# data[].attributes.attachment_link.title
Уливанов 312 ИИ

# data[].attributes.attachment_link.authors[].name
UNODC - United Nations Office on Drugs and Crime

# data[].attributes.attachment_link.title
The Global Judicial Integrity Network: Transparency and Building Public Trust

# data[].attributes.headline
Иллюстративное фото

# data[].attributes.subject
Иллюстративное фото

# data[].attributes.headline
Происхождение термина

# data[].attributes.subject
Происхождение термина

# data[].attributes.headline
Искусственный интеллект

# data[].attributes.subject
Искусственный интеллект

# data[].attributes.body
ссылка прикрепленп

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Иску́сственный интелле́кт ( ИИ; англ. artificial intelligence, AI) - свойство искусственных интеллектуальных систем выполнять творческие функции, которые традиционно считаются прерогативой человека (не следует путать с искусственным сознанием); наука и технология создания интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных компьютерных программ.

Существующие на сегодня интеллектуальные системы имеют достаточно узкие области применения. Например, программы, способные обыграть человека в шахматы, не могут отвечать на вопросы.

Процитированное в преамбуле определение искусственного интеллекта, данное Джоном Маккарти в 1956 году на семинаре в Дартмутском университете, не связано напрямую с пониманием интеллекта у человека. Согласно Маккарти, исследователи вольны использовать методы, которые не наблюдаются у людей, если это необходимо для решения конкретных проблем.

Поясняя своё определение, Джон Маккарти указывает: "Проблема состоит в том, что пока мы не можем в целом определить, какие вычислительные процедуры мы хотим называть интеллектуальными. Мы понимаем некоторые механизмы интеллекта и не понимаем остальные. Поэтому под интеллектом в пределах этой науки понимается только вычислительная составляющая способности достигать целей в мире".

В английском языке словосочетание artificial intelligence не имеет антропоморфной окраски, которую оно приобрело в традиционном русском переводе: слово intelligence в используемом контексте скорее означает "умение рассуждать разумно", а вовсе не "интеллект" (для которого есть английский аналог intellect.

Даются следующие определения искусственного интеллекта:

Научное направление, в рамках которого ставятся и решаются задачи аппаратного или программного моделирования тех видов человеческой деятельности, которые традиционно считаются интеллектуальными.

Способность системы правильно интерпретировать внешние данные, извлекать уроки из таких данных и использовать полученные знания для достижения конкретных целей и задач при помощи гибкой адаптации.

Одно из частных определений интеллекта, общее для человека и "машины", можно сформулировать так: "Интеллект - способность системы создавать в ходе самообучения программы (в первую очередь эвристические) для решения задач определённого класса сложности и решать эти задачи".

История искусственного интеллекта как нового научного направления начинается в середине XX века. К этому времени уже было сформировано множество предпосылок его зарождения: среди философов давно шли споры о природе человека и процессе познания мира, нейрофизиологи и психологи разработали ряд теорий относительно работы человеческого мозга и мышления, экономисты и математики задавались вопросами оптимальных расчётов и представления знаний о мире в формализованном виде; наконец, зародился фундамент математической теории вычислений - теории алгоритмов - и были созданы первые компьютеры.

Возможности новых машин в плане скорости вычислений оказались больше человеческих, поэтому в учёном сообществе зародился вопрос: каковы границы возможностей компьютеров и достигнут ли машины уровня развития человека? В 1950 году один из пионеров в области вычислительной техники, английский учёный Алан Тьюринг, пишет статью под названием " Может ли машина мыслить?", в которой описывает процедуру, с помощью которой можно будет определить момент, когда машина сравняется в плане разумности с человеком, получившую название теста Тьюринга.

Коллежский советник Семён Николаевич Корсаков (1787-1853) ставил задачу усиления возможностей разума посредством разработки научных методов и устройств, перекликающуюся с современной концепцией искусственного интеллекта, как усилителя естественного. В 1832 году С. Н. Корсаков опубликовал описание пяти изобретённых им механических устройств, так называемых "интеллектуальных машин", для частичной механизации умственной деятельности в задачах поиска, сравнения и классификации. В конструкции своих машин Корсаков впервые в истории информатики применил перфорированные карты, игравшие у него своего рода роль баз знаний, а сами машины по существу являлись предтечами экспертных систем.

В СССР работы в области искусственного интеллекта начались в 1960-х годах. В Московском университете и Академии наук был выполнен ряд пионерских исследований, возглавленных Вениамином Пушкиным и Д. А. Поспеловым. С начала 1960-х М. Л. Цетлин с коллегами разрабатывали вопросы, связанные с обучением конечных автоматов.

По инициативе Г. С. Поспелова 10 сентября 1986 года при Президиуме АН СССР был создан Научный совет по проблеме "Искусственный интеллект" (председателем совета стал Г. С. Поспелов, его заместителями - Д. А. Поспелов и Э. В. Попов). Позже этот совет сыграл важную роль в развитии исследований по искусственному интеллекту в России и в целом в СССР.

В России 30 мая 2019 года на совещании по развитию цифровой экономики под председательством В. В. Путина было принято решение о подготовке национальной стратегии по искусственному интеллекту. В её рамках готовится федеральная программа с выделением 90 млрд рублей.

10 октября 2019 года В. В. Путин своим указом утвердил национальную стратегию развития искусственного интеллекта в России до 2030 года.

27 августа 2020 года был утверждён национальный проект "Искусственный интеллект", руководителем которого была назначена заместитель министра экономического развития Оксана Тарасенко.

В декабре 2020 года вторая конференция по искусственному интеллекту Artificial Intelligence Journey (AI Journey) вошла в топ-3 аналогичных форумов в мире. В ней участвовало (онлайн) более 20000 человек из 80 стран, в работе конференции принял участие Владимир Путин.

Весной 2021 года Председатель Правительства Михаил Мишустин утвердил правила выделения финансовой поддержки компаний, занятых в сфере искусственного интеллекта, в размере 1,4 млрд.руб (на 2021 год).

Единого ответа на вопрос, чем занимается искусственный интеллект, не существует. Почти каждый автор, пишущий книгу об искусственном интеллекте, отталкивается в ней от какого-либо определения, рассматривая в его свете достижения этой науки.

В философии не решён вопрос о природе и статусе человеческого интеллекта. Нет и точного критерия достижения компьютерами "разумности", хотя на заре искусственного интеллекта был предложен ряд гипотез, например, тест Тьюринга или гипотеза Ньюэлла - Саймона. Поэтому, несмотря на наличие множества подходов как к пониманию задач искусственного интеллекта, так и созданию интеллектуальных информационных систем, можно выделить два основных подхода к разработке искусственного интеллекта:

нисходящий (англ. Top-Down AI), семиотический - создание экспертных систем, баз знаний и систем логического вывода, имитирующих высокоуровневые психические процессы: мышление, рассуждение, речь, эмоции, творчество и т. д.;

восходящий (англ. Bottom-Up AI), биологический - изучение нейронных сетей и эволюционных вычислений, моделирующих интеллектуальное поведение на основе биологических элементов, а также создание соответствующих вычислительных систем, таких как нейрокомпьютер или биокомпьютер.

Последний подход, строго говоря, не относится к науке об искусственном интеллекте в смысле, данном Джоном Маккарти, - их объединяет только общая конечная цель.

Эмпирический тест был предложен Аланом Тьюрингом в статье " Вычислительные машины и разум" ( англ. Computing Machinery and Intelligence), опубликованной в 1950 году в философском журнале "". Целью данного теста является определение возможности искусственного мышления, близкого к человеческому.

Стандартная интерпретация этого теста звучит следующим образом: " Человек взаимодействует с одним компьютером и одним человеком. На основании ответов на вопросы он должен определить, с кем он разговаривает: с человеком или компьютерной программой. Задача компьютерной программы - ввести человека в заблуждение, заставив сделать неверный выбор ". Все участники теста не видят друг друга.

Самый общий подход предполагает, что искусственный интеллект будет способен проявлять поведение, не отличающееся от человеческого, причём в нормальных ситуациях. Эта идея является обобщением подхода теста Тьюринга, который утверждает, что машина станет разумной тогда, когда будет способна поддерживать разговор с обычным человеком, и тот не сможет понять, что говорит с машиной (разговор идёт по переписке).

Писатели-фантасты часто предлагают ещё один подход: искусственный интеллект возникнет тогда, когда машина будет способна чувствовать и творить. Так, хозяин Эндрю Мартина из " Двухсотлетнего человека" начинает относиться к нему как к человеку, когда тот создаёт игрушку по собственному проекту. Дейта из " Звёздного пути", будучи способным к коммуникации и обучению, мечтает обрести эмоции и интуицию. Однако последний подход вряд ли выдерживает критику при более детальном рассмотрении. К примеру, несложно создать механизм, который будет оценивать некоторые параметры внешней или внутренней среды и реагировать на их неблагоприятные значения. Про такую систему можно сказать, что у неё есть чувства (" боль" - реакция на срабатывание датчика удара, " голод" - реакция на низкий заряд аккумулятора, и т. п.). Кластеры, создаваемые картами Кохонена, и многие другие продукты "интеллектуальных" систем можно рассматривать как вид творчества.

Исторически символьный подход был первым в эпоху цифровых машин, так как именно после создания Лисп, первого языка символьных вычислений, у его автора возникла уверенность в возможности практически приступить к реализации этими средствами интеллекта. Символьный подход позволяет оперировать слабоформализованными представлениями и их смыслами.

Успешность и эффективность решения новых задач зависит от умения выделять только существенную информацию, что требует гибкости в методах абстрагирования. Тогда как обычная программа устанавливает один свой способ интерпретации данных, из-за чего её работа и выглядит предвзятой и чисто механической. Интеллектуальную задачу в этом случае решает только человек, аналитик или программист, не умея доверить этого машине. В результате создается единственная модель абстрагирования, система конструктивных сущностей и алгоритмов. А гибкость и универсальность выливается в значительные затраты ресурсов для не типичных задач, то есть система от интеллекта возвращается к грубой силе.

Основная особенность символьных вычислений - создание новых правил в процессе выполнения программы. Тогда как возможности не интеллектуальных систем завершаются как раз перед способностью хотя бы обозначать вновь возникающие трудности. Тем более эти трудности не решаются и наконец компьютер не совершенствует такие способности самостоятельно.

Недостатком символьного подхода является то, что такие открытые возможности воспринимаются не подготовленными людьми как отсутствие инструментов. Эту, скорее культурную проблему, отчасти решает логическое программирование.

Логический подход к созданию систем искусственного интеллекта основан на моделировании рассуждений. Теоретической основой служит логика.

Логический подход может быть проиллюстрирован применением для этих целей языка и системы логического программирования Пролог. Программы, записанные на языке Пролог, представляют наборы фактов и правил логического вывода без жесткого задания алгоритма как последовательности действий, приводящих к необходимому результату.

Этот подход акцентирует внимание на тех методах и алгоритмах, которые помогут интеллектуальному агенту выживать в окружающей среде при выполнении его задачи. Так, здесь значительно тщательнее изучаются алгоритмы поиска пути и принятия решений.

Гибридный подход предполагает, что только синергийная комбинация нейронных и символьных моделей достигает полного спектра когнитивных и вычислительных возможностей. Например, экспертные правила умозаключений могут генерироваться нейронными сетями, а порождающие правила получают с помощью статистического обучения. Сторонники данного подхода считают, что гибридные информационные системы будут значительно более сильными, чем сумма различных концепций по отдельности.

Выделяется такое обширное направление как моделирование рассуждений. Долгие годы развитие этой науки двигалось именно по этому пути, и теперь это одна из самых развитых областей в современном искусственном интеллекте. Моделирование рассуждений подразумевает создание символьных систем, на входе которых поставлена некая задача, а на выходе требуется её решение. Как правило, предлагаемая задача уже формализована, то есть переведена в математическую форму, но либо не имеет алгоритма решения, либо он слишком сложен, трудоёмок и т. п. В это направление входят: доказательство теорем, принятие решений и теория игр, планирование и диспетчеризация, прогнозирование.

Немаловажным направлением является обработка естественного языка, в рамках которого проводится анализ возможностей понимания, обработки и генерации текстов на "человеческом" языке. В рамках этого направления ставится цель такой обработки естественного языка, которая была бы в состоянии приобрести знание самостоятельно, читая существующий текст, доступный по Интернету. Некоторые прямые применения обработки естественного языка включают информационный поиск (в том числе, глубокий анализ текста) и машинный перевод.

Направление инженерия знаний объединяет задачи получения знаний из простой информации, их систематизации и использования. Это направление исторически связано с созданием экспертных систем - программ, использующих специализированные базы знаний для получения достоверных заключений по какой-либо проблеме.

Производство знаний из данных - одна из базовых проблем интеллектуального анализа данных. Существуют различные подходы к решению этой проблемы, в том числе - на основе нейросетевой технологии, использующие процедуры вербализации нейронных сетей.

Проблематика машинного обучения касается процесса самостоятельного получения знаний интеллектуальной системой в процессе её работы. Это направление было центральным с самого начала развития искусственного интеллекта. В 1956 году, на Дартмундской летней конференции, Рей Соломонофф написал отчёт о вероятностной машине, обучающейся без учителя, назвав её: "Индуктивная машина вывода".

Обучение без учителя - позволяет распознать образы во входном потоке. Обучение с учителем включает также классификацию и регрессионный анализ. Классификация используется, чтобы определить, к какой категории принадлежит образ. Регрессионный анализ используется, чтобы в рядах числовых примеров входа/выхода и обнаружить непрерывную функцию, на основании которой можно было бы прогнозировать выход. При обучении агент вознаграждается за хорошие ответы и наказывается за плохие. Они могут быть проанализированы с точки зрения теории решений, используя такие понятия как полезность. Математический анализ машинных алгоритмов изучения - это раздел теоретической информатики, известный как вычислительная теория обучения ( англ. Computational learning theory).

К области машинного обучения относится большой класс задач на распознавание образов. Например, это распознавание символов, рукописного текста, речи, анализ текстов. Многие задачи успешно решаются с помощью биологического моделирования (см. след. пункт). Особо стоит упомянуть компьютерное зрение, которое связано ещё и с робототехникой.

Отличается от понимания искусственного интеллекта по Джону Маккарти, когда исходят из положения о том, что искусственные системы не обязаны повторять в своей структуре и функционировании структуру и протекающие в ней процессы, присущие биологическим системам. Сторонники данного подхода считают, что феномены человеческого поведения, его способность к обучению и адаптации есть следствие именно биологической структуры и особенностей её функционирования.

Сюда можно отнести несколько направлений. Нейронные сети используются для решения нечётких и сложных проблем, таких как распознавание геометрических фигур или кластеризация объектов. Генетический подход основан на идее, что некий алгоритм может стать более эффективным, если позаимствует лучшие характеристики у других алгоритмов ("родителей"). Относительно новый подход, где ставится задача создания автономной программы - агента, взаимодействующей с внешней средой, называется агентным подходом.

Области робототехники и искусственного интеллекта тесно связаны друг с другом. Интегрирование этих двух наук, создание интеллектуальных роботов составляют ещё одно направление искусственного интеллекта. Интеллектуальность требуется роботам, чтобы манипулировать объектами, выполнять навигацию с проблемами локализации (определять местонахождение, изучать ближайшие области) и планировать движение (как добраться до цели). Примером интеллектуальной робототехники могут служить игрушки-роботы Pleo, AIBO, QRIO.

Природа человеческого творчества ещё менее изучена, чем природа интеллекта. Тем не менее, эта область существует, и здесь поставлены проблемы написания компьютером музыки, литературных произведений (часто - стихов или сказок), художественное творчество. Создание реалистичных образов широко используется в кино[уточнить ] и индустрии компьютерных игр.

Добавление данной возможности к любой интеллектуальной системе позволяет весьма наглядно продемонстрировать, что именно система воспринимает и как это понимает. Добавлением шума вместо недостающей информации или фильтрация шума имеющимися в системе знаниями производит из абстрактных знаний конкретные образы, легко воспринимаемые человеком, особенно это полезно для интуитивных и малоценных знаний, проверка которых в формальном виде требует значительных умственных усилий.

В перспективе предполагается тесная связь развития искусственного интеллекта с разработкой квантового компьютера, так как некоторые свойства искусственного интеллекта имеют схожие принципы действия с квантовыми компьютерами.

Можно заметить, что многие области исследований пересекаются. Но в искусственном интеллекте взаимосвязь между, казалось бы, различными направлениями выражена особенно сильно, и это связано с философским спором о сильном и слабом искусственном интеллекте.

Известный американский нейрофизиолог Майкл Грациано отмечает принципиальную разницу между ИИ и искусственным сознанием (ИС). По мнению Грациано именно сознание, а не интеллект является существенным отличием высших млекопитающих, включая человека разумного. Моделирование сознания является нерешенной научной задачей.

Можно выделить два направления развития искусственного интеллекта:

решение проблем, связанных с приближением специализированных систем искусственного интеллекта к возможностям человека, и их интеграции, которая реализована природой человека (см. Усиление интеллекта);

создание искусственного разума, представляющего интеграцию уже созданных систем искусственного интеллекта в единую систему, способную решать проблемы человечества.

Но в настоящий момент[когда? ] в области искусственного интеллекта наблюдается вовлечение многих предметных областей, имеющих скорее практическое отношение к искусственному интеллекту, а не фундаментальное. Многие подходы были опробованы, но к возникновению искусственного разума ни одна исследовательская группа пока так и не подошла. Ниже представлены лишь некоторые наиболее известные разработки в области искусственного интеллекта.

Некоторые из самых известных систем:

AlphaGo - программа игры в го разработки Google DeepMind, выиграла матч в го у корейского профессионала 9 дана Ли Седоля.

MYCIN - одна из ранних экспертных систем, которая могла диагностировать небольшой набор заболеваний, причем часто так же точно, как и доктора;

20Q - проект по мотивам классической игры "20 вопросов", основанный на идеях искусственного интеллекта; стал очень популярен после появления в Интернете на сайте 20q.net;

ViaVoice - система распознавания речи, способная обслуживать потребителей.

Разработчики компьютерных игр применяют технологии искусственного интеллекта, направление обозначается как " игровой искусственный интеллект ". Стандартными задачами искусственного интеллекта в играх являются нахождение пути в двумерном или трёхмерном пространстве, имитация поведения боевой единицы, расчёт верной экономической стратегии и так далее.

Наиболее крупные научные и исследовательские центры в области искусственного интеллекта:

Финансовые учреждения давно используют нейронные сети для выявления подозрительных событий и действий. Использование ИИ в банковской сфере началось ещё в 1987 году, когда Security Pacific National Bank в США создал целевую группу по противодействию мошенничеству и несанкционированному использованию дебетовых карт.

Алгоритмическая торговля предполагает использование сложных систем искусственного интеллекта для принятия торговых решений со скоростью, превышающую скорость, на которую способен человеческий организм. Это позволяет делать миллионы сделок в день без какого-либо вмешательства человека. Автоматизированные торговые системы обычно используются крупными институциональными инвесторами.

Вместе с тем, результаты отдельных исследований свидетельствуют о том, что, хотя искусственный интеллект и может предсказывать тенденции цен на акции или общие настроения относительно движения финансовых рынков, его точность недостаточна. Модель инвестирования, основанная на искусственном интеллекте, не может быть использована для долгосрочных инвестиций. Точность таких алгоритмов прогнозирования покупки, продажи или владения акциями может привести к потере капитала.

Основываясь на этих результатах, исследователи пришли к выводу, что искусственный интеллект пока не способен предсказывать движение фондового рынка с надежной и достоверной точностью.

Несколько крупных финансовых учреждений вложили средства в развитие ИИ, чтобы использовать его в их инвестиционной практике. Разработки Aladdin (BlackRock), используются как внутри компании, так и для клиентов компании, ассистируя в принятии инвестиционных решений. Широкий спектр функциональных возможностей данной системы включает обработку естественного языка для чтения текста, такого как новости, отчёты брокеров и каналы социальных сетей. Затем система оценивает настроения в упомянутых компаниях и присваивает им оценку. Банки, такие как UBS и Deutsche Bank, используют систему ИИ под названием Sqreem (Sequential Quantum Reduction and Extraction Model, Модель Последовательной Квантовой Редукции и Экстракции), которая может обрабатывать данные для разработки профилей потребителей и сопоставлять их с продуктами, которые они, скорее всего, захотят. Goldman Sachs использует Kensho, платформу аналитики рынка, которая объединяет статистические вычисления с большими данными и обработкой естественного языка. Его системы машинного обучения используют данные в Интернете и оценивают корреляции между мировыми событиями и их влиянием на цены финансовых активов. Информация, извлечённая системой ИИ из прямой трансляции новостей, используется в принятии инвестиционных решений.

Существуют продукты, которые используют ИИ для помощи людям в управлении их личными финансами. Например, Digit - это приложение, основанное на искусственном интеллекте, которое автоматически помогает потребителям оптимизировать свои расходы и сбережения, основываясь на своих личных привычках и целях. Приложение может анализировать такие факторы, как ежемесячный доход, текущий баланс и привычки к расходам, затем принимать собственные решения и переводить деньги на отдельный сберегательный счёт. Wallet.AI, развивающийся в Сан-Франциско старт-ап, создаёт агентов, которые анализируют данные, которые генерирует потребитель, при взаимодействии со смартфонами и социальными сетями, чтобы проинформировать потребителя о своих расходах.

Автоматизированные помощники-советчики становятся все более широко используемыми в отрасли управления инвестициями. Автоматизированные системы предоставляют финансовые консультации и советы в управлении финансовым портфелем с минимальным вмешательством человека. Этот класс финансовых консультантов работает на основе алгоритмов, созданных для автоматического развития финансового портфеля в соответствии с инвестиционными целями и склонностью к риску клиентов. Он может корректировать изменения в реальном времени на рынке и калибровать портфель в соответствии с пожеланиями клиента.

ZestFinance разработала платформу Zest Automated Machine Learning (ZAML) специально для кредитного андеррайтинга. Эта платформа использует компьютерное обучение для анализа десятков тысяч традиционных и нетрадиционных переменных (от транзакций покупки до того, каким образом клиент заполняет форму), используемых в кредитной индустрии, для оценки заемщиков. Платформа особенно полезна для присвоения кредитных баллов клиентам с небольшой кредитной истории, таким как миллениалы.

В конце октября 2021 года премьер-министр РФ Михаил Мишустин утвердил план мероприятий в сфере цифровой трансформации госуправления до 2031 года. Искусственный интеллект был признан ключевой технологией (наряду с большими данными и интернет вещей, подлежащей широкому внедрению.

Для оценки эффективности ИИ мы обычно применяем пять групп метрик: скорость, качество, объективность, персонализация и экономическая эффективность. Во всех отраслях, в том числе в госуправлении, внедрение ИИ обычно ведет к увеличению этих показателей в 5-7 раз. В 2021 году мероприятия с ИИ начали включать в программы цифровой трансформации всех федеральных органов исполнительной власти.

Александр Ведяхин, 9 ноября 2021 года[53]

Применение искусственного интеллекта является важным трендом в создании перспективных систем управления поля боя и вооружением.

С помощью искусственного интеллекта возможно обеспечить оптимальный и адаптивный к угрозам выбор комбинации сенсоров и средств поражения, скоординировать их совместное функционирование, обнаруживать и идентифицировать угрозы, оценивать намерения противника. Существенную роль искусственный интеллект играет в реализации тактических систем дополненной реальности, например, позволяет обеспечить классификацию и семантическую сегментацию изображений, локализацию и идентификацию мобильных объектов для эффективного целеуказания.

1 марта 2021 года Комитет по безопасности применения искусственного интеллекта) направил Президенту США и Конгрессу США доклад, в котором рекомендуется отвергнуть всемирный запрет на применение автономных систем вооружения на основе искусственного интеллекта. В докладе говорится, что использование искусственного интеллекта позволит "сократить время принятия решений" в тех случаях, когда человек не способен действовать достаточно быстро. Комитет также высказал опасение, что Китай и Россия вряд ли станут соблюдать договор о запрете на применение ИИ в военном деле.

Британские спецслужбы будут бороться с российскими фейковыми новостями при помощи искусственного интеллекта, который будет распознавать активность " фабрики троллей". По информации Центра правительственной связи Великобритании, искусственный интеллект будет бороться с фейками, сверяя данные с надежными источниками, выявляя манипуляции с изображениями и видео и блокируя подозрительных ботов.

Роботы стали распространены во многих отраслях промышленности и часто занимаются работой, которая считается опасной для людей. Роботы оказались эффективными на рабочих местах, связанных с повторяющимися рутинными заданиями, которые могут привести к ошибкам или несчастным случаям из-за снижения концентрации с течением времени. Также широкое применение роботы получили в работе, которую люди могут найти унизительной.

В 2014 году Китай, Япония, Соединённые Штаты, Республика Корея и Германия вместе составили 70 % от мирового объёма продаж роботов. В автомобильной промышленности, секторе с особенно высокой степенью автоматизации, в Японии была самая высокая плотность промышленных роботов в мире: 1414 роботов на 10 000 сотрудников.

Искусственные нейронные сети, такие как технология Concept processing в программном обеспечении Электронная медицинская карта, используются в качестве клинических систем принятия решений для медицинской диагностики.

Другие задачи в медицине, которые потенциально могут выполняться искусственным интеллектом и начинают разрабатываться, включают:

Компьютерная интерпретация медицинских изображений. Такие системы помогают сканировать цифровые изображения, например от компьютерной томографии, для типичных проявлений и для выделения заметных отклонений, таких как возможные заболевания. Типичным применением является обнаружение опухоли.

Проект Watson - программа вопросов и ответов, которая создана для помощи врачам-онкологам

Роботы-помощники для ухода за престарелыми

Обработка медицинских записей для предоставления более полезной информации

Создание планов лечения

Выявление повышенного риска заболеваний

Помощь в повторяющихся заданиях, включая управление приёмом медикаментов

Предоставление консультаций

В настоящее время[когда? ] в отрасли здравоохранения работает более 90 стартапов, основанных на применении искусственного интеллекта.

В частности, с 2016 по 2017 год корпорация Unilever использовала искусственный интеллект для отбора персонала начального уровня. Unilever использовал игры, основанные на нейробиологии, записанные интервью и анализ лицевых и речевых сигналов, чтобы предсказать успех кандидата в компании. Unilever сотрудничала с Pymetrics и HireVue, чтобы создать новую систему анализа на основе искусственного интеллекта и увеличить число рассматриваемых кандидатов с 15 тыс. до 30 тыс. в течение одного года. Unilever также сократил время на обработку заявлений от 4 месяцев до 4 недель и сэкономил более 50 тыс. часов времени рекрутеров.

Хотя эволюция музыки всегда была затронута технологией, искусственный интеллект позволил с помощью научных достижений подражать, в какой-то мере, человекоподобной композиции.

Среди известных ранних результатов - система Дэвида Коупа " Эмили Хауэлл", ставшая известной в области алгоритмической компьютерной музыки. Алгоритм, лежащий в основе Эмили Хауэлл, зарегистрирован как патент США.

Другие разработки, такие как , сосредоточены на сочинении симфоний, в основном классической музыки для фильмов. Эта разработка достигла известности, став первым виртуальным композитором, который был признан музыкальной профессиональной ассоциацией.

Искусственный интеллект может даже создавать музыку, пригодную для использования в медицинских условиях, например, Melomics использует компьютерную музыку для снятия стресса и боли.

Более того, такие инициативы, как Google Magenta, проводимые командой Google Brain, хотят узнать, способен ли искусственный интеллект создавать неотразимое искусство.

В декабре 2020 года в России, в рамках конференции AI Journey (организатор Сбербанк, модератор Александр Ведяхин) российские исполнители Zivert, Рахим, Егор Шип и Даня Милохин выступали вместе с искусственным интеллектом.

Компания Narrative Science делает компьютерные новости и отчёты коммерчески доступными, включая обобщение спортивных событий на основе статистических данных из игры на английском языке. Она также создаёт финансовые отчёты и анализ недвижимости. Аналогично, компания Automated Insights генерирует персонализированные сводки и превью для Yahoo Sports Fantasy Football. Предполагается, что к 2014 году компания будет создавать миллиард историй в год, по сравнению с 350 миллионами в 2013 году. Ведущие медиа-компании, такие как Associated Press, Forbes, The New York Times, Los Angeles Times и ProPublica, начали автоматизировать новостной контент. Появилось такое понятие, как автоматизированная журналистика.

Другая компания, называемая , использует искусственный интеллект, чтобы превратить структурированные данные в интеллектуальные комментарии и рекомендации на естественном языке. Yseop может писать финансовые отчёты, исполнительные резюме, персонализированные продажи или маркетинговые документы и многое другое со скоростью тысяч страниц в секунду и на нескольких языках, включая английский, испанский, французский и немецкий.

Существует также возможность того, что в будущем искусственный интелект будет писать литературные произведения. В 2016 году японская система написала небольшой рассказ, номинированый на литературную премию.

Искусственный интеллект реализуется в автоматизированных онлайн-помощниках, которые можно рассматривать как чат-боты на веб-страницах. Это может помочь предприятиям снизить затраты на наем и обучение сотрудников. Основной технологией для таких систем является естественная обработка языка. Pypestream использует автоматизированное обслуживание клиентов для своего мобильного приложения, предназначенного для упрощения связи с клиентами.

В 1990-х годах были предприняты первые попытки массового производства ориентированных на дом типов базового искусственного интеллекта для образования или отдыха. Это значительно продвинулось с цифровой революцией и помогло людям, особенно детям, познакомиться с различными типами искусственного интеллекта, в частности, в виде тамагочи и домашних животных, iPod Touch, Интернета и первого широко распространённого робота, Furby. Год спустя улучшенный тип домашнего робота был выпущен в виде Aibo, роботизированной собаки с интеллектуальными функциями и автономией.

Искусственный интеллект также используется в индустрии игр, например, в видеоиграх используются боты, которые предназначены для того, чтобы играть роль противников, где люди недоступны или нежелательны. В 2018 году исследователи из Корнеллского университета создали пару генеративно-состязательных сетей и обучили их на примере игры-шутера Doom. В процессе обучения нейронные сети определили основные принципы построения уровней этой игры и после этого они стали способны генерировать новые уровни без помощи со стороны людей.

Для автоматических коробок передач в автомобилях были разработаны контроллеры нечеткой логики. Например, в 2006 Audi TT, VW Touareg и VW Caravell используют DSG коробку передач, которая основана на нечеткой логике. Ряд моделей Škoda ( Škoda Fabia) также в настоящее время включает контроллер на основе нечеткой логики.

Сегодняшние[уточнить ] автомобили имеют вспомогательные функции, основанные на искусственном интеллекте, такие как самозаряд[уточнить ] и расширенные средства круиз-контроля. Иcкусственный интеллект используется для оптимизации приложений управления дорожным трафиком, что, в свою очередь, сокращает время ожидания, потребление энергии и вредные выбросы на целых 25 %. В будущем будут разработаны полностью автономные автомобили. Ожидается, что искусственный интеллект на транспорте обеспечит безопасную, эффективную и надежную транспортировку, минимизируя пагубное воздействие на окружающую среду и общество. Основной проблемой для развития этого направления является тот факт, что транспортные системы по своей сути являются сложными системами, включающими очень большое количество компонентов и разных сторон, каждый из которых имеет разные и часто противоречивые цели.

В июне 2019 года прошло тестирование программно-аппаратного комплекса, работающего по технологии технического зрения, на тепловозе ЧМЭ3-1562 приписки депо Лоста Северной железной дороги. В случае опасности (неправильно поставленная стрелка, препятствие на дороге, запрещающий сигнал светофора) система сначала подаёт светозвуковой сигнал машинисту а затем включает торможение. Комплекс, получивший обозначение ПАК-ПМЛ (программно-аппаратный комплекс помощи машинисту локомотива), использует искусственный интеллект, накапливая данные о уже совершённых поездках и используя их при оценке обстановки. В начале сентября 2020 года на станции Лоста начался опытный пробег уже двух ЧМЭ3, оснащённых ПАК-ПМЛ. Пробег является частью пилотного проекта ОАО "РЖД" "Внедрение технологии технического зрения для управления и мониторинга подвижного состава". В свою очередь, этот проект является важным этапом глобального корпоративного проекта "Цифровой локомотив".

Этот раздел статьи ещё не написан.

Здесь может располагаться раздел, посвящённый применению искусственного интеллекта в системах городского транспорта (трамвай, автобус, метро и т.п.). Помогите Википедии, написав его. Планирую закончить до конца мая 2022 Vesan99 ( обс.) 06:57, 12 мая 2022 (UTC)

Различные средства искусственного интеллекта также широко используются в области обеспечения безопасности, распознавании речи и текста, интеллектуального анализа данных и фильтрации спама в электронной почте. Также разрабатываются приложения для распознавания жестов (понимание языка жестов машинами), индивидуальное распознавание голоса, глобальное распознавание голоса (от множества людей в шумной комнате), распознавание лица для интерпретации эмоций и невербальных сигналов. Другие приложения - это роботизированная навигация, преодоление препятствий и распознавание объектов.

Объединение искусственного интеллекта с экспериментальными данными ускорило создание новой разновидности металлического стекла в 200 раз. Стеклянная природа нового материала делает его более прочным, легким и коррозионно-стойким, чем современная сталь. Группа, возглавляемая учёными Национальной ускорительной лаборатории SLAC Министерства энергетики, Национального института стандартов и технологий и Северо-западного университета США, сообщила о сокращении затрат для обнаружения и улучшения металлического стекла на долю времени и стоимости. Как сообщил представитель группы разработчиков Апурва Мехта, "Мы смогли сделать и отобрать 20 000 вариантов за один год".

В феврале 2021 года в США провели испытания искусственного интеллекта в воздушном бою "двое против одного". Новый этап испытаний, который получил название Scrimmage 1, проводился в лаборатории прикладной физики Университета Джонса Хопкинса. В этом воздушном бою два истребителя F-16 Fighting Falcon под управлением искусственного интеллекта действовали в группе и вели бой против одного такого же самолёта. Во время нового этапа испытаний нейросетевые алгоритмы вели не только ближний маневренный воздушный бой, но и действовали на расстоянии от противника, выявляя его с помощью радаров и поражая ракетами на расстоянии.

Искусственный интеллект и нейрофизиология, эпистемология, когнитивная психология образуют более общую науку, называемую когнитология. Важную роль в искусственном интеллекте играет философия. Также с проблемами искусственного интеллекта тесно связана эпистемология - наука о знании в рамках философии. Философы, занимающиеся данной проблематикой, решают вопросы, схожие с теми, которые решаются инженерами о том, как лучше представлять и использовать знания и информацию.

Основана на моделировании субъективных представлений экспертов о ситуации и включает: методологию структуризации ситуации: модель представления знаний эксперта в виде знакового орграфа (когнитивной карты) (F, W), где F - множество факторов ситуации, W - множество причинно-следственных отношений между факторами ситуации; методы анализа ситуации. В настоящее время методология когнитивного моделирования развивается в направлении совершенствования аппарата анализа и моделирования ситуации. Здесь предложены модели прогноза развития ситуации; методы решения обратных задач.

Наука "о создании искусственного разума" не могла не привлечь внимание философов. С появлением первых интеллектуальных систем были затронуты фундаментальные вопросы о человеке и знании, а отчасти о мироустройстве.

Философские проблемы создания искусственного интеллекта можно разделить на две группы, условно говоря, "до и после разработки искусственного интеллекта". Первая группа отвечает на вопрос: "Что такое искусственный интеллект, возможно ли его создание, и, если возможно, то как это сделать?" Вторая группа (этика искусственного интеллекта) задаётся вопросом: "Каковы последствия создания искусственного интеллекта для человечества?".

Течение трансгуманизма считает создание искусственного интеллекта одной из важнейших задач человечества.

Среди исследователей до сих пор не существует какой-либо доминирующей точки зрения на критерии интеллектуальности, систематизацию решаемых целей и задач, нет даже строгого определения науки. Существуют разные точки зрения на вопрос, что считать интеллектом.

Наиболее горячие споры в философии искусственного интеллекта вызывает вопрос возможности мышления творения человеческих рук. Вопрос "Может ли машина мыслить?", который подтолкнул исследователей к созданию науки о моделировании человеческого разума, был поставлен Аланом Тьюрингом в 1950 году. Две основных точки зрения на этот вопрос носят названия гипотез сильного и слабого искусственного интеллекта.

Термин "сильный искусственный интеллект" ввёл Джон Сёрль, его же словами подход и характеризуется:

Более того, такая программа будет не просто моделью разума; она в буквальном смысле слова сама и будет разумом, в том же смысле, в котором человеческий разум - это разум.

Мысленный эксперимент " Китайская комната" Джона Сёрля - аргумент в пользу того, что прохождение теста Тьюринга не является критерием наличия у машины подлинного процесса мышления. Аналогичную позицию занимает и Роджер Пенроуз, который в своей книге " Новый ум короля " аргументирует невозможность получения процесса мышления на основе формальных систем.

Елиезер Юдковски исследует в Исследовательском институте машинного интеллекта (SIAI) в США проблемы глобального риска, которые может создать будущий сверхчеловеческий искусственный интеллект, если его не запрограммировать на дружественность к человеку. В 2004 году SIAI был создан сайт AsimovLaws.com, созданный для обсуждения этики искусственного интеллекта в контексте проблем, затронутых в фильме " Я, робот ". На этом сайте они хотели показать, что законы робототехники Азимова небезопасны, поскольку, например, могут побудить искусственный интеллект захватить власть на Земле, чтобы "защитить" людей от вреда.

Другие традиционные конфессии достаточно редко описывают проблематику искусственного интеллекта. Отдельные богословы обращают внимание на предмет, например, протоиерей Михаил Захаров, рассуждая с точки зрения христианского мировоззрения, ставит следующий вопрос: "Человек есть разумно-свободное существо, сотворенное Богом по Его образу и подобию. Мы привыкли все эти определения относить к биологическому виду Homo Sapiens. Но насколько это обосновано?". Отвечает он на этот вопрос так:

Если предположить, что исследования в области искусственного интеллекта когда-либо приведут к появлению искусственного существа, превосходящего человека по интеллекту, обладающего свободой воли, будет ли это означать, что это существо - человек? ... человек есть творение Божие. Можем ли мы это существо назвать творением Божиим? На первый взгляд, оно есть творение человека. Но и при сотворении человека вряд ли стоит буквально понимать, что Бог Своими руками из глины вылепил первого человека. Вероятно это иносказание, указывающее на материальность человеческого тела, созданного по воле Божией. Но без воли Божией ничего не происходит в этом мире. Человек, как со-творец этого мира, может, исполняя волю Божию, создавать новые твари. Такие твари, созданные руками человека по Божией воле, вероятно можно назвать творениями Божиими. Ведь человек создает новые виды животных и растений. А мы считаем растения и животных творениями Божиими. Так же можно относиться и к искусственному существу не биологической природы.

В научно-фантастической литературе искусственный интеллект чаще всего изображается как сила, которая пытается свергнуть власть человека ( Омниус, HAL 9000 в " Космической одиссее 2001 года", Превосходство, Скайнет, , " Матрица" и репликант в " Бегущий по лезвию", ИскИны в " Гиперион"), Альтрон, или обслуживающий гуманоид ( C-3PO, Дейта, KITT и КАРР, " Двухсотлетний человек"). Неизбежность доминирования над миром искусственного интеллекта, вышедшего из-под контроля, оспаривается такими его исследователями, как фантаст Айзек Азимов и кибернетик Кевин Уорик, известный множественными экспериментами по интеграции машин и живых существ.

В романе " Выбор по Тьюрингу" писателя-фантаста Гарри Гаррисона и учёного Марвина Мински поднимется вопрос утраты человечности у человека, в мозг которого была вживлена ЭВМ, и появления человечности у машины с искусственным интеллектом, в память которой была скопирована информация из головного мозга человека.

Тема искусственного интеллекта рассматривается под разными углами в творчестве Роберта Хайнлайна: гипотеза возникновения самоосознания при усложнении структуры далее определённого критического уровня и наличии взаимодействия с окружающим миром и другими носителями разума ("The Moon Is a Harsh Mistress", "Time Enough For Love", персонажи Майкрофт, Дора и Ая в цикле " История будущего"), проблемы развития после гипотетического самоосознания и некоторые социально-этические вопросы ("Friday"). Социально-психологические проблемы взаимодействия человека с искусственным интеллектом рассматривает и роман Филипа К. Дика " Снятся ли андроидам электроовцы?", известный также по экранизации " Бегущий по лезвию ".

В творчестве фантаста и философа Станислава Лема описано и во многом предвосхищено создание виртуальной реальности, искусственного интеллекта, нанороботов и многих других проблем философии искусственного интеллекта. Особенно стоит отметить футурологию " Сумма технологии". Кроме того, в приключениях Ийона Тихого неоднократно описываются взаимоотношения живых существ и машин: бунт бортового компьютера с последующими неожиданными событиями (11 путешествие), адаптация роботов в человеческом обществе ("Стиральная трагедия" из "Воспоминаний Ийона Тихого"), построение абсолютного порядка на планете путём переработки живых жителей (24-ое путешествие), изобретения Коркорана и Диагора ("Воспоминания Ийона Тихого"), психиатрическая клиника для роботов ("Воспоминания Ийона Тихого"). Кроме того, существует целый цикл повестей и рассказов " Кибериада ", где почти всеми персонажами являются роботы, которые являются далёкими потомками роботов, сбежавших от людей (людей они именуют бледнотиками и считают их мифическими существами).

Начиная практически с 1960-х годов вместе с написанием фантастических рассказов и повестей, снимаются фильмы об искусственном интеллекте. Многие повести авторов, признанных во всём мире, экранизируются и становятся классикой жанра, другие становятся вехой в развитии кинофантастики, например, Бегущий по лезвию, Терминатор, Матрица, Звёздные Войны и так далее.

Компьютер учится и рассуждает (ч. 1) // Компьютер обретает разум = Artificial Intelligence Computer Images / под ред. В. Л. Стефанюка. - Москва: Мир, 1990. - 240 с. - 100 000 экз. - ISBN 5-03-001277-X (рус.); ISBN 0705409155 (англ.).

Арсеньев А. С., Ильенков Э. В., Давыдов В. В. Машина и человек, кибернетика и философия. - Собрание сочинений. Т. 3. - М.: Канон плюс, 2020. ISBN 978-5-88373-579-9

Бруссард М. Искусственный интеллект. Пределы возможного. - М.: Альпина нон-фикшн, 2020. - ISBN 978-5-00139-080-0.

Наука сознания. Современная теория субъективного опыта = Michael S. A. Graziano. Rethinking Consciousness: A Scientific Theory of Subjective Experience. - М.: Альпина нон-фикшн, 2021. - 254 с. - (Книги Политеха). - ISBN 978-5-00139-208-8.

Девятков В. В. Системы искусственного интеллекта / Гл. ред. И. Б. Фёдоров. - М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2001. - 352 с. - (Информатика в техническом университете). - 3000 экз. - ISBN 5-7038-1727-7.

Бутл Р. Искусственный интеллект и экономика. Работа, богатство и благополучие в эпоху мыслящих машин = Roger Bootle. The AI Economy: Work, Wealth and Welfare in the Age of the Robot. - М.: Интеллектуальная Литература, 2022. - 432 с. - ISBN 978-5-907394-25-4.

Автономный искусственный интеллект. - М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2009. - 359 с. - 20 000 экз.

Ильенков Э. В. Об идолах и идеалах. - Собрание сочинений. Т. 3. - М.: Канон плюс, 2020. ISBN 978-5-88373-579-9

Киссинджер Г., Шмидт Э., Хоттенлокер Д. Искусственный разум и новая эра человечества = THE AGE OF AI: AND OUR HUMAN FUTURE. - М.: Альпина ПРО, 2022. - 200 с. - ISBN 978-5-907534-65-0.

Корсаков С. Н. Начертание нового способа исследования при помощи машин, сравнивающих идеи / Под ред. А.С. Михайлова. - М.: МИФИ, 2009. - 44 с. - 200 экз. - ISBN 978-5-7262-1108-4.

Лорьер Ж.-Л. Системы искусственного интеллекта. - М.: Мир, 1991. - 568 с. - 20 000 экз. - ISBN 5-03-001408-X.

Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем = Artificial Intelligence: Structures and Strategies for Complex Problem Solving / Под ред. Н. Н. Куссуль. - 4-е изд. - М.: Вильямс, 2005. - 864 с. - 2000 экз. - ISBN 5-8459-0437-4.

Нильсон Н. Искусственный интеллект. - М.: Мир, 1973. - 273 с.

Петрунин Ю. Ю., Рязанов М. А., Савельев А. В. Философия искусственного интеллекта в концепциях нейронаук. (Научная монография). - М.: МАКС Пресс, 2010. - ISBN 978-5-317-03251-7.

Искусственный интеллект: современный подход = Artificial Intelligence: a Modern Approach / Пер. с англ. и ред. К. А. Птицына. - 2-е изд. - М.: Вильямс, 2006. - 1408 с. - 3000 экз. - ISBN 5-8459-0887-6.

Смолин Д. В. Введение в искусственный интеллект: конспект лекций. - М.: ФИЗМАТЛИТ. - 208 с. - ISBN 5-9221-0513-2.

Хант Э. Искусственный интеллект = Artificial intelligence / Под ред. В. Л. Стефанюка. - М.: Мир, 1978. - 558 с. - 17 700 экз.

Atlas of AI: Power, Politics, and the Planetary Costs of Artificial Intelligence. - Yale University Press, 2021. - 336 с. - ISBN 978-0300209570.

Nilsson, Nils (1998), Artificial Intelligence: A New Synthesis, Morgan Kaufmann Publishers, ISBN 978-1-55860-467-4

Poole, David; Mackworth, Alan & Goebel, Randy (1998), Computational Intelligence: A Logical Approach, New York: Oxford University Press

Russell, Stuart J. & Norvig, Peter (2003), Artificial Intelligence: A Modern Approach (2nd ed.), Prentice Hall, ISBN 0-13-790395-2

Статьи и исследования

Курсы лекций

Обзорные статьи

# data[].attributes.attachment_link.title
Искусственный интеллект - Википедия

# data[].attributes.attachment_link.description
Иску́сственный интелле́кт ( ИИ; англ. artificial intelligence, AI) - свойство искусственных интеллектуальных систем выполнять творческие функции, которые традиционно считаются прерогативой человека (не следует путать с искусственным сознанием); наука и технология создания интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных компьютерных программ. Существующие на сегодня интеллектуальные системы имеют достаточно узкие области применения.

# data[].attributes.headline
Искусственный интеллект

# data[].attributes.subject
Искусственный интеллект

# data[].attributes.body
Иску́сственный интелле́кт (ИИ; англ. artificial intelligence, AI) — свойство искусственных интеллектуальных систем выполнять творческие функции, которые традиционно считаются прерогативой человека