Искусственный интеллект (ИИ) - это междисциплинарная наука, занимающаяся созданием интеллектуальных машин, способных выполнять задачи, которые обычно требуют человеческого мышления. Последствия этого изменят практически все аспекты нашего мира. NEEDPIX
Вернусь в октябре. В 1950 году британский техно-визионер Алан Тьюринг опубликовал в журнале MIND статью под названием "вычислительная техника и Интеллект", которая вызвала то, что в то время многим должно было показаться фантастикой.
"Разве машины не могут выполнять то, что должно быть описано как мышление, но что очень отличается от того, что делает человек?- Спросил Тьюринг.
Тьюринг считал, что они могут это сделать. Кроме того, он считал, что можно создать программное обеспечение для цифрового компьютера, которое позволит ему наблюдать за окружающей средой и изучать новые вещи, от игры в шахматы до понимания и говорения на человеческом языке. И он думал, что машины в конечном счете могут развить способность делать это самостоятельно, без человеческого руководства.
"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 ИИ, дает машинам возможность учиться на опыте и выполнять когнитивные задачи, такие вещи, которые когда-то только человеческий мозг казался способным делать.
ИИ быстро распространяется по всей цивилизации, где он имеет обещание делать все, начиная от предоставления автономных транспортных средств для навигации по улицам до создания более точных прогнозов ураганов . На повседневном уровне AI выясняет, какие объявления показывать Вам в интернете, и полномочия тех дружественных чат-ботов, которые появляются, когда вы посещаете веб-сайт электронной коммерции, чтобы ответить на ваши вопросы и обеспечить обслуживание клиентов. И AI-powered личные ассистенты в голосовых активируемых интеллектуальных домашних устройствах выполняют множество задач, от управления нашими телевизорами и дверными звонками до ответа на простые вопросы и помощи нам в поиске наших любимых песен.
Но мы только начали с этого. По мере того, как технология ИИ становится все более сложной и способной, ожидается, что она значительно повысит мировую экономику, создав около $13 трлн дополнительной активности к 2030 году, согласно прогнозу McKinsey Global Institute .
"ИИ все еще находится на ранней стадии внедрения, но процесс внедрения ускоряется, и он используется во всех отраслях", - говорит Сара Гейтс , стратег аналитической платформы в SAS, глобальной фирме программного обеспечения и услуг, которая фокусируется на превращении данных в интеллект для клиентов.
Как Работает Искусственный Интеллект
Еще более удивительно, возможно, то, что наше существование спокойно трансформируется технологией, которую многие из нас едва понимают, если вообще понимают — что-то настолько сложное, что даже ученые с трудом могут 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 "мысль", потому что никто толком не знает, что такое разум."
Хонавар описывает две основные категории интеллекта. Существует узкий интеллект, который достигает компетентности в узко определенной области, такой как анализ изображений с рентгеновских лучей и МРТ-сканирования в радиологии. Общий интеллект, напротив, является более похожей на человеческую способность узнавать о чем-либо и говорить об этом. "Машина может быть хороша в некоторых диагнозах в радиологии, но если вы спросите ее о бейсболе, она будет невежественной", - объясняет Хонавар. Интеллектуальная универсальность человека " все еще находится вне досягаемости ИИ в этот момент."
По словам Хонавара, у ИИ есть два ключевых элемента. Одна из них — это инженерная часть, то есть создание инструментов, которые каким-то образом используют интеллект. Другая - это наука об интеллекте, или, скорее, о том, как дать машине возможность прийти к результату, сравнимому с тем, что пришел бы в голову человеческому мозгу, даже если бы машина достигла его с помощью совсем другого процесса. Чтобы использовать аналогию, "птицы летают и самолеты летают, но они летают совершенно по-разному", Хонавар. - Даже если так, они оба используют аэродинамику и физику. Точно так же искусственный интеллект основан на представлении о том, что существуют общие принципы поведения интеллектуальных систем."
При моделировании того, как работает мозг, ИИ использует кучу различных подполей, как отмечает SAS primer.
- Машинное обучение автоматизирует построение аналитических моделей, чтобы найти скрытые идеи в данных, не будучи запрограммированным искать что-то в частности или сделать определенный вывод.
- Нейронные сети имитируют массив взаимосвязанных нейронов мозга и передают информацию между различными блоками, чтобы найти связи и извлечь смысл из данных.
- Глубокое обучение использует действительно большие нейронные сети и много вычислительной мощности, чтобы найти сложные шаблоны в данных, для таких приложений, как распознавание изображений и речи.
- Когнитивные вычисления - это создание "естественного, человекоподобного взаимодействия", как говорит САС, 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 для того, чтобы машины могли использовать изображения в реальном времени, чтобы понять, что их окружает.
- Обработка естественного языка включает в себя анализ и понимание человеческого языка и реагирование на него.
Десятилетия исследований
Понятие ИИ восходит к 1940-м годам, и термин "искусственный интеллект" был введен на конференции 1956 года в Дартмутском колледже . В течение следующих двух десятилетий исследователи разрабатывали программы, которые играли в игры и занимались простым распознаванием образов и машинным обучением. Ученый из Корнельского университета Фрэнк Розенблатт разработал персептрон, первую искусственную нейронную сеть, которая работала на 5-тонном (4,5-метрическом тонне), комнатном компьютере IBM, который подавал перфокарты.
Но только в середине 1980-х годов была разработана вторая волна более сложных, многослойных нейронных сетей для решения задач более высокого уровня, по словам Хонавара. В начале 1990-х годов еще один прорыв позволил ИИ обобщить опыт, выходящий за рамки обучения.
В 1990 — е и 2000 — е годы 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, и достижения в области вычислений позволили хранить и получать доступ к этим данным. Мы могли бы обучить машины выполнять более сложные задачи. Вы не могли бы иметь модель глубокого обучения 30 лет назад, потому что у вас не было данных и вычислительной мощности."
Как ИИ может трансформировать экономику
Учитывая потенциал ИИ выполнять задачи, которые раньше требовались людям, легко опасаться, что его распространение может поставить большинство из нас без работы. Но некоторые эксперты предполагают, что в то время как сочетание ИИ и робототехники может устранить некоторые позиции, это создаст еще больше новых рабочих мест для технически подкованных работников.
А ВОТ ЭТО УЖЕ ИНТЕРЕСНО
Несколько лет назад Кейгл участвовал в научной фантастической конференции с автором Дэвидом Брином , который написал о концепции возвышения, в которой ИИ будет использоваться для повышения интеллектуальных возможностей разумной нечеловеческой жизни, такой как дельфины и обезьяны, до уровня человека. - Готовы ли мы с этической точки зрения пасти новый разумный вид во Вселенной?- Спрашивает Кейгл. "Достаточно ли нам комфортно с нашим собственным существованием, чтобы создавать других, которых мы будем любить, спорить, учиться и учить?"