До публикации романа Азимова искусственный интеллект ассоциировался с образом Франкенштейна Мэри Шелли. Искусственно созданный образ человека с разумом восстает против народа. Эта же страшилка была перенесена в знаменитый голливудский блокбастер «Терминатор».
Искусственный интеллект (ИИ)
Искусственный интеллект — это использование компьютеров и систем для имитации мыслительного процесса человека для решения проблем и принятия решений.
В последние десятилетия появилось множество различных определений искусственного интеллекта, но Джон Маккарти в своей статье 2004 года (PDF, 106 КБ) (внешняя ссылка) определяет ИИ следующим образом: «Наука и техника — это создание интеллектуальных систем, особенно интеллектуальных компьютерные программы. Искусственный интеллект связан с задачей использования компьютеров для понимания работы человеческого разума, но не ограничивается использованием методов, наблюдаемых в биологии».
Однако впервые тема искусственного интеллекта возникла намного раньше: за несколько десятилетий до этого определения. В 1950 году Алан Тьюринг опубликовал свою основополагающую научную работу «Вычислительные машины и разум» (PDF, 89,8 КБ) (внешняя ссылка). В этой статье Тьюринг, которого часто называют «отцом вычислений», задает вопрос: «Могут ли машины думать?» Чтобы проверить это, он предложил тест, известный сегодня всем как «тест Тьюринга»: экспериментатор по письменным ответам пытается определить, с кем он взаимодействует: с человеком или компьютером. После публикации результаты этого теста вызвали бурные обсуждения, но, несмотря на это, тест остается важной вехой в истории ИИ и даже.
Некоторое время спустя Стюарт Рассел и Питер Норвиг опубликовали книгу «Искусственный интеллект: современный подход» (внешняя ссылка), которая стала одним из самых известных и популярных учебников по ИИ. Авторы классифицируют ИИ по четырем основным категориям, которые характеризуют компьютерные системы, основанные на рациональном мышлении и действиях:
Человеческий подход:
Идеальный подход:
Определение Алана Тьюринга можно было бы классифицировать как «системы, действующие как люди».
В своей самой примитивной форме искусственный интеллект — это область, которая сочетает вычислительные технологии с надежными наборами данных для решения проблем. Наряду с понятием «искусственный интеллект» обычно упоминают два его подраздела: машинное обучение и глубокое обучение. Эти дисциплины представляют собой набор алгоритмов ИИ, предназначенных для создания экспертных систем, которые могут делать прогнозы и классификации на основе входных данных.
Сегодня вокруг развития ИИ по-прежнему много ажиотажа, который неизбежен с появлением на рынке любой новой технологии. Согласно Теории цикла технологической зрелости Gartner (внешняя ссылка), каждый инновационный продукт, такой как беспилотные автомобили или персональные помощники, проходит «типичную кривую развития от чрезмерного энтузиазма через период разочарования до окончательного понимания ценности инновацию и ее место на рынке или в данной области» разочарование».
По мере роста споров вокруг этики ИИ мы можем увидеть первые признаки приближения «бездны разочарования». Дополнительную информацию о позиции IBM в отношении этики ИИ см здесь.
Типы искусственного интеллекта — слабый и сильный ИИ
Слабый ИИ: узкий ИИ или узкий ИИ (АНИ) — это обученный ИИ, способный выполнять только определенные задачи. Сегодня слабый ИИ — самый распространенный вариант ИИ. Термин «жесткий» больше подходит для описания этого типа ИИ, поскольку его нельзя точно назвать «слабым». Он поддерживает некоторые довольно серьезные приложения, такие как Apple Siri, Amazon Alexa, компьютер IBM Watson и беспилотные автомобили.
«Сильный ИИ» состоит из искусственного общего интеллекта (AGI) и искусственного сверхразума (ASI). Искусственный общий интеллект (AGI) или «общий ИИ» — это гипотетический тип ИИ, который полностью аналогичен человеческому разуму и обладает самосознанием, которое может решать проблемы, учиться и планировать будущее. Предполагается, что искусственный сверхразум (ИСИ), иногда называемый «сверхразумом», превосходит интеллектуальные возможности человеческого мозга. Несмотря на то, что сильный ИИ пока существует только в теории, а практических примеров его применения на сегодняшний день нет, это не означает, что исследователи ИИ не изучают перспективы его развития. До настоящего времени.
Люксовые бренды внедряют искусственный интеллект в свои системы для анализа потребностей клиентов. Применение таких систем в системах здравоохранения стремительно развивается, в основном при диагностике заболеваний, разработке лекарственных средств, создании медицинского страхования, проведении клинических испытаний и т.д.
Три типа искусственного интеллекта
Сегодня ученые определяют искусственный интеллект как алгоритмы, способные к самообучению, чтобы применять эти знания для достижения человеческих целей. Системы машинного обучения (основной подраздел ИИ) автоматизировали процессы во всех жизненно важных сферах, включая банковское дело, розничную торговлю, медицину, безопасность и промышленность.
Существует три типа искусственного интеллекта: слабый (Narrow AI), сильный (AGI) и супер-AI (Super AI).
Первый тип используется повсеместно (включая голосовые помощники, рекламу в социальных сетях, распознавание лиц, приложения для знакомств и т д.); эти слабые системы искусственного интеллекта единственные, доступные сегодня.
Сильный ИИ максимально приближен к возможностям человеческого интеллекта и наделен самосознанием по классическому определению Тьюринга; по мнению экспертов, ОИИ сформируется примерно к 2075 году, а еще через 30 лет наступит время супер-ИИ.
СуперИИ мог бы не только стать похожим на людей, но и превзойти лучшие умы человечества во всех областях, при этом перепрограммируя, продолжая совершенствоваться и, вероятно, самостоятельно разрабатывая новые системы и алгоритмы.
На что способен искусственный интеллект уже сейчас
Любой, кто пользуется машинными переводчиками, может оценить динамику. Пять лет назад Google Translate более-менее сносно справлялся с отдельными наборами фраз и предложений, а сегодня программа переводит большие смысловые блоки, нейросети учитывают контекст и оперируют большими наборами статистических данных. Теперь вы можете читать статьи на хинди, китайском, арабском, не зная языка.
ИИ уже давно используется в финансовом секторе для оценки кредитоспособности заемщика. Если вам отказали в кредите на первом этапе, вас исключил искусственный интеллект. В Соединенных Штатах, в некоторых штатах, ИИ используется в судебной системе для оценки продолжительности тюремного заключения подсудимых.
Алгоритмы помогают врачам ставить диагнозы. Например, СберМедиа (часть экосистемы Сбера) и Лаборатория искусственного интеллекта Сбербанка совместно разработали приложение AI Resp: нейросеть анализирует голос, дыхание и кашель пациента, чтобы определить вероятность заражения коронавирусом. Ранее AI Lab и СберМедII представили онлайн-сервис КТ легких, который определяет локализацию и степень поражения легких для диагностики вирусной пневмонии, в том числе COVID-19, по КТ-снимкам. Кроме того, с помощью этого сервиса ИИ позволяет выявлять онкологические заболевания на ранней стадии при КТ грудной клетки и может помочь врачам в постановке диагноза.
В это время было разработано несколько важных технологий в области искусственного интеллекта.
- Обработка естественного языка (NLP) GPT-3 — самая сложная, но гибкая нейронная сеть, способная генерировать статьи практически на любую тему, которые на первый взгляд трудно отличить от статей, созданных людьми.
- Прорыв в медицинской науке, нейронная сеть AlphaFold 2 способна определить трехмерную структуру белка с большой точностью всего за несколько часов по сравнению с традиционными методами.
- Алгоритмы AutoML (автоматическое машинное обучение) сделали ИИ доступным для малого и среднего бизнеса благодаря интеграции с облачными системами (например, MLSpace от SberCloud, Microsoft Azure или AutoML от Google). С помощью среды разработки компании могут писать собственные алгоритмы, например, для обработки запросов клиентов или улучшения прогнозирования спроса.
ИИ превосходит людей по IQ и креативности, набирая на 40% больше баллов по тестам и на 15% выше по SAT, чем средний студент колледжа.
Почти три четверти руководителей бизнеса положительно оценивают роль ИИ после пандемии и сопутствующего кризиса. Большинство руководителей (74%) ожидают не только повышения эффективности бизнес-процессов, но и создания новых бизнес-моделей (55%), новых продуктов и услуг (54%), благодаря внедрению ИИ.
Преимущества ИИ для компаний
ИИ позволяет воспроизвести и улучшить то, как человек воспринимает окружающий мир и реагирует на него. Это делает ИИ мощным краеугольным камнем в фундаменте теории инноваций. Используя различные формы машинного обучения, которые распознают прогностические закономерности в данных, ИИ может повысить ценность вашего бизнеса за счет:
- помогает использовать весь потенциал данных;
- делает надежные прогнозы и автоматизирует сложные задачи.
ИИ на предприятиях
Технологии на базе искусственного интеллекта помогают повысить эффективность работы и производительность за счет автоматизации процессов и задач, ранее выполнявшихся людьми. ИИ также может интерпретировать объемы данных, недоступные человеку. Эта способность может принести значительные преимущества для бизнеса. Например, Netflix использует машинное обучение для персонализации, что помогло увеличить аудиторию на 25% в 2017 году.
Большинство компаний сделали изучение данных своим приоритетом и вкладывают в него значительные средства. Согласно недавнему опросу Gartner, в котором приняли участие более 3000 руководителей компаний, респонденты назвали аналитику данных и бизнес-аналитику лучшими технологиями для достижения успеха. По мнению респондентов, эти технологии имеют наибольшее стратегическое значение, на них приходится наибольшая доля инвестиций.
ИИ предлагает преимущества для всех аспектов и отраслей компаний любого размера, как общих, так и специализированных:
- использование операционных и демографических данных позволяет прогнозировать размер заработка клиентов за весь период взаимодействия (величина цикла обслуживания клиентов);
- оптимизация цен с учетом поведения и предпочтений покупателей;
- Распознавание образов для рентгенологического анализа и диагностики рака.
Искусственный интеллект — это технология, а точнее направление современной науки, изучающее способы научить компьютер, робототехнику, аналитическую систему мыслить разумно, как человек. Собственно, мечта об умных роботах-помощниках возникла задолго до изобретения первых компьютеров.
Влияние на различные области
ИИ все больше проникает в экономику и, по некоторым прогнозам, увеличит мировой рынок на 15,7 трлн долларов к 2030 году. Лидерами развития этой технологии являются США и Китай, но некоторые развитые страны, такие как Канада, Сингапур, Германия и Япония не отстает.
Искусственный интеллект может оказать существенное влияние на рынок труда. Это может привести к массовым увольнениям работников из-за автоматизации большинства процессов. Ну и рост спроса на разработчиков, конечно.
Некоторые ученые указывают на риски внедрения ИИ в повседневную жизнь. Так, британский ученый Стивен Хокинг считал, что еще можно будет создать ИИ, превосходящий человека по всем параметрам, но мы не сможем с ним справиться, и людям будет нанесен значительный вред. Илон Маск также считает, что искусственный интеллект в будущем будет нести гораздо большую угрозу по сравнению с ядерным оружием.
Перспективы развития искусственного интеллекта
Современные компьютеры приобретают все больше и больше знаний и «навыков». Скептики же утверждают, что все возможности ИИ — не более чем компьютерная программа, а не пример самообучения. Однако это не мешает технологии широко распространяться в различных областях и открывать невиданные ранее возможности развития. Со временем компьютеры станут мощнее, а ИИ будет совершенствоваться еще быстрее в своем развитии.
Кажется, не так давно ученые ввели понятие «искусственный интеллект», а чуть более полувека спустя технология уже пользуется большим спросом в самых разных областях. Сейчас можно сказать, что искусственный интеллект доступен каждому: компьютеру и ноутбуку, смартфону и электронным часам, с ним работают даже многие самые простые приложения. ИИ в различных своих проявлениях проник во многие сферы жизни человека и прочно в них утвердился.
В будущем машинное обучение можно будет активнее использовать для охраны дикой природы в труднодоступных регионах и подсчета особей, понимания сложной органической химии и изучения темной материи.
Сфера использования ИИ
Искусственный интеллект постепенно проникает во все отрасли человеческой деятельности, делая умными обычные программные системы:
- Медицина и здоровье. Компьютерные системы ведут записи пациентов, помогают расшифровывать результаты диагностики. Например, УЗИ, рентген, томограф и другое медицинское оборудование. Интеллектуальные системы могут даже определить болезнь по наличию признаков у пациента и предложить оптимальные варианты лечения. В магазине приложений Google вы можете найти программы-помощники по здоровому образу жизни. Эти приложения считывают частоту сердечных сокращений и температуру тела, когда вы касаетесь экрана телефона пальцами, чтобы определить уровень стресса человека и предложить способы его снижения.
- Розничная продажа в интернет-магазинах. Многие уже знакомы с соответствующими Google и Яндекс. С их помощью ритейлеры предлагают товары и услуги в соответствии с интересами пользователя. Например, вы посетили интернет-магазин купальников, посмотрели некоторые модели, прочитали характеристики и т д. После того, как вы покинете магазин, вы некоторое время будете видеть рекламу купальников на других сайтах. Блоки «Похожие товары» в интернет-магазинах работают по схожему принципу. Системы аналитики изучают метрики поведения пользователей, определяют их покупательские привычки и отображают актуальные предложения (по их мнению.
- Политика. Умные машины помогли Бараку Обаме победить на вторых президентских выборах. Для своей кампании тогдашний исполняющий обязанности президента США нанял лучшую команду профессионалов в области анализа данных. Эксперты использовали мощь интеллектуальных машин, чтобы рассчитать лучший день, персонал и аудиторию для выступлений Обамы. По оценкам экспертов, это давало преимущество в 10-12%.
- Промышленность. Искусственный интеллект может анализировать данные с разных производственных площадок и регулировать нагрузку на оборудование. Также умные машины используются для прогнозирования спроса в различных отраслях.
- Игровая индустрия, образование. Создатели игр активно используют искусственный интеллект. Интеллектуальные машины и робототехника постепенно внедряются в образовательные процессы большинства государств.
Основные проблемы ИИ
Как вы понимаете, возможности искусственного интеллекта на данном этапе развития не безграничны. Вот основные трудности:
- Машинное обучение возможно только на основе матрицы данных. Это означает, что любые неточности в информации сильно влияют на конечный результат.
- Умные системы ограничены определенным видом деятельности. Другими словами, интеллектуальная система, настроенная на выявление мошенничества в налоговой сфере, не сможет выявить мошенничество в банковской сфере. Мы имеем дело с узкоспециализированными программами, которым еще далеко до человеческой многозадачности.
- Интеллектуальные машины не автономны. Для обеспечения его «жизнедеятельности» нужна целая команда специалистов, а также большие ресурсы.
