Sun‘iy intelekt insoniyatga nima beradi? Sun‘iy intelekt: fikrlaydigan mashinalar va ongli robotlar. Suniy intelekt ishlatiladigan sohalar

Musiqa
Rassomchilik
2015 yilda Google jamoasi neyron tarmoqlarni mustaqil ravishda tasvirlarni yaratish qobiliyatini sinovdan o'tkazdi. Keyin sun'iy aql ko'p sonli turli xil rasmlar misolida o'qitildi. Biroq, mashinadan biron bir narsani tasvirlashni "so'rashganda", u atrofimizdagi dunyoni qandaydir g'alati tarzda tushuntiradi. Masalan, dumbbelllarni chizish vazifasi bo'yicha ishlab chiquvchilar metalni inson qo'li bilan bog'laydigan tasvirni oldilar. Ehtimol, bu mashg'ulot bosqichida dumbbelllar yordamida tahlil qilingan rasmlarning qo'llari va neyron tarmog'i buni noto'g'ri talqin qilganligi bilan bog'liq.
2016 yil 26-fevral kuni San-Frantsiskoda o'tkazilgan maxsus kim oshdi savdosida Google vakillari sun'iy intellekt yordamida chizilgan psixikaviy rasmlardan 98 ming dollarni xayriya ishlariga topshirdilar. Eng muvaffaqiyatli avtomobil rasmlaridan biri quyida keltirilgan.
Sun'iy intellektning yo'nalishlari
Teoremalarni isbotlash. Teoremalarni isbotlash usullarini o'rganish sun'iy intellektni rivojlantirishda muhim rol o'ynadi. Ko'pgina norasmiy vazifalar, masalan, tibbiy diagnostika, teoremalarni isbotlashni avtomatlashtirish uchun ishlatilgan muammolarni echishda uslubiy yondoshuvlarni qo'llaydi. Matematik teoremaning isbotini izlash nafaqat gipotezalarga asoslangan chegirishni, balki asosiy teoremani umumiy isbotlash uchun oraliq bayonotlarni isbotlash kerak bo'lgan intuitiv taxminlarni yaratishni ham talab qiladi. Rasmni aniqlash. Naqshni aniqlash uchun sun'iy intellektdan foydalanish o'xshash xususiyatlarga asoslangan grafik ob'ektlarni aniqlash uchun amalda ishlaydigan tizimlarni yaratishga imkon berdi. Xususiyatlar sifatida tan olinadigan ob'ektlarning har qanday xususiyatlari ko'rib chiqilishi mumkin. Belgilar ob'ektning yo'nalishi, hajmi va shakliga mutanosib bo'lishi kerak. Belgilar alifbosi tizimni ishlab chiquvchisi tomonidan shakllantiriladi. Tanib olish sifati ko'p jihatdan xususiyatlar alifbosi qanchalik yaxshi rivojlanganligiga bog'liq. E'tirof etish, rasmda ta'kidlab o'tilgan bitta ob'ekt uchun xususiyat vektorini olishdan iborat, va keyin ushbu vektor alifbosi belgilaridan qaysi biriga javob berishini aniqlashda. Mashina tarjimasi va inson nutqini tushunish. Lug'at yordamida inson nutqidagi jumlalarni tahlil qilish vazifasi sun'iy intellekt tizimlarining odatiy vazifasidir. Uni hal qilish uchun turli tillardagi iboralarni taqqoslashni osonlashtiradigan vositachi til yaratildi. Keyinchalik, ushbu vositachi til tarjima qilinadigan matnlarning ma'nolarini ifodalash uchun semantik modelga aylandi. Semantik model evolyutsiyasi bilimlarning ichki namoyishi uchun til yaratilishiga olib keldi. Natijada, zamonaviy tizimlar matn va iboralarni to'rtta asosiy bosqichda tahlil qiladi: morfologik tahlil, sintaktik, semantik va pragmatik tahlil. O'yin dasturlari. Aksariyat o'yin dasturlari ro'yxatlash variantlari va o'z-o'zini o'rganish kabi bir necha asosiy g'oyalarga asoslangan. Sun'iy intellekt usullaridan foydalangan holda o'yin dasturlari sohasidagi eng qiziqarli vazifalardan biri bu kompyuterga shaxmat o'ynashni o'rgatishdir. U 50-yillarning oxirlarida, kompyuterlar boshida tashkil etilgan. Shaxmatda ma'lum mahorat darajasi, o'yin sifati darajasi mavjud bo'lib, ular tizimning intellektual o'sishini baholash uchun aniq mezonlarni berishi mumkin. Shu sababli, dunyoning turli mamlakatlaridan kelgan olimlar kompyuter shaxmatida faol ishtirok etdilar va ularning yutuqlari haqiqiy amaliy ahamiyatga ega bo'lgan boshqa intellektual ishlanmalarda qo'llaniladi. 1974 yilda shaxmat bo'yicha jahon chempionati birinchi marta Stokgolmda bo'lib o'tgan navbatdagi IFIP (Axborotni qayta ishlash xalqaro federatsiyasi) kongressida bo'lib o'tdi. Ushbu musobaqaning g'olibi "Kaissa" shaxmat dasturi bo'ldi. U Moskvada, SSSR Fanlar akademiyasining Boshqarish muammolari institutida tashkil etilgan. Mashina san'ati. Sun'iy intellektni qo'llash sohalaridan biri bu musiqa, she'rlar, hikoyalar, maqolalar, diplomlar va hatto dissertatsiyalarni mustaqil ravishda yarata oladigan dasturiy tizimlardir. Bugungi kunda musiqiy dasturlash tillarining butun sinfi mavjud (masalan, C-Sound tili). Har xil musiqiy topshiriqlar uchun maxsus dasturlar yaratilgan: ovozni qayta ishlash tizimlari, ovoz sintezi tizimlari, interfaol kompozitsion tizimlar, kompozitsion algoritmik dasturlar. Ekspert tizimlari. Sun'iy intellekt usullari avtomatlashtirilgan konsalting tizimlari yoki ekspert tizimlarini yaratishda qo'llanilgan. Birinchi ekspert tizimlari 60-yillarda tadqiqot vositasi sifatida ishlab chiqilgan. Ular sun'iy intellekt tizimlari bo'lib, masalan, kasalliklarni tibbiy tashxislash kabi tor mavzu sohasidagi murakkab muammolarni hal qilish uchun yaratilgan. Ushbu yo'nalishning klassik maqsadi dastlab umumiy maqsadga qaratilgan sun'iy intellekt tizimini yaratish edi, bu esa ushbu sohada aniq ma'lumotga ega bo'lmagan holda har qanday muammoni hal qilishga qodir edi. Hisoblash resurslarining imkoniyatlari cheklanganligi sababli, ushbu vazifani maqbul natija bilan hal qilish juda qiyin bo'lib chiqdi. Ekspert tizimlarini tijorat asosida amalga oshirish 1980-yillarning boshlarida ro'y berdi va shundan beri ekspert tizimlari katta shuhrat qozondi. Ular biznesda, fanda, texnologiyada, ishlab chiqarishda, shuningdek, aniq belgilangan fan sohasi mavjud bo'lgan boshqa sohalarda qo'llaniladi. "Aniq aniq" iborasining asosiy ma'nosi shundan iboratki, tajribali shaxs ushbu mavzu sohasidagi har qanday muammoni hal qilish uchun fikrlash bosqichlarini aniqlay oladi. Bu shuni anglatadiki, shunga o'xshash harakatlar kompyuter dasturi tomonidan amalga oshirilishi mumkin. Endi biz buni ishonch bilan ayta olamiz sun'iy intellekt tizimlaridan foydalanish keng chegaralarni ochadi. Bugungi kunda ekspert tizimlari sun'iy intellekt texnologiyasining eng muvaffaqiyatli dasturlaridan biridir. Shuning uchun siz bilan tanishishingizni maslahat beramiz
Sun'iy intellekt ilmiy yo'nalish sifatida tan olingan va o'tgan asrning 50-yillari o'rtasida sodir bo'lgan paytdan boshlab, aqlli tizimlarni ishlab chiquvchilar ko'plab muammolarni hal qilishlari kerak edi. An'anaviy ravishda barcha vazifalarni bir nechta sinflarga bo'lish mumkin: inson tilini tan olish va tarjima, teoremalarni avtomatik ravishda isbotlash, o'yin dasturlarini yaratish, tasvirni tanib olish va mashina yaratuvchisi. Keling, muammolarning har bir sinfining mohiyatini qisqacha ko'rib chiqaylik.
Teoremalarni isbotlash.
Teoremalarni avtomatik isbotlash sun'iy intellektni qo'llashning eng qadimgi sohasidir. Ushbu sohada juda ko'p izlanishlar olib borildi, natijada rasmiy qidiruv algoritmlari va PROLOG, mantiqiy dasturlash tili va predikatli hisoblar kabi rasmiy vakillik tillari paydo bo'ldi.
Teoremalarning avtomatik isbotlari jozibador bo'lib, ular mantiqning umumiyligi va qat'iyligiga asoslanadi. Rasmiy tizimdagi mantiq avtomatlashtirish imkoniyatini anglatadi, ya'ni agar biz muammoni va u bilan bog'liq qo'shimcha ma'lumotlarni mantiqiy aksiomalar to'plami shaklida taqdim etsak va muammoning maxsus holatlarini isbot talab qiladigan teoremalar sifatida taqdim etsak, ko'pgina muammolarni hal qilishimiz mumkin. Matematik asoslash tizimlari va teoremalarni avtomatik tasdiqlash tizimlari ushbu printsipga asoslanadi. O'tgan yillarda teoremalarni avtomatik isbotlash uchun dastur yozishga bir necha bor urinish bo'lgan, ammo bitta usul yordamida muammolarni echishga imkon beradigan tizimni yaratish mumkin emas edi. Har qanday nisbatan murakkab evristik tizim ahamiyatsiz bo'lgan juda ko'p isbotlangan teoremalarni keltirib chiqarishi mumkin edi, natijada dasturlar zaruriyat topilgunga qadar ularni isbotlashi kerak edi. Shu sababli, katta bo'shliqlar bilan faqat muayyan holatlar uchun maxsus ishlab chiqilgan norasmiy strategiyalar yordamida ishlashingiz mumkin degan fikr paydo bo'ldi. Amalda, bu yondashuv juda samarali bo'lib chiqdi va boshqalar qatori ekspert tizimlari asosiga qo'yildi.
Ammo rasmiy mantiqqa asoslangan mulohazalarni e'tiborsiz qoldirib bo'lmaydi. Rasmiy yondoshish ko'plab muammolarni hal qilishga imkon beradi. Xususan, undan foydalangan holda murakkab tizimlarni boshqarish, kompyuter dasturlarining to'g'riligini tekshirish, mantiqiy zanjirlarni loyihalash va tekshirish mumkin. Bundan tashqari, teoremalarni avtomatik isbotlash tadqiqotchilari mantiqiy ifodalarning sintaktik shaklini baholashga asoslangan kuchli evristikani ishlab chiqdilar. Natijada, maxsus strategiyalarni ishlab chiqishga murojaat qilmasdan qidirish maydonining murakkabligini kamaytirish mumkin bo'ldi.
Teoremalarning avtomatik isbotlanishi olimlarni qiziqtiradi, shuning uchun juda murakkab muammolar uchun odamning aralashuvisiz ham tizimdan foydalanish mumkin. Hozirgi vaqtda dasturlar ko'pincha yordamchilar sifatida ishlaydi. Mutaxassislar vazifani bir nechta pastki qismlarga ajratishadi, so'ngra evristik nuqtai nazardan yuzaga keladigan sabablarni aniqlashga harakat qilinadi. Bundan tashqari, dastur lemmani isbotlaydi, unchalik muhim bo'lmagan taxminlarni tasdiqlaydi va inson tomonidan tasdiqlangan dalillarning rasmiy jihatlariga qo'shimchalar kiritadi.
Naqshni aniqlash.
Patternni tanib olish - bu ma'lumotlarning tasniflanadigan umumiy xususiyatlaridan kelib chiqqan holda dastlabki ma'lumotlarni tavsiflovchi muhim xususiyatlarni tanlab olish.
Naqshni aniqlash nazariyasi kompyuter fanining bir sohasidir, uning vazifasi ob'ektlarni (ob'ektlar, jarayonlar, hodisalar, vaziyatlar, signallar va boshqalar) aniqlash va tasniflash asoslari va usullarini ishlab chiqishdir, ularning har biri ba'zi belgilar va xususiyatlarning kombinatsiyasiga ega. Amalda, siz ob'ektlarni tez-tez aniqlashingiz kerak. Odatiy vaziyat bu svetoforning rangini tanib olish va hozirgi vaqtda ko'chani kesib o'tish to'g'risida qaror qabul qilishdir. Ob'ektni tan olmasdan amalga oshirib bo'lmaydigan boshqa sohalar ham mavjud, masalan, analog signallarni raqamlashtirish, harbiy ishlar, xavfsizlik tizimlari va hokazo, shuning uchun bugungi kunda olimlar tasvirni tanib olish tizimini yaratish ustida faol ish olib bormoqdalar.
Ish ikki asosiy yo'nalish bo'yicha olib boriladi:

• 
  · Tirik mavjudotlarga xos bo'lgan qobiliyatlarni tadqiq qilish, tushuntirish va modellashtirish.
  
• 
  Amaliy maqsadlarda individual muammolarni echishga imkon beradigan qurilmalarni yaratishning nazariy va uslubiy asoslarini yaratish.
  

Tanib olish muammolari matematik til yordamida tuziladi. Sun'iy neyron tarmoqlari nazariyasi eksperimentlar natijasida natijalarni olishga asoslangan bo'lsa-da, naqshni aniqlash muammolarini shakllantirish eksperiment asosida emas, balki matematik dalillar va mantiqiy mulohazalar asosida amalga oshiriladi.
Bunday muammoning klassik shakllanishini ko'rib chiqing. Tasniflanishi kerak bo'lgan ko'plab ob'ektlar mavjud. To'plam quyi sinflardan yoki sinflardan iborat. So'raladi: to'plamni tavsiflovchi ma'lumotlar, sinflar to'g'risidagi ma'lumotlar va alohida ob'ektning ma'lum bir sinfga tegishli ekanligini ko'rsatmasdan tavsifi. Vazifa: mavjud ma'lumotlar asosida ob'ektning qaysi sinfga tegishli ekanligini aniqlash.
Agar vazifalar monoxrom tasvirlardan iborat bo'lsa, ularni samolyotdagi funktsiyalar deb hisoblash mumkin. Funktsiya rasmning rasmiy yozuvi bo'ladi va har bir nuqtada tasvirning o'ziga xos xususiyatini - optik zichlik, shaffoflik, nashrida va hokazolarni ifodalaydi. Bunday holda, rasmlar to'plamining modeli tekislikda ko'p funktsiyalarga ega bo'ladi. Tanib olish muammosini shakllantirish tan olishdan keyingi bosqichlar qanday bo'lishi kerakligiga bog'liq.
Naqshni aniqlash usullariga miya modeli kontseptsiyasini kiritgan F. Rozenblatning tajribalari kiradi. Tajribaning maqsadi ma'lum funktsional xususiyatlar va tuzilishga ega bo'lgan fizik tizimda psixologik hodisalarning paydo bo'lishini ko'rsatishdir. Olim tan olish bo'yicha eng sodda tajribalarni tasvirlab berdi, ammo ularning xususiyati aniqlanmaydigan echim algoritmi.
Tizim haqida psixologik jihatdan muhim ma'lumotni olish mumkin bo'lgan eng oddiy tajriba quyidagicha: bir idrok ikki xil stimullarning ketma-ketligi bilan taqdim etiladi, ularning har biri qandaydir tarzda javob berishi kerak va turli xil stimullar uchun reaktsiya boshqacha bo'lishi kerak. Bunday tajribaning maqsadlari boshqacha bo'lishi mumkin. Eksperimentator oldida tashqi aralashuvisiz o'z-o'zidan paydo bo'lgan stimullar tizimi tomonidan kamsitish ehtimolini o'rganish yoki majburan tan olish imkoniyatini o'rganish vazifasi turibdi. Ikkinchi holda, eksperimentator tizimga ikkitadan ko'p bo'lishi mumkin bo'lgan turli xil ob'ektlarni tasniflashni o'rgatadi. O'rganish tajribasi quyidagicha: tasvirlar in'ikosga taqdim etiladi, ular orasida tan olinishi kerak bo'lgan barcha sinflarning vakillari bor. To'g'ri javob xotirani o'zgartirish qoidalariga muvofiq mustahkamlanadi. Shundan so'ng, tajriba o'tkazuvchi idrokronni nazorat stimuli bilan taqdim etadi va ushbu sinf tasvirlari uchun berilgan reaktsiyani olish ehtimolini aniqlaydi. Boshqarish stimuli mashg'ulotlar ketma-ketligida ko'rsatilgan ob'ektlarning biriga mos kelishi yoki taqdim etilgan barcha narsalardan farq qilishi mumkin. Bunga qarab quyidagi natijalar olinadi: