Искусственный интеллект: настоящее и будущее

Искусственный интеллект использует компьютеры и машины для имитации способности человеческого разума решать проблемы и принимать решения. Иными словами, искусственный интеллект — это метод программирования компьютера, робота или других устройств так, чтобы они думали, как высокоинтеллектуальный человек.

Что такое искусственный интеллект

За последние несколько десятилетий появилось много определений искусственного интеллекта (ИИ). Этот термин часто применяется к проекту разработки систем, наделенных интеллектуальными процессами, характерными для людей, такими как способность рассуждать, раскрывать смысл, обобщать или извлекать уроки из прошлого опыта. Сегодня искусственный интеллект может выполнять очень сложные задачи, например обнаружение доказательств математических теорем или игра в шахматы.

Некоторые программы достигли уровня человеческой экспертности в разных отраслях таких, как медицина, компьютерные поисковые системы, аудио и текстовая аналитика.

Типы искусственного интеллекта

Степень, с которой система ИИ может воспроизвести человеческие возможности, используется в качестве критерия для определения типов ИИ. Различают 4 основных типа искусственного интеллекта

• Реактивные машины
• Ограниченная память
• Теория разума
• Самосознание

1. Реактивные машины Реактивные машины - одна из форм, которая помогла искусственному интеллекту развиваться на ранних этапах. Это первый тип искусственного интеллекта с минимальными технологическими возможностями. Они всего лишь имитируют способность человеческого мозга реагировать на некоторые виды симуляций.

На устройствах первого типа функции памяти не предусмотрены. Они не могут применить свой предыдущий опыт. Проще говоря, этот тип систем не способен «изучать» новую информацию и применять ее к будущим действиям.

Чаще всего подобные системы искусственного интеллекта используются для быстрого ответа на набор стандартных входных данных. С другой стороны, эти системы не могут «хранить» свой опыт и использовать результаты для прогнозирования будущих реакций. Deep Blue от IBM, победивший гроссмейстера по шахматам Гарри Каспарова в 1997 году, является ярким примером компьютера с реактивным ИИ.

2. 2. Ограниченная память Одной из первых форм ИИ, которая могла «учиться» на собственном опыте, была система искусственного интеллекта с ограниченной памятью.

Этот тип был запрограммирован на способность реагировать на прошлые события и учиться на их примере. Этот процесс «обучения» ведет к технической компетентности и способности делать обоснованные суждения. Сегодняшние системы искусственного интеллекта, особенно те, которые используют глубокое обучение (deep learning), могут реагировать и учиться.

Для систем искусственного интеллекта с ограниченной памятью существует множество обучающих данных. Этот набор баз данных помогает системам искусственного интеллекта анализировать происходящее в режиме реального времени. Опять же, системы искусственного интеллекта с ограниченной памятью могут «учиться» на предыдущем опыте и использовать то, что они узнали, чтобы делать верные суждения в будущем.

Именно под этот тип подпадает большинство современных систем искусственного интеллекта. Устройство для сканирования отпечатков пальцев - один из наиболее ярких примеров систем искусственного интеллекта с ограниченной памятью. На основе записанных данных компьютер анализирует свойства отпечатка пальца и быстро реагирует. Если отпечаток пальца совпадает с одним из ранее сохраненных изображений, гаджет открывает дверь и впускает сотрудника.

В то время как первые два типа искусственного интеллекта широко распространены, следующие два существуют только как идея или находятся на стадии разработки.

3. Теория разума

Следующий уровень систем ИИ, над которым активно работают исследователи — это теория разума.

Теория искусственного интеллекта на уровне разума сможет определять потребности, эмоции, убеждения и когнитивные процессы существ, с которыми взаимодействует машина. В то время как искусственный эмоциональный интеллект в настоящее время является быстрорастущим бизнесом и находится в центре внимания крупных исследователей, для достижения уровня теории разума потребуются достижения и в других дисциплинах ИИ.

4. Самосознание Самосознательные системы — это наименее известный тип ИИ, который пока остается только теоретической концепцией. Конечная цель - добраться до стадии самосознания.

Самосознательные системы искусственного интеллекта будут настолько продвинутыми по сравнению с человеческим мозгом. Однако до сих пор неизвестно, сколько времени потребуется для развития такого типа ИИ. Вполне возможно, что на воплощение в жизнь самосознательных систем ИИ могут уйти десятилетия, если не столетия.

Примеры технологий искусственного интеллекта

• Siri, Alexa и другие умные помощники
• Беспилотные автомобили
• Робо-советники
• Чат-боты
• Фильтры спама в электронной почте
• Рекомендации Netflix

Принцип работы искусственного интеллекта

Часто то, что называют искусственным интеллектом, является лишь одним из его компонентов, например, машинным обучением. ИИ требует наличия специализированного оборудования и программного обеспечения для написания и обучения алгоритмов машинного обучения. Ни один язык программирования не является синонимом ИИ, но некоторые из них, включая Python, R и Java - популярны.

Системы искусственного интеллекта работают, поглощая большие объемы обучающих данных, анализируя их на предмет корреляций и закономерностей и используя эти шаблоны для прогнозирования будущих событий. Таким образом, чат-бот, которому загружены примеры текстовых чатов, может научиться производить реалистичный обмен мнениями с людьми или инструмент распознавания изображений может научиться определять и описывать объекты на изображениях, просматривая миллионы примеров.

Программирование искусственного интеллекта фокусируется на трех когнитивных навыках: обучении, анализ и самокоррекции.

Процессы обучения. Этот аспект программирования ИИ фокусируется на сборе данных и их преобразовании в полезную информацию. Правила, которые называются алгоритмами, предоставляют вычислительным устройствам пошаговые инструкции для выполнения конкретной задачи.

Процессы обучения. Этот аспект программирования ИИ фокусируется на сборе данных и их преобразовании в полезную информацию. Правила, которые называются алгоритмами, предоставляют вычислительным устройствам пошаговые инструкции для выполнения конкретной задачи.

Навык анализа включает в себя способность ИИ выбрать наиболее подходящий алгоритм для использования в конкретном контексте.

Аспект самокоррекции фокусируется на способности ИИ постепенно настраивать и улучшать результат, пока не будет достигнута желаемая цель.