Искусственный интеллект или ИИ — это использование алгоритмов для решения реальных проблем. Это включает в себя демонстрацию интеллекта машинами, и особенно компьютером.
Область ИИ неуклонно росла с 1950-х годов, хотя темпы замедлялись из-за ограничений компьютерного оборудования. Однако за последние два десятилетия он рос намного быстрее благодаря более мощной и дешевой вычислительной платформе. Тем не менее, некоторые реализации ИИ остаются относительно дорогими.
Сегодня вы найдете искусственный интеллект во всем: от камер смартфонов до видеоигр, электронной коммерции, здравоохранения, кибербезопасности, рекомендаций по продуктам, поисковых систем и рекламы.
В этом посте подробно рассматривается индустрия искусственного интеллекта и подробно рассказывается о ее преимуществах и недостатках, а также о том, что ждет нас и машины в будущем.
Что такое искусственный интеллект?
Искусственный интеллект — это демонстрация интеллекта машины. Это обычно включает в себя хорошее восприятие окружающей среды для более подходящих ответов.
Хотя разные люди могут определять искусственный интеллект своими словами, пример может быть хорошим способом лучше объяснить, что такое ИИ, а что нет.
Представьте на мгновение, что вы разрабатываете чат-бота. Он должен иметь возможность принимать запросы от пользователей через Интернет, затем анализировать эти запросы и предоставлять ответ. Ваш первоначальный план действий здесь будет заключаться в том, чтобы перечислить ответы на все возможные вопросы, которые может задать пользователь.
Однако проблема с этим подходом заключается в том, что ваш бот будет сильно ограничен в том, на что он может реагировать. Например, когда игривый пользователь просит такого бота «показать мне свои сиськи», ответ, вероятно, будет «я не понимаю» или что-то в этом роде.
Теперь рассмотрим другого чат-бота с алгоритмом, который пытается выяснить значение слов. Он по-прежнему может поставляться с некоторыми предварительно загруженными базовыми ответами, но его алгоритм позволяет ему попытаться угадать значение слов и попытаться ответить на неизвестные вопросы. Назовем его бот-2.
Итак, когда вы просите бота-2 «показать мне свои сиськи», он понимает, что у него нет заранее загруженного ответа на этот вопрос, но его обучение позволяет ему понять несколько вещей.
- Слово «показать» означает, что вы желаете от него действия.
- «Сиськи» — это синоним человеческой груди.
С приведенной выше информацией очень простая программа ИИ может искать в Интернете «сиськи» и отображать вам первое изображение.
Более сложная система ИИ может дополнительно классифицировать «сиськи» как контент для взрослых. Назовем его бот-3. Таким образом, помимо показа изображения, он также может спросить, не хотите ли вы присоединиться к чату для взрослых или даже показать вам коммерческую рекламу для взрослых.
Как видно из приведенных выше сценариев, у бота-1 была нулевая осведомленность об окружающей среде. Бот-2 имел 2 показателя экологической осведомленности и был лучше. В то время как бот-3 имел 3 счета и был самым умным.
Проще говоря, захват и анализ большего количества аспектов взаимодействия (сигналов) делает систему ИИ умнее. Есть много способов сбора и анализа информации для получения наилучших возможных результатов. И эта дисциплина именуется искусственным интеллектом.
Каковы некоторые примеры искусственного интеллекта?
Ниже приведены некоторые из многих реализаций ИИ, с которыми вы, должно быть, уже сталкивались:
- Виртуальные помощники – Чат-боты превратились за пределы приведенных выше примеров во множество полезных приложений. Многие из них даже понимают человеческую речь и отвечают. Примеры включают популярные коммерческие продукты, такие как Alexa от Amazon, Siri от Apple и Google Assistant.
- Поисковый движок – Поисковые системы, особенно Google, были в центре внимания множества исследований и разработок в области ИИ за последние несколько десятилетий. Сегодня поисковая система Google отслеживает и анализирует сотни сигналов для каждого слова, которое вы ищете. Вот почему он кажется таким умным.
- Deepfakes - В настоящее время используются больше для развлечения, существуют алгоритмы ИИ, которые могут понимать картинки и перекрашивать их. Например, они могут заставить изображение улыбаться или говорить, сделать поддельное видео президента или знаменитости и даже раздеть людей в бикини на фотографиях.
- Рекомендации по продукту – Используется всеми крупными корпорациями, от Amazon до Netflix, для бронирования билетов и музыкальных рекомендательных платформ, таких как Пандора.
- Распознавание лица – Этот стал настолько хорош, что Facebook и Picasa могут легко идентифицировать вас в любом месте. Изображения ИИ стали лучше благодаря улучшениям в дизайне систем нейронных сетей.
- Спам-фильтрация – Gmail славится своей интеллектуальной системой фильтрации спама, а также другими замечательными функциями. ИИ спас мир от угрозы спама по электронной почте благодаря подходу байесовского классификатора к машинному обучению.
- Игры - Много используется для генерации неигровых персонажей. Некоторые игры также учатся у вас, поэтому они лучше обыгрывают вас.
- Сельское хозяйство – Множество подходов для лучшего контроля посевов, повышения надоев, автоматического доения коров, оптимальных условий в теплицах и так далее.
- Финансовые спекуляции – Торговые боты сейчас в моде, но их доходность может варьироваться. Многие из этих ботов используют ИИ, в том числе роботы-консультанты, которые дают советы по инвестициям.
- Безопасность – Искусственный интеллект также находит применение в камерах видеонаблюдения, обнаруживая необычные процессы и помогая людям в наблюдении и защите физических и киберактивов.
- Здравоохранение и диагностика – От роботов-помощников до нейронных сетей, которые быстрее диагностируют сканирование, ИИ предлагает множество возможностей для более качественного и дешевого здравоохранения.
- Дроны – Это летательные аппараты, которые могут думать и ориентироваться самостоятельно. В настоящее время является огромным активом для военных организаций.
- Промышленные роботы – От сварки деталей до сбора товаров со склада, создания электронных схем и покраски автомобилей распылением – масштабы применения промышленных роботов растут.
Насколько велико поле искусственного интеллекта?
Искусственный интеллект теоретически может быть применен к любой деятельности, которой занимаются люди. Это включает в себя все, от восприятия окружающей среды до языков, обучения в целом и движения. Поле огромное.
Вот список самых популярных полей ИИ. Обратите внимание, что некоторые организации объединяют две или более из этих областей для достижения своих целей:
- Рассуждение и решение проблем - Не требует пояснений.
- Представление знаний - Умение правильно отвечать на вопросы.
- Планирование и прогнозы – Осмысление кучи данных.
- Learning - Открытие новых моделей через опыт.
- Обработка естественного языка - Осмысление человеческого общения.
- восприятие – Понимание данных от датчиков, например, микрофонов, камер, радаров.
- Движение - Способность ориентироваться в окружающей среде, такой как робототехника и беспилотные автомобили.
- Социальный интеллект - Взаимодействие с людьми.
- Общая разведка - Не требует пояснений.
Лучшие подходы к искусственному интеллекту
Несмотря на то, что существуют разные области исследования искусственного интеллекта, существуют столь же разные вычислительные подходы к проблеме создания интеллекта из машин.
Различные методы, описанные ниже, развивались на протяжении многих лет, и некоторые из них лучше других подходят для определенных задач. Поэтому важно знать, что они из себя представляют и как они работают.
- Логические методы – Хотя логические методы и алгоритмы не связаны конкретно с ИИ, они могут очень помочь в разработке интеллектуальных приложений. Современный компьютер основан на логических схемах, таких как И, НЕ, И-НЕ, ИЛИ, XOR и так далее.
- Поиск и рейтинг – Как следует из названия, вы выполняете поиск в базе данных и ранжируете результаты на основе релевантности. Это основа поисковых систем.
- Нейронные сети – Воссоздание системы познания человеческого мозга. Нейронная сеть может интенсивно использовать память, в зависимости от ее уровня сложности или количества скрытых слоев. Сложные нейронные сети со многими слоями называются глубоким обучением. Они очень гибки в обучении и стоят за большинством недавних чудес приложений ИИ.
- Древо решений – Простой метод классификации информации или событий на основе входных данных. Каждый уровень дерева помогает решить, каким может быть или не быть объект.
- Байесовские классификаторы – Этот метод классифицирует документы на основе их содержания. Это отлично подходит для контроля спама в электронной почте, так как электронные письма, содержащие «Виагру» или «купить Сиалис онлайн», легко определить как спам.
- эволюционный – Система искусственного интеллекта, которая может создавать разные версии самой себя, тестировать их, а затем становиться лучшей версией. Отлично подходит для игр и, возможно, супер-интеллектуального проекта.
- Кластеризация – Это включает в себя группировку связанных данных, чтобы упростить поиск стыковок, таких как рейсы и возможности заказа такси.
Преимущества искусственного интеллекта
Искусственный интеллект обладает многими потенциальными преимуществами, которые делают его привлекательным для широкого круга приложений, от здравоохранения до торговли, производства и так далее. Тем не менее, возможности практически безграничны, поскольку большинство видов человеческой деятельности могут извлечь выгоду из ИИ.
Ниже приведен список некоторых основных преимуществ искусственного интеллекта:
- автоматизация – Они позволяют легко автоматизировать задачи, особенно рутинные и скучные.
- Отсутствие человеческих ошибок – Люди время от времени ошибаются, но не компьютерные приложения.
- Более быстрые решения - Вы можете получить ответы всего за миллисекунды, без какого-либо стресса.
- Готовы 24/7 – Компьютерные приложения никогда не устают.
- Практически никаких рисков – Во время войны или ядерной вспышки роботы могут быть очень полезны.
- Повышение производительности – Компьютеры уже повышают нашу производительность, а ИИ будет ее повышать.
Недостатки искусственного интеллекта
Искусственный интеллект также имеет некоторые недостатки, и вот основные из них:
- Безработица – В будущем приложения искусственного интеллекта заменят рабочие места. Однако это, скорее всего, будут повторяющиеся задачи, не требующие сложных навыков.
- Капиталоемкий – Внедрение новых систем искусственного интеллекта по-прежнему является относительно капиталоемким мероприятием по сравнению с простым наймом кого-то для выполнения этой работы.
- Нет нестандартного мышления – Хотя искусственный интеллект может помочь ученым придумывать новые изобретения или открывать новые закономерности, он работает только тогда, когда система предназначена для этого. В противном случае машине с искусственным интеллектом не хватает креативности в человеческом стиле. По крайней мере на данный момент.
- Вопросы конфиденциальности – От Facebook до стран, которые уже используют ИИ для поиска лиц людей на улицах. Никто не знает, чем может обернуться злонамеренное применение этой технологии.
Наше будущее с искусственным интеллектом
Будущее еще не наступило, поэтому многие исходы все еще возможны. Тем не менее, вы можете ожидать кое-чего от области ИИ, основываясь на текущей работе и исследованиях. Вот некоторые:
- военный — Первый — это вооруженный ИИ, военные лаборатории по всему миру уже глубоко этим занимаются. И помните, что Интернет изначально разрабатывался для использования в военных целях.
- Джобс – Второй вопрос – это традиционные рабочие места. Будет увеличиваться замена людей, выполняющих черную и рутинную работу, роботами или другими решениями на базе ИИ. Тем не менее, рабочие места, требующие более сложных навыков и творчества, не должны сильно пострадать.
- Интеллекта – Еще одна проблема – сверхразум, который относится к приложению ИИ, которое становится настолько умным, что превосходит нормальный человеческий уровень. Это не вопрос if но при, как это должно произойти при достаточном прогрессе в разработке компьютерного оборудования. Так что ждите в будущем какого-нибудь Скайнета, Матрицы или ВИКИ от iRobot.
- Конфиденциальность — Слежка станет хуже, и в конце концов к вечеринке присоединятся плохие актеры. Что может быть лучше, чем найти кого-то для похищения с помощью системы общественного наблюдения на базе искусственного интеллекта?
- Любовь – Наконец, есть вопрос секса и отношений. Секс-куклы в натуральную величину с базовым ИИ уже в моде у некоторых людей. Вы можете получить их любой формы, цвета, лица и с дополнениями, которые вам нравятся. Но благодаря достижениям ИИ они будут ходить, мыть посуду, танцевать для вас, спрашивать, как прошел ваш день, эмоционально связываться, узнавать ваши сексуальные и другие предпочтения, и все это время дешеветь.
Видите, куда все это идет?
Лучшие инструменты ИИ
Хакернун имеет этот длинный список инструментов и услуг ИИ вы можете начать использовать сегодня. От Amazon Echo до Google Assistant, Cortana и многих других — список разделен на соответствующие разделы.
В приведенном ниже списке представлены дополнительные технические инструменты для разработки персональных или бизнес-систем искусственного интеллекта, в которых представлены некоторые из ведущих имен в отрасли и то, чем они занимаются.
- Питон - Язык программирования высокого уровня с множеством библиотек ИИ.
- TensorFlow – Платформа разработки искусственного интеллекта на основе Python от Google.
- Научное обучение — Еще одна платформа машинного обучения на основе Python.
- Кафе – Быстрая и простая в использовании система машинного обучения.
- MXNet – Фреймворк глубокого обучения с открытым исходным кодом.
- PyTorch – Оптимизированная библиотека Python для глубокого обучения.
- Облачный ML-движок Google – Масштабируемый облачный движок для обучения и прогнозирования.
- Машинное обучение Azure – Облачный механизм машинного обучения от Microsoft.
Заключение
Дойдя до конца этого руководства по миру искусственного интеллекта и тому, что он нам приготовил, вы также увидели преимущества и недостатки этой технологии.
Ясно одно — дальнейшее развитие искусственного интеллекта неизбежно. Поэтому мы должны приготовиться к резким социально-экономическим изменениям в ближайшие десятилетия.