Виды ии: Виды искусственного интеллекта

Виды искусственного интеллекта

Искусственный интеллект

Искусственный интеллект уже довольно давно многими людьми воспринимается как свершившийся факт. Сегодня под этим термином понимают несколько направлений:

• Обучение с помощью электронных вычислительных машин.
• Компьютерные сети на основе нейронов.
• Речевой искусственный интеллект (синтез и распознавание языков (речи).
• Творческие процессы с применением компьютеров.

Но с другой стороны ещё бытует мнение, что, даже учитывая последние успехи в сфере информационных технологий, появление настоящих интеллектуальных компьютеров ещё только ожидается. Когда же они реально войдут в нашу повседневную жизнь? Последние отчёты, например, американских специалистов для Белого дома о перспективах информационных технологий, пронизаны большой долей скепсиса. Там сказано, что в последующие двадцать лет не стоит ожидать появления искусственных интеллектуальных систем, сравнимых по интеллектуалу с человеком. Однако, уже в самом недалёком будущем машины превзойдут людей при разрешении отдельных конкретных проблем. Сегодняшние системы искусственного интеллекта могут перерабатывать очень большие информационные объёмы и имеют огромную скорость вычислений, но модуля человеческой разумности у них пока нет. Учёным предстоит выполнить нечто большее, чем даже сделать машину, способную самообучаться. Нужно стереть грани, определяющие четыре разных вида искусственного интеллекта, а с ними и грани, отделяющие машины от людей и наоборот. При этом нельзя забывать и о проблемах безопасности.

Готовые работы на аналогичную тему

Виды искусственного интеллекта

Можно выделить следующие основные виды искусственного интеллекта

Вид реактивный или реагирующий. На сегодня это основополагающий вид искусственного интеллекта. Этот тип реагирует на сию секундную ситуационную обстановку. Он не обладает информационными данными за рамками данной ситуации. У него нет памяти событий прошлого, чтобы, опираясь на него сформировать новое решение. То есть он проектируется для решения одной конкретной задачи.

Хорошим примером такого вида искусственного интеллекта может служить шахматная электронная вычислительная машина фирмы IBM Deep Blue, которая с большим преимуществом обыграла чемпиона мира по шахматам, гроссмейстера Гарри Каспарова ещё в конце девяностых годов прошлого века. Она способна различать шахматные фигуры и знает, как можно ходить каждой фигурой, правила игры в шахматы, может сделать вероятный прогноз очередного хода соперника, а также подобрать наилучший свой ответный ход из всех допустимых вариантов. Но у неё нет памяти о событиях, произошедших ранее. Кроме, конечно, правила троекратного повторения хода, что по меркам шахмат является ничьей. То есть фактически программа не учитывает все предыдущие действия, а только выполняет анализ текущего положения фигур на доске и подбирает самый оптимальный очередной ход.

Замечание 1

Такие системы искусственного интеллекта не способны работать в интерактивном режиме, они действуют в одной и той же ситуации всегда однообразно.

Искусственный интеллект с ограничением по памяти. Это следующий уровень искусственного интеллекта. Он запоминает некоторое количество данных из прошлого, и они могут влиять на анализ текущей ситуации. Автопилот автомобиля может служить примером этого вида искусственного интеллекта. К примеру, он отслеживает скоростные характеристики и направление движения соседних авто. Эти процедуры невозможно сделать одномоментно, для их реализации требуется определить необходимые объекты и отслеживать изменение параметров их перемещения в течение некоторого промежутка времени. Результаты наблюдений суммируются с заданными программой образами внешней среды, в которые уже заложены полосы движения, сигналы светофоров и тому подобные основные параметры, типа поворота дорожного полотна. Они используются, чтобы принять решение о моменте смены полосы движения без помех для других участников дорожного движения. Но эти незначительные информационные фрагменты из прошлого опыта не постоянны. Они не сохраняются как эпизоды опыта вождения автомобиля в базу данных, которая была бы способна собрать навыки шофёра, работающего водителем многие года.

Искусственный интеллект с теоретическими основами разума. Он способен воспринимать эмоциональные чувства и ход мыслей людей при совершении тех или иных поступков. Помимо этого, он улавливает мотивы поведения, предполагаемые намерения и даже может проявить социальную общность с человеком.

Конечно, такого типа искусственного интеллекта в реальности ещё нет, но его примеры приведены в фильме «Звёздные войны». Можно было бы на этом закончить и определить данный тип основным различием между машинными интеллектами настоящего и будущего. Но возможно и конкретно предположить, какой тип понятий сформируют машины. В будущем, машины станут совершеннее и получат способность сформировать не только образ внешней среды (окружающего мира), но и образы других живых и не живых существ. В психологической науке по этому поводу есть термин «теория разума», то есть нужно понимать, что человеческие существа, животные и предметы в окружающем мире имеют эмоциональные чувства и мысли, влияющие на их манеру поведения и предпринимаемые действия. Если не принимать во внимание (или не понимать) мотивы и намерения других людей, не учитывать знания о структуре внешней среды, действовать и работать людям друг с другом крайне трудно, а часто просто невозможно.

Искусственный интеллект, обладающий самосознанием. Это последний этап прогресса искусственного интеллекта, когда система сама может сформировать понятие о самой себе. В итоге, учёные, которые занимаются проблемами искусственного интеллекта, смогут не только понять строение и работу сознания, но также спроектировать и сделать машины, имеющие его. Особи, имеющие сознание, понимают себя, разбираются в своём текущем состоянии, и смогут предугадывать эмоции и чувства другого человека.

Всё, что вам нужно знать об ИИ — за несколько минут / Хабр

Приветствую читателей Хабра. Вашему вниманию предлагается перевод статьи «Everything you need to know about AI — in under 8 minutes.». Содержание направлено на людей, не знакомых со сферой ИИ и желающих получить о ней общее представление, чтобы затем, возможно, углубиться в какую-либо конкретную его отрасль.

Знать понемногу обо всё иногда (по крайней мере, для новичков, пытающихся сориентироваться в популярных технических направлениях) бывает полезнее, чем знать много о чём-то одном.

Многие люди думают, что немного знакомы с ИИ. Но эта область настолько молода и растёт так быстро, что прорывы совершаются чуть ли не каждый день. В этой научной области предстоит открыть настолько многое, что специалисты из других областей могут быстро влиться в исследования ИИ и достичь значимых результатов.

Эта статья — как раз для них. Я поставил себе целью создать короткий справочный материал, который позволит технически образованным людям быстро разобраться с терминологией и средствами, используемыми для разработки ИИ. Я надеюсь, что этот материал окажется полезным большинству интересующихся ИИ людей, не являющихся специалистами в этой области.

Введение

Искусственный интеллект (ИИ), машинное обучение и нейронные сети — термины, используемые для описания мощных технологий, базирующихся на машинном обучении, способных решить множество задач из реального мира.

В то время, как размышление, принятие решений и т.п. сравнительно со способностями человеческого мозга у машин далеки от идеала (не идеальны они, разумеется, и у людей), в недавнее время было сделано несколько важных открытий в области технологий ИИ и связанных с ними алгоритмов. Важную роль играет увеличивающееся количество доступных для обучения ИИ больших выборок разнообразных данных.

Область ИИ пересекается со многими другими областями, включая математику, статистику, теорию вероятностей, физику, обработку сигналов, машинное обучение, компьютерное зрение, психологию, лингвистику и науку о мозге. Вопросы, связанные с социальной ответственностью и этикой создания ИИ притягивают интересующихся людей, занимающихся философией.

Мотивация развития технологий ИИ состоит в том, что задачи, зависящие от множества переменных факторов, требуют очень сложных решений, которые трудны к пониманию и сложно алгоритмизируются вручную.

Растут надежды корпораций, исследователей и обычных людей на машинное обучение для получения решений задач, не требующих от человека описания конкретных алгоритмов. Много внимания уделяется подходу «чёрного ящика». Программирование алгоритмов, используемых для моделирования и решения задач, связанных с большими объёмами данных, занимает у разработчиков очень много времени. Даже когда нам удаётся написать код, обрабатывающий большое количество разнообразных данных, он зачастую получается очень громоздким, трудноподдерживаемым и тяжело тестируемым (из-за необходимости даже для тестов использовать большое количество данных).

Современные технологии машинного обучения и ИИ вкупе с правильно подобранными и подготовленными «тренировочными» данными для систем могут позволить нам научить компьютеры «программировать» за нас.

Обзор

Интеллект — способность воспринимать информацию и сохранять её в качестве знания для построения адаптивного поведения в среде или контексте

Это определение интеллекта из (англоязычной) Википедии может быть применено как к органическому мозгу, так и к машине. Наличие интеллекта не предполагает наличие сознания. Это — распространённое заблуждение, принесённое в мир писателями научной фантастики.

Попробуйте поискать в интернете примеры ИИ — и вы наверняка получите хотя бы одну ссылку на IBM Watson, использующий алгоритм машинного обучения, ставший знаменитым после победы на телевикторине под названием «Jeopardy» в 2011 г. С тех пор алгоритм претерпел некоторые изменения и был использован в качестве шаблона для множества различных коммерческих приложений. Apple, Amazon и Google активно работают над созданием аналогичных систем в наших домах и карманах.

Обработка естественного языка и распознавание речи стали первыми примерами коммерческого использования машинного обучения. Вслед за ними появились задачи другие задачи автоматизации распознавания (текст, аудио, изображения, видео, лица и т.д.). Круг приложений этих технологий постоянно растёт и включает в себя беспилотные средства передвижения, медицинскую диагностику, компьютерные игры, поисковые движки, спам-фильтры, борьбу с преступностью, маркетинг, управление роботами, компьютерное зрение, перевозки, распознавание музыки и многое другое.

ИИ настолько плотно вошёл в современные используемые нами технологии, что многие даже не думают о нём как об «ИИ», то есть, не отделяют его от обычных компьютерных технологий. Спросите любого прохожего, есть ли искусственный интеллект в его смартфоне, и он, вероятно, ответит: «Нет». Но алгоритмы ИИ находятся повсюду: от предугадывания введённого текста до автоматического фокуса камеры. Многие считают, что ИИ должен появиться в будущем. Но он появился некоторое время назад и уже находится здесь.

Термин «ИИ» является довольно обобщённым. В фокусе большинства исследований сейчас находится более узкое поле нейронных сетей и глубокого обучения.

Как работает наш мозг

Человеческий мозг представляет собой сложный углеродный компьютер, выполняющий, по приблизительным оценкам, миллиард миллиардов операций в секунду (1000 петафлопс), потребляющий при этом 20 Ватт энергии. Китайский суперкомпьютер под названием «Tianhe-2» (самый быстрый в мире на момент написания статьи) выполняет 33860 триллионов операций в секунду (33.86 петафлопс) и потребляющий при этом 17600000 Ватт (17.6 Мегаватт). Нам предстоит проделать определённое количество работы перед тем, как наши кремниевые компьютеры смогут сравниться со сформировавшимися в результате эволюции углеродными.

Точное описание механизма, применяемого нашим мозгом для того, чтобы «думать» является предметом дискуссий и дальнейших исследований (лично мне нравится теория о том, что работа мозга связана с квантовыми эффектами, но это — тема для отдельной статьи). Однако, механизм работы частей мозга обычно моделируется с помощью концепции нейронов и нейронных сетей. Предполагается, что мозг содержит примерно 100 миллиардов нейронов.

Нейроны взаимодействуют друг с другом с помощью специальных каналов, позволяющих им обмениваться информацией. Сигналы отдельных нейронов взвешиваются и комбинируются друг с другом перед тем, как активировать другие нейроны. Эта обработка передаваемых сообщений, комбинирование и активация других нейронов повторяется в различных слоях мозга. Учитывая то, что в нашем мозгу находится 100 миллиардов нейронов, совокупность взвешенных комбинаций этих сигналов устроена довольно сложно. И это ещё мягко сказано.

Но на этом всё не заканчивается. Каждый нейрон применяет функцию, или преобразование, к взвешенным входным сигналам перед тем, как проверить, достигнут ли порог его активации. Преобразование входного сигнала может быть линейным или нелинейным.

Изначально входные сигналы приходят из разнообразных источников: наших органов чувств, средств внутреннего отслеживания функционирования организма (уровня кислорода в крови, содержимого желудка и т.д.) и других. Один нейрон может получать сотни тысяч входных сигналов перед принятием решения о том, как следует реагировать.

Мышление (или обработка информации) и полученные в результате его инструкции, передаваемые нашим мышцам и другим органам являются результатом преобразования и передачи входных сигналов между нейронами из различных слоёв нейронной сети. Но нейронные сети в мозгу могут меняться и обновляться, включая изменения алгоритма взвешивания сигналов, передаваемых между нейронами. Это связано с обучением и накоплением опыта.

Эта модель человеческого мозга использовалась в качестве шаблона для воспроизведения возможностей мозга в компьютерной симуляции — искуственной нейронной сети.

Искусственные Нейронные Сети (ИНС)

Искусственные Нейронные Сети — это математические модели, созданные по аналогии с биологическими нейронными сетями. ИНС способны моделировать и обрабатывать нелинейные отношения между входными и выходными сигналами. Адаптивное взвешивание сигналов между искусственными нейронами достигается благодаря обучающемуся алгоритму, считывающему наблюдаемые данные и пытающемуся улучшить результаты их обработки.

Для улучшения работы ИНС применяются различные техники оптимизации. Оптимизация считается успешной, если ИНС может решать поставленную задачу за время, не превышающее установленные рамки (временные рамки, разумеется, варьируются от задачи к задаче).

ИНС моделируется с использованием нескольких слоёв нейронов. Структура этих слоёв называется архитектурой модели. Нейроны представляют собой отдельные вычислительные единицы, способные получать входные данные и применять к ним некоторую математическую функцию для определения того, стоит ли передавать эти данные дальше.

В простой трёхслойной модели первый слой является слоем ввода, за ним следует скрытый слой, а за ним — слой вывода. Каждый слой содержит не менее одного нейрона.

С усложнением структуры модели посредством увеличения количества слоёв и нейронов возрастают потенциал решения задач ИНС. Однако, если модель оказывается слишком «большой» для заданной задачи, её бывает невозможно оптимизировать до нужного уровня. Это явление называется переобучением (overfitting).

Архитектура, настройка и выбор алгоритмов обработки данных являются основными составляющими построения ИНС. Все эти компоненты определяют производительность и эффективность работы модели.

Модели часто характеризуются так называемой функцией активации. Она используется для преобразования взвешенных входных данных нейрона в его выходные данные (если нейрон решает передавать данные дальше, это называется его активацией). Существует множество различных преобразований, которые могут быть использованы в качестве функций активации.

ИНС являются мощным средством решения задач. Однако, хотя математическая модель небольшого количества нейронов довольно проста, модель нейронной сети при увеличении количества составляющих её частей становится довольно запутанно. Из-за этого использование ИНС иногда называют подходом «чёрного ящика». Выбор ИНС для решения задачи должен быть тщательно обдуманным, так как во многих случаях полученное итоговое решение нельзя будет разобрать на части и проанализировать, почему оно стало именно таким.

Глубокое обучение

Термин глубокое обучение используется для описания нейронных сетей и используемых в них алгоритмах, принимающих «сырые» данные (из которых требуется извлечь некоторую полезную информацию). Эти данные обрабатываются, проходя через слои нейросети, для получения нужных выходных данных.

Обучение без учителя (unsupervised learning) — область, в которой методики глубокого обучения отлично себя показывают. Правильно настроенная ИНС способна автоматически определить основные черты входных данных (будь то текст, изображения или другие данные) и получить полезный результат их обработки. Без глубокого обучения поиск важной информации зачастую ложится на плечи программиста, разрабатывающего систему их обработки. Модель глубокого обучения же самостоятельно способна найти способ обработки данных, позволяющий извлекать из них полезную информацию. Когда система проходит обучение (то есть, находит тот самый способ извлекать из входных данных полезную информацию), требования к вычислительной мощности, памяти и энергии для поддержания работы модели сокращаются.

Проще говоря, алгоритмы обучения позволяют с помощью специально подготовленных данных «натренировать» программу выполнять конкретную задачу.

Глубокое обучение применяется для решения широкого круга задач и считается одной из инновационных ИИ-технологий. Существуют также другие виды обучения, такие как обучение с учителем (supervised learning) и обучение с частичным привлечением учителя(semi-supervised learning), которые отличаются введением дополнительного контроля человека за промежуточными результатами обучения нейронной сети обработке данных (помогающего определить, в правильном ли направлении движется система).

Теневое обучение (shadow learning) — термин, используемый для описания упрощённой формы глубокого обучения, при которой поиск ключевых особенностей данных предваряется их обработкой человеком и внесением в систему специфических для сферы, к которой относятся эти данные, сведений. Такие модели бывают более «прозрачными» (в смысле получения результатов) и высокопроизводительными за счёт увеличения времени, вложенного в проектирование системы.

Заключение

ИИ является мощным средством обработки данных и может находить решения сложных задач быстрее, чем традиционные алгоритмы, написанные программистами. ИНС и методики глубокого обучения могут помочь решить ряд разнообразных проблем. Минус состоит в том, что самые оптимизированные модели часто работают как «чёрные ящики», не давая возможности изучить причины выбора ими того или иного решения. Этот факт может привести к этическим проблемам, связанным с прозрачностью информации.

узкий, общий и супер-интеллект — МОЛОДОСТИ ВИВАТ!

Искусственный интеллект, кажется, нынче в моде. Все больше и больше брендов рекламируют свои продукты, загруженные искусственным интеллектом. Но эксперты не соглашаются в определении этой технологии. Одним из факторов, который делает определение, что такое ИИ, несколько сложным,  является тот факт, что существует несколько типов искусственного интеллекта.

И самое любопытное, что из трех типов искусственного интеллекта, которые используют классификации, мы смогли разработать только один; так называемый узкий (или слабый) искусственный интеллект. Два других типа искусственного интеллекта (общий и супер-интеллект) — не более чем мечта. Какой может быть кривая развития с экспоненциальным ростом этой технологии?

В этой статье мы поговорим о трех возможных типах искусственного интеллекта. Это поможет нам понять, почему Siri или Alexa называют искусственным интеллектом, если они   далеки от искусственного интеллекта, к которому нас приучила научная фантастика.

Если вы заинтересованы в знакомстве с миром искусственного интеллекта, то не сможете пропустить: Лучшие книги по искусственному интеллекту.

Что такое искусственный интеллект?

Фактически, мы используем искусственный интеллект каждый день, не признавая его таковым. Термин был придуман Джоном Маккарти в 1956 году и не относится к роботам, как многие думают. На самом деле ИИ относится к  любому устройству или механизму, который способен обрабатывать информацию.

В отличие от того, что показывает научная фантастика, искусственному интеллекту для существования необязательно использовать «тело» . Хотя первое, что в нашем вообразении связано с этим типом технологии, это роботы-гуманоиды. Но существуют разные типы искусственного интеллекта, которые не имеют материальной связи с роботами. Прекрасным примером этого является Сири, почти человеческий голос, который обрабатывает информацию без необходимости в теле робота.

Из существующих форм этой технологии, есть только три категории, которые считаются типами искусственного интеллекта. Они основаны на типе действий, которые может выполнять информационный процессор. Из чего состоит каждая из этих категорий Искусственного Интеллекта?

Узкий (Слабый) искусственный интеллект

Этот тип искусственного интеллекта специализируется только на одной области, поэтому считается узким. Например роботы, которые могут побить чемпиона мира по шахматам. Но если их попросят научиться хранить информацию в другой области, у них ничего не получится. Они могут выполнять только ту функцию, для которой были запрограммированы. Компьютерное зрение, обработка языка, распознавание изображений или звуков — все это находятся на слабой стадии; даже Гугл-переводчик и Самодвижущие системы — это есть ничто иное как Узкий Искусственный Интеллект.

Тем не менее, типы узкого искусственного интеллекта способны выполнять удивительные действия. Хотя наука определяет это как слабый искусственный интеллект, вовсе не означает, что этот тип технологий неэффективен. Напротив, его действия очень функциональны как для физических, так и для познавательных работ — он может оптимизировать и заменить человеческий труд во многих процессах.

Отличным примером Узкого Искусственного Интеллекта является программа AlphaGo, разработанная Google. Эта программа была создана исключительно для настольной игры Go, которая особенно популярна в Азии как одна из самых сложных игр. AlphaGo сумел обыграть южнокорейца Ли Седола, чемпиона мира со счетом 4: 1, благодаря ее способности учиться и улучшать собственные стратегии. Тем не менее, программа проиграла последнюю игру, когда Ли изменил свою стратегию.

Другие примеры этого типа искусственного интеллекта:

Все операционные системы, которые составляют автомобиль.
Спам нашей электронной почты.
Интернет-алгоритмы, которые, кажется, приходят нам в голову, когда они показывают страницы или продукты, «рекомендованные для вас».
Поиск в Google — отличный искусственный мозг, способный классифицировать и отбирать информацию для показа.

Общий искусственный интеллект

Эта категория, также известна как Сильный или Человеческий уровень — относится к машинам, которые могут выполнять любую интеллектуальную деятельность, как люди. Создание этих процессоров намного сложнее и еще не достигнуто нами. По словам Линды Готфредсон, человеческий интеллект способен «рассуждать, планировать, решать проблемы, мыслить абстрактно, понимать сложные идеи, быстро учиться и перенимать опыт», поэтому, чтобы быть на этом уровне искусственного интеллекта, Машина должна быть в состоянии выполнить все эти действия.

На самом деле, несмотря на большое количество исследований и достижений, которые были сделаны в области робототехники и искусственного интеллекта, очень трудно определить область действия процессора для достижения уровня человеческого интеллекта. Это связано с тем, что эти типы искусственного интеллекта должны быть способны генерировать несколько мыслей одновременно, воспринимать окружающую среду и производить воспоминания, которые не обязательно напрямую связаны с принятием решений. До сих пор наиболее близкими к общему искусственному интеллекту машины являются  роботы-гуманоиды, способные имитировать, анализировать и записывать человеческие выражения.

Мнения относительно развития этого типа искусственного интеллекта весьма разделились. Элон Маск, основатель Tesla Motors, опасается, что мы можем стать талисманами Искусственного интеллекта. Другие эксперты, такие как Питер Норвиг, директор Google, говорят, что даже нет необходимости создавать типы искусственного интеллекта, достигающие уровня человеческого интеллекта, поскольку они не будут такими же функциональными, как узкие машины.

Супер интеллект

В дополнение к предыдущим типам Искусственного интеллекта, супер-интеллект выделяется для того, чтобы превзойти человеческий интеллект во всех областях, от научной области до социальных и эмоциональных навыков. Этот тип интеллекта может перейти от компьютера, который немного умнее человека, к машине, которая в триллионы раз умнее. По этой причине сверхразум неоднократно ассоциировался как с бессмертием, так и с уничтожением человечества.

По словам Ника Бострома, эксперта по искусственному интеллекту из Оксфордского университета, для достижения суперинтеллекта машины должны стать намного умнее, чем лучшие человеческие мозги практически во всех областях, включая научное творчество, общую мудрость и социальные навыки. Однако никто не уверен, что этого можно достичь или что, если это произойдет, чтобы искусственный интеллект превзошел нас.

Стивен Хокинг считал, что когда мы достигнем типов искусственного интеллекта, которые превзойдут человеческий интеллект, это станет потенциальной целью человечества. А Демис Хассабис утверждал, что когда будет достигнут сверхразум, человеческий интеллект также увеличится и  будет лучше понимать вселенную и самих себя.

На каком этапе мы находимся?
Хотя мы живем в исторический момент, полный технологических достижений, мы еще не победили все виды искусственного интеллекта. На самом деле, эта земля все еще имеет много краев, которые не были исследованы, и, хотя это кажется удивительным, мы все еще находимся в узкой категории. Это означает, что наши знания об искусственном интеллекте растут с каждым днем, но мы еще не создали машину, которая соответствовала бы возможностям человека.

Узкие машины соответствуют или превышают возможности человека, но только для выполнения определенного действия. Одним из наиболее ярких примеров технологий такого типа, которые мы чаще всего используем в повседневной жизни, является наш мобильный телефон. Хотя мобильные телефоны с каждым днем все умнее, они могут выполнять только одно действие за раз:  проверить нашу электронную почту или прослушать музыку. Мы используем узкий искусственный интеллект, но он не может одновременно нарисовать картину, помочь нам решить математическую задачу или решить, какая пара подходит вам лучше всего — он не подходит для этого; в отличие от человека, чей интеллект более гибок и быстрее адаптируется.

Дорога в Супер-Интеллект
Как правило, наш интеллект нас мало удивляет. Однако наши возможности становятся чрезвычайно сложными, когда мы пытаемся заставить машину их приобрести. В настоящее время это большая проблема искусственного интеллекта. Хотя описание типов искусственного интеллекта кажется довольно простым, перейти от узкого искусственного интеллекта к общему искусственному интеллекту нелегко.

Для достижения этой цели необходимо, во-первых, экспоненциально увеличить мощность машины, что уже было достигнуто на некоторых компьютерах. Тем не менее, сложная часть состоит в том, чтобы воспроизвести возможности человеческого мозга. Некоторые эксперты в этой области предлагают, чтобы, если бы технический прогресс продолжался, как это было сделано до сих пор, это может быть достигнуто примерно к 2030 году.

Как только все вышеперечисленное будет достигнуто, переход от этих типов искусственного интеллекта к сверхразуму становится относительно простым. Это связано с тем, что машина с человеческими возможностями уже будет иметь преимущества перед людьми: она обладает большей скоростью, емкостью и устойчивостью. Таким образом, машины могут учиться на опыте и начать развиваться самостоятельно.

Кажется, все указывает на то, что будущее за искусственным интеллектом. Каждый день эта технология все больше внедряется в нашу жизнь, поэтому важно осознавать важность этих инноваций.

Что умеют нейросети? 35 проектов, созданных искусственных интеллектом | Технологии | Блог

В 2017 году Илон Маск заявил, что искусственный интеллект — угроза для всего человечества. А уже спустя два года он с гордостью сообщил, что разрабатывает систему Neuralink — имплантирование компьютерных чипов прямо в мозг людям. Кажется, сторонники конспирологических теорий в качестве жертвы выбрали не того человека. В чем-то Маск все-таки был прав: искусственный интеллект уже сейчас может делать очень много — снимать видео, писать картины и тексты и даже создавать новых людей.

Нео-Рембрандт и кибер-сюрреализм

Нейросети, обрабатывающие изображения, стали уже нормой. Фоторедакторы, добавляющие макияж и прически на сэлфи; креативная обработка снимков а-ля классическая живопись или абстракция в духе Ван Гога — всем этим уже не удивить. Последний тренд — нейросеть Selfie 2 Waifu, которая превращает ваше лицо в аниме-персонажа. Работает кривовато, но забавно.

А вот искусственный интеллект, создающий картины с нуля — это уже посерьезнее. Правда, станковым художникам вздрагивать пока рано — чтобы нейросеть выдала что-то более-менее логичное и приятное глазу, ее нужно обучить тысячами примеров.
Например, китайская художница Сугвен Чунг сначала научила искусственный интеллект на примере своих собственных рисунков, а потом начала устраивать арт-перфомансы, где машина рисует картины вместе с ней. На своем выступлении на конференции TEDx она сказала, что ИИ в искусстве — это «слияние технологии и философии».

И таких примеров масса. Например, Дэвид Янг учит ИИ рисовать цветы (тоже по своим собственным работам), Даниэль Амброси — абстрактную природу, Софи Креспо — несуществующие биологические микроорганизмы.

Самым громким событием в мире «искусственного искусства» стал портрет Эдмонда де Белами, созданный нейросетью в 2018 году. Картина оказалась настолько интересной, что была продана на аукционе Christie’s за 432 500 долларов. Французская арт-группа Obvious тренировала свою нейросеть по данным WikiArt. Прежде чем создать коллекцию полотен «La Famille de Belamy», ИИ обработал более 15 000 классических картин в период с 14 по 19 век.

Искусственный интеллект под руководством Марио Клингеманн создал серию картин, обогнавших по проработке и красоте средневековую семейку Беллами. Коллекция «Воспоминания прохожих» не стала такой же золотой птичкой на аукционах, но была оценена Sotheby’s в 40 000 евро. Выглядит творение машины и Клингеманна очень впечатляюще.

Кстати, программу для создания того самого Эдварда Белами написал Робби Баррат — 20-летний парень, уже преподающий в Стэнфорде. И этот опыт не стал для него последним. Позднее Баррат загрузил нейросеть десятком тысяч обнаженных тел. В итоге ИИ начал выдавать то, что сам Баррат назвал как «сюрреалистические капли плоти с конечностями». Сальвадор Дали для создания своих картин покуривал опиум, а теперь для сюрреализма достаточно уметь хорошо программировать.

Одним из самых невероятных событий в мире кибер-искусства стала выставка картин, на которой присутствовал сам их автор — робот. ИИ в виде гуманоиодного — и весьма миловидного — робота по имениAI-Da явился на свою собственную экспозицию в Оксфорде.

Основное отличие «Аиды» от всего, что было раньше — она рисует в реальном пространстве прямо на бумаге. С помощью встроенной камеры она анализирует предметы, считывает координаты реального пространства и создает алгоритмы виртуальной модели, которую затем переносит на настоящий холст. «Аида» умеет рисовать красками, карандашами и даже лепить из глины.

«Выставка ставит под сомнение наши отношения с технологиями и миром природы. Искусственный интеллект и новые технологии могут быть одновременно прогрессивной и разрушительной силой для нашего общества. Кроме того, Ai-Da сама по себе предмет искусства. Ее существование поднимает вопросы, связанные с биотехнологией и трансгуманизмом», — прокомментировали это событие оксфордские галеристы.

«Возьми, умри. А потом живи как бегун» — тексты от нейросетей

ИИ все увереннее входит в современную журналистику. Уже сейчас информационное агентство Bloomberg News создает примерно треть своего контента с помощью нейросети Cyborg, которая быстро обрабатывает отчеты и составляет новости. А вот статья The Guardian, также написанная искусственным интеллектом. В The Washington Post «работает» робот-журналист Heliograf, в агентстве Associated Press статьями о финансовых отчетах тоже занимается ИИ.

Мировая журналистика видит в искусственном интеллекте огромный потенциал для автоматизации механических процессов. При этом крупнейшие издания не считают, что ИИ вытеснит людей из профессии, так как журналистика — профессия творческая, ориентированная на любопытство, дедукцию и поиск фактов.

В это же время нейросети потихоньку учатся не только обрабатывать данные для сухих новостных статей, но и писать художественные книги и сочинять стихи. Долго считалось, что поэзия — это вообще нереально для нейросетей. Пока в 2013 году у «Яндекса» в соавторстве с Google не появился «Автопоэт», который сочиняет стихи из поисковых запросов. Получается у него, конечно, полная бессмыслица, но иногда от нее веет таким холодком безысходности, что, как ни крути, а проникаешься.

В 2016 году Google решили научить нейросеть писать стихи по книжкам — ИИ обработал около 11 тысяч книг и начал выдавать декадентскую поэзию, которая вполне себе может поспорить с некоторыми творениями людей:

«Он надолго замолчал.
Он смолк на мгновение.
На секунду стало тихо.
Было темно и холодно.
Возникла пауза.
Теперь мой черед».

Годом позже за дело взялись Facebook AI Research — дочернее подразделение одноименной компании по разработке ПО для искусственного интеллекта. Они поставили нейросети задачу не только считывать стихотворные размеры и рифмовать слова, но и вкладывать в это все хоть какой-то смысл. Нейросеть учили уже не по поисковым запросам и прозе, а по настоящим стихам. По итогам обучения исследователи организовали опрос, предлагая людям выборку из стихов, написанных реальными людьми и искусственными интеллектом. В половине случаев респонденты ошиблись, не отличив кибер-поэзию от реальной. Вот, например, что-то в духе Оскара Уайльда в стихах:

«The frozen waters that are dead are now
black as the rain to freeze a boundless sky,
and frozen ode of our terrors with
the grisly lady shall be free to cry».

Илон Маск тоже не тормозит — его компания OpenAI уже не первый год совершенствует программу по генерации текстов, и буквально весной 2020 года вышло уже третье обновление текстовых алгоритмов GPT-3. Эта нейросеть «знает» более 570 гигабайт текста и 175 миллиардов примеров, чтобы выдавать не просто пару осмысленных предложений, но писать целые статьи и эссе. Разработчики говорят, что их детище настолько крутое, что они не хотят выпускать нейросеть в свет, опасаясь вредоносного применения. В массовом доступе есть только упрощенный вариант предыдущей версии генератора GPT-2, который даже можно скачать вот здесь.

Российские разработчики тоже включаются в дело. В ответ на многомиллиардные разработки Илона Маска московский разработчик Михаил Гранкин создал «Порфирьевича» — текстовую нейросеть, которая создает немного текста на основе пары фраз или предложений. По сути «Порфирьевич» — это тот же GPT-2, которого Гранкин адаптировал на русский язык.

При этом получается у «Порфирьевича» не только весьма убедительно, но и частенько с чувством юмора. Еще бы, он ведь учился на творчестве Достоевского, Булгакова, Гоголя и немного Пелевина.

Михаил Гранкин пошел чуть дальше и решил поучаствовать в гонке за звание лучшей кибер-поэзии. Так появился телеграм-бот «Нейропоэт», которому нужно дать пару строчек, а дальше он сам сгенерирует стихотворное продолжение.

Кроме текстов, нейросети начали писать сценарии. В 2019 году ИИ создал концептуальный ролик для Nike, обучившись на рекламных слоганах компании за последние 8 лет. Получилось очень в духе бренда, стильно и симпатично. Правда, если поймать стиль у нейросети точно получилось, то с содержанием все не так неоднозначно. Вроде бы ИИ пропагандирует крутую идею про преодоление: «Жизнь несправедлива. Если бы у тебя была всего одна рука, то не просто смотри на марафон. Сначала — марафон», но потом почему-то советует вот это: «Будь не просто миром. Возьми, умри. А потом живи как бегун».

А вот у искусственного интеллекта IBM Watson получилось куда круче. Эта нейросеть написала сценарий для рекламы седана Lexus E. И она училась не по рекламным кампаниям бренда, а вообще по всем самым крутым роликам про автомобили, получившим Каннскую награду за 15 лет. Британский кинорежиссер Кевин Макдональд в соавторстве с креативным агентством The&Partnership London сняли ролик по сценарию нейросети и получилось… да круто получилось!

От Шостаковича до Егора Летова

В 2016 году разработчики «Яндекса» Иван Ямщиков и Алексей Тихонов выпустили музыкальный альбом. В его создании принимал участие Егор Летов и нейросеть. Получилась «Нейронная оборона» — искусственные тексты в духе Гражданской Обороны. На самом деле этот первый резонансный опыт нельзя полностью записать на счет ИИ. Ямщиков и Тихонов сами сочиняли музыку, сами пели, да и выборку строчек из песенных текстов для алгоритма нейросети тоже собирали сами.

Вслед за «Нейронной обороной» эти же разработчики научили нейросеть сочинять в духе Курта Кобейна, а затем написали целую пьесу «Цифровой восход», которую впоследствии исполнил оркестр Юрия Башмета. Но даже здесь, несмотря на то, что нейросеть училась у Баха и Шостаковича, пришлось поработать человеку. Композитор Кузьма Бодров вручную обрабатывал кучу аудиодорожек, созданных ИИ, дописывал и развивал выбранные фрагменты и собирал их в одну композицию.

В 2017 году состоялся еще один музыкальный эксперимент от классики. На сей раз Ямщиков и Тихонов взяли за основу стиль Александра Скрябина, а аранжировкой и сборкой получившихся аудиодорожек занималась композитор Мария Чернова.

Конечно, «Яндекс» — не единственный, кто учит нейросети сочинять музыку. В том же 2017 году вышел альбом Hello World, написанный ИИ и доведенный до ума группой композиторов и музыкантов. Вышло несколько футуристично, но очень даже интересно.

А вот песня от проекта Flow Machines, которая очень напоминает творчество The Beatles.

OpenAI тоже работает над тем, чтобы научить свои нейросети музыке. Так появился проект Jukebox, который создает и тексты, и музыку, и уже нагенерировал больше семи тысяч композиций. Пока журналисты и композиторы признают Jukebox самым интересным музыкальным алгоритмом из всех существующих. Jukebox действительно очень неплохо имитирует жанры и повторяет стиль известных исполнителей и групп, у которых учится. Ключевое отличие Jukebox от всего, что было раньше — она выдает готовый продукт автоматически. То есть и играет, и поет нейросеть сама без участия человека. Послушать творчество 
OpenAI можно здесь.

Все же, в музыке нейросети еще не настолько самостоятельны, как в живописи и текстах. Пока в большинстве случаев ИИ выдает набор звуков, не связанных ни ритмом, ни композицией, из которых композиторы уже вручную отбирают интересные сочетания и созвучия.

Новые люди и…котики!

Не то чтобы нейросети научились создавать реальных людей, которые ходили бы рядом с нами. Но вот генерировать фотографии несуществующих людей — вполне и весьма качественно. В прошлом году Филипп Ванг на базе алгоритма StyleGAN от Nvidia запустил сайт, который может бесконечно создавать человеческие портреты.

Алгоритм работает в комбинации двух нейросетей: одна генерирует изображение, а вторая проверяет его на реалистичность. Адаптация происходит настолько ошеломляюще реалистичной, что отличить фейк от настоящего лица нереально.

На этом Nvidia не остановились, запустив аналогичные сервисы по созданию лошадей, молекул, картин и, конечно, котиков!
Кстати, создать своего собственного несуществующего котика можно и с помощью сервиса Affinelayer. В одном окошке вы рисуете кота, в другом нейросеть генерирует что-то по вашему рисунку. Получается далеко не так реалистично, как у предыдущего алгоритма, но так и первоисточник в виде ручного рисунка — так себе.

Многие разработчики, стоящие за созданием алгоритмов нейросетей, по-прежнему не считают, что искусственный интеллект — во всяком случае пока что — сможет всецело заменить какие-то профессии. Работа нейросетей все равно основана на считывании уже существующих данных и примеров, созданных живыми людьми. Чтобы сгенерировать пару строчек более-менее осмысленного текста, нейросеть обрабатывает сотни тысяч уже написанных книг, а чтобы нарисовать котика, похожего на настоящего — миллионы фотографий настоящих котов. Человеческое воображение и творчество по-прежнему остаются источником данных для машинных алгоритмов. Так что если вы художник, писатель, поэт или музыкант, то беспокоиться пока рано. Но кто его знает, что случится в будущие годы…

Четыре типа ИИ, от реактивных роботов до имеющих самосознание

Достаточно распространенным мнением, с учетом новейших достижений в области исследований ИИ, является то, что живые и умные машины еще только на горизонте. Сегодня машины понимают голосовые команды, различают картины, водят автомобили и выигрывают у нас в настольных играх.

Сколько еще пройдет времени, прежде чем они займут место рядом с нами?

Новый доклад об ИИ для Белого дома достаточно скептичен в отношении этой мечты. Отмечается, что в ближайшие 20 лет, вероятно, не будет машин, интеллектуальные возможности которых можно сравнить с человеческими. Хотя в ближайшие годы машины смогут достичь и превысить возможности человека в решении многих задач.

Нынешние интеллектуальные системы способны обрабатывать огромные объемы данных и очень быстро делать сложные расчеты. Но у них нет элемента, который будет иметь ключевое значение для построения разумных машин в будущем.

Нам нужно сделать больше, чем просто научить машины учиться. Необходимо преодолеть границы, которые определяют четыре различных типа искусственного интеллекта, барьеры, которые отделяют машины от нас и нас от них.

Тип I — Реактивные машины

Самые основные типы систем искусственного интеллекта являются чисто реактивными, они не обладают способностью формировать воспоминания, использовать прошлый опыт для реализации текущих решений. Deep Blue, шахматный суперкомпьютер от IBM, который с явным преимуществом одолел гроссмейстера Гарри Каспаров в конце 1990-х годов, является прекрасным примером этого типа машин.

Deep Blue может идентифицировать фигуры на шахматной доске и знать, как каждая из них передвигается. Он может прогнозировать следующий ход своего противника. И может выбрать наиболее оптимальные ходы из числа возможных.

Но он не имеет никакого представления о прошлом, памяти о том, что произошло раньше. Помимо редко применимого шахматного правила, запрещающего повторение более трех раз одного и того же хода, Deep Blue игнорирует все, что было до настоящего момента. Все, что он делает — анализирует размещение фигур на шахматной доске и выбирает один из возможных следующих шагов.

Такие роботы не могут действовать в интерактивном режиме, так, как мы представляем себе системы ИИ. Вместо этого эти машины будут вести себя точно так же, каждый раз, когда они столкнутся с такой же ситуацией.

Тип II — Ограниченная память

ИИ типа II содержат машины, которые могут заглянуть в прошлое. Беспилотные автомобили делают уже нечто подобное. Например, они наблюдают скорость и направление других автомобилей. Это не может быть сделано в один момент, а требует выделения конкретных объектов и мониторинга их состояния с течением времени.

Эти наблюдения добавляются к запрограммированным представлениям беспилотного автомобиля о внешнем мире, которые также включают полосы движения, светофоры и другие важные элементы, такие, как искривления дороги. Они задействованы, когда машина решает, в какой момент менять полосу движения, чтобы избежать подрезки другого водителя или удара соседней машины.

Но эти простые кусочки информации о прошлом лишь временные. Они не будут сохранены как отдельные элементы в библиотеку автомобильного опыта, которая могла бы компилировать опыт водителей, находившихся за рулем в течение многих лет.

Тип III — Теория разума

Мы могли бы остановиться здесь и назвать этот момент важным разрывом между машинами настоящего и будущего. Тем не менее, было бы лучше более конкретно обсудить, какие типы представлений должны формировать машины.

Машины будущего будут более совершенными, способными формировать представления не только о мире, но и о других агентах или существах. В психологии это называется «теория разума» — понимание того, что люди, существа и предметы в мире могут иметь мысли и эмоции, которые влияют на их собственное поведение.

Без понимания мотивов и намерений друг друга и не принимая во внимание познания других об окружающей среде, работать вместе в лучшем случае трудно, в худшем случае невозможно.

Тип IV — Самосознание

Заключительным этапом развития ИИ является создание систем, которые могут формировать представления о себе. В конечном счете, исследователи ИИ должны не только изучить основы сознания, но и создать машины, которые имеют его.

Это, в некотором смысле, продолжение «теории разума», которым обладает ИИ типа III. Сознательные существа осознают себя, знают о своих внутренних состояниях, и способны предсказывать чувства других людей. Мы предполагаем, что кто-то сигналящий за нами в пробке злится или нетерпеливый, потому что мы чувствуем то же самое, когда сигналим другим. Без теории сознания мы не могли бы делать такого рода умозаключения.

Мы, наверное, далеки от создания машин, которые обладают самосознанием, но должны сосредоточить усилия на методах понимания, памяти, обучения и возможности принимать решения, исходя из прошлого опыта. Это важный шаг на пути к пониманию человеческого интеллекта.

Искусственный интеллект в миллиард раз превзойдет человеческий

Развитие искусственного интеллекта — вопрос времени. Рано или поздно машины смогут на равных соревноваться с человеком в действиях, требующих мыслительных процессов. Недавно профессор математики из Оксфордского университета Маркус дю Сотой предположил, что технологии, обладающие сознанием, могут быть приравнены к людям и с юридической точки зрения.

Искусственный интеллект подался в писатели

Компьютерное «самосознание»

По мнению многих ученых, рано или поздно технологии получат возможность самостоятельно развивать свой интеллект. Этот процесс называется «технологической сингулярностью». «В какой-то момент мы сможем сказать, что эта вещь имеет осознание самой себя, и, возможно, это и будет той гранью, за которой это сознание возникает», — считает дю Сотой.

Но как определить, обладает ли машина «самосознанием»? В настоящее время для определения уровня искусственного интеллекта используется «тест Тьюринга». Суть его состоит в том, что эксперт оценивает беседу человека и машины на те или иные темы. При этом он заранее не знает, кто из этих двоих — компьютерная программа, а кто — оператор-человек… Если эксперт затрудняется сказать, кто из них кто, то тест считается пройденным.

По словам американского изобретателя и футуролога Рея Курцвейла, к 2029 году появятся машины, которые смогут пройти тест Тьюринга, а к 2040-м годам искусственный интеллект в миллиард раз превзойдет человеческий…

В компьютерах последнего поколения используются структуры, имитирующие нейронную активность головного мозга. Таким образом, процесс сканирования способен выявить наличие сознания. Как? Ну, к примеру, у человека нейроны в сознательном и бессознательном (скажем, спящем) состоянии работают по-разному. Если компьютерный мозг будет реагировать как мозг человека в сознании, то, значит, оно есть!

Три вида искусственного интеллекта

А что, собственно, следует понимать под словосочетанием «искусственный интеллект»? Он, по мнению экспертов, может быть трех видов.

Первый вид — узконаправленный, способный выполнять только ряд определенных функций. Это, например, электронные ассистенты, роботы — парковщики автомобилей или программы, играющие в шахматы.

Второй вид — общий ИИ. Он наиболее близок к человеческому. Это в первую очередь человекоподобные роботы, которые максимально похожи на нас. Они могут играть роль портье в гостиницах, консультантов в магазинах, спасателей… Их научат имитировать человеческие эмоции, чтобы сделать взаимодействие с человеком более конструктивным.

Третья разновидность — сверхинтеллект. Это как раз то самое, чего боятся некоторые футурологи и писатели-фантасты… Возможности такого интеллекта будут намного превосходить человеческие. Скорее всего, такие «высокоинтеллектуальные» устройства со временем объединятся в мощнейшую сеть наподобие Skynet из «Терминатора»…

Нет Skynet!

Для начала давайте представим себе, что компьютеры стали способны осознавать себя как «личности». Допустим, они будут «понимать», когда им причиняют вред. Ну, предположим, не проводят вовремя чистку или стучат кулаком по корпусу в случае зависания… Или просто перегружают процессор и память работой…

Если существует понятие «жестокое обращение с животными», то почему бы не существовать и понятию «жестокое обращение с компьютерами»? При этом не забудьте, что искусственный интеллект, вероятно, куда умнее любого животного. А раз так, то необходимо будет предоставить электронным системам возможность защищать свои права!

«У компьютеров с искусственным интеллектом очень скоро может появиться свой собственный кодекс «прав», которые могут позволить им подать на вас в суд за пренебрежительное отношение к ним», — предрекает дю Сотой.

Впрочем, может, не все так уж страшно? В ходе недавней конференции Code 2016 предприниматель Элон Маск, в прошлом году основавший некоммерческую организацию Open AI, цель деятельности которой — создание и развитие дружественного искусственного интеллекта, объявил, что в будущем люди и высокие технологии должны научиться тесно взаимодействовать между собой. В частности, человек будущего сможет подключать к собственному мозгу виртуальный аватар, интегрированный в специальную сеть.

Действия аватаров будут контролироваться интеллектуальными программами, которые не позволят им нанести ущерба кому-либо или чему-либо. «Развитие технологий, связанных с искусственным разумом, не должно пугать, — сказал Маск, — его наличие и эволюция необязательно означают, что в будущем все мы обязательно получим подобие Skynet».

Что такое искусственный интеллект и как он работает

Искусственный интеллект – это технология, а точнее направление современной науки, которое изучает способы обучить компьютер, роботизированную технику, аналитическую систему разумно мыслить также как человек. Собственно мечта об интеллектуальных роботах-помощниках возникла задолго до изобретения первых компьютеров.

Людей в середине 50-х годов прошлого столетия сильно поразили возможности вычислительных машин, особенно способности ЭВМ, безошибочно выполнять множество задач одновременно. В головах ученых и писателей сразу возникли фантастические идеи о мыслящих машинах. Именно в этот период начинают зарождаться первые технологии искусственного интеллекта.

Исследования в сфере ИИ ведутся путем изучения умственных способностей человека и переложения полученных результатов в поле деятельности компьютеров. Таким образом, искусственный интеллект получает информацию из самых разных источников и дисциплин. Это и информатика, математика, лингвистика, психология, биология, машиностроение. На основе массива данных с помощью технологии машинного обучения компьютеры пытаются имитировать интеллект человека.

Главные цели ИИ достаточно прозрачны:

• Создание аналитических систем, которые обладают разумным поведением, могут самостоятельно или под надзором человека обучаться, делать прогнозы и строить гипотезы на основе массива данных.
• Реализация интеллекта человека в машине – создание роботов-помощников, которые могут вести себя как люди: думать, учиться, понимать и выполнять поставленные задачи.

История развития искусственного интеллекта

Авторство термина «искусственный интеллект» приписывают Джону Маккарти – основоположнику программирования, изобретателю языка Лисп. В 1956 году будущий лауреат престижной премии Тьюринга продемонстрировал в университете Карнеги-Меллон прототип программы на основе ИИ.

Умными роботами человечество начало грезить в первой четверти 20 века. Известный литератор Карел Чапек в 1924 года поставил в лондонском театре пьесу «Универсальные роботы». Представление поразило публику, а слово «робот» прочно вошло в обиход.

В 1943-45 годах закладываются основы для понимания и создания нейронных сетей, а уже в 1950 году Алан Тьюринг публикует в научном издании анализ интеллектуальной шахматной игры. В 1958 году появляется первый язык программирования искусственного интеллекта – Лисп.

В период с 1960 по 1970 ряд ученых доказали, что компьютеры способны понимать естественный язык на достаточно хорошем уровне. В 1965 году разработали Элизу – первого робота-помощника, который мог говорить на английском языке. В эти же годы направление ИИ стало привлекать правительственные и военные организации США, СССР и других стран. Так Министерство обороны США уже к 70-м годам запустило проект виртуальных уличных карт – прототип GPS.

В 1969 году ученые Стэнфордского университета создали Шеки – робота с ИИ, способного самостоятельно перемещаться, воспринимать некоторые данные и решать несложные задачи.

В Эдинбургском университете четырьмя годами позже (1973) был создан робот Фредди – это шотландский представитель семейства ИИ мог использовать компьютерное зрение для того, чтобы находить и собирать разные модели.

В СССР искусственный интеллект также развивался стремительно. Академики А.И. Берг и Г.С.Поспелов в 1954-64 годах создают программу «АЛПЕВ ЛОМИ», которая автоматически доказывает теоремы. В эти же годы советскими учеными был разработан алгоритм «Кора», который моделирует деятельность человеческого мозга при распознавании образов. В 1968 году Турчиным В.Ф создается символьный язык обработки данных РЕФАЛ.

80-е годы XX века стали прорывными для ИИ. Учеными были разработаны обучающие машины – интеллектуальные консультанты, которые предлагали варианты решений, умели самообучаться на начальном уровне, общались с человеком на ограниченном, но уже естественном языке.

В 1997 году создали известную шахматную программу – компьютер «Дип Блю», который обыграл чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова. В эти же годы Япония приступает к разработке проекта компьютера 6-го поколения на основе нейросетей.

Интересен факт, что в 1989 году другая шахматная программа Deep Thought обыграла гроссмейстера международного уровня Бента Ларсена. После этого поединка машины и человека, Гарри Каспаров заявил:

«Если интеллектуальная машина сможет переиграть в шахматы лучшего из лучших, значит, она сможет писать самую лучшую музыку, сочинять самые лучшие книги. Я не могу в это поверить. Когда я узнаю, что ученые создали компьютер с рейтингом интеллекта 2800, то есть равному моему, я сам вызову машину на шахматный поединок, чтобы защитить человеческую расу»

В 2000-е годы вновь появился интерес к робототехнике. ИИ активно внедряется в космическую отрасль, а также осваивается в бытовой сфере. Появляются системы умного дома, «продвинутые» бытовые устройства. Роботы Кисмет и Номад исследуют районы Антарктиды.

С 2008 начинается эра технологической сингулярности, которая по расчетам экспертов должна выйти в зенит в 2030 году. Начинается интеграция человека с вычислительными машинами, увеличиваются возможности человеческого мозга, появляются биотехнологии.

Принципы ИИ

Прежде чем описываться технологические принципы, без которых немыслимо развитие искусственного интеллекта, стоит познакомиться с этическими законами робототехники. Их в 1942 году вывел Айзек Азимов в своём романе «Хоровод»:

• Робот или система с искусственным интеллектом не может навредить человеку своим действием или же своим бездействием допустить, чтобы человеку был приченен вред.
• Робот должен повиноваться приказам, которые получает от человека, кроме тех, которые противоречат Первому закону.
• Робот должен заботиться о своей безопасности, если это не противоречит Первому и Второму Законам.

До выхода в свет романа Азимова, искусственный интеллект ассоциировался с образом Франкенштейна Мэри Шелли. Искусственно созданное подобие человека с разумом восстает против людей. Эту же страшилку перенесли и в знаменитый блокбастер Голливуда «Терминатор».

Интересен факт, что в 1986 году Айзек Азимов дописал еще один пункт к законам робототехники. Писатель предпочел назвать его «нулевым»:

0. Робот не может навредить человеку, если только не докажет, что в конечном итоге это (вред) будет полезно для всего человечества.

Разобравшись с этическими законами, перейдем к технологическим принципам искусственного интеллекта:

• Машинное обучение (МО) – принцип развития ИИ на основе самообучающихся алгоритмов. Участие человека при таком подходе ограничивается загрузкой в «память» машины массива информации и постановкой целей. Существует несколько методик МО: обучение с учителем – человек задает конкретную цель, хочет проверить гипотезу или подтвердить закономерность. Обучение без учителя – результат интеллектуальной обработки данных неизвестен – компьютер самостоятельно находит закономерности, учится думать как человек. Глубокое обучение – это смешанный способ, главное отличие в обработке больших массивов данных и использование нейросетей.

• Нейросеть – математическая модель, которая имитирует строение и функционирование нервных клеток живого организма. Соответственно в идеале – это самостоятельно обучаемая система. Если перенести принцип на технологическую основу, то нейросеть – это множество процессоров, которые выполняют какую-то одну задачу в масштабном проекте. Другими словами суперкомпьютер – это сеть из множества обычных компьютеров.

• Глубокое обучение относят в отдельный принцип ИИ, так как этот метод используется для обнаружения закономерностей в огромных массивах информации. Для такой непосильной человеку работы, компьютер использует усовершенствованные методики.
• Когнитивные вычисления – одно их направлений ИИ, которое изучает и внедряет процессы естественного взаимодействия человека и компьютера, наподобие взаимодействия между людьми. Цель технологии искусственного интеллекта заключается в полной имитации человеческой деятельности высшего порядка – речь, образное и аналитическое мышление.
• Компьютерное зрение – это направление ИИ используется для распознавания графических и видеоизображений. Сегодня машинный интеллект может обрабатывать и анализировать графические данные, интерпретировать информацию в соответствии с окружающей обстановкой.

• Синтезированная речь. Компьютеры уже могут понимать, анализировать и воспроизводить человеческую речь. Мы уже можем управлять программами, компьютерами и гаджетами с помощью речевых команд. Например, Siri или Google assistant, Алиса в Яндексе и другие.

Кроме того, трудно представить существование искусственного интеллекта без мощных графических процессоров, которые являются сердцем интерактивной обработки данных. Для интеграции ИИ в различные программы и устройства необходима технология API – программные интерфейсы приложений. Используя API можно без труда добавлять технологии искусственного интеллекта в любые компьютерные системы: домашняя безопасность, умный дом, оборудование на ЧПУ и прочее.

Сфера использования ИИ

Искусственный интеллект постепенно приходит во все отрасли человеческой деятельности, делая обычные программные комплексы интеллектуальными:

• Медицина и здравоохранение. Компьютерные системы ведут учет пациентов, помогают в расшифровке диагностических результатов. Например, снимки УЗИ, рентгена, томографа и другого медоборудования. Интеллектуальные системы даже могут по наличию признаков у пациента определять болезнь, предлагать оптимальные варианты лечения. В магазине приложений Гугла можно найти программы-помощники здорового образа жизни. Эти приложения считывают пульс и температуру тела при касании дисплея телефона палицами, чтобы определить уровень стресса человека и подсказать, как его снизить.
• Розничные продажи в онлайн-магазинах. Многим уже знакома релевантная реклама Гугла и Яндекса. С её помощью ритейлеры предлагают товары и услуги в соответствии с интересами пользователя. Например, вы посещали интернет-магазин купальников, какие-то модели рассматривали, читали характеристики и прочее. Покинув магазин, вы некоторое время будете видеть рекламу купальников на других сайтах. По схожему принципу работают блоки «похожие товары» в интернет-магазинах. Системы аналитики изучают поведенческие метрики пользователя, определяют его покупательские пристрастия и показывают релевантные (по их мнению) предложения.
• Политика. Интеллектуальные машины помогли Барак Обаме выиграть вторые президентские выборы. Для своей кампании тогда ещё действующий президент США нанял лучшую команду профессионалов в области анализа данных. Специалисты использовали возможности интеллектуальных машин, чтобы рассчитать наилучший день, штат и аудиторию для выступлений Обамы. По оценкам специалистов это дало перевес в 10-12%.
• Промышленность. Искусственный интеллект может анализировать данные с разных производственных участков и регулировать нагрузку на оборудование. Кроме того, интеллектуальные машины используются для прогнозирования спроса в разных отраслях промышленности.
• Игровая индустрия, образование. Искусственный интеллект активно применяется создателями игр. Умные машины, робототехника постепенно внедряются в образовательные процессы большинства государств.

Основные проблемы ИИ

Как вы понимаете возможности искусственного интеллекта на данной стадии развития не безграничны. Перечислим главные трудности:

1. Обучение машин возможно только на основе массива данных. Это означает, что любые неточности в информации сильно сказываются на конечном результате.
2. Интеллектуальные системы ограничены конкретным видом деятельности. То есть умная система, настроенная на выявление мошенничества в сфере налогообложения, не сможет выявлять махинации в банковской сфере. Мы имеем дело с узкоспециализированными программами, которым ещё далеко до многозадачности человека.
3. Интеллектуальные машины не являются автономными. Для обеспечения их «жизнедеятельности» необходима целая команда специалистов, а также большие ресурсы.

Резюме

Мы познакомились с понятием, что такое искусственный интеллект. Изучили основные принципы: этические и технологические. Рассмотрели главные препятствия на пути развития ИИ. Искусственный интеллект тесно связан с развитием компьютерной техники, а также таких наук как математика, статистика, комбинаторика и других.

Какие виды искусственного интеллекта? | Филиалы AI

Типы систем искусственного интеллекта:

Если бы я назвал технологию, которая полностью произвела революцию в 21 веке, это был бы искусственный интеллект. Искусственный интеллект является частью нашей повседневной жизни, и поэтому я считаю важным понимать различные концепции искусственного интеллекта. Эта статья о типах искусственного интеллекта поможет вам понять различные стадии и категории ИИ.

Чтобы получить глубокие знания в области искусственного интеллекта и машинного обучения, вы можете зарегистрироваться в программе магистратуры для инженеров машинного обучения от Edureka с круглосуточной поддержкой и пожизненным доступом.

В этой статье будут рассмотрены следующие темы:

Что такое искусственный интеллект?

В 1956 году термин «искусственный интеллект» был определен Джоном Маккарти. Он определил ИИ как:

«Наука и техника создания интеллектуальных машин.’

Что такое AI — Типы искусственного интеллекта — Edureka

Искусственный интеллект также можно определить как разработку компьютерных систем, способных выполнять задачи, требующие человеческого интеллекта, такие как принятие решений, обнаружение объектов и т. Д. решение сложных задач и так далее.

Теперь давайте разберемся с различными этапами или типами обучения искусственному интеллекту.

Этапы искусственного интеллекта

Пока я проводил свое исследование, я нашел множество статей, в которых говорилось, что искусственный общий интеллект, искусственный узкий интеллект и искусственный суперинтеллект — это разные типы ИИ.Если быть более точным, искусственный интеллект состоит из трех этапов.

Типы обучения искусственному интеллекту

1. Узкий искусственный интеллект
2. Общий искусственный интеллект
3. Искусственный суперинтеллект

Это три стадии, через которые может развиваться ИИ, а не три типа искусственного интеллекта.

Давайте разберемся на каждом этапе более подробно.

Искусственный узкий интеллект (ANI)

Также известный как слабый AI, ANI — это этап искусственного интеллекта, на котором задействованы машины, которые могут выполнять только узко определенный набор конкретных задач.На этом этапе машина не обладает никакими способностями к мышлению, она просто выполняет набор заранее определенных функций.

Искусственный узкий интеллект — Типы искусственного интеллекта — Edureka

Примеры слабого ИИ включают Siri, Alexa, беспилотные автомобили, Alpha-Go, гуманоид Софию и так далее. Почти все системы на основе ИИ, созданные до этого момента, подпадают под категорию слабого ИИ.

Общий искусственный интеллект (AGI)

Также известный как Strong AI, AGI — это этап в эволюции искусственного интеллекта, на котором машины будут обладать способностью думать и принимать решения так же, как мы, люди.

В настоящее время не существует примеров сильного ИИ, однако считается, что вскоре мы сможем создавать машины, которые по умению не уступают людям.

Общий искусственный интеллект — Типы искусственного интеллекта — Edureka

Многие ученые, в том числе Стивен Хокинг, считают, что сильный искусственный интеллект представляет угрозу для человеческого существования:

«Развитие полного искусственного интеллекта может означать: конец человеческой расы….Он взлетел бы сам по себе и постоянно менял свой дизайн. Люди, ограниченные медленной биологической эволюцией, не смогут конкурировать и будут вытеснены ».

Искусственный суперинтеллект (ASI)

Искусственный суперинтеллект — это этап искусственного интеллекта, когда возможности компьютеров превзойдут человеческие. В настоящее время ASI представляет собой гипотетическую ситуацию, изображенную в фильмах и научно-фантастических книгах, где машины захватили мир.

Искусственный суперинтеллект — Типы искусственного интеллекта — Edureka

Я считаю, что машины не очень далеки от достижения этой стадии, принимая во внимание наши текущие темпы.

«Темпы прогресса в области искусственного интеллекта (я не имею в виду узкий ИИ) невероятно быстры. Если у вас нет прямого контакта с такими группами, как Deepmind, вы понятия не имеете, насколько быстро — они растут темпами, близкими к экспоненциальным. Риск того, что произойдет что-то серьезно опасное, находится в пятилетнем периоде.Максимум 10 лет ». — процитировал Элон Маск.

Итак, это были различные стадии интеллекта, которые может приобрести машина. Теперь давайте разберемся с типами ИИ в зависимости от их функциональности.

Типы искусственного интеллекта

Когда кто-то просит вас объяснить различные типы систем искусственного интеллекта, вы должны классифицировать их в зависимости от их функций.

В зависимости от функциональности систем на основе ИИ, ИИ можно разделить на следующие типы:

1. Реактивные машины AI
2. Ограниченная память AI
3. Theory Of Mind AI
4. Самосознательный AI

Реактивная машина AI

Этот тип AI включает машины, которые работают исключительно на основании текущих данных, принимая во внимание только текущую ситуацию.Машины с реактивным ИИ не могут делать выводы из данных, чтобы оценить свои будущие действия. Они могут выполнять ограниченный круг заранее определенных задач.

Реактивный ИИ машины — Типы искусственного интеллекта — Эдурека

Примером Реактивного ИИ является известная программа IBM Chess, которая победила чемпиона мира Гарри Каспарова.

AI с ограниченной памятью

Как следует из названия, AI с ограниченной памятью может принимать обоснованные и улучшенные решения, изучая прошлые данные из своей памяти.Такой ИИ имеет недолговечную или временную память, которую можно использовать для хранения прошлого опыта и, следовательно, оценки будущих действий.

ИИ с ограниченной памятью — Типы искусственного интеллекта — Edureka

Беспилотные автомобили — это ИИ с ограниченной памятью, который использует данные, собранные в недавнем прошлом, для принятия немедленных решений. Например, беспилотные автомобили используют датчики для идентификации гражданских лиц, переходящих дорогу, крутые дороги, светофоры и т. Д., Чтобы принимать более правильные решения о вождении.Это помогает предотвратить несчастные случаи в будущем.

Theory Of Mind AI

Theory Of Mind AI — это более продвинутый тип искусственного интеллекта. Предполагается, что эта категория машин играет важную роль в психологии. Этот тип ИИ будет сосредоточен в основном на эмоциональном интеллекте, чтобы человеческие убеждения и мысли могли быть лучше поняты.

Теория интеллектуального ИИ — Типы искусственного интеллекта — Edureka

Теория интеллектуального ИИ еще не полностью разработана, но в этой области проводятся тщательные исследования.

Self-Aware AI

Давайте просто помолимся, чтобы мы не достигли состояния AI, когда машины имеют собственное сознание и становятся самосознательными. Этот тип ИИ немного надуман в нынешних обстоятельствах. Однако в будущем возможно достижение уровня суперинтеллекта.

Self-Aware AI — Типы искусственного интеллекта — Edureka

Гении, такие как Илон Маск и Стивен Хокингс, постоянно предупреждали нас об эволюции ИИ.Сообщите мне свои мысли по этому поводу в разделе комментариев.

AI — очень обширная область, охватывающая многие области, такие как машинное обучение, глубокое обучение и так далее. В следующем разделе я рассмотрел различные области ИИ.

Ветви искусственного интеллекта

Искусственный интеллект можно использовать для решения реальных проблем путем реализации следующих процессов / методов:

1. Машинное обучение
2. Глубокое обучение
3. Обработка естественного языка
4. Робототехника
5. Экспертные системы
6. Нечеткая логика

Области ИИ — Типы искусственного интеллекта — Edureka

Машинное обучение

Машинное обучение — это наука о том, как заставить машины интерпретировать, обрабатывать и анализировать данные, чтобы решать реальные проблемы.

Машинное обучение — Типы искусственного интеллекта — Edureka

В разделе Машинное обучение есть три категории:

1. контролируемое обучение
2. Неконтролируемое обучение
3. Обучение с подкреплением

Чтобы узнать больше о машинном обучении, вы можете перейти в следующих блогах:

1. Учебное пособие по машинному обучению для начинающих
2. Что такое машинное обучение? Машинное обучение для начинающих

Глубокое обучение

Глубокое обучение — это процесс внедрения нейронных сетей на многомерные данные для получения аналитических сведений и формирования решений.Глубокое обучение — это продвинутая область машинного обучения, которую можно использовать для решения более сложных задач.

Глубокое обучение — Типы искусственного интеллекта — Edureka

Глубокое обучение — это логика, лежащая в основе алгоритма проверки лица в Facebook, самоуправляемых автомобилях, виртуальных помощниках, таких как Siri, Alexa и т. Д.

Чтобы узнать больше о глубоком обучении, вы можете посетить следующие блоги:

1. Что такое глубокое обучение? Начало работы с глубоким обучением
2. Учебное пособие по глубокому обучению: искусственный интеллект с использованием глубокого обучения

Обработка естественного языка

Обработка естественного языка (НЛП) относится к науке о получении идей из естественного человеческого языка для связи с машинами и развивать бизнес.

Обработка естественного языка — Типы искусственного интеллекта — Edureka

Twitter использует NLP, чтобы отфильтровать террористический язык в своих твитах, Amazon использует NLP, чтобы понимать отзывы клиентов и улучшать пользовательский опыт.

Вот видео, которое поможет вам начать работу с обработкой естественного языка.

Учебное пособие по обработке естественного языка (NLP) и интеллектуальному анализу текста с использованием NLTK | Edureka

Это видео предоставит вам исчерпывающие и подробные знания по обработке естественного языка, широко известной как NLP.

Робототехника

Робототехника — это отрасль искусственного интеллекта, которая специализируется на различных областях и применении роботов. Роботы с искусственным интеллектом — это искусственные агенты, действующие в реальной среде для получения результатов за счет подотчетных действий.

Робототехника — Типы искусственного интеллекта — Edureka

Гуманоид София — хороший пример ИИ в робототехнике.

Fuzzy Logic

Нечеткая логика — это вычислительный подход, основанный на принципах «степеней истины» вместо обычной современной компьютерной логики i.е. логическое значение по своей природе.

Нечеткая логика — Типы искусственного интеллекта — Edureka

Нечеткая логика используется в медицине для решения сложных проблем, требующих принятия решений. Они также используются в автоматических коробках передач, в системах управления транспортными средствами и т. Д.

Экспертные системы

Экспертная система — это компьютерная система, основанная на искусственном интеллекте, которая учится и взаимодействует со способностью человека-эксперта принимать решения.

Экспертные системы — Типы искусственного интеллекта — Edureka

Экспертные системы используют логические обозначения «если-то» для решения сложных задач.Он не полагается на обычное процедурное программирование. Экспертные системы в основном используются в управлении информацией, медицинских учреждениях, анализе кредитов, обнаружении вирусов и так далее.

На этом мы подошли к концу этого блога «Типы искусственного интеллекта». Если вы хотите узнать больше об искусственном интеллекте, прочтите эти блоги:

1. Искусственный интеллект — что это такое и чем он полезен?
2. Учебное пособие по искусственному интеллекту: все, что вам нужно знать об AI
3. AI vs Machine Learning vs Deep Learning
4. 10 основных преимуществ искусственного интеллекта
5. Приложения AI: 10 лучших приложений искусственного интеллекта в реальном мире

Если вы хотите Запишитесь на полный курс по искусственному интеллекту и машинному обучению, у Edureka есть специально отобранная магистерская программа для инженеров машинного обучения , которая поможет вам овладеть такими методами, как контролируемое обучение, неконтролируемое обучение и обработка естественного языка.Он включает в себя обучение последним достижениям и техническим подходам в области искусственного интеллекта и машинного обучения, таких как глубокое обучение, графические модели и обучение с подкреплением.

.

Определено 5 типов искусственного интеллекта (ИИ)

Искусственный интеллект (ИИ) переопределяет представления предприятия о извлечении информации из данных. Действительно, согласно исследованию Edelman по искусственному интеллекту (ИИ) 2019 года, подавляющее большинство руководителей технологических компаний (91 процент) и 84 процента широкой общественности считают, что ИИ — это «следующая технологическая революция». PwC прогнозирует, что к 2030 году ИИ может внести в мировую экономику 15,7 трлн долларов.

Понимание типов ИИ, того, как они работают и где они могут повысить ценность, имеет решающее значение.

Короче говоря,

AI — довольно серьезное дело. Однако это не монолитный объект: существует множество разновидностей когнитивных способностей. Понимание различных типов ИИ, того, как они работают и где они могут принести пользу бизнесу, имеет решающее значение как для ИТ-руководителей, так и для руководителей направлений бизнеса.

[Что дальше? Читайте также: 10 тенденций в области ИИ, за которыми стоит следить в 2020 году и как большие данные и ИИ работают вместе. ]

Пять важных видов AI

Давайте разберем пять типов ИИ и примеры их использования:

ML — это, пожалуй, наиболее актуальное подмножество ИИ для среднего предприятия сегодня.Как объясняется в руководстве для руководителей по реальному ИИ, в нашем недавнем исследовательском отчете, проведенном Harvard Business Review Analytic Services, машинное обучение — это зрелая технология, которая существует уже много лет.

В ситуации, когда решение скрыто в большом наборе данных, лучше всего использовать машинное обучение.

ML — это отрасль искусственного интеллекта, которая позволяет компьютерам самообучаться на основе данных и применять это обучение без вмешательства человека. Когда вы сталкиваетесь с ситуацией, когда решение скрыто в большом наборе данных, лучше всего использовать машинное обучение.«Машинное обучение превосходно обрабатывает эти данные, извлекает из них закономерности за долю времени, которое потребовалось бы человеку, и дает недоступную в ином случае информацию, — говорит Инго Мирсва, основатель и президент платформы для анализа данных RapidMiner.

Примеры использования ML

ML обеспечивает анализ рисков, обнаружение мошенничества и управление портфелем финансовых услуг; Прогнозы на основе GPS в путешествиях; и целевые маркетинговые кампании, чтобы перечислить несколько примеров.

Обучение машинному обучению

может улучшить выполнение задач с течением времени на основе помеченных данных, которые оно принимает, объясняет директор ISG по когнитивной автоматизации и инновациям Уэйн Баттерфилд, или оно может способствовать созданию прогнозных моделей для улучшения множества критически важных для бизнеса задач.

Глубокое обучение

Объясняющая статья от компании Pathmind, занимающейся разработкой программного обеспечения для искусственного интеллекта, предлагает полезную аналогию: представьте себе набор матрешек, вложенных друг в друга. «Глубокое обучение — это подмножество машинного обучения, а машинное обучение — это подмножество искусственного интеллекта, который является общим термином для любой компьютерной программы, которая делает что-то умное».

Эта ветвь искусственного интеллекта пытается точно имитировать человеческий разум.

В нашем учебнике по глубокому обучению на простом английском языке мы предлагаем это базовое определение: ветвь ИИ, которая пытается точно имитировать человеческий разум.CompTIA объясняет, что с помощью глубокого обучения «компьютеры анализируют проблемы на нескольких уровнях, пытаясь имитировать, как человеческий мозг анализирует проблемы. Визуальные изображения, естественный язык или другие входные данные могут быть проанализированы на различные компоненты, чтобы извлечь значение и построить контекст, повышая вероятность того, что компьютер придет к правильному выводу ».

Глубокое обучение использует так называемые нейронные сети, которые «учатся на обработке помеченных данных, предоставленных во время обучения, и используют этот ключ ответа, чтобы узнать, какие характеристики входных данных необходимы для построения правильных выходных данных», согласно одному объяснению, предоставленному deep AI.«После обработки достаточного количества примеров нейронная сеть может начать обрабатывать новые, невидимые входные данные и успешно возвращать точные результаты».

Примеры использования глубокого обучения

Глубокое обучение дает рекомендации по продуктам и контенту для Amazon и Netflix. Он работает за кулисами алгоритмов распознавания голоса и изображений Google. Его способность анализировать очень большие объемы многомерных данных делает глубокое обучение идеально подходящим для усиления систем профилактического обслуживания, как указала McKinsey в своих заметках с границы ИИ: приложения и ценность глубокого обучения: «Распределение дополнительных данных, таких как аудио- и видеоданные с других датчиков, в том числе относительно дешевых, таких как микрофоны и камеры, нейронные сети могут улучшить и, возможно, заменить более традиционные методы.Способность ИИ прогнозировать сбои и разрешать запланированные вмешательства может использоваться для сокращения времени простоя и эксплуатационных расходов при одновременном повышении производительности ».

[Получите наше краткое руководство по 10 ключевым терминам искусственного интеллекта для руководителей ИТ и бизнеса: Шпаргалка: глоссарий по ИИ. ]

NLP позволяет компьютерам понимать, интерпретировать человеческий язык и управлять им.

Если взять ИИ и сфокусировать его на лингвистике человека, вы получите НЛП. SAS предлагает одно из самых ясных и простых объяснений этого термина: «Обработка естественного языка позволяет людям общаться с машинами.«Это ветвь ИИ, которая позволяет компьютерам понимать, интерпретировать человеческий язык и управлять им.

Само NLP

имеет ряд подмножеств, включая понимание естественного языка (NLU), которое относится к пониманию машинного чтения, и генерацию естественного языка (NLG), которая может преобразовывать данные в человеческие слова.

Но, по словам Баттерфилда из ISG, предпосылка та же: «Поймите язык и пришейте что-нибудь на обратной стороне этого понимания».

NLP уходит корнями в лингвистику, где оно возникло, чтобы позволить компьютерам буквально обрабатывать естественный язык, — объясняет Анил Виджаян, вице-президент Everest Group.«Со временем он эволюционировал от подходов, основанных на правилах, к подходам, основанным на машинном обучении, и таким образом частично совпал с ИИ», — говорит Виджаян.

NLP может использовать методологии машинного обучения и глубокого обучения в сочетании с вычислительной лингвистикой для эффективного приема и обработки неструктурированных речевых и текстовых наборов данных, говорит JP Baritugo, директор консалтинговой компании Pace Harmon по трансформации бизнеса и аутсорсингу.

Примеры использования NLP

Обработка естественного языка позволяет компьютерам извлекать ключевые слова и фразы, понимать смысл языка, переводить его на другой язык или генерировать ответ.«Предприятие буквально управляется посредством коммуникации, будь то письменное слово или устная беседа», — говорит Баттерфилд. «Способность анализировать эту информацию и находить намерения или идеи будет иметь решающее значение для предприятия будущего».

Любая сфера бизнеса, где задействован естественный язык, может стать кормом для развертывания возможностей НЛП, говорит Виджаян. Подумайте о чат-ботах, каналах социальных сетей, электронной почте или сложной документации, такой как контракты или формы требований.

Теперь перейдем к последним двум ключевым типам ИИ: компьютерному зрению и объяснимому ИИ:

Страницы

.

Три типа искусственного интеллекта: понимание искусственного интеллекта

Согласно опросу Gartner, из более чем 3000 ИТ-директоров , Искусственный интеллект (AI) был, безусловно, самой упоминаемой технологией и занимает первое место технология от данных и аналитика , которая сейчас занимает второе место.

ИИ должен стать ядром всего, с чем люди будут взаимодействовать в ближайшие годы и в будущем.

Роботы — это программируемых объектов , предназначенных для выполнения ряда задач. Когда программисты внедряют человеческий интеллект, поведение, эмоции, и даже когда они разрабатывают этику в роботов , мы говорим, что они создают роботов со встроенным искусственным интеллектом, способным имитировать любую задачу, которую может выполнить человек, включая дискуссии, как IBM показал ранее в этом году на выставке CES в Лас-Вегасе.

IBM сделала возможным обсуждение человека и искусственного интеллекта в рамках проекта Project Debater , цель которого — помочь лицам, принимающим решения, принимать более обоснованные решения.

В зависимости от типа задач, выполняемых роботами AI, AI был разделен на разные категории. Однако стоит отметить, что ИИ все еще находится в зачаточном состоянии. В будущем ИИ будет выглядеть и вести себя совершенно иначе, чем сегодня.

Чтобы быть готовыми к будущему, нам нужно начать обновлять наши знания об ИИ. Люди также должны быть готовы к вызовам и изменениям, которые ИИ принесет обществу и человечеству в целом. Итак, что же такое искусственный интеллект?

Что такое ИИ ?: Три типа искусственного интеллекта

«ИИ — это наука и техника создания интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных компьютерных программ.»- Алан Тьюринг

Прежде всего, чтобы иметь возможность участвовать в сегодняшних дискуссиях об искусственном интеллекте и понимать изменения, которые он принесет в будущее человечества, нам необходимо знать основы.

Различные типы ИИ зависят от уровня интеллекта , встроенного в робота . Мы можем четко разделить ИИ на три типа:

Искусственный узкий интеллект (ANI)

Узкий искусственный интеллект (ANI), также известный как Узкий ИИ или Слабый ИИ, является Тип искусственного интеллекта сосредоточен на одной узкой задаче .Он обладает ограниченным набором способностей. На сегодняшний день это единственный существующий ИИ.

Узкий ИИ — это то, с чем большинство из нас взаимодействует ежедневно. Подумайте о Google Assistant, Google Translate, Siri, Cortana или Alexa. Все они являются машинным интеллектом, использующим обработку естественного языка (NLP).

NLP используется в чат-ботах и ​​других подобных приложениях. Понимая речь и текст на естественном языке, они запрограммированы на персонализированное, естественное взаимодействие с людьми.

Системы искусственного интеллекта сегодня используются в медицине для диагностики рака и других заболеваний с чрезвычайной точностью, воспроизводя человеческие познания и рассуждения.

Общий искусственный интеллект (AGI)

Когда мы говорим об общем искусственном интеллекте (AGI), мы имеем в виду тип ИИ, который примерно такой же способный, как человека.

Однако AGI все еще находится на стадии становления. Поскольку человеческий мозг является моделью для создания общего интеллекта, кажется маловероятным, что это произойдет относительно скоро, потому что нет исчерпывающих знаний о функциях человеческого мозга.

Тем не менее, как много раз показывала история, люди склонны создавать технологии, которые становятся опасными для человеческого существования. Почему же тогда попытки создать алгоритмы, воспроизводящие функции мозга, будут другими? Когда это произойдет, людям придется принять возможные последствия.

Искусственный суперинтеллект (ASI)

Искусственный суперинтеллект (ASI) — это путь в будущее. Или это то, во что мы верим. Чтобы достичь этой точки и называться ИИ, ИИ должен превосходить людей абсолютно во всем.Тип ASI достигается, когда AI на более способный, чем человека.

Этот тип ИИ сможет необычайно хорошо проявить себя в таких вещах, как искусство, принятие решений и эмоциональные отношения. Эти вещи сегодня являются частью того, что отличает машину от человека. Другими словами, вещи, которые считаются строго человеческими.

Однако многие могут возразить, что люди еще не овладели искусством эмоциональных отношений или принятия правильных решений. Означает ли это, что, возможно, через несколько столетий в будущем искусственный суперинтеллект овладеет областями, в которых люди потерпели неудачу?

Робоэтика: человеческая этика применительно к робототехнике

В то же время, когда мы начинаем разговор и узнаем больше, нам нужно начать обсуждение робототехники . Как люди будут взаимодействовать, рассматривать и лечить эти машины в будущем? Когда люди собираются предоставить права ИИ? Кто будет иметь право предоставлять такие права?

В 2001 году , Стивен Спилберг в сотрудничестве с Kubrick Studios представил в кинотеатрах спор о сути человеческого существования, представленной гуманоидом Меха по имени Дэвид. Он первый в своем роде: ребенок, которого можно активировать, чтобы чувствовать любовь, учиться у своего окружения и, следовательно, развивать другие человеческие эмоции, такие как страх и печаль.

Люди вложили в Давида способность чувствовать эмоции. Однако человечества не смогли взять на себя ответственность за жизнь, которую они создали. Мать Дэвида бросила его в лесу, оскорбив чувства Дэвида.

Между тем, в реальном мире София компании Hanson Robotics была первым роботом, получившим гражданство от правительства Саудовской Аравии. Хотя сегодня София считается одним из самых продвинутых роботов, она все еще является прототипом, но в будущем она может стать общим искусственным интеллектом.На видео ниже София беседует с одним из своих создателей.

Роботы, встроенные в ИИ, и будущие приложения этой технологии ставят этических вопроса , которые должны быть решены сейчас, как уже предлагали многие футуристы, философы и исследователи ИИ по всему миру.

Пришло время начать обсуждение трансгуманизма и AGI или Singularity , которые, как ожидается, появятся к 2060 , чтобы быть готовыми к будущему.

Вы можете спросить, что это будет за мир, когда когнитивные способности компьютера станут выше человеческих. Сегодняшнее поколение Alpha — это дети, которые будут жить вместе с искусственным супер интеллектом. И это откроет новую главу в истории человечества.

Статьи по теме:

.

Четыре типа ИИ. Как я уже упоминал в своей предыдущей статье… | автор: Шаан Рэй

Как я уже упоминал в своей предыдущей статье, существует множество способов классификации различных типов алгоритмов ИИ. Здесь я сначала классифицирую их с точки зрения их продвинутости, а затем рассмотрю их приложения.

Многие энтузиасты ИИ считают, что самооценка машин является конечной целью развития ИИ.

Реактивные машины

Реактивные машины являются базовыми в том смысле, что они не хранят «воспоминания» и не используют прошлый опыт для определения будущих действий.Они просто воспринимают мир и реагируют на него. Deep Blue от IBM, победивший гроссмейстера Каспорова, — это реактивная машина, которая видит фигуры на шахматной доске и реагирует на них. Он не может ссылаться ни на один из предыдущих опытов и не может улучшиться с практикой.

IBM Deep Blue

Ограниченная память

Машины с ограниченной памятью могут хранить данные в течение короткого периода времени. Хотя они могут использовать эти данные в течение определенного периода времени, они не могут добавить их в библиотеку своего опыта.Многие беспилотные автомобили используют технологию ограниченной памяти: они хранят такие данные, как недавняя скорость ближайших автомобилей, расстояние до таких автомобилей, ограничение скорости и другую информацию, которая может помочь им ориентироваться по дорогам.

экспериментальный беспилотный автомобиль Google.

Теория разума

Психология говорит нам, что у людей есть мысли, эмоции, воспоминания и ментальные модели, которые определяют их поведение. Исследователи теории разума надеются создать компьютеры, имитирующие наши ментальные модели, формируя представления о мире и о других агентах и ​​сущностях в нем.Одна из целей этих исследователей — создать компьютеры, которые связаны с людьми и воспринимают человеческий интеллект и то, как на эмоции людей влияют события и окружающая среда. В то время как многие компьютеры используют модели, компьютер с «умом» еще не существует.

Компьютер с «умом» еще не существует.

Самосознание

Самосознающие машины — это предмет научной фантастики, хотя многие энтузиасты ИИ считают их конечной целью разработки ИИ.Даже если машина может работать так же, как человек, например, сохраняя себя, предсказывая свои собственные потребности и запросы и относясь к другим как к равным, вопрос о том, могут ли машины стать действительно самосознательными или «сознательными», лучше оставить философам.

.