Помощь по Теле2, тарифы, вопросы

Каждый в своей жизни делал свой велосипед. В оправдание желания его сделать, можно только сказать, что если бы люди периодически это не делали, то многих вещей мир бы просто не увидел.

Свою игру, а точнее игровой искусственный интеллект (ИИ) сделать желание было очень давно. Не буду кривить душой: сначала банально не хватало знаний, потом как ни странно времени. У меня было несколько недель относительно свободного времени, что бы реализовать мечту своего детства.

Расскажу что получилось, а также опишу путь, по которому шел, и наблюдения, которые по пути сделал. Оговорюсь сразу, что буду описывать не код, а соображения, мысли, и проблемы с которыми столкнулся в процессе реализации мечты.

Этап планирования структуры

При планировании структуры среды обитания ИИ сразу сделал попытку заложить расширяемость и хоть какую-то универсальность. Решено было делать все на динамических массивах, с повсеместным применением подходов объектно-ориентированного программирования, где только возможно будет.

В основе иерархии классов среды обитания ИИ было положено несколько пар классов:

• Ключевая точка – класс, который отражает места пересечений связей графа путей.
• Путь – класс, который обеспечивает связи между Ключевыми точками.
• Объект – класс, который является производным от класса Ключевая точка, экземпляры которого размещаются на Пути.
• Субъект – тот же класс Объект, экземпляры которого имеют функции принятия решений.

Замыкает перечень классов класс Мир , который обрамляет все перечисленные классы, организуя их взаимодействие между собой.

Для работы нужна была какая-то конкретная не сложная игровая концепция. И в качестве такой была выбрана концепция игры Pack-Man , ввиду простого набора правил.

Сразу же были выделены дополнительные подклассы Объектов и Субъектов игры:

• субъект Пакман – тот самый Packman;
• объекты Фрукта – те, что для поесть Пакману;
• субъекты Привидение – те, для которых в игре создан Пакман.

Этап планирования работ

Как показал поверхностный анализ: необходимое количество кода для полноценной работы игры, несмотря на небольшое количество функционала системы, оказался довольно большой. Сделан был естественный вывод, что нужно произвести дробление задач на множество изолированных подзадач, что бы было видно хоть какие-то результаты своей возни – иначе детские желания могли превратиться в недетский затяжной кошмар.

Были сразу же выделены следующие этапы реализации:

1. Создание классов обеспечивающих функционирование мира, в котором будет жить искусственный интеллект (классы Мир, Ключевая точка и Путь);
2. Отрисовка Мира и заодно создание основы функционала для визуализации данных.
3. Создания класса Объект, его взаимодействий со средой.
4. Создание первого экземпляра Объекта, а именно Фрукты и ее отрисовка.
5. Создание дополнения функционала для Объекта, что бы превратить его в Субъект.
6. Создание экземпляра Пакман. Отрисовка. Добавление правил в игру.
7. Разработка кода взаимодействия с пользователем, организация работы системы в «реальном масштабе времени».
8. Реализация алгоритма поиска кратчайшего пути. Соединение его с управлением Пакмана и автоматическим изменением его состояния Миром во времени.
9. Создание экземпляра Привидение. Отрисовка. Добавление правил в игру.
10. Улучшение системы по мелочам.
11. Получение удовольствия.

С этим планом я приступил к работе.

Реализация

Первые два этапа оказались простыми. Была организованы три класса: Мир, Ключевая точка и Путь: их конструкторы, деструкторы, несколько функций обеспечивающих создание связей между экземплярами классов по ссылке, и собственно все.
Был создан экземпляр класса Мир с пятью точками, где пути образовывали конверт со смещенной центральной точкой, что бы расстояния между точками были явно разной длины. Отрисовка была сделана очень-очень скромно: линиями да кружечками – ровно на столько, насколько можно было понять, что в Мире происходит.

Этапы №3 и №4 тоже особого труда не вызывали – Фрукта не бегала, не вредничала, а только лежала и отрисовывалась.

Начиная с этапа №5 пошла основная работа. Был написан функционал Субъекта с использованием класса Объект в виде списка дел, которые хотел бы сделать Субъект. Дополнен функционал класса Мир, который занимался мониторингом списка дел Субъектов и выполнял их в рамках имеющегося у Субъекта кванта времени и наложенных на действия Субъекта ограничений и правил игры.

Этап 6 Проблемы с появлением экземпляра Пакмана как нестранно не начались. Просто появился экземпляр типа Субъект, а так же отрисовка на дисплее в нужной координате кружочка. И еще были добавлены правила поедания Фрукты.

Даже на этапе №7 , когда мышкой генерировалось одно задание в виде команды «беги» к указанной координате, проблем не было. Искалась ближайшая точка, которая попадала бы в Путь, на котором уже стоял Пакман и Пакман послушно туда шел.

Приключения начались на этапе №8 , где выполнялась реализация алгоритма поиска кратчайшего пути. Функция поиска кратчайшего пути представляла собой модифицированный алгоритм Ли , адаптированный к динамическим массивам и структурам графа. Основные сложности были при написании кода, где реализован был обратный ход. Для уменьшения количества перестраиваний структуры графа при перемещении экземпляров Объектов Объекты были сделаны не как узловые Ключевые точки, соединенные Путями, а как Ключевые точки, принадлежащие к Пути. Имея на момент написания статьи работающий код, до сих пор не уверен в правильности выбранного решения. Что проще: то ли перестраивать локально граф Мира и заодно маршруты Субъектов, которые перемещаются через измененные фрагменты графа или просто размещать классы Субъектов и Объектов на неизменяемом графе Путей.

Само собой на всех этапах работы постоянно мелькали ошибки доступа к памяти. Наиболее жестокий случай был, когда сообщение вылетало где-то на середине игры. Забывал убирать ссылку между Путями и разрушенными экземплярами Фруктов, когда их съедали. Ошибка проявлялась спустя время после съедения при перезаписи памяти. Пока там хранились данные разрушенного объекта и они были не перезаписанные новым динамическим объектом все было нормально, т.е. крах программы был не мгновенный.

Наконец на этапе №9 было добавлено первое Привидение. Точка назначения была всегда координата Пакмана. Использовалась уже написанная функция поиска кратчайшего пути, которая вызывалась постоянно 24 раза в 1 секунду. После генерации списка действий движение Привидения осуществлялось системой (Миром) автоматически.

Когда пришел к этапу №10 , то, как говорится, сани понеслись!
Был сделан генератор случайных карт. При создании карты для генерации Путей было сделано несколько критериев их допустимого создания: в узловых точках должно пересекаться не более 4-х Путей, а узловые точки должны быть не ближе к уже проложенным Путям определенного расстояния, как и пути не должны быть длиннее определенной константы.

Затем были добавлены несколько Привидений, которые настырно преследовали Пакмана.

Играть с такими Привидениями было просто нереально. И тут меня осенило, что нужен «туман войны», тогда бы Привидения более естественно себя вели, а не радикально меняли свой маршрут, когда ты немного изменял маршрут Пакмана где-то на другом конце карты.
Первая мысль было для каждого Субъекта нужно делать массив видимых элементов мира, а также доделать память Субъекту, что бы хранить где, кого и когда он видел. Подумав, понял, что для паука, который хочет съесть муху это все очень сложно и в реализации громоздко.

Выход был найден как нельзя простой. Случайным образом находилась точка на карте, куда следовало Привидение (таким образом, было организовано простое брождение по карте и поиск Пакмена). В случае попадания Пакмена в определенный (заданный константой) диапазон видимости Привидения, у Привидения перестраивался маршрут к нему. При нахождении жертвы в области видимости Привидение постоянно перестраивало к ней свой маршрут, а при выходе Пакмена за пределы видимости Привидение продолжало следовать к точке, где его последний раз видело жертву. По достижении этой точки начиналось опять слепое брождение по карте.

На этом собственно остановился и спокойно перевел дух.
В завершение были достроены декоративные элементы: «Конец игры» (съедение Пакмена), подсчитывание очков (количества съеденных Фрукт), «Завершение уровня» (съедение всех Фруктов).

Итоги мучений.

Несмотря на большое количество пролитого пота и крови были достигнуты сравнительно небольшие результаты: для дальнейших изысканий реализована основа Мира, в котором живет интеллект простейшего хищника типа паук. По видимости дальше необходимо создать модификацию существующего алгоритма ИИ для реализации поведения «Жертвы» (в рамках игры – это убегающие от Пакмана Фрукты), а также комбинированного ИИ («Хищник-жертва»), что позволит сделать бот Пакмана, а затем не тратить силы на «поиграть», а только с удовольствием наблюдать на метания в пробирке этого «Колобка».

Посмотреть воочию, что вышло можно « » (исполняемый файл для Win32)*. Обратите внимание на тумблер «Режим матрицы». При его включении можно видеть, как система принимает решения, и почувствовать себя немного Нео. К сожалению, додумался его сделать на 10-м этапе, для лучшего понимания работы ИИ. Если бы сделал ранее, потратил меньше время на отладку алгоритма поиска кратчайших путей.

P.S. Не все и не всегда делается из соображений экономической целесообразности и оптимальности, некоторые вещи делаются ради удовольствия. Несмотря на простоту графики, когда «Она» задышала, я испытал неописуемую радость.

* Уже после завершения всех запланированных работ и написания статьи обнаружил еще одну редко выпадающую ошибку. Место выпадения ошибки указывает, что проблема связанна с тем, что моделирование игрового мира выполняется в обработчике обычного таймера, а управление Пакменом в обычном обработчике мыши. В общем, там нет никаких обычных семафоров и других подобных «заумных» вещей, что позволило бы обеспечить целостность данных, к коим идет обращениях в обеих функциях. Думаю до свадьбы заживет к коммерческой версии баг будет исправлен.

Теги: Добавить метки

Одной из наиболее старых распространенных методик репродуктивных технологий является метод искусственной инсеминации (ИИ). При этом способе зачатие приближено к естественному. Это вспомогательный искусственный метод, при котором семя партнера (мужа или ) вводится в матку женщины. Особенно удобна инсеминация дома. Это самый простой и доступный метод вспомогательных репродуктивных технологий. Обо всех тонкостях инсеминация в домашних условиях предлагаем вам разобраться поподробнее.

Современная жизнь полна факторов, которые не только вредны для нашего здоровья, но и могут нарушать репродуктивную функцию организма. Такими негативными факторами для репродуктивного здоровья являются неблагоприятная экологическая обстановка, стрессы, несбалансированное питание, гиподинамия. Половая система обоих полов очень чувствительна и реагирует на подобные нарушения серьезными сбоями. Нередко удается решить многие проблемы женского и мужского бесплодия, используя искусственную инсеминацию дома.

Искусственная инсеминация во многом схожа с половым актом. При этом обработанная сперма вводится в полость матки медицинским способом (вне полового акта). Возможно, поэтому результативность этого метода бывает довольно высокой у людей, испытывающих трудности с естественным зачатием. Этот, близкий к физиологическому метод получения потомства бесплодным парам, известен еще с 1770 года.

Кого же может заинтересовать подобный способ лечения бесплодия? Оказывается, таких людей немало. Вот наиболее частые причины обращения к инсеминации на дому:

1. для пар, у которых анализы в норме, но беременность не наступает;
2. при положительном ВИЧ статусе женщины, чтобы не заразить партнера;
3. у женщин, не имеющих постоянного партнера;
4. если партнер женщины не желает иметь детей;
5. при проблемах со спермой у мужчины ( , субфертильная сперма) и обращении к донорской сперме;
6. после перенесенных заболеваний или травм у партнера (паротит, гонорея, сифилис, туберкулез, гепатит, перегрев, облучение);
7. при эякуляторно-сексуальных расстройствах у мужчин;
8. при вагинизме у женщин (сокращение влагалищных мышц и промежности с невозможностью полого акта);
9. для пар с иммунологическим бесплодием;
10. для женщин, желающим зачать ребенка самостоятельно (в т.ч. у лесбийских пар, у и др.)

Преимущества

Какие же преимущества у данного метода, если он с большим успехом применяется в практике зарубежных и отечественных клиник? Преимуществами метода искусственной инсеминации являются:

• метод не требует больших финансовых вложений;
• происходит очень быстро, как в естественных условиях;
• процедура безболезненна;
• может производиться в домашних условиях;
• позволяет контролировать овуляцию и момент слияния яйцеклетки со сперматозоидом в максимально благоприятный момент для зачатия;
• может использоваться для пар, имеющих проблемы с самостоятельным естественным зачатием (инвалидность, травмы, импотенция);
• позволяет повысить качество спермы и максимально использовать даже минимальный шанс забеременеть;
• при биологической несовместимости спермы партнера со слизистым секретом цервикального канала партнерши.

Минусы искусственной инсеминации

Хотя метод инсеминации на дому имеет массу преимуществ и считается довольно эффективным, однако эта процедура имеет и некоторые минусы. К ним можно отнести:

• рекомендуется не более 2-4 раз использования этого метода: искусственная инсеминация становится неэффективной при ее многократном использовании;
• малая эффективность метода у женщин старше 35 лет;
• этот метод намного менее эффективен (результативность в 15-30%), чем метод традиционного ЭКО (результативность составляет 40-60%).

Условия успешной инсеминации

Метод искусственной инсеминации, как вспомогательного метода искусственного оплодотворения, может применяться далеко не во всех случаях проблем с зачатием. Для того, чтобы ввести в полость матки женщины сперму от партнера, должны соблюдаться некоторые условия:

1. нормальное строение матки и отсутствие аномалий (кроме );
2. хорошая проходимость маточных труб;
3. состояние овуляции;
4. преовуляторный фолликул;
5. отсутствие общих и гинекологических инфекционных заболеваний.

Существует также условие возможности использования данного метода для партнера: должна быть с показателями, близкими к нормальным или нормальными.

Кому противопоказана инсеминация

Однако при всей кажущейся простоте процедуры, она показана далеко не всем. Есть случаи, когда инсеминация на дому противопоказана. Такими ситуациями являются:

• злокачественные опухоли любого органа;
• опухолевидные заболевания яичников ( , киста) и их новообразования;
• невозможность появления беременности по медицинским показаниям (заболевания психического или терапевтического профиля).

Подготовка к инсеминации в домашних условиях

Кажущаяся простой (на первый взгляд) процедура инсеминации требует тщательной подготовки.

Предварительно необходимо пройти медицинское обследование обоим партнерам. Ели сперма донорская, то обследуется лишь женщина.

Также женщине важно сделать УЗИ малого таза. Помимо данных о состоянии общего и репродуктивного здоровья, потенциальной матери необходимо сдать анализы для исключения:

• половых инфекций;
• гепатитов;
• сифилиса.

Также женщине важно определить дату последних месячных и определить дату предстоящей овуляции. Иногда женщине рекомендуют использовать гормональную терапию для стимуляции выработки яйцеклеток.

Кроме того, для процедуры необходимо приобрести:

• специальный набор (куда входят шприц, катетер, пипетка, зеркало;
• гинекологические перчатки;
• ватные тампоны;
• дезинфицирующий раствор;
• стерильное полотенце.

Руки и половые органы перед инсеминацией потребуется хорошенько вымыть.

Иногда такой метод оплодотворения требует 2-3 попытки. Инсеминацию более 4 раз считают неэффективной.

Как производится процедура дома

Обычно специалисты инсеминацию в домашних условиях редко рекомендуют. Многие сравнивают эту процедуру дома с самостоятельной пломбировкой зубов или удалением аппендицита.

Медики обычно настаивают на профессиональном участии и присутствии специалистов в любых процессах вмешательства в процесс искусственного оплодотворения. Однако многие используют данную технику самостоятельно, экономя деньги на обращение к специалистам.

В настоящее время в продаже имеется специальный набор для внутривлагалищной инсеминации дома. В момент искусственного введения спермы и полчаса после нее женщина должна лежать на спине не менее получаса (с приподнятым тазом). Данная процедура должна проводиться в момент овуляции.

Последовательность процедуры

1. Вначале необходимо подготовить свежую донорскую сперму, помещенную в специальный контейнер. Партнер или муж должен вымыть руки и член перед мастурбацией. Сперма является максимально жизнеспособной первые 2-3 часа после ее получения.
2. Подождать около 15-20 минут для разжижения спермы.
3. При данной процедуре сама женщина очень плавно вводит сперму с помощью стерильного шприца со специальным наконечником во влагалище. Однако удобнее, чтобы это делал муж или другой помощник.

Главное – нажимать на поршень плавно, иначе быстрое введение может вызвать спазм шейки матки и поспособствует вытеканию спермы.

1. Предварительно из шприца удаляется воздух. Самостоятельное введение спермы не совсем удобно: приходится вставлять во влагалище специальное зеркальце для контролирования процесса.
2. Перед введением спермы во влагалище вводится зеркальце (на глубину 2-3 см). После этого туда же осторожно вводится наконечник, не доводя его близко до маточной шейки. Самостоятельное введение сперматозоидов в матку опасно травматизмом и инфицированием.
3. Затем необходимо нажать на поршень шприца и выпустить сперму у самого основания шейки матки.
4. Полежать с приподнятым тазом 30-40 минут. При этом шанс у сперматозоидов достигнуть цели будет выше, также это сохранит сперму от вытекания.

Некоторые считают, что шанс забеременеть таким способом выше, если женщина доведет себя до оргазма.

О том, насколько эффективно прошел процесс инсеминации на дому, покажут тесты на беременность.

Ассистировать в момент инсеминации может человек, который не заставит женщину напрягаться и нервничать, иначе это снизит шанс забеременеть.

Иногда женщины прибегают при ИИ к использованию влагалищного расширителя. Рассмотрим, как это происходит:

1. Расширитель вводится слегка наклоненный, под углом 45 градусов.
2. Необходимо раздвинуть лапки расширителя на 2-3 см, чтобы шейка матки оказалась в проеме.
3. В этом положении расширитель фиксируется (в модели сделан фиксатор).
4. Нельзя двигать расширитель в раздвинутом положении, чтобы влагалище при этом не травмировалось.
5. К шприцу крепится удлинитель, при этом надо удостовериться в крепости и надежности фиксации.
6. Только после этого во влагалище вводится шприц для введения спермы.
7. После введения спермы крепление расширителя осторожно ослабляют, не меняя угол наклона в 45 градусов.
8. Когда расширитель вернулся в исходное положение, его извлекают из влагалища.

Возможные осложнения после инсеминации

Хотя процесс инсеминации максимально отработан и не особо отличается от естественного полового акта, тем не менее, при ИИ существует риск развития некоторых осложнений. Подобными осложнениями данной процедуры могут быть:

• появление симптомов острого воспаления органов половой сферы женщины или обострение уже имеющихся у нее хронических процессов;
• аллергия на препараты, стимулирующие овуляцию;
• шокоподобная реакция на введение спермы во влагалище;
• внематочная беременность;
• увеличение шансов возникновения многоплодной беременности.

Чего не надо делать во время инсеминации дома

Поскольку инсеминация на дому производится женщиной без врачебного патронажа, ей надо знать о некоторых ограничениях использования этой процедуры. Такими запретами являются:

1. Использование слюны и смазок может повредить сперматозоидам.
2. Нельзя использовать один набор инструментов дважды.
3. Запрещено впрыскивание спермы в шейку матки, так как это может привести к шоку женщины.

Отзывы

Надежда, 37 лет

Делала ИИ два раза и оба неэффективно. Думаю, такую сложную операцию дома нормально не сделаешь.

Светлана, 34 года

У нас с мужем не получались дети. Решили попробовать ИИ в домашних условиях – нам посоветовал врач. Вначале ничего не вышло, но после двух неудачных попыток мы готовимся к рождению доченьки.

Валентина, 41 год

Я очень сомневаюсь в эффективности инсеминации дома. С моими проблемами по гинекологии я и в клинике методом ЭКО забеременела только со 2 раза. Какая там инсеминация в моем случае?

Виолетта, 32 года

А для меня и моей девушки инсеминация – это единственный приемлемый способ родить ребеночка. Я исповедую лесби-культуру и не приемлю секса мужчиной. Но малыша мы подругой хотим. Будем пробовать ИИ. Надеемся на успех.

Изучив отзывы об инсеминации дома, можно отметить их противоречивость. В некоторых случаях инсеминация дома оказывается малоэффективной. Однако многим парам благодаря именно этому методу удалось стать счастливыми родителями. Уж во всяком случае, метод инсеминации дома не требует больших финансовых вложений. А будет ли положительный результат от этой процедуры – будет видно после его использования. Не стоит пренебрегать правилами подготовки к использованию искусственной инсеминации. Ведь на кону лежит возможность стать родителями, сохранив при этом здоровье ребенка и собственное здоровье.

Система искусственного интеллекта ЭЛИС представляет собой программное обеспечение, способное разговаривать как человек на простом языке, управлять устройствами, а также обучаться. С помощью данной программы можно общаться с компьютером, а также взаимодействовать с физическим миром. Программа также использует возможность подключения Ардуино, чтобы создавать системы умного дома, автоматики и т.д.

Скачать программу искусственного интеллекта ЭЛИС

Описание:

Программа искусственного интеллекта ЭЛИС — Электронно Логически Интеллектуальная Система. Система искусственного интеллекта ЭЛИС представляет собой программу. Это программное обеспечение, способное разговаривать как человек на простом языке, управлять устройствами , а также обучаться. Данная система не является ассистентом, так как упор идёт на разработку человекоподобной системы, которая сможет обучаться как ребёнок и вести осознанный диалог.

С помощью данной программы можно общаться с компьютером , а также взаимодействовать с физическим миром. Программа также использует возможность подключения Ардуино, чтобы создавать системы умного дома, автоматики и т.д.

Система искусственного интеллекта ЭЛИС построена по модульному принципу. Система универсальна и её функционал наращивается с помощью модулей . Модули могут быть различные, от простых, до сложных.

Программа искусственного интеллекта ЭЛИС самостоятельно ведет диалог с человеком.

Она может самостоятельно начать диалог, может делать это несколько раз, что уже отличает её от голосовых асистентов, которые работают по структуре вопрос — ответ. Программа искусственного интеллекта ЭЛИС самостоятельно принимает решение после того, что скажет человек, и если не знает, её можно обучить.

При поддержке диалога с пользователем система сама обучается. Система способна запоминать несколько ответов на один или множество вопросов и иметь несколько вопросов на один или множество ответов.

Программа искусственного интеллекта ЭЛИС полностью совместима с платформой Ардуино, поэтому можно управлять любыми устройствами. Можно попросить у системы включить свет, система спросит, где именно включить, но можно попросить включить свет сразу в определённом месте, тогда она не будет переспрашивать.

Программа искусственного интеллекта ЭЛИС также способна запускать сторонние приложения и т.д.

Модули:

В настоящий момент программа искусственного интеллекта ЭЛИС включает следующие модули:

— модуль «Знания» — модуль поиска информации по WIKIPEDIA. Система знает любое устройство, предмет и так далее, Спросите например, что такое велосипед или что такое яблоко и система расскажет, что это такое,

— модуль «Новости». Свежие новости на интересы пользователя. Просто спросите, какие новости или расскажи новости, система расскажет и спросит, надо ли рассказать ещё, ответив да, она расскажет ещё,

— модуль «Погода». Погода на сегодня и на завтра по моему городу. Можно узнать температуру, влажность, скорость ветра, будет ли дождь или мороз. Можно спросить, брать ли зонтик сегодня или можно ли одеть сегодня шорты,

— модуль «Калькулятор». С помощью данного модуля , система умеет складывать, вычитать, умножать и делить предметы и т.д. Например спросив, сколько будет два яблока плюс два яблока, система ответит четыре яблока. Модуль в разработке,

— модуль «Будильник». Модуль позволяет устанавливать любое количество будильников. Установив будильник, система Вас разбудит. Просто надо сказать, разбуди меня в 7 утра. Модуль в разработке,

— модуль «Корректировка ответов». Правильная расстановка знаний в базе,

— модуль «Праздники, именины, события». Данный модуль позволяет узнать, кому сегодня день имени или какой сегодня праздник,

— модуль «Тосты». Модуль позволяет системе говорить различные тосты. Надо попросить, скажи тост,

— модуль «Анекдоты». Система знает тысячи анекдотов. Просто попросите её рассказать анекдот, так-же можно попросить рассказать анекдот для взрослых,

— модуль «Стихи». Данный модуль превращает систему в поэта. Просто попросите рассказать стих, так-же можно попросить рассказать стих для взрослых,

— модуль «Афоризмы». Система знает тысячи афоризмов. Просто попросите её сказать афоризм, так-же можно попросить сказать афоризм для взрослых,

— модуль «Управление освещением». С помощью данного модуля, система умеет управлять освещением квартиры или дома. Для этого надо подключить Arduino и Ethernet Shield,

— модуль «Угадывание цифры». Система пытается угадать загаданную цифру. Называет предполагаемую цифру, после надо ей сказать, больше или меньше. Модуль в разработке,

— модуль «Пользователь». Модуль позволяет изменять данные пользователя, имя, город и т.д. Например чтобы поменять имя, надо сказать, запомни меня зовут Олег и она запомнит,

— модуль «Диалог». Анализ диалога. Модуль, который обрабатывает диалог за сутки, анализируя пользователя, обучаясь и т.д.

Примечание: описание технологии на примере программы искусственного интеллекта ЭЛИС.

Энергонезависимая установка для получения воды из...

Биоразлагаемый пластик (биопластик)...

Портативный источник электропитания с высоким КПД...

Экранопланы и экранолеты

Ситалл

Высокопрочная и морозоустойчивая резина...

Клиновые мельницы

Рыбные фермы и технология выращивания рыбы...

Переработка иловых осадков водоканалов...

Глубинная ферма

Оборудование для ультразвуковой очистки деталей...

На этой неделе вы могли прочитать крайне мотивирующей кейс от ученика GeekBrains , который изучил профессию , где он рассказал об одной из своих целей, которая привела в профессию - желанию познать принцип работы и научиться создавать самому игровых ботов.

А ведь действительно, именно желание создать совершенный искусственный интеллект, будь то игровая модель или мобильная программа, сподвигла на путь программиста многих из нас. Проблема в том, что за тоннами учебного материала и суровой действительностью заказчиков, это самое желание было заменено простым стремлением к саморазвитию. Для тех, кто так и не приступил к исполнению детской мечты, далее краткий путеводитель по созданию настоящего искусственного разума.

Стадия 1. Разочарование

Когда мы говорим о создании хотя бы простых ботов, глаза наполняются блеском, а в голове мелькают сотни идей, что он должен уметь делать. Однако, когда дело доходит до реализации, оказывается, что ключом к разгадке реальной модели поведения является математика. Да-да, искусственный интеллект куда сложнее написания прикладных программ - одних знаний о проектировании ПО вам не хватит.

Математика - этот тот научный плацдарм, на котором будет строиться ваше дальнейшее программирование. Без знания и понимания этой теории все задумки быстро разобьются о взаимодействие с человеком, ведь искусственный разум на самом деле не больше, чем набор формул.

Стадия 2. Принятие

Когда спесь немного сбита студенческой литературой, можно приступать к практике. Бросаться на LISP или другие пока не стоит - сначала стоит освоиться с принципами проектирования ИИ. Как для быстрого изучения, так и дальнейшего развития прекрасно подойдёт Python - это язык, чаще всего используемый в научных целях, для него вы найдете множество библиотек, которые облегчат ваш труд.

Стадия 3. Развитие

Теперь переходим непосредственно к теории ИИ. Их условно можно разделить на 3 категории:

• Слабый ИИ – боты, которых мы видим в компьютерных играх, или простые подручные помощники, вроде Siri. Они или выполняют узкоспециализированные задачи или являются незначительным комплексом таковых, а любая непредсказуемость взаимодействия ставит их в тупик.
• Сильный ИИ – это машины, интеллект которых сопоставим с человеческим мозгом. На сегодняшний день нет реальных представителей этого класса, но компьютеры, вроде Watson очень близки к достижению этой цели.
• Совершенные ИИ – будущее, машинный мозг, который превзойдёт наши возможности. Именно об опасности таких разработок предупреждают Стивен Хоккинг, Элон Маск и кинофраншиза «Терминатор».

Естественно, начинать следует с самых простых ботов. Для этого вспомните старую-добрую игру «Крестики-нолики» при использовании поля 3х3 и постарайтесь выяснить для себя основные алгоритмы действий: вероятность победы при безошибочных действиях, наиболее удачные места на поле для расположения фигуры, необходимость сводить игру к ничьей и так далее.

Несколько десятков партий и анализируя собственные действия, вы наверняка сможете выделить все важные аспекты и переписать их в машинный код. Если нет, то продолжайте думать, а эта ссылка здесь полежит на всякий случай.

К слову, если вы всё-таки взялись за язык Python, то создать довольно простого бота можно, обратившись к этому подробному мануалу . Для других языков, таких как C++ или Java , вам также не составит труда найти пошаговые материалы. Почувствовав, что за созданием ИИ нет ничего сверхъестественного, вы сможете смело закрыть браузер и приступить к личным экспериментам.

Стадия 4. Азарт

Теперь, когда дело сдвинулось с мёртвой точки, вам наверняка хочется создать что-то более серьёзное. В этом вам поможет ряд следующих ресурсов:

Как вы поняли даже из названий, это API, которые позволят без лишних затрат времени создать некоторое подобие серьёзного ИИ.

Стадия 5. Работа

Теперь же, когда вы уже вполне ясно представляете, как ИИ создавать и чем при этом пользоваться, пора выводить свои знания на новый уровень. Во-первых, для этого потребуется изучение дисциплины, которое носит название «Машинное обучение ». Во-вторых, необходимо научиться работать с соответствующими библиотеками выбранного языка программирования. Для рассматриваемого нами Python это Scikit-learn, NLTK, SciPy, PyBrain и Numpy. В-третьих, в развитии никуда не обойтись от . Ну и самое главное, вы теперь сможете читать литературу о ИИ с полным пониманием дела:

• Artificial Intelligence for Games , Ян Миллингтон;
• Game Programming Patterns , Роберт Найсторм;
• AI Algorithms, Data Structures, and Idioms in Prolog, Lisp, and Java , Джордж Люгер, Уильям Стбалфилд;
• Computational Cognitive Neuroscience , Рэнделл О’Рейли, Юко Мунаката;
• Artificial Intelligence: A Modern Approach , Стюарт Рассел, Питер Норвиг.

И да, вся или почти вся литература по данной тематике представлена на иностранном языке, поэтому если хотите заниматься созданием ИИ профессионально - необходимо подтянуть свой английский до технического уровня. Впрочем, это актуально для любой сферы программирования, не правда ли?

П.В. Казаков, В.А. Шкаберин
ОСНОВЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

1. ВВЕДЕНИЕ В ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ

Искусственный интеллект (ИИ) является одним из приоритетных направлений в современной информатике, связанным с созданием следующей ступени ее развития – новых информационных технологий. Их цель – свести к минимуму участие человека как программиста при создании информационных систем, но привлекать его в качестве учителя, партнера человеко-машинной системы. Однако нельзя понимать термин «искусственный интеллект» буквально. Правильнее его воспринимать как некоторое метафорическое наименование совокупности методов, реализация которых на компьютере по- зволяет получать результаты близкие к порождаемым человеческим мышлением.

1.1. Некоторые понятия искусственного интеллекта

Идея создания искусственного интеллекта связана с постоянным стремлением человека переложить решение сложных задач на механического, затем электронного помощника. Единственный способ реализовать это заключается в моделировании с помощью различных средств интеллектуальных способностей человека.

Здесь под интеллектом следует понимать способность мозга решать задачи путем приобретения, запоминания и целенаправленного преобразования знаний в процессе обучения на опыте и адаптации к разнообразным условиям .

Искусственный интеллект (Artificial Intelligence, AI) как научное направление существует с 1956 года, когда британский математик Алан Тьюринг опубликовал свою статью «Can the Machine Think ?» («Может ли машина мыслить?»). Также он предложил тест проверки программы на интеллектуальность. Он состоял в следующем: организовывалось «общение» между человеком и компьютерной программой, которые размещались в разных комнатах, и до тех пор, пока исследователь не определял, кто за стеной – человек или программа, поведение последней считалось интеллектуальным . Исходя из этого, Тьюринг предложил следующий критерий интеллектуальности программы: «Если поведение вычислительной машины, отвечающей на вопросы, невозможно отличить от поведения человека, отвечающего на аналогичные вопросы, то она обладает интеллектом».

В настоящее время существует три основные точки зрения на цели и задачи исследований в области искусственного интеллекта . Согласно первой, исследования в этой области относятся к фундаментальным, в процессе которых разрабатываются новые модели и методы решения задач, традиционно считавшихся интеллектуальными и не поддававшихся ранее формализации с помощью классических алгоритмических методов, а также автоматизации. Интеллект и мышление непосредственно связаны с решением таких задач, как доказательство теорем, логический анализ, распознавание ситуаций, планирование поведения, управление в условиях неопределенности и т.п. Характерными чертами интеллекта, проявляющимися в процессе решения подобных задач, являются способность к обучению, обобщению, накоплению опыта и адаптации к изменяющимся условиям в процессе решения задач. Из-за этих качеств интеллекта мозг может решать разнообразные задачи, а также легко перестраиваться с решения одной задачи на другую. Таким образом, мозг, наделенный интеллектом, является универсальным средством решения широкого круга задач (в том числе плохо формализованных), для которых нет стандартных, заранее известных методов решения. Согласно второй точке зрения, это направление связано с новыми идеями решения задач на ЭВМ, с разработкой новых технологий программирования и с переходом к компьютерам с отличной от фон-неймановской архитектурой. Так, в качестве основы для таких систем предлагаются различные подходы на основе искусственный нейронных сетей, моделирующих наиболее общие принципы работы головного мозга . Для таких моделей характерны легкое распараллеливание алгоритмов и связанная с эти высокая производительность, а также возможность работать даже при условии неполной информации об окружающей среде. Третья точка зрения основана на том, что в результате исследований, проводимых в области ИИ, появляется множество прикладных систем, способных решать задачи, для которых ранее создаваемые системы были непригодны.

Обобщая изложенное, будем определять искусственный интеллект как научное направление, задачи которого связаны с разработкой методов моделирования отдельных функций интеллекта человека с помощью программно-аппаратных средств ЭВМ.

Исторически сложились три основных подхода к проведению исследований в области искусственного интеллекта.

Первый подход (машинный интеллект) в качестве объекта исследования рассматривает именно искусственный интеллект и состоит в моделировании внешних проявлений интеллектуальной деятельности человека с помощью средств ЭВМ. В основе его лежит тезис о том, что машина Тьюринга является теоретической моделью мозга, поэтому главное направление работ связано с созданием алгоритмического и программного обеспечения ЭВМ, позволяющих решать интеллектуальные задачи не хуже человека. Примером может служить шахматная программа, проявление интеллектуальности которой состоит в поиске игровой тактики, близкой к человеческой. Однако достигается это исключительно путем высокой скорости вычислений, в то время как у человека — благодаря высокоэффективному мышлению.

Как известно, человеческий мозг оперирует непрерывной информацией, где каждая мысль существует только внутри своего контекста. Знания хранятся в форме образов, которые часто трудно выразить словами. При этом сами образы характеризуются нечеткостью и размытостью, а обработка информации — небольшой глубиной и высоким параллелизмом. Все это свидетельствует о существенном различии с принципами машины Тьюринга и как следствие требует другого некомпьютерного подхода к моделированию интеллектуальных процессов.

Второй подход (искусственный разум) рассматривает данные о нейрофизиологических и психологических механизмах интеллектуальной деятельности и разумного поведения человека.

Как создать искусственный интеллект? (Почти) исчерпывающее руководство

Он стремится воспроизвести эти механизмы с помощью программно-аппаратных средств. Развитие этого направления тесно связано с успехами наук о человеке, в первую очередь нейронаук (нейробиологии, генетики и т.п.).

Третий подход ориентирован на создание смешанных человекомашинных интеллектуальных систем как симбиоз возможностей естественного и искусственного интеллекта. Важнейшими проблемами в этих исследованиях являются оптимальное распределение функций между естественным и искусственным интеллектом, организация диалога между человека и машиной.

Каждое из отмеченных направлений включает целый ряд разделов, к основным из которых можно отнести разработку систем, основанных на знаниях, анализ естественного языка и общения с ЭВМ, распознавание образом, анализ речи, создание адаптивных систем, игры и машинное творчество и др. . В свою очередь, реализация подобных систем может быть выполнена на основе таких технологий ИИ, как представление и обработка знаний, эвристическое программирование, искусственные нейронные сети, эволюционные алгоритмы, нечеткие множества и др.

К настоящему времени разработано целое множество программный систем, в которых реализованы те или иные технологии ИИ. Такие системы принято называть интеллектуальными системами. К первой из подобных систем относят программу «Логик-Теоретик» (А. Ньюэлл, А. Тьюринг и др.), предназначенную для доказательства теорем исчисления высказываний.

Под интеллектуальной системой будем понимать адаптивную систему, позволяющую строить программы целенаправленной деятельности по решению поставленных перед ними задач на основании конкретной ситуации, складывающейся на данный момент в окружающей их среде . В свою очередь, адаптивная система может быть охарактеризована как система, которая сохраняет работоспособность при непредвиденных изменениях свойств управляемого объекта, целей управления или окружающей среды путем смены алгоритма функционирования, программы поведения или поиска оптимальных, в некоторых случаях просто эффективных, решений и состояний. Традиционно, по способу адаптации различают самонастраивающиеся, самообучающиеся и самоорганизующиеся системы. К сфере решаемых интеллектуальными системами задач относятся задачи, обладающие, как правило, следующими особенностями:

— неизвестен или не может быть реализован алгоритм решения;
— если существует алгоритмическое решение, но его нельзя использовать из-за ограниченности ресурсов (время, память);
— задача не может быть сформулирована в числовой форме;
— цель нельзя выразить в терминах точно определенной целевой функции.

Разработка интеллектуальных систем, как правило, ведется в рамках одного или нескольких направлений ИИ, которых в настоящее время существует целое множество. Ниже кратко рассматриваются основные из них .

1.2. Основные направления исследований в области искусственного интеллекта

Разработка систем, основанных на знаниях. Является одним из главных направлений в искусственном интеллекте. Основной целью создания таких систем является выявление, исследование и применение знаний специалистов для решения различных практических задач. Обычно такие знания формализуются в виде некоторой системы правил. В этой области исследований осуществляется разработка моделей извлечения, представления и структуризации знаний с учетом их компьютеризации в виде базы знаний. Примеры практических разработок подобных систем обычно ассоциируются с экспертными системами.

Разработка систем общения на естественном языке и машинного перевода. Является наиболее важной с точки зрения перехода на новый качественный уровень взаимодействия с компьютером. Попытки создания подобных систем предпринимались с 1950-х годов 20 в. Основу систем машинного перевода составляет классификация грамматических правил и приемов использования словаря. Однако для обработки сложного разговорного текста необходимы алгоритмы анализа его смысла, создание которых очень трудоемкая и пока нерешенная задача. Поэтому в настоящее время дос- тупны системы, обеспечивающие диалог между человеком и компьютером на упрощенном, урезанном естественном языке, программы электронного перевода эффективные преимущественно при работе с односложным текстом, а также функции ассоциативного контекстного поиска в электронных словарях.

Разработка интеллектуальных систем на основе принципов обучения, самоорганизации и эволюции. Моделирование этих принципов ориентировано на исследование возможностей решения задач с помощью законов функционирования наиболее свойственных биологическим системам. Процесс обучения связан со способностью системы накапливать информацию и рационально корректировать в соответствии с ней свое поведение. Самоорганизация подразумевает способность системы обобщать накопленную информацию, например для поиска в ней закономерностей. Использование принципов эволюции позволяет системе приобретать новые качества и свойства для наиболее оптимального функционирования.

Распознавание образов. Является одним из ранних направлений искусственного интеллекта. Оно связано с моделированием особенностей восприятия внешнего мира, узнавания объектов. В основе этого лежит тот факт, что все объекты могут быть проклассифицированы по определенным признакам и, следовательно, умение различать их проявление и позволяет идентифицировать соответствующий объект.

Игры и машинное творчество. Машинное творчество охватывает сочинение компьютерной музыки, стихов, автоматизацию изобретения новых объектов. Компьютерные игры являются той сферой искусственного интеллекта, которая наиболее знакома большинству пользователей. Уровень реализации ИИ в игре во многом определяет ее интересность, поэтому разработчики компьютерных игр постоянно совершенствуют их интеллектуальную составляющую.

Программное обеспечение систем искусственного интеллекта.

Инструментальные средства для разработки интеллектуальных систем включают специальные языки программирования, представления знаний, среды создания систем ИИ, а также оболочки экспертных систем.

Интеллектуальные роботы. Их создание связано с объединением технологий искусственного интеллекта и методов кибернетики, робототехники. В настоящее время их производство ограничивается манипуляторами с жесткой схемой управления, а также роботами развлекательного и бытового назначения с узкой областью применения и ограниченными функциями. Сдерживающим фактором при разработке более совершенных кибернетических систем являются нерешенные проблемы в области машинного зрения, адаптивного поведения, накопления и обработки трехмерной визуальной информации.

Уровень теоретических исследований по искусственному интеллекту в России не уступает мировому. Началом становления этого научного направления в нашей стране следует считать 1954 г., когда в МГУ начал свою работу семинар «Автоматы и мышление» под руководством академика Ляпунова А.А. Впоследствии стали активно развиваться направления, связанные с представлением и обработкой знаний, ситуационным управлением, моделированием рассуждений, распознаванием образов, обработкой естественного языка .

Развитие искусственного интеллекта в современной России связано с образованием в 1988 г. Ассоциации искусственного интеллекта, объединившей научные школы, исследователей по различным направлениям ИИ. Под ее эгидой проводятся различные исследования, организуются семинары для специалистов, устраиваются конференции, издается научный журнал.

В то же время проведение прикладных исследований, внедрение их результатов в коммерческие разработки происходит гораздо медленнее, чем за рубежом. Во многом это объясняется консервативностью потенциальных потребителей новых информационных технологий, а также настороженным отношением к возможностям искусственного интеллекта.

Михаил Бурцев, заведующий лабораторией нейронных систем и глубокого обучения МФТИ, рассказывает о том, возможно ли создание полноценного компьютерного аналога человеческого разума, и объясняет, для чего его разрабатывают ученые и как можно защитить его от атак троллей.

В конце июля ученые из МФТИ запустили международный конкурс систем «разговорного» искусственного интеллекта, способных имитировать живого человека, и пригласили всех желающих пообщаться с ними и оценить получившиеся диалоги.

Используя помощь добровольцев, ученые надеются в ближайшие три года создать голосового помощника, способного общаться с человеком почти так же хорошо, как и живой собеседник.

Соорганизаторами конкурса выступили ученые из университетов Монреаля, Макгилла и Карнеги-Меллон. Принять участие в тестировании диалоговых систем можно по ссылке.

На самом деле, эти идеи не были придуманы сегодня - современные голосовые помощники от Google, Apple, Amazon и других IT-компаний уходят корнями в глубокое прошлое, в самое начало компьютерной эры. Первая такая говорящая машина, получившая имя ELIZA, создана в 1966 году и была, по сути, шуткой, пародией на психотерапевта, дающего бесполезные советы пациенту.

В последующие годы и десятилетия программисты создавали все более сложные и «живые» системы общения с компьютером.

Самые продвинутые из этих систем могут распознавать настроение хозяина, помнить его старые желания и предпочтения и решать часть рутинных и домашних задач за него, заказывая пищу или товары в магазине или же играя роль оператора в колл-центрах.

- Михаил, с момента создания ELIZA прошло почти 50 лет. Что вообще поменялось за это время и можно ли в принципе ожидать, что в будущем ученым удастся создать такую систему, которую люди не смогут отличить от живого собеседника?

Я думаю, что в ближайшее время получится создать технологию разговорного интеллекта, которая позволит машине приблизиться к уровню ведения диалога человеком. Над этой задачей мы работаем в рамках проекта iPavlov, который является частью Национальной технологической инициативы.

Пользователю должно быть так же комфортно общаться с автоматической диалоговой системой, как с живым человеком. Это даст возможность создавать информационные системы, способные лучше понимать, чего от них хочет человек, и отвечать ему на естественном языке.

Разговорный интеллект можно будет использовать для автоматизации многих голосовых и текстовых интерфейсов, в том числе и в мессенджерах, подобных Telegram. Мессенджеры, как показывает статистика, сегодня используются активнее, чем социальные сети, и очень большое количество информации проходит через текстовые каналы коммуникации.

Ими, например, удобно пользоваться в транспорте, а добавление диалогового помощника - чат-бота - позволит пользователям не только общаться друг с другом, но и получать необходимую информацию, совершать покупки и делать множество других вещей.

- Учитывая присутствие Apple, Google и Amazon на этом рынке, может ли Россия здесь конкурировать? Есть ли какая-то специфика у русского языка, которая может помешать потенциальным конкурентам российских компаний и ученых?

Конечно, русский язык более сложный, и часть методов, которые сегодня используются в разработке диалоговых систем и голосовых помощников в мире, нельзя применять без доработки и существенной модификации, которые бы позволили им работать с более богатой грамматикой.

С другой стороны, базовые алгоритмы, которые используются в работе Siri, Cortana, Google и других цифровых помощников, никто не скрывает - они доступны для нас как минимум на уровне исследований и концепций.

Исследовательские статьи и программный код часто находятся в открытом доступе - в принципе, его можно адаптировать и под русский язык.

На фото: На фото: Михаил Бурцев, заведующий лабораторией нейронных систем и глубокого обучения МФТИ

Фото: Из личного архива Михаила Бурцева

Причем попыток осуществить это на «промышленном» уровне не так много. Единственный крупный проект ведется компанией «Яндекс», которая разрабатывает помощника в рамках проекта «Алиса».

В нашем проекте мы пытаемся создать инструменты, которые бы упростили и ускорили создание подобных «промышленных» диалоговых систем, предназначенных для самых разных целей. Но разработка универсального голосового помощника, способного решать любые задачи, - крайне сложная задача даже для крупных компаний.

С другой стороны, автоматизация небольшого бизнеса, в работе которого будет использоваться специализированная диалоговая система, осуществить гораздо проще. Мы надеемся, что те инструменты, которые мы создадим, помогут предпринимателям и программистам достаточно быстро решать такие задачи, не имея при этом каких-то глубоких знаний и не прилагая для этого сверхусилий.

- Многие ученые, такие как Роджер Пенроуз или Стюарт Хамерофф, считают, что человеческий разум носит квантовую природу и построить его машинный аналог нельзя в принципе. Согласны ли вы с ними или нет?

На мой взгляд, если посмотреть на то, что мы сегодня знаем об устройстве мозга и природе человеческого сознания, то пока перед нами не стоит никаких фундаментальных препятствий для того, чтобы воспроизвести его работу при помощи компьютера.

У Пенроуза и Хамероффа есть некий набор гипотез, которые, по их мнению, объясняют то, почему это нельзя сделать. Пока нейрофизиологи не нашли никаких экспериментальных подтверждений того, что эти гипотезы верны, а наш текущий багаж знаний говорит в пользу обратного.

Другое дело, что временные рамки того, когда такая машина будет создана, остаются не до конца определенными. Это может, как мне кажется, произойти не менее чем через 50, а то и 100 лет.

- Потребуются ли для этого принципиально новые технологии и компьютеры, более близкие по принципам работы к нейронам, чем к цифровой логике?

Если мы считаем, что человеческий интеллект основывается на некой форме вычислений, то тогда любая универсальная вычислительная система, эквивалентная машине Тьюринга, может в теории эмулировать работу мозга человека.

Другое дело, что эта машина может работать очень медленно, что сделает ее бесполезной с практической точки зрения. Сегодня трудно предположить, какие технологии построения компьютеров здесь нам понадобятся.

- Какие другие задачи могут решать цифровые помощники, кроме тех вещей, которыми они занимаются сегодня? Можно ли использовать их для расшифровки текстов на мертвых языках или шифровок, подобных манускрипту Войнича?

На настоящий момент, насколько я знаю, никто не пытался применять нейросети для раскрытия секретов мертвых языков и расшифровки текстов, однако мне кажется, что кто-нибудь попытается это сделать в ближайшее время. Мы, в свою очередь, пока не интересовались подобными вещами.

«Помощник» - это, на самом деле, очень широкое понятие, которое может включать в себя много самых разных вещей. Если взять, к примеру, ту же самую ELIZA, виртуального «психотерапевта», возникает вопрос: является ли она помощником или нет?

Диалоговые системы можно использовать не только для решения практических задач, но и для того, чтобы развлекать людей или поддерживать их настроение.

Тут вопрос, на самом деле, в том, что мы вкладываем в понятие персонального помощника и насколько широким или узким оно является. Если брать наиболее широко, то все вопросы, которые связаны с общением, подобные системы могут решать, хотя и с разной степенью успешности.

Разговорные интерфейсы, помимо непосредственного общения с людьми, можно применять и для того, чтобы научить машины быстро находить общий язык и передавать информацию из одной системы в другую.

Это позволит обойти проблему установления связей и передачи данных между уже существующими и создаваемыми сервисами, так как для общения друг с другом им не нужно будет знать спецификации API друг друга. Они смогут обмениваться данными, используя естественные языки или свой собственный искусственный язык, который будет изобретен машинами или человеком для таких целей.

Грубо говоря, даже «незнакомые» друг другу системы смогут договориться, используя общий для них язык общения, а не фиксированные правила обмена информацией.

Если же что-то им будет непонятно, то они могут спросить о неизвестных им вещах друг у друга, что сделает всю инфраструктуру предоставления сервисов и услуг в интернете невероятно гибкой и позволит ей быстро интегрировать в себя новые услуги без помощи людей.

- В связи с этим возникает вопрос - кто должен нести ответственность за рекомендации «психотерапевта» ELIZA, компьютерных докторов и других голосовых помощников, чьи советы могут сильно повлиять на благополучие и здоровье человека?

Это очень сложный вопрос, так как сегодня нет четких критериев, которые бы помогали нам понять, как нужно действовать в подобных случаях. Многие интернет-сервисы и службы, которые выдают рекомендации пользователям, начинают работать только после того, как пользователь соглашается с условиями предоставления сервиса и теми последствиями, которые могут возникнуть в результате работы с ним.

Как создать искусственный интеллект?

Например, если бот просто ищет и анализирует информацию, действуя почти так же, как и поисковая система, то к нему могут быть применены те же правила. В том случае, если он будет давать медицинские или юридические консультации, форма ответственности должна быть другой.

К примеру, подобные системы должны четко уведомлять пользователя о том, к каким последствиям ведет выбор между искусственным интеллектом и обычным врачом. У человека появится выбор - довериться доктору, который будет, к примеру, ошибаться в 10% случаев, или же сделать ставку на машину, которая дает неверный ответ в 3% случаев. В первом случае ответственность за ошибку будет нести доктор, а во втором - сам пользователь.

- В прошлом году компания Microsoft запустила чат-бот Tay. AI, который ей пришлось отключить буквально через сутки из-за того, что пользователи сети превратили «девочку-подростка» в настоящего расиста. Можно ли защитить подобные диалоговые системы от троллей и шутников?

Мне кажется, что защититься можно, а вот стоит ли это делать, зависит от назначения системы. Понятно, что если система не должна выдавать какие-то определенные реплики - грубые или экстремистские, то мы можем фильтровать ее ответы. Эта фильтрация может происходить или еще на этапе обучения системы, или уже во время генерации ответов.

Кстати, схожая задача оценки качества диалога решалась командами в рамках научной школы-хакатона DeepHack Turing, который проходил в Физтехе несколько недель назад. Его участники разрабатывали алгоритмы, которые могли бы предсказать по репликам в диалоге, какую оценку человек поставит диалоговой системе.

Следующий шаг в развитии этого подхода - создание программы, которая бы оценивала приемлемость фраз или надежность источников, используемых при генерации ответов на запросы пользователей. Это, как мне кажется, помогло бы решить данную проблему.