Искусственный интеллект: простыми словами о сложных вещах

Многие люди считают, что искусственный интеллект (ИИ) – это то, что должно быть изобретено в далеком будущем, как в фантастических триллерах, где неотличимые от людей роботы захватывают планету. На самом же деле нет, и ИИ присутствует в нашей жизни уже сейчас, а практически каждый человек на планете использует его для своего удобства. Благодаря когнитивной науке стало возможным создать ИИ на основании биологической нейронной сети.

Давайте разбираться, что такое ИИ, как он работает и где применяется.

Что нужно знать об искусственном интеллекте?

Впервые термин искусственный интеллект появился в 1956 году, тогда же были произведены первые исследования, касающиеся разработки систем символьных вычислений. Министерство обороны США заинтересовали исследования, и к 2003 году было создано несколько индивидуальных личных помощников.

Интеллект – это способность к восприятию, обработке и сохранению информации. Он может быть разных видов и уровней у людей, животных и машин. При этом стоит понимать, что наличие интеллекта не предполагает наличия сознания. Это значит, что сравнивать машину с полноценным человеком еще очень рано.

Интеллект позволяет исчислять то, что возможно измерить, а сознание дает оценку чувствам, которые может испытывать только человек.

Искусственный интеллект и нейронные сети – это мощные технологии, базирующиеся как раз на машинном обучении и создании машин и компьютерных программ, обладающих интеллектом. ИИ пересекается со многими другими областями знаний, среди которых математика, статистика, психология, теория вероятности, физика, обработка сигналов, машинное обучение, компьютерное зрение, лингвистика, наука о мозге и др.

На данный момент программирование алгоритмов для решения сложных задач, имеющих большой объем информации, занимает у разработчиков очень много ресурсов и требует большого количества времени. Даже если удается создать код, позволяющий обрабатывать огромное количество данных и вычислять решения тяжелых задач, этот код будет трудно использовать, т.к. он будет очень объемным, сложно тестируемым, к тому же поддерживаться будет далеко не на всех устройствах. Именно поэтому развитие ИИ сейчас так актуально, ведь современные технологии машинного обучения позволяют научить программировать компьютеры за нас, что ускоряет процесс исчисления сложных задач и облегчает работу.

Где применяется искусственный интеллект и в чем его польза?

Многие люди считают, что ни разу не сталкивались с искусственным интеллектом, однако это ошибочное мнение, ведь многие из нас используют его ежедневно.

В 2011 году, благодаря победе на телевикторине Jeopardy (аналог телепередачи «Своя игра»), известность обрел суперкомпьютер IBM Watson, использующий алгоритм машинного обучения. ИИ компьютера сражался против двух человек: Брэда Раттера, обладателя самого большого денежного приза в программе, и Кени Дженнинга, имеющего самую длительную беспроигрышную серию. С тех пор этот алгоритм изменялся и дорабатывался, а сегодня используется в качестве шаблона у таких компаний как Apple, Amazon и Google.

Как применяется искусственный интеллект в реальной жизни?

Назовем лишь несколько областей, где используется искусственный интеллект:

Почта

Сейчас практически каждый человек имеет электронную почту. При этом, гуляя по просторам Интернета, мы подписываемся на рассылки, даем свой адрес почты и получаем сотни писем в день, в которых нам рекламируют товары или услуги. Искусственный интеллект помогает сортировать эти письма и отправлять ненужные рассылки в папку «Спам».

Кроме того, если вы обращали внимание, при написании сообщения вам предлагается использовать «умные» ответы. Эта функция не только позволяет кратко отвечать по теме письма, но и предлагает формат ответов, исходя из стиля написания владельца почты. Все это делает ИИ.

Социальные сети

Linkedln использует искусственный интеллект, чтобы подбирать потенциально возможных сотрудников и работодателей.

Чат-боты на данный момент довольно популярный инструмент. Некоторые из них настроены таким образом, что довольно неплохо справляются с имитацией реального общения с живым человеком.

Facebook, сканируя сообщения, выявляет подозрительные смс, которые могут свидетельствовать о том, что автор сообщений задумывается о суициде.

Поисковые сети

Когда в Google мы начинаем вводить запрос, поисковая система предлагает нам возможные варианты – это тоже искусственный интеллект.

Google Maps или «Яндекс Карты» также используют ИИ, чтобы присылать оповещения о пробках на дорогах в вашем месте нахождения или авариях.

Программы для банков

Банки предлагают специальные приложения и программы, которые при авторизации пользователя напоминают последнему о сроках оплаты счета, подсказывают трансферы и многое другое.

Для предотвращения случаев с мошенничеством ИИ отслеживает и фиксирует все операции, а в случае нестандартных платежей (например, сумм, превышающих обычные расходы, или оплаты услуг из другой страны) банк отправляет клиенту уведомление или требует позвонить лично, чтобы подтвердить платеж.

Кроме того, ИИ используется в больницах для проведения медицинских диагностик, управляет самолетами, машинами и роботами. Это направление не перестает развиваться и совершенствоваться.

Мозг человека

Как образец, для воспроизведения компьютером возможностей интеллекта используется модель человеческого мозга. Соответственно, чтобы понимать базовые принципы работы ИИ, нужно для начала разобраться, как работает мозг, хотя бы в общих чертах.

Наш мозг – это сложный компьютер, выполняющий в секунду 1000 петафлопс (миллиард миллиардов) вычислений. В этот момент он потребляет 20 Ватт энергии. Для сравнения возьмем японский суперкомпьютер «Фугаку». На 2020 год он является самым быстрым компьютером в мире и совершает более 415 квадриллионов вычислений в секунду и потребляет 27 МВт.

Мозг человека содержит приблизительно 86 миллиардов нейронов. Части мозга работают с помощью нейронов и нейронных сетей. Взаимодействуя друг с другом, нейроны передают информацию по определенным каналам, при этом сигналы одних нейронов объединяются с сигналами других, что активирует еще большее их число. Исходя из количества нейронов, можно понять, что комбинаций может быть бесчисленное множество.

Входные сигналы приходят из совершенно разных источников. Роль играет абсолютно все: климат, влажность воздуха, температура и даже то, что ел человек в ближайшее время. Один нейрон, прежде чем принять решение о том, как действовать, получает и обрабатывает тысячи различных сигналов.

Между нейронами разных слоев нейронной сети в результате обработки входных сигналов и информации передаются команды мышцам, органам. Когда человек приобретает новые навыки и опыт алгоритмы работы нейронных сетей могут меняться.

На основании такой модели мозга создают искусственную нейронную сеть.

Искусственные нейронные сети

Искусственные нейронные сети (ИНС), как мы уже выяснили, строятся на основании биологической нейронной сети. ИНС также производит обработку поступающей информации между входными и выходными сигналами. ИНС имеет обучающийся алгоритм, который считывает данные и пытается улучшить результаты обработки. С помощью этого алгоритма происходит адаптивное взвешивание входных и выходных сигналов.

Искусственные нейронные сети постоянно оптимизируются с помощью различных техник, что позволяет им работать быстрее и эффективнее. Если оптимизация проходит успешно, значит, ИНС смогла обработать информацию и выдать решение за определенный срок.

Структура ИНС состоит из трех слоев нейронов: слой ввода, скрытый слой и слой вывода. Количество нейронов в слоях может быть разным, однако обязательным правилом является то, что в каждом слое должен содержаться как минимум один нейрон. Структура ИНС может содержать много слоев, что увеличивает ее потенциал к решению задачи, однако, если потенциал выше, чем требуется для решения задачи, наступает переобучение.

Продуктивность работы модели ИНС зависит от выбранных алгоритмов работы, их настройки и архитектуры самой модели.

Одной из характеристик модели является функция активации, которая используется для преобразования входных данных в выходные данные. И если нейрон решает передавать данные далее, это как раз и называется функцией активации.

ИНС – это прекрасное средство для решения задач, однако важно тщательно подходить к выбору искусственной нейронной сети, т.к. если в структурную модель ИНС добавлять новые составляющие и увеличивать объем модели, будет довольно сложно, в случае надобности, разобрать итоговое решение, проанализировать и понять, как это решение было получено.

Глубокое обучение

Понятие «глубокое обучение» используется для описания нейронной сети и тех алгоритмов, на которых построена работа ИНС. Алгоритмы ИНС глубокого обучения направлены на прием «сырых» данных, из которых необходимо извлечь информацию и, впоследствии обработки, получить выходные данные.

Без данных алгоритмов программисту необходимо самому искать нужную информацию, в то время как ИНС, построенная на модели глубокого обучения, может сама найти нужные данные, обработать их и дать на выходе решение.

Обучение происходит следующим образом: система запускает поиск необходимой информации, получает входные данные, обрабатывает их, извлекает и выдает полезную информацию. Когда обучение пройдено, снижаются требования для поддержания работы модели к вычислительной мощности, памяти и энергии. Таким образом система тренируется выполнять какую-то конкретную задачу. Глубокое обучение может быть применено для решения задач разных направлений. На данный момент это инновация в сфере искусственного интеллекта.

Есть и другие виды обучения, например, обучение с учителем или с частичным привлечением учителя. В таком случае устанавливается контроль реальным человеком на некоторых этапах процесса.

Теневое обучение также предполагает участие человека в ходе обучения, когда перед поиском системой данных человек самостоятельно обрабатывает информацию и вносит необходимые показатели в систему сведений по специфике направления.

Заключение

Искусственный интеллект превосходит традиционные алгоритмы, созданные программистами, т.к. обрабатывает данные и выдает решения гораздо быстрее. Но если люди могут расширить свое внимание, запоминание с помощью мнемотехник и других тренировок мозга, то ИИ работает иначе.

Модели глубокого обучения позволяют решать огромный спектр задач в разных направлениях. Однако существует и недостаток сильно оптимизированных систем, которые не позволяют проконтролировать обработку информации на каждом этапе, а соответственно не дают понимания причин выбора определенного решения. Именно этот факт может привести к проблемам с этической стороны, т.к. информация является непрозрачной.

Но, пожалуй, именно поэтому ИИ продолжает развиваться и идти вперед. Вполне возможно, картины из фантастических фильмов – это будущее, которое наступит уже через несколько десятилетий. А что по этому поводу думаете вы?

Желаем удачи и ждем ваших комментариев!