В 1950 году английский ученый Алан Тьюринг в статье "Вычислительные машины и разум" задался вопросом: "Может ли машина понимать человека?". Так родился знаменитый тест Тьюринга, в котором компьютер пытался обмануть людей. Но как компьютер понимает человека и чего он пока понять не может? Об этом по гамбургскому счету мы решили спросить специалиста в области машинного обучения, директора информационных технологий компании "Activebusinesscollection" Сергея Маркова.

Человеческий разум превосходит системы искусственного интеллекта, потому что использует физические законы на квантовомеханическом уровне. К такому не бесспорному утверждению склоняется в своей новой книге Роджер Пенроуз, известный ученый, работающий в области математической физики. Хотя (как признает Пенроуз) это утверждение в настоящее время не может быть строго доказано, некоторые интригующие аргументы, содержащиеся в его книге «Новый ум императора», дают достаточно серьезные основания усомниться в справедливости философских положений, которые лежат в основе искусственного интеллекта.

Что такое машинное обучение? И можно ли считать, что программа, натренированная решать ту или иную задачу, понимает, что она делает? О том, как компьютер развивает интуицию и учится фильтровать спам, распознавать изображения и играть в игры, в новом материале «Чердака» рассказывает Иван Ерофеев.

В своей лекции я сначала вкратце расскажу об истории, об эволюции искусственного интеллекта, что под ним понимается, в каком состоянии он сегодня. Затем попытаюсь кратко проанализировать текущее состояние и, возможно, предложить что-то для будущего искусственного интеллекта. Эта лекция будет в основном посвящена тому, как делать искусственный интеллект и что он из себя представляет, но в основной части я не буду затрагивать вопрос, нужен ли он, и к каким последствиям создание искусственного интеллекта может привести. В нескольких словах этого вопроса я коснусь в самом конце лекции. И потом постараюсь ответить на все ваши вопросы.

В Южной Корее 15 марта завершилась историческая партия в игру го: программа AlphaGo —против Ли Седоля, одного из сильнейших игроков планеты. AlphaGo обеспечила себе победу досрочно, выиграв три первые партии из пяти. Тем не менее, Ли Седоль смог выиграть в четвертом матче, но последний остался за AlphaGo. За несколько дней до финальной игры журналист «Медузы» Султан Сулейманов поговорил с Александром Крайновым, руководителем службы компьютерного зрения и технологий искусственного интеллекта «Яндекса», о том, как искусственный интеллект научился играть в го, откуда у него взялась интуиция и какие невероятные технологии нас ждут в ближайшем будущем.

Какие существуют подходы к созданию искусственного интеллекта? Что такое символьный, или классический искусственный интеллект? С чем связан интерес ученых к такого рода исследованиям? Об истории кибернетики, искусственном интеллекте и моделировании человеческого мозга рассказывает кандидат физико-математических наук Михаил Бурцев.

Некоторые специалисты, работающие в областях, не связанных с искусственным интеллектом, говорят, что компьютеры по своей природе не способны к сознательной умственной деятельности. Мы публикуем две статьи из журнала Scientific American. В статье Дж.Р.Сирла утверждается, что компьютерные программы никогда не смогут достичь разума в привычном для нас понимании. В то же время в другой статье, написанной П.М.Черчлендом и П. С.Черчленд приводится мнение, что с помощью электронных схем, построенных по образу и подобию мозговых структур, возможно удастся создать искусственный интеллект. За этим спором по существу скрывается вопрос о том, что такое мышление. Этот вопрос занимал умы людей на протяжении тысячелетий. Практическая работа с компьютерами, которые пока не могут мыслить, породила новый взгляд на этот вопрос и отвергла многие потенциальные ответы на него. Остается найти правильный ответ.

Недавно на сайте Geektimes вышла статья «Искусственные нейронные сети простыми словами». Мы побеседовали с ее автором о развитии искусственного интеллекта и нейронных сетей. Юрий работает сейчас в небольшой фирме РСПК, изучает чат-ботов.

Когда я заводил разговор о нейронных сетях — люди обычно начинали боязливо на меня смотреть, грустнели, иногда у них начинал дёргаться глаз, а в крайних случаях они залезали под стол. Но, на самом деле, эти сети просты и интуитивны. Да-да, именно так! И, позвольте, я вам это докажу!

Кого считают "отцом" искусственной жизни? Какова структура клеточных автоматов Джона фон Неймана? В чем состоит проблема цифровой стерильности? Как развивается это направление сегодня? О концепции клеточных автоматов, проблеме цифровой стерильности и эволюции программ рассказывает кандидат физико-математических наук Михаил Бурцев.