XIV Международный конкурс научно-исследовательских и творческих работ учащихся
Старт в науке
История создания и развития искусственного интеллекта
Автор работы награжден дипломом победителя II степени
Полная версия работы доступна во вкладке "Файлы работы" в формате PDF
Введение
Современные компьютеры приобретают все больше знаний и умений.
Искусственный интеллект — одна из самых захватывающих тем фантастики XX века. В середине XX века, когда на Дартмутском семинаре впервые прозвучал этот термин, авторы вкладывали в него значение, существенно отличающееся от современных.1 Тогда учёные полагали, что искусственный интеллект — это система, которая будет способна переводить тексты с одного языка на другой, распознавать объекты по фото или видео, улавливать смысл произнесённых фраз и адекватно на них отвечать. Мы считаем, что искусственный интеллект – это способность компьютера обучаться, принимать решения и выполнять действия, свойственные человеческому интеллекту и попытаемся это доказать в нашей работе. Скептики же утверждают, что все возможности искусственного интеллекта – не более чем компьютерная программа, а не пример самообучения. Однако это не мешает технологии широко распространяться в самых различных сферах и открывать невиданные ранее потенциалы для развития. Со временем компьютеры будут становиться все мощнее, а искусственный интеллект быстрее совершенствоваться в своём развитии.
Актуальность данной работы заключается в том, что в наши дни искусственный интеллект развивается со стремительной скоростью. Для успешного освоения этой сферы и применения в жизнедеятельности человека необходимо изучить этапы развития и психологию искусственного интеллекта.
Объект исследования: искусственный интеллект.
Предмет исследования: этапы развития.
Гипотеза работы предполагает, что искусственный интеллект выйдет на новый уровень развития.
Цель исследования: изучить особенности и возможности, этапы развития искусственного интеллекта, выяснить какую роль играет психология в искусственном интеллекте.
Исходя из цели, задачами нашего исследования являются:
Изучить информацию из разных источников (литература, статьи, интернет) по данной теме.
Узнать, что из себя представляет искусственный интеллект и изучить этапы развития.
Определить роль психологии в сфере искусственного интеллекта.
Провести практическое исследование и социологический опрос учащихся.
Создать информационный буклет.
Обобщить материал, полученный в результате работы.
Практическая значимость работы заключается в возможности развития инновационных технологий на основе изучения связи психологии и искусственного интеллекта.
Новизна данной работы заключается в том, что не было попыток изучить искусственный интеллект в сфере психологии.
Глава 1. Теоретическая часть
1.1. История создания искусственного интеллекта
Искусственный интеллект – это свойство интеллектуальной системы выполнять те функции и задачи, которые обычно характерны для разумных существ. Это может быть проявление каких-то творческих способностей, склонность к рассуждению, обобщение, обучение на основании полученного ранее опыта и так далее. Например, человеческий мозг и компьютер работают по примерно схожему принципу, включающему четыре этапа – кодирование, хранение данных, анализ и предоставление результатов. И естественный, и искусственный разум склонны к самообучению, они решают те или иные задачи и проблемы, используя специальные алгоритмы.
Главные цели искусственного интеллекта:
Создание аналитических систем, которые обладают разумным поведением, могут самостоятельно или под надзором человека обучаться, делать прогнозы и строить гипотезы на основе массива данных.
Реализация интеллекта человека в машине – создание роботов-помощников, которые могут вести себя как люди: думать, учиться, понимать и выполнять поставленные задачи.
На саму возможность мыслить о понятии «Искусственный интеллект» огромное влияние оказало рождение механистического материализма, которое начинается с работы Рене Декарта «Рассуждение о методе» (1637) и сразу вслед за этим работы Томаса Гоббса «Человеческая природа» (1640). Рене Декарт предположил, что животное — некий сложный механизм, тем самым сформулировав механистическую теорию. И тут важно понимать, чем отличается именно механистический материализм, от античного материализма, взгляды которого запечатлены в работах Аристотеля, и последующей диалектики Гегеля, диалектического и исторического материализма (Фейербах, Карл Маркс, Фридрих Энгельс, В. И. Ленин). Дело в том, что механистический материализм направлен на механистическое происхождение организмов, в то время как античный материализм направлен на механистическое происхождение природы, а диалектический и исторический материализм относится к проявлениям механизма в обществе.
1.2. Этапы развития искусственного интеллекта
В 1623 г. Вильгельм Шикард построил первую механическую цифровую вычислительную машину, за которой последовали машины Блеза Паскаля (1643) и Лейбница (1671). Лейбниц также был первым, кто описал современную двоичную систему счисления, хотя до него этой системой периодически увлекались многие великие ученые.2 В 1832 году коллежский советник С. Н. Корсаков выдвинул принцип разработки научных методов и устройств для усиления возможностей разума и предложил серию «интеллектуальных машин», в конструкции которых, впервые в истории информатики, применил перфорированные карты.3 В XIX веке Чарльз Бэббидж и Ада Лавлейс работали над программируемой механической вычислительной машиной.
В 1943 году в своей статье «Логическое исчисление идей, относящихся к нервной активности» У. Мак-Каллок и У. Питтс предложили понятие искусственной нейронной сети. В частности, ими была предложена модель искусственного нейрона. Д. Хебб в работе «Организация поведения» 1949 года описал основные принципы обучения нейронов.4 Эти идеи несколько лет спустя развил американский нейрофизиолог Фрэнк Розенблатт. Он предложил схему устройства, моделирующего процесс человеческого восприятия, и назвал его «перцептроном».
Среди советских учёных искусственный интеллект был главной областью научной деятельности Д. А. Поспелова. Здесь научные интересы Д. А. Поспелова связаны с моделированием поведения человека, формализацией рассуждений, общими проблемами моделирования жизненных процессов в естественных и искусственных системах. В частности, Д. А. Поспеловым был впервые в мире разработан подход к принятию решений, опирающийся на семиотические (логико-лингвистические) модели, который послужил теоретической основой ситуационного управления большими системами.5 По истории также можно проследить интерес других советских учёных к кибернетике. Наибольшее число молодых инновативных фирм, разрабатывающих искусственный интеллект, находятся в США, Европе, Китае, Израиле, Великобритании, Канаде. Среди компаний, зарегистрировавших наибольшее число патентов в области искусственного интеллекта находятся IBM, Microsoft, Toshiba, Samsung, NEC, Fujitsu, Hitachi, Panasonic, Canon.6
Несмотря на то, что на сегодняшний день искусственный интеллект способен на все эти действия, нельзя сказать, что все поставленные цели достигнуты.
Тема искусственного интеллекта коснулась многих людей из разных сфер науки. Например, Стивен Хокинг – английский физик-теоретик говорил, что «Создание искусственного интеллекта может стать последним технологическим достижением человечества, если мы не научимся контролировать риски».7 Искусственный интеллект, является свойством сложных систем выполнять задачи, обычно свойственные человеку. К искусственному интеллекту часто относят узкоспециализированные компьютерные программы, также различные научно-технологические методы и решения. Искусственный интеллект в своей работе имитирует человеческий мозг, при этом основывается на прочих логических и математических алгоритмах или инструментах, в том числе нейронных сетях.
1.3. Применение искусственного интеллекта
Не так уж много осталось сфер человеческой деятельности, совсем не затронутых технологиями искусственного интеллекта.
Медицина и здравоохранение. Компьютерные системы ведут учет пациентов, помогают в расшифровке диагностических результатов. Например, снимки УЗИ, рентгена, томографа и другого медоборудования. Интеллектуальные системы даже могут по наличию признаков у пациента определять болезнь, предлагать оптимальные варианты лечения.Диагностирующие искусственные интеллекты способны выявлять не только рак, но и ранние стадии болезни Альцгеймера, пневмонию и другие заболевания8.
Политика. Интеллектуальные машины помогли Барак Обаме выиграть вторые президентские выборы. Для своей кампании тогда ещё действующий президент США нанял лучшую команду профессионалов в области анализа данных. Специалисты использовали возможности интеллектуальных машин, чтобы рассчитать наилучший день, штат и аудиторию для выступлений Обамы. По оценкам специалистов это дало перевес в 10-12%.9
Оборона и военное дело. В последнее время ведущие армии мира уделяют особое внимание разработке и развитию технологий искусственного интеллекта. Российские вооруженные силы не являются исключением, и наша наука и промышленность по их заказу тоже ведет соответствующие разработки. Некоторые проекты успешно завершены и их результаты находят практическое применение, а другие пока остаются на ранних стадиях, но их перспективы уже ясны. Разрабатываются также системы прицеливания для танков, способные заметить закамуфлированные цели.
В военно-промышленном комплексе искусственный интеллект поможет повысить обороноспособность стран, но может стать и оружием террора.
Литература. Нейросеть от Facebook умеет писать стихи, идеально выдерживая размер и ритм, подбирая хорошие рифмы. Читатели лишь в половине случаев сумели распознать сгенерированные компьютером строки, но до настоящих поэтов искусственному интеллекту ещё далеко.
Промышленность. Искусственный интеллект может анализировать данные с разных производственных участков и регулировать нагрузку на оборудование. Кроме того, интеллектуальные машины используются для прогнозирования спроса в разных отраслях промышленности.
Игровая индустрия, образование. Искусственный интеллект активно применяется создателями игр. Умные машины, робототехника постепенно внедряются в образовательные процессы большинства государств.
1.4. Психологические проблемы искусственного интеллекта
Наука психология пытается ответить на вопрос, что движет человеком в различных ситуациях, почему он принимает определённые решения, какие процессы происходят в его «внутреннем мире». Большинство программистов считают, что для создания искусственного интеллекта достаточно лишь знание основ компьютерного моделирования. Однако в этом и состоит сложность. Самая главная проблема создания искусственного интеллекта, остаётся нерешённой не только для сферы IT, а для всего человечества в принципе. Эта проблема состоит в том, что в религии, в философии и в естественной науке по сей день не вопрос о природе и статусе человеческого интеллекта. Люди пытаются моделировать то, природу чего современная наука не знает и не понимает до конца.
Если у всего человечества до сих пор нет единого и точного критерия «разумности» в её естественном, т.е. человеческом виде (нравственно-гуманистическом), то как можно пытаться воспроизводить эту самую «разумность» в её искусственном, т.е. компьютерном (алгоритмно-вычислительном). Как нам удалось выяснить, сложность моделирования искусственного интеллекта состоит в том, что сам интеллект – это своего рода открытая информационная система, находящаяся в постоянном развитии и совершенствовании, а моделировать пока возможно только одноуровневые, так называемые закрытые и «плоскостные модели» интеллекта.
Второй проблемой создания искусственного интеллекта является то, что любой интеллект имеет в себе автономную систему внутренних «зеркал» и нравственно-этических «надстроек» для корректирования направленности любой логики, поскольку любая логика может быть одинаково направлена и во благо, и во зло, и для любого искусственного интеллекта, кроме логики, требуется наличие нравственных фильтров. Именно в этом и состоит вторая трудность разработки искусственного интеллекта, поскольку моделировать, как выяснилось, можно только логико-процессорную или вычислительную плоскость интеллекта. При этом высшая надстроечная составляющая интеллекта линейному моделированию практически не поддаётся, поскольку не отвечает принципам линейной логики. А именно она ответственна за интуицию, предчувствие, фантазии, воображение, этику, мораль, совесть, нравственность, нравственный выбор и т.д.
1.5. Пути решения проблемы
В данной связи разработки искусственного интеллекта пошли по двум путям:
- нисходящему (плоскому, горизонтальному, семиотическому) от англ. Top-Down AI, пути создания экспертных систем, баз знаний и систем логического вывода, имитирующих высокоуровневые психические процессы: мышление, рассуждение, речь, эмоции, творчество и т. Д.
- восходящему (многомерному, вертикальному, биологическому) от англ. Bottom-Up AI, пути изучения нейронных сетей, моделирующих интеллектуальное поведение на основе биологических элементов и вычислительных систем.10
Человек, знакомый с нейропсихологией и понятием нравственности, сразу обратит внимание на то, что второй подход – нейробиологический – так же вовсе не ориентирован на понимание природы совести и нравственности, как основы гуманности, а ориентирован на создание всё тех же сугубо вычислительных систем, только более сложных и действующих по принципу нейро- или биокомпьютера.
Вывод по главе 1. Об опасности искусственного интеллекта много говорят и пишут. Есть те, кто считает, что ИИ никогда не будет вредить по той либо иной причине (хотя бы потому, что искусственный разум будет подчиняться трем законам робототехники). Но есть и те, кто считает, что искусственный интеллект крайне опасен, из-за отсутствия психологических факторов сохраняющих человеческие качества. Например, Илон Маск – американский инженер и предприниматель сказал, что человечеству нужно быть крайне осторожным с технологией, которая «потенциально более опасна, чем ядерное оружие».
Глава 2. Практическая часть
2.1. Тест Тьюринга
Тест Тью́ринга — эмпирический тест, идея которого была предложена Аланом Тьюрингом в статье «Вычислительные машины и разум», опубликованной в 1950 году в философском журнале Mind. Тьюринг задался целью определить, может ли машина мыслить.
Стандартная интерпретация этого теста звучит следующим образом: «Человек взаимодействует с одним компьютером и одним человеком. На основании ответов на вопросы он должен определить, с кем он разговаривает: с человеком или компьютерной программой. Задача компьютерной программы — ввести человека в заблуждение, заставив сделать неверный выбор».
В ходе исследования, нами был проведён эксперимент для которого были подготовлены специально разработанные карточки с изображением диалогов. На некоторых из них ведётся диалог с машиной. Цель участников найти, где диалог ведётся с человеком, а где с машиной.
В эксперименте приняли участие 15 добровольцев. Каждый из них получил по 5 диалогов и бланк ответов.
Диалог №1
1.Все участники смогли опознать собеседника
Диалог №2
2.Двое участников не смогли верно определить собеседника
Диалог №3
3.В данном примере трудности возникли лишь у одного человека
Диалог №4
4.В этот раз были подобраны простые темы, для усложнения задачи, в связи с чем у 4 людей возникли трудности
Диалог №5
С самыми большими трудностями столкнулись в последнем диалоге. С заданием не справилось 7 человек.
Анализ изученных материалов показал, что компьютер пока что не способен обладать человеческими свойствами и правильно формулировать мысли.
Эти данные основанные на высоком интересе к теме способствовали составлению нами буклета с помощью которого вы можете ознакомиться с большей информацией об Алане Тьюринге и примерами вышеуказанного теста.
2.2. Социологический опрос учащихся
Чтобы выяснить, знают ли ученики нашей школы об искусственном интеллекте, мы провели устный опрос, в котором участвовали ученики 10 и 11 классов в количестве 28 человек. Мы подготовили следующие вопросы.
1. Знаете ли вы о существовании?
«Да» – ответили 12 человек (это составило 42%)
«Нет» – ответили 9 человек (это составило 32%)
Одна третья часть учеников не знают об этом.
2. Знаете ли вы возможности искусственного интеллекта?
Все 16 человек не смогли ответить на этот вопрос.
3. Как вы думаете, сможет ли искусственный интеллект заменить человека?
Все 16 человек не смогли ответить на этот вопрос.
Вывод по главе 2. Проведённый нами опрос показал, что мы, к сожале-нию, недостаточно знаем о развитии информационных технологий, колоссальных возможностях искусственного интеллекта и его пользе для всего человечества.
Заключение
В ходе исследования мы познакомились с понятием искусственного интеллекта, узнали в каких сферах жизни он применяется и как психология влияет на развитие искусственного интеллекта.
Результаты проведённого эксперимента, показали, что для создания искусственного интеллекта необходимо изучить психологию человека, которой не хватало для более высокого уровня содержательности разговора, и уметь применить её в сфере технологий.
Проведя небольшое исследование, мы выяснили, что моделирование совести и нравственности, как высших надстроечных программ, человечеству ещё попросту недоступно. Люди умеют выражать свои чувства и эмоции, в отличии от компьютера. В этом мы убеждаемся каждый день. Чтобы выяснить, знают ли ученики нашей школы об искусственном интеллекте, мы провели устный опрос, в котором участвовали ученики 10 и 11 классов в количестве 28 человек. Проведённый нами опрос показал, что мы, к сожале-нию, недостаточно знаем о развитии информационных технологий, колоссальных возможностях искусственного интеллекта и его пользе для всего человечества.
Возможно, если досконально изучить человеческий мозг, то искусственный интеллект выйдет на новый уровень. Мы достигли поставленных целей и решили все задачи.
Список использованной литературы:
1. Балашова, А. Фейки и роботы: какими будут главные технологические тренды 2019 года / А. Балашова, А. Посыпкина, Е. Баленко // РБК. – 2018. – 3 дек.–URL: https://www.rbc.ru/technology_and_media/03/12/2.
2. Баленко, Е. Киберрегулятор: когда в России может появиться вице-премьер по роботам / Е. Баленко // РБК. – 2018. – 23 ноября.
3. Бирюков, А. Н. Нейросетевое моделирование как инструмент искусственного интеллекта для бюджетно-налоговых систем / А. Н. Бирюков // Современные научные исследования и разработки. – 2018. - № 2. – С. 47-55. – URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=35090048.
4. Буряк, В. В. Социальные последствия цифровизации экономики России: актуализация искусственного интеллекта / В. В. Буряк, О. А. Габриелян // Научный вестник: финансы, банки, инвестиции. - 2018. - № 3 (44). - С. 118-122. – URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=36315676.
5. Гасанова, И. А. Искусственный интеллект в клинической медицине и стоматологии / И. А. Гасанова, В. А. Парийский, А. А. Грибков // Тенденции развития науки и образования. – 2018. – Т. 38, № 4. – С. 17-21.
6. Дмитриева, М. А. Влияние искусственного интеллекта на сферу маркетинга / М. А. Дмитриева // Интернет-маркетинг. – 2018. - № 2. – С. 82-88. – URL: https://grebennikon.ru/article-4ohk.html#preview.
8. Исхакова, А. Ф. Применение искусственного интеллекта / А. Ф. Исхакова // Вестник современных исследований. - 2018. - № 9.3 (24) .- С. 261-262. – URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=36275758.
9. Поспелов Д. А., Осипов Г. С. Прикладная семиотика // Новости искусственного интеллекта. — 1999. — № 1. — С. 9—35.
10. Хокинг Стивен. Краткие ответы на большие вопросы. Изд: Бомбора, 2019 г. - С. 261-262. – URL: https://www.labirint.ru/books/672091.
11. Юдина, А. Д. Будущее роботов / А. Д.Юдина, Б. Э. Забержинский // Современные научные исследования и разработки. – 2018. - № 6. – С. 757-758. – URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=35690471.
12. W. S. Anglin and J. Lambek, The Heritage of Thales, Springer, 1995. — Р. 12—15.
13. Bacon, Francis The Advancement of Learning, Book 6, Chapter 1, 1605. — Р. 20—25.
14. Hebb, D. O. The organization of behavior, 1949. — Р. 9—15.
1 Баленко, Е. Киберрегулятор: когда в России может появиться вице-премьер по роботам / Е. Баленко // РБК. – 2018. – 23 ноября.
2W. S. Anglin and J. Lambek, The Heritage of Thales, Springer, 1995. — Р. 12—15.
3Bacon, Francis The Advancement of Learning, Book 6, Chapter 1, 1605. — Р. 20—25.
4Hebb, D. O. The organization of behavior, 1949. — Р. 9—15.
5 Поспелов Д. А., Осипов Г. С. Прикладная семиотика // Новости искусственного интеллекта. — 1999. — № 1. — С. 9—35.
6 Буряк, В. В. Социальные последствия цифровизации экономики России: актуализация искусственного интеллекта / В. В. Буряк, О. А. Габриелян // Научный вестник: финансы, банки, инвестиции. - 2018. - № 3 (44). - С. 118-122. – URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=36315676.
7ХокингСтивен. Краткие ответы на большие вопросы. Изд: Бомбора, 2019 г. - С. 261-262. – URL: https://www.labirint.ru/books/672091.
8 Гасанова, И. А. Искусственный интеллект в клинической медицине и стоматологии / И. А. Гасанова, В. А. Парийский, А. А. Грибков // Тенденции развития науки и образования. – 2018. – Т. 38, № 4. – С. 17-21.
9 Дмитриева, М. А. Влияние искусственного интеллекта на сферу маркетинга / М. А. Дмитриева // Интернет-маркетинг. – 2018. - № 2. – С. 82-88. – URL: https://grebennikon.ru/article-4ohk.html#preview.
10 Буряк, В. В. Социальные последствия цифровизации экономики России: актуализация искусственного интеллекта / В. В. Буряк, О. А. Габриелян // Научный вестник: финансы, банки, инвестиции. - 2018. - № 3 (44). - С. 118-122.