Как искусственный интеллект полностью меняет все

Еще в октябре 1950 года британский техно-визионер Алан Тьюринг опубликовал в журнале MIND статью под названием «Вычислительные машины и интеллект», в которой поднимался вопрос, который в то время многим казался фантастикой.

«Не могут ли машины выполнять нечто, что следует назвать мышлением, но которое сильно отличается от того, что делает человек?» — спросил Тьюринг.

Тьюринг думал, что они могут.Более того, считал он, можно создать программное обеспечение для цифрового компьютера, которое позволит ему наблюдать за окружающей средой и изучать новые вещи, от игры в шахматы до понимания и разговора на человеческом языке. И он думал, что со временем машины смогут развить способность делать это самостоятельно, без участия человека. «Мы можем надеяться, что машины в конце концов будут конкурировать с людьми во всех чисто интеллектуальных областях», — предсказал он.

Почти 70 лет спустя кажущееся диковинным видение Тьюринга стало реальностью. Искусственный интеллект, обычно называемый ИИ, дает машинам возможность учиться на собственном опыте и выполнять когнитивные задачи, которые когда-то казались способными только для человеческого мозга.

ИИ быстро распространяется по всей цивилизации, где он обещает делать все, от предоставления автономным транспортным средствам возможности перемещаться по улицам до более точных прогнозов ураганов. На повседневном уровне искусственный интеллект определяет, какую рекламу показывать вам в Интернете, и запускает дружественных чат-ботов, которые появляются, когда вы посещаете веб-сайт электронной коммерции, чтобы ответить на ваши вопросы и обеспечить обслуживание клиентов. А персональные помощники на базе искусственного интеллекта в устройствах умного дома с голосовым управлением выполняют множество задач, от управления нашими телевизорами и дверными звонками до ответов на простые вопросы и помощи в поиске наших любимых песен.

Но мы только начинаем с этим. По мере того, как технология ИИ становится все более сложной и мощной, ожидается, что она значительно поднимет мировую экономику, создав к 2030 году дополнительную активность на сумму около 13 триллионов долларов, согласно прогнозу Глобального института McKinsey.

«Искусственный интеллект все еще находится на ранней стадии внедрения, но внедрение ускоряется, и он используется во всех отраслях», — говорит Сара Гейтс, стратег аналитической платформы в SAS, глобальной компании, занимающейся разработкой программного обеспечения и услуг, которая фокусируется на превращении данных в интеллектуальную информацию для клиентов.

1. Как работает искусственный интеллект
2. Десятилетия исследований
3. ИИ и робототехника
4. Как ИИ может изменить экономику

Как работает искусственный интеллект

Возможно, еще более удивительно, что наше существование незаметно трансформируется технологией, которую многие из нас почти не понимают, если вообще понимают, — чем-то настолько сложным, что даже ученым трудно объяснить это.

«ИИ — это семейство технологий, которые выполняют задачи, которые, как считается, требуют интеллекта, если их выполняют люди», — объясняет Васант Хонавар, профессор и директор Исследовательской лаборатории искусственного интеллекта в Университете штата Пенсильвания. «Я говорю «мысль», потому что никто точно не знает, что такое разум».

Хонавар описывает две основные категории интеллекта. Есть узкий интеллект, который достигает компетенции в узко определенной области, такой как анализ изображений с рентгеновских лучей и МРТ-сканов в радиологии. Общий интеллект, напротив, является более похожей на человеческую способность узнавать обо всем и говорить об этом. «Машина может хорошо ставить некоторые диагнозы в радиологии, но если вы спросите ее о бейсболе, она будет бесполезна», — объясняет Хонавар. Интеллектуальная универсальность людей «на данный момент все еще находится за пределами досягаемости ИИ».

По словам Хонавара, в ИИ есть два ключевых элемента. Один из них — инженерная часть, то есть создание инструментов, которые каким-то образом используют интеллект. Другая — это наука об интеллекте, или, вернее, о том, как заставить машину выдавать результат, сравнимый с тем, к которому пришел бы человеческий мозг, даже если машина достигает его с помощью совершенно другого процесса. Если использовать аналогию, «птицы летают и самолеты летают, но они летают совершенно по-разному», Хонавар. «Тем не менее, они оба используют аэродинамику и физику. Точно так же искусственный интеллект основан на представлении о том, что существуют общие принципы поведения интеллектуальных систем».

ИИ — это «в основном результат наших попыток понять и подражать тому, как работает мозг, и применения этого для придания мозгоподобных функций автономным системам (например, дронам, роботам и агентам)», — Курт Кейгл, писатель. , специалист по данным и футуролог, основатель консалтинговой фирмы Semantical, пишет в электронном письме. Он также является редактором The Cagle Report, ежедневного информационного бюллетеня по информационным технологиям.

И хотя люди на самом деле не думают как компьютеры, которые используют схемы, полупроводники и магнитные носители вместо биологических клеток для хранения информации, есть некоторые интригующие параллели. «Одна вещь, которую мы начинаем открывать, это то, что графовые сети действительно интересны, когда вы начинаете говорить о миллиардах узлов, а мозг, по сути, является графовой сетью, хотя и такой, в которой вы можете контролировать силу процессов, изменяя сопротивление нейронов. до того, как загорится емкостная искра», — объясняет Кейгл. «Один нейрон сам по себе дает вам очень ограниченное количество информации, но одновременно активируя достаточно нейронов разной силы, вы получаете паттерн, который активируется только в ответ на определенные виды стимулов, обычно модулированные электрические сигналы через DSP. [это цифровая обработка сигналов], которую мы называем нашей сетчаткой и улиткой».

«Большинство применений ИИ было связано с большими объемами данных», — говорит Хонавар. Если снова использовать пример радиологии, то наличие больших баз данных рентгеновских снимков и МРТ-сканирований, которые были оценены радиологами-людьми, позволяет обучить машину подражать этой деятельности.

ИИ работает, комбинируя большие объемы данных с интеллектуальными алгоритмами — сериями инструкций — которые позволяют программному обеспечению учиться на шаблонах и особенностях данных, как объясняется в этом учебнике SAS по искусственному интеллекту.

Как отмечается в учебнике по SAS, при моделировании работы мозга ИИ использует множество различных подполей.

• Машинное обучение автоматизирует построение аналитической модели, чтобы находить скрытую информацию в данных, не будучи запрограммированным на поиск чего-то конкретного или вывод определенного вывода.
• Нейронные сети имитировать массив взаимосвязанных нейронов мозга и передавать информацию между различными единицами, чтобы находить связи и извлекать смысл из данных.
• Глубокое обучение использует действительно большие нейронные сети и большую вычислительную мощность для поиска сложных закономерностей в данных для таких приложений, как распознавание изображений и речи.
• Когнитивные вычисления речь идет о создании «естественного, похожего на человека взаимодействия», как выражается SAS, включая использование способности интерпретировать речь и реагировать на нее.
• Компьютерное зрение использует распознавание образов и глубокое обучение для понимания содержания изображений и видео, а также позволяет машинам использовать изображения в реальном времени, чтобы понимать, что их окружает.
• Обработка естественного языка включает в себя анализ и понимание человеческого языка и реагирование на него.