ГОСТ Р 71476-2024 (ИСО/МЭК 22989:2022) Искусственный интеллект. Концепции и терминология искусственного интеллекта

     5 Понятия искусственного интеллекта

5.1 Общие положения

Междисциплинарные исследования и проекты разработки систем ИИ направлены на создание компьютерных систем, способных выполнять задачи, которые обычно требуют интеллекта. Машины, использующие ИИ, предназначены для восприятия определенных сред и для выполнения действий, направленных на достижение поставленных целей.

Искусственный интеллект использует методы из многих областей знаний, таких как информатика, математика, философия, лингвистика, экономика, психология и когнитивные науки.

По сравнению с большинством традиционных информационных систем, не имеющих искусственного интеллекта, существует ряд интересных особенностей, общих для всех или некоторых систем ИИ:

a) Интерактивность - входные данные систем ИИ генерируются датчиками (сенсорами) и/или посредством взаимодействия с людьми, а их выходные данные могут привести к подаче управляющего сигнала на исполнительные устройства или к выдаче ответов людям или машинам. Примером может служить распознавание объекта в результате представления системе ИИ его изображения.

b) Контекстуальность - некоторые системы ИИ могут использовать несколько источников информации, включая источники как структурированной, так и неструктурированной цифровой информации, а также данные, получаемые от датчиков.

c) Надзор со стороны человека - системы ИИ могут функционировать при различной степени человеческого надзора и контроля, зависящей от области применения. Примером могут служить самоуправляемые автомобили с разными уровнями автоматизации.

d) Адаптивность - некоторые системы ИИ проектируются таким образом, чтобы использовать поступающие в режиме реального времени динамические данные и переобучаться, модифицируя на основе новых данных свой способ работы.

5.2 От сильного и слабого искусственного интеллекта к универсальному и узконаправленному

В свое время возможность создания машин, обладающих интеллектом, активно обсуждалась с философской точки зрения. Эти дискуссии привели к выделению двух разных видов ИИ: так называемых "слабого" и "сильного" ИИ. В случае слабого ИИ система ИИ может лишь обрабатывать символы (буквы, цифры и т.д.), даже не понимая, что именно она делает. В случае "сильного" ИИ система ИИ тоже обрабатывает символы, но при этом она по-настоящему "понимает", что делает. Категории "слабый ИИ" и "сильный ИИ" в основном важны для философов, но не актуальны для исследователей и практиков в сфере искусственного интеллекта.

Позднее появились противопоставляемые друг другу категории "узконаправленный ИИ" и "универсальный ИИ", которые больше подходят для сферы искусственного интеллекта. Система "узконаправленного ИИ" способна выполнять определенные задачи для решения конкретной проблемы (возможно, намного лучше, чем это сделали бы люди). Система "универсального ИИ" способна выполнять широкий спектр задач с приемлемым уровнем эффективности и производительности. Современные системы ИИ считаются системами "узконаправленного ИИ". Пока еще неясно, будут ли системы "универсального ИИ" технически осуществимыми в будущем.

5.3 Система ИИ как агент

Поскольку некоторые приложения ИИ нацелены на моделирование человеческого интеллекта и человеческого поведения, на системы ИИ можно смотреть с точки зрения парадигмы действующего лица - агента. С инженерной точки зрения искусственный интеллект можно рассматривать как прикладную область, стремящуюся создать искусственных агентов, демонстрирующих рациональное поведение. В парадигме агента проводится четкое разграничение между агентом и тем окружением, в условиях которого он эволюционирует. Данная парадигма проиллюстрирована на рисунке 1.