Перспективы искусственного интеллекта

Солодкий Артём Эдуардович

студент 2 курса очной формы обучения

по направлению подготовки 40.02.01

Право и организация социального обеспечения

Ростовского института (филиала)

ВГУЮ (РПА Минюста России)
e-mail: mylifepw@mail.ru

Научный руководитель -

преподаватель Э.А Камерова

 
Перспективы искусственного интеллекта

Искусственный интеллект - что же это такое? Наиболее сложной сущностью в мире является человек. Стремление к познанию сложности человека - существовало всегда и проявлялось в разных формах. На данный момент, это стало более актуально. Ведь не для кого не секрет, что развитие компьютерных технологий привело к появлению множества работ, которые в первую очередь пытаются научиться распознавать и синтезировать речь человека, создать определенные технические системы, который могут опознавать лица людей не хуже, а возможно даже и лучше, чем глаза человека, научить автомобили ездить самостоятельно, без участия человека и т.п. Системы, проявляющие поведение, свойственное человеку, называются системами искусственного интеллекта.
Актуальность данной темы заключается в том, что текущая наука в настоящее время очень важна в области развития технологий искусственного интеллекта для таких прогрессивных отраслей науки как робототехника и кибернетика, а также для более быстрого доступа к мировым информационным ресурсам.
Как по мне, изучение этих систем - самостоятельное научное направление, объединяющее многие научные дисциплины.
Если опираться на одно из определений, то искусственный интеллект – это наука и технология, включающая в себя набор средств, позволяющих компьютеру на основании накопленных знаний давать ответы на вопросы и делать на базе этого экспертные выводы, т.е. получать знания, которые в него не закладывались разработчиками.

Направления Искусственного Интеллекта.

Научная дисциплина "Искусственный интеллект" - разнообразная. Внутри Искусственный Интеллект делится на множество направлений. Я выделил основные из них:
1. Представление знаний.
2. Доказательство теорем.
3. Компьютерное зрение.
4. Машинное обучение
5. Робототехника.
6. Обработка естественных языков.
7. Многоагентные системы.
8. Инструментальные средства Искусственного Интеллекта.
Каждая из вышеперечисленных ветвей Искусственного Интеллекта в свою очередь разделяется на десятки других направлений, особенно робототехника, в которую входит несколько десятков направлений.
Как мы видим, из-за обширности Искусственного Интеллекта ученому практически невозможно охватить все его ветви, именно поэтому требуется специализация. [4]

Что достигнуто в Искусственном Интеллекте на текущий момент?

1. Огромное количество научных работ и диссертаций по Искусственному Интеллекту посвящено компьютерному разделу. Данное направление Искусственного Интеллекта связано с развитием глубинного обучения. Впервые компьютеры стали способны выполнять некоторые визуальные задачи классификации лучше, чем люди. К примеру, заявленная точность назначения оптимального лечения раковых заболеваний легких у компьютера IBM Watson составляет примерно 90%, т.е. превышает на 40% качество диагностики, проводимой врачами-онкологами.
2. Также, одним из важных понятий в Искусственном Интеллекте является “машинное обучение", второе название у этого понятия - статическое обучение. Основу данной технологии заложил Артур Самюэль в 1959г., когда предложил работать над обучением компьютеров, не используя определенно запрограммированные алгоритмы. Простыми словами - программа обучается, когда в ней происходит изменение, позволяющее во второй раз выполнить определенное задание лучше.
Машинное обучение – это класс методов искусственного интеллекта, характерной чертой которых является не прямое решение задачи, а обучение в процессе применения решений множества сходных задач, т.е это совокупность алгоритмов и методов, позволяющих компьютеру делать выводы исходя из имеющихся данных. [1]
Исходя из вышесказанного, делаем вывод, что компьютер учится на примерах и своем собственном опыте. Программа под названием “AlphaGo” сначала проанализировала 29.400.000 ходов в 160.000 партий профессиональных игроков, после чего, две копии программы начали играть друг против друга, добавляя новые партии в обучающую выборку. Сыграв миллионы партий, программа научилась оценивать наиболее выгодное положение камней на доске для достижения победы [2].

Использование Искусственного Интеллекта в государственных структурах.
1. Более всего, искусственный интеллект востребован в силовых структурах, поскольку данная дисциплина позволяет полиции анализировать в городах видео с множества камер и разыскивать преступников. Компьютерные программы способны сами формировать документы для прокуратуры, а также обвинительные заключения.
2. Искусственный интеллект оказывает серьезное влияние на контроль и управление дорожным движением в городах. В некоторых странах такие работы уже проводятся.
3. Искусственный интеллект также важен для МЧС. К примеру: управлять работой пожарных, предсказывать области развития пожара и т.п.
4. Применение Искусственного интеллекта в судебной системе. Пример этому - Ассистенты судей.
5. Для анализа социальных сетей, чтобы была возможность предотвращать антигосударственные акции радикальных группировок.
6. В образовании Искусственный интеллект также играет не малую роль. Дисциплина помогает отслеживать успехи каждого учащегося, целевой помощью является - планирование образования и трудовой карьеры.
7. Искусственный интеллект в системе поддержки принятия государственных решений в экономике и банковской сфере. [3]