Виды искусственного интеллекта — их особенности и применение

Улучшение качества преподавания

Почти три четверти бизнес-лидеров положительно оценивают роль ИИ после пандемии и сопутствующего кризиса. Большинство руководителей (74%) не только ожидают рост эффективности бизнес-процессов, но и создание новых бизнес-моделей (55%), новых продуктов и услуг (54%) — благодаря внедрению ИИ.

Оценить динамику может каждый, кто пользуется автоматическими переводчиками. Еще лет пять назад Google Translate более-менее сносно справлялся с отдельными наборами фраз и предложениями, тогда как сегодня программа переводит большие смысловые блоки, нейросети учитывают контекст, оперируют огромными массивами статистических данных. Сейчас можно читать статьи на хинди, китайском, арабском, не зная языка. ИИ давно используется в финансовой сфере для оценки платежеспособности заемщика. Есть вам отказали в выдаче кредита на первом этапе ― вас отсеял именно искусственный интеллект. В США в некоторых штатах ИИ применяют в судебной системе для оценки продолжительности тюремных сроков для обвиняемых.

Согласно базе данных компании AIAAIC, которая отслеживает инциденты, связанные с этическим злоупотреблением ИИ, количество инцидентов и противоречий, связанных с технологиями ИИ, увеличилось в 26 раз с 2012 года. Некоторые заметные инциденты в 2022 году включали в себя поддельные видео с использованием лиц знаменитых людей, созданные при помощи технологии «дипфейк», а также тот факт, что американские тюрьмы используют технологии ИИ для мониторинга и анализа звонков заключенных. Рост инцидентов в данной сфере свидетельствует как о более разнообразных вариантах использования технологий искусственного интеллекта, так и об увеличении рисков, связанных со злоупотреблением технологиями и их некорректным использованием.

Такие гиганты как Alibaba, Amazon, Facebook, Google массово используют глубокие искусственные нейронные сети, например, Long-Short-Term Memory, чтобы предсказать спрос пользователей и дольше удерживать их на своих платформах, заставляя переходить по большему количеству рекламных объявлений.

На сегодняшний день искусственный интеллект ученые определяют, как алгоритмы, способные самообучаться, чтобы применять эти знания для достижения поставленных человеком целей. Системы машинного обучения (основной подраздел ИИ) автоматизировали процессы во всех жизненно важных областях, включая банкинг, ретейл, медицину, безопасность, промышленность. Выделяют три вида искусственного интеллекта: слабый (Narrow AI), сильный (AGI) и супер-ИИ (Super AI). Первый вид используются повсеместно (включая голосовых ассистентов, рекламу в соцсетях, распознавание лиц, поиск романтических партнеров в приложениях и так далее); эти системы слабого ИИ единственные доступные на сегодня. Сильный ИИ максимально приближен к способностям человеческого интеллекта и наделен по классическому определению Тьюринга самосознанием; по мнению экспертов, AGI сформируется примерно к 2075 году, а спустя еще 30 лет придет время для супер-ИИ. Супер-ИИ мог бы не просто стать подобным людям, но и превзойти лучшие умы человечества во всех областях, при этом перепрограммируя самого себя, продолжая совершенствоваться и, вероятно, разрабатывая новые системы и алгоритмы самостоятельно.

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

Машинное обучение стало ключевым инструментом исследователей из разных областей, однако потенциал ИИ в науке еще предстоит раскрыть, отмечает Леонид Жуков. Стимулирование новых открытий с помощью ИИ актуально, например, в области создания новых материалов при помощи вычислений или в прогнозировании изменений климата для разработки стратегий повышения устойчивости к изменениям окружающей среды. Например, в рамках стремления к достижению углеродной нейтральности, ученые из группы поиска новых материалов Института AIRI совместно со Сбербанком разработали прототипы моделей, позволяющих оптимизировать контроль качества на производстве солнечных батарей.

«Цифровой двойник» считается физически точной виртуальной копией объектов. Эта технология — прорыв в цифровой трансформации, она развивалась параллельно искусственному интеллекту. ИИ делает лучше «цифровые двойники», он позволяет технологии проводить анализ вероятных сценариев, предоставляя необходимое количество данных исследователям. Всё это работает на увеличение эффективности и упрощение процесса принятия решений.

Нехватка специалистов

Эта система не ограничена по уровню выполняемых операций, она предназначена для решения интеллектуальных задач. Цель вида — разработать систему, которая будет думать самостоятельно как человек. Сегодня сильный тип на стадии создания и разработки, нужно чтобы техника могла работать в коллективе

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

«На данный момент перед исследователями ИИ стоят несколько вызовов. Это умение искусственного интеллекта ставить перед собой новые задачи на основе имеющихся знаний; способность обучаться, не забывая полученные знания; и умение учиться разбивать цель на подцели. Преодоление этих проблем приблизит ученых к созданию таких машин, которые смогут лучше понимать человека и помогать достижению все более амбициозных целей», — отмечает Михаил Бурцев, директор по фундаментальным исследованиям Института Искусственного Интеллекта AIRI, заведующий Лабораторией нейронных систем и глубинного обучения МФТИ.

ИИ развивается с высокой скоростью, и то, что называлось полгода назад state-of-the-art (высшим уровнем развития), сегодня может оказаться средней разработкой. Если раньше в сфере искусственного интеллекта была занята узкая прослойка специалистов, сейчас при таком огромном спросе попросту не хватает квалифицированных кадров, способных справиться с постоянно развивающейся технологией, отмечает Жуков.

Выступая на международной конференции Сбера AI Journey 2021, Юрген Шмидхубер, ученый в области искусственного интеллекта, главный научный советник Института Искусственного Интеллекта AIRI и научный руководитель компании NNAISENSE отметил, что компании в основном сосредоточены на своих частных проблемах, а не на развитии технологий искусственного интеллекта: большая часть их прибыли от ИИ приходится на маркетинг и продажу рекламы.

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

Информационная безопасность

Новые исследования также показывают, что системы искусственного интеллекта могут оказывать серьезное воздействие на окружающую среду. По данным аналитиков, во время тренировки технологии искусственного интеллекта BLOOM — многоязычной модели с открытым доступом — было выброшено в окружающую среду в двадцать пять раз больше углерода, чем во время перелета в один конец из Нью-Йорка в Сан-Франциско всего одним авиапутешественником. Тем не менее новые модели обучения показывают, что системы искусственного интеллекта можно использовать и для решения проблем с экологией, например для оптимизации энергопотребления.

Чтобы компания извлекала прибыль, недостаточно вложить средства в алгоритм и получить первые успешные результаты после запуска пилотного проекта. Внедрение ИИ — это многоуровневый процесс, включающий культурные изменения в компании, найм и обучение специалистов по data science, автоматизацию и построение бизнес-процессов с учетом алгоритмов, и на этом весь список не заканчивается.

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.

До 2014 года наиболее значимые модели машинного обучения выпускались научными учреждениями. Но с тех пор представители бизнеса и промышленности стали лидировать в этом вопросе. Так, в 2022 году ими было создано тридцать две значимых промышленных модели машинного обучения по сравнению всего с тремя, разработанными научным сообществом. Создание ультрасовременных систем искусственного интеллекта все чаще требует больших объемов данных, вычислений и денег — ресурсов, которыми представители промышленности и бизнеса обладают в большем количестве по сравнению с некоммерческими организациями и научными учреждениями. Тем не менее модели искусственного интеллекта в любом случае стремительно ускоряют научный прогресс. В 2022 году эти технологии были использованы для содействия таким научным процессам, как синтез водорода, генерация новых антител, повышение эффективности матричных манипуляций.

Сегодня искусственный интеллект — быстро развивающаяся область, которая изменит нашу жизнь. ИИ включает в себя методики, состоящие из следующих наук: математики, биологии, психологии, кибернетики, которые используются в разработке программ. Несмотря на мнение, что скоро техника заменит людей, это не так. В ближайшее время люди и машины будут с большей активностью взаимодействовать между собой на пользу человечества.

ИИ способен стать помощником и оказать помощь специалистам по безопасности, сняв с них нагрузку. Ведь система быстрей человека может произвести обработку информации и быстро выявить подозрительную активность в сети. Конечно, даже супер интеллект не способен полностью заменить разум человека, но он может создать инструменты, которые помогут решать задачи ИБ:

«Говоря о внедрениях, необходимо приложить усилия в пропорциях 10–20–70. То есть, примерно 10% усилий должно уйти на создание алгоритма, 20% на построение технологии и 70% на организацию бизнес-процессов. Компания должна быть на определенном уровне технологической зрелости для того, чтобы внедрение ИИ приносило пользу», — говорит Леонид Жуков, генеральный директор Института Искусственного Интеллекта AIRI, старший управляющий директор Лаборатории по искусственному интеллекту Сбербанка.

Алгоритмы помогают врачам ставить диагнозы. Например, «СберМедИИ» (входит в экосистему «Сбера») и Лаборатория по искусственному интеллекту Сбербанка совместно разработали приложение AI Resp: нейросеть анализирует голос пациента, дыхание и кашель, чтобы определить вероятность коронавирусной инфекции. Ранее Лаборатория по ИИ и «СберМедИИ» представили онлайн-сервис «КТ Легких», определяющий локализацию и степень поражения легких для диагностики вирусной пневмонии, в том числе COVID-19, по снимкам компьютерной томографии. Также при использовании этого сервиса ИИ позволяет выявлять онкологические заболевания на ранней стадии при анализе КТ грудной клетки и может помогать врачам при диагностике.