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.

Как устроен процесс обучения? Что представляет собой нейрональная культура? Как можно объяснить активность нейронов в нейрональной культуре? Об электрической активности нейронов, следах памяти в нейрональных культурах и теории функциональных систем рассказывает кандидат физико-математических наук Михаил Бурцев.

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.

Почему в процессе эволюции появляется кооперативное поведение? Как объясняют возникновение кооперации различные теории? И как исследование данного вопроса может отразиться на представлениях о морали человека? Об условиях возникновения кооперации, истоках человеческой морали и теории родственного отбора рассказывает специалист по эволюционной кибернетике Михаил Бурцев.

Даже величайшие механизмы, построенные людьми, требуют ввода информации. Мы даем им задания и поддерживаем их работу. Проблема в том, что они не способны принимать осознанные решения так, как мы. Проще говоря, они глупые. Но если объединить эти устройства, дать им возможность собирать информацию об окружающем мире и обмениваться ею друг с другом, то перед нами откроются новые невероятные возможности создания настоящего искусственного разума. В этом видео Джим Аль-Халили расскажет о квадрокоптерах, которые творят чудеса, действуя совместно.

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.

Ещё в древнем Риме Гай Юлий Цезарь, который совершенно не доверял гонцам, опасаясь что те прочтут его письма, прибегал к шифрам. Для того, чтобы избежать вероятности того, что гонец всё же осмелится и захочет прочесть послание Цезаря, он, отправляя письма генералам, менял каждую букву A на D, каждую B на E, и так далее. И лишь те, кто знал правило «сдвига на 3» мог расшифровать его послание. Проблема защиты информации и сегодня является наверное одной из самых актуальных. Шифрованием, кодированием и многими другими методами, созданными для обеспечения конфиденциальности информации занимается одна из древнейших наук — криптография. Какие шифры бывают и есть ли системы шифрования, которые невозможно взломать и раскрыть? Какие методы и системы защиты информации использует криптография? Как можно защитить себя от атаки хакеров?

Какова история создания машины Тьюринга? Как она повлияла на развитие идей, лежащих в основе ряда современных технологий? Какие проблемы существуют в теории вычислительной сложности? И как математика рассматривает понятие случайность? Об идее универсальной машины, проблеме перебора и случайности рассказывает кандидат физико-математических наук Александр Шень.

Сколько нужно вопросов (с ответом “да” и “нет”), чтобы заведомо отгадать задуманное число от 1 до 1000? Можно ли обойтись меньшим числом вопросов? Если нет, то как это доказать? Сколько нужно взвешиваний на чашечных весах без гирь, чтобы наверняка выделить более лёгкую монету среди 1000 одинаковых на вид? С такого рода вопросов начинается наука о сложности алгоритмов, и очень скоро доходит до важных, но до сих пор не решённых задач.

Пожалуй ни одно другое достижение современной теории сложности вычислений не вызывает такого живого интереса и не менее яростных споров как модель квантовых вычислений. Предметом дискуссии, однако, в основном является возможность физической реализации квантового компьютера, чего мы, к счастью, касаться не будем. Вместо этого мы попробуем разобраться в чисто математических аспектах этой модели и, в частности, постараемся пройти столько из нижеследующего, сколько позволит время: Классические и квантовые схемы; Алгоритм Шора быстрого разложения чисел на множители: основные идеи; Квантовые оракулы и задача о скрытой подгруппе; Алгоритм квантового поиска Гровера.

Ященко Иван Валериевич, кандидат физико-математических наук. Летняя школа «Современная математика», г. Дубна, 2003 г.

При передаче и хранении информация портится (шум в телефонной трубке, ошибки жесткого диска и так далее). Чтобы восстановить исходное сообщение в систему передачи следует ввести избыточность, иными словами, передавать вместо него более длинное закодированное сообщение. Так возникает понятие корректирующего кода (кода, исправляющего ошибки). Математически это приводит к задаче упаковки шаров в конечномерном векторном пространстве над конечным полем. Эта задача, в свою очередь, оказывается в значительной части эквивалентна проблеме расположения точек в проективном пространстве “в наиболее общем положении”. Здесь уже недалеко и до алгебраической геометрии. Конструкцию кодов по алгебраической кривой нетрудно рассказать, когда эта кривая — прямая.

Даже если слово «квантовый» не пугает вас, квантовые компьютеры все еще остаются скорее причудливыми концепциями научной фантастики, нежели реальностью. Однако последние достижения в этой области предполагают, что эти безумно быстрые компьютеры могут появиться раньше, чем мы думаем. Соблазном квантовых компьютеров является их способность решать почти неразрешимые проблемы — настолько сложные проблемы, что для их решения современным компьютерам потребовались бы десятилетия. В теории квантовый компьютер сможет решить эти вопросы, пока вы пьете утренний кофе.

О сложности вычислений и квантовых компьютерах рассказывает Александр Ханиевич Шень — кандидат физико-математических наук, научный сотрудник Института проблем передачи информации РАН (Москва) и LIF CNRS — Лаборатории информатики Национального центра научных исследований Франции (Марсель). Лекция была прочитана 23 апреля 2009 года в Москве, в ФИАНе.

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.

Почему результат игры в шахматы предопределен? Как происходило развитие шахматных программ? Чем различаются шахматные программы? На эти и другие вопросы отвечает кандидат физико-математических наук Дмитрий Дагаев.

Каким образом в биологической эволюции появились системы, способные управлять процессом жизнедеятельности организма? Почему логический вывод, сделанный человеком, применим к реальному объекту в природе? Почему эволюционное развитие познавательных способностей животных привело к возникновению интеллекта человека? О моделировании работы мозга и искусственном интеллекте, — Владимир Георгиевич Редько — доктор физико-математических наук, ведущий научный сотрудник Института прикладной математики им. М. В. Келдыша РАН, Михаил Сергеевич Бурцев — программист-математик, аспирант Института прикладной математики им. М. В. Келдыша РАН.