и синтез речи;
г) интеллектуальная поддержка принятия решений;
д) перспективные методы ИИ.
При этом перспективными методами ИИ в настоящее время считаются методы, направленные на создание принципиально новой научно-технической продукции, в том числе в целях разработки универсального (сильного) ИИ. К перспективным методам ИИ относятся: автономное решение различных задач, автоматический дизайн физических объектов, автоматическое машинное обучение, алгоритмы решения задач на основе данных с частичной разметкой и (или) незначительных объемов данных, обработка информации на основе новых типов вычислительных систем, интерпретируемая обработка данных.
§ 2. История развития технологий искусственного интеллекта
Как технологическое явление ИИ берет свое начало в 1956 г., когда в Университете Дартмута (США) прошла рабочая конференция с участием таких ученых, как Джон Маккарти, Марвин Минский (Marvin Minsky), Клод Шеннон (Claude Shannon), Алан Тьюринг, которые были названы основателями сферы искусственного разума[2].
В последующие годы развитие ИИ неразрывно связано с созданием роботов. В 1966 г. в Стэнфордском научно-исследовательском институте был разработан Shakey – «первый электронный человек», первый мобильный робот, способный интерпретировать инструкции. Вместо того чтобы выполнять одношаговые команды, Shakey мог обрабатывать более сложные инструкции и выполнять соответствующие действия. Создание Shakey стало важной вехой для робототехники и ИИ [Kaul et al., 2020].
На смену экспертным системам, описывающим алгоритм действий по выбору решения в зависимости от конкретных условий, пришло машинное обучение, благодаря которому информационные системы самостоятельно формируют правила и находят решение на основе анализа зависимостей, используя исходные наборы данных. Нахождение решений без предварительного составления человеком их возможного перечня позволило говорить о настоящем прорыве в развитии ИИ.
Наиболее активно в прикладном смысле ИИ стал развиваться в 1990-е годы. Тогда, например, были созданы программы, которые позволили машине выигрывать у человека. В 1996 г. программа Deep Blue Chess обыграла гроссмейстера и чемпиона мира Гарри Каспарова[3].
Появление мощных графических процессоров и рост вычислительной мощности современных компьютеров, развитие облачных вычислений, взрывной рост больших данных позволили выполнять машинное обучение с высокой точностью.
В 2007 г. IBM создала открытую систему ответов на вопросы Watson, занявшую первое место в телевизионном игровом шоу Jeopardy в 2011 г. (в ситуациях конкуренции системы с людьми). В отличие от традиционных систем, которые использовали либо прямое рассуждение (следуя правилам от данных к выводам) и обратное (следуя правилам от выводов к данным), либо созданные вручную правила «если… то», эта технология, называемая DeepQA, применяла обработку естественного языка и различные поиски для анализа неструктурированного
Искусственный интеллект (ИИ) / artificial intelligence (AI) как ключевой фактор цифровизации глобальной экономики. https://www.novostiitkanala.ru/news/detail.php?ID=117544 (дата обращения: 26.10.2022).
Внесен Минюстом в реестр иностранных агентов.
