Искусственный интеллект Что это такое и где он используется

Экспертные системы

Искусственный интеллект уже сейчас нашел применение во многих сферах человеческой жизнедеятельности. Например, он мониторит дорожную ситуацию, выявляя пробки, нарушения ПДД, а также разгружая трафик и перенаправляя потоки машин по менее загруженным маршрутам. Кроме того, по сравнению со «Стэнфордской тележкой» за прошедшие десятилетия значительно выросли возможности ИИ в области беспилотного управления транспортными средствами.

Человечество, вернее ИИ, в данный момент находится на первом этапе — представители «слабого» искусственного интеллекта трудятся в качестве голосовых ассистентов, «вахтеров», распознающих лица и других областях, где применимы системы машинного обучения, как подвид ИИ. Например, всем хорошо известный онлайн-переводчик — тоже представитель слабого искусственного интеллекта.

На данный момент специалисты в области компьютерных систем выделяют три основных вида искусственного интеллекта: ограниченный или слабый (Narrow artificial intelligence), сильный (Artificial general intelligence) и супер искусственный интеллект (Super artificial intelligence).

Однако самое удачное попадание случилось в сфере обработки Big Data. Способности ИИ анализировать потоки данных и выявлять определенные закономерности нашли активное применение в различных коммерческих проектах для исследования поведения потребителей. Алгоритмы ИИ могут анализировать платёжеспособность клиентов банков для выявления потенциальных злостных неплательщиков. Искусственный интеллект применяется в медицине для первоначального диагностирования различных заболеваний на основе определенных исследований (например, по снимкам томографии ИИ может определить вирусную пневмонию). В разгар коронавируса программы по телефону анализировали такие параметры, как голос и дыхание пациента, наличие кашля для выявления признаков инфекции. Есть программы, которые обрабатывают неограниченное объемы информации, изображений и других данных. Пишут статьи, делают переводы и многое другое. Голосовые помощники такие, как Siri или Алиса, облегчают навигацию пользователей и оптимизируют множество других процессов.

Искусственный интеллект — это метод, с помощью которого машина может стать разумной и мыслить как человек. Главная задача ИИ — создать человеческий разум. Достигается это путём изучения или анализа модели человеческого мозга. На основе этих исследований осуществляется разработка программного обеспечения для машин.

Метод машинного обучения считается направлением искусственного интеллекта и информатики, в котором используются данные и алгоритмы, чтобы имитировать человеческое обучение. При использовании этого подхода ИИ не требуется записывать все правила. Нужно создавать систему, которая способна сама учиться и совершенствоваться, выводить внутренние правила после изучения большого количества примеров без специального программирования. Этот вид ИИ хорошо может генерировать, управлять и хранить больше данных.

Классификация методов искусственного интеллекта (ИИ)

Наделенные этими человеческими чертами – и усиленные вычислительной и аналитической мощью, значительно превосходящей нашу собственную, – суперинтеллектуальные системы ИИ могут казаться выходцами из научно-фантастических антиутопий о будущем, в котором люди постепенно становятся все большим анахронизмом.

Следующий скачок в развитии искусственного интеллекта пришелся на 90-е годы. Апофеозом этого этапа стал шахматный турнир между суперкомпьютером IBM Deep Blue и чемпионом мира Гарри Каспаровым в 1997 году, в ходе которого матч из шести партий остался за компьютером. Однако турниру предшествовала долгая работа специалистов компании IBM и эволюция программы от машины Chiptest, промежуточную стадию Deep Thought до гроссмейстерского цифрового гения Deep Blue.

Генетические алгоритмы — форма нейронных сетей, способная к самостоятельному обучению. Принцип работы данного ИИ заключается в том, что задача делится на набор параметров, которые следует использовать последовательно к ситуации компании. Удачные новые результаты применяются для вычислений, а неудачные откидываются.

Отслеживается связь нечёткой логики при анализе процессов и явлений, на основании точной оценки принимается решение. НЛ способствует грамотному решению проблемы, при её использовании в контроле или анализе информации. В процессе подключается человеческая интуиция и опыт оператора компании.

ИИ общего назначения (сильный ИИ) должен быть способен успешно выполнять любые интеллектуальные задачи, которые под силу человеку. Как и системы ИИ узкого назначения, системы общего назначения могут учиться на опыте, выявлять и прогнозировать закономерности – но у них есть возможность сделать еще один важный шаг. Они способны экстраполировать эти знания на широкий спектр задач и ситуаций, которые не могут быть решены с помощью ранее полученных данных или существующих алгоритмов.

Подход ИИ, который используется в экспертных системах, от простого поиска данных отличается наличием в программе компьютера способа интегрировать даже сложные данные, а не только распознавать информацию по определённым критериям. Кроме этого, такие системы ИИ должны обладать повышенной продуманностью ввода данных, так как исходную информацию нужно заносить максимально точно.

Первое определение искусственного интеллекта (ИИ) дал один из его отцов-основателей, Марвин Минский, который описал его как «науку о том, как заставить машины делать вещи, которые требуют применения интеллекта, когда их делают люди». Суть этого определения верна и сегодня, однако современные специалисты в области вычислительных систем идут немного дальше и определяют ИИ как систему, способную воспринимать окружающую среду и предпринимать действия для максимизации шансов на успешное достижение своих целей, а также как способность этой системы интерпретировать и анализировать данные таким образом, чтобы она могла обучаться и адаптироваться по ходу дела.

ANI, также известный как слабый ИИ, существует уже сегодня. Хотя задачи, которые может выполнять слабый ИИ, могут выполняться с помощью очень сложных алгоритмов и нейронных сетей, они тем не менее остаются единичными и ориентированными на достижение цели. Распознавание лиц, поиск в интернете и самодвижущиеся автомобили – все это примеры ИИ узкого назначения. Его относят к категории слабых не потому, что ему не хватает масштаба и мощности, а потому, что ему еще далеко до наличия человеческих компонентов, которые мы приписываем настоящему интеллекту.

Что такое искусственный интеллект?

Искусственный интеллект — это способность алгоритмов или интеллектуальных систем обучаться, используя для этого приобретенный опыт, для достижения определенных заданных целей. Другими словами, носители искусственного интеллекта демонстрируют качества, характерные для существ, наделенных разумом.

Чаще этот метод ИИ узкой направленности. Эволюционное моделирование применяется, когда поисковое пространство большое, сложноустроенное. То есть, простые программы на компьютере не способны решить данную проблему. Например, робот-медработник, там применяется алгоритм искусственного интеллекта с медицинской спецификой. Эта методика используется с группой нечётной логики или экспертной.

Рост алгоритма ИИ машинного обучения связан с возросшим потоком данных. Кроме этого, встаёт вопрос — что именно изучается на основе этих данных? Поэтому, при машинном обучении важен тип используемой модели, который может определить — как работает и на какой основе обучается ваш искусственный интеллект?

В методах ИИ данной группы рассматривается коллективный искусственный интеллект. Многоагентная система включает в себя агентов и среду. Агентами могут стать роботы, человек или даже группа людей. Принцип действия многоагентной модели ИИ в том, что задача делится на части, которые распределяются между агентами. Кроме этого, в МАС даже можно создать канал передачи знаний.

Нейронные сети — самообучающиеся компьютерные программы, которые могут хорошо решать задачи по распознаванию речи человека или образов. НС работают наподобие нервной системы человека. При их создании однотипные данные пропускаются через структуру нейронных сетей, затем программисты фиксируют результат и просто отсеивают факторы, которые его могут ухудшить.

Методы, которые входят в эту группу ИИ, применяют «коллективный интеллект». Данные системы используют, когда нужно сделать анализ большого количества информации о компании, а простые модели с этим не могут хорошо справиться или им на это требуется много времени.