Как работают искусственный интеллект, машинное и глубокое обучение

Midjourney

Murf AI – революционное решение в сфере преобразования текста в речь. Реализован огромный инструментарий для создания качественного контента с отличной озвучкой. Есть свыше 100 голосовых актеров, поддержка 20+ языков и акцентов. Компании или блогеру не нужно тратить время, чтобы найти специалиста по озвучке, также можно существенно экономить бюджет на создание роликов. Доступны настраиваемые скорость, высота и другие параметры звука. Сервис подходит для подкастов, роликов для видеохостингов, рекламы и другого контента, нуждающегося в естественной речи с минимальными временными и финансовыми затратами.

В Китае рассматриваемые системы распознают свыше 95% лиц в масках, а в 2017 году помогли найти пропавшего 27 лет назад ребенка. Компания Baidu использовала ИИ и программу для распознавания лиц: было выявлено, что 33-летний мужчина – это мальчик, украденный в далеких 90-х годах. Мужчина выложил на ресурс Baidu свое фото в возрасте 10 лет, в это же время родители искали его по фотографии, на которой запечатлен 4-летний ребенок. Фото были сопоставлены AI, после выявления совпадения семья смогла воссоединиться, хотя предварительно было проведено ДНК-исследование. Компания Baidu инициировала создание централизованной базы для поиска пропавших детей.

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 – 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.

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.

Сегодня компоненты ИИ окружают нас повсеместно. Они есть в смартфонах, бытовой технике, автомобилях, инструментах для ведения бизнеса, дизайна и разработки. Например, в 2023 году конструктор сайтов Craftum презентовал новый сервис: с помощью нейросети можно создать сайт и другие типы ресурсов менее чем за 3 минуты. AI подбирает оптимальные структуру, изображения и формирует текстовый контент, сразу после завершения работы сайт готов к запуску.

В 60 годах развитие продолжалось, техника становилась более мощной и доступной, что оптимизировало научные процессы. В этот период создавались экспертные системы, которые аккумулировали знания в определенной области, например, биологии или математике. Еще один прорыв – создание первого чат-бота ELIZA (общался на естественном языке), появление прототипов современных нейронных систем, которые учились выполнять простейшую классификацию, и языка LISP, ставшего основным в исследованиях AI.

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.

Медицина

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.

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.

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.

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.

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.

Внедрение AI в структуру умных домов и бытовую технику – не новость, однако технология направлена не только на повышение удобства пользователей. В перспективе она поможет экономить ресурсы, будет отвечать за безопасность и экологичность. Умный дом может стать частью семьи: он напомнит о событии, будет контролировать микроклимат, сможет заказывать продукты по стандартному списку – возьмет на себя львиную долю рутинных обязанностей. Технология уже внедряется в технику, например, стиральная машина Samsung AI Ecobubble подстраивается под привычки пользователя, предлагая оптимальные режимы, рассчитывает объем моющих средств, поддерживает управление со смартфона.

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.

Такое сравнение действительно часто используется. Нейронная сеть — это последовательность слоев, каждый из которых, в свою очередь, состоит из нейронов, и каждый выполняет свою роль. Есть нейроны (или структуры нейронов), которые учатся выделять важные элементы на изображениях, например шерсть у кошки или собаки; есть те, которые учатся делать выводы, исходя из выделенных элементов — например, если у животного длинные лапы, то, скорее всего, это собака. Эти нейроны объединяются в группы (слои), а они превращаются в единую искусственную нейронную сеть.