Is AI Machine Learning or Intelligence?

Искусственный интеллект (ИИ) — это раздел информатики и других наук, изучающий интеллектуальное поведение, обучение и адаптацию машин. В рамках ИИ изучается разумное поведение (у людей, животных и машин) и делается попытка смоделировать такое поведение в искусственно созданной машине. С другой стороны, биологи изучают биологические системы, поведение организмов и их взаимодействия с помощью моделей ИИ.

По сей день среди учёных нет единого представления о том, что же такое интеллект. Одни считают, что интеллект – это способность решать определенные задачи, другие видят в нем способность учиться, делать выводы, анализировать, третьи – способность адаптироваться к многообразию меняющегося мира, общаться с ним, понимая и накапливая опыт. Всегда трудно дать точное определение тому, что на самом деле не существует.

Интеллект – это когнитивный фактор, интеллект – аффективный фактор. Сочетание этих двух типов сознания определяет наши действия – действие «фактора волеизъявления». Основное отличие мозга от компьютера в том, что мозг предполагает, а компьютер знает заранее. Компьютерные алгоритмы по-прежнему определяются людьми, и поэтому результаты компьютерного «анализа» не являются выражением их собственного «живого интеллекта». "Волеизъявление" – это целенаправленное действие, мотивация, воля, инстинкты, желания. Волевой интеллект (от слова «конация» — волевой акт) в самом общем смысле представляет собой совокупность живых свойств характера воли.

«Естественный интеллект» — это рациональные способности человеческого разума. В обучении важны как мотивация (волеизъявление), так и эмоции (аффект). Машинное обучение с использованием алгоритмов возможно, но понятия «алгоритм» и «интеллект» принципиально несовместимы. Таким образом, сочетание слов «искусственный интеллект» — это пустой каламбур, не имеющий никакого здравого смысла.

История искусственного интеллекта как науки относительно нова. Сам термин «искусственный интеллект» родился в 1956 году. Первое определение ИИ было следующим: «разумный» — это система, способная целенаправленно, в зависимости от состояния ввода информации, изменять не только параметры своего функционирования, но и методы своего поведения, при этом методы поведения зависят не только от текущего состояния информационных входов, но и от предыдущего состояния системы.

Второе определение – система, способная моделировать мышление человека на компьютере, называется интеллектуальной.

Третье определение – интеллектуальная – это система, позволяющая усилить интеллектуальную деятельность человека с помощью разумного диалога.

В семидесятых годах прошлого века, с того момента, как компьютеры уже не были отдельным и уникальным продуктом, началась массовая автоматизация по двум практически независимым направлениям. Одним из них является автоматизация бизнес-процессов, которую мы называем информационными технологиями (ИТ).

Другое — автоматизация технологических процессов, это направление, в отличие от IT, стали называть операционными технологиями (OT, Operational Technology) или (IIoT) — Промышленный Интернет вещей.

Важно уточнить, что ИТ имеют дело не с информацией, а с данными, поэтому правильнее было бы назвать это «технологией данных». Суть - извлечение знаний из базы данных. ИТ объединяет компьютеры, системы хранения и сети с созданием, обработкой, хранением, безопасностью и обменом электронными данными любого типа. ОТ (IIoT) — это тоже набор аппаратного и программного обеспечения, но предназначенный для контроля и управления физическими процессами.

Интернет вещей позволяет улучшить интеграцию виртуального и физического миров. Это важная базовая технология в таких областях, как умные дома, умные города, интеллектуальные транспортные системы и интеллектуальные электросети. Примеры приложений Интернета вещей включают мониторинг окружающей среды, мониторинг инфраструктуры, автоматизацию зданий и инфраструктуры, распознавание активности и поведенческий мониторинг. «Вещами», формирующими Интернет вещей, могут быть такие разнообразные физические объекты, как автомобили, оснащенные датчиками, медицинские имплантаты, бытовая техника, умные часы и другие носимые устройства, термостаты и контроллеры систем вентиляции.

Нынешнее видение Интернета вещей возникло в результате эволюции и конвергенции нескольких технологий. Интернет вещей опирается на традиционные дисциплины, такие как беспроводные сенсорные сети, встроенные системы, системы управления и автоматизации (включая автоматизацию производства, дома и здания) и другие.

Классификация ИИ

Искусственный интеллект можно разделить на сильный и слабый. Цель Strong AI — создать машины, которые смогут думать как человек, обладать сознанием разумного существа. С другой стороны, слабый ИИ (Weak AI) — это побочный продукт в процессе создания сильного ИИ — различных технологий, которые внедряются в системы для дополнения их «интеллектуальными» свойствами.

Технический интеллект – это процессор поиска рациональных решений во времени и пространстве, который наилучшим образом удовлетворяет условиям достижения цели носителя интеллекта (творца). Эти условия могут содержать ограничения и учитывать противодействие других интеллектов.

ЕИ, естественный интеллект, – это врожденно-приобретенное свойство живого вещества (например, иммунитет). ИИ – это приобретенное свойство неживой материи.

Согласно этой формулировке интеллекта, между ЕИ и ИИ нет фундаментальной разницы. Ключевым понятием становится понятие носителя разума, понятие «творец».
 
"Машинное обучение" или "Искусственный интеллект"?

Интеллект, в отличие от алгоритма, непредсказуем. Понятия «интеллект» и «интеллект» имеют совершенно разные значения. В психологии и нейробиологии теория интеллектуальных систем использует термины интеллект (разум) и интеллект (эмоции) для описания того, как люди понимают мир и реальность. Интеллект (факт) и интеллект (процесс, чувство) определяют «экзистенциальный ход жизни».

При изучении человеческого разума под интеллектом понимают способность человеческого разума правильно рассуждать о том, что на самом деле верно, а что ложно, и как решать проблемы. Но компьютер не может синтезировать выводы о том, что истинно, а что ложно. Его реальность виртуальна, искусственна. Поэтому у него нет живого, «острого интеллекта».

61% европейцев положительно относятся к искусственному интеллекту и робототехнике, а 88% считает, что этими технологиями следует тщательно управлять (Евробарометр, ЕС 28). Мировой рынок решений в области искусственного интеллекта в 2024 году достигнет $137,5 млрд. Мировой рынок решений в области нейротехнологий вырастет до $7 млрд в 2024 году. Если принять во внимание мировой рынок искусственного интеллекта и нейротехнологий в целом – с учетом внутренних разработок компаний – то рынок ИИ к 2024 году увеличится до 890 миллиардов долларов.

ИИ более эффективен в отраслях со свободной структурой, т.е. где нет ранее известного метода работы. Такие отрасли характеризуются неоднозначностью входной информации и наличием различных препятствий, но в то же время необходимо принимать важные, строгие, однозначные решения, а также желательно прогнозировать коэффициент эффективности этих решений. К таким отраслям могут относиться медицина, менеджмент, управление сложными техническими объектами, психология, лингвистика и т. д. В тех отраслях, которые строго структурированы, применение ИИ не столь эффективно, поскольку для решения задач в этих отраслях используются давно зарекомендовавшие себя и проверенные методы, алгоритмы и формулы. К таким отраслям могут относиться математика, физика, геодезия, сопротивление материалов и т. д.

ИИ как наука:

- отрасль информатики, изучающая автоматизацию разумного, разумного поведения компьютеров, исследование и разработку систем, способных воспринимать, анализировать и собирать информацию с целью использования ее для поиска решений в конкретных ситуациях;
 
- такая отрасль науки, объектом изучения которой является любая разумная деятельность и случаи обработки информации, которые невозможно выполнить с помощью простых и точных алгоритмов;
 
- разработка программного обеспечения, имитирующего мышление человека.

Научные школы
По подходу к решению задач искусственный интеллект делится на обычный ИИ и вычислительный интеллект.
Обычный ИИ включает в себя методы, которые сейчас классифицируются как машинное обучение, характеризующееся формализмом и статистическим анализом. Он также известен как символический ИИ, логический ИИ.
Основные методы:
• Экспертные системы – системы, основанные на знаниях;
• Прецедентное рассуждение – рассуждение, основанное на аналогичных случаях;
• Байесовские сети – сети, основанные на вероятностях;
• Behavior Based AI (Behavior Based AI) — модульный подход, состоящий из автономных поведенческих программ, которые запускаются в зависимости от изменения окружающей среды.

Вычислительный интеллект (CI) предполагает итеративную разработку или обучение. Обучение основано на эмпирических данных и связано с несимволическим ИИ. Методы:
• Нейронные сети – основаны на структурах, аналогичных человеческому мозгу; системы с очень высокими возможностями распознавания изображений;
• Нечеткие системы – методика рассуждений в условиях неопределенности, широко используемая в современных системах защиты производства и потребителей и контроля соответствия качества;
• Эволюционные вычисления – для поиска наилучших решений проблемы используются концепции, применяемые в биологии, такие как популяция, мутация и естественный отбор.

Эти методы используются:
* В эволюционных алгоритмах (например, генетических алгоритмах);
* В роевых алгоритмах (например, муравьиный алгоритм).
Предпринимаются попытки объединить эти две группы с помощью гибридных систем распознавания образа.

В литературе выделяют три типа искусственного интеллекта.

1. Искусственный "узкий интеллект" (искусственный узкий интеллект), представляющий собой машину, интеллект которой равен человеческому интеллекту или превосходит его только при выполнении определенных задач.

Примеры: IBM «Deep Blue» и «Watson» (используются в организации и регулировании дорожного движения; анализ информации с камер видеонаблюдения и др.), поисковая система «Google», настольная игра «AlphaGo», программа-переводчик «Google Translate». , «Амазон», адаптация рекламы под пользователя социальных сетей, спам-фильтры и т.д.

2. Общий искусственный интеллект (искусственный "общий интеллект"), воспроизводящий весь спектр человеческого поведения.

3. Искусственный сверхинтеллект (искусственный сверхинтеллект), превосходящий человеческие возможности в выполнении любых задач и больше похожий на искусственный интеллект, изображенный в научно-популярной литературе и научно-фантастических фильмах.

В более широком смысле под искусственным интеллектом мы подразумеваем информатику, которая разрабатывает машины, способные воспринимать, рассуждать и действовать.

Целью специалистов по искусственному интеллекту больше не является создание машины, воспроизводящей человеческое восприятие, рассуждения и способности к действию, а такой, которая компенсирует многие человеческие несовершенства.

В более узком смысле искусственный интеллект — это машина, о возможностях которой судят по тому, насколько хорошо она воспроизводит умственные способности человека, такие как распознавание образов, понимание языка, адаптивное обучение на основе опыта, рассуждение или стратегическое мышление;

Его цель – существенно облегчить повседневную жизнь человека практически во всех сферах, обеспечив сбор и анализ информации, формирование базы знаний.

Новейшие разработки в области технологий автоматизации и искусственного интеллекта вызывают большой интерес и привлекают инвестиции во многие отрасли, в том числе в информационные и коммуникационные технологии. Поставщики сетевых услуг теперь могут использовать возможности искусственного интеллекта для обеспечения давно желаемой сквозной автоматизации операций. Однако большинство поставщиков сетевых услуг не готовы предоставить сетям возможность самостоятельно выбирать направление своего развития и полностью исключить людей из управления рабочим процессом.

Большинство поставщиков сетевых услуг заинтересованы в том, чтобы сети и рабочие процессы могли адаптироваться к меняющимся конкурентным ситуациям и потребительскому спросу. Для этого требуется комплексное решение, сочетающее в себе операционную автоматизацию под контролем человека, возможности анализа данных и программируемую инфраструктуру.

Потребность в искусственном интеллекте возникает тогда, когда проблемные или поддерживаемые области постоянно развиваются, поэтому системы искусственного интеллекта должны отвечать особым требованиям:

1) адекватно отражать знания в соответствующей области в каждый момент времени;

2) должен быть пригоден для простой и быстрой реконструкции при изменении условий проблемы.

Принципы работы с ИИ были разработаны в ходе конференции в Асиломаре (Калифорния, США).

Искусственный интеллект уже сделал возможным создание инструментов, по всему миру приносящих пользу тем, кто ими пользуется. Предполагается, что дальнейшая разработка ИИ в соответствии с представленными ниже принципами может открыть удивительные возможности для помощи людям на десятилетия и даже века вперед.

Область исследований

1) Цель исследования: цель исследований ИИ должна лежать в области создания не бесцельного разума, но систем, направленных на принесение пользы человечеству.

2) Финансирование исследований: инвестиции в ИИ должны сопровождаться субсидированием исследований, направленных на поиск полезных способов применения ИИ, в контексте которых рассматриваются непростые вопросы из области компьютерных наук, экономики, права, этики и социальных наук. Некоторые из таких вопросов:

Как обеспечить надежность будущего ИИ таким образом, чтобы системы выполняли свою программу, не подвергаясь угрозе сбоев и хакерских атак? Как повысить уровень благосостояния с помощью автоматизации процессов, не сократив при этом уровень человеческого труда и сохранив его назначение? Как, сделав правовую систему более эффективной и справедливой, модифицировать ее в соответствии с развитием ИИ и учесть все правовые риски, связанные с его использованием? Какие ценностные ориентиры должны лежать в основе ИИ и каким правовым и моральным статусом он должен обладать?

3) Диалог ученых и политических деятелей: необходим конструктивный и здоровый диалог между исследователями ИИ и политическим руководством.

4) Культура отношений в исследовательском сообществе: среди исследователей и разработчиков систем ИИ должна поощряться культура взаимодействия, доверия и открытости.

5) Отсутствие конкуренции: команды разработчиков ИИ должны активно взаимодействовать друг с другом во избежание ненадлежащего исполнения стандартов безопасности.

Этика и ценности

6) Безопасность: системы ИИ должны быть безопасны и защищены на протяжении всего срока эскплуатации, а в ситуациях, где это целесообразно, штатная работа ИИ должна быть легко верифицируема.

7) Открытость сбоев в системе: если система ИИ причиняет вред, должна быть возможность выяснить причину.

8) Открытость системе правосудия: любое участие автономной системы ИИ в принятии судебного решения должно быть удовлетворительным образом обосновано и доступно для проверки компетентным органами.

9) Ответственность: разработчики и создатели продвинутых систем ИИ напрямую заинтересованы в моральной стороне последствий использования, злоупотребления и действий ИИ, и именно на их плечах лежит ответственность за формирование подобных последствий.

10) Синхронизация ценностей: системы ИИ с высокой степенью автономности должны быть разработаны таким образом, чтобы их цели и поведение были согласованы с человеческими ценностями на всем протяжении работы.

11) Человеческие ценности: устройство и функционирование систем ИИ должно быть согласовано с идеалами человеческого достоинства, прав, свобод и культурного разнообразия.

12) Защита личных данных: люди должны иметь право на доступ к персональным данным, их обработку и контроль, при наличии у систем ИИ возможности анализа и использования этих данных.

13) Свобода и конфиденциальность: применение систем ИИ к персональным данным не должно безосновательно сокращать реальную или субъективно воспринимаемую свободу людей.

14) Совместная выгода: технологии ИИ должны приносить пользу максимально возможному числу людей.

15) Совместное процветание: экономические блага, созданные при помощи ИИ, должны получить широкое распространение ради принесения пользы всему человечеству.

16) Контроль ИИ человеком: люди должны определять процедуру и степень необходимости передачи системе ИИ функции принятия решений для выполнения целей, поставленных человеком.

17) Устойчивость систем: те, кто обладает влиянием, управляя продвинутыми системами ИИ, должны уважать и улучшать общественные процессы, от которых зависит здоровье социума, а не подрывать таковые.

18)  Гонка вооружений в области ИИ: стоит избегать гонки вооружений в области автономного летального оружия.
Долгосрочная перспектива

19) Опасность недооценки возможностей: стоит избегать уверенных предположений относительно верхнего порога возможностей ИИ будущего, особенно в отсутствие консенсуса по этому вопросу.

20)  Важность: продвинутый ИИ может повлечь коренные изменения в истории жизни на Земле, и его разработка и управление должны осуществляться при наличии соответствующих ресурсов и в условиях особой тщательности.

21) Риски: потенциальные риски, связанные с системами ИИ, особенно опасность катастроф или угроза существованию жизни в целом, должны купироваться действиями по планированию и смягчению рисков, соразмерными возможному масштабу воздействия.

22) Рекурсивное автообучение: системы ИИ, разработанные для улучшения эффективности собственных алгоритмов и самовоспроизведения, ведущего к быстрому изменению качества и количества, должны быть объектом применения мер жесткого регулирования и контроля.

23)  Всеобщее благо: сверхразум должен быть разработан исключительно в целях, соответствующих большинству этических идеалов и для пользы всего человечества, а не одного государства или организации.

Человеческий интеллект – это способность мыслить абстрактно – творчески и рассуждать рационально. Но, -увы!-, не оптимально! Эволюция познания человека основана на методе проб и ошибок. Тех самых, которые его ничему не учат. Потому, что он - человек. А человек всегда будет ошибаться, пока не станет роботом.

Многие учёные уже пришли к выводу, что идея создания ИИ — тупиковая. Бесконечный процесс вместо конкретного результата. На самом деле никакого ИИ вообще нет. И даже в принципе это невозможно. Потому что алгоритм и интеллект — понятия диаметрально противоположные. ИИ нужен только тогда, когда алгоритмы не работают. ИИ — это скорее божественная помощь человеку, чем сам Бог. Алгоритмы ИИ предсказуемы, поскольку ранее они были разработаны людьми.

Как будто все ясно. Система ИИ детерминирована. Нет никакой неопределенности. Вероятностных и случайных процессов нет. Но в том-то и дело, что интеллект непредсказуем. Если поведение машины заранее предсказуемо, то у нее нет никакого интеллекта. Кроме того, у машины отсутствует ассоциативное, творческое мышление. Машина вообще не способна к синтезу самосознания. У машины также нет творческих способностей. Если не считать сбои в работе. Алгоритмы изобретаются людьми, а не машинами. Алгоритм и интеллект несовместимы. Поэтому говорить о существовании «искусственного интеллекта» пока нет никаких разумных оснований.