Что такое искусственный интеллект?

ИИ — это концепция, которая формально существует с 1950-x годов, когда она определялась как способность машины выполнять задачу, для которой ранее требовался человеческий интеллект. Это довольно широкое определение, которое было изменено за десятилетия исследований и технологических достижений.

Когда вы рассматриваете возможность присвоения интеллекта машине, такой как компьютер, имеет смысл начать с определения термина «интеллект», особенно если вы хотите определить, действительно ли искусственная система этого заслуживает. 

Также:  Эти эксперты борются за защиту ИИ от хакеров.

Наш уровень интеллекта отличает нас от других живых существ и имеет важное значение для человеческого опыта. Некоторые эксперты определяют интеллект как способность адаптироваться, решать проблемы, планировать, импровизировать в новых ситуациях и узнавать новое. 

Учитывая, что интеллект иногда рассматривается как основа человеческого опыта, неудивительно, что мы пытаемся искусственно воссоздать его в научных исследованиях. 

И сегодняшние системы ИИ могут демонстрировать некоторые черты человеческого интеллекта, включая обучение, решение проблем, восприятие и даже ограниченный спектр творчества и социального интеллекта.

Как я могу использовать ИИ?

ИИ существует в различных формах, которые стали широко доступны в повседневной жизни. Умные динамики на вашей мантии со встроенным голосовым помощником Alexa или Google — два отличных примера искусственного интеллекта. Другими хорошими примерами являются популярные чат-боты с искусственным интеллектом, такие как  ChatGPT , новый Bing Chat и Google Bard . 

Когда вы запрашиваете у ChatGPT столицу страны или просите Alexa предоставить вам обновленную информацию о погоде, вы получите ответы, которые являются результатом алгоритмов машинного обучения.

Также:  Как работает ChatGPT?

Хотя эти системы не заменяют человеческий интеллект или социальное взаимодействие, они могут использовать свое обучение, чтобы адаптироваться и приобретать новые навыки для выполнения задач, для выполнения которых они не были явно запрограммированы. 

Какие существуют типы ИИ?

Искусственный интеллект можно разделить на три общепринятые подкатегории: узкий ИИ, общий ИИ и суперИИ.

Что такое узкий ИИ?

Искусственный узкий интеллект (ANI) имеет решающее значение для голосовых помощников, таких как Siri, Alexa и Google Assistant. В эту категорию входят интеллектуальные системы, которые были разработаны или обучены для выполнения конкретных задач или решения конкретных проблем, но не были специально предназначены для этого. 

ANI часто называют слабым ИИ, поскольку он не обладает общим интеллектом, но некоторые примеры силы узкого ИИ включают в себя вышеупомянутых голосовых помощников, а также системы распознавания изображений, технологии, которые реагируют на простые запросы клиентов в службу поддержки. и инструменты, которые отмечают неприемлемый контент в Интернете. 

Также:  6 вещей, которые ChatGPT не может делать (и еще 20, которые он делать отказывается)

ChatGPT является примером ANI, поскольку он запрограммирован для выполнения конкретной задачи, которая заключается в создании текстовых ответов на запросы, которые ему даются.

Что такое общий ИИ?

Искусственный общий интеллект (AGI), также известный как сильный ИИ, все еще является гипотетической концепцией, поскольку он предполагает, что машина понимает и выполняет совершенно разные задачи на основе своего накопленного опыта. Этот тип интеллекта находится больше на уровне человеческого интеллекта, поскольку системы ОИИ смогут рассуждать и думать, как человек.

Также: истинная цель ИИ больше не может быть интеллектом.

Подобно человеку, ОИИ потенциально сможет понимать любую интеллектуальную задачу, мыслить абстрактно, учиться на собственном опыте и использовать эти знания для решения новых задач. По сути, мы говорим о системе или машине, обладающей здравым смыслом, что в настоящее время недостижимо ни с одной формой доступного ИИ.

Разработка системы с собственным сознанием, по-видимому, еще далеко, но это конечная цель исследований ИИ.

Что такое супер ИИ?

Искусственный суперинтеллект (ИСИ) — это система, которая не только потрясет человечество до основания, но и может его уничтожить. Если это звучит прямо из научно-фантастического романа, то это потому, что так оно и есть: ИСИ — это система, в которой интеллект машины превосходит все формы человеческого интеллекта во всех аспектах и ​​превосходит человека во всех функциях.

Также: как генеративный ИИ может улучшить качество обслуживания клиентов?

Интеллектуальная система, которая может учиться и постоянно совершенствоваться, все еще является гипотетической концепцией. Однако это система, которая при эффективном и этичном применении может привести к необычайному прогрессу и достижениям в медицине, технологиях и многом другом. 

Какие есть недавние примеры ИИ?

В целом, наиболее заметными достижениями в области искусственного интеллекта являются разработка и выпуск GPT 3.5 и GPT 4. Но было много других революционных достижений в области искусственного интеллекта — на самом деле слишком много, чтобы включить их все здесь.

Вот некоторые из наиболее примечательных:

ChatGPT (и GPT)

ChatGPT — это чат-бот с искусственным интеллектом, способный генерировать, переводить и отвечать на вопросы на естественном языке. Хотя это, пожалуй, самый популярный инструмент искусственного интеллекта, благодаря своей широкой доступности OpenAI произвел значительный фурор в мире искусственного интеллекта, создав GPT 1, 2 и 3. 

Также:  5 способов использовать чат-ботов, чтобы сделать вашу жизнь проще

GPT расшифровывается как Generative Pre-trained Transformer, а GPT-3 была самой большой языковой моделью, существовавшей на момент ее запуска в 2020 году, со 175 миллиардами параметров. Последняя версия GPT-4, доступная через ChatGPT Plus или Bing Chat, имеет один триллион параметров. 

Также: автономный автомобиль, который просыпается и приветствует вас, может быть в вашем будущем

Функция автопилота Tesla в ее электромобилях, вероятно, является тем, о чем думает большинство людей, рассматривая автомобили с автоматическим управлением, но Waymo из материнской компании Google, Alphabet, совершает автономные поездки, как такси без водителя такси, в Сан-Франциско, Калифорния, и Феникс, Аризона.

Cruise — еще одна служба роботакси, и автомобильные компании, такие как Apple, Audi, GM и Ford, также предположительно работают над технологией беспилотных автомобилей. 

Что такое машинное обучение?

Самое большое качество, которое отличает ИИ от других тем компьютерных наук, — это способность легко автоматизировать задачи с помощью машинного обучения, которое позволяет компьютерам учиться на разном опыте, а не быть явно запрограммированным для выполнения каждой задачи. Эту способность многие называют ИИ, но на самом деле машинное обучение является частью искусственного интеллекта.

Машинное обучение предполагает, что система обучается на больших объемах данных, поэтому она может учиться на ошибках и распознавать закономерности, чтобы точно делать прогнозы и принимать решения, независимо от того, были ли они подвергнуты воздействию конкретных данных или нет. 

Также: Что такое машинное обучение? Все, что Вам нужно знать

Примеры машинного обучения включают распознавание изображений и речи, защиту от мошенничества и многое другое. Одним из конкретных примеров является система распознавания изображений, когда пользователи загружают фотографию в Facebook. Сеть социальных сетей может анализировать изображение и распознавать лица, что приводит к рекомендациям отмечать разных друзей. Со временем и практикой система оттачивает этот навык и учится давать более точные рекомендации.

Каковы элементы машинного обучения?

Как упоминалось выше, машинное обучение является подмножеством ИИ и обычно делится на две основные категории: контролируемое и неконтролируемое обучение.

контролируемое обучение

Это распространенный метод обучения систем ИИ с использованием множества помеченных примеров, которые были классифицированы людьми. В эти системы машинного обучения поступают огромные объемы данных, которые были аннотированы, чтобы выделить интересующие функции — вы, по сути, обучаете на примере. 

Если вы хотите обучить модель машинного обучения распознавать и различать изображения кругов и квадратов, вы должны начать со сбора большого набора данных изображений кругов и квадратов в разных контекстах, например, рисунок планеты для круга. , или таблицу для квадрата, например, с метками для каждой формы. 

Затем алгоритм изучит этот помеченный набор изображений, чтобы различать формы и их характеристики, такие как круги без углов и квадраты с четырьмя равными сторонами. После обучения на наборе данных изображений система сможет увидеть новое изображение и определить, какую форму оно находит. 

Неконтролируемое обучение

Напротив, неконтролируемое обучение использует другой подход, когда алгоритмы пытаются идентифицировать закономерности в данных, ища сходства, которые можно использовать для классификации этих данных.

Примером может быть объединение фруктов одинакового веса или автомобилей с одинаковым объемом двигателя.

Также: машинное обучение работает в режиме реального времени: почему и как

Алгоритм не настроен заранее для выбора определенных типов данных; он просто ищет схожие данные, которые можно сгруппировать, например, группируя клиентов на основе покупательского поведения, чтобы нацелить их на персонализированные маркетинговые кампании. 

Обучение с подкреплением

При обучении с подкреплением система пытается максимизировать вознаграждение на основе своих входных данных, в основном проходя процесс проб и ошибок, пока не достигнет наилучшего возможного результата.

Подумайте об обучении системы играть в видеоигры, где она может получить положительное вознаграждение, если она наберет более высокий балл, и отрицательное вознаграждение за низкий балл. Система учится анализировать игру и делать ходы, а затем учится исключительно на вознаграждениях, которые она получает, достигая точки, когда она может играть самостоятельно и зарабатывать высокий балл без вмешательства человека.

Обучение с подкреплением также используется в исследованиях, где оно может помочь научить автономных роботов оптимальному способу поведения в реальных условиях.

Что такое большие языковые модели?

В настоящее время одним из самых известных типов ИИ являются большие языковые модели (LLM). Эти модели используют неконтролируемое машинное обучение и обучаются на большом количестве текста, чтобы понять, как работает человеческий язык. Эти тексты включают статьи, книги, веб-сайты и многое другое. 

В процессе обучения LLM обрабатывают миллиарды слов и фраз, чтобы изучить закономерности и взаимосвязи между ними, благодаря чему модели могут генерировать человеческие ответы на подсказки. 

Самый популярный LLM — GPT 3.5, на котором основан ChatGPT, а самый большой LLM — GPT-4. Бард использует LaMDA, LLM, разработанный Google, который является вторым по величине LLM.

Что такое глубокое обучение?

Часть семейства машинного обучения, глубокое обучение включает в себя обучение искусственных нейронных сетей с тремя или более слоями для выполнения различных задач. Эти нейронные сети расширяются до разветвленных сетей с большим количеством глубоких слоев, которые обучаются с использованием огромных объемов данных. 

Модели глубокого обучения, как правило, имеют более трех слоев и могут иметь сотни слоев. Он может использовать контролируемое или неконтролируемое обучение или их комбинацию в процессе обучения.

Также: Что такое глубокое обучение? Все, что Вам нужно знать

Поскольку технология глубокого обучения может научиться распознавать сложные закономерности в данных с помощью ИИ, она часто используется в обработке естественного языка (NLP), распознавании речи и распознавании изображений.

Какие услуги ИИ доступны для использования?

Как обычные потребители, так и предприятия имеют множество сервисов ИИ, доступных для ускорения задач и повышения удобства в повседневной жизни — вероятно, у вас дома есть что-то, что использует ИИ в той или иной степени.

Вот несколько распространенных примеров искусственного интеллекта, доступных для общественности как бесплатно, так и за плату:

• Голосовые помощники: Amazon Alexa, сидящая в этом устройстве Echo на вашей полке, или Siri от Apple в вашем iPhone и Google Assistant — все используют обработку естественного языка, чтобы понимать и отвечать на ваши вопросы или команды.
• Чат-боты. Чат-боты с искусственным интеллектом — это еще одна форма виртуальных помощников, которые могут взаимодействовать с людьми и, в некоторых случаях, вести человеческую беседу, даже имитируя сочувствие и заботу. 
• Языковой перевод. Машинное обучение широко распространено, и такие сервисы, как Google Translate, Microsoft Translator, Amazon Translate и ChatGPT, используют его для перевода текста.
• Продуктивность: Microsoft 365 Copilot — отличный пример LLM, используемого в качестве инструмента повышения производительности ИИ, встроенного в Word, PowerPoint, Outlook, Excel, Teams и другие приложения для автоматизации задач. Просто попросив команду «отправить по электронной почте информацию о последнем статусе проекта», Copilot автоматически соберет информацию из электронных писем и документов для создания текста с тем, что вы просили.
• Распознавание изображений и видео. Различные программы используют ИИ для поиска информации о содержании изображений и видео, например о лицах, тексте и объектах внутри них. Clarifai, который использует машинное обучение для организации неструктурированных данных из источников, и Amazon Rekognition, сервис AWS, который позволяет пользователям загружать изображения для получения информации, являются двумя примерами этого.
• Разработка программного обеспечения. Многие разработчики начали использовать ChatGPT для написания и отладки кода, но существует множество других инструментов ИИ, облегчающих работу программиста. Одним из примеров является программирование пары ИИ GitHub Copilot от OpenAI Codex, представляющее собой генеративную языковую модель, которая может писать код быстрее с меньшими усилиями за счет мгновенного автозаполнения комментариев и кода.
• Построение бизнеса: помимо обычных пользователей, использующих искусственный интеллект вокруг себя, существуют сервисы, предлагающие инструменты искусственного интеллекта для бизнеса, включая API OpenAI GPT-4 (в настоящее время находится в списке ожидания) для создания приложений и сервисов с использованием LLM; или Amazon Bedrock , набор облачных инструментов искусственного интеллекта для разработчиков.

Какая компания лидирует в гонке ИИ?

Хотя генеративный ИИ возглавляет прорывы в области искусственного интеллекта в 2023 году , есть и другие ведущие компании, работающие над своими собственными прорывами.

OpenAI

Неудивительно, что OpenAI до сих пор лидирует в гонке ИИ в этом году после того, как бесплатные инструменты генеративного ИИ стали доступны для широкого использования, такие как чат-бот AI ChatGPT и Dall-E 2, который является генератором изображений.

Также:  интеллект ChatGPT равен нулю, но это революция в полезности, говорит эксперт по искусственному интеллекту

Алфавит

Материнская компания Google, Alphabet, приложила руку к нескольким различным системам искусственного интеллекта через некоторые из своих компаний, включая DeepMind, Waymo и вышеупомянутую Google. 

DeepMind продолжает развивать искусственный общий интеллект, о чем свидетельствуют научные решения, которые он стремится достичь с помощью систем искусственного интеллекта. Компания разработала модели машинного обучения для Document AI, оптимизировала возможности просмотра на Youtube, сделала AlphaFold доступной для исследователей по всему миру и многое другое.

Также: DeepMind: Почему ИИ так хорош в языке? Это что-то в самом языке

Хотя вы можете не слышать об усилиях Alphabet в области искусственного интеллекта в новостях каждый день, его работы в области глубокого обучения и ИИ в целом могут изменить будущее человечества. 

Майкрософт

Помимо создания Microsoft 365 Copilot для своих 365 приложений, Microsoft предоставляет набор инструментов искусственного интеллекта для разработчиков в Azure , таких как платформы для разработки машинного обучения, анализа данных и диалогового искусственного интеллекта, настраиваемые API-интерфейсы, которые обеспечивают человеческий паритет в компьютерном зрении, речь, язык.

Также:  генеральный директор Microsoft Наделла: «Ожидайте, что мы включим ИИ на каждый уровень стека»

Microsoft также вложила значительные средства в разработку OpenAI и использует GPT-4 в новом Bing Chat , а также более продвинутую версию Dall-E 2 для Bing Image Creator .

Другие компании

Это всего лишь несколько примеров компаний, лидирующих в гонке ИИ, но во всем мире есть много других, которые также добиваются успехов в области искусственного интеллекта, включая  Baidu , Alibaba , Cruise , Lenovo , Tesla и другие.

Как ИИ изменит мир?

Искусственный интеллект способен изменить то, как мы работаем, наше здоровье, то, как мы потребляем медиа и добираемся до работы, нашу конфиденциальность и многое другое. 

Подумайте о том, какое влияние определенные системы ИИ могут оказать на мир в целом. Люди могут попросить голосового помощника на своих телефонах вызвать автономные автомобили, чтобы заставить их работать, где они могут использовать инструменты искусственного интеллекта, чтобы быть более эффективными, чем когда-либо прежде.

Также:  Генеративный ИИ может снизить цены на лекарства. Вот как

Врачи и радиологи могли бы ставить диагнозы рака, используя меньше ресурсов, выявлять генетические последовательности, связанные с болезнями, и идентифицировать молекулы, которые могли бы привести к созданию более эффективных лекарств, потенциально спасая бесчисленное количество жизней.

В качестве альтернативы стоит подумать о разрушении, которое может произойти из-за наличия нейронных сетей, способных создавать реалистичные изображения, таких как Dall-E 2, Midjourney и Bing; которые могут воспроизводить чей-то голос или создавать дипфейковые видео, используя человеческое сходство. Это может поставить под угрозу то, что люди могут считать фотографиями, видео или аудио подлинными.

Также:  Почему ваши разговоры в ChatGPT могут быть не такими безопасными, как вы думаете

Еще одна этическая проблема, связанная с ИИ, касается распознавания лиц и наблюдения, а также того, как эта технология может быть вторжением в частную жизнь людей, и многие эксперты стремятся полностью запретить ее .

Украдет ли ИИ вашу работу?

Возможность того, что искусственные интеллектуальные системы заменят значительную часть современной рабочей силы, является реальной возможностью ближайшего будущего.

Хотя обычный искусственный интеллект не заменит все рабочие места, кажется несомненным то, что ИИ изменит характер работы, и единственный вопрос заключается в том, насколько быстро и насколько глубоко автоматизация изменит рабочее место.

Также: Генеративный ИИ меняет вашу карьеру в сфере технологий. Что нужно знать

Однако искусственный интеллект не может работать сам по себе, и хотя многие рабочие места с рутинной, повторяющейся работой с данными могут быть автоматизированы, работники на других  должностях могут  использовать такие инструменты, как генеративный ИИ, чтобы стать более продуктивными и эффективными.

Среди экспертов по ИИ существует широкий спектр мнений о том, как быстро системы искусственного интеллекта превзойдут человеческие возможности.

Полностью автономные беспилотные транспортные средства еще не стали реальностью, но, по некоторым прогнозам , одна только индустрия самоуправляемых грузоперевозок неизбежно займет более 500 000 рабочих мест в США, даже без учета влияния на курьеров и водителей такси.