Журнал "Системы Безопасности" № 3‘2024

Ц И Ф Р О В А Я Т Р А Н С Ф О Р М А Ц И Я , И И , И Н Т Е Р Н Е Т В Е Щ Е Й 114 июнь – июль 2024 www.secuteck.ru образом, чат-бот, получающий примеры текс- товых чатов, может научиться производить реалистичный обмен мнениями с людьми, а инструмент распознавания учится идентифи- цировать и описывать объекты на изображе- ниях, просматривая миллионы примеров. Основные виды ИИ. Примеры и особенности Программирование искусственного интеллекта фокусируется на трех когнитивных навыках: обучении, рассуждении и самокоррекции. 1. Процесс обучения. Этот аспект программи- рования ИИ фокусируется на сборе данных и создании правил того, как превратить данные в полезную информацию. Правила, называе- мые алгоритмами, предоставляют вычислитель- ным устройствам пошаговые инструкции по выполнению конкретной задачи. 2. Процесс построения рассуждения. Фокусиру- ется на выборе правильного алгоритма для достижения желаемого результата. Создание правил и алгоритмов, как ту или иную инфор- мацию нужно обрабатывать, чтобы получить необходимый результат. 3. Процесс самокоррекции. Предназначен для постоянной тонкой настройки алгоритмов и обеспечения максимально точных результа- тов. То есть процесс самосовершенствования, однако не на программном уровне, а на уровне алгоритма обработки информации и ее вери- фикации. На сегодняшний день можно выделить три вида искусственного интеллекта: ИИ узкого назначе- ния (слабый), ИИ общего назначения (силь- ный) и супер-ИИ. В их основе лежит общий принцип, но тем не менее они достаточно силь- но отличаются друг от друга. ИИ узкого назначения ИИ узкого назначения, также известный как слабый, – это ИИ в сегодняшнем понимании. Он запрограммирован на выполнение одной задачи, будь то мониторинг погоды, игра в шахматы или анализ данных для написания журналистских репортажей. Этот ИИ будет силен в чем-то одном и сможет даже обыгры- вать в шахматы гроссмейстеров, но ни на что более не будет способен. В отличие от ИИ общего назначения (сильного), ИИ узкого назначения не обладает человеческими чув- ствами и сознанием, а работает лишь в зара- нее заданном диапазоне. Все окружающие нас ИИ-решения – это примеры слабого ИИ, в том числе Google Assistant, Google Translate, Siri и другие инструменты обработки естественно- го языка. Кто-то может возразить и сказать, что это не так, ведь они способны взаимодейство- вать с людьми. Но все же это ИИ узкого назначения, потому что подобные машины слишком далеки от человеческого интеллекта, другими словами, они не могут думать само- стоятельно. К примеру, Siri не обладает созна- нием. Она просто выполняет ряд задач: обра- батывает человеческую речь, вводит получен- ный вопрос в поисковую систему и выдает ответ. Это объясняет, почему на абстрактные вопросы о смысле жизни и личных проблемах Siri или Google Assistant дают неопределенные ответы, которые часто не имеют смысла, или предлагают ссылки на статьи из Интернета. С другой стороны, на вопрос о погоде мы все- гда получаем точный ответ. Это доказывает, что голосовые помощники на основе ИИ не могут выходить за рамки знакомых задач. Хоть этот вид ИИ мы и называем слабым, не стоит вос- принимать такое определение буквально. ИИ узкого назначения – это серьезный технологи- ческий прорыв. Такие системы способны обра- батывать данные и выполнять задачи значи- тельно быстрее, чем любой человек, что поз- волило повысить общую производительность, а также качество жизни. В частности, такие ИИ- решения, как IBM Watson, разработаны для помощи врачам – они делают медобслужива- ние лучше, быстрее и безопаснее. Кроме того, слабый ИИ избавил нас от множества рутин- ных задач, от заказа пиццы (теперь это посиль- но Siri) до обработки больших массивов информации. Эта технология значительно улучшила нашу жизнь, поэтому мы не должны ее недооценивать. С появлением передовых технологий наподобие беспилотных автомоби- лей слабый ИИ также избавит нас от досадных реалий вроде пробок и предоставит больше свободного времени. Кроме того, ИИ узкого назначения служит строительным материалом для более фундаментальных систем, с которы- ми мы, вероятно, столкнемся в ближайшем будущем. ИИ общего назначения ИИ общего назначения (сильный ИИ) схож с человеческим интеллектом. Иными слова- ми, он может успешно выполнять любые умственные задачи, которые под силу людям. Именно такие системы мы видим в научно- фантастических фильмах, посвященных взаи- модействию человека с машинами, обладаю- щими чувствами и сознанием. Сейчас ком- пьютеры могут обрабатывать данные быстрее, чем мы. Но они не способны мыслить абстрактно, продумывать стратегию, а также использовать мысли и воспоминания, чтобы принимать обоснованные решения или выдвигать творческие идеи. Благодаря этому типу интеллекта мы превосходим машины. В то же время работу этих когнитивных меха- низмов сложнее всего понять, а значит, и сложнее воспроизвести. Ожидается, что сильный ИИ сможет рассуждать, справляться с проблемами, выносить суждения в условиях неопределенности, планировать, учиться, интегрировать предыдущие знания в процесс принятия решений, а также предлагать нова- торские идеи. Но для достижения всех этих целей исследователи должны придумать, как наделить машины сознанием. СуперИИ и системы будущего Оксфордский философ Ник Бостром опреде- ляет суперИИ так: "Это любой интеллект, значительно превосходящий когнитивные спо- собности человека практически во всех обла- стях". СуперИИ превзойдет людей во всех аспектах, от творчества до жизненной мудро- сти и решения проблем. Машины будут спо- собны демонстрировать интеллект, который мы не видели и у самых одаренных предста- вителей человечества. Это тот самый тип ИИ, беспокоящий многих, а по мнению Илона Маска, именно он приведет к вымиранию людей как вида. Еще одна классификация ИИ Однако существует еще одна классификация искусственного интеллекта. Аренд Хинтце, доцент интегративной биологии, информатики и инженерии в университете штата Мичиган, объяснил в статье 2016 г., что ИИ можно раз- делить на четыре типа, начиная с широко используемых сегодня интеллектуальных систем для решения конкретных задач и закан- чивая разумными системами, которых еще не существует. Вот эти типы: 1. Реактивные машины. Эти системы ИИ не имеют памяти и зависят от конкретной задачи. Примером может служить Deep Blue, шахмат- ная программа IBM, обыгравшая Гарри Каспа- рова в 1990-х. Deep Blue определяет фигуры на шахматной доске и делает прогнозы, но, поскольку у него нет памяти, он не использует прошлый опыт для обоснования будущих решений. Хорошо подходит для простых задач классификации и распознавании образов. Отлично справляется со сценариями, в кото- рых известны все параметры, и превосходит здесь людей, потому что выполняет вычисле- ния намного быстрее. Неспособен работать со сценариями, включающими несовершенную информацию или требующими исторического понимания. 2. Ограниченная память. У этих систем ИИ есть память, поэтому они могут использовать про- шлый опыт для обоснования будущих решений. В беспилотных автомобилях некоторые функ- ции принятия решений устроены именно таким образом. Системы подобного рода могут решать сложные задачи классификации, использовать исторические данные для прогно- зирования, способны выполнять сложные зада- чи (вышеупомянутые беспилотные авто), но все еще уязвимы для посторонних значений или негативных примеров. Это текущее состояние ИИ, и некоторые говорят, что мы "уперлись в стену". 3. Теория сознания. Теория сознания – это пси- хологический термин. Применительно к ИИ это означает, что система должна обладать соци- альным интеллектом, чтобы понимать эмоции. Этот тип ИИ сможет делать выводы о человече- ских намерениях и предсказывать поведение, что является необходимым навыком для систем ИИ, чтобы стать неотъемлемыми членами команд, состоящих из людей. Способен пони- мать человеческие мотивы и рассуждения. Пре- доставляет личный опыт каждому на основе его мотивов и потребностей. Учится на меньшем количестве примеров, потому что понимает мотивы и намерения. Считается следующей вехой в эволюции ИИ. 4. Самосознание. В этой категории системы ИИ обладают чувством собственного "я", дающим им сознание. Машины с самосознанием пони- мают свое текущее состояние. Интеллект чело- веческого уровня, который может даже обойти наш интеллект. Такого типа ИИ еще не существу- ет. Искусственный интеллект отличается от челове- ческого: он не устает, не поддается влиянию эмоций и способен обрабатывать огромные массивы информации за короткое время. Именно эти преимущества делают ИИ-решения эффективными в ряде отраслей.