(этот блог изначально был написан для Европейского альянса ИИ; не стесняйтесь присоединиться к этой платформе, посвященной гражданам Европы для обсуждения политики ЕС в отношении ИИ)

В настоящее время искусственный интеллект (ИИ) повсеместен. Мы вряд ли сможем открыть газету или настроиться на выпуск новостей, не получив рассказ об ИИ. ИИ, наверное, самая обсуждаемая технология. Но для разных людей ИИ означает разные вещи.

Я работаю в области искусственного интеллекта как в промышленности, так и в академических кругах с конца 80-х годов. В 86 году разработал свою первую систему искусственного интеллекта, экспертную систему для определения права на получение социального жилья. С тех пор я был свидетелем взлетов и падений, зимы и ажиотажа в этой области. Никогда раньше не было такого уровня волнения и страха со стороны стольких людей во многих областях, как мы наблюдаем в последние пару лет. ИИ прорывается во многих областях применения, и результаты его впечатляют даже самых знающих экспертов. Этому развитию способствуют три основных фактора: растущая доступность больших объемов данных, улучшенные алгоритмы и значительная вычислительная мощность. Однако только из этих трех алгоритмов можно по праву рассматривать как вклад области искусственного интеллекта.

В последнее время осознание того, что искусственный интеллект может повлиять на нашу жизнь и что в нашем мире нет других технологий, которые делали раньше, по праву вызывает множество вопросов, касающихся его этических, правовых, социальных и экономических последствий. Правительство, предприятия и общественные организации выступают с предложениями и декларациями о своей приверженности подотчетному, ответственному и прозрачному подходу к ИИ, в котором ведущую роль играют общечеловеческие ценности и этические принципы. Это очень необходимая разработка, которой я посвятил свои исследования последние несколько лет. Ответственность в ИИ начинается с правильного повествования об ИИ, которое демистифицирует возможности и процессы технологий ИИ и позволяет всем участвовать в обсуждении роли ИИ в обществе. В этой короткой статье я попытаюсь объяснить, что такое ИИ, начав с описания того, чем он не является.

ИИ не алгоритм

«Алгоритм» достигает волшебных пропорций, используется справа и слева для обозначения многих вещей, де-факто воплощая или рассматриваемый как синоним всего ИИ. ИИ существует уже около 80 лет, но алгоритмы намного старше этого [1]. ИИ использует алгоритмы, но также и любые другие компьютерные программы или инженерные процессы. Алгоритмы далеки от волшебства. Фактически, самое простое определение алгоритма - это рецепт, набор точных правил для достижения определенного результата. Каждый раз, когда вы складываете два числа, вы используете алгоритм, как и при выпечке яблочного пирога. Да и сам по себе рецепт ни разу не превратился в яблочный пирог. Конечный результат вашего пирога больше зависит от ваших навыков выпечки и выбора ингредиентов. То же самое относится к алгоритмам ИИ: по большей части результат зависит от его входных данных и способностей тех, кто его обучил. И поскольку у нас есть выбор использовать органические яблоки для приготовления нашего пирога, в ИИ у нас также есть выбор использовать данные, которые уважают и обеспечивают справедливость, конфиденциальность, прозрачность и все другие ценности, которыми мы дорожим. Это то, о чем и говорит Ответственный ИИ, и он включает в себя требование тех же требований от тех, кто разрабатывает системы, которые влияют на нас.

ИИ не машинное обучение

Машинное обучение, и в частности нейронные сети, или глубокое обучение, - это подмножество ИИ, которое использует статистические методы, позволяющие компьютерам воспринимать некоторые характеристики своей среды. Современные методы особенно эффективны при восприятии изображений, письменного или устного текста. Анализируя многие тысячи примеров (обычно несколько миллионов), система способна идентифицировать общие черты в этих примерах, что затем позволяет ей интерпретировать данные, которые она никогда раньше не видела, что часто называют предсказанием. Несмотря на то, что результаты современных алгоритмов машинного обучения впечатляют и выходят далеко за рамки ожиданий, этот процесс далеко не волшебство, а результат применения известных математических и статистических методов. Более того, современные алгоритмы хрупкие (изменение только одного пикселя в изображении может привести к совершенно другой классификации), их трудно обобщить (обучение должно начинаться с нуля каждый раз, когда машина должна изучить другую задачу), а восприятие - лишь один из компонентов интеллекта. для создания интеллектуальных машин необходимо больше.

Краткое определение ИИ

AI включает машинное обучение и основан на алгоритмах. Однако конечной целью ИИ является разработка компьютерных систем, способных имитировать человеческий интеллект. Термин «искусственный интеллект» был придуман в 50-х годах Джоном Маккарти, который определил его как попытку разработать машину, которая могла бы рассуждать как человек, была способна к абстрактному мышлению, решению проблем и самосовершенствованию. Задача оказалась намного сложнее, чем ожидали первоначальные ученые, и даже нынешние успехи ИИ в области машинного обучения очень далеки от достижения этих целей. Цель этой статьи не в том, чтобы размышлять о осуществимости этого начинания, а в том, чтобы дать краткое практическое определение. ИИ - это больше, чем восприятие, это рассуждение. Помимо машинного обучения, ИИ включает в себя представление знаний, планирование, работу с неопределенностью, доказательство теорем, когнитивную робототехнику и взаимодействие человек-агент / робот, и это лишь некоторые из этих областей.

Заимствуя определение, данное в основополагающем учебнике по ИИ [2], я бы сказал, что ИИ - это дисциплина разработки компьютерных систем, способных воспринимать окружающую среду и обдумывать, как лучше всего действовать в соответствии с ней, чтобы достичь своей собственной целей, предполагая, что среда содержит других агентов, похожих на нее. Таким образом, ИИ - это автономия, чтобы решать, как действовать, адаптируемость, чтобы учиться на изменениях, затронутых в окружающей среде, и интерактивность быть внимательным к действиям и целям других агентов в этой среде и решать, когда сотрудничать или конкурировать.

Ответственный, этичный подход к ИИ обеспечит прозрачность процесса адаптации, ответственность за уровень автоматизации, на котором система способна рассуждать, и подотчетность в отношении принципов, лежащих в основе ее взаимодействия с другими, особенно с людьми.

Примечания

[1] Слово алгоритм происходит от слова al-wārizmī 'человек wārizm' (ныне Хива), имени, данного математику IX века Абу Джафару Мухаммаду ибн Мусе, автору широко переводимых работ по алгебре и математике. арифметика. (источник Википедия)

[2] Рассел и Норвиг (2009): Искусственный интеллект: современный подход, 3-е издание. Pearson Education.