Как вы знаете, искусственный интеллект — это сфера науки, которая разрабатывает машины, компьютеры и аппаратное обеспечение с интеллектом, от простейшего до человекоподобного. Хотя концепция разумных машин зародилась еще в древнегреческой мифологии, современная история искусственного интеллекта началась с развития ЭВМ. Термин был придуман в 1956 году на первой конференции, посвященной искусственному интеллекту.

Спустя десятилетия ученые продолжают изучать все еще неуловимые и необычные проблески машинного интеллекта, хотя вопрос «может ли машина думать?» все еще вызывает широчайшие дебаты.

Стоит отметить, что вопреки расхожему мнению, не все носители искусственного интеллекта представляют собой человекоподобых роботов или фантастические операционные системы с голосом Скарлетт Йохансон. Давайте пройдемся по основным навыкам, присущим ИИ.

Решение проблем

Одним из базовых качеств ИИ является способность решать проблемы. Чтобы дать машине такую возможность, ученые оснастили ее алгоритмами, которые имитируют человеческое мышление и используют понятия вероятности, экономики и статистики.

Подходы включают модели, вдохновленные нейронными сетями мозга, возможностями машинного обучения и распознавания образов, а также статистическими подходами, которые используют математические инструменты и языки для решения проблем.

Машинное обучение

Другой базовый пункт ИИ — это способность машины обучаться. Пока нет ни одного подхода, согласно которому компьютер можно запрограммировать на получение информации, получение знаний и подгонку поведения в соответствии с этим — скорее, есть ряд подходов, основанных на алгоритмах.

Один из важных методов машинного обучения — это так называемое глубокое обучение, метод ИИ, основанный на нейронной теории и состоящий из запутанных слоев взаимосвязанных узлов. В то время как Siri от Apple представляет собой один из примеров глубокого обучения в действии, не так давно Google приобрела стартап DeepMind, который специализируется на передовых алгоритмах обучения искусственного интеллекта; Netflix также инвестирует в глубокое обучение.

Обработка языка

Обработка естественного языка (Natural Language Processing, NLP) дает машине возможность читать и понимать язык людей, обеспечивая связь между человеком и машиной.

Такие необычные системы позволяют компьютерам переводы и коммуникативные способности через обработку сигналов, синтаксический анализ, семантический анализ и прагматику (язык в контексте).

Движение и восприятие

Тип интеллекта, связанный с движением и восприятием, тесно связан с робототехникой, дающей машине не только когнитивный, но и чувственный интеллект. Это становится возможным благодаря навигационному вводу, технологии локализации и сенсорам вроде камеры, микрофонов, сонаров и распознавания объектов. За последние годы мы видели эти технологии уже у многих роботов, океанических и космических роверов.

Социальный интеллект

Эмоциональные и социальные навыки представляют собой еще один продвинутый уровень искусственного интеллекта, который позволяет машине принимать еще больше человеческих качеств. Компания SEMAINE, к примеру, стремится дать машинам такие социальные навыки через нечто, что называет SAL, или «искусственный чувственный слушатель». Это передовая диалоговая система, если ее удастся закончить, сможет воспринимать выражение лица, взгляд и голос человека, подстраиваясь соответственным образом.

Творчество

Способность думать и действовать творчески — это отличительная человеческая черта, которую многие рассматривают выше способностей компьютеров. Однако как аспект человеческого интеллекта творчество может быть применимо и к искусственному интеллекту.

Говорят, что машинам можно дать возможность выдавать ценные и новаторские идеи, благодаря трем моделям: комбинационной, разведочной и трансформационной. Как именно это будет реализовано — увидим в будущем. В конце концов, машина AARON уже производит произведения искусства музейного уровня.

Источник