Артем Теплов – Четвертая промышленная революция и ее влияние на общество (страница 6)
В настоящее время наука различает три основных типа искусственного интеллекта:
Artificial Narrow Intelligence (ANI) – ограниченный искусственный интеллект, который полностью подчинён человеку, может решать задачи только в рамках заданной области и не способен на самостоятельные действия и развитие. Это полностью доступный сейчас тип искусственного интеллекта, применяемый в голосовых помощниках, системах виртуальной реальности, рекомендательных механизмах, компьютерных играх, аналитике и других решениях;
Artificial General Intelligence (AGI) – общий или «сильный» искусственный интеллект, который способен превосходить людей при выполнении любой интеллектуальной задачи и может воспроизвести когнитивные способности человеческого мозга. При решении незнакомой задачи AGI может использовать нечёткую логику для применения знаний из одной области к другой и автономного поиска решения задачи. Эти машины способны учиться через вводимые данные и опыт, постоянно развивать свои способности с течением времени и планировать будущее. Хотя исследователи искусственного интеллекта как в академических кругах, так и в частном секторе инвестируют в создание общего искусственного интеллекта, сегодня он существует только как теоретическая концепция, а не материальная реальность;
Artificial Super Intelligence (ASI) – суперинтеллект, который превосходит человеческий разум во всех областях и вероятно станет незаменимым помощником человечества в отдалённом будущем, способным решать самые сложные проблемы, стимулировать научные открытия и создавать новые возможности для улучшения качества жизни. Различные сценарии развития человечества зависят от того, сможем ли мы создать суперинтеллект, который будет служить нашим интересам и целям, и сможем ли мы его полностью контролировать.
Примерами ограниченного AI сегодня являются самоуправляемые автомобили, которые предназначены для выполнения конкретной задачи управления транспортным средством, и голосовые помощники, которые предназначены для понимания и реагирования на голосовые команды человека. ANI также используется в производстве (автоматизация сборочных линий), в банковской сфере (чат-боты, распознавание клиентов, оценка рисков), логистике, торговле и других сферах деятельности.
Разработка общего искусственного интеллекта (AGI) идёт с применением различных способов, в том числе с помощью алгоритмов машинного обучения (ML), которые позволяют компьютерным системам учиться и адаптироваться к изменяющимся данным с течением времени, а также алгоритмов обработки естественного языка (NLP), которые позволяют компьютерам понимать и интерпретировать человеческий язык. AGI ещё в значительной степени теоретичен и не имеет широкого применения, поскольку требует разработки алгоритмов машинного обучения, позволяющих компьютерным системам учиться и адаптироваться более общим и гибким образом.
Машинное обучение (ML) позволяет искусственному интеллекту обучаться без непосредственных инструкций за счёт автономного использования математических моделей данных. При помощи алгоритмов машинного обучения выявляются закономерности в данных, на основе которых создаётся модель данных для прогнозирования. Чем больше данных обрабатывает такая модель и чем дольше она используется, тем точнее становятся результаты.
Это очень похоже на то, как человек оттачивает навыки на практике с течением времени. Благодаря адаптивному характеру ML оно отлично подходит для сценариев, в которых данные постоянно изменяются или написать код для решения задачи фактически невозможно. Глубокое обучение – это, более продвинутая форма машинного обучения, которая включает в себя использование нейронных сетей, которые моделируются по образцу структуры человеческого мозга.
С помощью алгоритмов обработки естественного языка NLP программисты пытаются научить компьютеры читать, интерпретировать, понимать и использовать человеческий язык так же, как это делают люди. Сегодня NLP применяется во многих сферах, в том числе в голосовых помощниках, автоматических переводах и фильтрации текста.
Развитие искусственного интеллекта обусловлено рядом факторов, в том числе растущей доступностью данных и вычислительной мощности, разработкой новых алгоритмов и методов, а также спросом на более эффективные и персонализированные возможности компьютерных систем. AI можно использовать для анализа больших объёмов данных и создания прогнозов или решений на основе этих данных, а также интегрировать в широкий спектр систем и приложений, таких как производственные процессы, транспортные системы и здравоохранение.
Искусственный интеллект – это кульминация человеческой изобретательности и технического прогресса, новаторская парадигма, выходящая за рамки традиционных вычислений. По своей сути AI представляет собой стремление наполнить машины интеллектом, подобным человеческому, что позволит им воспринимать, рассуждать, учиться и адаптироваться. Он включает в себя широкий спектр передовых технологий, включая машинное обучение, глубокое обучение, обработку естественного языка и компьютерное зрение, которые взаимодействуют и объединяются для имитации когнитивных способностей машин. AI – не просто инструмент, это катализатор, толкающий нас в эпоху беспрецедентных возможностей.
Бен Гертцель – американский учёный, футуролог, специалист по финансовому прогнозированию и ведущий специалист в области искусственного интеллекта, считает, что человечество уже в ближайшие годы может создать AI, который будет таким же умным, как люди. Б. Гертцеля называют «отцом AGI», так как с его подачи в начале 2000-х годов термин «искусственный общий интеллект» (AGI) начал популяризироваться.
В своем выступлении на «AI SUMMIT 2024» (конференции о перспективах применения AI в бизнесе и управлении) учёный отметил, что исследования в области искусственного интеллекта вступают в период экспоненциального роста, и приближаются к точке «сингулярности AI» – моменту в истории человечества, когда искусственный общий интеллект (AGI) превзойдет человеческий интеллект и вне зависимости от исходных обучающих данных станет неконтролируемым и непредсказуемым.
Б. Гертцель предположил, что человечество уже к 2030 году создаст первый AGI, который при получении доступа к собственному коду сможет его переписывать и очень быстро эволюционирует в искусственный сверхразум (ASI), обладающий когнитивными и вычислительными мощностями всей человеческой цивилизации.
Искусственный интеллект может до неузнаваемости изменить наш мир, охватывая все сферы деятельности человека, он является движущей силой и ключевым компонентом Индустрии 4.0. Далее мы рассмотрим различные аспекты искусственного интеллекта и его влияние на будущее производства и бизнеса, а также потенциальные риски и проблемы, связанные с развитием AI.
Применение AI в производстве и бизнесе
Обладая способностью анализировать огромные объёмы данных, извлекать из них уроки и делать достоверные прогнозы, искусственный интеллект может произвести революцию в широком спектре секторов экономики – от здравоохранения и транспорта до финансов и производства. Автоматизируя рутинные задачи и предоставляя аналитическую информацию в режиме реального времени, AI поможет бизнесу стать более эффективным, продуктивным и прибыльным.
Существуют различные направления развития искусственного интеллекта, которые можно классифицировать исходя из его возможностей и заданных характеристик. Одними из ключевых форм AI и способов его применения в производстве и бизнесе являются:
AI на основе правил – эти системы AI предназначены для выполнения определённых задач или принятия решений на основе набора предопределённых правил или условий. Обычно они используются в простых или чётко определенных средах, например, в производственных процессах или при автоматизации выполнения простых задач. Примерами систем AI на основе правил в производстве являются роботы, запрограммированные на выполнение конкретных технологических операций, таких как перемещение грузов, сварка или сборка, а также системы контроля качества, предназначенные для выявления дефектов или отклонений от заранее определённых стандартов;
AI с машинным обучением – эти системы AI созданы для автономного обучения и адаптации с течением времени путём анализа данных и корректировки своего поведения на основе этих данных. Их можно обучить выполнению широкого круга задач и использовать в производстве и других сферах деятельности для анализа данных, выявления закономерностей, а также для прогнозирования или принятия решений. Примерами машинного обучения AI в производстве являются системы, которые используются для оптимизации производственных процессов, прогнозирования отказов оборудования или выявления тенденций и закономерностей в данных;
AI обработки естественного языка (NLP) – системы AI NLP предназначены для понимания и интерпретации человеческого языка и могут использоваться для облегчения общения между людьми и машинами или для анализа и обработки больших объёмов текстовых данных. Их можно использовать в производстве и бизнесе для улучшения обслуживания клиентов, поддержки и взаимодействия, а также для анализа отзывов и настроений клиентов. Примерами систем AI NLP являются чат-боты, которые используются для поддержки клиентов или ответов на часто задаваемые вопросы, а также системы, которые используются для анализа отзывов клиентов или выявления тенденций и возможностей улучшения;