Сайт о роботах

Искусственный интеллект: в чём загвоздка? » Искусственный интеллект


Область исследования искусственного интеллекта (artificial intelligence, AI), работы в которой начались более 50 лет назад, не принесла ожидавшихся достижений. Амбициозные цели многих исследователей вылились в довольно скромные реальные результаты. Сегодня пионеры разработок в сфере наделения машин способностью мыслить самостоятельно готовятся пересмотреть всю концепцию идеи. Учёные полны решимости направить усилия сообщества в правильное русло, и вместе с оценкой прошлого, накопленным опытом, новыми технологиями и знаниями о мозге намерены покорить новые вершины.
Навигация
Самые интересные статьи
Новый набор Мастер-Кит
Новый набор Мастер-Кит
Робот из набора 'NM7010 состоит из платформы с двумя моторчиками, кассетой для батарей типа АА, схемой управления. Привод осуществляется прямо через закругленные концы...

Обратите внимание Будьте в курсе событий.

Искусственный интеллект: в чём загвоздка?

01.11.2010, 14:58
Источник: автор: Денис Борн 3dnews.ru (news@3dnews.ru)

Область исследования искусственного интеллекта (artificial intelligence, AI), работы в которой начались более 50 лет назад, не принесла ожидавшихся достижений. Амбициозные цели многих исследователей вылились в довольно скромные реальные результаты. Сегодня пионеры разработок в сфере наделения машин способностью мыслить самостоятельно готовятся пересмотреть всю концепцию идеи. Учёные полны решимости направить усилия сообщества в правильное русло, и вместе с оценкой прошлого, накопленным опытом, новыми технологиями и знаниями о мозге намерены покорить новые вершины.



Усилия сконцентрированы вокруг проекта стоимостью $5 млн с 5-летним сроком реализации – MMP (Mind Machine Project – Проект разумной машины), объединяющего профессоров, исследователей, студентов и докторантов. По словам директора Центра битов и атомов Массачусетского технологического института (MIT’s Center for Bits and Atoms) Нила Гершенфелда (Neil Gershenfeld), одной из задач является создание обладающих разумом машин, "что бы это ни значило". Проект пересматривает фундаментальную логику всех связанных с AI аспектов, включая природу сознания и памяти, а также способы воплощения их в физическую форму. "В сущности, мы хотим вернуться на 30 лет назад и переработать некоторые идеи, на которых остановился прогресс", - говорит Гершенфелд и добавляет, что должны быть устранены "фундаментальные ошибки", совершённые за много лет.

Зарождением AI как концепции принято считать проведённую летом 1956 году конференцию, где был предсказан быстрый успех новой области знаний. Один из типичных прогнозов того времени: "Через 20 лет машины будут способны выполнять ту же работу, что и любой человек". Текущая общепринятая оценка признала эти преждевременные обещания провалившимися. Но пустой тратой времени прошедшие годы также нельзя назвать: многие считавшиеся нереализуемыми функции для AI ещё в 1980-х годах сегодня никого не удивляют – например, автоматические системы, реагирующие на команды через распознавание речи. Однако неверные решения о направлениях развития технологий принимались в сферах сознания, памяти и тела, где текущая работа продвигается очень медленно. Так, до сих пор нет модели сознания и его способности решать проблемы несколькими путями. Частично сложности связаны с природой человеческого разума, развивавшегося миллионы лет как комбинация различных функций и систем. Как считает Гершенфелд, они к тому же не обязательно создавались как непосредственно совместимые. То же касается AI: вместо одного универсального решения стоит интегрировать широкий спектр программных и аппаратных моделей, способных в совокупности выполнять разнообразные задачи.



Вторым объектом внимания проекта MMP является память. Большой объём работы проведён для формализации неточной, комплексной природы способности запоминать и воспроизводить отложенное в памяти в виде чёткой логики и правил. "Сейчас возможно аккумулировать весь жизненный опыт индивидуума, а затем сделать выводы из этих данных, полных неоднозначностей и противоречий. Так мы устроены – мы не мыслим точными категориями", - поясняет Гершенфелд. Поэтому компьютеры должны учиться работать с неточной информацией, а не избегать её. Что же касается "тела", здесь пути компьютерных наук и физики разошлись десятилетия назад. Машины программируются последовательными строками кода, но "сознание так не действует. В нём всё происходит всюду и постоянно", считает учёный. Новая разработка в программировании, называемая RALA (reconfigurable asynchronous logic automata – реконфигурируемые асинхронные логические автоматы), должна перевести всю компьютерную науку на физическую основу, используя вычисления "с применением физических единиц времени и пространства, чтобы описание системы совпадало с реальным описываемым объектом".

MMP охватывает пять поколений исследований искусственного интеллекта. Каждое представлено работами того или иного исследователя – от профессора Марвина Мински (Marvin Minsky) до одного из самых молодых студентов за всю историю MIT Дэвида Делримпла (David Dalrymple), поступившего в институт в 14 лет, и одарённого "самоучки" Питера Шмидта-Нильсона (Peter Schmidt-Nielson), который без единого проведённого в компьютерном учебном классе часа в 15 лет играет важную роль в разработке средств проектирования для нового ПО. MMP основан компанией Make a Mind Company, возглавляемой старшим научным сотрудником Intel Ричардом Уиртом (Richard Wirt).

По мнению специалиста в области когнитивных процессов психолога Стивена Пинкера (Steven Pinker), начиная с 1980-х годов внимание уделялось выводу программных продуктов на рынок вместо изучения интересных принципов работы интеллектуальных систем. И это не самым лучшим образом сказалось на развитии AI, поскольку ни психологи, ни лингвисты, ни философы не способны в одиночку справиться с созданием самостоятельно принимающих решения систем. Ощущается недостаток новой теоретической базы, хотя в связанных с искусственным интеллектом направлениях науки и техники достигнут немалый прогресс. Считавшиеся суперкомпьютерами несколько лет назад машины сегодня за относительно невысокую стоимость оказываются на персональных рабочих столах. Десятки лет назад Алан Тьюринг (Alan Turing) предложил известный тест на определение действительных возможностей систем-претендентов на звание обладающих AI: если человек в процессе дистанционного общения с компьютером через терминал не сможет достоверно сказать, является ли собеседник живым существом, тогда последний будет признан имеющим интеллект. До сих пор ни одна разработка не прошла испытание достаточно убедительно.

Марвин Мински предлагает другой тест, позволяющий установить, достигла ли машина уровня полезных окружающим способностей: система должна прочесть простую детскую книгу, понять сюжет и объяснить его "своими словами" либо задать логичные вопросы. Неясно, насколько осуществима такая задача в ближайшем будущем, но по мнению Мински необходимы сложные, объединяющие специалистов проекты. Один из них, над которым работает группа MMP, является формой вспомогательной технологии, называемой сопроцессор для мозга. Он предназначен для помощи страдающим от недугов наподобие болезни Альцгеймера. Концепция предполагает мониторинг активности человека и его мозга, определение момента, когда нужна помощь, и предоставление полезной информации, например, имени вошедшего в комнату человека и время последней встречи с ним. Для здоровых людей подобные разработки сулят расширением "стандартных" возможностей мозга. Устройство должно причинять насколько можно меньший дискомфорт, и есть вероятность, что не будет отличаться на вид от пары наушников.

HTC G1 в качестве «мозга» робота

HTC G1 в качестве «мозга» робота
  • Играть на Android-смартфоне интересно. Программировать свои вещи для него – еще интереснее. А что вы скажете насчет использования смартфона в ...
  • НАЗАД
    Робот Panasonic «Parallel link» способен обучаться

    Робот Panasonic «Parallel link» способен обучаться
  • Представленный компанией Panasonic робот «Parallel link», оснащенный манипуляторами, как и многие другие подобные агрегаты, может применяться на ...
  • ВПЕРЁД