научный журнал «Актуальные исследования» #42 (121), октябрь '22

Искусственный интеллект как основа формирования мехатронной системы

Статья посвящена исследованию вопросов, связанных с развитием искусственного интеллекта, являющегося основой робототехники. Обобщены предпосылки возникновения и особенности искусственного интеллекта. Проведён анализ применения искусственного интеллекта. Изложены перспективы развития искусственного интеллекта, в том числе основные преимущества его возможностей в ближайшее время.

Аннотация статьи
системы
искусственный интеллект
машины
вычисления
модификация
задачи
робототехника
Ключевые слова

На сегодняшний день во многих областях науки и общественной жизни на машины или на так называемых роботов возлагаются те задачи, которые раньше были в состоянии выполнять только человек и именно это обусловило создание искусственного интеллекта и в дальнейшем стимулирует его развитие и усовершенствование. Автоматизированные машины, наделённые искусственным интеллектом, таким образом, способны избавить человека от рутинной, в частности, деятельности. То есть целью создания искусственного интеллекта в первую очередь является улучшение жизни человека. Искусственный интеллект и возможные последствия его выхода из-под контроля человека на сегодняшний день являются одной из наиболее актуальных тем современной философии и других наук.

Целью данной статьи является определение термина «искусственный интеллект», анализ текущего состояния проблем создания искусственного интеллекта и тенденции в его развитии.

Сферы применения искусственного интеллекта сейчас самые разные и иногда очень неожиданные. Так, искусственный интеллект применяется в таких сферах, как, например:

  • оборонное и военное дело (управление стратегическим вооружением);
  • образование (анализ поведения учащихся);
  • бизнес (обнаружение «узких мест», рекрутинг, составление прогнозов);
  • борьба с мошенничеством (обнаружение подозрительной активности);
  • электроэнергетика (прогнозирование спроса, обслуживание оборудования);
  • производственная сфера (оптимизация производства);
  • банковское дело (управление рисками, прогнозирование, чат-боты в мобильных банковских приложениях);
  • транспорт (оптимизация управления автомобильным транспортом, расширение средств круиз-контроля, автопилот);
  • логистика (улучшение производительности, снижение простоев);
  • производство (контроль производственных процессов, их оптимизация, диагностика оборудования, информация о поломки, профилактические меры, автоматизация);
  • торговля (анализ покупательной активности маркетинговых стратегий, управление за покупками, разработка персонализированных программ лояльности, глубокая аналитика);
  • рынок предметов и услуг роскоши (алгоритмы, которые предполагают наши культурные интересы);
  • госуправление (компьютерное зрение для распознавания номеров и лиц);
  • сфера ЖКХ (прогнозирование технического состояния здания, затрат ресурсов, системы «умный дом»);
  • криминалистика (алгоритмы распознавания людей);
  • судебная система (вынесение решений без учета эмоциональной составляющей);
  • спорт (спортивные прогнозы);
  • медицина (ведение документации, диагностика);
  • сфера информационной безопасности (технологии борьбы с мошенничеством, анализ старых угроз и предупреждение новых, сведения для создания общей базы данных);
  • анализ поведения людей;
  • развитие культуры и т.д.

Одна из передовых технологий, используемых для усовершенствования технологий искусственного интеллекта, называется генеративные соревновательные сети – Generative Adversarial Networks (GANs). Её суть состоит в том, что создаются две технологии с противоположными целями, противопоставляющими одна одной с целью, чтобы они совершенствовались в процессе. Некоторые начинающие разработчики технологий используют модное словосочетание «искусственный интеллект» для привлечения внимания к себе и своим продуктам, чтобы получить больше финансирования. Распространение коронавируса COVID-19 приведёт к взрывному росту расходов на искусственный интеллект в мире [2, c. 113].

Термин «искусственный интеллект» появился в 1956 году, но настоящей популярности технология искусственного интеллекта достигла только сегодня на фоне увеличения объёмов данных, усовершенствования алгоритмов, оптимизации вычислительных мощностей и средств хранения данных. Сейчас к искусственному интеллекту причисляют соответствующие программные системы и алгоритмы, которые могут выполнять любые задания подобно человеческого ума, поведение которых ориентировано на определённую цель.

Внедрение искусственного интеллекта требует существенного изменения бизнес-процессов, а новые решения, использующие технологии искусственного интеллекта, могут привести к созданию новых бизнес-процессов, открывающих новые возможности бизнеса: приток клиентов, повышение прибыли, усиление лояльности и т.д.

Искусственный интеллект уже начал влиять на экономику всего мира, поэтому сейчас очень важно поддерживать развитие этой сферы, ведь одним из прогнозов является увеличение разрыва между бедными и богатыми людьми, а также странами. И от того, кто первый зайдёт на рынок технологий искусственного интеллекта, зависит больше, чем может казаться на первый взгляд [4, c.79].

Марк Цукерберг убеждён, что искусственный интеллект поможет человечеству справиться со многими проблемами: люди смогут получать более качественное лечение, диагностирование заболеваний, снизить количество ДТП (что является наибольшей причиной смертности людей) и т.д.

Возможности искусственного интеллекта:

  • увеличение производительности бизнеса за счёт повсеместной автоматизации базовых бизнес-процессов (включая использования роботов и автономных транспортных систем);
  • увеличение спроса на продукты и услуги компаний за счет их персонализации и индивидуального подхода к каждому клиенту. В этом поможет использование AI-ассистентов и аналитических программ;
  • автоматизация процессов фильтрации аудитории онлайн, выборка потенциальных клиентов;
  • автоматизация процессов оформления заявок, завещаний и продаж;
  • контроль безопасности и внедрение смарт-систем, темы проверки подлинности.

Пионером внедрения искусственного интеллекта является компания Amazon. В начале 2018 года мировой гигант электронной коммерции Amazon открыл свой первый беспилотный магазин Amazon Go [7, c. 163].

Искусственный интеллект – техническая (во всех современных случаях практической реализации) компьютерная система, имеющая определённые признаки интеллекта, то есть она способна:

  • распознавать и понимать;
  • находить способ достижения результата и принимать решение;
  • учиться.

Разные учёные по-разному характеризуют интеллект, однако одной из неоспоримых его черт является способность анализировать информацию, находить закономерности и тем самым решать определённые задачи, определяющие поведение человека. В этой связи главной характеристикой искусственных интеллектуальных систем является нацеленность на решение конкретных интеллектуальных задач.

Интеллектуальные системы обладают определёнными особенностями, отличающими их от обычных компьютерных систем:

  • они способны решать задачи не только по заданному алгоритму, но и по построению задачи, даже если она не чётко сформулирована;
  • они способны создавать новые алгоритмы и учиться, усовершенствуя тем самым свои возможности [1, c. 94].

Данные характеристики актуальны в условиях решения таких задач, которые характеризуются наличием больших массивов информации, её неоднородностью, неполнотой и распыленностью.

Система называется интеллектуальной, если в ней реализованы следующие основные функции:

  • накопление знаний об окружающем мире, классифицирование и оценивание их с прагматической точки зрения, инициирование процессов получения новых знаний и обеспечение соотнесения новых знаний с прошлым опытом;
  • дополнение полученных знаний посредством логических выводов, логическое планирование своей деятельности;
  • общение с человеком языком, максимально приближённым к естественному языку человека, и получение информации из источников, используемых человеком для накопления знаний [3, c. 135].

Пределы искусственного интеллекта постоянно изменяются: происходит смещение акцентов от правил обработки знаний к объектам и агентам, которые в будущем станут своеобразными помощниками, персональными ассистентами человека, работающего с компьютером. Они могут привязываться к конкретным компьютерным узлам или автономно перемещаться между ними и взаимодействовать с другими агентами, объединяясь для совместной работы.

Искусственный интеллект по сравнению с естественным интеллектом не является копией последнего. Ум человека работает гораздо лучше и быстрее любой интеллектуальной системы, без использования сложных алгоритмов, необходимых для функционирования интеллектуальных машин. Поэтому искусственный интеллект не копирует полностью интеллект человека, а только стремится достичь тех же результатов новыми средствами.

Искусственный интеллект довольно молодой сферой исследований, во время которых с возникновением новых идей и потерей уже существующих происходили «взлёты» и «падения» в развитии интеллектуальных машин. На сегодняшний день развитие искусственного интеллекта в широком смысле находится «на спаде», используя уже достигнутые результаты в пределах других наук, промышленности, бизнесе, обыденной жизни.

На сегодняшний день сразу несколько крупных компаний прилагают серьезные усилия для продвижения на рынок конкретных решений создания систем искусственного интеллекта. Среди них – Apple, представившая единый протокол беспроводного соединения для управления предметами домашнего оборудования с помощью iPhone. Следует упомянуть новинки от китайской компании Xiaomi, которая начала внедрять свои разработки из освежителя воздуха, оснащенного модулем Bluetooth, что давало возможность извещать пользователя о том, что в нем пора поменять фильтр. Впоследствии Xiaomi представила четыре модуля умного дома, включая умную веб-камеру, которая может контролировать телевизор, кондиционер, музыкальный центр, умную розетку, позволяющую дистанционно отключить от сети любой бытовой прибор, а также умную лампочку, которая может светить разными цветами, постепенно наращивать яркость для комфортного пробуждения по утрам. Все эти гаджеты пользователь может контролировать с помощью смартфона, включая голосовые команды [6, c. 328].

Нет оснований не принимать во внимание мнения мировых авторитетов в отраслях, предусматривающих в той или иной степени применение искусственного интеллекта относительно его угрозы человечеству. Общим является подход, что без применения систем искусственного интеллекта невозможно развитие технологического прогресса, так что разработка интеллектуальных машин должна продолжаться.

Следует заметить, что среди исследователей искусственного интеллекта принято различать два его типа – слабый и сильный. Первый предполагает возможность выполнения только узкого перечня задач. Примерами таких систем являются мобильные приложения для голосового управления Google Assistant, Алиса и Siri, позволяющие отдавать голосовые команды операционной системе и получать понятный ответ, то есть эти приложения выполняют определенный список функций. В противоположность этому, сильный искусственный интеллект способен выполнять любую человеческую задачу, однако подобная система искусственного интеллекта еще не создана, но осуществляются разработки в этом направлении.

Искусственный интеллект – наука и технология, способная воспроизвести процессы мышления человеческого мозга и направить их на создание и обработку различных компьютерных программ, а также интеллектуальных машин, способных полностью заменить и упростить работу человека. Полученная искусственным интеллектом информация не требует дальнейшей обработки, она формируется посредством регулярных или специальных отчётов управленческого характера, содержащих данные о прошлом положении, его текущем положении и вероятном будущем. Широкое использование элементов искусственного интеллекта позволит стандартизировать представление и распространение информации о современных инновационных идеях с возможностью их дальнейшей реализации в зависимости от конкретных требований участников инновационного проекта [8, c. 147].

Главной задачей для человека является разработка и совершенствование интеллектуальных систем, которые максимально чётко выполняли возложенные на него функции и полностью отвечали бы своему назначению. Основные требования к современным интеллектуальным системам следующие:

  1. высокий уровень гибкости и простоты взаимодействия системы с пользователем, что предполагает расширение функциональных возможностей системы для охвата большего количества и повышения уровня сложности задач, которые пользователь задает системе, реализуемой с помощью более мощных, инновационных устройств к индивидуальным особенностям пользователя;
  2. улучшение и упрощение интерфейса программы с его приближением к естественному уровню;
  3. повышение уровня автономности проведения операций, а именно самостоятельное решение проблем из заданной области с возможностью дальнейшего разъяснения хода расчета и принятых в процессе допущений;
  4. повышение наглядности обработанного материала с использованием мультимедийных средств;
  5. возможность синтеза, совместимости, синхронизации и интегрированности различных компьютерных систем;
  6. обеспечение функционирования системы в режиме реального времени;
  7. возможность дальнейшего обновления и усовершенствования интеллектуальной системы, поддержка новых модификаций и сохранение большого объема информации для возможности анализа предварительных данных и создания прогноза на основе предварительно полученных показателей.

В развитых странах информационные системы с использованием искусственного интеллекта принято относить к классу «интеллектуальных» систем. Данные системы представляют собой особую категорию современных информационных технологий, объединяющих различные методы, такие как:

  • нейтронные сети;
  • генетические алгоритмы;
  • нечёткие системы;
  • экспертные системы;
  • системы динамического структурного моделирования [10, c. 268].

Искусственный интеллект вполне может быть персональным учителем. Именно он сегодня раздаёт и даёт те образовательные возможности, которые недавно были доступны только для ограниченного круга людей. Современные учителя, использующие возможности и преимущества искусственного интеллекта, создают и значительно расширяют не только свою международную аудиторию, но и качество взаимодействия с теми, кого они учат. В свою очередь, это может подталкивать их не только к постоянному самосовершенствованию, но и к изменению содержания образовательного процесса как такового, – когда географические границы вообще не имеют значения.

Можно выделить основные преимущества, которые обеспечивают активное развитие искусственного интеллекта в последнее время и делают жизнь, по словам Билла Гейтса, «продуктивнее, эффективнее и вообще легче»: «умное» регулирование движения и уменьшение «пробок» на дорогах; повышение эффективности диагностических алгоритмов в медицине; персональные помощники-ассистенты человека; использование биометрических возможностей и замена стандартной карты для распознавания человека; охрана правопорядка с помощью использования специальных систем определения районов потенциальных правонарушений; дальнейшее развитие «умных» городов; написание уникальных текстов и музыки соответственно в зависимости от предпочтений человека; усовершенствование эффективности образовательной деятельности за счет индивидуального подхода; повседневное использование виртуальной реальности и др.

Следует отметить, что искусственный интеллект станет незаменимым помощником и в бизнесе. Учитывая то, что деятельность субъектов хозяйствования является основой развития экономики любой страны, использование возможностей искусственного интеллекта является залогом роста. Важное условие – качество бизнес-модели предприятия и, соответственно, продукта (работы, услуги), который оно желает продвигать на рынке.

В парадигме функционирования любой системы, построенной по принципу «максимум эффекта – минимум затрат» искусственный интеллект, действительно, способствует повышению ее эффективности. Важно понимать, что систему характеризует не ошибка, а реакция на неё. Сейчас искусственный интеллект не может предусмотреть последствия своих ошибок, поскольку он лишён способности распознавать факторы, которые находятся за пределами автоматизированных алгоритмов. Задача сегодня – не оставить разработки искусственного интеллекта, а оптимизировать потенциальные риски от него.

Если кратко резюмировать мнения известных учёных по поводу проблемы искусственного интеллекта, то, например, С. Хокинг видит будущее в соревновании между здравым смыслом и технологическим прогрессом. Причем учёный подчеркивает, что если биологическая эволюция человеческого вида идёт очень медленно, то машины прогрессируют довольно быстро, однако со временем они смогут себя усовершенствовать. С. Хокинг прогнозирует победу искусственного интеллекта над человечеством в ближайшие сто лет. По мнению учёного, потенциал искусственного интеллекта в теории поможет справиться с болезнями, обнищанием и военными конфликтами. С другой стороны, электронный ум может стать последней разработкой в истории человечества, если не будут тщательно просчитаны все потенциальные риски и опасности [9, c. 61].

Робототехника и искусственный интеллект часто смешиваются друг с другом. Объединение этих двух наук, создание интеллектуальных роботов можно считать еще одним направлением искусственного интеллекта.

Наконец, существует множество программ искусственного интеллекта, каждая из которых образует почти самостоятельное направление. Как примеры можно привести программирование интеллекта в компьютерных играх, нелинейном управлении, интеллектуальные системы безопасности.

Машинное обучение – это раздел искусственного интеллекта, изучающий построение и исследование систем, которые могут самостоятельно учиться по данным. Например, система машинного обучения может быть натренирована на электронных сообщениях для различения спама и приемлемых сообщений. После обучения она может быть использована для классификации новых сообщений электронной почты на спам и не-спам. В основе машинного обучения рассматриваются представления и обобщения. Представление данных и функций оценки данных является частью всех систем машинного обучения, например, в приведённом выше примере сообщения по электронной почте мы можем представить письмо как набор английских слов, просто отказавшись от порядка слов.

Обобщение является свойством, которое система будет применять хорошо на невидимых экземплярах данных; условия, при которых это может быть гарантировано, является ключевым объектом изучения в сфере вычислительной теории обучения. Существует широкий спектр задач машинного обучения и успешного применения.

На искусственный интеллект возлагают надежду, чтобы помочь улучшить судебную практику: выявлять типовые правовые ситуации, разрабатывать алгоритмы действий (например, определиться с гарантийным сроком или сроком давности, установить вид нарушения субъективных прав и свобод, выбрать способ защиты и т.д.), сопоставлять с образцом (судебным прецедентом), абстрагироваться от обстоятельств, фактов, документов, вещей и других доказательств, не имеющих отношения к предмету рассмотрения, не охваченные предметом спора или нет, отображают выбранный истцом способ защиты, или не предусмотрены соответствующей нормой материального права, на которое ссылается истец, выявлять нетипичное поведение суда обычных условий, так называемые «аномальные» судебные решения, обрабатывать значительный объём информации, готовить проекты судебных решений и т.п.

Юридически и фактически возможными и релевантными направлениями и формами привлечения технологий искусственного интеллекта в юридическом практике, в частности в судопроизводстве, являются следующие: информационно-документальное обеспечение юридической практики, включающей автоматизированную интеллектуальную классификацию юридических документов, формирование и документальное ведение дел, выработка благодаря использованию технологий искусственного интеллекта проектов решения различных правовых проблем благодаря привлечению и анализа баз данных; интеллектуальное экспертно-аналитическое обеспечение юридической практики путём сопоставления технологиями искусственного интеллекта норм права, сравнение нормативно-правовых актов с целью определения их иерархии, установление норм и актов высшей юридической силы сопоставляемых; генерация и выдача экспертных оценок в рамках судебной экспертизы или мнения специалиста (применение баз знаний, электронных экспертных систем, автоматизированных систем поддержки правовых решений на основании искусственного интеллекта) [5, c. 311].

Таким образом, в настоящее время в сфере развития искусственного интеллекта характерны следующие направления исследований: развитие математической теории проектирования кибернетических систем, особенно распределённых, многопроцессорных и неоднородных; разработка алгоритмов обработки алгебро-логических структур данных; создание нового поколения моделей ума и умственных функций, на базе которых разработаны интеллектуальные комплексы и программные системы; разработка нескольких образцов интеллектуальных машин и программных прототипов для решения сложных интеллектуальных задач (доказательство теорем, аналитических преобразований, перевода с натуральных языков, распознавание изображений и языковых конструкций).

Создание, внедрение и использование искусственного интеллекта, несомненно, должно быть социально ориентированным и отвечать интересам безопасности человека, сохранение его личного пространства, воли и самосознания. В то же время разработка и использование систем искусственного интеллекта должно осуществляться только при условии соблюдения верховенства права, основополагающих прав и свобод человека и гражданина, демократических ценностей, а также обеспечение соответствующих гарантий при внедрении таких технологий.

Текст статьи
  1. Аграва, А. Искусственный интеллект на службе бизнеса: как машинное прогнозирование помогает принимать решения: / А. Агравал, Д. Ганс, А. Голдфарб; перевод с английского Е. Петровой. М.: Сбербанк, 2019. 235 с.
  2. Бутл Р. Искусственный интеллект и экономика: работа, богатство и благополучие в эпоху мыслящих машин: / Роджер Б.; перевод с английского В. Скворцов. М.: Интеллектуальная лит., 2020. 425 с.
  3. Душкин, Р.В. Искусственный интеллект / Р.В. Душкин. М.: ДМК Пресс, 2019. 279 с.
  4. Жданов А.А. Автономный искусственный интеллект: нервная система-машина адаптивного управления, анализ естественной системы управления, синтез моделей нервных систем, языковые явления, системы автономного искусственного интеллекта, практические приложения / А.А. Жданов. М.: БИНОМ. Лаб. знаний, 2008. 359 с.
  5. Кузнецов О.П. Избранные труды. Автоматы, языки и искусственный интеллект / О. П. Кузнецов. М.: Наука, 2016. 459 с.
  6. Мануилов Н.Ф. Искусственный интеллект / Н.Ф. Мануилов. Смоленск: Универсум, 2005. 562 с.
  7. Маркус Г. Искусственный интеллект: перезагрузка: как создать машинный разум, которому действительно можно доверять: / Г. Маркус, Эрнест Дэвис; перевод с английского В. Скворцов. М.: Интеллектуальная Лит., 2020. 322 с.
  8. Морхат П.М. Искусственный интеллект: правовой взгляд / П.М. Морхат. М.: Ин-т государственно-конфессиональных отношений и права, 2017. 257 с.
  9. Станкевич Л.А. Искусственный интеллект и искусственный разум в робототехнике: учебное пособие / Л.А. Станкевич, Е.И. Юревич. Санкт-Петербург: Изд-во Политехнического ун-та, 2012. 166 с.
  10. Сурова Н.Ю. Искусственный интеллект: монография / Н.Ю. Сурова, М.Е. Косов. М.: ЮНИТИ, 2021. 407 с.
Список литературы