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

Оглавление

ИИ является стратегической необходимостью для любой компании, которая хочет повысить производительность, открыть новые возможности для получения прибыли и укрепить лояльность заказчиков. Эта технология уже помогла многим компаниям добиться конкурентного преимущества. Благодаря ИИ можно делать больше за меньшие сроки, обеспечивать эффективное персонализированное обслуживание и прогнозировать результаты, а значит — получать большую прибыль.

Одним из примеров международного стандарта в области ИИ является ISO/IEC 23894, посвященный управлению рисками в системах ИИ. Целью данного стандарта является обеспечение того, чтобы алгоритмы и модели ИИ были понятны и могли быть проверены на предмет предвзятости и справедливости, что способствует укреплению доверия к системам ИИ.

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).

ИИ стал универсальным термином для приложений, которые выполняют сложные задачи, которые когда-то требовали участия человека, например, общение с клиентами в Интернете или игра в шахматы. Этот термин часто используется взаимозаменяемо с его подобластями, которые включают машинное обучение (ML) и глубокое обучение.

В 1930-х годах британский и австрийский математики Алан Тьюринг и Курт Гёдель, а также другие математики пришли к выводу, что не существует универсального алгоритма для решения любых задач в некоторых важных математических областях. Существуют задачи, которые не решаются путём составления алгоритма, но доступны к решению человеком, так что был сделан вывод, что компьютеры по своей природе не могут делать то, что делают люди [1] .

Исследования в сфере искусственного интеллекта делятся на две категории: теоретические и практические; последние, в свою очередь имеют базовые и прикладные аспекты. Направлений исследования ИИ два. Первое, биологическое, основывается на том, что раз человек обладает интеллектом, искусственные системы должны имитировать его психологию или физиологию. Второе, феноменологическое, изучает само понятие интеллекта, проблемы, стоящие перед миром и способы достижения целей. Оба этих подхода в определённой степени взаимодействуют между собой. Также исследования ИИ тесно взаимодействуют с философией, особенно современной аналитической, так как обе отрасли науки изучают мышление [5] .

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.

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.

Готовые решения упрощают внедрение ИИ на предприятии

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.

Тогда же, в конце 1940-х годов, была впервые выдвинута идея машинного обучения. Согласно им, необходимо сделать программу, которая обладает базовым набором знаний и возможностью усваивать информацию, что позволит делать только «оболочку», которая будет самостоятельно достраивать себя до полноценного ИИ [1] .

науки об искусственном интеллекте и имеют свою специфик Например, машинное обучение фокусируется на создании систем, которые обучаются и развиваются путем обработки и анализа данных. Разница состоит в том, что машинное обучение всегда подразумевает использование ИИ, однако ИИ не всегда подразумевает машинное обучение.

Конечная цель практически всех исследований в области искусственного интеллекта — получить ИИ уровня, сопоставимого с человеческим интеллектом. В методах достижения этой цели единства у исследователей нет: кто-то считает, что это достижимо в обозримом будущем с применением существующих технологий и подходов путём увеличения вычислительной и запоминающей мощности несущих ИИ-устройств, а кто-то — что сроки загадывать невозможно, так как существующие подходы к созданию искусственного интеллекта требуют переработки или даже полной замены другими [1] .

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.

В 1956 году Джон Маккарти впервые в истории ввёл в оборот термин «искусственный интеллект» (англ. artificial intelligence ). Год спустя Аллен Ньюэлл, Герберт Саймон и Клиффорд Шоу разработали первую программу, попавшую в эту категорию. Она предназначалась для игры в шахматы и в отличие от предыдущих основывалась на эвристике, то есть не имела точных теоретических оснований. В 1960 году ими же была разработана программа для решения головоломок, основанная на тех же принципах [3] .

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.

Возможно, Ваша компания является исключением из правил, однако большинство предприятий не имеют собственных специалистов по изучению данных и необходимых ресурсов для создания экосистемы и разработки приложений, которые помогут поставить возможности ИИ себе на службу.

Учебная библиотека ИИ

Искусственный интеллект (ИИ, англ. artificial intelligence, AI ) — свойство искусственных вычислительно-интеллектуальных систем выполнять задачи, традиционно считающиеся прерогативой человека, в первую очередь творческого характера, а также наука и технология создания интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных компьютерных программ. Не следует путать искусственный интеллект с искусственным сознанием. Искусственные интеллекты, существующие на настоящий момент — весьма узкоспециализированные и чаще всего некомпетентны за пределами своей основной задачи.

Одна из наиболее осуществимых систем применения ИИ — эвристика, то есть сортировка информации по категориям, используя имеющиеся данные. Пример такой деятельности — анализ контрагентов при банковских операциях [7] . Ещё одна сфера, в которой искусственный интеллект необходим — самоорганизующиеся системы, то есть компьютерные системы, способные изменять себя согласно заданным параметрам, условиям окружающей среды или необходимым к выполнению задачам [9] .

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.

Разработчики применяют искусственный интеллект, чтобы эффективнее выполнять задачи, которые в ином случае пришлось бы делать вручную, взаимодействовать с заказчиками, выявлять закономерности и решать проблемы. Для начала работы с ИИ разработчикам потребуются математические знания и умение пользоваться алгоритмами.

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.

Искусственный интеллект может применяться как в качестве партнёра в играх (например, шахматах), так и в более серьёзных задачах. Например, с 1990-х годов ИИ используется для распознания речи, что повышает удобство различных сервисов. Способен искусственный интеллект и распознавать живую речь, для чего недостаточно просто распознавать отдельные слова. Ещё один вариант использования — компьютерное зрение. Мир, в котором мы находимся имеет три измерения, в то время как устройства ввода визуальной информации, что у человека, что у машины, воспринимают только двухмерную картинку. Задача ИИ в данном случае — обработать имеющееся изображение для распознания объектов на нём. Также ИИ используются для так называемых «экспертных систем» — систем анализа данных в определённой сфере знаний или деятельности, действующей эффективнее, чем человек за счёт высокой скорости обработки [3] [7] [8] .