Владимир Мишин – Искусственный интеллект для всех (страница 1)
Владимир Мишин
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ ДЛЯ ВСЕХ
Введение
Историю ИИ можно проследить до самых истоков вычислительной техники. Со времен счётов и первых калькуляторов люди стремились автоматизировать умственные задачи. Официально путь ИИ начался в 1950-х годах, когда Алан Тьюринг предложил тест Тьюринга для машинного интеллекта, а Джон Маккарти ввёл термин «искусственный интеллект».
Прогресс от ранних программ, таких как ELISA и SHERDLU, в 1960-х годах, до появления экспертных систем в 1970-х годах, в 1980-х годах ознаменовался всплеском развития машинного обучения, подготовившим почву для дальнейшего прогресса.
В 1990-х годах появились нейронные сети, а в 2000-х годах начался подъём глубокого обучения. С 2010 по 2020 год приложения ИИ распространились по всем отраслям, включая обработку естественного языка, обработку естественного языка и компьютерное зрение.
В текущем десятилетии искусственный интеллект (ИИ) продолжает стремительно развиваться, включая достижения в области моделей глубокого обучения, автономных систем и приложений для здравоохранения.
Но что же такое ИИ? Искусственный интеллект (ИИ) – это моделирование процессов человеческого интеллекта компьютерными системами. Он предполагает использование алгоритмов и данных для того, чтобы машины могли выполнять задачи, обычно требующие человеческого интеллекта, такие как обучение, рассуждение, решение задач и принятие решений. ИИ может варьироваться от простой автоматизации до сложных методов глубокого обучения и нейронных сетей.
Интернет произвел революцию в области связи и предоставил нам более быстрый доступ к информации. Распределенные вычисления масштабируют обработку данных, повышая эффективность. Интернет вещей способствует распространению подключенных устройств, генерируя огромные объемы данных. Социальные сети приучили большинство из нас к неструктурированным данным. Вместе они меняют наш цифровой ландшафт, ускоряя доступ к информации и инновации.
Благодаря дополненному интеллекту необходимая экспертам в данной области информация становится доступной и подкрепленной фактами, что позволяет им принимать обоснованные решения. Экспертов поощряют масштабировать свои возможности и передавать трудоемкую работу машинам.
Как мы определяем врожденный интеллект? Люди обладают врождённым интеллектом, который определяется как интеллект, управляющий всеми процессами в нашем организме. Именно благодаря этому интеллекту из маленького семени вырастает дуб, а из одноклеточного – сложный организм, например, слон.
Как обучается ИИ? Единственный врождённый интеллект, которым обладают машины, – это то, что мы им даём. Мы наделяем машины способностью анализировать примеры и создавать модели машинного обучения на основе входных данных и желаемых результатов. Мы делаем это разными способами, например, с помощью контролируемого обучения, неконтролируемого обучения и обучения с подкреплением, о которых вы подробнее узнаете позже.
ИИ можно разделить на категории по силе, широте и области применения. С точки зрения силы ИИ, он бывает трёх типов: слабый ИИ или узкий ИИ, сильный ИИ или обобщённый ИИ, и суперИИ или сознательный ИИ.
Слабый или узкий ИИ – это ИИ, применяемый в определённой области. Прикладной ИИ может выполнять определённые задачи, но не обучаться новым, принимая решения на основе запрограммированных алгоритмов и обучающих данных. Например, переводчики, виртуальные помощники, веб-поиск на базе ИИ, рекомендательные системы и интеллектуальные спам-фильтры.
Сильный ИИ, или обобщённый ИИ, относится к искусственному интеллекту, способному выполнять широкий спектр различных и не связанных между собой задач. Он обладает способностью приобретать новые навыки для решения нестандартных задач, достигая этого путём автономного изучения новых подходов. Обобщённый ИИ представляет собой совокупность множества стратегий ИИ, обучающихся на опыте и способных действовать на уровне человеческого интеллекта. Его применение включает в себя финансы, управление персоналом, информационные технологии, исследования и разработки, а также управление цепочками поставок.
СуперИИ, или сознательный ИИ, расширяет концепцию генеративного ИИ до более продвинутого уровня. Это ИИ с сознанием человеческого уровня, что требует от него самосознания, развитых когнитивных способностей и развития собственных мыслительных навыков. Поскольку мы пока не можем дать чёткого определения тому, что такое сознание, маловероятно, что мы сможем создать сознательный ИИ в ближайшем будущем. СуперИИ может продемонстрировать возможности, превосходящие человеческий интеллект, в таких областях, как здравоохранение, автономные транспортные средства, робототехника, понимание естественного языка и охрана окружающей среды.
ИИ – это синтез многих областей науки. Информатика и электротехника определяют, как ИИ реализуется в программном и аппаратном обеспечении. Математика и статистика определяют жизнеспособные модели и измеряют производительность. Поскольку ИИ моделируется на основе наших представлений о работе мозга, психология и лингвистика играют важнейшую роль в понимании того, как может работать ИИ. Философия же, в свою очередь, даёт рекомендации по вопросам интеллекта и этических аспектов.
В то время как научно-фантастическая версия ИИ может быть отдалённой возможностью, мы уже видим всё больше и больше ИИ, участвующего в решениях, которые мы принимаем каждый день. За прошедшие годы ИИ доказал свою полезность в различных областях, оказывая значимое влияние на наше общество.
Искусственный интеллект, это способность машин выполнять задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта, такие как рассуждение, естественное общение и решение проблем. По сути, он заменяет потребность в человеке. Таким образом, компьютеры выполняют работу, а мы, люди, на самом деле не нужны.
Искусственный интеллект выполняет определённые задачи и принимает решения, и он встроен во многие современные системы. Теперь сравните это с дополненным интеллектом. Здесь есть и машины, и люди, работающие вместе, чтобы усилить друг друга при выполнении задач. Системы дополненного интеллекта расширяют наши человеческие возможности. Такие вещи, как программы чтения с экрана для слепых, голосовая навигация или система предотвращения столкновений в автомобиле, – всё это примеры дополненного интеллекта в действии. Они действуют от нашего имени в физическом мире, но таким образом, чтобы дополнять наши собственные возможности.
Итак, искусственный или дополненный, какая форма интеллекта даст нам наилучшие результаты для решения данной задачи? Что ж, чтобы ответить на этот вопрос, давайте составим матрицу сильных сторон. Итак, машины против людей.
Машины отлично справляются с обработкой больших объёмов данных. Они могут обрабатывать больше данных быстрее, чем любой человек, и при этом не устают. Поэтому они могут просто продолжать работать, обрабатывая данные по мере их поступления. Машины особенно хороши в таких вещах, как повторяющиеся задачи, и делают это с надёжной точностью, в отличие от людей. Так что, если вам нужно быстро проанализировать большой объём данных или делать что-то снова и повторять без права на ошибку, и в этом случае, искусственный интеллект – действительно ваш лучший выбор.
С другой стороны, у нас, людей, тоже есть несколько преимуществ. Мы очень хорошо обобщаем информацию. Мы можем взять отдельный фрагмент данных и понять концепцию, которую он представляет. Мы также очень хороши в творчестве. Мы можем генерировать идеи. Мы можем решать проблемы и передавать наши результаты так, как машины просто не могут. Кроме того, у нас есть эмоциональный интеллект, и это большое преимущество, позволяющее понимать реакции других, что критически важно для таких задач, как обслуживание клиентов или уход за больными.
Дополненный интеллект – это действительно золотая середина, сочетающая все эти сильные стороны человека с небольшой помощью со стороны машин.
Используя ИИ, чтобы помочь нам увидеть и понять мир по-новому, мы можем делать то, что было бы невозможно для нас, людей, самостоятельно.
Так какая же форма интеллекта лучше? Ответ – оба.
По мере развития искусственного интеллекта генеративный ИИ становится инновационным направлением. В то время как традиционный ИИ, как правило, сосредоточен на анализе данных и принятии решений, таких как рекомендация песен для прослушивания или перевод с любого языка, генеративный ИИ делает шаг вперед и создает новый контент с нуля. GenAI – это технология ИИ, способная создавать новые и оригинальные данные, от текста и изображений до музыки и видео. В отличие от традиционных моделей ИИ, генеративный ИИ не полагается на предопределенные правила и шаблоны. Вместо этого он использует методы глубокого обучения и опирается на обширные наборы данных для генерации новых идей.
Генеративный ИИ может использовать большие языковые модели (LLM) для обработки и генерации текста, похожего на человеческий. LLM могут выполнять различные задачи обработки естественного языка, включая генерацию текста, перевод и реферирование.
В качестве альтернативы, генеративный ИИ может разрабатывать и интегрировать LLM в более крупную, более продвинутую систему ИИ для выполнения различных сложных задач, таких как принятие решений и решение проблем. Возможности генеративного ИИ способствуют его быстрой интеграции в различные аспекты нашей жизни. Он может способствовать созданию нового контента в различных форматах, включая текст, изображения, видео и аудио. Генеративный ИИ способен вести диалоги, подобные человеческому интеллекту. Благодаря дополнению данных он позволяет генерировать новые обучающие данные, повышая точность моделей машинного обучения.