Искусственный интеллект

Искусственный интеллект (ИИ)\(Artificial intelligence, AI)Искусственный  — сделанный наподобие настоящего, природного; неестественный \Толковый словарь Ушакова. Д.Н. Ушаков. 1935-1940.\.

Интеллект  — ум, рассудок, мыслительная способность у человека (в противоп. воле и чувствам) \Толковый словарь Ушакова. Д.Н. Ушаков. 1935-1940.\.

Интеллект \Николай Кузанский\– это наивысшая духовная сила, уподобляющая человека Богу и способная проникать в сверхчувственные истины благодаря «непостижимому постижению» совпадения противоположностей.

Искусственный интеллект (ИИ)\(Artificial intelligence, AI) позволяет компьютерам обучаться на собственном опыте, адаптироваться к задаваемым параметрам и выполнять те задачи, которые раньше были под силу только человеку. В большинстве случаев реализации ИИ — от компьютерных шахматистов до беспилотных автомобилей — крайне важна возможность глубокого обучения и обработки естественного языка. Благодаря этим технологиям компьютеры можно «научить» выполнению определенных задач с помощью обработки большого объема данных и выявления в них закономерностей либо другими словами – это наука и технология создания компьютерных алгоритмов и программ, которые функционируют как интеллектуальные системы: обучаются и сохраняют информацию на основе опыта, оценивают и применяют абстрактные концепции, используют полученные знания, чтобы влиять на окружающую среду.

Автором термина «искусственный интеллект» является Джон Маккарти, (годы жизни с 1927 по 2011 год) — американский информатик. он же —

  • изобретатель языка Лисп,
  • основоположник функционального программирования,
  • лауреат премии Тьюринга за огромный вклад в области исследований искусственного интеллекта,
  • Член Национальной академии наук США (1989).

Джон Маккарти впервые ввел термин  в 1956 году, когда пригласил группу исследователей из различных дисциплин, включая моделирование языка, нейронные сети и многих других дисциплин, на летний семинар под названием «Летний исследовательский проект по искусственному интеллекту в Дартмуте» для обсуждения того, что будет в конечном итоге — областью ИИ. В то время исследователи собрались вместе, чтобы прояснить и развить концепции — «мыслящих машин», которые до этого момента были довольно разными. Говорят, что Маккарти выбрал название искусственный интеллект за его нейтралитет; чтобы не выделять один из треков, которые следовали в то время для области «мыслящих машин», которая включала в себя кибернетику, теорию автоматов и сложную обработку информации. В предложении о конференции говорилось: «Исследование должно продолжаться на основе предположения о том, что каждый аспект обучения или любая другая особенность интеллекта может быть в принципе описана настолько точно, что может быть создана машина для ее моделирования».

Английский Оксфордский словарь дает определение ИИ: «Теория и разработка компьютерных систем, способных выполнять задачи, обычно требующие человеческого интеллекта, такие как визуальное восприятие, распознавание речи, принятие решений и перевод между языками».

Merriam-Webster определяет искусственный интеллект следующим образом: отрасль информатики, занимающаяся моделированием интеллектуального поведения в компьютерах. Способность машины имитировать разумное поведение человека.

Британская энциклопедия утверждает, что «искусственный интеллект (ИИ), способность цифрового компьютера или робота с компьютерным управлением выполнять задачи, обычно связанные с разумными существами». Интеллектуальные существа — это те, которые могут адаптироваться к изменяющимся обстоятельствам.

Искусственный интеллект — одно из наиболее перспективных и многообещающих направлений развития IT, науки и человечества в целом. В эпоху информатизации общества и начала коммерческого применения нейросетей все чаще речь заходит о следующем этапе технологического развития — создании Artificial general intelligence (General AI, AGI), или искусственного интеллекта уровня, способного мыслить и действовать, подобно человеческому.

Искусственный интеллект, может быть двух видов

  1. Narrow AI — это системы, предназначенные выполнять и автоматизировать какую-то когнитивную функцию человека.
  2. General AI — это тот самый ИИ, о котором сейчас все активно говорят, это ИИ который сможет делать самостоятельные выводы на основании информации, которая в него поступает, он сможет самообучаться и даже, в перспективе осознать себя».
  3. Strong AI — это вид ИИ, которые некоторые специалисты выделяют из General AI, подобный ИИ должен быть способным себя осознавать, искусственно полученное, выращенное в процессе нейроэволюции или спроектированное существо, которое осознает само себя. Оно понимает, что существует. Декартовское понимание Cogito Ergo Sum.

Сферы практического применения ИИ —

  • Игры — ИИ играет ведущую роль в играх связанных с стратегией таких как, шахматы, покер и т.д., где компьютер способен просчитывать большое количество всевозможных решений, основанных на эвристических знаниях.
  • Обработка естественного языка — это возможность общаться с компьютером, который понимает естественный язык, на котором говорят люди.
  • Распознавание речи — некоторые интеллектуальные системы способны слышать и понимать язык, на котором человек общается с ними.
  • Распознавание рукописного текста — программное обеспечение читает текст, написанный на бумаге с помощью ручки или на экране с помощью стилуса. Он может распознавать формы букв и преобразовать его в редактируемый текст.
  • Умные роботы — роботы способные выполнять задачи, поставленные человеком. Они имеют датчики, для обнаружения физических данных из реального мира, такие как свет, тепло, движение, звук, удар и давление. Они имеют высоко производительные процессоры, несколько датчиков и огромную память. Кроме того они способны обучаться на собственных ошибках и адаптироваться к новой среде.

Искусственный интеллект (ИИ) позволяет машинам учиться на опыте, приспосабливаться к новым данным и выполнять задачи, подобные человеческим. Большинство примеров искусственного интеллекта, о которых вы слышали сегодня — от играющих в шахматы компьютеров до автомобилей с автоматическим управлением — в значительной степени зависят от глубокого изучения и обработки естественного языка . Используя эти технологии, компьютеры можно обучать выполнению конкретных задач путем обработки больших объемов данных и распознавания закономерностей в данных.

Искусственный интеллект (ИИ) работает, комбинируя большие объемы данных с быстрой интеративной обработкой и интеллектуальными алгоритмами, позволяя программному обеспечению автоматически учиться на основе паттернов или функций в данных.

ИИ — это обширная область исследований, которая включает в себя множество теорий, методов и технологий, а также следующие основные подвиды:

  • Машинное обучение автоматизирует построение аналитической модели. Он использует методы из нейронных сетей, статистики, исследования операций и физики, чтобы найти скрытые данные в данных без явного программирования для того, что сделать выводы.
  • Нейронная сеть — это тип машинного обучения, состоящий из взаимосвязанных блоков (например, нейронов), который обрабатывает информацию, реагируя на внешние входы, передавая информацию между каждым блоком. Процесс требует многократных проходов в данных, чтобы найти связи и получить значение из неопределенных данных.
  • Глубокое обучение использует огромные нейронные сети со многими уровнями процессорных блоков, используя преимущества вычислительной мощности и улучшенные методы обучения для изучения сложных моделей больших объемов данных. Общие приложения включают в себя распознавание изображений и речи.
  • Когнитивные вычисления — это подвид ИИ, которое стремится к естественному, похожему на человека взаимодействию с машинами. Используя ИИ и когнитивные вычисления, конечная цель состоит в том, чтобы машина имитировала человеческие процессы посредством способности интерпретировать изображения и речь, а затем связно говорить в ответ.
  • Компьютерное зрение опирается на распознавание образов и глубокое обучение, чтобы распознать, что на картинке или видео. Когда машины могут обрабатывать, анализировать и понимать изображения, они могут захватывать изображения или видео в режиме реального времени и интерпретировать свое окружение.
  • Обработка естественного языка (NLP) — это способность компьютеров анализировать, понимать и генерировать человеческий язык, включая речь. Следующим этапом НЛП является взаимодействие на естественном языке, которое позволяет людям общаться с компьютерами, используя обычный повседневный язык для выполнения задач.

Кроме того, несколько технологий включают и поддерживают AI:

  • Графические процессоры являются ключевыми для AI, потому что они обеспечивают большую вычислительную мощность, необходимую для итеративной обработки. Обучение нейронных сетей требует больших данных плюс вычислительная мощность.
  • Интернет вещей генерирует огромные объемы данных с подключенных устройств, большая часть которых не анализируется. Автоматизация моделей с помощью ИИ позволит нам использовать его больше.
  • Современные алгоритмы разрабатываются и комбинируются по-новому, чтобы анализировать больше данных быстрее и на разных уровнях. Эта интеллектуальная обработка является ключом к выявлению и прогнозированию редких событий, пониманию сложных систем и оптимизации уникальных сценариев.
  • API или интерфейсы прикладного программирования — это переносимые пакеты кода, которые сделать возможным добавление функций AI к существующим продуктам и программным пакетам. Они могут добавить возможности распознавания изображений в домашние системы безопасности.

Таким образом, цель ИИ состоит в том, чтобы предоставить программное обеспечение, которое может обосновывать ввод и объяснять выход.

Рыночные перспективы ИИ —

Рынок AI в 2018 году составил  $25 млрд.

К 2025 году его оценка превысит $190 млрд. Среди ключевых драйверов этого взрыва интереса к AI — увеличение объёмов Big Data, облачные сервисы, а также растущий спрос на технологии виртуальных ассистентов.

Объединенный центр искусственного интеллекта при Министерстве обороны  США увеличивает финансирование исследований в области ИИ.

Рынок ИИ — огромен, росто необратим, прибыли ничем не ограничены, так же как и глобальные риски.