Искусственный интеллект (ИИ) ⎻ это область науки‚ которая изучает и разрабатывает компьютерные системы‚ способные выполнять задачи‚ требующие интеллектуальных способностей‚ типичных для человека. Целью искусственного интеллекта являеться создание машин‚ способных самостоятельно обучаться‚ принимать решения‚ решать задачи и взаимодействовать с человеком.
История развития искусственного интеллекта
Идея создания машин‚ способных думать как люди‚ возникла еще в Древней Греции‚ однако практическое развитие искусственного интеллекта началось только в 1950-х годах.
Родоначальником ИИ считается английский математик Алан Тьюринг‚ который разработал понятие «тестирующей машины» и сформулировал проблему‚ которая стала известна как Тьюрингов тест. Суть теста заключается в определении‚ способны ли компьютеры произвести такие ответы‚ которые неотличимы от ответов‚ данных человеком.
Современные исследования в области искусственного интеллекта содействуют развитию таких технологий‚ как машинное обучение‚ глубокое обучение‚ нейронные сети и другие.
Применения искусственного интеллекта
Искусственный интеллект охватывает множество областей применения⁚
- Робототехника⁚ ИИ используется для разработки автономных роботов‚ способных выполнять различные задачи‚ такие как действия в непредсказуемой среде‚ манипуляции объектами‚ анализ данных и другие.
- Медицина⁚ ИИ может помочь в диагностике и лечении различных заболеваний‚ предоставляя точную информацию и предсказания на основе анализа медицинских данных.
- Финансы⁚ ИИ применяется для прогнозирования рыночных трендов‚ управления портфелями инвестиций‚ обнаружения мошенничества и других задач финансового анализа.
- Транспорт⁚ ИИ используется для разработки автономных транспортных систем‚ таких как беспилотные автомобили‚ управляемые системой искусственного интеллекта.
- Игровая индустрия⁚ ИИ применяется для разработки компьютерных игр‚ где компьютерные противники могут принимать решения‚ основанные на обучении и опыте.
Будущее искусственного интеллекта
Развитие искусственного интеллекта продолжается с каждым днем‚ и будущее этой области обещает быть захватывающим. Ожидается‚ что ИИ будет продолжать проникать в различные сферы нашей жизни‚ улучшая и оптимизируя их.
Однако возникают также и этические и социальные вопросы‚ связанные с использованием искусственного интеллекта. Такие вопросы‚ как безопасность‚ приватность и потенциал сокращения рабочих мест‚ требуют внимательного обсуждения и регулирования.
В целом‚ искусственный интеллект вносит революционные изменения в нашу жизнь‚ предоставляя новые возможности и преимущества. Теперь задачи‚ которые ранее считались невозможными для решения компьютерами‚ становятся реальностью‚ и это является основой для оптимистического взгляда в будущее.
Искусственный интеллект (ИИ) — свойство интеллектуальных систем выполнять созидательные функции, традиционно считающиеся прерогативой человека; наука и техника создания интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных компьютерных программ.
Вещи, которые может делать система ИИ, включают анализ и понимание больших наборов данных, распознавание закономерностей в тексте и изображениях, вывод на основе вероятности и байесовской статистики, решение проблем с помощью рассуждений или дедуктивных методов или методом проб и ошибок и т. д.
Люди, работающие в области ИИ, работают с самыми разными системами ИИ: нейронными сетями, программами искусственного интеллекта, написанными на таких языках программирования, как Python или Fortran, экспертными системами, такими как системы поддержки принятия решений на основе правил (RSSS), статистической поддержкой принятия решений. системы (SDSS), прогностические приложения для аналитических приложений, где вам нужны ИИ, которые могут дать вам некоторые оценки того, что произойдет дальше; ИИ для решения проблем для решения определенных видов проблем; рекомендательные системы (например, поисковый алгоритм Google), чтобы рекомендовать что-то людям на основе их прошлого поведения; ИИ для распознавания изображений, такие как Google Lens, которые помогают распознавать объекты на изображениях; алгоритмы машинного обучения, которые учатся на примерах, а затем используют их для решения проблем, для решения которых они никогда не были запрограммированы; ИИ общего назначения с искусственным интеллектом, которые могут обучаться на расстоянии экспертами-людьми (например, Deep Blue или AlphaGo).
Определение искусственного интеллекта
За последние пару лет искусственный интеллект (ИИ) стал очень горячей темой. Конечно, это неудивительно, учитывая стремительно растущий рынок умных устройств. На самом деле, может быть полезно начать с краткого обзора того, что такое ИИ, чем он не является и как он развивался с годами.
Согласно Википедии: Искусственный интеллект (ИИ) — это способность машин и программных систем учиться на примерах, чтобы улучшить свое поведение или адаптироваться к новым ситуациям.
Первое использование «искусственного интеллекта» было еще в 1946 году, когда Алан Тьюринг опубликовал статью «Вычислительные машины и интеллект», где он использовал это слово для обозначения машин, которые могли бы автономно решать простые задачи. Термин «искусственный интеллект» был введен Марвином Мински в его статье 1962 года, озаглавленной «Искусственный интеллект: новое направление в компьютерных науках».
В 1971 году Бернард Л. Любофф опубликовал свою книгу «Искусственный интеллект: современный подход», в которой он привел 14 примеров, которые можно рассматривать как «интеллект»
В 1992 году Джон Маккарти опубликовал свою книгу «Революция ИИ», в которой он определил искусственный интеллект следующим образом: … любая вычислительная система, способная обобщать свой опыт — Термин «искусственный интеллект» был введен Марвином Мински в своей статье 1962 года под названием «Искусственный интеллект: новое направление в компьютерных науках».
В 1993 году Энди Кларк опубликовал свою книгу «Искусственный интеллект и человеческие знания», в которой он определил искусственный интеллект следующим образом: … Любая вычислительная система, способная учиться на своем опыте … Компьютерная программа считается разумной, если она может извлечь из своего опыта достаточно информации о человеческом поведении и других объектах, таких как числа или буквы, чтобы иметь возможность выполнять гипотетические задачи, которые не являются частью его обучающих данных. Более 25 лет спустя (и после многочисленные изменения), Дрейфус и Дрейфус дали обновленное определение: «… любая цифровая сущность, чье поведение… основано на внутренних представлениях знаний, которые напрямую не связаны.»
Следует отметить, что многое изменилось с тех пор, как были написаны эти определения, и сегодня существует множество различных способов создания ИИ. Например, нейронные сети существуют уже более двух десятилетий; они представляют собой еще один важный способ создания ИИ, который также следует здесь рассмотреть. Важно отметить, что все эти определения имеют одну общую черту – они не описывают все виды.
История ИИ
Искусственный интеллект имеет долгую и выдающуюся историю, восходящую к концу 19 века. Этот термин используется во многих контекстах, включая инженерию и информатику, для обозначения либо программных процессов, способных выполнять задачи, которые слишком сложны для человеческого интеллекта (например, игра в шахматы), либо автоматизированных систем (таких как беспилотные автомобили Google).
Термин «искусственный интеллект» был придуман в 1956 году Джоном Маккарти и Гербертом Саймоном в журнале ASME Transactions on Automatic Control (TOCS), но этот термин уже использовался к 1949 году. Слово «искусственный» появилось только в 1962 году. используется как синоним машинного обучения или интеллектуального анализа данных, но ИИ также может означать интеллектуальные алгоритмы, которые учитывают повторяющиеся шаблоны или модели, которые людям трудно понять, но которые легко применять компьютерам.
Учитывая его глубокие корни, неудивительно, что многие из проблем, стоящих перед ИИ сегодня, связаны с проблемами, которые решались десятилетия назад: роботы, взаимодействующие с людьми; классификация текстов; Обработка изображения; распознавание речи; синтез/описание речи; и Т. Д.
В некотором смысле, однако, с 1950-х годов все очень мало изменилось: исследователи по-прежнему сталкиваются с такими проблемами, как создание машин, которые могут учиться на примерах (и в конечном итоге достаточно хорошо обобщать), как создавать машины, которые могут справляться с неопределенностью и двусмысленностью, как вы заставляете машины учиться на опыте (и, возможно, даже улучшать его), как вы их обучаете? Как вы моделируете мышление людей? Как вы программируете их, чтобы они учились? Здесь мы подходим к нашей следующей подтеме: искусственный интеллект для разработчиков.
ИИ в наше время
Искусственный интеллект — это просто общий термин для компьютеров, которые могут думать и рассуждать самостоятельно. Это не обязательно означает, что компьютер может делать то, что не может другой человек; это просто означает, что компьютер способен думать быстро и эффективно, чтобы выполнить свою задачу.
В этом посте я хочу обсудить ИИ с двух разных точек зрения:
• Что делает машина лучше человека?
• Как искусственный интеллект меняет наши представления о людях?
Вы узнаете, как ИИ (искусственный интеллект) повлиял на нашу жизнь посредством разработки программного обеспечения, человеческого фактора, бизнес-стратегии и технологий. В этом месяце мы обсудим:
• Чем не является ИИ. Что это не так.
• Трудности с искусственным интеллектом сегодня (и что мы надеемся увидеть в будущем).
• Преимущества искусственного интеллекта.
• Влияние ИИ на бизнес (в каком случае оно не велико?).
И многое другое!
Каково будущее ИИ?
На заре ИИ многие люди очень беспокоились, что это приведет к созданию компьютеров с превосходным интеллектом. Это становилось проблемой, когда вы пытались заставить компьютер делать что-то, что ему не свойственно, например, играть в шахматы или читать стихи.
Когда мы думаем об ИИ, мы обычно думаем о том, как компьютеры могут понимать то, что пытаются сказать люди; то, как они читают английские предложения и переводят их на другие языки, является хорошим примером. Однако есть другой тип ИИ, для которого не так очевидно, смогут ли машины понять то, что мы говорим. Это когда дело доходит до понимания человеческих эмоций и личностей — например, нашей способности интерпретировать выражения лица и интонации голоса, чтобы понять, что другие чувствуют и думают. Компьютерам тяжело, потому что мы устроены совсем иначе, чем они (что исследователи считают одной из причин их отсутствия прогресса). В этой области был достигнут некоторый прогресс в области глубокого обучения (технологий, используемых для систем нейронных сетей), но до сих пор нет простого ответа на то, как именно мы будем взаимодействовать с машинами в этой области, когда они станут умнее нас — так называемый разговорный искусственный интеллект (CAI) может стать важной областью, в которой машины в конечном итоге превзойдут нас.
На эти темы написано много книг, но одна из самых интересных, если не самая популярная, — «Глубокое обучение: практическое введение» Гэри Маркуса и Джой Ито. Это отличное введение, учитывая, что в нем изложены все основы от запуска системы нейронной сети с нуля до того, как вы сможете заставить машины понимать, что вы хотите, чтобы они делали — что может быть не так сложно, как игра в шахматы, но как многие другие вещи, связанные с машинами. обучение (или глубокое обучение).
Заключение
Искусственный интеллект (ИИ) — это область компьютерных наук, которая занимается разработкой машин и программного обеспечения, способных выполнять интеллектуальные задачи без какого-либо взаимодействия с человеком. Термин «искусственный интеллект» использовался еще до конца 1800-х годов и берет свое начало в работах ученых начала 19 века, таких как Чарльз Бэббидж, Чарльз Диккенс, Фрэнсис Крик и Алан Тьюринг.
В настоящее время эта область широко используется для описания программных систем, созданных для выполнения задач и решения проблем, которые традиционно относятся к области человеческого интеллекта. Примеры включают беспилотные автомобили, распознавание изображений, обработку естественного языка (NLP), распознавание речи и преобразование речи в текст.
ИИ используется для создания систем во многих областях, от игр до бизнеса; однако исследования ИИ начали привлекать внимание главным образом потому, что их можно применять в областях, которые ранее считались невозможными или слишком сложными для компьютеров.
В последние годы ИИ подвергся резкой критике со стороны некоторых исследователей, которые утверждают, что он приводит к чрезмерному сосредоточению внимания на подходах «грубой силы» (таких как использование методов поиска методом грубой силы), а не на более творческих маршрутах через большие наборы данных. Некоторые вопросы остаются без ответа: можем ли мы определить, является ли система «искусственной»; как мы можем измерить, сколько усилий требует система? Каковы подходящие ограничения для алгоритмов машинного обучения? Как мы можем предотвратить зависание наших систем из-за нехватки ресурсов? Хотя эти вопросы остаются спорными, они становятся все более важными: работники умственного труда все больше обеспокоены своей способностью определять, правильно ли им платят; у одних компаний заканчиваются деньги, а у других предпринимаются попытки недружественного поглощения; традиционные фирмы нуждаются в новых продуктах или услугах, внедряемых быстро — на самом деле они нуждаются в них сейчас больше, чем когда-либо прежде.
В качестве примера сложности создания системы искусственного интеллекта, пользующейся общественным доверием, рассмотрим проект автономных транспортных средств Google, который подвергся критике за то, что вводит пользователей в заблуждение относительно своих возможностей: несколько водителей Uber сообщили, что с ними связалась платформа роботизированных вызовов Google в рамках своих усилий. ; Ранее в этом году в Media Lab Массачусетского технологического института были опасения по поводу другого проекта с аналогичными целями: программа DeepMind AlphaGo заняла на два года больше, чем ожидалось, и начала играть в Го против самой себя после того, как достигла функциональности автономного вождения без какого-либо предварительного тестирования со стороны экспертов по искусственному интеллекту.
Термина «искусственный интеллект» следует избегать в общих дискуссиях об алгоритмах машинного обучения, потому что между этими двумя областями очень мало общего — одна полагается на творческий вклад людей, тогда как другая вообще этого не требует (см. Разработка программного обеспечения). Другими словами, алгоритмы машинного обучения.
