Искусственный интеллект в государственном и муниципальном управлении. Учебное пособие. 2-е издание

1.1. Определение искусственного интеллекта

Существует несколько определений искусственного интеллекта. Правовое определение согласно «Национальной стратегии развития искусственного интеллекта на период до 2030 года» следующее: «Искусственный интеллект – это комплекс технологических решений, позволяющий имитировать когнитивные функции человека (включая поиск решений без заранее заданного алгоритма) и получать при выполнении конкретных задач результаты, сопоставимые с результатами интеллектуальной деятельности человека или превосходящие их. Комплекс технологических решений включает в себя информационно-коммуникационную инфраструктуру, программное обеспечение (в том числе в котором используются методы машинного обучения), процессы и сервисы по обработке данных и поиску решений [1]. Более простым является определение, данное в Рувики: «Искусственный интеллект (англ. artificial intelligence; AI) – свойство искусственных интеллектуальных систем выполнять творческие функции, которые традиционно считаются прерогативой человека; наука и технология создания интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных компьютерных программ» [2].

Впервые термин «искусственный интеллект» был введен в доктринально-лексический оборот Джоном Маккарти в 1956 г. на первой научной конференции, посвященной вопросам интеллектуализации электронно-вычислительной техники», согласно мнению которого, он представлял собой «свойство роботов, компьютерных программ и систем решать задачи, формулировать выводы, принимать решения, выполняя творческие и интеллектуальные функции человека» [3].

ИИ является одним из самых перспективных направлений в области информационных технологий. Он может быть использован для создания систем, которые способны решать сложные задачи, требующие человеческого интеллекта, таких как распознавание речи, понимание естественного языка, обучение и планирование. В соответствии с «Национальной стратегией развития искусственного интеллекта на период до 2030 года» технологии искусственного интеллекта – это совокупность технологий, включающая в себя компьютерное зрение, обработку естественного языка, распознавание и синтез речи, интеллектуальную поддержку принятия решений и перспективные методы искусственного интеллекта [1].

Большинство исследователей согласны с тем, что ИИ должен выполнять задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта.

К таким задачам относятся:

– восприятие окружающей среды;

– рассуждение и принятие решений;

– обучение и адаптация.

Таким образом, ИИ представляет собой технологию, позволяющую компьютерам имитировать человеческое поведение и мышление, включая решение задач, обучение, восприятие и взаимодействие с окружающим миром.

Основными характеристиками ИИ являются:

– Способность к обучению. ИИ-системы могут обучаться на основе данных, которые они получают. Это позволяет им улучшать свою производительность и точность со временем.

– Адаптивность. ИИ-системы могут адаптироваться к изменениям в окружающей среде. Это делает их более гибкими и эффективными в решении задач.

– Рассуждения. ИИ-системы могут использовать логические правила и алгоритмы для принятия решений. Это позволяет им решать задачи, которые требуют логического мышления.

– Восприятие. ИИ-системы могут воспринимать информацию из окружающей среды с помощью датчиков и камер. Это позволяет им взаимодействовать с миром вокруг них.

– Взаимодействие. ИИ-системы могут взаимодействовать с людьми и другими системами. Это делает их полезными для автоматизации процессов и повышения эффективности работы.

Эти характеристики делают ИИ мощным инструментом, который может быть использован в различных сферах общественной жизни, таких как медицина, юриспруденция, финансы, транспорт, сельское хозяйство и производство.

Существуют различные виды ИИ, которые отличаются по своим характеристикам и возможностям. К ним относятся слабый ИИ, сильный ИИ и супер-ИИ. Слабый ИИ предназначен для выполнения конкретных задач, таких как распознавание изображений или обработка естественного языка. Он не обладает способностью к самообучению или адаптации. Сильный ИИ обладает способностью к мышлению и рассуждению, подобно человеку, он способен решать задачи, требующие творческого подхода и абстрактного мышления. Супер-ИИ – это гипотетический ИИ, который превосходит возможности человека во всех областях. Он обладает способностью к самообучению и адаптации, а также к решению сложных задач.

На данный момент не существует сильного или супер-ИИ. Все существующие ИИ-системы являются слабыми ИИ. Они предназначены для решения конкретных задач и не обладают способностью к мышлению или рассуждению. По словам одного из ведущих мировых специалистов в области искусственного интеллекта, являющегося главой отдела искусственного интеллекта в IT-компании США, Янна Лекуна «мировые модели являются ключом к искусственному интеллекту на уровне человека, но это может произойти через 10 лет» [4].

Базовые классы ИИ-систем группируют на основе следующих принципов:

1) по классам и категориям объектов в управлении;

2) по технологиям построения, приобретения и использования знаний;

3) по функциям, которые выполняет ИИ в контуре управления;

4) по методам и технологиям, используемым в ИИ;

5) по методам и средствам взаимодействия ИИ с другими системами и человеком-оператором.

Эти подходы к классификации являются основными. Каждый из них может иметь иерархическую структуру [5].

В данном учебном пособии будет часто использоваться понятие «модель искусственного интеллекта» (ИИ-модель), под которым будет подразумеваться программа для электронных вычислительных машин (ее составная часть), предназначенная для выполнения интеллектуальных задач на уровне, сопоставимом с результатами интеллектуального труда человека или превосходящем их, использующая алгоритмы и наборы данных для выведения закономерностей, принятия решений или прогнозирования результатов.

1.2. Краткий обзор истории развития ИИ.

История развития искусственного интеллекта начинается задолго до появления первых компьютеров. Ещё в античные времена философы задавались вопросами о природе человеческого разума и возможности создания мыслящих машин. В эпоху Средневековья и Возрождения эти идеи получили новое развитие в работах таких мыслителей, как Рене Декарт и Готфрид Лейбниц, которые заложили основы для будущих исследований в области ИИ.

Первые попытки создания механических устройств, способных выполнять интеллектуальные задачи, относятся к XVII—XVIII векам. В XIX веке появились первые вычислительные машины, такие как разностная машина Чарльза Бэббиджа, которая считается прообразом современного компьютера. Однако эти устройства были далеки от современных представлений об ИИ.

В XX веке исследования в области ИИ перешли на новый уровень благодаря развитию кибернетики, теории алгоритмов и машинного обучения. В 1950-х годах Алан Тьюринг предложил тест, который стал одним из основных критериев оценки уровня развития ИИ. Этот период также ознаменовался созданием первых компьютерных программ, способных решать логические задачи и играть в шахматы.

Таким образом, предыстория и первые шаги в развитии ИИ представляют собой длительный процесс, начавшийся ещё в античности и продолжающийся до наших дней. За это время были созданы различные механические устройства, разработаны новые теории и подходы, что в конечном итоге привело к появлению современных систем ИИ.

Период с 1960 по 1970 год стал временем активного развития и становления искусственного интеллекта как самостоятельной области исследований. В этот период были заложены основы многих современных технологий ИИ, а также сформировались основные направления исследований.

Одним из ключевых событий этого периода стало создание первых экспертных систем, которые представляли собой компьютерные программы, способные решать задачи в определённой предметной области на основе знаний экспертов. Экспертные системы стали важным шагом в развитии ИИ, поскольку они продемонстрировали возможность создания систем, способных обрабатывать большие объёмы данных и принимать решения на основе логических рассуждений.

Другим важным направлением исследований в этот период стало развитие методов машинного обучения, которые позволили компьютерам автоматически улучшать свою производительность на основе опыта. Машинное обучение стало основой для создания многих современных систем ИИ, таких как нейронные сети и глубокое обучение.

Кроме того, в этот период были проведены первые эксперименты по созданию интеллектуальных роботов, которые могли бы взаимодействовать с окружающей средой и выполнять задачи в реальном мире. Эти эксперименты показали потенциал ИИ для создания автономных систем, способных работать в различных условиях.

Таким образом, эпоха становления ИИ в 1960—1970-е годы стала периодом активного развития и формирования основ современных технологий ИИ. Были созданы первые экспертные системы, разработаны методы машинного обучения и проведены эксперименты по созданию интеллектуальных роботов.

После бурного развития в 1960—1970-е годы исследования в области искусственного интеллекта столкнулись с периодом застоя в 1980-х годах. Это было связано с рядом факторов, включая отсутствие прогресса в создании интеллектуальных систем, способных решать сложные задачи, и разочарование в результатах предыдущих исследований.

Однако, несмотря на застой, исследования в области ИИ продолжались. Были разработаны новые методы машинного обучения, такие как обучение с подкреплением, которое позволило компьютерам учиться на основе обратной связи от окружающей среды. Также были проведены исследования в области нейронных сетей, которые стали основой для создания современных систем глубокого обучения.

Тем не менее, период застоя оказал значительное влияние на развитие ИИ. Многие исследователи потеряли интерес к этой области, а финансирование исследований сократилось. Это привело к замедлению темпов развития ИИ и снижению интереса к нему со стороны научного сообщества.

Несмотря на все трудности, период застоя также стал периодом переосмысления целей и задач исследований в области ИИ. Исследователи начали искать новые подходы и методы, которые могли бы привести к созданию более эффективных и универсальных систем ИИ. Это заложило основу для будущего возрождения интереса к ИИ в 1990-х годах.

Возрождение интереса к искусственному интеллекту в 1990-х годах стало результатом ряда факторов, включая развитие новых технологий, таких как Интернет и мобильные устройства, а также успехи в области машинного обучения и нейронных сетей.

Развитие Интернета и мобильных устройств привело к созданию новых платформ и инструментов для разработки и развёртывания систем ИИ. Это позволило исследователям создавать более сложные и эффективные системы ИИ, которые могли работать с большими объёмами данных и решать более сложные задачи.

Успехи в области машинного обучения и нейронных сетей также сыграли важную роль в возрождении интереса к ИИ.

Таким образом, основные этапы развития ИИ можно представить следующим образом:

– 1950—1960-е годы: разработка первых компьютеров и исследований в области ИИ;

– 1970-е годы: замедление развития ИИ из-за отсутствия прогресса;

– 1980-е годы: возрождение интереса к ИИ благодаря развитию экспертных систем и нейронных сетей;

– 1990-е годы: развитие ИИ благодаря Интернету и мобильным устройствам;

– настоящее время: быстрое развитие ИИ благодаря новым технологиям.

1.3. Общие принципы создания и функционирования ИИ-моделей

1. Создание ИИ-моделей.

Создание ИИ-модели включает в себя несколько ключевых этапов. Для начала нужно чётко определить цель и задачи модели. Прежде всего, необходимо понять, для чего именно вы хотите использовать искусственный интеллект. Четкое понимание цели позволит выбрать подходящий тип модели, алгоритмы и данные для обучения. Рассмотрим несколько распространенных примеров.

– Распознавание образов используется для идентификации объектов, лиц, текста и т. д. Примеры применения включают системы видеонаблюдения, автоматическую обработку изображений в медицине (например, выявление признаков заболеваний на рентгеновских снимках), а также идентификацию товаров на складе. Важным аспектом здесь является выбор подходящих алгоритмов, таких как свёрточные нейронные сети (CNN), и наличие достаточного объёма размеченных данных для обучения.

– Обработка естественного языка (Natural Language Processing, NLP) позволяет компьютерам понимать и генерировать человеческую речь. Области применения NLP включают чат-ботов, машинный перевод, анализ тональности текста, автоматическое реферирование и выделение ключевых фраз. Современные модели NLP, такие как сети Transformer (например, BERT, GPT), демонстрируют впечатляющие результаты, но требуют больших объемов данных и значительных вычислительных ресурсов.

– Рекомендательные системы предлагают пользователям персонализированные рекомендации на основе их предпочтений, истории покупок, просмотров и других данных. Примеры включают рекомендации фильмов и сериалов на стриминговых платформах, предсказание музыки на стриминговых сервисах, товарные рекомендации в интернет-магазинах и предложения контента в социальных сетях. Разработка эффективной рекомендательной системы требует анализа больших объемов данных и выбора подходящих алгоритмов, таких как коллаборативная фильтрация или контент-ориентированные методы.

– Прогнозирование временных рядов предсказывает будущие значения временных рядов на основе исторических данных. Используется для прогнозирования спроса, цен на акции, погодных условий, трафика и других временных процессов. Для прогнозирования временных рядов часто используются статистические методы, такие как ARIMA, а также методы машинного обучения, такие как рекуррентные нейронные сети (RNN) и их варианты (LSTM, GRU).

– Автоматическое планирование: помогает планировать действия для достижения целей в условиях неопределённости. Примеры включают планирование маршрутов для роботов, оптимизацию логистических цепочек, автоматическое составление расписаний и разработку стратегий в играх.

Существует несколько ключевых подходов к созданию ИИ-моделей, каждый из которых имеет свои сильные и слабые стороны.

– Символьный подход основан на использовании символов и правил для представления знаний и рассуждений. Этот подход позволяет чётко и структурированно описывать знания, что делает его подходящим для задач, требующих логического вывода и объяснений. Символьный подход часто используется в:

– экспертных системах, которые помогают врачам ставить диагнозы, юристам давать консультации, а также решать другие задачи, требующие экспертных знаний в определенной области (например, система может содержать правила, связывающие симптомы с заболеваниями, и на основе введенных данных выдавать наиболее вероятный диагноз с обоснованием);

– системах планирования, которые позволяют автоматизировать процесс планирования действий для достижения определенной цели (например, система может планировать маршрут доставки грузов с учетом ограничений по времени и стоимости);

– игровых моделях ИИ для создания логики поведения персонажей в компьютерных играх.

Однако символьный подход может быть сложным в реализации для задач, требующих обработки неструктурированных данных, таких как изображения или текст.

– Нейронный подход основан на использовании нейронных сетей, которые представляют собой математические модели, имитирующие работу человеческого мозга. Нейронные сети состоят из взаимосвязанных узлов (нейронов), которые обрабатывают и передают информацию. Нейронные сети используются в машинном обучении, которое позволяет компьютерам обучаться на основе данных без явного программирования. Основными областями применения нейронных сетей являются:

– идентификация объектов, лиц, речи и других типов данных (например, нейронные сети успешно применяются в системах распознавания лиц, автоматическом переводе и распознавании рукописного текста);

– обработка, т.е. понимание и генерация естественного человеческого языка (NLP);

– прогнозирование и предсказание будущих значений на основе исторических данных (например, нейронные сети могут использоваться для прогнозирования спроса на товары, цен на акции или погодных условий).

– рекомендательные системы (например, предоставление персонализированных рекомендаций пользователям);

Несмотря на свою мощь, нейронные сети часто требуют больших объёмов данных для обучения и могут быть «чёрными ящиками», что затрудняет понимание процесса принятия решений.

– Гибридный подход объединяет символьный и нейронный подходы для создания более мощных и гибких ИИ-моделей. Гибридные системы стремятся сочетать преимущества обоих подходов, используя символьные методы для представления знаний и логического вывода, а нейронные сети – для обработки данных и обучения. Гибридные системы используются в:

– робототехнике, в которой роботы должны взаимодействовать с окружающей средой и людьми, что требует как логического мышления, так и способности обрабатывать сенсорную информацию (например, робот может использовать символьные правила для планирования своих действий и нейронную сеть для распознавания объектов в окружающей среде);

– интеллектуальных системах управления для принятия решений в сложных и динамичных условиях.

– в медицинской диагностике для интеграции знаний экспертов с данными, полученными с помощью нейронных сетей.

Гибридные системы часто сложнее в разработке и требуют глубокого понимания обоих подходов.

Выбор подходящего подхода зависит от конкретной задачи, доступных данных и требований к интерпретируемости и объяснимости модели. В настоящее время наблюдается тенденция к развитию гибридных подходов, которые позволяют создавать более мощные и гибкие ИИ-системы. Кроме того, активно исследуются новые подходы, такие как нейросимвольные системы, которые объединяют нейронные сети и символьные знания на более глубоком уровне.

2. Обучение искусственного интеллекта.

Методы обучения ИИ-модели играют решающую роль в ее эффективности и способности решать поставленные задачи. Существуют различные подходы к обучению, каждый из которых имеет свои особенности и область применения.

Машинное обучение (Machine Learning, ML) использует алгоритмы для анализа данных и выявления закономерностей, позволяя моделям делать прогнозы или принимать решения без явного программирования. Машинное обучение имеет несколько видов.

– Обучение с учителем (Supervised Learning), при котором модель обучается на размеченных данных, где каждой входной переменной соответствует правильный выходной результат. Цель состоит в том, чтобы научить модель предсказывать выходные результаты для новых, невидимых данных. Примеры задач: классификация (определение категории объекта) и регрессия (предсказание числового значения).

– Обучение без учителя (Unsupervised Learning), при котором модель обучается на неразмеченных данных, где нет информации о правильных ответах. Цель состоит в том, чтобы выявить скрытые структуры, закономерности или отношения в данных. Примеры задач: кластеризация (группировка схожих объектов) и уменьшение размерности (сокращение количества переменных).

– Полуавтоматическое обучение (Semi-Supervised Learning) – это комбинация подходов с учителем и без учителя, при которой для обучения используется небольшое количество размеченных данных и большой объем неразмеченных данных.

– Глубокое обучение (Deep Learning, DL) является подмножеством машинного обучения, которое использует многослойные нейронные сети (глубокие нейронные сети) для обработки сложных данных, таких как изображения, текст и звук. Каждый слой нейронной сети преобразует входные данные, выделяя из них все более сложные признаки. Глубокое обучение позволяет автоматически извлекать признаки из данных, что устраняет необходимость в разработке признаков вручную. Ключевая особенность глубокого обучения – необходимость использования гигантских массивов информации. Материала требуется так много, что, например, ещё в 2021 году компания OpenAI исчерпала все доступные в интернете источники авторитетных англоязычных текстов для обучения своего чат-бота и стала транскрибировать (переводить речь в текст) имеющиеся в интернете аудио и видеоматериалы [6].