Искусственный интеллект — что это такое простыми словами, в каких сферах онлайн и оффлайн пространства используется ИИ

Здравствуйте, уважаемые читатели блога Goldbusinessnet.com. Планомерное развитие современных технологий предоставляет нам все большие возможности как в повседневной жизни так и при решении специализированных задач.

Данное утверждение в полной мере можно отнести и к искусственному интеллекту. Эта технология постепенно на протяжении долгих лет внедрялась в нашу жизнь лучшими умами человечества.

Искусственный интеллект - передовая технология современности

Но лишь на современном этапе в результате постоянного развития ИИ достиг уровня, позволяющего широко применять его на практике в самых разнообразных областях (экономике, образовании, медицине и т.д.).

Давайте разберемся, что представляет из себя искусственный интеллект, насколько мощным потенциалом обладает и каково его будущее в ближайшей и долгосрочной перспективе. Ведь это существенно повлияет на нас и наших потомков.

Что такое искусственный интеллект

Даже среди авторитетных специалистов до сих пор нет полного согласия в том, каким должно быть корректное объяснение для данного термина. Но это вполне объяснимо, потому как мы имеем дело с неординарным понятием, точно и в полном объеме описать которое не так-то просто. Вообще, существует несколько вариантов определения ИИ, но в качестве основного и общего можно принять следующее:

Искусственный интеллект — это созданная человеком система, способная решать задачи различной сложности и содержания при помощи алгоритмов, сходных с определенными процессами мышления, происходящими в человеческом мозге.

Таким образом констатируем, что искусственно созданные интеллектуальные системы в силу своих особенностей и базовых принципов предполагают наличие технологий, функционирующих по образу и подобию мозга человека.

Вся штука в том, что главный человеческий орган не изучен до сих пор в полном объеме. И вряд ли его структуру, биомеханику и происходящие внутри процессы удастся постичь в полной мере в ближайшее время, даже если будут полностью задействованы все имеющиеся ресурсы.

Ведь по сути человек изучает собственный мозг (и, как следствие, интеллект) его же в этом процессе и задействуя. Наверное, это одна из самых трудоемких задач. ИМХО.

Тем не менее, несмотря на все сложности в познании интеллекта как естественной биологической категории, успехи в этой сфере, особенно в последние годы, весьма впечатляющи. То же самое можно сказать и об искусственной модели (ИИ).

К слову, возьмем англоязычное выражение «artificial intelligence» (аббревиатура AI), широко используемое во всем мире и являющееся полновесным аналогом русского словосочетания «искусственный интеллект». Второе слово в разрезе нашей темы можно перевести как «способность рассуждать разумно», а вовсе не «интеллект» (для которого существует английское «intellect»). Это уже говорит о многообразии и сложности рассматриваемого нами сегодня понятия.

Аббревиатура AI

Тем более, что нет единого мнения о том, какие вообще мозговые процессы следует отнести к интеллектуальным. Хотя, без сомнения, определенные традиционные представления в этом отношении уже давно сложились.

Краткая история разработки и внедрения ИИ

Промежуток времени, в течение которого происходило более-менее активное развитие искусственного интеллекта, насчитывает несколько десятилетий. Можно выделить тезисно по пунктам наиболее значимые вехи на этом пути:

  1. Зарождение идеи (1940-е годы). В среде ученых появилось понятие «искусственный интеллект». Лучшие умы человечества начали задумываться о том, насколько реально разработать систему, которая бы функционировала по образу и подобию мозга человека, а также была бы максимально эффективной для решения важнейших задач в разных областях.
  2. Начальный этап развития (1950-е годы). Стали появляться первые программы, уже способные решать кое-какие задачи, пусть и в ограниченном диапазоне. На известной конференции, прошедшей в Дартмутском колледже в 1956 году и посвященной ИИ, были рассмотрены некоторые актуальные вопросы в этой области. После данного события термин «искусственный интеллект» получил широкое распространение.
  3. Эпоха экспертных систем (1960-1970-е годы), созданных на основе приобретенного опыта и тестовых разработок. Эти системы, в которых аккумулировались знания специалистов-экспертов, начали применять в некоторых важных сферах, таких, например, как медицина и юриспруденция.
  4. Появление символьного искусственного интеллекта (1980-1990-е годы). Это период активного использования методов, которые базировались на символьной обработке данных. Обогатился список областей, где были внедрены экспертные системы. Также был задан толчок к разработке систем распознавания речи и обработки языковых особенностей.
  5. Начало активного развития нейросетей (2000-е годы). ИНС, являющиеся моделью биологической нейронной сети в составе мозга человека, были постепенно внедрены на практике в некоторых областях.
  6. Расширение сфер применения ИИ (2010-е годы). Стремительное развитие информационных технологий позволило на порядок увеличить объем вычислительных операций и создать более сложные модели машинного обучения. Соответственно, новые системы искусственного интеллекта нашли практическое применение в автомобильной промышленности, здравоохранении, финансах и т.д., включая бизнес.
  7. Современный этап. Продолжается совершенствование форм ИИ, которым уже доступен анализ и самообучение на базе минимального количества входных данных. В сети интернет успешно работают нейронные сети, способные выдавать информацию не только в текстовом формате, но также в виде готовых изображений и даже видео!

Виды, типы и технологии AI

Современные системы ИИ (напомню, что в англоязычном варианте эта аббревиатура выглядит как AI) весьма многогранны. Об этом в том числе говорит тот факт, что существует сразу несколько признаков, по которым они классифицируются.

Нам для понимания сути достаточно будет парочки основных классификаций. Но прежде надо бы обратить внимание на методы, которые применяется в процессе обучения искусственного интеллекта. Ведь это довольно важная составляющая их эффективного использования. Итак, вот какие основные типы обучения существуют:

  • регламентированное. В этом случае система ИИ получает жесткие инструкции, которых она строго придерживается в текущем процессе вплоть до достижения конечного результата;
  • с помощью учителя. Искусственный интеллект обучается на базе стандартных образцов, в которых присутствуют входные и соответствующие им выходные данные. В итоге создается модель, с помощью которой AI сможет идентифицировать каждый раз новую входящую информацию и на ее основе выдавать корректный результат;
  • без учителя. Система получает только лишь входные данные. Она самостоятельно находит закономерности в шаблонах с тем, чтобы сделать выводы для генерирования выходящей информации;
  • с подкреплением. При применении этого типа обучения происходит взаимодействие системы со специализированной средой. Она учится на основе получаемых откликов (положительных и отрицательных) на результат своих действий. При этом ИИ благодаря заложенному в него алгоритму старается минимизировать ошибки и достигнуть максимальной эффективности.

Ну а теперь вернемся непосредственно к классификации AI (artificial intelligence) и посмотрим на стандартный вариант, где вид системы определяется спецификой и сложностью решаемых задач:

  • реактивный искусственный интеллект. Быстро реагирует на входные данные, связанные с конкретной ситуацией, но не имеет объемной памяти и не способен обучаться на основе опыта. Нередко применяется в системах компьютерного зрения и в случаях, когда необходима оперативная реакция на внешние события;
  • с ограниченной памятью. Думаю, название вида говорит само за себя. Такой AI может хранить данные, касающиеся прошлых событий, и использовать их для принятия решений, влияющих на конечный результат. Но объем памяти у него недостаточен для обучения на основании полученного опыта. Применяется в игровых приложениях и при решении задач, требующих учета недавних событий;
  • с обучением на основе опыта. ИИ, имеющий гораздо более высокую степень сложности по сравнению с вышеперечисленными типами. Способен использовать алгоритмы машинного обучения (с учителем, без учителя, с подкреплением) и анализировать большие объемы информации. Сферы применения: распознавание образов, обработка естественного языка, рекомендательные системы и т.д.;
  • самообучающийся искусственный интеллект имеет способность постоянно пополнять свою «копилку знаний и умений». Быстро реагирует на изменение условий и производит корректировку необходимых аспектов на основании входящих данных. На данном этапе самообучающийся ИИ является объектом активной разработки и совершенствования. Он уже используется в сложных средах с динамической составляющей, где важны адаптивность и гибкость;
  • общий. Наивысший уровень artificial intelligence, обладающий широким диапазоном возможностей. При решении задачи в рамках конкретной сферы данный ИИ применяет знания и умения на основе опыта, который получен из других областей. Подобная система работает по алгоритму, близкому по своей сути к человеческому мышлению. Но этот вид искусственного интеллекта лишь на пути к своему становлению.

Ниже вкратце описаны еще несколько типов моделей AI, которые базируются на различных технологиях.

Символьный искусственный интеллект, в основу которого положены методы обработки естественного языка (Natural Language Processing, или NLP). Подобные системы взаимодействуют с данными в форме отдельных текстовых символов, а также их совокупности (например, слов, фраз и предложений).

Они в силах анализировать запросы в виде текста и давать на них корректные ответы, выполнять переводы и совершать другие не менее полезные действия.

Коннекционистский ИИ — модель на базе искусственных нейронных сетей, уже упомянутых выше. Напомню, ИНС функционируют по образу и подобию естественного механизма, реализованного природой в мозге человека, который основан на взаимодействии нейронов.

Искусственная нейросеть

Такие системы обладают способностью обучаться с использованием тех или иных образцов. Более того, моделям, имеющим ИНС с несколькими слоями, доступно глубокое обучение. Это позволяет им извлекать сложные компоненты из входящих данных и успешно выполнять задачи широкого спектра.

Гибридные модели. Данные системы представляют собой комбинацию разных методов и объединяют в себе их преимущества для достижения более эффективных и универсальных решений.

Например, гибридные модели могут объединять символьные методы переработки информации с машинным обучением. Либо сочетать в себе умение обработки текста и изображений. Они могут взаимодействовать с нейронными сетями для улучшения принятия решений в сложных ситуациях. Ну и так далее.

Примеры применения систем ИИ

С каждым годом становится все меньше областей, где в той или иной степени не задействован AI. Ниже приведен список некоторых сфер и соответствующие им задачи, выполнение которых возложено на искусственный интеллект разного уровня:

1. Медицина. Обработка общих и специальных данных, диагностирование различных заболеваний, анализ рентгеновских снимков и результатов проведения МРТ.

2. Финансы, экономика, биржевая торговля. Аналитика при проведении финансовых операций, управление документацией, прогнозирование рыночных трендов, определение рисков и т.п.

3. Промышленное производство. Автоматизация и регулирование всех процессов: цепи поставок, обнаружения брака, выявления возможностей для улучшения качества продукции, оценки тенденций в региональным или мировом масштабе.

Автономное транспортное средство на базе ИИ

Примером сферы применения ИИ в готовой продукции служит автомобильная промышленность, где в автономных (самоуправляемых) транспортных средствах устанавливаются системы распознавания дорожных знаков и пешеходов, а также оптимизации маршрутов.

4. Естественные науки. AI выполняет задачу обработки огромных массивов данных в астрономии, физике, биологии и других научных областях. С его помощью происходят новейшие открытия и прогнозирование итогов того или иного эксперимента.

5. Интернет-пространство и компьютерные технологии. Здесь можно выделить разные направления, где применяется artificial intelligence.

5.1. Коммуникация и создание контента. Одной из самых распространенных разновидностей искусственного интеллекта в онлайн-среде являются системы обработки естественного языка. Они применяются для автоматического перевода, генерирования текста, функционирования чат-ботов, виртуальных ассистентов и т.д.

К примеру, каждый из нас пользуется услугами очаровательной Алисы от Яндекса, ну или, по крайней мере, знают о ее существовании. А ведь это и есть образец искусственного интеллекта в действии. К слову, то же самое можно сказать в отношении онлайн бота от Сбербанка.

5.2. В компьютерных играх ИИ задействован с целью создания противников с различным характером и манерой поведения. А также для повышения качества графики и анимации.

Приведенный выше список только лишь частично отражает уровень внедрения искусственного интеллекта в разных сферах нашей жизни. На самом деле перечень областей, охваченных системами ИИ, гораздо более обширный. И он продолжает стремительно расширяться.

Проблемы и риски

Наша жизнь устроена так, что во всех ее аспектах присутствуют как негативные так и позитивные моменты. Идеала на практике достичь невозможно, хотя к нему, понятно, необходимо стремиться.

Вот и в контексте нашей темы этот постулат вполне актуален. С одной стороны, ИИ способен прийти на помощь человеку (он, в принципе, уже это делает) избавив его от рутинной работы и открывая новые, доселе недостижимые, возможности. С другой стороны, возникают некоторые опасения в отношении рисков и возможных проблем, обусловленных особенностями AI:

  • применение интеллектуальных систем способно вызвать нарушение не только общепринятых норм этики и морали, но и некоторых статей закона (как международного так и конкретного государства);
  • злоумышленники имеют возможность воспользоваться силой искусственного интеллекта с целью проведения кибератак, взлома разного рода систем и распространения вредоносных алгоритмов;
  • автоматизация процессов посредством AI может привести к сокращению рабочих мест во многих сферах, что неминуемо повлечет за собой рост безработицы;
  • некоторые алгоритмы машинного обучения достаточно сложны. В этом случае возможна проблема недопонимания принятых той или иной системой ИИ решений, что весьма критично, особенно в таких специфических областях как здравоохранение и юриспруденция.
  • корректность решений AI непосредственно зависит от качества информации, на базе которой происходит их обучение. Непродуманные или же предвзятые входные данные способны нанести невосполнимый ущерб в любой области. Например, в социальной сфере значительно усилить неравенство или породить дискриминацию на той или иной почве;
  • сбор и обработка больших объемов данных несет реальную угрозу нарушения приватности и сохранения права на конфиденциальность каждого гражданина;

Возможно, на данном этапе в силу того, что использование artificial intelligence только набирает обороты и не охватывает пока полностью все сферы нашей жизни, вышеперечисленные риски не имеют решающего значения.

Однако в будущем наверняка потребуется предпринять определенные шаги, чтобы устранить эти проблемы или хотя бы в какой-то мере смягчить их влияние (обновить законодательство и ужесточить ответственность за использование ИИ в преступных целях, усилить безопасность с учетом вновь появившихся факторов и т.д.).

Таит ли в себе ИИ угрозу цивилизации

Итак, искусственный интеллект позволяет использовать массу перспективных возможностей и одновременно несет с собой определенные риски, которые мы рассмотрели в предыдущей главе.

Робот против человека

Но какова вероятность того, что ситуация начнет развиваться по крайне жесткому сценарию? Способен ли искусственный интеллект достигнуть такого уровня развития, что выйдет из-под контроля и будет серьезно угрожать позициям человека?

На ум сразу приходят произведения в жанре фантастики из области литературы и кино, в которых описывается «восстание машин». Основа сюжета здесь такова: интеллект человеческих творений развился настолько, что его обладатели решили больше не подчиняться своим создателям. Ярким примером, понятным большинству, вполне может служить серия фильмов «Терминатор» с Арнольдом Шварценеггером в главной роли.

Конечно, подобное развитие событий кажется маловероятным. Хотя…Вспомните, например, роман Жюля Верна «Двадцать тысяч лье под водой». Казавшийся фантастическим подводный корабль со временем стал обыденным явлением…То же самое можно сказать и о полетах в космос.

Тем не менее многие влиятельные персоны, включая тех, кто непосредственно связан с продвижением систем AI, скорее проявляют обеспокоенность не о прямой угрозе со стороны искусственного интеллекта, а о том, что человечество может со временем деградировать по причине излишнего использования таких систем. Поэтому важно вовремя предпринять определенные шаги, чтобы взять ситуацию под контроль.

Перспективы искусственного интеллекта

Мы разобрали некоторые важные аспекты, касающиеся ИИ. На основании выше приведенной информации можно констатировать, что AI максимально полезен для человека во многих областях. Нетрудно предсказать, что в дальнейшем его возможности неимоверно возрастут и, соответственно, востребованность предоставляемых им услуг будет стремительно расширяться.

Обозначим вкратце, по каким направлениям будет развиваться искусственный интеллект по прогнозам специалистов в ближайшем и отдаленном будущем.

В краткосрочной перспективе глобальные тенденции следующие:

  • вклад ИИ в мировую экономику к 2030 году достигнет 2 триллионов долларов;
  • ведущие разработчики продолжат совершенствовать свои продукты включая нейросети. Один из лидеров в своей области компания OpenAI планирует предложить ПО, позволяющее интегрировать знаменитый уже ChatGPT в свои приложения. Многие опции, которые на настоящий момент доступны лишь для определенных групп, смогут применять  практически все пользователи;
  • все большую востребованность будет приобретать технология «умный дом» за счет устранения некоторых недоработок, а также введения новых функций;
  • ожидаются существенные изменения в самых разных областях (промышленности, медицине, образовании, финансовой и инвестиционной сфере). Например, особо смелые эксперты предсказывают, что в скором времени неизбежен полный переход от традиционного автомобильного транспорта к автономному.

В долгосрочной перспективе:

  • разработчики будут раскручивать «маховик создания» общего ИИ (упомянутого выше в данной публикации). Этот тип имеет близкое к человеческому мышление и совершает сложнейшие действия в комплексе, которые доступны лишь человеку. Например, такая система способна принимать собственные решения и/или, скажем, полностью выполнять обязанности представителей различных профессий (педагога, психолога, переводчика и даже руководящего работника);
  • предполагается использование квантовых вычислений в связке с ИИ для обработки огромных массивов данных и выполнения особенно сложных задач;
  • намечается продвижение ИИ в области робототехники с целью создания более умных и продвинутых роботов для различных сфер применения.

Насколько будут реализованы те или иные разработки, предсказанные экспертами, и в какие сроки, покажет время. Ясно одно: искусственный интеллект существует. Пожелаю, чтобы он развивался без перегибов и на благо всем нам. Аминь.

Поделиться с друзьями
Игорь Горнов

Создатель и администратор сайта Goldbusinessnet.com. Участник нескольких успешных проектов и автор более 1000 статей о работе в интернете, создании сайтов, полезных программах и сервисах.

Работа в интернете
Добавить комментарий

Нажимая на кнопку "Отправить комментарий", я даю согласие на обработку персональных данных и принимаю политику конфиденциальности.