Искусственный интеллект, Artificial Intelligence или AI — это раздел компьютерных наук, занимающийся созданием машин или программ, которые могут думать и учиться, имитируя человеческий разум. Разбираемся, как работает технология, какие изменения она привносит в нашу реальность и где активно используется.
История создания ИИ
Искусственный интеллект впервые получил признание в науке в 1956 году на летней конференции в Дартмутском колледже. Его презентовал математик Джон Маккарти. Он рассматривал ИИ как математическую абстракцию, целясь в создание «искусственного» аналога человеческого мышления.
С тех пор научные исследования в области ИИ расширялись. В них включили изучение психологии памяти и механизмов понимания для их имитации на компьютере. К середине 1970-х появились методы семантического представления знаний, а также экспертные системы, которые использовали знания специалистов для моделирования мыслительных процессов.
В следующие десятилетия популярность ИИ выросла. Появились алгоритмы машинного обучения, которые помогают компьютерам накапливать знания и самостоятельно обучаться на основе проб и ошибок.
С 2010 года увеличившаяся мощность компьютеров позволила сочетать большие данные с методами глубокого обучения на основе нейросетей. Активнее начали развиваться распознавание речи и изображений, понимание естественного языка, автономное вождение автомобилей.
Как работает ИИ
Искусственный интеллект, как маленький ребенок, сначала впитывает в себя всю информацию, которую ему дают люди. Затем учится ее использовать и применяет в различных задачах. Например, решает примеры, пишет тексты или рисует изображения.
Работа ИИ состоит из нескольких этапов:
- Сбор необходимых данных. AI требует большого объема информации для обучения. Она поступает из различных источников, таких как базы данных, интернет или датчики.
- Подготовка данных. ИИ обрабатывает и адаптирует информацию для дальнейшего использования.
- Обучение моделей. ИИ учится на данных для выполнения конкретных задач, например распознавания паттернов или прогнозирования. Программа анализирует данные и находит в них закономерности.
- Тестирование и оптимизация. после обучения модель проверяют на новых данных для оценки ее эффективности и точности. При необходимости дополнительно настраивают и улучшают алгоритмы.
- Работа в режиме реального времени. после успешного тестирования и оптимизации модель готова к использованию в реальных условиях, например для классификации или принятия решений на основе данных.
Давайте разберем на всем знакомом примере ChatGPT. Сначала ИИ обучали на огромном массиве текстовых данных из интернета: веб-сайтах, электронных книгах, словарях и энциклопедиях вроде «Википедии». Модель изучила языковые закономерности, структуру предложений, грамматику, собрала базу знаний.
Далее модель дополнительно обучали на специфических задачах: генерация ответов на вопросы, перевод текста и суммирование ответов. Это помогает модели лучше справляться с конкретными запросами.
Когда пользователь задает вопрос или дает команду, ChatGPT генерирует ответ, основываясь на выученных паттернах. Модель анализирует введенный текст, определяет контекст и генерирует ответ. Данные от взаимодействий с пользователями алгоритм использует для дополнительного обучения и оптимизации.
Например, мы просим нейросеть написать текст про устройство космического корабля. Она выдает результат. Затем мы даем команду: «Нужно обязательно добавить информацию из книги N, сократить текст до пяти абзацев и сделать так, чтобы каждое предложение начиналось с новой буквы алфавита». ChatGPT возьмет за основу уже созданный текст и переработает его с учетом поставленной задачи.
Нейросеть и ИИ — одно и то же?
Не совсем. Нейросеть — это один из видов AI.
Простыми словами, искусственный интеллект — это обширная технология, помогающая компьютерам выполнять задачи, как это делают люди, например понимать речь или принимать решения.
Нейросети — это лишь один из способов работы ИИ. Они подражают человеческому мозгу и используются для задач, где нужно распознавать образы или учиться на данных. Нейросети — это инструмент внутри большой области ИИ.
Где используют ИИ
ИИ в медицине
Искусственный интеллект часто применяют для анализа медицинских изображений, например рентген-снимков. Сейчас самое активное направление развития здесь — диагностика и оценка риска развития онкологических заболеваний. Philips Healthcare, SIEMENS Healthineers и Google AI Healthcare представляют собственные разработки в этой сфере.
В медицине искусственный интеллект служит цифровым ассистентом врача. Он анализирует все детали, ускоряет работу и дает альтернативное мнение. Такой ИИ способен очень быстро анализировать сотни рентгеновских и МРТ-снимков, выявляя те случаи, которые требуют более детального внимания со стороны медицинских специалистов.
ИИ анализирует генетическую информацию пациентов, чтобы предложить индивидуализированные лечебные планы. Это особенно важно в онкологии, где лечение может быть адаптировано под конкретные генетические мутации опухоли. ИИ-помощники обеспечивают первичную медицинскую консультацию, анализируя симптомы и предоставляя рекомендации о необходимости обращения к специалисту.
ИИ в банкинге
Искусственный интеллект активно используют в поиске мошеннических операций. Есть инструменты, которые анализируют паттерны транзакций клиентов, чтобы выявлять необычные или подозрительные действия, которые могут указывать на мошенничество. ИИ обучается на известных случаях мошенничества, что позволяет ему эффективно определять подобные ситуации в будущем.
AI анализирует финансовую историю клиента, его текущее финансовое состояние, чтобы дать рекомендации банку по выдаче кредита. Также ИИ может помочь с личными финансами: анализировать расходы клиентов и предлагать способы экономии.
ИИ в онлайн-торговле
Когда вы совершаете покупки в интернет-магазинах, площадка рекомендует вам товары исходя из ваших интересов. ИИ анализирует предыдущие покупки, поисковые запросы и просмотренные товары, чтобы составить вам предложку.
Алгоритмы машинного обучения анализируют данные о продажах и трендах, помогая предсказать будущий спрос и оптимизировать уровни запасов.
ИИ в искусстве
Искусственный интеллект проникает в мир музыки и кино, привнося инновации и открывая новые возможности для творчества и продакшна.
ИИ генерирует мелодии, используя алгоритмы глубокого обучения. Он анализирует большие объемы музыкальных данных для создания новых композиций. Может создавать музыку в различных стилях, от классической до популярной.
В кинематографе ИИ помогает в написании сценариев, предлагая идеи для сюжетных поворотов или диалогов. Также ИИ используют для создания реалистичных CGI-персонажей и сцен с визуальными эффектами.
ИИ в быту
Сегодня у многих в домах стоит умная колонка, которая не только воспроизводит музыку, но и разговаривает с людьми.
Умные колонки используют технологии распознавания речи и естественного языка для понимания и обработки запросов пользователя. При помощи голосового помощника мы управляем различными умными устройствами в доме: освещением, бытовой техникой, телевизором и системой безопасности.
В будущем искусственный интеллект поможет нам управлять умным домом, который вовремя закажет продукты, составит график уборки, включит свет утром и расскажет о погоде за окном.
Какие вызовы ставит перед людьми ИИ
Искусственный интеллект активно трансформирует наш мир, открывая безграничные возможности во множестве сфер, от здравоохранения до образования. Однако вместе с потенциалом ИИ ставит перед людьми и ряд серьезных вызовов.
Первый — этический. Вопросы приватности и безопасности данных становятся все более актуальными. Развитие технологий должно идти рука об руку с развитием этических стандартов их использования.
Следующий вызов — безопасность. Применение ИИ в критически важных областях, таких как транспорт или медицина, требует исключительной надежности и точности. Ошибки в работе могут иметь катастрофические последствия. Поэтому важно обеспечить максимально возможную безопасность и защиту систем на основе ИИ от внешних угроз.
Третий пункт, вызвавший большой резонанс в обществе, — влияние на рынок труда. Автоматизация, приводящая к исчезновению некоторых профессий, требует переосмысления подходов к обучению и переквалификации рабочей силы.
Для того чтобы быть востребованным специалистом, нужно идти в ногу со временем и постоянно учиться. Тогда нейросети облегчают и автоматизируют работу, а не забирают ее.
