Искусственный интеллект
Содержание
Предметная область ИИ
История научное направления (предметная область) "Искусственный интеллект" существует уже более 60 лет. Однако до последнего времени как у нас в стране так, впрочем и за рубежом, не существовало единого подхода к основным положениям этого научного направления. Даже определения что такое "Искусственный интеллект" различными исследователями трактуется по разному.
Все это не способствовало должного развития науки и технологий в этой области.
Однако в настоящее время ситуация меняется и признаком этого являются директивные документы разработанные в различных инстанциях.
Например во время выступления на оперативно-мобилизационном сборе высшего командного состава ВС РФ министр обороны России генерал-армии Сергей Шойгу акцентировал внимание на скорейшее внедрение в оружие технологий искусственного интеллекта. ссылка
Указ
Основополагающим документом является "Национальная стратегия развития искусственного интеллекта на период до 2030 года" утвержденная указом Президента Российской Федерации от 10 октября 2019 года N 490 ссылка ссылка 2
В данной стратегии отмечается В настоящее время в мире происходит ускоренное внедрение технологических решений, разработанных на основе искусственного интеллекта, в различные отрасли экономики и сферы общественных отношений.
Основные понятия
В данном документе приведены основные понятия связанные с научным направлением "ИИ". В частности искусственный интеллект определяется как - комплекс технологических решений, позволяющий имитировать когнитивные функции человека (включая самообучение и поиск решений без заранее заданного алгоритма) и получать при выполнении конкретных задач результаты, сопоставимые, как минимум, с результатами интеллектуальной деятельности человека. Комплекс технологических решений включает в себя информационно-коммуникационную инфраструктуру, программное обеспечение (в том числе в котором используются методы машинного обучения), процессы и сервисы по обработке данных и поиску решений; В свою очередь технологии искусственного интеллекта - технологии, основанные на использовании искусственного интеллекта, включая компьютерное зрение, обработку естественного языка, распознавание и синтез речи, интеллектуальную поддержку принятия решений и перспективные методы искусственного интеллекта;
Определены смежные области использования искусственного интеллекта - технологии и технологические решения, в которых искусственный интеллект используется в качестве обязательного элемента, включая робототехнику и управление беспилотным транспортом;
использование программ и библиотек с
Следует особо отметить что быстрое развитие ИИ обусловлены такими факторами высокая доступность инструментов (в том числе программ для ЭВМ с открытым кодом и открытых библиотека искусственного интеллекта в сети "Интернет") для разработки на основе искусственного интеллекта технологических решений.
основные направления
Следует отметить что среди Основных направлений разработки и развития программного обеспечения указывается
- формирование условий для создания открытых библиотек искусственного интеллекта, в том числе стимулирование (включая материальное) специалистов к участию в российских и международных проектах по их созданию;
- признание успешного участия специалистов в создании открытых библиотек искусственного интеллекта в качестве научного достижения;
Технический комитет
Немаловажным фактором развития научного и технического направления ИИ является проблема стандартизации в этой области.
В этой связи следует отметить что в середине 2019 года был создан технический комитет.
Технический комитет по стандартизации 164 «Искусственный интеллект» создан с целью повышения эффективности работ по стандартизации в области искусственного интеллекта (ИИ) на национальном, межгосударственном и международных уровнях. Основной задачей технического комитета является создание нормативно-технической базы и продвижение российских стандартов на международный уровень. ТК 164 утвержден приказом Росстандарта от 25 июля 2019 года № 1732 ссылка
Аналогичный международный комитет SC 42 «Artificial Intelligenсе» был создан годом ранее
В состава данного комитета созданы Рабочие группы (РГ):
- РГ 01 «Основополагающие стандарты»
- РГ 02 «Большие данные»
- РГ 03 «Качество систем искусственного интеллекта»
- РГ 04 «Прикладные технологии искусственного интеллекта»
- РГ 05 «Искусственный интеллект в образовании»
РГ04 и РГ05 соответствуют WG 04 “Use cases and applications”
Одной из задач РГ 01 является унификация и стандартизация терминологии
Особый интерес для нас представляет рабочая группа 05
РГ 05 «Искусственный интеллект в образовании»
Задачами данной группы являются
- стандартизация требований к учебным материалам с целью формирования персональных образовательных траекторий при помощи технологий ИИ
- стандартизация информации об образовательной активности обучающегося (цифровой след) и формирование стандартов по ее использованию, распространению и интерпретации с целью внедрения адаптивности и нелинейности образовательного процесса при помощи ИИ
- стандартизация требований к образовательным платформам и средствам проведения обучения с целью интеграции в них технологий ИИ
Значительным достижением комитета является создание классификации ИИ
ГОСТы
ГОСТ Р 59277-2020 Системы искусственного интеллекта. Классификация систем искусственного интеллекта
Принципы классификации систем искусственного интеллекта Искусственный интеллект как область знаний охватывает все области человеческой деятельности. включая: информатику, математику, философию, психологию, термодинамику, лингвистику, здравоохранение. инженерию, экономику, когнитивные науки и др. Эти знания используются в таких приложениях, как: системы управления, системы принятия решений. многоагентные системы, системы обработки естественного языка, распознавание образов, распознавание речи, обработка знаний, интеллектуальный анализ данных, логистика и другие приложения.
Среди множества оснований для классификации можно выделить два "Специализации систем" и "Вид деятельности". В последнем основании нас интересует класс "Образование и наука". А по основанию "Специализации систем". Классы
- Экспертные системы (управление знаниями)
- Игровые системы ?
- Систем естественного языка
- Систем компьютерного зрения
По основанию "знания" - по модели знаний процедурные или декларативные а также базы знаний; по управлению знаниями.
Проекты стандартов
Хотя данные "проекты стандартов не подлежит применению до их утверждения" тем не менее он дает общую картину по терминологии о областям применения элементов ИИ в образовательном процессе.
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ Понятия и терминология
В проекте устанавливает общие положения и терминологию в области технологии искусственного интеллекта в образовании. Термины сведены в пять групп: термины, относящиеся к искусственному интеллекту; термины, относящиеся к машинному обучению; термины, относящиеся к нейронным сетям; термины, относящиеся к свойству вызывать доверие (надежности); термины, относящиеся к обработке естественного языка.
В данном проекте даны определение ИИ в контексте системы и в контексте инженерной дисциплины. В первом случае ИИ определяется как " Способность приобретать, обрабатывать, создавать и применять знания , определенные в форме модели, для выполнения одной или нескольких поставленных задач". Во втором как "Дисциплина о создании и изучении ИИ"
Кромке того даны определения термина "Система искусственного интеллекта" ( Спроектированная система обработки информации, обладающая ИИ); "Знания" (Информация об объектах, событиях, понятиях и правилах, их отношениях и свойствах, систематизированная для целевого регулярного использования).
Дано определение термина экспертная система- Система ИИ, которая инкапсулирует актуальные знания человека-эксперта и позволяет неспециалистам использовать эти знания для решения задач.
Прикладной (специальный) ИИ - ИИ, который решает определенные задачи для решения конкретной проблемы.
Робот- Автоматизированная система с исполнительными механизмами, которая выполняет поставленные задачи в материальном мире посредством измерения окружающей среды и программной системы управления. ем.
Человеко-машинное объединение - эффективная и действенная интеграция человеческого взаимодействия и интеллектуальных способностей машины.
ТЕХНОЛОГИИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ОБРАЗОВАНИИ
Проект стандарта ТЕХНОЛОГИИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ОБРАЗОВАНИИ (Общие положения и терминология) разработан в рабочей группе РГ 05
В данном проекте искусственный интеллект, определяется как Способность технической системы имитировать когнитивные функции человека (включая самообучение и поиск решений без заранее заданного алгоритма) и получать при выполнении конкретных практически значимых задач обработки данных результаты, сопоставимые, как минимум, с результатами интеллектуальной деятельности человека.
Приведены определения как специфические термины так и термины определенные в других стандартах и директивных документах.
Особый интерес представляет раздел Общие положения в котором определяются области использования специфических технологий ИИ в области образования.
В разделе Использование технологий компьютерного зрения в образовании приведены следующие области:
- для контроля обучаемого во время проведения онлайн-прокторинга. Использование алгоритмов искусственного интеллекта применяется для непрерывного контроля за процессом выполнения экзамена и распознавания основных паттернов списывания, например, посторонняя помощь, использование, не входящих в регламент проведения учебных материалов, использование программно-аппаратных средств для поиска информации;
- перевода в машиночитаемый вид сканированных версий рукописных работ;
- обеспечения безопасности образовательных учреждений при идентификации в режиме реального времени на видеоряде лиц обучаемых и сотрудников образовательных организаций на входах образовательного учреждения с целью предотвращения допуска посторонних лиц в образовательной учреждение;
- предотвращения конфликтных ситуаций между обучающихся при идентификации в режиме реального времени видеоряда и выявлении основных паттернов конфликтных ситуаций между ними;
- распознавания в режиме реального времени видеоряда и оценки психоэмоционального состояния обучающихся в классе, идентификации паттернов нестабильного психоэмоционального состояния, в том числе суицидальных настроений и т.д.
В разделе Использование технологий автоматического распознавания речи даются следующие области использорвания:
- для перевода в машиночитаемый и текстовый вид голосовых команд преподавателя и обучаемого, в том числе для задания команд различным образовательным помощникам и интерфейсам;
- автоматизации проверки устных докладов обучающихся.
В разделе Технологии машинного обучения и анализа данных в образовании приведены следующие области использования:
-для реализации адаптивного обучения при помощи программного или программно-аппаратного комплекса;
- автоматизации процессов оценивания выполненных заданий при помощи алгоритмов;
- автоматизации процесса подготовки к занятию преподавателя при помощи рекомендательной системы подбора учебно-методических материалов;
- автоматизации процесса самостоятельной работы обучающимся при помощи рекомендательной системы подбора учебно-методических материалов;
- предоставления обратной связи преподавателю в режиме реального времени о прогрессе каждого обучающегося и формированию рекомендаций по изменению учебной программы.
В разделеИспользование совокупности описанных технологий искусственного интеллекта отмечается что " Совокупность описываемых технологий искусственного интеллекта используется для автономного обучения обучающихся без вмешательства преподавателя посредством искусственного интеллекта-репетитора. Технологии компьютерного зрения позволяют перевести входную информацию обучающегосмя в машиночитаемый вид. Технологий машинного обучения и анализа данных позволяют сформировать персональный образовательную траекторию обучающегося и провести оценивание.
Средства разработки программного обеспечения систем ИИ
Основной средой функционирования систем ИИ будут операционные системы на основе дистрибутивов Linux к которым относятся дистрибутивы Astra Linux, ROSA и т.д.
системы ИИ разрабатываются на основе языков программирования, сред программирования,
Языки программирования
Для разработки систем ИИ используют такие языки программирования как Prolog, Python, Lisp, Java.
Prolog
В репозитории Astra Linux присутствует дистрибутив языка SWI-prolog. Данный язык позволяет разрабатывать различные системы ИИ. В частности экспертные системы.
SWI-prolog присутствует во всех выпусках (версиях дистрибутива) debian "jessie" "stretch" актуальном "buster" и перспективном "bullseye"
По прологу имеется достаточное количество литературы
Начиная с версии 7.3.33 на SWI-Prolog распространяется упрощенной лицензия BSD.
На сайте программы есть возможность скачивания пакетов и дополнений
Пакеты - это относительно независимые дополнительные библиотеки, которые могут быть доступны не во всех установках. Пакеты являются частью выпусков исходного кода SWI-Prolog и могут быть включены или отключены во время сборки.
Дополнения для расширений, предоставляемых сообществом, которые должны быть установлены отдельно с помощью.
Lisp
Лисп является наиболее важным языком программирования, используемым в исследованиях по искусственному интеллекту и в математической лингвистике. Лисп представляет собой язык так называемого функционального программирования. Он основан на алгебре списочных структур, лямбда-исчислении и теории рекурсивных функций. Лисп долгое время являлся основным инструментом исследователей искусственного интеллекта и средством теоретического подхода к анализу программирования.
В языковом обучении
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ ДЛЯ ИЗУЧЕНИЯ ИНОСТРАННЫХ ЯЗЫКОВ
В языковом обучении (отечественные)
Российские компании, ведущие разработки в области NLP, представлены на рынке в нескольких категориях. Прежде всего, это поисковики и компании, которые уже много лет занимаются текстовыми технологиями: «Яндекс», ABBYY, Mail.ru, PROMT и RCO (часть группы Rambler).
PROMT Mobile SDK — многофункциональный элемент для встраивания в мобильные приложения, позволяющий использовать технологию перевода PROMT полностью офлайн.
Вторая категория — крупные корпорации, которые лишь в последние 3‑4 года начали формировать свои компетенции в области ИИ. Например, Сбербанк, «Тинькофф банк», МТС
Третья группа - компании Центр речевых технологий, Brand Analytics, АСМ Решения, Медиалогия, Kribrum, Just AI, Наносемантика, Naumen.
Центр речевых технологий
Системы аудио- и видеопротоколирования Нестор.BRIFF Применение технологии распознавания речи и автоматическая разметка стенограммы по участникам совещания существенно сокращает трудозатраты на выпуск финального протокола.
Доступ к учебным материалам
Эффективное дистанционное обучение требует мультимедийной подачи образовательных материалов, чтобы ликвидировать разрыв в качестве по сравнению с традиционным способом обучения.
«Центр речевых технологий» предлагает оригинальный подход к формированию и организации доступа к образовательным материалам на основе своих достижений в области голосового самообслуживания, голосовой биометрии и транскрибирования речи. Используемые продукты:
Нестор.BRIEF
Инструмент 1: Внедрите аудиовидеозапись теоретических и практических занятий и их распределенное транскрибирование Инструмент 2: Внедрите голосовую платформу для образовательного Интернет-портала Инструмент 3: Внедрите голосовую биометрическую аутентификацию
плюс «Варвара» — платформа для создания голосовых ассистентов с поддержкой технологий голосовой биометрии.
Just AI
Just AI Conversational Framework
Бесплатный фреймворк с открытым исходным кодом на базе Kotlin
Just AI Conversational Platform — платформа enterprise-уровня для разработки разговорных чат-ботов и ассистентов, понимающих естественный язык. Чат-боты, созданные в платформе, решают комплексные задачи бизнеса: поддержка клиентов, найм и обучение сотрудников, оформление заказов и продажа товаров.
Наносемантика
интеллектуальных чат-ботов, которые поддерживают диалог с человеком на естественном языке на заданные темы в текстовых и голосовых каналах.
«Элиза» — виртуальный консультант компании.
Naumen
Naumen University — информационно-аналитическая система для организации управления учебным процессом в высших и средних специальных учебных заведениях. Внедрение Naumen University позволит комплексно подойти к решению задач, стоящих перед современным учебным заведением.
Платформа Naumen Erudite позволяет с нуля создавать голосовых роботов и чат-ботов для обслуживания клиентов, внедрять их в контакт-центры, а также управлять работой ИИ-сотрудников с помощью понятных интерфейсов. В решении используются технологии искусственного интеллекта, которые обеспечивают высокий уровень диалоговых навыков роботов.
Решение Naumen University ориентировано как на коммерческие, так и государственные высшие учебные заведения.
Информационная система Naumen University предназначена для решения следующих задач:
автоматизация всех уровней учебного процесса вуза, в т.ч. формирование учебных и рабочих планов, составление расписания учебных занятий, проведение сессий, перевод студентов с курса на курс и т.д.; обеспечение прозрачности управления вузом за счет понятной организационной структуры, формализованных процессов, оперативного контроля исполнения распоряжений; системный контроль исполнения требований Государственного образовательного стандарта, региональных и вузовских стандартов; упрощение стандартизации системы управления качеством; контроль полного цикла подготовки студента (от прохождения вступительных испытаний до последующего трудоустройства); формирование отчетности по различным аспектам деятельности вуза.
Узнать больше о задачах, решаемых
Текст заголовка
Журнал "Искусственный интеллект и принятие решений"
