ИИ – имитация или моделирование?

Хочется поточнее определиться с этим понятием — «искусственный интеллект». Вокруг этой темы стало много шумихи, много денег и тут на первом плане у нас маркетологи – они знают как что назвать, чтобы лучше продать. В последнее время, у меня такое впечатление, что специалисты (программисты) тоже поверили маркетологам.
Еще лет пять назад термин «ИИ» употребляли с большой неохотой, поскольку вера в возможность его создания пошатнулась за десятилетия ожидания его прихода в коммерческий оборот информационных систем.vasnetsov6b
Теперь искусственный интеллект в моде. Он у нас везде – SIRI – это ИИ, ОК Гугл – ИИ, AlphaGo – ИИ, а еще автомобили без водителя и BIG DATA туда же. Инвесторы вовсю вкладываются в стартапы, создающие разные виды искусственного интеллекта.
Почти все свежие проекты, объявляющие себя ИИ – это чатботы, machine learning, deep learning, neuronets, BIG DATA.
Чатботы пишут на коленках за два дня, а для остального применяют модифицированные методы математической статистики, которым сто лет в обед. И еще рассуждают, что скоро они научат машину понимать естественный язык. А как можно понимать, если не извлекать из текста всю информацию? По определению, это невыполнимо.
Для особо непонятливых, сделали простейший тест на понимание ЕЯ-текста: http://whatsnext.nuance.com/in-the-labs/winograd-schema-challenge-2016-results/. Тест представили на конференции американской ассоциации искусственного интеллекта (AAAI) в 2014г.
Тест показал — способности хорошего бота – 58%. Если просто делать случайную выборку, получается 44%. Кому нужна программа, если она Вас не поймет хотя бы на 95%?
Голоса отдельных немаркетологов как-то тне слышны в общем хоре славословия мощным вычислениям. Вт недавно Е. Касперский в своем блоге сказал, что никакого ИИ нет:http://e-kaspersky.livejournal.com/314783.html.
А на другой странице своего блога написал слово «фуфло»: https://eugene.kaspersky.ru/2016/05/25/darvinizm-v-it-bezopasnosti-i-privivka-ot-fufla/
Есть и другие авторы, не согласные с маркетологами: https://postnauka.ru/talks/44431
Так есть он или нет?
В Интернет можно найти разные способы и подходы к тому, чтобы разделить «настоящий» и «ненастоящий» ИИ.
Если же подойти проще, функционально, исходя из классического определения ИИ? Гугл, Амазон, Сбербанк-технологии etc – все срочно расширяют подразделения по machine learning, neuroscience и называют это искусственным интеллектом. Все видят глупость чатботов и убогость machine learning, когда применяют их для интеллектуальных систем. 58%! Интеллект не бывает второй свежести! Или он есть или нет! Имитатор никогда не даст интеллекта, просто потому, что не учитывает всю информацию из предложения. Имитация – всегда догадка, учет некоторых признаков. Примерно также, как не знающий иностранного языка пытается уловить смысл по нескольким знакомым звукам.
Интеллект – это мышление, понимание, естественный язык и решение задач. Интеллектуальная система может общаться с человеком, сочинять программы, обсуждать любые вопросы. Интеллект – это жизнь, мысль, ум, диалог, а не грубое перемалывание чисел!
Главное, что нет никаких принципиальных сложностей. Все нужные наработки computer science давно опубликованы. Моделирование мышления хорошо описано соответствующими авторами. Программисты не хотят изучать другую науку, кроме языков программирования – вот и вся причина профанации проблемы ИИ.

Что должен делать интеллект? Интеллект – механизм мышления, решения задач. Исходя из этого, можно определить четыре признака интеллектуальной системы: логический вывод, знания, семантика, естественный язык.

Логический вывод
Одним из признаков ИИ можно считать «непроцедурность» — отсутствие алгоритма для решения задачи. Универсальная математическая модель для решения всякой задачи, не имеющей заранее известного алгоритма, хорошо известна – это формальная система – набор аксиом, синтаксиса выражений и правил вывода из одних выражений других. Обычные программисты сталкиваются с формальной системой только в задачах синтаксического анализа.

База знаний
Для начала вспомним, как возник этот термин. Когда обнаружили такое явление, как комбинаторный взрыв при поиске решения задач методом полного перебора, стало ясно, что надо моделировать мышление человека, который решает задачи на основе знаний, опыта предыдущих поколений, который передается в виде рецептов и правил для решения различных типов задач. Возник термин «экспертная система» — прикладная система для решения задач одного класса, основанная на формализации знаний специалистов-экспертов. Знания в экспертной системе представляются в виде правил логического вывода, никак не похожих на какие-то документы делового оборота. Поэтому сначала употреблялся термин «база правил» и лишь потом сообразительные люди придумали красивый маркетинговый термин «база знаний».

Семантика
Тут надо вспомнить еще один признак ИИ, о котором сейчас не любят вспоминать – работа со смысловой информацией. Мышление человека основано не на словах, а на понятиях (для пущей важности – концепты). Все прекрасно знают, что любую информацию или мысль можно выразить очень большим количеством вариантов предложений с разными словами. Поэтому ИИ должен работать не со словами, а с понятиями. Только программа, понимающая смысл предложений естественного языка может пройти тест Тьюринга.
По другому это называется «концептуализация», т.е. формальное описание сути задачи. Концептуализация в «обычном программировании» тоже есть, только она остается в голове у программиста, поэтому у нас программисты такие загадочные и высокооплачиваемые.
В задачах ИИ обрабатывается символьная информация, с помощью символов надо описать моделируемые объекты и тогда получается модель мышления, решение задач.

Естественный язык
Человек мыслит понятиями, а передает свои мысли с помощью слов. ИИ должен общаться с человеком. С самого начала возникновения этого понятия, естественный язык, точнее говоря, способность машины общаться с человеком на естественном языке, считается неотъемлемым свойством ИИ. В диалоге с машиной человек должен давать задания, а ИИ должен «отчитываться» — описывать полученные решения и обосновывать их, давать пояснения.

Инструмент
Одной из причин недостаточного развития приложений искусственного интеллекта является отсутствие доступного для программистов инструмента. В научном сообществе проводится масса исследований и разработок в области искусственного интеллекта, но все они направлены на создание экспериментальных, исследовательских систем. До сих пор нет достаточно удобной платформы для создания систем логического вывода. Все знают, что есть Лисп и Пролог достаточно специфичные и не всегда понятные языки программирования.
Теперь ситуация меняется – фирма «Семантикс Рисеч» попыталась создать надежный и простой инструмент для построения систем логического вывода – систему Exxlog. Бесплатная ознакомительная версия программы доступна для скачивания на сайте фирмы.

Как создавать приложения ИИ и почему их так мало, наверное, придется писать отдельно.
Конечно, машинное обучение и нейросети имеют свои полезные области применения, в основном это BIG DATA. Для искусственного интеллекта это не jxtym подходит, интеллект нельзя имитировать – его надо моделировать.
В Интернете можно найти десятки новых и не очень фирм, которые честно разрабатывают тематику искусственного интеллекта на основе моделирования мыслительных операций человека в машине. Фирма Venture Scanner насчитала 157 стартапов и фирм, решающих проблему машинного понимания естественного языка. https://venturescannerinsights.wordpress.com/tag/artificial-intelligence-company-list/

По последним сообщениям, Гугл купил стартап api.ai, который специализируется на решении проблемы понимания естественного языка на основе классических методов ИИ.
Самсунг тоже не остался в стороне – только что прикупил себе аналогичный стартап viv.ai.
Видимо, серьезные все-таки корпорации понимают разницу между маркетинговой риторикой и настоящей работой.
Правда, эти корпорации не одиноки – только в текущем 2016г., 40 ИИ-стартапов были поглощены крупными корпорациями:
https://www.cbinsights.com/blog/top-acquirers-ai-startups-ma-timeline/

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *