Искусственный интеллект — это имитация процессов человеческого интеллекта машинами, особенно компьютерными системами. Конкретные приложения ИИ включают экспертные системы, обработку информации на естественном языке, распознавание речи и машинное зрение.

Как работает ИИ?

Поскольку ажиотаж вокруг ИИ усилился, поставщики изо всех сил пытаются продвигать то, как их продукты и услуги используют ИИ. Часто то, что они называют ИИ, является просто одним из компонентов ИИ, например, машинным обучением. ИИ требует наличия специализированного аппаратного и программного обеспечения для написания и обучения алгоритмов машинного обучения. Ни один язык программирования не является синонимом ИИ, но некоторые из них, включая Python, R и Java, популярны.

Как правило, системы ИИ работают, поглощая большие объемы помеченных обучающих данных, анализируя данные на предмет корреляций и закономерностей и используя эти закономерности для прогнозирования будущих состояний. Таким образом, чат-бот, получающий примеры текстовых чатов, может научиться производить реалистичный обмен мнениями с людьми, а инструмент распознавания изображений может научиться идентифицировать и описывать объекты на изображениях, просматривая миллионы примеров.

Программирование ИИ фокусируется на трех когнитивных навыках: обучении, рассуждении и самокоррекции.

Процесс обучения. Этот аспект программирования ИИ фокусируется на сборе данных и создании правил того, как превратить данные в полезную информацию. Правила, называемые алгоритмами, предоставляют вычислительным устройствам пошаговые инструкции по выполнению конкретной задачи.

Процесс построения рассуждения. Этот аспект программирования ИИ фокусируется на выборе правильного алгоритма для достижения желаемого результата.

Процесс самокоррекции. Этот аспект программирования ИИ предназначен для постоянной тонкой настройки алгоритмов и обеспечения максимально точных результатов.

Почему искусственный интеллект важен?

ИИ важен, потому что он может дать предприятиям представление об их деятельности, о которой они, возможно, не знали ранее, а также потому, что в некоторых случаях ИИ может выполнять задачи лучше, чем люди. В частности, когда речь идет о повторяющихся, обращающих внимание на детали задачах, таких как анализ большого количества юридических документов, чтобы обеспечить правильное заполнение соответствующих полей, то инструменты ИИ часто выполняют работу быстро и с относительно небольшим количеством ошибок.

Это способствовало стремительному росту производительности и открыло двери для совершенно новых возможностей предпринимательской деятельности для некоторых крупных предприятий. До нынешней волны ИИ было трудно представить использование компьютерного программного обеспечения для связи пассажиров с такси, но сегодня Uber стала одной из крупнейших компаний в мире, занимаясь именно этим. Он использует сложные алгоритмы машинного обучения, чтобы предсказать, когда людям, вероятно, понадобятся поездки в определенных районах, что помогает заблаговременно выводить водителей на дорогу до того, как они понадобятся. Другой пример: Google стал одним из крупнейших игроков на рынке ряда онлайн-сервисов, используя машинное обучение, чтобы понять, как люди используют их сервисы, а затем улучшая их. В 2017 году генеральный директор компании Сундар Пичаи заявил, что Google будет работать как компания, «прежде всего занимающаяся искусственным интеллектом».

Сегодня крупнейшие и наиболее успешные предприятия используют ИИ для улучшения своей деятельности и получения преимущества перед конкурентами.

Каковы преимущества и недостатки искусственного интеллекта?

Искусственные нейронные сети и технологии глубокого обучения искусственного интеллекта быстро развиваются, в первую очередь потому, что ИИ обрабатывает большие объемы данных намного быстрее и делает прогнозы более точными, чем это возможно для человека.

В то время как огромный объем данных, создаваемых ежедневно, «закопал» бы человека-исследователя, приложения ИИ, использующие машинное обучение, могут брать эти данные и быстро превращать их в полезную информацию. На момент написания этой статьи основным недостатком использования ИИ является дороговизна обработки больших объемов данных, необходимых для программирования ИИ.

Преимущества

Хорошо справляется с работой, требующей внимания к деталям;

Сокращение времени для решения задач с большим объемом данных;

Обеспечивает стабильные результаты;

Виртуальные агенты на базе ИИ всегда доступны.

Недостатки

Дорогостоящие;

Требует глубоких технических знаний;

Ограниченное количество квалифицированных рабочих для создания инструментов ИИ;

Знает только то, что было показано;

Отсутствие способности обобщать от одной задачи к другой.

Сильный ИИ против слабого ИИ

ИИ может быть разделен на такие категории как слабый или сильный.

Слабый ИИ, также известный как огранченный ИИ, представляет собой систему ИИ, разработанную и обученную для выполнения конкретной задачи. Промышленные роботы и виртуальные персональные помощники, такие как Siri от Apple, используют слабый ИИ.

Сильный ИИ, также известный как общий искусственный интеллект (ОИИ), описывает программирование, которое может воспроизвести когнитивные способности человеческого мозга. При столкновении с незнакомой задачей сильная система ИИ может использовать нечеткую логику для применения знаний из одной области к другой и автономного поиска решения задачи. Теоретически сильная программа ИИ должна пройти как тест Тьюринга, так и «опыт с китайской комнатой».

Что представляют собой 4 типа искусственного интеллекта?

Аренд Хинтце, доцент интегративной биологии, информатики и инженерии в Университете штата Мичиган, объяснил в статье 2016 года, что ИИ можно разделить на четыре типа, начиная с широко используемых сегодня интеллектуальных систем для решения конкретных задач и заканчивая разумными системами, которых еще нет. Вот эти типы:

Тип 1: Реактивные машины. Эти системы ИИ не имеют памяти и зависят от конкретной задачи. Примером может служить Deep Blue, шахматная программа IBM, обыгравшая Гарри Каспарова в 1990-х годах. Deep Blue может определять фигуры на шахматной доске и делать прогнозы, но поскольку у него нет памяти, он не может использовать прошлый опыт для обоснования будущих решений.

Хорошо подходит для простых задач классификации и распознавания образов

Отлично подходит для сценариев, в которых известны все параметры: может превзойти людей, потому что он может выполнять вычисления намного быстрее

Неспособность работать со сценариями, включающими несовершенную информацию или требующими исторического понимания

Тип 2: Ограниченная память. У этих систем ИИ есть память, поэтому они могут использовать прошлый опыт для обоснования будущих решений. В беспилотных автомобилях некоторые функции принятия решений устроены таким образом.

Может решать сложные задачи классификации

Возможность использовать исторические данные для прогнозирования

Способны выполнять сложные задачи, такие как самоуправляемые автомобили, но все еще уязвимы для посторонних значений или негативных примеров

Это текущее состояние ИИ, и некоторые говорят, что мы «уперлись в стену»

Тип 3: Теория сознания. Теория сознания – это психологический термин. Применительно к ИИ это означает, что система должна обладать социальным интеллектом, чтобы понимать эмоции. Этот тип ИИ сможет делать выводы о человеческих намерениях и предсказывать поведение, что является необходимым навыком для систем ИИ, чтобы стать неотъемлемыми членами команд, состоящих из людей.

Способен понимать человеческие мотивы и рассуждения. Может предоставить личный опыт каждому на основе его мотивов и потребностей.

Способен учиться на меньшем количестве примеров, потому что понимает мотивы и намерения

Считается следующей вехой в эволюции ИИ

Тип 4: Самосознание. В этой категории системы ИИ обладают «чувством собственного "я"», которое дает им сознание. Машины с самосознанием понимают свое текущее состояние. Интеллект человеческого уровня, который также может обойти наш интеллект. Такого типа ИИ еще не существует.