Клиффорд Пиковер - Искусственный интеллект. Иллюстрированная история. От автоматов до нейросетей

Явное наличие коллективного интеллекта у общественных насекомых, а также у стайных и стадных животных подсказало ученым концепцию роевого интеллекта . Программные агенты следуют простым локальным правилам, и здесь, как и в случае с термитами, нет никакого центрального управления, которое определяло бы действия коллектива. Один из примеров применения концепции – программа искусственной жизни Boids , разработанная в 1986 г. информатиком Крейгом Рейнольдсом (р. 1953). Она моделирует поведение стаи птиц в соответствии с тремя простыми правилами: птицы стремятся следовать общему курсу, держаться на одинаковом расстоянии друг от друга и избегать столкновений.

Один из применяемых сегодня методов роевого интеллекта – муравьиный алгоритм (или оптимизация по принципу муравьиной колонии). В нем используются модели муравьев, которые запоминают свои передвижения и принимают решения, помогая собратьям найти оптимальные пути к пище. Иногда эти «муравьи» маркируют удачные пути феромонами, которые со временем испаряются. Алгоритм роя частиц моделирует расположение и скорость рыб, направляющихся к источнику пищи. Существуют искусственные иммунные системы, алгоритм пчелиной колонии, алгоритм светлячков, алгоритм летучих мышей, алгоритм кукушки и алгоритм оптимизации по принципу распространения тараканов.

Алгоритмы роевого интеллекта применяются в управлении беспилотными автомобилями, маршрутизации в сетях связи, планировании полетов, создании произведений искусства, совершенствовании систем управления реактивной мощностью и напряжением, а также в кластеризации данных экспрессии генов.

СМ. ТАКЖЕ Машинное обучение (1959), Жизнь в симуляции (1967), Генетические алгоритмы (1975), Искусственная жизнь (1986), «Слоны не играют в шахматы» (1990)

Муравьиный алгоритм – это метод поиска решений с помощью моделей муравьев, которые действуют подобно живым муравьям, ищущим пути к пище. На фото муравьи строят «живой мост» к листу.

«Если вы решите обыграть в шахматы чемпиона мира Магнуса Карлсена, вы возьмете в помощники компьютер, – пишет журналист Ларри Эллиот. – А если захотите убрать фигуры после игры, то позовете человека». В этом суть парадокса Моравека, на который в 1980-е гг. обращали внимание некоторые исследователи ИИ. Они с иронией отмечали, что кажущиеся трудными задачи, связанные с высокоуровневыми рассуждениями, становятся все более простыми для компьютеров. При этом простые для человека задачи, требующие сенсомоторных навыков (например, ходьба или удаление ворсинки с обуви), могут представлять для компьютерных систем немалую сложность. Этот парадокс назван в честь робототехника Ханса Моравека, который в 1988 г. писал в своей книге «Дети разума» о том, что «сравнительно легко добиться от компьютера результатов уровня взрослого человека в тестах на интеллект или в шашках, но трудно или невозможно привить ему навыки годовалого ребенка в том, что касается восприятия и подвижности».

Моравек отмечал, что за миллионы лет эволюции мы научились почти бессознательно выполнять некоторые задачи, необходимые для выживания: ходить, распознавать лица и голоса. Однако абстрактное мышление – например, рассуждение, включающее математику и логику, как в шахматах, – это новая и более трудная для человека область. Но этот тип мышления менее сложен для проектирования в ИИ-системах. Для выполнения многих задач, таких как уход за пациентами, приготовление еды или прокладка труб, ИИ-системам все еще необходимо развивать более чувствительные сенсорные и двигательные элементы управления. Как изящно резюмировал ученый-когнитивист Стивен Пинкер (р. 1954), парадокс Моравека означает, что в будущем люди, возможно, будут заниматься лишь низкооплачиваемым трудом, который существовал на протяжении веков и даже тысячелетий: «Главный урок тридцати пяти лет исследований ИИ состоит в том, что трудные задачи просты, а простые трудны. Умственные способности четырехлетнего ребенка, которые мы считаем чем-то само собой разумеющимся, – узнать кого-то в лицо, поднять карандаш, пройтись по комнате, ответить на вопрос – на самом деле представляют собой решения сложнейших инженерных задач… С появлением новых поколений интеллектуальных устройств могут лишиться работы биржевые аналитики, инженеры-нефтехимики и члены комиссий по условно-досрочному освобождению. А вот садовники, портье и повара в ближайшие десятилетия сохранят свои рабочие места».