13 ноября 2018 BitCryptoNews
Первые технологии искусственного интеллекта появились более 50 лет назад, но только недавно эта сфера начала активно развиваться. Хотя современным алгоритмам еще очень далеко до классического в нашем понимании ИИ, но уже сейчас они способны решать множество задач в медицине, бизнесе, науке и других сферах. В конечном итоге автономные системы превзойдут человека. В статье мы рассмотрели основные принципы работы искусственного интеллекта, этапы и направления развития, а также дальнейшее влияние на экономику, промышленность и человечество.
Суть и принципы работы ИИ
Термин «искусственный интеллект» (ИИ) впервые прозвучал в 1956 году на конференции в Дартмуте, но только в последнее десятилетие он стал активно развиваться. Сейчас мы видим лишь первые значимые проблески его потенциала и применения. Основной задачей ИИ является выполнение задач, изначально предназначенных для человеческого познания: распознавание паттернов, прогнозирование и принятие сложных решений.
Алгоритмы могут воспринимать и интерпретировать окружающий нас мир, а некоторые полагают, что скоро они будут способны ощущать эмоции, сострадать и творить. Хотя мечта об ИИ полностью идентичному человеческому разуму, все еще очень далека.
Переломным моментом развития компьютерных технологий стало «глубоко обучение» (deep learning) – архитектура, основанная на принципах функционирования человеческого мозга, нейронов и связей между ними. Такие системы могут состоять из тысяч слоев, миллиардов параметров и анализировать огромное количество переменных данных. Однако в отличие от человеческого мозга, их развитие основано на математическом выборе и распознавании шаблонов из массивов данных.
Для ввода первоначальных параметров может быть использован любой тип информационной системы: изображения, звуковые сегменты или расчеты кредитной картой. После их обработки, искусственный интеллект предоставляет решение или прогноз. Например, какие слова произнесены на записи, является ли сделка мошеннической или дальнейшее поведение рынка.
Прорыву способствовал «взрыв данных», поступающих из Интернета и связанных с деятельностью, намерениях, предпочтениях людей. В то время как человеческий разум сосредотачивается на наиболее очевидных связях между входящей информацией и результатами, алгоритмы машинного обучения, проанализировав море данных (big data), могут выявить настолько тонкие корреляции, что мы не сможем даже описать их логически.
Объединение сотен или тысяч слоев, обеспечивает преимущество в сравнении с самыми опытными экспертами. Алгоритмы ИИ сейчас превосходят людей в распознавании речи и лиц, различных играх, диагностике некоторых видов рака на основе результатов МРТ.
Однако для анализа им требуется масса данных для обучения и огромные вычислительные мощности для обработки всего этого. Современные ИИ также функционирует только в конкретных областях и не способны обобщать или использовать здравый смысл. Например:
AlphaGo, который побеждает мировых чемпионов в древней игре Go, не играет в шахматы;
алгоритмы, обученные определению андеррайтинга займов, не могут распределять активы.
Несмотря на существующие ограничения, под влиянием компьютерных технологий, искусственный интеллект перешел от эпохи открытий в эпоху реализации. В данный момент центр тяжести уже переместился из исследовательских лабораторий в реальные приложения. Компании и правительства активно изучают эту область, ищут способы применения современных возможностей ИИ в своей деятельности, чтобы выжать максимум производительности из этой инновационной технологии. Потенциал искусственного интеллекта увеличивает и то, что его можно применять практически в любой сфере.
Принципы работы ИИ
Четыре волны развития ИИ
Технологии искусственного интеллекта можно разделить на четыре волны, которые способны существовать параллельно, но с различными начальными точками и темпами развития.
Первый этап можно назвать «Интернет-ИИ». Его работа основана на огромном количестве информации, расположенной в сети. Алгоритм использует то, что пользователи автоматически помечают данные в процессе их просмотра: совершают покупки или нет, кликают или игнорируют. Эти массивы с маркированными данными формируют подробный профиль наших личностей, привычек, запросов и желаний: идеальный способ для составления более индивидуального контента, удержания потребителей на определенной платформе, максимизации прибыли.
Вторая волна – «бизнес-ИИ». Алгоритмы могут быть обучены на частных наборах данных: от покупок клиентов до записей обслуживания машин и сложных бизнес-процессов. Это в конечном итоге позволяет управляющим совершенствовать процесс принятия решений. Например, система может изучить тысячи банковских кредитов и ставки погашения, выявив для какого типа заемщиков характерен скрытый риск невыполнения обязательств или наоборот, упущенных клиентов с отличными перспективами.
Медицина также может использовать глубокое обучение. Обработка огромного количества данных о диагнозах, геномных профилях, результатах терапии и последующем состоянии здоровья, поможет разработать алгоритм лечения для каждого конкретного пациента.
Третью волну искусственного интеллекта можно назвать «ИИ восприятия». Он будет способен самостоятельно видеть, слышать, обладать другими чувствами. Это позволит ему собирать данные, которые ранее не фиксировались, и использовать их для создания новых приложений. Уже сейчас множество смарт-устройств начинают подключать наши дома и города к интернету вещей. Мы находимся на пороге входа в экономику с триллионами датчиков, которые включают голосовые интерфейсы, компьютерное зрение. Также разрабатываются цифровые запахи и способы передачи других ощущений через Интернет.
Четвертая волна является монументальной и самой сложной: «автономный ИИ». Интегрируя все предыдущие направления, искусственный интеллект даст механизмам возможность ощущать и реагировать на окружающий их мир, интуитивно двигаться и манипулировать объектами так же легко, как это делает человек.
В эту волну входят полностью автономные устройства, которые смогут видеть окружающий мир: распознавать паттерны в пикселях камеры, выяснять то, к чему они относятся, а затем использовать эту информацию для принятия решений. В области робототехники такие усовершенствованные алгоритмы ИИ будут применяться к:
промышленным приложениям (автоматизированные сборочные линии и склады);
коммерческим задачам (роботы для мытья посуды и сбора урожая фруктов);
и, в конечном итоге, потребителям.
Дальнейшие перспективы развития
Возможность программирования алгоритмов позволяет максимизировать прибыль или заменить человеческий труд. Это увеличивает экономическую ценность технологии искусственного интеллекта. ИИ быстрый, точный, работает круглосуточно, не жалуется и может применяться для решения многих задач с высокой эффективностью.
По оценкам PwC, одной из крупнейших консалтинговых компаний мира, к 2030 году эта технология сформирует рынок в размере $16 трлн. ИИ сможет заменить не только административный, но и технический персонал, рабочих.
Хотя существует угроза того, что алгоритмы достигнут сверхчеловеческого уровня и потенциально начнут угрожать нашему существованию, но до этого еще очень далеко. Для формирования такого «абсолютного ИИ» он должен будет обладать множеством возможностей:
рассуждение;
концептуальное обучение;
здравый смысл;
планирование;
абстрактное мышление;
творчество;
самосознание и эмоции, которые остаются вне нашего понимания.
Однако до такого уровня потребуются десятки крупных научных прорывов. За последние 60 лет был совершен только один, поэтому можно не беспокоиться об этой проблеме.
Тем не менее, даже автономный ИИ обусловит новую промышленную революцию и другие глобальные изменения. Поэтому нам необходимо понять его колоссальное влияние, долгосрочные выгоды и существующие проблемы.
Не малое значение в мире будущего начнут играть и технологии виртуальной реальности, которые существенно изменят многие профессии и рабочие места.
https://bitcryptonews.ru/ (C)
Не является индивидуальной инвестиционной рекомендацией | При копировании ссылка обязательна | Нашли ошибку - выделить и нажать Ctrl+Enter | Отправить жалобу
Суть и принципы работы ИИ
Термин «искусственный интеллект» (ИИ) впервые прозвучал в 1956 году на конференции в Дартмуте, но только в последнее десятилетие он стал активно развиваться. Сейчас мы видим лишь первые значимые проблески его потенциала и применения. Основной задачей ИИ является выполнение задач, изначально предназначенных для человеческого познания: распознавание паттернов, прогнозирование и принятие сложных решений.
Алгоритмы могут воспринимать и интерпретировать окружающий нас мир, а некоторые полагают, что скоро они будут способны ощущать эмоции, сострадать и творить. Хотя мечта об ИИ полностью идентичному человеческому разуму, все еще очень далека.
Переломным моментом развития компьютерных технологий стало «глубоко обучение» (deep learning) – архитектура, основанная на принципах функционирования человеческого мозга, нейронов и связей между ними. Такие системы могут состоять из тысяч слоев, миллиардов параметров и анализировать огромное количество переменных данных. Однако в отличие от человеческого мозга, их развитие основано на математическом выборе и распознавании шаблонов из массивов данных.
Для ввода первоначальных параметров может быть использован любой тип информационной системы: изображения, звуковые сегменты или расчеты кредитной картой. После их обработки, искусственный интеллект предоставляет решение или прогноз. Например, какие слова произнесены на записи, является ли сделка мошеннической или дальнейшее поведение рынка.
Прорыву способствовал «взрыв данных», поступающих из Интернета и связанных с деятельностью, намерениях, предпочтениях людей. В то время как человеческий разум сосредотачивается на наиболее очевидных связях между входящей информацией и результатами, алгоритмы машинного обучения, проанализировав море данных (big data), могут выявить настолько тонкие корреляции, что мы не сможем даже описать их логически.
Объединение сотен или тысяч слоев, обеспечивает преимущество в сравнении с самыми опытными экспертами. Алгоритмы ИИ сейчас превосходят людей в распознавании речи и лиц, различных играх, диагностике некоторых видов рака на основе результатов МРТ.
Однако для анализа им требуется масса данных для обучения и огромные вычислительные мощности для обработки всего этого. Современные ИИ также функционирует только в конкретных областях и не способны обобщать или использовать здравый смысл. Например:
AlphaGo, который побеждает мировых чемпионов в древней игре Go, не играет в шахматы;
алгоритмы, обученные определению андеррайтинга займов, не могут распределять активы.
Несмотря на существующие ограничения, под влиянием компьютерных технологий, искусственный интеллект перешел от эпохи открытий в эпоху реализации. В данный момент центр тяжести уже переместился из исследовательских лабораторий в реальные приложения. Компании и правительства активно изучают эту область, ищут способы применения современных возможностей ИИ в своей деятельности, чтобы выжать максимум производительности из этой инновационной технологии. Потенциал искусственного интеллекта увеличивает и то, что его можно применять практически в любой сфере.
Принципы работы ИИ
Четыре волны развития ИИ
Технологии искусственного интеллекта можно разделить на четыре волны, которые способны существовать параллельно, но с различными начальными точками и темпами развития.
Первый этап можно назвать «Интернет-ИИ». Его работа основана на огромном количестве информации, расположенной в сети. Алгоритм использует то, что пользователи автоматически помечают данные в процессе их просмотра: совершают покупки или нет, кликают или игнорируют. Эти массивы с маркированными данными формируют подробный профиль наших личностей, привычек, запросов и желаний: идеальный способ для составления более индивидуального контента, удержания потребителей на определенной платформе, максимизации прибыли.
Вторая волна – «бизнес-ИИ». Алгоритмы могут быть обучены на частных наборах данных: от покупок клиентов до записей обслуживания машин и сложных бизнес-процессов. Это в конечном итоге позволяет управляющим совершенствовать процесс принятия решений. Например, система может изучить тысячи банковских кредитов и ставки погашения, выявив для какого типа заемщиков характерен скрытый риск невыполнения обязательств или наоборот, упущенных клиентов с отличными перспективами.
Медицина также может использовать глубокое обучение. Обработка огромного количества данных о диагнозах, геномных профилях, результатах терапии и последующем состоянии здоровья, поможет разработать алгоритм лечения для каждого конкретного пациента.
Третью волну искусственного интеллекта можно назвать «ИИ восприятия». Он будет способен самостоятельно видеть, слышать, обладать другими чувствами. Это позволит ему собирать данные, которые ранее не фиксировались, и использовать их для создания новых приложений. Уже сейчас множество смарт-устройств начинают подключать наши дома и города к интернету вещей. Мы находимся на пороге входа в экономику с триллионами датчиков, которые включают голосовые интерфейсы, компьютерное зрение. Также разрабатываются цифровые запахи и способы передачи других ощущений через Интернет.
Четвертая волна является монументальной и самой сложной: «автономный ИИ». Интегрируя все предыдущие направления, искусственный интеллект даст механизмам возможность ощущать и реагировать на окружающий их мир, интуитивно двигаться и манипулировать объектами так же легко, как это делает человек.
В эту волну входят полностью автономные устройства, которые смогут видеть окружающий мир: распознавать паттерны в пикселях камеры, выяснять то, к чему они относятся, а затем использовать эту информацию для принятия решений. В области робототехники такие усовершенствованные алгоритмы ИИ будут применяться к:
промышленным приложениям (автоматизированные сборочные линии и склады);
коммерческим задачам (роботы для мытья посуды и сбора урожая фруктов);
и, в конечном итоге, потребителям.
Дальнейшие перспективы развития
Возможность программирования алгоритмов позволяет максимизировать прибыль или заменить человеческий труд. Это увеличивает экономическую ценность технологии искусственного интеллекта. ИИ быстрый, точный, работает круглосуточно, не жалуется и может применяться для решения многих задач с высокой эффективностью.
По оценкам PwC, одной из крупнейших консалтинговых компаний мира, к 2030 году эта технология сформирует рынок в размере $16 трлн. ИИ сможет заменить не только административный, но и технический персонал, рабочих.
Хотя существует угроза того, что алгоритмы достигнут сверхчеловеческого уровня и потенциально начнут угрожать нашему существованию, но до этого еще очень далеко. Для формирования такого «абсолютного ИИ» он должен будет обладать множеством возможностей:
рассуждение;
концептуальное обучение;
здравый смысл;
планирование;
абстрактное мышление;
творчество;
самосознание и эмоции, которые остаются вне нашего понимания.
Однако до такого уровня потребуются десятки крупных научных прорывов. За последние 60 лет был совершен только один, поэтому можно не беспокоиться об этой проблеме.
Тем не менее, даже автономный ИИ обусловит новую промышленную революцию и другие глобальные изменения. Поэтому нам необходимо понять его колоссальное влияние, долгосрочные выгоды и существующие проблемы.
Не малое значение в мире будущего начнут играть и технологии виртуальной реальности, которые существенно изменят многие профессии и рабочие места.
https://bitcryptonews.ru/ (C)
Не является индивидуальной инвестиционной рекомендацией | При копировании ссылка обязательна | Нашли ошибку - выделить и нажать Ctrl+Enter | Отправить жалобу