Искусственный интеллект: Что это такое, как он работает и почему он важен

ИИ в банкинге

Например, мы просим нейросеть написать текст про устройство космического корабля. Она выдает результат. Затем мы даем команду: «Нужно обязательно добавить информацию из книги N, сократить текст до пяти абзацев и сделать так, чтобы каждое предложение начиналось с новой буквы алфавита». ChatGPT возьмет за основу уже созданный текст и переработает его с учетом поставленной задачи.

Система управления ИИ — это своего рода «мозг», на котором строится работа организации с проектами ИИ. Речь идет об установлении правил и методов, обеспечивающих ответственное и эффективное использование ИИ. Такая система помогает управлять всем — от оценки рисков до ответственного применения ИИ.

С тех пор научные исследования в области ИИ расширялись. В них включили изучение психологии памяти и механизмов понимания для их имитации на компьютере. К середине 1970-х появились методы семантического представления знаний, а также экспертные системы, которые использовали знания специалистов для моделирования мыслительных процессов. В следующие десятилетия популярность ИИ выросла. Появились алгоритмы машинного обучения, которые помогают компьютерам накапливать знания и самостоятельно обучаться на основе проб и ошибок. С 2010 года увеличившаяся мощность компьютеров позволила сочетать большие данные с методами глубокого обучения на основе нейросетей. Активнее начали развиваться распознавание речи и изображений, понимание естественного языка, автономное вождение автомобилей.

ИИ анализирует генетическую информацию пациентов, чтобы предложить индивидуализированные лечебные планы. Это особенно важно в онкологии, где лечение может быть адаптировано под конкретные генетические мутации опухоли. ИИ-помощники обеспечивают первичную медицинскую консультацию, анализируя симптомы и предоставляя рекомендации о необходимости обращения к специалисту.

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.

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.

Искусственный интеллект впервые получил признание в науке в 1956 году на летней конференции в Дартмутском колледже. Его презентовал математик Джон Маккарти. Он рассматривал ИИ как математическую абстракцию, целясь в создание «искусственного» аналога человеческого мышления.

В медицине искусственный интеллект служит цифровым ассистентом врача. Он анализирует все детали, ускоряет работу и дает альтернативное мнение. Такой ИИ способен очень быстро анализировать сотни рентгеновских и МРТ-снимков, выявляя те случаи, которые требуют более детального внимания со стороны медицинских специалистов.

Стандарты и искусственный интеллект

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.

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.

Искусственный интеллект активно используют в поиске мошеннических операций. Есть инструменты, которые анализируют паттерны транзакций клиентов, чтобы выявлять необычные или подозрительные действия, которые могут указывать на мошенничество. ИИ обучается на известных случаях мошенничества, что позволяет ему эффективно определять подобные ситуации в будущем.

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.

Давайте разберем на всем знакомом примере ChatGPT. Сначала ИИ обучали на огромном массиве текстовых данных из интернета: веб-сайтах, электронных книгах, словарях и энциклопедиях вроде «Википедии». Модель изучила языковые закономерности, структуру предложений, грамматику, собрала базу знаний.

Глубокое обучение — это разновидность машинного обучения. Тем не менее, глубокое обучение может анализировать больше типов информации и выполнять более сложные операции. Процесс глубокого обучения вдохновлен структурой и функциями человеческого мозга — в частности, тем, как нейроны связаны между собой и работают вместе для обработки информации. Благодаря этому, глубокое обучение позволяет делать более тонкие и глубокие прогнозы на основе предоставленных данных.