В сетях информатики
Публичная лекция, посвященная вопросам создания искусственного интеллекта, состоялась в рамках проекта "Иркутское научное собрание". Заведующий лабораторией методов представления и обработки информации Института динамики систем и теории управления СО РАН Алексей Хмельнов обозначил тему своего выступления так: "Человек в зеркале информационных технологий". Он рассказал об опытах по созданию искусственных нейронных сетей, с помощью которых ученые пытаются воссоздать принципы работы головного мозга человека и решить проблему искусственного разума.
По мнению ученых, главное преимущество
человеческого мозга перед компьютером — это наличие
ассоциативного мышления. Современные нейронные сети
тоже постепенно учатся мыслить ассоциативно. Для этого
используются две методики — индексирование и так
называемые «хэш-таблицы». На практике ассоциации
подменяются простым «перебором» вариантов решения. В
результате система в некоторых случаях оказывается
значительно эффективнее человеческого мышления.
В качестве примера Алексей Хмельнов привел игру
человека и компьютера в шахматы. Современные программы
по принципу простого перебора вариантов способны выиграть
у самого одаренного шахматиста. Однако возможности
человеческого мозга пока что невозможно полностью
воспроизвести с помощью нейронных сетей. Нередко ученые
сталкиваются с тем, что простые задачи, с которыми способен
интуитивно справиться любой человек, независимо от уровня
развития, оказываются наиболее сложными для
автоматизации.
— Ученый за всю свою жизнь придумывает всего лишь
несколько новых идей, и то если ему повезет, — подчеркнул
Алексей Хмельнов. — Прогресс движется вперед за счет
работы всего научного сообщества. Поэтому наивно было бы
думать, что можно создать такую программу, которая станет
постоянным генератором идей.
Алексей Хмельнов сообщил, что нейронные сети сейчас
используются в области финансового прогнозирования, а
также биржевой игры. Многие из тех, кто начинал разработку
нейронных сетей, в дальнейшем перешли именно в
финансовую сферу, используя имеющиеся разработки для
прикладных целей.
