Искусственный интеллект (ИИ) — это область и технология, которая обладает способностью к самообучению, логическому мышлению, обработке данных, распознаванию образов и принятию решений, схожих с теми, которые принимает человек.
Понятие «искусственный интеллект» было введено в 1956 году Джоном Маккарти на Дартмутской конференции.
Маккарти и его коллеги организовали двухмесячный мозговой штурм, целью которого было рассмотрение возможности моделирования человеческого интеллекта с помощью вычислительных машин. В результате участники пришли к выводу, что каждый аспект обучения и другие характеристики интеллекта могут быть точно описаны и имитированы машинами.
Основные этапы развития искусственного интеллекта:
1. Ранние исследования искусственного интеллекта (1950-е гг.): разработка первых моделей искусственного интеллекта, способных решать проблемы вместо человека.
Одним из ключевых достижений этого периода стала разработка программы Logic Theorist, созданной Аланом Ньюэллом и Гербертом Саймоном в 1956 году. Эта программа могла выводить логические следствия из заданных предпосылок и оказалась способной решать задачи, которые ранее считались исключительно человеческими.
Другим важным достижением стало создание программы для игры в шахматы, разработанной Артуром Самуэлем в 1959 году. Эта программа могла анализировать миллионы позиций и выбирать наилучший ход, что делало её одним из первых примеров искусственного интеллекта, способного к обучению и адаптации
2. Период экспертных систем (1970-е гг.): создание экспертных систем, использующих знания экспертов в различных сферах для решения конкретных задач.
Примеры экспертных систем этого периода включают программу MYCIN, разработанную в 1972 году для диагностики инфекционных заболеваний крови, и систему PROSPECTOR, созданную в 1974–1983 годах для геологических изысканий.
3. Период нейронных сетей (1980-е гг.): разработка первых нейронных сетей, моделирующих работу мозга, что позволило создавать более сложные системы искусственного интеллекта.
В 1980-х годах произошёл всплеск интереса к нейронным сетям, что привело к развитию многослойных персептронов (MLP) и использованию метода обратного распространения ошибки (backpropagation) для обучения сетей. Это позволило решать более сложные задачи, такие как распознавание образов и классификация данных.
Многослойные персептроны начали активно применяться в различных областях, например, для распознавания рукописного текста, медицинской диагностики и прогнозирования финансовых рынков.
Одним из примеров успешного применения нейронных сетей в этот период является создание системы автоматического чтения почтовых адресов и других документов на основе распознавания рукописного текста.
4. Период развития машинного обучения (1990-е гг.): создание эффективных методов машинного обучения, таких как алгоритмы классификации и кластеризации данных.
В 1990-х годах развитие машинного обучения привело к созданию более эффективных методов, таких как алгоритмы классификации и кластеризации данных. Эти методы позволили компьютерным системам автоматически анализировать и группировать данные, основываясь на их свойствах и сходстве.
Алгоритмы классификации использовали статистические модели для разделения данных на группы или классы, основываясь на их характеристиках. Это было полезно для задач классификации, таких как определение принадлежности объекта к определённому классу (например, определение типа опухоли на основе медицинских данных).
Алгоритмы кластеризации, с другой стороны, группировали данные без указания заранее определённых классов. Они использовали метрики расстояния или сходства между объектами для группировки похожих объектов в кластеры. Этот метод был полезен для задач сегментации, когда необходимо было разделить данные на группы без указания конкретных классов (например, сегментация изображений на основе сходства пикселей).
5. Период развития глубокого обучения (2010-е гг.): разработка методов глубокого обучения, позволяющих создавать искусственные нейронные сети, улучшающих производительность и точность систем искусственного интеллекта.
В течение 2010-х годов были разработаны различные методы глубокого обучения, такие как глубокое обучение с подкреплением, генеративно-состязательные сети и сверточные нейронные сети. Эти методы позволили создавать более сложные и эффективные искусственные нейронные сети, которые могут решать задачи, ранее считавшиеся невозможными для искусственного интеллекта.
Например, сверточные нейронные сети стали широко использоваться в обработке изображений и распознавании объектов. Они позволяют анализировать изображения и выделять на них важные детали, что делает их полезными для таких задач, как распознавание лиц, определение объектов на изображениях и создание описаний изображений.
Глубокое обучение с подкреплением стало использоваться для создания автономных агентов, способных обучаться и принимать решения в сложных ситуациях. Это позволило создать роботов, которые могут выполнять задачи, ранее считавшиеся невозможными для роботов, такие как игра в видеоигры или управление автомобилем.
Генеративно-состязательные сети стали использоваться для создания моделей, способных генерировать новые данные, похожие на настоящие. Это позволило создавать синтетические данные, которые можно использовать для обучения моделей и тестирования алгоритмов без необходимости сбора реальных данных.
В целом, период развития глубокого обучения в 2010-х годах привёл к созданию более мощных и эффективных искусственных нейронных сетей, которые стали основой для многих современных систем искусственного интеллекта.
6. Период автономных технологий (2020-е гг.): активное развитие технологий, позволяющих создавать автономные системы искусственного интеллекта, способные принимать самостоятельные решения без участия человека.
Автономные технологии включают в себя различные подходы и методы, такие как глубокое обучение с подкреплением, генеративно-состязательные сети и другие. Эти технологии позволяют создавать автономные агенты, способные обучаться и принимать решения в сложных ситуациях, что может привести к созданию более интеллектуальных и эффективных систем искусственного интеллекта.
Автономные технологии могут быть применены в различных областях, таких как робототехника, автоматизация процессов, медицина и образование. Они могут помочь улучшить качество жизни людей, повысить эффективность работы и снизить риски ошибок, связанных с человеческим фактором.
На сегодняшний день
Искусственный интеллект (ИИ) продолжает развиваться с невероятным темпами. Вот некоторые ключевые моменты на сегодняшний день:
- Генеративный ИИ: инвестиции в генеративные модели ИИ составляют более 20% от общего финансирования ИИ.
- Прогресс в моделях ИИ: системы ИИ достигли значительного прогресса в обработке языка, решении математических задач и научном понимании.
- Удвоение объёмов вычислений и сокращение времени на обучение моделей ИИ.
- Экономическое влияние: 61% организаций, использующих генеративный ИИ, сообщают об экономии затрат, а 70% организаций сообщают об увеличении доходов.
- Создание и обучение моделей ИИ стали дешевле, но дороже в обучении.
- Улучшение качества видео: системы ИИ достигли значительных успехов в создании высококачественных видео.
- Различия в производительности между китайскими и американскими моделями ИИ сократились.
- Интеграция ИИ в повседневную жизнь: в 2023 году FDA одобрило 223 медицинских устройства с искусственным интеллектом.
- Беспилотные автомобили: Waymo обеспечивает более 150 000 беспилотных поездок в неделю, а парк беспилотных такси Apollo Go компании Baidu работает в нескольких городах Китая.