Искусственный интеллект: технологии обучения, типы и сферы применения

Содержание: Что такое искусственный интеллект Что представляет собой искусственный интеллект Технологии обучения ИИ Машинное обучение Глубокое обучение NLP Компьютерное зрение Три типа искусственного интеллекта Слабый искусственный интеллект (weak, или narrowai) Сильный искусственный интеллект (b, или general ai) Суперинтеллект (superintelligence) Сферы применения ИИ Преимущества искусственного интеллекта Ведущие компании-разработчики искусственного интеллекта Проблемы использования ИИ Перспективы развития ИИ Что такое искусственный интеллект ИИ – система искусственного интеллекта, которая получила взрывной рост в последние десятилетия, хотя работы в этой области начались в середине 20-го века. Но длительное время научные работы, связанные с ИИ были теоретическими, а практические результаты удалось получить только после достижения достаточно высокого уровня развития вычислительной техники. Сейчас сферы применения искусственного интеллекта чрезвычайно широки и в ближайшем будущем такие системы скорее всего будут внедрены повсеместно. Сегодня мы поговорим о том, что собой представляет ИИ, как он работает и какие перспективы в этой области прогнозируют ученые на ближайшие годы. Что представляет собой искусственный интеллект Изображение ИИ в виде строчек кода. В широком смысле AI (искусственный интеллект) является набором программ и алгоритмов которые способны симулировать когнитивные процессы, происходящие в человеческом мозгу и анализировать данные схожим образом. Также этим термином часто называют отдельное направление развития вычислительной техники, целью которого является создание систем, способных обрабатывать информацию и решать задачи подобно тому, как это делает человеческий мозг (или нервная система высших животных). В практическом смысле термином ИИ принято называть ПО на основе нейросетей, именно такие программы сейчас бурно развиваются и стали известны благодаря продвинутым чат-ботам, таким как ChatGPT. Нужно отметить, что до сих пор точного определения, что такое AI (ИИ) по сути нет, это связано с тем, что нет точной формулировки и понимания, что такое природный интеллект, и само определение термина регулярно меняется и является предметом активных дискуссий среди специалистов. Существует даже мнение, что именно создание «сильного» ИИ позволит полностью раскрыть тайну работы человеческого мозга и природу сознания. Причем нужно учитывать, что интеллект и самосознание не являются тождественными понятиями. Ведь многие современные нейросетевые ИИ точно относятся к системам искусственного интеллекта, но сознанием или даже его зачатками не обладают и неизвестно, есть ли возможность создать самоосознающую машину в принципе. Технологии обучения ИИ Абстрактное изображение обучающегося ИИ. Существует несколько методик обучения систем искусственного интеллекта, которые работают в общем на одинаковых принципах, но сильно различаются в деталях. Сам принцип обучения нейросети подразумевает, что программист создает алгоритм (или набор алгоритмов) для анализа данных и «скармливает» получившейся модели набор данных, контролируя результаты. В процессе обучения алгоритмы по сути оптимизируют сами себя таким образом, чтобы результаты анализа данных были наиболее точными, с минимальным количеством ошибок. Этот процесс на самом деле гораздо сложнее, состоит из нескольких стадий, но в целом большинство моделей ИИ обучаются именно так. Ниже мы подробнее поговорим об особенностях наиболее популярных методик обучения AI. Машинное обучение В широком смысле это весь спектр методик обучения систем искусственного интеллекта. Но также это, и особая методика обучения ИИ, одна из самых первых использованных в нейросетевом программировании и до сих пор активно развивающаяся. Она подразумевает улучшение алгоритмов анализа информации без четких инструкций, на основе предоставленных баз данных. Для машинного обучения используются особые базы, под названием датасеты, они содержат заранее обработанную и структурированную для оптимальной тренировки нейросети информацию. Поэтому при использовании машинного обучения важно не только качество используемых ИИ алгоритмов, но и качество обучающих материалов, от которого во многом и зависит получаемый результат. Глубокое обучение Абстрактное изображение ИИ, который обучается при помощи глубокого обучения. Система обучения deep learning является более продвинутой версией машинного обучения, по сути следующим этапом в развитии этой технологии. Обучение состоит из двух этапов. На первом - сложным нейросетевым алгоритмам предоставляется подготовленный датасет, в котором заранее промаркированы данные и их ключевые характеристики, а также связи между блоками информации. Нейросеть анализирует датасет, в процессе проводя коррекцию ошибок и обучаясь наиболее эффективному выполнению поставленной задачи представленных примеров. На втором этапе проводится тестирование того, как обученный ИИ способен формировать выводы на основе «сырых» данных или запросов пользователей. Этот цикл можно повторять много раз, предоставляя усложняющейся нейросети все больше различных датасетов для анализа и контролируя правильность обучения ИИ. Сейчас для глубокого обучения используются многослойные ИИ, которые по сути симулируют структуру коры головного мозга, имеющей многослойную структуру, в каждом слое находятся специализированные нейроны. Системы ИИ для глубокого обучения работают аналогично, хотя искусственные «нейроны» намного проще, и обычно разделяются на 3 слоя, в то время как в человеческом мозге нейроны формируют 6-7 слоев. NLP Это особый раздел методик обучения искусственного интеллекта, которые «заточены» на обучение нейросети пониманию и интерпретации человеческого языка. Причем не только письменной, но и устной речи, в том числе быстрому переводу. Это одна из бурно развивающихся областей ИИ, которая в последнее время дала ряд прорывных продуктов, способных общаться практически неотличимо от живого человека. Алгоритмы нейросетей связанных с NLP, а также датасеты для их обучения чрезвычайно сложны, так как работа идет на стыке нейросетевого программирования, лингвистики и даже нейробиологии. Компьютерное зрение Интерфейс "компьютерного зрения". Источник: Yandex.Cloud Это еще одна сложная область машинного обучения, которая находится на стыке инженерии, оптики и глубокого обучения ИИ. Целью разработок в этой сфере является наделение систем ИИ полноценным зрением, аналогичным, или даже превосходящим человеческое. Основную роль в развитии компьютерного зрения играют системы автопилотирования для автомобилей. Работает обучение ИИ машинному зрению на основе сверхточных нейронных сетей. Они отличаются возможностью разбивать анализируемое изображение на пиксели, с дальнейшим анализом каждого пикселя и построению связей между ними. По сути это тот-же процесс глубокого обучения, но вместо датасетов нейросети предоставляются фотографии, видеоролики или записи с камер в режиме реального времени. Три типа искусственного интеллекта Сейчас системы ИИ принято разделять на три основных разновидности, причем две из них пока практической реализации не получили и находятся в теоретической разработке. Давайте подробнее познакомимся с каждой из них. Слабый искусственный интеллект (weak, или narrowai) "LUMA AI", "Gemini" и "YandexGPT" — одни из современных моделей "слабого" искусственного интеллекта. По сути в эту категорию попадают все современные разновидности нейросетей, от крупных лингвистических моделей, до примитивных игровых ботов. Главное отличие «слабого» ИИ – способность выполнять строго определенную задачу или узкий спектр заранее заданных задач. Такие системы не обладают общим пониманием, но хорошо выполняют запрограммированные задачи, такие как распознавание речи. Слабый ИИ находит широкое применение в самых разных отраслях, и спектр его использования ежедневно увеличивается. Но он не обладает способностью к самообучению в человеческом понимании, а также к обобщению и пониманию окружающего мира, то есть он не является адаптивным и не может изменятся без дополнительной настройки или внесения изменений в алгоритмы обучающие датасеты. Сильный искусственный интеллект (b, или general ai) Эта разновидность ИИ пока гипотетическая, предполагает наличие возможностей «общего» понимания окружающего мира, глубокому анализу и высочайшему уровню абстрагирования. Также неотъемлемым атрибутом «сильного» искусственного интеллекта считается возможность к самообучению без дополнительных вмешательств программистов. По сути general AI является полным аналогом человеческого интеллекта, но реализованным на искусственной основе. Именно создание таких систем является основной целью всех разработок в области ИИ. Но на данный момент такие работы находятся на очень ранних стадиях, так как требуют огромного вложения средств и ресурсов, также до сих пор неизвестно, возможно ли создать такие системы в принципе, скорее всего их разработка займет несколько десятилетий. Нужно отметить, что зачастую сильному ИИ автоматически присваивается свойство сознания и самосознания. Но будут ли такие системы обладать полноценным сознанием на уровне человеческого пока неизвестно даже в теории. Суперинтеллект (superintelligence) Абстрактное изображение "суперинтеллекта". Это еще одна гипотетическая разновидность ИИ. Предполагается, что такие системы не только будут обладать самосознанием и способностью к самообучению, но и смогут самосовершенствоваться. В теории, однажды возникнув, такой ИИ чрезвычайно быстро начнет усложняться и развивать свои когнитивные, интеллектуальные и другие функции, что приведет к тому, что его интеллект будет радикально превосходить человеческий. Суперинтеллект считается одной из «закрывающих» технологий, которая позволит человечеству перейти практически на новый виток эволюционного развития и значительно ускорить технический прогресс. Также многие специалисты связывают появление таких систем с опасностью вымирания человечества по сценарию «восстания машин». Но пока «суперинтеллектуальные» ИИ являются обитателями только страниц научно-фантастических романов, если возможность их разработки и появится, то через десятилетия, а скорее всего столетия развития вычислительной техники. Сферы применения ИИ Искусственный интеллект в виде робота-консультанта. Одной из главных сфер применения искусственного интеллекта в современной его реализации являются автоматизированные консультанты. Они могут реализовываться в формате чат-ботов или голосовых консультантов, способных даже работать в качестве продвинутого автоответчика. Также широко распространяется генеративный ИИ, такие программы способны самостоятельно генерировать тексты, картинки, короткие видеоролики или другой контент, по текстовому или голосовому запросу пользователя. Также ИИ применяют в следующих направлениях: Медицине. Системы искусственного интеллекта помогают в постановке диагноза, анализируя данные о пациенте, также существуют производительные системы, занятые в синтезе новых препаратов, анализе молекулярной структуры белков и других сложных задачах. Сельском хозяйстве. При помощи ИИ проводится контроль состояния почвы, развития посевов и вычисляются оптимальные сроки и дозировки внесения удобрений, других препаратов. Также ИИ задействуется в животноводстве для инвентаризации и отслеживания состояния поголовья животных, создания оптимальных условий для их жизни и получения максимума продукции. Транспорте. ИИ применяют для разработки продвинутых автопилотов не только для автомобилей, но и для кораблей, самолетов, составления расписания поездов и регулировки городского движения. Это одно из перспективных направлений развития систем искусственного интеллекта, хотя полноценный автопилот, работающий без ошибок пока не создан. Промышленности. ИИ широко применяется для управления конвейерами и сборочной автоматикой, также его задействуют для бухгалтерского учета и анализа. Банковской сфере. Программы на основе ИИ способны анализировать заявки на выдачу кредитов, противодействия мошенническим схемам, прогноза загрузки банкоматов и отделений, снижая нагрузку на инфраструктуру. Финансовом секторе. ИИ способен анализировать состояние рынков, генерировать стратегии торговли и составлять прогнозы развития ситуаций. Самые совершенные модели могут даже самостоятельно проводить сделки на финансовых рынках. Образовании. ИИ применяется для оценки работ учеников и составления индивидуальных планов обучения. Игровой индустрии. ИИ применяется для генерации персонажей игр, «оживления» диалогов с ними, генерации текстур и даже игровых сцен. В перспективе при помощи нейросетей будут создаваться целые игровые миры. Разработке ПО. Нейросети способны помочь с генерацией кода, значительно упростить и ускорить создание разнообразного ПО. Применение ИИ отнюдь не ограничивается этими направлениями. Программы на основе нейросетей могут интегрироваться практически в любом направлении человеческой деятельности, упрощая и облегчая сложные процессы, существенно повышая эффективность работы специалистов. Преимущества искусственного интеллекта Абстрактное изображение роста доходов, который возможен при использовании ИИ. Источник: Jack B on Unsplash Использование ИИ позволяет существенно снизить затраты на создание разнообразной продукции, а также снизить влияние «человеческого фактора», то есть уменьшить вероятность ошибок, а также находить неочевидные решения стандартных проблем. Также применение нейросетей позволяет снизить риски для «живых» работников, например, за счет роботизации и автоматизации самых опасных участков производственной цепочки.  К другим достоинствам таких систем можно отнести: Круглосуточную работоспособность. Адаптируемость. Высокую скорость принятия решений. Важно учитывать, что все доступные нейросети относятся к «слабому ИИ», поэтому их адаптируемость и гибкость достаточно ограничена, поэтому они подходят только для решения узкого спектра задач. Ведущие компании-разработчики искусственного интеллекта Логотипы компаний Apple, OpenAI и Microsoft — одних из ведущих разработчиков в сфере Искусственного интеллекта. Разработкой систем ИИ занимается множество компаний, в ней участвуют как гиганты индустрии, так и множество относительно небольших организаций и даже стартапов. В число обладателей самых продвинутых наработок в этой области входят: Google. Корпорация активно инвестирует в разработку ИИ, которые интегрированы практически во все фирменные продукты и сервисы. Amazon. Занимается разработкой продвинутого голосового помощника (Alexa), а также систем анализа тенденций потребительского рынка и промышленными ИИ. Apple. Фирменный голосовой помощник Siri доступен на всех устройствах компании, также Apple активно инвестирует в генеративный ИИ и технологии распознавания речи\текста\изображений. Microsoft. Обладает собственным ИИ помощником Cortana, также использует нейросетевые технологии в фирменных сервисах, например, для бесперебойной работы облачных хранилищ и оптимизации потоков данных. IBM. Является пионером в разработке систем искусственного интеллекта и одним из первых разработчиков такого ПО. Инвестирует в развитие фундаментальных разработок, посвященных этой сфере вычислительных наук. OpenAI. Компания-разработчик всемирно известного чат-бота ChatGPT, является одним из флагманов в этом направлении. Сейчас в развитие ИИ вкладываются многие IT-компании, специализированные подразделения имеются практически во всех крупных корпорациях. Можно особо отметить Nvidia и Samsung, благодаря которым были созданы продвинутые вычислительные устройства «заточенные» под обучение нейросетей. Аналогичные работы ведут Intel и AMD, хотя их успехи в этом направлении пока скромнее. Проблемы использования ИИ Масштабное внедрение ИИ сервисов некоторые специалисты сравнивают с ящиком Пандоры, так как помимо огромных преимуществ и перспектив, нейросети создали и множество проблем. Ведь для развития и обучения ИИ зачастую используются личные данные миллионов пользователей, причем нередко конфиденциальные, что создает риск утечек и использования этой информации злоумышленниками. Также у всех на слуху регулярные скандалы, возникавшие в последние годы в результате использования дипфейков, то есть подмены лиц на фотографиях провокативного характера, создании неотличимых от реальных аудиозаписей. Это одна из серьезнейших проблем применения ИИ, ведь ограничить такие действия пользователей пока крайне сложно. Еще одна серьезная проблема, которую может создать дальнейшее внедрение нейросетей – снижение количества рабочих мест, особенно в производственном секторе, исследованиях и других областях высококвалифицированной деятельности. Со временем наверняка проявятся и другие проблемы, связанные с развитием ИИ, в том числе и такие, которые сейчас предвидеть практически невозможно. Перспективы развития ИИ Искусственный интеллект в виде робота "смотрит в будущее". Согласно аналитическим исследованиям, перспективы широкомасштабного внедрения ИИ в ближайшие годы достаточно позитивные. Согласно оценкам специалистам, в следующие 30-40 лет использование систем на базе «слабого ИИ» позволит обеспечить рост мировой экономики на 3-4% ежегодно, а в некоторых сферах, например, IT-разработке удастся добиться роста до 10 или даже 15% ежегодно, особенно в государствах-лидерах в создании генеративного AI. Это позволит направить часть полученной прибыли на нивелирование проблем, обусловленных применением ИИ, снизив их негативный эффект. Также прогнозируется, что в ближайшие 50 лет будет разработан «сильный ИИ», а возможно и суперинтеллект. Но оценить воздействие таких разработок на экономику и человечество в целом сейчас не представляется возможным.