Искусственный интеллект

Что представляет собой система управления ИИ?

Международные стандарты в области искусственного интеллекта представляют собой основу для ответственного и этичного использования технологий ИИ. Они охватывают такие области, как конфиденциальность, предвзятость, прозрачность и подотчетность. Придерживаясь подобных стандартов, организации могут обеспечить справедливость, прозрачность и соблюдение этических принципов в своих системах ИИ.

Глубокое обучение — это разновидность машинного обучения. Тем не менее, глубокое обучение может анализировать больше типов информации и выполнять более сложные операции. Процесс глубокого обучения вдохновлен структурой и функциями человеческого мозга — в частности, тем, как нейроны связаны между собой и работают вместе для обработки информации. Благодаря этому, глубокое обучение позволяет делать более тонкие и глубокие прогнозы на основе предоставленных данных.

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.

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] .

В 1960-х годах Стив Кук, Ричард Карп и другие учёные разработали теорию NP-полных задач, которые в теории решаемы, но время, необходимое на решение таких задач зависит от сложности задачи экспоненциально. При этом люди способны решать подобные задачи зачастую за гораздо меньшее время [1] . К началу 1970-х годов наука об искусственном интеллекте признала приоритет программирования систем над построением их материальной части в деле создания ИИ [6] . Примерно в это же время, начался резкий вал критики в отношении идей создания искусственного интеллекта, вылившийся в сокращение финансирования. В первую очередь это было связано с небольшими вычислительными мощностями существовавших тогда компьютеров, не позволявшими запустить сложную многоуровневую программу, из-за чего все практические образцы ИИ оставались на уровне «игрушек» (наибольшего успеха достигли программы для игры в шахматы).

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.

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.

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.

Оглавление

Однако, когда на сцену вышел генеративный ИИ, такой как ChatGPT, его удивительная способность имитировать человеческие реакции и доступность для каждого, у кого есть компьютер, неожиданно вывели дискуссии о машинном обучении и соблюдении этических норм в публичную сферу. Такие понятия, как глубокое обучение, NLP и нейронные сети, просочились в повседневные профессиональные и даже личные разговоры.

ИИ способен произвести революцию в различных отраслях, позволяя машинам решать сложные задачи и мыслить интуитивно, выходя за рамки простой автоматизации. ИИ включает в себя различные области и технологии, такие как машинное обучение и обработка естественного языка.

Как же работает машинное обучение? Оно начинается с данных. С большого количества данных. Алгоритмы машинного обучения обучаются на огромных массивах данных, которые они анализируют, чтобы выявить закономерности, взаимосвязи и тенденции. Затем такие закономерности можно использовать для прогнозирования или принятия решений на основе новых, еще не изученных данных.

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] .

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.

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.

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.

Конечная цель практически всех исследований в области искусственного интеллекта — получить ИИ уровня, сопоставимого с человеческим интеллектом. В методах достижения этой цели единства у исследователей нет: кто-то считает, что это достижимо в обозримом будущем с применением существующих технологий и подходов путём увеличения вычислительной и запоминающей мощности несущих ИИ-устройств, а кто-то — что сроки загадывать невозможно, так как существующие подходы к созданию искусственного интеллекта требуют переработки или даже полной замены другими [1] .