Технические и философские основания для создания сильного искусственного интеллекта (часть i)

Малышева Д.С., Касимов А.В. Технические и философские основания для создания сильного искусственного интеллекта (часть I) // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Культура. История. Философия. Право. - 2016. - № 3. - С. 75-85.

Malysheva D.S., Kasimov A.V. Technological and philosophical foundation to creation the strong artificial intelligence (part I). Bulletin of Perm National Research Polytechnic University. Culture. History. Philosophy. Law. 2016. No. 3. Pp. 75-85.

УДК 130.2:004.8

Д.С. Малышева, А.В. Касимов

ТЕХНИЧЕСКИЕ И ФИЛОСОФСКИЕ ОСНОВАНИЯ ДЛЯ СОЗДАНИЯ СИЛЬНОГО ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

Анализируется состояние проблемы создания «сильного искусственного интеллекта» как с практической, так и с теоретической стороны. Философское осмысление возможности создания сильного ИИ является актуальной задачей, поскольку технические разработки в соответствующих сферах науки привели к значительным результатам.

Целью статьи является анализ технической и теоретической возможности реализации проекта сильного ИИ. Для этого освещается уровень современных разработок и технологий в области искусственных интеллектуальных систем, обзор и анализ общетеоретических оснований для создания сильного ИИ.

В статье задействованы следующие методы: теоретический анализ и обобщение научной информации, прогностический, аксиологический, критический и диалектический методы.

Авторы приходят к выводу, что создание сильного ИИ возможно с философской точки зрения и осуществимо с технической. Результаты исследования, представленные в статье, могут быть задействованы в когнитивных и эпистемологических исследованиях

Ключевые слова: сильный искусственный интеллект, машинное обучение, обработка естественного языка, представление знаний, машинное творчество, обратная инженерия мозга, интеллектуальная робототехника, естественное, искусственное, техника, смысл, историчность.

D.S. Malysheva, A.V. Kasimov

TECHNOLOGICAL AND PHILOSOPHICAL

FOUNDATION TO CREATION THE STRONG ARTIFICIAL INTELLIGENCE

The actual status of problem to create "strong artificial intelligence" with theoretic and practice issues are done in the article. Philosophical conceptualization of the possibility the strong AI is an actual problem, because of the technical level.

The aim of the article is to analise technical and theoretic opportunity of creation the strong AI. There are several tasks to goal it: to illuminate modern technical level of research in field of artificial intelligence systems, to analise theoretic philosophical basics to creation strong AI.

© Малышева Дарья Сергеевна - ассистент кафедры философии и права, ФГБОУ ВО «Пермский национальный исследовательский политехнический университет», e-mail: daria.mal@gmail.com.

Касимов Александр Вадимович - студент группы РИС-15-1б ЭТФ, ФГБОУ ВО «Пермский национальный исследовательский политехнический университет», e-mail: strelokstalk@yandex.ru.

Using methods are theoretic analysis, generalization of science information, prognostic and dialectical. Authors show that creation of the strong AI can be put into practice.

Keywords: Strong artificial intelligence, machine learning, natural language processing, knowledge representation, computational creativity, reverse-engineering the brain, intelligent robotics, nature, artifical, technical, connotation, historicity

В современном мире одной из важнейших проблем становится возможность создания сильного искусственного интеллекта (ИИ). Активное развитие получили разделы науки, необходимые для практического создания сильного ИИ. Однако единого мнения, возможно ли это, все еще нет.

Термин «сильный ИИ» вводит Джон Серл: «Цель заключается лишь в том, чтобы создать программы, способные моделировать человеческое мышление таким образом, чтобы выдерживать тест Тьюринга. Более того, такая программа будет не просто моделью разума; она в буквальном смысле слова сама и будет разумом, в том же смысле, в котором человеческий разум - это разум» [1]. Строгого определения сильного ИИ не существует, тем не менее в качестве временного определения можно принять следующую формулировку: сильный ИИ -это искусственный интеллект, обладающий, полностью или частично, следующими основными свойствами. Во-первых, сильный ИИ не должен уступать человеческому интеллекту. Это свойство имеет множество различных вариаций, вплоть до того, что сильный ИИ должен превосходить по интеллектуальным способностям (например, способности решать задачи без заранее выработанного четкого алгоритма) совокупные интеллектуальные способности всех людей. Во-вторых, сильный ИИ должен обладать самосознанием, то есть способностью к рефлексии. В-третьих, сильный ИИ должен быть способен обрабатывать чувственную информацию (то есть испытывать ощущения). Также можно выделить способность общаться на естественном языке, но это может быть и частью общих способностей интеллекта. Обладание данными свойствами является необходимым для сильного искусственного интеллекта в случае его дальнейшей интеграции в человеческое общество. Для задач, не включающих дальнейшее широкое взаимодействие с людьми, можно ограничиться лишь первым свойством или же использовать слабый искусственный интеллект. Слабым будет являться ИИ, не способный самостоятельно формировать новые алгоритмы решения задач. Слабый ИИ реализует лишь какую-то часть функций человеческого интеллекта, например способность к обучению в какой-то узкой сфере или способность построения трехмерной модели пространства на базе показателей сенсоров. Слабый ИИ уже достаточно широко применяется в различных сферах: различные экспертные системы, шахматные программы, определение целей в системах противовоздушной обороны и т.д.

На данный момент критерием определения степени развития ИИ является способность машины пройти тест Тьюринга [2]. Суть данного теста в следующем: человек взаимодействует с одним компьютером и одним человеком, на основании ответов на вопросы он должен решить, с кем он разговаривал, с че-

ловеком или с машиной. Задача машины - обмануть человека. Обычно данный тест проводят в виде переписки с фиксированным временем между вопросом и ответом, чтобы исключить для человека возможность определения по скорости ответа, с кем он взаимодействовал. У данного критерия есть множество слабостей, одна из них заключается в том, что тест способна пройти программа, только имитирующая человеческое поведение. Тест Тьюринга явно является бихе-виористическим: он лишь проверяет, насколько хорошо машина изображает человека. Данную позицию отражает мысленный эксперимент «китайская комната», описанный Джоном Сёрлом [1]. Человек не знающий китайского языка, следуя инструкции по взаимодействию с иероглифами, может общаться с человеком, знающим китайский язык. При этом человек, следующий инструкции, будет лишь исполнителем, не понимающим смысла своих действий. Таким образом, тест Тьюринга не доказывает наличие у машины интеллекта. Существуют различные вариации данного теста, например обратный тест Тьюринга, в котором машина должна определить, общалась она с человеком или же с другой машиной. Современные исследователи в области ИИ зачастую не ставят своей целью прохождение теста Тьюринга именно по указанным причинам. Это показывает, что необходим новый способ определения степени развития ИИ, который пока не создан1.

Существует два основных подхода к созданию ИИ [3]:

1. Нисходящий (англ. Top-Down AI) или семиотический подход, для кото -рого характерно создание экспертных систем, баз знаний, систем логического вывода, имитирующих различные высокоуровневые психические процессы, такие как мышление, речь, эмоции; при этом для данного направления неважно, как данные процессы организованы в мозгу человека.

2. Восходящий (англ. Bottom-Up AI) или биологический подход, когда ученые занимаются изучением нейронных сетей и эволюционных вычислений, моделирующих интеллектуальное поведение на основе биологических элементов. Также к данному направлению можно отнести обратную инженерию мозга, которая занимается моделированием мозга человека и других существ.

Наиболее важными задачами при создании сильного ИИ являются: машинное обучение, представление и использование знаний, работа с естественными языками, машинное творчество. Машинное обучение является одной из важнейших задач при создании ИИ, так как способность к обучению играет центральную роль в развитии интеллекта. Данная задача решается с помощью нейросетей, обученных различными методами. На данный момент в области машинного обучения уже получены значительные результаты. В качестве

1 Речь идет не только о тесте для машинного интеллекта. Проблема определения, является поведение существа результатом его внутренних процессов или заданной программы, характерна и собственно для человека. Особенно хорошо иллюстрирует эту проблему мысленный эксперимент «философский зомби» («p-zombie»): невозможно отличить существо, которое только имитирует человеческое поведение, от настоящего человека, не имея сознательного опыта и способности ощущать.

примера можно привести искусственный интеллект «Google Deep-G, который самостоятельно научился играть в простые видеоигры на высоком уровне [4]. Искусственный интеллект суперкомпьютера Baidu побил рекорд Google по качеству распознавания изображений, произведя анализ и распознавание одного миллиона изображений, ошибившись только в 4,58 процентах случаев [5]. Еще одним примером может служить система программного обеспечения Giraffe, основу которой составляет самообучающаяся нейронная сеть [6]. Данная нейронная сеть всего через 72 часа обучения смогла играть на квалификационном уровне FIDE International Master, то есть лучше, чем 97,8 процентов игроков, принимающих участие в различных международных турнирах. Данные примеры позволяют сделать вывод, что обучаемые системы ИИ уже способны достигать высокого уровня развития, причем гораздо быстрее человека. Вместе с тем мы не можем говорить о техническом превосходстве способностей машины перед человеком, поскольку ИИ на данный момент обучается лишь в узких сферах, а человек способен к обучению в любой сфере.

Задача представления и использования знаний играет важную роль в создании экспертных систем и баз знаний и связана с другими целями, поскольку, решая задачи, ИИ необходимо должен каким-либо образом получать и представлять знания. Для решения данной задачи знания представляются ИИ в виде различных структур: наиболее известными на данный момент являются семантические сети и фреймы. В семантических сетях каждый узел сети представляет концепцию, а с помощью дуг определяются отношения между концепциями. Фреймы имеют собственное имя и набор атрибутов (слотов), которые содержат значения. Например, фрейм машина может содержать следующие атрибуты: цвет, максимальная скорость движения, количество мест и т.д. Также задачу представления и использования данных решают с помощью нечетких множеств и нечетких нейронных сетей, генетических алгоритмов и различных других приближенных методов.

Рассмотрим последние достижения в данной области. IBM Watson - суперкомпьютер, оснащенный вопросно-ответной системой ИИ, в феврале 2011 года принял участие в телевизионной передаче «Jeopardy!» против людей, побивших на тот момент различные рекорды в этой передаче, и одержал в этой игре победу [7]. Система искусственного интеллекта, разработанная в рамках более масштабного проекта Todai Robot Project, сдала многодисциплинарный университетский вступительный экзамен, набрав при прохождении 511 из 950 возможных баллов (притом, что средний результат в Японии при прохождении данного теста составляет 416 баллов)[8]. Данные достижения показывают, что различные системы ИИ уже могут достаточно эффективно обрабатывать и хранить большие объемы различных данных.

Рассмотрим задачу работы с естественными языками. Данная задача включает в себя анализ (понимание языка) и синтез (составление грамотного текста) естественного языка искусственным интеллектом и решается с по-

мощью создания различного программного обеспечения для обработки естественного языка с помощью методов математической лингвистики. В этой области были достигнуты определенные результаты. Уже упомянутый суперкомпьютер Watson обладает вопросно-ответной системой ИИ, что позволяет ему понимать вопросы на естественном языке и находить на них ответ в базе данных. На данном этапе развития Watson даже способен помочь человеку правильно задать вопрос, в случае если человек не является специалистом в области, к которой вопрос относится. Это осуществляется путем создания обратных наводящих вопросов и уточнения некоторых вещей, имеющих отношение к обсуждаемой теме [9]. В целом можно сказать, что уже существуют системы ИИ, способные работать с естественным языком на высоком уровне, это означает, что в будущем будет возможно общение человека и ИИ на естественном языке.

Последней рассмотрим задачу машинного творчества. К данной задаче относится создание искусственным интеллектом музыки, литературных произведений, различных произведений изобразительного искусства. Отдельно рассматривается научно-техническое творчество искусственного интеллекта. Рассмотрим результаты, полученные в данной области. Система Scheherazade IF собирает всю доступную информацию на заданную ей тему и при помощи специальных алгоритмов отбирает и упорядочивает самые значимые элементы будущей истории. Для проверки работы системы Scheherazade IF было набрано три группы добровольцев, которым было предложено составить сюжет «в собственном стиле» на тему ограбления банка и т.п. Система Scheherazade использовалась для переработки и упорядочивания сюжетов, созданных другими специальными программами, и для составления своих собственных сюжетов. Результаты сравнения результатов работы системы и людей были равны по большинству основных показателей, таких как последовательность, вовлеченность игрока, восприятие истории в целом и удовлетворенность конечным результатом [10]. Группа ученых во главе с Антоном Цайлингером2 из Института квантовой оптики и информации Венского университета, создала программный алгоритм, позволяющий разрабатывать и планировать новые эксперименты в области квантовой физики. Алгоритм, получивший название Melvin, не просто осуществляет перебор вариантов экспериментальных компонентов, но способен обучаться на базе своих же предыдущих успешных решений, что позволяет значительно ускорить процесс разработки более сложных экспериментов. Ученые с помощью данного алгоритма уже произвели расчеты нескольких экспериментов и получили десятки новых результатов [11]. Данные результаты показывают, что уже сейчас искусственный интеллект способен к творчеству и в дальнейшем данные способности будут лишь усиливаться.

2 Prof. Dr. Anton Zeilinger, Quantum Optics and Quantum Information at the University of Vienna.

Рассмотрим также области, косвенно связанные с созданием сильного ИИ. Одной из таких областей является интеллектуальная робототехника. Данная область занимается созданием автоматизированных технических систем с использованием разработок ИИ. Развитие области позволит сильному ИИ в дальнейшем обрести тело и получать опыт аналогично тому, как его получает человек. Одним из последних достижений в данной области является интеграция систем робота Pepper с системами суперкомпьютера Watson. Интеграция с системами суперкомпьютера позволит роботу непрерывно изучать окружающий мир, хранить новую информацию и использовать эту информацию в своей дальнейшей работе, иначе говоря, накапливать опыт, подобно тому, как это делают люди. Приобретаемый опыт в случае его дальнейшего успешного использования позволит роботу сделать свое общение и взаимодействие с людьми более естественным [12].

Другой областью, связанной с созданием сильного ИИ, является обратная инженерия мозга. Исследователи занимаются изучением строения и работы головного мозга человека и других существ для последующего создания искусственных моделей данных структур. Наиболее перспективным в данной области является Human Brain Project. В реализации данного проекта задействовано более 130 европейских научных учреждений и исследовательских институтов. На первом этапе реализации, который будет продолжаться около 30 месяцев и закончится в 2016 году, должны быть созданы и готовы к тестированию все технические средства и программное обеспечение, разрабатываемые по основным направлениям проекта [13]. Реализация проекта позволит лучше понять устройство и принципы работы мозга человека и за счет этого улучшить технологии, связанные с созданием искусственного интеллекта.

Рассмотрение достижений и разработок в областях, связанных с созданием сильного ИИ, ставит нас перед необходимостью сделать вывод о технической возможности или невозможности создания сильного ИИ при дальнейшем развитии данных областей. Будет ли ИИ обладать свойствами сильного ИИ? Во-первых, сильный ИИ по интеллектуальным способностям не должен уступать человеку. Из анализа уже имеющихся результатов в области машинного обучения и в области хранения и обработки знаний ясно, что ИИ способен учиться гораздо быстрее человека и в дальнейшем, при увеличении мощности систем искусственного интеллекта, можно ожидать устранения узкой направленности обучения ИИ, вследствие чего подобные системы смогут за короткий срок обучиться широкому спектру действий, что позволит им решать задачи класса сложности не ниже, чем может решить человек. Также можно сказать, что благодаря возможности формировать огромные базы знаний и очень быстро обрабатывать эту информацию системы искусственного интеллекта будут способны быстро находить оригинальные решения многих проблем, с которыми сталкивается человечество. Уже сейчас суперкомпьютер

Watson способен давать ответы на вопросы, связанные с проблемами окружающего мира, в течение долей секунды [9]. О том, что в дальнейшем мощность систем искусственного интеллекта будет возрастать, говорит увеличение мощности процессоров, и даже при достижении предела числа транзисторов на интегральной схеме возможно дальнейшее увеличение мощности благодаря развитию квантовой физики или, например, с помощью чипов-небоскребов, которые вместо кремния состоят из наноматериалов [14]. Таким образом, с дальнейшим развитием технологий вполне возможно создание ИИ, не уступающего по интеллектуальным способностям человеку.

Во-вторых, сильный ИИ должен обладать рефлексией (самосознанием). В первые секунды своего существования у ИИ будет возможность изучить механизмы, с помощью которых он будет получать и обрабатывать информацию, то есть ИИ будет осознанно применять определенные методы для работы с информацией, что будет даже более высокой степенью рефлексии, чем у человека. Это будет достижимо благодаря огромным вычислительным ресурсам, которыми не обладает человек3. В сознании человека многие процессы автоматизированы, для оптимизации работы системы в целом, что позволяет человеку работать с большим спектром различной по структуре информации. В случае достижения вычислительных мощностей, на много порядков превышающих таковые у человека, возможно будет реализовать данные операции без их автоматизации, тогда речь пойдет о полной осознанности собственных действий. Сформируется ли у ИИ собственное «Я», сказать точно нельзя. Для этого необходимо понять, как будет воспринимать мир ИИ, с огромной скоростью собирающий и обрабатывающий большие массивы информации. Как таковое понятие «Я» относится к человеческой психологии, и формирование аналогичной структуры возможно у ИИ после ознакомления со знаниями человечества в этой области. В целом можно сказать, что при дальнейшем увеличении мощности систем искусственного интеллекта будет возможна полная осознанность ими своих действий, формирование же «Я» будет зависеть от того, насколько близко будет сознание этих систем к сознанию человека.

В-третьих, сильный ИИ должен быть способен испытывать чувства. Для этого достаточно создания простых оценочных систем, которые будут присваивать определенные значения определенным событиям. Гораздо более сложной задачей является создание системы чувств, максимально близкой к человеческой. Для этого применяется обучение. Например, система Quixote обеспечивает ИИ различными историями, которые демонстрируют общепринятые нормы поведения в обществе, помощь другим, отсутствие агрессии и т.д. Также данная система поощряет ИИ с помощью условных наград за принятие решений, которые соответствуют нормам хорошего поведения, и начисляет отрицательные

3 По данным статьи [156 вычислительная мощность мозга человека, по различным расчетам, варьируется от 1016 до 102 .

баллы в случае несоответствия нормам поведения [16]. Создание подобных систем обучения позволит свести модели чувств ИИ к сходным с человеческими. То же и с моральными принципами. Таким образом, данное свойство не является сложным для реализации в сравнении со сложностью создания самой структуры сильного ИИ и скорее всего будет реализовано. Действительной проблемой будет содержательная сторона «моральных норм» и «норм поведения», которые всегда формулируются абстрактно и требуют интерпретации практически в каждом конкретном случае, а также с неизбежностью меняется во времени. Кроме того, существуют различные формы «морали». В этом плане запрограммировать «моральное поведение» сложно, только если мы будем способны задать ИИ задачу самому принять решение о целесообразности и ценности действия на основе известной ему информации.

В результате анализа возможности или невозможности ИИ обладать свойствами, необходимыми для его определения как сильного, можно сделать вывод: поскольку все свойства являются реализуемыми с дальнейшим развитием технологий, создание сильного искусственного интеллекта возможно.

Список литературы

1. Серл Д. Разум мозга - компьютерная программа? // В мире науки. -1990. - № 3 [Электронный ресурс]. - URL: http://www.raai.org/library/books/ sirl/ai.htm (дата обращения: 12.03.2016).

2. Turing A. Computing machinery and intelligence // Mind. - 1950. - No. 59. -P. 433-460, available at: http://www.loebner.net/Prizef/Turing-Article.html (accessed 12 March 2016).

3. Copeland J. What is Artificial Intelligence? Available at: http://www.alantu-ring.net/turing_archive/pages/Reference%20Articles/what_is_AI/What%20is%20AI 09.html (accessed 12 March 2016).

4. Искусственный интеллект Google Deep-G самостоятельно достиг совершенства в простых компьютерных играх [Электронный ресурс]. - URL: http://www.dailytechinfo.org/infotech/6773-iskusstvennyy-intellekt-google-deep-g-sa-mostoyatelno-dostig-sovershenstva-v-prostyh-kompyuternyh-igrah.html (дата обращения: 12.03.2016).

5. Искусственный интеллект суперкомпьютера Baidu побил рекорд Google по качеству распознавания изображений [Электронный ресурс]. - URL: http://www.dailytechinfo.org/infotech/7011-iskusstvennyy-intellekt-superkompyutera-baidu-pobil-rekord-google-po-kachestvu-raspoznavaniya-izobrazheniy.html (дата обращения: 12.03.2016).

6. Искусственный интеллект становится шахматистом-мастером без применения «грубой силы» [Электронный ресурс]. - URL: http://www.dailytech-info.org/infotech/7384-iskusstvennyy-intellekt-stanovitsya-shahmatistom-masterom-bez-primeneniya-gruboy-sily.html (дата обращения: 12.03.2016).

7. Jackson J. IBM Watson Vanquishes Human Jeopardy Foes, available at: http://www.pcworld.com/article/219893/ibm_watson_vanquishes_human_jeopardy_ foes.html (accessed 12 March 2016).

8. Искусственный интеллект успешно справился со сдачей вступительных экзаменов в университет [Электронный ресурс]. - URL: http://www.daily-techinfo.org/infotech/7569-iskusstvennyy-intellekt-uspeshno-spravilsya-so-sdachey-vstupitelnyh-ekzamenov-v-universitet.html (дата обращения: 12.03.2016).

9. Искусственный интеллект суперкомпьютера Watson научился находить пути решения и обсуждать некоторые проблемы окружающего мира [Электронный ресурс]. - URL: http://www.dailytechinfo.org/infotech/7560-iskusstvennyy-intellekt-superkompyutera-watson-nauchilsya-nahodit-puti-resheniya-i-obsuzhdat-neko-torye-problemy-okruzhayuschego-mira.html (дата обращения: 12.03.2016).

10. Создана система искусственного интеллекта, способная самостоятельно сочинять интерактивные сюжеты [Электронный ресурс]. - URL: http://www.daily-techinfo.org/infotech/7352-sozdana-sistema-iskusstvennogo-intellekta-sposobnaya-sa-mostoyatelno-sochinyat-interaktivnye-syuzhety.html (дата обращения: 12.03.2016).

11. Создан программный алгоритм, самостоятельно разрабатывающий и планирующий эксперименты в области квантовой физики [Электронный ресурс]. -URL: http://www.dailytechinfo.org/infotech/7881-sozdan-programmnyy-algoritm-sa-mostoyatelno-razrabatyvayuschiy-i-planiruyuschiy-eksperimenty-v-oblasti-kvanto-voy-fiziki.html (дата обращения: 12.03.2016).

12. Робот Pepper обретет высокие интеллектуальные способности, благодаря интеграции с системой суперкомпьютера IBM Watson [Электронный ресурс]. -URL: http://www.dailytechinfo.org/main/7729-robot-pepper-obretet-vysokie-intellektu-alnye-sposobnosti-blagodarya-integracii-s-sistemoy-superkompyutera-ibm-watson.html (дата обращения: 12.03.2016).

13. Европейский союз начинает реализацию проекта Human Brain Project [Электронный ресурс]. - URL: http://www.dailytechinfo.org/infotech/5246-evro-peyskiy-soyuz-nachinaet-realizaciyu-proekta-human-brain-project.html (дата обращения: 12.03.2016).

14. Чипы-небоскребы позволят увеличить вычислительную мощность компьютеров в тысячу раз [Электронный ресурс]. - URL: http://www.daily-techinfo.org/infotech/7650-chipy-neboskreby-pozvolyat-uvelichit-vychislitelnuyu-mo-schnost-kompyuterov-v-tysyachu-raz.html (дата обращения: 12.03.2016).

15. Панов А. Технологическая сингулярность, теорема Пенроуза об искусственном интеллекте и квантовая природа сознания // Метафизика. - 2013. - № 3(9) [Электронный ресурс]. - URL: http://elibrary.ru/item.asp?id=23279603 (дата обращения: 12.03.2016).

16. Quixote - технология, способная снабдить искусственный интеллект общепринятыми моральными принципами, available at: http://www.daily-techinfo.org/infotech/7863-quixote-tehnologiya-sposobnaya-snabdit-iskusstvennyy-in-tellekt-obscheprinyatymi-moralnymi-principami.html (accessed 12 March 2016).

References

1. Serl D. Razum mozga - komp'juternaja programma? [Is the brain's mind a computer program?]. Vmire nauki, 1990, no. 3, available at: http://www.raai.org/library/ books/sirl/ai.htm (accessed 12 March 2016).

2. Turing A. Computing machinery and intelligence. Mind, 1950, no. 59, pp. 433-460, available at: http://www.loebner.net/Prizef/TuringArticle.html (accessed 12 March 2016).

3. Copeland J. What is Artificial Intelligence? Available at: http://www.alan-turing.net/turing_archive/pages/Reference%20Articles/what_is_AI/What%20is%20 AI09.html (accessed 12 March 2016).

4. Iskusstvennyi intellekt Google Deep-G samostoiatel'no dostig sovershenstva v prostykh komp'iuternykh igrakh [A.I. program teaches itself how to play video games], available at: http://www.dailytechinfo.org/infotech/6773-iskusstvennyy-intellekt-google-deep-g-samostoyatelno-dostig-sovershenstva-v-prostyh-kompyuternyh-igrah.html (accessed 12 March 2016).

5. Iskusstvennyi intellekt superkomp'iutera Baidu pobil rekord Google po kachestvu raspoznavaniia izobrazhenii [Baidu A.I. «supercomputer» breaks Google's image recognition record], avaiable at: http://www.dailytechinfo.org/infotech/7011-iskusstvennyy-intellekt-superkompyutera-baidu-pobil-rekord-google-po-kachestvu-ras-poznavaniya-izobrazheniy.html (accessed 12 March 2016).

6. Iskusstvennyi intellekt stanovitsia shakhmatistom-masterom bez primeneniia «gruboi sily» [Artificial intelligence is taking computer chess beyond brute force], available at: http://www.dailytechinfo.org/infotech/73 84-iskusstvennyy-intellekt-stanovitsya-shahmatistom-masterom-bez-primeneniya-gruboy-sily.html (accessed 12 March 2016).

7. Jackson J. IBM Watson Vanquishes Human Jeopardy Foes. Available at: http://www.pcworld.com/article/219893/ibm_watson_vanquishes_human_jeopardy_ foes.html (accessed 12 March 2016).

8. Iskusstvennyi intellekt uspeshno spravilsia so sdachei vstupitel'nykh ekzamenov v universitet [Artificial intelligence has successfully coped with the entrance exams to the university], available at: http://www.dailytechinfo.org/infotech/7569-iskusstvennyy-intellekt-uspeshno-spravilsya-so-sdachey-vstupitelnyh-ekzamenov-v-universitet.html (accessed 12 March 2016).

9. Iskusstvennyi intellekt superkomp'iutera Watson nauchilsia nakhodit' puti resheniia i obsuzhdat' nekotorye problemy okruzhaiushchego mira [IBM's Watson now «chats» about world's problems], available at: http://www.dailytechinfo.org/in-fotech/7560-iskusstvennyy-intellekt-superkompyutera-watson-nauchilsya-nahodit-puti-resheniya-i-obsuzhdat-nekotorye-problemy-okruzhayuschego-mira.html (accessed 12 March 2016).

10. Sozdana sistema iskusstvennogo intellekta, sposobnaia samostoiatel'no sochiniat' interaktivnye siuzhety [A system of artificial intelligence, able to compose their own interactive stories], available at: http://www.dailytechinfo.org/infotech/7352-sozdana-sistema-iskusstvennogo-intellekta-sposobnaya-samostoyatelno-sochinyat-in-teraktivnye-syuzhety.html (accessed 12 March 2016).

11. Sozdan programmnyi algoritm, samostoiatel'no razrabatyvaiushchii i planiruiushchii eksperimenty v oblasti kvantovoi fiziki [Quantum experiments designed by machines], available at: http://www.dailytechinfo.org/infotech/7881-sozdan-programmnyy-algoritm-samostoyatelno-razrabatyvayuschiy-i-planiruyuschiy-eksperi-menty-v-oblasti-kvantovoy-fiziki.html (accessed 12 March 2016).

12. Robot Pepper obretet vysokie intellektual'nye sposobnosti, blagodaria integratsii s sistemoi superkomp'iutera IBM Watson [IBM's Watson will morph polite Pepper into an ultra-intelligent evil genius], available at: http://www.dailytech-info.org/main/7729-robot-pepper-obretet-vysokie-intellektualnye-sposobnosti-blago-darya-integracii-s-sistemoy-superkompyutera-ibm-watson.html (accessed 12 March 2016).

13. Evropeiskii soiuz nachinaet realizatsiiu proekta Human Brain Project [The Human Brain project begins], available at: http://www.dailytechinfo.org/infotech/ 5246-evropeyskiy-soyuz-nachinaet-realizaciyu-proekta-human-brain-project.html (accessed 12 March 2016).

14. Chipy-neboskreby pozvoliat uvelichit' vychislitel'nuiu moshchnost' komp'iuterov v tysiachu raz [The «skyscraper chip» that could boost the power of computers by a thousand], available at: http://www.dailytechinfo.org/infotech/7650-chipy-neboskreby-pozvolyat-uvelichit-vychislitelnuyu-moschnost-kompyuterov-v-tysyachu-raz.html (accessed 12 March 2016).

15. Panov A. Tekhnologicheskaia singuliarnost', teorema Penrouza ob iskusstvennom intellekte i kvantovaia priroda soznaniia [The technological singularity, Penrose theorem about artificial intelligence and quantum nature of consciosness]. Metafizika, 2013, no. 3(9), available at: http://elibrary.ru/item.asp?id=23279603 (accessed 12 March 2016).

16. Quixote - tehnologija, sposobnaja snabdit' iskusstvennyj intellekt obshheprinjatymi moral'nymi principami [Quixote - technology that can provide artificial intelligence generally accepted moral principles], available at: http://www.daily-techinfo.org/infotech/7863-quixote-tehnologiya-sposobnaya-snabdit-iskusstvennyy-in-tellekt-obscheprinyatymi-moralnymi-principami.html (accessed 12 March 2016).

Получено 19.05.2016