На заре появления ПК в России появились и книги по написанию программ ИИ и экспертных систем, в частности.
Узнала я об этом, потому что меня выгнали с курса по написанию программ для бухгалтеров после первого занятия, ибо я на нем написала на доске финальную программу, поскольку прочитала учебник еще летом, в связи с чем увидеться с преподавателем мне предстояло лишь в конце года, на экзамене.
Делать особо было нечего, подобный выгон у меня был не первый, тупо шататься по городу было уже неинтересно, поэтому пошаталась на "Полянке" и нарыла книгу "Искусственный Интеллект и создание Экспертных Систем".
Да, еще тогда люди не только задумывались, но и умели создавать такие вещи. И, если бы нас в 90е не заставили искать работу в банках, на бирже или создавать предприятия купи-продай, то умные роботы могли бы появиться и раньше. Удивляюсь, почему этого не произошло раньше в США при таких наработках, ведь их никто не разваливал и "Силиконовая долина" уже существовала.
Что такое ИИ? Это программа, воспроизводящая способ рассуждений человека при принятии решения.
В принципе, для этого что человеку, что компу, нужно два вида знаний: факты и логика построения связей между ними. Психологи при определении IQ человека смотрят на оба показателя как на равные. По моему мнению, интеллект в нашем понимании - это именно способность устанавливать взаимосвязи между данными и делать выводы, то есть логика.
Обосную: есть два компа. С одинаковыми блоками памяти и разными по скоростям процессорами. Запихнем в оба равное число данных для обработки. Ясно, что тот, у кого процессор длиннее , пардон, быстрее, будет считаться "более сообразительным". Запихаем в менее быстрый данных до упора. Да, он сможет решать новые задачи, но все равно медленней компа с более быстрым процессором. Конечно, мы можем и в него добавить копроцессор или заменить его собственный. Но, в отличие от компа, в мозг человнка второй мозг сложно добавить. "Ум - хорошо, а два - лучше" работает с учетом " 1 ум на голову".
Поэтому интеллект лучше определять не как кучу данных, а по способности построения логических цепочек обработки этих данных. Чем программист лучше понял эти взаимосвязи между данными в какой-то области, тем лучше будет его финальный продукт.
Если на пальцах, то ИИ должен на основе данных
Ясно, что просто загон в нее данных о симптомах заболеваний и протоколов лечения не делает ее врачом или ученым-медиком.
Ее сила - в способности накапливать данные и постоянно искать связи между ними. Без дополнительнлй подпитки такой системы новыми данными и без блока анализа новых данных это не более чем СУБД.
Но, если в эту систему ввести, скажем, результаты анализов крови, причем не только 1 показатель, который доктор посчитал важным в этом заболевании, а все показатели, то, постоянно анализируя результаты данных пациентов с одним диагнозом, ЭС может сделать вывод, что какой-то показатель крови у 60% пациентов (например) с данным заболеванием ниже нормы. И посоветовать людям провести исследования,.не является ли этот показатель новым признаком такого заболевания. Это будет аналог научного открытия в медицине, которые проводят ученые, но для ИИ это будет рутина, если в логической цепочке ее связей заложить эту способность подмечать связи между данными, которых нет пока в ее собственной базе данных. Причем программисты подтвердят, что создать такой алгоритм - дело техники.
Итак, теоретически, воспроизвести научное открытие при помощи программного обеспечения в медицине возможно и требует лишь 
огромной базы данных, мудрых программистов и желания того, кто предоставляет данные, давать их больше, чем нужно.
А последнее в системе частного медстрахования, которое направлено на сокращение расходов на исследования, невозможно. Так что имеем парадокс "хочем, но не можем". Еще один аргумент для обратного перехода к государственному медицинскому страхованию, в основе политики которого лежит здоровье пациента, а не сокращение расходов на него. Столкнулась с этим лично, когда в Голландии мне 3 месяца не могли поставить диагноз, скармливая парацетамол и ибупрофен, а в России просто сделали МРТ... Так что частное страхование есть вред для здоровья и препятствие для создания экспертных систем в области медицины.
Как мы уже поняли, ИИ в области "а поговорить?" строится на аналогичной основе. Тут базой данных будет словарный запас, а логикой - не только анализ речи (выделение отдельных слов, поиск их "значения"), но и компоновка достойного ответа. Ввиду семантики русского - вещь крайне сложная.
Как-то пришлось общаться с одним из руководителей ведущей российской компании в области ПО. Оказывается, при создании обучающих программ, основная проблема - не умный программист, а программист, понимающий предмет, который он "программирует". Так что создание ИИ в области общения с человеком будет больше ограничено не возожностями программиста по созданию оболочки, а пониманием им правил создания фразы в русском языке и способностей камрадов в создавании новых слов, фраз, использовании фраз и контекстов из фильмов и литературы. В общем, классический анекдот про Штирлица такой ИИ не придумает. Если только не закладывать в него каждую такую фразу.
Вот и думайте, насколько наш ум превосходит комп, если вы сейчас мне можете просто сказать "Семен Семеныч" - и мы все поймем, что вы имели в виду. А компу для этого нужна целая программа и варианты ответов.
Преподаватель был почти одного со мной возраста, поэтому посмотрел на мою ЭС с подозрением и посоветовал таки погулять по городу вместо запудривания его и своих мозгов. Так что от разочарования остаток времени курса мною был потрачен весьма специфически: на написание программы игры на пианино на языке для создания ИИ...
Очень похоже на большие данные.
Комментарии
Логическое мышление это примитивный способ решения задач с небольшим кол-вом параметров, зачастую формализованных.
Тру метод - построение в мозгу адекватной модели реальности и проигрывание поведения модели в разных вариантах. Естественно, что пока что компу за человеком не угнаться.
Мозг строит субъективную модель реальности. Проигрывание ее в разных вариантах и есть алгоритм.
На уроках информатики прекрасно описывают алгоритм любого действия.
В случае ИИ его эффективность будет зависеть от того, насколько сам программист (пардон,лингвист или медик может описать программисту) процесс принятия решения.
Семантика русского усложняет процесс создания ИИ, адекватно реагирующий на любой вопрос или фразу. Вопрос не в возможностях ПО, а в самом описании алгоритма. Как, собственно, и при создании любого ПО. Технические вопросы кодирования намного преодолимей, чем создание адекватного алгоритма.
Бывает так, что алгоритм настолько сложный, а входных параметров так много (а ещё они между собой могут зависеть), что алгоритмизировать и формально описать - просто не представляется возможным. ИИ как раз и есть сам себе программист, нет жесткого и чёткого алгоритма, есть процесс обучения, когда ИИ скармливают данные, и человек его учит, указывая, что ИИ сработал (принял решение) правильно или неправильно. Вот в результате такого обучения ИИ (нейросеть) программирует сам(а) себя с помощью человека.
Для нейросетей есть обучение и без учителя.
естественно
Но с постановщиком задачи и приемкой результата.
И программист может допустить 1 ошибку в логике 1 цепочки, что будет давать массу неверных результаьов. И будет потом сидеть и корпеть, искать ошибку. 😃
Если все было бы так просто, то у нас все было бы уже компьютеризировано. Прошраммист или тот, кто составил алгоритм, не может не допустить ни одной ошибки. К тому же не может знать предмет досконально, если и человек его не знает. Тот, кто пишет алгоритм (а это коллектив) должен быть спецом-спецом.
Сам алгоритм самообучения достаточно прост в описании: накопление данных за определенный период, сравнение старых данных и новых. Приводят ли новые выходные данные к изменению логической цепочки? Если да, то поиск новых данных и коррекция. На данном уровне ИИ делать коррекцию чисто автоматической трагично.
А еще нужно учитывать, что круг задач, решаемых числовыми методами, "пошагово", "алгоритмически", за ограниченное время, принципиально так же ограничен, как и круг задач, решаемых аналитически. А тут еще всякие гёдели...
А медики часто на вопрос: "Как вы тут сформулировали диагноз?" отвечают: "Всплыло!"
То есть, решение вышло откуда-то ниже сознания. То есть, процесса, допускающего формальное описание. Может даже и из подсознания.
И куды тут программисту податься?
Всплыло на выход нейросети под названием мозг. Вы попробуйте полностью проследить цепочку хотя бы в примитивных компьютерных для начала. И всё направление нейросетей, по факту, именно этим "всплыло" и занимается.
Да, статистические зависимости построить можно. Правда врачам, у которых никогда не всплывает, это равносильно "помощи зала". Кто решение примет, если выбор, как перед блондинкой?
Оба, и формулировку: "недостаточно информации, проведите дополнительное обследование, наиболее эффективным будет такое-то, стоящее столько-то и разделяющее варианты до такой-то вероятности".
"И больной! Будьте, наконец, мужчиной! Даже будучи женщиной. Примите решение самостоятельно!"
"Больной, кончайте маяться дурью и скажите мне, наконец, какого вида у вас первичные половые признаки."
Не беря в расчет даже более "тонких" обстоятельств, это элементарно объясняется тем, что рефлексирование (одновременное, перманентное) на сам процесс рефлексии крайне затруднительно ))
Об том и речь. Тупо в ЭС не ввели как симптом шрам на левой ноге, с которым пару раз столкнулся врач. И воачу некуда это внести в ЭС, потому что отсутствует графа.
В нормальных ЭС пользователь имеет право добавлять поля.
Это же было объяснение примера.
Смотря куда добавляется поле. Если в базу данных симптомов ее добавляет пользователь, то нужно,.чтобы программист ввел новое правило, поскольку вряд ли этот показатель в ЕС будет иметь отношение только к этому заболеванию.
Зачем программист? Доктор вводит симптомы (если не хватает, добавляет). Вводит диагноз (тоже, если не хватает, то добавляет). ЭС запоминает, что такая комбинация симптомов есть у этого заболевания. При вводе другим доктором, этот симптом уже в базе есть, его можно просто выбрать.
Реальных проблем две: 1) нужна формализация описания симптома (чтобы не было два разных "левая рука болит" и "болит левая рука") и 2) доктор может ввести ошибочный диагноз.
Собственно, про это Киссинджер и говорит. Если компьютеру дать только правила (суть систему сбора фактов) и желаемый результат, то совершенно непредсказуемо, какой логикой и с какой моралью компьютер этого результата достигнет. Стратегия вполне может оказаться непостижимой для человека. При такой постановке вопроса юмор вполне может оказаться лишним в его логике.
Если модель реальности называть не субъективной, а частной, то вопроса тут нет. Человеческий мозг никогда не мог обработать действительно большие массивы и построить большие количества моделей для проигрывания всех возможный ситуаций, тогда появлялась изначальная идея или вера, которая отсекала "неприемлемые" варианты и сокращала эту работу. У ИИ таких ограничений нет, но насколько это понравится человечеству, а уже тем более конкретным людям в конкретных исторических ограничениях...
Ааааааааааааа! Черная змея с белым пятном ниже бащки - это кто??????
Мораль — это такие же правила. Просто мы считаем, что они действуют всегда как само собой разумеющееся.
Ещё в СССР ходила байка про оптимизацию работы транспортной базы. Для максимума тонно-километров компьютер порекомендовал загрузить полностью все машины и весь день кружить по МКАДу.
Юмор тоже программируется.
Если человечество передаст право решать ИИ, то не понравится. А если решать всё равно будут люди, то какая разница, насколько аморальны советы ИИ?
Он Вам не об этом сказал.
А о том, что моделей реальности может быть не одна, а много. И что при каждой задаче человеку приходится выбирать наиболее подходящую для нее модель. И тут нет "правильных" или "неправильных" моделей, а есть те, у которых хорошие прогнозы, и те, у которых не очень хорошие.
Тогда подсчет прогноза как вероятность ИИ рассчитает быстрее и правильней,.чем человек.
Вы в мозгу атомный взрыв смоделировать можете? А компы эти занимаются с каких годов?
В статье правильно отмечено - для построения полной модели нужна избыточная информация. Проблема её собрать и корректно формализовать.
А что значит "в мозгу смоделировать"? Заставить часть нейронов (не нейтронов) что-то из себя выбросить в сторону других нейронов, что принудит последние выбросить того же ещё больше с сторону следующих и предыдущих? И посмотреть, что после этого от мозга останется?
Описать процесс математически количественно и сделать качественные, достаточно достоверные выводы. Для начала.
Я так понял, что всё это изначально чей-то компьютер сделал сам по себе. А владелец, гад, присвоил ИИ собственность! И даже ссылку нигде не указал!
Да, сам по себе. Его научили базовой физике, а он смоделировал поштучное взаимодействие, то которое раньше описывалось дико сложными, но всё равно упрощёнными статистическими формулами.
Это вы, типа, так описали разницу между формульной (аналитической) и вычислительной математикой?
Нет, это я так описал различие между моделированием и вычислением.
Для начала нужен тот, кто даст ему программу вывода информации на экран, формулы подсчетов и т.д.
Вы просто хотите сказать, наверное, что он может сделать вывод, для чего нго и создали, но моделирование изобрадения есть просто графическое отображение логики между формуоами. Сначала все это нужно описать. Потом в программу можно ввести новые данные, и результат на экране изменится. Но это не совсем ИИ, это вход-логика-вывод. ИИ - это если бы програма на основе введенных формул предложила новую. ИИ - если грубо - это создание новых связей (формул, отношений) в самой программе, приводящее к иным, отличным от обычных, результатам. Если сам процесс неизменен (арифметика), то его описание и работа программы не будет ИИ в прямом смысле. Вопрос в новых отношениях между известными величинами.
При чем тут экран?
А так - да - вход-логика-вывод. В этой ветке речь не про ИИ а про "преимущества" человека в моделировании.
Я не поняла, что в Вашем примере моделирование. Если это показ на экране картинки - это один алгоритм. Если это рамчет показателей заражения на каком-то расстоянии - это другое. Но это не совсем то. Это просто алгоритм "если-то". Автоматизация.
Не то. Отличие моделирования тут в одновременном просчёте множества объектов по нескольким параметрам и расчёт их поведения и взаимодействия во времени. В противоположность расчёту по некой интегральной (как правило - сильно упрощённой и обобщённой) формуле.
И в ручную и, тем более - в голове, вот такое моделирование, необходимое например для точного моделирования вязких сред, тепловых процессов, атомных процессов, сопромата - практически не считается.
Ну, качественная-то модель как раз вообще элементарная )). А потом - да, надо делать и другие качественные приближения, и считать... Но без первоначальной простейшей качественной модели обо всем этом и говорить было бы бессмысленно, разве нет?
Так в том и суть что появляется возможность смоделировать почти без приближений на минимальной модели. И получить другие, качественные, выводы.
А первоначальная модель - это то чему детей учат в школе. Вы ведь не требуете от детей чтобы они сами все разделы физики изобрели?
Это только так кажется, что нечто более-менее сложное можно "взять и смоделировать" от первоначальной концепции к конечному результату. Поскольку последующие итерации дают материал для фальсификации/верификации гипотез в виде дополнительных эмпирических данных (которые, к слову, могут и поменять всю первоначальную картину). Это и называется наукой ))
Как раз таки можно смоделировать. Погуглите как моделировали, например, вихревую аэродинамику через моделирование поведения каждой из частиц.
И если получаются неожиданные результаты - это или ошибка в исходных, или граница применимости, или - тем хуже для теории.
Сейчас возможно прямое моделирование, без обобщающих формул, что почти как эксперимент.
Ну вот: в случае негативного результата - у вас "вилка" из трех вариантов без возможности локализации того "где собака порылась". Это точно лучше? К тому же пример некорректный. Динамику жидкостей и газов "отутюжили" уже по-максимуму. Все, что могло быть решено аналитически - решили, граничные условия вычислили и выявили в экспериментах. Где же тут моделирование "с нуля"? А "почти как эксперимент" - да, - конечно возможно, но именно в тех областях, где собственно экспериментов было уже проведено немеряно.
Совсем нет. Вихревую в особенности. Вот только относительно недавно с появлением возможности прямого моделирования - сумели сформулировать чуть другие подходы и прилично подвинули исследования. Что отразилось в ПАК-ФА, например.
А вилка - в сущности та же что и при эксперименте. От неё никак не уйти.
Так я только "за" численные методы )) Просто поясняю, что полностью они могут реализоваться только там, где есть правильная/удачная концепция, а также аналитическая и экспериментальные базы. И про "отутюжили" я как раз пояснил, что исключительно в смысле аналитики и эксперимента. Что, кстати, и дает возможность на текущий момент строить адекватные численные модели. Речь только о том, что цифровая "tabula rasa" (как и любая другая) в "чистом" (о, каламбур получился) виде является утопией.
Современная фишка в том что можно отказаться от сложных интегральных формул при моделировании. И моделировать сложные процессы как взаимодействие огромного количества малых точечных объектов, по относительно простым правилам.
Это на порядок упрощает задание модели и позволяет находить исключения и ситуации не описанные в интегральных формулах.
Можете полюбоваться на ссылки чуть ниже.
Ну, если вы, в процессе подобных вычислений, "вживую" не видите уравнений Навье-Стокса или Бернулли, то это еще не значит, что их там ))
Можно даже более простой, бытовой пример привести с системами рендеринга. Там в каждой из таких систем по несколько методов (различной степени аппроксимации) трассировки заложено, причем в какой-нибудь трассировке пути весь Френель и Гюйгенс в неявном виде содержатся )) Плюс отражающие и рассеивающие свойства материалов, показатели преломления сред и т.п. по куче библиотек распиханы.
Кстати, не удивлюсь, если в какой-нибудь Maya некривыми ручками ЭПР того же ПАК можно весьма точно смоделировать ))
Компьютеры не моделируют взрыв , это делают люди. Компьютеры только делают механическую работу, обсчитывая результат по заложенным формулам.
Нет, именно моделируют, имея модели взаимодействия ядер, сопромат и проч. По формулам можно и на калькуляторе посчитать.
А что такое в Вагем примере модель конкретно? При заданных входных параметрах выведение на экран значений или картинок, графика?
Если да,,то это не ИИ.
ИИ бы создал новую связь между формулами или данными.
Возможность прямого моделирования системы поэлементно. Позволяющего находить новые следствия, выводы и закономерности.
Выведение на экран тут вообще никаким боком.
Приведите конкретный пример хоть одной модели созданной компьтором .
Страницы