Как будет развиваться искусственный интеллект: прогнозы в журнале РБК

Что такое искусственный интеллект и какие компоненты его составляют

Один из ярких примеров этого способа — AutoML, проект компании Google, который использует автоматическое машинное обучение своих нейросетей. В процессе обучения ИНС сама подбирает алгоритмы, наиболее подходящие для выполнения той или иной задачи. Одновременно с этим алгоритмы-подборщики проходят обучение с людьми. Благодаря тому, что машина в единицу времени способна обработать огромные массивы информации и проанализировать миллионы различных вариантов написания кода, процесс обучения и развития ИИ идёт гораздо быстрее, чем если бы это делала группа программистов.

В процессе обучения с S-элементов нейросети на А-элементы из обучающего датасета поступает изображение объекта — например, кошки. Сигнал преобразуется и передаётся дальше на R-элементы нейросети — те, что, по сути, делают предсказание. Полученное предсказание сравнивается с разметкой эталона.

Сегодня технологии искусственного интеллекта используют в смартфонах, системах умных домов, медицине, образовании и промышленности. Однако эти разработки не могут в полной мере заменить человека: ИИ не обладает той же многозадачностью, в которой может работать человеческий мозг.

Искусственная нейронная сеть (ИНС) — система соединённых и взаимодействующих между собой простых блоков математических операций, моделирующих искусственные нейроны. В целом модель искусственной нейросети имитирует принципы сетей нервных клеток мозга живого организма. Такие системы не программируются в привычном смысле этого слова — они обучаются. Наибольшее применение нейронные сети нашли в программных приложениях, которые трудно выразить традиционным компьютерным алгоритмом, написанным на основе правил. Например, для работы с изображениями, видео, текстом и звуком.

Одно из перспективных направлений в области развития ИИ — метод, согласно которому нейронная сеть самостоятельно исследует процесс создания искусственного интеллекта и вносит изменения в алгоритмы кода. Это позволяет ей не только изучать, но и улучшать свою топологию и архитектуру.

Это определение, как и сам термин ИИ, было впервые озвучено в 1956 году на летнем семинаре в Дартмутском колледже, который организовали четверо американских учёных: Джон Маккарти, Марвин Ли Минский, Натаниэль Рочестер и Клод Шеннон. С тех пор понятие стало настолько популярным, что редко можно встретить человека, который о нём не слышал.

Анализ больших данных (от англ. Data Mining) позволяет находить полезные и доступные решения в различных сферах человеческой деятельности. Мобильные устройства, облачные вычисления и интернет вещей расширяют экосистему больших данных, давая новые возможности для извлечения полезных знаний, выявления тенденций и настройки алгоритмов.

Комбинируя различные виды архитектур ИНС, инженеры создают многокомпонентные системы для различных задач. Быстрее всего развиваются такие области, как компьютерное зрение, распознавание речи и аудио, обработка естественного языка, биоинформатика, генерация изображений, текстов и машинного кода.

Насколько искусственный интеллект приблизился к человеческому

Есть мнение, что мир стоит на пороге создания общего искусственного интеллекта (от англ. Artificial General Intelligence), способного мыслить и действовать как обычный человек. По данным агрегатора прогнозов Metaculus, эта технология может появиться уже в 2034 году.

Искусственный интеллект уже решает множество задач, на выполнение которых у людей ушли бы тысячи часов: обыгрывает шахматных гроссмейстеров, выявляет переломы на рентгеновских снимках, выбирает самый быстрый маршрут для грузовика доставки, проводит тестирование компьютерных программ с экрана. При этом у ИИ из-за отсутствия какой-либо субъектности нет понимания того, как он выполняет эти задачи.

Этот пример — сильно упрощённая модель как искусственной нейронной сети, так и биологической нейросети человека или животного. Архитектуры и топологии современных глубинных ИНС гораздо сложнее и масштабнее. Они имеют множественные слои ассоциативных элементов, способных структурировать и ранжировать информацию. Эти сети создают многоуровневые композиции из примитивных данных, которые позволяют моделировать сложные, нелинейные отношения.

Вишенка на нашем целлюлозном «торте» — десятый, юбилейный рейтинг самых быстрорастущих компаний России — РБК 50, который обновился более чем на 70%. На этот раз его, как всегда, составляли настоящие люди из плоти и крови. Но кто знает, не станет ли в следующий раз нашим помощником какой-нибудь Нейро-Василий.

С пунктами 4 и 5 всё гораздо сложнее, поскольку их реализация выходит за границы бесхитростной логики машины. Здесь начинают играть такие понятия, как осознание своей личности и эго, бессознательное, эмоции, чувства. Та удивительная смесь индивидуальной биохимии, личного жизненного опыта и его интерпретации, которая делает нас теми, кем мы являемся — людьми в полном понимании этого слова.

Перед нами задача классификации изображений, когда нейросеть присваивает метки картинкам после идентификации изображённых на них объектов. Такие примеры решаются по принципу «обучение с учителем»: для тренировки модели нужно собрать полный набор размеченных изображений.