ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ ДЛЯ ВСЕХ

Введение

Историю ИИ можно проследить до самых истоков вычислительной техники. Со времен счётов и первых калькуляторов люди стремились автоматизировать умственные задачи. Официально путь ИИ начался в 1950-х годах, когда Алан Тьюринг предложил тест Тьюринга для машинного интеллекта, а Джон Маккарти ввёл термин «искусственный интеллект».

Прогресс от ранних программ, таких как ELISA и SHERDLU, в 1960-х годах, до появления экспертных систем в 1970-х годах, в 1980-х годах ознаменовался всплеском развития машинного обучения, подготовившим почву для дальнейшего прогресса.

В 1990-х годах появились нейронные сети, а в 2000-х годах начался подъём глубокого обучения. С 2010 по 2020 год приложения ИИ распространились по всем отраслям, включая обработку естественного языка, обработку естественного языка и компьютерное зрение.

В текущем десятилетии искусственный интеллект (ИИ) продолжает стремительно развиваться, включая достижения в области моделей глубокого обучения, автономных систем и приложений для здравоохранения.

Но что же такое ИИ? Искусственный интеллект (ИИ) – это моделирование процессов человеческого интеллекта компьютерными системами. Он предполагает использование алгоритмов и данных для того, чтобы машины могли выполнять задачи, обычно требующие человеческого интеллекта, такие как обучение, рассуждение, решение задач и принятие решений. ИИ может варьироваться от простой автоматизации до сложных методов глубокого обучения и нейронных сетей.

Интернет произвел революцию в области связи и предоставил нам более быстрый доступ к информации. Распределенные вычисления масштабируют обработку данных, повышая эффективность. Интернет вещей способствует распространению подключенных устройств, генерируя огромные объемы данных. Социальные сети приучили большинство из нас к неструктурированным данным. Вместе они меняют наш цифровой ландшафт, ускоряя доступ к информации и инновации.

Благодаря дополненному интеллекту необходимая экспертам в данной области информация становится доступной и подкрепленной фактами, что позволяет им принимать обоснованные решения. Экспертов поощряют масштабировать свои возможности и передавать трудоемкую работу машинам.

Как мы определяем врожденный интеллект? Люди обладают врождённым интеллектом, который определяется как интеллект, управляющий всеми процессами в нашем организме. Именно благодаря этому интеллекту из маленького семени вырастает дуб, а из одноклеточного – сложный организм, например, слон.

Как обучается ИИ? Единственный врождённый интеллект, которым обладают машины, – это то, что мы им даём. Мы наделяем машины способностью анализировать примеры и создавать модели машинного обучения на основе входных данных и желаемых результатов. Мы делаем это разными способами, например, с помощью контролируемого обучения, неконтролируемого обучения и обучения с подкреплением, о которых вы подробнее узнаете позже.

ИИ можно разделить на категории по силе, широте и области применения. С точки зрения силы ИИ, он бывает трёх типов: слабый ИИ или узкий ИИ, сильный ИИ или обобщённый ИИ, и суперИИ или сознательный ИИ.

Слабый или узкий ИИ – это ИИ, применяемый в определённой области. Прикладной ИИ может выполнять определённые задачи, но не обучаться новым, принимая решения на основе запрограммированных алгоритмов и обучающих данных. Например, переводчики, виртуальные помощники, веб-поиск на базе ИИ, рекомендательные системы и интеллектуальные спам-фильтры.

Сильный ИИ, или обобщённый ИИ, относится к искусственному интеллекту, способному выполнять широкий спектр различных и не связанных между собой задач. Он обладает способностью приобретать новые навыки для решения нестандартных задач, достигая этого путём автономного изучения новых подходов. Обобщённый ИИ представляет собой совокупность множества стратегий ИИ, обучающихся на опыте и способных действовать на уровне человеческого интеллекта. Его применение включает в себя финансы, управление персоналом, информационные технологии, исследования и разработки, а также управление цепочками поставок.

СуперИИ, или сознательный ИИ, расширяет концепцию генеративного ИИ до более продвинутого уровня. Это ИИ с сознанием человеческого уровня, что требует от него самосознания, развитых когнитивных способностей и развития собственных мыслительных навыков. Поскольку мы пока не можем дать чёткого определения тому, что такое сознание, маловероятно, что мы сможем создать сознательный ИИ в ближайшем будущем. СуперИИ может продемонстрировать возможности, превосходящие человеческий интеллект, в таких областях, как здравоохранение, автономные транспортные средства, робототехника, понимание естественного языка и охрана окружающей среды.

ИИ – это синтез многих областей науки. Информатика и электротехника определяют, как ИИ реализуется в программном и аппаратном обеспечении. Математика и статистика определяют жизнеспособные модели и измеряют производительность. Поскольку ИИ моделируется на основе наших представлений о работе мозга, психология и лингвистика играют важнейшую роль в понимании того, как может работать ИИ. Философия же, в свою очередь, даёт рекомендации по вопросам интеллекта и этических аспектов.

В то время как научно-фантастическая версия ИИ может быть отдалённой возможностью, мы уже видим всё больше и больше ИИ, участвующего в решениях, которые мы принимаем каждый день. За прошедшие годы ИИ доказал свою полезность в различных областях, оказывая значимое влияние на наше общество.

Искусственный интеллект, это способность машин выполнять задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта, такие как рассуждение, естественное общение и решение проблем. По сути, он заменяет потребность в человеке. Таким образом, компьютеры выполняют работу, а мы, люди, на самом деле не нужны.

Искусственный интеллект выполняет определённые задачи и принимает решения, и он встроен во многие современные системы. Теперь сравните это с дополненным интеллектом. Здесь есть и машины, и люди, работающие вместе, чтобы усилить друг друга при выполнении задач. Системы дополненного интеллекта расширяют наши человеческие возможности. Такие вещи, как программы чтения с экрана для слепых, голосовая навигация или система предотвращения столкновений в автомобиле, – всё это примеры дополненного интеллекта в действии. Они действуют от нашего имени в физическом мире, но таким образом, чтобы дополнять наши собственные возможности.

Итак, искусственный или дополненный, какая форма интеллекта даст нам наилучшие результаты для решения данной задачи? Что ж, чтобы ответить на этот вопрос, давайте составим матрицу сильных сторон. Итак, машины против людей.

Машины отлично справляются с обработкой больших объёмов данных. Они могут обрабатывать больше данных быстрее, чем любой человек, и при этом не устают. Поэтому они могут просто продолжать работать, обрабатывая данные по мере их поступления. Машины особенно хороши в таких вещах, как повторяющиеся задачи, и делают это с надёжной точностью, в отличие от людей. Так что, если вам нужно быстро проанализировать большой объём данных или делать что-то снова и повторять без права на ошибку, и в этом случае, искусственный интеллект – действительно ваш лучший выбор.

С другой стороны, у нас, людей, тоже есть несколько преимуществ. Мы очень хорошо обобщаем информацию. Мы можем взять отдельный фрагмент данных и понять концепцию, которую он представляет. Мы также очень хороши в творчестве. Мы можем генерировать идеи. Мы можем решать проблемы и передавать наши результаты так, как машины просто не могут. Кроме того, у нас есть эмоциональный интеллект, и это большое преимущество, позволяющее понимать реакции других, что критически важно для таких задач, как обслуживание клиентов или уход за больными.

Дополненный интеллект – это действительно золотая середина, сочетающая все эти сильные стороны человека с небольшой помощью со стороны машин.

Используя ИИ, чтобы помочь нам увидеть и понять мир по-новому, мы можем делать то, что было бы невозможно для нас, людей, самостоятельно.

Так какая же форма интеллекта лучше? Ответ – оба.

По мере развития искусственного интеллекта генеративный ИИ становится инновационным направлением. В то время как традиционный ИИ, как правило, сосредоточен на анализе данных и принятии решений, таких как рекомендация песен для прослушивания или перевод с любого языка, генеративный ИИ делает шаг вперед и создает новый контент с нуля. GenAI – это технология ИИ, способная создавать новые и оригинальные данные, от текста и изображений до музыки и видео. В отличие от традиционных моделей ИИ, генеративный ИИ не полагается на предопределенные правила и шаблоны. Вместо этого он использует методы глубокого обучения и опирается на обширные наборы данных для генерации новых идей.

Генеративный ИИ может использовать большие языковые модели (LLM) для обработки и генерации текста, похожего на человеческий. LLM могут выполнять различные задачи обработки естественного языка, включая генерацию текста, перевод и реферирование.

В качестве альтернативы, генеративный ИИ может разрабатывать и интегрировать LLM в более крупную, более продвинутую систему ИИ для выполнения различных сложных задач, таких как принятие решений и решение проблем. Возможности генеративного ИИ способствуют его быстрой интеграции в различные аспекты нашей жизни. Он может способствовать созданию нового контента в различных форматах, включая текст, изображения, видео и аудио. Генеративный ИИ способен вести диалоги, подобные человеческому интеллекту. Благодаря дополнению данных он позволяет генерировать новые обучающие данные, повышая точность моделей машинного обучения.

Согласно недавнему исследованию, проведенному Goldman Sachs, использование генеративного ИИ может способствовать росту мировой экономики примерно на 7%, что составляет почти 7 триллионов долларов. Исследование также показало, что генеративный ИИ может ускорить рост производительности на 1,5% за десять лет.

Генеративный ИИ стимулирует креативность и улучшает взаимодействие с клиентами в различных секторах. В маркетинге он помогает компаниям создавать персонализированную рекламу, email-кампании или публикации в социальных сетях, основанные на индивидуальных предпочтениях и поведении. В творческих областях генеративный ИИ может создавать уникальный цифровой арт, музыку и видеоконтент для рекламных и маркетинговых кампаний, а также создавать саундтреки к фильмам и видеоиграм.

Разработка продуктов – ещё одна область, где генеративный ИИ оказывает влияние. Анализируя тенденции и отзывы потребителей, он может помочь генерировать идеи и даже оптимизировать существующие проекты для повышения производительности и экономической эффективности.

Генеративный ИИ меняет отрасли, стимулирует инновации и повышает эффективность. В области здравоохранения и прецизионной медицины генеративный ИИ может помогать врачам, предоставляя индивидуальное лечение. Он также может моделировать операции и создавать медицинские изображения, чтобы помочь врачам в разработке методов лечения.

В играх генеративный ИИ может создавать интерактивные игровые миры, генерируя новые уровни, персонажей и объекты, которые адаптируются к поведению игрока. В сфере моды генеративный ИИ может разрабатывать и создавать виртуальные примерочные для клиентов и рекомендовать персонализированные варианты одежды на основе их поведения и предпочтений.

В сфере образования генеративный ИИ может создавать индивидуализированные учебные материалы и интерактивные учебные среды, которые подстраиваются под стиль и темп обучения студентов.

Генеративный ИИ сейчас в моде. Но мне часто задают вопрос: чем генеративный ИИ отличается от ИИ, который мы использовали 5, 10, 20, а может быть, даже 30 лет назад? Чтобы понять это, давайте взглянем на ИИ таким, каким он был до, и на генеративный ИИ.

Обычно, ИИ работал так: вы начинали с репозитория, и репозиторий – это просто место, где вы храните всю свою информацию. Это могут быть данные и таблицы, строки и столбцы, это могут быть изображения, это могут быть документы. Это может быть что угодно.

Вторая часть – это то, что мы называем аналитической платформой. В мире IBM примером аналитической платформы является SPSS Modeler или Watson Studio.

Третий компонент – это прикладной уровень. Допустим, вы телекоммуникационная компания. У вас есть вся информация о клиентах в репозитории. И допустим, вы хотите узнать, какие клиенты, скорее всего, откажутся от услуг, поэтому вы берёте эту информацию из репозитория и переносите её на аналитическую платформу. Внутри аналитической платформы вы строите модели. В данном случае, для прогноза тех, кто скорее всего, не откажется от услуг или откажется от них. Затем, построив эти модели, вы помещаете их в приложение. Именно в приложении вы пытаетесь предотвратить отмену услуг.

Например, если кто-то вероятно отменит подписку, вы можете связаться с ним и попытаться убедить его не делать этого или предложить ему какие-то преимущества, чтобы он остался вашим клиентом.

Но само по себе я бы не назвал это ИИ. Это скорее предиктивная аналитика или предиктивная модель. Чтобы создать такой ИИ, вам нужно обеспечить обратную связь. Обратная связь позволяет автоматизировать процесс. Например, вы телекоммуникационная компания, и у вас есть информация о ваших клиентах, и вы выясняете, кто отменит подписку. Вы предпринимаете действия через приложение, чтобы удержать их от отмены. Но ваши модели здесь иногда верны, иногда нет. Цикл обратной связи позволяет вам извлекать уроки из этого опыта.

Если есть ситуации, когда вы предсказывали, что кто-то отменит подписку, а он не отменил, возможно, вы можете углубиться в эту тему и улучшить свои модели, чтобы не совершать ту же ошибку во второй раз.

Вы хотите, чтобы ваш ИИ учился на своих предыдущих ошибках, а также на своих предыдущих успехах, и цикл обратной связи позволяет вам это делать.

Но с появлением генеративного ИИ вся эта парадигма изменилась. Вся фундаментальная архитектура и то, как мы работаем, теперь другие. С генеративным ИИ вы начинаете с данных, не из вашей организации, не из хранилища внутри стен вашей компании, а начинаете с данных со всей Земли. Возможно, не с Земли. Но вы начинаете с огромного количества информации. Информации обо всем. Эта информация затем используется большими языковыми моделями.

И эти большие языковые модели очень мощные. Они очень большие, и они, честно говоря, замечательны. Но часто у них нет конкретики, которая нужна вам, чтобы направлять вас в вашем бизнесе. Например, большая языковая модель может знать, в общем, почему люди отменяют определенную услугу, если вы телекоммуникационная компания, но у нее не будет нюансов и особенностей, почему ваши конкретные клиенты отменяют подписку. Вот когда вы используете то, что называется подсказками и настройкой. Уровень подсказок и настройки – это то, где вы берёте большие языковые модели, которые являются очень общими моделями, и адаптируете их к вашему варианту использования.

Возвращаясь к нашей телекоммуникационной компании, которая пытается справиться с оттоком клиентов, у них есть эта модель, построенная не только на оттоке клиентов, но и на огромных объёмах информации, содержащей в себе всё. Затем вы используете уровень подсказок и настройки, чтобы попытаться точно настроить эти модели, чтобы они соответствовали вашей организации.

И наконец, у вас есть прикладной уровень, как и в традиционном ИИ. Приложение, опять же, – это то, куда вы берёте ИИ, чтобы он использовался для выполнения своей конкретной задачи. Кроме того, как и в традиционном ИИ, у вас также есть цикл обратной связи. Но цикл обратной связи обычно просто возвращается к части подсказок и настройки, поскольку они обычно находятся за пределами вашей организации.

Вот и всё. Вот почему ИИ отличается, потому что фундаментальная архитектура отличается, и в первую очередь это связано с размером и количеством, как поступающих данных, так и создаваемых моделей. Эти модели в этих данных слишком велики для любой организации, чтобы хранить их в хранилище. Вот почему нам нужна принципиально иная архитектура.

Вы когда-нибудь задумывались, как ваша лента в социальных сетях подстраивается под ваши предпочтения? Или как интернет-магазин узнает, какие товары вам понравятся? Или, что ещё интереснее, вы когда-нибудь задумывались об автоматической регулировке температуры и освещения в вашем доме? Добро пожаловать в мир ИИ, где алгоритмы ИИ персонализируют ваш цифровой опыт или изучают ваши привычки и предпочтения, чтобы обеспечить «умный дом».

В отчёте, опубликованном на statista.com, предполагается, что за последние пять лет количество цифровых голосовых помощников, используемых в устройствах по всему миру для повседневных задач, резко возросло с 4,2 млрд до 8,4 млрд устройств. ИИ повсюду. Будь то предоставление персонализированного опыта, оптимизация задач за счет эффективности и автоматизации, повышение доступности, повышение удобства повседневной жизни. Повышение безопасности, оптимизация навигационных маршрутов или улучшение работы медицинских учреждений, ИИ обеспечивает множество преимуществ в повседневной жизни.

Давайте рассмотрим несколько таких примеров. ИИ делает нашу жизнь эффективной и удобной, автоматизируя повторяющиеся задачи и процессы, экономя время и усилия в повседневной жизни. Виртуальные помощники, такие как Siri, Google Assistant и Alexa, используют алгоритмы ИИ для интерпретации и выполнения голосовых инструкций и помощи в выполнении задач. Например, планирование напоминаний, ответы на запросы, предоставление прогнозов погоды и управление устройствами умного дома. Кроме того, в вашей системе умного дома ИИ позволяет таким устройствам, как термостаты, светильники и камеры видеонаблюдения, понимать привычки и предпочтения пользователей с течением времени. Это позволяет автоматизировать такие задачи, как регулировка температуры, управление освещением и уведомления о тревогах системы безопасности, повышая удобство и энергоэффективность.

ИИ использует систему рекомендаций для анализа огромных объемов данных и предоставления персонализированных рекомендаций в таких областях, как развлечения, социальные сети и онлайн-шопинг. Вы когда-нибудь пользовались стриминговыми платформами, такими как Netflix, Amazon Prime или Spotify, для просмотра фильмов, подкастов или музыки? Все эти платформы предлагают персонализированные предложения, основанные на истории просмотра и предпочтениях пользователя.

Аналогичным образом, платформы социальных сетей персонализируют контент на основе интересов пользователя и его прошлых взаимодействий. Платформы электронной коммерции используют алгоритмы ИИ для предоставления персонализированных рекомендаций по товарам на основе истории просмотров и поведения пользователя.

Чат-боты на базе ИИ помогают клиентам с ответами на их запросы. А технология визуального поиска позволяет им находить товары, загружая изображения, что еще больше улучшает процесс онлайн-покупок.

ИИ играет важную роль в обеспечении безопасности в различных областях, с которыми мы взаимодействуем в повседневной жизни. К ним относятся кибербезопасность, такая как шифрование, контроль доступа и оценка рисков. Обнаружение мошенничества для выявления мошеннических действий при финансовых транзакциях, онлайн-платежах и проверке личности.

Биометрические системы аутентификации, использующие распознавание лиц, сканирование отпечатков пальцев или голоса. И видеоаналитика на базе ИИ, которая улучшает работу систем видеонаблюдения, отслеживающих наши инвестиции, выявляющих мошеннические транзакции, выявляющих мошенничество с кредитными картами и предотвращающих финансовые преступления.

ИИ трансформирует сектор здравоохранения, влияя на нашу жизнь несколькими способами. Чат-боты и виртуальные помощники на базе ИИ могут оказывать круглосуточную поддержку, напоминая вам о необходимости принимать лекарства или предоставляя базовую медицинскую информацию.

Носимые устройства на базе ИИ, такие как фитнес-трекеры и умные часы, отслеживают ваш пульс, режим сна и даже уровень кислорода в крови. Эти данные имеют решающее значение для раннего выявления потенциальных рисков для здоровья и мониторинга вашего благополучия.

Алгоритмы ИИ могут помочь вам диагностировать заболевания и разрабатывать персонализированные планы лечения, используя данные, полученные с помощью аналитики.

ИИ интегрирован в интеллектуальные устройства различными способами, улучшая пользовательский опыт и функциональность и делая их ценными инструментами в нашей повседневной жизни. ИИ расширяет возможности камер смартфонов такими функциями, как распознавание лиц, определение сцен, портретный режим и автоматическое улучшение изображений, позволяя пользователям легко снимать высококачественные фотографии и видео. Навигационные приложения на базе ИИ используют данные о дорожной обстановке в режиме реального времени, историю дорожного движения и отзывы пользователей для оптимизации маршрутов. Точно оценивают время в пути и предлагают альтернативные маршруты, чтобы избежать заторов, повышая эффективность ежедневных поездок и планирования поездок.

Алгоритмы ИИ используются в клавиатурах и приложениях для обмена сообщениями, предлагая слова или фразы по мере ввода текста. Предсказывают следующее слово в предложении и исправляют орфографические и грамматические ошибки, оптимизируя ввод текста на мобильных устройствах.

Вы когда-нибудь бронировали отпуск или заказывали ужин всего несколькими командами? Чат-боты с искусственным интеллектом меняют наше взаимодействие с технологиями, выполняя задачи и диалоги, которые раньше требовали человеческого вмешательства.

От установки напоминаний до управления устройствами умного дома всего лишь голосовой командой, чат-боты с искусственным интеллектом могут значительно упростить вашу жизнь.

Чат-боты с искусственным интеллектом и умные помощники – это программы на базе искусственного интеллекта, которые понимают запросы и отвечают на них, предоставляют информацию и выполняют задачи. Они используют передовые алгоритмы и методы обработки естественного языка (NLP), чтобы понимать и реагировать на действия пользователя, имитируя человеческий разговор.

По мере развития искусственного интеллекта чат-боты претерпели значительные изменения: от простых систем, основанных на правилах, где взаимодействие происходит по заданным шаблонам, до персональной помощи на базе искусственного интеллекта. Последним прорывом стали генеративные модели искусственного интеллекта, которые позволяют чат-ботам участвовать в интеллектуальных, контекстно-зависимых диалогах и предлагать персонализированные рекомендации.

Сегодня существует несколько платформ чат-ботов и интеллектуальных помощников, каждая из которых предлагает уникальные функции и возможности. Примерами некоторых платформ чат-ботов являются IBM WatsonX Assistant, Chatfuel, Wit.ai и другие. Среди популярных интеллектуальных помощников – Siri, Google Assistant, Amazon Alexa, Microsoft Cortana и другие. Примерами популярных генеративных чат-ботов с ИИ являются ChatGPT и Google Gemini.

Как работают чат-боты с ИИ? Чат-боты с ИИ используют базу данных информации, глубокое обучение, машинное обучение и обработку естественного языка (NLP) для понимания закономерностей в разговоре. Сначала чат-бот анализирует ваш ввод, чтобы распознать намерение и ключевые слова. Если это речевой ввод, чат-бот преобразует его в текст и затем обрабатывает дальше.

После обработки ввода чат-бот использует алгоритмы ИИ и механизмы обработки естественного языка (NLP) для распознавания вашего намерения и контекста ввода и соответственно категоризирует ввод для определения подходящего ответа.

Чат-бот также анализирует предыдущие взаимодействия и предпочтения пользователя для большей релевантности. Затем система управления диалогами выбирает подходящий ответ из базы знаний чат-бота. Тем временем алгоритм машинного обучения обновляет базу знаний чат-бота информацией из текущего диалога. Наконец, чат-бот генерирует ответ, который может включать предоставление информации, ответы на вопросы, выполнение заданий или вступление в диалог с вами для сбора дополнительной информации.

Предположим, вы хотите узнать о погоде в вашем регионе. Для предоставления точного ответа чат-бот обращается к интерфейсу программирования приложений (API) для получения текущего прогноза погоды для вашего региона.

К преимуществам чат-ботов с искусственным интеллектом относится их постоянная доступность, что гарантирует доступ к информации в любое время и в любом месте. Они масштабируются для обработки больших объемов запросов и взаимодействий без значительных накладных расходов. К преимуществам также относится предоставление персонализированных услуг и предложений, поскольку чат-боты могут адаптировать ответы и рекомендации на основе предпочтений пользователя и предыдущих взаимодействий. Это обеспечивает естественный диалог и реакцию благодаря использованию обработки естественного языка.