Искусственный интеллект: преимущества в современном мире

ИИ применяется в различных сферах жизни и деятельности, от медицины и образования до развлечений и безопасности. Но что это и что за ним стоит, какие опасности и перспективы он таит — читайте в нашей статье.

Искусственный интеллект (ИИ, англ. Artificial intelligence (AI)) — это способность машин и программ выполнять задачи, которые обычно требуют человеческого ума. Среди таких задач — распознавание образов, понимание языка, принятие решений и даже творчество.  

Краткая история развития искусственного интеллекта

Идея создания машин, способных имитировать человеческий интеллект, появилась еще в древности, когда люди строили механические автоматы и роботов. Однако научное основание для ИИ было заложено в 20 веке, когда математик Алан Тьюринг предложил тест для определения интеллекта машины, а также сформулировал основные проблемы и цели ИИ. В 1956 году на Дартмутской конференции был введен термин «искусственный интеллект» и была запущена первая программа, способная играть в шахматы. С тех пор ИИ прошел несколько этапов развития, открывая новые возможности и сталкиваясь с новыми проблемами. Сейчас ИИ достиг уровня, когда он может не только решать конкретные задачи, но и обучаться на основе данных, адаптироваться к изменяющимся условиям и создавать новые знания.

Почему технологии ИИ стали так популярны?

Рассуждая об искусственном интеллекте, нужно сначала выяснить причину его популярности. На наш взгляд, ИИ-технологии стали популярны по нескольким причинам, итак они:

• Позволяют автоматизировать повторяющиеся и рутинные процессы, экономя время и ресурсы
• Помогают анализировать большие объемы данных, выявлять закономерности и делать прогнозы
• Делают продукты и услуги более интеллектуальными, персонализированными и удобными для пользователей
• Способствуют инновациям и прогрессу в различных областях знания и науки.

Перспективы искусственного интеллекта и опасения людей

Каковы перспективы искусственного интеллекта? ↓

• С одной стороны, ИИ может приносить большую пользу человечеству, решая сложные проблемы, улучшая качество жизни, способствуя развитию образования, медицины, экологии и других сфер.
• С другой стороны, ИИ может представлять угрозу для человеческой безопасности, свободы и достоинства, если он будет использоваться в военных, преступных или неэтичных целях, или если он будет превосходить человеческий интеллект и контроль.

Так что перспективы зависят от того, как мы будем его использовать и контролировать.

Поэтому необходимо разрабатывать и соблюдать международные стандарты и правила для регулирования ИИ, а также обеспечивать его прозрачность, ответственность и совместимость с человеческими ценностями.

В письме, опубликованном некоммерческим «Институтом будущего жизни» и поддержанном такими знаменитостями в области ИИ, как Йошуа Бенджио из DeepMind, содержится призыв к мораторию на продвинутый ИИ до создания и проверки общих протоколов безопасности.

Есть ли у Маска скрытые мотивы? С одной стороны, возможности продвинутого ИИ вызывают тревогу. Но участие Маска настораживает. Его Tesla использует далеко не совершенный ИИ для автопилота. Приостановка продвижения ИИ могла бы дать Маску время догнать конкурентов. Такие себе «двойные стандарты» от самого богатого человека на Земле.

Тем не менее, основной аргумент имеет смысл. Разумно разрабатывать рекомендации и меры безопасности для мощных ИИ-технологий. Если этого не сделать, фильмы «Матрица» и «Терминатор» могут когда-нибудь стать реальностью. В области ИИ необходима четкая стандартизация для повышения качества, безопасности, эффективности и совместимости ИИ-продуктов и услуг, а также укрепления доверия к ним со стороны пользователей и общества. Стандартизация в области ИИ также поможет решать этические, юридические и социальные вопросы, связанные с применением ИИ, такие как защита прав человека, приватности, справедливости и ответственности.

В разных странах и регионах существуют различные организации и инициативы по стандартизации в области ИИ, такие как ISO/IEC JTC 1/SC 42, IEEE SA P7000, CEN-CENELEC Focus Group on AI, AI HLEG.

Искусственный интеллект и разработчики

ChatGPT и другие подобные системы никогда не стали был реальностью, если бы не самоотверженный труд тысяч программистов в области машинного обучения. Разработчики играют важную роль в создании и улучшении ИИ. Они используют различные языки программирования, фреймворки, библиотеки и инструменты для реализации алгоритмов и методов машинного обучения, нейронных сетей, глубокого обучения и других подходов ИИ. Они также тестируют, отлаживают и оптимизируют свои программы, а также следят за их безопасностью и эффективностью.

Для реализации поставленных перед ними задач разработчикам нужны не только технические навыки, но и математические знания, логическое мышление, творческий подход, интуиция и коммуникативные способности – так называемые soft skills. Разработчикам также необходимо постоянно обучаться новым технологиям и тенденциям в области ИИ, так как она быстро меняется и развивается.

Применение ИИ

ИИ применяется в различных сферах жизни и деятельности человека. Вот некоторые из них:

• Медицина и здравоохранение. ИИ помогает в диагностике, лечении, профилактике и мониторинге заболеваний, а также в разработке новых лекарств и вакцин. Например, ИИ может анализировать медицинские изображения, такие как рентгеновские снимки или КТ-сканы, и определять наличие опухолей или других патологий. Искусственный интеллект также может предсказывать риск развития определенных заболеваний на основе генетических данных или образа жизни пациента.
• Образование. Чат-боты и другие системы, реализованные на основе так называемых больших языковых моделей, помогают в обучении, оценивании, адаптации и персонализации учебных процессов. Например, ИИ может создавать индивидуальные учебные планы для студентов на основе их интересов, уровня знаний и скорости обучения. ИИ также может проверять домашние задания, тесты или эссе на ошибки или плагиат. ИИ также выступает в роли учителя или наставника, отвечая на вопросы студентов или давая им советы и обратную связь, используя технологии ИИ.
• Развлечения. ИИ помогает в создании и распространении развлекательного контента, такого как фильмы, музыка, игры, искусство и литература. Например, ИИ может генерировать графику, анимацию, сценарии, диалоги и музыку на основе заданных параметров или вдохновляться существующими произведениями. ИИ также может рекомендовать пользователю контент, который соответствует его интересам и предпочтениям.
• Безопасность. ИИ помогает в обеспечении безопасности данных, сетей, устройств и людей от кибератак, вредоносного ПО, мошенничества и других угроз. Например, искусственный интеллект может обнаруживать вторжения, анализировать большие данные, проверять подлинность и шифровать информацию.

* Читайте нашу статью 10 лучших нейросетей для создания картинок.

Методы ИИ

ИИ использует различные методы для обработки и анализа данных, извлечения знаний и создания интеллектуальных систем, такие как:

• Машинное обучение. Это процесс обучения машины выполнять определенную задачу на основе данных, без явного программирования. Машинное обучение может быть с учителем (когда данные имеют метки или ответы), без учителя (когда данные не имеют меток или ответов) или обучением с подкреплением (когда машина учится на основе своих действий и наград или штрафов).
• Нейросеть. Это математическая модель, которая имитирует структуру и функционирование биологических нейронов в мозге. Нейросеть состоит из слоев нейронов, которые соединены весами и активируются функциями. Нейросеть может обучаться на данных и адаптироваться к новой информации.
• Глубокое обучение. Это разновидность машинного обучения, которая использует нейросети с большим количеством слоев для решения сложных задач. Глубокое обучение может работать с неструктурированными данными, такими как изображения, тексты или звуки, и достигать высокой точности и скорости.
• Когнитивные вычисления. Это процесс создания систем, которые могут понимать, учиться и рассуждать как человек. Когнитивные вычисления объединяют элементы машинного обучения, нейросетей, естественного языка, компьютерного зрения и других методов ИИ для создания систем, способных взаимодействовать с людьми естественным образом.
• Компьютерное зрение. Это процесс получения информации из изображений или видео с помощью методов ИИ. Компьютерное зрение может выполнять такие задачи, как распознавание объектов, лиц, жестов, эмоций; сегментацию изображений; определение глубины; трекинг движения и синтез изображений.
• Обработка естественного языка. Это процесс анализа и генерации текстов или речи с помощью методов ИИ. Обработка естественного языка может выполнять такие задачи, как классификация текстов, извлечение информации, суммаризация текстов, машинный перевод, распознавание речи, синтез речи и поддержание диалога.

Процессоры для искусственного интеллекта

Для работы с ИИ требуются специальные процессоры, которые могут быстро и эффективно обрабатывать большие объемы данных и выполнять сложные математические операции. Существуют различные типы процессоров для ИИ, такие как:

• Центральный процессор (CPU). Это основной процессор компьютера, который может выполнять различные виды задач. CPU подходит для общих вычислений, но не очень эффективен для ИИ, так как он имеет ограниченное количество ядер и низкую пропускную способность памяти.
• Графический процессор (GPU). Это процессор, который специализируется на обработке графики и видео. GPU имеет большое количество ядер и высокую пропускную способность памяти, что делает его подходящим для ИИ, особенно для нейросетей и глубокого обучения.
• Тензорный процессор (TPU). Это процессор, который специально разработан для ИИ, особенно для тензорных операций, которые используются в нейросетях и глубоком обучении. TPU имеет высокую скорость и энергоэффективность, а также поддерживает различные типы данных и точности.
• Нейроморфный процессор (NPU). Это процессор, который имитирует структуру и функционирование биологических нейронов в мозге. NPU имеет низкое энергопотребление и высокую способность к параллельной обработке больших объемов данных. Это делает такой процессор подходящим ИИ, особенно для когнитивных вычислений и обучения с подкреплением.

Технологии для обеспечения функционирования ИИ

Для работы с ИИ требуются не только процессоры, но и другие технологии, которые обеспечивают хранение, передачу и обработку данных. Существуют различные типы технологий для ИИ:

• Облачные сервисы. Это сервисы, которые предоставляют доступ к вычислительным ресурсам, платформам и приложениям через интернет. Облачные сервисы позволяют использовать ИИ без необходимости покупки или установки дополнительного оборудования или программного обеспечения. Облачные сервисы также предоставляют готовые решения для ИИ, такие как API, фреймворки и библиотеки.
• Квантовые компьютеры. Это компьютеры, которые используют квантовые биты (кубиты) вместо классических битов для хранения и обработки информации. Квантовые компьютеры могут выполнять некоторые задачи быстрее и точнее, чем классические компьютеры.

Квантовые компьютеры находятся в стадии разработки и экспериментов, но уже демонстрируют свои преимущества и потенциал.

• Распределенные системы. Это системы, которые состоят из нескольких компьютеров или устройств, которые работают вместе для достижения общей цели. Распределенные системы позволяют увеличить вычислительную мощность, надежность и масштабируемость для ИИ. Распределенные системы также позволяют обмениваться данными и знаниями между различными узлами сети, создавая коллективный интеллект.

ИИ в своем зачаточном состоянии существует уже десятилетия, но в последние годы он стал более популярным и востребованным благодаря росту вычислительной мощности, доступности больших объемов данных и развитию новых алгоритмов и методов машинного обучения. Кроме технической части необходимо развивать и применять ИИ с учетом этических, юридических и социальных аспектов, а также налаживать сотрудничество между различными заинтересованными сторонами — учеными, разработчиками, мировыми правительствами и общественными организациями для того, чтобы ИИ помог миру, а не создал дополнительных проблем.