Возникает вопрос способен ли виртуальный разум сравниться с человеческим? Или он уже давно перегнал нас? Мы живем на самом пороге эпохи AI или искусственного интеллекта, но уже сейчас видны контуры будущего. Давайте же рассмотрим что такое ИИ, или AI, и чем он может быть полезен Человеку.
Что такое Искусственный Интеллект (ИИ, или AI)?
Искусственный интеллект — компьютерная программа, которая принимает и анализирует данные, а затем делает выводы на их основе. Это может быть отнесение фотографии к определенному классу, группировка текстов схожей тематики, предсказание курса валют, а также более сложные задачи. Например, написание других компьютерных программ, проектирование строений, анализ почвы и так далее.
Понятием часто спекулируют, особенно в сфере маркетинга. Могут написать компьютерный алгоритм и выдавать его за искусственный интеллект. Предположим, магазин решил давать скидку всем, кто приходит в оранжевом. И скидка будет предоставляться автоматически, когда человек входит в торговый зал: его просканирует камера и, если найдет оранжевый оттенок цвета, — выдаст купон на дисконт. И вот заходит покупатель с рыжими волосами. Простой алгоритм выдаст скидку, а ИИ должен понимать: «Скидку даем тем, кто в оранжевой одежде, а не с похожим цветом волос».
Или пример с текстами. Задача программы: проштудировать вашу подборку книг и выбрать те, что связаны с историей XIX века. Алгоритм найдет все тексты, где встречается сочетание «XIX век» в разных вариациях написания. Возможно, даже «зацепит» пару текстов, где встречается цифра «19». ИИ, в свою очередь, должен более тонко понимать — буквально вчитываться в смысл текста — подходит ли его структура под заданную тему.
Однако существует ли сегодня искусственный интеллект — вопрос дискуссионный. Программы есть, они повсюду. Вот только экспертное сообщество вспоминает статью математика Алана Тьюринга, опубликованную в 1950 году. Он предложил одновременно простой и сложный тест, успешное решение которого знаменует создание ИИ. А именно: когда человек не сможет понять, что беседует с машиной, и будет думать, что за ширмой стоит другой человек, значит, на свет появился истинный искусственный интеллект.
Что такое нейросети?
Нейросеть — это вид искусственного интеллекта, можно сказать, следующий этап развития технологии. Иногда ИИ сравнивают с областью знания, как, например, математику. А нейросеть — это один из разделов.
Нейросеть разработчики проектируют таким образом, чтобы ее работа была схожей с принципом функционирования человеческого мозга. А именно с множеством «нейронов», которые обрабатывают информацию и обмениваются ей друг с другом, чтобы достичь результата. Особенность нейросети в том, что она способна адаптироваться к новым условиям.
Пример: текстовые нейросети вроде популярного ChatGPT и аналогов. Сначала мы просим написать текст, предположим, про устройство банкомата. Сеть выдает результат. Затем мы даем команду: «Нужно обязательно добавить информацию из книги N, сократить текст до пяти абзацев и сделать так, чтобы каждое предложение начиналось с новой буквы алфавита». Нейросеть возьмет за основу уже созданный текст и переработает его с учетом поставленной задачи. Однако не факт, что результат удовлетворит «заказчика».
Нейросети допускают ошибки. Не орфографические, а смысловые. Еще один пример: алгоритмы, которые умеют писать сайты и компьютерные программы. Ошибиться в строчках кода — просто. Но при этом можно сообщить нейросети, что ее проект не запускается, и попросить перепроверить работу. Проблема может быть устранена.
В каких сферах уже применяются нейросети и ИИ?
1. Рекомендательные системы.
Нейросети могут быть применены в рекомендательных системах для предсказания пользовательских предпочтений и рекомендации товаров, услуг или контента. Это возможно благодаря тому, что нейросети могут обрабатывать большие объемы данных и выявлять сложные зависимости между признаками.
2. Робототехника.
Нейросети могут быть применены в робототехнике для обучения роботов различным навыкам, а также для управления и координации их действий. Роботы, обученные с помощью нейронных сетей, могут адаптироваться к изменяющейся среде, улучшать свои навыки и принимать решения на основе анализа входных данных. Ниже приведены некоторые области, где нейросети могут быть применены в робототехнике:
Распознавание образов: нейросети могут быть обучены распознавать объекты и ситуации в окружающей среде робота, что может помочь ему принимать более осознанные решения и избегать препятствий.
Управление движением: нейросети могут быть обучены управлять движением робота, что может помочь ему избегать препятствий, перемещаться по сложным маршрутам и выполнять различные задачи.
Обработка речи: нейросети могут быть обучены обрабатывать и понимать речь, что может помочь роботу взаимодействовать с людьми и выполнять задачи, основанные на голосовых командах.
Роботы-ассистенты: нейросети могут быть использованы для обучения роботов-ассистентов, которые могут помогать людям в выполнении различных задач, например, в качестве персональных помощников, медицинских роботов или роботов-гидов.
Самообучение: нейросети могут быть использованы для обучения роботов, которые могут учиться на основе своих собственных опытов и ошибок, а также на основе опыта других роботов.
3. Игры.
Нейросети в играх могут использоваться для решения различных задач, таких как улучшение искусственного интеллекта в компьютерных играх, генерация игровых уровней, управление персонажами, оптимизация игровой механики и т. д. Нейросети могут помочь создавать более умных и реалистичных виртуальных противников, улучшать алгоритмы балансировки игры, оптимизировать игровой процесс и создавать интересные и неожиданные игровые сюжеты.
Нейросети могут использоваться для создания и обучения алгоритмов управления игровыми персонажами. Например, нейросети могут быть использованы для обучения искусственных агентов управлять персонажами в игре, принимать решения и адаптироваться к изменяющейся игровой ситуации. Такие нейросетевые алгоритмы могут быть использованы в различных жанрах игр, от стратегических игр до шутеров от первого лица.
Нейросети также могут использоваться для генерации новых игровых уровней и создания сценариев для игр. Например, нейросети могут быть обучены генерировать случайные карты для игр в жанре ролевых игр или создавать уровни для игр в жанре платформеров. Это позволяет создавать более интересные и разнообразные игровые миры, что улучшает игровой опыт пользователей.
4. Компьютерное зрение:
Нейросети играют важную роль в обработке изображений и анализе данных в области компьютерного зрения. Ниже я расскажу подробнее, как они могут быть применены в этой области:
Распознавание образов: нейросети могут обучаться распознавать объекты и образы на изображениях, что является важным компонентом в различных системах видеонаблюдения и автоматической обработки изображений.
Классификация изображений: нейросети могут обучаться классифицировать изображения на различные категории, такие как люди, животные, автомобили и т. д.
Детектирование объектов: нейросети могут обучаться обнаруживать объекты на изображениях и выделять их контуры, что является важным для системы автоматической навигации, робототехники и других систем, требующих обработки изображений.
Распознавание лиц и эмоций: нейросети могут быть обучены распознавать лица на фотографиях и видео и даже определять эмоции на лицах, что может быть полезным для систем видеонаблюдения и идентификации личности.
Сегментация изображений: нейросети могут обучаться выделять различные части изображения и разделять их на различные категории, что может быть полезно в области медицинской диагностики и других областях, где необходимо выделить определенные элементы на изображении.
Распознавание жестов: нейросети могут быть обучены распознавать жесты на изображениях и видео, что может быть полезно в системах управления роботами, системах распознавания рукописных символов и т. д.
P.S. Буду благодарен за вашу поддержку в виде подписки на канал и комментарий)