Искусственный интеллект. История, области применения и как он работает.

Искусственный интеллект (ИИ) — это искусственное воспроизведение части интеллектуального поведения человека с помощью программного обеспечения. Он выполняет задачи так же гибко, как и люди, учась на собственном опыте и адаптируясь к новым данным. От компьютеров, играющих в шахматы, до беспилотных автомобилей, большинство случаев использования ИИ, о которых известно в наши дни, в значительной степени зависят от глубокого обучения и обработки естественного языка. Ии можно применять для обучения компьютеров выполнению множества сложных задач в бизнесе и жизни путем распознавания закономерностей в больших объемах данных.

История искусственного интеллекта

Термин «искусственный интеллект» (ИИ) был придуман в 1956 году, но из-за последних тенденций, таких как увеличение объема данных, сложность алгоритмов и развитие вычислительной производительности и технологий хранения, термин ИИ стал более популярным в последние годы. Аббревиатуры становятся все более популярными.

Ранние исследования ИИ в 1950-х годах касались таких тем, как решение проблем и обработка символов. В 1960-х годах министерство обороны США заинтересовалось этой областью и начало исследования по обучению компьютеров воспроизведению основных человеческих рассуждений. Например, Агентство перспективных оборонных исследовательских проектов (DARPA) завершило проект по картированию улиц в Аспене, штат Колорадо, в 1970-х годах. DARPA также разработала интеллектуального личного помощника в 2003 году, задолго до того, как Siri, Alexa и Cortana появились в наших домах.

Эти ранние исследования проложили путь к автоматизации и формальным рассуждениям, присутствующим сегодня в компьютерах, что привело к таким вещам, как системы поддержки принятия решений и интеллектуальные поисковые системы, призванные дополнять и расширять возможности человека.

В голливудских фильмах и научно-фантастических романах изображены роботы-гуманоиды, захватившие мир, но нынешняя стадия эволюции технологии искусственного интеллекта не достигла такого уровня сверхъестественности или сообразительности. Тем не менее, ИИ продвинулся до такой степени, что предлагает множество ощутимых преимуществ для каждой отрасли. Ниже мы представляем примеры передового использования ИИ в самых разных отраслях, включая здравоохранение и розничную торговлю.

Почему ИИ имеет значение

• ИИ позволят автоматизировать итеративное обучение и изучение вводных данных. Но ИИ отличается от обычных автоматизированных роботов тем, что вместо выполнения ручных задач ИИ без уставания выполняет компьютерные задачи. Этот тип автоматизации по-прежнему требует участия человека в настройке системы и задании правильных вопросов.

• ИИ добавляет интеллекта к существующим продуктам. По большей части ИИ не продается как отдельное приложение, и так же, как Siri была добавлена в качестве новой функции в новые поколения продуктов Apple, возможности ИИ используются для улучшения и усовершенствования продуктов, которые люди уже используют. Автоматизация, диалоговые платформы, боты, умные машины и многое другое можно сочетать с огромными объемами данных для улучшения и усовершенствования многих технологий, которые мы используем дома и на работе, от аналитики безопасности до инвестиционной аналитики.

• ИИ совершенствуется с помощью новых методов обучения. Это достигается благодаря, что вы, так сказать, «позволите данным самим себя программировать». ИИ находит структуры и закономерности в информации, на которых ИИ учаться. В общем, алгоритмы можно научить «самообучаться» играть в настольные шахматы, они также могут самостоятельно обучаться тому, какие информационные продукты нужно порекомендовать следующим для вашего магазина в интернете. Ещё ИИ имеет обратное обучение — это метод искусственного интеллекта, который автономно настраивает себя посредством обучения и дополнительных данных, если исходное решение задачи вышло не очень хорошее.

• Используя искусственный интеллект со многими «скрытыми слоями», он изучает все большее количество данных. Пару лет назад создать систему для обнаружения мошенников с пятью скрытыми уровнями было почти нереально. Невероятная вычислительная мощность и большие данные изменили правила игры. Поскольку ИИ учиться непосредственно на данных, для обучения этих систем требуются огромные объемы данных. Чем больше информации вы предоставите ИИ, тем намного точнее она будет.

• Благодаря глубоким нейронным сетям ИИ достигает невероятной точности. Раньше это было невозможно. Например, взаимодействия, которые люди выполняют с Alexa, Google Search, Google Photos и т.д., основано на глубоком обучении, и чем больше вы его используете, тем точнее оно становится. В области медицины использование методов искусственного интеллекта, таких как глубокое обучение, классификация изображений и распознавание объектов, довело задачу обнаружения рака по изображениям МРТ до уровня точности, сравнимого с точностью высококвалифицированных рентгенологов.

• ИИ максимально использует данные. По мере того как алгоритмы становятся самообучающимися, сами данные становятся интеллектуальной собственностью. Ответы находятся в данных, поэтому все, что нужно сделать людям, это применить ИИ, чтобы получить ответы. Сегодня данные как никогда важны для вашего бизнеса, и они могут стать источником конкурентного преимущества. Даже если все компании в высококонкурентной отрасли будут применять одинаковые методы, компании с лучшими данными, скорее всего, выиграют.

Основные области применения искусственного интеллекта

Потребность ИИ растет во всех отраслях. Особым спросом пользуются системы вопросов и ответов, которые можно использовать для юридической помощи, патентного поиска, уведомления о рисках, медицинских исследований и многое другое. Другие области применения ИИ:

1. Медицинская помощь

Приложения, использующие ИИ, эффективны для персонализации лечения, лекарств, рентгенографии и многого другого. Личный медицинский ассистент также может выступать в роли «лайф-коуча», побуждая вас принимать лекарства, заниматься спортом и правильно питаться.

2. Розничная торговля

Возможности виртуальных покупок на базе ИИ не только предоставляют персональные рекомендации, но и консультируют потребителей по вариантам покупки. Технологии, связанные с управлением запасами и планировкой магазина, также будут усовершенствованы и улучшены с помощью ИИ.

3. Производство

ИИ также эффективен для фабрик и заводов. Он может анализировать данные, поступающие от подключенного оборудования, и использовать это для расчета нагрузки и спроса.

4. Киберспорт

ИИ используется для анализа игровых изображений и видео и предоставления руководителям (менеджерам и тренерам) превосходных отчетов о позициях игроков, оптимизации игровых стратегий.

Проблемы с использованием искусственного интеллекта

Искусственный интеллект (ИИ) меняет все отрасли, но мы также должны знать его ограничения. Принципиальным ограничением ИИ является обучение на основе данных. Другого способа получить знания нет. Поэтому любые неточности в данных напрямую отражаются на результатах. Кроме того, дополнительные уровни функциональности, такие как прогнозирование и аналитика, должны быть запрограммированы независимо друг от друга.

Последние системы системы искусственного интеллекта научились выполнять четко поставленные задачи. ИИ, который играет в покер, не может раскладывать пасьянсы или играть с вами в шахматы, а система обнаружения мошенников не может водить машину или дать вам юридические консультации. Кроме того, системы искусственного интеллекта, обнаруживающие медицинское мошенничество, не могут точно обнаружить уклонение от уплаты налогов или мошенничество с гарантийными требованиями.

Другими словами, эти системы являются узкоспециализированными. Они сосредоточены на одной задаче и далеки от того, чтобы справиться с широким спектром задач. Поэтому самообучающаяся система ИИ не является полностью автономной системой. Искусственный интеллект, который показывают в кино и на телевидении все еще остается научной фантастикой. Но домашние и не только компьютеры, которые могут анализировать объёмные данные, обучаться и выполнять четко поставленные задачи, становятся обычным явлением.

Как работает ИИ

Искусственный интеллект работает, объединяя огромные объемы данных с быстрой итерацией и интеллектуальными алгоритмами, а также программируя поведение высокого уровня, чтобы программное обеспечение могло автоматически учиться на шаблонах и функциях в данных. ИИ — это широкая область исследований, охватывающая множество теорий, методов и технологий, такие как:

• Машинное обучение: автоматизирует создание аналитических моделей.Машинное обучение позволяет людям находить информацию, скрытую в данных, используя такие методы, как нейронные сети, статистика, исследование операций и физика, без явного программирования объема или выводов исследования.

• Нейронные сети: тип машинного обучения, который состоит из взаимосвязанных процессорных блоков, таких как нейроны (neurones) в мозге. Эти устройства обрабатывают информацию, реагируя на внешние входные данные и передавая информацию друг другу. Этот процесс требует, чтобы данные проходили через несколько путей обработки, чтобы обнаружить взаимосвязи и извлечь смысл из неопределенных данных.

• Глубокое обучение: метод, который использует крупномасштабные нейронные сети с многоуровневыми процессорными блоками, изучая сложные шаблоны из больших объемов данных, используя преимущества достижений в области вычислительной производительности и улучшенных методов обучения. Общие приложения включают распознавание изображений и распознавание речи.

• Когнитивные вычисления: Это подразделение искусственного интеллекта, цель которой реализовать естественный диалог между машинами и людьми, подобными людям. При использовании искусственного интеллекта или когнитивных вычислений конечная цель состоит в том, чтобы дать машинам возможность имитировать человеческие процессы с помощью интерпретации изображений и звука и разумно общаться с людьми.

• Компьютерное зрение: распознавание образов и глубокое обучение помогут вам распознать, что изображено на ваших фотографиях и видео. Способность машин обрабатывать, анализировать и понимать изображения означает, что они также могут захватывать изображения и видео в режиме реального времени и интерпретировать ситуацию вокруг места съемки.

• Обработка естественного языка: Мы стремимся дать компьютерам возможность анализировать, понимать и генерировать человеческий язык, включая человеческую речь. Следующим этапом развития является «диалог на естественном языке», и когда это будет достигнуто, люди смогут общаться с компьютерами на обычном, повседневном языке и направлять выполнение задач.

Кроме того, ряд технологий поддерживает реализацию и использование ИИ.

• Графический процессор (Graphical Processing Unit): использование ИИ в графическом процессоре одна из ключевых областей искусственного интеллекта, поскольку он может обеспечить повышенную вычислительную производительность, необходимую для больших объемов итеративной обработки. В дополнение к большим данным для обучения нейронных сетей необходима повышенная производительность вычислений.

• Технологии интернет вещей (IoT): эта технология собирает огромные объемы данных с подключенных устройств, но большая их часть остается без анализа. Автоматизируя создание модели и ее применение с помощью искусственного интеллекта, вы можете максимально эффективно использовать свои данные.

• Усовершенствованные алгоритмы: для более быстрого анализа большего количества данных на нескольких уровнях разрабатываются улучшенные алгоритмы и методы их объединения новыми способами. Эти интеллектуальные процессы играют важную роль в выявлении и прогнозировании редких событий, понимании сложных систем и оптимизации ваших собственных сценариев.

• API (Интерфейс прикладного программирования): API – это механизм для упрощения использования определенных программных функций, который позволяет легко добавлять возможности искусственного интеллекта в существующие продукты и программное обеспечение. Например, добавление распознавания изображений в систему домашней безопасности или систему вопросов и ответов может автоматизировать описания атрибутов данных изображений, создавать подписи, заголовки.

Итог

Цель искусственного интеллекта – создать программное обеспечение, которое может логически интерпретировать входные данные и объяснять результаты людям. Искусственный интеллект обеспечивает человекоподобный диалог между людьми и программным обеспечением, помогая им принимать решения о конкретных задачах, но он не заменяет людей и вряд ли сделает это в ближайшем будущем.