Уникальные технологии и решения в области искусственного интеллекта представляет на выставке «ЖКХ России» компания Softlogic — лидер в разработке программно-аппаратных комплексов с использованием искусственного интеллекта. Подробно познакомиться с работами и проектами Softlogic можно на стенде компании № G2.1.


Определение искусственного интеллекта остается неизменным еще с середины прошлого века. Искусственный интеллект ставит своей целью автоматизацию решения любых интеллектуальных задач. Джон Маккарти отмечал, что проблема определения того, где начинается искусственный интеллект, состоит в том, что мы не можем сказать, какие вычислительные процедуры мы называем интеллектуальными.

Что мы считаем интеллектуальной системой? Человечество последовательно создавало технологические решения — от приспособлений и механизмов до современных суперкомпьютеров, которые помогали выполнять математические вычисления, быстрее и точнее обрабатывать данные. И каждый раз, когда те или иные задачи в области искусственного интеллекта успешно решались, люди переставали считать их интеллектуальными.

Мы снова и снова поднимаем планку требований к искусственному интеллекту и говорим: нет, это еще не искусственный интеллект, это очевидные для текущего уровня развития технологии и алгоритмы. У нас постоянно складывается представление об искусственном интеллекте как о том, что никогда не будет создано. Но все же давайте вспомним определение искусственного интеллекта. Мы должны признать, что если мы говорим о системе, которая смогла заместить человека, самостоятельно решив за него интеллектуальную задачу, то мы говорим о системе искусственного интеллекта.

Но зачем замещать человека? Что толкает нас ставить задачей искусственного интеллекта взять на себя большую часть нашей интеллектуальной деятельности? Люди несовершенны, и большинство даже не догадывается почему. Проблема была, есть и будет в нашей голове, в нашем разуме, в нашем «Я», и имя этим несовершенствам — «когнитивные искажения».

Все мы думаем, что мыслим рационально, и полагаем, что все наши решения являются результатом нашего осознанного выбора. На самом деле большая часть принимаемых нами решений основана на предрассудках, стереотипах, предвзятостях, случайных мутациях социокультурного окружения, а также на основе набора наших генов. Все это и есть «когнитивные искажения», что означает нелогичные, предвзятые умозаключения или убеждения, которые искажают восприятие реальности. Вот настоящая проблема, которую должна решить система искусственного интеллекта. Но мы также не будем забывать и о том, что люди не могут продуктивно работать сутками, что они могут заболеть или потерять интерес к выполняемой работе или решению поставленных перед ними задач. Вы ждете, что люди будут основывать свои действия на рациональном выборе лучшего решения из возможных, но люди никогда не исходят из рационального выбора.

Распознавание объектов — это сложный процесс, который требует от мозга человека большого количества ресурсов. Например, чтобы распознать лицо, мозг обрабатывает информацию о форме глаз, носа, рта и других чертах лица. Эта информация затем сравнивается с сохраненными данными в памяти, чтобы определить, кто это. Кроме того, мозг способен распознавать объекты в разных условиях, таких как изменение освещения или угла обзора.

Нейронные сети являются ключевым элементом в распознавании объектов и обработке информации. Они состоят из множества связанных между собой нейронов, которые обрабатывают информацию и передают ее дальше по сети. Каждый нейрон имеет определенную функцию в обработке информации. Например, некоторые нейроны могут распознавать формы, а другие — цвета.

Важным аспектом распознавания объектов является способность мозга человека к обучению. Мы можем учиться распознавать новые объекты и формы, а также устанавливать новые нейронные связи. Это происходит благодаря пластичности мозга, который может изменять свою структуру и функционирование в зависимости от опыта и обучения.

Однако, как уже упоминалось, не каждое распознавание должно приводить к действиям. Управление поведением человека осуществляется дофаминовой системой, которая вызывает чувство радости. Это означает, что мы можем распознавать множество объектов и форм, но выбор решения осуществляется через дофаминовые клетки, которые усиливают или ослабляют активность синапсов. Таламус выполняет функцию сдерживания потока побуждений к действию.

Наконец, еще один важный аспект системы искусственного интеллекта — это период наблюдения или внимания. Все, что было сказано о нейросетях, больше относится к моментальному вниманию, когда мы можем ответить на вопрос «Что вы видите на картинке?». Однако для полноценного распознавания объектов и форм необходимо учитывать контекст и долгосрочную память. Это означает, что системы искусственного интеллекта должны быть способны учитывать прошлый опыт и контекст, чтобы принимать более точные решения.

Нейронные сети и глубокое обучение — это одни из основных инструментов в области искусственного интеллекта. Нейронные сети — это математические модели, которые имитируют работу нервной системы живых существ. Они состоят из множества взаимосвязанных узлов, которые называются нейронами. Каждый нейрон получает входные данные, обрабатывает их и передает результат следующему нейрону в сети.

Нейронные сети могут быть использованы для решения многих задач, таких как распознавание образов, классификация, прогнозирование и многие другие. Однако для того, чтобы нейронные сети работали эффективно, необходимо обучить их на большом количестве данных. Обучение может быть произведено различными методами, такими как обучение с учителем, обучение без учителя и обучение с подкреплением.

Глубокое обучение — это метод обучения нейронных сетей, который позволяет им учиться на большом количестве данных и настраивать свои параметры для достижения лучшей производительности. Глубокое обучение использует нейронные сети с большим количеством слоев, которые позволяют им извлекать более высокоуровневые признаки из данных.

Одним из наиболее распространенных типов нейронных сетей, используемых в глубоком обучении, является сверточная нейронная сеть (Convolutional Neural Network, CNN). CNN используются для анализа изображений и видео, их задачи включают в себя распознавание объектов, классификацию и сегментацию изображений. CNN состоят из нескольких слоев, включая сверточные слои, пулинговые слои и полносвязные слои.

Сверточные слои используются для нахождения признаков на изображении. Они проходят по изображению с помощью фильтров, которые находят определенные признаки, такие как границы, углы и текстуры. Пулинговые слои используются для уменьшения размерности изображения и ускорения вычислений. Полносвязные слои используются для классификации объектов на изображении.

Глубокое обучение также используется в других областях, таких как естественная обработка языка (Natural Language Processing, NLP) и речевое распознавание. В NLP глубокие нейронные сети используются для анализа текста, включая такие задачи, как синтаксический анализ, семантический анализ и машинный перевод. В речевом распознавании глубокие нейронные сети используются для распознавания речи и транскрибирования звуков в текст.

Несмотря на все преимущества глубокого обучения, эта технология имеет и свои недостатки. Во-первых, для обучения нейронных сетей требуется большое количество данных, что может быть проблемой в случае отсутствия достаточного их количества. Во-вторых, нейронные сети могут быть подвержены переобучению — явлению, при котором модель слишком хорошо запоминает тренировочные данные и не может обобщать свои знания на новые данные.

Тем не менее глубокое обучение продолжает развиваться и находить все новые применения. Эта технология имеет огромный потенциал для решения сложных задач в различных областях.

Однако для того, чтобы успешно использовать эту технологию, необходимо иметь достаточное количество данных и экспертов в области машинного обучения. Также важно учитывать возможные риски и негативные последствия при использовании глубокого обучения, такие как нарушение конфиденциальности данных или неправильное принятие решений на основе алгоритмов машинного обучения.

Кроме того, глубокое обучение может столкнуться с проблемой интерпретируемости результатов. Нейронные сети могут давать точные ответы, но не всегда понятно, как они пришли к этим ответам. Это может вызвать проблемы в областях, где необходимо объяснять принятые решения, например в медицине или правоохранительных органах.

Детально обсудить тематику нейронных сетей и связанные с этим проблемы можно со специалистами Softlogic на стенде компании — № G2.1.