AI что значит

Генеративный искусственный интеллект

По мнению авторов программы у систем, подобных Libratus, большое будущее в самых разных сферах, где приходиться иметь дело с неполной информацией. В качестве возможных сфер применения программы исследователи называют информационную безопасность, военное дело, аукционы, переговоры и даже бережливое распределение медикаментов.

В последние годы искусственный интеллект (ИИ) все больше используется в различных отраслях, включая HR. Данная сфера представляет собой область управления человеческими ресурсами в организации. HR-менеджмент выступает ключевым направлением развития компаний, стремящихся к успеху. Он включает в себя широкий набор функций от набора и онбординга персонала, до его развития, обучения, управления мотивацией и разрешения конфликтов. Подробнее здесь.

Data Science (datalogy) — современная наука о данных. Раздел информатики изучает принципы и проблемы анализа, сбора, обработки и представления данных, в том числе и BD (расшифровка аббревиатуры ― Big Data). Дата-сайентист может работать с базами данных (БД), создавать алгоритмы машинного обучения или обслуживать инфраструктуру для работы с данными.

На фоне стремительного развития ГенИИ, по мнению гендиректора Nvidia, людям следует сосредоточиться на приобретении знаний и навыков в других важных областях, таких как биотехнологии, образование, производство и сельское хозяйство. Заявления Хуанга противоречат устоявшемуся мнению о том, что «если молодой человек хочет добиться успеха в ИТ-отрасли, он должен научиться программировать». Тем не менее, по состоянию на конец февраля 2024 года существуют различные помощники программиста на базе ИИ, которые генерируют код в ответ на текстовые запросы и оказывают поддержку при решении тех или иных проблем. [1]

В конце февраля 2024 года генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг поделился своим видением перспектив внедрения искусственного интеллекта в области создания программного обеспечения и сервисов. По его мнению, в изучении программирования больше нет необходимости, поскольку в дальнейшем ИИ заменит разработчиков при написании кода.

Второй тип — боты, которые соревнуются с профессионалами. Они нужны не только и не столько для зарабатывания денег, сколько для продвижения науки. Тема «игр с неполной информацией» сейчас одна из самых популярных в экономической науке — неслучайно Ллойд Шепли и Элвин Рот получили в 2012 году Нобелевскую премию по экономике именно за теорию стабильного распределения, которая связана как раз с «теорией игр». Если компьютер стабильно научится лучше человека играть в игры с неполной информацией, возможно, нам больше не придется торговаться и мучаться вопросом о том, не прогадали ли мы, покупая новый автомобиль с нужными нам характеристиками именно за эту цену — потому что решать за нас это будет приложение в смартфоне [5] .

Точно не известно, как именно работает Libratus, авторы описали лишь общую структуру программы и планируют в ближайшем будущем опубликовать статью в рецензируемом журнале. По словам разработчиков, Libratus состоит из трех частей. Основное «ядро» Libratus было подготовлено заранее, вычисления заняли 15 миллионов ядро-часов, в то время как на Claudico ушло два-три миллиона. Вторая часть программы следила за возможными ошибками, которые могли допустить соперники, и учитывала в процессе игры эту информацию. Третья часть Libratus отслеживала собственные слабые стороны, которые могли использовать противники, и корректировала общую стратегию с учетом этих данных. Такой подход позволил программе как блефовать самостоятельно, так и распознавать дезинформацию со стороны соперников [4] .

Слабый, или узкий ИИ (Artificial Narrow Intelligence, ANI) позволяет усмотреть в поведении машин слабые намеки на разум (поэтому его называют слабым). Он предназначен для выполнения только строго определенного узкого круга приложений (поэтому его называют узким). В случае ANI невозможно никакое неподвластное человеку автономное поведение или самостоятельное развитие. Системы, снабженные ANI, могут существовать только в той форме, в которой они были созданы человеком и даже теоретически не могут выйти из-под его контроля.

Примеры употребления

Интеллектуальные системы автоматизировали процессы в финансах, юриспруденции, логистике и других областях работы. Это решало проблему вычислительных мощностей и нехватки баз знаний для обучения. Примером применения интеллектуальной экспертной системы может быть XCON. Компьютерная нейросеть (разум) использовалась для решения корпоративных задач Digital Equipment Corporation.

При обучении искусственного интеллекта использовался метод под названием «гибридная архитектура наград». Он заключается в том, что 150 специальным программам-агентам назначается конкретная задача: избегать призраков, правильно передвигаться, собирать гранулы и так далее. С помощью программ-агентов искусственный интеллект самостоятельно распределял приоритеты для достижения максимального результата. Версия игры Ms. Pac-Man для Atari 2600 использовалась неспроста. Код игры в ней менее предсказуем, чем в оригинальной версии. Стратегией разработки стало использование перспективного подхода обучения с подкреплением (reinforcement learning), который предполагает, что алгоритму даются для обработки примеры желаемого поведения, и он методом проб и ошибок совершенствуется. По словам ученых, работавших над проектом, такое достижение внесет вклад в обработку естественного языка, а также потенциально сможет лечь в основу систем детального предсказания покупательского поведения, обусловленного множеством факторов.

Artificial Super Intelligence (ASI) — гипотетический ИИ, который сможет не только воспроизводить максимум способностей человека, но и даже превзойти его. Верящие в ASI считают, что он обретет силу проникновения в мысли и чувства человека с тем, чтобы подчинить его своей воле. См. Сверхразум: страшилки футурологов или реальное будущее искусственного интеллекта? Как DevOps-сервис помогает «разгрузить» высоконагруженные системы BPMSoft

Сферы применения ИИ достаточно широки и охватывают как привычные слуху технологии, так и появляющиеся новые направления, далекие от массового применения, иначе говоря, это весь спектр решений, от пылесосов до космических станций. Можно разделить все их разнообразие по критерию ключевых точек развития.

ИИ (Artificial Intelligence, AI) — современная дисциплина на стыке мира математики, информатики, биологии, психологии и других. Её область — создание и изучение программ/устройств и интеллектуальных систем, которые работают с имитацией когнитивных функций человека (в том числе мышление, творчество и т. д.).

Тем не менее, покерные боты — очень популярное направление развития игры. Есть два типа покерных ботов. Одни довольно просты и сражаются с людьми в игре с маленькими ставками — в ней уровень покера очень низок, и люди не могут разгадать даже простейшие стратегии. Такие боты не очень интересны науке и служат для зарабатывания денег — покерные сайты, как правило, пытаются с ними бороться.

Влияние искусственного интеллекта

Компьютерные технологии используются для анализа сетевой безопасности, обнаружения современных киберугроз и фрода, а также других задач. Бизнесу в Российской Федерации необходимо внедрять возможности интеллектуальных систем с учётом требований закона № 152-ФЗ, правил GDPR, PIPEDA, APPI и других нормативно-правовых актов.

Покер — игра, в которую очень сложно обучить играть компьютер: хороший игрок быстро распознает стратегии, заложенные в искусственный интеллект, и находит способ победить бота. Особенно сложно компьютеру приходится, если ставки за покерным столом нелимитированы, то есть игрок может ставить в свой ход неограниченное количество фишек.

AI (расшифровка аббревиатуры artificial intelligence ― искусственный интеллект/разум) — способность компьютера имитировать человеческие действия и навыки. К примеру, возможность обучаться, решать задачи, создавать тексты и изображения. В статье разберём, что это значит, как работает, зачем и почему используется, на каких принципах строится.

Чтобы создать нейросеть, использовалось более 7,5 петабайт данных: это в 2,5 раза больше всей литературы мира. Для обучения требовалось более 300 Гб. Сбор данных, очистка, создание датасетов, организация инфраструктуры хранения — то, над чем мог работать Data Scientist.

По мнению Билла Гейтса, генеративный ИИ может повысить продуктивность работы программистов на 50%. К примеру, компьютерная нейросеть GigaChat пишет код на Java, JavaScript, Python и других языках программирования. Искусственный интеллект (разум) оптимизирует рутинную работу фронтенд- или бэкенд-программиста. Для поиска некоторых типов уязвимостей, расширенной кодогенерации и других задач возможно применение GigaCode technologies. Интеллектуальная система поддерживает более 15 языков программирования.

В 1951 году Марвин Мински совместно с Дином Эдмондсом представили первую SNARC — Stochastic Neural Analog Reinforcement Calculator (расшифровка аббревиатуры ― стохастический нейронно-аналоговый калькулятор с подкреплением). Это было первое в истории устройство, где использовался принцип нейросетей для работы и решения основных задач.