Цитаты из книги «Об ИИ без мифов. Путеводитель по истории Искусственного Интеллекта»

Умные машины и киберфизические системы Ни один фантаст не мог предположить создание киберфизических систем (Cyber-Physical System, CPS) – продукта конвергенции встроенных систем с AI. Этот термин возник в 2006 году при подготовке семинара, посвященного будущему встроенных систем в Национальном научном фонде США, его устроители пытались пересмотреть роль встроенных систем с учетом перспектив в области AI. И это им удалось – они уловили общую тенденцию и уже через пару лет прогресс в этом классе систем был признан одним из наиболее важных направлений технического развития в США, а чуть позже и в Европе. Администрация президента Барака Обамы включила киберфизические системы в приоритетный список инноваций. Реальные подвижки в CPS начались во втором десятилетии XXI века с подъемом третьей волны AI. В 2013 году Брюсселе состоялась специальная конференция Cyber-Physical Systems: Uplifting Europe's innovation capacity, посвященная киберфизическим системам и их роли в инновационном процессе, где было подтверждено, что развитие CPS служит важнейшим фактором для подъема европейской экономики. Предшественниками CPS можно считать встроенные системы реального времени, распределенные вычислительные системы, автоматизированные системы управления техническими процессами и объектами, беспроводные сенсорные сети. CPS – это системы, состоящие из различных природных объектов, искусственных подсистем и управляющих контроллеров, позволяющих представить такое образование как единое целое. В CPS обеспечивается тесная связь и координация между вычислительными и физическими ресурсами. Область действия CPS распространяется на робототехнику, транспорт, энергетику, управление промышленными процессами и крупными инфраструктурами. Создание полноценных систем CPS в перспективе приведет примерно к таким же изменениям во взаимодействии с физическим миром, как те, к которым привела в свое время Сеть. Можно выделить несколько основных предпосылок, сделавших CPS возможными. Первая – рост числа устройств со встроенными процессорами и средствами хранения данных: сенсорные сети, работающие во всех протяженных технических инфраструктурах; медицинское оборудование; умные дома и т. д. Вторая – интеграция, позволяющая достигнуть наибольшего эффекта путем объединения отдельных компонентов в большие системы, такие как Интернет вещей, и умная среда обитания (Smart Building Environment). Третья – ограничение когнитивных способностей человека, они не позволяют ему справиться с объемом информации, требуемой для принятия решений, поэтому какую-то часть действий нужно передать CFS, частично выведя человека из контура управления (human out of loop) и предать ее AI. В то же время в ряде случаев CPS могут усилить аналитические

Существующие системы ASR относятся к классу гибридных, в них сочетаются три модели – акустическая (acoustic), языковая (language) и модель произнесения (pronunciation), каждая из них обучается независимо от других и весь процесс в целом оказывается сложным и долгим. На смену этой парадигме идет следующая, где одна модель включают всё – End-to-end (E2E) ASR. Отрадно отметить, что в области ASR, не уступая зарубежным компаниям работает Центр Речевых Технологий ЦРТ (ныне он куплен «Сбером»), его продукт CHiME Speech Separation and Recognition Challenge (CHiME-6) признан лучшим в своем классе на международном конкурсе в 2020 году.

Чатботы и виртуальные помощники До появления нынешних мультимедийных средств казалось, что роботы могут иметь только материальное воплощение для занятия физическим трудом. Но с появлением разнообразных устройств, поддерживающих человеко-машинный интерфейс, с одной стороны, с другой, с возрастанием роли данных в современной экономике, изменилось представление о труде. Умственный труд оказался не менее важен, чем физический и, как следствие, оказалось насущным создание виртуальных роботов для автоматизации такого труда. Виртуальные роботы, не рассматриваются в качестве замены человеческого интеллекта, а как средство для его расширения (Augmented AI, AuI). Это направление роботизации находится на начальном уровне развития, пока самыми распространенными приложениями, относимыми к роботам, остаются речевые технологии (conversation-based technology). В их числе разговорные роботы чатботы (chatbot), речевые агенты (conversational agent) и виртуальные помощники (virtual assistant). В порядке возрастания сложности они могут быть упорядочены: • Чатбот, действует в режиме один вопрос – один ответ (single-turn exchanges), например, «Гугл, какая гора самая высокая на Земле?» • Речевой агент, вступает в диалог с пользователем, стремясь понять его проблему. Такой агент обучен задавать заранее подготовленные вопросы, чтобы выйти на возникающую проблему и по возможности ее решить, например, при обращении в банк: «Моя карта не срабатывает». • Виртуальный помощник, настраивается на индивидуальные запросы клиента, пользуется накопленной о нем информацией, по мере взаимодействия с клиентом обучается и повышает качество ответов. Он может напомнить расписание полетов или список дел. Создание виртуальных роботов требует решения двух проблем. Одна в большей мере формальная или техническая, она делится на две составляющие: распознавание и воспроизведение речи, задачи из этой категории уже имеют более или менее удовлетворительные решения. Другая категория – то есть содержательная – «понимание» обращений пользователя и формирование ответов.

Ученые усомнились в сложившемся представлении о роботе, как о чем-то обязательно автономном и в 1997 году получили патент на «устройство и метод прямого физического взаимодействия между человеком и универсальным манипулятором, управляемым компьютером». Это содружество открывает фантастические возможности, коммерциализация коботов произошла практически мгновенно, первые серийные продукты были выпущены уже в 2004 году. Коботы могут облегчить деятельность человека на рутинных операция

Новейшим и наиболее перспективным из трех направлений являются коботы, или коллаборативные роботы (cobots) – это почти автономные роботы, участвующие в трудовом процессе совместно с человеком. Они делят с человеком общее рабочее место, в этом их принципиальное отличие от промышленных роботов, функционирующих по определению в изолированном от человека пространстве. Из соображений безопасности здесь ключевой проблемой является взаимодействие человека с роботом, причем речь идет не о фантазийном, азимовском, а о совершенно реальном. Одно из основных правил – энергия, питающая робота, всегда под контролем человека.

Экзоскелеты, манипуляторы и короботы Роботы могут быть не только самостоятельными механизмами, но и составными частями системы человек-машина, расширяющими возможности человека – это экзоскелеты, манипуляторы и короботы. Из этих трех категорий раньше других появились экзоскелеты, название переводится как «внешний скелет». Экзоскелеты могут быть активными, то есть исполнительными механизмами снабженными собственным источником энергии, или пассивными, использующими только энергию человека.

пчелиный алгоритм (Bee Colony Optimization, BCO).

За время использования SI в оптимизационных задачах были созданы десятки различных подходов, из этого разнообразия можно выделить три основных типа алгоритмов: муравьиный алгоритм (Ant Colony Optimization, ACO), метод оптимизации роем частиц (Particle Swarm Optimization, PSO) и

Интеллект роя Еще одним направлением роботостроения стало изучение и моделирование поведенческих особенностей сообществ простых существ, точнее, их удивительную способность к децентрализованному принятию решений. Такие сообщества представляют пример природного синергетического эффекта, когда совокупная способность больше суммы способностей отдельных частей. В данном случае из примитивного поведения единичной особи образуется коллективный интеллект, или интеллект роя (Swarm Intelligence, SI), он обеспечивает принятие таких решений, которые по своей сложности заведомо недоступны одной отдельно взятой особи.

используется более короткий термин роботика, но мне было нужно стандарт выпустить, я предложил слово по аналогии с радиотехника, теплотехника».