Искусственный интеллект (ИИ / AI) — это область, объединяющая компьютерные науки и работу с большими массивами данных для выполнения задач и решения проблем, которые сложно решить традиционными методами программирования. ИИ включает в себя создание машин и компьютерных систем, способных выполнять задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта, но с использованием различных подходов и методов. В некоторых случаях ИИ способен выполнять такие задачи, которые трудны или даже невозможны для человеческого понимания.
Основные компоненты ИИ
Сегодняшние модели искусственного интеллекта представляют собой компьютерные программы, обученные для выполнения конкретных задач. Процесс обучения обычно включает три основных компонента:
- Модель — сама программа ИИ.
- Данные — материал, используемый для обучения.
- Алгоритм обучения — метод, по которому происходит обучение.
Например, модель ИИ может быть обучена распознавать объекты (например, машины или людей) на изображениях — важный компонент для современных систем безопасности автомобилей. Чтобы достичь этой цели, модель «питается» большим количеством изображений, содержащих объекты, которые ей необходимо распознать (в данном случае, машины или людей). В процессе итераций модель становится всё лучше в распознавании паттернов и особенностей, отличающих нужные объекты (например, колеса машины или лицо человека). Каждый этап обучения улучшает способность модели распознавать объекты до тех пор, пока она не сможет делать это надежно.
Краткая история ИИ
Первоначальные концепции искусственного интеллекта появились еще в 1950-х годах, когда известный ученый Алан Тьюринг опубликовал статью, в которой предложил тест для определения «интеллекта» у машин (позднее этот тест стал известен как «Тест Тьюринга»). В середине 1950-х годов искусственный интеллект стал формализованной областью исследований для ученых, стремившихся создать «интеллектуальные машины».
На первых порах исследования ИИ фокусировались на «символическом» или «классическом» ИИ, когда машины программировались для выполнения логических правил, вместо того чтобы анализировать данные и находить решения самостоятельно. Например, классический ИИ мог определить, что если у пациента есть боль в горле, увеличенные лимфоузлы, воспаленные миндалины и высокая температура, то у него может быть ангина. Для вывода таких заключений классический ИИ просто следовал заданной логике.
Долгое время ИИ развивался медленно из-за ограниченных вычислительных ресурсов, высокой стоимости и недостатка интереса и финансирования. Но быстрый рост технологий, который начался с середины 2010-х годов, привел к эре «машинного обучения» благодаря более мощным компьютерам, новым архитектурам и методам ИИ, а также доступности больших объемов данных для обучения моделей.
Роль ИИ в современном мире
Сегодня элементы ИИ используются в большинстве современных технологий. ИИ лежит в основе виртуальных помощников (таких как Alexa и Siri), автономных автомобилей (например, Tesla), а также чат-ботов на веб-сайтах. Системы рекомендаций контента на платформах соцсетей и потокового контента также работают на ИИ. Кроме того, мы наблюдаем подъем генеративного ИИ — моделей, которые могут создавать новые тексты, изображения и другие медиа.
ИИ также играет ключевую роль в научных исследованиях, робототехнике, здравоохранении и других областях, где требуется работа с большими объемами данных, таких как финансы и производство. Это только некоторые примеры реального применения ИИ. В будущем ИИ, вероятно, продолжит трансформировать отрасли и повышать производительность.
Типы ИИ
Определение и измерение «интеллекта» — сложная и субъективная задача. Хотя ИИ — это еще молодая область, сегодня её принято делить на два типа, каждый из которых соответствует разному уровню интеллекта.
Узкий (или слабый) ИИ
Узкий, или слабый, ИИ — это система, которая может выполнять отдельные задачи в рамках своего обучения на конкретных наборах данных. Такой ИИ имеет ограниченные возможности и узкую область применения.
Узкий ИИ может превосходить людей в выполнении хорошо определенных задач, таких как распознавание изображений и речи или рекомендации контента. Например, Siri, ChatGPT, системы распознавания объектов в автомобилях и машины, анализирующие медицинские снимки — это примеры применения узкого ИИ.
Общий (или сильный) ИИ
Общий, или сильный, ИИ — это системы, которые могут обладать интеллектом, подобным человеческому. Этот вид ИИ пока существует лишь в теории и часто появляется в научной фантастике. Для настоящего сильного ИИ потребуется способность понимать, рассуждать, учиться и адаптироваться к новым ситуациям, как это делает человек. AGI также должен уметь применять знания из одной области в другой, чтобы решать незнакомые задачи.
Концепция сильного ИИ вызывает множество вопросов о его потенциальном влиянии на общество (например, смена рабочих мест, научные прорывы) и этические аспекты, такие как сознание, права и ответственность.
Текущая ситуация с ИИ
Понимание различных уровней ИИ помогает нам более четко говорить об искусственном интеллекте. Всякий ИИ, с которым мы сталкиваемся сегодня, технически относится к узкому ИИ. Никто не знает, когда (или если) появится сильный ИИ. На данный момент это остается теоретической темой для размышлений.
Тем не менее, текущие возможности ИИ уже требуют от общества решения ряда вопросов, таких как:
- Как снизить потенциальные предвзятости ИИ?
- Как гарантировать, что ИИ будет соответствовать человеческим ценностям?
- Как обеспечить соблюдение законов и прав, касающихся ИИ?
- Как ИИ повлияет на занятость и рабочую силу?
- Как сбалансировать инновации ИИ с конфиденциальностью данных?
Применение ИИ сегодня
Сегодняшний ИИ имеет относительно узкую область применения. Это полезно в любой области, где работа может быть интеллектуально автоматизирована, или где ИИ может создавать новые идеи или решения быстрее или лучше, чем люди. В частности, ИИ оказался полезным для задач, ориентированных на детали и данные.
Сегодня это в основном выглядит как анализ данных, прогнозное моделирование и процессы принятия решений в различных отраслях. В настоящее время существует несколько областей, где применяется ИИ, в том числе:
| Область | Применение |
|---|---|
| Здравоохранение | Анализ изображений, открытие лекарств, диагностика заболеваний |
| Финансы | Обнаружение мошенничества, алгоритмическая торговля |
| Розничная / электронная коммерция | Чат-боты, индивидуальные рекомендации по покупкам |
| Логистика | Прогнозирование спроса, управление запасами, оптимизация цепочки поставок |
| Робототехника | Достижения в области датчиков, систем зрения и систем управления |
| Образование | Персонализированные платформы обучения, системы обучения, автоматизированные оценки, образовательные чат-боты |
| Автомобильный | Самоуправляемые автомобили, системы помощи водителю |
| СМИ / развлечения | Рекомендация по контенту, создание контента |
| Технология / кибербезопасность | Поисковые системы, чат-боты, такие как chatGPT, сетевая безопасность / обнаружение угроз |
Это ни в коем случае не полный список. У ИИ есть потенциал для расширения и воздействия на каждую отрасль, о которой вы можете думать (так же, как у Интернета).
Но наряду с этими преимуществами технология ИИ создает значительные проблемы и риски, такие как предвзятость и справедливость, проблемы конфиденциальности и безопасности, а также угроза надлежащей атрибуции.
Как и любая другая революционная технология, конечное воздействие ИИ на общество, вероятно, будет зависеть от тщательных исследований, предвидения и ответственного внедрения.
