Виды
Если не углубляться в терминологию, искусственный интеллект представляет собой устройство или ПО, которое имитирует работу головного мозга человека. Его принято разделять на четыре основные категории:
— реагирующий. Такой ИИ ограничен в действиях и имеет небольшой объем памяти. К примеру, программа для игры в шахматы анализирует последние действия игрока, формирует варианты следующего хода и выбирает оптимальный;
— ИИ с ограниченной памятью. Сегодня самый распространенный вариант – используется в голосовых помощниках, беспилотных авто и т.д. Ограниченность памяти в данном случае носит условный характер. К примеру, система, которая следит за ситуацией на дороге, имеет больше памяти, чем та, которая отслеживает историю геолокации и рекомендует, в какое кафе можно сходить;
— ИИ с теорией разума. Данное направление только начинает свое развитие. Ожидается, что такой искусственный интеллект не будет наделен полноценным сознанием, но сможет полностью имитировать работу человеческого мозга. Он сможет поддерживать полноценную беседу, распознавать эмоции собеседника и даже интегрироваться в социум. В данный момент пока отсутствуют предпосылки, что направление сможет выйти за рамки теоретических исследований;
— искусственный интеллект, способный осознавать себя. Ряд специалистов уверены, что успешные решения в данной категории – уже недалекое будущее. Такой ИИ будет способен полностью осознавать, чего они хотят, кем они являются и где находятся.
Основные этапы развития
— 1956 год. Ученый Джон Маккарти (США) ввел понятие «искусственный интеллект», а также способствовал популяризации данного направления;
— 1969 год. Создание робота Шейки, который был способен анализировать поступающие команды, разбивать их на простые логические действия и выполнять их. Это был первый робот, способный полноценно совмещать обработку логики и выполнение соответствующих физических действий. К примеру, ему можно было передать команду «сбросить кубик с платформы». В этом случае Шейки осматривался, находил платформу, проверял наличие на нем кубика, искал путь заезда на пандус, далее заезжал на него и сталкивал кубик;
— 1997 год. Компьютер Deep Blue впервые смог обыграть Гарри Каспарова в шахматы (на тот момент он являлся чемпионом мира).
— 2002 год. Компания iRobot выпустила робот-пылесос Roomba, который признан первым коммерчески успешным;
— 2005-2019 годы. Бурное развитие ИИ – технологии распознавания речи, танцующие роботы, голосовые помощники, автономные автомобили и т.д.;
— 2020 год. Специалисты Baidu анонсировали алгоритм ИИ LinearFold, предназначенный для ученых, работающих над созданием вакцины от COVID-19. Для предсказания последовательности РНК вируса системе было достаточно 27 секунд, что на том момент значительно опережало возможности других разработок.
Отличие ИИ от функционирования человеческого мозга
Еще на этапе теоретических исследований было сформулировано, что принцип работы искусственного интеллекта – имитация работы головного мозга. При этом платформа лишена его недостатков: не полагается на эмоции, не требует отдыха и т.д.
Созданные сегодня программы еще далеки от возможностей человеческого мозга. К примеру, недоступно осознание следующих понятий:
— предпринимаемые действия способны влиять на будущее, которое в дальнейшем может повлиять на ИИ или человека;
— объекты в процессе движения используют траектории, которые можно предсказывать при помощи физических законов;
— время существует и неизбежно требует выполнения действий в определенном порядке;
— объекты реального мира обладают большим количеством свойств, подчиняясь при этом физическим законам (сила трения, гравитация и т.д.);
— физические объекты всегда существуют в трехмерном пространстве, даже если отсутствуют в поле зрения.
К примеру, проезжая по двору многоэтажного дома водитель, понимает, что рядом может находиться детская площадка с детьми. Соответственно, есть вероятность, что ребенок может неожиданно выбежать на дорогу. Владельцы авто, даже зная, что такое событие маловероятно, готовятся при необходимости среагировать.
Если по двору будет проезжать автомобиль с автопилотом, для него в данной ситуации объект в виде ребенка просто не существует, поскольку он не фиксируется при помощи камер. Аналогично и для объектов, которые были зафиксированы, но покинули зону видимости – ИИ о них просто «забывает».
Конечно, данный недостаток успешно нейтрализуется скоростью реагирования при возникновении угрозы. Более того, современное ПО не просто пытается избежать столкновения с определенным объектом – анализируется информация о его скорости и траектории, что позволяет предсказать местонахождение в определенное время.
Для чего нужен ИИ
Основное назначение – упрощение жизни людей. Основные направления достижения данной цели:
— снижение количества ошибок. ИИ пока не способен полностью заменить интуицию и знания людей, однако при этом программа не подвержена стрессу и не устает;
— использование на рутинной работе;
— возможность работать круглосуточно. Эту особенности часто используют для создания различных виртуальных помощников;
— во многих сферах ПО работает гораздо быстрее человека – диагностика неисправностей, работа с большими массивами данных и т.д.;
— инструменты на базе искусственного интеллекта массово используются в социальных сетях и других интернет-сервисах – подбор музыки, анализ интересов и т.п.;
Сферы применения
Транспорт. Работы в данном направлении ведутся давно, появляются успешные проекты, однако до массового внедрения еще далеко.
Производство. Роботы активно внедряются в производство, полностью заменяя людей на некоторых этапах (например, конечная сортировка и сборка продукции).
Здравоохранение. В данном направлении ИИ начали использоваться относительно недавно. В частности, доступны полноценные виртуальные помощники, которые облегчают работу медсестрам при наблюдении за пациентами. Также на рынке представлены программные комплексы, способные диагностировать болезнь путем анализа симптомов. После получения результата также предлагается набор лекарств и алгоритм лечения.
Образование. Возможности в данном направлении также разнообразны – оцифровка учебников, виртуальные помощники, анализ поведения учащихся на уроках. В последнем случае приложение способно выявить учеников, которые испытывают сложности с учебой для корректировки учебного плана.
Обслуживание клиентов. Многие крупные корпорации развивают виртуальных ассистентов для использования в быту. Обратившись к ним, пользователь может установить будильник, оформить онлайн заказ, забронировать место в кафе, получить рекомендации, что приготовить на ужин, просто узнать информацию из энциклопедии и многое другое.
Спорт. Многие обращали внимание, что во время футбольного матча озвучивается довольно детальная статистика, включая время владения мячом конкретной командой. За это также отвечает специальное программное обеспечение. Тренеры получают возможность изучать детальную статистику игры, вплоть до скорости бега игроков и в каких зонах игрового поля они чаще бывали.
Основные разработчики ИИ
Исследованиями в данной области занимаются многие компании разного уровня. Это могут быть как интернет-гиганты уровня Google или Microsoft, так и малоизвестные компании. Из небольших компаний можно отметить BotsCrew (разработка чат-ботов для мессенджеров), InData Labs и nexocode (ПО для анализа работы компаний).
Далее будут кратко рассмотрены компании, которые уже внесли серьезный вклад в развитие систем на базе искусственного интеллекта.
Microsoft
В 2020 году представители компании подтвердили запуск строительства нового суперкомпьютера. Проект был запущен при сотрудничестве специалистов OpenAI и предназначался для обучения больших моделей ИИ.
Alphabet
Холдинг интегрировал искусственный интеллект в большинство аспектов своей деятельности, включая продвинутые спам-фильтры для Gmail. Есть ряд дочерних компаний, которые также отметились запуском успешных проектов. Например, компания Waymo смогла первой запустить коммерческую службу такси, в которой используются автономные машины.
Amazon
Также активно ведет работы в данном направлении и интегрирует наработки в свой бизнес. Разработала Amazon Alexa – популярного виртуального помощника. Пользователи облачного сервиса также имеют возможность получать доступ к инструментам на базе нейросетей.
Nvidia
Производитель в силу своей деятельности участвует в разворачивании инфраструктуры для запуска приложений, требующих огромные вычислительные мощности. В частности, один из самых производительных суперкомпьютеров Leonardo использует графические чипы Nvidia.