Генетический подход основан на идее, что некий алгоритм может стать более эффективным, если позаимствует лучшие характеристики у других алгоритмов («родителей»). Относительно новый подход, где ставится задача создания автономной программы — искусственный интеллект для решения задач агента, взаимодействующей с внешней средой, называется агентным подходом. К области машинного обучения относится большой класс задач на распознавание образов. Например, это распознавание символов, рукописного текста, речи, анализ текстов.
Например, вы можете попросить AI создать «фотографию» вымышленного события — вроде фото человека, идущего по поверхности Марса. На их основе AI воссоздает произнесенную фразу в текстовом виде, причем любые допущенные на этом этапе ошибки прослушивания можно скорректировать до того, как будет дан ответ. Чат-боты относятся к подвиду AI, известному как «большие языковые модели» (LLM), и их обучают на колоссальных объемах текста, совершенно немыслимых для человека. Давайте рассмотрим несколько видов AI, приспособленных для решения разного рода задач.
Внедрение ИИ в офисы, по мнению экспертов, способно значительно увеличить прибыль. Например, анализировать конкурентов, предугадывать проблемы, сортировать запросы и быстро отправлять клиента к нужному специалисту. Или вообще заменить сотрудников техподдержки и самостоятельно обрабатывать обращения — за эту задачу отвечают чат‑боты.
Такие программы уже запущены на суперкомпьютере Watson от IBM, DeepMind Healthot Google, разрабатывается приложение Face2Gene от FDNA (определение болезней, передающихся генетическим путем, по фотографии). В РФ продолжается работа над системой поддержки принятия решений с использованием ИИ – «Третье мнение». На этапе возникновения ИИ, в основном, предполагалось, что ему будут доступны только функции перевода текстов, распознавания объектов и смысла произносимых слов.
Еще одна фишка — AI, способный распознать любую ошибку в коде. Это ведет к логичному исходу — вскоре ИИ обучат самостоятельно создавать программы. Конечно, возможности новых технологий искусственного интеллекта несколько ограничены. Как и человек, ИИ имеет свойство ошибаться, однако, https://deveducation.com/ за последнее время данная технология продвинулась в своем развитии на достаточно высокий уровень, а всё благодаря обучению на крупных и разнообразных выборках данных. Например, на NVIDIA TITAN X обучение модели под названием IMAGEnet против недель для традиционного процессора.
Именно так работает система распознавания лиц, способная рассчитать уникальные пропорции каждого лица, отличающие его от любого другого лица на планете. Удивительная особенность больших языковых моделей заключается в том, что они могут изучать правила грамматики и определять значение слов из контекста самостоятельно, без помощи человека. Чтобы создать и обучить алгоритм, нужна команда разработчиков, большие массивы данных и вычислительные мощности, большие денежные вложения. В Китае необязательно доставать карту, чтобы заплатить за товар. Специальный датчик считает черты лица, сверится с базой, и банк спишет деньги с карты человека. Алгоритмы выявляют отклонения на рентгеновских снимках, анализируют данные КТ и МРТ.
Глубокое Обучение (deep Learning)
В чем отличие ИИ от обычных алгоритмов обработки информации, созданных человеком? Главное здесь то, что они могут обучаться и совершенствоваться по мере выполнения поставленных задач. Иначе говоря, чем интенсивнее используется технология, тем лучше она «понимает» запросы заказчика.
Например, всем хорошо известный онлайн-переводчик — тоже представитель слабого искусственного интеллекта. Сельское хозяйство также относится к основным сферам применения искусственного интеллекта. Предприятия используют ИИ для обнаружения и удаления на полях сорняков, выявления заболеваний культур, распознавания вредных насекомых, экономного распределения на площадях пестицидов и удобрений в необходимых количествах. Кроме того, системы отслеживают изменения параметров окружающей среды – температуры воздуха, влажности воздуха и т.д.
«Скайнет» пока не врывается в наши дома через буквы, слова, предложения и абзацы. Для того чтобы быть востребованным специалистом, нужно идти в ногу со временем и постоянно учиться. Тогда нейросети облегчают и автоматизируют работу, а не забирают ее. Третий пункт, вызвавший большой резонанс в обществе, — влияние на рынок труда. Автоматизация, приводящая к исчезновению некоторых профессий, требует переосмысления подходов к обучению и переквалификации рабочей силы. Применение ИИ в критически важных областях, таких как транспорт или медицина, требует исключительной надежности и точности.
Возможно, что именно вы совершите прорыв в этой сфере и оставите о себе память в истории современных технологий искусственного интеллекта. Всеми любимый и популярный — iPhone 12 – в нем распознается лицо благодаря нейросетям (вариации системы ИИ). Они выполняют примерно 60 млрд операций\сек., анализируя практически forty тыс. И даже маскировка в виде очков не станет преградой, так как анализируется область от виска до виска и от каждого виска до точки под нижней губой. Теперь поговорим о функции активации, которая используется для преобразования взвешенных входных данных нейрона в его выходные данные.
Илон Маск же считает, что искусственный разум в дальнейшем будет нести куда большую угрозу по сравнении с ядерным оружием. Мозг человека – сложнейшая система, способная произвести до миллиарда миллиардов операций ежесекундно. С одновременным потреблением внушительного объема энергии на уровне 20 Ватт. Добиться такого сочетания показателей не удается даже самым современным суперкомпьютерам. Мэтью Хатсон в статье, опубликованной в журнале Science в 2018 году, показывает, что область искусственного интеллекта на момент публикации находится в кризисе воспроизводимости результатов[96].
На Других Языках
Онлайн-кредитор Upstart анализирует огромное количество потребительских данных и использует алгоритмы машинного обучения для построения моделей кредитного риска, которые прогнозируют вероятность дефолта. Их технология будет лицензирована для банков, чтобы они могли использовать её для оценки своих процессов[56]. Алгоритмическая торговля предполагает использование сложных систем искусственного интеллекта для принятия торговых решений со скоростью, превышающей скорость, на которую способен человеческий организм.
На разработки в области ИИ в 2024 году правительство РФ запланировало выделить около 5,2 млрд рублей. На занятиях вы сможете узнать, как начать свою работу в ИИ, устройство проектов данной сферы, и то, какие задачи решают разные направления машинного обучения. Вам будет доступен разбор практических кейсов под руководством настоящих экспертов.
Не секрет, что в современном мире множество задач выполняется с помощью автоматизированных машин. Ученые не останавливаются и продолжают работать в этом направлении, чтобы улучшить нашу жизнь. Все чаще люди, которые не связаны напрямую с наукой, слышат об искусственном интеллекте и о нейронных сетях. Также прочитайте разницу между глубоким обучением и машинным обучением против искусственного интеллекта, нажмите здесь..
Это позволяет делать миллионы сделок в день без какого-либо вмешательства человека. Автоматизированные торговые системы обычно используются крупными институциональными инвесторами[49]. В СССР работы в области искусственного интеллекта начались в 1960-х годах[6]. В Московском университете и Академии наук был выполнен ряд пионерских исследований, возглавленных Вениамином Пушкиным и Д.
Проблемы Ии
Однако эволюция искусственного интеллекта (AI или ИИ) и машинного обучения идет уже далеко не первый год. В школу компьютеры не ходят, но получают знания с помощью машинного обучения. Информации стало столько, что ее было невозможно обработать старыми методами. Автором термина «искусственный интеллект» считают Джона Маккарти. В 1956 году он организовал первую конференцию по созданию машины, которая могла бы рассуждать как человек.
Его произнес Джон МакКарти, который является создателем системы функционального программирования и одного из языков, используемых для написания программного кода под названием Lisp. Главной проблемой создателей ИИ выступает непонимание базовых принципов работы мозга. Между разными представителями научного сообщества продолжаются активные дискуссии на эту тему, которые далеко от разрешения.
Существуют системы, которые после прохождения человеком теста, могут составить для него персонализированный план обучения. После улучшения системы пациентам предложили пересказать ей историю, которую только что прочли. На этих примерах ИИ в 83% случаев ставил верный диагноз, что превосходит результаты даже врачей с серьезным опытом работы. Ещё один стоящий проект – Wave Clinical Platform от ExcelMedical. Система, которая может следить за показателями пациента и способна за 6 часов определить возможную смерть человека. Платформа анализирует информацию в системе и просчитывает риски смертельного исхода.
Philips Healthcare, SIEMENS Healthineers и Google AI Healthcare представляют собственные разработки в этой сфере. В них включили изучение психологии памяти и механизмов понимания для их имитации на компьютере. К середине 1970-х появились методы семантического представления знаний, а также экспертные системы, которые использовали знания специалистов для моделирования мыслительных процессов. На сегодняшний день перед сферой образования поставлены задачи в направлении развития адаптивного обучения и прокторинга. С помощью ИИ планируется автоматизировать работу по подбору учебного материала и способа преподавания, подходящих конкретному ученику, чтобы облегчить процесс усвоения материала всем категориям учащихся.
- Может создавать музыку в различных стилях, от классической до популярной.
- Среди известных ранних результатов — система Дэвида Коупа «Эмили Хауэлл», ставшая известной в области алгоритмической компьютерной музыки.
- ИИ способен обучаться и совершенствовать свои алгоритмы по мере накопления данных и опыта.
- Известный американский нейрофизиолог Майкл Грациано отмечает принципиальную разницу между ИИ и искусственным сознанием (ИС).
Наконец, существует масса приложений искусственного интеллекта, каждое из которых образует почти самостоятельное направление. В качестве примеров можно привести программирование интеллекта в компьютерных играх, нелинейное управление, интеллектуальные системы информационной безопасности. Отдельно выделяется изучение проблем технического творчества систем искусственного интеллекта. Теория решения изобретательских задач, предложенная в 1946 году Г. Природа человеческого творчества ещё менее изучена, чем природа интеллекта.
В активной разработке подход — «черный ящик», когда человеку не требуется тратить уйму времени на программирование алгоритмов, на написание кода, а машина сама разберется со сложным программным кодом. Грамотные «тренировочные» данные для систем помогут машинам «программировать», выполняя задачу разработчиков. Ученые и исследователи возлагают большие планы на машинное обучение, велико желание сделать так, чтобы от человека не требовалось постоянно описывать какие-то конкретные алгоритмы.