Таймкоды
00:00 Введение в искусственный интеллект
- Искусственный интеллект ИИ стал значимым словом 2024 года.
- ИИ используется в различных областях, от автопилотов до хирургии.
- Современные достижения ИИ основаны на трудах предшественников.
01:28 История и определения ИИ
- Термин «искусственный интеллект» ИИ имеет множество определений.
- ИИ часто ассоциируют с программами, заменяющими интеллектуальную деятельность человека.
- Исторически ИИ не обладал способностью к самообучению.
02:25 Предыстория ИИ
- Философские основы ИИ заложил Декарт в XV веке.
- Лейбниц предложил двоичную систему счисления и универсальный язык для логических операций.
- Чарльз Бедж разработал проект универсальной цифровой вычислительной машины.
03:21 Семен Корсаков и его вклад
- Семен Корсаков был русским изобретателем, пионером в области механизации обработки информации.
- В 1832 году он представил устройства для поиска информации и аналогий.
- Его идеи предвосхитили современные базы данных и ассоциативный поиск.
05:14 Современная история ИИ
- Алан Тьюринг создал абстрактную машину Тьюринга и предложил тест для определения интеллекта.
- Модель нейрона Маккалока Питса стала прообразом современного нейросетевого подхода.
- В 1945 году была создана первая электронно-цифровая вычислительная машина ENIAC.
07:06 Кибернетика и развитие ИИ
- Норберт Винер предложил термин «кибернетика» в 1948 году.
- В 1957 году Розенблат предложил модель персептрона, обучаемую модель.
- Джон Маккарти ввел термин «искусственный интеллект» в 1956 году.
08:03 Развитие ИИ в СССР
- В СССР в конце 1950-х годов была создана первая мощная ЭВМ М.
- Сергей Лебедев и Николай Лузин внесли значительный вклад в развитие советской вычислительной техники.
- В конце 1950-х годов кибернетика стала восприниматься как важное научное направление.
09:58 Золотые годы ИИ
- В 1960-х годах были заложены многие идеи современного ИИ.
- Несмотря на железный занавес, обмен идеями между учеными был развит.
- В 1965 году Джон Маккарти посетил СССР и познакомился с советскими учеными.
11:49 Вклад Александра Ивахненко
- Ивахненко создал метод группового учёта аргументов, один из первых алгоритмов глубокого обучения.
- В начале 70-х годов Ивахненко и его коллеги обучали восьмислойные нейронные сети.
- Ивахненко предсказал возможность введения информации от машины прямо в мозг человека, но его прогнозы оказались оптимистичными.
12:44 Дмитрий Поспелов и его вклад
- Поспелов работал над автоматическим доказательством теорем и логическим рассуждением.
- Его вклад заложил базовые подходы, которые позже были расширены и применены в ИИ.
13:41 Группа Александра Кронрода
- Группа Кронрода занималась разработкой шахматной программы.
- В 1974 году программа ИТЭФ победила на первом чемпионате мира по шахматам среди компьютерных программ.
- Программа использовала новые алгоритмы и оптимизации для поиска сильных ходов.
14:38 Научный обмен и конференции
- В 70-х годах научный обмен между СССР и Западом был налажен.
- Конференции и научные обмены проводились свободно, несмотря на политические отношения.
- В СССР был институт, который реферировал западные научные журналы.
18:24 Московская школа ИИ
- Московская школа ИИ исследовала человеческий интеллект с использованием компьютеров.
- Группа Гельфанда и Цетлина разработала модели непрерывных сред для понимания биологии.
- Группа в Губкинском нефтегазовом институте применяла методы распознавания образов для разведки нефти.
22:10 Интервью с Шели Губерманом
- Губерман считает Московскую школу ИИ перспективной, но методы не используются в мейнстриме.
- ИИ всегда развивался программистами и математиками, что определило алгоритмические подходы.
23:05 Проблемы в медицине и математике
- Врачи и математики часто не понимают друг друга.
- Важно правильно ставить задачи для успешного решения.
- Необходимо учить врачей математике и наоборот.
24:58 Принципы искусственного интеллекта
- Важно адекватное описание объектов для ИИ.
- Пример с распознаванием цифр и букв.
- Важность тесного сотрудничества между математиками, программистами, физиками и нейрофизиологами.
26:49 Нейронные сети и их развитие
- Нейронные сети как основа ИИ.
- Александр Галушкин и его вклад в обучение многослойных нейронных сетей.
- Влияние работ Галушкина на развитие современной науки о нейронных сетях.
28:44 Зима искусственного интеллекта
- Снижение интереса и финансирования ИИ в 70-е годы.
- Теоретические исследования опережали технические возможности.
- Развитие систем автоматического перевода и экспертных систем в СССР.
30:37 Роль СССР в развитии технологий
- Первые шаги в разработке компьютерного зрения и голосовых технологий.
- Важность теоретических изысканий, несмотря на технологические ограничения.
- Исторические ролики и интервью как попытка переосмыслить роль СССР в развитии технологий.
31:33 Влияние западной культуры и науки
- Влияние западной культуры и науки на СССР и Россию.
- Важность объективного взгляда на свою историю и достижения.
- Необходимость сохранять здравое отношение к прошлому и настоящему.
Таймкоды сделаны при помощи Нейросети YandexGPT
В этом видео
Слово года — Искусственный Интеллект
0:00
близится конец 2024 года в мире скоро начнут подводить итоги уходящего года и
0:06
как обычно выбирать самые значимые слова которые сопровождали и в какой-то степени определяли уходящий год если бы
0:13
меня как программиста попросили номинировать слово на звание слова года я не задумываясь предложил бы
0:20
искусственный интеллект вдумайтесь ведь ещё 10 лет назад Ни о каком искусственном интеллекте Мы в быту Тем
0:26
более на ежедневной основе Ну даже не заика сегодня подавляющее большинство
0:31
текстов и картинок генерируются с помощью ии вряд ли искусственный интеллект поработить человечества
0:38
оставим это фантаста но перспективы в совершенно различных областях приложения
0:43
ии Поистине впечатляющие от автомобильных автопилотов и автоматического управления городской
0:49
инфраструктурой до полностью автоматизированной хирургии с помощью робота как известно практически все
0:55
современные достижения стоят на плечах гигантов предшественников и я вас уверяю что о многих из них вы никогда не
1:03
слышали несмотря на их Огромный вклад А ещё больше будете удивлены узнав В какой
1:08
стране Многие из них родились и работали бинарный Салют друзья на связи инженер
1:14
Спок и сегодня мы поговорим об отцах основателя искусственного интеллекта обозначив во многом и современные
1:21
подходы к ии
1:28
поехали перво-наперво положим термин искусственный интеллект в контекст
Термин Искусственный Интеллект / Определение ИИ
1:34
нашего повествования поскольку у термина есть миллион различных определений Да и
1:39
сам термин критиковали не раз история нам неоднократно показала что восприятие
1:44
того что такое искусственный интеллект весьма абстрактно и умозрительно поскольку как только решалась очередная
1:51
задача назначенная искусственному интеллекту она тут же признавалась не той что знаменует создание настоящего ии
1:59
победили людей в шахматы это не ии сделали робота пылесоса Ну это не ии
2:04
победили людей в го Ну это тоже не ии список можно продолжать учёные же
2:09
называли искусственным интеллектом программы способные заменять часть интеллектуальной деятельности человека
2:16
важно заметить что большинство из таких программ Ну чисто исторически не обладали способностями к самообучению я
2:23
веду к тому что не стоит сильно придираться к этому термину он весьма многозначно принято выделять несколько
Первый этап развития ИИ / Декарт / Лейбниц / Беббидж
2:30
этапов развития искусственного интеллекта первый этап предыстория приблизительно С X века до пятидесятых
2:37
годов XX века философские основания искусственного интеллекта заложил ещё Декарт в XV веке он утверждал что люди —
2:45
это мыслящие машины и попытался выявить принципы которыми руководствуются мышление его идеи стали основой для
2:52
вопроса можно ли разум воспроизвести в машинах Что является важным философским
2:58
аспектом в и после этого ряд учёных продвигались в логике математике и попытках создания механических
3:04
вычислительных машин лейбниц писал о двоичной системе счисления и выдвинул принцип гласящий что Всё может быть
3:11
выражено в виде бинарного кода он даже предлагал идею об универсальном языке для логических операций
3:21
предвосхитить можно вспомнить довольно известного Чарльза беджа который с 1822
3:27
года работал над постройкой разностной машины 33 году разработал проект
3:32
универсальной цифровой вычислительной машины про образа современной ВМ если кто не смотрел у нас есть отдельный
3:38
выпуск про беджа и аду лавс первую программист и внучку Лорда Байрона
3:43
Посмотрите в этом историческом периоде появляется первая незаслуженно забытая фамилия о которой вплоть до конца XX
Семён Николаевич Корсаков / Гомеоскпоп / Идеоскоп
3:51
века вообще мало что было известно Я говорю о семёне Николаевиче корсакове
3:56
жив с 1787 по 1853 годы Это был русский дворянин и изобретатель один из пионеров
4:03
в области механизации обработки информации 1832 году карсаков представил
4:09
императорской Академии Наук в санкт-петербурге серию устройств два из которых назывались гомео скопами а один
4:16
идеос пом идеос использовался для поиска информации связанной с определёнными
4:22
идеями или темами работал как информационный компас направляя к нужным
4:27
данным связанным с заданной Темой миос предназначался для поиска аналогий и
4:32
сходств между разными элементами данных помогая находить схожие концепции
4:37
Корсаков предложил использовать перфорированные карточки для ввода и хранения данных что делает его одним из
4:44
первых кто исследовал идеи похожие на современные базы данных и ассоциативный
4:49
поиск современным языком Это можно было бы Описать как систему информационного поиска или даже инструмент для создания
4:55
баз данных в академии наук над изобретением Корсакова посмеялись даже Самые выдающиеся учёные того
5:02
времени включая Академика остроградского известного математика не поняли Для чего могут понадобиться эти аналитические
5:08
машины и наложили следующую резолюцию господин Корсаков потратил черезчур
5:14
много своих интеллектуальных сил пытаясь научить других как вовсе без оного
5:19
интеллекта прожить так вплоть до середины И даже во многом до конца XX века о работах карсакова практически
5:26
ничего было неизвестно современная история и берёт начало примерно в середине XX века Здесь мы заслуженно
Алан Тьюринг / Тест Тьюринга
5:33
выделим в числе первых такое громкое имя как Алан тюринг создавший абстрактную машину тьюринга являющуюся моделью
5:40
компьютера общего назначения внёс Огромный вклад в информатику и предложил тест для определения интеллекта
5:47
известный как тест тьюринга идея теста заключалась в том что можно считать что компьютер мыслит если человек
5:54
взаимодействующий с ним не сможет в процессе общения отличить компьютер от другого человека прообразами
Нейрон Мак-Каллока-Питтса
6:00
современного нейросетевого подхода к построению ии послужила модель нейрона
6:05
Мак калака пица 1943 года эта модель была фиксирована и необучаемый в их
6:12
модели просто передаёт сигнал Если сумма входных сигналов превышает заданный порог а коэффициенты или веса влияющие
6:19
на входные сигналы фиксированы их нельзя изменять в процессе обучения рассказывать об истории развития и
6:25
невозможно не подсвечивание в области создания ВМ Это
6:30
необходимо для того чтобы более полно представлять себе контекст эпохи в 1945
ENIAC / Фон Нейман / Архитектура Фон Неймана
6:36
году в США была создана VM en первая электронно-цифровая вычислительная машина общего назначения выполняла около
6:44
5.000 операций в секунду в том же году фон нейман предложил архитектуру построения ВМ особенностью которой
6:50
являлось разделение машины на такие компоненты как память процессор устройство ввода-вывода и шина данных
6:56
эта архитектура позволяет компьютеру сначала загружать истру программы в оперативную память а затем с помощью
7:02
процессора выполнять эти команды в линейной последованности одну за другой следуя порядку их расположения в памяти
Норберт Винер — Кибернетика
7:08
в 1948 году норберт виннер предложил термин кибернетика который сегодня
7:14
понимается как наука об общих закономерностях процессов управления и передачи информации в машинах живых
7:20
организмах и обществе в 1957 году розенблат предложил модель персептрона
Перцептрон Розенблатта
7:27
персептрон розенблат в отличие от нейрона Мак калака пицца представлял собой обучаемый модель Он позволяет
7:34
настраивать веса входных сигналов на основе обратной связи и корректировать своё поведение как следствие лучше
7:40
выполнять например задачи классификации Это позволяет применять метод обучения с учителем который
7:46
корректирует веса Для минимизации ошибок термин искусственный интеллект впервые вводит в обиход Джон Маккарти в 1956
Джон Маккарти вводит термин ИИ
7:54
году он был организатором дартмутский конференции в том же пятьдесят шем году который считают официальным рождением и
ЭВМ в СССР / МЭСМ (Малая Электронная Счётная Машина) / Сергей Алексеевич Лебедев / БЭСМ
8:01
как научной дисциплины что в это время происходит в ССР А в это время в ССР успешно занимаются созданием первой
8:07
мощной по тем временам эм которая увидела свет в конце пятидесятого года это ЭВМ называлась м Малая электронная
8:15
счётная Машина выполнявшие около 3.000 операций в секунду и базировалась на принципах архитектуры фон Неймана
8:21
программа и данные хранились в общей памяти что позволяло загружать и менять программы без переко проводов как в
8:29
американской Эне занимался её созданием выдающийся советский учёный Сергей Алексеевич Лебедев один из
8:36
основоположников Советской вычислительной техники на основе М всего Через пару лет будет построена уже бем 1
8:42
выполнявшие около 8-10 000 операций в секунду Лебедев будет главным конструктором многих мощнейших советских
8:49
ВМ вплоть до бесом 6 появившейся в шестьдесят шестом году и выполнявший уже около 1 млн операций в секунду Николай
Николай Николаевич Лузин. Московская математическая школа
8:56
Николаевич лузин выдающийся Советский математик первой половины XX века создал Московскую математическую школу и
9:02
воспитал целую плеяду учёных среди которых Колмогоров липунов и другие многие из которых основали свои научные
9:09
школы в конце пятидесятых годов его ученик Алексей липунов начал активно продвигать идеи кибернетики которая
Ляпунов и кибернетика / Статья основные черты кибернетики
9:16
поначалу считалась в ССР буржуазной лженаукой ключевой стала статья основные
9:22
черты кибернетики пятьдесят пятого года за авторством липунова Соболева и китова
9:27
так что в конце пятидесятых годов изменилась и кибернетика стала восприниматься как важное научное
9:33
направление которое могло бы быть полезно для народного хозяйства и обороны кибернетика во многом
9:39
фокусировать на автоматизации и управлении Однако как я уже говорил развитие смежных дисциплин И в частности
9:46
развитие вычислительных машин оказывало влияние и на исследования более специфичные для того что мы называем
9:53
искусственным интеллектом Подходим к шем годам многим это покажется странным
60-е годы в СССР: золотые годы науки в СССР / Железный занавес
9:58
однако можно отнести к золотым годам когда за 10 лет были заложены многие идеи
10:04
современного искусственного интеллекта и многие из них так или иначе связаны с именами советских учёных разработки
10:11
которые можно так или иначе отнести к искусственному интеллекту велись практически по всем известным
10:16
направлениям Казалось бы шестидесятые годы — это годы когда железный занавес
10:21
был как никогда силён Он уже был не просто метафорой А был буквально
10:29
заборами и рядами колючей проволоки отсека вшим Восточную Европу от Запада Однако несмотря на всё это обмен идеями
10:36
и опытом между учёными был развит не меньше чем сейчас так в шестьдесят пятом
10:41
году в рамках международного обмена ССР посетила группа западных исследователей
Джон Маккарти и Андрей Петрович Ершов / Виктор Глушков / Алексей Ивахненко
10:46
среди членов делегации был и тот самый Джон Маккарти создатель термина искусственный интеллект после открытия
10:53
третьего всесоюзного совещания по автоматическому управлению в Одессе и его продолжение на пароходе Адмирал
10:59
Нахимов делегация отправилась в тур по советским научно-исследовательским институтам первой их остановкой был Киев
11:06
где они познакомились с академиком Виктором Глушко Автором концепции огас общегосударственной системы учёта и
11:13
обработки информации про образа современных госуслуг а также с профессором Киевского политехнического
11:19
института Алексеем Ивахненко Маккарти встретился в Москве с Андреем
11:24
ершовым с которым познакомился ещё в пятьдесят восьмом году в Великобритании на конференции по автоматизации
11:31
мыслительных процессов Андрей Петрович Ершов был одним из Пионеров теоретического и системного
11:37
программирования создатель сибирской школы информатики о Ершове сохранились Воспоминания самого дональда кнута
11:44
автора известнейшего классического четырёх домника искусство программирования я был студентом
11:49
последнего курса тогда только появилась книга Андрея программирование для БСМ и
11:54
мы группа студентов смогли убедить преподавателя русского языка включить её в в курс в качестве одного из двух
12:01
сборников текстов для изучения научной лексики — писал кнут через 3 года Маккарти снова приехал в СССР причём в
12:09
новосибирский Академгородок где познакомился с Александром кран родом учёным о котором Мы ещё поговорим Одним
Ивахненко и многослойные нейросети / глубокое обучение / Прогнозы Ивахненко
12:16
из важнейших достижений уже упомянутого Александра Ивахненко стало создание и
12:22
развитие метода группового учёта аргументов который считается одним из первых алгоритмов глубокого обучения
12:29
истори уже в начале семидесятых годов Ивахненко и его коллеги успешно обучали восьми слойные нейронные сети основанные
12:36
на искусственных нейронах с использованием интерполяционного полинома Колмогорова габора в то же
12:42
время некоторые западные исследователи обучались сети с одним промежуточным слоем Ниро сети и Вахненко состоящие из
12:49
восьми слоёв значительно опережали своё время в одной из своих книг он сделал очень интересные и Смелые прогнозы
12:55
относительно развития технологий будущего он ЕГ сзл возможности введения
13:01
информации от машины прямо в мозг человека автолок далее правда прогнозы оказались
13:08
чересчур оптимистичны ещё одной звездой на заре развития ии был Дмитрий Алексеевич Поспелов Московский учёный
Дмитрий Поспелов
13:15
который в шестидесятые годы работал над проблемами автоматического доказательства теорем разрабатывая
13:21
алгоритмы для машинного вывода и логического рассуждения его вклад здесь важен тем что он заложил базовые
13:29
ритмические подходы которые позднее были расширены и применены в более сложных
13:34
задачах ии параллельно фундаментальным исследованием Ивахненко образовалась группа учёных под руководством
Александр Кронрод / Владимир Арлазаров / Георгий Адельсон-Вельский / Анатолий Усков
13:41
Александра семёновича кран рода состоящая из Владимира орла зарова Георгия адельсон вельского и Анатолия
13:48
Ускова работавшая в ТФ институте теоретической и экспериментальной физики
13:54
Эта группа учёных занималась весьма интересной И прикладной задачей разработкой шахмат программы Этой темой
Шахматная программа Каисса
14:00
интересовался ещё Алан тюринг успевший разработать программу туро Champ в шестьдесят седьмом году в товарищеском
14:06
матче из четырёх партий программа итэф обыграла шахматную программу стэнфордского университета со счётом 3:1
14:12
А в семьдесят четвёртом году переработанная и усиленная программа итэф названная каи Сой победила на
14:17
Первом чемпионате мира по шахматам среди компьютерных программ в каис были заложены многие алгоритмические
14:23
новшества связанные с различными оптимизация для поиска наиболее сильных ходов при просчёт вариантов в глубину
14:29
вот отрывок из интервью которое мне удалось записать с Владимиром львовичем орла азаровым одним из соавторов каиссы
Отрывок интервью с Арлазаровым
14:35
вы работали под руководством известного математика Александра Ронда который также являлся вашим научным
14:41
руководителем Александр Семёнович имел отношение вот к ранним разработкам шахтной программы имел самое прямое он
14:49
был главным вдохновителем всё это была была такая лаборатории искусственного интеллекта если бы сказали сегодняшними
14:56
словами тогда мы этих слов-то не знали мы говорили какие-то другие слова эвристическое программирование там нуно
15:04
реально игры были самого начала одном из осел ков искусственного интеллекта
15:11
поэтому крон род просто был вдохновителем всего это То есть он по сути был одним из инициаторов Да да да
15:17
главным я бы сказал к чемпионату мира среди программ в семьдесят четвёртом году в Стокгольме каиса была усилена уже
15:23
имела дебют ную книгу на 10.000 ходов использовала новый алгоритм Альфа Бета отсечения позиции впервые использовала
15:29
побитовое представление доски также она могла производить анализ во время хода соперника использовала евристика
15:35
нулевого хода сложные алгоритмы для управления временем и так далее Когда вы победили на чемпионате мира было
15:42
ощущение крупного достижения побеждать приятно и Мы понимали что это достижение
15:49
которое мы опять-таки сумеем представить как достижение Советской науки что
15:54
всегда опять-таки было важно поэтому мы Конечно бы
15:59
но так же как в тефе это был скорее научный обмен тогда ещё чем прямое
16:07
соревнование все кто на работали с удовольствием обменивались рассказами об
16:12
алгоритмах как это всё сделано само по себе мероприятие тогда ещё и кажется
16:18
чуть ли не в последний раз носило научный характер а не как потом стало
16:24
чисто соревновательном в целом Это был скорее научный обмен уже к восьмидесятом году это полностью
16:32
пропало ничего такого не стало уже каждый сидел в своём углу и хотел победить и больше ничего так что в
16:39
семьдесят четвёртом году это всё-таки имело гораздо более научный Характер да это и делалось в
16:45
рамках конгресса ифип это была самая крупная она и сейчас крупная Но тогда была просто самая
16:52
крупная Федерация информатики Да кстати в этом контексте ещ конечно в принципе Интересно что при тех отношениях между
16:59
советским союзом и западом в принципе это ВС было возможно и разрешили необычно наверное для того времени
17:05
вообще-то говоря научный обмен в те годы был Если быть честным
17:13
другая тематика не хуже чем сейчас потому что выехать на конференции
17:20
Ну а фипо это была фив ся конференции было непросто но те кто были уже на
17:26
конференциях общались по кране мере на научные темы абсолютно
17:32
свободно научный обмен Советского Союза с западом был налажен был целый институт
17:39
винити который реферирование научные западные журналы
17:47
были просто рефераты почти всех работ сейчас это ну даже в век интернета
17:52
Ничего похожего нету меня один раз не пустили за всю мою жизнь на конференцию в Японию прямо формулировка участия
18:00
советских учёных нежелательно остальное время мы прекрасно ездили на самые-самые
18:06
такие крупные конференции доклады Академии Наук переводился на английский
18:11
язык и рассылал по основным университетам американском обмен был налажен были и другие группы учёных
Шеля Губерман / Московская школа ИИ — ИИ с человеческим лицом
18:18
занимавшихся задачами очень близкими к тем что сегодня ставят перед искусственным интеллектом ше Губерман с
18:24
которым мне также удалось записать интервью говорит школе искусственного интеллекта и
18:31
называет её школой искусственного интеллекта с человеческим лицом шели Айза кович выделяет три основных
18:37
постулата отличающих Московскую группу От остального мира первое целью является
18:43
не создание искусственного интеллекта а исследование человеческого интеллекта с использованием компьютеров второе для
18:49
человеческого интеллекта важно изучать не только мозг но и остальную часть тела третье человеческий интеллект существует
18:56
и функционирует в определённой среде в физическом мире и среди других разумных существ в своей статье о Московской
19:03
школе ии Губерман пишет уже через 5 лет после того как Фрэнк розенблат представил персептрон в пятьдесят
19:09
восьмом году в Москве появились четыре группы работающие в области ии и
19:14
изучающие обучающиеся автоматы одна группа была в институте прикладной математики Российской академии наук
Израиль Гельфанд и Михаил Цетлин / Айзерман / Браверман / Вапник
19:20
гельфанд цетлин две группы были в институте автоматики и телемеханики Айзерман браверман розер ИП червоненкис
19:29
четвёртая группа была организована в Московском нефтегазовом институте первые три группы сосредоточились на разработке
19:36
теории последняя же занималась практическим применением подходов предлагаемых первыми тремя группами Но
19:43
применительно к разведке нефти из основных достижений этих групп Можно выделить следующие браверман в
19:48
шестьдесят втором году представил входной объект в перцептрон как Вектор в многомерном пространстве и сформулировал
19:54
принцип компактности большинство объектов представляющих определённый класс ны объектами того же класса в этой
20:00
работе был представлен алгоритм распознавания образов который делил входное пространство на области каждый
20:06
из которых большинство объектов принадлежит одному классу команда бонгард вайн свай Максимова была
Бонгард / Вайнцвайн / Максимов / Программа Кора-3
20:12
сформирована в лаборатории цветного зрения и имела тесные связи С психологами и нейрофизиолог программа
20:19
распознавания образов разработанная бонгам и вайнс айго cora 3 отличалась от
20:24
всех других программ распознавания того времени она работала не в многомерном пространстве входного сигнала А В
20:30
трёхмерных под пространствах она выбирала логические комбинации трёх входных характеристик объекта проверяла
20:36
как часто эти комбинации встречаются в объектах первого или второго классов и выбирала наиболее информативные бонгард
20:43
инициировал проект по имитации разумного поведения но к сожалению не успел
20:49
достичь значительных успехов так как погиб в горах в семьдесят первом году в возрасте 46 лет математики гельфанд и
Гельфанд / Цетлин / Гурфинкель
20:56
цетлин и нейрофизиолог гурфинкель в начале шестидесятых годов организовали группу целью которой было лучше понять
21:02
биологию одной из проблем была работа сердца они обратились к свойствам непрерывных возбуждаемых сред и
21:09
разработали их аксиоматика модели непрерывных сред созданные ими были более адекватны для функционирования
21:16
таких систем чем хорошо известные и дискретные логические модели нейросетей Малака и пицца современные исследования
21:23
биологических систем в частности исследования функционирования правого полушария головного мозга человека
21:29
подтвердили необходимость использования Континуум моделей для адекватного
21:34
описания сложного функционирования центральной нервной системы группа в
21:39
Губкинском нефтегазовом институте возглавляемая шели губермана ядерным физиком работавшим в нефтяной
Шеля Губерман и нефтяная промышленность
21:45
промышленности случайно наткнулась на работы по обучению на примерах и поняла
21:50
что это типичная Геологическая проблема многие месторождения природных ресурсов были найдены случайно но параллельно
21:57
велась работа по обобщению разрозненных находок целью этой команды было развитие технологии применения распознавания
22:04
образов Что включало в себя формулирование проблемы как задачи распознавания образов определение набора
22:10
параметров описывающих объект интереса сравнение различных алгоритмов распознавания сбор данных кодирования
22:16
данных формирование обучающего набора и многое другое вот часть моего интервью с
22:22
шели гу берманом вы говорили про Московскую школу искусственного интеллекта по вашему мнению она
Отрывок интервью с Шелей Губерманом
22:28
достаточно перспективная и интересная Почему методами о которых вы
22:35
говорили не пользуются в мейнстрим да То есть сегодня искусственный интеллект развивается с использованием других
22:42
подходов самые корни заключается в том что
22:47
искусственный интеллект всегда делался
22:52
программистами и математиками и поэтому
23:01
алгоритмические способы решения задачи и никто да фактически получается никто не
23:09
интересовался сутью дела Когда перед вами
23:15
задача вы получаете её сформулированной Ну например к нам приходит выдающийся
23:22
нейрохирург и говорит ребята сейчас возникло такое движение
23:28
инсультом геморрагическим то есть кровоизлиянием в мозгу но результаты из
23:34
разных клиник мира очень разные там смертность уменьшилась до 20% другие
23:41
говорят совсем не изменилась вы в конце концов можете нам посчитать какой методом разумнее
23:49
пользуется какой метод даёт больше процент выздоровлений На что мы ему
23:55
ответили может быть нужно не так а может быть
24:01
нужно для каждого больного свой
24:08
ответ чаще все и мы так и сделали и очень
24:14
успешно проблема заключается в том что нужно правильно поставить задачу
24:21
а этих вещах обычно так врач ставит задачу а математики её ре
24:30
эти не очень знают что там происходит А те не очень знают что здесь происходит
24:37
дилемму из этого мы нашли мы никогда врачей не научим математике Дело не в
24:43
том саму математику математической дисциплине Ведь страдания всех неточных
24:49
наук заключаются в том что у
24:58
что им предлагают или кто-то выдвигает или не доказано для них как мне один
25:05
говорил ели Это и будет ругать что я нехорошую взял теорию поэтому мы пошли
25:12
естественно вторым путём мы стали учить медицину Что это значит я и те кто со
25:20
мной сотрудничал десятки и сотни часов проводили в клиниках больницах с врачами
25:28
на обхода потом на обсуждениях потом ходили в анатоми я вам скажу это
25:38
нечто мы должны знать тот предмет которым мы
25:43
работаем нет другого выхода Израиль масиви гельфанд довольно скоро когда мы
25:49
начали работать выдвинул принцип которым дальше руководствовался я всю свою жизнь
25:55
для зада искусственного интеллекта самое ГВ это адекватное описание
26:02
объекта ещ раз на примере с распознаванием там цифр и букв они
26:08
исходят из того что узнаванию происходит следующим образом у вас есть образцы в
26:16
памяти в машине приходит Новый и вы сравниваете накладывая друг на дружку
26:23
памяти не сохраняются картинки их миллиард Милли из них вы можете
26:29
сохранить и сколько тогда нужно невозможно Вы сохраняете то
26:36
движение которым вы его рисуете я думаю что большое опять же значение имело что
26:42
на круг этих людей наших одновременно включал математиков программистов
26:49
физиков и нейрофизиолог и психологов очень тесно моим ближайшим
26:56
другом был нейрофизиолог марши у с гельфанда рядом стоял гурфинкель Виктор
27:03
Семёнович человек которому Армстронг подарил часы после того как вернулся с
27:09
Луны и И третье может быть искусственный интеллект очень зациклился на нейронных
27:17
сетях на нейронах ах у нас Нейрон Ну всё всё всё состоит из нейронов ничего не
27:23
состоит из нейронов у Мики бонгард моего учителя и товарища в книжке уже этот
27:29
пример написан нельзя автомобиль описывать на уровне молекул все сложные
27:36
проблемы их сложность в том что мы их описываем неправильно в семидесятые годы
Александр Галушкин / ИИ в 70-е годы в СССР
27:43
над проблемами и и продолжали свою работу многие учёные в семьдесят четвёртом году Александр галушкин
27:49
опубликовал книгу синтез многослойных система распознавания образов по сути дела она была посвящена обучению
27:56
многослойных нейронных сетей галушкин рассматривал задачу обучения нейросетей с использованием градиентного спуска как
28:03
метода минимизации ошибок нейросети при этом он использовал цепное правило лежащее в основе алгоритма обратного
28:08
распространения ошибки широко используемого В современных нейросетях он подробно разбирал случай обучения
28:14
сетей с двумя обучаемыми слоями и кратко касался многослойных сетей и сетей с
28:20
рекуррентными связями помимо математических моделей в начале семидесятых годов галушкин совместно с
28:25
наримановым сконструировал собственную аппаратную версию трона Александр Иванович продолжал работу над
28:31
нейросетевых до конца своей жизни оставаясь одним из ярчайших лидеров этого направления в Советском Союзе а
28:37
затем и в России на протяжении более 40 лет примечательно что в 2007 году издательство springer Science and
28:44
Business Media выпустила его книгу теория нейронных сетей neural networks theory на английском языке с
28:50
предисловием от лотфи заде сюити амари и Роберта Хех Нильсона Пионеров
28:56
нейросетевого подхода в веке работы лушкина неоднократно публиковались в международных научных
29:02
изданиях и оказали значительное влияние на развитие современной науки о нейронных сетях поспело же в семидесятые
29:09
годы продолжала заниматься ии но больше так называемыми экспертными системами которые могли решать сложные задачи на
29:17
основе заложенной информации и логических правил Несмотря на то что в 7е годы работы по ии продолжались по
Зима Искусственного Интеллекта
29:24
всему миру этот период называют зимой иску интеллекта из-за резкого снижения
29:30
интереса финансирования и Веры в возможности ии и без сомнения главным фактором было то что теоретические
29:36
исследования сильно опережали технические возможности того времени вычислительная мощность современной
29:42
видеокарты такой как NVIDIA a100 исчисляется несколькими сотнями терафлопс то есть сотнями триллионов
29:48
операций в секунду про память тоже не стоит забывать даже NVIDIA А1 предлагает 40 или 80 ГБ оперативной видеопамяти
29:55
сравнивать возможности даже одного такого устройство с возможностями суперкомпьютеров тех врем просто нелепо
Наработки по ИИ в СССР
30:02
несмотря на очевидные ограничения технологического характера советские учёные активно развивали системы
30:09
автоматического перевода такие как этап Экспериментальная трансляционная автоматическая программа что позволяла
30:16
переводить тексты с английского на русский и наоборот в семидесятые годы в ССР разрабатывались первые экспертные
30:22
системы для применения в инженерии и медицине эти системы использовали для диагностики сложных ческих и медицинских
30:29
случаев заложив основу для поддержки принятия решений на основе накопленных знаний и правил в шестидесятые
30:35
семидесятые годы в ССР делались Шаги по созданию систем которые могли распознавать визуальные и акустические
30:41
образы эти исследования стали первыми шагами на пути к разработке компьютерного зрения и голосовых
30:46
технологий которые развивались параллель с биоников связанных с и уже тогда
30:55
нацеливает признать что многие Блестящие учёные того времени были обречены на то
31:01
чтобы либо никогда либо не скоро увидеть плоды в том числе и своих трудов Однако
31:07
невозможность практической реализации их идей в то время отнюдь не уменьшает важности самих теоретических изысканий
31:14
задачей нашего выпуска не было рассказать про всю историю развития ии до наших дней задачей было познакомить
Переосмысление роли СССР и России в истории развития технологий
31:21
зрителей с не очень известными но крайне важными страницами истории связанными
31:26
именно с нашей страной мои исторические ролики и интервью с эрла азаровым и губермана и в планах ещё подобные
31:33
интервью — это Пусть возможно робкое но попытка переосмыслить и обозначить роль нашей страны в истории развития
31:40
технологий в девяностые годы Маятник качнулся с крайне левых Социалистических
31:46
позиций к крайне правым капиталистическим качнулся маятник так сильно что многие стали воспринимать
31:52
произведения солженицина не как художественную литературу а как истину в последней станции Кроме того это вызвало
32:00
во многом необоснованное поливание помоями нашей совсем недавней истории необоснованное посыпание голов пеплом
32:07
этот помошной порыв был настолько мощным что уже 30 с лишним лет многие россияне
32:13
и я в том числе считали А многие продолжают считать что Россия — это абсолютно отсталая ничего не значащая и
32:20
ничего не умеющая производить страна Мне кажется что одна из важнейших задач для
32:25
нас связывающих свою жизнь с понять кто мы посмотреть на себя объективно не
32:30
поддаваясь ни на чью Пропаганду впереди ли мы всей планеты нет позади ли мы всей
32:36
планеты тоже нет Каково Влияние западной культуры и науки на нас насколько мы
32:42
вторичны по отношению к западной культуре и науке Я думаю что влияние было огромное и раньше огромное сейчас
32:49
советскую науку помогали двигать западные учёные западные инженеры помогли построить не один Советский
32:54
завод все мои знакомые сегодня продукты за ту мы обожали MTV носили и носим
33:00
джинсы обожаем смотреть голливудские фильмы многие продукты в том числе культурные которые мы делаем в России
33:06
вторично это правда означает ли это что наше место на свалке истории следует ежедневно посыпать голову пеплом орать
33:13
что всё здесь делают неправильно что у нас нет будущего Я считаю что нет совсем не означает Означает ли это что нужно
33:20
идти по чему-то пути не оглядываясь на себя самих и собственную историю Нет не
33:25
означает в мире Боше стран Сколько из них имеют такого же качества госуслуги
33:31
как у нас сколько имеют свои наработки хотя бы сопоставимые с Россией в области искусственного интеллекта Если вы
33:38
попробуете ответить на эти и многие другие вопросы то выясните что России находится первой десятки Я думаю что
33:45
важно сохранять здравое отношение к своему прошлому и настоящему опираясь не на штампы и клише А на факт У нас есть
33:52
богатая история уникальные наработки и достижения которые мы часто недооцениваем Наша задача — видеть и
33:59
понимать это стремление к объективности желание разобраться в том что сделано хорошо А что требует доработки — это
34:04
ключ к развитию нам не нужно постоянно идеализировать или наоборот очерняющая
34:28
пишите под видео если не подпишешься вычислил
34:33
[музыка]