Развитие современной жизни в значительной степени изменяется под воздействием алгоритмов искусственного интеллекта ИИ – глубокого и машинного обучения, которые большинство из нас едва ли понимает. Эти технологии настолько сложны, что даже ученым иногда трудно объяснить их принципы. Васант Хонавар, профессор и директор Исследовательской лаборатории искусственного интеллекта в Университете штата Пенсильвания, объясняет: “ИИ – это семейство технологий, которые выполняют задачи, требующие человеческого интеллекта”. Профессор подчеркивает, что здесь под “интеллектом” понимается нечто, природу чего мы до конца не понимаем.
Хонавар делит интеллект на две основные категории: узкий искусственный интеллект и искусственный общий интеллект. Узкий ИИ достигает высокой компетентности в конкретной области — например, анализирует изображения с рентгеновских снимков и МРТ в радиологии. Искусственный общий интеллект, напротив, стремится к более всеобъемлющему мыслительному процессу, присущему человеку — способности говорить и узнавать обо всем. "Машина может быть весьма эффективна в диагностике радиологических снимков, но если задать ей вопрос о бейсболе, она будет беспомощна," замечает Хонавар. В данный момент интеллектуальная разносторонность человеческого разума остается недостижимой для ИИ.
Части ИИ.
По словам Хонавара, модели ИИ включают две ключевые части. Первая часть — это инженерия, создание компьютерных программ и систем, использующих интеллект. Вторая — это наука об интеллекте, наука о том, как достичь результата, сравнимого с результатами человеческого мозга, даже если процесс достижения этих результатов кардинально отличается. В качестве аналогии Хонавар приводит пример: "Птицы летают и самолеты летают, но делают это совершенно по-разному", поясняет он. "Тем не менее, и те, и другие используют аэродинамику и физику. Точно так же искусственный интеллект основан на принципе, что существуют общие закономерности поведения интеллектуальных систем."
ИИ — это результат наших попыток понять и имитировать работу мозга, применяя это понимание для разработки автономных систем, таких как дроны, роботы и интеллектуальные агенты. Курт Кейгл, писатель, специалист по обработке данных и футуролог, основатель консалтинговой фирмы Semantical, поясняет: "ИИ - это, прежде всего, итог наших усилий понять, как работает мозг, и применить это знание для создания автономных систем с похожими функциями."
Хотя человеческое мышление отличается от работы компьютера, который использует схемы, полупроводники и магнитные носители для хранения информации, существует несколько увлекательных параллелей. Одной из них является принцип графовых сетей. «Мы начинаем обнаруживать, что графовые сети чрезвычайно интересны, когда речь идет о миллиардах узлов. По сути дела, мозг представляет собой графовую сеть, в которой вы можете контролировать мощность процессов, изменяя сопротивление нейронов до возникновения емкостной искры», — поясняет Кейгл. «Один нейрон сам по себе предоставляет ограниченное количество информации, однако в совокупности они инициируют набор нейронов разной мощности, формируя паттерн, который активируется только в ответ на определенные стимулы, модулированные электрическими сигналами посредством цифровой обработки сигналов (DSP), такие как наша сетчатка и улитка».
Моделирование обучения ИИ.
Хонавар отмечает, что большинство приложений искусственного интеллекта (ИИ) реализуются в областях с обширными объемами данных. Например, в радиологии наличие больших баз данных рентгеновских и МРТ-снимков, оцененных специалистами, позволяет обучать ИИ имитации человеческой деятельности. Системы ИИ работают, комбинируя массивы данных с интеллектуальными алгоритмами — последовательностями инструкций, которые позволяют программному обеспечению изучать шаблоны и особенности данных, как это объясняется в учебном пособии SAS по искусственному интеллекту.
При моделировании работы мозга, ИИ использует множество различных подполей. Машинное обучение, являющееся одним из таких подполей, позволяет системам ИИ анализировать большие объемы данных и извлекать из них полезную информацию. Это подчеркивается в учебном пособии SAS, где отмечается, что современные технологии стремятся к созданию все более сложных и точных моделей, имитирующих человеческое мышление.
Типы обучения ИИ.
Машинное обучение и искусственный интеллект (ИИ) революционизируют процесс создания аналитических моделей, позволяя извлекать скрытые инсайты из данных без необходимости заранее задавать конкретные параметры или выводы. Искусственные нейронные сети, которая имитируют работу нейронов мозга, передают информацию между различными узлами, находя связи и извлекая смысл из данных.
Глубокое обучение, использующее обширные нейронные сети и значительные вычислительные мощности, позволяет обнаруживать сложные закономерности в данных. Эта технология находит применение в таких областях, как распознавание изображений и речи, где требуется анализ больших объемов информации.
Когнитивные вычисления фокусируются на создании "естественного взаимодействия, подобного человеческому", как отметил SAS, включая способность интерпретировать и реагировать на человеческую речь. Компьютерное зрение применяет распознавание образов и глубокое обучение для понимания содержания изображений и видео. Это позволяет машинам в реальном времени анализировать визуальную информацию и эффективно интерпретировать окружающую среду.
Обработка естественного языка включает в себя анализ и понимание человеческого языка, что позволяет системам ИИ адекватно реагировать на текстовые и голосовые запросы пользователей.
Использование ИИ и машинного обучения открывает новые горизонты в анализе данных, предоставляя возможности для более глубокого понимания и интерпретации сложных информационных массивов. Этими технологиями активно пользуются в различных отраслях, от медицины до финансов, создавая умные решения, которые делают нашу жизнь проще и продуктивнее.
От истоков исследования ИИ.
История развития ИИ берет свое начало в 1940-х годах, а термин "искусственный интеллект" впервые прозвучал на конференции в Дартмутском колледже в 1956 году. В последующие два десятилетия исследователи разрабатывали программы, которые могли играть в игры, распознавать простые образы и осваивать базовые элементы машинного обучения. Одним из ключевых достижений тех лет стала разработка Персептрона учёным Корнельского университета Фрэнком Розенблаттом. Эта первая искусственная нейронная сеть функционировала на 5-тонном компьютере IBM, работающем на перфокартах.
По словам профессора Хонавара, только к середине 1980-х годов была разработана вторая волна нейронных сетей, способных к более сложным вычислениям. В начале 1990-х годов новые прорывы позволили ИИ выйти за рамки первоначальных возможностей. В течение 1990-х и 2000-х годов технологические инновации, такие как интернет и всё более мощные компьютеры, значительно ускорили развитие ИИ.
"С появлением Интернета огромные объемы данных стали доступны в цифровой форме," - отмечает Хонавар. "Проекты вроде секвенирования генома начали генерировать большие объемы обучающих данных, а достижения в вычислительной технике позволили их хранить и обрабатывать. Мы могли обучать машины выполнять более сложные задачи. 30 лет назад это было невозможно из-за отсутствия данных и необходимой вычислительной мощности."
Искусственный интеллект и робототехника представляют собой две связанные, но самостоятельные области. В робототехнике машины ощущают окружающую среду, выполняют вычисления и физические задачи либо самостоятельно, либо под управлением человека – от заводских операций до космических миссий. Хонавар подчеркивает, что эти две дисциплины тесно переплетаются.
"Можно представить себе робототехнику без сложного интеллекта, например, чисто механические устройства вроде автоматизированных ткацких станков," - говорит Хонавар. "Тем не менее, существуют роботы, где интеллект играет ключевую роль – например, для управления автономным транспортным средством в условиях насыщенного дорожного движения."
"Очевидно, что реализация общего интеллекта в какой-то степени требует робототехники, поскольку взаимодействие с миром является важной составляющей интеллекта," - продолжает Хонавар. "Чтобы по-настоящему понять, что значит бросать мяч, необходимо уметь это делать."
Распространение технологий ИИ.
Сегодня искусственный интеллект (ИИ) стал неотъемлемой частью многих потребительских продуктов, проникнув практически во все сферы нашей жизни. Огромное количество устройств, входящих в пространство Интернета вещей (IoT), активно используют специализированные модели ИИ. Кейгл отмечает: "Круиз-контроль был одной из первых форм искусственного интеллекта, что, как оказалось, гораздо сложнее, чем предполагало большинство людей. Технологии шумоподавления в наушниках, функции распознавания речи в современных телевизионных пультах, фильтры соцсетей и спам-фильтры — все это работа ИИ."
Если добавить сюда машинное обучение, спектр применения ИИ существенно расширится: проверки орфографии, системы текстовых рекомендаций, любые рекомендательные системы, современная бытовая техника, такая как стиральные и сушильные машины, микроволновки, посудомоечные машины, большая часть электроники, выпущенной после 2017 года, включая колонки, телевизоры, антиблокировочные тормозные системы, электромобили и камеры видеонаблюдения. Даже в большинстве современных игр используются сети искусственного интеллекта на различном уровне.
Инструменты искусственного интеллекта могут превосходить людей в специализированных задачах, так же как самолеты превосходят птиц в полетах на большие расстояния и перевозке большого количества пассажиров. Хонавар указывает на способность ИИ обрабатывать миллионы взаимодействий в социальных сетях и извлекать информацию, способную влиять на поведение пользователей. Это вызывает опасения у экспертов, так как такие возможности могут иметь непредсказуемые и нежелательные последствия.
ИИ особенно эффективен в осмыслении огромных объемов информации, перегружающих человеческий мозг. Эта способность позволяет интернет-компаниям анализировать огромные массивы данных о пользователях и использовать полученную информацию, чтобы целенаправленно влиять на наше поведение, что открывает широкие возможности, но и предъявляет новые вызовы.
Как ИИ и машинное обучение могут трансформировать экономику.
С развитием технологий искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (ML) экономический ландшафт переживает значительные перемены. Хотя многие опасаются, что внедрение ИИ может привести к массовой потере рабочих мест, эксперты утверждают, что потенциальные выгоды могут превзойти эти риски.
Наибольшую угрозу представляет автоматизация для тех, чья работа связана с рутинными задачами в таких секторах, как розничная торговля, финансы и производство. Об этом пишет Даррелл Уэст, вице-президент и директор-основатель Центра технологических инноваций Бруклинского института, базирующегося в Вашингтоне. В своем электронном письме он подчеркивает: "Хотя ИИ может ликвидировать некоторые рабочие места, он также создаст новые, особенно для технически подкованных работников. Тем не менее, это потребует масштабной переподготовки и повышения квалификации рабочей силы".
Необходимо отметить, что автоматизация затронет и белых воротничков, особенно в здравоохранении. Мы можем ожидать увеличение числа переходов работников с одной работы на другую, создавая спрос на непрерывное обучение и переподготовку. Страны должны будут инвестировать значительные средства в образовательные программы, чтобы люди могли постоянно повышать свои профессиональные навыки и быть готовыми к вызовам цифровой экономики.
ИИ не обязательно должен заменять человека. Напротив, он может быть использован для увеличения интеллектуальных возможностей работников. Известный изобретатель и футуролог Рэй Курцвейл предсказывает, что к 2030-м годам ИИ достигнет уровня человеческого интеллекта. Это откроет возможности для создания технологий, которые могут оказывать прямое влияние на человеческий мозг, улучшая память и преобразуя пользователя в гибрид человека и машины. По словам Курцвейла, это позволит людям "расширить наш кругозор и проявить художественные качества, которые мы ценим".
В конечном счете, внедрение ИИ и машинного обучения может привести к значительным преобразованиям в экономике. Важно, чтобы на пути к этой новой реальности страны инвестировали в переподготовку и непрерывное обучение, обеспечивая работников всеми необходимыми навыками для успешного существования в цифровой экономике.
Заключение.
В заключение отметим, что Искусственный интеллект и машинное обучение продолжают стремительно развиваться, предоставляя новые возможности и меняя привычные подходы в самых различных отраслях. Глубокое понимание основ этих технологий позволяет создавать более эффективные и точные системы, способные решать самые сложные задачи, открывая перед нами новые горизонты и перспективы, формируя наше будущее.
