Искусственный интеллект: понятие, типы, сферы применения, прогнозы на будущее

Что такое обработка естественного языка?

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.

Тем не менее внедрение ИИ связано с определенными трудностями. Лишь немногие компании задействуют полный потенциал ИИ, и тому есть несколько причин. Например, если они не используют облачные вычисления, проекты машинного обучения часто требуют больших вычислительных ресурсов. Они также сложны в создании и требуют опыта, который пользуется большим спросом, но его не хватает. Знание того, когда и где включать эти проекты, а также когда обращаться к третьей стороне, поможет свести к минимуму эти трудности.

Детище, принадлежащее данной корпорации и имеющее наибольшую популярность – нейросеть Azure. В большей степени она востребована у программных разработчиков. Система воспринимает речь, способна прогнозировать, ей доступны и другие интеллектуальные способности, аналогичные человеческим. Особое внимание компания уделяет AI, обученному видеть ошибки в кодах. Дело идет к созданию ИИ, который вообще сам будет писать программы.

Технологии искусственного интеллекта в промышленности нацелены на автоматизацию процесса производства и сокращение числа работников на предприятии. Роботы с ИИ способны собирать конструкции из деталей (зная, в каком порядке и как они должны быть закреплены), выполнять сборку оптимальным способов (самостоятельно рассчитав его), то есть так, чтобы детали располагались в правильном порядке и абсолютно надежно.

Здесь искусственные нейронные сети используются по самым разным направлениям. Подобные разработки в аграрной промышленности есть у компаний Agworld, Farmlogs, Cropx, AGCO. В частности, это беспилотники, оснащенные радарами и GPS-мониторингом, «обученные» доставлять в нужное место опасные химикаты и опрыскивать ими те или иные сельскохозяйственные угодья.

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.

По своей сути машинное обучение — это способность компьютерной системы обучаться на основе данных, не будучи явно запрограммированной. Одним из примеров является фильтрация спама в электронной почте. Обнаруживая схожие закономерности в спам-сообщениях, почтовые платформы могут узнать, какие письма полезны, а какие следует держать подальше от папки «Входящие».

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.

Спорт

Использование ИИ в интернете началось с проекта Google Brain (2011 год). Благодаря данной разработке, в поисковике Google появились опции, управляемые искусственным интеллектом. В частности, это возможность голосового ввода в Google-переводчике. Вы просто произносите слово (фразу), и компьютер его переводит.

Компании Nissan, BMW, Honda, Volkswagen и Audi с 2000-х годов были в числе первых разработчиков беспилотных автомобилей. Основное, что должно в них быть – радар, GPS-навигатор, специальные видеокамеры, определитель расстояния и света. При этом именно ИИ анализирует поступающую во время движения информацию и принимает на её основе соответствующие решения.

Использование чат-ботов для общения с покупателями. Чат-боты используют лингвистическую обработку, чтобы анализировать вопросы покупателей и предоставлять ответы и информацию. Чат-боты умеют обучаться и со временем начинают приносить все большие преимущества.

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.

Технологии на основе ИИ помогают повысить эффективность и производительность труда за счет автоматизации процессов и задач, которые раньше выполнялись людьми. ИИ также умеет интерпретировать объемы данных, которые не под силу интерпретировать человеку. Это умение может приносить существенные преимущества для бизнеса. Например, Netflix использует машинное обучение для обеспечения уровня персонализации, что помогло компании увеличить свою клиентскую базу более чем на 25 процентов.

ИИ становится неотъемлемой частью бизнеса. Рано или поздно все компании вынуждены будут использовать технологии ИИ, чтобы создать собственную экосистему и сохранить конкурентоспособность. Те, кто пренебрегает прогрессом, в следующие 10 лет рискуют остаться за бортом.

Как технология ИИ может помочь организациям

Полезен для писателей. Способен быстро формировать классный контент, задействуя свои собственные представления о структуре языка. Данный вариант экономически более выгоден, чем классический подход к написанию текстов. Кроме того, они могут быть самых разных форматов, иметь вид статьи, предназначаться для соцсетей, блогов, почтовых рассылок и прочее.

В частности, в планах у корейской компании LG – открытие в 2033 году завода, на котором все процессы будут выполняться с применением систем искусственного интеллекта, начиная с момента закупки сырья и расходных материалов – заканчивая производством и отгрузкой готового продукта заказчикам. Формирование цен, отслеживание износа ПО, выполнение планов и всё прочее тоже будет под контролем ИИ.

В ней роботы максимально приближены к людям, они думают, чувствуют, обучаются, осознают собственное «я», способны принимать решения. В повседневном применении максимально приближены к General AI виртуальные ассистенты и чат-боты, способные общаться почти как люди. «Почти», потому что ни Алиса, ни Siri не умеют самостоятельно думать и принимать решения в незапрограммированных ситуациях. Сильный ИИ – это пока что несбывшаяся мечта.

Разумеется, у Google есть разработки, связанные с ИИ, ведь речь идет о гигантской технологической компании, владеющей самым популярным поисковиком и имеющей громадную мобильную ОС. У компании существует возможность применять собственные API (инструменты для создания программ с ИИ) в своих же продуктах и зарабатывать на этом деньги.

Большинство компаний сделали изучение данных своим приоритетом и вкладывают в него значительные средства. Опрос McKinsey 2021 года по ИИ показал, что количество компаний, сообщивших о внедрении ИИ по крайней мере в одной функции, увеличилось до 56 % по сравнению с 50 % годом ранее. Кроме того, 27% респондентов сообщили, что по крайней мере 5% доходов могут быть связаны с искусственным интеллектом, по сравнению с 22% годом ранее.

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.

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.

ИИ стал универсальным термином для приложений, которые выполняют сложные задачи, которые когда-то требовали участия человека, например, общение с клиентами в Интернете или игра в шахматы. Этот термин часто используется взаимозаменяемо с его подобластями, которые включают машинное обучение (ML) и глубокое обучение.