Обучаемый и дорогой помощник: что такое искусственный интеллект и что он умеет

Искусственный интеллект — это технология, которая упрощает жизнь, помогает больше зарабатывать, меньше тратить и эффективнее учиться.

Компьютеры уже научились рекомендовать нам подходящие товары и фильмы, отвечать на любые вопросы и определять болезнь по результатам анализов. Всё это возможно благодаря искусственному интеллекту. Что это такое, как он работает и чем может быть полезен — рассказываем в статье.

Что такое искусственный интеллект и зачем он нужен

Искусственный интеллект (ИИ) — это область компьютерных наук. Ее цель — создавать системы, которые способны выполнять задачи, где нужен человеческий интеллект. Такие системы имитируют когнитивные функции человека — учатся, распознают образы, решают проблемы и принимают решения.
С помощью ИИ автоматизируют работу, повышают эффективность и решают сложные задачи в разных областях.

Вот с чем искусственный интеллект может помочь человеку.

• Автоматизировать рутинные процессы. ИИ экономит время и ресурсы человека. Например, чат-боты в службах поддержки заменяют операторов — они обрабатывают стандартные запросы.
• Обрабатывать большие данные. ИИ способен анализировать огромные объемы информации и находить закономерности, которые трудно обнаружить человеку. Например, в маркетинге ИИ анализирует поведение пользователей и предлагает персонализированные рекомендации.
• Улучшать точность и скорость. ИИ используют там, где нужны высокая точность и скорость принятия решений. В медицине системы на базе искусственного интеллекта помогают диагностировать заболевания — они изучают снимки и результаты анализов.
• Повышать удобство и качество жизни. ИИ внедряют в бытовую технику, транспорт, приложения и устройства. Это делает их более умными и удобными. Например, умные дома с голосовыми ассистентами управляют освещением, температурой и безопасностью.
  

  Алиса — голосовой помощник от «Яндекса». С ее помощью можно делать письменные запросы и управлять умным домом

• Развивать инновации. ИИ открывает новые возможности в науке, технике и других областях. Например, с его помощью быстрее разрабатывают новые лекарства.
• Оптимизировать производства. Роботы на производственных линиях повышают производительность и снижают затраты.

Искусственный интеллект — это будущее. Вы можете быть к нему причастным, если научитесь программированию или аналитике данных. Сделать это вы можете в Skypro. На 70% курс состоит из практики, а за время учебы вы соберете несколько работ в портфолио.

Принципы искусственного интеллекта

В основе искусственного интеллекта — набор базовых принципов, которые определяют, как системы ИИ создают, обучают и используют.

Технические принципы:

• ИИ обучают с помощью данных. Он анализирует их и выявляет закономерности. Чем больше данных и чем они качественнее, тем точнее и эффективнее система. Например, чат-бот можно обучить на основе истории взаимодействия с пользователями.
• Для обучения используют математические модели и алгоритмы — машинное обучение, нейронные сети и методы глубокого обучения. Так ИИ может, например, научиться распознавать объекты на изображениях.
• ИИ способен адаптироваться к изменениям в данных и среде и улучшать свои прогнозы и решения со временем. Например, рекомендательные системы — Netflix или YouTube — предлагают всё более релевантные фильмы и видео.
• ИИ может функционировать без постоянного вмешательства человека — принимать решения на основе данных и заданных правил. Например, автономные автомобили самостоятельно определяют маршрут и избегают препятствий.

Этические принципы:

• Системы ИИ должны быть понятны для пользователей. Алгоритмы и решения должны быть доступными для проверки. Например, банковская система должна объяснить, почему клиенту отказано в кредите.
• ИИ должен работать корректно и безопасно — важно исключить риски для людей и общества. Например, системы в медицине должны точно диагностировать заболевания без риска ошибочных результатов.
• Данные пользователей должны быть защищены от несанкционированного доступа и использования. Так, чат-боты не должны хранить конфиденциальные данные пользователей.
• ИИ должен быть справедливым и непредвзятым в своих решениях. Например, рекрутинговая система не должна дискриминировать кандидатов по полу или возрасту.

Практические принципы:

• ИИ должен решать конкретные задачи и приносить практическую пользу.
• Системы ИИ должны уметь обрабатывать большие объемы данных и работать в масштабах крупной компании или отрасли.
• ИИ должен эффективно работать с другими системами и платформами — IoT, облачными технологиями и Big Data.

Принципы для общества и экономики:

• ИИ должен помогать развивать новые отрасли и создавать рабочие места, а не только замещать человеческий труд.
• ИИ не должен причинять вреда людям или окружающей среде.
• Технологии ИИ должны быть доступны для широкого круга пользователей, а не только для избранных компаний или стран.

История развития искусственного интеллекта: две «зимы» и три бума

История ИИ прошла через периоды резкого подъема и кризисов. Эти этапы связаны с успехами, неудачами и ожиданиями, которые возлагали на технологию.

• Первый бум: 1950–1960-е годы. Это начальный подъем интереса к искусственному интеллекту. В 1956 году на конференции в Дартмуте Джон Маккарти ввел термин «искусственный интеллект». Тогда же создали первые программы для решения задач, например программу для игры в шашки. Ученые верили, что компьютеры скоро начнут мыслить, как люди. В эти года разработали язык программирования для искусственного интеллекта LISP и провели первые эксперименты с нейронными сетями и машинным переводом. Но к 1970-м годам стало понятно, что технологии того времени не позволяют реализовать амбициозные цели.
• 1970-е годы. В этот период ученые разочаровались в ИИ, и на его развитие стали выделять меньше денег. ИИ не мог справляться с реальными задачами, а у компьютеров были ограниченные вычислительные мощности.
• Второй бум: 1980-е годы. Интерес к искусственному интеллекту возродился, потому что появились экспертные системы — программы, которые могли имитировать мышление специалистов в узкой области. Тогда ИИ начали использовать в промышленности, медицине, финансах. Бизнес инвестировал в технологии. Но экспертные системы оказались дорогими в создании и сопровождении, а их эффективность была ограниченной. Поэтому наступила новая «зима».
• Конец 1980-х — 1990-е годы. Из-за больших затрат на разработку и поддержку и низкой гибкости экспертных систем, в разработку стали меньше инвестировать, не было новых научных статей по теме.
• Третий бум: 2000-е годы — настоящее время. Искусственный интеллект возродился благодаря новым технологиям. Случился прорыв в области машинного обучения и глубоких нейронных сетей. Вычислительные мощности начали расти, развивались облачные технологии. Появились большие данные, на основе которых теперь обучают ИИ. Появились глубокое обучение, компьютерное зрение, голосовые ассистенты, автономные автомобили, системы рекомендаций, персонализированные алгоритмы.

Основные виды ИИ

Есть несколько видов искусственного интеллекта — они отличаются друг от друга возможностями, способом обучения и решения задач.

Как обучается искусственный интеллект

Обучение ИИ — это процесс, где алгоритмы анализируют данные, выявляют закономерности и создают модели, которые умеют принимать решения, прогнозировать результаты или выполнять задачи. Обучение ИИ можно разделить на несколько подходов, каждый из которых используют для определенных целей.

Обучение с учителем (Supervised Learning). В этом методе используют размеченные данные, где каждый входной пример соответствует ожидаемому ответу. То есть:

1. Искусственному интеллекту показывают данные. Например, изображения кошек и собак. При этом каждая картинка подписана.
2. Модель анализирует данные и учится различать объекты.
3. После обучения модель может классифицировать новые изображения.

Так можно научить модель распознавать изображения, прогнозировать цены на рынке и диагностировать заболевания.

Обучение без учителя (Unsupervised Learning). В этом методе у данных нет меток, и алгоритм пытается самостоятельно находить скрытые структуры или паттерны в данных. ИИ анализирует данные и группирует их по схожим признакам. Например, модель может разделить клиентов по схожему поведению, не зная заранее их категорий. Такую модель можно использовать, чтобы сегментировать клиентов в маркетинге, анализировать пользовательское поведение, обнаруживать мошенничество.

Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning). В основе метода — система «награда — штраф». Модель взаимодействует с окружением, принимает решения и получает обратную связь — награду за правильное действие или штраф за ошибку. То есть модель обучается через пробы и ошибки. Такой искусственный интеллект используют в автономных роботах, для управления трафиков и в некоторых играх, например AlphaGo.

Обучение с частичным наблюдением (Semi-Supervised Learning). Это смешанный подход, где часть данных размечена, а часть нет. Алгоритм использует размеченные данные для обучения, а неразмеченные — для улучшения модели. Такой искусственный интеллект используют для распознавания изображений, когда разметка всех данных слишком затратна, или для анализа текста, когда размеченные данные ограничены.

Python — самый популярный язык для разработки искусственного интеллекта. Освойте его за 12 месяцев в Skypro. Вы научитесь программировать, пользоваться популярными библиотеками, проводить A/B-тесты. На курсе много практики.

Вот основные шаги в обучении ИИ:

1. Сбор данных. Нужны качественные данные, например изображения, тексты, числовые наборы, чтобы обучить модель.
2. Предобработка данных. Данные очищают от ошибок, дубликатов и нормализуют для корректной работы алгоритма.
3. Выбор алгоритма. В зависимости от задачи выбирают подходящий метод обучения. Например, нейронные сети, деревья решений, кластеризация.
4. Обучение модели. Алгоритм анализирует данные, подбирает оптимальные параметры для выполнения задачи.
5. Тестирование. Модель проверяют на новых данных, чтобы оценить ее точность и производительность.
6. Оптимизация. Вносят улучшения, если модель не достигает нужной точности.
7. Применение. После успешного обучения модель используют для прогнозов, анализа или автоматизации задач.

Известные системы искусственного интеллекта

Системы искусственного интеллекта охватывают широкий спектр задач: от обработки текста и изображений до управления автономными транспортными средствами.

Вот самые известные и распространенные системы ИИ.

Голосовые ассистенты. Эти системы используют технологии обработки естественного языка (NLP) и распознавания речи. Например, это «Алиса» от «Яндекса». Она помогает с повседневными задачами — от напоминаний до поиска информации.

Системы компьютерного зрения. С их помощью распознают и анализируют изображения и видео. Например:

• Tesla Autopilot. Система компьютерного зрения для автономного вождения. Она распознает дорожные знаки, пешеходов и препятствия.
• Face ID (Apple). Технология распознавания лиц, которая упрощает разблокировку устройств и авторизацию.

Системы рекомендаций. Они предоставляют персонализированный контент.

• Netflix. Рекомендует фильмы и сериалы на основе предпочтений пользователя.
• Spotify. Создает плейлисты и предлагает музыку с учетом вкусов и поведения пользователей.
• Wildberries. Рекомендации товаров на основе покупок и истории просмотров.

Spotify собирает плейлисты на основе интересов пользователей

Чат-боты и NLP. Их используют для общения и автоматизации. Например:

• ChatGPT. Он умеет поддерживать диалоги, писать тексты и помогать с заданиями.
• Jasper.ai. С его помощью пишут тексты, маркетинговые материалы и сценарии.
• Replika. Виртуальный друг для общения и эмоциональной поддержки.

ChatGPT помогает решать задачи, которые связаны с текстом, таблицами, кодом, изображениями

Автономные системы. Системы, которые могут работать без вмешательства человека. Например:

• Waymo. Автономные автомобили от Google.
• Boston Dynamics. Роботы Spot и Atlas умеют выполнять сложные физические задачи.

Медицинские ИИ. Их используют для диагностики, анализа данных пациентов и исследований. Например:

• IBM Watson Health. Может анализировать медицинские данные — помогает врачам ставить диагнозы.
• Aidoc. Автоматически интерпретирует медицинские изображения, например рентгеновские снимки.

Генеративные системы. Генерируют текст, изображения, видео или музыку. Например:

• DALL·E. Создает изображения на основе текстовых описаний.
• Stable Diffusion. Модель генерирует изображения высокого качества.
• MuseNet. Генерирует музыку в разных стилях и жанрах.

В Stable Diffusion можно генерировать изображения по описанию

Корпоративные системы ИИ. С их помощью автоматизируют бизнес-процессы. Например:

• Salesforce Einstein. Анализирует данные CRM — так проще оптимизировать продажи и маркетинг.
• SAP Leonardo. Анализирует данные и составляет прогнозы для бизнеса.

Применение ИИ в современной жизни

Искусственный интеллект активно внедряют в разные сферы — он упрощает повседневные задачи, повышает эффективность и открывает новые возможности.

Вот ключевые области применения ИИ в современном мире.

• Домашние устройства и умный дом. ИИ делает повседневную жизнь комфортнее и эффективнее. Голосовые помощники помогают управлять гаджетами, составлять расписания и находить информацию. С системой умного дома можно без лишних движений настроить освещение и управлять климатом и безопасностью. Роботы-пылесосы умеют рассчитывать оптимальный маршрут уборки.
• Здравоохранение. С ИИ проще диагностировать болезни, лечить пациентов и управлять медицинскими данными. ИИ помогает определить заболевание по изображениям или анализам. С ним быстрее находить и создавать новые препараты. Чат-боты и виртуальные ассистенты консультируют пациентов и напоминают о приеме лекарств.
• Транспорт. ИИ используют, чтобы улучшить транспорт и повысить безопасность. Tesla и Waymo разрабатывают системы, которые способны управлять автомобилем без водителя. Google Maps и Waze используют ИИ для расчета наилучшего маршрута. А еще искусственный интеллект помогает минимизировать пробки в городе.
• Розничная торговля и электронная коммерция. ИИ улучшает опыт покупателя и оптимизирует процессы. «Яндекс.Музыка», Ozon, Netflix, Spotify предлагают товары, фильмы или музыку на основе предпочтений пользователей. Автоматические консультанты отвечают на вопросы клиентов в интернет-магазинах.
• Образование. ИИ помогает составлять индивидуальные планы обучения. Платформы, например Khan Academy или Duolingo, подстраиваются под уровень знаний пользователя. Образовательные системы автоматически проверяют тесты и задания — так они освобождают преподавателей от рутинной работы.
• Финансы. Системы ИИ могут выявлять мошеннические операции в банках и онлайн-платежах, прогнозировать рыночные тренды. Банки анализируют финансовые привычки клиентов и на их основе предлагают услуги.
• Промышленность. ИИ повышает производительность и снижает затраты. Роботы с искусственным интеллектом работают на сборочных линиях. На заводах используют системы распознавания дефектов на основе компьютерного зрения.
• Правоохранительная деятельность. ИИ помогает идентифицировать подозреваемых или искать пропавших людей с помощью системы распознавания лиц. Так предотвращают преступления и выявляют подозрительные действия.
• Маркетинг. ИИ помогает лучше понять клиентов и повысить эффективность рекламы. Он анализирует поведение пользователей в интернете и так показывает релевантные объявления. Чат-боты общаются с клиентами и обрабатывают запросы.

Риски и проблемы искусственного интеллекта

Несмотря на свои огромные преимущества и пользу, есть риски, о которых должны помнить разработчики, пользователи и регулирующие органы.

• Этические проблемы. ИИ может демонстрировать предвзятость и дискриминацию, потому что обучается на данных, которые уже содержат такие недостатки. Например, рекрутинговые системы могут исключать кандидатов на основе какого-то факта, о котором пользователь может не знать.
• Угрозы безопасности. ИИ могут использовать для кибератак, автоматизировать с их помощью фишинговые кампании и создавать deepfake-контент. Ошибки в работе систем также могут приводить к большим проблемам — например, сбой автопилота может стать причиной аварии.
• Проблемы конфиденциальности. ИИ часто обрабатывает большие объемы персональных данных, при этом не запрашивает согласие пользователей. Технологию распознавания лиц могут использовать для массовой слежки — это вызывает вопросы о праве на частную жизнь.
• Экономические проблемы. ИИ может оставить без работы людей. В группе риска находятся рутинные или низкоквалифицированные профессии. При этом компании, у которых есть доступ к ИИ, получают конкурентные преимущества. Это усиливает экономическое неравенство.

Перспективы развития

В McKinsey провели большое исследование о потенциале генеративного интеллекта. Там считают, что его внедрение может ежегодно приносить мировой экономике от $2,6 до $4,4 трлн. Основные области, где генеративный ИИ получится использовать эффективнее всего: клиентские операции, маркетинг и продажи, разработка программного обеспечения и научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы.

В другом исследовании 65% опрошенных рассказали, что в их компаниях используют искусственный интеллект для решения хотя бы одного типа задач. Больше всего его используют в маркетинге, продажах и IT.

Развитие слабого искусственного интеллекта

Слабый искусственный интеллект, или узкий ИИ, — это технологии, которые решают ограниченные, узкоспециализированные задачи. Их внедряют в повседневную жизнь и бизнес, так как они могут обрабатывать огромные объемы данных и находить в них закономерности. Примеры таких систем: голосовые ассистенты, системы рекомендаций, чат-боты для клиентской поддержки и алгоритмы распознавания лиц.

Основной драйвер развития слабого ИИ — прогресс в области машинного обучения и работы с большими данными. Вычислительные мощности растут, алгоритмы совершенствуются, а стоимость хранения данных снижается. Поэтому слабый ИИ проще внедрить в разные отрасли: здравоохранение, финансы, транспорт и розничную торговлю.

Но у слабого ИИ есть ряд ограничений. У него нет самосознания или способности обучаться за пределами заданного контекста. Например, система, которая обучена для распознавания изображений, не сможет анализировать текстовые данные без дополнительных доработок. Поэтому технология очень эффективно работает в своей области, но не справляется с задачами, для которых нужен универсальный подход.

В дальнейшем слабый ИИ продолжат внедрять в повседневные процессы. Он может стать еще более автономным — это снизит издержки и повысит эффективность в бизнесе.

Развитие сильного искусственного интеллекта

Сильный искусственный интеллект, или общий ИИ, — это гипотетическая система, у которой есть когнитивные способности, как у человека. Такой ИИ сможет понимать контекст, учиться на новом опыте, решать задачи без предварительной настройки и адаптироваться к изменениям. В отличие от слабого ИИ, сильный ИИ сможет выполнять широкий спектр задач — в том числе творческие, задания на логику и интуицию.

Сейчас сильный ИИ находится на этапе теоретических исследований. Ученые пытаются создать алгоритмы, которые смогут эмулировать главные аспекты человеческого сознания — память, самосознание и понимание причинно-следственных связей. Одно из направлений — разработка когнитивных архитектур, которые пытаются моделировать процессы мышления. Примеры таких исследований — OpenAI и DeepMind. Их разрабатывают системы, которые приближаются к универсальным способностям.

Создать сильный ИИ сложно, потому что неизвестны природа сознания и мышления. Еще сильный ИИ вызывает этические вопросы:

• Кто будет контролировать такие технологии?
• Как запретить их использование во вред человечеству?
• Какую роль должен играть человек в управлении такими системами?

Но выгоды сильного ИИ огромны. Такие системы смогут полностью автоматизировать сложные процессы, ускорить научные открытия, найти решения глобальных проблем — изменение климата или лечение редких заболеваний.

Самое важное об искусственном интеллекте

• Искусственный интеллект — система, которая может выполнять задачи, где нужен человеческий интеллект. Он умеет учиться, распознавать образы, принимать решения.
• С помощью искусственного интеллекта автоматизируют рутину, ускоряют работу, повышают качество жизни, оптимизируют производства, развивают инновации.
• Искусственный интеллект начали создавать еще в середине двадцатого века. Но из-за слабых вычислительных мощностей и дороговизны разработку постоянно откладывали. Его активное развитие началось только в 2000-х годах.
• ИИ может обучаться несколькими способами: с учителем, без учителя, с подкреплением, с частичным наблюдением.
• Голосовые ассистенты, системы рекомендаций, чат-боты, автономные и генеративные системы — это всё виды искусственного интеллекта.
• Несмотря на пользу, ИИ — это риски безопасности, проблемы с конфиденциальностью и этикой.