Что относится к искусственному интеллекту примеры

На основе возможностей

Машинное обучение особенно полезно, потому что оно помогает создавать более точные предсказательные модели. От улучшения наборов данных до оптимизации программ для преобразования речи в текст — применение ИИ может значительно улучшить современные технологии.

ИИ с ограниченной памятью, в свою очередь, может использовать прошлый опыт для принятия будущих решений. Такой тип часто используется в автономных автомобилях и других машинах ИИ, которым нужно адаптироваться к своей среде. Машинное обучение и глубокое обучение, использующие искусственные нейронные сети для обучения на больших объемах данных, являются техниками, часто используемыми в этой форме ИИ.

С другой стороны, сильный ИИ стремится воспроизвести способности человеческого разума в широком спектре задач. Здесь на сцену выходит искусственный общий интеллект (AGI). AGI относится к типу ИИ, который обладает способностями к обучению и решению проблем, аналогичными человеческому мозгу. Он универсален в том смысле, что может выполнять любую интеллектуальную задачу, которую может выполнить человек.

Так как всё больше автопроизводителей вкладывают средства в транспорт, то ожидается, что беспилотные авто скоро будут представлены на рынке в большом количестве. Согласно прогнозу к 2040 году автономный транспорт будет широко применяться в общественном транспорте. По прогнозам, к 2045 году в автомобильном парке число таких новых машин приблизится к половине.

ИИ также можно классифицировать как слабый ИИ или сильный ИИ. Слабый ИИ, также известный как узкий ИИ или искусственный узкий интеллект, предназначен для выполнения конкретных задач, например, приложения на Python для анализа текста или ChatGPT, ИИ, разработанный OpenAI для генерации текста.

Чат-боты проявились в период пандемии, когда все компании переводили сотрудников на удалённую работу. Масса виртуальных помощников применяет глубокое обучение. Эффективная сторона этого вида ИИ — моделирование с помощью языка, что позволяет машине из слов составлять текст и переработать его в компьютерный код.

Применение искусственного интеллекта — основные тренды

Следующий уровень — ИИ с теорией разума, концепция, которая все еще в значительной степени теоретическая в исследованиях ИИ. Такой вид ИИ мог бы понимать и интерпретировать человеческие эмоции, возможно, используя достижения в генеративном ИИ. Он не только понимал бы и реагировал на голосовые команды, как современные виртуальные ассистенты, но и предсказывал бы человеческие потребности на основе эмоциональных сигналов.

Термин «Искусственный интеллект» впервые произнёс Джон Маккарти, который и стал его автором. Он собрал первую конференцию в 1956 году, речь на которой шла о машинах, способных мыслить как человек, осуществлять обучение, собирать больше данных и производить обработку информации.

Революция в фармацевтической области ожидается при использовании искусственного интеллекта для производства лекарственных препаратов. Это связано с увеличением скорости и точности обработки данных. Использование ИИ даёт надежду, что возможна победа над неизлечимыми заболеваниями, а система здравоохранения в большей степени станет автоматизированной.

Эта базовая система, которая не способна хранить полученный опыт. Она не способна к обучению и у неё нет памяти. Система фокусируется на решении данных задачах. Этот вид ИИ востребован в бизнесе, когда нужна быстрая реакция, а опыт не важен. Например, реактивная система победила чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова в 1997 году

Реактивный ИИ — это самая базовая форма ИИ, который работает на основе заранее установленных правил и не способен формировать воспоминания или использовать прошлый опыт для принятия текущих решений. Примером может служить Deep Blue, суперкомпьютер, разработанный IBM, который победил чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова, рассчитывая миллионы возможных ходов в реальном времени, не учась на прошлых играх.

По мнению аналитиков генеративный искусственный интеллект в предстоящие лет 5 будет трендом, так как к нему сегодня вырос интерес и он обладает хорошей коммерциализацией. Но применение генеративного ИИ имеет большие риски. Главный — повышенная угроза, создаваемая «глубинными подделками». Создание человеческих обликов, которые реалистичны, часто применяются чтоб обмануть или в качестве мошенничества в финансовой области. Особая опасность кроется в дипфейках реального времени основанных на ИИ, они могут подделывать человеческий голоса.