Специалисты OpenAI обучают ИИ-системы ловкости человеческих рук
Мы все не раз удивлялись возможностям роботов компании Boston Dynamics. Однако последние наработки некоммерческой организации OpenAI, занимающей исследованиями в области технологий искусственного интеллекта, даже на фоне робо-псов Boston Dynamics выглядят как совершенно иной, более продвинутый уровень.
OpenAI представила Dactyl – ИИ-систему, обученную управлению роботизированной рукой. Казалось бы, чего тут впечатляющего? Объясняем. Dactyl – это система, позволяющая роботизированной руке манипулировать физическими объектами на уровне, ранее недостижимом ни одной ИИ-системе.
В перспективе система будет способна наделить робота физическим параметром ловкости.
О полноценном уровне ловкости роботизированного тела речи пока не идет, но инженеры OpenAI наконец-то заложили основу.
Ловкость рук и никакого мошенничества
Пожалуй, одним из самых прекрасных инструментов, которым нас наделила мать-природа являются руки.
Именно человеческие руки, а ни какие-либо другие, включая конечности самых продвинутых обезьян, способны так тонко управлять своими пальцами.
Инженеры-робототехники всеми силами пытаются адаптировать ловкостью человеческих рук в своих железных протеже, но каких-то очевидных и значимых подвижек в этом направлении не было уже давно.
Разработанная OpenAI система Dactyl предназначена для, казалось бы, самой простой задачи, с которой справится даже ребенок.
Разве для нас сложно взять в руку, скажем, кубик с нанесенными на каждую из его сторон рисунками и перевернуть его на нужную сторону? Для нас, людей, эта задача не составляет никакого труда. Для робота – это настоящая пытка.
Но благодаря мощным компьютерам исследователи смогли-таки обучить машину этому трюку всего за 50 часов.
Все дело в практике
Обучение системы Dactyl проходило в симуляционной среде. Для этого инженеры создали цифровую копию руки и поместили ее в компьютерную среду, работающую по принципу рандомизации.
Инженеры задали определенный набор параметров для среды (например, размер кубика, гравитацию), а затем стали случайно менять эти переменные. Для более быстрого обучения системы исследователи создали сразу несколько таких виртуальных рук.
Научив Dactyl адаптироваться к большому разнообразию возможных сценариев внутри виртуальной среды, ученые наделили ИИ-систему опытом, необходимым для адаптации к тем или иным сценариям задачи в реальном мире.
Спустя 50 часов тренировок внутри виртуальной среди ИИ-система научилась управлять реальной роботизированной рукой и выполнила 50 поставленных перед ней задач: провернуть кубик на ту или иную сторону, не уронив его и уложившись в 80 секунд для решения одного задания. Для того чтобы система могла «понять» в какую сторону поворачивать кубик, она использует набор камер.
На своем разработчики Dactyl поясняют, что в качестве основы для новой системы они применили алгоритм OpenAI Five, ранее разработанный для создания команды из 5-ти нейронных сетей, способных командно играть в DOTA 2. Эту цифровую братию мы с вами сможем увидеть на главном кибертурнире этого года — The International 2018, ежегодно проводимом компанией Valve.
Эффективность Dactyl доказывает возможность создания универсального алгоритма, способного обучать ИИ-систему на выполнение сразу нескольких задач.
Главная польза от такой возможности заключается в том, что в будущем это упростит и ускорит сам процесс обучения систем искусственного интеллекта, поскольку разработчикам не придется с нуля создавать и обучать новые ИИ для решения тех или иных новых задач.
Источник: https://Hi-News.ru/technology/specialisty-openai-obuchayut-ii-sistemy-lovkosti-chelovecheskix-ruk.html
Искусственный интеллект: чем нам угрожают роботы?
Сегодня все чаще можно услышать мнение, что перспективы развития искусственного интеллекта (ИИ) не настолько радужны, как это может показаться, причем речь не о низком темпе развития ИИ.
Наоборот, последние достижения в этой области выглядят многообещающими, и хотя прорывных исследований и разработок, связанных с искусственным интеллектом, пока нет, они ожидаются уже в ближайшие годы. Все большее количество экспертов из разных областей науки говорят о множественных рисках, связанных с развитием ИИ.
Конкретизировал опасность Стив Омохундро (Steve Omohundro), американский ученый, среди профессиональных интересов которого машинное обучение, машинное зрение и вовлечение ИИ в общественные процессы.
В апрельском номере Journal of Experimental & Theoretical Artificial Intelligence вышла его статья «Автономные технологии и их польза для человечества» („Autonomous technology and the greater human good”), в которой автор перечисляет как выгоды, которые человечество получит в результате появления полноценного искусственного интеллекта, так и опасности, которые подстерегают в случае бездумного развития ИИ.
По мнению Омохундро, появление антисоциального искусственного интеллекта не столько возможно, сколько вероятно — если только человечество не изменит полностью подход к созданию ИИ уже сегодня.
Специалист по теоретической физике мирового масштаба Стивен Хокинг в одной из своих последних статей предостерегает: «Успех в создании искусственного интеллекта будет величайшим событием в истории человечества.
К сожалению, оно же может быть и последним». По словам известного ученого, он подозревает, что человечество движется в этом направлении быстрее, чем следовало бы, — не успевая предварительно получить обратную связь.
Некоторые абзацы из статьи Хокинга в The Independent, описывающей возможные перспективы развития искусственного интеллекта и автономных систем в частности, напоминают пересказ научно-фантастических боевиков с элементами фильмов ужасов. «В то время как краткосрочное влияние ИИ зависит от того, кто будет контролировать такие системы, долгосрочные перспективы связаны с тем, сможет ли искусственный разум быть контролируемым вообще», — размышляет Стивен Хокинг.
Сегодня разработчики мотивированы создавать системы на основе искусственного интеллекта, действующие максимально рационально, а рациональные системы проявляют универсальное стремление к самозащите, овладению ресурсами, самовоспроизводству и повышению собственной эффективности.
Современная компьютерная инфраструктура будет весьма уязвима по отношению к ничем не ограниченным действиям таких систем. В своей статье Стив Омохундро утверждает, что при должном подходе и использовании ряда методов есть возможность создания ИИ-систем, которые будут полностью безопасны, но в этом случае их возможности будут ограничены.
Более того, автор предлагает свою собственную стратегию развития искусственного интеллекта.
Зачастую, когда мы говорим об искусственном интеллекте, мы представляем себе нечто человекоподобное, но алгоритмы работы ИИ на самом деле могут сильно отличаться от нашего образа мышления — существующие компьютерные системы воспринимают мир, будучи ограниченными узкими рамками тех целей, для которых они созданы.
Источник: https://technowars.defence.ru/article/1468/
Робототехнические системы с элементами искусственного интеллекта
Аннотация: В этой лекции приводится структура обобщенной интеллектуальной робототехнической системы. Основной упор делается не на игровые, а на интеллектуальные технологические системы. Это делается не с целью принижения интеллекта игровых задач, а наоборот, чтобы показать, насколько важно наличие искусственного интеллекта в технологических системах.
Робототехника, очувствление, искусственный интеллект, робот-станок, механизм параллельной структуры, электродвигатели безредукторные, высокомоментные, обобщенные координаты.
Область робототехники охватывает достаточно широкий класс машин, начиная от простейших игрушек до полностью автоматизированных производств (Автоматически управляемая электростанция, беспилотные космические корабли, автоматические подводные аппараты, ЭВМ, играющая в шахматы — все эти системы можно считать роботами). Поэтому, что называть роботом, к сожалению, не определено окончательно. В представленных лекциях уделим основное внимание промышленным роботам, в которых присутствуют элементы интеллектуальной деятельности.
Создание «разумных» роботов связано, как правило, с приданием им человеческих качеств. Это способность распознавать образы, участвовать в игровых операциях, ставить задачи и принимать решения.
Поэтому в дальнейших лекциях остановимся более подробно на детальном рассмотрении подсистем низшего уровня, выполняющих технологические операции обработки деталей, и связь данных подсистем с подсистемами высшего уровня.
Применение вычислительной техники в системах управления и программного обеспечения позволяет реализовать интеллектуальные способности человека и заменить его в сфере оценки ситуации и принятия решений. Совокупность интеллектуальных и механических способностей робототехнической системы позволяет заменить человека в сфере его производственной деятельности.
Искусственный интеллект промышленных ИРС, рассмотренных в лекции 1, заключается в возможности распознавать детали и их поверхности с точки зрения качества и соответствия заданным геометрическим размерам по чертежу, управлять технологическим процессом и принимать решения по его изменению. В свою очередь принятие решения включает формирование промежуточных целей для выполнения поставленной задачи.
Но все вышесказанное не означает, что роль человека будет состоять только в том, чтобы наслаждаться работой робототехнических систем, пребывая в полной бездеятельности. Напротив его ответственность возрастает и потребуется колоcсальная нагрузка на человека, чтобы управлять сложными системами, создавать новые механизмы и обезопасить себя от любых техногенных катастроф.
Современная быстродействующая вычислительная техника позволила качественно изменить структуру технологического оборудования.
Во-первых, благодаря высокому быстродействию вычислений появилась возможность осуществлять управление механизмами, в которых перемещения не совпадают с координатами обрабатываемой детали. Например, высоко скоростные прямолинейные перемещения можно выполнять с помощью вращательных пар.
Во-вторых, быстродействующие средства контроля дали возможность построить системы оперативной настройки режимов обработки, получая информацию об обрабатываемой поверхности.
В робототехнике системы очувствления и искусственного интеллекта нашли достаточно широкое применение [ 8.5 ] . Следует выделить следующие направления развития интеллектуальных роботов:
- Промышленные роботы, работающие в производственной сфере и заменяющие человека при выполнении технологических операций. Интеллект указанных роботов заключается в их способности автоматически распознавать качество обработанной поверхности, контролировать режимы обработки и корректировать их в зависимости от поставленной цели, например, минимизировать погрешности, уменьшать энергозатраты, выбирать технологию обработки в зависимости от типа детали и требований к ее выходным характеристикам. В настоящее время это, пожалуй, основной класс роботов, которому должно быть уделено особое внимание, так как замена человека в сфере производства качественно изменит его жизнедеятельность
- Безусловно к сугубо интеллектуальным роботам следует отнести робото-тележки, перемещающиеся по космическим планетам в условиях непредсказуемой обстановки и выполняющие операции сбора информации о местности, на основе которой они определяют направление своего движения.
- Игровые роботы, предназначенные для тренировки спортсменов. Роботы, играющие в гольф, теннис, шахматы, соревнующиеся друг с другом, на первый взгляд указанные роботы не предназначены для замены человека на производстве. Однако, как и в человеческой деятельности, при выполнении игровых задач отрабатывается структура искусственных машин, их силовые возможности, быстродействие и интеллектуальные способности.
- Специальные роботы, способные работать в военной обстановке, а также в условиях особо опасных для жизнедеятельности человека.
ИРС для выполнения производственных задач, так называемые роботы-станки, являются устройствами, которые полностью автоматизируют производство по выпуску определенного вида продукции. Данное оборудование оснащается системами контроля технологических и выходных параметров обрабатываемого изделия.
В станочном оборудовании предъявляются достаточно высокое требования к точности, надежности и ответственности выполняемой операции. При выполнении операций обработки и сборки сложных деталей невозможно требовать вероятностного результата.
Как правило, такие операции строго детерминированы. Поэтому вероятностные поисковые методы возможны только на стадии обработки результатов.
Принятие окончательного решения должно обеспечивать детерминированный результат, обеспечивающий поставленную цель.
Особенно высокие требования предъявляются при обработке поверхностей сложной формы.
В этом случае необходимо более точное выполнение режимов обработки, контроль износа инструмента в процессе обработки и обеспечение одновременно нескольких параметров детали.
В частности, для каждой точки поверхности нужно одновременно обеспечивать до шести геометрических параметров, не считая качества поверхности. Для сложных поверхностей, кроме требований к самим координатам, накладываются условия и на их производные.
Для соблюдения высоких требований к точности изготовления деталей необходимо осуществлять постоянный контроль геометрических параметров станка, размеров звеньев, температурных изменений и других параметров. Применение механизмов параллельной структуры также качественно меняет подход к проектированию станочного робототехнического оборудования.
Понятие робот-станок было введено в 1992 году при описании станочного оборудования, построенного на механизмах параллельной структуры и позволяющего посредством одного и того же механизма выполнять транспортные операции и операции обработки. Данные механизмы позволяют расширить функциональные возможности станочного оборудования и при наличии системы управления, оснащенной элементами искусственного интеллекта, делает данное оборудование близким к интеллектуальным роботам.
Совмещение функций особенно актуально для сложных высокоточных операций, когда требуется обработка детали от одной базы. В данном случае получаем универсальное оборудование, позволяющее выполнять несколько различных технологических операций для широкой номенклатуры изделий.
Главной отличительной особенностью робота-станка от обрабатывающего центра является универсальность, точнее, более богатые кинематические возможности перемещения механизма. Безусловно, из набора роботов-станков можно построить распределенный обрабатывающий центр.
Механизмы параллельной структуры расширили возможности исполнительных механизмов станков, сделали их более облегченными и универсальными. Наличие параллельных кинематических цепей позволяет управлять одним выходным звеном по нескольким параллельным каналам, обеспечивая одновременное управление по положению, скорости, более высоким производным, а также по силе.
В работе приведены, хотя и не в полном объеме, механизмы параллельной структуры, которые с успехом можно применить в станочном оборудовании.
Последующие лекции ставят своей целью показать место интеллектуальных систем в сфере промышленной робототехники. При этом роботы представляются в виде технологических систем, непосредственно выполняющих операцию обработки.
Мы их называем роботами-станками, так как их кинематическая схема позволяет выполнять транспортные операции и непосредственно обработку.
Применение механизмов параллельной структуры уже на низшем уровне позволяет расширить интеллектуальные возможности технологических машин.
Источник: http://www.intuit.ru/studies/courses/46/46/lecture/1382
Искусственный разум в среде машин
Множество задач, для решения которых целесообразно использование мобильных робототехнических комплексов, оснащенных автономной системой управления движением, предполагают использование нескольких изделий единовременно. Именно поэтому в автономной системе управления разработанной «СМП Роботикс» заложены дополнительные вычислительные ресурсы и средства, позволяющие трансформировать группу роботов в мультиагентную систему.
Поставка роботов для разработки алгоритмов взаимодействий мультиагентной системы
Для целей исследования и отработки мультиагентных алгоритмов искусственного интеллекта в реальных условиях естественной окружающей среды, например в условиях городского парка, компания разработала и предлагает к поставке в любом количестве, колесных роботов, оснащенных дополнительным оборудованием.
В мультиагентной системе, каждый из роботов обладает достаточными данными об окружающей обстановке и соответствующим программным обеспечением для того, чтобы принимать самостоятельные решения о своих действиях.
Поскольку, речь идет о мобильных РТК, объектом управления интеллектуального агента является управление движением.
В дальнейшем, под термином агент или, что более полно, интелектуальный агент, будем подразумевать мобильного робота способного самостоятельно принимать решение о своих дальнейших перемещениях, руководствуясь всей доступной ему информацией и антологией заданной разработчиком.
В многоагентной системе единичному интелектуальному агенту доступна вся информация циркулирующая в системе, то что знает любой из агентов — доступно и всем остальным. Собственно это свойство и наличие групповых задач позволяет называть много агентную группировку роботов системой.
Рассмотрим минимальный набор технических средств, которые необходимы каждому из роботов в условиях функционирования много агентной системы. Совокупность ниже описанных компонентов и решений обозначим, как мультиагентную технологию управления перемещением мобильных роботов, которая дает возможность разрабатывать алгоритмы с элементами искусственного интеллекта.
Прежде всего — это канал связи для обмена данными каждого с каждым, при этом, для мобильных решений канал связи, опирающийся на стационарную инфраструктуру передачи данных (например, сотовая сеть или WiFi) — не самое лучшее решение.
При использовании фиксированной инфраструктуры беспроводной сети, качество функционирования мультиагентной системы целиком и полностью зависит от равномерности радио покрытия зоны действия мобильных РТК.
Именно поэтому более целесообразно использование радиосети с произвольной, децентрализованной топологией, в которой каждый из абонентов может выполнять функции не только передатчика и приемника информации, но и его ретранслятора.
В этом случае, поддержать информационную доступность удаленного от группы робота, могут другие роботы, меняя траекторию своего движения, с целью поддержания канала связи с удаленным агентом мультиагентной сети.
Широкополосная радиосеть, предназначенная для связи между мобильными абонентами, носит название MANET (Mobile Ad hoc NETworks). В текущий момент времени, радио модулей, по доступной цене поддерживающих это широкополосное решение на рынке найти не удалось, поэтому в системе управления мобильными РТК разрабатываемых компанией «СМП Роботикс» установлен узкополосный радио модуль на основе ZigBee протокола.
Второй составляющей мультиагентной системы мобильных роботов является сенсорной. Каждому из роботов необходим набор датчиков, позволяющих ему получать информацию об окружающей среде. Обрабатывая считанную сенсорами информацию, система управления движением решает задачу построения пути перемещения.
Основным источником данных, для успешного ее решения, служат системы технического зрения. Именно они позволяют создать карту возможных путей проездов.
Система технического зрения корректирует, и уточнять эту карту с каждым повторным проездом, в случае возникновения препятствий совершать их объезд и тем самым изучает прилегающие области.
Создание карты невозможно без однозначного определения местоположения мобильного робота. Точность привязки, при одиночном движении робота, может допускать ошибку, сопоставимую со скоростью движения и маневренными возможностями робота.
Эта точность достигается корректной работой системы визуального определения местоположения входящей в состав автономной системы управления движением. При совместном движении, двух и более РТК важно знать их взаимное расположение с более высокой точностью.
Поэтому, для полноценной работы мобильного РТК в мультиагентной системе, роботы оснащены радиочастотными датчиками определения взаимного местоположения.
Третьей компонентой, включенной в состав каждого интеллектуального агента (мобильного робота), является решающее устройство.
Это вычислитель, получающий обработанные данные от систем технического зрения носителя и данные от других устройств, получаемые по беспроводным каналам.
Производя их обработку, с целью решения задач поставленных для одиночного робота и много агентной системы в целом, устройство формирует команды автопилоту.
Особенность программирования этого решающего устройства в том, что алгоритмы в нем реализованные, не приводят к набору детерминированных решений. Пространство решений определяется исключительно переговорами с другими агентами системы и критерием качества этих переговоров является их внутренняя «эмоциональная» самооценка.
Новые решения, которые не были заранее предусмотрены алгоритмом, в тоже время стали результатом его работы и, в конечном счете, привели мультиагентную систему, к успешному достижению цели позволяют говорить об элементах искусственного интеллекта в системе управления.
Искусственный интеллект в мультиагентной среде или роевой интеллект
Какие перспективы открывает развитие мультиагентных технологий в контексте задач управления движением мобильными роботами?
Развитые функции передачи информации позволяют каждому из агентов иметь наиболее актуальные данные о доступных путях проездов, при этом эта информация хранится в децентрализованном виде, по частям у каждого робота проходившим соответствующий участок маршрута.
При невозможности движения любого из роботов это становится известно всем и в зависимости от причин позволяет им адекватно корректировать свои маршруты.
Использование мультиагентных технологий делает целесообразным выделение особых задач и применения для их решения специализированых роботов. Дополнение группировки роботов специализироваными (например, роботами исследователями новых маршрутов) повышает эффективность системы в целом.
Особые свойства одиночного интеллектуального агента позволяют отрабатывать алгоритмы постановок задач с элементами искусственного интеллекта. Исследовать, как изменение возможностей одиночного агента может воздействовать на эффективность всей системы, дать оценку ее интеллектуальным свойствам.
Подробнее…
Мультиагентная система, основанная на не детерминированных алгоритмах, а использующая Complexiti технологии устойчива к внешнем воздействиям, в том числе и преднамеренным.
Самообучение — неотъемлемое свойство динамической системы основанной на выработке решений посредством волн переговоров среди интеллектуальных агентов. Элемент искусственного интеллекта в машинной среде или искусственный разум.
Выше описанные мультиагентные системы имеют свойство приспосабливаться к меняющейся внешней среде, именно поэтому это направление развитие обещают принести наиболее значимые плоды в развитие робототехнике и появлению искусственного разума у машин.
Источник: https://www.smprobotics.ru/iskusstvennyy-intellekt-robotov/
Искусственный интеллект
Выведение программы полёта с помощью эволюционных алгоритмов
C 90-х годов произошел отказ от монолитной архитектуры, теперь, в отличие от классической схемы последовательной обработки информации, решение принимается коллективно (нейронные сети, многоагентные системы, распределенные системы — distributed processing systems) агентами, которые сосуществуют параллельно и взаимодействуют между собой.
Под управлением ИИ эта машина проехала
200 км по пустыне за 7 часов (видео, 43Mb)
Значительная часть используемых сегодня роботов обладает зачатками искусственного интеллекта. Они могут немного ориентироваться в окружающей обстановке, распознавать нужные им объекты.
В 2005 году четыре управляемых ИИ автомобиля успешно преодолели путь в 200 км по сложнейщей трассе в пустыне Мохаве со средней скоростью 30 км/ч. Самолёты уже могут выполнить весь рейс, от взлёта и до посадки, полностью на автопилоте.
В Японии, Франции и других странах работают автоматические поезда, использующие ИИ, чтобы сделать поездку максимально комфортной для пассажиров. Искусственный интеллект используется в современных бионических протезах, таких, как протез ноги от Ossur.
Технологии машинного зрения и распознавания образов применяются в камерах слежения и системах безопасности. Экспертные системы используются для поиска полезных ископаемых, диагностики заболеваний. Юридические программы выносят решения по мелким правонарушениям и дают консультации по сложным законам.
Технологии искусственного интеллекта используются для перевода текстов, распознавания речи. Системы на основе ИИ управляют промышленными объектами — заводами, атомными станциями, транспортом. Крупнейшие финансовые организации используют ИИ для сверхбыстрого принятия эффективных решений на фондовых и валютных рынках.
Каждый из компьютерных бойцов в батальных сценах «Властелина Колец»
обладал искусственным интеллектом
Искусственный интеллект широко используется в компьютерных играх, чтобы населить виртуальные миры персонажами с реалистичным и разумным поведением. Компьютерные актёры с искусственным интеллектом используются для съёмок батальных сцен в таких фильмах, как «Властелин колец» или «Хроники Нарнии».
Не все компьютерные системы можно охарактеризовать как искусственный интеллект, более простые, скорее, напоминают искусственную нервную систему. Например, в современных автомобилях множество умных элементов, контролирующих разные аспекты работы машины. Более сложный ИИ напоминает отдельные элементы интеллекта животных.
Сегодня по уровню сложности используемых систем мы находимся примерно на уровне насекомых, в чём-то (в том, что можно алгоритмизировать) — выше.
По количеству элементов и скорости вычислений человеческий мозг ещё впереди, но если будет действовать закон Мура, то не долго осталось до того времени, когда способности ИИ сравняются с нашими.
В разработке ИИ всё больше используются знания по психофизиологии, полученные с помощью наблюдения за поведением животных и человека.
В соответствии с этими представлениями формирование поведенческого акта осуществляется параллельной работой функциональных систем, каждая из которых соответствует некоторому поведенческому акту, сформированному при научении и включенному в структуру индивидуального опыта.
Уже начаты первые проекты по моделированию на компьютере человеческого мозга. Так, проект IBM Blue Brain ставит цель научиться к 2007-2009 гг. точно симулировать работу колонн неокортекса, той части мозга, которая в человеке отвечает за восприятие, моторные функции, пространственное воображение, язык и сознание.
Мы находимся в самом начале революции в ИИ и когнитивной науке. Но мы уже примерно понимаем, как устроены человеческое сознание и интеллект. Сканирование мозга во множестве экспериментов показало, что у любых мыслей и чувств есть совершенно реальное физическое выражение.
Нет оснований полагать, что человеческий мозг содержит что-то загадочное — души, квантовых эффектов или ещё чего-нибудь подобного там нет. Любая мысль — это процесс последовательной активации цепи нейронов в человеческом мозгу. Такой процесс можно изучать, им можно управлять и его можно вопроизводить в компьютерной симуляции.
Уже существуют точные компьютерные модели нейронов животных и человека. Удалось описать работу нервной системы простых животных, таких как кальмары. Сегодня существуют первые примеры соединения нейронных систем и кремниевой электроники в единые системы.
Некоторые протезы получают команды от мозга, кохлеарные имплантанты, наоборот, передают информацию в мозг. Подобная киборгизация будет развиваться.
Завтра
Кибернетическая рука обезьяны, использующая нейрокомпьютерное
соединение
По мере распространения компьютерных технологий, работа с информацией и компьютерными агентами станет занимать всё большую часть человеческой жизни. ИИ-агенты будут помнить за человека, помогать ему в поиске и обработке информации.
Подобное «усиление разума» (intelligence amplification) — один из путей к сверхразуму. Развитие носимых и вживляемых компьютеров приведёт к тому, что большинство людей станет окружено «экзокорой», сонмом компьютеров, по сути выполняющих часть мыслительной работы и хранящих часть памяти своего хозяина.
Дополненная реальность будет стирать границы между внутренним миром (воображением, памятью) и миром реальным.
Человек будет воспринимать реальность уже насыщенной дополнительной информацией — имена незнакомых людей, аргументы собеседника, сведённые в единую систему, справочная информация, любопытные идеи, подсказанные ИИ-агентами.
Дальнейшая миниатюризация микрочипов сделает возможной прямой интерфейс между мозгом и компьютером, обеспечивая примитивное считывание и запись мыслей. Появление совершенных нанотехнологий и создание субклеточных нанороботов сделает возможным считывание и запись информации на уровне отдельного нейрона. Это даст человеку полный контроль над собственным мозгом.
Параллельно будет развиваться ИИ, используемый в роботах. К 2010-2015 году роботы получат достаточно эффективные программы машинного зрения, которые позволят им работать в естественной обстановке.
К этому времени совершенного уровня достигнут и программы распознавания и синтеза речи, позволяя роботам общаться с человеком напрямую.
К 2015-2020 годам искусственный интеллект возьмёт на себя производство на множестве полностью автоматизированных заводов, значительной будет и его роль в управлении предприятиями. В большинстве кораблей, самолётов и автомобилей управление будет частично или полностью передано ИИ.
К 2015 году многие люди будут постоянно общаться с ИИ на работе.
Искусственный интеллект будет обладать способностями, достаточными для письменного или устного общения с человеком на обычном языке, будет понимать смысл информации из баз данных о клиентах, корпоративных правил и т. п.
Многие профессии в сфере услуг, должности клерков, продавцов, специалистов из центров поддержки, будут автоматизированы с помощью искусственного интеллекта.
Примерно к 2030 году компьютеры достигнут вычислительной мощности, достаточной для полной симуляции мозга человека во всей его сложности.
Это сделает практически возможной загрузку человеческого сознания (считанного нанороботами) в компьютер. Ещё более вероятно, что уже к 2020 году будут заложены теоретические основы создания чисто машинного разума.
В любом случае, где-то между 2020-2035 компьютерный разум сравняется по силе с человеческим и вскоре превзойдёт его.
Разумная робот (будущее)
На данный момент еще не выработан удовлетворительный критерий «разумности». Критерий Теста Тьюринга говорит, что «система может считаться разумной, если наблюдатель, общаясь с ней достаточное время, не отличает ее от человека».
По мере того как разумный ИИ воплощается в реальности, мы будем вырабатывать более убедительные критерии, которые не столь антропоцентричны.
В какой-то момент мы просто придём к консенсусу о том, что созданный нами машинный разум уже разумен, хотя мы и не сможем точно указать, в какой момент это произошло.
Ханс Моравек как-то заметил, что «вопрос о том, может ли машина мыслить, имеет не больше смысла, чем вопрос о том, может ли подводная лодка плавать». Спор о тонких деталях не имеет практического смысла — когда мы увидим сильный ИИ, он сам сможет убедить нас в своей разумности. 🙂
Послезавтра и после-послезавтра
По мере развития нейротехнологий и когнитивных технологий будут все больше использоваться прямые интерфейсы мозг-компьютер, чипы и внешние программы (экзокора), дополняющие мозг человека. В то же время, в искусственном интеллекте будут использоваться системы, созданные по аналогии с биологическими нейронными системами. Элементы человеческого интеллекта будут встраиваться в ИИ.
Загруженные в компьютер личности будут свободно заменять существующие блоки своего сознания на искусственно созданные или эволюционировавшие с помощью генетических алгоритмов (т. е. перепрограммировать себя). Люди и ИИ будут объединяться в единые системы. Всё это приведёт к стиранию грани между человеческим разумом и искусственным интеллектом.
В какой-то момент останутся просто «разумные существа».
Существующие в 2005 году компьютеры достаточно примитивны. В рамках наших современных технологий мы используем лишь малую часть вычислительного потенциала материи. Оценки максимальной мощности компьютеров (в расчёте на грамм материи) показывают, что их скорость может быть увеличена на 10-30 порядков по сравнению с сегодняшним состянием дел.
Рождение планетарного сверхразума
может занять всего несколько лет
Вот уже 40 лет учёные и инженеры удваивают скорость компьютеров каждые 1,5-2 года — закономерность известная как Закон Мура. Скорость работы людей остаётся постоянной.
Но если поручить разработку новых вычислительных технологий ИИ, то в результате своей работы сам ИИ станет работать ещё быстрее. И чем дальше он продвинется в создании новых компьютеров, тем быстрее он будет работать над следующим этапом.
Кроме разработки новых компьютеров, ИИ может заняться собственным программированием, создавая более умные и эффективные алгоритмы.
Подобное саморазвитие может привести к тому, что в течение всего нескольких лет мощность ИИ увеличится на много порядков, коренным образом изменив жизнь человека. Этот переломный момент в развитии человечества принято называть технологической сингулярностью.
Элемент механического нанокомпьютера
Искусственный интеллект не долго будет «заперт» в компьютерах и роботах. По мере увеличения вычислительной мощности, искусственным интеллектом будут наделены практически все устройства, создаваемые человеком (и ИИ).
А с развитием нанотехнологий станет возможно использование ИИ в нанокомпьютерных комплексах. Это будет означать, что каждая частичка материи, превращенная в сложную наносистему, будет разумна.
Различие между материей и сознанием будет практически стёрто.
Суперинтеллект будет развиваться предельными темпами. Даже ресурсы Земли (материя для нанокомпьютеров, водород для термоядерного синтеза) достаточны для создания сверхразума с возможностями, превосходящими человеческие на десятки порядков. Представить себе действия подобной Силы (пусть даже эта Сила и вырастет из нас самих) практически невозможно.
Структура Мозгов-Матрёшек
Эта умная планета (ноосфера Вернандского, «планетарный супермозг» Яна Корчмарюка) даст одновременно и расширенные связи между разумами, и возможность их объединения, и огромные возможности для индивидуализации.
В мозгу человека каждый нейрон сохраняет свою индивидуальность, но вместе они порождают сознание. Примерно так же каждый отдельный разум сможет развиваться самостоятельно, в то же время добровольно участвуя в планетарном сознании.
Это нельзя будет назвать обществом, поскольку связи между разумами будут намного более тесными, чем привычное общение.
Можно предположить, что в дальнейшем планетарный сверхразум использует для своего роста ресурсы Солнечной системы, путём строительства Юпитерианских Мозгов, Сферы Дайсона или Мозгов-Матрёшек, а затем перейдёт к галактической экспансии (или даже экспансии в новые Вселенные), но представить себе качественные (а не количественные) изменения, происходящие в подобном сверхразуме, мы сейчас не можем.
Новости
Статьи
Источник: http://transhuman.ru/biblioteka/iskusstvennyi-intellekt/iskusstvennyi-intellekt
Современные разработки в области искусственного интеллекта
Какие возможности предоставляет искусственный интеллект в наши дни? Краткий ответ на этот вопрос сформулировать сложно, поскольку в этом научном направлении существует слишком много подобластей, в которых выполняется очень много исследований. Ниже приведен краткий обзор современных разработок с применением технологий искусственного интеллекта.
Автономное планирование и составление расписаний.
Работающая на удалении в сотни миллионов километров от Земли программа Remote Agent агентства NASA стала первой бортовой автономной программой планирования, предназначенной для управления процессами составления расписания операций для космического аппарата.
Программа Remote Agent вырабатывала планы на основе целей высокого уровня, задаваемых с Земли, а также контролировала работу космического аппарата в ходе выполнения планов: обнаруживала, диагностировала и устраняла неполадки по мере их возникновения.
Ведение игр. Программа Deep Blue компании IBM стала первой компьютерной программой, которой удалось победить чемпиона мира в шахматном матче, после того как она обыграла Гарри Каспарова со счетом 3.5:2.
5 в показательном матче. Каспаров заявил, что ощущал напротив себя за шахматной доской присутствие «интеллекта нового типа». Журнал Newsweek описал этот матч под заголовком «Последний оборонительный рубеж мозга».
Стоимость акций IBM выросла на 18 миллиардов долларов.
Автономное управление. Система компьютерного зрения Alvinn была обучена вождению автомобиля, придерживаясь определенной полосы движения. В университете CMU эта система была размещена в микроавтобусе, управляемом компьютером NavLab, и использовалось для проезда по Соединенным Штатам; на протяжении 4586.
6 км система обеспечивала рулевое управление автомобилем в течение 98% времени. Человек брал на себя управление лишь в течение остальных 2%, главным образом на выездных пандусах.
Компьютер NavLab был оборудован видеокамерами, которые передавали изображения дороги в систему Alvinn, а затем эта система вычисляла наилучшее направление движения, основываясь на опыте, полученном в предыдущих учебных пробегах.
Диагностика. Медицинские диагностические программы, основанные на вероятностном анализе, сумели достичь уровня опытного врача в нескольких областях медицины.
Хекерман описал случай, когда ведущий специалист в области патологии лимфатических узлов не согласился с диагнозом программы в особо сложном случае. Создатели программы предложили, чтобы этот врач запросил у компьютера пояснения по поводу данного диагноза.
Машина указала основные факторы, повлиявшие на ее решение, и объяснила нюансы взаимодействия нескольких симптомов, наблюдавшихся в данном случае. В конечном итоге эксперт согласился с решением программы.
Планирование снабжения. Во время кризиса в Персидском заливе в 1991 году в армии США была развернута система DART (Dynamic Analysis and Replanning) для обеспечения автоматизированного планирования поставок и составления графиков перевозок.
Работа этой системы охватывала одновременно до 50 000 автомобилей, единиц груза и людей; в ней приходилось учитывать пункты отправления и назначения, маршруты, а также устранять конфликты между всеми параметрами.
Методы планирования на основе искусственного интеллекта позволяли вырабатывать в течение считанных часов такие планы, для составления которых старыми методами потребовались бы недели.
Представители агентства DARPA (Defense Advanced Research Project Agency – Управление перспективных исследовательских программ) заявили, что одно лишь это приложение сторицей окупило тридцатилетние инвестиции в искусственный интеллект, сделанные этим агентством.
Робототехника. Многие хирурги теперь используют роботов-ассистентов в микрохирургии. Например, HipNav – это система, в которой используются методы компьютерного зрения для создания трехмерной модели анатомии внутренних органов пациента, а затем применяется робототехническое управление для руководства процессом вставки протеза, заменяющего тазобедренный сустав.
Понимание естественного языка и решение задач.
Программа Proverb – это компьютерная программа, которая решает кроссворды намного лучше, чем большинство людей; в ней используются ограничения, определяющие состав возможных заполнителей слов, большая база с данными о встречавшихся ранее кроссвордах, а также множество различных источников информации, включая словари и оперативные базы данных, таких как списки кинофильмов и актеров, которые играли в этих фильмах. Например, эта программа способна определить, что одним из решений, подходящих для ключа «Nice Story», является слово «ETAGE», поскольку ее база данных содержит пару ключ-решение «Story in France/ETAGE», а сама программа распознает, что шаблоны «Nice X» и «X in France» часто имеют одно и то же решение. Программа не знает, что Nice (Ницца) – город во Франции, но способна разгадать эту головоломку.
Выше приведено лишь несколько примеров систем искусственного интеллекта, которые существуют в настоящее время. Искусственный интеллект – это не магия и не научная фантастика, а сплав методов науки, техники и математики.
Источник: http://www.aiportal.ru/articles/other/actual-developments.html
Интеллектуальная реальность. Перспективы развития искусственного интеллекта
ПодробностиКатегория: Новости
Одно из направлений развития IT-технологий – это искусственный интеллект (ИИ).
Аналитики сообщают, что если в 2011 году было заключено 67 сделок с компаниями, ведущими разработки в области искусственного интеллекта, то за прошлый год их число увеличилось до 400.
О статистике 2016 года пока говорить рано, но рекордные 140 сделок только за первый квартал текущего года позволяют предположить взлет востребованности данного сектора. Это обосновано, т.к. технология может найти применение во многих сфер жизни.
Диаграмма – Динамика количества сделок с разработчиками искусственного интеллекта, ед.
Искусственный интеллект в сельскохозяйственном секторе
В сельском хозяйстве искусственный интеллект используется в оборудовании для обработки и сбора урожая. Работы по данному направлению ведут как зарубежные инженеры, так и российские.
Например, компания Autonomous Tractor Cooperation еще в 2012 году представила трактор Spirit беспилотного управления. Его комплектация содержит систему AutoDrive, которая представляет собой симбиоз радионавигации и лазерного гироскопа. Данная система обеспечивает самостоятельное передвижение трактора по маршруту, который он предварительно проехал с водителем.
В этом году российский производитель Cognitive Technologies организовала тестирование беспилотного трактора, оснащенного компьютерным зрением. Такое решение позволяет предупреждать повреждение сельскохозяйственной техники, т.
к. заранее обнаруживает посторонние предметы на обрабатываемых площадях. Видеокамеры и навигационные датчики, предусмотренные его устройством, собирают информацию о местоположении опасных предметов в режиме реального времени.
Самостоятельный трактор разработала компания CNH Industrial. Его уникальность заключается в том, что он аккумулируют информацию с помощью основанной на явлении отражения и рассеивания света системе лидар.
Такие разработчики как Blue River Technology, PlantVillage взяли вектор на развитие технологий, борющихся с сорняками. Интеллектуальные машины распознают и уничтожают ненужные растения.
Ожидается, что беспилотные транспортные решения значительно увеличат производительность сельского хозяйства. Возможно, в будущем данный сектор сможет полностью функционировать без участия человека.
Ученые полагают, что искусственный интеллект займет свою нишу и в так называемых вертикальных фермах, т.е. полностью тепличном сельском хозяйстве.
Устройства смогут отслеживать важные для урожая показатели, такие как влажность, освещенность и температура, оперативно реагируя на их колебания.
Искусственный интеллект в государственном секторе
Искусственный интеллект уже несколько лет используется на западе в правоохранительных структурах и пожарных службах.
Разработчики программы Series Finder определили девять сценариев краж.
Алгоритмы, заложенную в основу технологии, анализируют множество факторов, среди которых простота взлома дома, время суток, день недели и т.д., и воспроизводят потенциальное поведение преступника.
Это способствует не только быстрому раскрытию преступления по готовому шаблону, но и позволяет предсказывать и предупреждать опасность.
Специалисты Рочестерского университета утверждают, что при помощи интеллектуальных систем по поведению пользователя в Instagram можно выявлять наркоторговцев.
Тем временем NASA проектирует «железного» ассистента для пожарных, цель которого заключается в организации слаженного взаимодействия пожарной группы, а также оперативное информирование о состоянии ситуации каждого специалиста на месте возгорания.
Исследователи полагают, что в ближайшее время доверие к интеллектуальным технологиям, обеспечивающим безопасность, будет только расти, в том числе в частной среде.
Преимущество ИИ в том, что он может фиксировать то, что упускает из вида человек, способен накапливать и анализировать большие объемы данных, генерировать шаблонные ситуации и оставаться беспристрастным и равнодушным в любой ситуации. Однако ученые уточняют, что полностью исключить человека из государственных структур, организующих безопасность населения, не получится.
Существуют процессы и решения, требующие психологического анализа, подвластного только «живым» специалистам. В то же время умные машины могут взять на себя опасные функции. Например, обследовать горящее здание, прикрывать от пуль и т.д.
Технология – лучший друг человека. Искусственный интеллект в быту и в повседневной жизни
Уже не один год десятки инженеров работают над проектом «умного» дома.
На искусственный интеллект хотят возложить обязанности по установлению температуры в помещении, автоматической регулировке освещения, открытию/закрытию въездных ворот, поддержанию чистоты и порядка и многие другие.
Создатели ставят целью максимально упростить процесс управления и «общения» с высокоинтеллектуальным домом, чтобы алгоритмы запускались не от пульта или иного прибора удаленного контроля, а распознавали голос и жесты.
Параллельно с разработками «умного» дома, ученые тестируют интеллектуальных ассистентов, которые призваны создать человеку совершенный быт. Различные модели социальных роботов умеют определять комфортную для конкретного человека температуру окружающей среды и регулировать ее в помещении, поддерживать беседу, запоминать лица и выполнять указания.
Ожидается, что уже к 2030 году домашние роботы станут нормой.
Полностью освободить человека от бытовых обязанностей они не смогут, но способны обеспечить наиболее благоприятные условия жизни, автоматизировать ряд базовых процессов, прогнозировать и предупреждать жилищно-коммунальные аварии, отвечать за безопасность имущества и т.д. Некоторые решения могут быть полезны для людей с ограниченными возможностями.
Искусственный интеллект в образовательном секторе
Современные технологии активно модернизуют систему образования.
Например, в России в ряде столичных школ тестируют электронные журналы, которые предоставляют родителям информацию об успеваемости и посещаемости ребенка в режиме Онлайн, а для педагогов упрощают «бумажную» работу.
В этом году в День учителя робот провел в тандеме с педагогом занятие по информатике в одном из казанских лицеев, что для нашей страны является уникальным событием.
Мир уже знаком с интеллектуальными образовательными системами, которые определяют уровень знания ученика, оценивают верность ответов и разрабатывают персонализированную программу обучения.
В качестве примера можно назвать такие решения как AutoTutor, Knewton, SHERLOCK. Последняя используется в ВВС США для обучения пилотов. Достаточно хорошо проработаны ряд обучающих онлайн-платформ.
В частности, знакомые в том числе и в России сервисы Coursera и Duolingo.
В сфере образования искусственному интеллекту отводят будущее.
Он привлекателен тем, что способен создать для каждого обучающегося уникальный план развития, который учитывает способности и интересы ученика, и, следовательно, максимально эффективно реализует его потенциал.
Также искусственный интеллект беспристрастен при оценивании знаний или проверке заданий. Роботы могут не только обучать автономно от учителя, но и помогать ему.
Ученые Лаборатории знаний Университетского колледжа Лондона прогнозируют, что в будущем у каждого человека будет свой обучающий наставник. Машинное обучение будет выявлять способности человека и давать рекомендации по обучению, находясь всегда «под рукой» через приложение на мобильном устройстве.
Искусственный интеллект в финансовом секторе
В банковской системе и финансовой сфере искусственный интеллект может стать как помощником, так и угрозой. Например, с помощью автоматических систем проще отслеживать финансовое мошенничество и подозрительные транзакции. Подобное решение тестирует MasterCard при поддержке National Savings Bank.
Также банки намерены использовать роботизированных сотрудников в работе с клиентами.
Искусственный интеллект может обрабатывать запросы клиентов, информировать об услугах и возможностях, оказывать техническую поддержку. Шведский банк Swedbank протестировал искусственного ассистента еще в 2014 году.
По словам представителей Swedbank, уже через год после запуска робот разрешал 80% всех поступающих в банк звонков.
Финансовые учреждения нашли применение искусственного интеллекта и в системе управления персоналом. Интеллектуальные технологии контролируют решения сотрудников, оперативно реагируя на неправомерные действия с их стороны, тем самым предупреждая нарушение законодательных норм по вине банка.
Летом 2016 года появилась информация, что финансовые организации Goldman Sachs, Morgan Stanley Citigroup и UBS Group инвестируют в разработки искусственного интеллекта для найма персонала.
Среди возможностей такого решения называют отбор приемлемых резюме, оценку профессиональных качеств соискателей и организацию видеособеседований.
Представители компаний надеются, что интеллектуальные технологии не только автоматизируют процесс найма, но и снизят текучесть кадров.
Разработчики приложений Pefin и Wallet.ai доверили онлайн-платформам личные финансы. Сервисы, принимая во внимание экономические показатели, например, уровень инфляции и размер налогов, строят индивидуальную финансовую систему, рассчитывая, сколько человек может потратить или инвестировать.
В этом году аналитические службы юридической компании Baker&McKenzie опубликовали результаты своего исследования, согласно которому в ближайшие три года искусственный интеллект начнет широко применяться в сфере финансов.
Половина из 424 опрошенных руководителей банков заявили о планах внедрения интеллектуальных систем в работу учреждения, из них 39% — с целью предотвращения нелегальных денежных переводов, а 26% — для мониторинга правомерности действий банка.
Искусственный интеллект в транспортной системе
Источник: http://1234G.ru/novosti/razvitie-iskusstvennogo-intellekta
Загрузка...
