Искусственный интеллект (ИИ) - это междисциплинарная наука, связанная с созданием интеллектуальных машин, способных выполнять задачи, которые обычно требуют человеческого мышления. Последствия изменят практически каждый аспект нашего мира. NEEDPIX
Еще в октябре 1950 года британский техно-мечтатель Алан Тьюринг опубликовал статью под названием «Вычислительная техника и интеллект » в журнале «УМ», которая подняла вопрос о том, что в то время должно было казаться фантастической фантастикой.
«Разве машины не могут выполнять то, что должно быть описано как мышление, но что сильно отличается от того, что делает человек?» Спросил Тьюринг.
Тьюринг думал, что может. Кроме того, он полагал, что можно было создать программное обеспечение для цифрового компьютера, которое позволяло бы ему наблюдать за его окружением и изучать новые вещи, от игры в шахматы до понимания и говорения на человеческом языке. И он думал, что машины в конечном итоге смогут развить способность делать это самостоятельно, без участия человека. «Мы можем надеяться, что машины в конечном итоге будут конкурировать с людьми во всех чисто интеллектуальных областях», - предсказал он.
Почти 70 лет спустя, казалось бы, диковинное видение Тьюринга стало реальностью. Искусственный интеллект, обычно называемый искусственным интеллектом, дает машинам возможность учиться на опыте и выполнять когнитивные задачи, то, что когда-то мог делать только человеческий мозг .
ИИ быстро распространяется по всей цивилизации, где у него есть обещание сделать все: от автономных транспортных средств для навигации по улицам до более точных прогнозов ураганов . На каждодневном уровне AI выясняет, какую рекламу показывать вам в Интернете, и поддерживает тех дружественных чат-ботов, которые появляются, когда вы посещаете веб-сайт электронной коммерции, чтобы ответить на ваши вопросы и обеспечить обслуживание клиентов. А персональные помощники на базе AI на голосовых устройствах умного дома выполняют множество задач: от управления нашими телевизорами и дверными звонками до ответов на мелочи и помощи в поиске наших любимых песен.
Но мы только начинаем с этим. По прогнозам McKinsey Global Institute , по мере того как технология искусственного интеллекта будет становиться все более изощренной и способной, она, как ожидается, значительно усилит мировую экономику, создав к 2030 году дополнительную активность на сумму около 13 триллионов долларов .
«ИИ все еще находится на раннем этапе внедрения, но его внедрение ускоряется, и оно используется во всех отраслях», - говорит Сара Гейтс, аналитик платформы аналитики в SAS , мировой компании, занимающейся разработкой программного обеспечения и услуг, которая фокусируется на превращении данных в интеллектуальные данные для клиентов.
Как работает искусственный интеллект
Возможно, еще более удивительно, что наше существование незаметно трансформируется с помощью технологии, которую многие из нас едва понимают, если вообще вообще не понимают - что-то настолько сложное, что даже ученым сложно объяснить это.
«ИИ - это семейство технологий, которые выполняют задачи, которые, как считается, требуют интеллекта, если они выполняются людьми», - объясняет Васант Хонавар , профессор и директор исследовательской лаборатории искусственного интеллекта в Университете штата Пенсильвания. «Я говорю« подумал », потому что никто не совсем уверен, что такое разум».
Хонавар описывает две основные категории интеллекта. Существует узкий интеллект , который достигает компетенции в узко определенной области, такой как анализ изображений из рентгеновских снимков и МРТ в радиологии. Общий интеллект , напротив, является более похожей на человека способностью узнавать обо всем и говорить об этом. «Машина может хорошо справляться с некоторыми диагнозами в радиологии, но если вы спросите ее о бейсболе, это будет бессмысленно», - объясняет Хонавар. Интеллектуальная универсальность людей "все еще находится за пределами досягаемости ИИ".
По словам Хонавара, есть две ключевые фигуры для ИИ. Одним из них является инженерная часть, то есть создание инструментов, которые каким-то образом используют интеллект. Другая - это наука об интеллекте, или, точнее, о том, как дать машине возможность получить результат, сопоставимый с тем, что придет человеческому мозгу, даже если машина достигнет его с помощью совершенно другого процесса. Если использовать аналогию, «птицы летают, а самолеты летают, но они летают совершенно разными способами», - Хонавар. «Несмотря на это, они оба используют аэродинамику и физику. Точно так же искусственный интеллект основан на представлении о том, что существуют общие принципы поведения интеллектуальных систем».
ИИ « в основном результаты нашей попытки понять и подражать таким образом , что работы мозга и применение это дает мозгоподобные функции в противном случае автономных систем (например, дронов , роботов и агентов),» Курт Кэйгл , писатель , пишет в электронном письме ученый и футурист, основатель консалтинговой фирмы Semantical. Он также является редактором The Cagle Report , ежедневного информационного бюллетеня по информационным технологиям.
И хотя люди на самом деле не думают, как компьютеры, которые используют цепи, полупроводники и магнитные среды вместо биологических ячеек для хранения информации, существуют некоторые интригующие параллели. «Одна вещь, которую мы начинаем открывать, заключается в том, что графовые сети действительно интересны, когда вы начинаете говорить о миллиардах узлов, а мозг - это, по сути, графовая сеть, хотя и та, где вы можете контролировать силу процессов, изменяя сопротивление нейронов. до того, как загорится емкостная искра ", объясняет Кэгл. «Один нейрон сам по себе дает вам очень ограниченный объем информации, но вместе запускает достаточно нейронов разной силы, и в результате вы получаете паттерн, который срабатывает только в ответ на определенные виды раздражителей,цифровая обработка сигналов ], которую мы называем нашей сетчаткой и улиткой ".
«Большинство приложений искусственного интеллекта были в областях с большими объемами данных», - говорит Хонавар. Чтобы снова использовать пример радиологии, наличие больших баз данных рентгеновских и МРТ-сканирований, которые были оценены радиологами-людьми, позволяет обучить машину для эмуляции этой деятельности.
ИИ работает, комбинируя большие объемы данных с интеллектуальными алгоритмами - серией инструкций, которые позволяют программному обеспечению учиться на основе шаблонов и особенностей данных, как объясняет этот учебник по искусственному интеллекту SAS .
Как отмечает учебник SAS, при моделировании работы мозга ИИ использует несколько различных подполей.
- Машинное обучение автоматизирует построение аналитической модели, позволяя находить скрытые данные в данных, не будучи запрограммированным, чтобы искать что-то конкретное или делать определенный вывод.
- Нейронные сети имитируют массив взаимосвязанных нейронов мозга и передают информацию между различными единицами, чтобы находить связи и извлекать смысл из данных.
- Глубокое обучение использует действительно большие нейронные сети и большие вычислительные мощности для поиска сложных шаблонов в данных для таких приложений, как распознавание изображений и речи.
- Когнитивные вычисления - это создание «естественного, похожего на человека взаимодействия», как говорит SAS, включая использование способности интерпретировать речь и реагировать на нее.
- Компьютерное зрение использует распознавание образов и глубокое обучение для понимания содержания изображений и видео, а также позволяет машинам использовать изображения в реальном времени, чтобы понять, что их окружает.
- Обработка естественного языка включает анализ и понимание человеческого языка и реагирование на него.
Десятилетия исследований
Концепция ИИ восходит к 1940-м годам, а термин «искусственный интеллект» был введен на конференции 1956 года в Дартмутском колледже . В течение следующих двух десятилетий исследователи разработали программы, которые играли в игры и делали простое распознавание образов и машинное обучение. Ученый из Корнелльского университета Франк Розенблатт разработал Perceptron , первую искусственную нейронную сеть, которая работала на 5-тонном (4,5-метрическом) компьютере IBM размера комнаты, который питался перфокартами.
Но только в середине 1980-х годов, по словам Хонавара, была разработана вторая волна более сложных, многослойных нейронных сетей для решения задач более высокого уровня. В начале 1990-х, еще один прорыв позволил ИИ обобщить за пределы опыта обучения.
В 1990-х и 2000-х годах другие технологические инновации - Интернет и все более мощные компьютеры - помогли ускорить развитие ИИ. «С появлением Интернета большие объемы данных стали доступны в цифровом виде», - говорит Хонавар. « Секвенирование генома и другие проекты начали генерировать огромные объемы данных, а достижения в области вычислительной техники позволили хранить и получать доступ к этим данным. Мы могли бы обучить машины выполнять более сложные задачи. У вас не могло быть модели глубокого обучения 30 лет назад, потому что у вас не было данных и вычислительной мощности. "
ИИ и робототехника
ИИ отличается от робототехники, но связан с ней, в которой машины чувствуют окружающую среду, выполняют расчеты и выполняют физические задачи сами или под руководством людей, от заводских работ и приготовления пищи до посадки на других планетах. Хонавар говорит, что эти два поля пересекаются во многих отношениях.
«Вы можете представить себе робототехнику без особого интеллекта, чисто механические устройства, такие как автоматизированные станки», - говорит Хонавар. «Есть примеры роботов, которые не очень умны». И наоборот, есть робототехника, в которой интеллект является неотъемлемой частью, например, ведение автономного транспортного средства по улицам, заполненным управляемыми людьми автомобилями и пешеходами.
«Это разумный аргумент, что для реализации общего интеллекта вам в некоторой степени понадобится робототехника, потому что взаимодействие с миром, в некоторой степени, является важной частью интеллекта», - считает Хонавар. «Чтобы понять, что значит бросать мяч, нужно уметь бросать мяч».
AI тихо стал настолько повсеместным, что уже встречается во многих потребительских товарах.
«Огромное количество устройств, попадающих в пространство Интернета вещей (IoT), с готовностью используют какой-то самоусиливающийся ИИ, хотя и очень специализированный ИИ», - говорит Кейгл. «Круиз-контроль был ранним ИИ и гораздо более сложным, когда он работает, чем большинство людей понимают. Наушники с шумоподавлением. Все, что имеет функцию распознавания речи, например большинство современных телевизионных пультов. Фильтры социальных сетей. Фильтры спама. Если вы расширяете ИИ чтобы охватить машинное обучение, это также включало бы проверку орфографии, системы текстовых рекомендаций, действительно любую систему рекомендаций, стиральные и сушильные машины, микроволновые печи, посудомоечные машины, действительно большую часть бытовой электроники, произведенной после 2017 года, динамики, телевизоры, антиблокировочные тормозные системы, любые электрические транспортное средство, современные камеры видеонаблюдения. Большинство игр используют сети искусственного интеллекта на разных уровнях.
ИИ уже может превзойти людей в некоторых узких областях, так же как «самолеты могут пролетать большие расстояния и перевозить больше людей, чем птица», - говорит Хонавар. ИИ, например, способен обрабатывать миллионы взаимодействий в социальных сетях и получать информацию, которая может влиять на поведение пользователей - способность, которую беспокоит эксперт ИИ, может иметь «не очень хорошие последствия».
Это особенно хорошо в понимании огромного количества информации, которая переполняет человеческий мозг. Эта возможность позволяет интернет-компаниям, например, анализировать множество данных, которые они собирают о пользователях, и использовать полученные данные различными способами, чтобы влиять на наше поведение.
Но пока что ИИ не достиг такого большого прогресса в тиражировании человеческого творчества, отмечает Хонавар, хотя эта технология уже используется для сочинения музыки и написания новостных статей на основе данных из финансовых отчетов и результатов выборов.
Как ИИ может преобразовать экономику
Учитывая способность ИИ выполнять задачи, которые раньше требовали людей, легко опасаться, что его распространение может вывести большинство из нас из работы. Но некоторые эксперты предполагают, что, хотя комбинация ИИ и робототехники может устранить некоторые позиции, это создаст еще больше новых рабочих мест для технически подкованных работников.
«Наибольшему риску подвержены те, кто выполняет рутинные и повторяющиеся задачи в сфере розничной торговли, финансов и производства», - говорит Даррелл Уэст, вице-президент и директор-основатель Центра технологических инноваций.в Институте Брукингса, расположенном в Вашингтоне, в государственной организации, объясняющей в электронном письме. «Но рабочие места в сфере здравоохранения также будут затронуты, и будет увеличен отток рабочих мест, когда люди будут чаще переходить с работы на работу. Будут созданы новые рабочие места, но у многих людей не будет навыков, необходимых для этих должностей». Таким образом, риск представляет собой несоответствие рабочих мест, которое оставляет людей в процессе перехода к цифровой экономике. Странам придется вкладывать больше денег в переподготовку рабочих мест и развитие рабочей силы по мере распространения технологий. Потребуется обучение на протяжении всей жизни, чтобы люди могли регулярно обновлять свои рабочие навыки."
И вместо того, чтобы заменять человеческих работников, ИИ может использоваться для повышения их интеллектуальных способностей. Изобретатель и футурист Рэй Курцвейл предсказал, что к 2030-м годам ИИ достигнет человеческого уровня интеллекта, и что станет возможным иметь ИИ, который входит в человеческий мозг для повышения памяти, превращая пользователей в гибриды человек-машина. Как описал Курцвейл, «мы собираемся расширить наши умы и проиллюстрировать эти художественные качества, которые мы ценим».
Не поскупись и поставь этой записи лайк, ведь они бесплатны!) 👍
Поддержи автора, поставь лайк, чтобы каждая статья становилась лучше, информация полезней, а идея качественней!
