Искусственный интеллект: история развития, перспективы в будущем21 марта 2024 в 12: 19

Что представляет собой искусственный интеллект

1950-е: тест Тьюринга и конференция в Дартмуте. Математик Алан Тьюринг предложил идею мыслящей машины. Он считал, что машины, как и люди, могут использовать доступную информацию для принятия решений. Чтобы это проверить, он разработал тест. Человек с помощью текстового интерфейса задавал вопросы одновременно другому человеку и машине. Если отличить их ответы не получалось, считалось, что машина прошла тест и обладает искусственным интеллектом. Проверить концепцию Тьюринга оказалось сложно из-за ограниченной функциональности компьютеров и дорогой техники. Такие исследования были доступны только крупным технологическим компаниям и престижным университетам.

Сравнивать искусственный и естественный интеллект можно лишь по некоторым общим параметрам. Например, человеческий мозг и компьютер работают по примерно схожему принципу, включающему четыре этапа – кодирование, хранение данных, анализ и предоставление результатов. И естественный, и искусственный разум склонны к самообучению, они решают те или иные задачи и проблемы, используя специальные алгоритмы.

Новое развитие искусственный интеллект получил в середине 1990-х. Самый известный пример – суперкомпьютер IBM Deep Blue, который в 1997 году обыграл в шахматы чемпиона мира Гарри Каспарова. Сегодня подобные сети развиваются очень быстро за счет цифровизации информации, увеличения ее оборота и объема. Машины довольно быстро анализируют информацию и обучаются, впоследствии они действительно приобретают способности, ранее считавшиеся чисто человеческой прерогативой.

В некоторых книгах и фильмах ИИ развивается с негативными последствиями для человечества. Например, в фильме «Терминатор» искусственный интеллект становится угрозой для выживания людей. Неконтролируемое развитие ИИ может быть рискованным, но современные исследования и разработки направлены на создание безопасных и этичных систем искусственного интеллекта.

Искусственный интеллект, как мы помним, является свойством сложных систем выполнять задачи, обычно свойственные человеку. К ИИ часто относят узкоспециализированные компьютерные программы, также различные научно-технологические методы и решения. ИИ в своей работе имитирует человеческий мозг, при этом основывается на прочих логических и математических алгоритмах или инструментах, в том числе нейронных сетях.

Некоторые ученые отмечают риски внедрения ИИ в повседневную жизнь. Так, британский ученый Стивен Хокинг считал, что создать ИИ, превосходящий человека по всем параметрам, все же удастся, но справиться с ним будет нам не под силу, и людям будет нанесен существенный вред. Илон Маск же считает, что искусственный разум в дальнейшем будет нести куда большую угрозу по сравнении с ядерным оружием.

История возникновения и развития искусственного интеллекта

4 декабря 2012 года на конференции Neural Information Processing Systems (NIPS) группа исследователей представила подробную информацию о своих свёрточных нейронных сетях, которые помогли им выиграть в конкурсе классификации ImageNet. Классификация изображения – это процесс определения категории или класса, к которому оно относится. Например, мы видим кота и понимаем: это рыжее пушистое существо – точно кот. Нейросеть определяет кота на изображении, анализируя пиксели и выделяя характерные признаки. Модель, которую представили на конференции, содержала нейросеть со множеством слоёв. Такая архитектура помогла распознавать изображения с точностью 85% – всего на 10% слабее человека.

В 2022-2023 годах многих волнует генеративный ИИ. Бизнес хочет использовать его, чтобы сократить расходы, а специалисты боятся, что он отнимет у них работу. Консалтинговая компания McKinsey спрогнозировала влияние generative AI на производительность, автоматизацию и рабочую силу. Согласно новому отчету, генеративный ИИ может ежегодно приносить мировой экономике от 2,6 до 4,4 триллионов долларов (примерно 2–4% от совокупного мирового валового внутреннего продукта в этом году)

Если говорить об IQ – большинство ученых склонны считать, что сей параметр оценки никак не связан с искусственным интеллектом. С одной стороны, это действительно так, ведь стандартные IQ-тесты направлены на измерение «качества» человеческого мышления и связаны с развитием интеллекта на разных возрастных этапах.

Конкуренция с ИИ на рынке труда вызывает у людей тревогу. Недавний опрос CNBC 8874 американцев показал, что 24% респондентов были «очень обеспокоены» или «несколько обеспокоены» тем, что искусственный интеллект их заменит. Есть реальный риск того, что ИИ может стать настолько хорош в автоматизации человеческой работы, что многие люди не смогут создавать такую же экономическую ценность. Чтобы этого избежать, аналитики рекомендуют делать технологию доступной для каждого. Так люди смогут автоматизировать рутинные задачи и заниматься более сложными и креативными. Например, в игровой индустрии крупные игроки могут использовать технологию для создания более сложных виртуальных миров, а небольшие студии выиграют от снижения производственных затрат.

Сейчас технологии развиваются с немыслимой скоростью. Ранее те возможности, что, казалось бы, были доступны только профессиональным ученым, в современной жизни доступны каждому. Один из подобных прорывов – искусственный интеллект, прочно обосновавшийся во многих сферах человеческой жизни.

1970–80-е: Спад и возрождение ИИ. У государства были завышенные ожидания от учёных в вопросах развития искусственного интеллекта. Когда они не оправдались, финансирование исследований в области ИИ сократилось. Возобновить разработки помогла конкуренция США и Великобритании с Японией. К тому времени там уже построили WABOT-1 – интеллектуального человекоподобного робота.