Искусственный интеллект фокусируется на создании машин, способных выполнять задачи, которые, как обычно считается, требуют человеческого интеллекта.
Определение искусственного интеллекта
Искусственный интеллект (ИИ) — это технология, которая позволяет машинам имитировать человеческий интеллект и когнитивные способности. ИИ может использоваться для принятия решений, решения проблем и выполнения задач, которые обычно выполняют люди.
Хотя ИИ является междисциплинарной наукой с множеством подходов, достижения в области машинного обучения и глубокого обучения в частности меняют практически каждую отрасль, делая ИИ все более неотъемлемой частью повседневной жизни.
Что такое искусственный интеллект?
Искусственный интеллект относится к компьютерным системам, которые способны выполнять задачи, традиционно связанные с человеческим интеллектом, такие как составление прогнозов, идентификация объектов, интерпретация речи и генерация естественного языка. Системы ИИ учатся делать это, обрабатывая огромные объемы данных и ища закономерности для моделирования в собственном принятии решений. Во многих случаях люди будут контролировать процесс обучения ИИ, поддерживая хорошие решения и препятствуя плохим, но некоторые системы ИИ предназначены для обучения без надзора.
Со временем системы ИИ улучшают свою производительность при выполнении определенных задач, что позволяет им адаптироваться к новым входным данным и принимать решения без явного программирования со стороны человека. По сути, смысл искусственного интеллекта заключается в обучении машин думать и учиться как люди с целью автоматизации работы и более эффективного решения проблем.
Как работает ИИ?
Системы искусственного интеллекта работают, используя алгоритмы и данные. Сначала собирается огромный объем данных и применяется к математическим моделям или алгоритмам, которые используют информацию для распознавания закономерностей и составления прогнозов в процессе, известном как обучение. После обучения алгоритмов их развертывают в различных приложениях, где они непрерывно обучаются и адаптируются к новым данным. Это позволяет системам ИИ выполнять сложные задачи, такие как распознавание изображений, обработка языка и анализ данных, с большей точностью и эффективностью с течением времени.
Машинное обучение
Основной подход к построению систем ИИ — машинное обучение (ML), где компьютеры обучаются на больших наборах данных, выявляя закономерности и взаимосвязи в данных. Алгоритм машинного обучения использует статистические методы, чтобы помочь себе «научиться» постепенно улучшать выполнение задачи, не обязательно будучи запрограммированным на эту конкретную задачу. Он использует исторические данные в качестве входных данных для прогнозирования новых выходных значений. Машинное обучение состоит как из контролируемого обучения (где ожидаемый выход для входных данных известен благодаря маркированным наборам данных), так и из неконтролируемого обучения (где ожидаемые выходы неизвестны из-за использования немаркированных наборов данных).
Нейронные сети
Машинное обучение обычно выполняется с использованием нейронных сетей, серии алгоритмов, которые обрабатывают данные, имитируя структуру человеческого мозга. Эти сети состоят из слоев взаимосвязанных узлов, или «нейронов», которые обрабатывают информацию и передают ее друг другу. Регулируя силу связей между этими нейронами, сеть может научиться распознавать сложные закономерности в данных, делать прогнозы на основе новых входных данных и даже учиться на ошибках. Это делает нейронные сети полезными для распознавания изображений, понимания человеческой речи и перевода слов между языками.
Глубокое обучение
Глубокое обучение является важным подмножеством машинного обучения. Оно использует тип искусственной нейронной сети, известной как глубокие нейронные сети, которые содержат ряд скрытых слоев, через которые обрабатываются данные, позволяя машине «углубляться» в своем обучении и распознавать все более сложные шаблоны, создавая связи и взвешивая входные данные для достижения наилучших результатов. Глубокое обучение особенно эффективно в таких задачах, как распознавание изображений и речи, а также обработка естественного языка, что делает его важнейшим компонентом в разработке и продвижении систем ИИ.
Обработка естественного языка
Обработка естественного языка (NLP) включает в себя обучение компьютеров понимать и воспроизводить письменный и устный язык так же, как люди. NLP объединяет компьютерную науку, лингвистику, машинное обучение и концепции глубокого обучения, чтобы помочь компьютерам анализировать неструктурированные текстовые или голосовые данные и извлекать из них соответствующую информацию. NLP в основном занимается распознаванием речи и генерацией естественного языка и используется для таких случаев, как обнаружение спама и в виртуальных помощниках.
Компьютерное зрение
Компьютерное зрение — еще одно распространенное применение методов машинного обучения, где машины обрабатывают изображения, видео и визуальные медиа и извлекают из них полезную информацию. Глубокое обучение и сверточные нейронные сети используются для разбиения изображений на пиксели и их соответствующей маркировки, что помогает компьютерам различать визуальные формы и узоры. Компьютерное зрение используется для распознавания изображений, классификации изображений и обнаружения объектов, а также выполняет такие задачи, как распознавание и обнаружение лиц в беспилотных автомобилях и роботах.
Почему важен искусственный интеллект?
Искусственный интеллект стремится предоставить машинам возможности обработки и анализа, аналогичные возможностям человека, что делает ИИ полезным аналогом людей в повседневной жизни. ИИ способен интерпретировать и сортировать данные в масштабе, решать сложные проблемы и автоматизировать различные задачи одновременно, что может сэкономить время и заполнить операционные пробелы, упущенные людьми.
ИИ служит основой компьютерного обучения и используется практически во всех отраслях — от здравоохранения и финансов до производства и образования — помогая принимать решения на основе данных и выполнять повторяющиеся или требующие больших вычислительных затрат задачи.
Многие существующие технологии используют искусственный интеллект для расширения возможностей. Мы видим это в смартфонах с помощниками ИИ, платформах электронной коммерции с системами рекомендаций и автомобилях с возможностями автономного вождения. ИИ также помогает защищать людей, пилотируя системы обнаружения мошенничества онлайн и роботов для опасных работ, а также возглавляя исследования в области здравоохранения и климатических инициатив.
Типы искусственного интеллекта
Искусственный интеллект можно классифицировать несколькими способами.
Сильный ИИ против слабого ИИ
ИИ можно разделить на две большие категории: слабый ИИ и сильный ИИ.
Слабый ИИ (или узкий ИИ) относится к ИИ, который автоматизирует определенные задачи. Обычно он превосходит людей, но действует в ограниченном контексте и применяется к узко определенной проблеме. На данный момент все системы ИИ являются примерами слабого ИИ, начиная от спам-фильтров входящих сообщений электронной почты и заканчивая рекомендательными системами и чат-ботами.
Сильный ИИ (или общий ИИ), часто называемый общим искусственным интеллектом (AGI), является гипотетическим эталоном, на котором ИИ мог бы обладать человеческим интеллектом и адаптивностью, решая проблемы, для решения которых он никогда не был обучен. AGI на самом деле пока не существует и неясно, появится ли он когда-нибудь.
4 вида ИИ
ИИ можно разделить на четыре основных типа: реактивные машины, машины с ограниченной памятью, машины с теорией разума и машины с самосознанием.
Реактивные машины воспринимают мир перед собой и реагируют. Они могут выполнять определенные команды и запросы, но не могут хранить память или полагаться на прошлый опыт для принятия решений в реальном времени. Это делает реактивные машины полезными для выполнения ограниченного числа специализированных задач. Примерами служат рекомендательный движок Netflix и Deep Blue от IBM (используется для игры в шахматы).
ИИ с ограниченной памятью может хранить предыдущие данные и прогнозы при сборе информации и принятии решений. По сути, он смотрит в прошлое в поисках подсказок, чтобы предсказать, что может произойти дальше. ИИ с ограниченной памятью создается, когда команда непрерывно обучает модель тому, как анализировать и использовать новые данные, или создается среда ИИ, чтобы модели можно было автоматически обучать и обновлять. Примерами служат ChatGPT и беспилотные автомобили.
Теория разума — это тип искусственного интеллекта, который на самом деле пока не существует, но он описывает идею системы искусственного интеллекта, которая может воспринимать и понимать человеческие эмоции, а затем использовать эту информацию для прогнозирования будущих действий и самостоятельного принятия решений.
Самоосознающий ИИ относится к искусственному интеллекту, который обладает самосознанием или чувством себя. Этот тип ИИ в настоящее время не существует. Однако в теории самоосознающий ИИ обладает сознанием, подобным человеческому и понимает свое собственное существование в мире, а также эмоциональное состояние других.
Преимущества ИИ
ИИ полезен для автоматизации повторяющихся задач, решения сложных проблем, снижения человеческого фактора и многого другого.
Автоматизация повторяющихся задач
Повторяющиеся задачи, такие как ввод данных и работа на заводе, а также разговоры по обслуживанию клиентов, можно автоматизировать с помощью технологии ИИ. Это позволяет людям сосредоточиться на других приоритетах.
Решение сложных проблем
Способность ИИ обрабатывать большие объемы данных одновременно позволяет ему быстро находить закономерности и решать сложные задачи, которые могут оказаться слишком сложными для людей, например, прогнозирование финансовых перспектив или оптимизация энергетических решений.
Улучшение клиентского опыта
ИИ можно применять посредством персонализации пользователей, чат-ботов и автоматизированных технологий самообслуживания, что делает взаимодействие с клиентами более удобным и повышает уровень удержания клиентов для предприятий.
Развитие здравоохранения и медицины
ИИ способствует развитию здравоохранения за счет ускорения медицинской диагностики, открытия и разработки лекарственных препаратов, а также внедрения медицинских роботов в больницах и медицинских центрах.
Сокращение человеческого фактора
Способность быстро определять взаимосвязи в данных делает ИИ эффективным средством обнаружения ошибок или аномалий среди массивов цифровой информации, в целом снижая вероятность человеческих ошибок и обеспечивая точность.
Недостатки ИИ
Хотя искусственный интеллект имеет свои преимущества, эта технология также сопряжена с рисками и потенциальными опасностями, которые следует учитывать.
Смещение рабочих мест
Способность ИИ автоматизировать процессы, быстро генерировать контент и работать в течение длительных периодов времени может означать сокращение рабочих мест для людей.
Предвзятость и дискриминация
Модели ИИ могут обучаться на данных, отражающих предвзятые человеческие решения, что приводит к получению результатов, которые являются предвзятыми или дискриминационными по отношению к определенным демографическим группам.
Галлюцинации
Системы искусственного интеллекта могут непреднамеренно «галлюцинировать» или выдавать неточные результаты, если они обучены на недостаточных или предвзятых данных, что приводит к генерации ложной информации.
Проблемы конфиденциальности
Данные, собираемые и хранимые системами ИИ, могут собираться и храниться без согласия или ведома пользователя, а в случае утечки данных к ним могут получить доступ даже неавторизованные лица .
Отсутствие объяснимости
Системы ИИ могут разрабатываться непрозрачным или неинклюзивным образом, что приводит к отсутствию объяснений потенциально опасных решений ИИ, а также к негативному влиянию на пользователей и предприятия.
Экологические расходы
Крупномасштабные системы искусственного интеллекта могут потреблять значительное количество энергии для работы и обработки данных, что приводит к увеличению выбросов углерода и потребления воды.
Применение искусственного интеллекта
Искусственный интеллект применяется во многих отраслях, в конечном итоге помогая оптимизировать процессы и повысить эффективность бизнеса.
Здравоохранение
ИИ используется в здравоохранении для повышения точности медицинских диагнозов, содействия исследованиям и разработке лекарств, управления конфиденциальными данными здравоохранения и автоматизации онлайн-опыта пациентов. Он также является движущим фактором для медицинских роботов, которые работают для предоставления вспомогательной терапии или руководства хирургами во время хирургических процедур.
Розничная торговля
ИИ в розничной торговле усиливает клиентский опыт, обеспечивая персонализацию пользователя, рекомендации по продуктам, помощников по покупкам и распознавание лиц для платежей. Для розничных торговцев и поставщиков ИИ помогает автоматизировать розничный маркетинг, выявлять поддельные продукты на торговых площадках, управлять запасами продуктов и извлекать онлайн-данные для выявления тенденций продуктов.
Обслуживание клиентов
В сфере обслуживания клиентов ИИ обеспечивает более быструю и персонализированную поддержку. Чат-боты и виртуальные помощники на базе ИИ могут обрабатывать стандартные запросы клиентов, предоставлять рекомендации по продуктам и устранять распространенные неполадки в режиме реального времени. А с помощью обработки естественного языка системы ИИ могут понимать и отвечать на запросы клиентов более по-человечески, повышая общую удовлетворенность и сокращая время отклика.
Производство
ИИ в производстве может сократить ошибки сборки и время производства, одновременно повышая безопасность работников. Системы ИИ могут контролировать производственные цеха, чтобы выявлять инциденты, отслеживать контроль качества и прогнозировать потенциальные отказы оборудования. ИИ также управляет заводскими и складскими роботами , которые могут автоматизировать производственные процессы и выполнять опасные задачи.
Финансы
Финансовая индустрия использует ИИ для обнаружения мошенничества в банковской деятельности, оценки финансового кредитного состояния, прогнозирования финансовых рисков для предприятий, а также для управления торговлей акциями и облигациями на основе рыночных закономерностей. ИИ также внедряется в финтех и банковские приложения, работая над персонализацией банковских услуг и предоставлением круглосуточной поддержки клиентов.
Маркетинг
В маркетинговой индустрии ИИ играет решающую роль в повышении вовлеченности клиентов и проведении более целевых рекламных кампаний. Расширенная аналитика данных позволяет маркетологам глубже понять поведение, предпочтения и тенденции клиентов, в то время как генераторы контента ИИ помогают им создавать более персонализированный контент и рекомендации в масштабе. ИИ также можно использовать для автоматизации повторяющихся задач, таких как email-маркетинг и управление социальными сетями.
Игровая индустрия
Разработчики видеоигр применяют ИИ, чтобы сделать игровой процесс более захватывающим. Неигровые персонажи (NPC) в видеоиграх используют ИИ, чтобы соответствующим образом реагировать на взаимодействие с игроком и окружающую среду, создавая игровые сценарии, которые могут быть более реалистичными, интересными и уникальными для каждого игрока.
Военное применение
ИИ помогает военным на поле боя и за его пределами, будь то ускоренная обработка данных военной разведки, обнаружение кибератак или автоматизация военного оружия, оборонительных систем и транспортных средств. В частности, беспилотники и роботы могут быть оснащены ИИ, что делает их пригодными для автономного ведения боя или поисково-спасательных операций.
Примеры искусственного интеллекта
Конкретные примеры ИИ включают в себя:
Генеративные инструменты искусственного интеллекта
Генеративные инструменты ИИ, иногда называемые чат-ботами ИИ, включая ChatGPT, Gemini , Claude и Grok, используют искусственный интеллект для создания письменного контента в различных форматах: от эссе до кода и ответов на простые вопросы.
Умные помощники
Персональные помощники на основе искусственного интеллекта, такие как Alexa и Siri, используют обработку естественного языка, чтобы получать инструкции от пользователей для выполнения различных «умных задач ». Они могут выполнять такие команды, как установка напоминаний, поиск информации в Интернете или выключение света на кухне.
Беспилотные автомобили
Беспилотные автомобили являются ярким примером глубокого обучения, поскольку они используют глубокие нейронные сети для обнаружения объектов вокруг себя, определения расстояния до других автомобилей, распознавания сигналов светофора и многого другого.
Носимые устройства
Многие носимые датчики и устройства, используемые в здравоохранении, применяют глубокое обучение для оценки состояния здоровья пациентов, включая уровень сахара в крови, артериальное давление и частоту сердечных сокращений. Они также могут выводить закономерности из предыдущих медицинских данных пациента и использовать их для прогнозирования любых будущих состояний здоровья.
Визуальные фильтры
Фильтры, используемые в социальных сетях, таких как TikTok и Snapchat, используют алгоритмы для различения объекта изображения и фона, отслеживания движений лица и корректировки изображения на экране в зависимости от действий пользователя.
Расцвет генеративного ИИ
Генеративный ИИ описывает системы искусственного интеллекта, которые могут создавать новый контент — например, текст, изображения, видео или аудио — на основе заданного пользовательского запроса. Для работы генеративная модель ИИ получает массивные наборы данных и обучается выявлять закономерности в них, а затем генерирует выходные данные, которые напоминают эти обучающие данные.
Генеративный ИИ приобрел огромную популярность за последние несколько лет, особенно с появлением чат-ботов и генераторов изображений. Эти виды инструментов часто используются для создания письменных текстов, программного кода, цифрового искусства и дизайна объектов, и они используются в таких отраслях, как маркетинг, развлечения, потребительские товары и производство.
Однако генеративный ИИ имеет свои проблемы. Например, его можно использовать для создания фейкового контента и дипфейков , которые могут распространять дезинформацию и подрывать общественное доверие. А некоторые материалы, созданные ИИ, могут потенциально нарушать авторские права и права интеллектуальной собственности людей .
Регулирование ИИ
Поскольку ИИ становится все более сложным и мощным, законодатели по всему миру стремятся регулировать его использование и развитие.
Первый важный шаг по регулированию ИИ был сделан в 2024 году в Европейском союзе с принятием всеобъемлющего Закона об искусственном интеллекте, цель которого — гарантировать, что системы ИИ, развернутые там, будут «безопасными, прозрачными, отслеживаемыми, недискриминационными и экологически чистыми». Такие страны, как Китай и Бразилия, также предприняли шаги по регулированию искусственного интеллекта.
Между тем, регулирование ИИ в Соединенных Штатах все еще находится в стадии разработки. Администрация президента Байдена ввела не подлежащий исполнению Билль о правах ИИ в 2022 году, а затем Указ о безопасном, надежном и заслуживающем доверия ИИ в 2023 году, который направлен на регулирование отрасли ИИ, сохраняя при этом статус страны как лидера в этой отрасли. Конгресс предпринял несколько попыток установить более надежное законодательство, но в значительной степени потерпел неудачу, не оставив никаких законов, которые конкретно ограничивают использование ИИ или регулируют его риски. На данный момент все законодательство об ИИ в Соединенных Штатах существует только на уровне штатов.
Будущее искусственного интеллекта
Будущее искусственного интеллекта открывает огромные перспективы, с потенциалом революционизировать отрасли, улучшить человеческие возможности и решать сложные проблемы. Его можно использовать для разработки новых лекарств, оптимизации глобальных цепочек поставок и питания передовых роботов — преобразуя наш образ жизни и работы.
Заглядывая вперед, одним из следующих больших шагов для искусственного интеллекта является выход за рамки слабого или узкого ИИ и достижение общего искусственного интеллекта (AGI). С AGI машины смогут думать, учиться и действовать так же, как люди, стирая грань между органическим и машинным интеллектом. Это может проложить путь к повышению автоматизации и возможностей решения проблем в медицине, производстве, транспорте и многом другом, а также к разумному ИИ в будущем. В эссе 2024 года о перспективах технологии генеральный директор Anthropic Дарио Амодеи предполагает, что мощный ИИ может ускорить инновации в биологических науках в десять раз, позволяя проводить большее количество экспериментов в любой момент времени и сокращая разрыв между новыми открытиями и последующими исследованиями, основанными на этих открытиях.
С другой стороны, растущая сложность ИИ также вызывает опасения по поводу возросшей потери рабочих мест, широко распространенной дезинформации и потери конфиденциальности. И сохраняются вопросы о возможности ИИ превзойти человеческое понимание и интеллект — явление, известное как технологическая сингулярность, которое может привести к непредсказуемым рискам и возможным моральным дилеммам.
На данный момент общество в основном рассчитывает на федеральные и корпоративные правила в сфере ИИ, которые помогут определить будущее этой технологии.
История ИИ
Искусственный интеллект как концепция начал развиваться в 1950-х годах, когда ученый-компьютерщик Алан Тьюринг опубликовал статью 1950 года «Вычислительная техника и интеллект», в которой ставился вопрос о том, могут ли машины мыслить и как можно проверить интеллект машины. Эта статья заложила основу для исследований и разработок в области ИИ и стала первым предложением теста Тьюринга — метода, используемого для оценки интеллекта машин. Термин «искусственный интеллект» был придуман в 1956 году учеными-компьютерщиками Джоном Маккарти, Марвином Мински, Натаниэлем Рочестером и Клодом Э. Шенноном на академической конференции в Дартмутском колледже.
После конференции в Дартмутском колледже и на протяжении 1970-х годов интерес к исследованиям ИИ рос со стороны академических учреждений и финансирования со стороны правительства США. Инновации в вычислительной технике позволили создать несколько основ ИИ в это время, включая машинное обучение, нейронные сети и обработку естественного языка.
Несмотря на свои достижения, технологии ИИ со временем стало сложнее масштабировать, чем ожидалось, интерес к ним и финансирование снизились, что привело к первой зиме ИИ до 1980-х годов.
В середине 1980-х годов интерес к ИИ вновь пробудился, поскольку компьютеры стали мощнее, глубокое обучение стало популярным и были введены «экспертные системы» на базе ИИ. Однако из-за усложнения новых систем и неспособности существующих технологий поспевать за ними, наступила вторая зима ИИ, которая продолжалась до середины 1990-х годов.
К середине 2000-х годов инновации в вычислительной мощности, больших данных и передовых методах глубокого обучения устранили предыдущие препятствия ИИ, что позволило добиться дальнейших прорывов в области ИИ. Современные технологии ИИ, такие как виртуальные помощники, беспилотные автомобили и генеративный ИИ, начали выходить в мейнстрим в 2010-х годах, сделав ИИ тем, чем он является сегодня.
Часто задаваемые вопросы
Кто является создателем/основателем искусственного интеллекта?
Джон Маккарти и Алан Тьюринг широко считаются основателями искусственного интеллекта. Тьюринг представил концепцию ИИ и тест Тьюринга в своей статье 1950 года «Вычислительная техника и интеллект», где он исследовал возможность машин проявлять интеллект, подобный человеческому, и предложил метод оценки этих способностей. Маккарти помог ввести термин «искусственный интеллект» в 1956 году и провел основополагающие исследования в этой области.
Когда был изобретен/создан искусственный интеллект?
Концепция искусственного интеллекта зародилась в 1950 году с выходом статьи Алана Тьюринга «Вычислительная техника и интеллект». Термин «искусственный интеллект» был придуман в 1956 году.
Как работает ИИ?
ИИ работает над имитацией человеческого интеллекта, используя алгоритмы для анализа больших объемов данных, выявления закономерностей данных и принятия решений на основе этих закономерностей. Обучаясь на определенных данных, системы ИИ «учатся» определять взаимосвязи в данных и могут адаптироваться по мере того, как они подвергаются воздействию новой информации с течением времени.
Как сегодня используется ИИ?
ИИ используется для работы виртуальных помощников, персонализированного контента и рекомендаций по продуктам, генераторов изображений, чат-ботов, беспилотных автомобилей, систем распознавания лиц и многого другого.
Что такое генеративный ИИ?
Генеративный ИИ относится к системе искусственного интеллекта, которая может создавать новый контент (например, текст, изображения, аудио или видео) на основе пользовательских подсказок. Генеративный ИИ является основой популярных чат-ботов, таких как ChatGPT, Gemini и Claude, и может использоваться для мгновенного создания письменных копий, отчетов, кода, цифровых изображений, музыки и других медиа.