Искусственный интеллект: как и где изучать — отвечают эксперты. Программирование роботов. Разработка робототехники
Основной вопрос перед разработчиком – какому языку отдать предпочтение для создания ИИ? Мы рассмотрим популярные языки, используемые для создания ИИ.
Одно только лишь название «искусственный интеллект» может привести в ступор и навести немало страха как на обычного человека, так и заурядного программиста. Занятие действительно сложное, а красивые демонстрируемые примеры - это результат многотысячных строк кода. При всём этом создание ИИ может стать вполне реальной задачей, а в части случаев, даже несложной. Многие проекты требуют углублённых знаний ИИ, а также языков программирования.
LISP
Родоначальником языков программирования, на которых начал создаваться искусственный интеллект стал LISP . ЛИСП отличается гибкостью использования и простотой расширения функционала. Благодаря наличию возможности быстрого прототипирования и установки макросов удалось сократить уйму времени, это принесло много пользы в отношении ИИ.
LISP стал универсальным языком, который равно хорошо справляется с относительно тяжёлыми и лёгкими задачами. В нём устроена качественная и продвинутая система объектно-ориентированности , что и позволило занять одну из лидирующих позиций при разработке ИИ.
Java
Наибольшим достоинством языка является многофункциональность, среди прочих:
- прозрачность использования и написания кода;
- способность легко переносить программы;
- лёгкое сопровождение проектов.
Для новичков важным достоинством Java станет наличие многочисленных бесплатных уроков в сети. Обучение Java является максимально комфортным и удобным для большинства студентов и новичков.
Среди особенностей языка стоит выделить:
- простота выполнения отладки;
- качественное взаимодействие клиентской и серверной системы ресурса;
- лёгкость обращения с масштабными проектами.
При создании проектов на Java пользователь сталкивается с более привлекательным и доступным интерфейсом, что всегда притягивает аудиторию.
Prolog
Данный вариант относится к интерактивным языкам, которые работают по символической системе. Он популярен для использования в отношении проектов, требующих высокие логические способности. Язык имеет мощную и удобную основу, она активно используется в отношении программирования non-численного типа . На основании Prolog`а часто создаются доказательства теорем, проводится взаимодействие с понятным человеческим языком, используется для создания систем экспертной оценки.
Пролог относится к декларативным типам языка, которые используют формальное или образное «мышление ». Среди разработчиков ИИ приобрёл хорошую славу благодаря оптимальным обструкционным типам работы, встроенным алгоритмам анализа, недетерминизма и т.д. Всё в сумме можно описать так: Prolog - многофункциональная платформа для программирования ИИ.
Python
Активно применяется в программировании благодаря чистому синтаксису и логическому, строгому грамматическому построению программы. Немаловажную роль играет и удобный дизайн.
В основе используются многочисленные структурные алгоритмы, бесчисленные фреймворки для отладки, оптимальным показателям взаимодействия низкого и высокого уровня написания кода. Все перечисленные достоинства обеспечивают должное влияние в сфере создания искусственного интеллекта.
История развития ИИ
Началом традиционного представления ИИ стал проект UNIMATE , который увидел мир в 1961 году . В ходе представления был впервые получен робот, который начал выпускаться в промышленных масштабах. Робот был задействован на линии производства в концерне «General Motors ». Для создания были задействованы Валь и переменные из среды ассемблера. Язык пришёлся по душе благодаря наличию простейших фраз, отражению команд на мониторе и наличию инструкций, не нуждающихся в дополнительных разъяснениях.
Спустя 4 года (1965 год ) был запущен искусственный интеллект « Dendral ». Задача системы заключалась в выявлении молекулярной и атомной структуре соединений органического происхождения. Для написания был использован LISP .
«Weizenbaum » в 1966 году запустил проект Элиза, который впервые предполагал проведение беседы с роботом. Самой известной моделью являлся «Доктор», который позволял отвечать на поставленные запросы в форме психотерапевта. Для реализации проекта потребовалось сопоставление нескольких образцов технического достижения своего времени. Впервые Элиза увидел мир на SPLIP, но для отработки списка запущен «Weizenbaum». Немногим позже проект переработан на другую платформу - LISP .
Первым роботом мобильного типа стал «Шеки », в его основе также лежал ЛИСП. Логика конструктора была построена на решении поставленных задач и передвижения, для взаимодействия использовались подъёмы вверх и вниз, а также включение и выключение света. С помощью «Шеки » удавалось открывать, закрывать, передвигать и т.д. Робот даже был способен передвигаться со скоростью равной спокойной ходьбе человека - 5 км/ч.
За последние 15 лет было представлено многочисленное количество изобретений: «Деннинг » (сторожевой робот), «Predator » (беспилотник), «АЙБО » (собака), «АСИМО » от Honda и многие другие. Тенденция идёт к развитию данного направления, чего и стоит ожидать в ближайшем и дальнем бедующем.
Области применения искусственного интеллекта
Искусственный интеллект - это область компьютерной науки ориентированой на компьютерное моделирование и понимание человеческого интеллекта.
Применение методов искусственного интеллекта:
Теория распознавания образов
Компания Simmakers предлагает следующие услуги по распознаванию образов:
- Оптическое распознавание символов
- Распознавание рукописного ввода
- Распознавание лиц и автоматическое определение лица в кадре
- Детектирование и распознавание движения
Обработка изображений
Наши услуги:
- Поиск изображений
- Распознавание объектов
- Измерение параметров объекта
- Повышение контурной резкости изображений
Интеллектуальный анализ данных (Data mining)
На сегодняшний день интеллектуальный анализ данных в основном широко используется финансовыми компаниями, а также организациями розничной торговли и маркетинга. Мы предоставляем услуги в области интеллектуального анализа данных, которые позволяют этим организациям определить взаимоотношения среди «внутренних» факторов, таких как цена, уровень квалификации персонала или позиционирование продукта, а также «внешние» факторы, такие как экономические показатели, конкуренция, и демография клиентов. Наши технологии позволяют компаниям оценить влияние на удовлетворение запросов потребителей, продажи и прибыль.
Мы предлагаем услуги по интеллектуальному анализу данных в следующих отраслях:
|
|
 |
Телекоммуникационная индустрия
|
 |
Сфера розничной торговли
|
Почему клиенты выбирают Simmakers
Обратившись в компанию Simmakers, вы получите компетентное решение, разработанное специалистами с высокой квалификацией в области разработки систем искусственного интеллекта, интеллектуального анализа данных, программной инженерии и прикладной математики.
Задачи, выполненные ранее специалистами Simmakers:
Мы обладаем рядом преимуществ, которые позволяют нам успешно решать поставленные задачи:
- Партнерство с NVIDIA. Являясь , мирового лидера в производстве видеокарт и графических процессоров, мы применяем последние достижения корпорации при разработке ИТ-решений в области компьютерной графики, визуализации данных и параллелизации вычислений.
- Обширный опыт. Работая более 10 лет, специалисты нашей компании выполнили свыше 30 сложных проектов по визуализации данных и компьютерному моделированию физических и технологических процессов для различных отраслей, включая строительный инжиниринг, добычу нефти и газа, металлургию, киноиндустрию, медицину, искусство и др.
- Экспертиза международного уровня. Сотрудники компании Simmakers – это профессионалы в области прикладной математики, информационных технологий и разработки программного обеспечения, многие из которых обладают высокими достижениями и международными наградами в предметных областях. Мы активно сотрудничаем с ведущими мировыми исследовательскими центрами, Массачусетский технологический университет , Калифорнийский университет в Лос-Анджелесе и Сколковский институт науки и технологий.
- Индивидуальный подход. При разработке ИТ-решений мы максимально учитываем потребности и пожелания каждого заказчика. Такой подход позволяет нам наладить доверительные и взаимовыгодные отношения с клиентами, что в итоге благотворно сказывается на эффективности выполнения проектов.
- Всё ещё остались вопросы? –
Технологии
Мы применяем различные методы:
 |
|
 |
|
 |
|
 |
|
 |
Экспертные системы, гибридные интеллектуальные системы
|
Часто задаваемые вопросы
Q: Что подразумевает под собой термин «искусственный интеллект»?
A: Искусственный интеллект (ИИ) это наука и технология создания интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных компьютерных программ а также научное направление, разрабатывающее методы, позволяющие электронно-вычислительной машине решать интеллектуальные задачи, если они решаются человеком. Этим понятием обозначают функциональные возможности машины решать человеческие задачи.
Q: Какие основные подходы и направления к построению систем ИИ?
A: Существуют различные подходы к построению систем ИИ.
Единого ответа на вопрос, чем занимается искусственный интеллект, не существует. Анализируя историю ИИ, можно сделать вывод, что за последние пять десятилетий исследования в области ИИ в основном сосредоточены на решении конкретных проблем. Поэтому, несмотря на наличие множества подходов как к пониманию задач ИИ, так и созданию интеллектуальных информационных систем, на сегодняшний день можно выделить два основных подхода к разработке ИИ: 1) нисходящий (англ. Top-Down AI), семиотический - создание экспертных систем, баз знаний и систем логического вывода, имитирующих высокоуровневые психические процессы: мышление, рассуждение, речь, эмоции, творчество и т. д.; 2) восходящий (англ. Bottom-Up AI), биологический - изучение нейронных сетей и эволюционных вычислений, моделирующих интеллектуальное поведение на основе биологических элементов, а также создание соответствующих вычислительных систем, таких как нейрокомпьютер или биокомпьютер.
Q: Какие области применения искусственного интеллекта существуют на сегодняшний день?
A: В настоящий момент в области искусственного интеллекта наблюдается вовлечение многих предметных областей, имеющих скорее практическое отношение к ИИ, а не фундаментальное. Многие подходы были опробованы, но к возникновению искусственного разума ни одна исследовательская группа пока так и не подошла. Ниже представлены лишь некоторые примеры.
Экспертные системы
Компьютерная система, способная частично заменить специалиста-эксперта в разрешении проблемной ситуации. Такие системы рассматриваются совместно с базами знаний как модели поведения экспертов в определенной области знаний с использованием процедур логического вывода и принятия решений, а базы знаний - как совокупность фактов и правил логического вывода в выбранной предметной области деятельности. MYCIN стала ранней экспертной системой, разработанной как докторская диссертация в 1974 году, для диагностирования бактерий, вызывающих тяжелые инфекции, такие как бактериемия и менингит, а также для рекомендации необходимого количества антибиотиков в зависимости от массы тела пациента. Она была автономной системой, требующей от пользователя набора всей необходимой информации. Фактически, MYCIN никогда не использовалась на практике. Главной трудностью, с которой столкнулись во время разработки MYCIN и последующих экспертных систем, было «извлечение» знаний из опыта людей-экспертов для формирования базы правил.
Эвристическая классификация
Этим термином принято характеризовать поведение множества экспертных систем, ориентированных на выполнение таких задач, как диагноз и интерпретация данных. Хороших примером послужит консультация по принятию оплаты предлагаемой кредитной картой. В данном случае сразу станет доступна информация о владельце кредитной карты, его платежные сведения, информация о текущей покупке, а также о учреждении где она совершается (например, были ли зафиксированы случаи мошенничества с использованием банковских карточек в данном заведении).
Распознавание речи
Коммерческие программы по распознаванию речи появились в начале девяностых годов, и с того времени все большую популярность применение распознавания речи находит в различных сферах бизнеса, например, врач в поликлинике может проговаривать диагнозы, которые тут же будут внесены в электронную карточку. Наверняка каждый хоть раз в жизни мечтал с помощью голоса выключить свет или открыть окно. В последнее время в телефонных интерактивных приложениях все чаще стали использоваться системы автоматического распознавания и синтеза речи. В этом случае общение с голосовым порталом становится более естественным, так как выбор в нём может быть осуществлен не только с помощью тонового набора, но и с помощью голосовых команд. При этом системы распознавания являются независимыми от дикторов, то есть распознают голос любого человека.
Обработка естественного языка
Понимание естественного языка иногда считают AI-полной задачей, потому как распознавание живого языка требует огромных знаний системы об окружающем мире и возможности с ним взаимодействовать. Сейчас не достаточно получить лишь последовательность слов или череду предложений. Мы должны научить компьютер «понимать», а это одна из главных задач искусственного интеллекта. Качество понимания зависит от множества факторов.
Компьютерное зрение
Мир состоит из трехмерных объектов, а тот момент когда входные данные для человеческого глаза и телекамер являются двумерными. Компьютерное зрение сосредотачивается на обработке трехмерных сцен, спроектированных на одно или несколько изображений. Например, восстановлением структуры или другой информации о трехмерной сцене по одному или нескольким изображениям.
Игровой искусственный интеллект
Сегодня можно легко приобрести дорогостоящие шахматные машины или скачать программы которые могут победить многих профессиональных шахматистов. А лучшие коммерческие программы, благодаря реализации в них технологии искусственного интеллекта, уже превысили уровень людей-чемпионов. Для этого программе нужно вычислять 200 миллионов позиций каждую секунду.
Процесс создания искусственного интеллекта , с первого взгляда кажется довольно таки сложным занятием. Наблюдая за этими красивыми примерами ИИ , можно понять, что создавать интересные программы с ИИ можно. В зависимости от цели, нужны разные уровни знаний. Некоторые проекты требуют глубоких знаний ИИ, другие проекты требуют лишь знания языка программирования, но главный вопрос, которые стоит перед программистом. Какой язык выбрать для программирования искусственного интеллекта? Вот список языков для ИИ, которые могут быть полезными.
LISP
Первый компьютерный язык, применяемый для создания искусственного интеллекта - ЛИСП. Этот язык является довольно таки гибким и расширяемым. Такие особенности, как быстрое прототипирование и макросы очень полезны в создании ИИ. LISP - это язык, который превращает сложные задачи в простые. Мощная система объектно-ориентированности делает LISP одним из самых популярных языков программирования для искусственного интеллекта.
Java
Основные преимущества этого многофункционального языка являются: прозрачность, переносимость и удобство сопровождения. Еще одним преимуществом языка Java является универсальность. Если вы новичок, то вас обрадует тот факт, что существуют сотни видеоуроков в Интернете, что сделает ваше обучение легче и эффективнее.
Основными особенностями java являются: легкая отладка, хорошее взаимодействие с пользователем, простота работы с большими проектами. Проекты, созданные с помощью языка Java имеют привлекательный и простой интерфейс.
Prolog
Это интерактивный символический язык программирования популярен для проектов, которые требуют логики. Имея мощную и гибкую основу, она широко применяется для non-численного программирования, доказательства теорем, обработки естественного языка, создания экспертных систем и искусственного интеллекта в целом.
Пролог - это декларативный язык с формальной логикой. Разработчики искусственного интеллекта ценят его за высокий уровень абстракции, встроенный механизм поиска, недетерминизм и т.д.
Python
Python - широко используется программистами из-за его чистой грамматики и синтаксиса, приятного дизайна. Различные структуры данных, куча Фреймворков тестирования, соотношение высокого уровня и низкого уровня программирования, которые делают Питон одним из самых популярных языков программирования для искусственного интеллекта.
История развития ИИ
Для того, чтобы увидеть связь между ИИ и языком программирования, давайте рассмотрим наиболее важные события в истории ИИ. Все началось в 1939 году, когда робот Электро был представлен на Всемирной выставки. Следующий робот был построен в 1951 году, Эдмундом Беркли.
Робот Робби был построен в 1956 году. К сожалению, нет информации о том, как он был разработан. В 1958 году, был изобретен язык программирования ЛИСП. Хотя этот язык был разработан 60 лет назад, он до сих пор остается основным языком для многих программ искусственного интеллекта.
В 1961 году, был построен UNIMATE. Это первый промышленный робот, который выпускается серийно. Этот робот был использован в «Дженерал Моторс» для работы на производственной линии. Для изготовления UNIMATE ученые использовали Валь, переменная ассемблера. Этот язык состоит из простых фраз, команд монитора, и инструкций, которые не требуют пояснений.
Система искусственного интеллекта Dendral, была построена в 1965 году. Она помогала легко определять молекулярную структуру органических соединений. Эта система была написана на Лиспе.
В 1966 году, Weizenbaum создал Элизу, первого виртуального собеседника. Одна из самых знаменитых моделей назывался Доктор, он отвечал на вопросы в стиле психотерапевта. Этот бот был реализован при сопоставлении образцов техники. Первая версия Элизы была написана на SLIP, список обработки языка был разработан Weizenbaum. Позже одна из его версий была переписана на Лиспе.
Первый мобильный робот, запрограммированный на Лиспе был Шеки. С помощью решения задач программы прокладок и датчиков, шейки двигался, включал и выключал свет, поднимался вверх и вниз, открывал двери, закрывал двери, толкал предметы, и двигал вещи. Перемещался Шеки со скоростью 5 км в час.
В ближайшие 15 лет мир увидел множество удивительных изобретений: Сторожевого робота Деннинг, ЛМИ Лямбда, Omnibot 2000, MQ-1 Predator беспилотный, Ферби, АЙБО робот собака, и Хонда АСИМО.
В 2003 году iRobot изобрел робот-пылесос Roomba. Разработанный на Лиспе, это автономный пылесос моет полы, используя определенные алгоритмы. Он обнаруживает препятствия и обходит их.
А какой язык программирования используете вы, для разработки программ с ИИ? Напишите о ваших работах в комментариях или в нашей группе вконтакте.
Как случилось, что искусственный интеллект успешно развивается, а «правильного» определения для него до сих пор нет? Почему не оправдались надежды, возлагавшиеся на нейрокомпьютеры, и в чем заключаются три главные задачи, стоящие перед создателем искусственного интеллекта?
На эти и другие вопросы вы найдете ответ в статье под катом, написанной на основе выступления Константина Анисимовича, директора департамента разработки технологий ABBYY, одного из ведущих экспертов страны в сфере искусственного интеллекта.
При его личном участии были созданы технологии распознавания документов, которые применяются в продуктах ABBYY FineReader и ABBYY FormReader. Константин рассказал об истории и основах разработки AI на одном из мастер-классов для студентов Технопарка Mail.Ru. Материал мастер-класса и стал базой для цикла статей.
Всего в цикле будет три поста:
Применение знаний: алгоритмы поиска пространственных состояний
Получение знаний: проектирование интеллектуальных систем и машинное обучение
Взлеты и падения подходов в AI
Еще с 1950-х годов в сфере создания искусственного интеллекта выделилось два подхода - символьные вычисления и коннекционизм. Символьные вычисления – это направление, основанное на моделировании мышления человека, а коннекционизм - на моделировании устройства мозга .
Первыми достижениями в области символьных вычислений были созданный в 50-е годы язык Lisp и работа Дж. Робинсона в области логического вывода. В коннекционизме таковым стало создание персептрона – самообучающегося линейного классификатора, моделирующего работу нейрона. Дальнейшие яркие достижения находились в основном в русле символьной парадигмы. В частности, это работы Сеймура Пайперта и Роберта Антона Уинсона в области психологии восприятия и, конечно, фреймы Марвина Минского.
В 70-е годы появились первые прикладные системы, использующие элементы искусственного интеллекта – экспертные системы. Дальше произошел некий ренессанс коннекционизма с появлением многослойных нейронных сетей и алгоритма их обучения методом обратного распространения. В 80-е годы увлечение нейронными сетями было просто повальным. Сторонники этого подхода обещали создать нейрокомпьютеры, которые будут работать практически как человеческий мозг .
Но ничего особенного из этого не вышло, потому что настоящие нейроны устроены намного сложнее, чем формальные, на которых основаны многослойные нейросети. И количество нейронов в человеческом мозге тоже намного больше, чем можно было позволить себе в нейросети. Основное, для чего оказались пригодны многослойные нейросети – это решение задачи классификации.
Следующей популярной парадигмой в области искусственного интеллекта стало машинное обучение. Подход начал бурно развиваться с конца 80-х годов и не теряет популярности и поныне. Значительный толчок развитию машинного обучения дало появление интернета и большого количества разнообразных легкодоступных данных, которые можно использовать для обучения алгоритмов.
Главные задачи при проектировании искусственного интеллекта
Можно проанализировать, что роднит те задачи, которые относятся к искусственному интеллекту. Несложно заметить, что общее в них - отсутствие известной, четко определенной процедуры решения. Этим, собственно, задачи, относящиеся к AI, отличаются от задач теории компиляции или вычислительной математики. Интеллектуальные системы ищут субоптимальные решения задачи. Нельзя ни доказать, ни гаратировать, что найденное искусственным интеллектом решение будет строго оптимальным. Тем не менее, в большинстве практических задач субоптимальные решения всех устраивают. Более того, нужно помнить, что и человек практически никогда не решает задачу оптимально. Скорее, наоборот.
Возникает очень важный вопрос: как может AI решить задачу, для которой нет алгоритма решения? Суть в том, чтобы делать это так же, как и человек - выдвигать и проверять правдоподобные гипотезы. Естественно, что для выдвижения и проверки гипотез нужны знания.
Знания - это описание предметной области, в которой работает интеллектуальная система. Если перед нами система распознавания символов естественного языка, то знания включают в себя описания устройства символов, структуру текста и тех или иных свойств языка. Если это система оценки кредитоспособности клиента, у нее должны быть знания о типах клиентов и знания о том, как профиль клиента связан с его потенциальной некредитоспособностью. Знания бывают двух типов – о предметной области и о поиске путей решения (метазнания).
Основные задачи проектирования интеллектуальной системы сводятся к выбору способов представления знаний, способов получения знаний и способов применения знаний.
Представление знаний
Существуют два основных способа представления знаний - декларативные и процедурные. Декларативные знания могут быть представлены в структурированном или в неструктурированном виде. Структурированные представления – это та или иная разновидность фреймового подхода. А именно, фреймы или формальные грамматики, которые тоже можно считать разновидностями фреймов. Знания в этих формализмах представлены в виде множества объектов и отношений между ними.
Неструктурированные представления используются обычно в тех сферах, которые связаны с решением задач классификации. Это обычно векторы оценок весовых коэффициентов, вероятностей и тому подобное.
Практически все способы структурированного представления знания базируются на формализме фреймов, которые в 1970-е ввел Марвин Минский из MIT, чтобы обозначить структуру знаний для восприятия пространственных сцен. Как выяснилось, подобный подход годится практически для любой задачи.
Фрейм состоит из имени и отдельных единиц, называемых слотами. Значением слота может быть, в свою очередь, ссылка на другой фрейм… Фрейм может быть потомком другого фрейма, наследуя у него значения слотов. При этом потомок может переопределять значения слотов предка и добавлять новые. Наследование используется для того, чтобы сделать описание более компактным и избежать дублирования.
Несложно заметить, что существует сходство между фреймами и объектно-ориентированным программированием, где фрейму соответствует объект, а слоту - поле. Сходство это неслучайное, потому что фреймы были одним из источников возникновения ООП. В частности, один из первых объектно-ориентированных языков Small Talk практически в точности реализовывал фреймовые представления объектов и классов.
Для процедурного представления знаний используются продукции или продукционные правила. Продукционная модель - это модель, основанная на правилах, позволяющих представить знание в виде предложений «условие - действие». Такой подход раньше был популярен в различных системах диагностики. Достаточно естественно в виде условия описывать симптомы, проблемы или неисправности, а в виде действия - возможную неисправность, которая приводит к наличию этих симптомов.
В следующей статье мы поговорим о способах применения знаний.
Список литературы.
- John Alan Robinson. A Machine-Oriented Logic Based on the Resolution Principle. Communications of the ACM, 5:23-41, 1965.
- Seymour Papert, Marvin Minsky. Perceptrons. MIT Press, 1969
- Russell, Norvig. Artificial Intelligence: A Modern Approach.
- Simon Haykin. Neural networks: a comprehensive foundation.
- Nils J. Nilsson. Artificial Intelligence: A New Synthesis.