Искусственный интеллект в современных компьютеризированных системах



Идея формирования термина «искусственный интеллект» по большей части неразрывно связана со знаниями в области истории, философии, психологии и нейрофизиологии. В середине XX века человечество задумалось о работе и структуре человеческого мозга. После появления первых компьютеров, а далее их совершенствования, был сделан вывод о том, что скорость работы ЭВМ и непосредственно вычислений в них в тысячи раз выше скорости обработки информации человеческим мозгом. В связи с этим появились предпосылки формализовать окружающий мир и содержащиеся о нём знания.

В настоящее время термин «искусственный интеллект» предполагает способность компьютеризированной системы мыслить таким же образом, как и человек. В середине XX столетия людьми задавался вопрос о границе возможностей компьютеров, но чем быстрее развивались технологии, тем более сложным становился этот вопрос.

Чем больше работ проводилось по исследованию вычислительных алгоритмов и компьютерной техники, тем более глобальными становились цели исследования данной области. Таким образом, сейчас можно сформулировать две цели развития и исследования ИИ.

Первая из них заключается в решении проблемы приближения систем ИИ к возможностям человека. Было предпринято огромное количество попыток внедрения искусственного интеллекта в компьютеры, но в большинстве случаев все эти попытки были неудачными и в череде тестов человек показывал гораздо лучшие результаты. Что касается вопросов, на которые существует однозначный конкретный ответ, машина показывала должные результаты. Но если для ответа на вопрос требовалось провести размышления, ИИ оставался бессильным и выдавал неверные ответы. То есть, проблема формализации информации существует и по сей день.

Второй целью исследования ИИ является создание такой системы искусственного интеллекта, которая представляла бы собой объединение всех существующих систем. Идея создания такой системы остаётся одной из самых перспективных среди всех исследований, ведущихся в области компьютерных технологий и автоматизированных систем. Последние наработки используют технологии нейронных сетей и генетических алгоритмов для повышения скорости и точности необходимых вычислений.

Самой большой проблемой создания искусственного интеллекта является непосредственно понимание, что можно считать интеллектом. Среди исследователей данного направление не существует какой-либо единой точки зрения по данному вопросу.

Кроме того, можно выделить понятие чистого искусственного интеллекта (метаразума). Сторонники данного интеллекта считают, что он должен быть лишен эмоций и предназначен только для конкретного выполнения задачи.

Существует также противоположная точка зрения, которая заключается в том, что искусственный интеллект представляет собой некую модель формализованного разума, а, следовательно, он должен мало чем отличаться от разума человеческого. Т. е. в данном случае у машины имеется способность мыслить и осознавать, что они есть машины.

Однако у сторонников данных теорий мнение о разумной машине частично сходится, и она должна обладать следующими свойствами:

‒ принятие различных решений в условиях неопределенности;

‒ представление знаний;

‒ планирование и обучение;

‒ общение.

Первое свойство было рассмотрено ранее, поэтому его смысл сейчас будет опущен.

Что касается представления знаний, то оно означает способность искусственного интеллекта хранить знание об окружающем их мире таким образом, чтобы дочерние компьютеризированные системы, а также использующееся в них программное обеспечение могли обрабатывать их на подобие человеческому мозгу.

Планирование заключается в проработке стратегии решения такой задачи, которая требует работы в многомерном пространстве и выбор наиболее оптимального решения среди всех возможных. Решение данной задачи предусматривает наличие начального условия и конечной цели. При этом система ИИ должна обработать все возможные действия, которые необходимо реализовать для достижения данной задачи.

Для большей понятийности, система, обладающая искусственным интеллектом, должна обладать способностями анализа и обработки естественного языка, а также автоматической генерацией текста, наиболее приближенного к человеческому. При этом компьютеризированная система должна распознавать речь, анализировать её, генерировать непосредственно сам текст и производить синтез речи.

Наиболее развивающимся в искусственном интеллекте является метод машинного обучения. Он заключается в том, что принятие решения на одну задачу может меняться с течением времени. В данном случае никогда не происходит прямого решения, а искусственный интеллект анализирует похожие ситуации и в зависимости от их исходом самообучается, что повышает точность будущего ответа. Помимо этого машинное обучение обеспечивает увеличение скорости принятия решений.

Целью использования машинного обучения является автоматизация решения задач в различных сферах. Оно наиболее распространено в спектрах распознавания речи, жестов, рукописного ввода, образов, биржевый и финансовый анализ и многих других направлениях.

В связи с быстрым развитием современных мобильных устройств появилась сильная необходимость в совершенствовании информационного поиска. Совершенствование систем искусственного интеллекта также является необходимым условием для повышения скорости работы современных компьютеризированных систем. Причиной этому служит постоянное увеличение объема данных. При этом возникающие задачи требуют гораздо более глубокого анализа для прогнозирования успешных показателей.

Что касается конкретно мобильной индустрии и сферы современных операционных систем, то наиболее известным использованием элементов искусственного интеллекта являются голосовые помощники. Голосовой помощник или интеллектуальный персональный программный агент — это программа, вступающая в отношение посредничества с пользователем или другой программой, которая выполняет поступившую на вход задачу на основе информации, введённой пользователем или данных, полученных с использованием различного рода интернет ресурсов.

Наиболее известными интеллектуальными голосовыми помощниками являются Voice Mate, S Voice, SILVIA, Hidi, Google Now и пришедший ему на замену Google Assistant, Cortana, Siri, Bixby. Самыми распространенными являются Siri, ассистент от Google, Cortana и набирающий популярность Bixby. Это обусловлено широким распространением таких операционных систем как Android, Windows и iOS. Что касается Bixby, то его разработкой занимается компания Samsung, которая находится в тройке лучших производителей смартфонов.

Рассмотрим более подробно каждого помощника с элементами искусственного интеллекта. Для начала следует рассмотреть помощника Cortana. Данный голосовой помощник был разработан компанией Microsoft для операционных систем Windows 10 и Windows Phone в 2014 году.

Основная задача Cortana — предугадывать действия пользователя. Данный голосовой помощник заменяет стандартную поисковую систему. Количество его возможностей увеличивается, если предоставить ему личные данные. Кроме того, помощник предусматривает гибкие настройки, благодаря которым пользователь сам выбирает, какого рода информацию он разрешает ему обрабатывать. Таким образом, обеспечение такого уровня конфиденциальности является большим преимуществом по сравнению с остальными интеллектуальными помощниками.

Но при этом, столь гибкие настройки делают данный ассистент не столь удобным, как тот же самый Siri, а также Cortana не может продемонстрировать таких функциональных возможностей. Вторым недостатком является количество поддерживаемых языков. Если у неё их 15, то у уже устаревшего Google Now их 37. Как показывает практика количество устройств на ОС Windows гораздо меньше, чем Android и iOS, а на стационарных компьютерах использование голосового помощника является довольно редким. Многоплатформенность Cortana не дает ей преимуществ на устройствах с другой ОС, так как она фактически не выдерживает конкуренции Siri и Google Assistant.

Google Now, в общем смысле, это сервис поиска от google. Его функционал является ограниченным. Впервые был продемонстрирован в 2012 году. Он имел вид виджета на рабочем экране устройства и включал 36 различных функциональных особенностей. Работа искусственного интеллекта заключалась в том, что он запоминал часто посещаемые страницы в браузере и наиболее часто запускающиеся приложения и предоставлял актуальную новостную информацию, исходя из интересов пользователей, а также помогал оптимизировать программное обеспечение под более быстрый запуск конкретного приложения. С 2017 года данный интеллектуальный помощник больше не поддерживается в связи с выходом Pixel launcher и разработкой Google Assistant.

Google Assistant был представлен на ежегодной конференции, проводимой непосредственно самой компанией Google в 2016 году. Компанией также было заявлено, что система машинного обучения будет реализована путём сбора персональных данных пользователей. Главным отличием персонального ассистента от Google Now является поддержка двусторонних переговоров. Если устаревший помощник предоставлял необходимую или интересную для пользователя информацию, то Assistant может отвечать на вопросы. Это стало возможным благодаря различного рода алгоритмам обработки естественного языка. Помимо улучшенного функционала, данный агент обладает гораздо более проработанным дизайном, что повышает удобство пользования им.

Siri это умный помощник, входящий в программную составляющую продукций компании Apple и продемонстрированный в 2011 году. Основными задачами данного интеллектуального помощника являются предоставление диалогового интерфейса, распознавание контекста и сервисной делегации. Siri, как и любой другой помощник, предоставляет пользователю необходимую информацию и даёт рекомендации различного рода. Огромным преимуществом является приспосабливание данного интеллектуального агента под каждого пользователя индивидуально. Данный процесс может занимать довольно длительное время, в течение которого происходит обработка запросов и действий пользователя. Стоит отметить, что на момент написания статьи, Siri предоставляет гораздо меньший функционал по сравнению с конкурентами. Интеллектуальный помощник часто использует информацию, хранящуюся в открытых базах данных, а не собирает персональные данные пользователей, в связи с чем, возникает проблема улучшения производительности продукта.

Bixby — виртуальный ассистент, разработанный компанией Samsung. Впервые был продемонстрирован в апреле 2017 года. Он работает на основе технологий искусственного интеллекта и глубокого обучения. В связи с тем, что это один из самых новых голосовых ассистентов, его функционал ограничен и находится в постоянном совершенствовании. Важной особенностью Bixby является полная поддержка голосового управления. Другими словами, пользователь может выполнять абсолютно все действия, которые доступны ему на дисплее устройства. Интеллектуальный помощник подстраивается под каждое отдельно запущенное приложение, что повышает скорость работы и удобство пользования. Ещё одним преимуществом среди других ассистентов является повышенная естественность в общении с пользователем. Bixby понимает даже те команды, которые являются неполными, анализируя возможные варианты дальнейшего решения и подбора ответа. На данный момент, Bixby можно назвать одним из самых перспективных интеллектуальных помощников в современных устройствах. Однако он обладает гораздо меньшим функционалом из-за своей даты выхода. У других компаний, занимающихся разработкой помощников, уже существует многолетний опыт и огромное количество наработок.

Российская компания Яндекс продемонстрировала голосового ассистента «Алиса». Основными функциями являются предоставление пользователю основной информации о погоде, курсе валют, прокладывание маршрута и т. д. Пока приложение от Яндекс находится в стадии бета-тестирования и находится в разработке, однако можно утверждать, что на момент своего официального выхода, интеллектуальный помощник будет обладать широким функционалом и удобством пользования.

Литература:

1. Корсаков С. Н. Начертание нового способа исследования при помощи машин, сравнивающих идеи / Под ред. А. С. Михайлова. — М.: МИФИ, 2009. — 44 с.
2. Воронцов К. В. Курс «машинное обучение» школы анализа данных компании Яндекс.
3. Шлезингер М., Главач В. Десять лекций по статистическому и структурному распознаванию. — Киев: Научная мысль, 2004. — 535 с.