Искусственный интеллект (ИИ) — область информатики, которая занимается разработкой интеллектуальных компьютерных систем и, по мнению американских учёных А. Баррон и Е. Фейгенбаум, обладающих равными с человеческим разумом возможностями: понимание языка, обучение, способность рассуждать, решать проблемы и т. д.
С точки зрения российских учёных, таких, как Аверкин А. Н., Гаазе-Рапопорт М. Г., Поспелов Д. А., искусственный интеллект — свойство интеллектуальных систем выполнять творческие функции.
В том или ином понимании, задачей искусственного интеллекта является упрощение жизнедеятельности человека в области управления массивами информации, ее систематизации и запоминания статистике, медицине, исследовании рынка, алгоритмичной торговле и т. д. (рис.1).
Рис. 1. Цепочка составляющих процесса
Область изучения искусственного интеллекта основана на научно-методической платформе, вклад в которую внесли советский изобретатель, писатель, автор теории решения изобретательских задач, теории развития технических систем, теории развития творческой личности Генрих Саулович Альтшуллер, английский математик, логик, криптограф, автор эмпирического теста А́лан Мэ́тисон Тью́ринг, американский информатик, автор термина «искусственный интеллект», изобретатель языка Лисп Джон Маккарти, американский писатель и экономист Робин Слоун,
Говоря о музыке, искусстве, дизайне, как проявлении чисто творческого начала человека, мы обращаемся к такому феномену как машинное творчество.
Впервые данный феномен описал Г. С. Альтшуллер в 1946 году в теории решения изобретательских задач, которая и положила начала таким исследованиям. Смысл заключается в том, что все технические задачи сводятся к разным методам, в разных комбинациях.
Основу теории решения изобретательских задач составляет 40 приёмов и 76 стандартных шаблонных решений. Всё сводится к тому, что человек приводит задачу к обобщённому виду, а её в свою очередь решает некий алгоритм.
Тест А́лана Тьюринга заключался в выявлении мыслительной деятельности у машины. Смысл заключается в том, чтобы человек смог отличить общение с человеком от общения с машиной при условии визуального контакта.
Многие учёные сегодня считают данный подход не совсем корректным, поскольку он не может до конца решить вопрос в разработке искусственных интеллектуальных систем с позиции инструмента. Всё же в данном подходе присутствует несколько особенностей:
- Обработка естественного языка — машина подстраивается под разговор, темп, тембр голоса человека, уметь понимать переносной смысл, двусмысленности и т. д.
- Обучаемость — искусственный интеллект должен обладать базовыми знаниями и постоянно их развивать, то есть обучаться
- Логическое построение — из обработки естественного языка и обучаемости вытекает логическое построение задачи по требованию человека.
Таким образом, искусственный интеллект создаётся с целью дополнять и развивать знания, данные человеком подстраиваться под него и его жизнедеятельность.
Символьный подход Джона Маккарти является первым в контексте разговора об искусственном интеллекте.
Главный принцип символьного подхода заключается в построении вычислений на основе символов, а основная особенность — создание новых правил в процессе выполнения программы. Это делает её более выгодной на фоне не интеллектуальных систем, в которой возникающие вновь трудности не решаются компьютером самостоятельно.
Главная проблема символьного подхода — слабое восприятия не подготовленного человека, который как раз и является основным пользователем искусственного интеллекта.
Для него это воспринимается не как инструмент, а как сложная символьная система руководить которой он не в состоянии.
Активно работу с искусственным интеллектом осуществлял Робин Слоун, целью экспериментов которого было определения возможности продолжения машиной предложения, начатого человеком.
Ученый выявил, что искусственный интеллект может быть лишь ассистентом в работе творческих личностей, но не как не заменять им её, что связано с вычислительными мощностями.
Исследователи из Массачусетского технологического института проанализировали более тысячи научных публикаций на тему глубокого обучения.
Особенное внимание уделили таким применениям технологии, как классификация изображений, обнаружение объектов, ответы на вопросы, распознавание именованных сущностей и машинный перевод.
Для каждой публикации оценили количество вычислительных операций и объем мощностей, необходимых для создания модели определенной точности.
Оказалось, что даже при значительном увеличении вычислительных мощностей точность современных моделей возрастает незначительно, а большее увеличение мощностей потребовало бы огромных сумм и серьезной нагрузки на экологию.
Не имея аналитических способностей искусственный интеллект не может полностью заменить человека, поскольку его работа сводится к шаблонному мышлению, к заранее заданным символам.
Искусственный интеллект сможет выполнять производственную функцию, но с аналитическая и творческая функции — ему не под силу.
Искусственный интеллект не имеет аналитических способностей и не обладает потенциалом для структурного и разнопланового мониторинга рынка или оценки внешней и внутренней среды, а при создании творческого продукта человек чувствует, анализирует сегодняшние тенденции, настроения в обществе, тренды и т. д.
Литература:
- http://www.marketch.ru/marketing_dictionary/marketing_terms_f/funktsii_marketinga/
- Статья «Машина Да Винчи» автор Сергей Лебеденко, сайт https://trends.rbc.ru/trends/futurology/5f3fb3649a7947ef3727bc53
- Тьюринг А. М. Вычислительные машины и разум. // В сб.: Хофштадер Д., Деннет Д. Глаз разума. — Самара: Бахрах-М, 2003. — С. 47–59
- Статья «Машинное творчество: как искусственный интеллект создает уникальные произведения» автор Эльмар Гусейнов, сайт https://www.kv.by/post/1049607-mashinnoe-tvorchestvo
