Каждый в нашем мире слышал о таком непонятном чуде, как artificial intelligence, или искусственный интеллект. Но почему эксперты в разных сферах (от музыки до науки), коучи и блогеры говорят, что обязательно нужно изучить эту чудо-машину для профессионального успеха?
Давай разбираться 👇
Что такое искусственный интеллект
Искусственный интеллект — это технология, которая позволяет системе, машине или компьютеру выполнять задачи, требующие разумного мышления, то есть имитировать поведение человека для постепенного обучения с использованием полученной информации и для решения конкретных вопросов.
Простыми словами, это метод современной науки, который изучает способы обучить компьютер разумно мыслить, как человек.
Искусственный интеллект разделяют на три категории:
1. Реагирующий. Машины с такой категорией ограничены в действиях: они только анализируют действия игроков и умеют подбирать следующий ход. Часто используется в шахматах.
2. С ограниченной памятью. Самый распространённый искусственный интеллект в наше время. К нему относится голосовой помощник, беспилотные машины и боты.
3. С теорией разума. Этот искусственный интеллект ещё дорабатывается. В будущем он будет обладать подобием человеческого сознания. Даже сможет поддерживать беседу с реальными людьми и быть частью социума, а не просто отвечать на вопросы информацией из интернета.
Как работает искусственный интеллект
Работа искусственного интеллекта основана на использовании алгоритмов и моделей для обработки данных и принятия решений.
Основные этапы работы ИИ:
- Сбор данных. ИИ требует больших объёмов данных для обучения. Эти данные могут поступать из разных источников, включая базы данных, интернет и сенсоры.
- Обработка данных. Данные очищаются и подготавливаются для анализа. Это может включать удаление шумов, нормализацию и преобразование данных в нужный формат.
- Обучение модели. Используются алгоритмы машинного обучения для создания модели на основе подготовленных данных. Модель обучается находить закономерности и делать прогнозы.
- Тестирование. Обученная модель проверяется на новых данных для оценки её эффективности. Это помогает выявить ошибки и улучшить модель.
- Применение. После успешного тестирования модель используется для выполнения задач в реальном времени.
Чтобы больше разобраться в теме искусственного интеллекта, нужно узнать об алгоритмах машинного обучения.
Машинное обучение — это подмножество ИИ, которое включает в себя методы, позволяющие системам учиться на основе данных.
Есть основные типы алгоритмов машинного обучения:
- Обучение с учителем. Модель обучается на размеченных данных, где известны входные и выходные значения.
- Обучение без учителя. Модель работает с неразмеченными данными и ищет скрытые закономерности.
- Обучение с подкреплением. Модель обучается через взаимодействие с окружающей средой, получая вознаграждение за правильные действия.
Что такое нейросети и чат-боты
Нейронные сети — это один из ключевых инструментов в области искусственного интеллекта, вдохновлённый работой человеческого мозга. Они состоят из нейронов, которые обрабатывают информацию и передают её дальше. Нейросети могут использоваться для решения различных задач, таких как распознавание образов, обработка изображений и создание текста.
Существует несколько типов нейросетей:
- Полносвязные нейронные сети. Каждый нейрон связан со всеми нейронами следующего слоя.
- Свёрточные нейронные сети (CNN). Используются чаще всего для обработки изображений.
- Рекуррентные нейронные сети (RNN). Применяются для работы с небольшими текстами.
Чат-боты — это программы, использующие ИИ для взаимодействия с пользователями через текстовые или голосовые интерфейсы. Они могут выполнять различные функции: от предоставления информации до выполнения каких-то задач.
Но чат-боты — это не всегда нейросети. Некоторые работают на их основе, но чаще всего это программы, которые имитируют человеческое общение, построенное на вопросе-ответе. Например, чат-боты с расписанием лекций или петербургского метро.
Чат-боты могут быть:
- управляемыми правилами — ответы заранее запрограммированы;
- обучаемыми — используют машинное обучение для улучшения своих ответов на основе взаимодействия с пользователями.
Интересно, что первый чат-бот был создан в 1966 году в Массачусетском технологическом институте (США). Он получил имя Элиза (ELIZA). Бот имитировал сеанс у психотерапевта и постоянно задавал новые вопросы собеседнику.
Топ-10 систем искусственного интеллекта в 2024 году
Чтобы лучше разобраться в теме искусственного интеллекта, важно узнать о самых популярных системах в настоящее время.
OpenAI
Мощная языковая модель от Илона Маска для генерации и обработки текста, его самый известный продукт.
DeepMind
Система от Google для решения сложных задач в различных областях, включая игры и науку. Изначально машину научили играть в азиатские шахматы, чтобы она могла предугадывать ходы соперника и принимать выигрышные решения.
IBM Watson
Платформа для анализа данных и обработки языка. Находится в суперкомпьютере компании IBM.
Azure AI Studio
Разработка Microsoft, которая помогает разработчикам и специалистам по данным. Использовать может каждый, но за деньги. Умеет делать анализ банковских операций и рассчитывать оптимизацию товаров.
BERT
Создана Google для обработки языка. В эту задачу входит понимание запроса от пользователя, перевод текста для хорошего поиска и ответ. То есть эта машина используется в поисковиках.
Tesla Autopilot
Система автономного вождения с использованием ИИ для анализа дорожной ситуации. Электрокары Tesla умеют видеть дорогу и анализировать маршрут.
Siri
Голосовой помощник от Apple, который может и будильник поставить, и включить любую песню по команде. Легко подстраивается под пользователя, предлагая что-то похожее после запроса. Лучше работает на английском.
Alexa
Голосовой помощник от крупной компании Amazon, есть свои умные колонки. Но в России не работает — полноценно ИИ может функционировать только за рубежом.
TPU
Система от Google, название которой расшифровывается как Tensor Processing Unit («Блок тензорной обработки»). Эту систему используют на кассах самообслуживания в американских супермаркетах.
TensorFlow
Интересный сайт от Google — библиотека машинного обучения. Программисты со всего мира могут зайти и посмотреть набор методов, примеры обучения нейросети или новую информацию на эту тему.
Где применяются технологии искусственного интеллекта
Сейчас искусственный интеллект применяется почти в каждой сфере деятельности.
Производство
Работникам складов помогают роботы: они собирают товары и укладывают в нужный отсек, а также прогнозируют время своей работы.
Медицина
Совсем недавно начали использовать роботизированных помощников в сфере здравоохранения. Искусственный интеллект может быстрее врача точно диагностировать болезнь, наблюдать за пациентами вместо медсестры и разрабатывать новые лекарства.
Образование
Все учебники оцифровываются с помощью ИИ. На образовательных сайтах постоянно выскакивает бот, который может помочь найти любую инфу или разобраться, куда тыкать на сайте. Также он анализирует эмоции учеников по лицу, чтобы определить, кому уроки даются трудно, а кто просто скучает, и после анализа адаптирует учебную программу.
Сфера развлечения
Многие блогеры и музыканты уже давно используют искусственный интеллект для создания контента и хитов. Мы думаем, все видели шортсы с дипфейками Леонардо Ди Каприо и Марго Робби, которые набирают миллионы просмотров.
СМИ
Часто журналисты используют искусственный интеллект, чтобы разобраться в сложных финансовых отчётах и написать об этом, — они просят это сделать машину. Или просят найти конкретные вырезки из интервью, чтобы самим долго не искать.
Спорт
Сейчас искусственный интеллект прямо во время матча анализирует действия футболистов: как долго владели мячом, какой ногой чаще бьют и как быстро бегают. Всё это для разработок лучших стратегий, а также для выявления сильных сторон своей команды и слабых — противника.
Банки
Google, Яндекс, Сбер, Т-Банк и другие уже давно используют ИИ в виде личного ассистента — бота, который поможет за минуту переслать деньги, оплатить счета или закрыть карту.
Где и когда начались разработки искусственного интеллекта
Разработки искусственного интеллекта начали свою историю в 1956 году на конференции в Дартмутском колледже. На этой конференции собрались ведущие учёные, которые обсуждали возможность создания машин, способных к интеллектуальному поведению, схожему с человеческим.
Само понятие искусственной нейронной сети предложили основатель кибернетики Мак-Каллок и математик Питтс в 1943 году. А в 60-е годы впервые заговорили о чудо-машине и в СССР. Это были учёные-кибернетики Поспелов и Цетлин — именно они начали развивать идею о будущем ИИ в нашей стране.
С тех пор ИИ прошёл множество этапов:
- 1950–1960-е годы — появление первых программ на основе логических правил;
- 1970-е годы — разработка экспертных систем, способных решать специфические задачи;
- 1980-е годы — возрождение интереса к нейронным сетям после публикации работ о многослойных сетях;
- 1990–2000-е годы — развитие алгоритмов машинного обучения и увеличение вычислительных мощностей;
- 2010-е годы — настоящее время — бурное развитие глубокого обучения и широкое применение ИИ в разных отраслях.
Развитие искусственного интеллекта в России
Мы можем точно сказать, что сейчас в России всё активнее разрабатываются новые, эффективные машины и программы.
Яндекс
Компания активно развивает технологии ИИ с момента своего основания в 2000 году. В результате наших тестов мы определили, что Яндекс использует ИИ для улучшения своих поисковых алгоритмов, а также разрабатывает собственные продукты на основе ИИ, такие как Алиса — голосовой помощник, который помогает пользователям находить информацию и управлять устройствами.
Кроме того, Яндекс занимается исследованиями в области компьютерного зрения и обработки естественного языка, что позволяет улучшать качество сервисов. Это означает, что нужен искусственный интеллект.
VK
Активно занимается разработкой технологий ИИ. Компания внедряет ИИ в свои сервисы для автоматизации процессов и улучшения пользовательского опыта. Используя эти разработки, наша команда обнаружила, что чат-боты VK помогают пользователям находить информацию и взаимодействовать с сервисами компании.
Кроме того, VK инвестирует в стартапы в области ИИ и разрабатывает собственные решения для анализа данных и прогнозирования.
Сбербанк
Является одним из лидеров по внедрению ИИ в финансовом секторе России. Банк использует ИИ-помощник для автоматизации процессов кредитования, анализа рисков и повышения качества обслуживания клиентов.
Сбербанк также разрабатывает собственные решения на основе ИИ для персонализированных предложений клиентам и автоматизации клиентской поддержки через чат-ботов.
Развитие искусственного интеллекта в мире
С каждым годом эта сфера развивается всё быстрее, активнее и эффективнее. Наши выводы показывают, что это происходит из-за определённых глобальных тенденций.
Машинное обучение и глубокое обучение
Ключевое направление развития ИИ — машинное обучение, особенно глубокое обучение в этой теме. Такой метод позволяет компьютерам обучаться на больших объёмах данных и принимать решения на основе опыта. В настоящее время глубокое обучение применяется в различных областях: медицина, финансы, транспорт, образование, спорт, развлечения и другие.
Развитие автономных систем
Искусственный интеллект используется для создания автономных систем, которые способны принимать решения и действовать без команды человека. Примерами таких систем могут быть автономные автомобили, дроны, роботы и другие устройства.
ИИ в медицине
В медицине искусственный интеллект используется для диагностики заболеваний, прогнозирования их развития, разработки индивидуальных методов лечения и для многих других целей. ИИ помогает врачам принимать более точные и быстрые решения, что способствует улучшению качества медицинской помощи.
Обучение и развитие кадров
С увеличением спроса на специалистов в области искусственного интеллекта становится всё важнее обучение и развитие кадров. Университеты и компании активно разрабатывают программы обучения по ИИ, чтобы подготовить специалистов, способных работать с новейшими технологиями.
Развитие искусственного интеллекта в мире продолжает ускоряться, открывая новые возможности и бросая новые вызовы. Важно продолжать исследования в этой области, соблюдать этические нормы, и обеспечивать обучение специалистов, чтобы максимально эффективно использовать потенциал ИИ для улучшения жизни людей и развития общества.
Основные проблемы, связанные с внедрением искусственного интеллекта
К сожалению, внедрение искусственного интеллекта сопровождается рядом серьёзных проблем и вызовов, которые необходимо учитывать для безопасности и этичного использования технологий.
Основываясь на нашем собственном опыте, мы выделили следующие проблемы.
Этические вопросы
Одной из самых острых проблем является этика использования ИИ. Алгоритмы могут принимать решения, которые влияют на жизнь людей, и это порождает множество вопросов:
- Дискриминация. ИИ может усугублять существующие предвзятости, если обучается на данных, содержащих дискриминационные мотивы, — например, в судопроизводстве или при найме.
- Прозрачность. Многие алгоритмы ИИ работают как чёрные ящики, что затрудняет понимание того, как принимаются решения. Это может привести к недоверию со стороны пользователей и общества в целом.
Безопасность данных
С увеличением объёма данных, необходимых для обучения ИИ, возрастает и риск утечек информации:
- Киберугрозы. Системы ИИ могут стать мишенью для хакеров, что может привести к утечке конфиденциальной информации или манипуляциям с данными.
- Проблемы конфиденциальности. Использование ИИ для анализа личных данных вызывает опасения по поводу нарушения прав на частную жизнь. Необходимо соблюдать нормы GDPR — регламента Европейского союза, определяющего порядок обработки персональных данных организациями, Федеральный закон от 24 апреля 2020 года №123-ФЗ «О проведении эксперимента по установлению специального регулирования в целях создания необходимых условий для разработки и внедрения технологий искусственного интеллекта» и другие законы о защите данных.
Влияние на рабочие места
Автоматизация процессов с использованием ИИ может привести к значительным изменениям на рынке труда:
- Увольнения. Рабочие места в рутинных и низкоквалифицированных сферах могут быть под угрозой из-за автоматизации. Это создаёт необходимость в переквалификации работников и подготовке их к новым вызовам.
- Неравенство. Разница в доступе к технологиям может углубить социальное неравенство. Компании с ресурсами для внедрения ИИ могут получить конкурентные преимущества, тогда как малые бизнесы останутся позади.
Регулирование и законодательство
Отсутствие чётких нормативных актов и стандартов для использования ИИ создаёт неопределённость:
- Недостаток регуляции. На данный момент многие страны не имеют чётких законов, регулирующих использование ИИ. Это приводит к правовым пробелам и возможности злоупотребления в этой сфере.
- Международное сотрудничество. Глобальный характер технологий требует международного сотрудничества в области регулирования. Разные страны могут иметь различные подходы к этике и безопасности ИИ, что усложняет задачу.
Технические ограничения
Несмотря на достижения в области ИИ, существуют и технические проблемы:
- Качество данных. Эффективность алгоритмов зависит от качества данных. Неполные или неточные данные могут привести к неправильным выводам и решениям.
- Обучение моделей. Обучение сложных моделей требует значительных вычислительных ресурсов и времени, что может быть недоступно для многих организаций.
Популярные вопросы и ответы
У пользователей интернета возникает много вопросов про искусственный интеллект, поэтому мы ответим на самые популярные.
Законно ли пользоваться программами с технологиями искусственного интеллекта?
Использование программ с ИИ законно при соблюдении правовых норм и уважении к интеллектуальной собственности. Важно следить за изменениями в законодательстве относительно использования технологий ИИ. Текущая нормативная база в РФ совершенно точно разрешает использовать ИИ без всяких препятствий.
Как можно применять искусственный интеллект в быту?
Умные домашние устройства
Одним из наиболее популярных способов применения искусственного интеллекта в быту являются умные домашние устройства. Голосовые помощники, такие как Amazon Alexa, Google Assistant и Siri, позволяют управлять освещением, температурой, безопасностью и другими аспектами домашней жизни с помощью голосовых команд. Искусственный интеллект позволяет помощникам учиться предпочтениям пользователей и предлагать персонализированные решения.
Умные системы безопасности
Искусственный интеллект также находит применение в области домашней безопасности. Системы видеонаблюдения с функциями распознавания лиц и движения позволяют отслеживать события в доме в реальном времени и отправлять уведомления в случае обнаружения подозрительной активности. ИИ способен анализировать данные и предсказывать потенциальные угрозы, что повышает уровень безопасности жилья.
Умные системы управления энергопотреблением
Искусственный интеллект может быть использован для оптимизации потребления энергии в доме. Умные термостаты и системы управления освещением могут автоматически регулировать расход энергии в зависимости от привычек и настроения жильцов, что помогает снизить счета за электроэнергию и сделать дом более экологически чистым.
Что понимается под самообучением искусственного интеллекта?
Самообучение в контексте искусственного интеллекта относится к способности алгоритмов учиться на основе данных и опыта и улучшать свою производительность со временем.
Это может включать в себя:
- Обучение с учителем. Модель обучается на размеченных данных, где каждое входное значение связано с определённым выходом. Алгоритм корректирует свои параметры для минимизации ошибки предсказания.
- Обучение без учителя. Алгоритм анализирует неразмеченные данные, выявляя скрытые паттерны и структуры. Это позволяет модели самостоятельно находить связи между данными.
- Обучение с подкреплением. Модель обучается через взаимодействие с окружающей средой, получая награды или штрафы за свои действия. Это позволяет ей оптимизировать свои стратегии.
Чего искусственный интеллект не сможет достичь никогда
Эмоциональный интеллект
Эмоции играют важную роль в человеческом взаимодействии и принятии решений. Хотя ИИ может быть запрограммирован для распознавания и имитации эмоций, он не способен испытывать их. Искусственный интеллект может анализировать данные о поведении и эмоциях, но он не способен на истинное сопереживание или интуитивное понимание.
Творчество
Хотя ИИ уже создаёт музыку, картины и литературу, настоящее творчество включает в себя уникальную способность к оригинальному мышлению и инновациям. Человеческое творчество часто возникает из:
- личного опыта — вдохновение можно черпать из жизненных событий, эмоций и взаимодействий;
- контекста — понимание культурных, исторических и социальных нюансов позволяет создавать произведения искусства, которые резонируют с обществом.
Машина может генерировать контент на основе обученных моделей, но ему не хватает глубины и уникальности человеческого опыта.
Этические и моральные решения
Принятие решений на основе этических соображений требует сложного понимания человеческих ценностей и моральных норм. ИИ может следовать заранее установленным правилам, но у него нет субъективности, моральной дилеммы. Искусственный интеллект не сможет принимать по-настоящему этичные решения, основанные на человеческих ценностях.
Насколько реален сюжет фильмов «Терминатор», в которых рассказано о войне ИИ против человечества
Сюжет фильмов «Терминатор» поднимает важные вопросы о возможных последствиях развития искусственного интеллекта. Хотя на сегодняшний день технологии ИИ далеки от создания самосознательных машин, потенциальные угрозы остаются актуальными. Развитие автономных систем и алгоритмов может привести к непредсказуемым последствиям, если не будет должного контроля. Однако сценарий войны ИИ против человечества, как в фильмах, скорее всего, является гиперболой, чем реальной угрозой.