Гостевая лекция по истории, современным технологиям и достижениям, мифам и предубеждениям и, наконец, будущему Искусственного Интеллекта, прочитанная для студентов 2-го курса направления «Технология транспортных процессов» Санкт-Петербургского Государственного Архитектурно-Строительного Университета. Guest lecture on history, modern technologies and achievements, myths and prejudices, and, at least, the future of Artificial Intelligence, which was delivered to second grade students of «Transportation processes technology» branch of Saint-Petersburg State University of Architecture and Civil Engineering.

1. Краткое введение
в Искусственный Интеллект

2. С чего всё началось…

3. 1. История развития наук об Искусственном Интеллекте
2. Современное состояние технологий
3. Философия сознания
4. Мифы и предубеждения
5. Вперёд в будущее

5. История развития
Европоцентризм — характерная философская тенденция, в явной или
неявной форме провозглашающая превосходство европейского подхода к
познанию мира.
Арабы
Персия
Индия
Китай
Колыбель
современной
науки

6. История
развития
Аристотель первым
предложил
разделение «души»
на три части:
• Растительная
• Животная
• Разумная

7. История развития
Рене Декарт
публикует работу
«Рассуждения о
методе», которая
становится прорывом
и открывает переход к
философии Нового
времени.

8. История развития
XX
векФилософия
сознания
Формальная
логика
Теория
вычислений
Теория
информации
Кибернетика
Вычислительная
техника
Нейро-
физиология
Психология
Социология

9. История развития
Философия
сознания
Джон
Локк
Дэвид
Юм
Артур
Шопенгауэр
Георг
Гегель
 Природа сознания
 Соотношение сознания с объективной реальностью
 Мораль, свобода воли и этика
 Взаимоотношение искусственного и естественного
интеллектов

10. История развития
Формальная
логика
Альфред
Уайтхед
Джордж
Буль
Готлоб
Фреге
Бертран
Рассел
Георг
Кантор Алгебра
высказываний
 Теория типов
 Теорема о
неполноте
 Принципы
математики

11. История развития
Теория
вычислений
Курт
Гёдель
Алан
Тьюринг
Алонзо
Чёрч
Тезис Чёрча-Тьюринга:
 Любая функция, которая может быть вычислена
физическим устройством, может быть вычислена
машиной Тьюринга.

12. История развития
Теория
информации
Гарри
Найквист
Ральф
Хартли
Клод
Шеннон
 Теория информации получила математический
фундамент
 Теоремы Шеннона о каналах без шума и с шумом
 Семимильное развитие коммуникационных
технологий

13. История развития
Кибернетика
Уильям Р.
Эшби
Карл Л. фон
Берталанфи
Джон фон
Нейман
Стаффорд
Бир
Иван
Вышеградский
Алексей
Ляпунов
Виктор
Глушков
Лев
Кузин
 Теория систем и
системный анализ
 Системотехника
 Теория
автоматического
управления
 Техническая
кибернетика

14. История развития
Вычислительная
техника
Блёз
Паскаль
Чарльз
Бэббидж
Семён
Корсаков
Конрад
Цузе
 Фундаментальные принципы
вычислений и поиска
информации
 Пролог к современным
компьютерам

15. История развития
Нейро-
физиология
Уоррен
Мак-Каллок
Уолтер
Питтс
Дональд
Хебб
Фрэнк
Розенблатт
 Математическая модель нейрона
 Принципы обучения нейронных
сетей и машинного обучения в
целом
 Перцептрон

16. История развития
Психология
Николай
Амосов
 Искусственные нейросети не эмулируют сознание
 Карта не является местностью
 Как электрофизические и биохимические процессы
на уровне клетки приводят к сознанию?
 Дизассемблирование психологии сверху

17. История развития
Социология
Валерий
Тарасов
 Интеллектуальное поведение агентов
 Роевой интеллект как эмерджентное свойство
сообществ взаимодействующих агентов, каждый из
которых сам по себе интеллектом не обладает
 Искусственные многоагентные системы

18. История развития
Марвин
Мински
Джон
Маккарти
Массачусетский
технологический
институт
Лаборатория информатики
и искусственного интеллекта
Грязный
подход
Чистый
подход
Восходящая
парадигма
Нисходящая
парадигма

19. Нисходящая парадигма
Высшая нервная
деятельность
Логика
Семантика
Символы

20. Восходящая парадигма
Устройство
нервной системы
Моделирова-
ние сознания
Моделирова-
ние нейрона
Моделирова-
ние сети

21. Подходы к созданию ИИ
Интуитивный
Символьный
Логический
Агентный
Гибридный
• Тест Тьюринга
• Символьные вычисления
• Исчисление предикатов
• Рациональное поведение
• Чистый + грязный

22. Интуитивный подход
Тест Тьюринга
• Обработка естественного языка
• Представление знаний
• Логический вывод
• Машинное обучение
• Дополнительные сенсоры
и исполнительные устройства

23. Символьный подход
М А Т Е М А Т И К А
Синтаксическая манипуляция символами

24. Логический подход

25. Агентный подход

26. Гибридный подход

27. Различные понимания ИИ
Слабый
ИИ
Сильный
ИИ
Гибридизация
сознания
Искусственный
интеллект как
набор технологий
для решений
сложно
алгоритмизируем
ых задач на
компьютерах
Настоящий
искусственный
интеллект,
живущий in silico
и имеющий
самосознание
Слияние
естественного и
искусственного
интеллекта в
новое существо

29. 1. Представление знаний
2. Символьные вычисления
3. Обработка естественного языка
4. Экспертные системы и СППР
5. Машинное обучение
6. Искусственные нейронные сети
7. Эволюционные алгоритмы
8. Творчество
9. Робототехника
10.Интерфейс «мозг — компьютер»
11. Многоагентные системы и роевой интеллект

30. Представление знаний
Как научиться хранить знания
таким образом, чтобы
программы могли осмысленно
обрабатывать их и достигнуть
тем подобия человеческого
интеллекта?
 Продукции
 Фреймы
 Семантические сети

31. Символьные вычисления
Преобразование и работа с
математическими равенствами и
формулами как с
последовательностью символов.

32. Обработка естественного языка
Общее направление искусственного интеллекта и
математической лингвистики, изучающее проблемы
компьютерного анализа и синтеза текста.
 Распознавание речи
 Анализ текста
 Информационный поиск
 Анализ тональности
 Синтез текста
 Синтез речи

33. Экспертные системы и СППР
ЭС — компьютерная система, способная частично
заменить специалиста-эксперта в разрешении
проблемной ситуации.
СППР — компьютерная
система, целью которой
является помощь людям,
принимающим решение
в сложных условиях, для
полного и объективного
анализа предметной
области.

34. Машинное обучение
Выявление закономерностей в
эмпирических данных.
 Обучение с учителем
 Обучение без учителя
Задачи:
 Классификация
 Кластеризация
 Регрессия

35. Искусственные нейронные сети
Вычислительная мо-
дель, построенная по
принципам организа-
ции и функционирова-
ния биологических ней-
ронных сетей, состоящих из
нервных клеток (нейронов).
 Входной слой.
 Скрытые слои.
 Выходной слой.

36. Эволюционные алгоритмы
Эвристический алгоритм
поиска, используемый для
решения задач оптимизации и
моделирования путём
случайного подбора,
комбинирования и вариации
искомых параметров с
использованием механизмов,
аналогичных естественному
отбору в природе.
Генерация начальной
популяции
Отбор
Скрещивание
Мутация
Результат?
Нет
Да

37. Творчество
Природа творчества ещё менее изучена, чем природа сознания и интеллекта,
тем не менее, в этом направлении уже есть некоторые успехи.

38. Робототехника
Разработка
автоматизированных
систем, являющихся
основой интенсификации
производства.
 Строительная
 Промышленная
 Бытовая
 Авиационная
 Экстремальная

39. Интерфейс «мозг — компьютер»
Система прямой
связи между мозгом
человека и
электронным
устройством (чаще
всего —
компьютером)

40. Многоагентные системы
Система, образованная несколькими
взаимодействующими интеллектуальными агентами.

42. Что такое «сознание»?
 Единого определения
сознания нет.
 Единого понимания
природы сознания нет.
 Больше открытых
вопросов, чем
решённых.

43. Где живёт сознание?
Каким образом натрий-калиевые токи в нервной
системе создают сознание?

44. Обладает ли интеллектом то, что показывает
интеллектуальное поведение?
Утиный тест:
 Если нечто выглядит как утка, плавает как утка и
крякает как утка, то это, вероятно, утка и есть
Однако, всё-таки, мы не уверены в том,
что такое «интеллектуальное
поведение»…

45. Появится ли сильный ИскИн?
Разум — это нечто, что позволяет нам осознавать
самих себя в качестве отдельных от объективной
реальности субъектов. Разум зародился в процессе
естественного отбора, а это значит, что
фундаментальных препятствий для появления ещё
одной формы разума нет. Поможет ли в этом отбор
искусственный?

47. Мифы и
опасения
Почему-то считается,
что родившийся
ИскИн обязательно
должен уничтожить
человечество.
Нагнетание этого мифа
происходит в массовой
культуре.
Как минимум, ИскИны
будут враждебны
человечеству.
Почему?

48. Виртуальная реальность
Развитие технологий
сделает подавляющее
большинство людей
попросту ненужными. И их
судьба — погружение в
виртуальную реальность,
где они станут «домашними
животными» ИскИнов.

49. Мифы и опасения
Мир и человечество погубят скорее:
• дурные политики, старающиеся за счёт людей
удовлетворить какие-то свои амбиции
• адепты античеловеческих культов, отрезающие головы
во славу несуществующих иллюзий

51. Нанотехнологии
Похоже, что первое,
что сделает ИскИн, —
это истинные
нанотехнологии:
 Наноподача
 Наноассемблеры
 Окончательное
освоение реальности

52. Освоение космоса
Новые технологии, новые материалы, новые методы
управления реальностью поставят новые задачи —
освоение Солнечной системы и дальнего космоса.

53. Управление реальностью на
квантовом уровне
От нанотехнологий к управлению
квантовой природой реальности.
На макроуровне станут доступны
все «квантовые фокусы», которые
сейчас мы наблюдаем в научных
лабораториях.

54. Бессмертие