Что такое искусственный интеллект – рассказываем простыми словами с примерами использования искусственного интеллекта и ТОП-7 ИИ в 2024 году

Основные принципы искусственного интеллекта

Потенциал искусственного интеллекта можно сравнить с большой командой специалистов, которые объединяют знания ради достижения определенной цели. Искусственный интеллект – это и есть команда, но реализованная с помощью компьютерных технологий. От других комплексов и программ ИИ отличают следующие признаки:

Суперинтеллект – еще одна теория: будет реализован в ИИ, который в любых задачах существенно превосходит возможности человека. Над вопросом создания суперинтеллекта постоянно ведутся споры в научном сообществе: как его контролировать, как заложить правило «не причинять вред людям», как ограничить возможности. Некоторые ученые считают, что супер ИИ будет невозможно сдерживать, что может повлечь за собой воплощение в реальность фильмов и книг о восстании машин.

Здесь речь идет о понимании человеческой речи и естественного языка. Голосовые помощники легко распознают речевые запросы, а чат-боты могут вести полноценную переписку с пользователем: они понимают, анализируют и предоставляют данные, становясь умнее после каждого диалога/обращения.

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.

С начала 1990 до середины 2000 годов опять происходил рост, усовершенствовались вычислительные мощности и технологический потенциал. В этот период гроссмейстер Гарри Каспаров проиграл партию в шахматы компьютерной системе Deep Blue, был создан робот Kismet с возможностью моделирования эмоций, а AI стал доступен для бытовых потребителей в виде пылесоса Roomba.

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.

Craftum AI

Искусственный интеллект — это название не какого-то отдельного алгоритма, но скорее группы методов, которыми пользуются для решения различного рода задач. Алгоритмы, которые используют подходы с обучением, являются лишь одной из подгрупп всего того множества алгоритмов, что принято называть искусственным интеллектом.

В теории — да. Но на практике мы сталкиваемся с большим количеством проблем, начиная от недостаточного количества данных для обучения, заканчивая невозможностью интерпретировать действия человека при решении такой же задачи. Получается, что невозможно построить алгоритм, который эти действия бы совершал. Хороший пример — автопилотируемый автомобиль. Научить машину держать полосу, входить в повороты и автоматически перестраивать маршрут, если на дороге ремонт, сравнительно несложно, потому что есть понимание, как вел бы себя человек (а значит, как должна вести себя машина) в таких ситуациях.

Нередко ИИ используется для работы со статистическими данными и аналитикой: может проводиться сравнение тысяч историй болезней, выявление закономерностей и определение факторов, становящихся причиной развития тех или иных патологий. На подобную работу компании тратят годы, ИИ справляется существенно быстрее.

Допустим, есть несколько тысяч фотографий кошек и несколько тысяч — собак. Эти данные можно загрузить в алгоритм и заставить его «учиться» отличать кошек от собак, «ругая» за ошибки в классификации и «поощряя» за правильные ответы. В зависимости от количества и качества вводных данных, а также от сложности используемого алгоритма после некоторого количества итераций с «наказанием» и «поощрением», получается обученный алгоритм, которой с разным качеством умеет отличать кошек и собак.

В бизнес-нишах ИИ тоже незаменим, он формирует товарные рекомендации, интегрируется с внешними системами, оптимизирует процесс взаимодействия с клиентами, создает сайты и контент. Внедрение AI помогает оптимизировать штат персонала, повысить средний чек, улучшить складскую логистики и создать дружелюбную политику, которая точно понравится аудитории. Добавление инструментов можно выполнять постепенно, чтобы оценивать плюсы, минусы и результат, тем более сегодня они являются максимально доступными.

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.

Дальнейшие годы стали золотыми для развития искусственного интеллекта, его активно использовали в NASA для исследования космоса и далеких планет, внедряли в смартфоны и технологии самоуправляемых автомобилей, применяли в медицине, рекрутинге и других отраслях. В 2015 году появилась робот София (ее создала гонконгская компания) – она видит, демонстрирует эмоции, ведет диалоги и полностью имитирует другие действия человека с помощью ИИ. Кстати, всего через 2 года после разработки София стала подданной Саудовской Аравии, она активно путешествует по миру, дает интервью и встречается с известными личностями.

Искусственный интеллект – высокоэффективные технологии, которые помогают достигать цели с результатом, максимально приближенным к решениям человека. Инструменты выполняют рутинные задачи, выявляют закономерности, ускоряют процессы разработки, делают многие научные отрасли более точными и продуктивными. Ученые отмечают, что развитие AI должно быть контролируемым и взвешенным, что поможет избежать форс-мажоров и выхода технологий из-под контроля.