Развитие искусственного интеллекта в российской федерации реферат
Обновлено: 30.06.2024
По своей сути процессы адаптации являются оптимизационными процессами.
Дж . Холланд , Adaptation in natural and artificial systems.
Понятие искусственный интеллект, как впрочем и просто интеллект, весьма расплывчаты. Если обобщить все сказанное за последние тридцать лет, то оказывается, что человек просто хочет создать себе подобного в той или иной форме, хочет, чтобы какие-то действия выполнялись более рационально, с меньшими затратами времени и энергии. С конца 40-х годов ученые все большего числа университетских и промышленных исследовательских лабораторий устремились к дерзкой цели: построение компьютеров, действующих таким образом, что по результатам работы их невозможно было бы отличить от человеческого разума. В последнее время наблюдается возрастание интереса к искусственному интеллекту, вызванное повышением требований к информационным системам. Умнеет программное обеспечение, умнеет бытовая техника. Мы неуклонно движемся к новой информационной революции, сравнимой по масштабам с развитием Интернета, имя которой – искусственный интеллект.
Только создав Разум творец смог почувствовать себя Творцом
Наш мир устроен гораздо сложнее чем мы можем себе представить. Но несмотря на это, даже тот поток информации который человек может воспринять и обработать за определённую единицу времени, неимоверно велик. Чего только стоит одна графика? Что говорить про отдельные случаи, когда этот поток увеличивается (гипноз, медитирование, магическое воздействие на окружающий мир).
Но это в идеале. Слепой человек лишен графического потока, парализованный — лишен осязательной информации, и т.д. То есть в принципе интеллект может функционировать в замкнутом пространстве, не реагируя на внешние факторы. И для этого уже не требуется та вычислительная мощность, в которой нуждается здоровый человек. Для создания ИИ уже достаточно вычислительной мощности современных компьютеров. Но необходима особая структура оперативной памяти, отличная от ёмкостной. Оперативная память должна быть токовой.
Что собой представляет, привычная для пользователя компьютера, оперативная память? Это микросхемы, чипы, построенные из ёмкостных ячеек. Каждая ячейка имеет свой адрес (координаты). Заполненная ячейка – заряженная ёмкость (1), пустая – разряженная (0). На обработку каждой ячейки, запись, стирание, считывание процессор выделяет отдельные циклы. То есть так он (компьютер) и работает: считывает, считает, записывает результат.
Все уже, наверное, слышали об электромеханических собаках в Японии, способных узнавать хозяина в лицо, выполнять некоторые простейшие команды и имеющие некоторую способность к обучению. Слышали и про холодильники с выходом в Интернет и про внедрение Microsoft в будущие версии Windows элементов искусственного интеллекта.
В подобном развитии области искусственного интеллекта нет ничего необычного. Здесь уместно привести гипотезу о встречной эволюции человека и компьютера: человек сначала учиться видеть, ходить, разговаривать, а уже потом развивает способности к вычислениям и логическим выводам. Компьютер же наоборот, рождается как вычислительная система, базирующаяся на формальной логике, в процессе развития приобретает способности к распознаванию образов, синтезу речи и управлению в реальном времени. [2]
Содержание работы
Содержимое работы - 1 файл
реферат2.docx
Санкт-Петербургский Государственный Университет
Технологии и Дизайна
Факультет информационных технологий и машиноведения
Кафедра прикладной информатики
Выполнила: Коровашкова М.И.
Проверила: Якуничева Е.Н.
Содержание.
Предисловие………………………………………………… …………………………….1
Глава2.Предпосылки развития науки искусственного интеллекта……………….5
2.1.История развития искусственного интеллекта в СССР и России…….. .5
Глава3.Подходы к пониманию проблемы……………………………………. ……..6
3.1.1.Тест Тьюринга и интуитивный подход…………………………………..6
3.2.1.Модели и методы исследований………………………………………….. ..9
3.2.2.Работа с естественными языками………………………………………….9
Глава4.Современный искусственный интеллект…………………………………..11
Глава 5.Связь с другими науками и явлениями культуры……………………. 12
5.1.Компьютерные технологии и кибернетика……………………………….13
5.2.Психология и когнитология……………………………………………… …13
Отношение к искусственному интеллекту
Мне всегда казалось, что компьютеры были придуманы специально, чтобы приблизиться к человеческому интеллекту.
Древний человек окинул взглядом вокруг себя и заметил, что вокруг что-то происходит, и что он вообще может что-то замечать, он начал задумываться о том, как именно он это делает.
Язык для осознания мира первый человек не использовал, но прекрасно отличал одно от другого, таким образом, всегда знал знакомые места, знакомых людей и знакомое поведение.
Постепенно он становился всё более образованным (образовывал себя ), и понимал, что многое вокруг можно описать, изучить и повторить при необходимости. Многое вокруг можно использовать. Знания становились всё надёжнее, им можно было верить. Их можно было передавать друг другу и пользоваться везде и всегда. Появилась письменность, арифметика.
Когда человек понял, что он может заставить работать не только другого человека, но и соорудить автоматические приспособления для выполнения работ, он с большим воодушевлением взялся за это.
И что же самое интересное? Столько интересного есть в мире, но самое ближайшее — человеческое тело и разум открыли на сегодня далеко не все свои секреты.
Лучшим доказательством в познании себя и есть рабочая модель интеллекта.
Любая новая личность получает доступ к общим, добытым на протяжении веков знаниям и вносит свой вклад. Существование этих знаний и их сохранность, правдивость определяет прогресс цивилизации.
Процитированное в преамбуле определение интеллекта, данное Джоном Маккарти в 1956 году на конференции в Дартмутском университете, не связано напрямую с пониманием интеллекта у человека. Согласно Маккарти, ИИ-исследователи вольны использовать методы, которые не наблюдаются у людей, если это необходимо для решения конкретных проблем.
В то же время существует и точка зрения, согласно которой интеллект может быть только биологическим феноменом.
Участники Российской ассоциации искусственного интеллекта дают следующие определения искусственного интеллекта:
Научное направление, в рамках которого ставятся и решаются задачи аппаратного или программного моделирования тех видов человеческой деятельности, которые традиционно считаются интеллектуальными.
Свойство интеллектуальных систем выполнять функции (творческие), которые традиционно считаются прерогативой человека. При этом интеллектуальная система — это техническая или программная система, способная решать задачи, традиционно считающиеся творческими, принадлежащие конкретной предметной области, знания о которой хранятся в памяти такой системы. Структура интеллектуальной системы включает три основных блока — базу знаний, решатель и интеллектуальный интерфейс.
Глава2.Предпосылки развития науки искусственного интеллекта
История искусственного интеллекта
История искусственного интеллекта как нового научного направления начинается в середине XX века. К этому времени уже было сформировано множество предпосылок его зарождения: среди философов давно шли споры о природе человека и процессе познания мира, нейрофизиологи и психологи разработали ряд теорий относительно работы человеческого мозга и мышления, экономисты и математики задавались вопросами оптимальных расчётов и представления знаний о мире в формализованном виде; наконец, зародился фундамент математической теории вычислений — теории алгоритмов — и были созданы первые компьютеры.
2.1.История развития искусственного интеллекта в СССР и России
В СССР работы в области искусственного интеллекта начались в 1960-х годах. В Московском университете и Академии наук был выполнен ряд пионерских исследований, возглавленных Вениамином Пушкиным и Д. А. Поспеловым.
В 1966 году В. Ф. Турчиным был разработан язык рекурсивных функций Рефал.
Российский НИИ искусственного интеллекта создан Государственным Комитетом РСФСР по делам науки и высшей школы в июле 1991 на базе Государственной научной фирмы "Интеллектуальные технологии", образованной научным коллективом, сформировавшимся в Сибирском Отделении АН. До последнего времени находился в ведении Федерального Агентства по информационным технологиям как хозрасчетное предприятие (Государственная аккредитация за № 2019 от 25.11.99).
В настоящее время Институт находится в процессе приватизации.
Нашим коллективом созданы прототипы ряда интеллектуальных технологий и систем нового поколения, которые могут занять ведущие позиции в основных стратегических секторах отечественного и мирового программного рынка, найти эффективное применение в информатизации деятельности центральных, отраслевых и региональных администраций, а также организаций любых форм собственности.
Разработки Фирмы базируются на оригинальных ноу-хау, весьма компактны и эффективны.
Глава3.Подходы к пониманию проблемы
Единого ответа на вопрос, чем занимается искусственный интеллект, не существует. Почти каждый автор, пишущий книгу об ИИ, отталкивается в ней от какого-либо определения, рассматривая в его свете достижения этой науки.
нисходящий (англ. Top-Down AI), семиотический — создание экспертных систем, баз знаний и систем логического вывода, имитирующих высокоуровневые психические процессы: мышление, рассуждение, речь, эмоции, творчество и т. д.;
восходящий (англ. Bottom-Up AI), биологический — изучение нейронных сетей и эволюционных вычислений, моделирующих интеллектуальное поведение на основе биологических элементов, а также создание соответствующих вычислительных систем, таких как нейрокомпьютер или биокомп ьютер.
Последний подход, строго говоря, не относится к науке о ИИ в смысле, данном Джоном Маккарти, — их объединяет только общая конечная цель.
3.1.1.Тест Тьюринга и интуитивный подход
Рис1. Диаграмма: поведение человека и разумное поведение
ГОСТ
Состояние развития искусственного интеллекта в России
По данным компании Microsoft, российские компании входят в число лидеров по внедрению ИИ: этой деятельностью занимаются около трети предприятий IT-направленности, тогда как в мире соответствующий показатель составляет около 20%. Руководители предприятий России, по мнению корпорации, оказались на втором месте по положительному отношению к использованию ИИ в производстве и бизнесе. Эта статистика выглядит несколько неожиданной на фоне постоянных упреков в технологическом отставании в адрес отечественной экономики, поэтому небезынтересно проанализировать статистику из других источников.
Сайт AI Index, анализирующий связанные с развитием ИИ научные публикации, предоставляет такую информацию. Теоретических работ по ИИ в 2018 г. было издано:
- в Евросоюзе - более 17 000;
- в Китае - около 15 000;
- в США - 10 000.
Россия в данной сводке не упоминается.
Интересен доклад Всемирной организацией интеллектуальной собственности, где перечисляются 30 компаний и институтов, зарегистрировавших за период 2013–2016 гг. наибольшее количество патентов по тематике ИИ. Первое место в нем занимает IBM с 8290 патентами; Microsoft зарегистрировала 5930 патентов. Далее в списке значатся Toshiba, Samsung, NEC, Fujitsu, Hitachi, Panasonic, Canon. В 30-ку входят также европейские Siemens, Bosch, Philips и Nokia. Китай представлен государственной компанией State Grid Corporation of China. Это говорит о том, что в США, Европе и развитых странах Азии деятельность по развитию ИИ носит не только теоретический, но и прикладной характер. Упоминания о российских компаниях отсутствуют, к сожалению, и здесь.
Еще один подход к оценке развития ИИ в стране - анализ количества стартапов, связанных с этим направлением. Статистику за 2018 г. в этом разрезе предоставляет Институт немецкой экономики, расположенный в Кельне. В лидерах здесь снова оказались США (1400 стартапов), Евросоюз (730) и Китай (400). В РФ же за этот период, по данным компании Roland Berger, основано 19 стартапов, связанных с ИИ. Для сравнения: в Германии – 106, во Франции – 109, в Израиле – 362.
Готовые работы на аналогичную тему
Рисунок 1. Количество ИИ-стартапов по странам. Автор24 — интернет-биржа студенческих работ
Эти данные свидетельствуют не столько об отставании нашей страны, сколько о свойственном стремлении к изолированности, нежелании участвовать в международных проектах и рейтингах.
Российские достижения в сфере ИИ
Было бы неправильным сказать в связи с вышеизложенным, что Россия безнадежно отстала в области разработок, связанных с ИИ. В нашей стране за последние годы появилось немало успешных проектов в этом направлении. Рассмотрим некоторые из них.
Рисунок 2. Направления развития ИИ в России. Автор24 — интернет-биржа студенческих работ
Интеллектуальный поиск компании Яндекс
Яндекс использует ИИ в своих поисковых технологиях уже много лет. В компании формируется нейронная сеть, позволяющая добавлять в интерпретацию поискового запроса элементы интуиции. Каждый уникальный запрос кодируется векторным числом, отражающим его семантику. Применение такого подхода ускоряет обработку результатов. При этом запрос и ответ могут даже не содержать общих фраз, хотя и совпадать по смыслу.
ИИ задействован также в проекте Яндекс.Дзен, предлагающий пользователям материалы, соответствующие их вкусам, а также в сервисах Яндекс.Аудитории и Яндекс.Директ, позволяющих монетизировать деятельность сайтов.
Лингвистические алгоритмы Abbyy
Компания ABBYY - одна из старейших IT-фирм на отечественном рынке. Разрабатываемые ей приложения предназначены для распознавания текста и других сложных обработок, связанных с естественными языками. ИИ здесь используется для выявления семантических закономерностей, ускорения поиска по тексту, для перевода отсутствующих в стандартных словарях слов и фраз с одного языка на другой. Их система Compreno разрабатывалась в течение 10 лет. Затраты на этот проект приближаются к $100 млн.100 млн.
Рисунок 3. Этапы работы ABBYY Compreno. Автор24 — интернет-биржа студенческих работ
Распознавание лиц от VisionLabs и N-Tech.Lab
Технология VisionLabs входят в тройку лидеров в своей области деятельности. Ее суть заключается в преобразовании изображения в компактный код, что позволяет сравнивать порядка миллиарда фотографий за 2 секунды.
Компания N-Tech.Lab с 2015 г. также разрабатывает технологии распознавания лиц, используя для этого нейронные сети. Их алгоритм FaceN оказался лучшим на мировом чемпионате The MegaFace.
Логика от "Мивар"
В компании Мивар занимаются автоматизацией логических умозаключений. Они отказались от методики полного перебота вариантов и создали алгоритм, позволяющий обрабатывать системы логических выражений, содержащие несколько миллионов условий. При этом обработка может вестись на обычном персональном компьютере.
Данными примерами не исчерпывается список достижений российских компаний в области ИИ, хотя, к сожалению, следует отметить, что эти проекты сосредоточены в основном с столицах. Это лишний раз свидетельствует о неравномерности развития регионов РФ.
- Для учеников 1-11 классов и дошкольников
- Бесплатные сертификаты учителям и участникам
Искусственный интеллект в России .
Искусственный интеллект (ИИ; англ. Artificial intelligence, AI) — (1) наука и технология создания интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных компьютерных программ; (2) свойство интеллектуальных систем выполнять творческие функции, которые традиционно считаются прерогативой человека.
ИИ связан со сходной задачей использования компьютеров для понимания человеческого интеллекта, но не обязательно ограничивается биологически правдоподобными методами
В последнее время в сфере ИИ произошло много удивительных научных прорывов. Пожалуй, самым громким из них стала победа программы DeepMind AlphaGo над одним из сильнейших игроков в го.
К тому же технологии искусственного интеллекта все шире применяются на практике. Их уже давно приспособили для решения бизнес-задач. Но сейчас феномен ИИ открывается для массовой аудитории. Сервисы на базе нейросетей входят в жизнь обывателей и получают громадный виральный эффект.
Искусственный интеллект внедряется сегодня практически повсеместно, а в ближайшие десять лет процесс его проникновения в нашу жизнь будет только ускоряться. Игнорировать это невозможно, тем более что у искусственного интеллекта есть не только сторонники, но и активные критики, и даже ярые противники.
"Искусственный интеллект может стать худшим из того, что когда-либо происходило с людьми"
Однако проблемами безопасности искусственного интеллекта заняты лишь единицы. Это послужило поводом для создания "Партнерства по искусственному интеллекту на пользу людям и обществу" (Partnership on Artificial Intelligence to Benefit People and Society), куда вошли представители Google, Amazon, IBM, Facebook и Microsoft. Цели этой организации заключаются не только в том, чтобы систематизировать, исследовать и демонстрировать возможности искусственного интеллекта, но и в том, чтобы попытаться найти ответы на базовые этические вопросы.
Исследованиями в области искусственного интеллекта занимаются специалисты из разных стран. Осознавая огромные перспективы высокоинтеллектуальных систем, российские разработчики также уделяют этому направлению особое внимание.
Компания Яндекс уже на протяжении нескольких лет применяет технологии искусственного интеллекта в своих поисковых механизмах. В настоящий момент работа ведется над созданием нейронной сети, способной вывести принцип работы поисковика на новый революционный уровень. Традиционный алгоритм поиска основан на сопоставлении содержания запроса с контентом анализируемых страниц. Безусловно, все это делается с некоторыми дополнениями и расширениями – запросы переформулируются, добавляются синонимы, переводятся на другой язык и т.д.
В новом подходе каждому запросу ставится в соответствие некое векторное число, наиболее точно отражающее его смысл. Далее поиск осуществляется по этому числу. При этом запрос и ответ могут не иметь ни одного общего слова. Все, что их будет объединять – это одинаковый смысл содержимого.
Компания ABBYY является признанные мировым лидеров в области интеллектуальной обработки данных и лингвистики. Компания разработала решения, позволяющие с помощью технологий искусственного интеллекта распознавать текстовые данные, работать с печатными документами и файлами в формате PDF, самостоятельно осуществлять ввод данных в информационные системы компаний, производить корпоративный семантический поиск, а также находить переводы незнакомых слов и фраз.
Одним из главных достижений ABBYY является система Compreno, позволяющая анализировать и понимать текст на естественном языке. Над созданием данной системы специалисты компании работали около 10 лет. Стоимость проекта составила более $80 млн.
Высокоточные алгоритмы распознавания образов были получены в результате использования нейронных сверточных сетей, обученных с помощью методов глубокого обучения и многомиллионных массивов данных, что, по словам представителей компании, является существенным преимуществом выпускаемого продукта. Малый размер ключа извлекаемого из фотоизображения позволяет проводить сравнения 500 миллионов ключей менее чем за 1 секунду.
Платформа распознавания лиц VisionLabs LUNA - флагманский продукт компании. LUNA позволяет в режиме реального времени анализировать колоссальные объемы фото- и видеоданных с целью определения в них лиц людей и сравнения их с многомиллионными базами данных. На базе данной технологии также создан облачный сервис FACE_IS, который может связывать клиентов с предшествующей историей их покупок и помогать выстраивать взаимодействие с брендом. Решения компании являются plug’&’play, по умолчанию имеют интеграцию с большинством баз данных, CRM и BI-систем, и не требуют от пользователей замены оборудования, так как интегрируются в их существующую IT- инфраструктуру.
Компания N-Tech.Lab была основана в 2015 году и занимается распознаванием лиц с помощью нейронных сетей. В декабре 2015 года алгоритм FaceN занял первое место в мировом чемпионате по распознаванию лиц The MegaFace, сумев обойти разработчиков Google. Задание заключалось в том, чтобы выделить в миллионной базе фотографий изображения одних и тех же людей.
По словам представителей компании, разработанный алгоритм позволяет распознавать фотографии даже лучше человека. Помимо традиционных инвариантных признаков (величина глаз, размер губ и т.д.), система находит такие инвариантные признаки, который человеческий глаз выделить не способен.
Национальная стратегия определяет две ключевые точки развития ИИ в России — 2024 и 2030 годы. Предполагается, что к первой дате страна значительно улучшит позиции в этой сфере, а к 2030 году ликвидирует отставание от развитых стран и добьется мирового лидерства в отдельных направлениях, связанных с ИИ. Внедрять технологии ИИ российские власти планируют в том числе через государственные национальные проекты.
К приоритетам развития ИИ в России относится:
Ускорение технологического развития РФ за счет увеличения количества организаций, осуществляющих технологические инновации, до 50% от их общего числа;
Обеспечение ускоренного внедрения цифровых технологий в экономику и социальную сферу;
Создание в базовых отраслях экономики, прежде всего в обрабатывающей промышленности и агропромышленном комплексе, высокопроизводительного экспортно ориентированного сектора, развивающегося на основе современных технологий и обеспеченного высококвалифицированными кадрами.
Стратегия также обозначает ряд задач, которые необходимо решить для успешного развития технологий ИИ в России, в числе которых:
Создание высокопроизводительных рабочих мест;
Обеспечение конкурентоспособных условий труда для специалистов в сфере ИИ;
Привлечение специалистов из-за рубежа;
Поддержка экспорта продуктов и услуг, созданных с использованием ИИ;
Создание стимулов для развития корпоративной науки и исследований;
Формирование комплексной системы безопасности при создании, развитии, внедрении и использовании технологий ИИ.
ИИ все чаще используется в производственных системах предприятий и основных бизнес-процессах. Ожидается, что к 2024 году в разработку технологий и процессов ИИ будут внедрять 75% предприятий, а 86% предприятий перейдут на ИИ к 2025 году. Судя по опыту Huawei, основанному на более чем 600 проектах, использование ИИ в производственных системах принесет промышленникам огромную пользу.
Huawei применяет ИИ ко всем своим основным бизнес-процессам. ИИ применялся более чем в 200 сценариях, таких как продажи, НИОКР, производство, поставка и доставка, и создал более 10 000 цифровых сотрудников для Huawei.
В Шэньчжэне было разработано решение для систематического управления дорожным движением на базе искусственного интеллекта, основанное на обратной связи в режиме реального времени о дорожных условиях и на опыте экспертов. Загруженность дорог уменьшилась на 8%, а средняя скорость транспортных средств увеличилась на 6,21%.
ИИ также оптимизирует процессы и способствует инновациям. Например, благодаря синергии между облаком, 5G, искусственным интеллектом и периферийными вычислениями беспилотные летательные аппараты могут интеллектуально проверять электросети, шахты, порты и другие объекты инфраструктуры, которые являются жизненно важными для города, что приводит к 80-кратному повышению эффективности их работы.
Читайте также: