Что такое искусственный интеллект – рассказываем простыми словами с примерами использования искусственного интеллекта и ТОП-7 ИИ в 2024 году

Интерпретации

Обучение, обработка и последующее принятие решений требует доступа к большим объемам данных. Для примера рассмотрим голосовые ассистенты и чаты, такие как Алиса: для предоставления ответа на вопрос они используют всю информацию из интернета, чтобы обеспечить релевантность. А системам, распознающим рукописный текст, нужно обработать миллионы образцов.

Суперинтеллект – еще одна теория: будет реализован в ИИ, который в любых задачах существенно превосходит возможности человека. Над вопросом создания суперинтеллекта постоянно ведутся споры в научном сообществе: как его контролировать, как заложить правило «не причинять вред людям», как ограничить возможности. Некоторые ученые считают, что супер ИИ будет невозможно сдерживать, что может повлечь за собой воплощение в реальность фильмов и книг о восстании машин.

Сегодня компоненты ИИ окружают нас повсеместно. Они есть в смартфонах, бытовой технике, автомобилях, инструментах для ведения бизнеса, дизайна и разработки. Например, в 2023 году конструктор сайтов Craftum презентовал новый сервис: с помощью нейросети можно создать сайт и другие типы ресурсов менее чем за 3 минуты. AI подбирает оптимальные структуру, изображения и формирует текстовый контент, сразу после завершения работы сайт готов к запуску.

Чем больше мощность, тем быстрее и эффективнее протекает подготовка. Если проводится обучение нейронной сети, которая должна отличать изображения собак от котов, то возможность использования для обработки широкого набора картинок существенно ускорит процесс.

Искусственный интеллект часто используется в финансово-кредитном секторе, объясняя клиентам принятые решения. В качестве примера: подается заявка на ипотеку, ИИ оценивает кредитную историю и другие параметры, после чего формирует отказ. В этом случае он предоставляет информацию о причинах отказа, а сотрудники банка лишь осуществляют контроль над системой.

Искусственный интеллект – это комплекс технологий, находящихся на стыке многих наук, которые помогают машинам выполнять задачи по аналогии с тем, как это делают люди. Нейронные сети – элемент ИИ, вдохновленный нейронными связями в мозге: они обучаются на основе огромных массивов данных, а также определяют закономерности. И AI, и нейросети сегодня активно используются в бытовой и коммерческих сферах, научных исследованиях и других отраслях, требующих точности, скорости и автоматизации рутинных задач.

Поиск похожих объектов

Системы направлены на повышение уровня безопасности, они сканируют толпу и способны идентифицировать/подтвердить личность человека по лицу. Эффективны в вопросах поиска правонарушителей и пропавших людей, активно используются в системе безопасных городов – от уличных камер до метрополитенов. Например, благодаря московской системе видеонаблюдения с функцией распознавания лиц было задержано 7000+ человек, которые находились в федеральном розыске.

Искусственный интеллект – высокоэффективные технологии, которые помогают достигать цели с результатом, максимально приближенным к решениям человека. Инструменты выполняют рутинные задачи, выявляют закономерности, ускоряют процессы разработки, делают многие научные отрасли более точными и продуктивными. Ученые отмечают, что развитие AI должно быть контролируемым и взвешенным, что поможет избежать форс-мажоров и выхода технологий из-под контроля.

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.

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.

Искусственный интеллект должен интегрироваться со сторонними системами и сервисами, обеспечивая бесшовность. Это актуально для сферы бизнеса, где нужно получать сведения об оплате, поступающих заявках, остатках и других процессах в режиме реального времени и с привлечением не только AI, но и дополнительных сервисов.

С начала 1990 до середины 2000 годов опять происходил рост, усовершенствовались вычислительные мощности и технологический потенциал. В этот период гроссмейстер Гарри Каспаров проиграл партию в шахматы компьютерной системе Deep Blue, был создан робот Kismet с возможностью моделирования эмоций, а AI стал доступен для бытовых потребителей в виде пылесоса Roomba.

Основные принципы искусственного интеллекта

Потенциал искусственного интеллекта можно сравнить с большой командой специалистов, которые объединяют знания ради достижения определенной цели. Искусственный интеллект – это и есть команда, но реализованная с помощью компьютерных технологий. От других комплексов и программ ИИ отличают следующие признаки:

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.

Функция, ставшая привычной для современных пользователей: ИИ распознает, что именно находится на картинке или будет сфотографировано. Дополнительно – умный поиск: при наведении камеры на предмет/растение/животное, можно получить информацию о том, где продается аналогичный товар или что это такое.

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.

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.

В 60 годах развитие продолжалось, техника становилась более мощной и доступной, что оптимизировало научные процессы. В этот период создавались экспертные системы, которые аккумулировали знания в определенной области, например, биологии или математике. Еще один прорыв – создание первого чат-бота ELIZA (общался на естественном языке), появление прототипов современных нейронных систем, которые учились выполнять простейшую классификацию, и языка LISP, ставшего основным в исследованиях AI.