Вадим Шмаль - Применения элементов искусственного интеллекта на транспорте и в логистике

Определение искусственного интеллекта эволюционировало с момента разработки концепции, и в настоящее время это не черно-белое определение, а, скорее, континуум. С 1950-х по 1970-е годы исследования ИИ были сосредоточены на автоматизации механических функций. Такие исследователи, как Джон Маккарти и Марвин Мински, исследовали проблемы универсальных вычислений, общего искусственного интеллекта, рассуждений и памяти.

В 1973 году Кристофер Шабрис и Дэниел Саймонс предложили мысленный эксперимент под названием «Несовместимость ИИ и человеческого интеллекта». Описанная проблема заключалась в том, что, если искусственная система была настолько умной, что превосходила человека или превосходила человеческие способности, эта система могла принимать любые решения, какие захотела. Это может нарушить фундаментальное человеческое предположение о том, что люди должны иметь право делать свой собственный выбор.

В конце 1970-х – начале 1980-х сфера деятельности сменилась с классической ориентации на компьютеры на создание искусственных нейронных сетей. Исследователи начали искать способы научить компьютеры учиться, а не просто выполнять определенные задачи. Эта область быстро развивалась в течение 1970-х годов и в конечном итоге перешла от вычислительной к более научно ориентированной, а ее область применения расширилась от вычислений до человеческого восприятия и действий.

Многие исследователи 1970-х и 1980-х годов сосредоточились на определении границ человеческого и компьютерного интеллекта или возможностей, необходимых для искусственного интеллекта. Граница должна быть достаточно широкой, чтобы охватить весь спектр человеческих способностей.

В то время как человеческий мозг способен обрабатывать данные в гигабайтах, ведущим исследователям было сложно представить, как искусственный мозг может обрабатывать гораздо большие объемы данных. В то время компьютер был примитивным устройством и мог обрабатывать только однозначные проценты данных в человеческом масштабе.

В ту эпоху ученые, занимающиеся искусственным интеллектом, также начали работу над алгоритмами, чтобы научить компьютеры учиться на собственном опыте – концепция, аналогичная тому, как учится человеческий мозг. Между тем, параллельно, большое количество ученых-информатиков разработало методы поиска, которые могли решать сложные проблемы путем поиска огромного количества возможных решений.

Сегодня исследования искусственного интеллекта по-прежнему сосредоточены на автоматизации определенных задач. Такой упор на автоматизацию когнитивных задач получил название «узкий ИИ». Многие исследователи, работающие в этой области, работают над распознаванием лиц, переводом языков, игрой в шахматы, сочинением музыки, вождением автомобилей, компьютерными играми и анализом медицинских изображений. Ожидается, что в течение следующего десятилетия узкий ИИ разовьет более специализированные и развитые приложения, включая компьютерную систему, которая сможет обнаруживать ранние стадии болезни Альцгеймера и анализировать раковые образования.

В 2010-х годах возникнет сообщество машинного обучения, в котором исследования в области искусственного интеллекта перешли от академических кругов к корпорациям, а от проектов военной обороны к основным предприятиям.

Общественность использует искусственный интеллект и взаимодействует с ним каждый день, но ценность ИИ в образовании и бизнесе часто упускается из виду. ИИ обладает значительным потенциалом практически во всех отраслях, например в фармацевтике, производстве, медицине, архитектуре, юриспруденции и финансах.

Компании уже используют искусственный интеллект для улучшения услуг, повышения качества продукции, снижения затрат, улучшения обслуживания клиентов и экономии денег на центрах обработки данных. Например, с помощью программного обеспечения для роботов Southwest Airlines и Amadeus могут лучше отвечать на вопросы клиентов и использовать отчеты, созданные клиентами, для повышения своей производительности. В целом в ближайшие десятилетия ИИ затронет почти каждую отрасль. В среднем около 90% рабочих мест в США будут затронуты ИИ к 2030 году, но точный процент зависит от отрасли.

Искусственный интеллект может значительно улучшить многие аспекты нашей жизни. Существует большой потенциал для улучшения здравоохранения и лечения заболеваний и травм, восстановления окружающей среды, личной безопасности и многого другого. Этот потенциал вызвал много дискуссий и споров о его влиянии на человечество. Было показано, что ИИ намного превосходит людей в различных задачах, таких как машинное зрение, распознавание речи, машинное обучение, языковой перевод, компьютерное зрение, обработка естественного языка, распознавание образов, криптография, шахматы.