CC BY
1295
Искусственный интеллект Artificial intelligence
Горохов Александр Владимирович
Специалист
Военная академия связи им. С.М. Буденного
Санкт-Петербург e-mail: sanya.gorokhov. 9 7@mail.ru
Gorokhov Alexander Vladimirovich
Marshal Budyonny Military Signal Academy
Saint Petersburg e-mail: sanya.gorokhov. 9 7@mail.ru
Мартынов Вячеслав Андреевич
Специалист
Военная академия связи им. С.М. Буденного
Санкт-Петербург e-mail: tesla. mva1996@gmail.com
Martynov Vyacheslav Andreevich
Marshal Budyonny Military Signal Academy
Saint Petersburg e-mail: tesla. mva1996@gmail.com
Гаврин Виталий Алексеевич
Специалист
Военная академия связи им. С.М. Буденного
Санкт-Петербург e-mail: gavrin96@mail.ru
Gavrin Vitaly Alekseevich
Marshal Budyonny Military Signal Academy
Saint Petersburg e-mail: gavrin96@mail.ru
Аннотация.
В данной статье рассказывается о том, что представляет собой искусственный интеллект и какого уровня развития он достиг на сегодняшний день, а также примеры систем искусственного интеллекта, которые существуют на данный момент развития информационных технологий. Посредством реализации на современных персональных компьютерах ИИ моделирует процессы мыслительной деятельности. К искусственному интеллекту относятся различные устройства, программное обеспечение, обладающие определенной часть интеллектуальности. Действующие решения на базе искусственного интеллекта на данный момент имеют незначительное применение.
Annotation.
This article talks about what artificial intelligence is and what level of development it has reached today, as well as examples of artificial intelligence systems that exist at the moment in the development of information technology.
Ключевые слова: искусственный интеллект; искусственный интеллект в развитии науки и техники; информационные технологии.
Key words: artificial intelligence; artificial intelligence in the development of science and technology; information technology.
Искусственный интеллект зародился как новое научное направление в середине XX века. В настоящее время наука и техника активно внедряют системы искусственного интеллекта (ИИ) в различные сферы жизни общества. Существует научное направление по исследованию искусственного интеллекта, которое собирает в себе различные достижения в различных сферах: нейрофизиологии, математики, кибернетики, психологии,
философии. В ближайшем будущем искусственный интеллект будет самостоятельно принимать решения, а также выполнять различные действия.
В 1950 году английский математик Алан Тьюринг предложил тест, идея которого определить может ли машина мыслить. Среди отечественных учёных первые работы в области искусственного интеллекта принадлежат Поспелову Дмитрию Александровичу, который первым в мире разработал подход к принятию решений, опирающиеся логико-лингвистические модели. Теории искусственного интеллекта переживают свое второе рождение с их развитием связаны многие прикладные науки и технологии.
Искусственный интеллект разделили на две части: кибернетику и нейрокибернетику. Основываясь на мнение нейрокибернетиков, искусственный интеллект должен быть схож с головным мозгом человека. Нейрокибернетики изучают структуры, которые похожи на человеческую нервную систему. Именно нейрокибернетики стали пытаться создавать системы элементов, сходных с нейронами. Так появилось направление нейронные сети в развитии искусственного интеллекта. Для кибернетиков изначально было не важно, как устроен мылящий механизм, поэтому они сосредоточились на равнозначности реакции человека и машины в плане принятия каких-то решений. На рисунке 1 представлены сферы применения искусственного
интеллекта.
Рисунок 1. Сферы применения искусственного интеллекта
В настоящее время искусственный интеллект используют для решения следующих задач:
• искусственный интеллект пытаются научить методам решения задач, которые требуют человеческого осмысления. Целью создания искусственный интеллекта является, обучение ЭВМ мыслить подобно людям, сознательно используя методы аналогии, дедукции, индукции, а также используя накопленные уже ранее фундаментальные знания.
• искусственный интеллект должен находить методику решения сложных задач, оптимизируя временные затраты, занимаемые объемы физической памяти и человекоресурсы.
• искусственный интеллект должен моделировать наивысшую нервную деятельность человека, в том числе для медицинских целей.
• искусственный интеллект должен использовать свои данные, чтобы самостоятельно обучаться [1].
В настоящее время для автоматизации процессов распознавания образов, управления, прогнозирования, создания экспертных систем применяют нейросети. Идея нейронных сетей родилась в рамках теории искусственного интеллекта как результат попытки имитировать способности биологических нервных систем к обучению и исправлению ошибок. Нейронная сеть — это модель биологических нейронных сетей мозга человека, в которой нейрон имитируется относительно простым элементом. Сеть может быть представлена направленным графом с взвешенными связями, в котором искусственные нейроны являются
Вопросы студенческой науки вершинами, а синаптические связи
Выпуск №4 (68), апрель 2022 — дугами. На рисунке 2 представлена модель нейронной сети, в которой
указан входной, скрытый и выходной слои.
Input Layer Hidden Layer Output Layer
Input 1
Рисунок 2. Модель нейронной сети
В последнее время резко возросли возможности систем искусственного интеллекта, при этом речь идет
об ускоренной обработке результатов из готовых данных на основе специально подобранных алгоритмов. Остается отметить, что Стивен Хокинг считает создание искусственного разума неизбежным и естественным для эволюции жизни на планете.
Классические труды Тьюринга и Неймана были направлены не на создание искусственного человеческого разума, а на выяснение того, что такое разум и насколько он отделен от физического и анатомического. Человек, создавая машины, делает это строго индивидуально и фантазии для какого-то очередного изобретения может просто не хватить. Научив машину что-то делать, создатель не может предусмотреть наперед будущее. Машина будет копировать его решения и алгоритмы, имитируя обучение, как это делают современные нейронные сети. Современные системы искусственного интеллекта обладают солидной памятью, поэтому такие программы часто не закономерность ищут, а перебирают имеющиеся данные. Создать машину, которая имеет очень маленький объем памяти, но отлично обучается, пока нет возможности.
Принцип работы ИИ заключается в сочетании большого объема данных с возможностями быстрой, итеративной обработки и интеллектуальными алгоритмами, что позволяет программам автоматически обучаться на базе закономерностей и признаков, содержащихся в данных. ИИ представляет собой комплексную дисциплину со множеством теорий, методик и технологий. Ее главными направлениями являются следующие:
• машинное обучение — это область знаний, исследующая алгоритмы, которые обучаются на данных с целью найти закономерности. В нем используются методы нейросетей, статистики, исследования операций для выявления скрытой полезной информации в данных;
• нейросеть — это математическая модель, а также её программное или аппаратное воплощение,
построенная по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей;
• в глубоком обучении используются сложные нейросети со множеством нейронов и слоев. Для обучения этих глубоких нейросетей, а также для обнаружения сложных закономерностей в огромных массивах данных используются повышенные вычислительные мощности и усовершенствованные методики;
• когнитивные вычисления — направление искусственного интеллекта, задачей которого является обеспечение процесса естественного взаимодействия человека с компьютером, аналогичного взаимодействию между людьми. Конечная цель искусственного интеллекта и когнитивных вычислений — имитация когнитивных процессов человека компьютером благодаря интерпретации изображений и речи с выдачей соответствующей ответной реакции;
• компьютерное зрение распознавание шаблонов и глубокое обучение для распознавания изображений
и видео;
• обработка естественного языка — это способность компьютеров анализировать, понимать и синтезировать человеческий язык, включая устную речь. Сейчас мы уже можем управлять компьютерами с помощью обычного языка, используемого в повседневном обиходе [2].
Существует масса приложений искусственного интеллекта, каждое из которых образует почти самостоятельное направление. В качестве примеров можно привести программирование интеллекта в компьютерных играх, нелинейное управление, интеллектуальные системы информационной безопасности. В перспективе предполагается тесная связь развития искусственного интеллекта с разработкой квантового компьютера, так как некоторые свойства искусственного интеллекта имеют схожие принципы действия с квантовыми компьютерами [3].
Применение искусственного интеллекта является важным трендом в создании перспективных систем управления поля боя и вооружением. С помощью искусственного интеллекта возможно обеспечить оптимальный и адаптивный к угрозам выбор комбинации сенсоров и средств поражения, скоординировать их совместное функционирование, обнаруживать и идентифицировать угрозы, оценивать намерения противника. Существенную роль искусственный интеллект играет в реализации тактических систем дополненной реальности. ИИ позволяет обеспечить классификацию и семантическую сегментацию изображений, локализацию и идентификацию мобильных объектов для эффективного целеуказания. Также большую роль играет применение ИИ в развитии боевых автономных робототехнических систем [4]. Вектор развития данных технологий полностью определяет развитие экономики и человеческого общества, стимулируя научное познание и расширяя возможности людей. Дальнейшее развитие обещает решить насущные проблемы человечества и ввести цивилизацию в постиндустриальный период существования.
Список используемой литературы:
1. https://www.e-xecutive.ru/wiki/index.php/Искусственный_интеллект
2. https://www.sas.com/ru_ru/insights/articles/analytics/what-is-artificial-inteUigence.html
3. https://talkon.ru/materials/scipop/Po_obrazu_i_podobiyu_Kakikh_vysot_dostig_iskusstvennyy_intellekt_i_s toit_li_ego_boyatsya/
4. https://ru.wikipedia.org/wiki/Искусственный_интеллект
