Что такое искусственный интеллект (ИИ)?

Искусственный интеллект может выполнять задачи, которые в противном случае потребовали бы человеческого интеллекта или вмешательства, самостоятельно или в сочетании с другими технологиями, такими как датчики, геолокация и робототехника. Ежедневные новости и наша повседневная жизнь уже включают в себея цифровые помощники, GPS-навигацию, автономные транспортные средства и инструменты генеративного ИИ, такие как Chat GPT от Open AI.

Как область компьютерных наук, искусственный интеллект включает в себя машинное обучение и глубокое обучение. Эти дисциплины связаны с разработкой алгоритмов ИИ, созданных по образцу процессов принятия решений человеческим мозгом, которые могут “учиться” на имеющихся данных и делать все более точные классификации или предсказания с течением времени.

Искусственный интеллект прошел через множество циклов шумихи, но даже скептикам кажется, что выход ChatGPT знаменует собой переломный момент. В прошлый раз, когда генеративный ИИ приобрел такой размах, прорыв произошел в компьютерном зрении, но теперь скачок вперед произошел в обработке естественного языка (NLP). Сегодня генеративный ИИ может изучать и синтезировать не только человеческий язык, но и другие типы данных, включая изображения, видео, программный код и даже молекулярные структуры.

Области применения ИИ растут с каждым днем. Но по мере того, как поднимается шумиха вокруг использования инструментов ИИ в бизнесе, разговоры об этике и ответственном подходе к ИИ становятся все более актуальными.

Что такое искусственный общий интеллект

Искусственный общий интеллект (ИОИ) – это теоретическое состояние, в котором компьютерные системы смогут достичь или превзойти человеческий интеллект. Другими словами, AGI – это “настоящий” искусственный интеллект, изображенный в бесчисленных научно-фантастических романах, телешоу, фильмах и комиксах.

Что касается точного значения самого понятия “ИИ”, то исследователи не совсем согласны с тем, как мы будем распознавать “настоящий” искусственный интеллект общего назначения, когда он появится. Однако самый известный подход к определению того, является ли машина разумной или нет, известен как тест Тьюринга или игра в имитацию – эксперимент, который впервые описал влиятельный математик, компьютерщик и криптоаналитик Алан Тьюринг в 1950 году в своей работе о компьютерном интеллекте. В ней Тьюринг описал игру для трех игроков, в которой человека-“дознавателя” просят общаться через текст с другим человеком и машиной и судить, кто составил каждый ответ. Если допрашиваемый не может достоверно определить человека, то, по мнению Тьюринга, машина может считаться интеллектуальной [1].

Что еще больше усложняет ситуацию, исследователи и философы также не могут прийти к единому мнению, начинаем ли мы достигать AGI, далеки ли мы от этого или просто абсолютно невозможны. Например, в недавней работе Microsoft Research и OpenAI утверждается, что Chat GPT-4 – это ранняя форма AGI, однако многие другие исследователи скептически относятся к этим заявлениям и утверждают, что они были сделаны просто для рекламы [2, 3].

Независимо от того, насколько мы далеки от достижения AGI, можно предположить, что когда кто-то использует термин “искусственный интеллект общего назначения”, он имеет в виду тот тип разумных компьютерных программ и машин, которые обычно встречаются в популярной научной фантастике.

Как работает искусственный интеллект?

Системы искусственного интеллекта работают на основе алгоритмов и данных. Сначала собирается огромное количество данных и применяется к математическим моделям, или алгоритмам, которые используют эту информацию для распознавания закономерностей и составления прогнозов в процессе, называемом обучением. После обучения алгоритмы внедряются в различные приложения, где они постоянно обучаются и адаптируются к новым данным. Это позволяет системам ИИ выполнять сложные задачи, такие как распознавание изображений, обработка языка и анализ данных, с большей точностью и эффективностью с течением времени.

Машинное обучение

Основным подходом к созданию систем ИИ является машинное обучение (ML), когда компьютеры обучаются на основе больших массивов данных, выявляя закономерности и взаимосвязи в них. Алгоритм машинного обучения использует статистические методы, чтобы помочь ему “научиться” постепенно становиться лучше в выполнении задачи, не будучи запрограммированным на выполнение этой задачи. Он использует исторические данные в качестве входных для прогнозирования новых выходных значений. Машинное обучение включает в себя как контролируемое обучение (когда ожидаемый выход для входных данных известен благодаря наборам помеченных данных), так и неконтролируемое обучение (когда ожидаемый выход неизвестен из-за использования немаркированных наборов данных).

Нейронные сети

Машинное обучение обычно осуществляется с помощью нейронных сетей – серии алгоритмов, которые обрабатывают данные, имитируя структуру человеческого мозга. Эти сети состоят из слоев взаимосвязанных узлов, или “нейронов”, которые обрабатывают информацию и передают ее друг другу. Регулируя силу связей между нейронами, сеть может научиться распознавать сложные закономерности в данных, делать прогнозы на основе новых данных и даже учиться на ошибках. Это делает нейронные сети полезными для распознавания изображений, понимания человеческой речи и перевода слов с одного языка на другой.

Глубокое обучение

Глубокое обучение – важная подгруппа машинного обучения. В нем используется тип искусственных нейронных сетей, известный как глубокие нейронные сети, которые содержат несколько скрытых слоев, через которые обрабатываются данные, что позволяет машине “углубляться” в процесс обучения и распознавать все более сложные модели, устанавливая связи и взвешивая входные данные для достижения наилучших результатов. Глубокое обучение особенно эффективно в таких задачах, как распознавание изображений, речи и обработка естественного языка, что делает его важнейшим компонентом в разработке и продвижении систем ИИ.

Обработка естественного языка

Обработка естественного языка (НЛП) предполагает обучение компьютеров понимать и создавать письменную и устную речь так же, как и люди. НЛП сочетает в себе концепции информатики, лингвистики, машинного обучения и глубокого обучения, чтобы помочь компьютерам анализировать неструктурированный текст или голосовые данные и извлекать из них необходимую информацию. В основном НЛП занимается распознаванием речи и созданием естественного языка, а также используется для таких задач, как обнаружение спама и виртуальные помощники.

Компьютерное зрение

Компьютерное зрение – еще одно распространенное применение методов машинного обучения, когда машины обрабатывают необработанные изображения, видео и визуальные данные и извлекают из них полезную информацию. Глубокое обучение и конволюционные нейронные сети используются для разделения изображений на пиксели и их соответствующей маркировки, что помогает компьютерам различать визуальные формы и паттерны. Компьютерное зрение используется для распознавания изображений, их классификации и обнаружения объектов, а также для решения таких задач, как распознавание лиц и обнаружение их в самоуправляемых автомобилях и роботах.

Почему искусственный интеллект важен?

Искусственный интеллект призван наделить машины такими же возможностями обработки и анализа информации, как и у человека, что делает ИИ полезным аналогом человека в повседневной жизни. ИИ способен интерпретировать и сортировать данные в масштабе, решать сложные проблемы и автоматизировать различные задачи одновременно, что позволяет экономить время и восполнять пробелы в работе, упущенные человеком.

ИИ служит основой для компьютерного обучения и используется практически во всех отраслях – от здравоохранения и финансов до производства и образования – помогая принимать решения на основе данных и выполнять повторяющиеся или требующие больших вычислений задачи.

Многие существующие технологии используют искусственный интеллект для расширения возможностей. Мы видим его в смартфонах с искусственными помощниками, платформах электронной коммерции с рекомендательными системами и автомобилях с возможностью автономного вождения. ИИ также помогает защищать людей, создавая системы обнаружения мошенничества в Интернете и роботов для опасных работ, а также ведет исследования в области здравоохранения и климатических инициатив.

Преимущества и опасности искусственного интеллекта

ИИ имеет целый ряд применений, способных изменить нашу работу и повседневную жизнь. И хотя многие из этих преобразований захватывают, как, например, самоуправляемые автомобили, виртуальные помощники или носимые устройства в сфере здравоохранения, они также создают множество проблем.

Это сложная картина, которая часто вызывает противоречивые образы: утопия для одних, антиутопия для других. Реальность, скорее всего, будет гораздо сложнее. Вот несколько возможных преимуществ и опасностей, которые может таить в себе ИИ:

Это лишь некоторые из способов, с помощью которых ИИ приносит пользу и несет опасность обществу. При использовании новых технологий, таких как искусственный интеллект, лучше всего четко понимать, чем он является и чем не является. Ведь с большой силой приходит и большая ответственность.

Генеративный искусственный интеллект

Модели глубокого обучения, такие как генеративный ИИ, могут использовать исходные данные (например, всю Википедию или собрание работ Рембрандта) и «учиться», когда их запрашивают, чтобы получить статистически вероятные результаты. Генеративные модели высокого уровня кодируют упрощенное представление своих обучающих данных и создают новую работу, которая похожая, но не идентична исходным данным.

Много лет статистика использует генеративные модели для анализа числовых данных. Тем не менее, с развитием глубокого обучения они стали доступны для изображений, речи и других сложных типов данных. Вариативные автоэнкодеры (VAE), представленные в 2013 году, стали первым классом моделей ИИ, которым удалось достичь этого пересечения. ВАЕ были первыми моделями глубокого обучения, широко использовавшимися для создания реалистичной речи и изображений.

Такие модели  как GPT-4, BERT или DALL-E 3, продемонстрировали, что это возможно. В ближайшем будущем модели будут обучаться на широком спектре немаркированных данных, которые могут быть использованы для решения различных задач с минимальной степенью тонкой настройки. Широкие системы ИИ обучаются в более широком смысле и решают множество задач. Они отличаются от систем, выполняющих конкретные задачи в одной области. Базовые модели, тонко настроенные для решения различных задач и обученные на больших немаркированных наборах данных, являются движущей силой этого сдвига.

Что касается будущего ИИ, базовые модели значительно ускорят внедрение ИИ на предприятиях. Снижение требований к маркировке значительно облегчит внедрение. Кроме того, их высокоточная и эффективная автоматизация на основе ИИ позволит гораздо большему количеству предприятий использовать ИИ в широком спектре жизненно важных ситуаций. IBM надеется, что в конечном итоге вычислительная мощь базовых моделей будет легко доступна любому предприятию в гибридно-облачной среде.

Применение ИИ

Здравоохранение: искусственный интеллект помогает исследованиям и разработке лекарств, повышает точность диагнозов и управляет конфиденциальными медицинскими данными. Он также автоматизирует работу с пациентами в режиме онлайн. Кроме того, он играет важную роль в медицинских роботах, которые проводят вспомогательную терапию или направляют хирургов во время операций.

Розничная торговля с использованием ИИ повышает качество обслуживания клиентов, предлагая персонализацию клиентов, рекомендации по товарам, помощников по покупкам и распознавание лиц при оплате. Ритейлерам и поставщикам ИИ помогает автоматизировать розничный маркетинг, определять контрафактную продукцию на торговых площадках, контролировать товарные запасы и использовать онлайн-данные для определения товарных тенденций.

Обслуживание клиентов: ИИ предлагает более быструю и персонализированную поддержку. В режиме реального времени чат-боты и виртуальные помощники, работающие на базе искусственного интеллекта, могут давать рекомендации по продуктам, отвечать на обычные запросы клиентов и решать общие проблемы. Используя искусственное языкознание (NLP), системы ИИ могут понимать и отвечать на запросы клиентов более человекоподобным образом, что повышает общую удовлетворенность клиентов и сокращает время ответа.

Безопасность работников: ИИ может повысить безопасность работников и сократить количество ошибок при сборке и время производства. Системы ИИ могут управлять производственными цехами, отслеживать контроль качества и прогнозировать возможные отказы оборудования. ИИ также управляет складскими и заводскими роботами, которые могут автоматизировать опасные операции и производственные процессы.

Финансы: ИИ используется в банковской отрасли для поиска мошенничества в банковской деятельности, оценки кредитоспособности, прогнозирования финансовых рисков для предприятий и управления торговлей акциями и облигациями с помощью рыночных моделей. ИИИ также используется в финтех-и банковских приложениях, чтобы персонализировать банковские операции и предоставлять поддержку клиентов круглосуточно.

Маркетинг: ИИ играет важную роль в создании более целенаправленных рекламных кампаний и повышении вовлеченности клиентов. Маркетологи могут получить более подробное представление о тенденциях, поведении и предпочтениях клиентов с помощью расширенной аналитики данных, а генераторы контента на основе искусственного интеллекта помогают им создавать более персонализированный контент и рекомендации для всей компании. Кроме того, ИИ может помочь автоматизировать повторяющиеся процессы, такие как реклама по электронной почте и управление социальными сетями.

Индустрия компьютерных игр: разработчики видеоигр используют искусственный интеллект, чтобы сделать игровой процесс более захватывающим. В видеоиграх неигровые персонажи (NPC) используют искусственный интеллект, чтобы реагировать на действия игрока и на окружающую обстановку, что делает игровые сценарии более реалистичными, приятными и индивидуальными для каждого игрока.

Маркетплейсы: продавцы маркетплейсов должны выполнять огромную работу. Например, составление карточки товара, создание контента и реагирование на отзывы клиентов. Кроме того, селлер должен отвечать за управление. Если в каталоге не больше десяти позиций, можно самостоятельно выполнить эту задачу или нанять несколько менеджеров. Использование нейросетей для маркетплейсов более предпочтительнее в случаях, когда в каталоге находятся десятки или сотни товаров.

Будущее искусственного интеллекта

Будущее искусственного интеллекта таит в себе огромные перспективы, способные произвести революцию в промышленности, расширить возможности человека и решить сложные задачи. Он может быть использован для разработки новых лекарств, оптимизации глобальных цепочек поставок и создания новых захватывающих видов искусства, что изменит наш образ жизни и работы.

В перспективе одним из следующих важных шагов для искусственного интеллекта станет выход за рамки слабого или узкого ИИ и достижение искусственного интеллекта общего назначения (ИИОН). Благодаря AGI машины смогут думать, учиться и действовать так же, как люди, стирая грань между органическим и машинным интеллектом. Это может проложить путь к повышению уровня автоматизации и возможностей решения проблем в медицине, транспорте и других областях, а также к созданию разумного ИИ в будущем.

С другой стороны, растущая сложность ИИ также вызывает опасения по поводу сокращения рабочих мест, повсеместной дезинформации и потери конфиденциальности. Кроме того, сохраняются вопросы о возможности того, что ИИ превзойдет человеческое понимание и интеллект – явление, известное как технологическая сингулярность, которое может привести к непредвиденным рискам и возможным моральным дилеммам.

Пока что общество в основном надеется на федеральные и деловые нормы регулирования ИИ, которые помогут определить будущее этой технологии.