Dirbtinis intelektas

ALYTAUS KOLEGIJA

INFORMACIJOS IR RYŠIŲ TECHNOLOGIJŲ FAKULTETAS

INFORMACINIŲ TECHNOLOGIJŲ KATEDRA

ARTŪRAS BESPALOVAS

INFORMACINIŲ SISTEMŲ TECHNOLOGIJOS

DIRBTINIS INTELEKTAS

Referatas

ALYTUS, 2017

TURINYS

ĮVADAS

DIRBTINIO INTELEKTO TIPAI.............................4

DIDŽIAUSI PROVERŽIAI (2016 – 2017) ........................5

VARTOTOJUI PRIEINAMAS DIRBTINIS INTELEKTAS...............7

DIRBTINIS INTELEKTAS IR KVANTINĖS KOMPUTACIJOS............8

IŠVADOS

BIBLIOGRAFINIŲ NUORODŲ SĄRAŠAS

ĮVADAS

Ar kada nors susimastėme kaip gimsta mūsų mintys? Ar kas nors yra pagalvojęs, kad mes esame nežinomos rūšies kompiuteris? 21 – jame amžiuje žmonės tarsi pamiše dėl besimokančių kompiuterių bei jų galimybių. Didžiausi informacinių technologijų gigantai bei pavieniai žmonės laužo galvas šioje srityje. Dirbtinis intelektas dar visai neseniai buvo tik fantastinių filmų objektas. Šiandien mes jau matome ir suuprantame šio „proto“ galimybes.

Ką mes žinome šiuo metu? Kokios ateities perspektyvos šioje rinkoje? Kokios potencialios kliūtys ir pavojai mūsų laukia?

DIRBTINIO INTELEKTO TIPAI

Dirbtinis intelektas – tai skaitmeninio komputerio arba kompiuterio kontroliuojamo roboto gebėjimas atlikti veiksmus naudojant tam tikras žmogaus savybes, tokias kaip – gebėjimas suprasti, atrasti prasmę, apibendrinti ir mokintis iš savo patirties.

Nuo pat skaitmeninio kompiuterio sukūrimo 1940 metais , buvo pademonstruota, kad kompiuteris gali būti suprogramuotas atlitki labai sudėtingas užduotys pavyzdžiui: Surasti matematinių teoremų įrodymus arba tiesiog žaisti žmonių pamėgtus stalo žaidimus su didelių paasisekimu. Dar visai neseniai buvo manyta, kad kompiuteris negali prilygti žmogui šiuose užduotyse, bet 2016 „Google AlphaGo“ projektas įrodė priešingai, įveikdamas geriausia „Go“ žaidėją pasaulyje.

Veiklos atpažinimas – nustatyti, ką žmonės ar kiti subjektai daro pavyzdžiui, automobilis, kuris gali matyti savo savininką nešanti pr

rekes iš parduotuvės ir atidaryti jam tinkamas automobilio duris.

Dirbtinis kūrybiškumas – programos kurios matomos kaip kūrybiškos pavyzdžiui, muzika, menai, dizainas. Taip pat i šią skiltį įeina humoras ir pokalbio palaikymas.

Įtaką darantis kompiutavimas – dirbtinis intelektas, kuris siekia mokytis ir naudoti emocijas.

Dirbtine imuninė sistema – mašinų mokymosi metodai, imituojantys imuninės sistemos mokymosi ir atminties procesus.

Automatikos sistemos – automatiniai sprendimai arba fiziniai veiksmai atlikti technikos, tokios kaip robotai.

Pokalbių „botai“ – dirbtinis intelektas, kuris gali kalbėti su žmonėmis, labai dažnai naudojamas susirašinėjimuose, sukurtas atlikti testą vykdant pokalbį tarp žmogaus ir kompiuterio.

Evoliuciniai algoritmai – algoritmų klasė įkvėpta biologinės evoliucijos tokios kaip, dauginimasis, mutacijos ir natūrali atranka.

Draugiškas dirbtinis intelektas – studijuojamos technikos, kaip pagaminti dirbtinį intelektą saugų ir naudingą. Labai dažnai diskutuojama, apie ekzistencinius pavojus, kuriuos gali sukelti dirbtinis intelektas.

Intelekto sustiprinimas – įrankis kuuriamas padėti žmogui suprasti daugiau kompiuterio pagalba. Pavyzdžiui įrankis gali suteikti žmogui pildomus pasirinkimus problemų sprendimui.

Mašinų mokymasis – algoritmai, kurie mokosi iš pateiktos informacijos yra bazinis skirtumas tarp dirbtinio intelekto ir paprastų programų sistemų.

Natūralus kalbos apdorojimas – gebėjimas atpažinti, interpretuoti ir sintezuoti kalbą.

Neuroninis tinklas – dirbtiniai neuroniniai tinklai yra dirbtinio intelekto metodas, kuris buvo įkvėptas biologinių neuronų tinklų. Laikui bėgant panašumas sumažėjo, paprastai dabar jie yra pagrįsti statistikos ir signalų apdorojimo metodais.

Pakartotinas savęs tobulinimas – programų sistema, kuri turi galimybę tobulintis ciklais(programa kuri gali pl

lėsti savo programą). Tariamai vienas iš pavojingiausių dirbtinio intelekto tipų.

Save atkartojančios sistemos – programų sistema, kuri atkartoja save kopijuodama failus, šis būdas leidžia robotams kopijuoti vienas kitą ir daugintis. Šiuo metu manoma naudoti šią sistemą kosmoso tyrinėjimui.

Stiprusis dirbtinis intelektas – tyrimo sritis, kuri tyrinėja dirbtinio intelekto panašų į žmogų veiklą.

DIDŽIAUSI PROVERŽIAI (2016 – 2017)

„Google DeepMind“ sudrebino pasaulį, kai dirbtinio intelekto programų sistema „AlphaGo“ nugalėjo pasaulio čempioną Lee Sedol „Go“ žaidime. Buvo manyta, kad mašina niekada negalės nugalėti žmogaus, šiame žaidime reikalinga gera strategija ir nuojauta.

„AlphaGo“ sugeba suprasti visą „Go“ žaidimo medį, todėl tai leidžia pasirnkti geriausia ėjimą, tinkamu metu. Kad tai padarytu sistema sistema randa mazgą, kuris atitinka tuo metu vykstančio žaidimo situaciją. Po to pasirenka veiksmą, kuris sumažintu pralaimėjimo šansą iki minimumo. Tai reikalauja stebėti visą žaidimo medį ir pasirinkti mazgus vedančius link vienos ar kitos įmanomos žaidimo pabaigos. „Wikimedia“

„AlphaGo Zero“ buvo išmokintas žaisti „Go“ be jokių papildomų instrukcijų. Ši sistema išmoko geriausius judesius žingsnis po žingsnio, tiesiog žaisdama milijonus kartu prieš save.

Per tris dienas „AlphaGo“ nugalėjo visas senesnes savo paties versijas ir per 40 dienų jis be žmogaus įsikišimo rado, žaidimo principus, kuriuos žmogus sugebėjo rasti tik per tūkstančius metų.

1 pav. „Go“ žaidimo ėjimų medis

Neuroninių tinklų su dvigubinimas. Dar visai neseniai dirbtinio intelekto konferencijoje, buvo dau

ug šnekėta apie naują mašinų mokymosi techniką „GAN“ – „Generative adversial networks“. Sukurta „OpenAI“ mokslininko Ian GoodFellow. GAN“ yra sistemos, kurios sugeneruoja naują`informacija po žmogaus įrašyto treniruočių ciklo bei sugeba atsirinkti tikrą informaciją nuo netikros. Dirbančios kartu, šios sistemos, gali sukurti labai tikrovišką dirbtinę

informaciją. Ši sistema gali būti panaudota kurti kompiuterinius žaidimus ir skaitmeninį dizainą. Vienas labiausiai pažengusių ekspertu „Yoshua Bengio“ dirbtinio intelekto srityje teigia, kad ši sistema turi dideli potencialą, todėl kad ji siūlo mašinos mokymosi ciklą iš pačios sistemos sugeneruotos informacijos, daug žmonių, mano, kad tai yra raktas gaminti daug „protingesnius“ kompiuterius. https://www.technologyreview.com/s/603216/5-big-predictions-for-artificial-intelligence-in-2017/

DIDŽIAUSI PROVERŽIAI (2016 – 2017)

2 pav. „GAN“ schema

Jeigu paklaustumėte mokslininkų dirbančių su dirbtiniu intelektu, koks jų sekantis taikinys, beveik visi paminėtu proveržį balso ir vaizdo atpažinimo sistemose, kitose srityse tai gali padėti daug efektyviau kalibruoti ir generuoti dirbtinio intelekto kalbą. Mokslininkai jau seniai bando sukurti algoritmus padedančius kompiuteriui kalbėtis su žmogumi kuo sklandžiau, kai dirbtinis intelektas sugebės sklandžiai komunikuoti su žmogumi, jis taps daug naudingesnis žmonių tarpe. Tai yra didžiulis iššūkis atsižvelgiant į kalbos sudėtingumą, subtilumą ir galią. Dar kol kas nereikėtų tikėtis kalbėti su savo išmaniuoju telefonu prasmingomis ir giliomis temomis, bet jau buvo įveiktą daug mažų, bet prasmingų žingsnių šioje sferoje. Tokių kaip „Microsoft Cortana“, „Apple Alexis“ ir kitų bals

so atpažinimo sistemų.

3 pav. Pleriminari balso atpažnimo schema

VARTOTOJUI PRIEINAMAS DIRBTINIS INTELEKTAS

Virtualūs asmeniniai asistentai jau plačiai naudojami įvairiose platofrmose kaip (Ios, Android ir Windows Mobile). Jie padeda rasti mums informacija kasdienineme gyvenime, pavyzdžiui, kai balsu paklausiame mobiliojo telefono „Kur rasti arčiausią restoraną?“, „Kas mano dienotvarkėj?“, „Primink , kad paskambinčiau Tomui“, šis asistentas suras mum tinkamą informacija mobiliajame telefone, arba siūsdamas informaciją į kitas programas.

Jau ilgą laiką dirbtinio intelekto užuomazgos naudojamos video žaidimų kurime, šiandien video žaidimų veikėjai sugeba perprasti jūsų žaidimo stilių ir reaguoti nenuspėjamai, pavyzdžiui 2014 metų žadime „Middle Earth: Shadow of Mordor“ kiekvienam kompiuteriniam veikėjui suteikti indivdualūs charakterio bruožai, po susitikimo su žaidėju jie sugeba atsiminti ir keisti savo elgseną bei tikslus. Kiekvienais metais investuojama daug laiko ir pinigų tobulinti šią technologiją.

Pagalba vartotojams „online“ paslauga kurią siūlo daugelis interneto svetainių, bet ne kiekvienas gyvas pokalbis ištikrųjų vyksta su žmogumi. Jau dabar kai kurios interneto svetainės naudoja ne tik paprastą auto atsakiklį, bet ir naujausias dirbtinio intelekto technologijas, jos gali pateikti informaciją iš visos svetainės ar net duomenų bazės ir atsakyti į jums rūpinčius klausimus. Pavyzdžiui gerai žinomo banko“SwedBank“ internetinės pagalbos paslauga teikiama

Virtualaus asistento „vardu“ Nina ši technologija leidžia išpresti net iki 78 procentų klausimų kylančiu pirmo susitikimo metu.

Apsaugos kamerų stebėjimas šiuo metu nėra tik žmogaus darbas. Žmonės pradeda greit nuobodžiauti ir stebėti daug monitorių nėra taip paprasta. Jau dabar yra sukurti algoritmai galintys stebėti vaizdo medžiagą ir aptikti potencialius pavojus bei praneši apie įtartiną veiklą institucijoms. Kol kas ši technologija gali būti pritaikyta tik vietose kur žmonių srautas nėra didelis, ji dar negali atpažinti vagių parduotuvėse, bet nereikėtu nustebti jei jau labai greitu metu, mes bendrausime ne tik su žmogiškos kilmės |apsaugos darbuototjais“.

DIRBTINIS INTELEKTAS IR KVANTINĖS KOMPUTACIJOS

Kvantinė kompiuterija yra sistema galinti atlikti skaičiavimus pasitelkdama fizikinius dėsnius. Klasikiniuose kompiuteriuose informacija skaičiuojama diskrečiais bitais, tuo tarpu, kvantinės sistemos pasitelkia tolygiai kintančias būsenas vadinamomis kubitais. Kubitai skiriasi nuo bitu tuo, kad kubitas gali turėti kelias būsenas vienu metu, pavyzdžiui klasikinėje kompiuterijoje 1 reiškia taip 0 reiškia ne, kvantinėje kompiuterijoje ši būsena gali keistis viename simbolyje. Šiuolaikinis kvantinis procesorius yra 100 milijonų kartų greitesnis už mūsų naudojama procesorių namuose.

„Robotų technikoje NASA kvantinį programavimą siekia pritaikyti dirbtinio intelekto pažangos kėlime, laiko planavimo automatizacijos atžvilgiu. Organizacija planuoja siųsti robotus į tolimas misijas kosmose, kurių metu „realaus laiko“ komunikacija tarp roboto ir operatoriaus nėra įmanoma. Vis dėlto pasitelkus kvantinę optimizaciją, mokslininkai gebėtų sudaryti objektyvias prognozes iš anksto, tokiu būdu numatant robotų misijų kryptį.“ Kiekvienais metais vis daugiau kompiuterijos gigantu tokių kaip „NASA“, „Google“, „IBM“,, „Intel“ ir kitų prisijungia prie šio mokslo tyrimų, bet kol kas viskas yra labai ankstyvoje stadijoje, bet su didžiulu potencialu.

4 pav. Bito ir Kubito pavizdys

IŠVADOS

Technologijoms vis žengianti į priekį, pasaulis keičiasi. Dirbtinis intelektas yra vienas labiausiai keičiančiu pasaulį atradimų, jo užuomazgos, jau dabar pakeitė žemės ūkio sektorių neatpažįstamai. Įnovacijų genijus, kompanijų „Tesla Motors“ ir „SpaceX“ generalinis direktorius teigia, kad jau 2037 metais, žmogui nebereikės vairuoti transporto priemonių, dėl sparčiai tobulėjančios autonominių automobilių technologijos. Jau dabar beveik visos didžiausios pramonės šakos automatizuotos, kad į rinką pristatytu didesnį kiekį produkto.

Žmonija per padidinamąjį stiklą stebį šiuos pokyčius, jau dabar kuriami įstatymai, rašomos knygos, kaip suvaldyti šią naują technologiją. Vieni sako, kad tai tiesiog palengvins mūsų gyvenimą, kiti teigia, kad tai mūsų pasaulio, tokį kokį mes matome dabar pabaiga.

Skeptikai teigia, kad tai žmonijos apokalipsės pradžia, kad tai sukels 3čiajį pasaulinį karą, kad mes negalėsime suvaldyti protingesnių už save mašinų. Mano nuomone, jeigu žmonės į viską žiūrės pakankamai atsargiai ir neperlenks lazdos, ateitis gali būti patogi ir šviesi, kaip sakoma, su didele galia ateina ir didžiulė atsakomybė.

BIBLIOGRAFINIŲ NUORODŲ SĄRAŠAS

B.J. Copeland, John Spcey Artificial intelligence (AI) [interaktyvus], 2016, [žiūrėta 2017 m. Spalio 20 d.]. Prieiga per internetą: < https://www.britannica.com/technology/artificial-intelligence>.

Dann Albright,  10 Examples of Artificial Intelligence You’re Using in Daily Life

[interaktyvus], 2016, [žiūrėta 2017 m. Spalio 23 d.]. Prieiga per internetą: <https://www.beebom.com/examples-of-artificial-intelligence// >.

IBM research team, What is quantum computing? [interaktyvus], 2017, [žiūrėta 2017 m. Spalio 20 d.]. Prieiga per internetą: < http://www.research.ibm.com/ibm-q/learn/what-is-quantum-computing//

Robotika.lt, Kvantinės kompiuterijos galimybės kosminėse kelionėse ir robotikoje

[interaktyvus], 2015, [žiūrėta 2017 m. Spalio 20 d.]. Prieiga per internetą:

< http://www.robotika.lt/kvantines-kompiuterijos-galimybes// >.

Sarah Knapton, AlphaGo Zero: Google DeepMind supercomputer learns 3,000 years of human knowledge in 40 days [interaktyvus], 2017, [žiūrėta 2017 m. Spalio 20 d.]. Prieiga per internetą: < http://www.telegraph.co.uk/science/2017/10/18/alphago-zero-google-deepmind-supercomputer-learns-3000-years/ >.

Will Knight, 5 Big Predictions for Artificial Intelligence in 2017

[interaktyvus], 2017, [žiūrėta 2017 m. Spalio 20 d.]. Prieiga per internetą: <https://www.technologyreview.com/s/603216/5-big-predictions-for-artificial-intelligence-in-2017// >.

Leave a Comment