Создаем робота-андроида своими руками - Джон Ловин (2011)
-
Год:2011
-
Название:Создаем робота-андроида своими руками
-
Автор:
-
Жанр:
-
Язык:Русский
-
Перевел:Г. Мельников
-
Издательство:ДМК Пресс
-
Страниц:31
-
ISBN:5-9706-0032-6
-
Рейтинг:
-
Ваша оценка:
Создаем робота-андроида своими руками - Джон Ловин читать онлайн бесплатно полную версию книги
Успехи биотехнологий в скором будущем позволят нам изменять нашу генетическую основу. На основе этого станет возможным «модифицировать» наш мозг для увеличения его интеллектуальных способностей. Однако вполне возможно, что подобные генные модификации приведут к непредсказуемым последствиям для последующих поколений, которые могут быть катастрофическими. Создание суперинтеллекта на основе машины представляется более безопасным, по крайней мере, до поры до времени.
Нейронные сети – ожидания против реальности
Возможности нейронных сетей с самого момента появления были, пожалуй, излишне разрекламированы. Поэтому достаточно легко не принимать во внимание мои соображения насчет ИИ, ИЖ и нейронных сетей, собственно, как делают это многие в течение ряда лет. Хотя, правда и то, что появление «человекоподобного» интеллекта было предсказано.
Если развитие будет идти теми же темпами, что и в последние 50 лет, то, как я надеюсь, через полвека появятся системы ИИ, сравнимые с возможностями человеческого мозга.
Что такое нейронные сети?
Я описывал нейронные сети без точного определения. Сейчас я дам это определение. Нейронными сетями называются искусственные компьютерные системы (на базе аппаратного и программного обеспечения), которые функционируют и «обучаются» на основе моделей, созданных по аналогии с биологическими системами человеческого мозга. Такие сети могут быть созданы на базе аппаратно/программного обеспечения или быть чисто аппаратными. Моделирование по образцу биологических мозговых структур привело к успешному решению некоторых частных проблем, необходимых для создания ИИ, таких как машинное зрение, распознавание речи и вокализация. Нейронные сети могут быть «обучены» для осуществления распознавания образов. Они могут быть научены чтению или проверке качества продукции через визуальный контроль изделий. Одним таким примером является система Papnet, описанная в главе 1. Другие сети могут быть обучены распознаванию звуковых команд (распознавание речи) и речевому синтезу. Сети, использующие статистические методы, могут предсказывать поведение и вероятности событий в сложных нелинейных системах, основываясь на данных прошлого опыта. Такие системы способны давать динамику нефтяных цен, обеспечивать контроль электронных устройств самолета и предсказывать погоду. Нейронные системы могут также успешно применяться в анализе состояния рынка, оценивать кандидатов на ипотечные кредиты и страхование жизни, показывая лучшие результаты, чем традиционно используемые экспертные системы на основе стандартных решающих правил.
Что такое искусственный интеллект?
Законный вопрос, не правда ли? Безусловно, развитие нейронных сетей приведет сперва к появлению «интеллекта», а потом уже – «сознания». В попытке создания сетей, которые интеллектуальны или демонстрируют интеллект, каким критерием нужно руководствоваться, чтобы понять, что цель уже достигнута?
Британский математик Алан Тьюринг предложил интересную процедуру, которая, в общем, считается достоверной для определения того, имеет ли машина интеллект. Человек и машина вступают в беседу, посылая сообщения по телетайпу. Если машина может поддерживать общение таким образом, что человек не в состоянии определить – кто находится на другом конце линии телетайпа: человек или машина, то машина определяется как «мыслящая». Эта процедура называется тестом Тьюринга и является одним из критериев определения ИИ.