Виды искусственного интеллекта — их особенности и применение

Что такое глубокое обучение?

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.

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.

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.

Данный тип искусственного интеллекта является сверхумным, он имеет чувства и эмоции, его считают из области фантастики. Эта система может превосходить человека в уме и лучше решать поставленные задачи. Самосознание находится в процессе исследования и разработки, создание этого нового типа ИИ затрагивает ряд этических и общественных норм

С искусственным интеллектом сегодня знаком любой человек, который пользовался хоть раз интернетом. Он применяется в разных сферах, может быть секретарём, решать проблемы с экологией и использоваться в здравоохранении, а также система способна управлять компьютером или распознавать лица.

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.

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.

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.

Типы искусственного интеллекта

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.

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.

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.

Билл Гейтс, в статье «Эпоха ИИ началась» заявляет, что прорыв, который будет происходить на основе искусственного интеллекта связан с повышением уровня машинного обучения и его доступностью. По его прогнозам, в течении последующих десяти лет программное обеспечение, основанное на искусственном интеллекте, поспособствует проведению обучения в более в расширенном формате, если сравнивать с периодом распространения компьютеров.

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).

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.

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.

ИИ способен стать помощником и оказать помощь специалистам по безопасности, сняв с них нагрузку. Ведь система быстрей человека может произвести обработку информации и быстро выявить подозрительную активность в сети. Конечно, даже супер интеллект не способен полностью заменить разум человека, но он может создать инструменты, которые помогут решать задачи ИБ: