Ми вже говорили про великі дані в попередній статті, зараз пропоную докладніше дізнатися про штучний інтелект: що це таке, актуальність, де застосовують, і чи небезпечна технологія.
15 лютого 1946 року з’являється перший стандартний комп’ютер — апарат — без якого зараз неможливо уявити роботу будь-якого виробництва, дослідницького центру, компанії чи навчального закладу.
У багатьох процесах комп’ютери замінили роботу людей. Навіть більше: опитування Pew Research 2021 показало, що 37% респондентів більше стурбовані , ніж натхненні штучним інтелектом . Вони побоюються втратити роботу та бояться потенціалу технології «перевершити людські навички». Крім того, технічний мільярдер Ілон Маск, який тривалий час виступав за регулювання штучного інтелекту, назвав його більш небезпечною, ніж ядерна зброя.
Чи дійсно ІІ настільки небезпечний і про новітні технології обчислювальних машин поговоримо в цій статті.
Зміст
- Що таке штучний інтелект?
- Перша система штучного розуму. Рання історія
- Типи ІІ
- Застосування штучного інтелекту. Де використовується ІІ?
- Можливості та небезпека штучного розуму
- Різниця між ІІ, нейронними мережами та машинним навчанням
- AI алгоритми. Машинне навчання, глибоке навчання, нейромережі та інші
- Як працює штучний інтелект?
- Майбутнє ІІ. Чи варто побоюватися?
Що таке штучний інтелект?
Простіше кажучи, штучний інтелект ( ІІ або англ. AI) – це технологія , як навчити комп’ютери, щоб вони могли робити те, що в даний час люди можуть робити краще . Машинний інтелект використовує комп’ютери, щоб імітувати здатність людського розуму вирішувати проблеми та приймати рішення.
AI дозволяє комп’ютерам виконувати безліч розширених функцій, включаючи здатність бачити, розуміти та перекладати усне та письмове мовлення, аналізувати дані, давати рекомендації та багато іншого.
Сьогодні розробка машинного розуму, як і раніше, викликає багато ажіотажу на ринку. Автор терміна «штучний інтелект» інформатик Джон Маккарті визначає поняття у своїй статті (2004): «Це наука і техніка створення інтелектуальних машин, особливо комп’ютерних програм. Поняття пов’язане із завданням використання комп’ютерів щоб розуміти людський розум, але технологія не повинна обмежуватись виключно біологічними методами ».
ІІ – це широка область, що охоплює безліч різних дисциплін. Це включає інформатику, аналіз даних і статистику, розробку апаратного та програмного забезпечення, неврологію і навіть філософію і психологію. Ідеальною характеристикою штучного розуму є його здатність раціоналізувати та робити дії . Адже найбільш правильні дії мають найкращі шанси досягнення конкретної мети .
Перша система штучного розуму. Рання історія
Найраніша успішна програма штучного інтелекту була написана в 1951 Крістофером Стрейчі. Програма шашок Стрейчі працювала на комп’ютері Ferranti Mark I у Манчестерському університеті, Англія.
Першою програмою ІІ, запущеною в Сполучених Штатах, була програма шашок, написана в 1952 Артуром Семюелем для прототипу IBM 701. Семюел перейняв основи програми шашок Стрейчі та за кілька років значно розширив її. У 1955 році він додав функції, які дозволили програмі навчатися на власному досвіді. Семюел включив механізми як заучування, так узагальнення і вдосконалення. Зрештою, його програма виграла гру проти колишнього чемпіона з шашок з Коннектикуту у 1962 році.
Читайте також: Як пожвавити героя: 3d анімація персонажів
Типи ІІ
На основі функціональності виділяють 4 типи штучного інтелекту
1. Реактивні машини
Це найпростіший і найстаріший тип штучного інтелекту. Різновид копіює здатність людини реагувати на різні види подразників. Немає пам’яті.
Приклад: Deep Blue, суперкомп’ютер IBM для гри в шахи. Пристрій вміє ідентифікувати різні фігури на шахівниці і те, як вони рухаються . Він здатний визначити всі можливі допустимі ходи для себе та своїх супротивників. На основі варіанта він обирає найкращий можливий хід. Однак суперкомп’ютер не має можливості вчитися на своїх минулих ходах. Такі машини не мають власної пам’яті .
2. Обмежена пам’ять
На даний момент ми на цьому етапі розвитку штучного інтелекту. Такі пристрої ІІ мають пам’ять , можуть використати минулий досвід для прийняття більш ефективних рішень. Більшість поширених програм підпадають під цю категорію.
Приклад: технологія використовується у багатьох безпілотних автомобілях . Там обмежена пам’ять забезпечує зберігання даних про місцезнаходження GPS, швидкість найближчих автомобілів, розмір і характер перешкод, а також сотні інших даних, якими можна керувати так само, як це робить людина.
3. Теорія розуму
Теорія розуму – це наступний рівень технології штучного розуму. Присутність цього в нашому повсякденному житті дуже обмежена. Зараз теорія розуму існує лише у дослідницьких лабораторіях і знаходиться у розробці . Коли створення завершено, пристрої будуть дуже глибоке розуміння людського розуму . Це включає потреби, симпатії, емоції, розумовий процес і т. д. Грунтуючись на своєму розумінні людського розуму та його забаганок, ІІ зможе змінювати свої реакції .
Приклад: Дослідник Уінстон у своєму дослідженні показав прототип робота , який може йти невеликим коридором разом з іншими роботами, які рухаються з протилежного боку. ІІ може передбачати рухи інших роботів і повертати, щоб уникнути можливого зіткнення з роботами, що наближаються. Робот Вілсона визначає свої дії, ґрунтуючись на «здоровому розумінні» того, як рухатимуться інші роботи.
4. Самосвідомий ІІ
Це завершальний етап ІІ. Його існування є лише гіпотетичним і зустрічається лише у науково-фантастичних фільмах. Машинний інтелект такого типу знаходиться у десятиліттях, якщо не століттях, від матеріалізації. Саме такого ІІ побоюються багато скептики. Це не дивно: усвідомлений штучний розум може перейти в режим самозбереження. У результаті розглядати людство як потенційну загрозу . Як наслідок, такі пристрої можуть прямо чи опосередковано прагнути знищення людства.
Зверніть увагу на Тривимірна графіка у сучасному світі
Застосування штучного інтелекту. Де використовується ІІ?
- ІІ у робототехніці
Лідери галузі досі не можуть дійти єдиної думки про те, що втілює термін «робот». Сьогоднішні роботи зі штучним інтелектом здатні вирішувати проблеми та «думати» в обмеженому обсязі. Від роботи на складальних лініях у Tesla до навчання японських студентів англійської мови – приклади застосування ІІ в галузі робототехніки численні.
- ІІ та розумні помічники
Якщо ви колись просили Siri допомогти знайти ваші AirPods або просили Amazon Alexa вимкнути світло, то ви, можливо, взаємодіяли з однією з найпоширеніших форм штучного інтелекту, що проникають у повсякденне життя.
Машинний інтелект є основою розумних помічників, які інтегруються в автомобілі та пристрої для дому. Станом на 2022 рік понад 120 мільйонів дорослих у США використовують розумних помічників не рідше одного разу на місяць .
- ІІ в медицині
ІІ змінює правила гри в охороні здоров’я, покращуючи практично всі аспекти галузі: від роботизованих операцій до захисту особистих даних від кіберзлочинців. Охорона здоров’я тривалий час страждала від зростання медичних витрат та неефективних процесів. На щастя, використання машинного інтелекту цю проблему виправило.
Серед переваг ІІ в медицині
- скорочують кількість непотрібних відвідувань лікарень
- повертають медсестрам 20% свого робочого часу
- допомагають лікарям звільнити 17% робочого часу
- сприяють вивченню життєво важливих ліків у рази швидше та дешевше
- частково забезпечують охорону здоров’я у слаборозвинених країнах .
Компанії застосовують машинне навчання для аналізу клінічних даних, виявляючи прогалини у лікуванні пацієнтів. За допомогою алгоритмів ІІ патологоанатоми аналізують зразки тканин та ставлять більш точні діагнози.
- ІІ у бізнесі
ІІ та фінансова індустрія – союз, укладений на небесах. Фінансовий сектор покладається на точність, звітність в режимі реального часу, обробку великих обсягів даних для прийняття рішень – з цим справляються пристрої штучного розуму. Галузь швидко впроваджує автоматизацію , чат-ботів , адаптивний інтелект, алгоритмічну торгівлю та машинне навчання у фінансові процеси.
- ІІ в соціальних мережах
Маючи понад 2,77 мільярда активних профілів на Twitter, Facebook та Snapchat, соціальні мережі ведуть постійну боротьбу за персоналізацію та створення корисного досвіду для користувачів. Завдяки своїй здатності впорядковувати величезні обсяги даних , розпізнавати зображення , впроваджувати чат-ботів та прогнозувати зрушення в культурі, штучний інтелект дуже цінний для галузі з мільярдами користувачів та річним доходом близько 45 мільярдів доларів.
Крім того, передове машинне навчання є критично важливим у галузі, яка змушена боротися в режимі реального часу з фейковими новинами, злісними висловлюваннями та іншими порушеннями.
Можливості та небезпека штучного розуму
Про недоліки штучного інтелекту Ліза Палмер висловилася видавництву The US Sun : «Важливо розуміти, що ІІ — це не чаклунство . Машинний інтелект створений людьми, і він має всі властиві упередження та проблеми, які є у людей». Важливо цілеспрямовано встановити обмеження навколо використання ІІ та притягувати людей до відповідальності у разі зловживань технологією. А таких зловживань ціла низка. Наприклад, штучний розум може допомогти терористам у скоєнні терактів . Фактично, ІДІЛ здійснило свою першу успішну атаку безпілотників у 2016 році.
В результаті атаки в Іраку загинули 2 людей. Якби з однієї вантажівки чи автомобіля запускалися тисячі дронів, запрограмованих на знищення лише певного типу людей, то це був би дуже страшний тип терористичної атаки за використанням ІІ.
Терористичні агентства також можуть використовувати автономні транспортні засоби для доставки та вибуху бомб , створення зброї , яка може відстежувати рух та стріляти без будь-якої допомоги людини. Ці знаряддя вже застосовуються на межі Північної та Південної Кореї. У той час як уряди можуть дотримуватися етики і намагатися запобігти загибелі невинних людей, у терористів не буде такої моралі, вони будуть використовувати ці роботи для терористичних атак.
Різниця між ІІ, нейронними мережами та машинним навчанням
Система штучного інтелекту побудована з використанням машинного навчання, нейронних мереж та інших методів.
AI алгоритми. Машинне навчання, глибоке навчання, нейромережі та інші
- Машинне навчання . Ця програма ІІ, яка автоматично вдосконалюється на основі попередніх наборів досвіду без необхідності явного програмування.
- Глибоке навчання . Глибоке навчання – це підмножина машинного навчання, що навчається шляхом обробки даних за допомогою штучних нейронних мереж.
- Нейронні мережі . Нейронні мережі – це комп’ютерні системи, які працюють так само, як нейрони в людському мозку. Використовуючи алгоритми, вони розпізнають приховані закономірності в необроблених даних, групують та класифікують їх, згодом постійно навчаються та вдосконалюються.
- Когнітивні обчислення . Когнітивні обчислення спрямовані на відтворення розумового процесу людини у комп’ютерній моделі. Ця програма прагне імітувати та покращувати взаємодію між людьми та машинами, розуміючи людську мову та значення зображень.
- Обробка природної мови (NLP) : NLP – це інструмент, який дозволяє комп’ютерам розуміти, розпізнавати, інтерпретувати та відтворювати людську мову та мову.
- Комп’ютерний зір . Комп’ютерний зір використовує глибоке навчання та ідентифікацію шаблонів для інтерпретації вмісту зображення (графіки, таблиці, зображення у форматі PDF та відео).
Як працює штучний інтелект?
Штучний розум працює, вивчаючи закономірності у наборах даних. Він поєднує та накопичує великий набір відомостей за допомогою ітеративного процесу збору. Потім він знаходить шаблони даних, щоб передбачити результати. З кожною ітерацією модель ІІ вимірює рівень достовірності рішень. Завдяки своїй обчислювальній потужності, технологія вміє обробляти мільйони даних за дуже короткий час. Коротше кажучи, якщо ви хочете, щоб комп’ютер вирішував проблеми самостійно, вам знадобиться машинний інтелект, щоб це зробити.
Майбутнє ІІ. Чи варто побоюватися?
У міру того, як виникають розмови про перспективи штучного інтелекту, ми можемо почати помічати перші проблиски розчарування. Експерти вважають, що інновації в ІІ продуктах, таких як безпілотні автомобілі або персональні помічники, наслідують типовий прогрес інновацій: від надмірного ентузіазму через період розчарування до кінцевого розуміння актуальності та ролі у світі. Навіть Інтернет під час своєї появи отримав багато негативних відгуків. Але тепер очевидно, що Інтернет ніколи не заміниш.
Багато людей побоюються, що ще з подальшим розвитком ІІ вони можуть втратити роботу. Що ж, щодо цього висловився головний з AI у Китаї Кай Фу Луї: «прогрес покращує життя цивілізації, а штучний інтелект – це просто окремий випадок автоматизації ». Технології створені не для того, щоб позбавити людей роботи, а щоб полегшити їхню працю.
На жаль, у міру зростання можливостей штучного інтелекту ми також побачимо їх використання у небезпечних чи зловмисних цілях. Оскільки технологія ІІ розвивається так швидко, для нас життєво важливо розпочати обговорення найкращих способів позитивного розвитку ІІ при мінімізації його руйнівного потенціалу .
Зважаючи на нездатність людини аналізувати складні набори даних, ІІ стає ефективним інструментом для бізнесу, щоб ефективно діяти на основі Big Data. Для роботи з великими даними найчастіше використовують бази даних, адже значно спрощують процес роботи з даними.
Розробкою, налаштуванням та модифікацією баз даних займається наша компанія KLONA. Завдяки багаторічному досвіду, ми точно визначимо, яка база даних потрібна саме Вашому бізнесу.
