Искусственный интеллект: что это, каким бывает, где применяется
Услышав словосочетание “искусственный интеллект”, возможно, вы подумаете о беспилотном автомобиле, человекоподобных роботах или программах генерации изображений. Но что именно стоит за такими разными примерами технологического прогресса?
Чтобы ответить на этот вопрос, обратимся к истории возникновения науки об искусственном интеллекте.
Факты из истории становления ИИ как научной дисциплины
Человечество грезило о создании искусственной системы, наделенной интеллектом, присущим человеческому виду, с давних пор. В массовом сознании эта идея укоренилась с появлением жанра научно-фантастической литературы, хотя реальные основы для появления и применения умных машин были заложены лишь в 40-х годах XX века.
В 1941 году Конрад Цузе создал первый программно-управляемый компьютер и разработал первый язык программирования. Два года спустя Уоррен Маккалок и Уолтер Питтс выпустили фундаментальную научную работу об искусственных нейронных сетях. В статье “Вычислительные машины и разум”, изданной в 1950 году, математик и криптограф Алан Тьюринг предложил знаменитый тест на определение наличия разума у компьютера.
В свою очередь, термин “искусственный интеллект” был впервые использован в названии конференции, организованной в 1956 году в Дартмутском колледже группой американских учёных под руководством Джона Маккарти.
Под вывеской “Летнего исследовательского проекта по искусственному интеллекту” впервые собрались вместе учёные, занимавшиеся проблемами моделирования свойств человеческого интеллекта в рамках различных видов наук — теоретической математики, программирования, лингвистики, информатики, когнитивной психологии.
На этой конференции Аллен Ньюэлл и Герберт Саймон представили компьютерную программу Logic Theorist, которая доказывала не только математические теоремы, — но и тот факт, что машины способны решать сложные креативные задачи наравне с людьми.
Спустя четыре года, в 1960 году уже был изобретен первый компьютер на основе прототипа современных нейронных сетей — перцептрона. Несмотря на простое устройство, “Марк-1” обладал функцией распознавания образов и был способен к обучению.
Так, буквально за два десятилетия, сформировалось виденье, каким может быть виртуальный разум.
Что значит “искусственный интеллект” и каковы его типы?
Искусственный интеллект — это многоуровневое понятие, единой трактовки которого не существует. Причина этого в том, что представители разных областей наук, занимающиеся проблемами ИИ, концентрируются на разных аспектах, а, значит, предлагают различные определения.
Сравнение с человеческим интеллектом вносит дополнительную неясность, так как это свойство психики при всей своей очевидности представляет собой сложную совокупность изменчивых элементов и, как и другие психические явления, в силу своей природы находится за пределами полного понимания.
Если рассматривать искусственный интеллект как научную область то, как было сказано выше, под ним обычно подразумевают область исследований, которое ставит перед собой задачу воспроизвести интеллектуальные функции человека. При этом, к примеру, математики фокусируются на описании концепций с помощью формальных методов, лингвисты работают над коммуникационными аспектах информатики и виртуальных технологий, а когнитивные психологи моделируют познавательные процессы или определение типов эмоций.
В более узком смысле, ИИ обозначает технологии создания алгоритмов для решения интеллектуальных задач. Системы, в основе которых лежат такие алгоритмы, могут корректно интерпретировать внешние данные, способны работать над самообучением, а также гибко адаптируются для достижения целей.
Все существующие на сегодняшний день технологии относятся к так называемому “слабому ИИ”. Они служат для решения одной или нескольких конкретных задач и не являются универсальными, в отличие от человеческого разума.
На следующих этапах развития ждут появления “сильного ИИ”, обладающего интеллектуальными свойствами людей, и Супер-ИИ, который превзойдет человека, но пока это не более, чем далекие ориентиры.
Чего не хватает искусственному интеллекту по сравнению с естественным?
Как считают некоторые исследователи, понятие “интеллект” в контексте умных машин — не более, чем метафора. Живой мозг значительно превосходит все существующие машины по части гибкости и способности к научению. Также несмотря на то, что вычислительные способности ИИ намного мощнее человеческих, он не понимает смысл своих действий и не способен к самоосознанию.
Абстрактные понятия — еще одна категория, которая пока в полной мере недоступна для искусственного разума. Современные умные системы не способны изучать “сущность” предмета, отделяя её от второстепенных внешних признаков, как это делает человек. Именно поэтому в интернете до сих пор широко используется технология “капча” — задания на распознавание простых символов, слов или элементов изображений в слегка искаженном виде, с которыми не могут справиться роботы.
По сравнению с людьми, искусственный интеллект имеет достаточно низкую эффективность процессинга данных. Так, для достижения хотя бы минимальной языковой компетентности компьютерной программе требуется обработать до 1000 раз больше данных, чем человеку! Безусловно, человеческий вид уступает ИИ в скорости поглощения информации, но использует её более рационально.
Еще одна способность, которая никак не даётся умным машинам, это полноценная систематизация имеющихся знаний. В основном они кодируют информацию на основе внешних признаков, не делая из этого обобщающих выводов, которые могли бы продлиться за пределы конкретного случая. Человеческий же разум способен генерировать бесчисленное количество видов гипотетических принципов и структур, подходящих для различных областей применения.
Таким образом, на сегодняшний день искусственный интеллект может воспроизводить немногие функции мозга (восприятие, распознавание, классификация и т.д.) и превосходит человека лишь в отдельных аспектах — например, диагностике или подборе комбинаций.
Основные подходы в ИИ
Изначально существовало разделение на два основных подхода к воспроизведению когнитивных функций — символьный, или классический ИИ, и нейросетевой интеллект.
В основе символьного ИИ лежит представление об оперировании символами в соответствии с определенными правилами как “языке” мыслительных процессов человека. В этом направлении используются такие инструменты, как логическое программирование и семантические сети для построения экспертных систем, программы для компьютерных вычислений и доказательств теорем, системы принятия решений, а также технологии обработки текстов на естественном языке.
Символьный подход, наряду с логическим (вывод новых знаний из уже имеющихся на основе алгоритмов) и агентным (применение интеллектуальных сущностей во взаимодействии со средой для достижения определенных параметров) относится к нисходящей парадигме в науке об ИИ. Особенность этой парадигмы в том, что ученые создают машинный интеллект по принципу “сверху-вниз”, имитируя психические процессы высшего порядка — рассуждения, речь, принятие решений.
Нейросетевой же, или структурный, подход относится к восходящей парадигме выстраивания ИИ, так как в нейросетях ученые моделируют особенности работы мозга, отталкиваясь от телесной основы интеллекта, а именно — передачи сигналов между нейронами в головном мозгу. Типичная нейросеть состоит из множества элементов, принимающих входящие данные, которые затем обмениваются ими между собой в недоступном для наблюдения человеком порядке.
Работа нейросетей чаще всего построена на машинном обучении: в них загружают различные типы решений определённых задач, чтобы они самостоятельно выявляли закономерности для последующего применения в своей работе. Таким образом построены системы распознавания образов, машинного перевода или технологии роботизированного управления транспортными средствами.
Помимо нейросетей, принцип “снизу вверх” используется в эволюционном (моделирование ИИ на основе таких процессов, как естественный отбор, мутации и воспроизводство) и квазибиологическом (создание моделей ИИ с помощью биологических структур) направлениях исследований.
Многие ученые считают гибридный подход в создании ИИ — синтез нейросетевого и символьного интеллекта — наиболее перспективным, так как он наиболее полно отражает устройство мышления человека и позволяет устранять основные недостатки, присущие каждому из подходов в отдельности.
Применение ИИ в повседневной жизни и бизнесе
Интеллектуальные системы все чаще применяются в различных областях жизни. Мы пользуемся умными колонками и голосовыми помощниками, прокладываем маршрут и изучаем дорожную ситуацию с помощью навигаторов, ищем товары в интернете по изображениям или ключевым словам, пользуемся онлайн-переводчиками, генерируем контент разного вида с помощью нейросетей.
Помимо облегчения быта и развлечения, технологии на основе ИИ могут служить для решения серьезных проблем, например, для виртуальной диагностики заболеваний или доступа к конфиденциальной информации через распознавание голоса или лица.
Бизнес также активно использует ИИ в своей деятельности. К примеру, электронная коммерция — одна из тех сфер, где достижения искусственного интеллекта служат не только крупному бизнесу, но и малым предпринимателям. Так, в поисковых системах или соцсетях можно покупать рекламу, которая будет показана потребителям на основе анализа их запросов и типа поведения.
Не только цифровые маркетплейсы, но и традиционная розничная торговля активно внедряет ИИ в свои повседневные практики. Системы распознавания лиц для сбора данных о посетителях, осуществление закупок на основе систем прогнозирования, полная автоматизация торговых точек — с помощью умных технологий ритейлеры получают преимущества перед конкурентами. Автоматизация транспорта и опасных видов деятельности, сельского хозяйства и производства, умные системы безопасности и новейшие технологии в образовании, — пожалуй, не осталось ни одной области человеческой деятельности, в которую не проник бы искусственный интеллект.
Одно из самых популярных направлений в ИИ для бизнеса в настоящее время — это распознавание и синтез речи. Ввиду своей доступности, как с точки зрения внедрения, так и в смысле финансовых вложений, разговорный ИИ получил широкое распространение в самых разных отраслях — от ЖКХ до образовательной сферы.
Голосовые роботы и чат-боты способны мгновенно среагировать на запрос, поддержать персонализированный диалог или продлить время ожидания оператора, что улучшает клиентский опыт и позволяет сократить расходы на колл-центр. Роботизированный массовый обзвон может быть полезен для информирования о задолженностях или возврата клиентов. Технология IVR помогает сделать взаимодействие с отделами компаний более простым, а системы аналитики речи могут выявлять ключевые слова, распознавать признаки определенных эмоций и работать над улучшением качества разговоров.
Заключение
Таким образом, искусственный интеллект из области фантастики переместился в категорию товаров повседневного спроса. Мы познакомились с фактами из истории становления ИИ как научной дисциплины, узнали, что может означать понятие “искусственный интеллект”, изучили некоторые особенности искусственного и естественного интеллекта, кратко рассмотрели восходящую и нисходящую парадигмы в науке о ИИ и какие типы подходов в них представлены, а также коснулись основных сфер применения умных систем.
