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

Оглавление

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».

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).

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.

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.

В Китае рассматриваемые системы распознают свыше 95% лиц в масках, а в 2017 году помогли найти пропавшего 27 лет назад ребенка. Компания Baidu использовала ИИ и программу для распознавания лиц: было выявлено, что 33-летний мужчина – это мальчик, украденный в далеких 90-х годах. Мужчина выложил на ресурс Baidu свое фото в возрасте 10 лет, в это же время родители искали его по фотографии, на которой запечатлен 4-летний ребенок. Фото были сопоставлены AI, после выявления совпадения семья смогла воссоединиться, хотя предварительно было проведено ДНК-исследование. Компания Baidu инициировала создание централизованной базы для поиска пропавших детей.

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.

Какие виды искусственного интеллекта существуют

В 70-80 годах произошел спад изучения: государства возлагали высокие надежды на ИИ, но они не были оправданы так быстро, как хотелось бы, поэтому финансирование начало уменьшаться. Однако период стал достаточно продуктивным: появился первый интеллектуальный робот, а экспертные системы стали более умными.

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.

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.

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.

Появление решений и средств на основе ИИ означает, что все больше компаний могут воспользоваться преимуществами этой технологии для экономии средств и времени. Готовые решения, средства и ПО на основе ИИ включают в себя встроенные средства ИИ или помогают автоматизировать процесс принятия решений на основе алгоритмов.

Для тех, кто не знаком с компьютерными науками, попытка разобраться в многочисленных аспектах искусственного интеллекта и их последствиях может оказаться непосильной задачей. Здесь мы расскажем, что такое искусственный интеллект, как он работает, в чем разница между машинным обучением, глубоким обучением, обработкой естественного языка и многим другим. Давайте приступим.

В заключение

ИИ дает возможность воспроизводить и улучшать то, как мы воспринимаем окружающий мир и реагируем на него. Это свойство ИИ лежит в основе инноваций. ИИ основан на различных технологиях машинного обучения, которые распознают шаблоны в данных и формируют прогнозы. Он создает прибавочную стоимость для бизнеса благодаря следующим возможностям

Нередко ИИ используется для работы со статистическими данными и аналитикой: может проводиться сравнение тысяч историй болезней, выявление закономерностей и определение факторов, становящихся причиной развития тех или иных патологий. На подобную работу компании тратят годы, ИИ справляется существенно быстрее.

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.

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 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.

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.

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.

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.