Штучний інтелект: сьогодення та майбутнє

Штучний інтелект використовує комп'ютери та машини для імітації здатності людського розуму вирішувати проблеми та приймати рішення. Інакше кажучи, штучний інтелект — це метод програмування комп'ютера, робота чи інших пристроїв таким чином щоб вони думали, як високоінтелектуальна людина.

Що таке штучний інтелект

Останні кілька десятиліть з'явилося багато визначень штучного інтелекту (АІ). Цей термін часто застосовується до проєкту розробки систем, наділених інтелектуальними процесами, характерними для людей, такими як здатність міркувати, розкривати зміст, узагальнювати чи отримувати уроки з минулого досвіду. Сьогодні штучний інтелект може виконувати дуже складні завдання, наприклад, доводити математичні теореми або грати у шахи.

Деякі програми досягли рівня людської експертності у різних галузях таких, як медицина, комп'ютерні пошукові системи, аудіо та текстова аналітика.

Типи штучного інтелекту

Ступінь, з якою система АІ може відтворити людські можливості, використовується як критерій для визначення типів АІ. Розрізняють 4 основні типи штучного інтелекту:

• Реактивні машини
• Обмежена пам'ять
• Теорія розуму
• Самосвідомість

1. Реактивні машини Реактивні машини – одна з форм, яка допомогла штучному інтелекту розвиватись на ранніх етапах. Це перший тип штучного інтелекту із мінімальними технологічними можливостями. Вони лише імітують здатність людського мозку реагувати на деякі види симуляцій.

На пристроях першого типу функції пам'яті не передбачені. Вони не можуть застосувати свій попередній досвід. Простіше кажучи, цей тип систем не здатний "вивчати" нову інформацію та застосовувати її у майбутніх діях.

Найчастіше такі системи штучного інтелекту використовуються для швидкої відповіді на набір стандартних вхідних даних. З іншого боку, ці системи не можуть «зберігати» свій досвід та використовувати результати для прогнозування майбутніх реакцій. Deep Blue від IBM, який переміг гросмейстера з шахів Гаррі Каспарова у 1997 році, є яскравим прикладом комп'ютера з реактивним АІ.

2. Обмежена пам'ять Однією з перших форм АІ, яка могла «навчатися» на власному досвіді, була система штучного інтелекту з обмеженою пам'яттю.

Цей тип був запрограмований на здатність реагувати на минулі події та вчитися на їхньому прикладі. Цей процес «навчання» веде до технічної компетентності та здатності робити обґрунтовані судження. Сьогоднішні системи штучного інтелекту, особливо ті, що використовують глибоке навчання (deep learning), можуть реагувати та навчатися.

Для систем штучного інтелекту з обмеженою пам'яттю існує безліч навчальних даних. Цей набір баз даних допомагає системам штучного інтелекту аналізувати те, що відбувається у режимі реального часу. Знову ж таки, системи штучного інтелекту з обмеженою пам'яттю можуть «навчатися» на попередньому досвіді і використовувати те, що вони дізналися, щоб робити вірні міркування у майбутньому.

Саме під цей тип підпадає більшість сучасних систем штучного інтелекту. Пристрій для сканування відбитків пальців - один із найяскравіших прикладів систем штучного інтелекту з обмеженою пам'яттю. На основі записаних даних комп'ютер аналізує властивості відбитка пальця та швидко реагує. Якщо відбиток пальця збігається з одним із збережених зображень, гаджет відкриває двері і впускає співробітника.

У той час як перші два типи штучного інтелекту поширені, наступні два існують тільки як ідея або знаходяться на стадії розробки.

3. Теорія розуму

Наступний рівень систем АІ, над яким активно працюють дослідники — це теорія розуму.

Теорія штучного інтелекту лише на рівні розуму зможе визначати потреби, емоції, переконання і когнітивні процеси істот з якими взаємодіє машина. У той час як штучний емоційний інтелект в даний час є бізнесом, що швидко зростає і знаходиться у центрі уваги великих дослідників, для досягнення рівня теорії розуму знадобляться досягнення і в інших дисциплінах АІ.

4. Самосвідомість Самосвідомі системи — це найменш відомий тип АІ, який поки що залишається лише теоретичною концепцією. Кінцева мета - досягти стадії самосвідомості.

Самосвідомі системи штучного інтелекту будуть дуже просунутими порівняно з людським мозком. Однак досі невідомо, скільки часу буде потрібно для розвитку такого типу АІ. Цілком можливо, що втілення на у життя самосвідомих систем АІ можуть піти десятиліття, а то й століття.

Приклади технологій штучного інтелекту

• Siri, Alexa та інші розумні помічники
• Безпілотні автомобілі
• Роботи-радники
• Чат-боти
• Фільтри спаму в електронній пошті
• Рекомендації Netflix

Принцип роботи штучного інтелекту

Часто те, що називають штучним інтелектом, є лише одним із його компонентів, наприклад, машинним навчанням. АІ вимагає наявності спеціалізованого обладнання та програмного забезпечення для написання та навчання алгоритмів машинного навчання. Жодна мова програмування не є синонімом АІ, але деякі з них, включаючи Python, R і Java - популярні.

Системи штучного інтелекту працюють, поглинаючи великі обсяги навчальних даних, аналізуючи їх щодо кореляцій і закономірностей і використовуючи ці шаблони для прогнозування майбутніх подій. Таким чином, чат-бот, якому завантажені приклади текстових чатів, може навчитися робити реалістичний обмін думками з людьми або інструмент розпізнавання зображень може навчитися визначати та описувати об'єкти на зображеннях, переглядаючи мільйони прикладів.

Програмування штучного інтелекту фокусується на трьох когнітивних навичках: навчанні, аналізі та самокорекції.

Процеси навчання. Цей аспект програмування АІ фокусується на зборі даних та їх перетворенні на корисну інформацію. Правила, які називаються алгоритмами, надають обчислювальним пристроям покрокові інструкції для виконання конкретного завдання.

Навчальний аспект програмування АІ спрямований на отримання даних та їх перетворення на корисну інформацію. Правила, які називають алгоритмами, надають обчислювальним системам покрокові інструкції про те, як виконати конкретне завдання.

Навичка аналізу включає здатність АІ вибрати найвідповідніший алгоритм для використання у конкретному контексті.

Аспект самокорекції фокусується на здатності АІ поступово налаштовувати та покращувати результат, доки не буде досягнуто бажаної мети.