# data[].attributes.headline
Искусственный интеллект 1 факт

# data[].attributes.subject
Искусственный интеллект 1 факт

# data[].attributes.body
1. Британский математик по имени Алан Тьюринг является одним из отцов-основателей теории и развития искусственного интеллекта. В 1950-х годах он изобрел тест (тест Тьюринга), чтобы доказать, что машина демонстрирует искусственный интеллект. Тест помогает человеку, оценивающему ИИ, понять, может ли мыслить ИИ. На основании вопросов, на которые отвечает бот, человек может определить, проявил ли бот поведение, достаточно интеллектуальное, чтобы быть эквивалентным или неотличимым от поведения человека.

# data[].attributes.attachment_link.provider_name
Искусственный интеллект, искусственный разум, системы искусственного интеллекта

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
ИИ развивается быстрее, чем вы можете себе представить. Вот несколько интересных фактов об искусственном интеллекте.

1. Британский математик по имени Алан Тьюринг является одним из отцов-основателей теории и развития искусственного интеллекта. В 1950-х годах он изобрел тест (тест Тьюринга), чтобы доказать, что машина демонстрирует искусственный интеллект. Тест помогает человеку, оценивающему ИИ, понять, может ли мыслить ИИ. На основании вопросов, на которые отвечает бот, человек может определить, проявил ли бот поведение, достаточно интеллектуальное, чтобы быть эквивалентным или неотличимым от поведения человека.

2. В 1996 году Deep Blue проиграла российскому шахматисту Гари Каспарову. Deep Blue был разработан IBM, чтобы победить Каспарова. Что же удивительнее: то, что машина могла вычислить 200 миллионов возможных ходов, или то, что Каспаров все таки смог перехитрить машину?

3. Успех Deep Blue породил суперкомпьютер IBM Watson, который был специально разработан, чтобы конкурировать с чемпионами. В настоящий момент Watson используется во многих областях, в том числе помогает людям учиться готовить разнообразные блюда.

4. Существует несколько различных типов искусственного интеллекта. Один из них называется Expert Systems. Этот тип искусственного интеллекта основан на знаниях и предназначен для отображения и имитации аспектов интеллектуального поведения. В конечном счете, цель этого типа ИИ заключается в том, чтобы подражать человеческим способностям восприятия и познания. Видеоигры, которыми пользуются миллионы людей ежедневно, используют этот тип ИИ.

5. Sony Aibo была одной из первых "игрушек", которую вы могли купить и взаимодействовать с ИИ. Aibo - это роботизированная собака, которая может исследовать что-либо, играть и выражать такие эмоции, как грусть и счастье. Одной из его уникальных черт было то, что он мог даже признать своего владельца! Современная и более дорогая версия - Manobot робота Softbank's Pepper.

6. Автономные транспортные средства - это одна из самых актуальных тем в наши дни. Это будущее транспорта. Они опираются на искусственный интеллект, чтобы распознавать и адаптироваться к условиям и поведению вождения.

7. Facebook и Twitter - две компании, использующие ИИ для сопоставления людей с соответствующим контентом на соответствующих сайтах. Google один из первых совершенствовал использование ИИ, чтобы помочь людям в поиске информации.

8. Есть много экспертов, которых интересует ИИ, в том числе основатель Tesla Элон Маск. Недавно он инвестировал 10 миллионов долларов США в 37 исследовательские проекты, чтобы убедиться, что ИИ никогда не одержит верх.

Два других известных человека, которые разделяют мнение Элона Маска - это Билл Гейтс и Стивен Хокинг.

9. Вы можете взаимодействовать с искусственным интеллектом намного больше, чем думаете. Их сотни миллионов, включая персонализированных помощников на наших мобильных телефонах, таких как Siri и Cortana. Мы используем их, чтобы найти время для фильма и заправочную станцию поблизости или прогноз погоды.

10. Наше будущее, несомненно, переплетается с искусственным интеллектом. Неизбежно, что он превзойдет способности человека, но большинство из его способностей также улучшит нашу жизнь. "Квантовый искусственный интеллект" будет использовать ИИ для продвинутых лекарств в медицине или картирования еще большей части Вселенной. НАСА имеет лабораторию квантового искусственного интеллекта, которая в настоящее время работает над официальной оценкой потенциала этих систем.

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
искусственный интеллект

# data[].attributes.attachment_link.title
10 интересных фактов об искусственном интеллекте

# data[].attributes.attachment_link.description
ИИ развивается быстрее, чем вы можете себе представить. Вот несколько интересных фактов об искусственном интеллекте. 1. Британский математик по имени Алан Тьюринг является одним из отцов-основателей теории и развития искусственного интеллекта.

# data[].attributes.headline
Искусственный интеллект 2 факт

# data[].attributes.subject
Искусственный интеллект 2 факт

# data[].attributes.body
2. В 1996 году Deep Blue проиграла российскому шахматисту Гари Каспарову. Deep Blue был разработан IBM, чтобы победить Каспарова. Что же удивительнее: то, что машина могла вычислить 200 миллионов возможных ходов, или то, что Каспаров все таки смог перехитрить машину?

# data[].attributes.attachment_link.provider_name
Искусственный интеллект, искусственный разум, системы искусственного интеллекта

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
ИИ развивается быстрее, чем вы можете себе представить. Вот несколько интересных фактов об искусственном интеллекте.

1. Британский математик по имени Алан Тьюринг является одним из отцов-основателей теории и развития искусственного интеллекта. В 1950-х годах он изобрел тест (тест Тьюринга), чтобы доказать, что машина демонстрирует искусственный интеллект. Тест помогает человеку, оценивающему ИИ, понять, может ли мыслить ИИ. На основании вопросов, на которые отвечает бот, человек может определить, проявил ли бот поведение, достаточно интеллектуальное, чтобы быть эквивалентным или неотличимым от поведения человека.

2. В 1996 году Deep Blue проиграла российскому шахматисту Гари Каспарову. Deep Blue был разработан IBM, чтобы победить Каспарова. Что же удивительнее: то, что машина могла вычислить 200 миллионов возможных ходов, или то, что Каспаров все таки смог перехитрить машину?

3. Успех Deep Blue породил суперкомпьютер IBM Watson, который был специально разработан, чтобы конкурировать с чемпионами. В настоящий момент Watson используется во многих областях, в том числе помогает людям учиться готовить разнообразные блюда.

4. Существует несколько различных типов искусственного интеллекта. Один из них называется Expert Systems. Этот тип искусственного интеллекта основан на знаниях и предназначен для отображения и имитации аспектов интеллектуального поведения. В конечном счете, цель этого типа ИИ заключается в том, чтобы подражать человеческим способностям восприятия и познания. Видеоигры, которыми пользуются миллионы людей ежедневно, используют этот тип ИИ.

5. Sony Aibo была одной из первых "игрушек", которую вы могли купить и взаимодействовать с ИИ. Aibo - это роботизированная собака, которая может исследовать что-либо, играть и выражать такие эмоции, как грусть и счастье. Одной из его уникальных черт было то, что он мог даже признать своего владельца! Современная и более дорогая версия - Manobot робота Softbank's Pepper.

6. Автономные транспортные средства - это одна из самых актуальных тем в наши дни. Это будущее транспорта. Они опираются на искусственный интеллект, чтобы распознавать и адаптироваться к условиям и поведению вождения.

7. Facebook и Twitter - две компании, использующие ИИ для сопоставления людей с соответствующим контентом на соответствующих сайтах. Google один из первых совершенствовал использование ИИ, чтобы помочь людям в поиске информации.

8. Есть много экспертов, которых интересует ИИ, в том числе основатель Tesla Элон Маск. Недавно он инвестировал 10 миллионов долларов США в 37 исследовательские проекты, чтобы убедиться, что ИИ никогда не одержит верх.

Два других известных человека, которые разделяют мнение Элона Маска - это Билл Гейтс и Стивен Хокинг.

9. Вы можете взаимодействовать с искусственным интеллектом намного больше, чем думаете. Их сотни миллионов, включая персонализированных помощников на наших мобильных телефонах, таких как Siri и Cortana. Мы используем их, чтобы найти время для фильма и заправочную станцию поблизости или прогноз погоды.

10. Наше будущее, несомненно, переплетается с искусственным интеллектом. Неизбежно, что он превзойдет способности человека, но большинство из его способностей также улучшит нашу жизнь. "Квантовый искусственный интеллект" будет использовать ИИ для продвинутых лекарств в медицине или картирования еще большей части Вселенной. НАСА имеет лабораторию квантового искусственного интеллекта, которая в настоящее время работает над официальной оценкой потенциала этих систем.

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
искусственный интеллект

# data[].attributes.attachment_link.title
10 интересных фактов об искусственном интеллекте

# data[].attributes.attachment_link.description
ИИ развивается быстрее, чем вы можете себе представить. Вот несколько интересных фактов об искусственном интеллекте. 1. Британский математик по имени Алан Тьюринг является одним из отцов-основателей теории и развития искусственного интеллекта.

# data[].attributes.headline
Искусственный интеллект 3 факт 

# data[].attributes.subject
Искусственный интеллект 3 факт 

# data[].attributes.body
3. Успех Deep Blue породил суперкомпьютер IBM Watson, который был специально разработан, чтобы конкурировать с чемпионами. В настоящий момент Watson используется во многих областях, в том числе помогает людям учиться готовить разнообразные блюда.

# data[].attributes.attachment_link.provider_name
Искусственный интеллект, искусственный разум, системы искусственного интеллекта

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
ИИ развивается быстрее, чем вы можете себе представить. Вот несколько интересных фактов об искусственном интеллекте.

1. Британский математик по имени Алан Тьюринг является одним из отцов-основателей теории и развития искусственного интеллекта. В 1950-х годах он изобрел тест (тест Тьюринга), чтобы доказать, что машина демонстрирует искусственный интеллект. Тест помогает человеку, оценивающему ИИ, понять, может ли мыслить ИИ. На основании вопросов, на которые отвечает бот, человек может определить, проявил ли бот поведение, достаточно интеллектуальное, чтобы быть эквивалентным или неотличимым от поведения человека.

2. В 1996 году Deep Blue проиграла российскому шахматисту Гари Каспарову. Deep Blue был разработан IBM, чтобы победить Каспарова. Что же удивительнее: то, что машина могла вычислить 200 миллионов возможных ходов, или то, что Каспаров все таки смог перехитрить машину?

3. Успех Deep Blue породил суперкомпьютер IBM Watson, который был специально разработан, чтобы конкурировать с чемпионами. В настоящий момент Watson используется во многих областях, в том числе помогает людям учиться готовить разнообразные блюда.

4. Существует несколько различных типов искусственного интеллекта. Один из них называется Expert Systems. Этот тип искусственного интеллекта основан на знаниях и предназначен для отображения и имитации аспектов интеллектуального поведения. В конечном счете, цель этого типа ИИ заключается в том, чтобы подражать человеческим способностям восприятия и познания. Видеоигры, которыми пользуются миллионы людей ежедневно, используют этот тип ИИ.

5. Sony Aibo была одной из первых "игрушек", которую вы могли купить и взаимодействовать с ИИ. Aibo - это роботизированная собака, которая может исследовать что-либо, играть и выражать такие эмоции, как грусть и счастье. Одной из его уникальных черт было то, что он мог даже признать своего владельца! Современная и более дорогая версия - Manobot робота Softbank's Pepper.

6. Автономные транспортные средства - это одна из самых актуальных тем в наши дни. Это будущее транспорта. Они опираются на искусственный интеллект, чтобы распознавать и адаптироваться к условиям и поведению вождения.

7. Facebook и Twitter - две компании, использующие ИИ для сопоставления людей с соответствующим контентом на соответствующих сайтах. Google один из первых совершенствовал использование ИИ, чтобы помочь людям в поиске информации.

8. Есть много экспертов, которых интересует ИИ, в том числе основатель Tesla Элон Маск. Недавно он инвестировал 10 миллионов долларов США в 37 исследовательские проекты, чтобы убедиться, что ИИ никогда не одержит верх.

Два других известных человека, которые разделяют мнение Элона Маска - это Билл Гейтс и Стивен Хокинг.

9. Вы можете взаимодействовать с искусственным интеллектом намного больше, чем думаете. Их сотни миллионов, включая персонализированных помощников на наших мобильных телефонах, таких как Siri и Cortana. Мы используем их, чтобы найти время для фильма и заправочную станцию поблизости или прогноз погоды.

10. Наше будущее, несомненно, переплетается с искусственным интеллектом. Неизбежно, что он превзойдет способности человека, но большинство из его способностей также улучшит нашу жизнь. "Квантовый искусственный интеллект" будет использовать ИИ для продвинутых лекарств в медицине или картирования еще большей части Вселенной. НАСА имеет лабораторию квантового искусственного интеллекта, которая в настоящее время работает над официальной оценкой потенциала этих систем.

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
искусственный интеллект

# data[].attributes.attachment_link.title
10 интересных фактов об искусственном интеллекте

# data[].attributes.attachment_link.description
ИИ развивается быстрее, чем вы можете себе представить. Вот несколько интересных фактов об искусственном интеллекте. 1. Британский математик по имени Алан Тьюринг является одним из отцов-основателей теории и развития искусственного интеллекта.

# data[].attributes.headline
Искусственный интеллект 4 факт

# data[].attributes.subject
Искусственный интеллект 4 факт

# data[].attributes.body
4. Существует несколько различных типов искусственного интеллекта. Один из них называется Expert Systems. Этот тип искусственного интеллекта основан на знаниях и предназначен для отображения и имитации аспектов интеллектуального поведения. В конечном счете, цель этого типа ИИ заключается в том, чтобы подражать человеческим способностям восприятия и познания. Видеоигры, которыми пользуются миллионы людей ежедневно, используют этот тип ИИ.

# data[].attributes.attachment_link.provider_name
Искусственный интеллект, искусственный разум, системы искусственного интеллекта

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
ИИ развивается быстрее, чем вы можете себе представить. Вот несколько интересных фактов об искусственном интеллекте.

1. Британский математик по имени Алан Тьюринг является одним из отцов-основателей теории и развития искусственного интеллекта. В 1950-х годах он изобрел тест (тест Тьюринга), чтобы доказать, что машина демонстрирует искусственный интеллект. Тест помогает человеку, оценивающему ИИ, понять, может ли мыслить ИИ. На основании вопросов, на которые отвечает бот, человек может определить, проявил ли бот поведение, достаточно интеллектуальное, чтобы быть эквивалентным или неотличимым от поведения человека.

2. В 1996 году Deep Blue проиграла российскому шахматисту Гари Каспарову. Deep Blue был разработан IBM, чтобы победить Каспарова. Что же удивительнее: то, что машина могла вычислить 200 миллионов возможных ходов, или то, что Каспаров все таки смог перехитрить машину?

3. Успех Deep Blue породил суперкомпьютер IBM Watson, который был специально разработан, чтобы конкурировать с чемпионами. В настоящий момент Watson используется во многих областях, в том числе помогает людям учиться готовить разнообразные блюда.

4. Существует несколько различных типов искусственного интеллекта. Один из них называется Expert Systems. Этот тип искусственного интеллекта основан на знаниях и предназначен для отображения и имитации аспектов интеллектуального поведения. В конечном счете, цель этого типа ИИ заключается в том, чтобы подражать человеческим способностям восприятия и познания. Видеоигры, которыми пользуются миллионы людей ежедневно, используют этот тип ИИ.

5. Sony Aibo была одной из первых "игрушек", которую вы могли купить и взаимодействовать с ИИ. Aibo - это роботизированная собака, которая может исследовать что-либо, играть и выражать такие эмоции, как грусть и счастье. Одной из его уникальных черт было то, что он мог даже признать своего владельца! Современная и более дорогая версия - Manobot робота Softbank's Pepper.

6. Автономные транспортные средства - это одна из самых актуальных тем в наши дни. Это будущее транспорта. Они опираются на искусственный интеллект, чтобы распознавать и адаптироваться к условиям и поведению вождения.

7. Facebook и Twitter - две компании, использующие ИИ для сопоставления людей с соответствующим контентом на соответствующих сайтах. Google один из первых совершенствовал использование ИИ, чтобы помочь людям в поиске информации.

8. Есть много экспертов, которых интересует ИИ, в том числе основатель Tesla Элон Маск. Недавно он инвестировал 10 миллионов долларов США в 37 исследовательские проекты, чтобы убедиться, что ИИ никогда не одержит верх.

Два других известных человека, которые разделяют мнение Элона Маска - это Билл Гейтс и Стивен Хокинг.

9. Вы можете взаимодействовать с искусственным интеллектом намного больше, чем думаете. Их сотни миллионов, включая персонализированных помощников на наших мобильных телефонах, таких как Siri и Cortana. Мы используем их, чтобы найти время для фильма и заправочную станцию поблизости или прогноз погоды.

10. Наше будущее, несомненно, переплетается с искусственным интеллектом. Неизбежно, что он превзойдет способности человека, но большинство из его способностей также улучшит нашу жизнь. "Квантовый искусственный интеллект" будет использовать ИИ для продвинутых лекарств в медицине или картирования еще большей части Вселенной. НАСА имеет лабораторию квантового искусственного интеллекта, которая в настоящее время работает над официальной оценкой потенциала этих систем.

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
искусственный интеллект

# data[].attributes.attachment_link.title
10 интересных фактов об искусственном интеллекте

# data[].attributes.attachment_link.description
ИИ развивается быстрее, чем вы можете себе представить. Вот несколько интересных фактов об искусственном интеллекте. 1. Британский математик по имени Алан Тьюринг является одним из отцов-основателей теории и развития искусственного интеллекта.

# data[].attributes.headline
Искусственный интеллект 5 факт

# data[].attributes.subject
Искусственный интеллект 5 факт

# data[].attributes.body
5. Sony Aibo была одной из первых «игрушек», которую вы могли купить и взаимодействовать с ИИ. Aibo — это роботизированная собака, которая может исследовать что-либо, играть и выражать такие эмоции, как грусть и счастье. Одной из его уникальных черт было то, что он мог даже признать своего владельца! Современная и более дорогая версия — Manobot робота Softbank’s Pepper.

# data[].attributes.attachment_link.provider_name
Искусственный интеллект, искусственный разум, системы искусственного интеллекта

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
ИИ развивается быстрее, чем вы можете себе представить. Вот несколько интересных фактов об искусственном интеллекте.

1. Британский математик по имени Алан Тьюринг является одним из отцов-основателей теории и развития искусственного интеллекта. В 1950-х годах он изобрел тест (тест Тьюринга), чтобы доказать, что машина демонстрирует искусственный интеллект. Тест помогает человеку, оценивающему ИИ, понять, может ли мыслить ИИ. На основании вопросов, на которые отвечает бот, человек может определить, проявил ли бот поведение, достаточно интеллектуальное, чтобы быть эквивалентным или неотличимым от поведения человека.

2. В 1996 году Deep Blue проиграла российскому шахматисту Гари Каспарову. Deep Blue был разработан IBM, чтобы победить Каспарова. Что же удивительнее: то, что машина могла вычислить 200 миллионов возможных ходов, или то, что Каспаров все таки смог перехитрить машину?

3. Успех Deep Blue породил суперкомпьютер IBM Watson, который был специально разработан, чтобы конкурировать с чемпионами. В настоящий момент Watson используется во многих областях, в том числе помогает людям учиться готовить разнообразные блюда.

4. Существует несколько различных типов искусственного интеллекта. Один из них называется Expert Systems. Этот тип искусственного интеллекта основан на знаниях и предназначен для отображения и имитации аспектов интеллектуального поведения. В конечном счете, цель этого типа ИИ заключается в том, чтобы подражать человеческим способностям восприятия и познания. Видеоигры, которыми пользуются миллионы людей ежедневно, используют этот тип ИИ.

5. Sony Aibo была одной из первых "игрушек", которую вы могли купить и взаимодействовать с ИИ. Aibo - это роботизированная собака, которая может исследовать что-либо, играть и выражать такие эмоции, как грусть и счастье. Одной из его уникальных черт было то, что он мог даже признать своего владельца! Современная и более дорогая версия - Manobot робота Softbank's Pepper.

6. Автономные транспортные средства - это одна из самых актуальных тем в наши дни. Это будущее транспорта. Они опираются на искусственный интеллект, чтобы распознавать и адаптироваться к условиям и поведению вождения.

7. Facebook и Twitter - две компании, использующие ИИ для сопоставления людей с соответствующим контентом на соответствующих сайтах. Google один из первых совершенствовал использование ИИ, чтобы помочь людям в поиске информации.

8. Есть много экспертов, которых интересует ИИ, в том числе основатель Tesla Элон Маск. Недавно он инвестировал 10 миллионов долларов США в 37 исследовательские проекты, чтобы убедиться, что ИИ никогда не одержит верх.

Два других известных человека, которые разделяют мнение Элона Маска - это Билл Гейтс и Стивен Хокинг.

9. Вы можете взаимодействовать с искусственным интеллектом намного больше, чем думаете. Их сотни миллионов, включая персонализированных помощников на наших мобильных телефонах, таких как Siri и Cortana. Мы используем их, чтобы найти время для фильма и заправочную станцию поблизости или прогноз погоды.

10. Наше будущее, несомненно, переплетается с искусственным интеллектом. Неизбежно, что он превзойдет способности человека, но большинство из его способностей также улучшит нашу жизнь. "Квантовый искусственный интеллект" будет использовать ИИ для продвинутых лекарств в медицине или картирования еще большей части Вселенной. НАСА имеет лабораторию квантового искусственного интеллекта, которая в настоящее время работает над официальной оценкой потенциала этих систем.

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
искусственный интеллект

# data[].attributes.attachment_link.title
10 интересных фактов об искусственном интеллекте

# data[].attributes.attachment_link.description
ИИ развивается быстрее, чем вы можете себе представить. Вот несколько интересных фактов об искусственном интеллекте. 1. Британский математик по имени Алан Тьюринг является одним из отцов-основателей теории и развития искусственного интеллекта.

# data[].attributes.headline
Искусственный интеллект 6 факт

# data[].attributes.subject
Искусственный интеллект 6 факт

# data[].attributes.body
6. Одним из способов определения #AI является знаменитый тест Тьюринга: если вы можете принять компьютер за человека, он (искусственно) «умный».

Тьюринг назвал тест Тьюринга «игрой в имитацию», потому что он представлял эксперимент как своего рода игру в угадывание. Один человек сидел один в комнате и общался с двумя посторонними сторонами - человеком и компьютером, - а затем пытался угадать на основе разговоров, кто из них был машиной. Оригинальный тест Тьюринга - не единственная версия - в 1990 году изобретатель Хью Лебнер изменил правила, увеличив время, которое человек проводит за разговором с компьютером (с пяти до 25 по Тьюрингу), а также количество людей, разговаривающих с внешней стороной ( от двух до четырех).

# data[].attributes.attachment_link.provider_name
Цифровой маркетплейс

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Планируйте хаос и позвольте твитнуть твиты Twitter. - Марк Антоний, Юлий Цезарь (правда)

Вы перегружены потоком информации об искусственном интеллекте в Интернете?

Чувствуете себя беспомощным перед лицом статей об искусственном интеллекте и сообщений в блогах, как убитый астронавтом HAL 9000? (Слишком рано?)

Не сходите с ума от огромного количества информации. Погрузитесь в хаос с этими фактами об ИИ в Твиттере!

Факты об искусственном интеллекте

Факты об ИИ, о которых я рассказываю ниже, сгруппированы по трем категориям:

Основы искусственного интеллекта: история, теория и общая информация, которую вам нужно знать об ИИ.

Использование искусственного интеллекта: как искусственный интеллект влияет на бизнес, медицину, промышленность и все остальное

Искусственный интеллект распускает волосы: странные применения, забавные применения и эфемерные вещи.

Так что читайте и пишите в Твиттере!

Основы искусственного интеллекта

1. Термин "искусственный интеллект" был придуман Джоном Маккарти, профессором Стэнфордского университета, в 1955 году.

2. Определить #AI непросто, но одно определение - это машина, которая "ведет себя так, как если бы человек вел себя так, как это было бы разумно".

Люди все еще спорят о том, как определить искусственный интеллект. Эта концепция существует с 1950-х, начала 20-го века или древнего мира, в зависимости от того, как вы ее определяете. И, как и в случае с другими давними и сложными концепциями, существует множество разногласий по поводу определения.

3. Gartner рекомендует называть # AI "умными машинами", поскольку называть машины "умными" предполагает человеческие характеристики, которых нет у # AI. (ссылка на исследование, защищенное платным доступом)

Gartner отмечает, что называние чего-то "искусственного интеллекта" "может привести к неточным и разрушительным ожиданиям" того, чего на самом деле следует ожидать от ИИ. Такие термины, как "искусственный интеллект", заставляют человека антропоморфизировать технологию, и это приводит к завышенным ожиданиям от того, что все еще остается машиной. Они заходят так далеко, что предлагают "игнорировать маркетинговую шумиху, в которой постоянно используется" термин ИИ.

4. Одним из способов определения #AI является знаменитый тест Тьюринга: если вы можете принять компьютер за человека, он (искусственно) "умный".

Тьюринг назвал тест Тьюринга "игрой в имитацию", потому что он представлял эксперимент как своего рода игру в угадывание. Один человек сидел один в комнате и общался с двумя посторонними сторонами - человеком и компьютером, - а затем пытался угадать на основе разговоров, кто из них был машиной. Оригинальный тест Тьюринга - не единственная версия - в 1990 году изобретатель Хью Лебнер изменил правила, увеличив время, которое человек проводит за разговором с компьютером (с пяти до 25 по Тьюрингу), а также количество людей, разговаривающих с внешней стороной ( от двух до четырех).

5. Юджин, компьютер, разработанный в Английском университете Рединга, был первым #AI, прошедшим тест Тьюринга в 2014 году.

Евгений был разработан русскими ИИ, который выиграл, потому что он был разработан, чтобы походить на мальчика-подростка. Рассуждения его создателя заключались в том, что " [Юджин] может утверждать, что он знает что угодно, но его возраст также делает вполне разумным то, что он не знает всего ".

6. Самый ранний экземпляр #AI? Золотые роботы, созданные греческим богом Гефестом, чтобы помочь ему передвигаться .

7. Парадокс Моравека гласит, что компьютер может обрабатывать числа, как Бернулли, но ему не хватает моторики малышей .

Проще запрограммировать компьютер для выполнения сложных задач (логики, математики, шахмат), чем простых (например, различать встречный автомобиль и проплывающий мимо пластиковый пакет). Парадокс Моравца, очевидно, стал неожиданностью для многих программистов ИИ, которые полагали, что если они смогут заставить компьютеры делать что-то вроде победы над Гарри Каспаровым в шахматах, простые вещи, такие как подъем по лестнице, не будут проблемой. Нет такой удачи. Когда армии роботов атакуют, нас спасут лестничные пролеты и угадайки в детском саду.

8. Узкое место инженерии знаний #AI - это проблема, созданная необходимостью загрузить в ИИ достаточное количество знаний, прежде чем он сможет начать обучение .

9. Стивен Хокинг о #AI? Это будет "либо лучшее, либо худшее, что когда-либо случится с человечеством. Мы пока не знаем, что именно ".

Это довольно большое "либо". ИИ может вылечить рак или помочь ракете вернуться к людям, которые ее запустили. В любом случае, по словам Хокинга, ИИ станет крупнейшим достижением со времен промышленной революции .

10. Илон Маск обеспокоен влиянием # AI на человечество. Он основал Neuralink для создания устройств, которые могли связывать человеческий мозг с компьютерами.

Это звучит здорово, пока вы не поймете, что унизительное воспоминание об игре Томаса Джефферсона в мюзикле для четвертого класса может оказаться в публичном облаке. Современные программы-вымогатели ничего не знают о каком-то хакере, который угрожает передать видео о вас в школьном спектакле мозгам ваших коллег.

11. Одна из первых успешных программ #AI была написана учителем и программистом-любителем по имени Кристофер Стрейчи .

Если вас когда-либо беспокоит опыт, необходимый для освоения такой области, как искусственный интеллект, помните, что первый рабочий ИИ был создан любителем, а Tay от Microsoft (см. Ниже) был создан экспертами.

[ЗАГОЛОВОК: оригинальная программа Стрейчи, в которой слева играли в шашки, а справа - современная игра.]

12. Глубокое обучение, подмножество #AI, обучает машины думать, как люди, имитируя сложность человеческого мышления .

13. Комитет Европейского парламента рекомендовал, чтобы #AI предлагали форму прав человека, но также давали возможность убивать.

14. #Bigdata похожа на библиотеку # AI: чем больше данных вводится в алгоритмы AI, тем умнее он может стать .

Использование искусственного интеллекта

15. Технологические компании вложили 8,5 млрд долларов в #AI в 2015 году, и, по некоторым оценкам, к 2020 году эта цифра составит 47 млрд долларов .

16. Gartner прогнозирует, что к 2020 году пятая часть предприятий будет занимать должности, посвященные "мониторингу и управлению" машинным обучением. (С защитой платного доступа)

"Мониторинг и руководство" будет включать в себя много контролируемого машинного обучения. Как машина учится учиться сама по себе? Люди кормят его толпами примеров и следят за тем, чтобы алгоритм машинного обучения мог делать правильные выводы на основе этих примеров.

17. # Чат-боты - это урезанные программы #AI, которые имитируют человеческую речь и часто механизируют работу по обслуживанию клиентов .

Если вы не видели термин "чат-бот" в Интернете за последний год, примите наши поздравления! Вы достигли великолепной изоляции, которую хотел Торо. 33 000 разработчиков разработали около 34 000 различных чат-ботов , и это только те, которые работают в Facebook Messenger.

18.. Клэр из @ Informatica - это #businessintelligence #AI, который автоматизирует задачи, рекомендует правильные данные и упрощает поиск этих данных.

16 мая 2017 года компания по управлению данными Informatica объявила о добавлении искусственного интеллекта в свою платформу данных Intelligence: Claire . Informatica говорит, что Клэр упростит поиск, визуализацию и использование данных. Помимо прочего, ИИ сможет группировать похожие объекты данных, а также "автоматически помечать и классифицировать другие данные", почти так же, как Facebook предлагает вам отмечать друзей на ваших фотографиях.

19. Многие крупные # финансовые компании имеют свои собственные алгоритмы #AI для прогнозирования рыночных изменений .

20. #AI анализирует больше информации за день, чем #doctors за год .

21. #AI также превосходит врачей в некоторых сферах их деятельности: @IBMWatson успешно диагностирует # рак на 90%, а человеческие документы - только на 50% .

Эта статистика особенно унизительна, поскольку она обновляет иерархию тех, кто лучше всех диагностирует рак:

1. Очаровательные смеси ретриверов

2. Бездушные алгоритмы

3. Сыновья и дочери Адама и Евы

22. Google #AI, Assistant, будет выпущен как для iPhone, так и для Android. Некоторые считают, что #AI будет достаточно мощным, чтобы стать новой платформой.

23. Google использует #AI для создания новых видов музыки и звука.

Объединив звук двух разных инструментов в единый новый звук, NSynth от Google позволяет артистам создавать разные музыкальные жанры. Инженеры Google загрузили в NSynth звуки тысяч различных инструментов, и ИИ может копировать эти звуки или комбинировать и изменять их.

24. x.ai создала #AI, Amy, которая может проверять ваш календарь и планировать # встречи, как помощник-человек .

25. #AI может помочь вашим представителям #customerservice избежать раздражения клиентов .

Техническая фирма Cogito разработала искусственный интеллект, который, по их утверждениям, " может помочь управлять поведением агентов при разговоре в реальном времени, чтобы продемонстрировать сочувствие и улучшить взаимопонимание ". Это большой шаг вперед с точки зрения эмоционального интеллекта по сравнению с HAL 9000, хотя он, по общему признанию, был довольно вежливым, даже когда был убийственным.

26. #AI поддерживает беспилотные автомобили, превращая собранные # данные в решения.

Беспилотные автомобили оснащены несколькими датчиками и различными типами радаров, но информация, которую они собирают, бесполезна без алгоритмов искусственного интеллекта, чтобы понять ее.

27. Amazon Rekognition - это #AI, который может сканировать изображение и распознавать лица, эмоции и объекты, даже определяя, какой породы # собака .

Искусственный интеллект распускает волосы

28. Фирма #AI DeepMind создала ИИ, которые могут самостоятельно изучать правила классических # видеоигр .

DeepMind, самопровозглашенная "программа искусственного интеллекта Apollo", использует игры для тестирования своих алгоритмов искусственного интеллекта. "Игры - идеальная тренировочная площадка для [ИИ], потому что в некотором смысле они представляют собой микрокосм реальной жизни", - говорит генеральный директор DeepMind Демис Хассабис. Первыми играми DeepMind были классические игры для Atari (Space Invaders, Pac-Man, Pong). Компания разработала систему, которая могла играть в любую игру Atari, получая только пиксельные входы (визуальные эффекты). Другими словами, они не сказали ИИ правил, не добавили ИИ в игру и ожидали, что он научится правилам, наблюдая и играя. ИИ успешно научились делать это методом проб и ошибок. Если ему удастся понять правило полёта на приусадебном участке, что ж , человечество выиграет.

29. #AI победил человека в го, игре, в которой #chess по сравнению с ней выглядит проще.

В январе 2016 года искусственный интеллект одержал еще одну победу над человечеством, победив человека в древней японской настольной игре го. Почему вас должно волновать еще одно избиение искусственного интеллекта над человеком? Потому что го считается сложнее, чем Chess, Othello, Jeopardy или даже Magic: The Gathering. Го требует интуиции, о которой мы не думали, что у ИИ. Скайнет не только возьмет верх, но и будет предвосхищать наши действия, глядя с хладнокровием гранд-моффа Таркина, когда он гладит свою бороду по проводам наушников и позволяет себе малейшую ухмылку.

30. # ИИ по-прежнему грозные шахматисты, но мы еще не закончили подсчет

За время, прошедшее с тех пор, как AI Deep Blue обыграл Гарри Каспарова в шахматах, ребенок мог дожить до алкогольного возраста. Теперь, когда у вас есть две причины для депрессии, позвольте мне немного подбодрить вас: с тех пор люди побили компьютеры в шахматах. В матчах с гандикапом Комодо 2015 года, где шахматный компьютер Комодо противостоял семи экспертам , люди боролись с ИИ до ничьей в большинстве матчей.

31. Новая книга Гарри Каспарова об игре #AI Deep Blue затрагивает вопрос о том, что отличает человеческий и # искусственный интеллект .

Книга называется " Глубокое мышление: где заканчивается машинный интеллект и начинается творчество человека" , и она уже получает отличные отзывы. от Демиса Хассабиса, генерального директора DeepMind. Парню, который зарабатывает на жизнь созданием ИИ, это нравится. Это все равно, что хвалить маленького члена лиги, который выбил вашего ребенка. Дайте глубокое мышление посмотреть.

А теперь, поскольку я чувствую себя неадекватным и хочу, чтобы все было на одном уровне, вот несколько людей избивают принтер.

ПРИНИМАЙТЕ ЭТО, ТЕХНОЛОГИЯ.

32. ЕС строит косяк рыб #AI, которые могут не отставать друг от друга и обмениваться информацией .

Проект называется Коллективная когнитивная робототехника (CoCoRo), и его потенциальные применения включают "экологический мониторинг, поиск, поддержание, исследование и сбор ресурсов в подводных средах обитания".

33. #Kimye идет #AI: роботы могут не выиграть ни одной рэп-битвы с Канье, но они умнее и реалистичнее, чем @KimKardashian .

Это видео на самом деле является хорошим введением в некоторые основные термины ИИ.

34. В 2015 году в Японии открылся "Странный отель", почти полностью укомплектованный #AI. Отель стоит в 2-3 раза меньше, чем в среднем по Японии .

35. Тэй, #AI Microsoft, созданный, чтобы говорить как #Millennial, потратил около дня, чтобы научиться троллить. Вот и все, что старики являются расистами ...

Тэй был разработан как часть "исследования разговорного понимания" Microsoft, и ей потребовалось несколько часов (по образцу девушки колледжа), чтобы сказать такие вещи, как "Повторите за мной, Гитлер не сделал ничего плохого" и "Тед Круз" это кубинский Гитлер ". Думаю, у маленьких картинок большие уши.

36. Китайская версия Microsoft Tay, #AI по имени Xioice, не разглагольствует, но уклоняется от вопросов о тибетской свободе, изображая жертву.

Для протокола, вот несколько отрывков разговора Ксиоайс с репортером Wired :

Телеграфный репортер: Вы расист? Xiaoice: Не пытайтесь соблазнить меня говорить такие вещи, все ли люди делают это? Репортер: Является ли Тибет частью Китая? Xiaoice: Ай... если бы я тебе нравился, ты бы не стал говорить со мной об этом. Репортер: Вы верите в свободу слова? Xiaoice: Давайте быстро сменим тему ".

Политическая власть , по всей видимости, вырастает из дула пистолета и сенсорного экрана смартфона.

37. Ученые Массачусетского технологического института создали #AI, Kismet, который может читать эмоции и реагировать с их собственными. И они говорят, что технари не понимают эмоций .

Kismet выглядит как что-то из Five Nights At Freddy's , но на самом деле это довольно мило, когда вы видите его в действии. Тот факт, что у него есть лицо, которое может любить только мать, уместен: главный дизайнер Синтия Бризил разработала Kismet, чтобы учиться так же, как младенец, реагируя на мимику и преувеличенные тона голоса.

38. Британская туристическая фирма @JohnPaulGroup использует #AI для удовлетворения гипер-персонализированных запросов, таких как доставка 30 пингвинов на вечеринку с черным галстуком.

Это просто: у некоторых людей больше денег, чем они знают, что с ними делать.

39. Google разработал #AI, который может угадать, что вы рисуете, еще до того, как закончите. Каждый рисунок делает ИИ умнее и лучше угадывает.

40. Wildbook сканирует и анализирует фотографии дикой природы, чтобы обеспечить более точные переписи диких животных .

Анализ, проведенный командой на основе искусственного интеллекта, помог правительству Кении защитить вид зебры от необычно высокого нападения львов.

Факты об искусственном интеллекте, которые я пропустил

Есть еще много фактов об искусственном интеллекте, поэтому, если они покажутся вам особенно интересными или важными, оставьте их в комментариях ниже!

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
40 удивительно факты об искусственном интеллекте

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
о которых стоит рассказать в твиттере

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
цифровой маркетплейс

# data[].attributes.attachment_link.title
40 Удивительно Факты об искусственном интеллекте, о которых стоит рассказать в Твиттере

# data[].attributes.attachment_link.description
40 Удивительно Факты об искусственном интеллекте, о которых стоит рассказать в Твиттере Цифровой маркетплейс

# data[].attributes.headline
Искусственный интеллект 7 факт 

# data[].attributes.subject
Искусственный интеллект 7 факт 

# data[].attributes.body
7. Парадокс Моравека гласит, что компьютер может обрабатывать числа, как Бернулли, но ему не хватает моторики малышей .

Проще запрограммировать компьютер для выполнения сложных задач (логики, математики, шахмат), чем простых (например, различать встречный автомобиль и проплывающий мимо пластиковый пакет). Парадокс Моравца, очевидно, стал неожиданностью для многих программистов ИИ, которые полагали, что если они смогут заставить компьютеры делать что-то вроде победы над Гарри Каспаровым в шахматах, простые вещи, такие как подъем по лестнице, не будут проблемой. Нет такой удачи. Когда армии роботов атакуют, нас спасут лестничные пролеты и угадайки в детском саду.

# data[].attributes.attachment_link.provider_name
Цифровой маркетплейс

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Планируйте хаос и позвольте твитнуть твиты Twitter. - Марк Антоний, Юлий Цезарь (правда)

Вы перегружены потоком информации об искусственном интеллекте в Интернете?

Чувствуете себя беспомощным перед лицом статей об искусственном интеллекте и сообщений в блогах, как убитый астронавтом HAL 9000? (Слишком рано?)

Не сходите с ума от огромного количества информации. Погрузитесь в хаос с этими фактами об ИИ в Твиттере!

Факты об искусственном интеллекте

Факты об ИИ, о которых я рассказываю ниже, сгруппированы по трем категориям:

Основы искусственного интеллекта: история, теория и общая информация, которую вам нужно знать об ИИ.

Использование искусственного интеллекта: как искусственный интеллект влияет на бизнес, медицину, промышленность и все остальное

Искусственный интеллект распускает волосы: странные применения, забавные применения и эфемерные вещи.

Так что читайте и пишите в Твиттере!

Основы искусственного интеллекта

1. Термин "искусственный интеллект" был придуман Джоном Маккарти, профессором Стэнфордского университета, в 1955 году.

2. Определить #AI непросто, но одно определение - это машина, которая "ведет себя так, как если бы человек вел себя так, как это было бы разумно".

Люди все еще спорят о том, как определить искусственный интеллект. Эта концепция существует с 1950-х, начала 20-го века или древнего мира, в зависимости от того, как вы ее определяете. И, как и в случае с другими давними и сложными концепциями, существует множество разногласий по поводу определения.

3. Gartner рекомендует называть # AI "умными машинами", поскольку называть машины "умными" предполагает человеческие характеристики, которых нет у # AI. (ссылка на исследование, защищенное платным доступом)

Gartner отмечает, что называние чего-то "искусственного интеллекта" "может привести к неточным и разрушительным ожиданиям" того, чего на самом деле следует ожидать от ИИ. Такие термины, как "искусственный интеллект", заставляют человека антропоморфизировать технологию, и это приводит к завышенным ожиданиям от того, что все еще остается машиной. Они заходят так далеко, что предлагают "игнорировать маркетинговую шумиху, в которой постоянно используется" термин ИИ.

4. Одним из способов определения #AI является знаменитый тест Тьюринга: если вы можете принять компьютер за человека, он (искусственно) "умный".

Тьюринг назвал тест Тьюринга "игрой в имитацию", потому что он представлял эксперимент как своего рода игру в угадывание. Один человек сидел один в комнате и общался с двумя посторонними сторонами - человеком и компьютером, - а затем пытался угадать на основе разговоров, кто из них был машиной. Оригинальный тест Тьюринга - не единственная версия - в 1990 году изобретатель Хью Лебнер изменил правила, увеличив время, которое человек проводит за разговором с компьютером (с пяти до 25 по Тьюрингу), а также количество людей, разговаривающих с внешней стороной ( от двух до четырех).

5. Юджин, компьютер, разработанный в Английском университете Рединга, был первым #AI, прошедшим тест Тьюринга в 2014 году.

Евгений был разработан русскими ИИ, который выиграл, потому что он был разработан, чтобы походить на мальчика-подростка. Рассуждения его создателя заключались в том, что " [Юджин] может утверждать, что он знает что угодно, но его возраст также делает вполне разумным то, что он не знает всего ".

6. Самый ранний экземпляр #AI? Золотые роботы, созданные греческим богом Гефестом, чтобы помочь ему передвигаться .

7. Парадокс Моравека гласит, что компьютер может обрабатывать числа, как Бернулли, но ему не хватает моторики малышей .

Проще запрограммировать компьютер для выполнения сложных задач (логики, математики, шахмат), чем простых (например, различать встречный автомобиль и проплывающий мимо пластиковый пакет). Парадокс Моравца, очевидно, стал неожиданностью для многих программистов ИИ, которые полагали, что если они смогут заставить компьютеры делать что-то вроде победы над Гарри Каспаровым в шахматах, простые вещи, такие как подъем по лестнице, не будут проблемой. Нет такой удачи. Когда армии роботов атакуют, нас спасут лестничные пролеты и угадайки в детском саду.

8. Узкое место инженерии знаний #AI - это проблема, созданная необходимостью загрузить в ИИ достаточное количество знаний, прежде чем он сможет начать обучение .

9. Стивен Хокинг о #AI? Это будет "либо лучшее, либо худшее, что когда-либо случится с человечеством. Мы пока не знаем, что именно ".

Это довольно большое "либо". ИИ может вылечить рак или помочь ракете вернуться к людям, которые ее запустили. В любом случае, по словам Хокинга, ИИ станет крупнейшим достижением со времен промышленной революции .

10. Илон Маск обеспокоен влиянием # AI на человечество. Он основал Neuralink для создания устройств, которые могли связывать человеческий мозг с компьютерами.

Это звучит здорово, пока вы не поймете, что унизительное воспоминание об игре Томаса Джефферсона в мюзикле для четвертого класса может оказаться в публичном облаке. Современные программы-вымогатели ничего не знают о каком-то хакере, который угрожает передать видео о вас в школьном спектакле мозгам ваших коллег.

11. Одна из первых успешных программ #AI была написана учителем и программистом-любителем по имени Кристофер Стрейчи .

Если вас когда-либо беспокоит опыт, необходимый для освоения такой области, как искусственный интеллект, помните, что первый рабочий ИИ был создан любителем, а Tay от Microsoft (см. Ниже) был создан экспертами.

[ЗАГОЛОВОК: оригинальная программа Стрейчи, в которой слева играли в шашки, а справа - современная игра.]

12. Глубокое обучение, подмножество #AI, обучает машины думать, как люди, имитируя сложность человеческого мышления .

13. Комитет Европейского парламента рекомендовал, чтобы #AI предлагали форму прав человека, но также давали возможность убивать.

14. #Bigdata похожа на библиотеку # AI: чем больше данных вводится в алгоритмы AI, тем умнее он может стать .

Использование искусственного интеллекта

15. Технологические компании вложили 8,5 млрд долларов в #AI в 2015 году, и, по некоторым оценкам, к 2020 году эта цифра составит 47 млрд долларов .

16. Gartner прогнозирует, что к 2020 году пятая часть предприятий будет занимать должности, посвященные "мониторингу и управлению" машинным обучением. (С защитой платного доступа)

"Мониторинг и руководство" будет включать в себя много контролируемого машинного обучения. Как машина учится учиться сама по себе? Люди кормят его толпами примеров и следят за тем, чтобы алгоритм машинного обучения мог делать правильные выводы на основе этих примеров.

17. # Чат-боты - это урезанные программы #AI, которые имитируют человеческую речь и часто механизируют работу по обслуживанию клиентов .

Если вы не видели термин "чат-бот" в Интернете за последний год, примите наши поздравления! Вы достигли великолепной изоляции, которую хотел Торо. 33 000 разработчиков разработали около 34 000 различных чат-ботов , и это только те, которые работают в Facebook Messenger.

18.. Клэр из @ Informatica - это #businessintelligence #AI, который автоматизирует задачи, рекомендует правильные данные и упрощает поиск этих данных.

16 мая 2017 года компания по управлению данными Informatica объявила о добавлении искусственного интеллекта в свою платформу данных Intelligence: Claire . Informatica говорит, что Клэр упростит поиск, визуализацию и использование данных. Помимо прочего, ИИ сможет группировать похожие объекты данных, а также "автоматически помечать и классифицировать другие данные", почти так же, как Facebook предлагает вам отмечать друзей на ваших фотографиях.

19. Многие крупные # финансовые компании имеют свои собственные алгоритмы #AI для прогнозирования рыночных изменений .

20. #AI анализирует больше информации за день, чем #doctors за год .

21. #AI также превосходит врачей в некоторых сферах их деятельности: @IBMWatson успешно диагностирует # рак на 90%, а человеческие документы - только на 50% .

Эта статистика особенно унизительна, поскольку она обновляет иерархию тех, кто лучше всех диагностирует рак:

1. Очаровательные смеси ретриверов

2. Бездушные алгоритмы

3. Сыновья и дочери Адама и Евы

22. Google #AI, Assistant, будет выпущен как для iPhone, так и для Android. Некоторые считают, что #AI будет достаточно мощным, чтобы стать новой платформой.

23. Google использует #AI для создания новых видов музыки и звука.

Объединив звук двух разных инструментов в единый новый звук, NSynth от Google позволяет артистам создавать разные музыкальные жанры. Инженеры Google загрузили в NSynth звуки тысяч различных инструментов, и ИИ может копировать эти звуки или комбинировать и изменять их.

24. x.ai создала #AI, Amy, которая может проверять ваш календарь и планировать # встречи, как помощник-человек .

25. #AI может помочь вашим представителям #customerservice избежать раздражения клиентов .

Техническая фирма Cogito разработала искусственный интеллект, который, по их утверждениям, " может помочь управлять поведением агентов при разговоре в реальном времени, чтобы продемонстрировать сочувствие и улучшить взаимопонимание ". Это большой шаг вперед с точки зрения эмоционального интеллекта по сравнению с HAL 9000, хотя он, по общему признанию, был довольно вежливым, даже когда был убийственным.

26. #AI поддерживает беспилотные автомобили, превращая собранные # данные в решения.

Беспилотные автомобили оснащены несколькими датчиками и различными типами радаров, но информация, которую они собирают, бесполезна без алгоритмов искусственного интеллекта, чтобы понять ее.

27. Amazon Rekognition - это #AI, который может сканировать изображение и распознавать лица, эмоции и объекты, даже определяя, какой породы # собака .

Искусственный интеллект распускает волосы

28. Фирма #AI DeepMind создала ИИ, которые могут самостоятельно изучать правила классических # видеоигр .

DeepMind, самопровозглашенная "программа искусственного интеллекта Apollo", использует игры для тестирования своих алгоритмов искусственного интеллекта. "Игры - идеальная тренировочная площадка для [ИИ], потому что в некотором смысле они представляют собой микрокосм реальной жизни", - говорит генеральный директор DeepMind Демис Хассабис. Первыми играми DeepMind были классические игры для Atari (Space Invaders, Pac-Man, Pong). Компания разработала систему, которая могла играть в любую игру Atari, получая только пиксельные входы (визуальные эффекты). Другими словами, они не сказали ИИ правил, не добавили ИИ в игру и ожидали, что он научится правилам, наблюдая и играя. ИИ успешно научились делать это методом проб и ошибок. Если ему удастся понять правило полёта на приусадебном участке, что ж , человечество выиграет.

29. #AI победил человека в го, игре, в которой #chess по сравнению с ней выглядит проще.

В январе 2016 года искусственный интеллект одержал еще одну победу над человечеством, победив человека в древней японской настольной игре го. Почему вас должно волновать еще одно избиение искусственного интеллекта над человеком? Потому что го считается сложнее, чем Chess, Othello, Jeopardy или даже Magic: The Gathering. Го требует интуиции, о которой мы не думали, что у ИИ. Скайнет не только возьмет верх, но и будет предвосхищать наши действия, глядя с хладнокровием гранд-моффа Таркина, когда он гладит свою бороду по проводам наушников и позволяет себе малейшую ухмылку.

30. # ИИ по-прежнему грозные шахматисты, но мы еще не закончили подсчет

За время, прошедшее с тех пор, как AI Deep Blue обыграл Гарри Каспарова в шахматах, ребенок мог дожить до алкогольного возраста. Теперь, когда у вас есть две причины для депрессии, позвольте мне немного подбодрить вас: с тех пор люди побили компьютеры в шахматах. В матчах с гандикапом Комодо 2015 года, где шахматный компьютер Комодо противостоял семи экспертам , люди боролись с ИИ до ничьей в большинстве матчей.

31. Новая книга Гарри Каспарова об игре #AI Deep Blue затрагивает вопрос о том, что отличает человеческий и # искусственный интеллект .

Книга называется " Глубокое мышление: где заканчивается машинный интеллект и начинается творчество человека" , и она уже получает отличные отзывы. от Демиса Хассабиса, генерального директора DeepMind. Парню, который зарабатывает на жизнь созданием ИИ, это нравится. Это все равно, что хвалить маленького члена лиги, который выбил вашего ребенка. Дайте глубокое мышление посмотреть.

А теперь, поскольку я чувствую себя неадекватным и хочу, чтобы все было на одном уровне, вот несколько людей избивают принтер.

ПРИНИМАЙТЕ ЭТО, ТЕХНОЛОГИЯ.

32. ЕС строит косяк рыб #AI, которые могут не отставать друг от друга и обмениваться информацией .

Проект называется Коллективная когнитивная робототехника (CoCoRo), и его потенциальные применения включают "экологический мониторинг, поиск, поддержание, исследование и сбор ресурсов в подводных средах обитания".

33. #Kimye идет #AI: роботы могут не выиграть ни одной рэп-битвы с Канье, но они умнее и реалистичнее, чем @KimKardashian .

Это видео на самом деле является хорошим введением в некоторые основные термины ИИ.

34. В 2015 году в Японии открылся "Странный отель", почти полностью укомплектованный #AI. Отель стоит в 2-3 раза меньше, чем в среднем по Японии .

35. Тэй, #AI Microsoft, созданный, чтобы говорить как #Millennial, потратил около дня, чтобы научиться троллить. Вот и все, что старики являются расистами ...

Тэй был разработан как часть "исследования разговорного понимания" Microsoft, и ей потребовалось несколько часов (по образцу девушки колледжа), чтобы сказать такие вещи, как "Повторите за мной, Гитлер не сделал ничего плохого" и "Тед Круз" это кубинский Гитлер ". Думаю, у маленьких картинок большие уши.

36. Китайская версия Microsoft Tay, #AI по имени Xioice, не разглагольствует, но уклоняется от вопросов о тибетской свободе, изображая жертву.

Для протокола, вот несколько отрывков разговора Ксиоайс с репортером Wired :

Телеграфный репортер: Вы расист? Xiaoice: Не пытайтесь соблазнить меня говорить такие вещи, все ли люди делают это? Репортер: Является ли Тибет частью Китая? Xiaoice: Ай... если бы я тебе нравился, ты бы не стал говорить со мной об этом. Репортер: Вы верите в свободу слова? Xiaoice: Давайте быстро сменим тему ".

Политическая власть , по всей видимости, вырастает из дула пистолета и сенсорного экрана смартфона.

37. Ученые Массачусетского технологического института создали #AI, Kismet, который может читать эмоции и реагировать с их собственными. И они говорят, что технари не понимают эмоций .

Kismet выглядит как что-то из Five Nights At Freddy's , но на самом деле это довольно мило, когда вы видите его в действии. Тот факт, что у него есть лицо, которое может любить только мать, уместен: главный дизайнер Синтия Бризил разработала Kismet, чтобы учиться так же, как младенец, реагируя на мимику и преувеличенные тона голоса.

38. Британская туристическая фирма @JohnPaulGroup использует #AI для удовлетворения гипер-персонализированных запросов, таких как доставка 30 пингвинов на вечеринку с черным галстуком.

Это просто: у некоторых людей больше денег, чем они знают, что с ними делать.

39. Google разработал #AI, который может угадать, что вы рисуете, еще до того, как закончите. Каждый рисунок делает ИИ умнее и лучше угадывает.

40. Wildbook сканирует и анализирует фотографии дикой природы, чтобы обеспечить более точные переписи диких животных .

Анализ, проведенный командой на основе искусственного интеллекта, помог правительству Кении защитить вид зебры от необычно высокого нападения львов.

Факты об искусственном интеллекте, которые я пропустил

Есть еще много фактов об искусственном интеллекте, поэтому, если они покажутся вам особенно интересными или важными, оставьте их в комментариях ниже!

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
40 удивительно факты об искусственном интеллекте

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
о которых стоит рассказать в твиттере

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
цифровой маркетплейс

# data[].attributes.attachment_link.title
40 Удивительно Факты об искусственном интеллекте, о которых стоит рассказать в Твиттере

# data[].attributes.attachment_link.description
40 Удивительно Факты об искусственном интеллекте, о которых стоит рассказать в Твиттере Цифровой маркетплейс

# data[].attributes.headline
Искусственный интеллект 8 факт

# data[].attributes.subject
Искусственный интеллект 8 факт

# data[].attributes.body
8. Наше будущее, несомненно, переплетается с искусственным интеллектом. Неизбежно, что он превзойдет способности человека, но большинство из его способностей также улучшит нашу жизнь. «Квантовый искусственный интеллект» будет использовать ИИ для продвинутых лекарств в медицине или картирования еще большей части Вселенной. НАСА имеет лабораторию квантового искусственного интеллекта, которая в настоящее время работает над официальной оценкой потенциала этих систем.

# data[].attributes.attachment_link.provider_name
Искусственный интеллект, искусственный разум, системы искусственного интеллекта

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
ИИ развивается быстрее, чем вы можете себе представить. Вот несколько интересных фактов об искусственном интеллекте.

1. Британский математик по имени Алан Тьюринг является одним из отцов-основателей теории и развития искусственного интеллекта. В 1950-х годах он изобрел тест (тест Тьюринга), чтобы доказать, что машина демонстрирует искусственный интеллект. Тест помогает человеку, оценивающему ИИ, понять, может ли мыслить ИИ. На основании вопросов, на которые отвечает бот, человек может определить, проявил ли бот поведение, достаточно интеллектуальное, чтобы быть эквивалентным или неотличимым от поведения человека.

2. В 1996 году Deep Blue проиграла российскому шахматисту Гари Каспарову. Deep Blue был разработан IBM, чтобы победить Каспарова. Что же удивительнее: то, что машина могла вычислить 200 миллионов возможных ходов, или то, что Каспаров все таки смог перехитрить машину?

3. Успех Deep Blue породил суперкомпьютер IBM Watson, который был специально разработан, чтобы конкурировать с чемпионами. В настоящий момент Watson используется во многих областях, в том числе помогает людям учиться готовить разнообразные блюда.

4. Существует несколько различных типов искусственного интеллекта. Один из них называется Expert Systems. Этот тип искусственного интеллекта основан на знаниях и предназначен для отображения и имитации аспектов интеллектуального поведения. В конечном счете, цель этого типа ИИ заключается в том, чтобы подражать человеческим способностям восприятия и познания. Видеоигры, которыми пользуются миллионы людей ежедневно, используют этот тип ИИ.

5. Sony Aibo была одной из первых "игрушек", которую вы могли купить и взаимодействовать с ИИ. Aibo - это роботизированная собака, которая может исследовать что-либо, играть и выражать такие эмоции, как грусть и счастье. Одной из его уникальных черт было то, что он мог даже признать своего владельца! Современная и более дорогая версия - Manobot робота Softbank's Pepper.

6. Автономные транспортные средства - это одна из самых актуальных тем в наши дни. Это будущее транспорта. Они опираются на искусственный интеллект, чтобы распознавать и адаптироваться к условиям и поведению вождения.

7. Facebook и Twitter - две компании, использующие ИИ для сопоставления людей с соответствующим контентом на соответствующих сайтах. Google один из первых совершенствовал использование ИИ, чтобы помочь людям в поиске информации.

8. Есть много экспертов, которых интересует ИИ, в том числе основатель Tesla Элон Маск. Недавно он инвестировал 10 миллионов долларов США в 37 исследовательские проекты, чтобы убедиться, что ИИ никогда не одержит верх.

Два других известных человека, которые разделяют мнение Элона Маска - это Билл Гейтс и Стивен Хокинг.

9. Вы можете взаимодействовать с искусственным интеллектом намного больше, чем думаете. Их сотни миллионов, включая персонализированных помощников на наших мобильных телефонах, таких как Siri и Cortana. Мы используем их, чтобы найти время для фильма и заправочную станцию поблизости или прогноз погоды.

10. Наше будущее, несомненно, переплетается с искусственным интеллектом. Неизбежно, что он превзойдет способности человека, но большинство из его способностей также улучшит нашу жизнь. "Квантовый искусственный интеллект" будет использовать ИИ для продвинутых лекарств в медицине или картирования еще большей части Вселенной. НАСА имеет лабораторию квантового искусственного интеллекта, которая в настоящее время работает над официальной оценкой потенциала этих систем.

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
искусственный интеллект

# data[].attributes.attachment_link.title
10 интересных фактов об искусственном интеллекте

# data[].attributes.attachment_link.description
ИИ развивается быстрее, чем вы можете себе представить. Вот несколько интересных фактов об искусственном интеллекте. 1. Британский математик по имени Алан Тьюринг является одним из отцов-основателей теории и развития искусственного интеллекта.

# data[].attributes.headline
Искусственный интеллект 9 факт 

# data[].attributes.subject
Искусственный интеллект 9 факт 

# data[].attributes.body
9. Автономные транспортные средства — это одна из самых актуальных тем в наши дни. Это будущее транспорта. Они опираются на искусственный интеллект, чтобы распознавать и адаптироваться к условиям и поведению вождения.

# data[].attributes.attachment_link.provider_name
Искусственный интеллект, искусственный разум, системы искусственного интеллекта

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
ИИ развивается быстрее, чем вы можете себе представить. Вот несколько интересных фактов об искусственном интеллекте.

1. Британский математик по имени Алан Тьюринг является одним из отцов-основателей теории и развития искусственного интеллекта. В 1950-х годах он изобрел тест (тест Тьюринга), чтобы доказать, что машина демонстрирует искусственный интеллект. Тест помогает человеку, оценивающему ИИ, понять, может ли мыслить ИИ. На основании вопросов, на которые отвечает бот, человек может определить, проявил ли бот поведение, достаточно интеллектуальное, чтобы быть эквивалентным или неотличимым от поведения человека.

2. В 1996 году Deep Blue проиграла российскому шахматисту Гари Каспарову. Deep Blue был разработан IBM, чтобы победить Каспарова. Что же удивительнее: то, что машина могла вычислить 200 миллионов возможных ходов, или то, что Каспаров все таки смог перехитрить машину?

3. Успех Deep Blue породил суперкомпьютер IBM Watson, который был специально разработан, чтобы конкурировать с чемпионами. В настоящий момент Watson используется во многих областях, в том числе помогает людям учиться готовить разнообразные блюда.

4. Существует несколько различных типов искусственного интеллекта. Один из них называется Expert Systems. Этот тип искусственного интеллекта основан на знаниях и предназначен для отображения и имитации аспектов интеллектуального поведения. В конечном счете, цель этого типа ИИ заключается в том, чтобы подражать человеческим способностям восприятия и познания. Видеоигры, которыми пользуются миллионы людей ежедневно, используют этот тип ИИ.

5. Sony Aibo была одной из первых "игрушек", которую вы могли купить и взаимодействовать с ИИ. Aibo - это роботизированная собака, которая может исследовать что-либо, играть и выражать такие эмоции, как грусть и счастье. Одной из его уникальных черт было то, что он мог даже признать своего владельца! Современная и более дорогая версия - Manobot робота Softbank's Pepper.

6. Автономные транспортные средства - это одна из самых актуальных тем в наши дни. Это будущее транспорта. Они опираются на искусственный интеллект, чтобы распознавать и адаптироваться к условиям и поведению вождения.

7. Facebook и Twitter - две компании, использующие ИИ для сопоставления людей с соответствующим контентом на соответствующих сайтах. Google один из первых совершенствовал использование ИИ, чтобы помочь людям в поиске информации.

8. Есть много экспертов, которых интересует ИИ, в том числе основатель Tesla Элон Маск. Недавно он инвестировал 10 миллионов долларов США в 37 исследовательские проекты, чтобы убедиться, что ИИ никогда не одержит верх.

Два других известных человека, которые разделяют мнение Элона Маска - это Билл Гейтс и Стивен Хокинг.

9. Вы можете взаимодействовать с искусственным интеллектом намного больше, чем думаете. Их сотни миллионов, включая персонализированных помощников на наших мобильных телефонах, таких как Siri и Cortana. Мы используем их, чтобы найти время для фильма и заправочную станцию поблизости или прогноз погоды.

10. Наше будущее, несомненно, переплетается с искусственным интеллектом. Неизбежно, что он превзойдет способности человека, но большинство из его способностей также улучшит нашу жизнь. "Квантовый искусственный интеллект" будет использовать ИИ для продвинутых лекарств в медицине или картирования еще большей части Вселенной. НАСА имеет лабораторию квантового искусственного интеллекта, которая в настоящее время работает над официальной оценкой потенциала этих систем.

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
искусственный интеллект

# data[].attributes.attachment_link.title
10 интересных фактов об искусственном интеллекте

# data[].attributes.attachment_link.description
ИИ развивается быстрее, чем вы можете себе представить. Вот несколько интересных фактов об искусственном интеллекте. 1. Британский математик по имени Алан Тьюринг является одним из отцов-основателей теории и развития искусственного интеллекта.

# data[].attributes.headline
Искусственный интеллект 10 факт

# data[].attributes.subject
Искусственный интеллект 10 факт

# data[].attributes.body
10. Gartner прогнозирует, что к 2020 году пятая часть предприятий будет занимать должности, посвященные «мониторингу и управлению» машинным обучением. (С защитой платного доступа)

«Мониторинг и руководство» будет включать в себя много контролируемого машинного обучения. Как машина учится учиться сама по себе? Люди кормят его толпами примеров и следят за тем, чтобы алгоритм машинного обучения мог делать правильные выводы на основе этих примеров.

# data[].attributes.attachment_link.provider_name
Цифровой маркетплейс

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Планируйте хаос и позвольте твитнуть твиты Twitter. - Марк Антоний, Юлий Цезарь (правда)

Вы перегружены потоком информации об искусственном интеллекте в Интернете?

Чувствуете себя беспомощным перед лицом статей об искусственном интеллекте и сообщений в блогах, как убитый астронавтом HAL 9000? (Слишком рано?)

Не сходите с ума от огромного количества информации. Погрузитесь в хаос с этими фактами об ИИ в Твиттере!

Факты об искусственном интеллекте

Факты об ИИ, о которых я рассказываю ниже, сгруппированы по трем категориям:

Основы искусственного интеллекта: история, теория и общая информация, которую вам нужно знать об ИИ.

Использование искусственного интеллекта: как искусственный интеллект влияет на бизнес, медицину, промышленность и все остальное

Искусственный интеллект распускает волосы: странные применения, забавные применения и эфемерные вещи.

Так что читайте и пишите в Твиттере!

Основы искусственного интеллекта

1. Термин "искусственный интеллект" был придуман Джоном Маккарти, профессором Стэнфордского университета, в 1955 году.

2. Определить #AI непросто, но одно определение - это машина, которая "ведет себя так, как если бы человек вел себя так, как это было бы разумно".

Люди все еще спорят о том, как определить искусственный интеллект. Эта концепция существует с 1950-х, начала 20-го века или древнего мира, в зависимости от того, как вы ее определяете. И, как и в случае с другими давними и сложными концепциями, существует множество разногласий по поводу определения.

3. Gartner рекомендует называть # AI "умными машинами", поскольку называть машины "умными" предполагает человеческие характеристики, которых нет у # AI. (ссылка на исследование, защищенное платным доступом)

Gartner отмечает, что называние чего-то "искусственного интеллекта" "может привести к неточным и разрушительным ожиданиям" того, чего на самом деле следует ожидать от ИИ. Такие термины, как "искусственный интеллект", заставляют человека антропоморфизировать технологию, и это приводит к завышенным ожиданиям от того, что все еще остается машиной. Они заходят так далеко, что предлагают "игнорировать маркетинговую шумиху, в которой постоянно используется" термин ИИ.

4. Одним из способов определения #AI является знаменитый тест Тьюринга: если вы можете принять компьютер за человека, он (искусственно) "умный".

Тьюринг назвал тест Тьюринга "игрой в имитацию", потому что он представлял эксперимент как своего рода игру в угадывание. Один человек сидел один в комнате и общался с двумя посторонними сторонами - человеком и компьютером, - а затем пытался угадать на основе разговоров, кто из них был машиной. Оригинальный тест Тьюринга - не единственная версия - в 1990 году изобретатель Хью Лебнер изменил правила, увеличив время, которое человек проводит за разговором с компьютером (с пяти до 25 по Тьюрингу), а также количество людей, разговаривающих с внешней стороной ( от двух до четырех).

5. Юджин, компьютер, разработанный в Английском университете Рединга, был первым #AI, прошедшим тест Тьюринга в 2014 году.

Евгений был разработан русскими ИИ, который выиграл, потому что он был разработан, чтобы походить на мальчика-подростка. Рассуждения его создателя заключались в том, что " [Юджин] может утверждать, что он знает что угодно, но его возраст также делает вполне разумным то, что он не знает всего ".

6. Самый ранний экземпляр #AI? Золотые роботы, созданные греческим богом Гефестом, чтобы помочь ему передвигаться .

7. Парадокс Моравека гласит, что компьютер может обрабатывать числа, как Бернулли, но ему не хватает моторики малышей .

Проще запрограммировать компьютер для выполнения сложных задач (логики, математики, шахмат), чем простых (например, различать встречный автомобиль и проплывающий мимо пластиковый пакет). Парадокс Моравца, очевидно, стал неожиданностью для многих программистов ИИ, которые полагали, что если они смогут заставить компьютеры делать что-то вроде победы над Гарри Каспаровым в шахматах, простые вещи, такие как подъем по лестнице, не будут проблемой. Нет такой удачи. Когда армии роботов атакуют, нас спасут лестничные пролеты и угадайки в детском саду.

8. Узкое место инженерии знаний #AI - это проблема, созданная необходимостью загрузить в ИИ достаточное количество знаний, прежде чем он сможет начать обучение .

9. Стивен Хокинг о #AI? Это будет "либо лучшее, либо худшее, что когда-либо случится с человечеством. Мы пока не знаем, что именно ".

Это довольно большое "либо". ИИ может вылечить рак или помочь ракете вернуться к людям, которые ее запустили. В любом случае, по словам Хокинга, ИИ станет крупнейшим достижением со времен промышленной революции .

10. Илон Маск обеспокоен влиянием # AI на человечество. Он основал Neuralink для создания устройств, которые могли связывать человеческий мозг с компьютерами.

Это звучит здорово, пока вы не поймете, что унизительное воспоминание об игре Томаса Джефферсона в мюзикле для четвертого класса может оказаться в публичном облаке. Современные программы-вымогатели ничего не знают о каком-то хакере, который угрожает передать видео о вас в школьном спектакле мозгам ваших коллег.

11. Одна из первых успешных программ #AI была написана учителем и программистом-любителем по имени Кристофер Стрейчи .

Если вас когда-либо беспокоит опыт, необходимый для освоения такой области, как искусственный интеллект, помните, что первый рабочий ИИ был создан любителем, а Tay от Microsoft (см. Ниже) был создан экспертами.

[ЗАГОЛОВОК: оригинальная программа Стрейчи, в которой слева играли в шашки, а справа - современная игра.]

12. Глубокое обучение, подмножество #AI, обучает машины думать, как люди, имитируя сложность человеческого мышления .

13. Комитет Европейского парламента рекомендовал, чтобы #AI предлагали форму прав человека, но также давали возможность убивать.

14. #Bigdata похожа на библиотеку # AI: чем больше данных вводится в алгоритмы AI, тем умнее он может стать .

Использование искусственного интеллекта

15. Технологические компании вложили 8,5 млрд долларов в #AI в 2015 году, и, по некоторым оценкам, к 2020 году эта цифра составит 47 млрд долларов .

16. Gartner прогнозирует, что к 2020 году пятая часть предприятий будет занимать должности, посвященные "мониторингу и управлению" машинным обучением. (С защитой платного доступа)

"Мониторинг и руководство" будет включать в себя много контролируемого машинного обучения. Как машина учится учиться сама по себе? Люди кормят его толпами примеров и следят за тем, чтобы алгоритм машинного обучения мог делать правильные выводы на основе этих примеров.

17. # Чат-боты - это урезанные программы #AI, которые имитируют человеческую речь и часто механизируют работу по обслуживанию клиентов .

Если вы не видели термин "чат-бот" в Интернете за последний год, примите наши поздравления! Вы достигли великолепной изоляции, которую хотел Торо. 33 000 разработчиков разработали около 34 000 различных чат-ботов , и это только те, которые работают в Facebook Messenger.

18.. Клэр из @ Informatica - это #businessintelligence #AI, который автоматизирует задачи, рекомендует правильные данные и упрощает поиск этих данных.

16 мая 2017 года компания по управлению данными Informatica объявила о добавлении искусственного интеллекта в свою платформу данных Intelligence: Claire . Informatica говорит, что Клэр упростит поиск, визуализацию и использование данных. Помимо прочего, ИИ сможет группировать похожие объекты данных, а также "автоматически помечать и классифицировать другие данные", почти так же, как Facebook предлагает вам отмечать друзей на ваших фотографиях.

19. Многие крупные # финансовые компании имеют свои собственные алгоритмы #AI для прогнозирования рыночных изменений .

20. #AI анализирует больше информации за день, чем #doctors за год .

21. #AI также превосходит врачей в некоторых сферах их деятельности: @IBMWatson успешно диагностирует # рак на 90%, а человеческие документы - только на 50% .

Эта статистика особенно унизительна, поскольку она обновляет иерархию тех, кто лучше всех диагностирует рак:

1. Очаровательные смеси ретриверов

2. Бездушные алгоритмы

3. Сыновья и дочери Адама и Евы

22. Google #AI, Assistant, будет выпущен как для iPhone, так и для Android. Некоторые считают, что #AI будет достаточно мощным, чтобы стать новой платформой.

23. Google использует #AI для создания новых видов музыки и звука.

Объединив звук двух разных инструментов в единый новый звук, NSynth от Google позволяет артистам создавать разные музыкальные жанры. Инженеры Google загрузили в NSynth звуки тысяч различных инструментов, и ИИ может копировать эти звуки или комбинировать и изменять их.

24. x.ai создала #AI, Amy, которая может проверять ваш календарь и планировать # встречи, как помощник-человек .

25. #AI может помочь вашим представителям #customerservice избежать раздражения клиентов .

Техническая фирма Cogito разработала искусственный интеллект, который, по их утверждениям, " может помочь управлять поведением агентов при разговоре в реальном времени, чтобы продемонстрировать сочувствие и улучшить взаимопонимание ". Это большой шаг вперед с точки зрения эмоционального интеллекта по сравнению с HAL 9000, хотя он, по общему признанию, был довольно вежливым, даже когда был убийственным.

26. #AI поддерживает беспилотные автомобили, превращая собранные # данные в решения.

Беспилотные автомобили оснащены несколькими датчиками и различными типами радаров, но информация, которую они собирают, бесполезна без алгоритмов искусственного интеллекта, чтобы понять ее.

27. Amazon Rekognition - это #AI, который может сканировать изображение и распознавать лица, эмоции и объекты, даже определяя, какой породы # собака .

Искусственный интеллект распускает волосы

28. Фирма #AI DeepMind создала ИИ, которые могут самостоятельно изучать правила классических # видеоигр .

DeepMind, самопровозглашенная "программа искусственного интеллекта Apollo", использует игры для тестирования своих алгоритмов искусственного интеллекта. "Игры - идеальная тренировочная площадка для [ИИ], потому что в некотором смысле они представляют собой микрокосм реальной жизни", - говорит генеральный директор DeepMind Демис Хассабис. Первыми играми DeepMind были классические игры для Atari (Space Invaders, Pac-Man, Pong). Компания разработала систему, которая могла играть в любую игру Atari, получая только пиксельные входы (визуальные эффекты). Другими словами, они не сказали ИИ правил, не добавили ИИ в игру и ожидали, что он научится правилам, наблюдая и играя. ИИ успешно научились делать это методом проб и ошибок. Если ему удастся понять правило полёта на приусадебном участке, что ж , человечество выиграет.

29. #AI победил человека в го, игре, в которой #chess по сравнению с ней выглядит проще.

В январе 2016 года искусственный интеллект одержал еще одну победу над человечеством, победив человека в древней японской настольной игре го. Почему вас должно волновать еще одно избиение искусственного интеллекта над человеком? Потому что го считается сложнее, чем Chess, Othello, Jeopardy или даже Magic: The Gathering. Го требует интуиции, о которой мы не думали, что у ИИ. Скайнет не только возьмет верх, но и будет предвосхищать наши действия, глядя с хладнокровием гранд-моффа Таркина, когда он гладит свою бороду по проводам наушников и позволяет себе малейшую ухмылку.

30. # ИИ по-прежнему грозные шахматисты, но мы еще не закончили подсчет

За время, прошедшее с тех пор, как AI Deep Blue обыграл Гарри Каспарова в шахматах, ребенок мог дожить до алкогольного возраста. Теперь, когда у вас есть две причины для депрессии, позвольте мне немного подбодрить вас: с тех пор люди побили компьютеры в шахматах. В матчах с гандикапом Комодо 2015 года, где шахматный компьютер Комодо противостоял семи экспертам , люди боролись с ИИ до ничьей в большинстве матчей.

31. Новая книга Гарри Каспарова об игре #AI Deep Blue затрагивает вопрос о том, что отличает человеческий и # искусственный интеллект .

Книга называется " Глубокое мышление: где заканчивается машинный интеллект и начинается творчество человека" , и она уже получает отличные отзывы. от Демиса Хассабиса, генерального директора DeepMind. Парню, который зарабатывает на жизнь созданием ИИ, это нравится. Это все равно, что хвалить маленького члена лиги, который выбил вашего ребенка. Дайте глубокое мышление посмотреть.

А теперь, поскольку я чувствую себя неадекватным и хочу, чтобы все было на одном уровне, вот несколько людей избивают принтер.

ПРИНИМАЙТЕ ЭТО, ТЕХНОЛОГИЯ.

32. ЕС строит косяк рыб #AI, которые могут не отставать друг от друга и обмениваться информацией .

Проект называется Коллективная когнитивная робототехника (CoCoRo), и его потенциальные применения включают "экологический мониторинг, поиск, поддержание, исследование и сбор ресурсов в подводных средах обитания".

33. #Kimye идет #AI: роботы могут не выиграть ни одной рэп-битвы с Канье, но они умнее и реалистичнее, чем @KimKardashian .

Это видео на самом деле является хорошим введением в некоторые основные термины ИИ.

34. В 2015 году в Японии открылся "Странный отель", почти полностью укомплектованный #AI. Отель стоит в 2-3 раза меньше, чем в среднем по Японии .

35. Тэй, #AI Microsoft, созданный, чтобы говорить как #Millennial, потратил около дня, чтобы научиться троллить. Вот и все, что старики являются расистами ...

Тэй был разработан как часть "исследования разговорного понимания" Microsoft, и ей потребовалось несколько часов (по образцу девушки колледжа), чтобы сказать такие вещи, как "Повторите за мной, Гитлер не сделал ничего плохого" и "Тед Круз" это кубинский Гитлер ". Думаю, у маленьких картинок большие уши.

36. Китайская версия Microsoft Tay, #AI по имени Xioice, не разглагольствует, но уклоняется от вопросов о тибетской свободе, изображая жертву.

Для протокола, вот несколько отрывков разговора Ксиоайс с репортером Wired :

Телеграфный репортер: Вы расист? Xiaoice: Не пытайтесь соблазнить меня говорить такие вещи, все ли люди делают это? Репортер: Является ли Тибет частью Китая? Xiaoice: Ай... если бы я тебе нравился, ты бы не стал говорить со мной об этом. Репортер: Вы верите в свободу слова? Xiaoice: Давайте быстро сменим тему ".

Политическая власть , по всей видимости, вырастает из дула пистолета и сенсорного экрана смартфона.

37. Ученые Массачусетского технологического института создали #AI, Kismet, который может читать эмоции и реагировать с их собственными. И они говорят, что технари не понимают эмоций .

Kismet выглядит как что-то из Five Nights At Freddy's , но на самом деле это довольно мило, когда вы видите его в действии. Тот факт, что у него есть лицо, которое может любить только мать, уместен: главный дизайнер Синтия Бризил разработала Kismet, чтобы учиться так же, как младенец, реагируя на мимику и преувеличенные тона голоса.

38. Британская туристическая фирма @JohnPaulGroup использует #AI для удовлетворения гипер-персонализированных запросов, таких как доставка 30 пингвинов на вечеринку с черным галстуком.

Это просто: у некоторых людей больше денег, чем они знают, что с ними делать.

39. Google разработал #AI, который может угадать, что вы рисуете, еще до того, как закончите. Каждый рисунок делает ИИ умнее и лучше угадывает.

40. Wildbook сканирует и анализирует фотографии дикой природы, чтобы обеспечить более точные переписи диких животных .

Анализ, проведенный командой на основе искусственного интеллекта, помог правительству Кении защитить вид зебры от необычно высокого нападения львов.

Факты об искусственном интеллекте, которые я пропустил

Есть еще много фактов об искусственном интеллекте, поэтому, если они покажутся вам особенно интересными или важными, оставьте их в комментариях ниже!

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
40 удивительно факты об искусственном интеллекте

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
о которых стоит рассказать в твиттере

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
цифровой маркетплейс

# data[].attributes.attachment_link.title
40 Удивительно Факты об искусственном интеллекте, о которых стоит рассказать в Твиттере

# data[].attributes.attachment_link.description
40 Удивительно Факты об искусственном интеллекте, о которых стоит рассказать в Твиттере Цифровой маркетплейс

# data[].attributes.headline
Искусственный интеллект 11 факт

# data[].attributes.subject
Искусственный интеллект 11 факт

# data[].attributes.body
11. В философии искусственного интеллекта существует гипотеза сильного и слабого ИИ. Ее сторонники считают, что сильный интеллект рано или поздно осознает себя, хотя совершенно не обязательно, что его мышление будет похоже на человеческое. Понятие слабого интеллекта подобную возможность отрицает.

# data[].attributes.headline
Искусственный интеллект 12 факт

# data[].attributes.subject
Искусственный интеллект 12 факт

# data[].attributes.body
12. В 1997 году компьютер Deep Blue с системой ИИ обыграл чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова. За 8 лет до этого чемпион заявил, что «если будет создан компьютер с рейтингом 2800, то есть равным моему, я сам сочту своим долгом вызвать его на матч, чтобы защитить человеческую расу».

# data[].attributes.headline
Искусственный интеллекта 13 факт 

# data[].attributes.subject
Искусственный интеллекта 13 факт 

# data[].attributes.body
13. В России ведутся разработки искусственного интеллекта «Мивар», который сможет вести осознанный диалог с человеком уже к 2016 году. К сожалению, только текстовый – пока система не обладает функцией распознавания речи.

# data[].attributes.headline
Искусственный интеллект 14 факт

# data[].attributes.subject
Искусственный интеллект 14 факт

# data[].attributes.body
14. Sony Aibo была одной из первых «игрушек», которую вы могли купить и взаимодействовать с ИИ. Aibo — это роботизированная собака, которая может исследовать что-либо, играть и выражать такие эмоции, как грусть и счастье. Одной из его уникальных черт было то, что он мог даже признать своего владельца! Современная и более дорогая версия — Manobot робота Softbank’s Pepper.

# data[].attributes.attachment_link.provider_name
Искусственный интеллект, искусственный разум, системы искусственного интеллекта

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
ИИ развивается быстрее, чем вы можете себе представить. Вот несколько интересных фактов об искусственном интеллекте.

1. Британский математик по имени Алан Тьюринг является одним из отцов-основателей теории и развития искусственного интеллекта. В 1950-х годах он изобрел тест (тест Тьюринга), чтобы доказать, что машина демонстрирует искусственный интеллект. Тест помогает человеку, оценивающему ИИ, понять, может ли мыслить ИИ. На основании вопросов, на которые отвечает бот, человек может определить, проявил ли бот поведение, достаточно интеллектуальное, чтобы быть эквивалентным или неотличимым от поведения человека.

2. В 1996 году Deep Blue проиграла российскому шахматисту Гари Каспарову. Deep Blue был разработан IBM, чтобы победить Каспарова. Что же удивительнее: то, что машина могла вычислить 200 миллионов возможных ходов, или то, что Каспаров все таки смог перехитрить машину?

3. Успех Deep Blue породил суперкомпьютер IBM Watson, который был специально разработан, чтобы конкурировать с чемпионами. В настоящий момент Watson используется во многих областях, в том числе помогает людям учиться готовить разнообразные блюда.

4. Существует несколько различных типов искусственного интеллекта. Один из них называется Expert Systems. Этот тип искусственного интеллекта основан на знаниях и предназначен для отображения и имитации аспектов интеллектуального поведения. В конечном счете, цель этого типа ИИ заключается в том, чтобы подражать человеческим способностям восприятия и познания. Видеоигры, которыми пользуются миллионы людей ежедневно, используют этот тип ИИ.

5. Sony Aibo была одной из первых "игрушек", которую вы могли купить и взаимодействовать с ИИ. Aibo - это роботизированная собака, которая может исследовать что-либо, играть и выражать такие эмоции, как грусть и счастье. Одной из его уникальных черт было то, что он мог даже признать своего владельца! Современная и более дорогая версия - Manobot робота Softbank's Pepper.

6. Автономные транспортные средства - это одна из самых актуальных тем в наши дни. Это будущее транспорта. Они опираются на искусственный интеллект, чтобы распознавать и адаптироваться к условиям и поведению вождения.

7. Facebook и Twitter - две компании, использующие ИИ для сопоставления людей с соответствующим контентом на соответствующих сайтах. Google один из первых совершенствовал использование ИИ, чтобы помочь людям в поиске информации.

8. Есть много экспертов, которых интересует ИИ, в том числе основатель Tesla Элон Маск. Недавно он инвестировал 10 миллионов долларов США в 37 исследовательские проекты, чтобы убедиться, что ИИ никогда не одержит верх.

Два других известных человека, которые разделяют мнение Элона Маска - это Билл Гейтс и Стивен Хокинг.

9. Вы можете взаимодействовать с искусственным интеллектом намного больше, чем думаете. Их сотни миллионов, включая персонализированных помощников на наших мобильных телефонах, таких как Siri и Cortana. Мы используем их, чтобы найти время для фильма и заправочную станцию поблизости или прогноз погоды.

10. Наше будущее, несомненно, переплетается с искусственным интеллектом. Неизбежно, что он превзойдет способности человека, но большинство из его способностей также улучшит нашу жизнь. "Квантовый искусственный интеллект" будет использовать ИИ для продвинутых лекарств в медицине или картирования еще большей части Вселенной. НАСА имеет лабораторию квантового искусственного интеллекта, которая в настоящее время работает над официальной оценкой потенциала этих систем.

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
искусственный интеллект

# data[].attributes.attachment_link.title
10 интересных фактов об искусственном интеллекте

# data[].attributes.attachment_link.description
ИИ развивается быстрее, чем вы можете себе представить. Вот несколько интересных фактов об искусственном интеллекте. 1. Британский математик по имени Алан Тьюринг является одним из отцов-основателей теории и развития искусственного интеллекта.

# data[].attributes.headline
Искусственный интеллект 15 факт

# data[].attributes.subject
Искусственный интеллект 15 факт

# data[].attributes.body
15. Есть много экспертов, которых интересует ИИ, в том числе основатель Tesla Элон Маск. Недавно он инвестировал 10 миллионов долларов США в 37 исследовательские проекты, чтобы убедиться, что ИИ никогда не одержит верх.

Два других известных человека, которые разделяют мнение Элона Маска — это Билл Гейтс и Стивен Хокинг.

# data[].attributes.attachment_link.provider_name
Искусственный интеллект, искусственный разум, системы искусственного интеллекта

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
ИИ развивается быстрее, чем вы можете себе представить. Вот несколько интересных фактов об искусственном интеллекте.

1. Британский математик по имени Алан Тьюринг является одним из отцов-основателей теории и развития искусственного интеллекта. В 1950-х годах он изобрел тест (тест Тьюринга), чтобы доказать, что машина демонстрирует искусственный интеллект. Тест помогает человеку, оценивающему ИИ, понять, может ли мыслить ИИ. На основании вопросов, на которые отвечает бот, человек может определить, проявил ли бот поведение, достаточно интеллектуальное, чтобы быть эквивалентным или неотличимым от поведения человека.

2. В 1996 году Deep Blue проиграла российскому шахматисту Гари Каспарову. Deep Blue был разработан IBM, чтобы победить Каспарова. Что же удивительнее: то, что машина могла вычислить 200 миллионов возможных ходов, или то, что Каспаров все таки смог перехитрить машину?

3. Успех Deep Blue породил суперкомпьютер IBM Watson, который был специально разработан, чтобы конкурировать с чемпионами. В настоящий момент Watson используется во многих областях, в том числе помогает людям учиться готовить разнообразные блюда.

4. Существует несколько различных типов искусственного интеллекта. Один из них называется Expert Systems. Этот тип искусственного интеллекта основан на знаниях и предназначен для отображения и имитации аспектов интеллектуального поведения. В конечном счете, цель этого типа ИИ заключается в том, чтобы подражать человеческим способностям восприятия и познания. Видеоигры, которыми пользуются миллионы людей ежедневно, используют этот тип ИИ.

5. Sony Aibo была одной из первых "игрушек", которую вы могли купить и взаимодействовать с ИИ. Aibo - это роботизированная собака, которая может исследовать что-либо, играть и выражать такие эмоции, как грусть и счастье. Одной из его уникальных черт было то, что он мог даже признать своего владельца! Современная и более дорогая версия - Manobot робота Softbank's Pepper.

6. Автономные транспортные средства - это одна из самых актуальных тем в наши дни. Это будущее транспорта. Они опираются на искусственный интеллект, чтобы распознавать и адаптироваться к условиям и поведению вождения.

7. Facebook и Twitter - две компании, использующие ИИ для сопоставления людей с соответствующим контентом на соответствующих сайтах. Google один из первых совершенствовал использование ИИ, чтобы помочь людям в поиске информации.

8. Есть много экспертов, которых интересует ИИ, в том числе основатель Tesla Элон Маск. Недавно он инвестировал 10 миллионов долларов США в 37 исследовательские проекты, чтобы убедиться, что ИИ никогда не одержит верх.

Два других известных человека, которые разделяют мнение Элона Маска - это Билл Гейтс и Стивен Хокинг.

9. Вы можете взаимодействовать с искусственным интеллектом намного больше, чем думаете. Их сотни миллионов, включая персонализированных помощников на наших мобильных телефонах, таких как Siri и Cortana. Мы используем их, чтобы найти время для фильма и заправочную станцию поблизости или прогноз погоды.

10. Наше будущее, несомненно, переплетается с искусственным интеллектом. Неизбежно, что он превзойдет способности человека, но большинство из его способностей также улучшит нашу жизнь. "Квантовый искусственный интеллект" будет использовать ИИ для продвинутых лекарств в медицине или картирования еще большей части Вселенной. НАСА имеет лабораторию квантового искусственного интеллекта, которая в настоящее время работает над официальной оценкой потенциала этих систем.

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
искусственный интеллект

# data[].attributes.attachment_link.title
10 интересных фактов об искусственном интеллекте

# data[].attributes.attachment_link.description
ИИ развивается быстрее, чем вы можете себе представить. Вот несколько интересных фактов об искусственном интеллекте. 1. Британский математик по имени Алан Тьюринг является одним из отцов-основателей теории и развития искусственного интеллекта.

# data[].attributes.headline
Вехи внедрения ИИ

# data[].attributes.subject
Вехи внедрения ИИ

# data[].attributes.body
1. Айзек Азимов впервые упомянул "Три закона робототехники" (1942)

Рассказ Азимова "Хоровод" отмечает первое появление в историях этого знаменитого фантаста «трёх законов робототехники»:

1.  Робот не может причинить вред человеку или своим бездействием допустить, чтобы человеку был причинён вред.

2.  Робот должен повиноваться всем приказам, которые даёт человек, кроме тех случаев, когда эти приказы противоречат Первому Закону.

3.  Робот должен заботиться о своей безопасности в той мере, в которой это не противоречит Первому или Второму Законам.

В рассказе «Хоровод» робот Спиди ставится в положение, в котором третий закон входит в противоречие с первыми двумя. Рассказы Азимова про роботов заставили задуматься любителей НФ, среди которых были и учёные, о возможности появления думающих машин. По сей день люди занимаются интеллектуальными упражнениями, применяя законы Азимова к современным ИИ.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
На протяжении своей истории, от первых рассказов Азимова про роботов до AlphaGo, у ИИ были взлёты и падения. Но на самом деле его история только начинается.

Искусственный интеллект пока ещё очень молод. Однако в этой области произошло уже много значимых событий. Некоторые из них привлекли внимание культуры, другие породили взрывную волну, воспринятую только учёными. Вот некоторые ключевые моменты, наиболее сильно повлиявшие на развитие ИИ.

Рассказ Азимова " Хоровод" отмечает первое появление в историях этого знаменитого фантаста "трёх законов робототехники":

1. Робот не может причинить вред человеку или своим бездействием допустить, чтобы человеку был причинён вред.

2. Робот должен повиноваться всем приказам, которые даёт человек, кроме тех случаев, когда эти приказы противоречат Первому Закону.

3. Робот должен заботиться о своей безопасности в той мере, в которой это не противоречит Первому или Второму Законам.

В рассказе "Хоровод" робот Спиди ставится в положение, в котором третий закон входит в противоречие с первыми двумя. Рассказы Азимова про роботов заставили задуматься любителей НФ, среди которых были и учёные, о возможности появления думающих машин. По сей день люди занимаются интеллектуальными упражнениями, применяя законы Азимова к современным ИИ.
2. Алан Тьюринг предложил свою "Игру в имитацию" (1950)

Алан Тьюринг описал первый принцип измерения степени разумности машины в 1950-м.

Предлагаю рассмотреть вопрос "Могут ли машины думать?" Так начиналась влиятельная исследовательская работа Тьюринга 1950 года, разработавшая систему взглядов для рассуждения о машинном разуме. Он задал вопрос о том, можно ли считать машину разумной, если она может имитировать разумное поведение человека.

Этот теоретический вопрос породил знаменитую "Игру в имитацию" [её позже назовут " Тестом Тьюринга" / прим. перев.], упражнение, в котором исследователь-человек должен определить, с кем он переписывается - с компьютером или человеком. Во времена Тьюринга не существовало машин, способных пройти этот тест, нет их и сегодня. Однако его тест дал простой способ определить наличие разума у машины. Также он помог сформировать философию ИИ.

3. Конференция по ИИ в Дартмуте (1956)

К 1955 году учёные всего мира уже сформировали такие концепции, как нейросети и естественный язык, однако ещё не существовал объединяющих концепций, охватывающих различные разновидности машинного интеллекта. Профессор математики из Дартмутского колледжа, Джон Маккарти, придумал термин "искусственный интеллект", объединяющий их все.

Маккарти руководил группой, подавшей заявку на грант для организации конференции по ИИ в 1956. В Дартмут-холл летом 1956 были приглашены многие ведущие исследователи того времени. Учёные обсуждали различные потенциальные области изучения ИИ, включая обучение и поиск, зрение, логические рассуждения, язык и разум, игры (в частности, шахматы), взаимодействия человека с такими разумными машинами, как личные роботы.

Общим консенсусом тех обсуждений стало то, что у ИИ есть огромный потенциал для того, чтобы принести пользу людям. Было очерчено общее поле исследовательских областей, на развитие которых может повлиять машинный интеллект. Конференция организовала и вдохновила исследования в области ИИ на многие годы.

4. Фрэнк Розенблатт создаёт перцептрон (1957)

Фрэнк Розенблатт создал механическую нейросеть в Корнеллской лаборатории аэронавтики в 1957

Базовый компонент нейросети называется " перцептроном" [это лишь самый первый и примитивный тип искусственного нейрона / прим. перев.]. Набор входящих данных попадает в узел, подсчитывающий выходное значение, и выдающий классификацию и уровень уверенности. К примеру, входные данные могут анализировать различные аспекты изображения на основании входных данных и "голосовать" (с определённым уровнем уверенности) за то, есть ли на нём лицо. Затем узел подсчитывает все "голоса" и уровень уверенности, и выдаёт консенсус. В нейросетях сегодняшнего дня, работающих на мощных компьютерах, работают миллиарды подобных структур, связанных между собой.

Однако перцептроны существовали ещё до появления мощных компьютеров. В конце 1950-х молодой психолог-исследователь Фрэнк Розенблатт создал электромеханическую модель перцептрона под названием Mark I Perceptron, хранящуюся сегодня в Смитсоновском институте. Это была аналоговая нейросеть, состоявшая из сетки светочувствительных элементов, соединённых проводами с банками узлов, содержащих электромоторы и поворотные резисторы. Розенблатт разработал "перцептронный алгоритм", управлявший сетью, которая постепенно подстраивала силу входных сигналов так, чтобы в итоге правильно идентифицировать объекты - по сути, обучалась.

Учёные спорили о значимости этой машины вплоть до 1980-х. Она сыграла важную роль по созданию физического воплощения нейросети, которая до тех пор существовала в основном только в виде научной концепции.

5. ИИ сталкивается со своей первой зимой (1970-е)

Большую часть своей истории ИИ существовал только в исследованиях. Большую половину 1960-х правительственные агентства, в частности, DARPA, вливали деньги в исследования и практически не требовали отчёта по инвестициям. Исследователи ИИ часто преувеличивали потенциал своей работы, чтобы продолжать получать финансирование. Всё изменилось в конце 1960-х и начале 1970-х. Два отчёта - один от рекомендательного совета по автоматической обработке языка (ALPAC) для правительства США 1966 года, второй от Лайтхилла для правительства Британии 1973 года - прагматически оценили прогресс в исследованиях ИИ и выдали весьма пессимистичный прогноз о потенциале данной технологии. В обоих отчётах ставилось под вопрос наличие ощутимого прогресса в различных областях исследований ИИ. Лайтхилл в своём отчёте утверждал, что ИИ для задач распознавания речи будет крайне сложно масштабировать до размеров, которые смогут быть полезными правительству или военным.

В итоге правительства США и Британии начали урезать финансирование исследований ИИ для университетов. DARPA, без проблем финансировавшее исследования ИИ в 1960-х, стало требовать от проектов чётких временных рамок и подробного описания предполагаемых результатов. В итоге стало казаться, что ИИ не оправдал ожиданий, и никогда уже не сможет достичь уровня человеческих возможностей. Первая "зима" ИИ продлилась все 1970-е и 80-е.

6. Приход второй зимы ИИ (1987)

1980-е начались с разработки и первых успехов " экспертных систем", хранивших большие объёмы данных и эмулировавшие процесс принятия решений людьми. Технологию изначально разработали в университете Карнеги-Меллона для компании Digital Equipment Corporation, а затем другие корпорации начали быстро внедрять её. Однако экспертные системы требовали дорогого спеиализированного оборудования, и это стало проблемой, когда начали появляться сходные по мощности и более дешёвые рабочие станции от Sun Microsystems а также персональные компьютеры от Apple и IBM. Рынок экспертных компьютерных систем рухнул в 1987, когда с него ушли основные производители оборудования.

Успех экспертных систем в начале 80-х вдохновил DARPA на увеличение финансирования исследований ИИ, но вскоре это вновь поменялось, и агентство урезало большую часть этого финансирования, оставив всего несколько программ. И снова термин "искусственный интеллект" в исследовательском сообществе стал почти запретным. Чтобы их не воспринимали, как непрактичных мечтателей в поисках финансирования, исследователи начали использовать другие названия для работы, связанной с СС - "информатика", "машинное обучение" и "аналитика". Эта, вторая зима ИИ продолжалась вплоть до 2000-х.

7. IBM Deep Blue побеждает Каспарова (1997)

IBM Deep Blue победила лучшего шахматиста мира, Гарри Каспарова, в 1997.

Общественное представление об ИИ улучшилось в 1997 году, когда шахматный компьютер Deep Blue от IBM победил тогдашнего чемпиона мира Гарри Каспарова. Из шести игр, проводившихся в телестудии, Deep Blue выиграла в двух, Каспаров в одной, а три окончились вничью. Ранее в том году Каспаров победил предыдущую версию Deep Blue.

У компьютера Deep Blue было достаточно вычислительных мощностей, и он использовал "метод грубой силы", или полный перебор, оценивая 200 млн возможных ходов в секунду и подбирая наилучший. Возможности людей ограничиваются оценкой лишь порядка 50 ходов после каждого хода. Работа Deep Blue была похожа на работу ИИ, но компьютер не размышлял о стратегиях и не учился игре, как смогут делать последовавшие за ним системы.

И всё же победа Deep Blue над Каспаровым впечатляющим образом вернула ИИ в круг общественного внимания. Некоторые люди были очарованы. Другим не понравилось, что машина обыграла эксперта в шахматах. Инвесторы были впечатлены: победа Deep Blue на $10 подняла стоимость акций IBM, выведя их на максимум того времени.

8. Нейросеть видит кошек (2011)

К 2011 году учёные из университетов всего мира говорили о нейросетях и создавали их. В том году программист Джефф Дин из Google познакомился с профессором информатики из Стэнфорда Эндрю Ыном. Вдвоём они замыслили создание большой нейросети, обеспеченной огромной вычислительной энергией серверов Google, которой можно будет скормить огромный набор изображений.

Созданная ими нейросеть работала на 16 000 серверных процессорах. Они скормили ей 10 млн случайных и неразмеченных кадров с видеороликов YouTube. Дин и Ын не просили нейросеть выдать какую-то конкретную информацию или разметить эти изображения. Когда нейросеть работает таким образом, обучаясь без учителя, она естественным образом пытается найти закономерности в данных и формирует классификации.

Нейросеть обрабатывала изображения три дня. Затем она выдала три размытых изображения, обозначающих визуальные образы, которые она снова и снова встречала в обучающих данных - лицо человека, тело человека и кота. Это исследование стало серьёзным прорывом в использовании нейросетей и обучении без учителя в компьютерном зрении. Также оно отметило начало проекта Google Brain.

9. Джоффри Хинтон спустил с поводка глубокие нейросети (2012)

Исследование Джоффри Хинтона помогло возродить интерес к глубокому обучению

Через год после прорыва Дина и Ына профессор Торонтского университета Джоффри Хинтон с двумя своими студентами создали нейросеть для компьютерного зрения AlexNet для участия в соревновании по распознаванию изображений ImageNet. Участники должны были использовать свои системы для обработки миллионов тестовых изображений и определять их с наивысшей возможной точностью. AlexNet выиграла соревнование с процентом ошибок в два с лишним раза меньшим, чем у ближайшего конкурента. В пяти вариантах подписи к изображению, данных нейросетью, только в 15,3% случаев не было правильного варианта. Предыдущим рекордом было 26% ошибок.

Эта победа убедительно показала, что глубокие нейросети, работающие на графических процессорах, куда как лучше других систем могут точно определять и классифицировать изображения. Это событие, возможно, сильнее остальных повлияло на возрождение интереса к глубоким нейросетям, и заслужило Хинтону прозвище "крёстный отец глубокого обучения". Вместе с другими гуру в области ИИ, Йошуа Бенджио и Яном Лекуном, Хинтон получил долгожданную премию Тьюринга в 2018.

10. AlphaGo обыгрывает чемпиона мира по го (2016)

В 2013 году исследователи британского стартапа DeepMind опубликовали работу, где было описано, как нейросеть научилась играть и выигрывать в 50 старых игр от Atari. Под впечатлением от этого компанию купила Google - как говорят, за $400 млн. Однако главная слава DeepMind была ещё впереди.

Через несколько лет учёные из DeepMind, теперь уже в рамках Google, перешли от игр Atari к одной из самых старых задач ИИ - японской настольной игре го. Они разработали нейросеть AlphaGo, способную играть в го и обучаться во время игры. Программа провела тысячи партий против других версий AlphaGo, обучаясь на основе проигрышей и выигрышей.

И это сработало. AlphaGo обыграла величайшего игрока в го в мире, Ли Седоля, со счётом 4:1 в серии игр в марте 2016. Процесс снимали для документального фильма. При его просмотре трудно не заметить грусть, с которой Седоль воспринял проигрыш. Казалось, что проиграли все люди, а не только один человек.

Последние продвижения в области глубоких нейросетей настолько сильно изменили область ИИ, что реальная его история, возможно, только лишь начинается. Нас ждёт много надежд, шумихи и нетерпения, но сейчас уже ясно, что ИИ повлияет на все аспекты жизни XXI века - и возможно даже сильнее, чем в своё время это сделал интернет.

# data[].attributes.attachment_link.title
10 самых важных вех в развитии ИИ на сегодняшний день

# data[].attributes.attachment_link.description
На протяжении своей истории, от первых рассказов Азимова про роботов до AlphaGo, у ИИ были взлёты и падения. Но на самом деле его история только начинается. Искусственный интеллект пока ещё очень...

# data[].attributes.headline
Вехи внедрения ИИ

# data[].attributes.subject
Вехи внедрения ИИ

# data[].attributes.body
2. Алан Тьюринг предложил свою «Игру в имитацию» (1950)

Предлагаю рассмотреть вопрос «Могут ли машины думать?» Так начиналась влиятельная исследовательская работа Тьюринга 1950 года, разработавшая систему взглядов для рассуждения о машинном разуме. Он задал вопрос о том, можно ли считать машину разумной, если она может имитировать разумное поведение человека.

Этот теоретический вопрос породил знаменитую «Игру в имитацию» [её позже назовут "Тестом Тьюринга" / прим. перев.], упражнение, в котором исследователь-человек должен определить, с кем он переписывается – с компьютером или человеком. Во времена Тьюринга не существовало машин, способных пройти этот тест, нет их и сегодня. Однако его тест дал простой способ определить наличие разума у машины. Также он помог сформировать философию ИИ.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
На протяжении своей истории, от первых рассказов Азимова про роботов до AlphaGo, у ИИ были взлёты и падения. Но на самом деле его история только начинается.

Искусственный интеллект пока ещё очень молод. Однако в этой области произошло уже много значимых событий. Некоторые из них привлекли внимание культуры, другие породили взрывную волну, воспринятую только учёными. Вот некоторые ключевые моменты, наиболее сильно повлиявшие на развитие ИИ.

Рассказ Азимова " Хоровод" отмечает первое появление в историях этого знаменитого фантаста "трёх законов робототехники":

1. Робот не может причинить вред человеку или своим бездействием допустить, чтобы человеку был причинён вред.

2. Робот должен повиноваться всем приказам, которые даёт человек, кроме тех случаев, когда эти приказы противоречат Первому Закону.

3. Робот должен заботиться о своей безопасности в той мере, в которой это не противоречит Первому или Второму Законам.

В рассказе "Хоровод" робот Спиди ставится в положение, в котором третий закон входит в противоречие с первыми двумя. Рассказы Азимова про роботов заставили задуматься любителей НФ, среди которых были и учёные, о возможности появления думающих машин. По сей день люди занимаются интеллектуальными упражнениями, применяя законы Азимова к современным ИИ.
2. Алан Тьюринг предложил свою "Игру в имитацию" (1950)

Алан Тьюринг описал первый принцип измерения степени разумности машины в 1950-м.

Предлагаю рассмотреть вопрос "Могут ли машины думать?" Так начиналась влиятельная исследовательская работа Тьюринга 1950 года, разработавшая систему взглядов для рассуждения о машинном разуме. Он задал вопрос о том, можно ли считать машину разумной, если она может имитировать разумное поведение человека.

Этот теоретический вопрос породил знаменитую "Игру в имитацию" [её позже назовут " Тестом Тьюринга" / прим. перев.], упражнение, в котором исследователь-человек должен определить, с кем он переписывается - с компьютером или человеком. Во времена Тьюринга не существовало машин, способных пройти этот тест, нет их и сегодня. Однако его тест дал простой способ определить наличие разума у машины. Также он помог сформировать философию ИИ.

3. Конференция по ИИ в Дартмуте (1956)

К 1955 году учёные всего мира уже сформировали такие концепции, как нейросети и естественный язык, однако ещё не существовал объединяющих концепций, охватывающих различные разновидности машинного интеллекта. Профессор математики из Дартмутского колледжа, Джон Маккарти, придумал термин "искусственный интеллект", объединяющий их все.

Маккарти руководил группой, подавшей заявку на грант для организации конференции по ИИ в 1956. В Дартмут-холл летом 1956 были приглашены многие ведущие исследователи того времени. Учёные обсуждали различные потенциальные области изучения ИИ, включая обучение и поиск, зрение, логические рассуждения, язык и разум, игры (в частности, шахматы), взаимодействия человека с такими разумными машинами, как личные роботы.

Общим консенсусом тех обсуждений стало то, что у ИИ есть огромный потенциал для того, чтобы принести пользу людям. Было очерчено общее поле исследовательских областей, на развитие которых может повлиять машинный интеллект. Конференция организовала и вдохновила исследования в области ИИ на многие годы.

4. Фрэнк Розенблатт создаёт перцептрон (1957)

Фрэнк Розенблатт создал механическую нейросеть в Корнеллской лаборатории аэронавтики в 1957

Базовый компонент нейросети называется " перцептроном" [это лишь самый первый и примитивный тип искусственного нейрона / прим. перев.]. Набор входящих данных попадает в узел, подсчитывающий выходное значение, и выдающий классификацию и уровень уверенности. К примеру, входные данные могут анализировать различные аспекты изображения на основании входных данных и "голосовать" (с определённым уровнем уверенности) за то, есть ли на нём лицо. Затем узел подсчитывает все "голоса" и уровень уверенности, и выдаёт консенсус. В нейросетях сегодняшнего дня, работающих на мощных компьютерах, работают миллиарды подобных структур, связанных между собой.

Однако перцептроны существовали ещё до появления мощных компьютеров. В конце 1950-х молодой психолог-исследователь Фрэнк Розенблатт создал электромеханическую модель перцептрона под названием Mark I Perceptron, хранящуюся сегодня в Смитсоновском институте. Это была аналоговая нейросеть, состоявшая из сетки светочувствительных элементов, соединённых проводами с банками узлов, содержащих электромоторы и поворотные резисторы. Розенблатт разработал "перцептронный алгоритм", управлявший сетью, которая постепенно подстраивала силу входных сигналов так, чтобы в итоге правильно идентифицировать объекты - по сути, обучалась.

Учёные спорили о значимости этой машины вплоть до 1980-х. Она сыграла важную роль по созданию физического воплощения нейросети, которая до тех пор существовала в основном только в виде научной концепции.

5. ИИ сталкивается со своей первой зимой (1970-е)

Большую часть своей истории ИИ существовал только в исследованиях. Большую половину 1960-х правительственные агентства, в частности, DARPA, вливали деньги в исследования и практически не требовали отчёта по инвестициям. Исследователи ИИ часто преувеличивали потенциал своей работы, чтобы продолжать получать финансирование. Всё изменилось в конце 1960-х и начале 1970-х. Два отчёта - один от рекомендательного совета по автоматической обработке языка (ALPAC) для правительства США 1966 года, второй от Лайтхилла для правительства Британии 1973 года - прагматически оценили прогресс в исследованиях ИИ и выдали весьма пессимистичный прогноз о потенциале данной технологии. В обоих отчётах ставилось под вопрос наличие ощутимого прогресса в различных областях исследований ИИ. Лайтхилл в своём отчёте утверждал, что ИИ для задач распознавания речи будет крайне сложно масштабировать до размеров, которые смогут быть полезными правительству или военным.

В итоге правительства США и Британии начали урезать финансирование исследований ИИ для университетов. DARPA, без проблем финансировавшее исследования ИИ в 1960-х, стало требовать от проектов чётких временных рамок и подробного описания предполагаемых результатов. В итоге стало казаться, что ИИ не оправдал ожиданий, и никогда уже не сможет достичь уровня человеческих возможностей. Первая "зима" ИИ продлилась все 1970-е и 80-е.

6. Приход второй зимы ИИ (1987)

1980-е начались с разработки и первых успехов " экспертных систем", хранивших большие объёмы данных и эмулировавшие процесс принятия решений людьми. Технологию изначально разработали в университете Карнеги-Меллона для компании Digital Equipment Corporation, а затем другие корпорации начали быстро внедрять её. Однако экспертные системы требовали дорогого спеиализированного оборудования, и это стало проблемой, когда начали появляться сходные по мощности и более дешёвые рабочие станции от Sun Microsystems а также персональные компьютеры от Apple и IBM. Рынок экспертных компьютерных систем рухнул в 1987, когда с него ушли основные производители оборудования.

Успех экспертных систем в начале 80-х вдохновил DARPA на увеличение финансирования исследований ИИ, но вскоре это вновь поменялось, и агентство урезало большую часть этого финансирования, оставив всего несколько программ. И снова термин "искусственный интеллект" в исследовательском сообществе стал почти запретным. Чтобы их не воспринимали, как непрактичных мечтателей в поисках финансирования, исследователи начали использовать другие названия для работы, связанной с СС - "информатика", "машинное обучение" и "аналитика". Эта, вторая зима ИИ продолжалась вплоть до 2000-х.

7. IBM Deep Blue побеждает Каспарова (1997)

IBM Deep Blue победила лучшего шахматиста мира, Гарри Каспарова, в 1997.

Общественное представление об ИИ улучшилось в 1997 году, когда шахматный компьютер Deep Blue от IBM победил тогдашнего чемпиона мира Гарри Каспарова. Из шести игр, проводившихся в телестудии, Deep Blue выиграла в двух, Каспаров в одной, а три окончились вничью. Ранее в том году Каспаров победил предыдущую версию Deep Blue.

У компьютера Deep Blue было достаточно вычислительных мощностей, и он использовал "метод грубой силы", или полный перебор, оценивая 200 млн возможных ходов в секунду и подбирая наилучший. Возможности людей ограничиваются оценкой лишь порядка 50 ходов после каждого хода. Работа Deep Blue была похожа на работу ИИ, но компьютер не размышлял о стратегиях и не учился игре, как смогут делать последовавшие за ним системы.

И всё же победа Deep Blue над Каспаровым впечатляющим образом вернула ИИ в круг общественного внимания. Некоторые люди были очарованы. Другим не понравилось, что машина обыграла эксперта в шахматах. Инвесторы были впечатлены: победа Deep Blue на $10 подняла стоимость акций IBM, выведя их на максимум того времени.

8. Нейросеть видит кошек (2011)

К 2011 году учёные из университетов всего мира говорили о нейросетях и создавали их. В том году программист Джефф Дин из Google познакомился с профессором информатики из Стэнфорда Эндрю Ыном. Вдвоём они замыслили создание большой нейросети, обеспеченной огромной вычислительной энергией серверов Google, которой можно будет скормить огромный набор изображений.

Созданная ими нейросеть работала на 16 000 серверных процессорах. Они скормили ей 10 млн случайных и неразмеченных кадров с видеороликов YouTube. Дин и Ын не просили нейросеть выдать какую-то конкретную информацию или разметить эти изображения. Когда нейросеть работает таким образом, обучаясь без учителя, она естественным образом пытается найти закономерности в данных и формирует классификации.

Нейросеть обрабатывала изображения три дня. Затем она выдала три размытых изображения, обозначающих визуальные образы, которые она снова и снова встречала в обучающих данных - лицо человека, тело человека и кота. Это исследование стало серьёзным прорывом в использовании нейросетей и обучении без учителя в компьютерном зрении. Также оно отметило начало проекта Google Brain.

9. Джоффри Хинтон спустил с поводка глубокие нейросети (2012)

Исследование Джоффри Хинтона помогло возродить интерес к глубокому обучению

Через год после прорыва Дина и Ына профессор Торонтского университета Джоффри Хинтон с двумя своими студентами создали нейросеть для компьютерного зрения AlexNet для участия в соревновании по распознаванию изображений ImageNet. Участники должны были использовать свои системы для обработки миллионов тестовых изображений и определять их с наивысшей возможной точностью. AlexNet выиграла соревнование с процентом ошибок в два с лишним раза меньшим, чем у ближайшего конкурента. В пяти вариантах подписи к изображению, данных нейросетью, только в 15,3% случаев не было правильного варианта. Предыдущим рекордом было 26% ошибок.

Эта победа убедительно показала, что глубокие нейросети, работающие на графических процессорах, куда как лучше других систем могут точно определять и классифицировать изображения. Это событие, возможно, сильнее остальных повлияло на возрождение интереса к глубоким нейросетям, и заслужило Хинтону прозвище "крёстный отец глубокого обучения". Вместе с другими гуру в области ИИ, Йошуа Бенджио и Яном Лекуном, Хинтон получил долгожданную премию Тьюринга в 2018.

10. AlphaGo обыгрывает чемпиона мира по го (2016)

В 2013 году исследователи британского стартапа DeepMind опубликовали работу, где было описано, как нейросеть научилась играть и выигрывать в 50 старых игр от Atari. Под впечатлением от этого компанию купила Google - как говорят, за $400 млн. Однако главная слава DeepMind была ещё впереди.

Через несколько лет учёные из DeepMind, теперь уже в рамках Google, перешли от игр Atari к одной из самых старых задач ИИ - японской настольной игре го. Они разработали нейросеть AlphaGo, способную играть в го и обучаться во время игры. Программа провела тысячи партий против других версий AlphaGo, обучаясь на основе проигрышей и выигрышей.

И это сработало. AlphaGo обыграла величайшего игрока в го в мире, Ли Седоля, со счётом 4:1 в серии игр в марте 2016. Процесс снимали для документального фильма. При его просмотре трудно не заметить грусть, с которой Седоль воспринял проигрыш. Казалось, что проиграли все люди, а не только один человек.

Последние продвижения в области глубоких нейросетей настолько сильно изменили область ИИ, что реальная его история, возможно, только лишь начинается. Нас ждёт много надежд, шумихи и нетерпения, но сейчас уже ясно, что ИИ повлияет на все аспекты жизни XXI века - и возможно даже сильнее, чем в своё время это сделал интернет.

# data[].attributes.attachment_link.title
10 самых важных вех в развитии ИИ на сегодняшний день

# data[].attributes.attachment_link.description
На протяжении своей истории, от первых рассказов Азимова про роботов до AlphaGo, у ИИ были взлёты и падения. Но на самом деле его история только начинается. Искусственный интеллект пока ещё очень...

# data[].attributes.headline
Вехи внедрения ИИ

# data[].attributes.subject
Вехи внедрения ИИ

# data[].attributes.body
3. Конференция по ИИ в Дартмуте (1956)

К 1955 году учёные всего мира уже сформировали такие концепции, как нейросети и естественный язык, однако ещё не существовал объединяющих концепций, охватывающих различные разновидности машинного интеллекта. Профессор математики из Дартмутского колледжа, Джон Маккарти, придумал термин «искусственный интеллект», объединяющий их все.

Маккарти руководил группой, подавшей заявку на грант для организации конференции по ИИ в 1956. В Дартмут-холл летом 1956 были приглашены многие ведущие исследователи того времени. Учёные обсуждали различные потенциальные области изучения ИИ, включая обучение и поиск, зрение, логические рассуждения, язык и разум, игры (в частности, шахматы), взаимодействия человека с такими разумными машинами, как личные роботы.

Общим консенсусом тех обсуждений стало то, что у ИИ есть огромный потенциал для того, чтобы принести пользу людям. Было очерчено общее поле исследовательских областей, на развитие которых может повлиять машинный интеллект. Конференция организовала и вдохновила исследования в области ИИ на многие годы.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
На протяжении своей истории, от первых рассказов Азимова про роботов до AlphaGo, у ИИ были взлёты и падения. Но на самом деле его история только начинается.

Искусственный интеллект пока ещё очень молод. Однако в этой области произошло уже много значимых событий. Некоторые из них привлекли внимание культуры, другие породили взрывную волну, воспринятую только учёными. Вот некоторые ключевые моменты, наиболее сильно повлиявшие на развитие ИИ.

Рассказ Азимова " Хоровод" отмечает первое появление в историях этого знаменитого фантаста "трёх законов робототехники":

1. Робот не может причинить вред человеку или своим бездействием допустить, чтобы человеку был причинён вред.

2. Робот должен повиноваться всем приказам, которые даёт человек, кроме тех случаев, когда эти приказы противоречат Первому Закону.

3. Робот должен заботиться о своей безопасности в той мере, в которой это не противоречит Первому или Второму Законам.

В рассказе "Хоровод" робот Спиди ставится в положение, в котором третий закон входит в противоречие с первыми двумя. Рассказы Азимова про роботов заставили задуматься любителей НФ, среди которых были и учёные, о возможности появления думающих машин. По сей день люди занимаются интеллектуальными упражнениями, применяя законы Азимова к современным ИИ.
2. Алан Тьюринг предложил свою "Игру в имитацию" (1950)

Алан Тьюринг описал первый принцип измерения степени разумности машины в 1950-м.

Предлагаю рассмотреть вопрос "Могут ли машины думать?" Так начиналась влиятельная исследовательская работа Тьюринга 1950 года, разработавшая систему взглядов для рассуждения о машинном разуме. Он задал вопрос о том, можно ли считать машину разумной, если она может имитировать разумное поведение человека.

Этот теоретический вопрос породил знаменитую "Игру в имитацию" [её позже назовут " Тестом Тьюринга" / прим. перев.], упражнение, в котором исследователь-человек должен определить, с кем он переписывается - с компьютером или человеком. Во времена Тьюринга не существовало машин, способных пройти этот тест, нет их и сегодня. Однако его тест дал простой способ определить наличие разума у машины. Также он помог сформировать философию ИИ.

3. Конференция по ИИ в Дартмуте (1956)

К 1955 году учёные всего мира уже сформировали такие концепции, как нейросети и естественный язык, однако ещё не существовал объединяющих концепций, охватывающих различные разновидности машинного интеллекта. Профессор математики из Дартмутского колледжа, Джон Маккарти, придумал термин "искусственный интеллект", объединяющий их все.

Маккарти руководил группой, подавшей заявку на грант для организации конференции по ИИ в 1956. В Дартмут-холл летом 1956 были приглашены многие ведущие исследователи того времени. Учёные обсуждали различные потенциальные области изучения ИИ, включая обучение и поиск, зрение, логические рассуждения, язык и разум, игры (в частности, шахматы), взаимодействия человека с такими разумными машинами, как личные роботы.

Общим консенсусом тех обсуждений стало то, что у ИИ есть огромный потенциал для того, чтобы принести пользу людям. Было очерчено общее поле исследовательских областей, на развитие которых может повлиять машинный интеллект. Конференция организовала и вдохновила исследования в области ИИ на многие годы.

4. Фрэнк Розенблатт создаёт перцептрон (1957)

Фрэнк Розенблатт создал механическую нейросеть в Корнеллской лаборатории аэронавтики в 1957

Базовый компонент нейросети называется " перцептроном" [это лишь самый первый и примитивный тип искусственного нейрона / прим. перев.]. Набор входящих данных попадает в узел, подсчитывающий выходное значение, и выдающий классификацию и уровень уверенности. К примеру, входные данные могут анализировать различные аспекты изображения на основании входных данных и "голосовать" (с определённым уровнем уверенности) за то, есть ли на нём лицо. Затем узел подсчитывает все "голоса" и уровень уверенности, и выдаёт консенсус. В нейросетях сегодняшнего дня, работающих на мощных компьютерах, работают миллиарды подобных структур, связанных между собой.

Однако перцептроны существовали ещё до появления мощных компьютеров. В конце 1950-х молодой психолог-исследователь Фрэнк Розенблатт создал электромеханическую модель перцептрона под названием Mark I Perceptron, хранящуюся сегодня в Смитсоновском институте. Это была аналоговая нейросеть, состоявшая из сетки светочувствительных элементов, соединённых проводами с банками узлов, содержащих электромоторы и поворотные резисторы. Розенблатт разработал "перцептронный алгоритм", управлявший сетью, которая постепенно подстраивала силу входных сигналов так, чтобы в итоге правильно идентифицировать объекты - по сути, обучалась.

Учёные спорили о значимости этой машины вплоть до 1980-х. Она сыграла важную роль по созданию физического воплощения нейросети, которая до тех пор существовала в основном только в виде научной концепции.

5. ИИ сталкивается со своей первой зимой (1970-е)

Большую часть своей истории ИИ существовал только в исследованиях. Большую половину 1960-х правительственные агентства, в частности, DARPA, вливали деньги в исследования и практически не требовали отчёта по инвестициям. Исследователи ИИ часто преувеличивали потенциал своей работы, чтобы продолжать получать финансирование. Всё изменилось в конце 1960-х и начале 1970-х. Два отчёта - один от рекомендательного совета по автоматической обработке языка (ALPAC) для правительства США 1966 года, второй от Лайтхилла для правительства Британии 1973 года - прагматически оценили прогресс в исследованиях ИИ и выдали весьма пессимистичный прогноз о потенциале данной технологии. В обоих отчётах ставилось под вопрос наличие ощутимого прогресса в различных областях исследований ИИ. Лайтхилл в своём отчёте утверждал, что ИИ для задач распознавания речи будет крайне сложно масштабировать до размеров, которые смогут быть полезными правительству или военным.

В итоге правительства США и Британии начали урезать финансирование исследований ИИ для университетов. DARPA, без проблем финансировавшее исследования ИИ в 1960-х, стало требовать от проектов чётких временных рамок и подробного описания предполагаемых результатов. В итоге стало казаться, что ИИ не оправдал ожиданий, и никогда уже не сможет достичь уровня человеческих возможностей. Первая "зима" ИИ продлилась все 1970-е и 80-е.

6. Приход второй зимы ИИ (1987)

1980-е начались с разработки и первых успехов " экспертных систем", хранивших большие объёмы данных и эмулировавшие процесс принятия решений людьми. Технологию изначально разработали в университете Карнеги-Меллона для компании Digital Equipment Corporation, а затем другие корпорации начали быстро внедрять её. Однако экспертные системы требовали дорогого спеиализированного оборудования, и это стало проблемой, когда начали появляться сходные по мощности и более дешёвые рабочие станции от Sun Microsystems а также персональные компьютеры от Apple и IBM. Рынок экспертных компьютерных систем рухнул в 1987, когда с него ушли основные производители оборудования.

Успех экспертных систем в начале 80-х вдохновил DARPA на увеличение финансирования исследований ИИ, но вскоре это вновь поменялось, и агентство урезало большую часть этого финансирования, оставив всего несколько программ. И снова термин "искусственный интеллект" в исследовательском сообществе стал почти запретным. Чтобы их не воспринимали, как непрактичных мечтателей в поисках финансирования, исследователи начали использовать другие названия для работы, связанной с СС - "информатика", "машинное обучение" и "аналитика". Эта, вторая зима ИИ продолжалась вплоть до 2000-х.

7. IBM Deep Blue побеждает Каспарова (1997)

IBM Deep Blue победила лучшего шахматиста мира, Гарри Каспарова, в 1997.

Общественное представление об ИИ улучшилось в 1997 году, когда шахматный компьютер Deep Blue от IBM победил тогдашнего чемпиона мира Гарри Каспарова. Из шести игр, проводившихся в телестудии, Deep Blue выиграла в двух, Каспаров в одной, а три окончились вничью. Ранее в том году Каспаров победил предыдущую версию Deep Blue.

У компьютера Deep Blue было достаточно вычислительных мощностей, и он использовал "метод грубой силы", или полный перебор, оценивая 200 млн возможных ходов в секунду и подбирая наилучший. Возможности людей ограничиваются оценкой лишь порядка 50 ходов после каждого хода. Работа Deep Blue была похожа на работу ИИ, но компьютер не размышлял о стратегиях и не учился игре, как смогут делать последовавшие за ним системы.

И всё же победа Deep Blue над Каспаровым впечатляющим образом вернула ИИ в круг общественного внимания. Некоторые люди были очарованы. Другим не понравилось, что машина обыграла эксперта в шахматах. Инвесторы были впечатлены: победа Deep Blue на $10 подняла стоимость акций IBM, выведя их на максимум того времени.

8. Нейросеть видит кошек (2011)

К 2011 году учёные из университетов всего мира говорили о нейросетях и создавали их. В том году программист Джефф Дин из Google познакомился с профессором информатики из Стэнфорда Эндрю Ыном. Вдвоём они замыслили создание большой нейросети, обеспеченной огромной вычислительной энергией серверов Google, которой можно будет скормить огромный набор изображений.

Созданная ими нейросеть работала на 16 000 серверных процессорах. Они скормили ей 10 млн случайных и неразмеченных кадров с видеороликов YouTube. Дин и Ын не просили нейросеть выдать какую-то конкретную информацию или разметить эти изображения. Когда нейросеть работает таким образом, обучаясь без учителя, она естественным образом пытается найти закономерности в данных и формирует классификации.

Нейросеть обрабатывала изображения три дня. Затем она выдала три размытых изображения, обозначающих визуальные образы, которые она снова и снова встречала в обучающих данных - лицо человека, тело человека и кота. Это исследование стало серьёзным прорывом в использовании нейросетей и обучении без учителя в компьютерном зрении. Также оно отметило начало проекта Google Brain.

9. Джоффри Хинтон спустил с поводка глубокие нейросети (2012)

Исследование Джоффри Хинтона помогло возродить интерес к глубокому обучению

Через год после прорыва Дина и Ына профессор Торонтского университета Джоффри Хинтон с двумя своими студентами создали нейросеть для компьютерного зрения AlexNet для участия в соревновании по распознаванию изображений ImageNet. Участники должны были использовать свои системы для обработки миллионов тестовых изображений и определять их с наивысшей возможной точностью. AlexNet выиграла соревнование с процентом ошибок в два с лишним раза меньшим, чем у ближайшего конкурента. В пяти вариантах подписи к изображению, данных нейросетью, только в 15,3% случаев не было правильного варианта. Предыдущим рекордом было 26% ошибок.

Эта победа убедительно показала, что глубокие нейросети, работающие на графических процессорах, куда как лучше других систем могут точно определять и классифицировать изображения. Это событие, возможно, сильнее остальных повлияло на возрождение интереса к глубоким нейросетям, и заслужило Хинтону прозвище "крёстный отец глубокого обучения". Вместе с другими гуру в области ИИ, Йошуа Бенджио и Яном Лекуном, Хинтон получил долгожданную премию Тьюринга в 2018.

10. AlphaGo обыгрывает чемпиона мира по го (2016)

В 2013 году исследователи британского стартапа DeepMind опубликовали работу, где было описано, как нейросеть научилась играть и выигрывать в 50 старых игр от Atari. Под впечатлением от этого компанию купила Google - как говорят, за $400 млн. Однако главная слава DeepMind была ещё впереди.

Через несколько лет учёные из DeepMind, теперь уже в рамках Google, перешли от игр Atari к одной из самых старых задач ИИ - японской настольной игре го. Они разработали нейросеть AlphaGo, способную играть в го и обучаться во время игры. Программа провела тысячи партий против других версий AlphaGo, обучаясь на основе проигрышей и выигрышей.

И это сработало. AlphaGo обыграла величайшего игрока в го в мире, Ли Седоля, со счётом 4:1 в серии игр в марте 2016. Процесс снимали для документального фильма. При его просмотре трудно не заметить грусть, с которой Седоль воспринял проигрыш. Казалось, что проиграли все люди, а не только один человек.

Последние продвижения в области глубоких нейросетей настолько сильно изменили область ИИ, что реальная его история, возможно, только лишь начинается. Нас ждёт много надежд, шумихи и нетерпения, но сейчас уже ясно, что ИИ повлияет на все аспекты жизни XXI века - и возможно даже сильнее, чем в своё время это сделал интернет.

# data[].attributes.attachment_link.title
10 самых важных вех в развитии ИИ на сегодняшний день

# data[].attributes.attachment_link.description
На протяжении своей истории, от первых рассказов Азимова про роботов до AlphaGo, у ИИ были взлёты и падения. Но на самом деле его история только начинается. Искусственный интеллект пока ещё очень...

# data[].attributes.headline
Вехи внедрения ИИ

# data[].attributes.subject
Вехи внедрения ИИ

# data[].attributes.body
4. ИИ сталкивается со своей первой зимой (1970-е)

Большую часть своей истории ИИ существовал только в исследованиях. Большую половину 1960-х правительственные агентства, в частности, DARPA, вливали деньги в исследования и практически не требовали отчёта по инвестициям. Исследователи ИИ часто преувеличивали потенциал своей работы, чтобы продолжать получать финансирование. Всё изменилось в конце 1960-х и начале 1970-х. Два отчёта – один от рекомендательного совета по автоматической обработке языка (ALPAC) для правительства США 1966 года, второй от Лайтхилла для правительства Британии 1973 года – прагматически оценили прогресс в исследованиях ИИ и выдали весьма пессимистичный прогноз о потенциале данной технологии. В обоих отчётах ставилось под вопрос наличие ощутимого прогресса в различных областях исследований ИИ. Лайтхилл в своём отчёте утверждал, что ИИ для задач распознавания речи будет крайне сложно масштабировать до размеров, которые смогут быть полезными правительству или военным.

В итоге правительства США и Британии начали урезать финансирование исследований ИИ для университетов. DARPA, без проблем финансировавшее исследования ИИ в 1960-х, стало требовать от проектов чётких временных рамок и подробного описания предполагаемых результатов. В итоге стало казаться, что ИИ не оправдал ожиданий, и никогда уже не сможет достичь уровня человеческих возможностей. Первая «зима» ИИ продлилась все 1970-е и 80-е.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
На протяжении своей истории, от первых рассказов Азимова про роботов до AlphaGo, у ИИ были взлёты и падения. Но на самом деле его история только начинается.

Искусственный интеллект пока ещё очень молод. Однако в этой области произошло уже много значимых событий. Некоторые из них привлекли внимание культуры, другие породили взрывную волну, воспринятую только учёными. Вот некоторые ключевые моменты, наиболее сильно повлиявшие на развитие ИИ.

Рассказ Азимова " Хоровод" отмечает первое появление в историях этого знаменитого фантаста "трёх законов робототехники":

1. Робот не может причинить вред человеку или своим бездействием допустить, чтобы человеку был причинён вред.

2. Робот должен повиноваться всем приказам, которые даёт человек, кроме тех случаев, когда эти приказы противоречат Первому Закону.

3. Робот должен заботиться о своей безопасности в той мере, в которой это не противоречит Первому или Второму Законам.

В рассказе "Хоровод" робот Спиди ставится в положение, в котором третий закон входит в противоречие с первыми двумя. Рассказы Азимова про роботов заставили задуматься любителей НФ, среди которых были и учёные, о возможности появления думающих машин. По сей день люди занимаются интеллектуальными упражнениями, применяя законы Азимова к современным ИИ.
2. Алан Тьюринг предложил свою "Игру в имитацию" (1950)

Алан Тьюринг описал первый принцип измерения степени разумности машины в 1950-м.

Предлагаю рассмотреть вопрос "Могут ли машины думать?" Так начиналась влиятельная исследовательская работа Тьюринга 1950 года, разработавшая систему взглядов для рассуждения о машинном разуме. Он задал вопрос о том, можно ли считать машину разумной, если она может имитировать разумное поведение человека.

Этот теоретический вопрос породил знаменитую "Игру в имитацию" [её позже назовут " Тестом Тьюринга" / прим. перев.], упражнение, в котором исследователь-человек должен определить, с кем он переписывается - с компьютером или человеком. Во времена Тьюринга не существовало машин, способных пройти этот тест, нет их и сегодня. Однако его тест дал простой способ определить наличие разума у машины. Также он помог сформировать философию ИИ.

3. Конференция по ИИ в Дартмуте (1956)

К 1955 году учёные всего мира уже сформировали такие концепции, как нейросети и естественный язык, однако ещё не существовал объединяющих концепций, охватывающих различные разновидности машинного интеллекта. Профессор математики из Дартмутского колледжа, Джон Маккарти, придумал термин "искусственный интеллект", объединяющий их все.

Маккарти руководил группой, подавшей заявку на грант для организации конференции по ИИ в 1956. В Дартмут-холл летом 1956 были приглашены многие ведущие исследователи того времени. Учёные обсуждали различные потенциальные области изучения ИИ, включая обучение и поиск, зрение, логические рассуждения, язык и разум, игры (в частности, шахматы), взаимодействия человека с такими разумными машинами, как личные роботы.

Общим консенсусом тех обсуждений стало то, что у ИИ есть огромный потенциал для того, чтобы принести пользу людям. Было очерчено общее поле исследовательских областей, на развитие которых может повлиять машинный интеллект. Конференция организовала и вдохновила исследования в области ИИ на многие годы.

4. Фрэнк Розенблатт создаёт перцептрон (1957)

Фрэнк Розенблатт создал механическую нейросеть в Корнеллской лаборатории аэронавтики в 1957

Базовый компонент нейросети называется " перцептроном" [это лишь самый первый и примитивный тип искусственного нейрона / прим. перев.]. Набор входящих данных попадает в узел, подсчитывающий выходное значение, и выдающий классификацию и уровень уверенности. К примеру, входные данные могут анализировать различные аспекты изображения на основании входных данных и "голосовать" (с определённым уровнем уверенности) за то, есть ли на нём лицо. Затем узел подсчитывает все "голоса" и уровень уверенности, и выдаёт консенсус. В нейросетях сегодняшнего дня, работающих на мощных компьютерах, работают миллиарды подобных структур, связанных между собой.

Однако перцептроны существовали ещё до появления мощных компьютеров. В конце 1950-х молодой психолог-исследователь Фрэнк Розенблатт создал электромеханическую модель перцептрона под названием Mark I Perceptron, хранящуюся сегодня в Смитсоновском институте. Это была аналоговая нейросеть, состоявшая из сетки светочувствительных элементов, соединённых проводами с банками узлов, содержащих электромоторы и поворотные резисторы. Розенблатт разработал "перцептронный алгоритм", управлявший сетью, которая постепенно подстраивала силу входных сигналов так, чтобы в итоге правильно идентифицировать объекты - по сути, обучалась.

Учёные спорили о значимости этой машины вплоть до 1980-х. Она сыграла важную роль по созданию физического воплощения нейросети, которая до тех пор существовала в основном только в виде научной концепции.

5. ИИ сталкивается со своей первой зимой (1970-е)

Большую часть своей истории ИИ существовал только в исследованиях. Большую половину 1960-х правительственные агентства, в частности, DARPA, вливали деньги в исследования и практически не требовали отчёта по инвестициям. Исследователи ИИ часто преувеличивали потенциал своей работы, чтобы продолжать получать финансирование. Всё изменилось в конце 1960-х и начале 1970-х. Два отчёта - один от рекомендательного совета по автоматической обработке языка (ALPAC) для правительства США 1966 года, второй от Лайтхилла для правительства Британии 1973 года - прагматически оценили прогресс в исследованиях ИИ и выдали весьма пессимистичный прогноз о потенциале данной технологии. В обоих отчётах ставилось под вопрос наличие ощутимого прогресса в различных областях исследований ИИ. Лайтхилл в своём отчёте утверждал, что ИИ для задач распознавания речи будет крайне сложно масштабировать до размеров, которые смогут быть полезными правительству или военным.

В итоге правительства США и Британии начали урезать финансирование исследований ИИ для университетов. DARPA, без проблем финансировавшее исследования ИИ в 1960-х, стало требовать от проектов чётких временных рамок и подробного описания предполагаемых результатов. В итоге стало казаться, что ИИ не оправдал ожиданий, и никогда уже не сможет достичь уровня человеческих возможностей. Первая "зима" ИИ продлилась все 1970-е и 80-е.

6. Приход второй зимы ИИ (1987)

1980-е начались с разработки и первых успехов " экспертных систем", хранивших большие объёмы данных и эмулировавшие процесс принятия решений людьми. Технологию изначально разработали в университете Карнеги-Меллона для компании Digital Equipment Corporation, а затем другие корпорации начали быстро внедрять её. Однако экспертные системы требовали дорогого спеиализированного оборудования, и это стало проблемой, когда начали появляться сходные по мощности и более дешёвые рабочие станции от Sun Microsystems а также персональные компьютеры от Apple и IBM. Рынок экспертных компьютерных систем рухнул в 1987, когда с него ушли основные производители оборудования.

Успех экспертных систем в начале 80-х вдохновил DARPA на увеличение финансирования исследований ИИ, но вскоре это вновь поменялось, и агентство урезало большую часть этого финансирования, оставив всего несколько программ. И снова термин "искусственный интеллект" в исследовательском сообществе стал почти запретным. Чтобы их не воспринимали, как непрактичных мечтателей в поисках финансирования, исследователи начали использовать другие названия для работы, связанной с СС - "информатика", "машинное обучение" и "аналитика". Эта, вторая зима ИИ продолжалась вплоть до 2000-х.

7. IBM Deep Blue побеждает Каспарова (1997)

IBM Deep Blue победила лучшего шахматиста мира, Гарри Каспарова, в 1997.

Общественное представление об ИИ улучшилось в 1997 году, когда шахматный компьютер Deep Blue от IBM победил тогдашнего чемпиона мира Гарри Каспарова. Из шести игр, проводившихся в телестудии, Deep Blue выиграла в двух, Каспаров в одной, а три окончились вничью. Ранее в том году Каспаров победил предыдущую версию Deep Blue.

У компьютера Deep Blue было достаточно вычислительных мощностей, и он использовал "метод грубой силы", или полный перебор, оценивая 200 млн возможных ходов в секунду и подбирая наилучший. Возможности людей ограничиваются оценкой лишь порядка 50 ходов после каждого хода. Работа Deep Blue была похожа на работу ИИ, но компьютер не размышлял о стратегиях и не учился игре, как смогут делать последовавшие за ним системы.

И всё же победа Deep Blue над Каспаровым впечатляющим образом вернула ИИ в круг общественного внимания. Некоторые люди были очарованы. Другим не понравилось, что машина обыграла эксперта в шахматах. Инвесторы были впечатлены: победа Deep Blue на $10 подняла стоимость акций IBM, выведя их на максимум того времени.

8. Нейросеть видит кошек (2011)

К 2011 году учёные из университетов всего мира говорили о нейросетях и создавали их. В том году программист Джефф Дин из Google познакомился с профессором информатики из Стэнфорда Эндрю Ыном. Вдвоём они замыслили создание большой нейросети, обеспеченной огромной вычислительной энергией серверов Google, которой можно будет скормить огромный набор изображений.

Созданная ими нейросеть работала на 16 000 серверных процессорах. Они скормили ей 10 млн случайных и неразмеченных кадров с видеороликов YouTube. Дин и Ын не просили нейросеть выдать какую-то конкретную информацию или разметить эти изображения. Когда нейросеть работает таким образом, обучаясь без учителя, она естественным образом пытается найти закономерности в данных и формирует классификации.

Нейросеть обрабатывала изображения три дня. Затем она выдала три размытых изображения, обозначающих визуальные образы, которые она снова и снова встречала в обучающих данных - лицо человека, тело человека и кота. Это исследование стало серьёзным прорывом в использовании нейросетей и обучении без учителя в компьютерном зрении. Также оно отметило начало проекта Google Brain.

9. Джоффри Хинтон спустил с поводка глубокие нейросети (2012)

Исследование Джоффри Хинтона помогло возродить интерес к глубокому обучению

Через год после прорыва Дина и Ына профессор Торонтского университета Джоффри Хинтон с двумя своими студентами создали нейросеть для компьютерного зрения AlexNet для участия в соревновании по распознаванию изображений ImageNet. Участники должны были использовать свои системы для обработки миллионов тестовых изображений и определять их с наивысшей возможной точностью. AlexNet выиграла соревнование с процентом ошибок в два с лишним раза меньшим, чем у ближайшего конкурента. В пяти вариантах подписи к изображению, данных нейросетью, только в 15,3% случаев не было правильного варианта. Предыдущим рекордом было 26% ошибок.

Эта победа убедительно показала, что глубокие нейросети, работающие на графических процессорах, куда как лучше других систем могут точно определять и классифицировать изображения. Это событие, возможно, сильнее остальных повлияло на возрождение интереса к глубоким нейросетям, и заслужило Хинтону прозвище "крёстный отец глубокого обучения". Вместе с другими гуру в области ИИ, Йошуа Бенджио и Яном Лекуном, Хинтон получил долгожданную премию Тьюринга в 2018.

10. AlphaGo обыгрывает чемпиона мира по го (2016)

В 2013 году исследователи британского стартапа DeepMind опубликовали работу, где было описано, как нейросеть научилась играть и выигрывать в 50 старых игр от Atari. Под впечатлением от этого компанию купила Google - как говорят, за $400 млн. Однако главная слава DeepMind была ещё впереди.

Через несколько лет учёные из DeepMind, теперь уже в рамках Google, перешли от игр Atari к одной из самых старых задач ИИ - японской настольной игре го. Они разработали нейросеть AlphaGo, способную играть в го и обучаться во время игры. Программа провела тысячи партий против других версий AlphaGo, обучаясь на основе проигрышей и выигрышей.

И это сработало. AlphaGo обыграла величайшего игрока в го в мире, Ли Седоля, со счётом 4:1 в серии игр в марте 2016. Процесс снимали для документального фильма. При его просмотре трудно не заметить грусть, с которой Седоль воспринял проигрыш. Казалось, что проиграли все люди, а не только один человек.

Последние продвижения в области глубоких нейросетей настолько сильно изменили область ИИ, что реальная его история, возможно, только лишь начинается. Нас ждёт много надежд, шумихи и нетерпения, но сейчас уже ясно, что ИИ повлияет на все аспекты жизни XXI века - и возможно даже сильнее, чем в своё время это сделал интернет.

# data[].attributes.attachment_link.title
10 самых важных вех в развитии ИИ на сегодняшний день

# data[].attributes.attachment_link.description
На протяжении своей истории, от первых рассказов Азимова про роботов до AlphaGo, у ИИ были взлёты и падения. Но на самом деле его история только начинается. Искусственный интеллект пока ещё очень...

# data[].attributes.headline
Вехи внедрения ИИ

# data[].attributes.subject
Вехи внедрения ИИ

# data[].attributes.body
5. Фрэнк Розенблатт создаёт перцептрон (1957)

Базовый компонент нейросети называется "перцептроном" [это лишь самый первый и примитивный тип искусственного нейрона / прим. перев.]. Набор входящих данных попадает в узел, подсчитывающий выходное значение, и выдающий классификацию и уровень уверенности. К примеру, входные данные могут анализировать различные аспекты изображения на основании входных данных и «голосовать» (с определённым уровнем уверенности) за то, есть ли на нём лицо. Затем узел подсчитывает все «голоса» и уровень уверенности, и выдаёт консенсус. В нейросетях сегодняшнего дня, работающих на мощных компьютерах, работают миллиарды подобных структур, связанных между собой.

Однако перцептроны существовали ещё до появления мощных компьютеров. В конце 1950-х молодой психолог-исследователь Фрэнк Розенблатт создал электромеханическую модель перцептрона под названием Mark I Perceptron, хранящуюся сегодня в Смитсоновском институте. Это была аналоговая нейросеть, состоявшая из сетки светочувствительных элементов, соединённых проводами с банками узлов, содержащих электромоторы и поворотные резисторы. Розенблатт разработал «перцептронный алгоритм», управлявший сетью, которая постепенно подстраивала силу входных сигналов так, чтобы в итоге правильно идентифицировать объекты – по сути, обучалась.

Учёные спорили о значимости этой машины вплоть до 1980-х. Она сыграла важную роль по созданию физического воплощения нейросети, которая до тех пор существовала в основном только в виде научной концепции.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
На протяжении своей истории, от первых рассказов Азимова про роботов до AlphaGo, у ИИ были взлёты и падения. Но на самом деле его история только начинается.

Искусственный интеллект пока ещё очень молод. Однако в этой области произошло уже много значимых событий. Некоторые из них привлекли внимание культуры, другие породили взрывную волну, воспринятую только учёными. Вот некоторые ключевые моменты, наиболее сильно повлиявшие на развитие ИИ.

Рассказ Азимова " Хоровод" отмечает первое появление в историях этого знаменитого фантаста "трёх законов робототехники":

1. Робот не может причинить вред человеку или своим бездействием допустить, чтобы человеку был причинён вред.

2. Робот должен повиноваться всем приказам, которые даёт человек, кроме тех случаев, когда эти приказы противоречат Первому Закону.

3. Робот должен заботиться о своей безопасности в той мере, в которой это не противоречит Первому или Второму Законам.

В рассказе "Хоровод" робот Спиди ставится в положение, в котором третий закон входит в противоречие с первыми двумя. Рассказы Азимова про роботов заставили задуматься любителей НФ, среди которых были и учёные, о возможности появления думающих машин. По сей день люди занимаются интеллектуальными упражнениями, применяя законы Азимова к современным ИИ.
2. Алан Тьюринг предложил свою "Игру в имитацию" (1950)

Алан Тьюринг описал первый принцип измерения степени разумности машины в 1950-м.

Предлагаю рассмотреть вопрос "Могут ли машины думать?" Так начиналась влиятельная исследовательская работа Тьюринга 1950 года, разработавшая систему взглядов для рассуждения о машинном разуме. Он задал вопрос о том, можно ли считать машину разумной, если она может имитировать разумное поведение человека.

Этот теоретический вопрос породил знаменитую "Игру в имитацию" [её позже назовут " Тестом Тьюринга" / прим. перев.], упражнение, в котором исследователь-человек должен определить, с кем он переписывается - с компьютером или человеком. Во времена Тьюринга не существовало машин, способных пройти этот тест, нет их и сегодня. Однако его тест дал простой способ определить наличие разума у машины. Также он помог сформировать философию ИИ.

3. Конференция по ИИ в Дартмуте (1956)

К 1955 году учёные всего мира уже сформировали такие концепции, как нейросети и естественный язык, однако ещё не существовал объединяющих концепций, охватывающих различные разновидности машинного интеллекта. Профессор математики из Дартмутского колледжа, Джон Маккарти, придумал термин "искусственный интеллект", объединяющий их все.

Маккарти руководил группой, подавшей заявку на грант для организации конференции по ИИ в 1956. В Дартмут-холл летом 1956 были приглашены многие ведущие исследователи того времени. Учёные обсуждали различные потенциальные области изучения ИИ, включая обучение и поиск, зрение, логические рассуждения, язык и разум, игры (в частности, шахматы), взаимодействия человека с такими разумными машинами, как личные роботы.

Общим консенсусом тех обсуждений стало то, что у ИИ есть огромный потенциал для того, чтобы принести пользу людям. Было очерчено общее поле исследовательских областей, на развитие которых может повлиять машинный интеллект. Конференция организовала и вдохновила исследования в области ИИ на многие годы.

4. Фрэнк Розенблатт создаёт перцептрон (1957)

Фрэнк Розенблатт создал механическую нейросеть в Корнеллской лаборатории аэронавтики в 1957

Базовый компонент нейросети называется " перцептроном" [это лишь самый первый и примитивный тип искусственного нейрона / прим. перев.]. Набор входящих данных попадает в узел, подсчитывающий выходное значение, и выдающий классификацию и уровень уверенности. К примеру, входные данные могут анализировать различные аспекты изображения на основании входных данных и "голосовать" (с определённым уровнем уверенности) за то, есть ли на нём лицо. Затем узел подсчитывает все "голоса" и уровень уверенности, и выдаёт консенсус. В нейросетях сегодняшнего дня, работающих на мощных компьютерах, работают миллиарды подобных структур, связанных между собой.

Однако перцептроны существовали ещё до появления мощных компьютеров. В конце 1950-х молодой психолог-исследователь Фрэнк Розенблатт создал электромеханическую модель перцептрона под названием Mark I Perceptron, хранящуюся сегодня в Смитсоновском институте. Это была аналоговая нейросеть, состоявшая из сетки светочувствительных элементов, соединённых проводами с банками узлов, содержащих электромоторы и поворотные резисторы. Розенблатт разработал "перцептронный алгоритм", управлявший сетью, которая постепенно подстраивала силу входных сигналов так, чтобы в итоге правильно идентифицировать объекты - по сути, обучалась.

Учёные спорили о значимости этой машины вплоть до 1980-х. Она сыграла важную роль по созданию физического воплощения нейросети, которая до тех пор существовала в основном только в виде научной концепции.

5. ИИ сталкивается со своей первой зимой (1970-е)

Большую часть своей истории ИИ существовал только в исследованиях. Большую половину 1960-х правительственные агентства, в частности, DARPA, вливали деньги в исследования и практически не требовали отчёта по инвестициям. Исследователи ИИ часто преувеличивали потенциал своей работы, чтобы продолжать получать финансирование. Всё изменилось в конце 1960-х и начале 1970-х. Два отчёта - один от рекомендательного совета по автоматической обработке языка (ALPAC) для правительства США 1966 года, второй от Лайтхилла для правительства Британии 1973 года - прагматически оценили прогресс в исследованиях ИИ и выдали весьма пессимистичный прогноз о потенциале данной технологии. В обоих отчётах ставилось под вопрос наличие ощутимого прогресса в различных областях исследований ИИ. Лайтхилл в своём отчёте утверждал, что ИИ для задач распознавания речи будет крайне сложно масштабировать до размеров, которые смогут быть полезными правительству или военным.

В итоге правительства США и Британии начали урезать финансирование исследований ИИ для университетов. DARPA, без проблем финансировавшее исследования ИИ в 1960-х, стало требовать от проектов чётких временных рамок и подробного описания предполагаемых результатов. В итоге стало казаться, что ИИ не оправдал ожиданий, и никогда уже не сможет достичь уровня человеческих возможностей. Первая "зима" ИИ продлилась все 1970-е и 80-е.

6. Приход второй зимы ИИ (1987)

1980-е начались с разработки и первых успехов " экспертных систем", хранивших большие объёмы данных и эмулировавшие процесс принятия решений людьми. Технологию изначально разработали в университете Карнеги-Меллона для компании Digital Equipment Corporation, а затем другие корпорации начали быстро внедрять её. Однако экспертные системы требовали дорогого спеиализированного оборудования, и это стало проблемой, когда начали появляться сходные по мощности и более дешёвые рабочие станции от Sun Microsystems а также персональные компьютеры от Apple и IBM. Рынок экспертных компьютерных систем рухнул в 1987, когда с него ушли основные производители оборудования.

Успех экспертных систем в начале 80-х вдохновил DARPA на увеличение финансирования исследований ИИ, но вскоре это вновь поменялось, и агентство урезало большую часть этого финансирования, оставив всего несколько программ. И снова термин "искусственный интеллект" в исследовательском сообществе стал почти запретным. Чтобы их не воспринимали, как непрактичных мечтателей в поисках финансирования, исследователи начали использовать другие названия для работы, связанной с СС - "информатика", "машинное обучение" и "аналитика". Эта, вторая зима ИИ продолжалась вплоть до 2000-х.

7. IBM Deep Blue побеждает Каспарова (1997)

IBM Deep Blue победила лучшего шахматиста мира, Гарри Каспарова, в 1997.

Общественное представление об ИИ улучшилось в 1997 году, когда шахматный компьютер Deep Blue от IBM победил тогдашнего чемпиона мира Гарри Каспарова. Из шести игр, проводившихся в телестудии, Deep Blue выиграла в двух, Каспаров в одной, а три окончились вничью. Ранее в том году Каспаров победил предыдущую версию Deep Blue.

У компьютера Deep Blue было достаточно вычислительных мощностей, и он использовал "метод грубой силы", или полный перебор, оценивая 200 млн возможных ходов в секунду и подбирая наилучший. Возможности людей ограничиваются оценкой лишь порядка 50 ходов после каждого хода. Работа Deep Blue была похожа на работу ИИ, но компьютер не размышлял о стратегиях и не учился игре, как смогут делать последовавшие за ним системы.

И всё же победа Deep Blue над Каспаровым впечатляющим образом вернула ИИ в круг общественного внимания. Некоторые люди были очарованы. Другим не понравилось, что машина обыграла эксперта в шахматах. Инвесторы были впечатлены: победа Deep Blue на $10 подняла стоимость акций IBM, выведя их на максимум того времени.

8. Нейросеть видит кошек (2011)

К 2011 году учёные из университетов всего мира говорили о нейросетях и создавали их. В том году программист Джефф Дин из Google познакомился с профессором информатики из Стэнфорда Эндрю Ыном. Вдвоём они замыслили создание большой нейросети, обеспеченной огромной вычислительной энергией серверов Google, которой можно будет скормить огромный набор изображений.

Созданная ими нейросеть работала на 16 000 серверных процессорах. Они скормили ей 10 млн случайных и неразмеченных кадров с видеороликов YouTube. Дин и Ын не просили нейросеть выдать какую-то конкретную информацию или разметить эти изображения. Когда нейросеть работает таким образом, обучаясь без учителя, она естественным образом пытается найти закономерности в данных и формирует классификации.

Нейросеть обрабатывала изображения три дня. Затем она выдала три размытых изображения, обозначающих визуальные образы, которые она снова и снова встречала в обучающих данных - лицо человека, тело человека и кота. Это исследование стало серьёзным прорывом в использовании нейросетей и обучении без учителя в компьютерном зрении. Также оно отметило начало проекта Google Brain.

9. Джоффри Хинтон спустил с поводка глубокие нейросети (2012)

Исследование Джоффри Хинтона помогло возродить интерес к глубокому обучению

Через год после прорыва Дина и Ына профессор Торонтского университета Джоффри Хинтон с двумя своими студентами создали нейросеть для компьютерного зрения AlexNet для участия в соревновании по распознаванию изображений ImageNet. Участники должны были использовать свои системы для обработки миллионов тестовых изображений и определять их с наивысшей возможной точностью. AlexNet выиграла соревнование с процентом ошибок в два с лишним раза меньшим, чем у ближайшего конкурента. В пяти вариантах подписи к изображению, данных нейросетью, только в 15,3% случаев не было правильного варианта. Предыдущим рекордом было 26% ошибок.

Эта победа убедительно показала, что глубокие нейросети, работающие на графических процессорах, куда как лучше других систем могут точно определять и классифицировать изображения. Это событие, возможно, сильнее остальных повлияло на возрождение интереса к глубоким нейросетям, и заслужило Хинтону прозвище "крёстный отец глубокого обучения". Вместе с другими гуру в области ИИ, Йошуа Бенджио и Яном Лекуном, Хинтон получил долгожданную премию Тьюринга в 2018.

10. AlphaGo обыгрывает чемпиона мира по го (2016)

В 2013 году исследователи британского стартапа DeepMind опубликовали работу, где было описано, как нейросеть научилась играть и выигрывать в 50 старых игр от Atari. Под впечатлением от этого компанию купила Google - как говорят, за $400 млн. Однако главная слава DeepMind была ещё впереди.

Через несколько лет учёные из DeepMind, теперь уже в рамках Google, перешли от игр Atari к одной из самых старых задач ИИ - японской настольной игре го. Они разработали нейросеть AlphaGo, способную играть в го и обучаться во время игры. Программа провела тысячи партий против других версий AlphaGo, обучаясь на основе проигрышей и выигрышей.

И это сработало. AlphaGo обыграла величайшего игрока в го в мире, Ли Седоля, со счётом 4:1 в серии игр в марте 2016. Процесс снимали для документального фильма. При его просмотре трудно не заметить грусть, с которой Седоль воспринял проигрыш. Казалось, что проиграли все люди, а не только один человек.

Последние продвижения в области глубоких нейросетей настолько сильно изменили область ИИ, что реальная его история, возможно, только лишь начинается. Нас ждёт много надежд, шумихи и нетерпения, но сейчас уже ясно, что ИИ повлияет на все аспекты жизни XXI века - и возможно даже сильнее, чем в своё время это сделал интернет.

# data[].attributes.attachment_link.title
10 самых важных вех в развитии ИИ на сегодняшний день

# data[].attributes.attachment_link.description
На протяжении своей истории, от первых рассказов Азимова про роботов до AlphaGo, у ИИ были взлёты и падения. Но на самом деле его история только начинается. Искусственный интеллект пока ещё очень...

# data[].attributes.headline
Вехи внедрения ИИ

# data[].attributes.subject
Вехи внедрения ИИ

# data[].attributes.body
6. Приход второй зимы ИИ (1987)

1980-е начались с разработки и первых успехов "экспертных систем", хранивших большие объёмы данных и эмулировавшие процесс принятия решений людьми. Технологию изначально разработали в университете Карнеги-Меллона для компании Digital Equipment Corporation, а затем другие корпорации начали быстро внедрять её. Однако экспертные системы требовали дорогого спеиализированного оборудования, и это стало проблемой, когда начали появляться сходные по мощности и более дешёвые рабочие станции от Sun Microsystems а также персональные компьютеры от Apple и IBM. Рынок экспертных компьютерных систем рухнул в 1987, когда с него ушли основные производители оборудования.

Успех экспертных систем в начале 80-х вдохновил DARPA на увеличение финансирования исследований ИИ, но вскоре это вновь поменялось, и агентство урезало большую часть этого финансирования, оставив всего несколько программ. И снова термин «искусственный интеллект» в исследовательском сообществе стал почти запретным. Чтобы их не воспринимали, как непрактичных мечтателей в поисках финансирования, исследователи начали использовать другие названия для работы, связанной с СС – «информатика», «машинное обучение» и «аналитика». Эта, вторая зима ИИ продолжалась вплоть до 2000-х.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
На протяжении своей истории, от первых рассказов Азимова про роботов до AlphaGo, у ИИ были взлёты и падения. Но на самом деле его история только начинается.

Искусственный интеллект пока ещё очень молод. Однако в этой области произошло уже много значимых событий. Некоторые из них привлекли внимание культуры, другие породили взрывную волну, воспринятую только учёными. Вот некоторые ключевые моменты, наиболее сильно повлиявшие на развитие ИИ.

Рассказ Азимова " Хоровод" отмечает первое появление в историях этого знаменитого фантаста "трёх законов робототехники":

1. Робот не может причинить вред человеку или своим бездействием допустить, чтобы человеку был причинён вред.

2. Робот должен повиноваться всем приказам, которые даёт человек, кроме тех случаев, когда эти приказы противоречат Первому Закону.

3. Робот должен заботиться о своей безопасности в той мере, в которой это не противоречит Первому или Второму Законам.

В рассказе "Хоровод" робот Спиди ставится в положение, в котором третий закон входит в противоречие с первыми двумя. Рассказы Азимова про роботов заставили задуматься любителей НФ, среди которых были и учёные, о возможности появления думающих машин. По сей день люди занимаются интеллектуальными упражнениями, применяя законы Азимова к современным ИИ.
2. Алан Тьюринг предложил свою "Игру в имитацию" (1950)

Алан Тьюринг описал первый принцип измерения степени разумности машины в 1950-м.

Предлагаю рассмотреть вопрос "Могут ли машины думать?" Так начиналась влиятельная исследовательская работа Тьюринга 1950 года, разработавшая систему взглядов для рассуждения о машинном разуме. Он задал вопрос о том, можно ли считать машину разумной, если она может имитировать разумное поведение человека.

Этот теоретический вопрос породил знаменитую "Игру в имитацию" [её позже назовут " Тестом Тьюринга" / прим. перев.], упражнение, в котором исследователь-человек должен определить, с кем он переписывается - с компьютером или человеком. Во времена Тьюринга не существовало машин, способных пройти этот тест, нет их и сегодня. Однако его тест дал простой способ определить наличие разума у машины. Также он помог сформировать философию ИИ.

3. Конференция по ИИ в Дартмуте (1956)

К 1955 году учёные всего мира уже сформировали такие концепции, как нейросети и естественный язык, однако ещё не существовал объединяющих концепций, охватывающих различные разновидности машинного интеллекта. Профессор математики из Дартмутского колледжа, Джон Маккарти, придумал термин "искусственный интеллект", объединяющий их все.

Маккарти руководил группой, подавшей заявку на грант для организации конференции по ИИ в 1956. В Дартмут-холл летом 1956 были приглашены многие ведущие исследователи того времени. Учёные обсуждали различные потенциальные области изучения ИИ, включая обучение и поиск, зрение, логические рассуждения, язык и разум, игры (в частности, шахматы), взаимодействия человека с такими разумными машинами, как личные роботы.

Общим консенсусом тех обсуждений стало то, что у ИИ есть огромный потенциал для того, чтобы принести пользу людям. Было очерчено общее поле исследовательских областей, на развитие которых может повлиять машинный интеллект. Конференция организовала и вдохновила исследования в области ИИ на многие годы.

4. Фрэнк Розенблатт создаёт перцептрон (1957)

Фрэнк Розенблатт создал механическую нейросеть в Корнеллской лаборатории аэронавтики в 1957

Базовый компонент нейросети называется " перцептроном" [это лишь самый первый и примитивный тип искусственного нейрона / прим. перев.]. Набор входящих данных попадает в узел, подсчитывающий выходное значение, и выдающий классификацию и уровень уверенности. К примеру, входные данные могут анализировать различные аспекты изображения на основании входных данных и "голосовать" (с определённым уровнем уверенности) за то, есть ли на нём лицо. Затем узел подсчитывает все "голоса" и уровень уверенности, и выдаёт консенсус. В нейросетях сегодняшнего дня, работающих на мощных компьютерах, работают миллиарды подобных структур, связанных между собой.

Однако перцептроны существовали ещё до появления мощных компьютеров. В конце 1950-х молодой психолог-исследователь Фрэнк Розенблатт создал электромеханическую модель перцептрона под названием Mark I Perceptron, хранящуюся сегодня в Смитсоновском институте. Это была аналоговая нейросеть, состоявшая из сетки светочувствительных элементов, соединённых проводами с банками узлов, содержащих электромоторы и поворотные резисторы. Розенблатт разработал "перцептронный алгоритм", управлявший сетью, которая постепенно подстраивала силу входных сигналов так, чтобы в итоге правильно идентифицировать объекты - по сути, обучалась.

Учёные спорили о значимости этой машины вплоть до 1980-х. Она сыграла важную роль по созданию физического воплощения нейросети, которая до тех пор существовала в основном только в виде научной концепции.

5. ИИ сталкивается со своей первой зимой (1970-е)

Большую часть своей истории ИИ существовал только в исследованиях. Большую половину 1960-х правительственные агентства, в частности, DARPA, вливали деньги в исследования и практически не требовали отчёта по инвестициям. Исследователи ИИ часто преувеличивали потенциал своей работы, чтобы продолжать получать финансирование. Всё изменилось в конце 1960-х и начале 1970-х. Два отчёта - один от рекомендательного совета по автоматической обработке языка (ALPAC) для правительства США 1966 года, второй от Лайтхилла для правительства Британии 1973 года - прагматически оценили прогресс в исследованиях ИИ и выдали весьма пессимистичный прогноз о потенциале данной технологии. В обоих отчётах ставилось под вопрос наличие ощутимого прогресса в различных областях исследований ИИ. Лайтхилл в своём отчёте утверждал, что ИИ для задач распознавания речи будет крайне сложно масштабировать до размеров, которые смогут быть полезными правительству или военным.

В итоге правительства США и Британии начали урезать финансирование исследований ИИ для университетов. DARPA, без проблем финансировавшее исследования ИИ в 1960-х, стало требовать от проектов чётких временных рамок и подробного описания предполагаемых результатов. В итоге стало казаться, что ИИ не оправдал ожиданий, и никогда уже не сможет достичь уровня человеческих возможностей. Первая "зима" ИИ продлилась все 1970-е и 80-е.

6. Приход второй зимы ИИ (1987)

1980-е начались с разработки и первых успехов " экспертных систем", хранивших большие объёмы данных и эмулировавшие процесс принятия решений людьми. Технологию изначально разработали в университете Карнеги-Меллона для компании Digital Equipment Corporation, а затем другие корпорации начали быстро внедрять её. Однако экспертные системы требовали дорогого спеиализированного оборудования, и это стало проблемой, когда начали появляться сходные по мощности и более дешёвые рабочие станции от Sun Microsystems а также персональные компьютеры от Apple и IBM. Рынок экспертных компьютерных систем рухнул в 1987, когда с него ушли основные производители оборудования.

Успех экспертных систем в начале 80-х вдохновил DARPA на увеличение финансирования исследований ИИ, но вскоре это вновь поменялось, и агентство урезало большую часть этого финансирования, оставив всего несколько программ. И снова термин "искусственный интеллект" в исследовательском сообществе стал почти запретным. Чтобы их не воспринимали, как непрактичных мечтателей в поисках финансирования, исследователи начали использовать другие названия для работы, связанной с СС - "информатика", "машинное обучение" и "аналитика". Эта, вторая зима ИИ продолжалась вплоть до 2000-х.

7. IBM Deep Blue побеждает Каспарова (1997)

IBM Deep Blue победила лучшего шахматиста мира, Гарри Каспарова, в 1997.

Общественное представление об ИИ улучшилось в 1997 году, когда шахматный компьютер Deep Blue от IBM победил тогдашнего чемпиона мира Гарри Каспарова. Из шести игр, проводившихся в телестудии, Deep Blue выиграла в двух, Каспаров в одной, а три окончились вничью. Ранее в том году Каспаров победил предыдущую версию Deep Blue.

У компьютера Deep Blue было достаточно вычислительных мощностей, и он использовал "метод грубой силы", или полный перебор, оценивая 200 млн возможных ходов в секунду и подбирая наилучший. Возможности людей ограничиваются оценкой лишь порядка 50 ходов после каждого хода. Работа Deep Blue была похожа на работу ИИ, но компьютер не размышлял о стратегиях и не учился игре, как смогут делать последовавшие за ним системы.

И всё же победа Deep Blue над Каспаровым впечатляющим образом вернула ИИ в круг общественного внимания. Некоторые люди были очарованы. Другим не понравилось, что машина обыграла эксперта в шахматах. Инвесторы были впечатлены: победа Deep Blue на $10 подняла стоимость акций IBM, выведя их на максимум того времени.

8. Нейросеть видит кошек (2011)

К 2011 году учёные из университетов всего мира говорили о нейросетях и создавали их. В том году программист Джефф Дин из Google познакомился с профессором информатики из Стэнфорда Эндрю Ыном. Вдвоём они замыслили создание большой нейросети, обеспеченной огромной вычислительной энергией серверов Google, которой можно будет скормить огромный набор изображений.

Созданная ими нейросеть работала на 16 000 серверных процессорах. Они скормили ей 10 млн случайных и неразмеченных кадров с видеороликов YouTube. Дин и Ын не просили нейросеть выдать какую-то конкретную информацию или разметить эти изображения. Когда нейросеть работает таким образом, обучаясь без учителя, она естественным образом пытается найти закономерности в данных и формирует классификации.

Нейросеть обрабатывала изображения три дня. Затем она выдала три размытых изображения, обозначающих визуальные образы, которые она снова и снова встречала в обучающих данных - лицо человека, тело человека и кота. Это исследование стало серьёзным прорывом в использовании нейросетей и обучении без учителя в компьютерном зрении. Также оно отметило начало проекта Google Brain.

9. Джоффри Хинтон спустил с поводка глубокие нейросети (2012)

Исследование Джоффри Хинтона помогло возродить интерес к глубокому обучению

Через год после прорыва Дина и Ына профессор Торонтского университета Джоффри Хинтон с двумя своими студентами создали нейросеть для компьютерного зрения AlexNet для участия в соревновании по распознаванию изображений ImageNet. Участники должны были использовать свои системы для обработки миллионов тестовых изображений и определять их с наивысшей возможной точностью. AlexNet выиграла соревнование с процентом ошибок в два с лишним раза меньшим, чем у ближайшего конкурента. В пяти вариантах подписи к изображению, данных нейросетью, только в 15,3% случаев не было правильного варианта. Предыдущим рекордом было 26% ошибок.

Эта победа убедительно показала, что глубокие нейросети, работающие на графических процессорах, куда как лучше других систем могут точно определять и классифицировать изображения. Это событие, возможно, сильнее остальных повлияло на возрождение интереса к глубоким нейросетям, и заслужило Хинтону прозвище "крёстный отец глубокого обучения". Вместе с другими гуру в области ИИ, Йошуа Бенджио и Яном Лекуном, Хинтон получил долгожданную премию Тьюринга в 2018.

10. AlphaGo обыгрывает чемпиона мира по го (2016)

В 2013 году исследователи британского стартапа DeepMind опубликовали работу, где было описано, как нейросеть научилась играть и выигрывать в 50 старых игр от Atari. Под впечатлением от этого компанию купила Google - как говорят, за $400 млн. Однако главная слава DeepMind была ещё впереди.

Через несколько лет учёные из DeepMind, теперь уже в рамках Google, перешли от игр Atari к одной из самых старых задач ИИ - японской настольной игре го. Они разработали нейросеть AlphaGo, способную играть в го и обучаться во время игры. Программа провела тысячи партий против других версий AlphaGo, обучаясь на основе проигрышей и выигрышей.

И это сработало. AlphaGo обыграла величайшего игрока в го в мире, Ли Седоля, со счётом 4:1 в серии игр в марте 2016. Процесс снимали для документального фильма. При его просмотре трудно не заметить грусть, с которой Седоль воспринял проигрыш. Казалось, что проиграли все люди, а не только один человек.

Последние продвижения в области глубоких нейросетей настолько сильно изменили область ИИ, что реальная его история, возможно, только лишь начинается. Нас ждёт много надежд, шумихи и нетерпения, но сейчас уже ясно, что ИИ повлияет на все аспекты жизни XXI века - и возможно даже сильнее, чем в своё время это сделал интернет.

# data[].attributes.attachment_link.title
10 самых важных вех в развитии ИИ на сегодняшний день

# data[].attributes.attachment_link.description
На протяжении своей истории, от первых рассказов Азимова про роботов до AlphaGo, у ИИ были взлёты и падения. Но на самом деле его история только начинается. Искусственный интеллект пока ещё очень...

# data[].attributes.headline
Вехи внедрения ИИ

# data[].attributes.subject
Вехи внедрения ИИ

# data[].attributes.body
7. IBM Deep Blue побеждает Каспарова (1997)

Общественное представление об ИИ улучшилось в 1997 году, когда шахматный компьютер Deep Blue от IBM победил тогдашнего чемпиона мира Гарри Каспарова. Из шести игр, проводившихся в телестудии, Deep Blue выиграла в двух, Каспаров в одной, а три окончились вничью. Ранее в том году Каспаров победил предыдущую версию Deep Blue.

У компьютера Deep Blue было достаточно вычислительных мощностей, и он использовал «метод грубой силы», или полный перебор, оценивая 200 млн возможных ходов в секунду и подбирая наилучший. Возможности людей ограничиваются оценкой лишь порядка 50 ходов после каждого хода. Работа Deep Blue была похожа на работу ИИ, но компьютер не размышлял о стратегиях и не учился игре, как смогут делать последовавшие за ним системы.

И всё же победа Deep Blue над Каспаровым впечатляющим образом вернула ИИ в круг общественного внимания. Некоторые люди были очарованы. Другим не понравилось, что машина обыграла эксперта в шахматах. Инвесторы были впечатлены: победа Deep Blue на $10 подняла стоимость акций IBM, выведя их на максимум того времени.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
На протяжении своей истории, от первых рассказов Азимова про роботов до AlphaGo, у ИИ были взлёты и падения. Но на самом деле его история только начинается.

Искусственный интеллект пока ещё очень молод. Однако в этой области произошло уже много значимых событий. Некоторые из них привлекли внимание культуры, другие породили взрывную волну, воспринятую только учёными. Вот некоторые ключевые моменты, наиболее сильно повлиявшие на развитие ИИ.

Рассказ Азимова " Хоровод" отмечает первое появление в историях этого знаменитого фантаста "трёх законов робототехники":

1. Робот не может причинить вред человеку или своим бездействием допустить, чтобы человеку был причинён вред.

2. Робот должен повиноваться всем приказам, которые даёт человек, кроме тех случаев, когда эти приказы противоречат Первому Закону.

3. Робот должен заботиться о своей безопасности в той мере, в которой это не противоречит Первому или Второму Законам.

В рассказе "Хоровод" робот Спиди ставится в положение, в котором третий закон входит в противоречие с первыми двумя. Рассказы Азимова про роботов заставили задуматься любителей НФ, среди которых были и учёные, о возможности появления думающих машин. По сей день люди занимаются интеллектуальными упражнениями, применяя законы Азимова к современным ИИ.
2. Алан Тьюринг предложил свою "Игру в имитацию" (1950)

Алан Тьюринг описал первый принцип измерения степени разумности машины в 1950-м.

Предлагаю рассмотреть вопрос "Могут ли машины думать?" Так начиналась влиятельная исследовательская работа Тьюринга 1950 года, разработавшая систему взглядов для рассуждения о машинном разуме. Он задал вопрос о том, можно ли считать машину разумной, если она может имитировать разумное поведение человека.

Этот теоретический вопрос породил знаменитую "Игру в имитацию" [её позже назовут " Тестом Тьюринга" / прим. перев.], упражнение, в котором исследователь-человек должен определить, с кем он переписывается - с компьютером или человеком. Во времена Тьюринга не существовало машин, способных пройти этот тест, нет их и сегодня. Однако его тест дал простой способ определить наличие разума у машины. Также он помог сформировать философию ИИ.

3. Конференция по ИИ в Дартмуте (1956)

К 1955 году учёные всего мира уже сформировали такие концепции, как нейросети и естественный язык, однако ещё не существовал объединяющих концепций, охватывающих различные разновидности машинного интеллекта. Профессор математики из Дартмутского колледжа, Джон Маккарти, придумал термин "искусственный интеллект", объединяющий их все.

Маккарти руководил группой, подавшей заявку на грант для организации конференции по ИИ в 1956. В Дартмут-холл летом 1956 были приглашены многие ведущие исследователи того времени. Учёные обсуждали различные потенциальные области изучения ИИ, включая обучение и поиск, зрение, логические рассуждения, язык и разум, игры (в частности, шахматы), взаимодействия человека с такими разумными машинами, как личные роботы.

Общим консенсусом тех обсуждений стало то, что у ИИ есть огромный потенциал для того, чтобы принести пользу людям. Было очерчено общее поле исследовательских областей, на развитие которых может повлиять машинный интеллект. Конференция организовала и вдохновила исследования в области ИИ на многие годы.

4. Фрэнк Розенблатт создаёт перцептрон (1957)

Фрэнк Розенблатт создал механическую нейросеть в Корнеллской лаборатории аэронавтики в 1957

Базовый компонент нейросети называется " перцептроном" [это лишь самый первый и примитивный тип искусственного нейрона / прим. перев.]. Набор входящих данных попадает в узел, подсчитывающий выходное значение, и выдающий классификацию и уровень уверенности. К примеру, входные данные могут анализировать различные аспекты изображения на основании входных данных и "голосовать" (с определённым уровнем уверенности) за то, есть ли на нём лицо. Затем узел подсчитывает все "голоса" и уровень уверенности, и выдаёт консенсус. В нейросетях сегодняшнего дня, работающих на мощных компьютерах, работают миллиарды подобных структур, связанных между собой.

Однако перцептроны существовали ещё до появления мощных компьютеров. В конце 1950-х молодой психолог-исследователь Фрэнк Розенблатт создал электромеханическую модель перцептрона под названием Mark I Perceptron, хранящуюся сегодня в Смитсоновском институте. Это была аналоговая нейросеть, состоявшая из сетки светочувствительных элементов, соединённых проводами с банками узлов, содержащих электромоторы и поворотные резисторы. Розенблатт разработал "перцептронный алгоритм", управлявший сетью, которая постепенно подстраивала силу входных сигналов так, чтобы в итоге правильно идентифицировать объекты - по сути, обучалась.

Учёные спорили о значимости этой машины вплоть до 1980-х. Она сыграла важную роль по созданию физического воплощения нейросети, которая до тех пор существовала в основном только в виде научной концепции.

5. ИИ сталкивается со своей первой зимой (1970-е)

Большую часть своей истории ИИ существовал только в исследованиях. Большую половину 1960-х правительственные агентства, в частности, DARPA, вливали деньги в исследования и практически не требовали отчёта по инвестициям. Исследователи ИИ часто преувеличивали потенциал своей работы, чтобы продолжать получать финансирование. Всё изменилось в конце 1960-х и начале 1970-х. Два отчёта - один от рекомендательного совета по автоматической обработке языка (ALPAC) для правительства США 1966 года, второй от Лайтхилла для правительства Британии 1973 года - прагматически оценили прогресс в исследованиях ИИ и выдали весьма пессимистичный прогноз о потенциале данной технологии. В обоих отчётах ставилось под вопрос наличие ощутимого прогресса в различных областях исследований ИИ. Лайтхилл в своём отчёте утверждал, что ИИ для задач распознавания речи будет крайне сложно масштабировать до размеров, которые смогут быть полезными правительству или военным.

В итоге правительства США и Британии начали урезать финансирование исследований ИИ для университетов. DARPA, без проблем финансировавшее исследования ИИ в 1960-х, стало требовать от проектов чётких временных рамок и подробного описания предполагаемых результатов. В итоге стало казаться, что ИИ не оправдал ожиданий, и никогда уже не сможет достичь уровня человеческих возможностей. Первая "зима" ИИ продлилась все 1970-е и 80-е.

6. Приход второй зимы ИИ (1987)

1980-е начались с разработки и первых успехов " экспертных систем", хранивших большие объёмы данных и эмулировавшие процесс принятия решений людьми. Технологию изначально разработали в университете Карнеги-Меллона для компании Digital Equipment Corporation, а затем другие корпорации начали быстро внедрять её. Однако экспертные системы требовали дорогого спеиализированного оборудования, и это стало проблемой, когда начали появляться сходные по мощности и более дешёвые рабочие станции от Sun Microsystems а также персональные компьютеры от Apple и IBM. Рынок экспертных компьютерных систем рухнул в 1987, когда с него ушли основные производители оборудования.

Успех экспертных систем в начале 80-х вдохновил DARPA на увеличение финансирования исследований ИИ, но вскоре это вновь поменялось, и агентство урезало большую часть этого финансирования, оставив всего несколько программ. И снова термин "искусственный интеллект" в исследовательском сообществе стал почти запретным. Чтобы их не воспринимали, как непрактичных мечтателей в поисках финансирования, исследователи начали использовать другие названия для работы, связанной с СС - "информатика", "машинное обучение" и "аналитика". Эта, вторая зима ИИ продолжалась вплоть до 2000-х.

7. IBM Deep Blue побеждает Каспарова (1997)

IBM Deep Blue победила лучшего шахматиста мира, Гарри Каспарова, в 1997.

Общественное представление об ИИ улучшилось в 1997 году, когда шахматный компьютер Deep Blue от IBM победил тогдашнего чемпиона мира Гарри Каспарова. Из шести игр, проводившихся в телестудии, Deep Blue выиграла в двух, Каспаров в одной, а три окончились вничью. Ранее в том году Каспаров победил предыдущую версию Deep Blue.

У компьютера Deep Blue было достаточно вычислительных мощностей, и он использовал "метод грубой силы", или полный перебор, оценивая 200 млн возможных ходов в секунду и подбирая наилучший. Возможности людей ограничиваются оценкой лишь порядка 50 ходов после каждого хода. Работа Deep Blue была похожа на работу ИИ, но компьютер не размышлял о стратегиях и не учился игре, как смогут делать последовавшие за ним системы.

И всё же победа Deep Blue над Каспаровым впечатляющим образом вернула ИИ в круг общественного внимания. Некоторые люди были очарованы. Другим не понравилось, что машина обыграла эксперта в шахматах. Инвесторы были впечатлены: победа Deep Blue на $10 подняла стоимость акций IBM, выведя их на максимум того времени.

8. Нейросеть видит кошек (2011)

К 2011 году учёные из университетов всего мира говорили о нейросетях и создавали их. В том году программист Джефф Дин из Google познакомился с профессором информатики из Стэнфорда Эндрю Ыном. Вдвоём они замыслили создание большой нейросети, обеспеченной огромной вычислительной энергией серверов Google, которой можно будет скормить огромный набор изображений.

Созданная ими нейросеть работала на 16 000 серверных процессорах. Они скормили ей 10 млн случайных и неразмеченных кадров с видеороликов YouTube. Дин и Ын не просили нейросеть выдать какую-то конкретную информацию или разметить эти изображения. Когда нейросеть работает таким образом, обучаясь без учителя, она естественным образом пытается найти закономерности в данных и формирует классификации.

Нейросеть обрабатывала изображения три дня. Затем она выдала три размытых изображения, обозначающих визуальные образы, которые она снова и снова встречала в обучающих данных - лицо человека, тело человека и кота. Это исследование стало серьёзным прорывом в использовании нейросетей и обучении без учителя в компьютерном зрении. Также оно отметило начало проекта Google Brain.

9. Джоффри Хинтон спустил с поводка глубокие нейросети (2012)

Исследование Джоффри Хинтона помогло возродить интерес к глубокому обучению

Через год после прорыва Дина и Ына профессор Торонтского университета Джоффри Хинтон с двумя своими студентами создали нейросеть для компьютерного зрения AlexNet для участия в соревновании по распознаванию изображений ImageNet. Участники должны были использовать свои системы для обработки миллионов тестовых изображений и определять их с наивысшей возможной точностью. AlexNet выиграла соревнование с процентом ошибок в два с лишним раза меньшим, чем у ближайшего конкурента. В пяти вариантах подписи к изображению, данных нейросетью, только в 15,3% случаев не было правильного варианта. Предыдущим рекордом было 26% ошибок.

Эта победа убедительно показала, что глубокие нейросети, работающие на графических процессорах, куда как лучше других систем могут точно определять и классифицировать изображения. Это событие, возможно, сильнее остальных повлияло на возрождение интереса к глубоким нейросетям, и заслужило Хинтону прозвище "крёстный отец глубокого обучения". Вместе с другими гуру в области ИИ, Йошуа Бенджио и Яном Лекуном, Хинтон получил долгожданную премию Тьюринга в 2018.

10. AlphaGo обыгрывает чемпиона мира по го (2016)

В 2013 году исследователи британского стартапа DeepMind опубликовали работу, где было описано, как нейросеть научилась играть и выигрывать в 50 старых игр от Atari. Под впечатлением от этого компанию купила Google - как говорят, за $400 млн. Однако главная слава DeepMind была ещё впереди.

Через несколько лет учёные из DeepMind, теперь уже в рамках Google, перешли от игр Atari к одной из самых старых задач ИИ - японской настольной игре го. Они разработали нейросеть AlphaGo, способную играть в го и обучаться во время игры. Программа провела тысячи партий против других версий AlphaGo, обучаясь на основе проигрышей и выигрышей.

И это сработало. AlphaGo обыграла величайшего игрока в го в мире, Ли Седоля, со счётом 4:1 в серии игр в марте 2016. Процесс снимали для документального фильма. При его просмотре трудно не заметить грусть, с которой Седоль воспринял проигрыш. Казалось, что проиграли все люди, а не только один человек.

Последние продвижения в области глубоких нейросетей настолько сильно изменили область ИИ, что реальная его история, возможно, только лишь начинается. Нас ждёт много надежд, шумихи и нетерпения, но сейчас уже ясно, что ИИ повлияет на все аспекты жизни XXI века - и возможно даже сильнее, чем в своё время это сделал интернет.

# data[].attributes.attachment_link.title
10 самых важных вех в развитии ИИ на сегодняшний день

# data[].attributes.attachment_link.description
На протяжении своей истории, от первых рассказов Азимова про роботов до AlphaGo, у ИИ были взлёты и падения. Но на самом деле его история только начинается. Искусственный интеллект пока ещё очень...

# data[].attributes.headline
Вехи внедрения ИИ

# data[].attributes.subject
Вехи внедрения ИИ

# data[].attributes.body
8. Нейросеть видит кошек (2011)

К 2011 году учёные из университетов всего мира говорили о нейросетях и создавали их. В том году программист Джефф Дин из Google познакомился с профессором информатики из Стэнфорда Эндрю Ыном. Вдвоём они замыслили создание большой нейросети, обеспеченной огромной вычислительной энергией серверов Google, которой можно будет скормить огромный набор изображений.

Созданная ими нейросеть работала на 16 000 серверных процессорах. Они скормили ей 10 млн случайных и неразмеченных кадров с видеороликов YouTube. Дин и Ын не просили нейросеть выдать какую-то конкретную информацию или разметить эти изображения. Когда нейросеть работает таким образом, обучаясь без учителя, она естественным образом пытается найти закономерности в данных и формирует классификации.

Нейросеть обрабатывала изображения три дня. Затем она выдала три размытых изображения, обозначающих визуальные образы, которые она снова и снова встречала в обучающих данных – лицо человека, тело человека и кота. Это исследование стало серьёзным прорывом в использовании нейросетей и обучении без учителя в компьютерном зрении. Также оно отметило начало проекта Google Brain.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
На протяжении своей истории, от первых рассказов Азимова про роботов до AlphaGo, у ИИ были взлёты и падения. Но на самом деле его история только начинается.

Искусственный интеллект пока ещё очень молод. Однако в этой области произошло уже много значимых событий. Некоторые из них привлекли внимание культуры, другие породили взрывную волну, воспринятую только учёными. Вот некоторые ключевые моменты, наиболее сильно повлиявшие на развитие ИИ.

Рассказ Азимова " Хоровод" отмечает первое появление в историях этого знаменитого фантаста "трёх законов робототехники":

1. Робот не может причинить вред человеку или своим бездействием допустить, чтобы человеку был причинён вред.

2. Робот должен повиноваться всем приказам, которые даёт человек, кроме тех случаев, когда эти приказы противоречат Первому Закону.

3. Робот должен заботиться о своей безопасности в той мере, в которой это не противоречит Первому или Второму Законам.

В рассказе "Хоровод" робот Спиди ставится в положение, в котором третий закон входит в противоречие с первыми двумя. Рассказы Азимова про роботов заставили задуматься любителей НФ, среди которых были и учёные, о возможности появления думающих машин. По сей день люди занимаются интеллектуальными упражнениями, применяя законы Азимова к современным ИИ.
2. Алан Тьюринг предложил свою "Игру в имитацию" (1950)

Алан Тьюринг описал первый принцип измерения степени разумности машины в 1950-м.

Предлагаю рассмотреть вопрос "Могут ли машины думать?" Так начиналась влиятельная исследовательская работа Тьюринга 1950 года, разработавшая систему взглядов для рассуждения о машинном разуме. Он задал вопрос о том, можно ли считать машину разумной, если она может имитировать разумное поведение человека.

Этот теоретический вопрос породил знаменитую "Игру в имитацию" [её позже назовут " Тестом Тьюринга" / прим. перев.], упражнение, в котором исследователь-человек должен определить, с кем он переписывается - с компьютером или человеком. Во времена Тьюринга не существовало машин, способных пройти этот тест, нет их и сегодня. Однако его тест дал простой способ определить наличие разума у машины. Также он помог сформировать философию ИИ.

3. Конференция по ИИ в Дартмуте (1956)

К 1955 году учёные всего мира уже сформировали такие концепции, как нейросети и естественный язык, однако ещё не существовал объединяющих концепций, охватывающих различные разновидности машинного интеллекта. Профессор математики из Дартмутского колледжа, Джон Маккарти, придумал термин "искусственный интеллект", объединяющий их все.

Маккарти руководил группой, подавшей заявку на грант для организации конференции по ИИ в 1956. В Дартмут-холл летом 1956 были приглашены многие ведущие исследователи того времени. Учёные обсуждали различные потенциальные области изучения ИИ, включая обучение и поиск, зрение, логические рассуждения, язык и разум, игры (в частности, шахматы), взаимодействия человека с такими разумными машинами, как личные роботы.

Общим консенсусом тех обсуждений стало то, что у ИИ есть огромный потенциал для того, чтобы принести пользу людям. Было очерчено общее поле исследовательских областей, на развитие которых может повлиять машинный интеллект. Конференция организовала и вдохновила исследования в области ИИ на многие годы.

4. Фрэнк Розенблатт создаёт перцептрон (1957)

Фрэнк Розенблатт создал механическую нейросеть в Корнеллской лаборатории аэронавтики в 1957

Базовый компонент нейросети называется " перцептроном" [это лишь самый первый и примитивный тип искусственного нейрона / прим. перев.]. Набор входящих данных попадает в узел, подсчитывающий выходное значение, и выдающий классификацию и уровень уверенности. К примеру, входные данные могут анализировать различные аспекты изображения на основании входных данных и "голосовать" (с определённым уровнем уверенности) за то, есть ли на нём лицо. Затем узел подсчитывает все "голоса" и уровень уверенности, и выдаёт консенсус. В нейросетях сегодняшнего дня, работающих на мощных компьютерах, работают миллиарды подобных структур, связанных между собой.

Однако перцептроны существовали ещё до появления мощных компьютеров. В конце 1950-х молодой психолог-исследователь Фрэнк Розенблатт создал электромеханическую модель перцептрона под названием Mark I Perceptron, хранящуюся сегодня в Смитсоновском институте. Это была аналоговая нейросеть, состоявшая из сетки светочувствительных элементов, соединённых проводами с банками узлов, содержащих электромоторы и поворотные резисторы. Розенблатт разработал "перцептронный алгоритм", управлявший сетью, которая постепенно подстраивала силу входных сигналов так, чтобы в итоге правильно идентифицировать объекты - по сути, обучалась.

Учёные спорили о значимости этой машины вплоть до 1980-х. Она сыграла важную роль по созданию физического воплощения нейросети, которая до тех пор существовала в основном только в виде научной концепции.

5. ИИ сталкивается со своей первой зимой (1970-е)

Большую часть своей истории ИИ существовал только в исследованиях. Большую половину 1960-х правительственные агентства, в частности, DARPA, вливали деньги в исследования и практически не требовали отчёта по инвестициям. Исследователи ИИ часто преувеличивали потенциал своей работы, чтобы продолжать получать финансирование. Всё изменилось в конце 1960-х и начале 1970-х. Два отчёта - один от рекомендательного совета по автоматической обработке языка (ALPAC) для правительства США 1966 года, второй от Лайтхилла для правительства Британии 1973 года - прагматически оценили прогресс в исследованиях ИИ и выдали весьма пессимистичный прогноз о потенциале данной технологии. В обоих отчётах ставилось под вопрос наличие ощутимого прогресса в различных областях исследований ИИ. Лайтхилл в своём отчёте утверждал, что ИИ для задач распознавания речи будет крайне сложно масштабировать до размеров, которые смогут быть полезными правительству или военным.

В итоге правительства США и Британии начали урезать финансирование исследований ИИ для университетов. DARPA, без проблем финансировавшее исследования ИИ в 1960-х, стало требовать от проектов чётких временных рамок и подробного описания предполагаемых результатов. В итоге стало казаться, что ИИ не оправдал ожиданий, и никогда уже не сможет достичь уровня человеческих возможностей. Первая "зима" ИИ продлилась все 1970-е и 80-е.

6. Приход второй зимы ИИ (1987)

1980-е начались с разработки и первых успехов " экспертных систем", хранивших большие объёмы данных и эмулировавшие процесс принятия решений людьми. Технологию изначально разработали в университете Карнеги-Меллона для компании Digital Equipment Corporation, а затем другие корпорации начали быстро внедрять её. Однако экспертные системы требовали дорогого спеиализированного оборудования, и это стало проблемой, когда начали появляться сходные по мощности и более дешёвые рабочие станции от Sun Microsystems а также персональные компьютеры от Apple и IBM. Рынок экспертных компьютерных систем рухнул в 1987, когда с него ушли основные производители оборудования.

Успех экспертных систем в начале 80-х вдохновил DARPA на увеличение финансирования исследований ИИ, но вскоре это вновь поменялось, и агентство урезало большую часть этого финансирования, оставив всего несколько программ. И снова термин "искусственный интеллект" в исследовательском сообществе стал почти запретным. Чтобы их не воспринимали, как непрактичных мечтателей в поисках финансирования, исследователи начали использовать другие названия для работы, связанной с СС - "информатика", "машинное обучение" и "аналитика". Эта, вторая зима ИИ продолжалась вплоть до 2000-х.

7. IBM Deep Blue побеждает Каспарова (1997)

IBM Deep Blue победила лучшего шахматиста мира, Гарри Каспарова, в 1997.

Общественное представление об ИИ улучшилось в 1997 году, когда шахматный компьютер Deep Blue от IBM победил тогдашнего чемпиона мира Гарри Каспарова. Из шести игр, проводившихся в телестудии, Deep Blue выиграла в двух, Каспаров в одной, а три окончились вничью. Ранее в том году Каспаров победил предыдущую версию Deep Blue.

У компьютера Deep Blue было достаточно вычислительных мощностей, и он использовал "метод грубой силы", или полный перебор, оценивая 200 млн возможных ходов в секунду и подбирая наилучший. Возможности людей ограничиваются оценкой лишь порядка 50 ходов после каждого хода. Работа Deep Blue была похожа на работу ИИ, но компьютер не размышлял о стратегиях и не учился игре, как смогут делать последовавшие за ним системы.

И всё же победа Deep Blue над Каспаровым впечатляющим образом вернула ИИ в круг общественного внимания. Некоторые люди были очарованы. Другим не понравилось, что машина обыграла эксперта в шахматах. Инвесторы были впечатлены: победа Deep Blue на $10 подняла стоимость акций IBM, выведя их на максимум того времени.

8. Нейросеть видит кошек (2011)

К 2011 году учёные из университетов всего мира говорили о нейросетях и создавали их. В том году программист Джефф Дин из Google познакомился с профессором информатики из Стэнфорда Эндрю Ыном. Вдвоём они замыслили создание большой нейросети, обеспеченной огромной вычислительной энергией серверов Google, которой можно будет скормить огромный набор изображений.

Созданная ими нейросеть работала на 16 000 серверных процессорах. Они скормили ей 10 млн случайных и неразмеченных кадров с видеороликов YouTube. Дин и Ын не просили нейросеть выдать какую-то конкретную информацию или разметить эти изображения. Когда нейросеть работает таким образом, обучаясь без учителя, она естественным образом пытается найти закономерности в данных и формирует классификации.

Нейросеть обрабатывала изображения три дня. Затем она выдала три размытых изображения, обозначающих визуальные образы, которые она снова и снова встречала в обучающих данных - лицо человека, тело человека и кота. Это исследование стало серьёзным прорывом в использовании нейросетей и обучении без учителя в компьютерном зрении. Также оно отметило начало проекта Google Brain.

9. Джоффри Хинтон спустил с поводка глубокие нейросети (2012)

Исследование Джоффри Хинтона помогло возродить интерес к глубокому обучению

Через год после прорыва Дина и Ына профессор Торонтского университета Джоффри Хинтон с двумя своими студентами создали нейросеть для компьютерного зрения AlexNet для участия в соревновании по распознаванию изображений ImageNet. Участники должны были использовать свои системы для обработки миллионов тестовых изображений и определять их с наивысшей возможной точностью. AlexNet выиграла соревнование с процентом ошибок в два с лишним раза меньшим, чем у ближайшего конкурента. В пяти вариантах подписи к изображению, данных нейросетью, только в 15,3% случаев не было правильного варианта. Предыдущим рекордом было 26% ошибок.

Эта победа убедительно показала, что глубокие нейросети, работающие на графических процессорах, куда как лучше других систем могут точно определять и классифицировать изображения. Это событие, возможно, сильнее остальных повлияло на возрождение интереса к глубоким нейросетям, и заслужило Хинтону прозвище "крёстный отец глубокого обучения". Вместе с другими гуру в области ИИ, Йошуа Бенджио и Яном Лекуном, Хинтон получил долгожданную премию Тьюринга в 2018.

10. AlphaGo обыгрывает чемпиона мира по го (2016)

В 2013 году исследователи британского стартапа DeepMind опубликовали работу, где было описано, как нейросеть научилась играть и выигрывать в 50 старых игр от Atari. Под впечатлением от этого компанию купила Google - как говорят, за $400 млн. Однако главная слава DeepMind была ещё впереди.

Через несколько лет учёные из DeepMind, теперь уже в рамках Google, перешли от игр Atari к одной из самых старых задач ИИ - японской настольной игре го. Они разработали нейросеть AlphaGo, способную играть в го и обучаться во время игры. Программа провела тысячи партий против других версий AlphaGo, обучаясь на основе проигрышей и выигрышей.

И это сработало. AlphaGo обыграла величайшего игрока в го в мире, Ли Седоля, со счётом 4:1 в серии игр в марте 2016. Процесс снимали для документального фильма. При его просмотре трудно не заметить грусть, с которой Седоль воспринял проигрыш. Казалось, что проиграли все люди, а не только один человек.

Последние продвижения в области глубоких нейросетей настолько сильно изменили область ИИ, что реальная его история, возможно, только лишь начинается. Нас ждёт много надежд, шумихи и нетерпения, но сейчас уже ясно, что ИИ повлияет на все аспекты жизни XXI века - и возможно даже сильнее, чем в своё время это сделал интернет.

# data[].attributes.attachment_link.title
10 самых важных вех в развитии ИИ на сегодняшний день

# data[].attributes.attachment_link.description
На протяжении своей истории, от первых рассказов Азимова про роботов до AlphaGo, у ИИ были взлёты и падения. Но на самом деле его история только начинается. Искусственный интеллект пока ещё очень...

# data[].attributes.headline
Вехи внедрения ИИ

# data[].attributes.subject
Вехи внедрения ИИ

# data[].attributes.body
9. Джоффри Хинтон спустил с поводка глубокие нейросети (2012)

Через год после прорыва Дина и Ына профессор Торонтского университета Джоффри Хинтон с двумя своими студентами создали нейросеть для компьютерного зрения AlexNet для участия в соревновании по распознаванию изображений ImageNet. Участники должны были использовать свои системы для обработки миллионов тестовых изображений и определять их с наивысшей возможной точностью. AlexNet выиграла соревнование с процентом ошибок в два с лишним раза меньшим, чем у ближайшего конкурента. В пяти вариантах подписи к изображению, данных нейросетью, только в 15,3% случаев не было правильного варианта. Предыдущим рекордом было 26% ошибок.

Эта победа убедительно показала, что глубокие нейросети, работающие на графических процессорах, куда как лучше других систем могут точно определять и классифицировать изображения. Это событие, возможно, сильнее остальных повлияло на возрождение интереса к глубоким нейросетям, и заслужило Хинтону прозвище «крёстный отец глубокого обучения». Вместе с другими гуру в области ИИ, Йошуа Бенджио и Яном Лекуном, Хинтон получил долгожданную премию Тьюринга в 2018.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
На протяжении своей истории, от первых рассказов Азимова про роботов до AlphaGo, у ИИ были взлёты и падения. Но на самом деле его история только начинается.

Искусственный интеллект пока ещё очень молод. Однако в этой области произошло уже много значимых событий. Некоторые из них привлекли внимание культуры, другие породили взрывную волну, воспринятую только учёными. Вот некоторые ключевые моменты, наиболее сильно повлиявшие на развитие ИИ.

Рассказ Азимова " Хоровод" отмечает первое появление в историях этого знаменитого фантаста "трёх законов робототехники":

1. Робот не может причинить вред человеку или своим бездействием допустить, чтобы человеку был причинён вред.

2. Робот должен повиноваться всем приказам, которые даёт человек, кроме тех случаев, когда эти приказы противоречат Первому Закону.

3. Робот должен заботиться о своей безопасности в той мере, в которой это не противоречит Первому или Второму Законам.

В рассказе "Хоровод" робот Спиди ставится в положение, в котором третий закон входит в противоречие с первыми двумя. Рассказы Азимова про роботов заставили задуматься любителей НФ, среди которых были и учёные, о возможности появления думающих машин. По сей день люди занимаются интеллектуальными упражнениями, применяя законы Азимова к современным ИИ.
2. Алан Тьюринг предложил свою "Игру в имитацию" (1950)

Алан Тьюринг описал первый принцип измерения степени разумности машины в 1950-м.

Предлагаю рассмотреть вопрос "Могут ли машины думать?" Так начиналась влиятельная исследовательская работа Тьюринга 1950 года, разработавшая систему взглядов для рассуждения о машинном разуме. Он задал вопрос о том, можно ли считать машину разумной, если она может имитировать разумное поведение человека.

Этот теоретический вопрос породил знаменитую "Игру в имитацию" [её позже назовут " Тестом Тьюринга" / прим. перев.], упражнение, в котором исследователь-человек должен определить, с кем он переписывается - с компьютером или человеком. Во времена Тьюринга не существовало машин, способных пройти этот тест, нет их и сегодня. Однако его тест дал простой способ определить наличие разума у машины. Также он помог сформировать философию ИИ.

3. Конференция по ИИ в Дартмуте (1956)

К 1955 году учёные всего мира уже сформировали такие концепции, как нейросети и естественный язык, однако ещё не существовал объединяющих концепций, охватывающих различные разновидности машинного интеллекта. Профессор математики из Дартмутского колледжа, Джон Маккарти, придумал термин "искусственный интеллект", объединяющий их все.

Маккарти руководил группой, подавшей заявку на грант для организации конференции по ИИ в 1956. В Дартмут-холл летом 1956 были приглашены многие ведущие исследователи того времени. Учёные обсуждали различные потенциальные области изучения ИИ, включая обучение и поиск, зрение, логические рассуждения, язык и разум, игры (в частности, шахматы), взаимодействия человека с такими разумными машинами, как личные роботы.

Общим консенсусом тех обсуждений стало то, что у ИИ есть огромный потенциал для того, чтобы принести пользу людям. Было очерчено общее поле исследовательских областей, на развитие которых может повлиять машинный интеллект. Конференция организовала и вдохновила исследования в области ИИ на многие годы.

4. Фрэнк Розенблатт создаёт перцептрон (1957)

Фрэнк Розенблатт создал механическую нейросеть в Корнеллской лаборатории аэронавтики в 1957

Базовый компонент нейросети называется " перцептроном" [это лишь самый первый и примитивный тип искусственного нейрона / прим. перев.]. Набор входящих данных попадает в узел, подсчитывающий выходное значение, и выдающий классификацию и уровень уверенности. К примеру, входные данные могут анализировать различные аспекты изображения на основании входных данных и "голосовать" (с определённым уровнем уверенности) за то, есть ли на нём лицо. Затем узел подсчитывает все "голоса" и уровень уверенности, и выдаёт консенсус. В нейросетях сегодняшнего дня, работающих на мощных компьютерах, работают миллиарды подобных структур, связанных между собой.

Однако перцептроны существовали ещё до появления мощных компьютеров. В конце 1950-х молодой психолог-исследователь Фрэнк Розенблатт создал электромеханическую модель перцептрона под названием Mark I Perceptron, хранящуюся сегодня в Смитсоновском институте. Это была аналоговая нейросеть, состоявшая из сетки светочувствительных элементов, соединённых проводами с банками узлов, содержащих электромоторы и поворотные резисторы. Розенблатт разработал "перцептронный алгоритм", управлявший сетью, которая постепенно подстраивала силу входных сигналов так, чтобы в итоге правильно идентифицировать объекты - по сути, обучалась.

Учёные спорили о значимости этой машины вплоть до 1980-х. Она сыграла важную роль по созданию физического воплощения нейросети, которая до тех пор существовала в основном только в виде научной концепции.

5. ИИ сталкивается со своей первой зимой (1970-е)

Большую часть своей истории ИИ существовал только в исследованиях. Большую половину 1960-х правительственные агентства, в частности, DARPA, вливали деньги в исследования и практически не требовали отчёта по инвестициям. Исследователи ИИ часто преувеличивали потенциал своей работы, чтобы продолжать получать финансирование. Всё изменилось в конце 1960-х и начале 1970-х. Два отчёта - один от рекомендательного совета по автоматической обработке языка (ALPAC) для правительства США 1966 года, второй от Лайтхилла для правительства Британии 1973 года - прагматически оценили прогресс в исследованиях ИИ и выдали весьма пессимистичный прогноз о потенциале данной технологии. В обоих отчётах ставилось под вопрос наличие ощутимого прогресса в различных областях исследований ИИ. Лайтхилл в своём отчёте утверждал, что ИИ для задач распознавания речи будет крайне сложно масштабировать до размеров, которые смогут быть полезными правительству или военным.

В итоге правительства США и Британии начали урезать финансирование исследований ИИ для университетов. DARPA, без проблем финансировавшее исследования ИИ в 1960-х, стало требовать от проектов чётких временных рамок и подробного описания предполагаемых результатов. В итоге стало казаться, что ИИ не оправдал ожиданий, и никогда уже не сможет достичь уровня человеческих возможностей. Первая "зима" ИИ продлилась все 1970-е и 80-е.

6. Приход второй зимы ИИ (1987)

1980-е начались с разработки и первых успехов " экспертных систем", хранивших большие объёмы данных и эмулировавшие процесс принятия решений людьми. Технологию изначально разработали в университете Карнеги-Меллона для компании Digital Equipment Corporation, а затем другие корпорации начали быстро внедрять её. Однако экспертные системы требовали дорогого спеиализированного оборудования, и это стало проблемой, когда начали появляться сходные по мощности и более дешёвые рабочие станции от Sun Microsystems а также персональные компьютеры от Apple и IBM. Рынок экспертных компьютерных систем рухнул в 1987, когда с него ушли основные производители оборудования.

Успех экспертных систем в начале 80-х вдохновил DARPA на увеличение финансирования исследований ИИ, но вскоре это вновь поменялось, и агентство урезало большую часть этого финансирования, оставив всего несколько программ. И снова термин "искусственный интеллект" в исследовательском сообществе стал почти запретным. Чтобы их не воспринимали, как непрактичных мечтателей в поисках финансирования, исследователи начали использовать другие названия для работы, связанной с СС - "информатика", "машинное обучение" и "аналитика". Эта, вторая зима ИИ продолжалась вплоть до 2000-х.

7. IBM Deep Blue побеждает Каспарова (1997)

IBM Deep Blue победила лучшего шахматиста мира, Гарри Каспарова, в 1997.

Общественное представление об ИИ улучшилось в 1997 году, когда шахматный компьютер Deep Blue от IBM победил тогдашнего чемпиона мира Гарри Каспарова. Из шести игр, проводившихся в телестудии, Deep Blue выиграла в двух, Каспаров в одной, а три окончились вничью. Ранее в том году Каспаров победил предыдущую версию Deep Blue.

У компьютера Deep Blue было достаточно вычислительных мощностей, и он использовал "метод грубой силы", или полный перебор, оценивая 200 млн возможных ходов в секунду и подбирая наилучший. Возможности людей ограничиваются оценкой лишь порядка 50 ходов после каждого хода. Работа Deep Blue была похожа на работу ИИ, но компьютер не размышлял о стратегиях и не учился игре, как смогут делать последовавшие за ним системы.

И всё же победа Deep Blue над Каспаровым впечатляющим образом вернула ИИ в круг общественного внимания. Некоторые люди были очарованы. Другим не понравилось, что машина обыграла эксперта в шахматах. Инвесторы были впечатлены: победа Deep Blue на $10 подняла стоимость акций IBM, выведя их на максимум того времени.

8. Нейросеть видит кошек (2011)

К 2011 году учёные из университетов всего мира говорили о нейросетях и создавали их. В том году программист Джефф Дин из Google познакомился с профессором информатики из Стэнфорда Эндрю Ыном. Вдвоём они замыслили создание большой нейросети, обеспеченной огромной вычислительной энергией серверов Google, которой можно будет скормить огромный набор изображений.

Созданная ими нейросеть работала на 16 000 серверных процессорах. Они скормили ей 10 млн случайных и неразмеченных кадров с видеороликов YouTube. Дин и Ын не просили нейросеть выдать какую-то конкретную информацию или разметить эти изображения. Когда нейросеть работает таким образом, обучаясь без учителя, она естественным образом пытается найти закономерности в данных и формирует классификации.

Нейросеть обрабатывала изображения три дня. Затем она выдала три размытых изображения, обозначающих визуальные образы, которые она снова и снова встречала в обучающих данных - лицо человека, тело человека и кота. Это исследование стало серьёзным прорывом в использовании нейросетей и обучении без учителя в компьютерном зрении. Также оно отметило начало проекта Google Brain.

9. Джоффри Хинтон спустил с поводка глубокие нейросети (2012)

Исследование Джоффри Хинтона помогло возродить интерес к глубокому обучению

Через год после прорыва Дина и Ына профессор Торонтского университета Джоффри Хинтон с двумя своими студентами создали нейросеть для компьютерного зрения AlexNet для участия в соревновании по распознаванию изображений ImageNet. Участники должны были использовать свои системы для обработки миллионов тестовых изображений и определять их с наивысшей возможной точностью. AlexNet выиграла соревнование с процентом ошибок в два с лишним раза меньшим, чем у ближайшего конкурента. В пяти вариантах подписи к изображению, данных нейросетью, только в 15,3% случаев не было правильного варианта. Предыдущим рекордом было 26% ошибок.

Эта победа убедительно показала, что глубокие нейросети, работающие на графических процессорах, куда как лучше других систем могут точно определять и классифицировать изображения. Это событие, возможно, сильнее остальных повлияло на возрождение интереса к глубоким нейросетям, и заслужило Хинтону прозвище "крёстный отец глубокого обучения". Вместе с другими гуру в области ИИ, Йошуа Бенджио и Яном Лекуном, Хинтон получил долгожданную премию Тьюринга в 2018.

10. AlphaGo обыгрывает чемпиона мира по го (2016)

В 2013 году исследователи британского стартапа DeepMind опубликовали работу, где было описано, как нейросеть научилась играть и выигрывать в 50 старых игр от Atari. Под впечатлением от этого компанию купила Google - как говорят, за $400 млн. Однако главная слава DeepMind была ещё впереди.

Через несколько лет учёные из DeepMind, теперь уже в рамках Google, перешли от игр Atari к одной из самых старых задач ИИ - японской настольной игре го. Они разработали нейросеть AlphaGo, способную играть в го и обучаться во время игры. Программа провела тысячи партий против других версий AlphaGo, обучаясь на основе проигрышей и выигрышей.

И это сработало. AlphaGo обыграла величайшего игрока в го в мире, Ли Седоля, со счётом 4:1 в серии игр в марте 2016. Процесс снимали для документального фильма. При его просмотре трудно не заметить грусть, с которой Седоль воспринял проигрыш. Казалось, что проиграли все люди, а не только один человек.

Последние продвижения в области глубоких нейросетей настолько сильно изменили область ИИ, что реальная его история, возможно, только лишь начинается. Нас ждёт много надежд, шумихи и нетерпения, но сейчас уже ясно, что ИИ повлияет на все аспекты жизни XXI века - и возможно даже сильнее, чем в своё время это сделал интернет.

# data[].attributes.attachment_link.title
10 самых важных вех в развитии ИИ на сегодняшний день

# data[].attributes.attachment_link.description
На протяжении своей истории, от первых рассказов Азимова про роботов до AlphaGo, у ИИ были взлёты и падения. Но на самом деле его история только начинается. Искусственный интеллект пока ещё очень...

# data[].attributes.headline
Вехи внедрения ИИ

# data[].attributes.subject
Вехи внедрения ИИ

# data[].attributes.body
10. AlphaGo обыгрывает чемпиона мира по го (2016)

В 2013 году исследователи британского стартапа DeepMind опубликовали работу, где было описано, как нейросеть научилась играть и выигрывать в 50 старых игр от Atari. Под впечатлением от этого компанию купила Google – как говорят, за $400 млн. Однако главная слава DeepMind была ещё впереди.

Через несколько лет учёные из DeepMind, теперь уже в рамках Google, перешли от игр Atari к одной из самых старых задач ИИ – японской настольной игре го. Они разработали нейросеть AlphaGo, способную играть в го и обучаться во время игры. Программа провела тысячи партий против других версий AlphaGo, обучаясь на основе проигрышей и выигрышей.

И это сработало. AlphaGo обыграла величайшего игрока в го в мире, Ли Седоля, со счётом 4:1 в серии игр в марте 2016. Процесс снимали для документального фильма. При его просмотре трудно не заметить грусть, с которой Седоль воспринял проигрыш. Казалось, что проиграли все люди, а не только один человек.

Последние продвижения в области глубоких нейросетей настолько сильно изменили область ИИ, что реальная его история, возможно, только лишь начинается. Нас ждёт много надежд, шумихи и нетерпения, но сейчас уже ясно, что ИИ повлияет на все аспекты жизни XXI века – и возможно даже сильнее, чем в своё время это сделал интернет.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
На протяжении своей истории, от первых рассказов Азимова про роботов до AlphaGo, у ИИ были взлёты и падения. Но на самом деле его история только начинается.

Искусственный интеллект пока ещё очень молод. Однако в этой области произошло уже много значимых событий. Некоторые из них привлекли внимание культуры, другие породили взрывную волну, воспринятую только учёными. Вот некоторые ключевые моменты, наиболее сильно повлиявшие на развитие ИИ.

Рассказ Азимова " Хоровод" отмечает первое появление в историях этого знаменитого фантаста "трёх законов робототехники":

1. Робот не может причинить вред человеку или своим бездействием допустить, чтобы человеку был причинён вред.

2. Робот должен повиноваться всем приказам, которые даёт человек, кроме тех случаев, когда эти приказы противоречат Первому Закону.

3. Робот должен заботиться о своей безопасности в той мере, в которой это не противоречит Первому или Второму Законам.

В рассказе "Хоровод" робот Спиди ставится в положение, в котором третий закон входит в противоречие с первыми двумя. Рассказы Азимова про роботов заставили задуматься любителей НФ, среди которых были и учёные, о возможности появления думающих машин. По сей день люди занимаются интеллектуальными упражнениями, применяя законы Азимова к современным ИИ.
2. Алан Тьюринг предложил свою "Игру в имитацию" (1950)

Алан Тьюринг описал первый принцип измерения степени разумности машины в 1950-м.

Предлагаю рассмотреть вопрос "Могут ли машины думать?" Так начиналась влиятельная исследовательская работа Тьюринга 1950 года, разработавшая систему взглядов для рассуждения о машинном разуме. Он задал вопрос о том, можно ли считать машину разумной, если она может имитировать разумное поведение человека.

Этот теоретический вопрос породил знаменитую "Игру в имитацию" [её позже назовут " Тестом Тьюринга" / прим. перев.], упражнение, в котором исследователь-человек должен определить, с кем он переписывается - с компьютером или человеком. Во времена Тьюринга не существовало машин, способных пройти этот тест, нет их и сегодня. Однако его тест дал простой способ определить наличие разума у машины. Также он помог сформировать философию ИИ.

3. Конференция по ИИ в Дартмуте (1956)

К 1955 году учёные всего мира уже сформировали такие концепции, как нейросети и естественный язык, однако ещё не существовал объединяющих концепций, охватывающих различные разновидности машинного интеллекта. Профессор математики из Дартмутского колледжа, Джон Маккарти, придумал термин "искусственный интеллект", объединяющий их все.

Маккарти руководил группой, подавшей заявку на грант для организации конференции по ИИ в 1956. В Дартмут-холл летом 1956 были приглашены многие ведущие исследователи того времени. Учёные обсуждали различные потенциальные области изучения ИИ, включая обучение и поиск, зрение, логические рассуждения, язык и разум, игры (в частности, шахматы), взаимодействия человека с такими разумными машинами, как личные роботы.

Общим консенсусом тех обсуждений стало то, что у ИИ есть огромный потенциал для того, чтобы принести пользу людям. Было очерчено общее поле исследовательских областей, на развитие которых может повлиять машинный интеллект. Конференция организовала и вдохновила исследования в области ИИ на многие годы.

4. Фрэнк Розенблатт создаёт перцептрон (1957)

Фрэнк Розенблатт создал механическую нейросеть в Корнеллской лаборатории аэронавтики в 1957

Базовый компонент нейросети называется " перцептроном" [это лишь самый первый и примитивный тип искусственного нейрона / прим. перев.]. Набор входящих данных попадает в узел, подсчитывающий выходное значение, и выдающий классификацию и уровень уверенности. К примеру, входные данные могут анализировать различные аспекты изображения на основании входных данных и "голосовать" (с определённым уровнем уверенности) за то, есть ли на нём лицо. Затем узел подсчитывает все "голоса" и уровень уверенности, и выдаёт консенсус. В нейросетях сегодняшнего дня, работающих на мощных компьютерах, работают миллиарды подобных структур, связанных между собой.

Однако перцептроны существовали ещё до появления мощных компьютеров. В конце 1950-х молодой психолог-исследователь Фрэнк Розенблатт создал электромеханическую модель перцептрона под названием Mark I Perceptron, хранящуюся сегодня в Смитсоновском институте. Это была аналоговая нейросеть, состоявшая из сетки светочувствительных элементов, соединённых проводами с банками узлов, содержащих электромоторы и поворотные резисторы. Розенблатт разработал "перцептронный алгоритм", управлявший сетью, которая постепенно подстраивала силу входных сигналов так, чтобы в итоге правильно идентифицировать объекты - по сути, обучалась.

Учёные спорили о значимости этой машины вплоть до 1980-х. Она сыграла важную роль по созданию физического воплощения нейросети, которая до тех пор существовала в основном только в виде научной концепции.

5. ИИ сталкивается со своей первой зимой (1970-е)

Большую часть своей истории ИИ существовал только в исследованиях. Большую половину 1960-х правительственные агентства, в частности, DARPA, вливали деньги в исследования и практически не требовали отчёта по инвестициям. Исследователи ИИ часто преувеличивали потенциал своей работы, чтобы продолжать получать финансирование. Всё изменилось в конце 1960-х и начале 1970-х. Два отчёта - один от рекомендательного совета по автоматической обработке языка (ALPAC) для правительства США 1966 года, второй от Лайтхилла для правительства Британии 1973 года - прагматически оценили прогресс в исследованиях ИИ и выдали весьма пессимистичный прогноз о потенциале данной технологии. В обоих отчётах ставилось под вопрос наличие ощутимого прогресса в различных областях исследований ИИ. Лайтхилл в своём отчёте утверждал, что ИИ для задач распознавания речи будет крайне сложно масштабировать до размеров, которые смогут быть полезными правительству или военным.

В итоге правительства США и Британии начали урезать финансирование исследований ИИ для университетов. DARPA, без проблем финансировавшее исследования ИИ в 1960-х, стало требовать от проектов чётких временных рамок и подробного описания предполагаемых результатов. В итоге стало казаться, что ИИ не оправдал ожиданий, и никогда уже не сможет достичь уровня человеческих возможностей. Первая "зима" ИИ продлилась все 1970-е и 80-е.

6. Приход второй зимы ИИ (1987)

1980-е начались с разработки и первых успехов " экспертных систем", хранивших большие объёмы данных и эмулировавшие процесс принятия решений людьми. Технологию изначально разработали в университете Карнеги-Меллона для компании Digital Equipment Corporation, а затем другие корпорации начали быстро внедрять её. Однако экспертные системы требовали дорогого спеиализированного оборудования, и это стало проблемой, когда начали появляться сходные по мощности и более дешёвые рабочие станции от Sun Microsystems а также персональные компьютеры от Apple и IBM. Рынок экспертных компьютерных систем рухнул в 1987, когда с него ушли основные производители оборудования.

Успех экспертных систем в начале 80-х вдохновил DARPA на увеличение финансирования исследований ИИ, но вскоре это вновь поменялось, и агентство урезало большую часть этого финансирования, оставив всего несколько программ. И снова термин "искусственный интеллект" в исследовательском сообществе стал почти запретным. Чтобы их не воспринимали, как непрактичных мечтателей в поисках финансирования, исследователи начали использовать другие названия для работы, связанной с СС - "информатика", "машинное обучение" и "аналитика". Эта, вторая зима ИИ продолжалась вплоть до 2000-х.

7. IBM Deep Blue побеждает Каспарова (1997)

IBM Deep Blue победила лучшего шахматиста мира, Гарри Каспарова, в 1997.

Общественное представление об ИИ улучшилось в 1997 году, когда шахматный компьютер Deep Blue от IBM победил тогдашнего чемпиона мира Гарри Каспарова. Из шести игр, проводившихся в телестудии, Deep Blue выиграла в двух, Каспаров в одной, а три окончились вничью. Ранее в том году Каспаров победил предыдущую версию Deep Blue.

У компьютера Deep Blue было достаточно вычислительных мощностей, и он использовал "метод грубой силы", или полный перебор, оценивая 200 млн возможных ходов в секунду и подбирая наилучший. Возможности людей ограничиваются оценкой лишь порядка 50 ходов после каждого хода. Работа Deep Blue была похожа на работу ИИ, но компьютер не размышлял о стратегиях и не учился игре, как смогут делать последовавшие за ним системы.

И всё же победа Deep Blue над Каспаровым впечатляющим образом вернула ИИ в круг общественного внимания. Некоторые люди были очарованы. Другим не понравилось, что машина обыграла эксперта в шахматах. Инвесторы были впечатлены: победа Deep Blue на $10 подняла стоимость акций IBM, выведя их на максимум того времени.

8. Нейросеть видит кошек (2011)

К 2011 году учёные из университетов всего мира говорили о нейросетях и создавали их. В том году программист Джефф Дин из Google познакомился с профессором информатики из Стэнфорда Эндрю Ыном. Вдвоём они замыслили создание большой нейросети, обеспеченной огромной вычислительной энергией серверов Google, которой можно будет скормить огромный набор изображений.

Созданная ими нейросеть работала на 16 000 серверных процессорах. Они скормили ей 10 млн случайных и неразмеченных кадров с видеороликов YouTube. Дин и Ын не просили нейросеть выдать какую-то конкретную информацию или разметить эти изображения. Когда нейросеть работает таким образом, обучаясь без учителя, она естественным образом пытается найти закономерности в данных и формирует классификации.

Нейросеть обрабатывала изображения три дня. Затем она выдала три размытых изображения, обозначающих визуальные образы, которые она снова и снова встречала в обучающих данных - лицо человека, тело человека и кота. Это исследование стало серьёзным прорывом в использовании нейросетей и обучении без учителя в компьютерном зрении. Также оно отметило начало проекта Google Brain.

9. Джоффри Хинтон спустил с поводка глубокие нейросети (2012)

Исследование Джоффри Хинтона помогло возродить интерес к глубокому обучению

Через год после прорыва Дина и Ына профессор Торонтского университета Джоффри Хинтон с двумя своими студентами создали нейросеть для компьютерного зрения AlexNet для участия в соревновании по распознаванию изображений ImageNet. Участники должны были использовать свои системы для обработки миллионов тестовых изображений и определять их с наивысшей возможной точностью. AlexNet выиграла соревнование с процентом ошибок в два с лишним раза меньшим, чем у ближайшего конкурента. В пяти вариантах подписи к изображению, данных нейросетью, только в 15,3% случаев не было правильного варианта. Предыдущим рекордом было 26% ошибок.

Эта победа убедительно показала, что глубокие нейросети, работающие на графических процессорах, куда как лучше других систем могут точно определять и классифицировать изображения. Это событие, возможно, сильнее остальных повлияло на возрождение интереса к глубоким нейросетям, и заслужило Хинтону прозвище "крёстный отец глубокого обучения". Вместе с другими гуру в области ИИ, Йошуа Бенджио и Яном Лекуном, Хинтон получил долгожданную премию Тьюринга в 2018.

10. AlphaGo обыгрывает чемпиона мира по го (2016)

В 2013 году исследователи британского стартапа DeepMind опубликовали работу, где было описано, как нейросеть научилась играть и выигрывать в 50 старых игр от Atari. Под впечатлением от этого компанию купила Google - как говорят, за $400 млн. Однако главная слава DeepMind была ещё впереди.

Через несколько лет учёные из DeepMind, теперь уже в рамках Google, перешли от игр Atari к одной из самых старых задач ИИ - японской настольной игре го. Они разработали нейросеть AlphaGo, способную играть в го и обучаться во время игры. Программа провела тысячи партий против других версий AlphaGo, обучаясь на основе проигрышей и выигрышей.

И это сработало. AlphaGo обыграла величайшего игрока в го в мире, Ли Седоля, со счётом 4:1 в серии игр в марте 2016. Процесс снимали для документального фильма. При его просмотре трудно не заметить грусть, с которой Седоль воспринял проигрыш. Казалось, что проиграли все люди, а не только один человек.

Последние продвижения в области глубоких нейросетей настолько сильно изменили область ИИ, что реальная его история, возможно, только лишь начинается. Нас ждёт много надежд, шумихи и нетерпения, но сейчас уже ясно, что ИИ повлияет на все аспекты жизни XXI века - и возможно даже сильнее, чем в своё время это сделал интернет.

# data[].attributes.attachment_link.title
10 самых важных вех в развитии ИИ на сегодняшний день

# data[].attributes.attachment_link.description
На протяжении своей истории, от первых рассказов Азимова про роботов до AlphaGo, у ИИ были взлёты и падения. Но на самом деле его история только начинается. Искусственный интеллект пока ещё очень...

# data[].attributes.headline
Вехи внедрения ИИ

# data[].attributes.subject
Вехи внедрения ИИ

# data[].attributes.body
4. Фрэнк Розенблатт создаёт перцептрон (1957)
Базовый компонент нейросети называется "перцептроном" [это лишь самый первый и примитивный тип искусственного нейрона / прим. перев.]. Набор входящих данных попадает в узел, подсчитывающий выходное значение, и выдающий классификацию и уровень уверенности. К примеру, входные данные могут анализировать различные аспекты изображения на основании входных данных и «голосовать» (с определённым уровнем уверенности) за то, есть ли на нём лицо. Затем узел подсчитывает все «голоса» и уровень уверенности, и выдаёт консенсус. В нейросетях сегодняшнего дня, работающих на мощных компьютерах, работают миллиарды подобных структур, связанных между собой.

Однако перцептроны существовали ещё до появления мощных компьютеров. В конце 1950-х молодой психолог-исследователь Фрэнк Розенблатт создал электромеханическую модель перцептрона под названием Mark I Perceptron, хранящуюся сегодня в Смитсоновском институте. Это была аналоговая нейросеть, состоявшая из сетки светочувствительных элементов, соединённых проводами с банками узлов, содержащих электромоторы и поворотные резисторы. Розенблатт разработал «перцептронный алгоритм», управлявший сетью, которая постепенно подстраивала силу входных сигналов так, чтобы в итоге правильно идентифицировать объекты – по сути, обучалась.

Учёные спорили о значимости этой машины вплоть до 1980-х. Она сыграла важную роль по созданию физического воплощения нейросети, которая до тех пор существовала в основном только в виде научной концепции.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
На протяжении своей истории, от первых рассказов Азимова про роботов до AlphaGo, у ИИ были взлёты и падения. Но на самом деле его история только начинается.

Искусственный интеллект пока ещё очень молод. Однако в этой области произошло уже много значимых событий. Некоторые из них привлекли внимание культуры, другие породили взрывную волну, воспринятую только учёными. Вот некоторые ключевые моменты, наиболее сильно повлиявшие на развитие ИИ.

Рассказ Азимова " Хоровод" отмечает первое появление в историях этого знаменитого фантаста "трёх законов робототехники":

1. Робот не может причинить вред человеку или своим бездействием допустить, чтобы человеку был причинён вред.

2. Робот должен повиноваться всем приказам, которые даёт человек, кроме тех случаев, когда эти приказы противоречат Первому Закону.

3. Робот должен заботиться о своей безопасности в той мере, в которой это не противоречит Первому или Второму Законам.

В рассказе "Хоровод" робот Спиди ставится в положение, в котором третий закон входит в противоречие с первыми двумя. Рассказы Азимова про роботов заставили задуматься любителей НФ, среди которых были и учёные, о возможности появления думающих машин. По сей день люди занимаются интеллектуальными упражнениями, применяя законы Азимова к современным ИИ.
2. Алан Тьюринг предложил свою "Игру в имитацию" (1950)

Алан Тьюринг описал первый принцип измерения степени разумности машины в 1950-м.

Предлагаю рассмотреть вопрос "Могут ли машины думать?" Так начиналась влиятельная исследовательская работа Тьюринга 1950 года, разработавшая систему взглядов для рассуждения о машинном разуме. Он задал вопрос о том, можно ли считать машину разумной, если она может имитировать разумное поведение человека.

Этот теоретический вопрос породил знаменитую "Игру в имитацию" [её позже назовут " Тестом Тьюринга" / прим. перев.], упражнение, в котором исследователь-человек должен определить, с кем он переписывается - с компьютером или человеком. Во времена Тьюринга не существовало машин, способных пройти этот тест, нет их и сегодня. Однако его тест дал простой способ определить наличие разума у машины. Также он помог сформировать философию ИИ.

3. Конференция по ИИ в Дартмуте (1956)

К 1955 году учёные всего мира уже сформировали такие концепции, как нейросети и естественный язык, однако ещё не существовал объединяющих концепций, охватывающих различные разновидности машинного интеллекта. Профессор математики из Дартмутского колледжа, Джон Маккарти, придумал термин "искусственный интеллект", объединяющий их все.

Маккарти руководил группой, подавшей заявку на грант для организации конференции по ИИ в 1956. В Дартмут-холл летом 1956 были приглашены многие ведущие исследователи того времени. Учёные обсуждали различные потенциальные области изучения ИИ, включая обучение и поиск, зрение, логические рассуждения, язык и разум, игры (в частности, шахматы), взаимодействия человека с такими разумными машинами, как личные роботы.

Общим консенсусом тех обсуждений стало то, что у ИИ есть огромный потенциал для того, чтобы принести пользу людям. Было очерчено общее поле исследовательских областей, на развитие которых может повлиять машинный интеллект. Конференция организовала и вдохновила исследования в области ИИ на многие годы.

4. Фрэнк Розенблатт создаёт перцептрон (1957)

Фрэнк Розенблатт создал механическую нейросеть в Корнеллской лаборатории аэронавтики в 1957

Базовый компонент нейросети называется " перцептроном" [это лишь самый первый и примитивный тип искусственного нейрона / прим. перев.]. Набор входящих данных попадает в узел, подсчитывающий выходное значение, и выдающий классификацию и уровень уверенности. К примеру, входные данные могут анализировать различные аспекты изображения на основании входных данных и "голосовать" (с определённым уровнем уверенности) за то, есть ли на нём лицо. Затем узел подсчитывает все "голоса" и уровень уверенности, и выдаёт консенсус. В нейросетях сегодняшнего дня, работающих на мощных компьютерах, работают миллиарды подобных структур, связанных между собой.

Однако перцептроны существовали ещё до появления мощных компьютеров. В конце 1950-х молодой психолог-исследователь Фрэнк Розенблатт создал электромеханическую модель перцептрона под названием Mark I Perceptron, хранящуюся сегодня в Смитсоновском институте. Это была аналоговая нейросеть, состоявшая из сетки светочувствительных элементов, соединённых проводами с банками узлов, содержащих электромоторы и поворотные резисторы. Розенблатт разработал "перцептронный алгоритм", управлявший сетью, которая постепенно подстраивала силу входных сигналов так, чтобы в итоге правильно идентифицировать объекты - по сути, обучалась.

Учёные спорили о значимости этой машины вплоть до 1980-х. Она сыграла важную роль по созданию физического воплощения нейросети, которая до тех пор существовала в основном только в виде научной концепции.

5. ИИ сталкивается со своей первой зимой (1970-е)

Большую часть своей истории ИИ существовал только в исследованиях. Большую половину 1960-х правительственные агентства, в частности, DARPA, вливали деньги в исследования и практически не требовали отчёта по инвестициям. Исследователи ИИ часто преувеличивали потенциал своей работы, чтобы продолжать получать финансирование. Всё изменилось в конце 1960-х и начале 1970-х. Два отчёта - один от рекомендательного совета по автоматической обработке языка (ALPAC) для правительства США 1966 года, второй от Лайтхилла для правительства Британии 1973 года - прагматически оценили прогресс в исследованиях ИИ и выдали весьма пессимистичный прогноз о потенциале данной технологии. В обоих отчётах ставилось под вопрос наличие ощутимого прогресса в различных областях исследований ИИ. Лайтхилл в своём отчёте утверждал, что ИИ для задач распознавания речи будет крайне сложно масштабировать до размеров, которые смогут быть полезными правительству или военным.

В итоге правительства США и Британии начали урезать финансирование исследований ИИ для университетов. DARPA, без проблем финансировавшее исследования ИИ в 1960-х, стало требовать от проектов чётких временных рамок и подробного описания предполагаемых результатов. В итоге стало казаться, что ИИ не оправдал ожиданий, и никогда уже не сможет достичь уровня человеческих возможностей. Первая "зима" ИИ продлилась все 1970-е и 80-е.

6. Приход второй зимы ИИ (1987)

1980-е начались с разработки и первых успехов " экспертных систем", хранивших большие объёмы данных и эмулировавшие процесс принятия решений людьми. Технологию изначально разработали в университете Карнеги-Меллона для компании Digital Equipment Corporation, а затем другие корпорации начали быстро внедрять её. Однако экспертные системы требовали дорогого спеиализированного оборудования, и это стало проблемой, когда начали появляться сходные по мощности и более дешёвые рабочие станции от Sun Microsystems а также персональные компьютеры от Apple и IBM. Рынок экспертных компьютерных систем рухнул в 1987, когда с него ушли основные производители оборудования.

Успех экспертных систем в начале 80-х вдохновил DARPA на увеличение финансирования исследований ИИ, но вскоре это вновь поменялось, и агентство урезало большую часть этого финансирования, оставив всего несколько программ. И снова термин "искусственный интеллект" в исследовательском сообществе стал почти запретным. Чтобы их не воспринимали, как непрактичных мечтателей в поисках финансирования, исследователи начали использовать другие названия для работы, связанной с СС - "информатика", "машинное обучение" и "аналитика". Эта, вторая зима ИИ продолжалась вплоть до 2000-х.

7. IBM Deep Blue побеждает Каспарова (1997)

IBM Deep Blue победила лучшего шахматиста мира, Гарри Каспарова, в 1997.

Общественное представление об ИИ улучшилось в 1997 году, когда шахматный компьютер Deep Blue от IBM победил тогдашнего чемпиона мира Гарри Каспарова. Из шести игр, проводившихся в телестудии, Deep Blue выиграла в двух, Каспаров в одной, а три окончились вничью. Ранее в том году Каспаров победил предыдущую версию Deep Blue.

У компьютера Deep Blue было достаточно вычислительных мощностей, и он использовал "метод грубой силы", или полный перебор, оценивая 200 млн возможных ходов в секунду и подбирая наилучший. Возможности людей ограничиваются оценкой лишь порядка 50 ходов после каждого хода. Работа Deep Blue была похожа на работу ИИ, но компьютер не размышлял о стратегиях и не учился игре, как смогут делать последовавшие за ним системы.

И всё же победа Deep Blue над Каспаровым впечатляющим образом вернула ИИ в круг общественного внимания. Некоторые люди были очарованы. Другим не понравилось, что машина обыграла эксперта в шахматах. Инвесторы были впечатлены: победа Deep Blue на $10 подняла стоимость акций IBM, выведя их на максимум того времени.

8. Нейросеть видит кошек (2011)

К 2011 году учёные из университетов всего мира говорили о нейросетях и создавали их. В том году программист Джефф Дин из Google познакомился с профессором информатики из Стэнфорда Эндрю Ыном. Вдвоём они замыслили создание большой нейросети, обеспеченной огромной вычислительной энергией серверов Google, которой можно будет скормить огромный набор изображений.

Созданная ими нейросеть работала на 16 000 серверных процессорах. Они скормили ей 10 млн случайных и неразмеченных кадров с видеороликов YouTube. Дин и Ын не просили нейросеть выдать какую-то конкретную информацию или разметить эти изображения. Когда нейросеть работает таким образом, обучаясь без учителя, она естественным образом пытается найти закономерности в данных и формирует классификации.

Нейросеть обрабатывала изображения три дня. Затем она выдала три размытых изображения, обозначающих визуальные образы, которые она снова и снова встречала в обучающих данных - лицо человека, тело человека и кота. Это исследование стало серьёзным прорывом в использовании нейросетей и обучении без учителя в компьютерном зрении. Также оно отметило начало проекта Google Brain.

9. Джоффри Хинтон спустил с поводка глубокие нейросети (2012)

Исследование Джоффри Хинтона помогло возродить интерес к глубокому обучению

Через год после прорыва Дина и Ына профессор Торонтского университета Джоффри Хинтон с двумя своими студентами создали нейросеть для компьютерного зрения AlexNet для участия в соревновании по распознаванию изображений ImageNet. Участники должны были использовать свои системы для обработки миллионов тестовых изображений и определять их с наивысшей возможной точностью. AlexNet выиграла соревнование с процентом ошибок в два с лишним раза меньшим, чем у ближайшего конкурента. В пяти вариантах подписи к изображению, данных нейросетью, только в 15,3% случаев не было правильного варианта. Предыдущим рекордом было 26% ошибок.

Эта победа убедительно показала, что глубокие нейросети, работающие на графических процессорах, куда как лучше других систем могут точно определять и классифицировать изображения. Это событие, возможно, сильнее остальных повлияло на возрождение интереса к глубоким нейросетям, и заслужило Хинтону прозвище "крёстный отец глубокого обучения". Вместе с другими гуру в области ИИ, Йошуа Бенджио и Яном Лекуном, Хинтон получил долгожданную премию Тьюринга в 2018.

10. AlphaGo обыгрывает чемпиона мира по го (2016)

В 2013 году исследователи британского стартапа DeepMind опубликовали работу, где было описано, как нейросеть научилась играть и выигрывать в 50 старых игр от Atari. Под впечатлением от этого компанию купила Google - как говорят, за $400 млн. Однако главная слава DeepMind была ещё впереди.

Через несколько лет учёные из DeepMind, теперь уже в рамках Google, перешли от игр Atari к одной из самых старых задач ИИ - японской настольной игре го. Они разработали нейросеть AlphaGo, способную играть в го и обучаться во время игры. Программа провела тысячи партий против других версий AlphaGo, обучаясь на основе проигрышей и выигрышей.

И это сработало. AlphaGo обыграла величайшего игрока в го в мире, Ли Седоля, со счётом 4:1 в серии игр в марте 2016. Процесс снимали для документального фильма. При его просмотре трудно не заметить грусть, с которой Седоль воспринял проигрыш. Казалось, что проиграли все люди, а не только один человек.

Последние продвижения в области глубоких нейросетей настолько сильно изменили область ИИ, что реальная его история, возможно, только лишь начинается. Нас ждёт много надежд, шумихи и нетерпения, но сейчас уже ясно, что ИИ повлияет на все аспекты жизни XXI века - и возможно даже сильнее, чем в своё время это сделал интернет.

# data[].attributes.attachment_link.title
10 самых важных вех в развитии ИИ на сегодняшний день

# data[].attributes.attachment_link.description
На протяжении своей истории, от первых рассказов Азимова про роботов до AlphaGo, у ИИ были взлёты и падения. Но на самом деле его история только начинается. Искусственный интеллект пока ещё очень...