Второй разум: как развивается искусственный интеллект и что его ждёт в будущем

Искусственный интеллект (ИИ) — это не инструмент или программа, а отдельное направление компьютерных наук. Специалисты по ИИ разрабатывают системы, которые анализируют информацию и решают задачи аналогично тому, как это делает человек.
ИИ использует алгоритмы, которые позволяют компьютеру обрабатывать большие объёмы данных и находить в них закономерности. На основе этих закономерностей он может делать выводы, предсказывать события или принимать решения.

Представим, что наш мозг — это огромная команда сотрудников, которые вместе работают над разными проектами. Искусственный интеллект — это попытка создать такую же команду с помощью компьютеров и программ. Простой пример ИИ — это шахматный компьютер, который может анализировать ситуацию на доске и делать ходы, основанные на определённых правилах и тактиках. Он имитирует процесс мышления человека при игре в шахматы, но делает это с помощью алгоритмов и вычислений.

Нейросети и искусственный интеллект

Иногда ИИ путают с нейросетью, но это справедливо только отчасти. Нейросети — это один из подходов к созданию ИИ, который вдохновлён системой нейронов в мозге. Вместо того чтобы писать сложные алгоритмы для решения задач, нейросети обучаются на основе большого количества данных и находят в них закономерности.
Чтобы работать с нейросетями, не нужно быть учёным. Например, можно заняться Data Science — это междисциплинарная область, которая объединяет знания из статистики, машинного обучения, анализа данных и программирования. Специалисты по Data Science анализируют большие и сложные наборы данных, а нейросети особенно полезны для таких задач.

Принципы искусственного интеллекта

1. ИИ нужен доступ к большим объёмам данных для обучения, обработки и принятия решений. Например, ИИ-ассистенты вроде Алисы и Siri используют знания всего интернета для ответа на вопросы пользователей. Системы распознавания рукописного текста обучаются на тысячах образцов текста.

Чтобы понять, сколько данных нужно для обучения небольшой модели, применяют «правило 10 раз». Это значит, что объём входных данных (примеров) должен в 10 раз превышать количество параметров или степеней свободы, которыми обладает модель. Допустим, наш алгоритм отличает изображения кошек от изображений сов на основе 1000 параметров. Значит, нам потребуется 10 000 изображений для обучения модели.

2. Вычислительная мощность. Представим, что мы учим нейронную сеть распознавать изображения. Более мощные вычислительные системы позволяют обрабатывать большое количество изображений и ускоряют процесс обучения.

3. Алгоритмы и модели машинного обучения. Например, использование глубоких нейронных сетей вместо более простых алгоритмов может улучшить точность предсказания искусственного интеллекта в задачах распознавания изображений или
внедрение искусственного интеллекта.

4. ИИ должен адаптироваться к новым условиям и требованиям. Например, если
внедрение искусственного интеллекта в бизнес используется для управления автономным автомобилем, он должен быть способен адаптироваться к изменяющимся дорожным условиям и улучшать свою работу с течением времени. Водитель также должен иметь возможность контролировать работу ИИ.

5. Коммуникация на естественном языке. Один из примеров — чат-боты. Они могут общаться с пользователями: понимать их и предоставлять им информацию.

6. Интерпретируемость и объяснимость: Если ИИ используется для принятия решений о кредитах, он должен объяснить, на основе каких факторов было принято решение. Это поможет клиентам понять причины отказа, а банковским работникам — контролировать работу системы.

7. Безопасность и приватность данных. Например, в медицинском ИИ, который анализирует данные анализов и исследований для диагностики, нужно защитить личную информацию пациентов. Так получится предотвратить утечку данных и сохранить конфиденциальность.

8. Этические принципы. Если искусственный интеллект используется для отбора кандидатов на работу, он должен быть разработан таким образом, чтобы не допускать дискриминации по полу, расе, возрасту или другим характеристикам, обеспечивая справедливый и равноправный подход.

9. Интеграция с другими системами. ИИ для автоматизации процесса заказа товаров в интернет-магазине должен взаимодействовать с системами управления запасами, доставки и платёжными системами, более подробнее смоторите на сайте https://glebarhangelsky.ru/.