Введение в проблематику ИИ

45
М.С. Бурцев Курчатовский НБИКС-Центр, Институт прикладной математики им. М.В. Келдыша РАН, НИИ Нормальной физиологии им. П.К. Анохина РАМН

Upload: mikhail-burtsev

Post on 13-Dec-2014

693 views

Category:

Education


4 download

DESCRIPTION

Нейроинтеллектуальные системы: будущее искусственного интеллекта

TRANSCRIPT

Page 1: Введение в проблематику ИИ

М.С. БурцевКурчатовский НБИКС-Центр,Институт прикладной математики им. М.В. Келдыша РАН,НИИ Нормальной физиологии им. П.К. Анохина РАМН

Page 2: Введение в проблематику ИИ

Что такое Искусственный интеллект (ИИ)?

Понять природу человека

Получить помощника

Page 3: Введение в проблематику ИИ

Что такое Искусственный интеллект (ИИ)?

Искусственный интеллект -интеллектуальные машины и область компьютерных наук, которая стремится их создать.

Основное свойство Homo sapiens человека разумного – разум, может

быть настолько точно описан, что может быть воспроизведен

машиной.

Page 4: Введение в проблематику ИИ

Что такое Искусственный интеллект ИИ?

Тест Тьюринга (1950)

Page 5: Введение в проблематику ИИ

Корни ИИ

Кибер-нетика

Компью-теры

Физио-логия

Мате-матика

ИИ и ИНС

Page 6: Введение в проблематику ИИ

Кибернетический ИИ

Turtles (1948-50) W. Grey Walter's

Page 7: Введение в проблематику ИИ

Кибернетический взрыв

cyberneticzoo.com

Page 8: Введение в проблематику ИИ

Два пути

Нейроны передают электрические сигналы

мозг можно смоделировать

электрической схемой

искусственные нейронные

сети

Человеческий интеллект основан на манипуляции

с символами

компьютер совершает манипуляции с

символами искусственный

интеллект

Page 9: Введение в проблематику ИИ

Эволюция ИИ

• McCulloch, W.S. & Pitts, W.H. (1943). A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity, Bulletin of Mathematical Biophysics, 5:115-137

• Hebb, D.O. (1949). The Organization of Behavior, John Wiley & Sons, New York

• Rosenblatt, F. (1958). The Perceptron: A Probabilistic Model for Information Storage and Organization in the Brain, Psychological Review, 65:386-408

Page 10: Введение в проблематику ИИ

Эволюция ИИ

1956 Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence• Рождение названия «Искусственный

Интеллект»• «The study is to proceed on the basis of

the conjecture that every aspect of learning or any other feature of intelligence can in principle be so precisely described that a machine can be made to simulate it.»

Trenchard More, John McCarthy, Marvin Minsky, Oliver Selfridge, and Ray Solomonoff.

Page 11: Введение в проблематику ИИ

Эволюция ИИ

• 1958, H. A. Simon and Allen Newell: "within ten years a digital computer will be the world's chess champion" and "within ten years a digital computer will discover and prove an important new mathematical theorem."

• 1965, H. A. Simon: "machines will be capable, within twenty years, of doing any work a man can do."

• 1967, Marvin Minsky: "Within a generation ... the problem of creating 'artificial intelligence' will substantially be solved."

• 1970, Marvin Minsky: "In from three to eight years we will have a machine with the general intelligence of an average human being."

Page 12: Введение в проблематику ИИ

Эволюция ИИ

Page 13: Введение в проблематику ИИ

Эволюция ИИ

• Minsky M L and Papert S A 1969 Perceptrons (Cambridge, MA: MIT Press)

Page 14: Введение в проблематику ИИ

Эволюция ИИ

• Попытки смоделировать рассуждения человека в узкой предметной области –появление экспертных систем– систем основанных на знаниях

• Японское правительство выделяет $850 млн. на программу «Компьютеры пятого поколения»

Page 15: Введение в проблематику ИИ

Эволюция ИИ

• Hopfield, J.J. (1982). Neural Networks and Physical Systems with Emergent Collective Computational Abilities, Proceedings of the National Academy of Sciences, 79:2554-2558

• Kohonen, Teuvo (1984). Self-Organization and Associative Memory, Springer-Verlag, Berlin

• David E. Rumelhart, James L. McClelland, The PDP Research Group (1986). Parallel Distributed Processing, Vol. 1, Explorations in the Microstructure of Cognition : Foundations . Cambridge, Mass.: MIT Press.

• James L. McClelland, David E. Rumelhart, The PDP Research Group (1987). Parallel Distributed Processing, Vol. 2, Psychological and Biological Models. Cambridge, Mass.: MIT Press.

Page 16: Введение в проблематику ИИ

Когнитивный взрыв

bicasociety.org

Page 17: Введение в проблематику ИИ

Достижения

IBM Deep Blue (1997) 2 108 позиций в

секунду 11 GFLOPS

IBM Watson (2011) 2880 POWER7

processor cores 16 Tб of RAM 500 Гб/с 80 TFLOPS

Page 18: Введение в проблематику ИИ

Достижения

Автопилот Google (2011) Навигация в условиях реального уличного

движения

Page 19: Введение в проблематику ИИ

Достижения

Интеллектуальные системы в ограниченных проблемных областях

Скромные успехи в областях требующих «роста»

интеллектуальности

= ≠

Page 20: Введение в проблематику ИИ

А что же нейробиологи?

Page 21: Введение в проблематику ИИ

А что же нейробиологи? H. Markram

(104 нейронов, 108 синапсов)

Смоделирована кортикальная колонка

Page 22: Введение в проблематику ИИ

А что же нейробиологи? E. Ижикевич

(1011 нейронов, 1015 синапсов)

Воспроизведены частоты спайковой активности различных типов корковых нейронов.

Ритмы и волны распространения спонтанной активности по своим параметрам похожи на наблюдаемые in vivo.

Модельный фМРТ похож на регистриуемый на человеке.

Пертрубация одного спайка (из миллионов) ведет к перестройки активности всей сети за доли секунды.

Page 23: Введение в проблематику ИИ
Page 24: Введение в проблематику ИИ

Проблема

Интеллект человека является очень сложным

объектом

Прямое создание целостной теории очень

трудно

Page 25: Введение в проблематику ИИ

ИСКУССТВЕННАЯ ЖИЗНЬ И

АНИМАТЫ

Page 26: Введение в проблематику ИИ

Могут ли машины воспроизводить себеподобных и может ли в процессесамовоспроизведения происходитьпрогрессивная эволюция, приводящая ксозданию машин, существенно болеесовершенных, чем исходные?

А.Н. Колмогоров, "Автоматы и жизнь", 1961 г.

Page 27: Введение в проблематику ИИ

Самовоспроизводящиеся автоматы John von Neumann

(1903 – 1957)

Page 28: Введение в проблематику ИИ
Page 29: Введение в проблематику ИИ

Искусственная жизнь

агент

«мир» модели

популяция агентов

информация

действия

Воспроизведение жизни не только как мы её знаем, но и какой она могла бы быть (1986 - )

Page 30: Введение в проблематику ИИ

Аниматы Эволюция роботов

Page 31: Введение в проблематику ИИ

Выводы

Эволюционный путь к Искусственному интеллекту перспективен, но существенные результаты пока не получены

Page 32: Введение в проблематику ИИ

БУДУЩЕЕ

ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА?

Page 33: Введение в проблематику ИИ

Проблема:

Целостное понимание интеллекта очень сложно Решение 1:

Строгое. Создание из первых принципов теории мышления человека (классический ИИ, полномасштабное моделирование мозга) Решение 2:

Заплаточное. Комбинация известных способов решения интеллектуальных задач (современный ИИ)

Решение проблемы интеллекта

Page 34: Введение в проблематику ИИ

Проблема:

Целостное понимание интеллекта очень сложно Проблема’:

Интеллект человека – продукт эволюции. Как возрастала сложность позновательных способностей организмов в эволюции? Возможное решение 3:

Исследование основных этапов эволюции интеллекта

Решение проблемы интеллекта

Page 35: Введение в проблематику ИИ

К интеллекту по лестнице

эволюции!

Page 36: Введение в проблематику ИИ

Эволюция и кибернетика Теория метасистемных

переходов (1950-60) В.Ф. Турчин (1931-2010)

Page 37: Введение в проблематику ИИ

Эволюция и кибернетика Эволюционная

кибернетика В.Г. Редько Эффективность, гармоничность

и согласованность работы "компонент" живых существ обеспечивается биологическими управляющими системами.

Но каковы эти управляющие системы? Как и почему они эволюционно возникли?

Какие информационные процессы обеспечивают работу этих управляющих систем?

Как животные познают внешний мир и используют это познание для управления своим поведением?

Как эволюционное развитие биокибернетических систем и познавательных способностей животных привело к возникновению интеллекта человека?

Какие уроки из знаний о естественных "биокомпьютерах" можно извлечь для разработки искусственных компьютеров и программных продуктов?

До какой степени исследования причин возникновения естественного интеллекта могут способствовать развитию искусственного интеллекта?

Page 38: Введение в проблематику ИИ

Как связаны эволюция и интеллект?

развитие проблема

обучение

отбор

Теория функциональных систем

Page 39: Введение в проблематику ИИ

Information processing in nervous system, Leiden, 1962Аллен Ньюэлл, пионер ИИ,«Логик теоретик»Хейнц фон Фёрстер ,

один из «отцов» кибернетики Джон Эклс,

нобелевская премия за исследования синапса

Марвин Мински, классик ИИ

Умберто Матурана, теория автопоезиса

Гордон Паск ,«Мистер Кибернетика»

Петр Кузьмич Анохин,Теория функциональных

систем

Теория функциональных систем

Page 40: Введение в проблематику ИИ

Нейроморфные системы искусственного интеллекта

Как самоорганизация миллиардов адаптивных элементов приводит к возникновению системных когнитивных процессов?

•Искусственный интеллект основанный на принципах работы мозга•Пути повышения эффективности естественного и искусственного интеллекта

Page 41: Введение в проблематику ИИ

Умныйнейрон

Каковы цели поведения отдельных нейронов? Как они узнают о том, что надо учиться? Как происходит коллективное решение задач огромными популяциями нейронов?

Page 42: Введение в проблематику ИИ

Гибридныенейроэлектронные

системы

Как научить сеть живых нейронов решать поставленную задачу? Насколько сложной может быть эта задача?

Page 43: Введение в проблематику ИИ

Будущее ИИ

Page 44: Введение в проблематику ИИ

Будущее ИИ

Page 45: Введение в проблематику ИИ

Будущее искусственного интеллекта

Алгоритмы интеллектуальных систем, основанные на «грубой» вычислительной силе катастрофично неэффективны

Вычислительных возможностей современных компьютеров с лихвой достаточно для обеспечения интеллектуального поведения

В любой момент может быть найден подход, на порядки повышающий вычислительную эффективность интеллектуальных систем

Одно из перспективных направлений поиска –нейроморфные системы – системы основанные на интеллектуальных алгоритмах «подсмотренных» у живых систем.