15. Несколько успешных примеров ИИ-проектов — 1
Текст видео

Всем привет, это курс по основам Искусственного Интеллекта, у нас пятнадцатое занятие, и меня зовут Роман Душкин. Мы закончили рассматривать мифы и факты об Искусственном Интеллекте, а потом постепенно переходим к более прикладным темам. Сегодня мы рассмотрим несколько успешных проектов ИИ-систем. Впрочем, мы продолжим делать это и завтра, но сегодня мы начнём с давних примеров, которые были разработаны ещё во времена динозавров. Так что погнали.

Для начала предупрежу, что мы будем иметь в виду под термином «успешная ИИ-система». Скажем так, это система, которая вызвала всеобщее восхищение результатами своей работы, а также запустила определённые направления исследований. Другими словами, примеры таких систем всегда как бы роняют костяшку домино и запускают цепную реакцию других исследовательских и прикладных проектов. При этом сами по себе они могут быть и довольно примитивными, а тем более на сегодняшнее время вовсе не казаться системами именно Искусственного Интеллекта. Но в своё время при том уровне развития математики и технологий они такими, вне всяких сомнений, были.
В далёком 1966 году Джозеф Вейценбаум написал одного из первых чат-ботов в истории человечества. Этого чат-бота звали ELIZA, и она прикидывалась психотерапевтом в разговоре с людьми. Алгоритм работы этого чат-бота был до безобразия простейшим, и сегодня умный школьник напишет что-либо намного более серьёзное. Всё, что она делала, так это при помощи нескольких шаблонов перефразировала общающегося с ней человека, переспрашивала и выражала некоторые эмоции, типа сочувствия или симпатии при помощи стандартных и универсальных по отношению к контексту фраз. Тем не менее, диалог с ней мог продолжаться довольно долго, пока пользователь не понимал, что с ним общается программа. Хотя автор всегда предупреждал, что этот чат-бот не имитирует работу психотерапевта, а пародирует её.

Что тут можно сказать? Естественно, что никакого Искусственного Интеллекта в Элизе не было даже по меркам тех лет. Обработка естественного языка велась на уровне выделения ключевых слов. И хотя это был сравнительно простой английский язык, обычные техники лингвистического анализа на основе формальных грамматик применялись очень ограниченно. Соответственно, локализовать эту разработку на такой сложный язык, как русский, тогда было бы невозможно, так что не мудрено, что именно на английском языке говорил первый чат-бот. Тем не менее, какие уроки мы вынесли? Элиза показала пример довольно эргономичного человек-компьютерного взаимодействия при помощи языкового интерфейса. И хотя тогда реализация подобного интерфейса была невозможна в силу отсутствия понимания некоторых лингвистических принципов и низких вычислительных мощностей оборудования в те годы, методика разработки чат-ботов была заложена на долгие годы вперёд. Только недавно в эту область ворвались нейросети для обработки естественного языка, а до 2000-ых годов эта область целиком лежала в рамках нисходящей парадигмы и формальных грамматик с символьными вычислениями. Впрочем, сегодня эти техники не отставлены в сторону, а гармонично сплетаются в гибридном Искусственном Интеллекте.
Теперь рассмотрим следующий ИИ-проект, который восхитил мир. В не менее далёком 1968 году Терри Виноград разработал программу SHDRLU. Отличное имя для проекта, ничего не скажешь. Это тоже был чат-бот, но подключённый к виртуальному миру и умеющий отвечать на естественно-языковые запросы об этом мире. Виртуальный мир описывался для чат-бота на специальном языке и был довольно примитивным — он состоял из пространства, в котором располагались геометрические тела разных размеров и цветов. Более того, чат-бот был всего лишь человек-компьютерным интерфейсом для Искусственного Интеллекта, который, можно сказать, «жил» в этом виртуальном мире. Другими словами, SHDRLU мог взаимодействовать с объектами в своём мире, перемещать их, составлять из них комбинации и запоминать их названия, которые сообщал человек. Повторюсь, что общение было на естественном английском языке, но довольно ограниченном, поскольку любое состояние виртуального мира SHDRLU могло быть описано при помощи нескольких десятков слов. Тем не менее, для своего времени это был прорыв.

Успешная реализация этого проекта направило исследователей по Искусственному Интеллекту в сторону развития как человек-компьютерного языкового интерфейса на ограниченных подмножествах естественных языков — это так называемая «деловая проза», так и в сторону описания взаимодействия искусственных интеллектуальных агентов с мирами, в том числе с открытыми, в том числе и с нашей объективной реальностью. Тогда их ждала неудача, сам автор даже разочаровался в своей разработке, но сегодня проект всё ещё жив, у него есть последователи, которые распространяют технологию на иные виртуальные миры. Кстати, с исходными кодами проекта можно ознакомиться на его странице в сети Интернет. Ну и можно предвидеть, что SHDRLU будет стоять в основе технологий описаний взаимодействия ИскИнов с внешним по отношению к ним мирам.
Наконец, рассмотрим проект под названием MYCIN. Он был разработан во время работы над докторской диссертацией Эдварда Шортлиффа в начале 1970-ых годов. Это была одна и первых экспертных систем, основанных на технологиях представления и обработки знаний. Чистый символьный подход, продукционная модель представления знаний и универсальная машина вывода. Эта экспертная система являлась медицинской системой по сути, но формально как таковая никогда не использовалась в силу юридических ограничений. Проблемная область MYCIN — диагностика тяжёлых бактериальных инфекций и рекомендации по выбору антибиотиков. База знаний системы состояла примерно из шестисот правил и, фактически, над ней строилось дерево решений, по которому универсальная машина вывода пробегалась в диалоге с врачом, который отвечал на вопросы «Да» или «Нет». В те времена работа этой системы вызвала настоящий фурор и, фактически, запустила второй хайп по поводу Искусственного Интеллекта, хотя сама по себе MYCIN не была первой экспертной системой.

Экспертная система MYCIN открыла для учёных много вопросов, многие из которых не решены до сих пор. Она запустила не только второй хайп, но и огромную массу исследований в рамках так называемой «инженерии знаний», одной из прикладных наук в Искусственном Интеллекте. Это произошло ещё и потому, что несмотря на очень высокую эффективность системы в диагностике, учёным стало понятно, что знания эксперта практически никогда не представимы в виде простых деревьев решений, но в них всегда присутствуют разного рода проблемы, или как мы их называем — НЕ-факторы. Это и неполнота, и противоречивость, и неточность, и неопределённость, и даже недоопределённость. Для обработки всего этого зоопарка требовались формализмы, которые начали разрабатываться. Но реализация системы поставила ещё и вопросы этического и юридического характера, и именно на них пока нормальных ответов нет.

На этом всё. Мы рассмотрели три важных, можно сказать веховых проекта в области Искусственного Интеллекта. Это чат-бот ELIZA, это ИскИн из параллельного виртуального мира SHDRLU, и это одна из первых экспертных систем MYCIN. Теперь переходите к дополнительным материалам, делайте тесты, задавайте вопросы. И да пребудет с вами Сила.
Популярные вопросы студентов
(Орфография и пунктуация студентов сохранены в большинстве случаев)
По поводу систем ии какие сейчас наиболее известны по тематике медицины и crm.
По медицине есть много решений, где так или иначе используются технологии ИИ. Ну далеко ходить не надо: моя собственная система Джейн — это ИИ-система для персональной медицины. Обычно весь Медтех делится на:
1) распознавание образов в снимках МРТ, рентгенографии и прочем подобном, распознавание и предсказание по кривым ЭЭГ, ЭКГ и т. д.;
2) диагностика на деревьях решений;
3) чат-боты для сбора информации;
4) анализ больших данных.
Crm с тз реализации функционала - колл-центр - понятно чат-бот; а введение данных, оценка клиентов, принятие решений - ?
Что касается CRM, то тут Вы абсолютно правильно сказали про чат-боты в качестве первой линии поддержки, и опять же у нас в портфеле есть пример такого ЧБ. Опять же краулеры для сбора и обогащения информации о клиентах по всем цифровым следам, которые он оставляет. Анализ больших данных в Фейсбуке и других социальных сетях, когда бигдата пользователей — это новая нефть, уже стал притчей во языцех.
Роман, я тут пересматриваю старые материалы с новым пониманием) и наткнулась на такой вопрос. Как разделить сильный ИИ от слабого - более менее понятно, но есть ли какая-то тонкая грань между скажем "обычной системой" и системой ИИ?
Есть такой странный и парадоксальный феномен. Новая неизвестная технология, которая кажется доступной только человеческому разуму, всегда в самом начале своего зарождения называется «ИИ». Ну вот представьте себя в 80-ых на улице Москвы, и вдруг Вам показывают смартфон и картой, где есть геопозиционирование и в режиме реального времени показываются пробки. И можно прямо сразу найти, где поесть и попить газировки. И наводите фото на магазин, а Вам сразу карточку этого магазина со всей необходимой информацией для покупателя. Это ИИ? На сегодняшнее время — вообще ни разу. А тогда бы это выглядело как разумное существо в маленькой коробочке, однозначно. То есть грань очень тонкая и проходит по нашему собственному восприятию — как только какая-то штука перестаёт быть диковинкой, она перестаёт быть ИИ-системой. Просто надо понимать, что есть определённые технологии ИИ, при использовании которых систему можно считать интеллектуальной. Это, можно сказать, формальное понимание.
Самостоятельная работа
Задание 1

Прочесть все материалы по ссылкам выше

Задание 2

Сдать проверочный тест
Есть вопросы? Отлично, задавайте!
Предыдущие уроки
Урок №1: ИИ и две зимы здесь
Урок №2: ИИ и междисциплинарные исследования здесь
Урок №3: Две парадигмы здесь
Урок №4: Интуитивный подход и тест Тьюринга здесь
Урок №5: Символьный и логический подходы здесь
Урок №6: Агенты и роевой интеллект здесь
Урок №7: Гибридный подход здесь
Урок №8: Гибридный подход здесь
Урок №9: Некоторые мифы об ИИ — 1 здесь
Урок № 10: Некоторые мифы об ИИ - 2 здесь
Урок №11: Некоторые мифы об ИИ — 3 здесь
Урок № 12: Правда об ИИ - 1 здесь
Урок № 13: Правда об ИИ - 2 здесь
Урок № 14: Правда об ИИ - 3 здесь