CC BY
0
УДК 004.8 ББК 32.813
DOI 10.22394/1682-2358-2023-5-92-99
AV. Sinelshchikov, postgraduate student of the Criminal Law, Criminalistics and Criminology Department, N.P. Ogarev Mordovian State University
ARTIFICIAL INTELLIGENCE: DEVELOPMENT STAGES
AND THE CURRENT STATE
The main stages of the artificial intelligence technology development from ancient Greek times art perception to the present are considered.
Key words and word-combinations: artificial intelligence, computer programs, development, designing a project.
А.В. Синельщиков, аспирант кафедры уголовного права, криминалистики и криминологии Мордовского государственного университета имени Н.П. Огарева (email: saneksin_7@mail.ru)
Аннотация. Рассматриваются основные этапы развития технологий искусственного интеллекта начиная с художественного восприятия в древнюю эпоху и до настоящего времени.
Ключевые слова и словосочетания: искусственный интеллект, компьютерные программы, разработка, проектирование.
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ: ЭТАПЫ РАЗВИТИЯ И СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ
И скусственный интеллект как раздел информатики и техники (робототехники), целью которого является имитация мыслительных процессов, способностей к обучению и управлению знаниями, находит все большее применение в различных современных отраслях жизнедеятельности. Уже с середины ХХ в. эксперты в области изучения искусственного интеллекта предсказывали, что пройдет всего несколько лет, прежде чем мы достигнем общего искусственного интеллекта — систем, поведение которых неотличимо от че-
Bulletin of the Volga Region Institute of Administration • 2023. Vol. 23. № 5
ловеческого во всех аспектах и которые обладают когнитивным, эмоциональным и социальным интеллектом. Чтобы оценить значимость искусственного интеллекта, целесообразно исследовать его с двух сторон — пройденного пути и предположительного будущего.
Историю развития искусственного интеллекта некоторые ученые начинают с мифологии древних времен. К примеру, в древнегреческом мифе о Гефесте, датированном 700 годом до н.э., упоминается персонаж, схожий с тем, кого сегодня именуют искусственным интеллектом. Многочисленные изобретения Гефеста — бога техники — обладали органами чувств и вели себя как живые существа, представляя собой симбиоз живого организма и кибернетической машины, хотя являлись устройствами, созданными из металла. Его гигантский бронзовый воин Талос был запрограммирован на защиту острова, созданного Гефестом, и подобно кибернетическому организму сочетал в себе нейросетевые технологии с живыми и неживыми компонентами.
В древнекитайских манускриптах «Ли Цзы», приписываемых философу Ли Юкоу, жившему около 400 г. до н.э., описывается встреча между царем Му из династии Чжоу (1023—957 гг. до н.э.) и ремесленником Ян Ши (Йен Ши) [1]. Ян Ши подарил царю созданную им в натуральную величину фигурку человека. Изобретение Ян Ши в точности копировало повадки и мимику человека, так что любой мог принять его за живого, однако данное творение было сконструировано из кожи, дерева, клея и лака [2]. Следовательно, концепция искусственного интеллекта была известна задолго до ее создания, однако технологическое развитие того времени не позволяло ее реализовать.
Французский философ XVII в. Рене Декарт предположил, что тела животных — это то же самое, что и сложные органические машины. Его идея предполагала, что искусственный интеллект возможен, если люди в будущем смогут создавать механизмы, сопоставимые с умственными способностями животных.
Концепция ученых-математиков того времени сводились к частичной имитации вычислительных способностей человеческого мозга через математические модели, что впоследствии привело к изобретению механических вычислительных машин. Важное открытие, произошедшее в этой области данный период, положило начало созданию первого механического калькулятора. Немецкий математик Вильгельм Шик-кард сконструировал прототип «считающих часов» — механической вычислительной машины, способной производить простейшие арифметические действия, однако прототип устройства остался в чертежах. Позже французский математик и изобретатель Блез Паскаль решил проблемы, связанные с неудачной попыткой В. Шикарда создать меха-
Вестник Поволжского института управления • 2023. Том 23. № 5 9
нический калькулятор. В 1673 г. Готфрид Вильгельм фон Лейбниц построил счетчик шагов — машину, которая могла не только складывать и вычитать, но также умножать и делить при помощи движения рукояти и барабанов с числовыми значениями [3].
В XIX в. английские ученые Чарльз Бэббидж и Ада Байрон-Лавлейс разработакЬ образец программируемой механической вычислительной машины, ставшей прообразом современных цифровых вычислительных механизмов. Еще одним важным открытием XIX в. было изобретение Джорджем Булем «булевой алгебры», или «алгебры логики» [4]. Дж. Буль составил современную символическую логику, которая привела впоследствии к созданию цифровых компьютерных схем, а также способов передачи сигналов по ним [5].
В начале XX в. испанский инженер-строитель и математик Леонардо Торрес-Кеведо полагал, что человеческую мысль можно моделировать с помощью машин. В 1912 г. он придумал технологию, известную как «El Ajedrecista» (исп. — «шахматист»). Устройство представляло собой автономную машину, которую он использовал для доказательства того, что математика может воспроизводить мысли людей во время их игры в шахматы. Машина играла не с полным набором шахматных фигур, а только с королем и ладьей против короля. Эта система была подготовлена на основе использования простого алгоритма, который не всегда выигрывал игру за минимальное количество ходов, но каждый раз ставил мат другому игроку. В системе также не было ограничения на пятьдесят ходов для правила пятидесяти ходов. Если игрок использовал недопустимый ход, «шахматист» сигнализировал бы этот ход как незаконный и не продолжал бы игру [6].
Безусловно, развитие автономных механических вычислительных устройств, ставших прообразом современной технологии искусственного интеллекта, всегда зависело от существующих технологических и вычислительных возможностей конкретного периода. Истоки зарождения идеи искусственного интеллекта выявить достаточно сложно, поскольку разработка технологий и внедрение объектов информатизации являются заслугой не одного конкретного ученого и не одной области науки. Даже научно-фантастические произведения разного времени изобилуют подобными персонажами. Фантастику можно считать неотъемлемой частью развития искусственного интеллекта. Возможности технологии искусственного интеллекта вдохновляли писателей на создание научно-фантастических романов; режиссеров — фильмов о будущем с размышлениями о том, к чему это в конечном итоге может привести человечество.
В 1942 г. американский писатель-фантаст Айзек Азимов опублико-
94
Bulletin of the Volga Región Institute of Administration • 2023. Vol. 23. № 5
вал рассказ «Хоровод» («Runaround») — историю о роботе, разработанном инженерами Грегори Пауэллом и Майком Донаваном. Сюжет развивается вокруг осмысления трех законов робототехники, а именно: робот не может причинить вред человеку или своим бездействием допустить, чтобы человеку был причинен вред; робот должен подчиняться приказам, отданным ему людьми, за исключением случаев, когда такие приказы противоречат первому закону; робот должен защищать свое существование до тех пор, пока такая защита не противоречит первому или второму закону.
Произведение А. Азимова вдохновило целое поколение ученых в области робототехники, искусственного интеллекта и информатики, однако технологические возможности того времени не позволили внедрить технологии машинного обучения и искусственные нейронные сети в искусственный интеллект, поскольку отсутствовали необходимые вычислительные мощности для решения такого рода задач; тем не менее, фундаментальные исследования в этом направлении уже проводились.
Основной целью машинного обучения является решение задач, при которых необходимо, чтобы система была способна правильно интерпретировать внешние данные, извлекать уроки из таких данных и использовать полученные знания для достижения конкретных целей и задач посредством гибкой адаптации. Статистические методы достижения истинного искусственного интеллекта начали активно обсуждаться в 1940-е годы, когда канадский психолог Дональд Хебб разработал теорию «обучение Хебба», которая воспроизводит процесс нейронов в человеческом мозгу. Это событие привело к созданию исследований по искусственным нейронным сетям. Примерно в то же время английский математик Алан Тьюринг сконструировал по заказу британского правительства машину для взлома кода под названием «Бомба» («The Bombe») с целью расшифровки кода гитлеровской шифровальной машины «Энигма» («Enigma»), использовавшейся в период Второй мировой войны. Данное криптографическое устройство считается первым работающим электромеханическим компьютером, прародителем современных электронно-вычислительных машин.
Вычислительные возможности, позволившие «Бомбе» взломать код «Энигмы», — задача, ранее невозможная даже для лучших математиков, заставила А. Тьюринга задуматься об интеллекте таких машин. В 1950 г. он опубликовал свою основополагающую статью «Вычислительные машины и интеллект», в которой описал, как создавать интеллектуальные машины и, в частности, как проверять их интеллект с помощью теста на когнитивные способности. Тест Тьюринга до сих пор считается эталоном для определения интеллекта искусственной системы: если че-
Вестник Поволжского института управления • 2023. Том 23. № 5 9
ловек взаимодействует с другим человеком и машиной и не может отличить машину от человека, то машина считается интеллектуальной [7].
Основной отправной точкой, послужившей началу становления технологии искусственного интеллекта в существующем ныне виде, принято считать середину ХХ в., поскольку с этого времени началось бурное развитие данной технологии. Так, в 1955 г. на Дартмутской научной конференции американским ученым в области компьютерных технологий Джоном Маккарти был впервые предложен термин «искусственный интеллект» [8], а американский ученый-когнити-вист Марвин Мински — соучредитель лаборатории искусственного интеллекта Массачусетского технологического института, предложил определение этого понятия. Впоследствии М. Мински и Д. Маккар-ти организовали Дартмутский летний исследовательский проект по искусственному интеллекту (Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence (DSRPAI)) на базе Дартмутского колледжа. Это мероприятие ознаменовало начало расцвета искусственного интеллекта и воссоединило тех, «кто позже будет считаться отцами-основателями искусственного интеллекта. Среди участников были ученый в области компьютерной информации Натаниэль Рочестер, который позже разработал IBM 701 — первый коммерческий научный компьютер, а также математик Клод Шеннон, основавший теорию информации. Основной целью данного мероприятия было объединение исследователей из разных областей, чтобы создать новую область исследований, направленную на создание машин, способных имитировать человеческий интеллект» [9].
В 1959 г. появилась первая компьютерная программа — «Универсальный решатель задач» (General Problem Solver — GPS), способная решать простые задачи — к примеру, просчитывать ходы в шахматах, а в 1966 г. — программа «ELIZA», созданная специалистом в области искусственного интеллекта Джозефом Вейценбаумом, которая пародировала диалог с психотерапевтом. Данные программы, будучи экспертными системами, то есть совокупностями правил, ориентированных на то, что человеческий интеллект может быть формализован и реконструирован нисходящим подходом в виде серии утверждений «если — то». Экспертные системы могут отлично работать в областях, которые поддаются такой формализации, например, программа игры в шахматы Deep Blue от компании IBM, которая в 1997 г. смогла обыграть чемпиона мира Г. Каспарова. Deep Blue способна обработать 200 млн возможных ходов в секунду и определить оптимальный следующий ход, заглядывая на двадцать ходов вперед с помощью метода «tree search» [10, с. 134].
96
Bulletin of the Volga Region Institute of Administration • 2023. Vol. 23. № 5
В 2015 г. программа AlphaGo, разработанная компанией Google, смогла победить чемпиона мира в настольной игре Го. Данная стратегическая настольная игра значительно сложнее шахмат (например, вначале в шахматах существует двадцать возможных ходов, а в Го — 361). Долгое время считалось, что компьютеры никогда не смогут победить людей в этой игре. AlphaGo достигла своей высокой производительности за счет использования особого типа искусственной нейронной сети под названием «глубокое обучение» (Deep Leaming). Сегодня искусственные нейронные сети и глубокое обучение составляют основу большинства современных приложений, которые используют в своей работе технологии искусственного интеллекта.
Постепенно искусственный интеллект станет такой же частью повседневной жизни, как Интернет или социальные сети. При этом искусственный интеллект повлияет не только на отдельного человека, но и коренным образом изменит механизм принятия решений в различных сферах жизнедеятельности общества. Какие решения лучше будет принимать искусственный интеллект, какие — люди, а какие — в сотрудничестве — проблема, с которой общество столкнется в будущем.
В настоящее время мировые технологические компании активно внедряют технологии искусственного интеллекта в свои продукты. Так, в программных продуктах уже давно используются цифровые голосовые помощники, которые помогают упростить использование приложений и программ и сделать жизнь более комфортной. К их числу можно отнести Siri от компании Apple, вышедший на рынок в октябре 2011 г., Google Assistant, выпущенный в мае 2021 г., а также Cortana от Microsoft и Alexa от Amazon, которые помогают пользователю выполнять разнообразные задачи (проверка своего расписания, поиск в Интернете и др.) [11].
В Российской Федерации сегодня наиболее популярным аналогом указанных программ является голосовой помощник Алиса от компании Яндекс. Программа использует нейросеть для обработки поступивших голосовых запросов пользователей, а также применяет методы машинного обучения для выдачи голосовых ответов на поступившие запросы в соответствии с заданными ранее параметрами. Программа может быть полноценным собеседником для пользователей, обрабатывая поступающие голосовые запросы и имитируя голосовую речь человека для выдачи ответов на них.
Искусственный интеллект — важный компонент в структуре программного обеспечения современных голосовых помощников, поскольку повышает точность ответов на запросы пользователей в соответствии с заданными ранее параметрами при помощи технологии машинного
Вестник Поволжского института управления • 2023. Том 23. № 5 97
обучения и нейросети. Таким образом, приложения «учатся» в процессе информационного взаимодействия с пользователями.
Голосовые помощники и другие утилиты в основном применяются для выполнения следующих функций:
— оптимизации поступающей информации и внутренних технологических процессов при работе с приложением;
— сбора и обработки массива метаданных пользователей для оптимизации приложения в коммерческих целях («целевая» реклама);
— оптимизации работы приложений и (или) программ с другими устройствами, включая умные устройства (портативные колонки, смарт-ТВ, музыкальные и стриминговые сервисы).
Сегодня в Российской Федерации системы и технологии искусственного интеллекта внедряются быстрыми темпами. Основными интеграторами приложений и программ, помимо компании Яндекс, являются такие крупные игроки, как Сбербанк, применяющий технологии искусственного интеллекта в своих приложениях интернет-банкинга и информационной «экосистемы», объединяющей интернет-магазины и сервисы предоставления услуг в различных сферах, а также компании Mail.ru, МТС, Мегафон и другие отечественные технологические и телекоммуникационные гиганты [12].
Положительной стороной интеграции искусственного интеллекта в России является не только коммерческое использование готовых иностранных продуктов и разработок, но и их собственное проектирование, разработка и внедрение. В данной области отечественная технологическая индустрия не отстает от зарубежных компаний.
Отметим, что искусственный интеллект, существовавший в начале своего появления, прекратил свое существование. Если раньше целью ученых, работавших в этой области, было воссоздание человеческого мышления техническими методами, то сегодня цели стали менее амбициозными и более реалистичными. Термин «искусственный интеллект» практически не используется, он заменяется на более конкретные понятия: машинное обучение, интеллектуальные системы, конечные автоматы, эволюционные алгоритмы и многие другие. Направления, ранее входившие в область искусственного интеллекта (искусственные нейронные сети, эволюционные вычисления, системы логического вывода), теперь являются самостоятельными направлениями, объединявшая их сверхцель — построение искусственного разума, исчезла.
История развития искусственного интеллекта начиналась в древние времена с идеи философов и мыслителей о возможном его существовании, однако фантастические представления за достаточно короткий промежуток времени обрели материальный облик и грандиозный мас-
98 Bulletin of the Volga Region Institute of Administration • 2023. Vol. 23. № 5
штаб. Стремительное развитие технологии искусственного интеллекта по всему миру, включая Россию, определяет необходимость в кратчайшие сроки разработать и внедрить всеобъемлющий комплекс нормативных правовых документов, регулирующих и регламентирующих действия искусственного интеллекта на всех этапах его жизненного цикла, от начала разработки до внедрения технологии. В настоящее время нормативное правовое регулирование данной сферы отстает от темпов развития ее технологии, существующих нормативных документов явно недостаточно для решения возникающих проблем.
Библиографический список
1. Inside the collection. The automaton, early robot or bber-puppet? URL: https://www. maas.museum/inside-the-collection/2013/07/22/the-automaton-early-robot-or-uber-puppet/
2. The History of Early Automata. URL: https://history-computer.com/the-history-of-early-automata/
3. Step Reckoner calculating machine. URL: https://www.britannica.com/technology/ Step-Reckoner
4. Charles Babbage and Ada Lovelace: The computer's most passionate partnership. URL: https://www.thehistorypress.co.uk/articles/charles-babbage-and-ada-lovelace-the-computer-s-most-passionate-partnership/
5. Artificial Intelligence in Modern Society // Murray State's Digital Commons. 2021. URL: https://digitalcommons.murraystate.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=1148&context =bis437
6. The History of Leonardo Torres's chess-machine. URL: https://history-computer. com/the-history-of-leonardo-torress-chess-machine/
7. Artificial Intelligence in Society // OECD Library. 2021. URL: https://www.oecd-ilibrary.org/sites/8b303b6f-en/index.html?itemId=/content/component/8b303b6f-en
8. McCarthy J., Minsky M., Rochester N., Shannon C.E. A Proposal for the Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence. 1955. URL: http://raysolomonoff. com/dartmouth/boxa/dart564props.pdf
9. Control and Stability Analysis of Complex Dynamical Systems Involved in Finance, Ecology and Engineering // Hindawi. 2021. URL: https://www.hindawi.com/journals/com-plexity/2020/1680845/
10. Пройдаков Э.М. Современное состояние искусственного интеллекта // Науко-ведческие исследования. 2018. № 2. С. 129-153.
11. Эволюция голосовых помощников - из смартфонов в космос. URL: https:// vc.ru/marketing/63988-evolyuciya-golosovyh-pomoshchnikov-iz-smartfonov-v-kosmos
12. Искусственный интеллект в бизнесе - опыт российских брендов / К. Крецу. URL: https://vc.ru/25645-ai-business
Вестник Поволжского института управления • 2023. Том 23. № 5 99
