Как называют систему программных средств имитирующую на компьютере процесс мышления человека
Искусственный интеллект (ИИ) позволяет компьютерам обучаться на собственном опыте, адаптироваться к задаваемым параметрам и выполнять те задачи, которые раньше были под силу только человеку. В большинстве случаев реализации ИИ — от компьютерных шахматистов до беспилотных автомобилей — крайне важна возможность глубокого обучения и обработки естественного языка. Благодаря этим технологиям компьютеры можно «научить» выполнению определенных задач с помощью обработки большого объема данных и выявления в них закономерностей.
Клиенты обсуждают технологии искусственного интеллекта и машинного обучения
Посмотрите это видео и узнайте о тенденциях в области машинного обучения и искусственного интеллекта от клиентов SAS и экспертов в сфере ИИ, а также об их прогнозах по дальнейшему развитию технологий искусственного интеллекта.
В банковской сфере ИИ действительно помогает повысить качество обслуживания клиентов: мы формируем для них актуальные предложения в нужное время и используем правильный канал коммуникации Пьер Монтанье (Pierre Montagnier) директор по потребительскому маркетингу, отдел аналитики и моделирования Bank of Montreal
История развития искусственного интеллекта
Термин «искусственный интеллект» появился в 1956 году, но настоящей популярности технология ИИ достигла лишь сегодня на фоне увеличения объемов данных, усовершенствования алгоритмов, оптимизации вычислительных мощностей и средств хранения данных.
Первые исследования в области ИИ, стартовавшие в 50-х годах прошлого века, были направлены на решение проблем и разработку систем символьных вычислений. В 60-х годах это направление привлекло интерес Министерства обороны США: американские военные начали обучать компьютеры имитировать мыслительную деятельность человека. Например, Управление перспективных исследовательских проектов Министерства обороны США (DARPA) выполнило в 70-х годах ряд проектов по созданию виртуальных уличных карт. И специалистам DARPA удалось создать интеллектуальных личных помощников в 2003 году, задолго до того, как появились Siri, Alexa и Cortana.
Эти работы стали основой для принципов автоматизации и формальной логики рассуждений, которые используются в современных компьютерах, в частности, в системах для поддержки принятия решений и умных поисковых системах, призванных дополнять и приумножать возможности человека.
Хотя в научно-фантастических фильмах и романах ИИ зачастую изображают в виде человекоподобных роботов, захватывающих власть над миром, на данном этапе развития технологии ИИ совсем не такие страшные и далеко не такие умные. Напротив, развитие искусственного интеллекта позволяет этим технологиям приносить реальную пользу во всех отраслях экономики. Ниже описаны примеры использования технологий искусственного интеллекта в здравоохранении, розничной торговле и других областях.
— Увидеть или почувствовать искусственный интеллект нельзя. Это программа, которая принимает последовательность данных и анализирует. Результатом может быть распознавание лица, текста, генерация текста и многое другое, к чему применима характеристика «шаблонный подход», — рассказывает технический директор Chrono.tech Михаил Савченко.
По сути ИИ — это программа, как какой-нибудь пресловутый редактор текстов. Но отличается тем, что она может обучаться.
— Сама программа — это набор кода и база знаний, которые она получила в процессе обучения. И то, и другое — просто набор данных на жестком диске какого-то компьютера, — отмечает менеджер ИИ-продуктов фирмы «Цифра» Евгений Карпов.
Эксперты замечают, что понятием часто спекулируют, особенно в сфере маркетинга различных продуктов.
— Более умного человека мы отличаем по поведению, и способности находить правильные решения для более сложных задач. Так же и система с искусственным интеллектом отличается не особенным внешним видом, а поведением и задачами, которые она способна решать. Разработчики, разумеется, могут «увидеть» искусственный интеллект в тексте алгоритма, — объясняет заместитель генерального директора «Открытые технологии» Алексей Дьяченко.
Суть искусственного интеллекта
Как и любая другая компьютерная программа ИИ работает так: принимает данные, анализирует и выдает результат. Но суть искусственного интеллекта кроется в его особенности.
— От обычной программы отличает структура: искусственная нейронная сеть, которая после создания программистом проходит процедуру обучения, для того чтобы результаты анализа данных были максимально точными, — говорит Алексей Дьяченко.
Если просто объяснять суть ИИ, то у алгоритма есть два режима: работа и обучение.
— Например, у нас есть ИИ, который определяет носит ли человек каску на заводе или нет. Что бы он заработал мы показываем 10 000 фотографий людей в касках и говорим, что это люди в касках, потом показываем 10 000 людей без касок и говорим, что они без касок. После этого переводим его в режим работы и показываем новую фотографию. А наш ИИ уже сам может определить в каске человек или нет. Благодаря этому мы можем подать сигнал о нарушении техники безопасности и спасаем рабочих от опасных травм, — отмечает Евгений Карпов.
Но этим примером суть искусственного интеллекта не исчерпывается. Одна из важнейших составляющих технологии — самообучение.
— Кроме заложенных изначально алгоритм способен получать и обрабатывать новую информацию, чтобы в дальнейшем на ее основе принимать более сложные и эффективные решения. Кроме того, обучение происходит с каждой новой завершенной задачей. Искусственный интеллект совершенствуется на собственном опыте. Это называют машинным обучением, — поясняет директор по инновационным решениям компании Oberon Евгений Овчаров.
Сейчас технологии развиваются с немыслимой скоростью. Ранее те возможности, что, казалось бы, были доступны только профессиональным ученым, в современной жизни доступны каждому. Один из подобных прорывов – искусственный интеллект, прочно обосновавшийся во многих сферах человеческой жизни.
Сегодня поговорим о том, что такое ИИ, как он возник, где применяется, а также чем он отличается от человеческого разума.
Что представляет собой искусственный интеллект
Искусственный интеллект – это свойство интеллектуальной системы выполнять те функции и задачи, которые обычно характерны для разумных существ. Это может быть проявление каких-то творческих способностей, склонность к рассуждению, обобщение, обучение на основании полученного ранее опыта и так далее.
Его развитием занимается направление науки, в рамках которого происходит аппаратное или программное моделирование тех задач человеческой деятельности, что считаются интеллектуальными. Еще под ИИ часто подразумевают направление в IT, основной целью которого является воссоздание разумных действий и рассуждений с помощью компьютерных систем.
История возникновения и развития искусственного интеллекта
Впервые термин artificial intelligence (с английского переводится как «искусственный интеллект») был упомянут в 1956 году Джоном МакКарти, основателем функционального программирования и изобретателем языка Lisp, на конференции в Университете Дартмута.
Однако сама идея подобной системы была сформирована в 1935 году Аланом Тьюрингом. Ученый дал описание абстрактной вычислительной машине, состоящей из безграничной памяти и сканера, перемещающегося вперед и назад по памяти. Однако позднее, в 1950 году, он предложил считать интеллектуальными те системы, которые в общении не будут отличаться от человека.
Тогда же Тьюринг разработал эмпирический тест для оценки машинного интеллекта. Он показывает, насколько искусственная система продвинулась в обучении общению и удастся ли ей выдать себя за человека.
Самая ранняя успешная программа искусственного интеллекта была создана Кристофером Стрейчи в 1951 году. А уже в 1952 году она играла в шашки с человеком и удивляла зрителей своими способностями предсказывать ходы. По этому поводу в 1953 году Тьюринг опубликовал статью о шахматном программировании.
В 1965 году специалист Массачусетского технологического университета Джозеф Вайценбаум разработал программу «Элиза», которая ныне считается прообразом современной Siri. В 1973 году была изобретена «Стэндфордская тележка», первый беспилотный автомобиль, контролируемый компьютером. К концу 1970-х интерес к ИИ начал спадать.
Новое развитие искусственный интеллект получил в середине 1990-х. Самый известный пример – суперкомпьютер IBM Deep Blue, который в 1997 году обыграл в шахматы чемпиона мира Гарри Каспарова. Сегодня подобные сети развиваются очень быстро за счет цифровизации информации, увеличения ее оборота и объема. Машины довольно быстро анализируют информацию и обучаются, впоследствии они действительно приобретают способности, ранее считавшиеся чисто человеческой прерогативой.
Отличие ИИ от нейросетей и машинного обучения
Нейросети представляют собой математическую модель, компьютерный алгоритм, работа которого основана на множестве искусственных нейронов. Суть этой системы в том, что ее не нужно заранее программировать. Она моделирует работу нейронов человеческого мозга, проводит элементарные вычисления и обучается на основании предыдущего опыта, но это не соотносимо с ИИ.
Искусственный интеллект, как мы помним, является свойством сложных систем выполнять задачи, обычно свойственные человеку. К ИИ часто относят узкоспециализированные компьютерные программы, также различные научно-технологические методы и решения. ИИ в своей работе имитирует человеческий мозг, при этом основывается на прочих логических и математических алгоритмах или инструментах, в том числе нейронных сетях.
Под машинным обучением понимают использование различных технологий для самообучающихся программ. Соответственно, это одно из многочисленных направлений ИИ. Системы, основанные на машинном обучении, получают базовые данные, анализируют их, затем на основе полученных выводов находят закономерности в сложных задачах со множеством параметров и дают точные ответы. Один из наиболее распространенных вариантов организации машинного обучения – применение нейросетей.
Если сравнивать с человеком, то ИИ подобен головному мозгу, машинное обучение – это один из многочисленных способов обработки поступающих данных и решения назревающих задач, а нейросети соответствуют объединению более мелких, базовых элементов мозга – нейронов.
Разница между искусственным и естественным интеллектом
Сравнивать искусственный и естественный интеллект можно лишь по некоторым общим параметрам. Например, человеческий мозг и компьютер работают по примерно схожему принципу, включающему четыре этапа – кодирование, хранение данных, анализ и предоставление результатов. И естественный, и искусственный разум склонны к самообучению, они решают те или иные задачи и проблемы, используя специальные алгоритмы.
Помимо общих умственных способностей к рассуждению, обучению и решению проблем, человеческое мышление также имеет эмоциональную окраску и сильно зависит от влияния социума. Искусственный интеллект не имеет никакого эмоционального характера и не ориентирован социально.
Если говорить об IQ – большинство ученых склонны считать, что сей параметр оценки никак не связан с искусственным интеллектом. С одной стороны, это действительно так, ведь стандартные IQ-тесты направлены на измерение «качества» человеческого мышления и связаны с развитием интеллекта на разных возрастных этапах.
С другой стороны, для ИИ создан собственный «IQ-тест», названный в честь Тьюринга. Он помогает определить, насколько хорошо машина обучилась и способна ли она уподобиться в общении человеку. Это своего рода планка для ИИ, установленная людьми. А ведь все больше ученых склоняется к тому, что скоро компьютеры обгонят человечество по всем параметрам… Развитие технологий идет по непредсказуемому сценарию, и вполне допустимо, что так и будет.
Применение ИИ в современной жизни
В зависимости от области и обширности сферы применения, выделяют два вида ИИ – Weak AI, называемый еще «слабым», и Strong AI, «сильный». В первом случае перед системой ставят узкоспециализированные задачи – диагностика в медицине, управление роботами, работа на базе электронных торговых платформ. Во втором же подразумевается решение глобальных задач.
Так, одна из наиболее популярных сфер применения ИИ – это Big Data в коммерции. Крупные торговые площадки используют подобные технологии для исследования потребительского поведения. Компания «Яндекс» вообще создает с их помощью музыку. В некоторые мобильные приложения встроены голосовые помощники вроде Siri, Алисы или Cortana. Они упрощают процесс навигации и совершения покупок в сервисе. И не стоит забывать про программы с нейросетями, обрабатывающими фото и видео.
ИИ также внедряют в производственные процессы для фиксации действий работников. Не обошлось и без внедрения новых технологических решений в транспортной сфере. Так, искусственный интеллект мониторит состояние на дорогах, фиксирует пробки, обнаруживает разные объекты в неположенных местах. А про автономное (беспилотное) вождение и так постоянно говорят…
Люксовые бренды внедряют ИИ в свои системы для анализа потребностей клиентов. Стремительно развивается использование подобных систем в системах здравоохранения, в основном при диагностике заболеваний, разработке лекарств, создании медицинских страховок, проведении клинических исследований и так далее.
Перечислить разом все области, в которых задействован искусственный интеллект, практически нереально. На данный момент он затрагивает все больше самых разных сфер. И причин на то немало – та же автоматизация производственных процессов, стремительный рост информационного оборота и инвестиций в эту сферу, даже социальное давление.
Влияние на различные области
ИИ все больше проникает в экономическую сферу, и, по некоторым прогнозам, это позволит увеличить объем глобального рынка на 15,7 трлн долларов к 2030 году. Лидирующую позицию в освоении сей технологии занимают США и Китай, однако некоторые развитые страны вроде Канады, Сингапура, Германии и Японии не отстают.
Искусственный интеллект может оказать существенное влияние на рынок труда. Это может привести к массовому увольнению рабочего персонала из-за автоматизации большинства процессов. Ну и росту востребованности разработчиков, конечно.
Перспективы развития искусственного интеллекта
Современные компьютеры приобретают все больше знаний и «умений». Скептики же утверждают, что все возможности ИИ – не более чем компьютерная программа, а не пример самообучения. Однако это не мешает технологии широко распространяться в самых различных сферах и открывать невиданные ранее потенциалы для развития. Со временем компьютеры будут становиться все мощнее, а ИИ еще быстрее совершенствоваться в своем развитии.
Заключение
Не так давно, казалось бы, ученые ввели понятие «искусственный интеллект», а чуть больше полвека спустя технология уже находит широкий спрос в самых различных сферах. Сейчас искусственный разум, можно сказать, находится в шаговой доступности для любого человека – компьютер и ноутбук, смартфон и электронные часы, даже многие простейшие приложения работают именно с его помощью. ИИ в самых разных своих проявлениях проник во многие сферы человеческой жизни и прочно обосновался в них.
Искусственный интеллект (ИИ) - это комплекс методик математики, биологии, психологии, кибернетики и других наук, с помощью которого создаются технологии для написания «интеллектуальных» программ и обучения компьютеров самостоятельному решению задач. Главная задача искусственного интеллекта - это моделирование человеческого разума.
Виды и технологии искусственного интеллекта
На сегодняшний день существует четыре основных вида ИИ:
реактивные машины - системы ИИ, не имеющие памяти и решающие только определенные задачи. Они не способны формировать воспоминания и использовать полученный ранее опыт для выполнения своих функций;
ограниченная память - системы с памятью, основанной на прошлом опыте. Однако этот опыт не сохраняется и не компилируется в библиотеке информации ИИ;
теория разума - системы, понимающие человеческие эмоции и намерения, обладающие социальным интеллектом и участвующие в командной работе;
самосознание - у систем ИИ этого типа формируется представление о себе, благодаря чему они полностью имитируют интеллект человека.
При создании ИИ чаще всего используются технологии:
глубокого обучения - подраздела машинного обучения, позволяющего обнаруживать закономерности в огромным массивах информации (Big Data). Обработкой данных в технологии глубокого обучения занимаются искусственные нейронные сети (ИНС), созданные по аналогии с биологическими нейронными сетями. ИНС предназначаются для моделирования и обработки нелинейных отношений между входными и выходными сигналами. В ИНС применяется алгоритм самообучения, позволяющий им решать определенные задачи с учетом предыдущего опыта и минимальным числом ошибок;
Также в ИИ применяются технологии компьютерного зрения (для нахождения, распознавания и классификации объектов, извлечения данных из изображений, аналитики полученной информации) и анализа данных для выявления в них закономерностей и прогнозирования событий по его результатам.
Технологии машинного обучения
Машинное обучение (machine learning, ML) - это одно из направлений разработки ИИ, основанное на выполнении компьютером множества сходных задач без использования прямых инструкций.
Машинное обучение базируется на трех основных понятиях:
алгоритмы - специальные программы, «подсказывающие» компьютеру, каким источником данных необходимо воспользоваться. Для каждой задачи подбираются отдельные алгоритмы, составленные с расчетом на ускорение обработки данных и получение точного результата;
наборы данных (датасеты) - информация (выборки данных) в виде текстовых, графических, видеофайлов, которую машина использует для накопления опыта при обучении. При этом для решения каждого конкретного типа задач в систему должны загружаться уникальные данные;
признаки (свойства, метрики, фичи, features) - индивидуальные измеримые параметры наблюдаемых явлений, от правильности подбора которых зависит успешность и скорость machine learning.
Оптимальными для правильного проведения машинного обучения считаются выборки данных, составленные вручную и содержащие максимум информации разного качества - это позволяет компьютеру выявлять неочевидные взаимосвязи между данными и делать по ним полезные выводы.
Машинное обучение используется для решения задач по категориям:
регрессии - составления прогнозов на основе выборки данных с отличающимися признаками;
классификации - получения конкретного ответа на основании набора признаков;
кластеризации - разбивки данных на несколько групп;
уменьшения размерности - сокращения большого количества признаков для удобства их дальнейшей визуализации;
выявления аномалий - поиска отличий в наборах данных от стандартной информации.
В зависимости от того, по какому принципу осуществляется ML, оно делится на:
обучение с учителем, которое предполагает использование полного набора снабженных признаками данных (размеченного датасета) для тренировки системы ИИ на всех стадиях ее создания;
обучение без учителя, при котором машина самостоятельно выявляет закономерности, определяет признаки и классифицирует полученные данные;
обучение с подкреплением - когда машине требуется правильно решить поставленные перед ней задачи во внешней среде, располагая несколькими возможными вариантами действия.
Сегодня чаще всего для создания программ машинного обучения используются языки R, Python, Scala и Julia. Они поддерживаются многими интегрированными средами разработки, в частности, R-Studio, R-Brain, Visual Studio, Eclipse, PyCharm, Spyder, IntelliJ IDEA, Jupyter Notebooks, Juno.
Обучиться любой технологиям искусственного интеллекта и машинного обучения можно, записавшись на курсы , которые проводит ЦРК БИ (ЦЕНТР РАЗВИТИЯ КОМПЕТЕНЦИЙ В БИЗНЕС-ИНФОРМАТИКЕ) НИУ ВШЭ.
Читайте также: