Искусственный интеллект

История

Тогда же, в конце 1940-х годов, была впервые выдвинута идея машинного обучения. Согласно им, необходимо сделать программу, которая обладает базовым набором знаний и возможностью усваивать информацию, что позволит делать только «оболочку», которая будет самостоятельно достраивать себя до полноценного ИИ [1] .

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.

Искусственный интеллект, способный синтезировать, анализировать и действовать на основе огромных объемов данных за считанные секунды, является чрезвычайно мощным. Как и в случае с любой другой мощной технологией, очень важно ответственно подходить к ее внедрению, чтобы максимально использовать ее потенциал и при этом минимизировать негативные последствия.

Например, при обучении на непроверенных данных искусственный интеллект может копировать негативные предрассудки о расе, религии, воспитании и других характеристиках человека. Такие случаи могут стать потенциально опасными, если искусственный интеллект будет использоваться в здравоохранении, подборе персонала, юриспруденции и других сферах, ориентированных на человека.

Исследования в сфере искусственного интеллекта делятся на две категории: теоретические и практические; последние, в свою очередь имеют базовые и прикладные аспекты. Направлений исследования ИИ два. Первое, биологическое, основывается на том, что раз человек обладает интеллектом, искусственные системы должны имитировать его психологию или физиологию. Второе, феноменологическое, изучает само понятие интеллекта, проблемы, стоящие перед миром и способы достижения целей. Оба этих подхода в определённой степени взаимодействуют между собой. Также исследования ИИ тесно взаимодействуют с философией, особенно современной аналитической, так как обе отрасли науки изучают мышление [5] .

Одна из наиболее осуществимых систем применения ИИ — эвристика, то есть сортировка информации по категориям, используя имеющиеся данные. Пример такой деятельности — анализ контрагентов при банковских операциях [7] . Ещё одна сфера, в которой искусственный интеллект необходим — самоорганизующиеся системы, то есть компьютерные системы, способные изменять себя согласно заданным параметрам, условиям окружающей среды или необходимым к выполнению задачам [9] .

Оглавление

Хотя это не всегда очевидно, искусственный интеллект уже давно стал неотъемлемой частью повседневной жизни миллионов людей. Виртуальные помощники, такие как Siri и Alexa, являются яркими примерами того, как искусственный интеллект может поддерживать человека в самых разных сферах — хотя бы тем, что делает жизнь более удобной.

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).

Первые попытки теоретического проектирования мыслящих машин были предприняты после Второй Мировой войны сразу несколькими исследователями независимо друг от друга. В 1947 году Алан Тьюринг прочитал первую лекцию об искусственном интеллекте, в которой, вероятнее всего, первым постулировал, что построение оного будет с большей вероятностью заключаться в написании компьютерной программы, чем в проектировании вычислительной машины. Тремя годами позже он выпустил статью «Счётные машины и интеллект» (англ. Computing Machinery and Intelligence ), в которой обсудил вопросы оценки интеллектуальности машины и предложил критерий, по которому машина может считаться интеллектуальной, если она может убедительно представиться человеком информированному наблюдателю. Это было названо по имени создателя, «Тестом Тьюринга». При этом, в дальнейшем неоднократно проводились слепые тесты Тьюринга, которые показали, что большинство людей готовы признать человеком довольно глупую программу [1] .

В 1930-х годах британский и австрийский математики Алан Тьюринг и Курт Гёдель, а также другие математики пришли к выводу, что не существует универсального алгоритма для решения любых задач в некоторых важных математических областях. Существуют задачи, которые не решаются путём составления алгоритма, но доступны к решению человеком, так что был сделан вывод, что компьютеры по своей природе не могут делать то, что делают люди [1] .

Главное отличие искусственного интеллекта от других программ в отсутствии чётко заданного алгоритма решении задачи [3] . Согласно одной из распространённых версий, есть необходимый набор свойств для программы, чтобы считаться искусственным интеллектом. Исследователи уточняют, что список может быть неполным, так как какие-то из свойств интеллекта ещё не открыты или достаточно не изучены. Список выглядит так [4] :

По своей сути искусственный интеллект — это способность машины или компьютерной системы выполнять задачи, для которых обычно требуется человеческий интеллект. Это включает в себя программирование систем для анализа данных, обучения на основе опыта и принятия разумных решений — под руководством человека. Наиболее известной формой ИИ являются виртуальные помощники, такие как Siri или Alexa, но существует множество разновидностей данной технологии.