Искусственный интеллект: Что это такое, как он работает и почему он важен

ИИ в медицине

Например, в рамках базового машинного обучения компьютер может научиться распознавать птиц на фотографиях. Обучаясь на фотографиях птиц и других животных или предметов, машина учится различать их, знакомясь с уникальными птичьими особенностями, такими как крылья и клювы.

ИИ анализирует генетическую информацию пациентов, чтобы предложить индивидуализированные лечебные планы. Это особенно важно в онкологии, где лечение может быть адаптировано под конкретные генетические мутации опухоли. ИИ-помощники обеспечивают первичную медицинскую консультацию, анализируя симптомы и предоставляя рекомендации о необходимости обращения к специалисту.

Еще одна из ключевых этических проблем, связанных с ИИ, — это конфиденциальность. Поскольку системы искусственного интеллекта собирают огромные объемы данных из баз данных по всему миру, необходимо обеспечить защиту личной информации и ответственное ее использование. Например, технология распознавания лиц, часто используемая в системах безопасности или на платформах социальных сетей, вызывает вопросы о получении предварительного согласия и возможном неправомерном использовании.

Искусственный интеллект часто применяют для анализа медицинских изображений, например рентген-снимков. Сейчас самое активное направление развития здесь — диагностика и оценка риска развития онкологических заболеваний. Philips Healthcare, SIEMENS Healthineers и Google AI Healthcare представляют собственные разработки в этой сфере.

Обеспечение ответственного подхода к разработке ИИ имеет решающее значение для его безопасного, надежного и этичного развития. Но как можно решить вопросы прозрачности и объяснимости в контексте ответственного использования ИИ? Подробно данные понятия рассмотрены в нашей статье о создании ответственного искусственного интеллекта.

Система управления ИИ — это своего рода «мозг», на котором строится работа организации с проектами ИИ. Речь идет об установлении правил и методов, обеспечивающих ответственное и эффективное использование ИИ. Такая система помогает управлять всем — от оценки рисков до ответственного применения ИИ.

ИИ в искусстве

Искусственный интеллект активно используют в поиске мошеннических операций. Есть инструменты, которые анализируют паттерны транзакций клиентов, чтобы выявлять необычные или подозрительные действия, которые могут указывать на мошенничество. ИИ обучается на известных случаях мошенничества, что позволяет ему эффективно определять подобные ситуации в будущем.

Искусственный интеллект, Artificial Intelligence или AI — это раздел компьютерных наук, занимающийся созданием машин или программ, которые могут думать и учиться, имитируя человеческий разум. Разбираемся, как работает технология, какие изменения она привносит в нашу реальность и где активно используется.

Для тех, кто не знаком с компьютерными науками, попытка разобраться в многочисленных аспектах искусственного интеллекта и их последствиях может оказаться непосильной задачей. Здесь мы расскажем, что такое искусственный интеллект, как он работает, в чем разница между машинным обучением, глубоким обучением, обработкой естественного языка и многим другим. Давайте приступим.

Например, мы просим нейросеть написать текст про устройство космического корабля. Она выдает результат. Затем мы даем команду: «Нужно обязательно добавить информацию из книги N, сократить текст до пяти абзацев и сделать так, чтобы каждое предложение начиналось с новой буквы алфавита». ChatGPT возьмет за основу уже созданный текст и переработает его с учетом поставленной задачи.

Анализируя и интерпретируя язык, NLP позволяет компьютерам извлекать полезную информацию, отвечать на вопросы и вести беседу. Например, виртуальные помощники вроде Alexa могут понимать и предоставлять информацию о температуре на улице, заголовках новостей или среднем весе косатки.

Рассматривайте ее как дорожную карту для разумного использования ИИ по мере развития данной технологии. Система управления ИИ представляет собой структурированный способ управления рисками и возможностями, связанными с ИИ. Она включает в себя такие ключевые компоненты, как прозрачность, объясняемость и автономность, давая организациям четкие указания по использованию ИИ в соответствии с развивающимися нормативными актами (например, Законом ЕС об ИИ).

Глубокое обучение позволяет сделать еще один шаг вперед. Продолжая пример с птицами, глубокое обучение может научиться распознавать не только основные черты птиц, но и такие сложные детали, как узоры на перьях, что сделает его намного более точным в идентификации птиц и даже позволит отделить орлов от голубей.

Искусственные нейронные сети — это математические модели, обеспечивающие глубокое обучение. По своей сути они являются имитацией человеческого мозга. Состоящий из слоев взаимосвязанных узлов, называемых искусственными нейронами или перцептронами, каждый искусственный нейрон принимает входные данные, выполняет вычисления и генерирует выход. Затем полученные результаты передаются следующему слою перцептронов, создавая иерархическую структуру.