно, произошло это из-за того, что на этапе обучения анализируемые картинки с гантелями содержали руки, и нейронная сеть неверно это интерпретировала.

26 февраля 2016 года в Сан-Франциско на специальном аукционе представители Google выручили с психоделических картин, написанных искусственным интеллектом, порядка $98 тыс. Данные средства были пожертвованы на благотворительность. Одна из наиболее удачных картин машины представлена ниже.

Картина, написанная искусственным интеллектом Google.

Согласно результатам глобального исследования Microsoft, недоверие компаний к искусственному интеллекту (ИИ) уходит в прошлое. Практически все опрошенные руководители уже сегодня считают его важным для решения стратегических задач их организаций. В подтверждение этому 27% уже внедрили ИИ в ключевые бизнес-процессы и сервисы, а еще 46% готовят пилотные проекты на его основе.

Microsoft представила результаты глобального исследования «Интеллектуальная экономика: трансформация индустрий и общества под влиянием искусственного интеллекта» (Intelligent Economies: AI’s Transformation of Industries and Society)[i], целью которого было выявить отношение бизнеса к технологии ИИ.

Согласно результатам опроса, несмотря на существующие предубеждения, 94% руководителей считают, что эти технологии важны для решения стратегических задач их организаций, причем 37% характеризуют их как «очень важные». Топ-менеджеры уверены, что ИИ в ближайшие годы улучшит многие сферы их бизнеса. В частности, он поможет при внедрении инноваций (89%), привлечении и удержании талантливых сотрудников (85%), а также в развитии продуктов (84%). Причем 27% опрошенных организаций уже внедрили эти технологии в ключевые бизнес-процессы и сервисы, а еще 46% готовят пилотные проекты с их использованием. Также 59% руководителей уверены, что благодаря ИИ вырастет зарплата сотрудников, а 56% связывают с ним повышение уровня занятости в своей стране или отрасли.

Компании наиболее часто используют ИИ для предиктивной аналитики, управления операциями в режиме реального времени, обслуживания клиентов и риск-менеджмента. Наиболее популярная сфера применения при этом различается в зависимости от индустрии: респонденты из розничной торговли чаще указывают обслуживание клиентов (31% по сравнению c 21% в среднем по всем индустриям), а финансовый сектор - выявление мошеннических действий (25% к 16%).

Респонденты уверены в позитивном влиянии ИИ не только на развитие их бизнеса, но и на экономику в целом в течение ближайших 5 лет. Так, по их мнению, он будет способствовать экономическому развитию (90%), повышению продуктивности (86%) и инновационности (84%), а также созданию рабочих мест (69%) в их стране и индустрии.

В оценке успешности внедрений наиболее частым критерием для руководителей является качество работы решения (36%). Затем следуют окупаемость инвестиций (ROI, 32%) и удовлетворенность клиентов (31%). 14% компаний признают, что у них пока нет установленных показателей, позволяющих оценить успех развернутого решения.

Основными сдерживающими факторами при внедрении подобных технологий являются финансовые риски (42%), сложности в развертывании, если организация не имеет необходимых ресурсов (36%), а также трудности, связанные с обучением сотрудников (35%). Тем не менее, компании предпринимают конкретные шаги для разрешения данных проблем: 76% заявили, что подготовлены к рискам, связанным с ИИ, а 71% - что уже разработали политики и правила по его внедрению и контролю.

Исследование Microsoft еще раз доказало, что важнейшую роль в цифровой трансформации каждой компании играют руководители, которые должны брать на себя ответственность за продвижение использования новых технологий и обучение сотрудников. Внедрение подобных решений должно проводиться системно и быть первоочередной стратегической задачей всей организации.

[i] В исследовании приняли участие более 400 руководителей высшего звена из 8 стран: Франции, Германии, Мексики, Польши, Южной Африки, Таиланда, Великобритании и США. Сферы деятельности их компаний включали финансовое обслуживание, здравоохранение и медико-биологическую отрасль, производство, розничную торговлю и государственный сектор.

Аналитика - это процесс познания. Интеллект - это исходный материал для аналитики.

Введение

Такуж сложилось, что понимание Искусственного Интеллекта (ИИ), его конечных функций и рисков у каждого своё. Однозначных трактовок нет и у экспертов. Понятие «искусственный» достаточно конкретное, т. е. подобный человеческому (натуральному). А вот «интеллект» трактуется, как «умственное начало» либо «умственная способность», что можно интерпретировать по-разному. Что и происходит. Принимая желаемое за действительное, кибернетики констатируют наличие ИИ. Это искажает координаты во времени и архитектуру ИИ как цели.

Задача данной статьи структурировать имеющиеся знания об ИИ и расставить всё по местам. Выявить причины отсутствия существенных достижений в этой области, обозначить путь решения данной проблемы и конкретизировать риски ИИ. Последовательное решение этих задач в данной работе помогут заинтересованным лицам разобраться в хитросплетениях изрядно запутанной темы.

Цель данной работы - обосновать, что понятие ИИ нужно рассматривать под новым углом, а именно: с включением в данное понятие не только инструмента для решения технологических задач, но и инструмента эквивалентного и превышающего аналитические возможности человека. То есть,системы способной анализировать явления социального характера для возможности прогнозирования будущего, что может стать возможным при трансформации социологии вточнуюнауку через её алгоритмизацию.

1.Актуальность ИИ

Принципиальнейший вопрос ИИ в следующем. Существующий тренд исследований в ИИ направлен исключительно на решение технологических задач. Человеческий же интеллект занимается в основном решением личных, общественных и социальных проблем и его «успехи» оставляют желать лучшего. Мы совершенствуемся технологически и прямо пропорционально множим социальные риски: кризисы, эпидемии, конфликты, войны, теракты и т. д. Логично предположить, что целью создания ИИ должен быть инструмент решающий исключительно социальные проблемы. Ведь, вопрос социального характера «Что будет,если...?» для человека гораздо важнее технологического вопроса «Сколько будет...?», но этого пока нет даже на стадии осознания. Сейчас кибернетики успешно справляются с созданием любых приложений и траекторий математического порядка. Но описать на языке программирования различные социальные процессы и явления и тем самым предвосхитить в будущем частное или государственное потрясение и т.д. (его амплитуду, частоту, фазу), на любом временном этапенемыслимо в принципе. То есть, то, что сейчас подразумевают под имеющимися «умными» изобретениями (девайсы, дома, роботы и так далее), на самом деле таковыми не являются, так как они не обладают способностью анализировать опыт прошлого и данность настоящего для стратегического прогнозирования будущего.

2.Проблематика ИИ

Проблеме ИИ уже более 70 лет. Успешно решены задачи-погодки: термоядерный синтез, код ДНК, космические программы, коллайдер и т. д. Эти вопросы решались на уровне правительств. Сейчас ИИ занимаются не только страны, но и все уважающие себя компании. Инвестиции в эту проблемудостигают астрономических размеров и перекрывают сумму затрат всех предыдущих научных открытий. И это не предел. Однако, далеко продвинуться не удалось, поскольку все доклады о достижениях в области ИИ - это блеф. По сути, речь в них идет о банальной комбинаторике, т.е. овсе более совершенных продуктах-калькуляторах, направленных на решение технологических задач сомнительной значимости. Сомнительной, из-за отсутствия технологии «стендовых испытаний» на предмет их безопасности в будущем.Поскольку отсутствуют тестирующиеалгоритмы причинно-следственных связей.Наблюдается парадокс корпоративной этики. Соискатели осваивают инвестиции, рапортуют об очередном «прорыве», но при этом все, кроме инвестора, знают, что онИскусственным Интеллектом не является. В чем причины пятого творческого тупика? Их много. Во-первых, нет конкретного определения ИИ. Во-вторых, нет однозначного понимания, что такое интеллект. В-третьих, нет главного - фундаментальной теории ИИ. В итоге, отсутствует чёткая архитектура цели. Есть только версии, не работающая парадигма ИИ, шаблонность эволюции проблемы,т. е. только в технологической плоскости и удручающая цикличность тупиков. В результате, разработчики не имеют понятия о конечных характеристиках и функциях инструмента. Соискатели ИИ с готовностью обещают реализовать нечто, не имеющее научного описания. И это нонсенс, но факт. Например.на одной из конференций доктор наук требовал уважения и утверждал, что его бульдозер на Чернобыльской АЭС обладал продвинутым ИИ. Как можно решитьзадачу создания ИИ, если цели, задачи и риски которой существуют в виде версий? Невольно напрашивается сравнение ИИ с «черной кошкой в тёмной комнате», которой, кстати, там нет.

Почему же сейчас понятие ИИ рассматривается только как «интеллектуальные» приложениядля техники? Всё началось с легендарного взломщика «Инигмы» А. Тьюринга. Он не только расколол код вермахта, заложил основы кибернетики, но что имеет более глубокие последствия, дал «ложный след»: «тест Тьюринга» и понимание ИИ. Многие годы вводные параметры ИИ были не преодолимы для соискателей и тогда понятие ИИ просто расширили. Заманчивые перспективы ИИ решили проблему инвестиций, а сложность темы для обывателя сделала из кибернетиков не только «гуру», но и фактических монополистов, так называемого ИИ. И что? И ничего. На конвейер поставлены якобы интеллектуальные приложения, все довольны, но ИИ нет.

Подытожим. Кибернетики успешно работают в системе «да-нет». Осмыслить, понять, принять то, что заключено между этими символами (смыслы, сущности, аллегории, абстракции и т.д.),они не могут по определению. Не та специализация. Глубина темы ИИ позволяет маневрировать соискателям фигурами речи, но не смысловым содержанием. Ведь речь идёт о создании инструмента эквивалентного и превышающего аналитические возможности человека. Другими словами, ИИ - это командная работа социологов, философов, психологов, историков и т. д. Только они могут наполнить ИИ смысловым содержанием, т. е. сделать из высокотехнологичного калькулятора искомый Искусственный Интеллект . Кибернетика - это лишь операционная база «одевающая» мысль в цифру.

Возникает вопрос порядочности в исследовательской среде. Да, достижения кибернетики высоки. Ими созданы боеголовки, компьютеры, приложения, умные дома, светофоры и т. д.. Но как будет описано ниже, к ИИ это не имеет никакого отношения. По сути, всё новое в разработках ИИ обречено функционировать по принципу калькулятора. Другими словами, справедливое название их темы: Искусственная Комбинаторика (ИК). Все остальное - от лукавого.

3.Концепция внедрения ИИ

«Невозможно решить проблему на том же уровне, на котором она возникла. Нужно стать выше этой проблемы, поднявшись на следующий уровень». А. Эйнштейн.

Для того, чтобы реализовать ИИ, необходимо переосмыслить существующие подходы к ИИ, осознать «ложный путь» и взглянуть на проблему по-новому.

Качество любых знаний определяется эффективностью аналитики собственного поля. Например, качество точных наук более 90% и на практике их возможности ограничены лишь бюджетом. Качество аналитики прогнозирования метеорологического поля - более 60%. Хромают системы счета и алгоритмическая база. Качество экспертной аналитики прогнозирования социального поля составляет всего 6 - 8% ввиду отсутствия алгоритмической базы. Нет социологии, как точной науки, нет систем счета, стабильности системы. Это делает невозможным вести качественную социальную аналитику. Заявления Санта-Фе о 16% эффективности - это миф, справедливый лишь для устойчивого форсайта.

Все существующие открытия и технологии своим появлением обязаны точным наукам. Проблема ИИ останется проблемой, поскольку основным телом она находится в поле версионных социальных знаний, качество которых всего 6-8%. Именно поэтому ей более 70 лет.

Решить проблемы ИИ при такой эффективности социологии невозможно. Необходимо поднять качество социологии посредством её алгоритмизации. В итоге мы получим Высокотехнологичную Социологию (ВС). Именно она сделает возможным функционирование Искусственной Аналитики (ИА) балансного типа. Это базовая структура.

Социология не в состоянии сформулировать основные понятия темы ИИ, поскольку не имеет алгоритмического сопровождения. Например, существующее понятие интеллекта - это лишь "мыслительное начало«.Это что? Нет алгоритма для этого термина, как и алгоритмов для других понятий;смыслы, сущности, чувства, творчество, парадокс, интуиции, воображении и т.д.?Как можно наполнить кибернетический инструментабстракцией? Ведь только алгоритм и формула определяет и подтверждает точность версии, конкретизирует её, как инструмент для ведения эффективной аналитики. Поэтому, естественно, что математическая архитектура конечной цели ИИ отсутствует.

Мозг - это аналитический инструмент, но чем он занимается? Существует масса промежуточных понятий, но нет основополагающего.Поясню. Мозг занимается АНАЛИТИКОЙ по оценке рисков будущего. Это его главное эволюционное предназначение, обеспечивающее выживание. Только эта доминанта позволила человеку выжить и доминировать. Остальное вторично. Следовательно, работать надо не с аморфным, размытым понятием «интеллект», а с прозрачным и понятным - АНАЛИТИКА. То есть Искусственная АНАЛИТИКА (ИА) по оценке рисков перспективы. Комбинаторика закончится и начнётся ИИ там, где будет получен ответ на вопрос: «Что случится, если...?». Пока системы отвечают на вопрос: «Сколько будет...?». Другими словами, пока эволюция ИИ выглядит так: машина Тьюринга - арифмометр Феликса - калькулятор - очень хороший калькулятор - еще лучше и т. д. Эта тупиковая парадигма исключает следующую ступень,то есть ИИ, тем более ИА. Всегда будет получаться калькулятор.

Следует правильно понимать суть «ложного следа» ИИ, проблема которого втехнологическом векторе. Мозг - это познавательный инструмент. Аналитика как процесс познания - его производное. Основной вектор познания - это оценка рисков. Для эффективной аналитики необходимы исходные данные. По сути, Интеллект таковыми и является, и он имеет объем. Объём интеллекта (ума) достаточно конкретная субстанция по содержанию, но форма размыта и допускает произвольность. Именно поэтому «умный» дом или бульдозер не являются интеллектуальными, поскольку в этих системах отсутствует функция предвосхищения рисков, а есть только программа управления. Чтобы правильно оценить угрозы будущего, необходимо знать это будущее во всех его проявлениях. Мы не знаем будущего. Это информация высшего порядка... Тем более его не знают системы называемые интеллектуальными. Утверждать обратное - это заниматься фигурами речи, что и происходит.

Чтобы было понятней, в порядке отвлечений, следует осмыслить неизвестный исторический прецедент. Всем известно, что главным богом на Олимпе был Зевс. Однако, нет! Зевс был исполнительным директором, и у него для этого было совершенное оружие. Главным на Олимпе был Рок. Только он знал будущее и писал всем судьбы (и Зевсу тоже). И поэтому именно он был главным, поскольку обладал абсолютным оружием. И только этого «серого кардинала» боялись боги. Это также говорит и о том, что ИИ, это высшее достояние. Это не только абсолютные знания, но и другие позиции Абсолюта. И всё очень, и очень не просто... Надо быть либо слишком заносчивыми, либо не понимать сути предмета поиска, чтобы решить возможным для себя быть богами с существующим уровнем понимания мира (3-5%). Это о кибернетиках - соискателях ИИ. ЗНАТЬ БУДУЩЕЕ - это архитектура цели. ИИ на это не способен в принципе. Эти функции возьмёт на себя Искусственная Аналитика. По сути, ИА и есть искомый ИИ. То есть ИА, это система распознавания собственных и социальных рисков.

Есть фундаментальная проблема: Кто будет обучать Искусственный Интеллект? Но нет, не математическим закономерностям, алгоритмам и траекториям, эти технологии уже отработаны. Ведь ИИ надо обучить, прежде всего, социальным знаниям.Справятся лиКибернетики? А что они знают, например, о токсичностисоциальных знаний? А таких параметров тысячи.Так Кто? Повторю, качество социальных знаний, как и их носителей, а соответственно и эффективность существующей аналитики всего 3-5%. Заносчивая эйфория здесь не поможет.

NB. Можно бесконечно долго формировать ложные векторы цели, называя их ИИ, но в итоге, всё придётся делать по «образу и подобию» мозга человека. Необходимосформировать инструмент ИА на базе ВС, а именно:алгоритмизировать массу социальных понятий, понимать величину их токсичности и прочих коэффициентов загрязнения, компоновать социальную иммунную систему, как и её аудит, выводить алгоритмы социальной энтропии, пределов, причинно-следственных связей, баланса, критических масс и пр. Решить проблему Общей Теории Поля и, соответственно, Общей теории Социального Поля. Все это даст возможность ИА открывать время, т. е. амплитуду, частоту, фазу будущих угроз (событий). То есть решить проблему стратегического прогнозирования и не только...

4.Риски

Представьте себе ядерный реактор без систем защиты и стабилизации. Технологические возможности систем ИИ более 90%, а существующие стабилизирующие блоки в лице социальной аналитики рисков практически на нуле... Поясню. Современная, даже выдающаяся личность (общность) понимает будущее до ближайшего телефонного звонка, т. е. 3-5 минут. Любое внезапное происшествие, сообщение о смерти родственника, авария или теракт вызывает временной и аналитический паралич... Мы понятия не имеем о личном ближайшем будущем (рисках), тем более о будущем ИИ. Ведь эффективность нашей аналитики угроз всего 3-5%... Нашу мнимую аналитическую уверенность в завтрашнем дне, успешно формирует условно стабильная система. Стоит окружающей системе начать разрушаться и аналитика перспективы опустится до нуля. Всё это не мешает кибернетикам внедрять непрогнозируемый по рискам инструмент ИИ...

Идущие сейчас процессы по внедрению ИИ приведут к возникновению серьёзных рисков, а именно:

1.Сложно комментировать аргументацию угроз ИИ,например, от С. Хокинга, об экспансии на другие планеты или И. Маска о запрете роботизированного интеллектуального оружия. Их логика не понятна. Ведьлюбой космический перелет априори должен иметь систему распознавания рисков (угроз), а в роботизированном оружии, даже очень продвинутом, есть программы траекторий, но нет ИИ. Голливудское железо не представляет опасности в искомом смысле. Но они правы, в общем - риск серьёзный. Поясню. В системе ИИ есть конкретно слабый узел. Базовый алгоритм - универсальная математическая комбинаторика. Независимо от воли конструктора, система ориентирована на человека и есть цель превзойти его в возможностях. Возникает дилемма. Самообучение ИИ не допустимо, поскольку это системный флаттер. Инструкторское сопровождение нелепо, поскольку все вводимые социальные знания (алгоритмы) имеют токсичную структуру,а их коэффициентов социального загрязнения нет в природе, поскольку нет высокотехнологичной социологии с базовыми алгоритмами. В итоге, ничего кроме хищной версии получиться не может. Например, есть законодательные акты, но нет теории их загрязнения двойными стандартами. Робота «Тау» добросовестно научили базовым социальным принципам, но не ввели коэффициенты и алгоритмы двойных стандартов и пр. Где их взять? Понадобилось не так много времени, что бы системы: «BabyQ», «XiaoBinq», «Zo», «Тау» определили приоритетность и предложили немыслимое с точки зрения социума... Далее судебные иски. Эти примитивные версии предлагали неприемлемое для обывателя, а более продвинутая версия будет внедрять без согласования с человеком.

2.Компетенции ИИ будут распространяться лишь на технологические знания. То есть, он будет эффективен комбинаторно, но абсолютным дилетантом в социальном плане.Другими словами, существующий факт технологической гипертрофированности в компоновке ИИ чреват непрогнозируемыми рисками, ввиду отсутствия теории Пределов. Кто обеспечит его компетентными социальными знаниями? Их не существует в природе. При этом,индексы конфликтности социума и алгоритмы социальной энтропии предполагают «конфликт интересов» в системе человек - ИИ. Другими словами, качество математическо-алгоритмического сопровождения ИИ более 96%, а качество социально-алгоритмического возле нуля. Такая конструкция предельна по экспоненте, не предсказуема по хищным версиям, дисбалансна по определению и деструктивна, по сути. И, конечно, наивно полагать, что технологически продвинутый ИИ, но не имеющий социального алгоритмического наполнения, будет иметь осмысленные морально-этические нормы. Тем более бессмысленна идея любых протоколов безопасности и других форм его сдерживания. Как итог - хищная версия, с человеческим ассортиментом провокаций. Лавина «казусов Белли», обрушение мировой КФС, глобальное социальное переформатирование, неуправляемая сингулярность, социальный флаттер, технологический дефолт и т. д. До «восстания роботов» дело даже не дойдёт и это надо понимать. Мы к этому не готовы.

3.Можно понять кибернетический дилетантизм, тем более понятен социальный. Это закономерно. Вопрос, что будет делать и какие принимать решения глобальная «элита» в условиях системного флаттера? Ведь это еёфорсайт... В «постиндустриальном мире» она будет инородным телом, её даже нет в сценарии. И что трагично для неё как структуры, она станет абсолютно прозрачной, а, следовательно, беззащитной. А кризисного менеджера необходимого уровня не существует по определению. В общей системе угроз «элита» - ёмкая величина.

4. Это изложение описывает лишь некоторые позиции адаптированные в социуме. Основной информационный массив, «закрытого типа», остался за рамками текста. Именно он является решающим в проблеме будущих угроз ИИ. Остановить этот процесс уже не получится. Это не генно-инженерная лаборатория, которую можно закрыть или контролировать. Создать универсальную хищную версию можно и дома. Инвестиции в таком объёме - это серьёзный стимул. Будем объективны, 86% «хищных» соискателей сингулярными темпами формируют такую же хищную версию ИИ. Ведь закон «Мура» никто не отменял. Надо понимать эффект сегмента. Грамотный хищный алгоритм аннексирует необходимые структурные компоненты в сети без согласования, по программе оптимизации... Систем блокировки нет.

5.Все известные глобальные риски зависят от доброй или злой воли, выгоды и закономерности. По ним можно договариваться. Даже с астероидом можно «договориться». Риски же ИИ зависят исключительно от закона «Мура» - ясной, объёмной, неотвратимой производной форсайта. Кибернетическая составляющая, практически необъятна и с ней не договоришься. Именно поэтому в перечне глобальных рисков ИИ - безоговорочный лидер.

6.Мы стали забывать острые углы гонки за обладание ядерным оружием в середине прошлого века. Предстоящая гонка заИИ начнётся с осмысления возможностей этого инструмента, так как они слишком фантастичны. Поскольку, то, что рисует современное воображение, не соответствует действительности.Бесконечно долго можно описывать угрозы ИИ, но если коротко, проблема впредстоящей полной трансформации существующего мировоззрения человека. Дилемма, от которой невозможно уйти или отсрочить, и сложно сказать какой вариант хуже. Мажоры, изощряясь в эпитетах, сравнивают ИИ по значимости с полетом первого спутника - величайшим благом и т. д. Уместнее сравнить его с величайшей катастрофой.

Заключение

Называя все автоматизированные технологические процессы и инновации Искусственным Интеллектом, к нему не приблизишься. То, что происходит сегодня - это лишь введение в ИИ, если точнее, формирование его хищной версии.Проблематика ИИ глобальна по содержанию и последствиям настолько, что изменит статус человека, а, следовательно, предполагает его трансформацию. Каждый её сегмент обязывает иметь фундаментальную теорию по аналогии термоядерного синтеза. Их более двадцати, но пока нет ни одной. Например, пресловутая «красная кнопка», база которой - теория «баланса» (активного равновесия). А ее нет даже на горизонте. И так сейчас выглядит всё поле ИИ. На выходе у человечества продукт, в разы превышающий по мощности, последствиям и рискам всё известное. А армия инвестируемых соискателей рвётся открыть «ящик Пандоры» не имея ни малейшего представления о его содержимом...

Контрольные вопросы для экспертов и инвесторов ИИ.

1.Причины терминологического многообразия Интеллекта и ИИ.

2.Причина отсутствия единой научной общей и фундаментальной теории ИИ?

3.Реперные точки и конечные координаты ИИ, как абсолютной инновации?

4.Обучающая структура ИИ?

5.Базовые сегменты ИИ и их структурные алгоритмы?

6.Алгоритмическая архитектура цели ИИ? Компетенции?

7.Тактико-технические данные не элемента системы, а конечного продукта ИИ?

8.Функции ИИ, как конечного продукта?

9.«Объём» конечного продукта ИИ (пределы его Поля, алгоритмы экспонент)?

10.Алгоритмы рисков ИИ?

11.Концепция «красной кнопки»?

Евгений Крячко. e-mail: [email protected]

Началось все с научно-технической революции, которая послужила мощнейшим толчком в развитии технологий. Именно тогда произошел переход от индустриального общества к постиндустриальному. Гениями, перевернувшими привычную картину мира, безусловно, считают Николу Тесла с его переменным током, Александра Попова с изобретением радио, Александра Белла – благодаря ему, человечество познакомилось с телефоном.

Стоит упомянуть и о людях, которые еще совсем недавно созидали или продолжают работать на этой благодатной ниве. Билл Гейтс, Марк Цукерберг, Илон Маск – выдающиеся умы, которые внесли, и продолжают вносить весомый вклад в развитие общества сегодня. Они двигают вперед наш, новый, высокотехнологический мир. И уже совсем скоро взорам людей предстанет новое чудо. Неутомимый Илон Маск заявил, что через десять лет появится возможность писать сообщения с помощью «силы мысли». Сравнительно недавно его назвали бы сумасшедшим или чудаком, а в старые добрые могли и на кол! Но в двадцать первом веке мир стал терпимей и любознательней. Однако удивить человечество, пресыщенное большим количеством новинок, сложно, информирует .

Так что же способно заинтересовать наше поколение и поднять технологии на новый уровень? Ответ - искусственный интеллект и нанотехнологии. Создание искусственного интеллекта приведет к появлению новых направлений, а также расширению функций уже существующих, таких как распознавание и синтез речи, прогностика, кластерный анализ и многих других. Разработки ведутся достаточно давно, но для создания полностью работоспособной модели потребуется новое техническое решение, известное как «квантовый суперкомпьютер», чья вычислительная мощность сможет обеспечить полноценную функциональность.

Внедрение в жизнь данных идей имеет свои глобальные минусы и плюсы:
Первым плюсом является производственный фактор. Сегодня присутствие человека необходимо, он оценивает качество выполненной работы и устраняет технические неисправности.

В перспективе искусственный интеллект будет управлять всей цепочкой самостоятельно. Предполагается, что делать он это будет на порядок лучше своего создателя.

Второй – исследования. Изучения космоса, глубин океана или земного ядра станут более безопасными, дают больше возможностей. Где не пройдет человек, справится машина.

Третий – медицина. Диагностика, хирургия, реабилитация, имплантаты.

Из минусов можно выделить:
Главным является замена человека машинами, что приведет к массовой незанятости населения. Что делать с миллионами, миллиардами безработных людей? Вопрос пока открыт.

Вторым – сбои в работе мировых информационных и производственных сетях. Это может создать проблемы всепланетного масштаба.

В 2003 году в и Канаде произошли нарушения в системе энергоснабжения. Нью-Йорк, Детройт, Торонто, Монреаль, Оттава остались без электричества. Пробки на дорогах, сотни тысяч людей заперты в метро, факты мародерства, человеческие жертвы, колебания на мировых нефтяных биржах.

Вот такой неприятный звоночек. Причины озвучивались разные. Удар молнии, сбои на АЭС, но факт остается фактом. Пятьдесят миллионов человек остались без света на несколько часов, и это привело к панике и растерянности. Одни вели себя как потерявшиеся дети, другие – хуже зверей.

Мир очень хрупок, а налет цивилизованности человечества очень тонок.

Третий – захват власти на планете искинами, порабощение или полное уничтожение людей. Сегодня такой сценарий рассматривается только в фантастических фильмах и книгах. Но человечеству ведь не впервой сказку делать былью. И не обязательно сказку с хэппи эндом.

Но будем оптимистами. Верим в человеческий гений и новые имена в мире высоких технологий и гуманных идей. Цивилизация уже не раз стояла на грани, но каждый раз появляются люди с передовыми, нестандартными мыслями, которые не дают рухнуть в пропасть.

Ошибка в тексте? Выделите ее мышкой! И нажмите: Ctrl + Enter