Футурология

В 2009 году удалось создать микропроцессор, который симулирует действия 50 000 нейронов, объединенных 50 миллионами синаптических соединений друг с другом

Сканирование мозга и моделирование нейронов

BlueBrain Project

Компания

IBM

и Швейцарский федеральный технический институт Лозанны

Июль 2005 года

IBM

и правительство Швейцарии, десятки миллионов долларов

Создание к 2020 году модели человеческого мозга

В конце 2006 года удалось смоделировать одну колонку неокортекса молодой крысы. При этом использовался один суперкомпьютер

Blue Gene

, и было задействовано 8192 процессора для моделирования 10 000 нейронов

Моделирование организма

C. elegans

Институт систем информатики СО РАН, Андрей Пальянов

Середина 2000-х годов

Минимальное

Создание первого в мире виртуального организма, управляемого электронной копией его биологической нейронной сети

Модель предоставляет способ визуализации структуры межнейронных соединений, включая нелинейные участки и области ветвления, а также отображения динамики нейронной активности. Пока удалось «запустить» лишь около 10–15% всей нервной системы червянематоды, мозг которого состоит из 300 нейронов с полностью известными соединениями между ними

Теория AIXI

AIXI — одна из моделей ИИ, основанная на теории алгоритмов.

AIXI находит наиболее простую модель будущего поведения, ведущую к цели. Продуктом работы этого алгоритма являются другие алгоритмы. Для этого он рассматривает все множество возможных гипотез, способных породить наблюдаемый феномен, и выбирает из них простейшие. Чем сложнее гипотеза, тем меньшую вероятность он ей приписывает. Можно сказать, что в данном случае используется математический аналог «Бритвы Оккама».

Эта модель позиционируется как абсолютный ИИ, который может извлечь максимум информации из заданной последовательности данных при обучении с подкреплением. Однако базовый алгоритм AIXI невычислим: это означает, что определение результата его работы потребовало бы бесконечного числа компьютерных операций для перебора всевозможных гипотез.

Особенности AIXI

Он пригоден для решения любых задач. Ему все равно, во что играть — в шашки или шахматы. Он постепенно выяснит правила игры и научится их применять.

В результате его работы будет найдено наилучшее возможное решение при заданной входящей информации.

Таким образом, его можно назвать абсолютным искусственным интеллектом.

Долгое время AIXI существовал только в виде теоретического построения, поскольку требовал для завершения своей работы бесконечно большого количества вычислений.

В 2009 году Маркус Хаттер предложил способ упрощения AIXI, когда ограничивается горизонт поиска и применяется метод численного решения Монте-Карло, в результате чего AIXI становится вычислимым на домашнем компьютере для простых игр вроде аркады. В этих играх он быстро находит максимально эффективный алгоритм, используя только 1 Гб памяти.

Генетические алгоритмы

Мощные результаты дает генетическое программирование. К настоящему моменту список изобретений «человеческого уровня», сделанных компьютерами в компании Genetic Programming Inc.

, использующими эту технологию, включает 36 наименований, из которых два сделаны машинами впервые, а остальные повторяют уже запатентованные проекты.

Одно из наиболее зримых практических применений эволюционных алгоритмов — это конструирование радиоэлектронных схем. Например, программа, основанная на генетических алгоритмах, нашла новое нетривиальное решение для создания операционного усилителя.

Подходы к созданию ИИ

Два крайних подхода к созданию ИИ состоят в выборе того, что является его главным принципом организации: новый способ обработки информации или накопление как можно большего количества информации, другими словами, ум или опыт?

Первый подход основывается на том, что ИИ способен самообучиться, если найти некий способ обработки информации, который затем можно направить на существующие в Интернете объемы данных. В качестве этого суперметода предлагалась байесова логика или теория предсказания паттернов Хокинса. По мнению Хокинса, основа ИИ — это предсказание будущего путем выявленения в потоке данных повторяющихся моделей — паттернов. Самообучающийся ИИ должен стать ИИ-зародышем (SEED AI), способным к дальнейшему саморазвитию.

Другой подход состоит в том, что ИИ создается на основе некой базы данных, то есть его интеллект является отражением его опыта. Здесь наиболее перспективным является проект CYC Дугласа Лената, идея которого состоит в собрании максимально большой базы данных здравого смысла в виде высказываний о реальном мире.

ИИ, основанный на лингвистическом анализе

В 2011 году была запущена система IBM Watson («Ватсон»), которая могла находить ответы на вопросы типа «Кто написал „Евгения Онегина“?». Эти возможности, на первый взгляд, кажутся мало полезными для разработки ИИ, на деле же они могут быть использованы для создания его ядра.