Искусственный интеллект — особенности технологии и инфраструктурные решения

Искусственный интеллект — что это? IT подарило нам множество инструментов для самых разных задач. Однако функционал традиционного программного обеспечения ограничен определенными возможностями и строгими алгоритмами. И обычно такое ПО требует конкретных команды от пользователя, например через интерфейс приложения. Но по мере цифровизации назрел спрос на создание систем, способных самостоятельно принимать решения на основе предложенных вводных. При этом постепенно улучшая результаты. Так, искусственный интеллект (от англ. Artificial Intelligence, AI) — это технология, при помощи которой машины непрерывно обучаются рассуждать, делать выводы и принимать решения. Для этого AI обрабатывает множество данных и тренируется распознавать речь, выявлять закономерности, а также составлять прогнозы. Сегодня можно адаптировать ИИ для решения задач различного типа и сложности: рутинных и творческих поручений, проведения сложных расчетов, получения и обработки информации. Свойства искусственного интеллекта С учетом многообразия возможностей и форм ИИ иногда возникают сложности с определением его границ. Отличить от компьютерной программы искусственный интеллект можно за счет ряда свойств. Автономность. Традиционное ПО работает в рамках своих алгоритмов и выдает результат в ответ на пользовательские команды, например в интерфейсе приложения. А ИИ способен искать оптимальное решение для задачи и действовать самостоятельно. Адаптация. ИИ может учиться как с внешней помощью, так и самостоятельно. Для этого используются данные и обратная связь. В результате искусственный интеллект может адаптироваться под различные сценарии и условия конкретного проекта. Понимание естественного языка. ИИ способен воспринимать и обрабатывать человеческую речь, причем в разных формах. Например, чат-боты — через текст, а умные колонки — на слух. Когнитивные функции. AI умеет не просто выдавать результат, а рассуждать и приходить к некоему логическому выводу. При этом нейросети стремятся учитывать контекст и предыдущий опыт. Мультимодальность. А еще определенные ИИ-модели способны работать с данными разного типа и из нескольких источников. Например, одновременно обрабатывать текст, картинки, аудио и видео. Анализ. ИИ может изучать ретроспективные сведения, обнаруживать закономерности и за счет этого прогнозировать события. Три типа искусственного интеллекта ИИ делят на три большие группы. Узкий или слабый. Адаптирован к определенному перечню задач. Имеет базовые черты интеллекта. И несмотря на возможность обучения, все же не способен прыгнуть выше голову и выйти за рамки изначально разработанной формы. Именно с таким типом искусственного интеллекта мы имеем дело сегодня, и к нему относятся все реально существующие AI-системы: голосовые помощники, рекомендательные сервисы, умные автомобили и множество других. Широкий, общий или сильный. ИИ будущего, но, возможно, недалекого. Умеет всё то же, что и слабый AI, но при этом способен выполнять задачи не хуже, а может даже и лучше человека. И главное — способен активнее развиваться и выходить за рамки изначальных возможностей и осваивать более широкий функционал. Суперинтеллект. ИИ, который существует только в книгах и кино. Полностью осознает себя. В теории способен всесторонне развиваться и превзойти нас во всех возможных сферах. А заодно — изменить ход истории и судьбу человечества. В общем, что-то на научно-фантастическом. Формы искусственного интеллекта Нейронные сети и машинное обучение активно применяются во многих сферах. Но что это такое и каких видов бывает современный ИИ? Машинное обучение (от англ. Machine Learning, ML) — совокупность методов и алгоритмов обучения ИИ-моделей на основе данных и без явного программирования. ML часто используется для прогнозирования и принятия взвешенных бизнес-решений и при этом задействуется в самых разных сферах. Нейронные сети — метод ИИ и часть процесса машинного обучения. Концептуально нейросети устроены наподобие человеческого мозга и представляют структуру из взаимосвязанных узлов. В таких моделях обеспечивается непрерывное обучение искусственного интеллекта для его постоянного развития. И в результате нейросети используются для сложных задач: распознавания лиц, медицинской диагностики, составления финансовых прогнозов и множества других. Глубокое обучение искусственного интеллекта — комбинация ML и многослойных нейронных сетей, которая применяется для работы с очень большими объемами данных и извлечения закономерностей из трудноразличимых для человека зон. Например, Deep Learning используется для распознавания и обработки естественной речи, а также многих других задач. Генеративный ИИ (Gen AI) — создается и развивается при помощи глубокого обучения и базовых моделей, например языковых. Используется для создания нового контента на основе уже существующего. Например, Gen AI применяется для подготовки текстов, видео, музыки. Применение технологий искусственного интеллекта Сегодня технологии ИИ используются в самых разных сферах. AI-инженеры применяют искусственный интеллект в бизнесе, информационной безопасности, искусстве, промышленности. Голосовые помощники. Siri, Алиса, Google Assistant и другие подобные сервисы распознают речь в виде текстовых и аудиальных команд. При этом помогают управлять умными устройствами и постепенно учатся лучше понимать пользователей. Рекомендательные системы. Используются в социальных сетях, стриминговых и других сервисах, где важно постоянно изучать пользовательскую активность и на ее основании предлагать контент. Например, YouTube рекомендует ролики, похожие на уже просмотренные, а Instagram подбирает профили, исходя из взаимодействий с публикациями, рилсами и сторисами. Финансы. ИИ помогает изучать данные, прогнозировать тренды на рынке, взвешивать риски и принимать оправданные решения. А еще AI может улучшать эффективность и точность финансовых операций. Распознавание объектов. Умные камеры помогают определять предметы в кадре, чтобы подбирать похожие товары в интернете. В автопилотах ИИ анализирует окружающую среду, чтобы прокладывать маршрут и направлять по нему авто. Будьте осторожны! При помощи программ с искусственным интеллектом хакеры могут обучать опасных ботов распознавать объекты на каптче и выполнять другие опасные операции. Поэтому рекомендуем использовать комплексную защиту с умной CAPTCHA и множеством модулей для фильтрации трафика и отражения киберугроз. Медицинская диагностика. ИИ-технологии помогают обрабатывать рентгеновские снимки, результаты МРТ и другие данные, чтобы находить отклонения, ставить более точные диагнозы и принимать эффективные для лечения решения. Языковые переводчики. Нейросети могут достаточно точно перевести текст с учетом стилистики, например для художественного произведения или документа. Робототехника. Различные устройства помогают исследовать опасные и недоступные для человека ландшафты, оптимизировать производство и повышать точность некоторых мединский операций. Сегодня искусственный интеллект используется для более эффективного обучения и управления роботами. Преимущества ИИ для бизнеса Ускорение процессов. Использование ИИ для программирования помогает ускорить написание кода. А в аналитике AI оптимизирует обработку данных. Можно ускорить работу даже с очень большими объемами информации, сэкономив таким образом время для креативных задач и стратегических решений. Автоматизация запросов. Хотя мы сторонники живого общения, а наши специалисты остаются на связи 24/7, признаем, что чат-боты облегчают жизнь многим компаниям. Например, ИИ может оперативно сориентировать клиента в нерабочее время и человек оформит оплату, не дожидаясь следующего дня и не уходя к конкурентам. Принятие взвешенных решений. AI совместим с Big Data, а потому помогает автоматизировать аналитику структурированной и не особо структурированной информации. Используя технологии искусственного интеллекта, компании могут эффективнее замечать закономерности, тенденции и другие полезные особенности в потоке данных. А это помогает грамотнее оценивать риски и принимать более взвешенные решения. Улучшение совместной работы. Функции ИИ активно внедряются в командную работу. Например, по видеосвязи говорящие на разных языках могут понимать друг друга в реальном времени при помощи субтитров с переводом. Набирает популярность и суммаризация — возможность выделить главное в больших массивах информации: например, комментариях к задаче в CRM или отчетах. Помощь в подготовке контента. Применение искусственного интеллекта позволяет ускорить создание текстов, картинок и анимаций. Это полезно, когда нужно срочно обработать большой объем сложной информации, быстро подготовить визуал или придать статичному изображению немного динамики. Сервисы для проектов с искусственным интеллектом Серверы с GPU Для эффективного обучения ИИ и высокой скорости его работы нужны серьезные мощности. В идеале — с параллельными вычислениями. Ведь чтобы обучить искусственный интеллект, ему нужно скормить колоссальный объем данных. И серверы с GPU (профессиональными графическими процессорами) отлично для этого подходят. Их архитектура включает множество ядер, которые сами по себе менее мощные, чем у CPU (центральных графических процессоров), однако задачу любой сложности берут числом, обеспечивая параллельную обработку запросов. И это серьезно ускоряет как процесс обучения ИИ, так и саму работу готовых моделей. Объектное хранилище S3 Но где же разместить материалы для обучения AI? Выбрав для этой цели S3, можно решить сразу две задачи: Экономично хранить большие объемы неструктурированных данных, включая картинки, видео, аудио, документы, логи и множество других. И при этом снизить нагрузку на систему, разделив процессы вычисления и хранения. Защищенные облачные СУБД Для работы с искусственным интеллектом могут пригодиться и базы данных. Но у БД есть важное правило: одна база — одна нода. Как же быть, когда объем сведений переваливает за доступные параметры железа? Эту задачу решает гибкое масштабирование с облачными СУБД. Всего в пару кликов можно развернуть MySQL, PostgreSQL и MongoDB. При этом сервис запущен в аттестованном контуре, а значит — подходит для хранения персональных данных. Высокие стандарты безопасности К слову, о комплаенсе. В инфраструктуре, соответствующей законодательству о защите информации, можно также арендовать серверы с GPU и запустить S3-хранилище. А минимизировать юридические и репутационные риски поможет аттестация СЗИ с аудитом персональных данных. ]]>