Программирование ии. Сфера розничной торговли

Процесс создания искусственного интеллекта , с первого взгляда кажется довольно таки сложным занятием. Наблюдая за этими красивыми примерами ИИ , можно понять, что создавать интересные программы с ИИ можно. В зависимости от цели, нужны разные уровни знаний. Некоторые проекты требуют глубоких знаний ИИ, другие проекты требуют лишь знания языка программирования, но главный вопрос, которые стоит перед программистом. Какой язык выбрать для программирования искусственного интеллекта? Вот список языков для ИИ, которые могут быть полезными.

LISP

Первый компьютерный язык, применяемый для создания искусственного интеллекта - ЛИСП. Этот язык является довольно таки гибким и расширяемым. Такие особенности, как быстрое прототипирование и макросы очень полезны в создании ИИ. LISP - это язык, который превращает сложные задачи в простые. Мощная система объектно-ориентированности делает LISP одним из самых популярных языков программирования для искусственного интеллекта.

Java

Основные преимущества этого многофункционального языка являются: прозрачность, переносимость и удобство сопровождения. Еще одним преимуществом языка Java является универсальность. Если вы новичок, то вас обрадует тот факт, что существуют сотни видеоуроков в Интернете, что сделает ваше обучение легче и эффективнее.

Основными особенностями java являются: легкая отладка, хорошее взаимодействие с пользователем, простота работы с большими проектами. Проекты, созданные с помощью языка Java имеют привлекательный и простой интерфейс.

Prolog

Это интерактивный символический язык программирования популярен для проектов, которые требуют логики. Имея мощную и гибкую основу, она широко применяется для non-численного программирования, доказательства теорем, обработки естественного языка, создания экспертных систем и искусственного интеллекта в целом.

Пролог - это декларативный язык с формальной логикой. Разработчики искусственного интеллекта ценят его за высокий уровень абстракции, встроенный механизм поиска, недетерминизм и т.д.

Python

Python - широко используется программистами из-за его чистой грамматики и синтаксиса, приятного дизайна. Различные структуры данных, куча Фреймворков тестирования, соотношение высокого уровня и низкого уровня программирования, которые делают Питон одним из самых популярных языков программирования для искусственного интеллекта.

История развития ИИ

Для того, чтобы увидеть связь между ИИ и языком программирования, давайте рассмотрим наиболее важные события в истории ИИ. Все началось в 1939 году, когда робот Электро был представлен на Всемирной выставки. Следующий робот был построен в 1951 году, Эдмундом Беркли.

Робот Робби был построен в 1956 году. К сожалению, нет информации о том, как он был разработан. В 1958 году, был изобретен язык программирования ЛИСП. Хотя этот язык был разработан 60 лет назад, он до сих пор остается основным языком для многих программ искусственного интеллекта.

В 1961 году, был построен UNIMATE. Это первый промышленный робот, который выпускается серийно. Этот робот был использован в «Дженерал Моторс» для работы на производственной линии. Для изготовления UNIMATE ученые использовали Валь, переменная ассемблера. Этот язык состоит из простых фраз, команд монитора, и инструкций, которые не требуют пояснений.

Система искусственного интеллекта Dendral, была построена в 1965 году. Она помогала легко определять молекулярную структуру органических соединений. Эта система была написана на Лиспе.

В 1966 году, Weizenbaum создал Элизу, первого виртуального собеседника. Одна из самых знаменитых моделей назывался Доктор, он отвечал на вопросы в стиле психотерапевта. Этот бот был реализован при сопоставлении образцов техники. Первая версия Элизы была написана на SLIP, список обработки языка был разработан Weizenbaum. Позже одна из его версий была переписана на Лиспе.

Первый мобильный робот, запрограммированный на Лиспе был Шеки. С помощью решения задач программы прокладок и датчиков, шейки двигался, включал и выключал свет, поднимался вверх и вниз, открывал двери, закрывал двери, толкал предметы, и двигал вещи. Перемещался Шеки со скоростью 5 км в час.

В ближайшие 15 лет мир увидел множество удивительных изобретений: Сторожевого робота Деннинг, ЛМИ Лямбда, Omnibot 2000, MQ-1 Predator беспилотный, Ферби, АЙБО робот собака, и Хонда АСИМО.

В 2003 году iRobot изобрел робот-пылесос Roomba. Разработанный на Лиспе, это автономный пылесос моет полы, используя определенные алгоритмы. Он обнаруживает препятствия и обходит их.

А какой язык программирования используете вы, для разработки программ с ИИ? Напишите о ваших работах в комментариях или в нашей группе вконтакте.

Как случилось, что искусственный интеллект успешно развивается, а «правильного» определения для него до сих пор нет? Почему не оправдались надежды, возлагавшиеся на нейрокомпьютеры, и в чем заключаются три главные задачи, стоящие перед создателем искусственного интеллекта?

На эти и другие вопросы вы найдете ответ в статье под катом, написанной на основе выступления Константина Анисимовича, директора департамента разработки технологий ABBYY, одного из ведущих экспертов страны в сфере искусственного интеллекта.
При его личном участии были созданы технологии распознавания документов, которые применяются в продуктах ABBYY FineReader и ABBYY FormReader. Константин рассказал об истории и основах разработки AI на одном из мастер-классов для студентов Технопарка Mail.Ru. Материал мастер-класса и стал базой для цикла статей.

Всего в цикле будет три поста:

Применение знаний: алгоритмы поиска пространственных состояний
Получение знаний: проектирование интеллектуальных систем и машинное обучение

Взлеты и падения подходов в AI

Еще с 1950-х годов в сфере создания искусственного интеллекта выделилось два подхода - символьные вычисления и коннекционизм. Символьные вычисления – это направление, основанное на моделировании мышления человека, а коннекционизм - на моделировании устройства мозга .

Первыми достижениями в области символьных вычислений были созданный в 50-е годы язык Lisp и работа Дж. Робинсона в области логического вывода. В коннекционизме таковым стало создание персептрона – самообучающегося линейного классификатора, моделирующего работу нейрона. Дальнейшие яркие достижения находились в основном в русле символьной парадигмы. В частности, это работы Сеймура Пайперта и Роберта Антона Уинсона в области психологии восприятия и, конечно, фреймы Марвина Минского.

В 70-е годы появились первые прикладные системы, использующие элементы искусственного интеллекта – экспертные системы. Дальше произошел некий ренессанс коннекционизма с появлением многослойных нейронных сетей и алгоритма их обучения методом обратного распространения. В 80-е годы увлечение нейронными сетями было просто повальным. Сторонники этого подхода обещали создать нейрокомпьютеры, которые будут работать практически как человеческий мозг .

Но ничего особенного из этого не вышло, потому что настоящие нейроны устроены намного сложнее, чем формальные, на которых основаны многослойные нейросети. И количество нейронов в человеческом мозге тоже намного больше, чем можно было позволить себе в нейросети. Основное, для чего оказались пригодны многослойные нейросети – это решение задачи классификации.

Следующей популярной парадигмой в области искусственного интеллекта стало машинное обучение. Подход начал бурно развиваться с конца 80-х годов и не теряет популярности и поныне. Значительный толчок развитию машинного обучения дало появление интернета и большого количества разнообразных легкодоступных данных, которые можно использовать для обучения алгоритмов.

Главные задачи при проектировании искусственного интеллекта

Можно проанализировать, что роднит те задачи, которые относятся к искусственному интеллекту. Несложно заметить, что общее в них - отсутствие известной, четко определенной процедуры решения. Этим, собственно, задачи, относящиеся к AI, отличаются от задач теории компиляции или вычислительной математики. Интеллектуальные системы ищут субоптимальные решения задачи. Нельзя ни доказать, ни гаратировать, что найденное искусственным интеллектом решение будет строго оптимальным. Тем не менее, в большинстве практических задач субоптимальные решения всех устраивают. Более того, нужно помнить, что и человек практически никогда не решает задачу оптимально. Скорее, наоборот.

Возникает очень важный вопрос: как может AI решить задачу, для которой нет алгоритма решения? Суть в том, чтобы делать это так же, как и человек - выдвигать и проверять правдоподобные гипотезы. Естественно, что для выдвижения и проверки гипотез нужны знания.

Знания - это описание предметной области, в которой работает интеллектуальная система. Если перед нами система распознавания символов естественного языка, то знания включают в себя описания устройства символов, структуру текста и тех или иных свойств языка. Если это система оценки кредитоспособности клиента, у нее должны быть знания о типах клиентов и знания о том, как профиль клиента связан с его потенциальной некредитоспособностью. Знания бывают двух типов – о предметной области и о поиске путей решения (метазнания).

Основные задачи проектирования интеллектуальной системы сводятся к выбору способов представления знаний, способов получения знаний и способов применения знаний.

Представление знаний

Существуют два основных способа представления знаний - декларативные и процедурные. Декларативные знания могут быть представлены в структурированном или в неструктурированном виде. Структурированные представления – это та или иная разновидность фреймового подхода. А именно, фреймы или формальные грамматики, которые тоже можно считать разновидностями фреймов. Знания в этих формализмах представлены в виде множества объектов и отношений между ними.

Неструктурированные представления используются обычно в тех сферах, которые связаны с решением задач классификации. Это обычно векторы оценок весовых коэффициентов, вероятностей и тому подобное.

Практически все способы структурированного представления знания базируются на формализме фреймов, которые в 1970-е ввел Марвин Минский из MIT, чтобы обозначить структуру знаний для восприятия пространственных сцен. Как выяснилось, подобный подход годится практически для любой задачи.

Фрейм состоит из имени и отдельных единиц, называемых слотами. Значением слота может быть, в свою очередь, ссылка на другой фрейм… Фрейм может быть потомком другого фрейма, наследуя у него значения слотов. При этом потомок может переопределять значения слотов предка и добавлять новые. Наследование используется для того, чтобы сделать описание более компактным и избежать дублирования.

Несложно заметить, что существует сходство между фреймами и объектно-ориентированным программированием, где фрейму соответствует объект, а слоту - поле. Сходство это неслучайное, потому что фреймы были одним из источников возникновения ООП. В частности, один из первых объектно-ориентированных языков Small Talk практически в точности реализовывал фреймовые представления объектов и классов.

Для процедурного представления знаний используются продукции или продукционные правила. Продукционная модель - это модель, основанная на правилах, позволяющих представить знание в виде предложений «условие - действие». Такой подход раньше был популярен в различных системах диагностики. Достаточно естественно в виде условия описывать симптомы, проблемы или неисправности, а в виде действия - возможную неисправность, которая приводит к наличию этих симптомов.

В следующей статье мы поговорим о способах применения знаний.

Список литературы.

John Alan Robinson. A Machine-Oriented Logic Based on the Resolution Principle. Communications of the ACM, 5:23-41, 1965.
Seymour Papert, Marvin Minsky. Perceptrons. MIT Press, 1969
Russell, Norvig. Artificial Intelligence: A Modern Approach.
Simon Haykin. Neural networks: a comprehensive foundation.
Nils J. Nilsson. Artificial Intelligence: A New Synthesis.

«Хочу заниматься ИИ. Что стоит изучить? Какие языки использовать? В каких организациях учиться и работать?»

Мы обратились за разъяснением к нашим экспертам, а полученные ответы представляем вашему вниманию.

Это зависит от Вашей базовой подготовки. Прежде всего, необходима математическая культура (знание статистики, теории вероятностей, дискретной математики, линейной алгебры, анализа и др.) и готовность многому быстро учиться. При реализации методов ИИ потребуется программирование (алгоритмы, структуры данных, ООП и др.).

Разные проекты требуют владения разными языками программирования. Я бы рекомендовал знать как минимум Python, Java и любой функциональный язык. Нелишним будет опыт работы с различными базами данных и распределёнными системами. Чтобы быстро изучать лучшие подходы, применяемые в индустрии, требуется знание английского языка.

Учиться рекомендую в хороших российских вузах! Например, в МФТИ, МГУ, ВШЭ есть соответствующие кафедры. Большое разнообразие тематических курсов доступно на Coursera, edX, Udacity, Udemy и других MOOC площадках. Некоторые ведущие организации имеют собственные программы подготовки в области ИИ (например, Школа анализа данных у Яндекса).

Прикладные задачи, решаемые методами ИИ, можно найти в самых разнообразных местах. Банки, финансовый сектор, консалтинг, ритейл, e-commerce, поисковые системы, почтовые сервисы, игровая индустрия, индустрия систем безопасности и, конечно, Avito — все нуждаются в специалистах различной квалификации.

Повысить Понизить

У нас есть проект по финтеху, связанный с машинным обучением и компьютерным зрением, в котором первый его разработчик писал все на C++, далее пришел разработчик, который все переписал на Python. Так что язык тут не самое главное, так как язык - это прежде всего инструмент, и от вас зависит, как его использовать. Просто на каких-то языках задачи решать быстрее, а на других более медленно.

Где учиться, сказать сложно — все наши ребята учились сами, благо есть интернет и Google.

Повысить Понизить

Могу посоветовать с самого начала готовить себя к тому, что учиться придётся много. Вне зависимости от того, что подразумевается под «заниматься ИИ» — работа с большими данными либо нейросети; развитие технологии или поддержка и обучение некой определённой уже разработанной системы.

Давайте ради конкретики возьмём трендовую профессию Data Scientist. Что делает этот человек? В общем и целом — собирает, анализирует и готовит к употреблению большие данные. Именно те, на которых растёт и тренируется ИИ. А что должен знать и уметь Data Scientist? Статический анализ и математическое моделирование – по умолчанию, причём на уровне свободного владения. Языки – скажем, R, SAS, Python. Также хорошо бы иметь какой-никакой опыт разработки. Ну и, вообще говоря, хороший дата-сайнтист должен уверенно себя чувствовать в БД, алгоритмике, визуализации данных.

Не сказать, чтобы такой набор знаний можно было получить в каждом втором техническом вузе страны. Крупные компании, у которых в приоритете разработка ИИ, это понимают и разрабатывают под себя соответствующие учебные программы — существует, например, Школа анализа данных от Яндекса. Но вы должны отдавать себе отчёт, что это не тот масштаб, где ты приходишь на курсы «с улицы», а выходишь с них готовым джуниором. Пласт большой, и идти учиться по дисциплине имеет смысл тогда, когда уже охвачена база (математика, статистика) хотя бы в рамках вузовской программы.

Да, времени уйдёт порядочно. Но игра стоит свеч, потому что хороший Data Scientist – это очень перспективно. И очень дорого. Есть ещё и другой момент. Искусственный интеллект – это, с одной стороны, уже не просто объект ажиотажа, а вполне себе вышедшая на виток продуктивности технология. С другой стороны, ИИ всё ещё только развивается. Для этого развития требуется много ресурсов, много навыков и много денег. Пока это уровень высшей лиги. Я сейчас скажу очевидную вещь, но, если вы хотите оказаться на острие атаки и своими руками двигать прогресс, цельтесь в компании уровня Facebook или Amazon.

В то же время в ряде областей технологию уже применяют: в банковской сфере, в телекоме, на промышленных предприятиях-гигантах, в ритейле. И там уже нужны люди, способные её поддерживать. Gartner прогнозирует, что к 2020 году 20% всех предприятий в развитых странах будут нанимать специальных сотрудников для тренировки нейронных сетей, используемых в этих компаниях. Так что пока ещё есть немного времени, чтобы подучиться самому.

Повысить Понизить

ИИ сейчас активно развивается, и предсказывать на десять лет вперед сложно. На ближайшие два-три года будут доминировать подходы на базе нейросетей и вычислений на основе GPU. Лидером в этой области является Python с интерактивной средой Jupyter и библиотеками numpy, scipy, tensorflow.

Есть много онлайн-курсов, которые дают базовое представление об этих технологиях и общих принципах ИИ, например курс Andrew Ng. И в плане обучения этой теме сейчас в России эффективнее всего самостоятельное обучение или в локальной группе по интересам (например, в Москве я знаю о существовании как минимум пары групп, где люди делятся опытом и знаниями).

Повысить Понизить

На сегодняшний день самая быстро прогрессирующая часть искусственного интеллекта - это, пожалуй, нейронные сети.
Изучение нейросетей и ИИ стоит начать с освоения двух разделов математики - линейной алгебры и теории вероятности. Это обязательный минимум, незыблемые столпы искусственного интеллекта. Абитуриентам, желающим постичь основы ИИ, при выборе вуза, на мой взгляд, стоит обратить внимание на факультеты с сильной математической школой.

Следующий шаг - изучение проблематики вопроса. Существует огромное количество литературы, как учебной, так и специальной. Большинство публикаций по теме искусственного интеллекта и нейросетей написаны на английском языке, однако русскоязычные материалы тоже публикуются. Полезную литературу можно найти, например, в общедоступной цифровой библиотеке arxiv.org .

Если говорить о направлениях деятельности, то здесь можно выделить обучение прикладных нейронных сетей и разработку совершенно новых вариантов нейросетей. Яркий пример: существует такая очень востребованная сейчас специальность - «дата-сайентист» (Data Scientist). Это разработчики, которые, как правило, занимаются изучением и подготовкой неких наборов данных для обучения нейросетей в конкретных, прикладных областях. Резюмируя, подчеркну, что каждая специализация требует отдельного пути подготовки.

Повысить Понизить

Прежде чем приступать к узкопрофильным курсам, нужно изучить линейную алгебру и статистику. Погружение в ИИ я бы посоветовал начать с учебника «Машинное обучение. Наука и искусство построения алгоритмов, которые извлекают знания из данных», это неплохое пособие для начинающих. На Coursera стоит послушать вводные лекции К. Воронцова (подчеркну, что они требуют хорошего знания линейной алгебры) и курс «Machine Learning» Стэнфордского университета, который читает Andrew Ng, профессор и глава Baidu AI Group/Google Brain.

Основная масса пишется на Python, потом идут R, Lua.

Если говорить об учебных заведениях, лучше поступить на курсы при кафедрах прикладной математики и информатики, подходящие образовательные программы есть. Для проверки своих способностей можно принять участие в соревнованиях Kaggle, где предлагают свои кейсы крупные мировые бренды.

Повысить Понизить

В любом деле, прежде чем приступать к проектам, хорошо бы получить теоретический базис. Есть много мест, где можно получить формальную степень магистра по этому направлению, либо повысить свою квалификацию. Так, например, Сколтех предлагает магистерские программы по направлениям «Computational Science and Engineering» и «Data Science», куда входит курсы «Machine Learning» и «Natural Language Processing». Можно также упомянуть Институт Интеллектуальных Кибернетических систем НИЯУ МИФИ, Факультет вычислительной математики и кибернетики МГУ и Кафедру «Интеллектуальные системы» МФТИ.

Если же формальное образование уже имеется, есть ряд курсов на различных платформах MOOC. Так, например, EDx.org предлагает курсы по искусственному интеллекту от Microsoft и Колумбийского университета, последний из которых предлагает микро-магистерскую программу за умеренные деньги. Хотелось бы особо отметить, что обычно сами знания вы можете получить и бесплатно, оплата идет только за сертификат, если он нужен для вашего резюме.

Если же вы хотите «глубоко погрузиться» в тему, ряд компаний в Москве предлагает недельные интенсивы с практическими занятиями, и даже предлагают оборудование для экспериментов (например, newprolab.com), правда, цена таких курсов от нескольких десятков тысяч рублей.

Из компаний, которые занимаются разработкой Искусственного Интеллекта, вы наверняка знаете Яндекс и Сбербанк, но есть и многие другие разных размеров. Например, на этой неделе Минобороны открыло в Анапе Военный инновационный технополис ЭРА, одной из тем которого является разработка ИИ для военных нужд.

Повысить Понизить

Прежде чем изучать искусственный интеллект, надо решить принципиальный вопрос: красную таблетку взять или синюю.
Красная таблетка - стать разработчиком и окунуться в жестокий мир статистических методов, алгоритмов и постоянного постижения непознанного. С другой стороны, не обязательно сразу кидаться в «кроличью нору»: можно стать управленцем и создавать ИИ, например, как менеджер проекта. Это два принципиально разных пути.

Первый отлично подходит, если вы уже решили, что будете писать алгоритмы искусственного интеллекта. Тогда вам надо начать с самого популярного направления на сегодняшний день – машинного обучения. Для этого нужно знать классические статистические методы классификации, кластеризации и регрессии. Полезно будет также познакомиться с основными мерами оценки качества решения, их свойствами… и всем, что попадется вам по пути.

Только после того, как база освоена, стоит проштудировать более специальные методы: деревья принятия решений и ансамбли из них. На этом этапе нужно глубоко погрузиться в основные способы построения и обучения моделей - они скрываются за едва приличными словами беггинг, бустинг, стекинг или блендинг.

Тут же стоит познать методы контроля переобучения моделей (еще один «инг» - overfitting).

И, наконец, совсем уж джедайский уровень - получение узкоспециальных знаний. Например, для глубокого обучения потребуется овладеть основными архитектурами и алгоритмами градиентного спуска. Если интересны задачи обработки естественного языка, то рекомендую изучить рекуррентные нейронные сети. А будущим создателям алгоритмов для обработки картинок и видео стоит хорошенько углубиться в свёрточные нейронные сети.

Две последние упомянутые структуры - кирпичики популярных сегодня архитектур: состязательных сетей (GAN), реляционных сетей, комбинированных сетей. Поэтому изучить их будет нелишним, даже если вы не планируете учить компьютер видеть или слышать.

Совсем другой подход к изучению ИИ - он же «синяя таблетка» - начинается с поиска себя. Искусственный интеллект рождает кучу задач и целых профессий: от руководителей ИИ-проектов до дата-инженеров, способных готовить данные, чистить их и строить масштабируемые, нагруженные и отказоустойчивые системы.

Так что при «менеджерском» подходе сначала стоит оценить свои способности и бэкграунд, а уже потом выбирать, где и чему учиться. Например, даже без математического склада ума можно заниматься дизайном ИИ-интерфейсов и визуализациями для умных алгоритмов. Но приготовьтесь: уже через 5 лет искусственный интеллект начнет вас троллить и называть «гуманитарием».

Основные методы ML реализованы в виде готовых библиотек, доступных к подключению на разных языках. Наиболее популярными языками в ML сегодня являются: C++, Python и R.

Есть множество курсов как на русском, так и английском языках, таких как Школа анализа данных Яндекса, курсы SkillFactory и OTUS. Но прежде чем инвестировать время и деньги в специализированное обучение, думаю, стоит «проникнуться темой»: посмотреть открытые лекции на YouTube с конференций DataFest за прошлые годы, пройти бесплатные курсы от Coursera и «Хабрахабра».

И когда все описанные знания будут усвоены, мы с нетерпением ждем юных падаванов к нам в команду Navicon, где поможем и научим, как подружиться с «искусственными интеллектуалами» в реальной жизни.

Повысить Понизить

Тема ИИ и машинного обучения стала значительно более демократичной, чем несколько лет назад.
В интернете можно найти платные и бесплатные курсы на эту тему, инструменты становятся более простыми и менее требовательными как к знаниям, так и к аппаратному обеспечению.

Как опытным, так и начинающим программистам рекомендую начать с онлайн-курсов на MOOC-площадках. Например, на Coursera есть отличная специализация «Машинное обучение и анализ данных» от Яндекса и Высшей школы экономики. Если нет проблем с пониманием лекций на английском языке, там же можно пройти курс Эндрю Ына «Machine Learning».

Основные языки программирования для работы в области ИИ и машинного обучения - R и Python. Долгое время эти языки использовались в академических кругах и для них было создано большое количество библиотек. Сейчас развиваются инструменты, позволяющие быстро стартовать свой проект: Keras, TensorFlow, Theano, Caffe, scikit-learn. Последнее время Microsoft начал активно развивать свои инструменты: CNTK, ML.NET. Они позволяют создавать интеллектуальные решения на языке C#.

Найти работу, не имея практического опыта в сфере анализа данных и машинного обучения, сейчас довольно сложно. Но можно обучаться самостоятельно на онлайн-курсах, участвовать в соревнованиях на Kaggle и подобных платформах. Это позволит наработать портфолио, которое станет вашим конкурентным преимуществом при поиске работы.

Повысить Понизить

Экспертам, а мы соберём на него ответы, если он окажется интересным. Вопросы, которые уже задавались, можно найти в списке выпусков . Если вы хотите присоединиться к числу экспертов и прислать ответ от вашей компании или лично от вас, то пишите на , мы расскажем как это сделать.

Тема искусственного интеллекта тревожит человечество с тех пор, как компьютеры проникли сначала в каждый дом, а потом и в каждый карман. Такое явление, как виртуальный помощник, сегодня не является диковинным, воспринимаясь, как современная обыденность.

При этом создать искусственный интеллект может каждый, используя практически любой язык программирования, дело лишь в удобстве и возможностях. Но есть языки, созданные или адаптированные специально для ИИ. Одни из них достаточно популярны, другие являются областью знаний ограниченного круга лиц. О последних пойдёт речь сегодня.

AIML

Проект A.L.I.C.E. - это не отсылка к известной франшизе «Обитель зла», а название виртуального собеседника, способного разговаривать на человеческом языке. Предпосылки к его появлению датированы 1966 годом и проектом Элиза (ELIZA) - базой данных, построенной по принципу шаблонных ответов. В конце 90-х она получила развитие A.L.I.C.E. в виде новых возможностей или более сложной структуры. Для создания этого и использовался язык AIML (Artificial Intelligence Markup Language).

На самом деле работа на AIML проста до безобразия, даже если вы не слишком знакомы с программированием. Задача сводится к созданию вопроса, либо однозначного, либо с некоторыми неизвестными (замены однотипных слов), и реагирующего ответа, опять-таки или точного, или с заложенной переменной (например, имени, возраста и т. д.). Если вы хоть когда-нибудь играли в компьютерные игры с элементами RPG, то прекрасно понимаете, как подобный алгоритм работает.

IPL

Information Processing Language был разработан в 1956 году, является по сути языком ассемблера для списков и лежит где-то на обратной стороне понятности по отношению к AIML. Здесь вам приходится оперировать не человеческим языком, а бесконечным числом символов, регистров, команд и ячеек. Он абсолютно неэффективен в плане построения условного киборга, то есть сложной системы, но определить тип данных или объем выделяемой памяти он сможет невероятно быстро. Если вы конечно сможете на нем что-то создать.

Рассказывать о нём более подробно не имеет большого смысла, так как сегодня он практически не используется, будучи заменённым на куда более удобные и понятные языки.

STRIPS

А вот это очень интересный образец. Название расшифровывается, как Stanford Research Institute Problem Solver и он является так называемым языком действия. Структура программы на STRIPS состоит из трех блоков: начальное состояние; список целей, то есть то состояние, которое в результате должно быть получено; собственно сами действия - основное тело программы.

Вот вам простой пример на языке STRIPS из Википедии . Есть обезьяна, которая находится в точке А, есть бананы, подвешенные в точке B, и есть коробка в точке C, забравшись на которую обезьяна сможет схватить бананы:

Initial state: At(A), Level(low), BoxAt(C), BananasAt(B)
Goal state: Have(Bananas)
Actions:
// move from X to Y
_Move(X, Y)_
Preconditions: At(X), Level(low)
Postconditions: not At(X), At(Y)

// climb up on the box
_ClimbUp(Location)_
Preconditions: At(Location), BoxAt(Location), Level(low)
Postconditions: Level(high), not Level(low)

// climb down from the box
_ClimbDown(Location)_
Preconditions: At(Location), BoxAt(Location), Level(high)
Postconditions: Level(low), not Level(high)

// move monkey and box from X to Y
_MoveBox(X, Y)_
Preconditions: At(X), BoxAt(X), Level(low)
Postconditions: BoxAt(Y), not BoxAt(X), At(Y), not At(X)

// take the bananas
_TakeBananas(Location)_
Preconditions: At(Location), BananasAt(Location), Level(high)
Postconditions: Have(bananas)

Согласитесь, на таком языке хочется попробовать что-то написать самому.

POP-11

Возвращаясь в 60-е годы к первым серьёзным попыткам создать искусственный интеллект, нельзя не упомянуть о языке POP-1, испытавшем на себе влияние многих языков того времени, но не снискавшего славу. К слову, POP-2 был куда успешнее и даже дожил до наших днейю На сегодняшний день актуальной является версия POP-11, предназначенная для работы со средой разработки Poplog (правда, в ней вы также можете использовать LISP, Prolog и Standard ML).

Язык POP-11 является функциональным и мультипарадигмальным, синтаксис заимствован от ALGOL, общий подход к коду больше похож на LISP. Вот маленький отрывок из кода работы с памятью:

define auxmemo(O1, Prop, P,n, ref_i)->O2;

Lvars O1,O2, Prop, P, n,i, ref_i;
ref_i.cont-1 ->> i -> ref_i.cont;
if i = 0 then n -> ref_i.cont;
clearproperty(Prop);
endif;

P(O1) -> O2;
O2 -> Prop(O1);

;;; P: Procedure
;;; n: number of values to keep, then the cache is cleared and
;;; memoizing restarts.
;;;
define newmemo(P,n);
newanyproperty(, n, false, false, syshash, nonop=, false, undef,
auxmemo(%P,n,consref(n)%));
enddefine;

Как видно, здесь нет ничего отпугивающего и сильно отличающегося от привычного внешнего вида популярных процедурных языков. Возможности при этом достаточно широкие - от систем обучения до уже упомянутого искусственного интеллекта Элиза.

Wolfram

Язык, разработанный компанией Wolfram Research, входящий в комплект системы компьютерной алгебры Mathematica. Язык мультипарадигмальный, специализирующийся на символических вычислениях, на логическом и функциональном программировании. Несмотря на то, что язык существует с конца 80-х годов 20 века, выпущен официально он был лишь 4 года назад.

Конечно, Wolfram не был разработан специально для искусственного интеллекта, но как и MATLAB, в конце концов пришёл к необходимости обрабатывать данные с учетом моделирования и прогнозирования, работать с нейронными сетями.

Кстати, вот интересный факт, косвенно связанный с Wolfram. Язык пришельцев, который вы могли видеть в недавнем фильме «Прибытие», был разработан создателями Wolfram (отцом и сыном) и частично унаследовал его алгоритмы.

Planner

Последний на сегодня по порядку, но совсем не последний по востребованности, функционально-логический язык Planner. Разработан он был на стыке 60-х и 70-х годов 20 века в MIT и был призван расширить возможности тогда уже популярного языка LISP. В синтаксисе это выражается в повышении удобочитаемости, вызванной, к примеру, возможностью использовать и круглые, и квадратные скобки. Но конечно совсем не это главная его суть.

Главное удобство Planner - это механизмы работы с переменными средами и задачами. При разработке ИИ вы задаёте начальные условия, так называемые «теоремы», описывающие используемую среду. Теорем при этом может быть много, просто в случае несоответствия среды исходные будут отвергаться, а другие подтверждаться. Также в процессе выполнения программы и механизмах перебора могут отвергаться и исключаться из дальнейшего рассмотрения определённые решения, которые не имеют конечного успеха. Обычно подобные вещи программисту приходится реализовывать самостоятельно большим объёмом текста, но в Planner это занимает всего несколько строк. А ведь именно это и есть главный принцип, отличающий язык ИИ от любого другого популярного языка.

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. Если быть немного конкретнее, то вот список её разделов, которые необходимо проштудировать хотя бы в формате университетского образования:

Линейная алгебра;

Теория графов;

Теория вероятностей и математическая статистика.

Это тот научный плацдарм, на котором будут строится 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 изучению языков. Бросаться на LISP или другие пока не стоит, для начала надо научиться работать с переменными и однозначными состояниями. Как для быстрого изучения, так и дальнейшего развития прекрасно подойдёт , но в целом можно взять за основу любой язык, имеющий соответствующие библиотеки.

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.

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 Nump. В-третьих, в развитии никуда не обойтись от