Искусственный интеллект и Машинное обучение. Основы программирования на Python
Шрифт:
А в 1959 году Массачусетский Технологический Институт основывает лабораторию Искусственного интеллекта.
Идем дальше в следующее десятилетие. Уже в 1961 году первый робот внедряется на производстве автомобилей компании General Motors.
В 1965 году был изобретен первый чат-бот Eliza. Eliza должна была имитировать психотерапевта, который расспрашивал у пациента о его состоянии и предлагал возможные решения или просто мог посочувствовать собеседнику. Оказалось, что в разговоре с Элайзой люди испытывали примерно такие же эмоции и чувства, как и при общении с настоящим человеком.
В 1974 году было изобретено первое беспилотное транспортное средство в лаборатории Стэнфордского университета, оно станет прототипом для следующих лунных модулей.
В 1978 году Дуглас Леннон – создал самообучающуюся систему Эвриско. Эта система не только уточняла уже известные закономерности, но и предлагало новые. Через несколько лет Эвриско научилась решать такие задачи как: моделирование биологической эволюции, очистка поверхности от химикатов, размещение элементов на интегральных схемах.
В 1989 году Карнеги Мэллон создает беспилотный автомобиль с использованием нейронных сетей.
В 1988 году компьютер Deep Thought играет против чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова, но проигрывает ему, через 8 лет у них проходит очередная игра, и опять Каспаров оказывается сильнее компьютера. Но уже всего лишь через год, в 1997 году – сильно апгрейденный шахматный суперкомпьютер Deep Blue от IBM одерживает победу над Гарри Гаспаровым, и он становится первым компьютером, выигравшим у действующего чемпиона мира по шахматам. Начиная с 2000-х годов компьютеры стабильно выигрывают у людей.
В 1999 году компания Sony анонсирует собачку Айбо, навыки и поведение которой развиваются со временем. В этом же году впервые Массачусетский технологический институт показывает эмоциональный ИИ под названием Кисмет, который может распознавать эмоции людей и реагировать на них соответствующим образом.
В 2002 году начинается массовое производство автономных пылесосов iRobot, которые умеют перемещаться по дому самостоятельно, избегая препятствий.
В 2009 году Google подключается к гонке компаний по разработке собственного беспилотного автомобиля.
В 2011 году появляются Siri, Google Now и Cortana, умные виртуальные ассистенты. В 2014 году к ним присоединится Alexa от Amazon, а в 2017 году Алиса от Яндекса.
Помните мы говорили про Тест Тьюринга, который был изобретен Аланом Тьюрингом в 1950 году и был предназначен чтобы понять сможет ли ИИ обмануть человека и убедить его, что перед ним не компьютер, а человек. Так вот в 2014 году компьютерный чатбот Эжен Густман прошел этот тест, заставив треть жюри поверить, что компьютером управлял человек, а не ИИ.
В 2016 году Deep Mind от Google под названием Alpha Go побеждает чемпиона по игре в Го. Игра Го намного сложнее шахмат, здесь больше вариантов развития игры, и тем не менее Го стала второй игрой, в которой люди больше не могут выиграть.
В 2017 году после более чем 10 лет попыток и неудач, две команды независимо друг от друга разработали свои модели ИИ, компьютеры DeepStack и Libratus, которые смогли обыграть профессионалов в покер. В отличие от Го и шахмат, где все подчиняется строгим правилам, в покере на первый план выходит человеческий фактор. Потому что покер – во многом психологическая игра, построенная на эмоциях, невербальной коммуникации, умении блефовать и распознавать блеф.
Один из участников игры в покер с этими компьютерами так описал свои впечатления: «Это как играть с кем-то, кто видит все твои карты. Я не обвиняю нейросеть в нечестной игре, просто она действительно настолько хороша».
В 2015 году Илон Маск и Сэм Альтман, президент Y Combinator, основали компанию OpenAI, чтобы создать «открытый и дружественный» искусственный интеллект.
В 2017 году команда разработчиков OpenAI решила натренировать свою нейросеть в крупнейшей киберспортивной игре Dota 2. В этой игре играют команды по 5 человек, и они используют множество комбинаций из более чем сотни героев. У каждого из них есть свой набор навыков, За две недели нейросеть смогла обучиться и победить нескольких лучших игроков мира в режиме один на один, и сейчас ее создатели готовятся выпустить версию для основного режима, пять на пять.
Перемещаемся еще ближе к нашим дням. В начале 2018 году алгоритмы от Alibaba и Microsoft превзошли человека в тесте на понимание прочитанного текста.
В марте 2018 года небольшой робот собрал кубик Рубика за 0,38 секунды. Рекорд среди людей до этого составлял – 4,69 секунды.
Одним из самых важных прорывов в развитии ИИ, который может принести много пользы человечеству, стало то, что в мае 2018 искусственный интеллект стал лучше людей распознавать рак кожи.
Кроме распознавания заболеваний у пациентов, алгоритмы ИИ используются сегодня для исследования сворачивания белка, пытаясь найти лекарство от болезней Альцгеймера и Паркинсона. ИИ используется также для снижения уровня потребляемой энергии, и создания новых революционных материалов.
Искусственный интеллект активно применяется и в бизнесе – банки используют его для одобрения кредитов, а розничные компании применяют его для более точечных рекламных компаний и предложений для своих клиентов.
Почему же именно в наше время ИИ стал так быстро набирать скорость. Этому есть две причины. Во-первых, сейчас в мире производится огромное количество информации. Каждые два года, объем информации в мире удваивается. А как мы знаем, ИИ учится на имеющихся данных. И вторая причина – это наличие сильных вычислительных мощностей. Наши компьютеры сегодня достаточно сильные, чтобы они умели обрабатывать эти объемы информации в достаточно ограниченные сроки.
Итак, мы посмотрели на краткую историю развития ИИ. В одной из следующих глав мы посмотрим, чего же можно ожидать от развития ИИ в будущем.
Различие между ИИ, машинным обучением, глубинным обучением и нейронными сетями
Сегодня зачастую термины искусственный интеллект, машинное обучение (МО), глубокое обучение (ГО), нейронные сети (НС), Биг Дата используются взаимозаменяемо. И хотя они действительно очень связаны между собой, давайте разберемся что представляет собой каждое из этих понятий, и чем они отличаются.