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

Runway

Задача представления и использования знаний играет важную роль в создании экспертных систем и баз знаний и связана с другими целями, поскольку, решая задачи, ИИ необходимо должен каким-либо образом получать и представлять знания. Для решения данной задачи знания представляются ИИ в виде различных структур: наиболее известными на данный момент являются семантические сети и фреймы. В семантических сетях каждый узел сети представляет концепцию, а с помощью дуг определяются отношения между концепциями. Фреймы имеют собственное имя и набор атрибутов (слотов), которые содержат значения. Например, фрейм машина может содержать следующие атрибуты: цвет, максимальная скорость движения, количество мест и т.д. Также задачу представления и использования данных решают с помощью нечетких множеств и нечетких нейронных сетей, генетических алгоритмов и различных других приближенных методов.

Слабый искусственный интеллект – это инструменты, которые существуют на данный момент. Они решают конкретные задачи, но не умеют делать то, чему не обучены. Наиболее ценны технологии в медицине: AI очень быстро сканирует и проводит анализ информации, что необходимо для точной диагностики сложных заболеваний, таких как онкология. Алгоритмы ИИ обнаруживают рак на снимках МРТ не хуже квалифицированных врачей-радиологов, а также помогают проводить оперативную биопсию головного мозга, отличая здоровую ткань от больной менее чем за 3 минуты во время операций.

Искусственный интеллект – это комплекс технологий, находящихся на стыке многих наук, которые помогают машинам выполнять задачи по аналогии с тем, как это делают люди. Нейронные сети – элемент ИИ, вдохновленный нейронными связями в мозге: они обучаются на основе огромных массивов данных, а также определяют закономерности. И AI, и нейросети сегодня активно используются в бытовой и коммерческих сферах, научных исследованиях и других отраслях, требующих точности, скорости и автоматизации рутинных задач.

Искусственный интеллект часто используется в финансово-кредитном секторе, объясняя клиентам принятые решения. В качестве примера: подается заявка на ипотеку, ИИ оценивает кредитную историю и другие параметры, после чего формирует отказ. В этом случае он предоставляет информацию о причинах отказа, а сотрудники банка лишь осуществляют контроль над системой.

Чем больше мощность, тем быстрее и эффективнее протекает подготовка. Если проводится обучение нейронной сети, которая должна отличать изображения собак от котов, то возможность использования для обработки широкого набора картинок существенно ускорит процесс.

баллы в случае несоответствия нормам поведения [16]. Создание подобных систем обучения позволит свести модели чувств ИИ к сходным с человеческими. То же и с моральными принципами. Таким образом, данное свойство не является сложным для реализации в сравнении со сложностью создания самой структуры сильного ИИ и скорее всего будет реализовано. Действительной проблемой будет содержательная сторона «моральных норм» и «норм поведения», которые всегда формулируются абстрактно и требуют интерпретации практически в каждом конкретном случае, а также с неизбежностью меняется во времени. Кроме того, существуют различные формы «морали». В этом плане запрограммировать «моральное поведение» сложно, только если мы будем способны задать ИИ задачу самому принять решение о целесообразности и ценности действия на основе известной ему информации.

The aim of the article is to analise technical and theoretic opportunity of creation the strong AI. There are several tasks to goal it: to illuminate modern technical level of research in field of artificial intelligence systems, to analise theoretic philosophical basics to creation strong AI.

Обучение, обработка и последующее принятие решений требует доступа к большим объемам данных. Для примера рассмотрим голосовые ассистенты и чаты, такие как Алиса: для предоставления ответа на вопрос они используют всю информацию из интернета, чтобы обеспечить релевантность. А системам, распознающим рукописный текст, нужно обработать миллионы образцов.

Слабый AI

Функция, ставшая привычной для современных пользователей: ИИ распознает, что именно находится на картинке или будет сфотографировано. Дополнительно – умный поиск: при наведении камеры на предмет/растение/животное, можно получить информацию о том, где продается аналогичный товар или что это такое.

Искусственный интеллект, особенно в проектах с потребностью быстрого принятия решений, должен адаптироваться под текущую ситуацию. Например, ИИ в интеллектуальных системах управления транспортом должен подстраиваться под текущие дорожные и даже погодные условия, а также продолжать обучаться для постепенного улучшения работы.

Watson способен давать ответы на вопросы, связанные с проблемами окружающего мира, в течение долей секунды [9]. О том, что в дальнейшем мощность систем искусственного интеллекта будет возрастать, говорит увеличение мощности процессоров, и даже при достижении предела числа транзисторов на интегральной схеме возможно дальнейшее увеличение мощности благодаря развитию квантовой физики или, например, с помощью чипов-небоскребов, которые вместо кремния состоят из наноматериалов [14]. Таким образом, с дальнейшим развитием технологий вполне возможно создание ИИ, не уступающего по интеллектуальным способностям человеку.

В 70-80 годах произошел спад изучения: государства возлагали высокие надежды на ИИ, но они не были оправданы так быстро, как хотелось бы, поэтому финансирование начало уменьшаться. Однако период стал достаточно продуктивным: появился первый интеллектуальный робот, а экспертные системы стали более умными.

Каждая крупная компания, особенно работающая в области создания техники, стремится презентовать собственного голосового помощника. У Яндекс есть Алиса, у Apple – Siri, у Google – Google Assistant. Они способны давать ответы на вопросы, осуществлять управление устройством, напоминать о важных событиях и решать другие задачи, которые необходимы пользователю.

ИИ анализирует и интегрирует информацию, а также разные типы данных, полученные из многочисленных источников: в качестве примера – одновременно обрабатывает текст, видео и изображения. Дополнительно – объединение и использование знаний и методов из разных научных отраслей.