Искусственный интеллект: что это такое и как работает

Что значит «поощрять» и «штрафовать» нейросеть?

С математической точки зрения нейросеть — это функция с большим количеством параметров. Штрафование этой функции за неверное определения лица — это когда мы, упрощенно говоря, корректируем работу функции таким образом, чтобы в будущем она меньше ошибалась. Соответственно, поощрение нейросети — это когда мы ее просто не штрафуем.

Однако научить автомобиль принимать решения в чрезвычайных ситуациях гораздо сложнее: проблема в том, что и самому человеку трудно понять, как именно надо поступать в том или ином экстренном случае. Поэтому человек не может показать алгоритмам примеры хорошего и плохого поведения для таких случаев.

Как машинное обучение является подвидом искусственного интеллекта, так и глубокое обучение является подвидом машинного (см. картинку в начале статьи). В глубоком обучении используются те же подходы: алгоритму дают много данных и «ругают» его за ошибки. Разница здесь в том, что сами алгоритмы глубокого обучения устроены гораздо сложнее и часто используют более серьезные математические модели. Сейчас под алгоритмами глубокого обучения практически всегда подразумевают нейронные сети.

Некоторое количество идей, используемых в нейросетях, разработчики почерпнули из знаний об устройстве человеческого мозга. Одни из самых частых задач для нейросетей — это задачи, связанные с работой с изображениями. Для таких задач используют специальный тип нейросетей, внутри которых есть так называемые сверточные слои.

Искусственный интеллект часто применяют для анализа медицинских изображений, например рентген-снимков. Сейчас самое активное направление развития здесь — диагностика и оценка риска развития онкологических заболеваний. Philips Healthcare, SIEMENS Healthineers и Google AI Healthcare представляют собственные разработки в этой сфере.

Когда пользователь задает вопрос или дает команду, ChatGPT генерирует ответ, основываясь на выученных паттернах. Модель анализирует введенный текст, определяет контекст и генерирует ответ. Данные от взаимодействий с пользователями алгоритм использует для дополнительного обучения и оптимизации.

Умные дома, самоуправляемые автомобили, роботы-помощники… Нас окружают инновационные технологии, в основе которых лежат алгоритмы, по своей специфике напоминающие работу человеческого мозга. Их называют по-разному: алгоритмы с использованием машинного обучения, глубокого обучения, а иногда и вовсе искусственный интеллект (ИИ).

Процесс обучения алгоритма во многом напоминает процесс обучения человека. Как мы совершаем ошибки и учимся на них (например, что не стоит засовывать руку в кипящую воду), так и алгоритмы, использующие машинное обучение, совершают ошибки, за что получают штраф.

ИИ в онлайн-торговле

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.

Если говорить упрощенно, смысл этой сверточной нейронной сети в том, чтобы оценивать каждый элемент картинки (пиксель) не отдельно, а в группе с несколькими соседними, благодаря чему можно находить как базовые фигуры (линии, углы, и т.д.), так и объекты целиком. Примерно такой же процесс происходит и в человеческом мозге при обработке визуальной информации. После снятия всех возможных визуальных признаков в нейросети, как и в человеческом мозге, происходит анализ этих признаков, а затем принимается решение: видим мы, допустим, кошку или собаку.

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.

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.

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.

Умные колонки используют технологии распознавания речи и естественного языка для понимания и обработки запросов пользователя. При помощи голосового помощника мы управляем различными умными устройствами в доме: освещением, бытовой техникой, телевизором и системой безопасности.