Някога, преди повече от половин век, един от бащите на съвременната компютърна наука Алан Тюринг, измислил тест. Възможно най-простият на света, чиято цел също не била особено сложна да установи извън всякакво съмнение жизнеността на един Изкуствен интелект. Съгласно условията на теста човек-съдия трябвало да проведе съвсем нормален, прост разговор със скрити зад параван машина и човешко същество. В случай че не успее да различи изкуствения от естествения разум, то тестът би бил успешен.
Днес, цели 50 години по-късно, тестът на Тюринг е невъзможно предизвикателство дори за свърхмашини като DeepBlue. Въпреки това, както се досещате, по въпроса за създаването на истински самоосъзнат машинен интелект се работи усилено.
Една от най-перспективните области от този дял на науката е свързана с разработването на т.нар. експертни системи специални компютърни програми, които притежават уникално свойство да се обучават сами. Един от най-сериозните пробиви в тази насока през последните няколко години е дело на екип учени от университета Станфорд, ръководени от професор Андрю Енджи (Andrew Ng). Наскоро те демонстрираха свръх интелигентен хеликоптер, който буквално за 10 минути успява да изучи и повтори с изключителна точност поредица маневри, които един човек-пилот на радио-управляема машина усвоява за средно 20 години.
Човек срещу Машина
Целта ни беше да вземем стандартен хеликоптерен модел и да напишем програма, която да го управлява също толкова добре, колкото би го направил реален човек-експерт, така простичко обяснява идеята на екипа Адам Коутс един от участниците в проекта. При това вместо да се опитват да създадат програма, която да управлява хеликоптера, учените решили да напишат софтуер, който позволява на компютърните системи за контрол да се обучават сами. Това става, като използват данните, събрани от комплекс сензори и друго оборудване, монтирани на борда.
Самата екипировка на хеликоптера включва акселерометри, жироскопи и магнитометри, които наблюдават в реално време скоростта, ускорението и посоката на машината, засичайки с висока точност всяка вариация в тези показатели. Успоредно с това наземен екип заснема на видео поведението на хеликоптера. След това всички получени данни се подават в контролния компютър за анализ. Тъй като става дума за радио-управляем модел, част от необходимото за експеримента оборудване се намира извън тялото на машината. Учените обаче твърдят, че един реален хеликоптер спокойно може да го помести в корпуса си.
За да обучат своя пилот-изкуствен интелект, членовете на екипа канят на експериментите Гарет Оку експерт в управлението на радио-контролирани модели на летателни машини. Той бързо изпълнява цяла серия сложни аерокаскади завъртания, пикиране и прочее комплексни маневри. Само 10 минути са нужни на експертната програма да ги усвои и да ги повтори безпогрешно. На един човек този процес би отнел години обяснява Коутс. - За да достигнат подобно ниво на експертност хората трябва да повтарят тези упражнения отново и отново месеци наред.
Сложна задача за вертолети
Изборът точно на хеликоптерен модел не е случаен. За разлика от самолетите, задвижваните от пропелери вертолети са изключително нестабилни машини. Хеликоптерите не желаят да летят. Всъщност те винаги се стремят да се преобърнат и да катастрофират, шегува се експертът Гарет Оку. Именно по тази причина създаването на програма за управление на тези машини е изключително сложна задача.
Учените разглеждат хеликоптера като нестабилна система, която без постоянна корекция на контролните параметри би се разбила почти веднага. В началото на експеримента Питър Абийл и Адам Коутс се опитват да създадат компютърен код, който да направлява всяко действие на машината при изпълнение на конкретни маневри. Резултатът е катастрофален макар да успяват с някои по-прости акробатики, при по-сложните изпълнения програма се проваля. Оказва се, че за да обучат машината да лети добре, учените първо трябва да намерят ясна дефиниция за това какво представлява доброто летене. На финала те разбират, че да се пилотира добре означава да се повтори онова, което прави един човек-експерт в съответната област, докато управлява летателния апарат.
Полезният изкуствен интелект
Най-впечатляващото в постижението на станфордския екип е способността на машинния алгоритъм да се учи. Това е нещо, което никой досега не е постигал, споделя Ерик Ферон професор от Georgia Tech, който доскоро е работил по сходен проект на Масачузетския технологичен институт.
Към тази уникална разработка вече проявяват интерес редица комерсиални и военни компании. Те виждат бъдещото й приложение в различни бойни и цивилни мисии от проследяване на горски пожари, до откриване на минни полета. Все пак, за да можем един ден да поверим подобни отговорни задачи в ръцете на ИИ пилоти, трябва преди това да сме сигурни, че сме постигнали много солидно и надеждно ниво на контрол, което да гарантира такова ниво на експертност, каквото имат най-добрите пилоти-хора, обяснява професор Енджи. Макар, че тази цел засега е далеч в бъдещето, успехът на нашия проект бележи голяма крачка напред в тази посока, допълва още ученият.
Текст: Драгомир Дончев
Днес, цели 50 години по-късно, тестът на Тюринг е невъзможно предизвикателство дори за свърхмашини като DeepBlue. Въпреки това, както се досещате, по въпроса за създаването на истински самоосъзнат машинен интелект се работи усилено.
Една от най-перспективните области от този дял на науката е свързана с разработването на т.нар. експертни системи специални компютърни програми, които притежават уникално свойство да се обучават сами. Един от най-сериозните пробиви в тази насока през последните няколко години е дело на екип учени от университета Станфорд, ръководени от професор Андрю Енджи (Andrew Ng). Наскоро те демонстрираха свръх интелигентен хеликоптер, който буквално за 10 минути успява да изучи и повтори с изключителна точност поредица маневри, които един човек-пилот на радио-управляема машина усвоява за средно 20 години.
Човек срещу Машина
Целта ни беше да вземем стандартен хеликоптерен модел и да напишем програма, която да го управлява също толкова добре, колкото би го направил реален човек-експерт, така простичко обяснява идеята на екипа Адам Коутс един от участниците в проекта. При това вместо да се опитват да създадат програма, която да управлява хеликоптера, учените решили да напишат софтуер, който позволява на компютърните системи за контрол да се обучават сами. Това става, като използват данните, събрани от комплекс сензори и друго оборудване, монтирани на борда.
Самата екипировка на хеликоптера включва акселерометри, жироскопи и магнитометри, които наблюдават в реално време скоростта, ускорението и посоката на машината, засичайки с висока точност всяка вариация в тези показатели. Успоредно с това наземен екип заснема на видео поведението на хеликоптера. След това всички получени данни се подават в контролния компютър за анализ. Тъй като става дума за радио-управляем модел, част от необходимото за експеримента оборудване се намира извън тялото на машината. Учените обаче твърдят, че един реален хеликоптер спокойно може да го помести в корпуса си.
За да обучат своя пилот-изкуствен интелект, членовете на екипа канят на експериментите Гарет Оку експерт в управлението на радио-контролирани модели на летателни машини. Той бързо изпълнява цяла серия сложни аерокаскади завъртания, пикиране и прочее комплексни маневри. Само 10 минути са нужни на експертната програма да ги усвои и да ги повтори безпогрешно. На един човек този процес би отнел години обяснява Коутс. - За да достигнат подобно ниво на експертност хората трябва да повтарят тези упражнения отново и отново месеци наред.
Сложна задача за вертолети
Изборът точно на хеликоптерен модел не е случаен. За разлика от самолетите, задвижваните от пропелери вертолети са изключително нестабилни машини. Хеликоптерите не желаят да летят. Всъщност те винаги се стремят да се преобърнат и да катастрофират, шегува се експертът Гарет Оку. Именно по тази причина създаването на програма за управление на тези машини е изключително сложна задача.
Учените разглеждат хеликоптера като нестабилна система, която без постоянна корекция на контролните параметри би се разбила почти веднага. В началото на експеримента Питър Абийл и Адам Коутс се опитват да създадат компютърен код, който да направлява всяко действие на машината при изпълнение на конкретни маневри. Резултатът е катастрофален макар да успяват с някои по-прости акробатики, при по-сложните изпълнения програма се проваля. Оказва се, че за да обучат машината да лети добре, учените първо трябва да намерят ясна дефиниция за това какво представлява доброто летене. На финала те разбират, че да се пилотира добре означава да се повтори онова, което прави един човек-експерт в съответната област, докато управлява летателния апарат.
Полезният изкуствен интелект
Най-впечатляващото в постижението на станфордския екип е способността на машинния алгоритъм да се учи. Това е нещо, което никой досега не е постигал, споделя Ерик Ферон професор от Georgia Tech, който доскоро е работил по сходен проект на Масачузетския технологичен институт.
Към тази уникална разработка вече проявяват интерес редица комерсиални и военни компании. Те виждат бъдещото й приложение в различни бойни и цивилни мисии от проследяване на горски пожари, до откриване на минни полета. Все пак, за да можем един ден да поверим подобни отговорни задачи в ръцете на ИИ пилоти, трябва преди това да сме сигурни, че сме постигнали много солидно и надеждно ниво на контрол, което да гарантира такова ниво на експертност, каквото имат най-добрите пилоти-хора, обяснява професор Енджи. Макар, че тази цел засега е далеч в бъдещето, успехът на нашия проект бележи голяма крачка напред в тази посока, допълва още ученият.
Текст: Драгомир Дончев
Коментари (0)
Още от HiEnd
Препоръчано
Може Да Харесате
Избрано от редактора
Селекция от статии и ревюта от редакторите на HiComm
