Искусственный интеллект: краткая история, развитие, перспективы

Медицина

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.

Сильный искусственный интеллект – технологии на грани мечтаний. Если рассматривать их работу теоретически, то машины умеют мыслить, осознавать себя, испытывать чувства – они максимально похожи на людей. Сегодня подобных мощностей не еще существует, все системы лишь имитируют человеческое общение, но не способны работать с задачами, которым не обучены.

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.

Под машинным обучением понимают использование различных технологий для самообучающихся программ. Соответственно, это одно из многочисленных направлений ИИ. Системы, основанные на машинном обучении, получают базовые данные, анализируют их, затем на основе полученных выводов находят закономерности в сложных задачах со множеством параметров и дают точные ответы. Один из наиболее распространенных вариантов организации машинного обучения – применение нейросетей.

Нередко ИИ используется для работы со статистическими данными и аналитикой: может проводиться сравнение тысяч историй болезней, выявление закономерностей и определение факторов, становящихся причиной развития тех или иных патологий. На подобную работу компании тратят годы, ИИ справляется существенно быстрее.

Здесь речь идет о понимании человеческой речи и естественного языка. Голосовые помощники легко распознают речевые запросы, а чат-боты могут вести полноценную переписку с пользователем: они понимают, анализируют и предоставляют данные, становясь умнее после каждого диалога/обращения.

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.

В 1965 году специалист Массачусетского технологического университета Джозеф Вайценбаум разработал программу «Элиза», которая ныне считается прообразом современной Siri. В 1973 году была изобретена «Стэндфордская тележка», первый беспилотный автомобиль, контролируемый компьютером. К концу 1970-х интерес к ИИ начал спадать.

Голосовые помощники в устройствах

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.

Люксовые бренды внедряют ИИ в свои системы для анализа потребностей клиентов. Стремительно развивается использование подобных систем в системах здравоохранения, в основном при диагностике заболеваний, разработке лекарств, создании медицинских страховок, проведении клинических исследований и так далее.

ИИ все больше проникает в экономическую сферу, и, по некоторым прогнозам, это позволит увеличить объем глобального рынка на 15,7 трлн долларов к 2030 году. Лидирующую позицию в освоении сей технологии занимают США и Китай, однако некоторые развитые страны вроде Канады, Сингапура, Германии и Японии не отстают.

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.

С другой стороны, для ИИ создан собственный «IQ-тест», названный в честь Тьюринга. Он помогает определить, насколько хорошо машина обучилась и способна ли она уподобиться в общении человеку. Это своего рода планка для ИИ, установленная людьми. А ведь все больше ученых склоняется к тому, что скоро компьютеры обгонят человечество по всем параметрам… Развитие технологий идет по непредсказуемому сценарию, и вполне допустимо, что так и будет.

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 должен интегрироваться со сторонними системами и сервисами, обеспечивая бесшовность. Это актуально для сферы бизнеса, где нужно получать сведения об оплате, поступающих заявках, остатках и других процессах в режиме реального времени и с привлечением не только AI, но и дополнительных сервисов.

Помимо общих умственных способностей к рассуждению, обучению и решению проблем, человеческое мышление также имеет эмоциональную окраску и сильно зависит от влияния социума. Искусственный интеллект не имеет никакого эмоционального характера и не ориентирован социально.