Рассмотрим с вами, какие виды искусственного интеллекта существуют. Что вообще можно считать ИИ, а что им не является? В каких областях ИИ востребован? И стоит ли бояться этой технологии.

Так, Википедия под искусственным интеллектом понимает некое свойство интеллектуальных систем выполнять функции, доступные ранее только человеку. Также под ИИ понимают область науки, которая изучает создание компьютерные программы. Цель этих программ – имитировать человеческий разум. Для того чтобы знакомить подрастающее поколение современным и востребованным новым технологиям, была создана Академия искусственного интеллекта.

И подобные инициативы действительно могут заинтересовать школьников настоящей темой. Если введение в искусственный интеллект может происходить на информатике в школе, то Академия поможет действительно заинтересовать и обучить этой теме максимально подробно. Кто знает, может в будущем они сами смогут создать собственный искусственный интеллект и человеческий разум. А Государственный университет информатики и искусственного интеллекта предлагает поддержку молодых ученых, мотивацию их дальнейшей научной деятельности.

Первый, кто ввел термин artificial intelligence был Джон Маккарти в 1956 году. И с 60х годов началось постепенное становление и укрепление позиций ИИ в мире технологий. Изучая искусственный интеллект в любом разрезе нужно знать, что цель ИИ – это расширение человеческих возможностей, но никоим разом не замещение самого человека.

Искусственный интеллект (AI) vs Машинное обучение (ML) vs Нейронные сети (DL). В чем разница?

Рассматривая искусственный интеллект и ЭВМ нужно оговорить, что же именно такое машинное обучение и нейросеть.

Искусственный интеллект – это наука, которая занимается созданием моделей, способных могут выполнять действия человека. К примеру, распознавание картинок, понимание, что на картинке показано, или же просто разбитие каких-то объектов на разные категории.

Машинное обучение – это все те модели, в которых моделька пробует что-то делать и учится за счет экспириенса, за счет получения опыта и за счет совершение ошибок. Она пытается что-то сделать, смотрит, что у нее получилось и на что должно было получиться. Соответственно, подстраивается под это. И в следующий раз дает более корректный результат.

Нужно отметить, что не всегда искусственный интеллект является машинным обучением. Но машинное обучение всегда входит в искусственный интеллект.

А так же нейронные сети (нейросети) – это некая математическая модель, которая строится по тем же принципам, как работают нейроны в нашей голове в человеческом мозге. Нейросети развиваются за счет самообучения.

НС – это часть машинного обучения, а МО, в свою очередь – часть ИИ (а всё вместе – виды искусственного интеллекта). Соответственно, всякая нейронная сеть – это ИИ, но не любой ИИ – это машинное обучение или нейросети.

Почему программы искусственного интеллекта актуальны именно сейчас?

С момента внедрения термина ИИ человечество неустанно мечтало, как создать искусственный интеллект и искусственный разум, и как это повлияет на всё человечество. Но только в последние 15 лет мы смогли применить в реальности такие технологии. Этому поспособствовали следующие факторы:

  • В первую очередь, это не только появление, но и доступность вычислительных машин с достаточной мощностью + развитие облачных технологий.
  • За время активного использования человечеством компьютеров образовался огромный массив цифровых данных, которые мы и используем для обучения ИИ.
  • Компании начали внедрять некоторые технологии ИИ в качестве автоматизации некоторых ручных процессов.
  • И в принципе, большинство крупных компаний направлены на цифровизацию не только посредством внедрения передовых технологий для обхода конкурентов, но и в целом, для изменения подхода к обыденным процессам.

Эти особенности изменения общества, а также подхода к отношению к ИИ позволило ИскИн достигнуть ему небывалого ранее развития.

Примеры реализации Искусственного Интеллекта

Сейчас в мире огромное количество вещей завязано на ИИ. Порой даже не задумываемся, что он нас окружает, и уже внедрился в повседневную жизнь.

Автомобили

Тут сразу на ум приходит известная во всем мире компания Tesla, а именно технология автопилотного управления, которая внедрена в автомобили. Эти умные машины не только упрощают жизнь человеку, но и оберегают ее посредством безопасного управления.

Компьютерное зрение

Computer Vision (по-английски) позволяет анализировать изображение и видео. К примеру, те же камеры на дорогах, которые фиксируют правонарушение водителями. Также, развитие этой технологии позволяет распознавать и генерировать человеческие лица. Что находит свое воплощение в такой отрасли, как разведка и не только.

Банки

Многие финансовые учреждения в условиях автоматизации, постепенно внедряют передовые нововведения, связанные с ИИ. Тут идет речь как об общении с клиентами через голосовые помощники, так и используют свойства искусственного интеллекта для определения кредитоспособности лица и анализа его финансовой деятельности.

Медицина

В медицине уже сегодня используются системы, которые просчитывают вероятность инсульта у человека и позволяют вовремя предотвратить неприятность. Также машинное обучение помогает исследовать медицинские снимки и, исходя из этого, ставить диагноз.

И вообще везде

На телефоне, домашних ПК, на компьютере вашей мамы с большой долей вероятности предустановлена Cortana, Siri, Google Assistant, Алиса и другие голосовые помощники. Это и представляет собой нейросети.

Туда же относятся чат-боты, которые используют ИИ для обработки и анализа запросов пользователей.

Вы наверняка обращали внимание на подборки видеороликов на YouTube, товаров в интернет-магазине или музыки в проигрывателе. Это не случайность, а результат тщательного анализа искусственным интеллектом вашего поведения интересов и времени проведенного за просмотром того или иного контента.

Так, программа искусственного интеллекта для ПК Infosys Nia на базе машинного обучения позволяет собирать данные и автоматизировать процессы

Роботы-пылесосы, умные колонки, стиральные машины и так далее – все они используют ИИ в своей работе.

Этический вопрос ИИ

Есть ли искусственный интеллект на самом деле? Прочитав этот материал, вы, вероятнее всего скажете да. Но действительно ли его уже кто-то придумал самостоятельно? Можно ли назвать программирование искусственного интеллекта в приложениях самим ИИ?

Теория гласит, что сильный искусственный интеллект – это гипотетическая машина, способная мыслить и осознавать себя. Решать не только узкоспециализированные, но и учиться чему-то новому.

Система искусственного интеллекта сейчас представляет собой слабый ИскИн, способный решать только практические задачи на основании прецедента.

Специалист по ИИ должен создать такую машину, компьютер, способную выполнять такие же действия, что и человек. Здесь дело касается не просто каких-то механических действий. Например, поднять и отнести какой-то предмет, а задача, которая требует интеллектуального мышления. То есть когда надо принять правильные решения.

Формула ИИ должна включать разум и сознание. Но сможет ли машина действительно ими обладать? Кто это сможет доказать? А точнее, что нужно сделать машине, чтобы доказать нам свою разумность?

Так же, актуален вопрос к этике поведения такой машины. Сможем ли мы когда-то приравнять такой интеллект к человеческому? Возможно ли признание этого робота равному человеку, если он действительно будет обладать собственным разумом?

Для специалистов какой профессии предназначены системы программирования?

Прежде чем понять, какой программист может проводить разработки в ИскИн, нужно разобраться, в принципе, на каком языке программирования разрабатывать интеллект.

Так, вы должны понимать, что в зависимости от поставленных целей, могут быть нужны различные уровни работы с IT. В одном случае достаточно будет навыков программирования, другие же проекты будут нуждаться в глубоких знаниях технологии ИИ. Понимание устройства ИснИн тут не достаточно.

Рассмотрим, какие языки программирования могут помочь в данном вопросе.

LISP. Этот язык программирования был первый применен для создания ИИ. ЛИСП считают достаточно гибким и расширяемым. С помощью этого компьютерного языка сложные задачи можно преобразовать в простые.

Хоть более современные языки переняли многие основные функции LISP, чьими технологиями пользуются и по сей день. Но в действительности, сейчас многие языки опережают его. Хотя бы потому что для работы на ЛИПС компьютер должен обладать специальной конфигурацией, что не делает язык таким удобным.

Python. Один из лидеров не только по программированию ИИ, но и в принципе в ИТ. Простой, гибкий, масштабируемый – это все то, за что полюбили Питон. Его основные преимущества: открытый исходный код, большое количество готовых библиотек, а также независимость от платформы, что позволяет хорошо работать с другими ЯП искусственного интеллекта.

Хоть Питон не самый универсальный, как может показаться, но он достаточно близок к этому.

Java. Чаще всего, когда говорят о языках программирования для ИТ и ИИ, речь идет именно о Java. Довольно распространен для крупных и масштабных проектов, но и подходит для работы в системах робототехники, NLP, а также с нейронными сетями.

Также еще стоит упомянуть по С++. Так как считается, что это самый шустрый из языков. В связи с этим его часто использую для написания компьютерных игр, приложений для компьютера, а также поисковых систем.

Prolog. Декларативный язык с формальной логикой. Он не похож на стандартные языки программирования. Изначально использовался специалистом для обработки естественной речи. Хоть его происхождение и датируется 60ми годами, сейчас Пролог используется для машинного обучения, создания экспертных систем. В принципе, является частью академического обучения для многих курсов искусственного интеллекта.

Как стать специалистом по искусственному интеллекту?

Сейчас настоящий бум интеллектуальных технологий, соответственно, спрос на подобных специалистов многократно вырос. В будущем их роль в обществе и экономике будет только увеличиваться.

С чего начать изучение?

У вас есть 3 варианта, как стать разработчиком ИИ.

  1. Самостоятельно. Если вы выбрали путь самообучения, то это очень похвально, хоть и сделать это будет весьма трудно и время затратно. Вам нужно будем самому изучать, что это такое, но технологии и нейронные сети не стоят на месте. Тем более вам бубет тяжело, если вы в программировании ничего не соображаете.
  2. ВУЗ. Есть вариант получить специальность в профильном учреждении. Где вам расскажут с нуля про ИИ, про правописание кодов, обучат языкам программирования, расскажут, какими навыками должен обладать специалист по ИИ. Но классическое обучение, помимо действительно нужной информации, загружает и другими непрофильными дисциплинами. Кроме того, обучение в университете – это долго и достаточно дорого.
  3. Прохождение онлайн-курсов. Не всегда это является максимально дешёвым удовольствием. Но именно на таких курсах вам в кратчайшие сроки расскажут все, что нужно знать по вашей специальности. От термина «искусственный интеллект» до того, как найди дельнейшую работу.

В идеале следует совмещать все подходы. Если вы окончили ВУЗ, не следует останавливаться в саморазвитии. Технологии не стоят на месте. Если вы всегда будете совершенствоваться в вашей области, то сможете достичь настоящего успеха в разработке ИИ.