В последнее время мы все больше слышим об искусственном интеллекте. Он применяется практически везде: от сферы высоких технологий и сложных математических вычислений до медицины, автомобилестроения и даже при работе смартфонов. Технологии, лежащие в основе работы ИИ в современном представлении, мы используем каждый день и порой даже можем не задумываться об этом. Но что такое искусственный интеллект? Как он работает? И представляет ли опасность?
Что такое искусственный интеллект
Для начала давайте определимся с терминологией. Если вы представляете себе искусственный интеллект, как что-то, способное самостоятельно думать, принимать решения, и в целом проявлять признаки сознания, то спешим вас разочаровать. Практически все существующие на сегодняшний день системы даже и близко не «стоят» к такому определению ИИ. А те системы, что проявляют признаки подобной активности, на самом деле все-равно действуют в рамках заранее заданных алгоритмов.
Порой алгоритмы эти весьма и весьма продвинутые, но они остаются теми «рамками», в пределах которых работает ИИ. Никаких «вольностей» и уж тем более признаков сознания у машин нет. Это просто очень производительные программы. Но они «лучшие в своем деле». К тому же системы ИИ продолжают совершенствоваться. Да и устроены они совсем небанально. Даже если откинуть тот факт, что современный ИИ далек от совершенства, он имеет с нами очень много общего.
Как работает искусственный интеллект
В первую очередь ИИ может выполнять свои задачи (о которых чуть позже) и приобретать новые навыки благодаря глубокому машинному обучению. Этот термин мы тоже часто слышим и употребляем. Но что он означает? В отличие от «классических» методов, когда всю необходимую информацию загружают в систему заранее, алгоритмы машинного обучения заставляют систему развиваться самостоятельно, изучая доступную информацию. Которую, к тому же, машина в некоторых случаях тоже может искать самостоятельно.
Например, чтобы создать программу для обнаружения мошенничества, алгоритм машинного обучения работает со списком банковских транзакций и с их конечным результатом (законным или незаконным). Модель машинного обучения рассматривает примеры и разрабатывает статистическую зависимость между законными и мошенническими транзакциями. После этого, когда вы предоставляете алгоритму данные новой банковской транзакции, он классифицирует ее на основе шаблонов, которые он почерпнул из примеров заранее.
Как правило, чем больше данных вы предоставляете, тем более точным становится алгоритм машинного обучения при выполнении своих задач. Машинное обучение особенно полезно при решении задач, где правила не определены заранее и не могут быть интерпретированы в двоичной системе. Возвращаясь к нашему примеру с банковскими операциями: по-факту на выходе у нас двоичная система исчисления: 0 — законная операция, 1 — незаконная. Но для того, чтобы прийти к такому выводу системе требуется проанализировать целую кучу параметров и если вносить их вручную, то на это уйдет не один год. Да и предсказать все варианты все-равно не выйдет. А система, работающая на основе глубокого машинного обучения, сумеет распознать что-то, даже если в точности такого случая ей раньше не встречалось.
Для чего используется глубокое обучение и нейросети
Есть несколько областей, где эти две технологии помогли достичь заметного прогресса. Более того, некоторые из них мы ежедневно используем в нашей жизни и даже не задумываемся, что за ними стоит.
- Компьютерное зрение — это способность программного обеспечения понимать содержание изображений и видео. Это одна из областей, где глубокое обучение сделало большой прогресс. Например, алгоритмы обработки изображений глубокого обучения могут обнаруживать различные типы рака, заболеваний легких, сердца и так далее. И делать это быстрее и эффективнее врачей. Но глубокое обучение также укоренилось и во многих приложениях, которые вы используете каждый день. Apple Face ID и Google Photos используют глубокое обучение для распознавания лица и улучшения качества снимков. Facebook использует глубокое обучение, чтобы автоматически отмечать людей на загружаемых фотографиях и так далее. Компьютерное зрение также помогает компаниям автоматически идентифицировать и блокировать сомнительный контент, такой как насилие и нагота. И, наконец, глубокое обучение играет очень важную роль в обеспечении возможности самостоятельного вождения автомобилей, чтобы они могли понимать, что их окружает.
- Распознавание голоса и речи. Когда вы произносите команду для вашего Google Ассистента, алгоритмы глубокого обучения преобразуют ваш голос в текстовые команды. Несколько онлайн-приложений используют глубокое обучение для транскрибирования аудио- и видеофайлов. Даже когда вы «шазамите» песню, в дело вступают алгоритмы нейросетей и глубокого машинного обучения.
- Поиск в интернете: даже если вы ищите что-то в поисковике, для того, чтобы ваш запрос был обработан более четко и результаты выдачи были максимально правильными, компании начали подключать алгоритмы нейросетей к своим поисковым машинам. Так, производительность поисковика Google выросла в несколько раз после того, как система перешла на глубокое машинное обучение и нейросети.
Будущее глубокого обучения, нейросетей и ИИ
Ясное дело, что работа над глубоким обучением и нейронными сетями еще далека от завершения. Различные усилия прилагаются для улучшения алгоритмов глубокого обучения. Глубокое обучение — это передовой метод в создании искусственного интеллекта. Он становится все более популярным в последние несколько лет, благодаря обилию данных и увеличению вычислительной мощности. Это основная технология, лежащая в основе многих приложений, которые мы используем каждый день.
Но родится ли когда-нибудь на базе этой технологии сознание? Настоящая искусственная жизнь? Кто-то из ученых считает, что в тот момент, когда количество связей между компонентами искусственных нейросетей приблизиться к тому же показателю, что имеется в человеческом мозге между нашими нейронами, что-то подобное может произойти. Однако это заявление очень сомнительно. Для того, чтобы настоящий ИИ появился, нам нужно переосмыслить подход к созданию систем на основе ИИ. Все то, что есть сейчас — это лишь прикладные программы для строго ограниченного круга задач. Как бы нам не хотелось верить в то, что будущее уже наступило…
Источник: https://hi-news.ru