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

OpenCog

Специалисты компании придумали специальные куски компьютерного кода, предназначенные для создания искусственных нейросетей. Данные архитектуры находятся в открытом доступе. Компания придерживается той установки, что сообществу совместными усилиями скорее удастся изобрести мощный ИИ, способный функционировать в разных сферах.

Серьезные, активно работающие и интегрированные с бизнесом центры компетенций ИИ в России по большому счету отсутствуют. Многие компании находят возможности использования искусственного интеллекта в своих бизнес моделях. В частности, «Сбербанк» и Mail.ru Group, «Яндекс» и «Лаборатория Касперского», корпорации «Сибур» и «Северсталь». Однако это отнюдь не уникальные в полном смысле слова решения.

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.

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.

Хотя это не всегда очевидно, искусственный интеллект уже давно стал неотъемлемой частью повседневной жизни миллионов людей. Виртуальные помощники, такие как Siri и Alexa, являются яркими примерами того, как искусственный интеллект может поддерживать человека в самых разных сферах — хотя бы тем, что делает жизнь более удобной.

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.

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.

Очередной виток прогресса в сфере ИИ случился в середине 1990-х годов. В частности, в 1997-м большой интерес вызвал суперкомпьютер IBM Deep Blue, сумевший победить шахматиста Гарри Каспарова. Цифровая информация развивается сейчас очень стремительно, её становится больше, растет скорость обмена ею. Это способствует быстрому развитию и искусственных систем. Они способны быстро манипулировать данными, обучаться и демонстрировать способности, которые не так давно были присущи только людям.

Подпишитесь на нашу рассылку

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.

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.

На что обратить внимание? Никто не спорит, что привлечение ИИ значительно облегчает нам жизнь, но вместе с тем это порождает некоторые проблемы, в том числе этического характера. И если мы хотим и дальше использовать все открывающиеся возможности, данные вопросы предстоит тем или иным образом решать.

В магазинах сети начали работать роботы Bossa Nova (с 2017 года) с искусственным интеллектом. Они курсируют по супермаркетам, отслеживают наличие всех товаров на полках, находят неверные ценники, раскупленные продуктовые позиции. Всё это – благодаря специальному ПО, в котором используются элементы ИИ. Собранная информация направляется затем к логистам.

Эти API способны распознавать речь, поддерживать диалоги по шаблонам (актуально для колл-центров), переводить слова и фразы с одного языка на другой. Это лишь некоторые, понятные всем разработки, однако у Google их не одна сотня, и предназначены они для самых разных сфер. Большая часть «заточена» на продажи через интернет.

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.

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.

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.