Искусственный интеллект. Введение (1). Курсовая работа Искусственный интеллект
 Скачать 41.46 Kb.
|
МУНИЦИПАЛЬНОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБЩЕОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ “Лицей №1” Курсовая работа «Искусственный интеллект» Выполнил: ученик 10 «А» класса Оболенский Г.Л. Певцов А.Р. Научный руководитель: Лоскутова А.Е., учитель информатики Воронеж, 2022 Введение Несмотря на рост внимания к области искусственного интеллекта (ИИ) за последние годы, данная сфера до сих пор мало изучена. Однако уже сейчас можно выделить общие характеристики, присущие интеллектуальной системе. В первую очередь это способность к обучению, а также работа с неструктурированными данными и соответственно механизмы извлечения полезной информации из таких данных. В связи с этим актуальным направлением развития ИИ является создание концепций развития ИИ, причём, сопоставимого человеческому интеллекту. Актуальность данной темы заключается в важности развития технологии искусственного интеллекта для таких прогрессивных на сегодняшний день отраслей науки как робототехника, кибернетика и для более быстрого, удобного доступа к мировым информационным ресурсам. Положительной стороной искусственного интеллекта, совместно с роботостроением является его применение в сфере услуг, особенно в социальной. Искусственный интеллект в теле высокотехнологичного робота, наделённый человеком высокоморальными принципами, лучше любого из людей позаботится о пожилых людях или о маленьких детях, проявит максимум внимания и заботы, при этом исключается так называемый человеческий фактор или, грубо говоря, халатность работника социальной службы. Любая инновация нуждается в спонсорах, а когда дело касается новых технологий, эти вложения становятся очень рискованными. Но искусственный интеллект уже спонсирует себя сам. Данная технология разрабатывается небольшими стартапами, по заказу крупных транснациональных компаний, чей основной бизнес – это обработка и владение огромными массивами информации. Ярким примерок такого IT-гиганта является Google. Она и подобные ей корпорации инвестируют огромные средства в разработку искусственного интеллекта. Как видно, актуальность данного исследования, не требует доказательств. Данная технология охватывает самые прибыльные виды деятельности людей. Целью данного исследования является анализ основных концепций программ искусственного интеллекта, эффективности внедрения искусственного интеллекта в среду обитания человека, а также перспективы его развития в образовании. Для достижения цели научно-исследовательской работы были определенны следующие задачи: - рассмотреть примеры попыток создания «Искусственного интеллекта» на протяжении истории развития; - изучить подходы к определению искусственного интеллекта; - изучить основные области применения и внедрения искусственного интеллекта в человеческое сообщество; - определить возможные последствия интеграции искусственного интеллекта в человеческий социум. Объектом исследования является искусственный интеллект. Предметом исследования является рассмотрение процесса внедрения и адаптации искусственного интеллекта в человеческий социум. 1. Искусственный интеллектИскусственный интеллект (ИИ) – это раздел информатики, разрабатывающий моделирование отдельных функций творческой деятельности человека. В последнее время интерес к искусственному интеллекту резко растет — вместе с требованиями к информационным системам. Умнеет программное обеспечение, умнеет бытовая техника. Мы неуклонно движемся к новой информационной революции, сравнимой по масштабам с развитием Интернета, название которой — искусственный интеллект. Все уже наслышаны об электронных японских собаках, способных узнавать хозяина в лицо, выполнять некоторые команды и имеющих некоторую обучаемость. Кое у кого дома уже стоят холодильники с интеллектуальной системой управления и выходом в Интернет. Здесь, наверное, уместно привести гипотезу о встречной эволюции человека и компьютера. Человек сначала учится видеть, ходить, разговаривать, а уже потом развивает способности к вычислениям и логическим выводам. Компьютер же, наоборот, появился как вычислительная система, базирующаяся на формальной логике, но в процессе развития приобретает способности к распознаванию образов, синтезу речи и т.п. В чем суть задачи создания искусственного интеллекта? Сам термин "интеллект" происходит от латинского inteUectus — ум, рассудок, разум, мыслительные способности человека. То есть это способность мозга решать задачи путем приобретения, запоминания и целенаправленного преобразования знаний в процессе обучения и адаптации к разнообразным обстоятельствам. Соответственно, искусственный интеллект (по-английски — Artificial Intellect, AI — общепринятая аббревиатура) — свойство автоматических систем брать на себя отдельные функции интеллекта человека, например, выбирать и принимать решения на основе ранее полученного опыта и анализа внешних воздействий. Замечу, что понятие "знания" подразумевает не только ту информацию, которая поступает в мозг через органы чувств. Такие знания важны, но недостаточны для интеллектуальной деятельности. Ведь объекты окружающей среды не только воздействуют на наши органы чувств, но и взаимодействуют друг с другом. И для воссоздания интеллектуальной деятельности в этой среде необходимо знать ее модель. Формирование этой модели происходит в процессе обучения на основе опыта и адаптации к различным обстоятельствам. Тут необходимо вспомнить известный термин — "алгоритм", который в самом упрощенном виде можно расшифровать как "инструкция по эксплуатации". Вот, например, алгоритм попадания в квартиру: "Подходишь к двери, вставляешь ключ в замочную скважину, поворачиваешь, тянешь дверную ручку на себя, переступаешь порог". Нахождение алгоритмов — естественная цель человека при решении им разнообразных задач. Порой это связано с тонкими и сложными рассуждениями, требующими изобретательности, высокой квалификации. Иными словами, участия интеллекта. Если алгоритм решения задачи известен, сам процесс решения становится почти автоматическим, он под силу и вычислительной машине, и роботу — надо только выполнять действия, предусмотренные инструкцией-алгоритмом. Поэтому чаще всего задачи со стандартными методами решения исключают из класса интеллектуальных. Например, чисто вычислительные: их стандартные алгоритмы — последовательность элементарных операций — легко выразить в виде программы. С этой точки зрения написание, например, традиционных компьютерных программ — это не конструирование искусственного интеллекта. Здесь интеллектуальная часть выполняется человеком. На долю машины остается работа, не требующая участия мышления. А вот в интеллектуальных задачах, таких, как распознавание образов, игра в шахматы, доказательство теорем, формальное разложение процесса решения на отдельные шаги часто затруднительно. Уже говорилось, что характерные черты интеллекта, проявляющиеся в решении задач, — способность к обучению, обобщению, накоплению опыта и знаний, адаптации к меняющимся условиям. Благодаря интеллекту мозг может легко перестраиваться с одной задачи на другую, причем, и такую, для которой нет стандартных, заранее известных методов решения. Исторически сложились три основных направления в моделировании искусственного интеллекта. Первое — то, где объектом исследований является структура и механизмы работы мозга человека, а конечная цель — раскрытие тайны мышления. Во втором случае объектом исследования выступает сам искусственный интеллект. Здесь речь идет о моделировании интеллектуальной деятельности с помощью вычислительных машин. Целью является создание компьютерного программного обеспечения, позволяющего решать интеллектуальные задачи не хуже человека. Наконец, третий подход ориентирован на создание смешанных человеко-машинных, интерактивных систем. Одна из важнейших проблем в этих исследованиях — организация диалога между человеком и машиной. 2. История искусственного интеллекта История искусственного интеллекта (ИИ) как нового научного направления начинается в середине XX века. К этому времени уже было сформировано множество предпосылок его зарождения. Среди философов давно шли споры о работе человеческого мозга в процессе познания мира, нейрофизиологи и психологи разработали ряд теорий относительно работы человеческого мозга и мышления, экономисты и математики задавались вопросами оптимизации расчетов ипредставления знаний о мире в формализованном виде. Так зародился фундамент математической теории вычислений – теории алгоритмов, и были созданы первые компьютеры. С самого момента своего рождения теория искусственного интеллекта развивается как междисциплинарное направление, взаимодействующее с информатикой и кибернетикой, когнитивными науками, логикой и математикой, лингвистикой и психологией, биологией и медициной. Идея создания искусственного подобия человеческого разума для решения сложных задач и моделирования мыслительной способности витала в воздухе с древнейших времен. В древнем Египте была создана «оживающая» механическая статуя бога Амона. У Гомера в «Илиаде» бог Гефест ковал человекоподобные существа-автоматы. В литературе эта идея обыгрывалась многократно: от Галатеи Пигмалиона до Буратино папы Карло. Однако родоначальником искусственного интеллекта считается средневековый испанский философ, математик и поэт Р. Луллий , который в XIV веке пытался создать машину для решения различных задач на основе всеобщей классификации понятий. В XVIII в. Г. Лейбниц и Р. Декарт независимо друг от друга развили эту идею, предложив универсальные языки классификации всех наук. Эти идеи легли в основу теоретических разработок в области создания искусственного интеллекта [2, 8]. Развитие искусственного интеллекта как научного направления стало возможным только после создания ЭВМ. Это произошло в 40-х гг. XX века. В это же время Н. Винер (1894−1964) создал свои основополагающие работы по новой науке – кибернетике [3]. В 1950 году Алан Тьюринг опубликовал статью, в которой задавался вопросами о возможностях будущих машин, а также о том, способны ли они обойти человека в плане разумности. Именно этот ученый разработал процедуру, названную потом в его честь: тест Тьюринга [1]. После опубликования работ английского ученого появились новые исследования в области ИИ. По мнению Тьюринга, мыслящей может быть признана только та машина, которую невозможно при общении отличить от человека [1]. Примерно в то же время, когда появилась статья Тьюринга, зародилась концепция, получившая название Baby Machine. Она предусматривала поступательное развитие ИИ и создание машин, мыслительные процессы которых сначала формируются на уровне ребенка, а затем постепенно улучшаются [11]. Термин искусственный интеллект (artificial intelligence) предложен в 1956 г. на семинаре с аналогичным названием в Стэндфордском университете (США). Семинар был посвящен разработке логических, а не вычислительных задач. Вскоре после признания искусственного интеллекта самостоятельной отраслью науки произошло разделение на два основных направления: нейрокибернетику и кибернетику «черного ящика». И только в настоящее время стали заметны тенденции к объединению этих частей вновь в единое целое [1]. В СССР в 1954 г. в МГУ под руководством профессора А.А. Ляпунова начал свою работу семинар «Автоматы и мышление». В этом семинаре принимали участие крупнейшие физиологи, лингвисты, психологи, математики. Принято считать, что именно в это время родился искусственный интеллект в России. Как и зарубежом, выделились направления нейрокибернетики и кибернетики «черного ящика» [9]. В 1956-1963 гг. велись интенсивные поиски моделей и алгоритма человеческого мышления и разработка первых программ. Оказалось, что ни одна из существующих наук – философия, психология, лингвистика – не может предложить такого алгоритма. Тогда кибернетики предложили создать собственные модели. Были созданы и опробованы различные подходы. Первые исследования в области ИИ связаны с созданием программы для игры в шахматы, так как считалось, что способность играть в шахматы является показателем высокого интеллекта. В 1954 году американский ученый Ньюэлл задумал создать такую программу. Шеннон предложил, а Тьюринг уточнил метод создания такой программы [8]. Американцы Шоу и Саймон в содружестве с группой голландских психологов из Амстердама под руководством де Гроота создали такую программу. Попутно был создан специальный язык ИПЛ (1956), предназначенный для манипулирования информацией в символьной форме, который явился предшественником языка Лисп (MacCarthy, 1960). Однако первой программой искусственного интеллекта была программа Логик-теоретик, предназначенная для доказательства теорем в исчислении высказываний (9 августа 1956). Программа для игры в шахматы была создана в 1957 году (NSS – Newell, Shaw, Simon). Ее структура и структура программы Логик-теоретик легли в основу создания программы Универсального Решателя Задач (GPS – General Problem Solving). Эта программа, анализируя различия между ситуациями и конструируя цели, хорошо решает головоломки типа «Ханойская башня» или вычисляет неопределенные интегралы. Программа EPAM (Elementary Perceiving and Memorizing Program) – элементарная программа для восприятия и запоминания, задумана Фейгенбаумом. Начало 60-х гг. – эпоха эвристического программирования. Эвристика – правило, теоретически не обоснованное, но позволяющее сократить количество переборов в пространстве поиска[10]. Начиная с середины 80-х гг., за рубежом происходит коммерциализация искусственного интеллекта. Растут ежегодные капиталовложения, создаются промышленные экспертные системы. Растет интерес к самообучающимся системам. В настоящее время ИИ – это бурно развивающаяся и сильно разветвленная научная область. [4] На данный момент в истории развития искусственного интеллекта происходят крупные открытия и разработки, связные с инновациями в сопредельных областях науки, кибернетики и робототехники. Задача создания искусственного интеллекта с каждым днем становится всё более актуальной. Именно поэтому этой проблеме посвящены многие исследования и публикации. В частности, в статье Косс В. А. [7] излагается суть процедур мышления при управлении функциями человека. Классификация функций дана с позиции психологии, отражающей суть функций человека, а не его поведенческие реакции. Результаты анализа процесса мышления позволили по-новому посмотреть на роль и место систем искусственного интеллекта в жизнедеятельности человека. Предложен подход к изучению процесса трансформации информации в мышлении человека и дана структурная модель самого процесса мышления. Ее реализация может служить основой для интеграции систем искусственного интеллекта. А в научной работе Алимова А. А. и Шабалиной О. А. [11] рассматривается программная система управления персонажами игрового виртуального мира на основе мультиагентного подхода. 3. Искусственный интеллект, разработка и области применения Искусственный интеллект (ИИ) применяется сегодня во многих прикладных областях. Практически все они, может быть, и не так быстро, как хотелось бы, но неуклонно и непрерывно развиваются. В последние годы современные ИТ-технологии совершили очень резкий скачок вперед, в основном за счет повышения производительности массовых процессоров и стремительного удешевления памяти (как оперативной, так и "жесткой"). Это привело к появлению приложений, в которых воплощены серьезные теоретические наработки искусственного интеллекта (ИИ). Исследователи в области искусственного интеллекта пытаются разработать компьютерные системы, способные имитировать мыслительные процессы человека. При этом можно отметить две тенденции. С одной стороны крупнейший в мире финансист исследований по ИИ (особенно по робототехнике) - это военное научное агентство DARPA (Defense Advanced Research Projects Agency, принадлежащее Министерству обороны США). Современное оружие немыслимо без подходов ИИ (преимущественно нейронных технологий, нечетких экспертных систем и интеллектуальных решателей), позволяющих с помощью относительно малых ресурсов получать достаточно точные результаты, для нахождения которых классическими методами численной математики потребовались бы мощности суперкомпьютеров. Например, реализация режима автономного полета на небольшой высоте в плохих погодных условиях без использования заранее подготовленной компьютерной базы рельефа требует применения высокоэффективных механизмов синхронизации движения с данными, получаемыми от системы навигации GPS, видеокамер, радаров и других датчиков. В связи с этим состояние определенных направлений в ИИ закрыто от посторонних глаз. Второе направление - создание домашних автономных устройств. В этом направлении подчас возникает больше проблем, чем при создании военных и космических роботов. Хотя в жилых домах не бывает перепадов температур в сотни градусов, а превышение скорости на десятки сантиметров несущественно (что в условиях невесомости может сразу привести к аварии), требование максимальной безопасности значительно осложняет жизнь разработчикам. Интеллектуальные системы применяются в разных областях и сферах. Их можно найти в голосовых помощниках, в торговых роботах, военных разработках и так далее. Рассмотрим наиболее важные из них. Голосовые помощники, основанные на базе искусственного интеллекта, такие как Siri, Google Now, Alexa, Bixby и Cortana. Они слушают, что говорит пользователь, чтобы преобразовать речь в машиночитаемый вектор, после чего выдается вектор ответа, который произносится голосовым помощником с помощью Natural Language Processing (NLP). Есть понятие «Умные помощники». Autodesk Eva является отличным примером интеллектуального помощника, который использует CNN и NLP для взаимодействия с клиентами в режиме реального времени. Умный помощник, смоделированный в 3D, может вести диалог с клиентом в режиме реального времени и имитировать соответствующие выражение лица. Беспилотные автомобили используют радар, LIDAR (детектор света и определитель дистанции), GPS и камеру для создания трехмерных моделей приближающихся транспортных средств. Все эти данные объединяются для определения местоположения транспортного средства с очень высокой точностью. Водителем выступает ИИ, который анализирует всю поступающую информацию с датчиков. Разработка искусственного интеллекта на основе CNN сделала возможным внедрение системы распознавания лиц. Недавно в Китае начали использовать систему распознавания лиц с помощью камер видеонаблюдения по всему городу, налагая штраф за нарушение правил дорожного движения. Магазины Alibaba в Китае используют распознавание лиц и изображений для выставления счета. Балансировка нагрузки на дороги, транспортные системы, серверы и так далее – это тоже интеллектуальные системы. Мы с успехом пользуемся языковыми переводчиками. Гугл переводчик является хорошим примером. Он имеет два модуля: кодировщик и декодер. Кодировщик берет входные предложения из речи или текста, а затем переводит их в вектор, который является одинаковым форматом для входных данных со всех языков. Модуль декодера принимает этот вектор в качестве входных данных, а затем генерирует текст или речь на целевом языке. Распознавание языка происходит с помощью RNN, вывод речи выполняется с помощью NLP. Необходимо отметить поиск и анализ изображений, который используется для проверки плагиата, поиска людей, для SEO целей, поиска оскорбительного контента в социальных сетях. Оптимизация для достижения наилучших результатов –это модули Deepmind, которые были обучены игре в шахматы, Go, Dota 2, Starfield 2. Эти модули наиграли игр на сотни лет всего за несколько недель обучения, что привело искусственный интеллект к победе над лучшими игроками в мире. Конечно, это не все сферы применения ИИ. По мере развития технологий и способностей ИИ, сфера применения интеллектуальных систем будет только расширяться. Если тенденция развития технологий сохранится или ускорится, то мы можем успеть застать эпоху, когда компьютеры станут умнее людей, и все службы, системы и средства будут подключены к централизованной системе под управлением искусственного интеллекта [10]. 4.Использование искусственного интеллекта в образовании Информационный взрыв породил множество проблем, важнейшей из которых является проблема обучения. Процесс вхождения высшей школы в мировое образовательное пространство требует создания эффективных систем обучения, а также новых форм представления учебного материала. Особый интерес представляют вопросы, связанные с автоматизацией обучения. Моделирование систем машинного интеллекта достигается за счет использования законов формальной логики, теории множеств, графов, семантических сетей и других достижений науки в области дискретных вычислений. Основные результаты моделирования заключаются в создании экспертных систем, систем разбора естественного языка и простейших систем управления вида «стимул-реакция». Цифровое образование начиналось с Learning Management System, которая представляла собой синтез традиционных образовательных курсов офлайн и медиаформатов обучения. Сегодня образовательный контент разделен на две категории: Micro Learning («Мне нужен конкретный ответ прямо сейчас») и Macro Learning («Я хочу узнать что-то новое») [1]. По мнению автора данной работы, перспектива за системами Spaced Learning - обучением, где между блоками знаний есть время для обсуждения в сообществе, применения обретенных компетенций, повторения и углубления пройденного. Это соответствует возрастанию роли коммуникаций в социуме и высокой скорости изменения научных знаний и социальных взаимодействий. Технологии виртуальной и дополненной реальности (VR/AR -технологии), дополненные искусственным интеллектом, будут менять параметры виртуального пространства в зависимости от действий пользователей, что позволит отрабатывать навыки применения знаний. При этом потенциал ИИ применительно к сфере передачи массива знаний поколению школьников и студентов представляется необычайно широким. В первую очередь, максимальные ожидания от эффекта применения ИИ в образовательных процессах связаны с созданием и внедрением ранее не существующих инновационных методов обучения. К таким методам относятся новые формы генерации знаний (интеллектуальные экспертные системы на основе Big Data); новые каналы коммуникации знаний на основе программ с ИИ в диалоговых системах: компьютер - ученик, компьютер - студент (аспирант), ученик - учитель, студент (аспирант) - преподаватель; новые формы подачи информации с акцентом на визуализацию; новые формы контроля усвояемости учебных материалов; учет индивидуальных и, в первую очередь, интеллектуальных особенностей субъектов образовательного процесса (школьников и студентов), а также другие направления. Фактически массовое внедрение ИИ в систему образования бросает серьезный вызов существующей системе образования. Предполагается, что искусственный интеллект поможет адаптировать уроки под индивидуальные особенности каждого ученика. Применение искусственного интеллекта в образовании на качественно новом уровне позволит решить задачу сопровождения ученика по индивидуальной образовательной траектории. [11]. Среди многих педагогов существует мнение, что традиционные для вузов методы обучения не способствуют развитию инновационных талантов [10,12]. Традиционный метод преподавания в аудитории является продуктом эпохи индустриализации, который характеризуется стандартизацией, однако в значительной степени игнорирует индивидуальные потребности студентов. Нейронные сети, как форма ИИ, в свою очередь, предлагают зачастую уникальные решения, которые невозможно реализовать на базе человеческого мышления. Хорошим примером здесь являются программы распознавания образов. Дальнейшая трансформация ИИ в сферу образования подвергнет изменениям отношения между ключевыми субъектами образования – теми, кто учит, и теми, кто учится [12]. Повышению качества процесса образования могут способствовать направляющие и консультативные функции ИИ, подсказывая оптимальные персонализированные тактики обучения. Подобные функции внедряются в систему Smart Sparrow, где можно отслеживать прогресс каждого ученика. Целевая установка использования таких систем в образовании позволит обеспечить учет индивидуальных особенностей обучающихся, позволяя достичь приемлемых образовательных результатов для одних и углубленное и ускоренное образование для других. В ближайшие пять лет в России будет развиваться национальный проект «Образование», глобальная цель которого — создание единой образовательной платформы, которая даст возможность каждому учащемуся получать качественное образование. В том числе с использованием адаптивного обучения и индивидуальных образовательных траекторий. Но внедрение ИИ в школах будет возможно тогда, когда у школьников будет постоянный доступ к компьютерам в школе и к собранным в них образовательным технологиям. Когда каждый учащийся начнет использовать персональное цифровое устройство, можно будет говорить о начале внедрения полноценной цифровой школы. Только так мы получим цифровой образовательный след [10]. Представляется, что функционирование системы образования на основе ИИ потребует серьезного анализа не только путей развития и его перспектив, но и последствий в разрезе психологического, социального и гуманитарного аспектов. Да, несомненно, что ИИ привнесет новые технологии генерации и передачи и усвоения знаний, которые придадут новые импульсы развитию науки и экономики. Одновременно возникают риски как появления неких "сверхлюдей", которые удачно интегрируются в сферу ИИ, так и заведомых аутсайдеров, которым " не светят" никакие социальные лифты. Особенно, если эта оценка будет публичной. А это грозит классово нестабильным делением общества на "интеллектуалов и творцов", на средне-умных середнячков и на социальных неудачников. Впрочем, подобное деление в обществе было всегда, но ИИ это может провести в угрожающе резких границах. В настоящее время у моего поколения признанной проблемой восприятия и усвоения новой информации является так называемое "клиповое мышление". Оно формирует мысленные и зрительные образы по тем же принципам, что и видеоклипы. В результате индивид воспринимает окружающую действительность как последовательность никак не связанных между собой явлений, а не как однородную структуру, которая подразумевает под собой взаимосвязь всех частиц. Клиповое мышление называют глобальным преобразованием человеческой природы и огромной проблемой для образования. Необходимо уметь адаптироваться в современном мире и принимать условия «игры», не теряя при этом увлеченности и желания познавать и анализировать [11]. ИИ, по моему мнению, в данном случае будет нести функцию коррекции визуальных образов в сторону их лучшего запоминания, выстраивания их логической взаимосвязи. 5.Проблемы и польза искусственного интеллекта «Не существует такого закона физики, который препятствовал бы взаимодействию частиц для создания искусственным интеллектом собственных и полностью самостоятельных логических комбинаций, недоступных для человеческого мозга» – Стивен Хокинг [4]. Этим высказываньем знаменитый на весь мир ученый подтвердил, что искусственный интеллект будет создан, но будет ли он представлять опасность для человечества. Кроме энтузиастов и мечтателей, которые грезят о будущем с искусственным интеллектом, есть еще и скептики, которые видят в данной технологии только минусы. На сегодняшний день наука подошла к такому уровню своего развития, что стало вполне возможным создание искусственного интеллекта. Однако многие учёные по сей день скептически относятся к этому вопросу, в связи с тем, что существует множество проблем, которые до сих пор не удаётся решить научным путём, таких как: сбои в системе, которые могут привести к потере важных данных; по мере того, как искусственный интеллект будет заменять человека, все больше людей останутся без работы и трудоустройства, что совсем не в пользу людей; несанкционированное использование в военных целях; развитие искусственного интеллекта приводит к тому, что скорее всего роботы будут думать за людей. ИИ — это не формат и не функция, это процесс и умение думать и анализировать данные. При слове «искусственный интеллект» многие представляют разумных человекоподобных роботов, которые стремятся завоевать мир. Однако ИИ не предназначен на замену людям. Его целью является расширение человеческих умений и возможностей. Что делает его ценным бизнес-ресурсом. На данный момент существуют концепции программ искусственного интеллекта, и практически каждый день мы ими пользуемся. В частности, не так давно вышел сервис, который загружает фото и в ответ возвращает ваш возраст. Кроме того, на данный момент идет разработка сервисов, которые позволят по фото определять не только какие объекты на ней находятся, но и в развернутом предложении написать, что на ней происходит. Рассмотрим более подробно пользу и перспективы развития искусственного интеллекта в образовании: ИИ позволит подбирать форму обучения для каждого человека индивидуально, исходя из его способностей, затрат времени на полное понимание и освоение учебного материала; искусственный интеллект может быть полезен в быстрой, правильной и справедливой проверке знаний после обучения, что гораздо упростит и ускорит оценивание; станет возможным заниматься самообразованием при помощи ИИ, а не путем получения знаний от другого человека. Необходимость в преподавателях перестанет быть, в итоге последние сами же смогут развиваться и получать знания уже в других сферах образования, так же при помощи ИИ. Однако опасность заключается не в развитом искусственном интеллекте, а в недоразвитом. На сегодняшний день ученые доверяют самые важные функции недостаточно умным программам. Основная задача заключается в том, чтобы объяснить людям какие есть возможности использования техники, а уже впоследствии необходимо подумать, как адаптировать нашу жизнь, законы нашего общества к изменениям которые она принесёт. Выводы. Итак, на основе вышеприведенного анализа можно сделать вывод, что искусственный интеллект в дальнейшем должен сыграть большую роль в развитии человечества. В будущем искусственный интеллект будет использоваться не только в образовании и науке, а станет неотъемлемой частью жизни каждого цивилизованного человека. В настоящий момент в создании искусственного интеллекта наблюдается интенсивное перемалывание всех предметных областей, имеющих хоть какое-то отношение к ИИ, в базы знаний. Практически все подходы были опробованы, но к возникновению искусственного разума ни одна исследовательская группа так и не подошла. Исследования ИИ влились в общий поток технологий сингулярности (видового скачка, экспотенциального развития человека), таких как информатика, экспертные системы, нанотехнология, молекулярная биоэлектроника, теоретическая биология, квантовая теория. Результаты разработок в области ИИ вошли в высшее и среднее образование России в форме учебников информатики, где теперь изучаются вопросы работы и создания баз знаний, экспертных систем на базе персональных компьютеров на основе отечественных систем логического программирования, а также изучения фундаментальных вопросов математики и информатики на примерах работы с моделями баз знаний и экспертных систем в школах и вузах. Ключевым фактором, определяющим сегодня развитие ИИ-технологий, считается темп роста вычислительной мощности компьютеров, так как принципы работы человеческой психики по-прежнему остаются неясными (на доступном для моделирования уровне детализации). Поэтому тематика ИИ-конференций выглядит достаточно стандартно и по составу почти не меняется уже довольно давно. Но рост производительности современных компьютеров в сочетании с повышением качества алгоритмов периодически делает возможным применение различных научных методов на практике. Так случилось с интеллектуальными игрушками, так происходит с домашними роботами. Снова будут интенсивно развиваться временно забытые методы простого перебора вариантов (как в шахматных программах), обходящиеся крайне упрощенным описанием объектов. Но с помощью такого подхода (главный ресурс для его успешного применения - производительность) удастся решить, как ожидается, множество самых разных задач (например, из области криптографии). Уверенно действовать автономным устройствам в сложном мире помогут достаточно простые, но ресурсоемкие алгоритмы адаптивного поведения. При этом ставится цель разрабатывать системы, не внешне похожие на человека, а действующие, как человек. Ученые пытаются заглянуть и в более отдаленное будущее. Можно ли создать автономные устройства, способные при необходимости самостоятельно собирать себе подобные копии (размножаться)? Способна ли наука создать соответствующие алгоритмы? Сможем ли мы контролировать такие машины? Ответов на эти вопросы пока нет. Продолжится активное внедрение формальной логики в прикладные системы представления и обработки знаний. В то же время такая логика не способна полноценно отразить реальную жизнь, и произойдет интеграция различных систем логического вывода в единых оболочках. При этом, возможно, удастся перейти от концепции детального представления информации об объектах и приемов манипулирования этой информацией к более абстрактным формальным описаниям и применению универсальных механизмов вывода, а сами объекты будут характеризоваться небольшим массивом данных, основанных на вероятностных распределениях характеристик. Сфера ИИ, ставшая зрелой наукой, развивается постепенно - медленно, но неуклонно продвигаясь вперед. Поэтому результаты достаточно хорошо прогнозируемы, хотя на этом пути не исключены и внезапные прорывы, связанные со стратегическими инициативами. Например, в 80-х годах национальная компьютерная инициатива США вывела немало направлений ИИ из лабораторий и оказала существенное влияние на развитие теории высокопроизводительных вычислений и ее применение во множестве прикладных проектов. Такие инициативы будут появляться скорее всего на стыках разных математических дисциплин - теории вероятности, нейронных сетей, нечеткой логики. Решение проблем, связанных с приближением специализированных систем ИИ к возможностям человека, и их интеграции, которая реализована природой человека Создание искусственного разума, представляющего интеграцию уже созданных систем ИИ в единую систему, способную решать проблемы человечества Огромную тревогу должна вызывать судьба тех, ради кого и создается новая отрасль, а это и дети в школах, которым не по карману нанять полный штат педагогов, и старики, страдающие болезнью Альцгеймера. Армия роботов, присматривающих за старыми и малыми, обойдется гораздо дешевле, чем тысячи учителей и профессиональных сиделок. Но представим себе, как будет ориентироваться в мире непредсказуемых человеческих отношений новое поколение, которое вырастет среди роботов-друзей и роботов-педагогов. Практически все исследователи согласны, что для общения с роботами нам необходимы хоть какие-то этические ориентиры, причем прямо сейчас. Дело не в том, что мы должны закладывать в роботов что-то вроде моральных принципов, а в том, что их создатели вынуждены работать в ситуации этического и юридического вакуума». [11]
|