Как настроить искусственный интеллект

Как создать искусственный интеллект? (Почти) исчерпывающее руководство

На этой неделе вы могли прочитать крайне мотивирующей кейс от ученика GeekBrains Валерия Турова, который изучил профессию «Программист Java», где он рассказал об одной из своих целей, которая привела в профессию — желанию познать принцип работы и научиться создавать самому игровых ботов.

А ведь действительно, именно желание создать совершенный искусственный интеллект, будь то игровая модель или мобильная программа, сподвигла на путь программиста многих из нас. Проблема в том, что за тоннами учебного материала и суровой действительностью заказчиков, это самое желание было заменено простым стремлением к саморазвитию. Для тех, кто так и не приступил к исполнению детской мечты, далее краткий путеводитель по созданию настоящего искусственного разума.

Стадия 1. Разочарование

Когда мы говорим о создании хотя бы простых ботов, глаза наполняются блеском, а в голове мелькают сотни идей, что он должен уметь делать. Однако, когда дело доходит до реализации, оказывается, что ключом к разгадке реальной модели поведения является математика. Да-да, искусственный интеллект куда сложнее написания прикладных программ — одних знаний о проектировании ПО вам не хватит.

Математика — этот тот научный плацдарм, на котором будет строиться ваше дальнейшее программирование. Без знания и понимания этой теории все задумки быстро разобьются о взаимодействие с человеком, ведь искусственный разум на самом деле не больше, чем набор формул.

Стадия 2. Принятие

Когда спесь немного сбита студенческой литературой, можно приступать к практике. Бросаться на LISP или другие функциональные языки пока не стоит — сначала стоит освоиться с принципами проектирования ИИ. Как для быстрого изучения, так и дальнейшего развития прекрасно подойдёт Python — это язык, чаще всего используемый в научных целях, для него вы найдете множество библиотек, которые облегчат ваш труд.

Стадия 3. Развитие

Теперь переходим непосредственно к теории ИИ. Их условно можно разделить на 3 категории:

• Слабый ИИ – боты, которых мы видим в компьютерных играх, или простые подручные помощники, вроде Siri. Они или выполняют узкоспециализированные задачи или являются незначительным комплексом таковых, а любая непредсказуемость взаимодействия ставит их в тупик.
• Сильный ИИ – это машины, интеллект которых сопоставим с человеческим мозгом. На сегодняшний день нет реальных представителей этого класса, но компьютеры, вроде Watson очень близки к достижению этой цели.
• Совершенные ИИ – будущее, машинный мозг, который превзойдёт наши возможности. Именно об опасности таких разработок предупреждают Стивен Хоккинг, Элон Маск и кинофраншиза «Терминатор».

Естественно, начинать следует с самых простых ботов. Для этого вспомните старую-добрую игру «Крестики-нолики» при использовании поля 3х3 и постарайтесь выяснить для себя основные алгоритмы действий: вероятность победы при безошибочных действиях, наиболее удачные места на поле для расположения фигуры, необходимость сводить игру к ничьей и так далее.

Сыграв несколько десятков партий и анализируя собственные действия, вы наверняка сможете выделить все важные аспекты и переписать их в машинный код. Если нет, то продолжайте думать, а эта ссылка здесь полежит на всякий случай.

К слову, если вы всё-таки взялись за язык Python, то создать довольно простого бота можно, обратившись к этому подробному мануалу. Для других языков, таких как C++ или Java, вам также не составит труда найти пошаговые материалы. Почувствовав, что за созданием ИИ нет ничего сверхъестественного, вы сможете смело закрыть браузер и приступить к личным экспериментам.

Стадия 4. Азарт

Теперь, когда дело сдвинулось с мёртвой точки, вам наверняка хочется создать что-то более серьёзное. В этом вам поможет ряд следующих ресурсов:

Как вы поняли даже из названий, это API, которые позволят без лишних затрат времени создать некоторое подобие серьёзного ИИ.

Стадия 5. Работа

Теперь же, когда вы уже вполне ясно представляете, как ИИ создавать и чем при этом пользоваться, пора выводить свои знания на новый уровень. Во-первых, для этого потребуется изучение дисциплины, которое носит название «Машинное обучение». Во-вторых, необходимо научиться работать с соответствующими библиотеками выбранного языка программирования. Для рассматриваемого нами Python это Scikit-learn, NLTK, SciPy, PyBrain и Numpy. В-третьих, в развитии никуда не обойтись от функционального программирования. Ну и самое главное, вы теперь сможете читать литературу о ИИ с полным пониманием дела:

И да, вся или почти вся литература по данной тематике представлена на иностранном языке, поэтому если хотите заниматься созданием ИИ профессионально — необходимо подтянуть свой английский до технического уровня. Впрочем, это актуально для любой сферы программирования, не правда ли?

В остальном же ваше дальнейшее развитие будет зависеть лишь от практики и желания усложнять алгоритмы. Но будьте осторожны: возможно, совершенный искусственный разум опасен для человечества?

Спасибо GeekBrains за представленный материал.

Источник

Как создать искусственный интеллект? История первая. Что такое интеллект?

В серии статей мы расскажем о новых подходах в ИИ, моделировании личности и обработке BIG Data, которые недоступны для большинства специалистов по ИИ и общественности. Ценность этой информации в том, что она вся проверена на практике и большинство теоретических наработок реализованы в прикладных проектах.

Многие из вас слышали про современные технологии, которые ассоциируются сегодня с понятием искусственный интеллект, а именно: экспертные системы, нейронные сети, лингвистические алгоритмы, гибридные системы, когнитивные технологии, имитационные(чат-боты) и пр.

Да, многие компании с помощью приведенных выше технологий решают задачи своих клиентов по обработке информации. Некоторые из этих компаний пишут, что создают или создали решения в области искусственного интеллекта. Но интеллект ли это?

Первое, что мы с вами сделаем это определим, что такое интеллект.

Представьте себе, что компьютер с интеллектом существует. И у вас есть возможность общаться с ним голосом или с помощью текстовых сообщений.
Вопросы:

• Обязательно ли встраивать в программу интеллекта компьютера особенности языка (описывать семантику, грамматику, морфологию) или он смог бы выучить языки самостоятельно через взаимодействие с человеком?
• Если бы вам поставили задачу научить компьютер языку, то что бы вы делали?
• Если бы в обучении принимали участие только вы, то на кого он был бы похож?

А теперь, ответьте на эти вопросы еще раз, с той лишь разницей, что обучать пришлось бы:

• Породистого попугая, теоретически способного к общению.
• Новорожденного ребенка.

Мы с вами только что проделали интеллектуальную работу, и я надеюсь, что многие из вас получили новые знания. И вот почему:

• Во-первых, я попросил вас представить себе (вообразить), «что будет если…». Вы действовали в изменившихся условиях. Возможно вам не хватало информации и знаний, вам было трудно.
• Во-вторых, вы оказались способны к обучению, познанию, вы нашли знакомую вам аналогию сами или встретили ее в тексте, а возможно вы воспользовались интернетом или спросили совет друга.

Существует множество подходов к определению интеллекта. Мы определим главные его признаки…

В первую очередь интеллект – это способность обучаться и воображать.

Для того чтобы создать алгоритм моделирующий интеллект, первое что нужно сделать это наделить его способностью к обучению, никаких знаний вкладывать в него не нужно.

Давайте вернемся к нашему примеру c ребенком для того, чтобы описать процесс обучения более подробно.
Какие принципы работают, когда ребенок учится понимать язык и говорить на нем?

1. Чем чаще он слышит слово в разных контекстах, тем быстрее он его запомнит. Слово, которое он произнесет первым скорее всего будет – «мама».
   «Мама тебя любит»
   «Мамочка тебе ручки помоет»
   «Мама тебя целует»
   «А где мама?»
   Обучение происходит за счет избыточности данных.
2. Чем больше каналов поступления информации задействовано, тем эффективнее обучение:
   ребенок слышит: «Мама тебя любит».
   ребенок видит улыбку мамы.
   ребенок чувствует тепло исходящее от мамы.
   ребенок чувствует вкус и запах маминого молока.
   ребенок говорит «Мама».
3. Ребенок не сможет воспроизвести слово сразу правильно. Он будет пытаться, пробывать. «М», «Ма», «Мам», «М» … «Мама». Обучение происходит в действии, каждая следующая попытка корректируется пока не получим результат. Метод проб и ошибок. Очень важно получение обратной связи из реальности.
4. Не воспитывайте своих детей, все равно они будут похожи на вас. Ребенок стремится быть похожим на окружающих его людей. Он подражает им и учится у них. Это один из механизмов моделирования личности, о котором мы поговорим более подробно в следующих статьях.

Какова же роль воображения?

Представьте себе, что вы едите на автомобиле по незнакомой трассе. Проезжаете знак ограничения скорости 80 км/ч. Едите дальше, и видите еще один знак ограничения скорости, но он забрызган грязью и его практически не разобрать. Вы передвигаетесь со скоростью 95 км/ч. Что будете делать? Пока вы принимали решение из-за кустов выглянул сотрудник полиции, и вы увидели лучезарную улыбку на его лице. В голове у вас мгновенно достроился «образ знака», и вы поняли почему тут стоит полицейский, и что вам срочно нужно нажать тормоз. Вы сбрасываете скорость до 55 км/ч, улыбка с лица полицейского мгновенно пропадает, и вы едите дальше.

И еще один интересный пример работы воображения из мира животных – это наблюдение за сороками. Сорока на глазах других сорок зарыла еду на пустыре. Все сороки улетели, но наша сорока вернулась на пустырь и перепрятала еду. Что произошло? Она представила себе(вообразила), «что будет если» прилетит другая сорока, которая видела куда она спрятала еду. Она смоделировала ситуацию и нашла решение как этого избежать.

Воображение – это моделирование ситуации на произвольных условиях.

Как вы уже убедились, интеллект – это не база знаний, это не набор запрограммированных реакций или следование заранее определенным правилам.

Интеллект – это способность к обучению, познанию и адаптации к изменяющимся условиям в процессе решения трудностей.

Вам не кажется, что определяя интеллект мы упустили из виду какие-то важные компоненты или забыли о чем-то рассказать?

Да, мы упустили из виду восприятие, и забыли рассказать про память.

Представьте себе, что вы смотрите в глазок и видите часть буквы:

Что это за буква?

Конечно нет, это же японский иероглиф «вечность».

Перед вами только, что поставили задачу(проблему). Скорее всего вы нашли похожий образ буквы «К» у себя в голове и успокоились.

Ваш интеллект воспринимает все образами и ищет похожий образ в памяти, если его нет, то формируется привязка(якорь) к уже существующим образам и благодаря этому вы запоминаете новую информацию, получаете навыки или опыт.

Образ – субъективное видение реального мира, воспринимаемого при помощи органов чувств (каналов поступления информации).

Восприятие субъективно, потому что зависит от последовательности обучения, последовательности появления образов в жизни человека и их влияния.

Восприятие начинается с распознания образов светло/темно. Открываем глаза – светло, закрываем – темно. Далее человек учится распознавать все более сложные образы – «мама», «папа», мяч, стол, собака. Мы получаем опорные данные, а все последующие образы – это надстройка над предыдущими.

С этой точки зрения обучение – это процесс построения новых взаимосвязей между воспринимаемыми образами и образами, которые уже есть в памяти.

Память служит для хранения образов и их взаимосвязей.

А воображение – это способность достраивать незавершенный образ.

Для обобщения приведем еще один эксперимент из мира животных:

Шимпанзе посадили в клетку, а внутри клетки подвесили гроздь бананов довольно высоко от пола. Сначала шимпанзе прыгала, но быстро устала, и, казалось, потеряла интерес к бананам и уселась, едва обращая на них внимание. Но через некоторое время обезьяна взяла палку, оставленную в клетке, и раскачивала бананы до тех пор, пока они не упали. В другой раз, чтобы достать бананы, шимпанзе удалось соединить две палки, так как каждой палки по отдельности не хватало, чтобы до них дотянуться. Животное справилось и с более сложной задачей, неожиданно поставив под бананами коробку и используя ее как ступеньку.

Шимпанзе показали знакомый ей образ «гроздь бананов». Но образ для нее оказался незавершенным – их нельзя достать и съесть. Но так как это был единственный источник пищи из доступных, то незавершенный образ наращивал внутреннее напряжение и требовал завершения.

Средства для решения проблемы (завершения образа), всегда имелись в наличии, но возникновение решения требовало преобразования имеющихся образов (требовалось обучиться с помощью воображения). Шимпанзе необходимо было представить себе (умственно перечислить все возможные варианты): «что будет если я возьму палку», «а что будет если…» и наиболее вероятные предположения проверить на практике, попробовать и получить обратную связь, опять вообразить, попробовать, получить обратную связь и так далее до тех пор, пока мы не завершим образ(научимся).

Если бы распознание образа иероглифа «вечность» было бы для вас вопросом жизни и смерти, то вы обязательно нашли способ это сделать.

С более популярного языка перейдем к техническому и сформулируем основные понятия, которые мы будем использовать далее:

• Пересечение избыточной информации из разных информационных каналов создает образ.
• Обучение – это преобразование информационных потоков в информационное поле.
• Информационное поле(память) – хранение образов и их взаимосвязей.
• Воображение – …
  – «Уважаемый читатель, дострой образ воображения самостоятельно, используя избыточную информацию из своего жизненного опыта и этой статьи».
• Интеллект – это способность обучаться и воображать.

В начале статьи мы перечислили технологии, ассоциирующиеся сегодня с искусственным интеллектом, теперь вы самостоятельно сможете оценить насколько они соответствуют понятию интеллект.

В следующей статье мы рассмотрим такую задачу как интеллектуальный поиск информации в интернете. Определим критерии интеллектуальности, разработаем практические подходы и «пощупаем» реальное приложение, в котором реализованы принципы, описанные в этой статье.

Статья не претендует на истину, является частью наших разработок и исследований. Пишите комментарии, дополняйте материал своими примерами или размышлениями. Обучайтесь и воображайте…

Источник