Искусственный интеллект (AI) связан с исследованием интеллектуальной сферы человека, компьютеризацией его умственной деятельности, созданием информационных интеллектуальных систем, способных выполнять функции, которые являются прерогативой головного мозга человека.
Существует две гипотезы относительно моделирования человеческого разума – сильного и слабого искусственного интеллекта. Термин «сильный искусственный интеллект» ввел американский философ Д. Сёрл, по мнению которого искусственный интеллект станет точной копией человеческого разума.
Сторонники гипотезы слабого искусственного интеллекта ограничивают искусственный интеллект его инструментальной функцией. Это ограничение позволяет решать задачи, не требующие полного спектра человеческих познавательных способностей.
Когда появился AI?
Впервые алгоритмы AI появились в 1960-х годах. Устройства, предварительно запрограммированные для простых соображений, породили ранние платформы для создания целых экспертных и квалифицированных прогностических систем.
На начальных этапах работы с такими системами ученые столкнулись с рядом проблем, которые, на первый взгляд, было невозможно решить. Однако результаты многочисленных исследований принесли свои плоды.
Несколько десятилетий назад развитие технологий искусственного интеллекта тормозило отсутствие уверенности в конечном продукте. На это повлияло множество факторов:
- чрезмерная стоимость машинного времени;
- весьма скромные вычислительные ресурсы;
- ограниченность языков программирования;
- громоздкость элементной базы и тому подобное.
В 1970-80-х годах процесс вообще почти остановился на фоне фактически полного сокращения надлежащего финансирования. Однако, благодаря революционным разработкам в сфере полупроводниковой промышленности произошел прорыв в технологиях хранения и обработки информации.
Начало возрождения эпохи умных машин пришлось на 1990-е годы: с появлением ограниченных систем машинного обучения. А двухтысячные года ознаменовали уже совершенно новую эпоху развития систем искусственного интеллекта.
Что умеет AI сегодня?
AI автоматизирует постоянный процесс обучения и поиск с помощью данных. Он надежно, системно и неутомимо выполняет крупномасштабные компьютеризированные задачи.Для такого типа автоматизации человеческий фактор пока что необходим при создании эффективной и правильной системы обработки ключевых запросов и принятия соответствующих решений. Однако это не требует столько усилий, как раньше.
AI наделяет продукт интеллектом. Он превращает стандартные автоматизированные системы на интеллектуальный продукт, работающий на запросы пользователя.
Это основа для совершенствования устройств путем наделения их возможностью реагировать на потребности, решать определенный спектр задач и анализировать их. Современная автоматизация, разговорные платформы, умные боты и интеллектуальные машины работают с огромным количеством данных для совершенствования многих технологий дома или на рабочем месте.
AI адаптируется, развивается с помощью алгоритмов прогрессивного обучения и формирует данные для дальнейшего программирования. Он самостоятельно находит структуру и закономерности в данных, обрабатывая их таким образом, что фактически сам алгоритм приобретает определенного умения.
Например, искусственный интеллект может стать классификатором или предиктором. Возможности такого обучения – безграничны с точки зрения использования разумных машин для решения широкого спектра задач. Модели быстро адаптируются при получении новых данных, постепенно приводит к полному исключению ошибок в реализации определенного автоматизированного процесса.
Анализ более глубоких данных
Глубокий и тщательный анализ AI выполняет несколько важных функций:
- выводит на поверхность все потенциальные риски;
- формирует прогнозы и предупреждения;
- исключает принятия ошибочных решений;
- предотвращает опасные ситуации при воспроизведении определенного технического процесса или события;
- формирует варианты развития ситуаций, процессов и возможные последствия.
При этом AI учится и совершенствуется, благодаря чему уже сейчас он достиг чрезвычайной точности. Это позволяет использовать интеллектуальные системы почти во всех без исключения сферах деятельности человека. Технологии задействованы в таких отраслях:
- медицина;
- агропромышленный комплекс;
- торговля;
- машиностроение;
- индустрия развлечений;
- горнодобывающая отрасль;
- строительный сектор;
- все секторы экономики и промышленности.
АИ оперирует огромным количеством данных. Когда алгоритмы учатся – данные становятся интеллектуальной собственностью. Поскольку роль данных сейчас важнее, чем когда-либо, она может создать конкурентное преимущество. Если у вас есть лучшие данные в определенной конкурентной отрасли, вы станете лучшим на рынке.
Как работает AI?
Это широкая область обучения, которая включает в себя множество теорий, методов, технологий и практик, а также следующие базовые понятия:
- Машинное обучение. AI автоматизирует построение аналитической модели, собирает, анализирует и использует статистику данных, формируя представление о том, как выполнять определенные задачи в различных сферах деятельности.
- Нейронная сеть. Это тип машинного обучения, с помощью которого умная машина находит нужные связи для коррекции выполнения поставленной задачи или принятия заранее правильного решения в конкретной ситуации.
- Глубокое обучение. Формирует огромные многоуровневые нейронные сети, используя преимущества вычислительной мощности и усовершенствованные методы обучения с целью изучения сложных моделей в большом количестве данных. Общедоступные программы включают распознавания изображений и речи.
- Когнитивные вычисления. AI использует когнитивные вычисления для имитации процессов, которые обычно выполняет человек, интерпретирует изображение и язык, а затем может говорить и действовать последовательно в ответ.
- Компьютерное видение. AI возлагается на распознавание образов и глубокое изучение того, что происходит на картинке или видео. Когда машины могут обрабатывать, анализировать и понимать изображения, они могут самостоятельно интерпретировать их и предлагать собственные решения по обработке и использованию материала.
