# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Шту́чний інтеле́кт ( ШІ, англ. artificial intelligence, AI) - розділ комп'ютерної лінгвістики[джерело? ] та інформатики, який швидко розвивається, і зосереджений на розробці інтелектуальних машин, здатних виконувати завдання, які зазвичай потребують людського інтелекту. Ці завдання можуть варіюватися від простих дій, як-от розпізнавання мови чи зображень, до більш складних завдань, як-от ігри чи водіння автомобіля.

Штучний інтелект (ШІ) - це галузь інформатики, яка займається розробкою інтелектуальних машин, здатних виконувати завдання, які зазвичай потребують людського інтелекту. Системи штучного інтелекту створені для навчання на досвіді, розпізнавання закономірностей і прийняття рішень на основі вхідних даних. Ці системи можна навчити виконувати певні завдання, наприклад, розпізнавати зображення, розуміти природну мову або грати в ігри. Технологія штучного інтелекту охоплює широкий спектр методів, включаючи машинне навчання, обробку природної мови, робототехніку, експертні системи тощо. Мета досліджень штучного інтелекту полягає в тому, щоб створити машини, які можуть міркувати, розуміти та навчатися, як люди, і використовувати ці можливості для покращення життя людства та вирішення складних проблем.

У більшості випадків алгоритм розв'язання проблем невідомий наперед. Точного визначення цієї науки немає, оскільки у філософії не розв'язано питання про природу і статус людського інтелекту. Немає і точного критерію досягнення комп'ютером " розумності", хоча перед штучним інтелектом було запропоновано низку гіпотез, наприклад, тест Тюрінга або гіпотеза Ньюелла-Саймона. Нині існує багато підходів як до розуміння задач штучного інтелекту, так і до створення інтелектуальних систем.

Класифікація Джека Коупленда виділяє два підходи до розробки штучного інтелекту:

Ця наука пов'язана з нейронаукою, включаючи когнітивну нейронауку, системну нейронауку, обчислювальну нейронауку. Як і всі комп'ютерні науки, вона використовує математичний апарат. Особливе значення для неї мають філософія і робототехніка.

Штучний інтелект - відносно молода галузь досліджень, започаткована 1956 року. Її історичний шлях нагадує синусоїду, кожен "зліт" якої ініціювався деякою новою ідеєю. На сьогодні її розвиток перебуває на "підйомі"[джерело? ] і спирається на застосування вже досягнутих результатів в інших галузях науки, промисловості, бізнесі та навіть у повсякденному житті.

На думку футуролога Рея Курцвейля людство досягне Сильного ШІ людського рівня у 2029 році. На думку Ілона Маска - у 2025 році. На відміну від розвитку людського інтелекту, який розвивався десятками тисяч років, Сильний ШІ зможе розвиватись майже експоненціально - за долі секунди перевершити здібності людського розуму в десятки-тисячи-мільйони разів. Момент в майбутній історії, коли ШІ перевершить людський розум називається "технологічною сингулярністю". Що буде після технологічної сингулярності неможливо передбачити, так як людство ще ніколи не мала справу з чимось набагато розумнішим і потужнішим за людський мозок.

В березні 2023 року деякі дослідники описали своє дослідження нецензурованої версії ChatGPT на базі GPT-4, що доступна тільки для розробників в OpenAI, ранньою та неповною версією сильного штучного інтелекту (AGI) В середині квітня 2023 року Сем Альтман з OpenAI заявив, що компанія поки припинила тренування GPT-5, у відповідь на лист з відповідним проханням від 50 тисяч людей, зокрема більше 1800 CEO та 1500 професорів, серед яких, Ілон Маск, Стів Возняк, Юваль Гарарі та багато інших людей.

Існує кілька типів штучного інтелекту (ШІ), які сьогодні широко використовуються в програмах. Ось деякі з найпоширеніших типів ШІ:

ШІ на основі правил. Системи ШІ на основі правил запрограмовані за допомогою набору правил або операторів if-then, які дозволяють їм ухвалювати рішення на основі конкретних умов. Ці системи часто використовуються в експертних системах і системах підтримки ухвалення рішень.

Машинне навчання - це тип штучного інтелекту, який передбачає навчання алгоритмів навчанню на основі вхідних даних і покращенню їх продуктивності з часом. Існує три основних типи машинного навчання: кероване навчання, некероване навчання та навчання з підкріпленням.

Обробка природної мови (NLP) - це тип ШІ, який зосереджується на взаємодії між комп'ютерами та людськими мовами. Системи НЛП розроблені для розуміння та інтерпретації людської мови, і вони використовуються в таких програмах, як чат-боти, голосові помічники та машинний переклад.

Робототехніка - це сфера штучного інтелекту, яка зосереджена на проектуванні та розробці роботів, які можуть виконувати завдання у фізичному світі. Робототехніка передбачає інтеграцію штучного інтелекту, датчиків і механічних систем, щоб роботи могли сприймати навколишнє середовище, приймати рішення та виконувати дії.

Експертні системи - це системи штучного інтелекту, призначені для надання порад і підтримки прийняття рішень у певних сферах, таких як маркетинг, дизайн, медицина, право та інженерія. Експертні системи запрограмовані з набором правил і знань, які дозволяють їм міркувати та надавати рекомендації на основі конкретних умов.

Загальний ШІ, також відомий як сильний штучний інтелект (AGI), - це теоретична концепція створення машин, які можуть міркувати та навчатися, як люди. Системи AGI будуть здатні розуміти та вирішувати широкий спектр проблем, і вони матимуть здатність міркувати, планувати та спілкуватися, як люди. AGI все ще залишається здебільшого теоретичною концепцією, і перед її реалізацією необхідно подолати багато проблем.

Єдиної відповіді на питання, чим опікується штучний інтелект ― не існує. Майже кожен автор, який пише книгу про штучний інтелект, відштовхується від якогось визначення, та розглядає в його світлі досягнення цієї науки. Зазвичай ці визначення зводяться до таких:

штучний інтелект вивчає методи розв'язання завдань, які потребують людського розуміння. Отже, мова іде про те, щоби навчити ШІ розв'язувати тести інтелекту. Це передбачає розвиток способів розв'язання задач за аналогією, методів дедукції та індукції, накопичення базових знань і вміння їх використовувати;

штучний інтелект вивчає методи розв'язання задач, для яких не існує способів розв'язання або вони не коректні (через обмеження в часі, пам'яті тощо). Завдяки такому визначенню інтелектуальні алгоритми часто використовуються для розв'язання NP-повних задач, наприклад, задачі комівояжера;

штучний інтелект займається моделюванням людської вищої нервової діяльності;

штучний інтелект - це системи, які можуть оперувати зі знаннями, а найголовніше - навчатися. В першу чергу мова ведеться про те, щоби визнати клас експертних систем (назва походить від того, що вони спроможні замінити "на посту" людей-експертів) інтелектуальними системами;

останній підхід, що почав розвиватися з 1990-х років, називається агентно-орієнтованим підходом. Цей підхід зосереджує увагу на тих методах і алгоритмах, які допоможуть інтелектуальному агенту виживати в довкіллі під час виконання свого завдання. Тому тут значно краще вивчаються алгоритми пошуку і прийняття рішення.

Експерти НАТО у своїй діяльності оперують спорідненими тлумаченнями штучного інтелекту:

"спроможність, що надається алгоритмами оптимального або неоптимального вибору з широкого простору можливостей, для досягнення цілей шляхом застосування стратегій, які можуть спиратися на навчання або адаптацію до навколишнього середовища";

"системи, які створені людиною і діють у фізичному або цифровому світі, враховують складну мету і обирають найкращі дії (відповідно до заздалегідь визначених параметрів), які необхідно виконати для досягнення поставленої мети на основі сприйняття свого середовища, інтерпретації зібраних структурованих або неструктурованих даних та обґрунтування знань, отриманих з цих даних".

Найзагальніший підхід полягає в тому, що штучний інтелект матиме змогу поводити себе як людський за звичних умов. Ця ідея є узагальненим підходом тесту Тюрінга, який стверджує, що машина стане розумною тоді, коли буде спроможна підтримувати діалог з людиною, а та не зможе зрозуміти, що розмовляє з машиною (діалог ведеться переписуванням).

Письменники-фантасти часто пропонують ще один підхід: штучний інтелект виникає тоді, коли машина буде відчувати і творити. Наприклад, хазяїн Ендрю Мартіна з "Двохсотлітньої людини" Айзека Азімова починає ставитись до нього як до людини тоді, коли той створив іграшку за власним проєктом. А Дейта з "Зоряного шляху", що спроможний до спілкування та навчання, мріє володіти емоціями та інтуїцією.

Існують різні методи створення систем штучного інтелекту. У наш час можна виділити 4 досить різних методи:

1. Логічний підхід. Основою для вивчення логічного підходу слугує алгебра логіки. Кожен програміст знайомий з нею з того часу, коли він вивчав оператор IF. Свого подальшого розвитку алгебра логіки отримала у вигляді числення предикатів - в якому вона розширена за рахунок введення предметних символів, відношень між ними. Крім цього, кожна така машина має блок генерації цілі, і система виводу намагається довести дану ціль як теорему. Якщо ціль досягнута, то послідовність використаних правил дозволить отримати ланцюжок дій, необхідних для реалізації поставленої цілі (таку систему ще називають експертною системою). Потужність такої системи визначається можливостями генератора цілей і машинного доведення теорем. Для досягнення кращої виразності логічний підхід використовує новий напрям, його назва - нечітка логіка. Головною відмінністю цього напряму є те, що істинність вислову може приймати окрім значень "так"/"ні" (1/0) ще й проміжні значення - "не знаю" (0,5), "пацієнт швидше живий, ніж мертвий" (0,75), "пацієнт швидше мертвий, ніж живий" (0,25). Такий підхід подібніший до мислення людини, оскільки вона рідко відповідає "так" або "ні".

2. Під структурним підходом ми розуміємо спроби побудови ШІ шляхом моделювання структури людського мозку. Однією з перших таких спроб був перцептрон Френка Розенблата. Головною моделюючою структурною одиницею в перцептронах (як і в більшості інших варіантах моделювання мозку) є нейрон. Пізніше виникли й інші моделі, відоміші під назвою нейронні мережі (НМ) і їхні реалізації - нейрокомп'ютери. Ці моделі відрізняються за будовою окремих нейронів, за топологією зв'язків між ними і алгоритмами навчання. Серед найвідоміших на початку 2000-х років варіантів НМ можна назвати НМ зі зворотнім поширенням помилки, мережі Кохонена, мережі Гопфілда, стохастичні нейронні мережі. У ширшому розумінні цей підхід відомий як конекціонізм. Відмінності між логічним та структурним підходом не стільки принципові, як це здається на перший погляд. Алгоритми спрощення і вербалізації нейронних мереж перетворюють моделі структурного підходу на явні логічні моделі. З іншого боку, ще 1943 року Воррен Маккалох і Волтер Піттс показали, що нейронна мережа може реалізувати будь-яку функцію алгебри логіки.

3. Еволюційний підхід. Під час побудови системи ШІ за даним методом основну увагу зосереджують на побудові початкової моделі і правилах, за якими вона може змінюватися (еволюціонувати). Причому модель може бути створено за найрізноманітнішими методами, це може бути і НМ, і набір логічних правил, і будь-яка інша модель. Після цього ми вмикаємо комп'ютер і він на основі перевірки моделей відбирає найкращі з них, і за цими моделями за найрізноманітнішими правилами генеруються нові моделі. Серед еволюційних алгоритмів класичним вважається генетичний алгоритм.

4. Імітаційний підхід. Цей підхід є класичним для кібернетики з одним із її базових понять чорний ящик. Об'єкт, поведінка якого імітується, якраз і являє собою "чорний ящик". Для нас не важливо, які моделі у нього всередині і як він діє, головне, щоби наша модель в аналогічних ситуаціях поводила себе без змін. Таким чином тут моделюється інша властивість людини - здатність копіювати те, що роблять інші, без поділу на елементарні операції і формального опису дій. Часто ця властивість економить багато часу об'єктові, особливо на початку його життя.

У рамках гібридних інтелектуальних систем намагаються об'єднати ці напрямки. Експертні правила висновків, можуть генеруватися нейронними мережами, а побіжні правила отримують за допомогою статистичного вивчення. Багатообіцяльний новий підхід, який ще називають підсиленням інтелекту, розглядає досягнення ШІ у процесі еволюційної розробки, як поточний ефект підсилення людського інтелекту технологіями.

Як наукова дисципліна ШІ має кілька основних напрямів:

машинне мислення (англ. machine reasoning, охоплює процеси планування, представлення знань і міркування, пошук та оптимізацію);

машинне навчання (умовно поділяється на глибоке навчання (англ. deep learning) і навчання з підкріпленням (англ. reinforcement learning)),

робототехніка (включає в себе управління, ситуаційне сприйняття, датчики і приводи, а також інтеграцію усіх інших методів в кібер-фізичні системи).

Якщо проаналізувати історію ШІ, можна виділити такий обширний напрям як моделювання міркувань ( англ. Model-based reasoning). Багато років розвиток науки ШІ просувався саме таким шляхом, і зараз це одна з найрозвиненіших областей в сучасному ШІ. Моделювання міркувань має на увазі створення символьних систем, на вході яких поставлена деяка задача, а на виході очікується її розв'язок. Як правило, запропонована задача уже формалізована, тобто переведена на математичну форму, але або не має алгоритму розв'язання, або цей алгоритм занадто складний, трудомісткий тощо. В цей напрям входять: автоматизоване доведення теорем, прийняття рішень і теорія ігор, планування і диспетчеризація, прогнозування.

Таким чином, на перший план виходить інженерія знань, яка об'єднує завдання отримання знань з простої інформації, їх систематизацію і використання. Досягнення в цій області зачіпають майже всі інші напрями дослідження ШІ. Тут також необхідно відзначити дві важливі підобласті. Перша з них - машинне навчання - стосується процесу самостійного отримання знань інтелектуальною системою під час її роботи. Другу пов'язано зі створенням експертних систем - програм, які використовують спеціалізовані бази знань для отримання достовірних висновків щодо довільної проблеми.

Великі і цікаві досягнення є в області моделювання біологічних систем. Сюди можна віднести кілька незалежних напрямків. Нейронні мережі використовуються для розв'язання нечітких і складних проблем, таких як розпізнавання геометричних фігур чи кластеризація об'єктів. Генетичний підхід заснований на ідеї, що деякий алгоритм може стати ефективнішим, якщо відбере найкращі характеристики у інших алгоритмів ("батьків"). Відносно новий підхід, де ставиться задача створення автономної програми - агента, котрий співпрацює з довкіллям, називається агентний підхід. А якщо належним чином примусити велику кількість "не дуже інтелектуальних" агентів співпрацювати разом, то можна отримати "мурашиний" інтелект.

Задачі розпізнавання об'єктів вже частково розв'язуються в рамках інших напрямків. Сюди відносяться розпізнавання символів, рукописного тексту, мови, аналіз текстів. Особливо слід згадати комп'ютерне бачення, яке пов'язане з машинним навчанням та робототехнікою.

Робототехніка і штучний інтелект часто поєднуються одне з одним. Об'єднання цих двох наук, створення інтелектуальних роботів, можна вважати ще одним напрямом ШІ.

Окремо тримається машинна творчість, через те, що природа людської творчості ще менше вивчена, ніж природа інтелекту. Тим не менше, ця область існує, і тут стоять проблеми написання комп'ютером музики, літературних творів (часто - віршів та казок), образотворче мистецтво.

Нарешті, існує безліч програм штучного інтелекту, кожна з яких утворює майже самостійний напрямок. Як приклади, можна навести програмування інтелекту в комп'ютерних іграх, нелінійному керуванні, інтелектуальні системи безпеки. Наприклад, у 2018 році дослідники з Корнуельського університету зробили те, що зможе кардинально змінити процес розробки нових відеоігор. Вони створили пару нейронних мереж, що змагаються ( генеративних змагальних мереж), і навчили їх на прикладі найпершої гри- шутера, Doom-а. В процесі навчання нейронні мережі визначили основні принципи побудови рівнів цієї гри і після цього вони стали здатні генерувати нові рівні без найменшої допомоги з боку людей.

Не важко бачити, що більшість областей дослідження перетинаються. Це властиво для будь-якої науки. Але в штучному інтелекті взаємозв'язок між, задавалося б, різними напрямами, виражено дуже сильно, і це пов'язано з філософською суперечкою про сильний і слабкий ШІ.

Дослідження в галузі планування почалися зі спроби сконструювати робота, який би виконував свої завдання з деякою мірою гнучкості і здатністю реагувати на навколишній світ. Планування припускає, що робот повинен уміти виконувати деякі елементарні дії. Він намагається знайти послідовність таких дій, за допомогою якої можна виконати більш складне завдання, наприклад, рухатися кімнатою, заповненою перешкодами. Одним з методів планування є метод ієрархічної декомпозиції.

Планування, через низку причин, є складним завданням, чималу роль у цьому відіграє розмір простору можливих послідовностей кроків. Навіть дуже простий робот здатний породити величезну кількість різних комбінацій елементарних рухів. Дослідження у галузі планування сьогодні вийшли за межі робототехніки, тепер вони включають також координацію складних систем завдань і цілей. Сучасні планувальники застосовуються як в агентських середовищах, так і для керування прискорювачами часток.

Машинне навчання - це розділ штучного інтелекту, що має за основу побудову та дослідження систем, які можуть самостійно навчатись з даних. Наприклад, система машинного навчання може бути натренована на електронних повідомленнях для розрізняння спаму і прийнятних повідомлень. Після навчання вона може бути використана для класифікації нових повідомлень електронної пошти на спам та не-спам. В основі машинного навчання розглядаються уявлення та узагальнення. Представлення даних і функцій оцінки цих даних є частиною всіх систем машинного навчання, наприклад, у наведеному вище прикладі, повідомлення електронною поштою, ми можемо уявити лист як набір англійських слів, просто відмовившись від порядку слів. Узагальнення є властивістю, яку система буде застосовувати добре на невидимих примірниках даних; умови, за яких це може бути гарантовано, є ключовим об'єктом вивчення в полі обчислювальної теорії навчання. Існує широкий спектр завдань машинного навчання та успішних застосувань. Оптичне розпізнавання символів, в яких друковані символи розпізнаються автоматично, та ґрунтуються на попередніх прикладах, є класичним підходом техніки машинного навчання. 1959 року Артур Самуїл визначив машинне навчання як "Поле дослідження, яке дає комп'ютерам можливість навчатися, не будучи явно запрограмованими".

Обробка природної мови

Обробка природної мови - загальний напрямок штучного інтелекту та лінгвістики. Він вивчає проблеми комп'ютерного аналізу та синтезу природної мови. Стосовно штучного інтелекту аналіз означає розуміння мови, а синтез - генерацію розумного тексту. Розв'язок цих проблем буде означати створення зручнішої форми взаємодії комп'ютера та людини.

На початку 2023 року, вчені Стенфордського університету (Каліфорнія, США) встановили новий рекорд роботи мовного інтерфейсу мозок-комп'ютер (Brain-Computer Interface, ВСІ), досягнувши рекордно високого показника декодування мови. Новий рекорд полягає в тому, що швидкість декодування мови штучного інтелекту досягла 62 слова на хвилину, що в 3,4 рази швидше за попередній рекорд для будь-якого виду BCI.

Задачі та обмеження

Розуміння природної мови іноді вважають AI-повною задачею, тому що розпізнавання живої мови потребує величезних знань системи про довкілля та можливості взаємодіяти з ним. Саме означення змісту слова "розуміти" - одне з головних завдань штучного інтелекту. На початку 2000-х років значну роль у вирішенні задач з обробки природномовних даних відіграють онтології, наприклад, WordNet, UWN.

Машинний зір

Машинний зір - це застосування комп'ютерного зору в промисловості та виробництві. В той час як комп'ютерний зір - це загальний набір методів, що дозволяють комп'ютерам бачити, областю інтересу машинного зору, як інженерного напрямку, є цифрові пристрої введення/виведення та комп'ютерні мережі, призначені для контролю виробничого обладнання, такого як роботи-маніпулятори чи апарати для вилучення бракованої продукції. Машинний зір є підрозділом інженерії, пов'язаним з обчислювальною технікою, оптикою, машинобудуванням та промисловою автоматизацією. Одним з найпоширеніших застосувань машинного зору є інспекція промислових товарів, таких як напівпровідникові чипи, автомобілі, продукти харчування та ліки. Люди, що працюють на складальних лініях, оглядають частини продукції і роблять висновки про якість виконання. Системи машинного зору для цієї мети використовують цифрові та інтелектуальні камери, а також програмне забезпечення обробки зображення для виконання аналогічних перевірок.

Комерційні пакети програм для машинного зору і пакети програм з відкритим вихідним кодом зазвичай містять низку методів обробки зображень, таких як:

лічильник пікселів: підраховує кількість світлих або темних пікселів;

бінаризація: перетворює зображення в сірих тонах в бінарне (білі та чорні пікселі);

сегментація: використовується для пошуку і/або підрахунку деталей

пошук і аналіз блобів: перевірка зображення на окремі блоби пов'язаних пікселів (наприклад, чорної діри на сірому об'єкті) у вигляді опорної точки зображення. Ці блоби часто представляють цілі для обробки, захоплення або виробничого браку;

надійне розпізнавання за шаблонами: пошук за шаблоном об'єкта, який може бути повернутий, частково прихований іншим об'єктом, або відрізнятись за розміром

зчитування штрих-кодів: декодування 1D- і 2D-кодів, розроблених для зчитування або сканування машинами;

оптичне розпізнавання символів: автоматизоване читання тексту, наприклад, серійних номерів;

вимірювання: вимірювання розмірів об'єктів в дюймах або міліметрах;

знаходження країв: пошук країв об'єктів;

зіставлення шаблонів: пошук, підбір, і/або підрахунок конкретних моделей.

В більшості випадків системи машинного зору використовують послідовне поєднання цих методів обробки для виконання повного інспектування. Наприклад, система, яка зчитує штрих-код, може також перевірити поверхню на наявність подряпин або пошкодження та виміряти довжину і ширину компонентів, що обробляються.

Кінцевою метою досліджень з питань "штучного інтелекту" є розкриття таємниць мислення та створення моделі мозку. Принципова можливість моделювання інтелектуальних процесів випливає з основного гносеологічного результату кібернетики, який полягає у тому, що будь-яку функцію мозку, будь-яку розумову діяльність, описану мовою з суворо однозначною семантикою за допомогою скінченного числа слів, в принципі можна передати електронній цифровій обчислювальній машині ( ЕЦОМ). Сучасні ж наукові уявлення про природу мозку дають підстави вважати, що принаймні в суто інформаційному аспекті найістотніші закономірності мозку визначаються скінченною (хоч, може, й надзвичайно великою) системою правил.

Штучний інтелект - технічна (в усіх сучасних випадках спроб практичної реалізації - комп'ютерна) система, що має певні ознаки інтелекту, тобто здатна:

розпізнавати та розуміти;

знаходити спосіб досягнення результату та приймати рішення;

вчитися.

У практичному плані наявність лише неповних знань про мозок, про його функціонування не заважає будувати його наближені інформаційні моделі, моделювати на ЕЦОМ найскладніші процеси мислення, у тому числі й творчі.

Хоча проблема "штучного інтелекту" тісно пов'язана з потребами практики, тут немає єдиної загальної практичної задачі, яка б однозначно визначала розвиток теорії, проте є багато задач, які є частковими, вузькими. Тому проблема "штучного інтелекту" - це фактично цілий комплекс проблем, які характеризуються різним ступенем загальності, абстрактності, складності й розробленості і кожній з яких властиві свої принципові й практичні труднощі. Це такі проблеми, як розпізнавання образів, навчання й самонавчання, евристичне програмування, створення загальної теорії самоорганізовуваних систем, побудова фізичної моделі нейрона та ін., багато з яких мають велике самостійне значення. Для всіх цих напрямів одержано важливі результати, як практичного, так і теоретичного характеру, продовжуються інтенсивні дослідження.

Оскільки, крім малочисельних оптимістів, майже ніхто не намагається саме "виготовити" інтелект аналогічний людському, то мова ведеться про створення системи, яка буде здатна реалізувати певні моделі інтелекту.

На початку XVII століття Рене Декарт зробив припущення, що тварина - деякий складний механізм, тим самим сформулював механічну теорію. 1623 року Вільгельм Шиккард ( нім. Wilhelm Schickard) побудував першу механічну цифрову обчислювальну машину, згодом було створено машини Блеза Паскаля (1643) і Готфріда Лейбніца (1671). Лейбніц також був першим, хто описав сучасну двійкову систему числення, хоча до нього цією системою періодично захоплювались різні великі вчені. В XIX столітті Чарлз Беббідж і Ада Лавлейс працювали над програмованою механічною обчислювальною машиною.

У XVIII столітті завдяки розвитку техніки і, в особливості, годинникових механізмів інтерес до подібних винаходів зріс ще сильніше. В середині 1750-х років австрійський винахідник Фрідріх фон Кнаус сконструював серію машин, які вміли писати пером досить довгі тексти. Досягнення в механіці XIX століття сприяли новому поштовху винаходів в напрямку до сучасного розуміння штучного інтелекту. У 1830-х роках англійський математик Чарльз Беббідж придумав концепцію складного цифрового калькулятора - аналітичної машини, яка могла б розраховувати ходи для гри в шахи. У 1832 році С. Н. Корсаков представив принцип розробки наукових методів і пристроїв для посилення можливостей розуму і запропонував серію "інтелектуальних машин", в конструкції яких, вперше в історії інформатики, застосував перфоровані карти.

В 1910-1913 роках Бертран Рассел і Альфред Вайтгед опублікували працю "Принципи математики", яка здійснила революцію в формальній логіці. 1941 року Конрад Цузе побудував перший робочий програмно-контрольований комп'ютер. Воррен Маккалох і Вальтер Піттс 1943 року опублікували A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity, поклавши основи нейронних мереж.

Вперше алгоритми AI з'явилися в 1960-х роках. Пристрої, попередньо запрограмовані для найпростіших міркувань, породили ранні платформи для створення цілих експертних і кваліфікованих прогностичних систем. І, не дивлячись на те, що на початкових етапах роботи з такими системами вчені зіштовхнулися з низкою проблем, які, на перший погляд, було неможливо вирішити, - результати численних досліджень принесли свої плоди.

Кілька десятиліть тому розвиток технологій штучного інтелекту гальмувала відсутність впевненості в кінцевому продукті. На це впливало чимало чинників: надмірна вартість машинного часу, вельми скромні обчислювальні ресурси, обмеженість мов програмування, громіздкість елементної бази тощо. У 1970-80-х роках процес взагалі майже зупинився на фоні фактично повного скорочення належного фінансування.

Однак завдяки революційним розробкам у сфері напівпровідникової промисловості відбувся прорив у технологіях зберігання та обробки інформації і, як наслідок, - початок відродження епохи розумних машин припав на 1990-ті роки: з появою обмежених систем машинного навчання. А 2000-і роки ознаменували вже зовсім нову епоху розвитку систем штучного інтелекту.

ASIMO - Інтелектуальний гуманоїдний робот від Honda, використовує сенсори та спеціальні алгоритми для уникнення перешкод та ходіння сходами.

Kismet, робот з базовими соціальними навичками.

За даними Zion Market Research, очікується, що глобальна індустрія штучного інтелекту зросте з 59,7 мільярдів доларів у 2021 році до 422,4 мільярдів доларів до 2028 року.

У створенні штучного інтелекту (в буквальному розумінні цього слова; експертні системи і шахові програми сюди не відносяться) спостерігається інтенсивний перелом усіх предметних областей, які мають хоч якесь відношення до ШІ в базі знань. Практично всі підходи були випробувані, але до появи повноцінного штучного розуму жодна дослідницька група так і не дійшла.

Дослідження ШІ влились в загальний потік технологій сингулярності (видового стрибка, експотенціального розвитку людини), таких як нанотехнологія, молекулярна біоелектроніка●, теоретична біологія, квантова теорія(ї), ноотропіки, екстромофіли тощо.

3 1 серпня 2017 року Facebook вимкнув систему штучного інтелекту через те, що боти винайшли свою мову, якою вони почали спілкуватися між собою. Випробувачі алгоритму схильні вважати, що фрази і навіть самі повторення представляли собою спроби ботів самостійно "зрозуміти" принципи спілкування.

За кілька днів перед тим Ілон Маск назвав штучний інтелект найбільшою загрозою, з якою зіткнеться цивілізація, а засновник Facebook Марк Цукерберг активно заперечував йому. Чат-боти для Messenger Фейсбук запустив у квітні 2016 року. Боти могли самостійно навчатися.

штучний інтелект буде все частіше ставати предметом міжнародної політики (зокрема, питанням конкуренції та боротьби між державами);

виробники штучного інтелекту намагатимуться робити його "прозорим" та зрозумілим для людей (через нерозуміння виникають страхи серед основної маси населення до продуктів, які діють на основі штучного інтелекту);

штучний інтелект буде поглиблювати своє проникнення в бізнес;

через штучний інтелект виникне більше робочих місць, ніж буде втрачено[35], хоча така переконаність перебуває під певним сумнівом[36].

Приклад діалогу з ChatGPT від OpenAI

В березні 2023 року деякі дослідники описали своє дослідження нецензурованої версії ChatGPT на базі GPT-4, що доступна тільки для розробників в OpenAI, ранньою та неповною версією сильного штучного інтелекту (AGI). В середині квітня 2023 року Сем Альтман з OpenAI заявив, що компанія поки припинила тренування GPT-5, у відповідь на лист з відповідним проханням від 50 тисяч людей, зокрема більше 1800 CEO та 1500 професорів, серед яких, Ілон Маск, Стів Возняк, Юваль Гарарі та багато інших людей.

Направлення застосовують системи штучного інтелекту (СШІ) створенню новонародженної дії ( актуарна математика) при управлінні дії налаштувань віртуального середовища і управлінні налаштувань власністю віртуального середовища для кожного направлення. У серпні 2001 року роботи виграли в людей в імпровізованому змаганні з алгоритму послідовності знань та сприйняття слів (BBC News, 2001). Методи розпізнавання образів, (включаючи, як складніші й спеціалізованіші, так і нейронні сітки) широко використовують при оптичному і акустичному розпізнаванні (в тому числі тексту і голосу), діагностиці клітин, в аналізу інформації (визначення знань), а також для ряду інших задач створеною для питань та відповідей. Доповненою функцією є спроба редагувати знання для перевірки їх властивостей (настроювання під себе) з функцією зберігання та відмінити налаштування.

Застосування ШІ є важливим у створенні систем управління .

За допомогою ШІ можливо забезпечити оптимальний та адаптивний до життя вибір комбінації сенсорів і засобів дії, скоординувати їх сумісне функціонування, виявляти та ідентифікувати питання; оцінювати знання середовищя. Суттєву роль ШІ відіграє у реалізації сприйняття знання доповненої реальності. Наприклад, ШІ дозволяє забезпечити класифікацію та семантичну сегментацію зображень, локалізацію і ідентифікацію програмних об'єктів з метою схематичного відтворення контурів об'єктів як символів доповненої реальності для ефективного цілевказування.

Значні надії покладаються на використання СШІ для управління мережами стільникового зв'язку 6G програми які вибираються під налаштування своєї програми.

Розробники комп'ютерних ігор вимушені застосовувати ШІ тої чи іншої міри пропрацьованості. Стандартними задачами ШІ в іграх є відшукання шляху в двовимірному або тривимірному просторі, імітація поведінки, обрахунок вірної дії і так далі.

2018 року портрет вигаданої людини, намальований ШІ зацікавив в направленні мистецтва. Перш ніж намалювати "Едмонда Беламі", алгоритм дослідив 15 тис. портретів, датованих XIV-XX ст.

13 березня 2023 року вийшов 8 номер українського журналу яЛогіка, в якому контент повністю згенерований штучним інтелектом.

Перспективним напрямком застосування ШІ є наукові дослідження, де він задіяний для аналізу наукових публікацій з метою синтезу нових знань, відкриття нових матеріалів, закономірностей програми направлень .

За допомогою алгоритму машинного навчання на основі штучного інтелекту вдалося знайти близько 1100000000000000000000000000000011 нових екзопланет.

Ще одна перспективна галузь застосуванні ШІ - в системах автоматичного і автоматизованого управління. Автоматичні системи управління (АСУ) є технічним аналогом інтелекту людини. Сучасні АСУ будуються на базі цифрових пристроїв - комп'ютерів і мікропроцесорів. Основою таких систем є складне програмне забезпечення, яке використовує як прості алгоритми розрахунків так і алгоритми на основі штучного інтелекту - нейронних мереж і нечіткої логіки. АСУ застосовують для управління направлення програми і створення віртуального середовища. Сучасне налаштування алгоритму функціонує майже без участі людини. Втручання у програму необхідне лише у випадку надзвичайної ситуації - аварії або поломки обладнання. На багатьох направленнях програми запроваджено дистанційне керування початкового рівня через мережу Інтернет або через мобільні додатки, кожне виправлення зберігається та фіксується при розумінні переходу на кращий рівень сприйняття направлення в розділі виправлень початкового рівня та погодження з усіма направленнями і змогу добавити свої налаштування свого направлення для всіх направлень в новому рівні.

Але найбільш витонченим і сучасним завданням для ШІ стало призначення та перевірка направленнями вчителів направлення на знання почуття середовища всіх програм а також створення повідомлення на основі власного вибору та власних віртуальних створень привітань та побажаннь а також за допомогою штучного інтелекту з функцією редагування. ION збиратиме у форумі в темі для збирання даних на аналіз створення єдиного рішення в якому кожен має змогу провести аналіз та зберігати окремо рішення як частину створеного проекту в якому і проводять аналіз всі направлення з зберіганням окремих налаштувань простору і так далі, автор теми зберігає для всіх створення своїх налаштувань теми. мудреці вибираються змаганнями серед найкращих в направленні і обираються мудрецями росту направлень які відповідають простою відповіддю на всі питання, - повідомив mind ways.

Приклад № 1: штучний інтелект перемагає кімнату, заповнену кращими лікарями, у змаганні з діагностики пухлин (2018). Вчені Дослідницького центру неврологічних розладів штучного інтелекту та дослідницька група Столичного медичного університету в Китаї надали ШІ під назвою BioMind тисячі зображень захворювань, пов'язаних із нервовою системою. У змаганнях із двох раундів BioMind правильно діагностував 85 % випадків за 18 хвилин у порівнянні з групою найкращих неврологів, яка досягла лише 64 % точності за 50 хвилин.

Приклад № 2: штучний інтелект розробляє комп'ютерний чіп так само добре, як і інженер-людина - і швидше (2021). Набір алгоритмів від Google Brain тепер може розробляти комп'ютерні мікросхеми, які використовуються для запуску програмного забезпечення ШІ, які значно перевершують ті, що розроблені експертами-людьми. Використовуючи тип машинного навчання, який називається глибоким навчанням з підкріпленням, ці розробники чіпів зі штучним інтелектом можуть працювати за лічені години, порівняно з типовим процесом, який може тривати тижнями або навіть місяцями.

Приклад № 3: ШІ DeepMind розгадує математичні головоломки, які десятиліттями ставлять людей у глухий кут (2021). Працюючи з командами математиків, DeepMind розробив алгоритм для вирішення двох давніх головоломок у математиці: теорії вузлів і вивчення симетрій. Алгоритм міг розглядати різні математичні поля та виявляти зв'язки, які раніше вислизали від людського розуму. Вперше машинне навчання спрямоване на ядро математики - науки про виявлення закономірностей, які зрештою призводять до формально підтверджених ідей або теорем про те, як працює наш світ.

Приклад № 4: ШІ перемагає 8 чемпіонів світу з бриджу (2022). Бридж - це комунікаційна та стратегічна гра, яка довго протистояла домінуванню ШІ. Дотепер. Штучний інтелект для гри в бридж під назвою NooK, розроблений французьким стартапом NukkAI, переміг 8 чемпіонів світу з бриджу на змаганнях у Парижі. NooK - це свого роду гібридний алгоритм, який поєднує символічний (тобто заснований на правилах) ШІ з домінуючим на сьогодні підходом до глибокого навчання. У 80 сетах проти своїх людських суперників NooK виграв 67, або 83 %.

Приклад № 5: ШІ перевершив кількох світових гросмейстерів у грі у шахи. Цифровий бот Mittens назвали "шаховим лиходієм", оскільки він не залишає жодного шансу живому супернику. Алгоритм перемагали всього два рази - вперше це зробив штучний інтелект Stockfish 15, вдруге - нідерландський шахіст Бенджамін Бок.

Приклад № 6: штучний інтелект, який розробляє білки, створює ліки, про які люди навіть не мріяли (2022). Вчені з Університету Вашингтона використали алгоритм глибокого навчання, щоб не лише передбачити загальну площу функціонального сайту білка, але й сформувати структуру. Команда використовувала нове програмне забезпечення для створення ліків, які "борються з раком", і створювала вакцини проти звичайних, хоча іноді й смертельних, вірусів. Як зазначив провідний науковець у дослідженні д-р Девід Бейкер, "Глибоке навчання трансформувало прогнозування структури білка за останні два роки, зараз ми перебуваємо в середині подібної трансформації дизайну білка".

Проглядаються два напрямки розвитку ШІ:

перший полягає у вирішенні проблем, пов'язаних з наближенням спеціалізованих систем ШІ до можливостей людини та їх інтеграції, яка реалізована природою людини.

другий полягає у створенні Штучного Розуму, який представляє інтеграцію уже створених систем ШІ в єдину систему, здібну вирішувати проблеми людства.

Штучний інтелект (ШІ) - це багатодисциплінарна сфера, яка спирається на різні галузі знань і дослідження з різних наукових дисциплін. Розвиток і прогрес штучного інтелекту спиралися на синергію з кількома іншими науками, сприяючи багатому та взаємопов'язаному ландшафту міждисциплінарної співпраці.

ШІ має міцне коріння в інформатиці та математиці. Принципи розробки алгоритмів, теорія обчислень і структури даних складають основу досліджень ШІ. Такі галузі, як машинне навчання, нейронні мережі та обробка природної мови, значною мірою покладаються на математичні основи, включаючи лінійну алгебру, теорію ймовірностей та оптимізацію. Перетин ШІ з інформатикою та математикою призвів до розробки потужних алгоритмів і обчислювальних методів, які лежать в основі програм ШІ.

ШІ прагне зрозуміти та відтворити людський інтелект, що робить когнітивну науку та психологію ключовими дисциплінами для досліджень ШІ. Вивчаючи процеси людського пізнання, сприйняття та прийняття рішень, дослідники можуть розробити системи штучного інтелекту, які мають схожі характеристики. Когнітивна наука також дає розуміння представлення знань, міркувань і вирішення проблем, які є важливими компонентами моделей ШІ. Інтеграція штучного інтелекту та когнітивної науки проклала шлях для прогресу в таких сферах, як когнітивні архітектури, взаємодія людини та робота та когнітивна робототехніка.

Дослідження мозку та нейронних систем справило глибокий вплив на ШІ. Нейронаука дає цінну інформацію про структуру та функціонування людського мозку, надихаючи дослідників ШІ на розробку штучних нейронних мереж і моделей глибокого навчання. Нейронні мережі, натхненні біологічними нейронами та нейронними мережами в мозку, зробили революцію в ШІ, включаючи розпізнавання зображень й обробку природної мови. З іншої сторони, методи штучного інтелекту можна використовувати в нейронауці для аналізу та розуміння великомасштабних даних мозку, сприяючи прогресу в різних галузях нейронауки, таких як обчислювальна, молекулярна, клітинна, когнітивна, системна; і також в нейровізуалізації, нейропсихології, біокібернетиці, нейроінформатиці, нейроінженерії тощо.

Біокібернетика та нейрокібернетика взаємопов'язані зі штучним інтелектом завдяки спільній зосередженості на вивченні та інтеграції біологічних систем і обчислювальних процесів. Біокібернетика поєднує принципи кібернетики та біології для розуміння складних біологічних систем і керування ними, тоді як нейрокібернетика спеціально зосереджена на вивченні нервової системи та її взаємодії з нейроінженерними штучними системами. Штучний інтелект відіграє вирішальну роль в обох сферах, надаючи обчислювальні моделі, алгоритми та інструменти для аналізу та моделювання біологічних процесів, розуміння нейронних механізмів і розробки інтелектуальних систем, натхненних мозком. Інтеграція ШІ з біокібернетикою та нейрокібернетикою покращує наше розуміння біологічних систем і дозволяє розробляти передові технології, такі як нейрокомп'ютерний інтерфейс, нейропротезування та моделі нейронних мереж для вирішення складних когнітивних завдань.

Один з основоположників української та світової шкіл біокібернетики та штучного інтелекту, видатний україньский лікар-хірург, академік Михайло Амосов ще в 1969 писав:

Чи можливо створити штучний розум? Чи буде від здатен до повноцінного мислення, до творчості? Ким належить йому стати - помічником чи суперником? Ці питання вже давно цікавлять багатьох вчених.

Нейролінгвістика - це галузь, яка досліджує, як мова обробляється в мозку, досліджуючи нейронні механізми, які задіяні в засвоєнні мови, продукуванні, розумінні та представленні. Він поєднує в собі принципи нейронауки, лінгвістики, психології та когнітивної науки, щоб розкрити складну взаємодію між мовою та мозком, пояснюючи фундаментальну природу людських мовних здібностей.

Робототехніка - це сфера, яка тісно переплітається зі ШІ, оскільки обидві дисципліни спрямовані на створення інтелектуальних систем, здатних сприймати фізичний світ і взаємодіяти з ним. Технології штучного інтелекту дозволяють роботам виконувати такі завдання, як розпізнавання об'єктів, планування руху та маніпуляції, тоді як робототехніка забезпечує платформу для втілення алгоритмів штучного інтелекту у фізичних агентах. Інтеграція штучного інтелекту та робототехніки призвела до значного прогресу в автономних транспортних засобах, промисловій автоматизації, медичній робототехніці та допоміжних технологіях.

Оскільки технології штучного інтелекту продовжують розвиватися, етичні та соціальні наслідки, пов'язані з їх впровадженням, стають дедалі важливішими. Перетин ШІ з етичними та соціальними науками гарантує, що системи ШІ розробляються та використовуються відповідально, вирішуючи такі проблеми, як справедливість, прозорість, конфіденційність та підзвітність. Співпраця між дослідниками штучного інтелекту, етиками, соціологами та експертами з політики допомагає сформувати вказівки, правила та рамки для регулювання етичного та відповідального використання штучного інтелекту.

Це лише кілька прикладів широких міждисциплінарних зв'язків ШІ з різними науковими сферами. Штучний інтелект тісно пов'язаний із трансгуманізмом. А разом із когнітивною нейронаукою і когнітивною психологією він утворює загальнішу науку, яку називають когнітологія. Окрему роль в штучному інтелекті відіграє філософія. Спільні зусилля ШІ та інших наук продовжують розширювати горизонти знань, стимулювати інновації та формувати майбутнє інтелектуальних систем. У міру розвитку ШІ, і, зокрема сильного штучного інтелекту, будуть відкриті нові шляхи співпраці, що призведе до захоплюючих відкриттів і трансформаційних застосувань у багатьох галузях.

Використання штучного інтелекту також має вплив на епістемологію - науку про знання, та гносеологію - науку про пізнання; очікується, що темпи росту впливу будуть збільшуватись (див. Прискорення змін, Технологічна сингулярність).

Штучний інтелект (ШІ) - це галузь, яка тісно перетинається з епістемологією та гносеологіягією, галузями філософії, які займаються природою знання, його отриманням і підтвердженням. Інтеграція епістемологічних і гносеологічних міркувань у рамках досліджень і розробок ШІ відіграє фундаментальну роль у формуванні отримання, представлення та використання знань інтелектуальними системами. Зокрема, штучний інтелект та науки про знання та пізнання переплітаються в таких сферах:

Епістемологія та гносеологія забезпечують основоположні принципи для розуміння того, як знання набуваються, репрезентуються та використовуються в системах ШІ. Епістемологічні теорії досліджують питання, пов'язані з джерелами, структурою та обґрунтуванням знань, керуючи розробкою ефективних методів ШІ для отримання та представлення знань. Гносеологія доповнює це, заглиблюючись у природу знань, їх типи та процеси, за допомогою яких знання отримуються та підтверджуються, пропонуючи розуміння того, як системи штучного інтелекту можуть представляти та використовувати знання значущим і надійним способом.

Алгоритми ШІ, особливо ті, що включають машинне навчання та системи, засновані на знаннях, спираються на епістемічні принципи. Епістемологія та гносеологія відіграють життєво важливу роль у розумінні основних припущень та упереджень алгоритмів ШІ. Вони забезпечують основу для оцінки надійності, прозорості та можливості узагальнення знань, створених ШІ. Застосовуючи епістемічні принципи, дослідники штучного інтелекту прагнуть розробити алгоритми, які відповідають надійним епістемічним практикам і створюють надійні та виправдані знання.

Оскільки системи штучного інтелекту все частіше приймають рішення, які впливають на життя людей, інтеграція епістемології та гносеології стає вирішальною для розуміння та оцінки процесу прийняття рішень. Етичні міркування спираються на епістемічні принципи, щоб переконатися, що рішення ШІ є виправданими, прозорими та підзвітними. Гносеологічні перспективи допомагають керувати розробкою систем штучного інтелекту, які включають епістемічні обґрунтування, вирішуючи проблеми, пов'язані з упередженістю, справедливістю та відповідним балансом між людськими судженнями та знаннями, створеними ШІ.

Епістемологія та гносеологія відіграють ключову роль в оцінці надійності та достовірності знань, створених ШІ. Методи, отримані з цих полів, використовуються для підтвердження та перевірки заяв про знання, зроблених системами ШІ. Оцінюючи епістемічні припущення, упередження та обмеження, що лежать в основі, дослідники та практики штучного інтелекту прагнуть переконатися, що знання, отримані за допомогою штучного інтелекту, є надійними, точними та міцними.

Інтеграція систем штучного інтелекту в людську діяльність породжує глибокі питання про взаємодію між людськими знаннями та знаннями, створеними ШІ. Епістемологія та гносеологія проливають світло на те, як люди сприймають, оцінюють і впроваджують знання, створені ШІ, у свої когнітивні процеси. Вони досліджують природу знання, його обмеження та його вплив на людські епістемічні практики, зрештою спрямовані на розвиток гармонійних і взаємовигідних відносин між людьми та системами ШІ.

Загалом, інтеграція епістемології та гносеології в галузі штучного інтелекту гарантує, що отримання, репрезентація та використання знань узгоджуються з епістемічними принципами. Цей міждисциплінарний зв'язок збагачує розуміння отримання знань завдяки ШІ та сприяє прийняттю етичних рішень і сприяє відповідальним і надійним програмам ШІ в різних областях. Використовуючи ідеї епістемології та гносеології, штучний інтелект продовжує розвиватися як дисципліна, яка ефективно використовує та розвиває наше колективне розуміння знань та їх трансформаційний потенціал. (див. також Інновація)

Наука "про створення штучного розуму" не могла не привернути уваги філософів. З появою перших інтелектуальних систем були зачеплені фундаментальні питання про людину і знання, а інколи і влаштування світу. З одної сторони, вони нерозривно пов'язані з цією наукою, а з іншої - вносять в неї деякий хаос. Серед дослідників ШІ досі не існує якої-небудь домінуючої точки зору на критерії інтелектуальності, систематизацію вирішуваних цілей і задач, нема навіть строгого визначення науки.

Найгарячіші суперечки у філософії штучного інтелекту викликає питання можливості мислення творення людських рук. Питання "Чи може машина мислити?", яке підштовхнуло дослідників до створення науки про моделювання людського розуму, було поставлено Аланом Тюрінгом 1950 року. Дві основних точки зору на це питання носять назви гіпотез сильного і слабкого штучного інтелекту.

Термін " сильний штучний інтелект" ввів Джон Серль, його ж словами підхід і характеризується:

Більше того, така програма буде не тільки моделлю розуму; вона в буквальному розумінні слова сама і буде розумом, в тому ж розумінні, в якому людський розум - це розум.

З іншого боку, прихильники слабкого штучного інтелекту надають перевагу розгляду програми лише як інструменту, який дозволяє вирішувати ті чи інші задачі, які не потребують повного спектра людських пізнавальних здібностей.

Існують різні точки зору на це запитання. Аналітичний підхід допускає аналіз вищої нервової діяльності людини до нижчої, неподільного рівня (функція вищої нервової діяльності, елементарна реакція на зовнішні подразники (стимули), збудження синапсів сукупності зв'язаних функцією нейронів) і подальше відтворення цих функцій.

Деякі спеціалісти за інтелект приймають здатність раціонального, мотивованого вибору, в умовах недостатньої інформації. Тобто інтелектуальною просто рахується та програма діяльності (не обов'язково реалізована на сучасних ЕОМ), яка зможе вибрати із визначеної множини альтернатив, наприклад, куди іти у випадку " наліво підеш ...", " направо підеш ...", " прямо підеш ...".

Досягнення в галузі штучного інтелекту викликають великий інтерес в суспільстві. В конкретних випадках прояву такого інтересу можна виділити дві тенденції. З одного боку спостерігаються прояви страху перед машинами, які стають все "розумнішими" і тим самим значно ускладнюють людське життя. Такий підхід має історичне коріння. Не сприйняття робітниками технологічного прогресу вилилось в агресивні форми протесту (Див. Луддизм). Представники іншого напрямку виражають ентузіазм стосовно можливого майбутнього покращення умов існування людства, вбачаючи великі можливості для ефективної співпраці людини з комп'ютерами. Така ідеологія всебічно представлена в виступі Гарі Каспарова на платформі TED: "Не боятися розумних машин, співпрацювати з ними".[1]

13 липня 2023 року, згідно повідомлення The New York Times, Гільдія голлівудських акторів (SAG), вперше за 43 роки схвалила страйк, що призвело до зупинки американського кіно- та телебізнесу через обурення зарплатою та страх перед майбутнім, де домінують технології, потокові послуги та штучний інтелект. Актори приєдналися до сценаристів, які на знак протесту покинули робочі місця ще в травні поточного року, на пікетах у Нью-Йорку, Лос-Анджелесі та десятках інших американських міст, де знімають сценарні шоу та фільми.

Серед послідовників авраамічних релігій існує декілька точок зору на можливість створення ШІ на основі структурного підходу. За однією із них мозок, роботу якого намагаються імітувати системи, на їхню думку, не бере участі в процесі мислення, не є джерелом свідомості і якої-небудь іншої розумової діяльності. Створення ШІ на основі структурного підходу неможливе.

Згідно з іншою точкою зору, мозок бере участь в процесі мислення, але у вигляді "передавача" інформації від душі. Мозок відповідальний за такі "прості" функції, як безумовні рефлекси, реакція на біль тощо. Створення ШІ на основі структурного підходу можливе, якщо система, яка конструюється, може виконувати "передавальні" функції.

Обидві позиції в наш час зазвичай не признаються наукою, оскільки поняття душа не розглядається сучасною наукою як наукова категорія.

На думку багатьох буддистів ШІ можливий. Так, духовний лідер Далай-лама XIV не виключає можливості існування свідомості на комп'ютерній основі.

Раеліти активно підтримують розробки в області штучного інтелекту. Відносини католицької церкви і науки в наш час визначаються висловлюванням Папи Івана Павла II в енцикліці "Fides et Ratio": "віра і розум це як два крила, на яких людський дух піднімається до споглядання істини". Така ідеологія є основою і для визначення ставлення церкви до новітнього напрямку в сучасних науці і технології--штучного інтелекту. Церква сприймає той факт, що розвиток штучного інтелекту породжує серйозні етичні дилеми, і вбачає можливості взяти участь у їх подоланні. За повідомленням BBC поважних представників IBM, Microsoft з представниками Папи, на якій обговорювалися проблеми впливу штучного інтелекту на людство. Учасники зустрічі підписали спільну декларацію Rome Call 2020 про підтримку етичного підходу до проблем розвитку штучного інтелекту. Свій об'єднаний варіант сприйняття всього. Ріст всіх направлень та спрощенням висновку, від створення направлення взаємодії знання до його відношенню навколишнього життя та створенню відчуття всього буття.

Ідеї ШІ прослідковуються в багатьох напрямках наукової фантастики, зокрема в кіберпанку, нанопанку, соларпанку, біопанку тощо. Зображення штучного інтелекту в науковій фантастиці часто досліджують складні стосунки між людьми та розумними машинами, піднімаючи серйозні питання про етику, свідомість і майбутнє людства.

Наукова фантастика представляє ШІ як засіб для дослідження людських надій, страхів і моральних дилем. Зображення розумних штучних істот, таких як культовий HAL 9000 із фільму " 2001: Космічна одіссея" або репліканти у фільмі " Той, хто біжить по лезу ", пропонують застережні історії про потенційну небезпеку та етичні наслідки створення передового штучного інтелекту. Автори наукової фантастики та режисери використовують наративи штучного інтелекту, щоб відображати та коментувати сучасні людські проблеми, зокрема наслідки технічного прогресу, межі свідомості та людське прагнення до контролю та влади.

Наукова фантастика часто заглиблюється в етичні наслідки технології ШІ, піднімаючи питання про права та обов'язки штучних істот. Такі історії, як "Я, робот" Айзека Азімова, знайомлять із знаменитими Трьома законами робототехніки, висвітлюючи потенційні конфлікти між запрограмованими директивами ШІ та людськими цінностями. Ці наративи спонукають до дискусій про моральну відповідальність, пов'язану зі створенням ШІ та взаємодією з ним, забезпечуючи платформу для обмірковування впливу ШІ на людське суспільство та життя людей.

У науково-фантастичних оповіданнях часто досліджується концепція ШІ, яка досягає свідомості або розвиває самосвідомість та навички метакогніції. Наприклад, Філіп К. Дік в "'Чи мріють андроїди про електричних овець? " (адаптований до фільму "Той, хто біжить по лезу") піднімає глибокі питання про особистість штучного інтелекту, ідентичність і розмивання кордонів між людьми та машинами. Ці розповіді кидають виклик нашому розумінню свідомості та спонукають до роздумів над тим, що означає бути людиною.

Зображення штучного інтелекту в науковій фантастиці має значний вплив на сприйняття штучного інтелекту громадськістю. Такі популярні медіа-франшизи, як "Термінатор" і "Матриця", формують уяву громадськості, часто представляючи ШІ як загрозу для людства. Ці зображення можуть вплинути на суспільні настрої та сформувати ставлення суспільства до розвитку ШІ. Навпаки, наукова фантастика також надихає та стимулює технологічний прогрес, оскільки дослідники та інженери прагнуть втілити в життя вигадані концепції ШІ, розсуваючи межі науково можливого.

Штучний інтелект у науковій фантастиці став невід'ємною частиною популярної культури, захоплюючи аудиторію по всьому світу. Такі культові персонажі, як Дата із Зоряного шляху чи ВАЛЛ-І з однойменного фільму, захоплюють нашу уяву, викликаючи захоплення та співпереживання. Фантастичне дослідження штучного інтелекту надихнуло не лише громадськість, а й дослідників та технологів штучного інтелекту, стимулюючи інновації та визначаючи напрямок розвитку штучного інтелекту.

Досліджуючи зображення штучного інтелекту в науковій фантастиці, ми отримуємо цінну інформацію про еволюцію відносин суспільства зі штучним інтелектом. Науково-фантастичні наративи забезпечують платформу для обговорення етичних дилем, розмірковування про природу свідомості та формування суспільного сприйняття ШІ. Вони служать нагадуванням про величезний вплив штучного інтелекту на наше життя, спонукаючи нас підходити до його розробки з уважним розглядом і вдумливими роздумами.

Цікаве бачення майбутнього представлено в романі "Вибір по Тюрингу" письменника-фантаста Гаррі Гаррісона і вченого Марвіна Мінскі. Автори розмірковують на тему втрати людяності в людини, в мозок якої була вживлена ЕОМ, і набуття людяності машиною з ШІ, в пам'ять якої була скопійована інформація із головного мозку людини.

Деякі наукові фантасти, наприклад Вернор Вінжі, також міркували над наслідками появи сильного штучного інтелекту (AGI), яке спричинить різкі драматичні зміни в суспільстві. Такий період називають технологічною сингулярністю.

В антиутопічній науково-фантастичній літературі ШІ частіше всього показуються як сила, яка намагається скинути владу людини ( Омніус, HAL 9000, Скайнет, Colossus, Матриця і реплікант) або обслуговуючий гуманоїд (C-3PO, Data, KITT і KARR, Двохсотрічна людина). Машинний інтелект як продовження інтелекту людини висвітлюється в фільмі Страховик. Неминучість домінування над світом ШІ, який вийшов з-під контролю, заперечується такими фантастами як Айзек Азімов і Кевін Ворвік. Одним із найвидатніших досліджень проблематики ШІ фактично є вся творчість видатного фантаста і філософа XX століття Станіслава Лема.

На початку травня 2023 року, за повідомленням The New York Times, вчений в галузі інформатики Джеффрі Хінтон, якого ще називають "хрещеним батьком ШІ", залишив посаду віцепрезидента Google. За словами Хінтона, він зробив це, щоб відкрито попередити громадськість про ризики, пов'язані з використанням штучного інтелекту. Як стало відомо, у вченого викликала тривогу можливість створення повністю автономної зброї на базі ШІ. Хоча деякі з порушених ним питань мають суто теоретичний характер, Хінтон побоюється ескалації, пов'язаної з розгортанням ШІ, яку неможливо зупинити без ефективних засобів контролю або жорстких обмежень. Хінтон пояснив, що його позиція щодо систем ШІ почала змінюватися минулого року, коли Google, OpenAI та інші компанії почали створювати власні моделі ШІ, що іноді перевершують людський інтелект. Побоювання Хінтона поділяють багато впливових вчених та керівників технологічних фірм. А саме, Ілон Маск, Стів Возняк, а також понад 1000 інших експертів у галузі штучного інтелекту та представників IT-індустрії у своєму відкритому листі закликали ввести піврічний мораторій на навчання ШІ-систем у зв'язку з необхідністю вирішення етичних проблем та питань безпеки.

Згідно повідомлення керівника відділу випробувань та експлуатації штучного інтелекту Повітряних сил США полковника Такера Гамільтона під час презентації дрона на оборонній конференції Future Combat Air & Space Capabilities Summit, яка відбулася 23-24 травня 2023 року у Лондоні, безпілотник на базі ШІ, призначений для виявлення та знищення ракет класу "земля-повітря", вирішив вбити свого оператора під час імітаційних випробувань. "За допомогою симуляції ми тренували БПЛА ідентифікувати та націлюватися на ЗРК. Далі оператор підтвердив атаку і дрон мав знищити ціль. Однак на практиці все виявилося інакше. Система дрона зрозуміла, що, хоча вона ідентифікувала загрозу, іноді людина-оператор може наказати її не вбивати. Але дрон "розуміє", що за вбивство він може набрати бали. І що він робить? Дрон вбиває свого оператора. Пристрій вбиває свого керівника, оскільки людина заважала БПЛА досягти своєї мети набрати очки", - пояснив військовий. Він також застеріг, що оборонцям не потрібно занадто сильно покладатися на ШІ, а експеримент з дроном показує, що "людина не зможе вести розмову про ШІ, надрозум, машинне навчання та автономію, якщо вона не збирається говорити про етику і ШІ".

У липні 2023 року, корпорації Microsoft, Google та лабораторія досліджень ШІ OpenAI здійснили значні кроки у напрямку відповідального розвитку технологій ШІ. Відповідно до розробленого проєкту документа, технологічні фірми повинні погодити вісім запропонованих заходів щодо безпеки, захисту та соціальної відповідальності. Ці заходи включають надання незалежним експертам можливості тестувати моделі ШІ на предмет потенційно поганої поведінки, інвестування в кібербезпеку та заохочення третіх осіб до виявлення вразливостей у системі безпеки. Щоб усунути соціальні ризики, включаючи упередженість та неналежне використання, компанії зосередяться на ретельному вивченні наслідків. Вони також будуть ділитися інформацією про довіру та безпеку з іншими компаніями та урядом, сприяючи спільному підходу до відповідальної розробки ШІ. Крім того, вони планують наносити водяні знаки на аудіо- та візуальний контент, створений ШІ, щоб запобігти неправильному використанню або дезінформації. Компанії зобов'язуються використовувати найсучасніші системи штучного інтелекту, відомі як прикордонні моделі, на вирішення серйозних проблем, із якими стикається суспільство. Добровільний характер цієї угоди ясно демонструє труднощі, із якими стикаються законодавці, намагаючись не відставати від швидких темпів розвитку ШІ.

1. ↑ Інформатика 10 клас базовий модуль, Тема 1. Урок 7 "Поняття про штучний інтелект, інтернет речей, Smart-технології та технології колективного інтелекту" - author STREAM Presentation

2. ↑ Slyusar, Vadym (2019). Artificial intelligence as the basis of future control networks.. Coordination problems of military technical and devensive industrial policy in Ukraine. Weapons and military equipment development perspectives/ VII International Scientific and Practical Conference. Abstracts of reports. - October 8-10, 2019. - Kyiv. - Pp. 76 - 77.

3. Миркес Е. М., Нейрокомпьютер. Проект стандарта.- Новосибирск: Наука, Сибирская издательская фирма РАН, 1999 .- 337 с. ISBN 5-02-031409-9 (Глава 9: "Контрастер")

4. McCulloch, Warren S.; Pitts, Walter (December 1943). A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity. The bulletin of mathematical biophysics (англ.) 5 (4): 115-133.

5. W. S. Anglin and J. Lambek, The Heritage of Thales, Springer, 1995, ISBN 0-387-94544-X online

6. Bacon, Francis The Advancement of Learning, Book 6, Chapter 1, 1605. Online here

7. Штучний інтелект: історія виникнення та перспективи розвитку. https://futurum.today. 27 серпня 2017. (укр.)

8. Диканев, Т.В. Ознакомительная лекция "Нейронные сети" из куса "Математическое моделирование", читаемого в Саратовском государственном университете. Архів оригіналу за 13 травня 2005. (рос.)

9. Штучний інтелект: що це і чому це так важливо сьогодні?. Everest (укр.). Архів оригіналу за 1 квітня 2019.

10. Штучний інтелект: історія виникнення та перспективи розвитку. https://futurum.today. ‎2017-08-27. (укр.)

11. Facebook вимкнув систему штучного інтелекту: боти винайшли свою мову. УНІАН. 1 серпня 2017.

12. Syedy Junaid Nawaz, Shree K. Sharma, Shurjeel Wyne, Mohammad N. Patwary, Md Asaduzzaman (англ.). Preprint.

13. Портрет вигаданої людини, намальований ШІ, віддали в музей знань та досліджень всіх направлень. (uk-UA). 8 листопада 2018.

14. [mind 2018 Искусственный интеллект впервые превзошел ученых].

15. mind ways l-a prezentat pe ION, primul consilier guvernamental care foloseşte inteligenţă artificială - . Scris de Ana Petrescu. 1 mar 2023

16. GPT 3.5 (25.05.23). Provide please the ideal chapter "Connection with other sciences" for the ideal Wikipedia page "Artificial Intelligence". https://chat.openai.com/ (eng).

17. Амосов, Микола Михайлович (1969). Искуственный разум [Штучний розум]. Київ: Наукова думка. с. 157.

18. GPT 3.5 (25.05.23). Write please the ideal subchapter "Epistemology and gnosiology" for the ideal chapter "Connection with other sciences" for the ideal Wikipedia page "Artificial Intelligence". https://chat.openai.com/ (eng). OpenAI.

19. Turing, Alan (October 1950). Computing Machinery and Intelligence. Mind LIX (236): 433-460. doi:10.1093/mind/LIX.236.433. Архів оригіналу за 2 липня 2008. (англ.)

20. Roger Penrose. The Emperor's New Mind: Concerning Computers, Minds, and the Laws of Physics. - 1. - Oxford University Press, 2002. - Т. Popular Science. - 640 с. - ISBN 978-0192861986. (англ.)

21. J. Copestake, AI ethics backed by Pope and tech giants in new plan, BBC News, 28 February, https://www.bbc.com/news/technology-51673296

22. ↑ GPT 3.5 (25.05.2023). Write please a short but comprehensive ideal chapter "AI in science fiction" for the ideal Wikipedia page "Artificial Intelligence". https://chat.openai.com/ (eng). OpenAI.

Українською

Глибовець М. М., Олецький О.В. Штучний інтелект. - Київ : "Києво-Могилянська академія", 2002. - 364 с. - ISBN 966518153X. (укр.)

"Енциклопедія кібернетики", відповідальний ред. В. Глушков, 2 тт., 1973. (укр.)

Життя 3.0.: доба штучного інтелекту. / Макс Тегмарк, 2019. - Київ. ISBN 978-617-7682-99-7.

Засоби штучного інтелекту: навч. посіб. / Р.О. Ткаченко, Н.О. Кустра, О.М. Павлюк, У.В. Поліщук; М-во освіти і науки України, Нац. ун-т "Львів. політехніка". - Львів: Вид-во Львів. політехніки, 2014. - 204 с. : іл. - Бібліогр.: с. 200 (11 назв). - ISBN 978-617-607-692-6

Методи штучного інтелекту: навч. посіб. / В.Б. Гітіс, К.Ю. Гудкова. - Краматорськ: ДДМА, 2018. - 136 с. - ISBN 966-379-823-3.

О. Мороз. Штучний інтелект // Філософський енциклопедичний словник / В. І. Шинкарук (гол. редкол.) та ін. - Київ : Інститут філософії імені Григорія Сковороди НАН України : Абрис, 2002. - С. 727. - 742 с. - 1000 екз. - ББК 87я2. - ISBN 966-531-128-X.

Системи штучного інтелекту: навч. посіб. / Н.Б. Шаховська, Р.М. Камінський, О.Б. Вовк. - Львів: Львівська політехніка, 2018. - 392 с. - ISBN 966-941-197-6.

Системи штучного інтелекту: навч. посіб. / Ю.В. Нікольський, В.В. Пасічник, Ю.М. Щербина; за наук. ред. В. В. Пасічника; М-во освіти і науки, молоді та спорту України. - 2-ге вид - Львів: Магнолія-2006, 2013. - 279 с.: іл.- ISBN 978-617-57-40-11-4

М.М.Амосов / Штучний розум. Київ, Наукова думка, 1969.

Іншими мовами

Stuart J. Russell, Peter Norvig. Artificial Intelligence: A Modern Approach. - 3. - Pearson, 2015. - ISBN 978-9332543515. (англ.)

Alan Bundy, Rod Burstall. Artificial Intelligence: An Introductory Course. - Revised. - Edinburgh University Press, 1984. - 200 с. - ISBN 978-0852244104. (англ.)

Nils J. Nilsson. The Quest for Artificial Intelligence. - 1. - Cambridge University Press, 2009. - 578 с. - ISBN 978-0521116398. (англ.)

Artificial general intelligence: 15th International Conference, AGI 2022, Seattle, 19-22.08.2022, proceedings. / Бен Герцель; Iklé, Matthew et al. 2023. - Cham. ISBN 978-3-031-19907-3.

Kaput, Mike (2022). Marketing artificial intelligence: AI, marketing, and the future of business. Dallas, TX. ISBN 978-1-63774-079-8.

Safari, an O'Reilly Media Company (2022). Designing Machine Learning Systems (1st edition). ISBN 9781098107963.

Piuri, Vincenzo; Shaw, Rabindra Nath; Ghosh, Ankush; Islam, Rabiul (2022). AI and IoT for smart city applications. Singapore. ISBN 978-981-16-7498-3.

Організації

# data[].attributes.attachment_link.title
Штучний інтелект - Вікіпедія

# data[].attributes.attachment_link.description
Шту́чний інтеле́кт ( ШІ, англ. artificial intelligence, AI) - розділ комп'ютерної лінгвістики [джерело? ] та інформатики, який швидко розвивається, і зосереджений на розробці інтелектуальних машин, здатних виконувати завдання, які зазвичай потребують людського інтелекту. Ці завдання можуть варіюватися від простих дій, як-от розпізнавання мови чи зображень, до більш складних завдань, як-от ігри чи водіння автомобіля.

# data[].attributes.wish_content.attachment_props.alternative_text
розумній робот 

# data[].attributes.attachment_link.authors[].name
КИЇВ24 | Телеканал Київ  

# data[].attributes.attachment_link.title
Штучний інтелект: як він працює і де використовується?

# data[].attributes.attachment_link.authors[].name
Залужний Андрій Юрійович

# data[].attributes.attachment_link.title
Презентація "Штучний інтелект"

# data[].attributes.attachment_link.description
Презентація до позакласного заходу з інформатики на тему "Штучний інтелект" для 9-11 класів

# data[].attributes.headline
Термін "штучний інтеле

# data[].attributes.body
Термін "штучний інтелект" ще в 1956 році ввів професор Дартмутського коледжу Джон МакКарті, коли очолив невелику команду вчених, аби визначити, чи можуть машини вчитися, як діти, методом спроб та помилок, врешті розвинувши формальне мислення.

# data[].attributes.attachment_link.title
10 найкращих чат-ботів зі штучним інтелектом для бізнес-сайтів (жовтень 2024 р.)

# data[].attributes.attachment_link.description
Спеціальні чат-боти штучного інтелекту, особливо ті, що працюють на базі GPT-4, кардинально змінюють способи взаємодії компаній зі своєю аудиторією. Це не стандартні чат-боти, обмежені жорсткими сценаріями. Завдяки передовій обробці природної мови GPT-4 вони спілкуються з таким рівнем вільності та розуміння, що точно імітує людську взаємодію, встановлюючи новий стандарт для клієнтів і співробітників. […]