– метазнания, дающие представление о других типах знаний, которые подходят для решения проблемы. Это «знания о знании», о том, как оно устроено и структурировано; «знания о получении знаний», т. е. приемы и методы познания (когнитивные умения) и оценка возможностей работы с ним. Иными словами, метазнания объединяют знания о способах использования знаний и знания о свойствах знаний. Задача применения метазнаний состоит в повышении эффективности решения проблем посредством правильного процесса рассуждения;

– структурные знания, связанные с информацией, основанной на правилах, наборах, концепциях и отношениях. Они представляют собой информацию, необходимую для разработки структур знаний и общей ментальной модели проблемы.

Архитекторы систем представления данных используют следующие логические структуры: списки и деревья для выстраивания иерархических знаний; семантические сети – схемы, применяемые для демонстрации здравого смысла или стереотипных знаний; скрипты – для описания события. Методология представления и использования знаний нашла широкое распространение в процессе развития экспертных систем – программного обеспечения, способного перенять у человека экспертизу в узких предметных областях, а также выступает сквозной низкоуровневой методологией, обеспечивающей возможность архитектурного планирования систем ИИ и баз знаний.

Области применения искусственного интеллекта. Работа с естественными языками и голосовые помощники. Обработка естественного языка (Natural Language Processing, NLP) является областью применения ИИ, которая занимается взаимодействием между компьютерами и людьми и использует естественный язык человека. Это направление, объединяющее ИИ и математическую лингвистику, изучает проблемы компьютерного анализа и синтеза естественных языков. Анализ в данном контексте означает возможность читать, распознавать, понимать и расшифровывать человеческие языки в целях выявления смысла передаваемой информации; синтез – способность генерировать текст с учетом грамматических и семантических правил естественного языка. Решение этих проблем позволит создать удобную форму взаимодействия компьютера и человека.

Типовое взаимодействие человека с компьютером на основе NLP выглядит следующим образом:

– человек что-либо произносит на естественном (человеческом) языке в микрофон компьютера;

– компьютер записывает звук;

– записанная аудиоинформация распознается и преобразуется в текст;

– данные текста обрабатываются интеллектуальными системами с учетом смысла сказанного и ответ выдается в форме цифровых данных;

– обработанные данные преобразуются в аудиоформат;

– компьютер воспроизводит аудиофайл.

Обработка естественного языка служит основой для многих прикладных программных приложений:

– приложений языкового перевода, например Google Translate или Yandex Переводчик;

– текстовые процессоры для проверки грамматической точности текстов, такие как Microsoft Word или Grammarly;

– приложения интерактивного голосового ответа, используемые в центрах обработки вызовов для ответа на запросы определенных пользователей;

– голосовые помощники, такие как Google Assistant, Siri, Cortana и Alexa;

– телефонные роботы для голосовой навигации по сервисам и автоматических голосовых уведомлений.

Некоторые системы способны не только распознавать человеческую речь, но и давать оценку – «тональность» высказываний, которая показывает эмоциональное состояние человека. Прикладное применение имеют также такие задачи, как идентификация человека по голосу и характерным речевым оборотам, определение числа участвующих в дискуссии людей и степени удовлетворенности полученным ответом.

Робототехника и искусственный интеллект. Робототехника и ИИ представляют собой наиболее перспективную комбинацию для автоматизации задач, не входящих в первичные заводские настройки роботизированной техники. В последние годы ИИ все больше распространяется в роботизированных решениях, обеспечивая гибкость и возможность обучения там, где раньше использовались неизменяемые производственные настройки. Широко задействованы роботизированные системы с ИИ-управлением на производственных предприятиях:

Сборочный роботизированный ИИ в сочетании с передовыми системами компьютерного зрения помогает в корректировке движений и манипуляций робота в режиме реального времени. Подобные системы применяются на сложных производственных участках и отраслях, например в аэрокосмической промышленности. ИИ также обеспечивает возможность роботизированной системе обучаться и автоматически определять, какие пути лучше всего подходят для конкретных процессов непосредственно в процессе его работы.

Упаковочные роботы. Роботизированные системы часто используют ИИ для более быстрой, дешевой и точной упаковки. ИИ помогает определять и сохранять оптимальные паттерны движения манипуляторов, которые совершает роботизированная система. В то же время постоянно совершенствует их, что делает пусконаладку и перенастройку роботизированных систем доступной пользователю без технической квалификации.

Обслуживание клиентов. В настоящее время роботы обслуживают клиентов в розничных магазинах, больницах и отелях по всему миру. Некоторых из этих роботов используют возможности обработки естественного языка для взаимодействия с клиентами. Чем больше эти системы взаимодействуют, «общаются» с людьми, тем качественней становится их работа. Развитие обеспечивается имплементированной системой самообучения.

Робототехника с открытым исходным кодом – часть роботизированных систем, которые в настоящее время представлены на рынке, поставляются как системы с открытым исходным кодом и возможностями ИИ. Благодаря этому пользователи могут перепрограммировать (за счет доступа к открытому коду алгоритмов) и научить (за счет функционала ИИ) своих роботов выполнять пользовательские задачи в зависимости от окружения и конкретного применения, например, на малых сельскохозяйственных предприятиях в которых необходимо выполнять множество разнообразных типовых операций. Совместное использование робототехники с открытым исходным кодом и систем ИИ является одним из основных трендов развития робототехники.

Проблематика безопасности использования систем искусственного интеллекта. Широкое проникновение систем машинного обучения обусловливается высокой эффективностью их использования и фактом свершившейся Четвертой промышленной революции. Совершенствуется автоматизация и интеллектуализация бизнес-процессов, технологические решения, совершенствуются роботы, функционирующие на базе систем искусственного интеллекта (ИИ). Все большее количество операций выполняется и решений принимается автоматически.

За счет этого расширяются возможности для киберпреступников атаковать информационные системы, использовать их в противоправных целях, что зачастую наносит вред жизни, здоровью, финансовый и другие виды ущерба. Если раньше хакеры ставили себе целью украсть данные с персонального компьютера или списать деньги с личного банковского счета, то в настоящее время глубокая цифровизация промышленности, транспортной и коммуникационной отраслей открывает новые возможности для деятельности злоумышленников. Одним из направлений атак стали системы ИИ, особенно уязвимые в случае наличия открытого доступа к их базовым алгоритмам и логике их работы.

Угрозы безопасности систем искусственного интеллекта.

В транспортной отрасли. Злоумышленники могут нарушать штатную работу автономных транспортных средств посредством провокаций приводящих к некорректной реакции транспорта на знаки ограничения проезда или скорости. Исследовательские проекты и эксперименты доказывают, что такие атаки не сложны для злоумышленников. К началу 2019 г. было опубликовано более 100 научных работ, в которых показаны разнообразные способы атак, имеющих целью вызвать ошибки системы распознавания изображений. Например: если маленький, трудноразличимый человеком стикер наклеить на дорожный знак система ИИ будет воспринимать его как другой знак, что при специальном выборе места атаки может спровоцировать аварию. За счет выявления уязвимости алгоритма ИИ и не сложного механизма ее реализации появляются угрозы не только для информационной системы, но и для жизни и здоровья людей.