Виды искусственного интеллекта — их особенности и применение

Разработка инновационных лекарства

В 60-ых годах прошлого столетия разработками заинтересовалось министерство обороны США — проектировались компьютеры, имитирующие человеческие рассуждения. Эти работы легли в основу современных решений. Сегодня под ИИ подразумевают особые свойства программ, которые могут выполнять сложные функции, схожие с человеческой деятельностью.

Эта базовая система, которая не способна хранить полученный опыт. Она не способна к обучению и у неё нет памяти. Система фокусируется на решении данных задачах. Этот вид ИИ востребован в бизнесе, когда нужна быстрая реакция, а опыт не важен. Например, реактивная система победила чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова в 1997 году

Договорная деятельность. Повышается эффективность уже автоматизированных процессов: сервисы Ario проверяют, насколько отличается содержание цифровой версии договора с подписанным бумажным экземпляром. Все несовпадения выделяются. Кроме того, система искусственного интеллекта контролирует наличие обязательных реквизитов и проверяет условия договора с точки зрения возможных рисков: штрафы, пени, сроки платежей.

По мнению аналитиков генеративный искусственный интеллект в предстоящие лет 5 будет трендом, так как к нему сегодня вырос интерес и он обладает хорошей коммерциализацией. Но применение генеративного ИИ имеет большие риски. Главный — повышенная угроза, создаваемая «глубинными подделками». Создание человеческих обликов, которые реалистичны, часто применяются чтоб обмануть или в качестве мошенничества в финансовой области. Особая опасность кроется в дипфейках реального времени основанных на ИИ, они могут подделывать человеческий голоса.

Машинное обучение — одно из направлений искусственного интеллекта, благодаря которому воплощается ключевое свойство — самообучение на основе получаемых данных. Чем больше объем информации и ее разнообразие, тем проще ИИ найти закономерности и тем точнее будет выдаваемый результат.

Термин «Искусственный интеллект» впервые произнёс Джон Маккарти, который и стал его автором. Он собрал первую конференцию в 1956 году, речь на которой шла о машинах, способных мыслить как человек, осуществлять обучение, собирать больше данных и производить обработку информации.

борьба с атаками на информационную безопасность на базе ИИ — сразу, как была выявлено, что атака с использованием искусственного интеллекта может быть эффективной, стало понятно, что данные нападки на систему можно избежать путём привлечения ресурсов нейронных сетей

Данный тип искусственного интеллекта является сверхумным, он имеет чувства и эмоции, его считают из области фантастики. Эта система может превосходить человека в уме и лучше решать поставленные задачи. Самосознание находится в процессе исследования и разработки, создание этого нового типа ИИ затрагивает ряд этических и общественных норм

Типы искусственного интеллекта

Узкоспециализированный, используется для решения только конкретной задачи и выдачи данных. Этот интеллект работает в строгих рамках, имеет набор языков и контекстов. Например, если данный интеллект настроен на поиск спама, то он не способен произвести сортировку почты

Спрос на передовые технологии растет в каждой отрасли. Например, в здравоохранении нужны «умные» личные помощники, которые вовремя напомнят о приеме лекарств, проследят за физической активностью человека, а в перспективе помогут выбрать тактику лечения, в торговле ИИ помогает прогнозировать обороты товара, а в финансовых операциях — выявлять мошенничество.

Этот тип систем ИИ давно известен. Он сохраняет и использует опыт. Такой интеллект может улучшить работу проанализировав предыдущий опыт. Например, с таким интеллектом — робот-пылесос. Робот перемещается по комнате и убирает её на основании карты, которая построена с использованием датчиков. Другой пример — беспилотная техника собирает и хранит информацию о ближайших автомобилях: скорость, расстояние

Развитие искусственного интеллекта как направления связывают с необходимостью решать конкретные задачи, которые зачастую трудоемки для людей. Однако пока каждая разработка закрывает свой узкий круг задач: для медицинских целей, для автоматизации и оптимизации рутинных процессов, умный глобальный поиск информации и т.д.

Первое, с чем приходит сталкивать — недоверие к технологии. Пользователи зачастую не понимают, как все это работает, поэтому не могут до конца «довериться» машине и постоянно перепроверяют результаты. Так и должно быть на первых порах работы с новой технологией, но спустя полгода корректность действий ИИ не должна вызывать вопросы. Крайняя степень недоверия — откровенный саботаж использования решений или отказ предоставлять полные и актуальные данные для обучения ИИ.

Крупные современные организации в большинстве своем прошли этап цифровизации основных деловых процессов — делопроизводство, управление совещаниями, работа с контрактами, обращениями граждан и организаций и т.п. Дальнейшее развитие проектов происходит в двух направлениях: первое — охват новых областей, таких как кадровое делопроизводство, управление командировками, второе — снижение трудоемкости выполнения ежедневных задач.