Согласно отчету Precedence Research, в 2023 году мировой рынок искусственного интеллекта перевалит за 500 миллиардов долларов. Индустрия активно растет, и ей нужны специалисты, которые будут с ИИ на «ты». Разбираем, что такое искусственный интеллект, каким он бывает и где его используют.
Что такое искусственный интеллект и зачем он нужен
Мы сталкиваемся с искусственным интеллектом каждый день. Например, когда обращаемся к голосовому помощнику или переводим текст в браузере. Компьютер решает и задачи посложнее: подсказывает диагнозы, ищет закономерности в больших массивах разрозненных данных, обнаруживает пожары.
Каждое из этих действий не укладывается в рамки алгоритмов, которые пишут для обычных программ. Здесь нужно подключать самообучение и творчество — то, что раньше считалось прерогативой человека.
Сначала нужно разобраться в разработке. Ей можно научиться на курсе Skypro «Python-разработчик». Вы сможете работать с кодом, базами данных, системой контроля версий Git. Это хороший фундамент, чтобы потом перейти в работу с искусственным интеллектом.
Получается, искусственный интеллект — это наука, которая учит машины решать задачи так, как их решил бы человек.
История развития ИИ: две «зимы» и два бума
Автором термина «искусственный интеллект» считают Джона Маккарти. В 1956 году он организовал первую конференцию по созданию машины, которая могла бы рассуждать как человек. Это событие принято считать зарождением машинного интеллекта.
В 70-х годах интерес к новой отрасли упал: ученые полагали, что компьютерный мозг переоценен. Это десятилетие называют «зимой ИИ».
Новое дыхание сфере подарила Япония. В 1981 году страна инвестировала 850 миллионов долларов в проект «Компьютер пятого поколения». Программисты планировали научить машину общаться, переводить тексты на разные языки и распознавать изображения. Увы, планы не сбылись. Началась вторая «зима ИИ».
Возрождение технологии пришлось на конец 90-х. Тогда ученым удалось объединить потенциал нейросетей и вычислительные мощности компьютеров. В 1997 году произошло то, чего ждали почти полвека: машина впервые обыграла человека в шахматы.
В 2000-х выросла популярность интернета, появились соцсети. Информации стало столько, что ее было невозможно обработать старыми методами. Случился новый бум машинного обучения.
Основные виды ИИ
Искусственный интеллект принято делить на три группы: слабый, сильный и суперсильный.
⚡ Слабый. Так называют ИИ, который решает конкретную задачу в одной области. Например, нейросеть Midjourney создает изображения на основе описаний. Больше она не умеет ничего. Такие алгоритмы используют в бизнесе, медицине, финансовой сфере, культуре.
⚡ Сильный. Это роботы, которые подражают человеку: учатся, принимают решения. Больше всего под это описание подходят голосовые помощники. Они распознают речь, поддерживают простую беседу и отвечают на вопросы. Но всё еще не могут решать задачи, которые не предусмотрели разработчики.
Научитесь создавать сервисы на одном из самых популярных языков программирования — Python. Это реально, даже если нет технического бэкграунда и опыта в IT: на курсе от Skypro обучают с нуля. Создадите и положите в портфолио социальную сеть, игру, программу по подбору фильмов и другие проекты. Найдем где применить навыки: после обучения гарантированно устраиваем на работу.
⚡ Суперсильный. Такое собирательное название ученые придумали для компьютеров, которые способны осознать себя. В теории эти машины смогут самостоятельно мыслить и чувствовать. Правда, таких примеров пока нет.
Как учится ИИ
Чтобы искусственный интеллект развивался, ему надо учиться. В школу компьютеры не ходят, но получают знания с помощью машинного обучения.
📌 Пример: нужно научить программу распознавать рукописный текст. Для этого ей показывают кусочки разных надписей. Чем больше образцов текста и оценок, тем быстрее алгоритмы научатся справляться с разными почерками. Возможно, даже смогут читать почерк врачей.
Для сложных задач ученые используют так называемое глубокое обучение. Это подвид машинного обучения, который работает так:
- В программу загружают массив данных и указывают, что надо получить.
- Программа анализирует информацию, ищет знакомые элементы, сравнивает их с тем, что надо получить, и сама находит способ, как это сделать.
- Пользователь получает данные.
Учитесь работать с массивами данных на курсе «Анализ данных». С помощью опытных преподавателей и наставников сможете прогнозировать, автоматизировать обработку информации, переводить цифры на язык пользователей.
При этом человек не вмешивается в самую сложную часть работы — анализ данных и поиск решения. Если бы программистам пришлось создавать для этого алгоритм, он получился бы слишком громоздким и сложным. Программа ищет решение сама.
📌 Пример: представьте, что вы показываете ребенку картинки с собаками. Когда на прогулке вы встречаете таксу, малыш понимает: это собака, а не кошка или заяц. И доберман тоже собака. И спаниель. Это всё разные породы, с разной формой ушей, длиной лап и шерсти. Но по каким-то признакам мозг улавливает «собачность». Так и с ИИ.
Так работают искусственные нейронные сети (ИНС) — частный случай глубокого обучения. Они получают и анализируют информацию, обучаются на основе заданной базы, выдают конкретный результат. К примеру, нейросеть MusicLM «прослушала» 280 000 часов музыки разных жанров и направлений и теперь может генерировать новые мелодии по текстовому описанию.
Применение ИИ в современной жизни
С искусственным интеллектом сталкивался любой человек, пользующийся интернетом. Робот, который звонит и предлагает послушать информацию о новой кредитке. Телефонный секретарь, который бесит мошенников. Лента в соцсетях, которая подкидывает интересные видео. Всё это — ИИ.
Но эту технологию используют в разных сферах жизни.
Нейросети помогают решать проблемы экологии. Например, с их помощью ученые из UT Austin подобрали фермент, который разлагает пластик.
Алгоритмы выявляют отклонения на рентгеновских снимках, анализируют данные КТ и МРТ. Это ускоряет диагностику многих заболеваний, в том числе онкологии. Самый известный виртуальный диагност — IBM Watson.
Программы водят автомобили. Программа сопоставляет данные датчиков и информацию из своей базы, чтобы выбрать оптимальную скорость и траекторию автомобиля. Такой технологией пользуется Tesla.
«Умные» машины заботятся о безопасности. Например, банковские программы вычисляют подозрительные операции и блокируют карты. А другой софт замечает лесные пожары и оповещает спасателей.
Компьютеры становятся репетиторами. Такую образовательную платформу создало министерство обороны США. Она подстраивает лекции под способности каждого студента, чтобы занятия принесли максимум пользы.
Применение ИИ в современной жизни
С искусственным интеллектом сталкивался любой человек, пользующийся интернетом. Робот, который звонит и предлагает послушать информацию о новой кредитке. Телефонный секретарь, который бесит мошенников. Лента в соцсетях, которая подкидывает интересные видео. Всё это — ИИ.
Но эту технологию используют в разных сферах жизни.
Нейросети помогают решать проблемы экологии. Например, с их помощью ученые из UT Austin подобрали фермент, который разлагает пластик.
Алгоритмы выявляют отклонения на рентгеновских снимках, анализируют данные КТ и МРТ. Это ускоряет диагностику многих заболеваний, в том числе онкологии. Самый известный виртуальный диагност — IBM Watson.
Программы водят автомобили.Программа сопоставляет данные датчиков и информацию из своей базы, чтобы выбрать оптимальную скорость и траекторию автомобиля. Такой технологией пользуется Tesla.
«Умные» машины заботятся о безопасности.Например, банковские программы вычисляют подозрительные операции и блокируют карты. А другой софт замечает лесные пожары и оповещает спасателей.
Компьютеры становятся репетиторами.Такую образовательную платформу создало министерство обороны США. Она подстраивает лекции под способности каждого студента, чтобы занятия принесли максимум пользы.
Программы распознают лица и отпечатки пальцев. В Китае не обязательно доставать карту, чтобы заплатить за товар. Достаточно посмотреть на валидатор. Специальный датчик считает черты лица, сверится с базой, и банк спишет деньги с карты человека.
Дроны под управлением ИИ доставляют грузы. Эту идею с 2013 года развивает Amazon. В некоторых странах Африки дроны доставляют воду, еду и лекарства.
Чат-боты пишут тексты и код. ChatGPT пишет стихи, сценарии, посты для соцсетей. Может создать код, найти баги и отладить процесс. В Китае необязательно доставать карту, чтобы заплатить за товар. Достаточно посмотреть на валидатор. Специальный датчик считает черты лица, сверится с базой, и банк спишет деньги с карты человека.
Дроны под управлением ИИ доставляют грузы. Эту идею с 2013 года развивает Amazon. В некоторых странах Африки дроны доставляют воду, еду и лекарства.
Чат-боты пишут тексты и код. ChatGPT пишет стихи, сценарии, посты для соцсетей. Может создать код, найти баги и отладить процесс.
Риски и проблемы
Сильный и суперсильный ИИ всё еще остаются чем-то из области фантастики. Пока нет речи о пресловутом восстании машин, но без проблем не обходится.
📎 Ресурсоемкость. Чтобы создать и обучить алгоритм, нужна команда разработчиков, большие массивы данных и вычислительные мощности, большие денежные вложения. Затраты на их содержание исчисляются миллионами долларов. Такие расходы под силу только крупным корпорациям.
📎 Неточность. Для машинного обучения нужно много данных. Пробелы в них влияют на конечный результат: программа может ошибиться.
В 2020 году во время футбольного матча программа перепутала мяч и лысую голову судьи. Камера следила за перемещениями арбитра и игнорировала происходящее на поле. Разработчики объяснили, что алгоритм запутался, потому что в базе слишком мало людей без волос. Другой пример: алгоритмы определяли зеленый холм как овцу. Всё из-за того, что овец часто фотографируют именно на таком фоне.
📎 Узкая спецификация. Человек может использовать свои знания в разных сферах. Программам пока до этого далеко. Они специализируются только на конкретной задаче и не могут применить умения для другой. Нейросеть не может одновременно прогнозировать спрос на бананы и решать задачи по математике.
Перспективы развития
Исследователи Precedence Research предполагают, что к 2030 году объем рынка достигнет 1,6 триллиона долларов — в три раза больше, чем в 2023-м. Специалисты связывают такой рост с бумом интернет-технологий. Пока нет никаких предпосылок к тому, чтобы сфера начала проседать. Напротив — гиганты бизнеса вкладывают сотни миллионов в разработки приложений.
При этом восстание машин в ближайшие десять лет нам точно не грозит. Мощность искусственного «мозга» зависит от сложности нейросети. Здесь человеческий мозг пока недосягаем.
В любом случае информационные технологии — самая перспективная сфера, поэтому стоит осваивать IT-профессии прямо сейчас. Например, на курсе Skypro «Python-разработчик». После обучения у вас будет крутое портфолио и диплом установленного образца. Сможете претендовать на вакансии Python-, веб- или backend-разработчиков в крупных компаниях.
Главное о плюсах и минусах ИИ
- Искусственный интеллект помогает человеку решать сложные задачи с множеством переменных и большими массивами данных.
- Технологии используют в разных сферах — от интернет-рекламы до переработки отходов.
- Чтобы обучить алгоритмы, нужно много данных. Но иногда машина находит неверные закономерности и выдает ошибочные результаты.
- Пока разработками в сфере ИИ занимаются в основном крупные корпорации, потому что процесс требует много ресурсов. Нужны деньги, разработчики, систематизированные данные и вычислительные мощности.
- Несмотря на все сложности, на рынке каждый год появляются десятки новых приложений и нейросетей.
Добавить комментарий