Определения, структура и развитие систем ИИ

При этом следует отметить, что отсутствие глобального консенсуса по определению ИИ не мешает наличию консенсуса в рамках отдельных технологий, отдельных сообществ, уточненного контекста или еще уже - в рамках таксономии ^{20Структура классификаций определенного набора объектов, теория систематизации сложноорганизованных областей действительности и знания, имеющих иерархическое строение} , принятой в той или иной аналитической компании.

В различных контекстах термин ИИ приобретает свое наполнение - как концепция, как область науки, как маркетинговый термин, как продукт ИТ-компаний, как продукт софтверных компаний, как продукт вендоров, выпускающих чипы, как мера развитости технологической компании или даже отрасли, как персонаж в произведениях фантастической литературы и т. п.

Завершая раздел "попытка определения ИИ", следует отметить, что мы попытались построить изложение курса по принципу "от простого к сложному", стараясь свести к минимуму использование терминов, которые еще не были введены в рамках настоящей публикации. То есть мы вернемся к более полному раскрытию термина и уточнению определения по мере развития рассказа о научных школах, технологиях и продуктах на базе ИИ. Надеемся, что совокупность этих представлений и позволит читателю получить более полное представление о понятии ИИ.

После обзора проблем в определении термина ИИ было бы неверным не привести определение, которое нам кажется менее противоречивым.

ИИ - это зонтичный термин, который в зависимости от контекста может определять ряд понятий, включая такие как область науки, область инженерии, технологии и машины, а также способности этих машин, позволяющие решать задачи и выполнять действия, которые до создания ИИ выполнялись только на основе интеллекта человека^{21А также действия, которые вообще не выполнялись на базе естественного интеллекта. Например, проектирование структуры белков или предсказание частиц в адронном коллайдере. - Примечание научного редактора}.

Для того чтобы дополнить и развить понятие термина ИИ, перейдем к анализу эволюции^{22Тут и далее слово "эволюция" (связанное с понятием естественного отбора) подразумевает просто развитие в историческом контексте} технологии ИИ, что позволит лучше разобраться в сущности и структуре данного явления.

Эволюция и классификация систем ИИ

Существуют десятки попыток отобразить эволюцию ИИ в виде диаграмм или так называемых лент времени (timelines) - от простейших [27] до весьма подробных [28, 29, 30] с демонстрацией научных, технологических и финансовых событий, отражающих логику развития ИИ. Подчас обилие полезной информации в этих таймлайнах входит в противоречие с их наглядностью и простотой. Мы постараемся выстроить траекторию изложения материала так, чтобы постепенно вводить новые термины, начав с простых диаграмм, чтобы не вызвать у читателя отторжения в отношении схем с обилием не описанных ранее терминов.

Упрощенные схемы эволюции ИИ - наглядно, но не точно

Начнем рассказ о развитии систем искусственного интеллекта с самой простой ленты времени, которая отражает основные периоды развития и коммерциализации технологий ИИ (рис. 1.12).

Рис. 1.12. Основные периоды развития и коммерциализации технологий ИИ

Как видно из рис.1.12, примерно до середины 70-х годов прошлого столетия ИИ развивался как научное направление и практически не имел коммерческих внедрений при достаточно активном финансировании в первую очередь со стороны военных ведомств США, с середины 70-х начинается стадия военного и коммерческого применения и примерно с конца 90-х массовое коммерческое использование ИИ в форме различного рода корпоративных и пользовательских приложений, при этом военные разработки на этой стадии, естественно, продолжились.

Развитие технологий искусственного интеллекта шло весьма неравномерно. Часто говорят о трех волнах развития ИИ: первая связана со становлением ИИ как нового научного направления и первыми его успехами, в том числе в машинном обучении, вторая - с успехами экспертных систем и третья - с массовым применением технологии глубокого обучения (Deep Learning) и приложений на его основе. Обо всех этих направлениях пойдет речь в данной лекции.

Принято считать, что первый всплеск интереса к ИИ пришелся на период начиная с середины пятидесятых и примерно до конца семидесятых годов. В это время появились многообещающие эксперименты и первые приложения на основе нового научного направления: достигнуты первые успехи по распознаванию образов на базе искусственных нейронных сетей, разработаны программы для игры в шашки и шахматы, предприняты попытки создания первых переводчиков. Кстати, термин "Искусственный интеллект" был введен разработчиком языка программирования LISP ^{23LISP - язык программирования общего назначения, изначально ориентированный на работу с символьными данными. Все языки программирования того времени делали упор на вычисления, поэтому LISP (а впоследствии Prolog) идеально подходил для реализации символьных систем искусственного интеллекта} Джоном МакКарти в 1956 г. В этом году Джон Маккарти организовал знаменитую конференцию в Дартмутском колледже для обсуждения способов программирования компьютеров таким образом, чтобы добиться их интеллектуального поведения. Именно на этой конференции был впервые использован термин "Искусственный интеллект". Считается, что данная конференция положила начало новому профессиональному сообществу со своими научными целями и предметом исследований. 60-е годы называют золотыми годами развития ИИ. Это был период энтузиазма, связанного с появлением нового научного направления, который был подкреплен активным финансированием со стороны недавно организованного агентства DARPA. В эти годы был реализован целый ряд пионерских проектов, которые упоминаются во многочисленных публикациях по истории развития ИИ. Например, в 1964 году был реализован проект Eliza - чат-бот, разработанный в Массачусетском технологическом институте, в 1966 году был создан мобильный робот общего назначения SHAKEY. На новое направление возлагались большие надежды, специалистам казалось, что через 5-10 лет удастся создать машину с интеллектом среднего человека (задача, которую так и не удалось решить до настоящего времени). Ожидания первопроходцев были сверхамбициозными. Однако, учитывая сложность задач и тот факт, что аппаратно-вычислительная база того времени была крайне ограничена, вполне естественно, что разработчики столкнулись с принципиальными трудностями. К семидесятым годам стало очевидно, что радужные ожидания не оправдались, инвесторы были разочарованы скромными результатами, и в середине 1970-х годов наступила так называемая первая зима ИИ - период охлаждения к теме ИИ и сокращение финансирования^{241971-1975: разочарование DARPA исследовательской программой по распознаванию речи в Университете Карнеги - Меллона; 1973-1974: сокращение расходов DARPA на академические исследования по искусственному интеллекту в целом} .

Второй взлет интереса к ИИ произошел на волне развития экспертных систем, о которых более подробно будет рассказано далее в этой лекции. У экспертных систем оказались свои ограничения, и, как показано на рисунке 1.12, на период 1987-1993 пришлась вторая зима ИИ.

Третий взлет произошел на базе массового внедрения технологии глубоких нейронных сетей (глубокого обучения), который существенно продвинул многие прикладные решения, включая компьютерное зрение, обработку естественного языка и другие направления.

Развитие глубокого обучения стало возможным благодаря совершенствованию технологий ИИ, опыта их применения, увеличению вычислительных ресурсов, оптимизированных под задачи ИИ^{25По сути, под задачу умножения матрицы на вектор, которая является основной при вычислении нейронных сетей. - Примечание научного редактора} и росту объемов, доступных для обучения данных.

Мы дали самый общий обзор эволюции развития ИИ, который будет постепенно уточняться по мере обсуждения новых деталей и вариантов применения технологий ИИ.

По аналогии с тремя волнами повышенного интереса к ИИ условно выделяют и три периода в его развитии ИИ^{26Следует уточнить, что данные периоды не совпадают по времени с периодами, когда наблюдались зимы искусственного интеллекта. - Примечание научного редактора} (рис. 1.13).

Это период до 80-х годов, ознаменованный оформлением ИИ в новое направление и его становление как профессионального сообщества, второй с 80-х по 90-е - как период, связанный с бурным развитием машинного обучения (ML^{27Мы будем использовать сокращение ML - Machine Learning (Машинное обучение)}), и третий - с 2010 года по настоящее время как этап, связанный с глубоким обучением. Все три периода сопровождались ростом вычислительных возможностей оборудования, который позволял решать все более сложные задачи ИИ.