Топ – 5 событий и трендов в области искусственного интеллекта за 2012 год

1. Программные средства с возможностями ИИ вплотную приблизились к прохождению теста Тьюринга

На всемирном научном конкурсе кибернетического интеллекта, прошедшего под эгидой Университета Рединга в Великобритании в 2012 году первое место заняла российская компьютерная программа «Евгений», ответившая на 29,2 процента поставленных вопросов точно так же, как человек. Таким образом, программе не хватило всего 0,8 процента для того, чтобы осуществилось так давно ожидаемое во всем мире событие – появление системы, имитирующей естественный интеллект. Эксперты называют это наивысшим достижением компьютерной программы. Напомним, что в классической постановке тест Тьюринга демонстрирует уровень интеллектуального развития информационной системы и ее претензии на близость к естественному интеллекту. Считается, что программа прошла тест Тьюринга, когда в более чем в 30% случаев задания вопросов ей и человеку, эксперты, находящиеся «за стенкой», не смогут определить, кто отвечает на них, компьютерная программа или человек.

Если в оригинальной постановке тест Тьюринга еще не был пройден ни одной программой, то в специфичных или модифицированных вариантах программы смогли продемонстрировать возможности, не уступающие человеку. Так весной прошлого года американскими учеными было опубликовано исследование, в котором говорилось о появлении программы-робота, автоматически классифицирующей и оценивающей эссе, написанных школьниками. Авторы утверждают, что программа также хорошо оценивает уровень написания эссе, что и человек. Испытания проводились на материале из 22000 эссе школьников.

Стоит отметить, что аналогичные разработки существуют и в России. Известность получила система анализа содержания текстов разработанная в институте системного анализа РАН.

А специалистам Техасского университета удалось создать интеллектуальную систему, которая может вести компьютерную игру на человеческом уровне. Ими была создана огромная виртуальная площадка, на которой сражалось много ботов и реальных людей. Большинство играли анонимно. В итоге, более 50% игровых ботов были определены экспертами как люди, а некоторых людей, наоборот, они посчитали ботами. В этом смысле российский тренд абсолютно пересекается с общемировым.

Рост числа подобных программ в прошлом году составил порядка 15-20%.

2. Резкий рост решений интеллектуального управления автомобилем (self-driving)

Динамика развития этого направления (число новых, представленных решений) в прошлом году превысила 30%. Системы интеллектуального управления автомобилем стали реальным трендом прошлого года. Безусловно, информационному буму в этой сфере мы должны быть обязаны разработкам Google. Однако и помимо Google,за последний год только в США независимо друг от друга были созданы прототипы систем self-driving в сразу нескольких крупных исследовательских центрах, включая Stanford и MIT.

Интересные результаты были получены и в России. Согласно пресс-релизу опубликованному российской компанией Cognitive Technologies, в прошлом году ею совместно со специалистами института системного анализа РАН была разработана технология self-driving, базирующаяся на принципиально новых подходах. Если американские аналоги представляют собой, так называемые «активные» системы, предполагающие обязательное наличие устройств, излучающих сигнал, то российский прототип относится к «пассивным» системам, когда на транспортном средстве используется исключительно принимающее оборудование. По мнению экспертов, это решение имеет гораздо большую научную составляющую и гораздо большие перспективы применения, в том числе, и в военной сфере.

В ближайшем будущем эксперты прогнозируют развитие этого сектора ИИ в направлении создания адаптивных или самообучающихся систем.

3. Развитие и коммерциализация технологий Big data

Развитие технологий big data является очевидным трендом последних и не исключено, что и будущих лет. Речь идет о технологиях обработки огромного количества неструктурированной и структурированной информации в условиях ее непрерывного роста, которую получают пользователи из таких источников, как интернет, мобильные программы, датчики мобильных устройств, социальные сети и др. Так, например, Google заявляет, что ежесуточно серверы компании обрабатывают 24 Петабайта информации, а электронный аукцион Ebay и крупные социальные сети давно перешагнули петабайтный порог и тоже стоят перед проблемой управления большими объемами данных.

Необходимо отметить, что демонстрация возможностей таких систем, как Watson означает, что мы вступаем в новую эпоху, когда компьютер может широко использоваться как помощник в принятии решений.

Отдавая дань популярности этого направления, аналитики в прошлом году ввели специальный термин «цифровая революция», применительно к технологиям big data.

Резкая динамика коммерческого применения и популяризации Big Data в России пришлась именно на 2012 год. Одной из главных причин этого они видят в коммерциализации облачных вычислений.

Хотя это направление не имеет прямого отношения к ИИ, методы ИИ широко применяются при создании решений big data.

Заметим, что технологии big data –представляет собой еще одно из направлений, которым, нарqду с seld-driving, активно занимаются в недрах секретной лаборатории Google X.

4. Активное развитие технологий совершенствования человеко-машинного интерфейса

Резкий рост рынка мобильных устройств и их атрибутов обусловил динамичное развитие технологий совершенствования человеко-машинного интерфейса. Это в первую очередь касается систем распознавания отдельных движений человека: мимики, жестов, движения и положение глаз, лица и т.д. и использование информации об этом в задачах развития человеко-машинного интерфейса и повышения его эффективности. Стоит отметить, что число стартапов в этом сегменте в 2012 году в России выросло практически в 1.5 раза.

Кроме того, появился целый ряд проектов в смежных областях, использующих данные о движениях отдельных частей тела человека. Одно из них разработано российским автором Виктором Осетровым, для повышения точности системы распознавания речи. Высокий результат достигается благодаря анализу движения губ говорящего. Отметим, что автор смог в прошлом году получил грант фонда Сколково на свою разработку в размере 4.8 млн. руб.

5. Рост систем, использующие технологии самообучения

В прошедшем году число новых проектов ИИ, в которых используются самообучающиеся алгоритмы выросло на 10-15%. Такая тенденция также характерна и для мирового направления ИИ. Там аналогичный показатель динамики раоста составил порядка 35%.

Эксперты считают, что мощную рекламу этому направлению сделал Google, который впервые создал механизм, основанный на самообучающихся алгоритмах на основе нейронных сетей, позволяющий отличать на фотографиях кошку от других объектов.

Вообще, прошлый год стал годом рождения идеологии так называемых «невидимых» приложений для мобильных устройств. Речь идет о программах и возможностями ИИ, которые способны незаметно для пользователя получать информацию о его манерах, самообучаться им и использовать эту информацию при дальнейшей работе.

Авторы исследования отмечают и другие направления, которые не попали в топ – 5, но также представляют интерес с точки зрения возможностей применения технологий ИИ в России. В их числе перспективное направление использования технологий ИИ в нефтедобыче, предполагающее создание систем принятия решения о структурном составе пород на основе качественных признаков и исключающую необходимость проведения дорогостоящих процедур анализа почвенных слоев традиционным способом. 

По словам Президента Российской ассоциации искусственного интеллекта д.ф-м.н., профессора Геннадия Осипова: «То, что большинство тенденций в области ИИ в России и мире совпадают, говорит о том, что это направление в нашей стране развивается довольно активно и в целом ряде случаев мы является законодателями мод. Хочется надеяться, что мы постепенно сможем вернуть свои позиции в области приложений ИИ, утраченные нами в начале 90-х годов». 

По мнению Президента Cognitive Technologies Ольги Усковой, объединение усилий одного из лидеров рынка разработок интеллектуального ПО с ведущей профессиональной структурой позволит подготавливать качественные аналитические материалы, делать точные прогнозы и проводить анализ состояния как российского, так и мирового направления ИИ».