Искусственный интеллект создан!

2 самых честных брокера бинарных опционов за 2020 год:
  • Бинариум
    Бинариум

    1 место — лидер рейтинга! 100% надежность и честность брокера. Лучший выбор для новичков!

  • ФинМакс
    ФинМакс

    Хороший брокер с большим количеством торговых инструментов!

Как создать эмоциональный искусственный интеллект

Последнее время все большее внимание ученых привлекает новое направление исследований — эмоциональные вычисления (Affective computing). Роль эмоций в эволюции естественного интеллекта велика, искусственный интеллект пока многое упускает в этом отношении, в нем невозможно воплотить многие явления, связанные с эмоциональной картиной, с эмоциональным состоянием человека. Ученым из области ИИ активно помогают когнитивные нейробиологи, психологи и философы. Нейробиологам удалось показать связь нейромодуляторов, принимающих активное участие в эмоциях человека, с принятием решений. Оказалось, что способность человека быстро принимать решения связана с тем, что информация в нашем мозгу эмоционально «расцвечена», мы часто принимаем решения просто под воздействием того или иного эмоционального импульса. Однако это совсем не так в современных вычислительных системах.

Не воплощая эмоциональные механизмы в ИИ, мы не используем возможности быстрого принятия решений.

В результате роботизированные системы или системы искусственного интеллекта оказываются нежизнеспособными в условиях реального мира. При этом мы частично воплощаем в технике те или иные эмоциональные механизмы, но называем их по-другому, например, переключение внимания – приоритизацией и перераспределением вычислительных ресурсов.

Просто выходя на улицу, мы принимаем громадное количество решений: повернуть голову в сторону громкого звука или не поворачивать; переходить ли улицу или не переходить, если там едут автомобили? Эти решения принимаются сознательно и бессознательно, процессы носят эмоциональную окраску и вовлекают множество структур мозга. Как результат, эмоции (нейромодуляторы) сильно влияют на мыслительный процесс, другими словами, на вычислительные функции нейронов.

Было замечено, что в мозгу присутствуют так называемые контуры (Circuits). Например, основной таламо-кортикальный контур выглядит так: кора мозга влияет на подкортикальные структуры: таламус, полосатое тело и так далее вызывая положительную или отрицательную эмоциональную обратную связь, которая, в свою очередь, влияет на кору. Другими словами сознательные процессы влияют на неосознанные эмоциональные процессы, и эмоциональные процессы влияют на осознанные — мы постоянно находимся в эмоциональном цикле.

Марвин Мински (пионер в области ИИ и лауреат премии Тьюринга) заметил что эмоциональные циклы могут приводить к длительной «зацикленности». Он называет их «багом», то есть ошибкой: мы можем воспроизводить периодически то или иное эмоциональное состояние. Например, когда мы находимся в депрессии: неоднократно задаемся вопросом «Почему он так ужасно поступил со мной? Это совершенно несправедливо». Или, наоборот, мы воспроизводим эйфорическое состояние: если вы ездили на мотоцикле, то вы все время вспоминаете, как вам «классно» ездить на мотоцикле, просто потому, что вам это нравится. И в действительности вы уже не едете на мотоцикле, а просто вспоминаете это и находитесь в этом цикле.

В работе по интеграции эмоций в ИИ стоит выделить два направления, которые очень тесно связаны. Во-первых, определение эмоций человека по его лицу, жестикуляции и так далее (Affective computing). Это направление, которое очень интенсивно развивается в Соединенных Штатах под руководством Розалинд Пикард в MIT Media Lab. В 1997 году Пикард опубликовала свою книгу Affective Computing, послужившую отправной точкой исследований. В ее лаборатории проводятся интересные эксперименты: участники закрепляют камеры перед собой, с некой периодичностью снимают выражения лиц и одновременно собирают данные в динамике: проводимость кожи, пульс, давление и так далее, ассоциируя эмоциональную реакцию и показания нательных датчиков.

Другое направление, которым в том числе и мы занимаемся (лаборатория машинного понимания ИТИС КФУ), — Affective computation, это воспроизведение человеческих эмоций в вычислительных системах. У машин нет нейронов, нет нейромодуляторов, нет биохимии, есть только вычислительные процессы. Соответствие между вычислительными процессами и мыслительными далеко не линейно. Приходится создавать достаточно сложные теории, чтобы понять, из чего, в целом, собираются те или иные психологические феномены и как мы можем воспроизвести это в вычислительных системах.

Головной мозг человека потребляет примерно 20 Ватт, как лампочка. Последняя симуляция работы 1% головного мозга, проведенная в японском Институте RIKEN в 2020 году, потребовала 250 суперкомпьютеров. Это достаточно серьезный успех. Однако на борту каждого суперкомпьютера находилось 80 000 процессоров, которые потребляли гораздо больше чем 20 Ватт. И при этом симуляция примерно в тысячу раз медленнее реальной работы головного мозга. Пока эффективность явно не на стороне вычислительных систем.

Это говорит о том, что нам нужна новая компьютерная архитектура.

Лучшие русскоязычные платформы бинарных опционов:
  • Бинариум
    Бинариум

    1 место — лидер рейтинга! 100% надежность и честность брокера. Лучший выбор для новичков!

  • ФинМакс
    ФинМакс

    Хороший брокер с большим количеством торговых инструментов!

На ее создание нацелен проект BRAIN: правительство США выделяет $300 млн в год для воспроизведения человеческого мозга в виде микросхем и программного обеспечения.

На сегодняшний день создана нейробиологически инспирированная не-фон-Неймановская архитектура TrueNorth (фон-Неймановская — архитектура обычных компьютеров). Она закладывает основы для нового пути развития вычислительных систем: воссоздания нейронных сетей не с помощью программного обеспечения, а в виде микросхем, «железа». Новые микросхемы моделируют до миллиона нейронов. Специалисты из IBM пошли дальше: они уже создали материнскую плату, в которой собрали массив 4х4, всего 16 млн нейронов.

С одной стороны, это не так много, ибо количество нейронов в коре человеческого мозга от 19 млрд до 23 млрд, а общий объем — 86 млрд. С другой стороны, это уже интересные масштабы. Например, в коре головного мозга мыши — млекопитающего, у которого есть весь необходимый эмоциональный багаж, — только 4 млн нейронов.

Еще интереснее посмотреть на историческую перспективу: в 2020 году у той же IBM была микросхема, которая воспроизводила всего 256 нейронов. Таким образом, произошел скачок на три порядка. Если будет следующий скачок, то, мы сможем выйти на масштабы коры человеческого мозга.

И тогда, возможно, появятся самообучающиеся системы сравнимые по мощности с человеческим мозгом.

Что дают самообучающиеся системы? Мы не программируем мышей, котят, мы не программируем детей. Потому что это не нужно. Такие вычислительные системы (искусственные агенты) не будут нуждаться в программировании в его нынешнем понимании. К ним нужно будет применять совершенно другие техники, известные педагогам детских садов и школ. Таким образом, мы подходим к концепции детства для агентов искусственного интеллекта, что открывает принципиально новые перспективы для развития ИИ.

Искусственный Интеллект создан

С коллективным мышлением (менталитетом) в России на протяжении всей истории страны было сложно. С одной стороны, россияне оригинально и нестандартно мыслят, им свойственны изобретательность и творческий подход к решению задач. Но им также свойственен правовой и трудовой нигилизм. В рамках трудовых отношений они не выполняют как нужно правила и инструкции, дисциплина и исполнительность остаются на низком уровне, им не свойственно уважение к руководителям, они плохо выполняют их распоряжения. Коллективы не настроены на качественную работу и не стремятся повысить свою эффективность. То есть, коллективное мышление в России по своей природе нерационально.

Решение было найдено

Исследование в этом направлении велось более 10 лет. В результате была создана специальная система трудовых отношений и специальная система оплаты труда, в рамках которой отождествляются интересы работника и работодателя. Коллективное мышление изменяется. Коллектив начинает мыслить совершенно по-новому – в русле производственных интересов организации. По-сути было создано новое искусственное коллективное мышление. Причем, создано оно на основе естественного мышления. Стало понятно, что сделано серьезное открытие – создана мыслящая, самоорганизующаяся и самообучающаяся система. Система получила название «Искусственный Управленческий Интеллект», так как она решает проблемы управления в организациях. В течение следующих 15 лет производилось практическое внедрение данной системы и ее теоретическое обоснование – создание теории Искусственного интеллекта.

Искусственный Управленческий Интеллект не имеет ничего общего с компьютерным разумом, который так и не смогли создать за 60 лет. И он действительно является Искусственным интеллектом в полном смысле этого слова. Искусственный Управленческий Интеллект соответствует не только понятию «искусственный» (целенаправленно созданный человеком), но и понятию «интеллект», т.к. основа его – природное коллективное мышление группы людей.

На российских предприятиях Искусственный Управленческий Интеллект позволяет решить такие важные и актуальные задачи как: повышение дисциплины и исполнительности на производствах, увеличение производительности труда, существенное повышение эффективности и конкурентоспособности предприятий в масштабах Российской Федерации.

История создания

С 1986 года д.э.н. Бовыкиным В.И. решалась задача: повысить эффективность управления организациями в условиях российского менталитета, решить проблему мотивации персонала к производительному труду. В 1993 году решение было найдено и оформлено в виде Рациональной модели трудовых отношений. При этом стало понятно, что сделано открытие – создана мыслящая, самоорганизующаяся и самообучающаяся система, которая получила название «Искусственный Управленческий Интеллект».

В 1995 году в г. Перми был создан Центр административного менеджмента для внедрения Рациональной модели трудовых отношений на предприятиях Уральского региона.

В 1997 году вышла книга В. Бовыкина «Новый менеджмент. Управление предприятиями на уровне высших стандартов» Издательство «Экономика». В книге впервые описаны начала теории Искусственного Управленческого Интеллекта.

В 2001 году Центр административного менеджмента был открыт для организации работ по внедрению системы управления на российских предприятиях, во всех регионах РФ.

В 2004 году вышло 2-е издание книги В. Бовыкина «Новый менеджмент. Решение проблем управления. Повышение в десятки раз темпов роста капитала». Изд. Экономика.

С 2006 года экспертами Центра административного менеджмента внедрение системы управления одновременно проводилось на 40 и более предприятиях в год.

В 2007 году зарегистрирована торговая марка «Искусственный управленческий интеллект» (Свидетельство на товарный знак № 393120 от 17.10.2007г.).

В 2008 году завершен самый длительный проект в ОАО «ПРОТОН-Пермские моторы», продолжавшийся более 2 лет.

В 2020 году было завершено создание теории Искусственного управленческого интеллекта.

В 2020 году получены 7 рецензий от российских ученых, докторов наук.

В 2020 году проведена структурная реорганизация, управляющей компанией группы стала компания «АМИ-Систем».

Скоро будет создан искусственный интеллект, способный разрабатывать программы для себя

Принцип работы этого продукта на простом примере объяснил один из ее разработчиков: «Предположим, программа получает запрос от пользователя следующего содержания: Необходимо добраться в соседний город самолетом, который будет оборудован сиденьями, позволяющими мне свободно разместить свои ноги в вытянутом положении». Получив такой запрос, программу тут же создает алгоритм, по которому будут подобраны подходящие варианты, собрав всю необходимую для этого информацию в разных источниках. Иными словами, зная анатомические особенности пользователя, Viv сопоставит их величину с техническими характеристиками воздушных суден, а затем, выявив подходящее, отыщет его среди расписания самолетов, летящих в этот город. Вся эта процедура производится в течение всего нескольких мгновений, что существенно упрощает процесс поиска необходимой информации для конечного пользователя.

Кроме того новый продукт компании Viv Labs будет справляться и с более сложными задачами, которые не по силам обычным поисковым системам. Вот еще один пример. Если задать в поисковике следующие запросы: «Откуда родом шестнадцатый президент США?» и «Сколько человек проживает в округе Гардин?» по отдельности, вы тут же получите ответы на эти вопросы. Но вот запрос: «Какая численность населения в городе, где родился шестнадцатый президент США?» вызовет у него затруднения, и ответы можно получить весьма неожиданные. Подобное полностью исключено при работе с Viv.

А если вдруг с чем-то возникнут затруднения, то программе Viv всегда может придти на помощь специализированный сервис, который всегда находится в процесс саморазвития и совершенствования, изучает сложные процессы работы систем, которым адресуются задания, а также языковые и поведенческие особенности пользователей, работающих с представленной программой.

Далекоидущие планы компании Viv Labs весьма реалистичны и обоснованы. Конечно же, еще есть чему учиться и куда расти. Но Viv Labs не собирается останавливаться на полпути. В планах разработчиков этих систем лежит решение задачи многофункциональности и адаптивности их под любую платформу, не ограничиваясь узконаправленно. Что сделает возможным применение портативного искусственного разума не только в IT-технологиях, но и в бытовой технике различных продуктах автомобильной промышленности и многих других системах.

Лучшие сайты для торговли бинарными опционами в плюс:
  • Бинариум
    Бинариум

    1 место — лидер рейтинга! 100% надежность и честность брокера. Лучший выбор для новичков!

  • ФинМакс
    ФинМакс

    Хороший брокер с большим количеством торговых инструментов!

Добавить комментарий