Сегодня мы расскажем о том, как Искусственный Интеллект использует программное обеспечение и интеллектуальных агентов для принятия решений, приближённых к когнитивным функциям человека.
Термин Искусственный Интеллект относится к вычислительным системам, которые выполняют задачи, обычно рассматриваемые в области принятия решений. Эти системы управляются программным обеспечением, и интеллектуальные агенты включают в себя предварительные наборы данных. ИИ-системы используют эти знания для принятия решений и действий, которые приближены к когнитивным функциям. ИИ-системы способны обучаться и решать некоторые проблемы.
Понятие Искусственный Интеллект было введено в науку в середине 1950-х годов. В последнее время эта область развивается стремительными темпами. Эта технология стала ценным и важным инструментом, который помогает управлять цифровыми технологиями и бизнес-операциями. Особенно полезны машинное обучение и глубокое обучение.
Важно понимать, что Искусственный Интеллект — это постоянно развивающаяся сфера. Технологии, которые когда-то рассматривались, как фантастические, например, оптическое распознавание символов, теперь считаются рутинными. Сегодня существуют следующие технологии: робототехника, распознавание изображений, обработка естественного языка, аналитические инструменты, основанные на ИИ, и системы, которые подключены к Интернету Вещей. Все эти технологии используют Искусственный Интеллект для предоставления более продвинутых функций и возможностей.
Основная масса компаний, которые способствуют росту технологий Искусственного Интеллекта, являются облачными. Statistica прогнозирует, что область Искусственного Интеллекта будет увеличиваться на 127 % до 2025 года.
К 2025 году рынок ИИ-систем будет стоить около 4.8 млрд $. Консалтинговая фирма Accenture сообщает, что ИИ-технологии могут удвоить ежегодные темпы экономического роста к 2023 году. Таким образом, будет изменён характер работы и созданы новые способы взаимодействия между человеком и машиной.
Немного истории. Как Искусственный Интеллект копирует человеческий разум
Мечта разработать машины, которые смогут имитировать человеческий интеллект, существует уже несколько веков. В 1890-х годах писатели-фантасты, такие как Герберг Уэллс, начали изучать концепцию роботов и других машин, мыслящих и действующих словно люди.
Но лишь в начале 1940-х годов область Искусственного Интеллекта начала обретать реальные очертания, после того как Алан Тьюринг ввёл теорию вычислений, которая раскрывает, как алгоритмы могут использоваться машинами для имитации мышления. Вскоре другие исследователи начали изучать способы создания ИИ-систем.
В 1956 году исследователи собрались в Дартмутском колледже и начали обсуждать практическое применение Искусственного Интеллекта. Одна из возможностей использования — обучение компьютеров шашкам до того момента, пока они не научатся побеждать людей. В последующие десятилетия энтузиазм в отношении технологий Искусственного Интеллекта то нарастал, то угасал.
В 1997 году компьютер, способный играть в шахматы, разработанный IBM и Deep Blue, сумел победить Гарри Каспарова, действующего чемпиона мира. В 2011 году IBM представила Watson, разработку, которая использует гораздо более сложные методы, включая глубокое и машинное обучение.
В течение нескольких следующих лет область Искусственного Интеллекта активно развивалась. Специалисты часто называют 2015 год одним из самых знаковых для области Искусственного Интеллекта. В то время появились Google Gloud, AWS, Microsoft Azure. Вдохновившись гигантами и другие компании начали наращивать исследования и улучшать возможности обработки естественного языка, компьютерного зрения и инструментов аналитики.
Сегодня технологии Искусственного Интеллекта внедряются во всё большее число приложений и инструментов. Корпоративные аналитические программы, помощники и автономные транспортные средства уже не могут обойтись без технологий Искусственного Интеллекта.
Искусственный Интеллект принимает различные формы
Искусственный Интеллект — это общий термин, который относится к любому машинному интеллекту. Тем не менее существует несколько различных и отдельных областей исследований Искусственного Интеллекта. К ним относятся:
Общий Искусственный Интеллект — эти системы обучаются на основе данных об окружающем мире и применяют эти данные в междоменном режиме. Например, DeepMind использует нейронную сеть, чтобы играть в видеоигры также, как и люди.
Обработка естественного языка — эта технология позволяет машинам читать, понимать и интерпретировать человеческий язык. Обработка естественного языка использует статистические методы и семантическое программирование для понимания грамматики и синтаксиса, а в некоторых случаях и контекста.
Машинное восприятие — за последние несколько лет произошёл огромный прогресс в технологиях, относящихся к сенсорам, камерам, микрофонам, акселерометрам, GPS и радарам. Таким образом появилось машинное восприятие, которое включает в себя распознавание речи и компьютерное зрение, используемое для распознавания лиц и объектов.
Робототехника — эти устройства используются на фабриках, в больницах и других организациях. В последние годы беспилотные автомобили совершили огромный прогресс. Эти системы полагаются на сложное картографирование и программирование, а также используют машинное восприятие для навигации по целям.
Социальный интеллект — этот раздел включает в себя автономные транспортные средства, роботов и цифровых помощников, таких как Siri и Alexa. В результате эти системы должны получить понимание человеческого поведения наряду с признанием социальных норм.
Методы Искусственного Интеллекта
Существует несколько подходов, используемых для разработки и построения ИИ-систем. К ним относятся:
Машинное обучение — эта ветвь ИИ использует статистические методы и алгоритмы для обнаружения паттернов и обучается делать прогнозы или принимать решения без явного программирования. МО бывает контролируемым и полууправляемым (классификации и метки) и неконтролируемым (здесь используются только входные данные без меток, поставленных человеком).
Глубокое обучение — этот подход основан на искусственных нейронных сетях, созданных для аппроксимации нейронных связей человеческого мозга. Системы глубокого обучения особенно ценны для развития компьютерного зрения, распознавания речи, машинного перевода, фильтрации социальных сетей, видеоигр и медицинской диагностики.
Байесовские сети — эти системы полагаются на вероятностные графические модели, использующие случайные величины и условную зависимость для того, чтобы лучше понимать взаимодействие некоторых вещей таких как лекарство и побочные эффекты, или темнота и включение света.
Генетические алгоритмы — эти алгоритмы используют эвристический подход и механизмы, схожие с естественным отбором. Он используется для решения задач оптимизации и моделирования путём случайного подбора, комбинирования и вариаций искомых параметров.
Искусственный Интеллект в реальной жизни
А сейчас мы расскажем о самых популярных примерах использования Искусственного Интеллекта в реальной жизни.
Здравоохранение
Технологии Искусственного Интеллекта сыграют важную роль в здравоохранении. Таким образом, специалисты смогут понимать факторы риска и заболевания на более глубоком уровне. Это может помочь в диагностике и дать представление о рисках. ИИ-технологии могут использоваться в хирургических роботах и IoT-устройствах, следящих за состоянием здоровья пациента.
Сельское хозяйство
Сейчас Технологии Искусственного Интеллекта активно используются для мониторинга урожая. ИИ-технологии помогают фермерам определять, когда следует применять воду и другие вещества для роста урожая. Более того, ИИ-технологии используются в профилактическом обслуживании сельскохозяйственной техники.
Финансы
Финансы значительно изменились благодаря ИИ-технологиям. Сегодня алгоритмы торгуют акциями без вмешательства человека, банки мгновенно принимают автоматизированные решения по кредитам, а финансовые организации используют алгоритмы для выявления мошенничества. ИИ-технологии позволяют потребителям сканировать бумажные чеки и производить депозиты при помощи смартфона.
Розница
Огромное количество приложений и инструментов поддерживает распознавание изображений, обработку голоса и естественного языка, а также дополненную реальность. Это позволяет покупателям посмотреть, как предмет мебели смотрится в доме или офисе, а также взглянуть, как на них будет смотреться макияж без применения реальных средств. Розничные торговцы также используют ИИ-технологии для персонализированного маркетинга, управления цепями поставок и кибербезопасности.
Путешествия и транспорт
Авиакомпании, отели и компании по прокату автомобилей используют ИИ-технологии для прогнозирования спроса и динамической адаптации цен. Авиакомпании также полагаются на ИИ-технологии для оптимизации маршрутов самолётов, учёта погодных условий, пассажирских нагрузок и т. д. ИИ-технологии помогают определить, когда транспорту нужно пройти техобслуживание. В отелях ИИ-технологии используются для мониторинга безопасности.
Плюсы и минусы Искусственного Интеллекта
Многим организациям важно максимизировать выгоды и минимизировать риски.
При запуске ИИ-технологий следует исследовать то, какие бизнес-процессы могут быть улучшены благодаря внедрению новых технологий. Это может потребовать от работников новых знаний и навыков.
Один из самых больших камней преткновения для ИИ — плохо построенные фреймворки. Это может привести к ошибочным и даже опасным результатам.
ИИ-технологии становятся всё проще в использовании, но всё равно требуют знаний в области науки о данных. Внедрение таких технологий должно происходить только тогда, когда имеется достаточная вычислительная мощность, правильная облачная инфраструктура и отсутствие опасений потери работы.
В любом случае ИИ-технологии — это большие возможности для создания более умных и мощных машин. В будущем эта область, безусловно, преобразит бизнес и нашу с вами жизнь.
Источник: DataMation
