0 просмотров
Рейтинг статьи
1 звезда2 звезды3 звезды4 звезды5 звезд
Загрузка...

Как работает искусственный интеллект

Как работает искусственный интеллект

В последнее время мы все больше слышим об искусственном интеллекте. Он применяется практически везде: от сферы высоких технологий и сложных математических вычислений до медицины, автомобилестроения и даже при работе смартфонов. Технологии, лежащие в основе работы ИИ в современном представлении, мы используем каждый день и порой даже можем не задумываться об этом. Но что такое искусственный интеллект? Как он работает? И представляет ли опасность?

BB скоро будет везде!

Что такое искусственный интеллект

Для начала давайте определимся с терминологией. Если вы представляете себе искусственный интеллект, как что-то, способное самостоятельно думать, принимать решения, и в целом проявлять признаки сознания, то спешим вас разочаровать. Практически все существующие на сегодняшний день системы даже и близко не «стоят» к такому определению ИИ. А те системы, что проявляют признаки подобной активности, на самом деле все-равно действуют в рамках заранее заданных алгоритмов.

Порой алгоритмы эти весьма и весьма продвинутые, но они остаются теми «рамками», в пределах которых работает ИИ. Никаких «вольностей» и уж тем более признаков сознания у машин нет. Это просто очень производительные программы. Но они «лучшие в своем деле». К тому же системы ИИ продолжают совершенствоваться. Да и устроены они совсем небанально. Даже если откинуть тот факт, что современный ИИ далек от совершенства, он имеет с нами очень много общего.

Как работает искусственный интеллект

В первую очередь ИИ может выполнять свои задачи (о которых чуть позже) и приобретать новые навыки благодаря глубокому машинному обучению. Этот термин мы тоже часто слышим и употребляем. Но что он означает? В отличие от «классических» методов, когда всю необходимую информацию загружают в систему заранее, алгоритмы машинного обучения заставляют систему развиваться самостоятельно, изучая доступную информацию. Которую, к тому же, машина в некоторых случаях тоже может искать самостоятельно.

Например, чтобы создать программу для обнаружения мошенничества, алгоритм машинного обучения работает со списком банковских транзакций и с их конечным результатом (законным или незаконным). Модель машинного обучения рассматривает примеры и разрабатывает статистическую зависимость между законными и мошенническими транзакциями. После этого, когда вы предоставляете алгоритму данные новой банковской транзакции, он классифицирует ее на основе шаблонов, которые он подчерпнул из примеров заранее.

Как правило, чем больше данных вы предоставляете, тем более точным становится алгоритм машинного обучения при выполнении своих задач. Машинное обучение особенно полезно при решении задач, где правила не определены заранее и не могут быть интерпретированы в двоичной системе. Возвращаясь к нашему примеру с банковскими операциями: по-факту на выходе у нас двоичная система исчисления: 0 — законная операция, 1 — незаконная. Но для того, чтобы прийти к такому выводу системе требуется проанализировать целую кучу параметров и если вносить их вручную, то на это уйдет не один год. Да и предсказать все варианты все-равно не выйдет. А система, работающая на основе глубокого машинного обучения, сумеет распознать что-то, даже если в точности такого случая ей раньше не встречалось.

Глубокое обучение и нейронные сети

В то время, как классические алгоритмы машинного обучения решают многие проблемы, в которых присутствует масса информации в виде баз данных, они плохо справляются с, так сказать, «визуальными и аудиальными» данными вроде изображений, видео, звуковых файлов и так далее.

Например, создание модели прогнозирования рака молочной железы с использованием классических подходов машинного обучения потребует усилий десятков экспертов в области медицины, программистов и математиков,- заявляет исследователь в сфере ИИ Джереми Говард. Ученые должны были бы сделать много более мелких алгоритмов для того, чтобы машинное обучение справлялось бы с потоком информации. Отдельная подсистема для изучения рентгеновских снимков, отдельная — для МРТ, другая — для интерпретации анализов крови, и так далее. Для каждого вида анализа нам нужна была бы своя система. Затем все они объединялись бы в одну большую систему… Это очень трудный и ресурсозатратный процесс.

Алгоритмы глубокого обучения решают ту же проблему, используя глубокие нейронные сети, тип архитектуры программного обеспечения, вдохновленный человеческим мозгом (хотя нейронные сети отличаются от биологических нейронов, принцип действия у них почти такой же). Компьютерные нейронные сети — это связи «электронных нейронов», которые способны обрабатывать и классифицировать информацию. Они располагаются как-бы «слоями» и каждый «слой» отвечает за что-то свое, в итоге формируя общую картину. Например, когда вы тренируете нейронную сеть на изображениях различных объектов, она находит способы извлечения объектов из этих изображений. Каждый слой нейронной сети обнаруживает определенные особенности: форму объектов, цвета, вид объектов и так далее.

Поверхностные слои нейронных сетей обнаруживают общие особенности. Более глубокие слои уже выявляют фактические объекты. На рисунке схема простой нейросети. Зелёным цветом обозначены входные нейроны (поступаюзая информация), голубым — скрытые нейроны (анализ данных), жёлтым — выходной нейрон (решение)

Нейронные сети — это искусственный человеческий мозг?

Несмотря на похожее строение машинной и человеческой нейросети, признаками нашей центральной нервной системы они не обладают. Компьютерные нейронные сети по-сути все те же вспомогательные программы. Просто вышло так, что самой высокоорганизованной системой для проведения вычислений оказался наш мозг. Вы ведь наверняка слышали выражение «наш мозг — это компьютер»? Ученые просто «повторили» некоторые аспекты его строения в «цифровом виде». Это позволило лишь ускорить вычисления, но не наделить машины сознанием.

Нейронные сети существуют с 1950-х годов (по крайней мере, в виде концепий). Но до недавнего времени они не получали особого развития, потому что их создание требовало огромных объемов данных и вычислительных мощностей. В последние несколько лет все это стало доступным, поэтому нейросети и вышли на передний план, получив свое развитие. Важно понимать, что для их полноценного появления не хватало технологий. Как их не хватает и сейчас для того, чтобы вывести технологию на новый уровень.

Для чего используется глубокое обучение и нейросети

Есть несколько областей, где эти две технологии помогли достичь заметного прогресса. Более того, некоторые из них мы ежедневно используем в нашей жизни и даже не задумываемся, что за ними стоит.

  • Компьютерное зрение — это способность программного обеспечения понимать содержание изображений и видео. Это одна из областей, где глубокое обучение сделало большой прогресс. Например, алгоритмы обработки изображений глубокого обучения могут обнаруживать различные типы рака, заболеваний легких, сердца и так далее. И делать это быстрее и эффективнее врачей. Но глубокое обучение также укоренилось и во многих приложениях, которые вы используете каждый день. Apple Face ID и Google Photos используют глубокое обучение для распознавания лица и улучшения качества снимков. Facebook использует глубокое обучение, чтобы автоматически отмечать людей на загружаемых фотографиях и так далее. Компьютерное зрение также помогает компаниям автоматически идентифицировать и блокировать сомнительный контент, такой как насилие и нагота. И, наконец, глубокое обучение играет очень важную роль в обеспечении возможности самостоятельного вождения автомобилей, чтобы они могли понимать, что их окружает.
  • Распознавание голоса и речи. Когда вы произносите команду для вашего Google Ассистента, алгоритмы глубокого обучения преобразуют ваш голос в текстовые команды. Несколько онлайн-приложений используют глубокое обучение для транскрибирования аудио- и видеофайлов. Даже когда вы «шазамите» песню, в дело вступают алгоритмы нейросетей и глубокого машинного обучения.
  • Поиск в интернете: даже если вы ищите что-то в поисковике, для того, чтобы ваш запрос был обработан более четко и результаты выдачи были максимально правильными, компании начали подключать алгоритмы нейросетей к своим поисковым машинам. Так, производительность поисковика Google выросла в несколько раз после того, как система перешла на глубокое машинное обучение и нейросети.
Читать еще:  Как преподнести себя мужчине в красивом белье

Пределы глубокого обучения и нейросетей

Несмотря на все свои преимущества, глубокое обучение и нейросети также имеют и некоторые недостатки.

  • Зависимость от данных: в целом, алгоритмы глубокого обучения требуют огромного количества обучающих данных для точного выполнения своих задач. К сожалению, для решения многих проблем недостаточно качественных данных обучения для создания рабочих моделей.
  • Непредсказуемость: нейронные сети развиваются каким-то странным путем. Иногда все идет как задумано. А иногда (даже если нейросеть хорошо справляется со своей задачей), даже создатели изо всех сил пытаются понять, как же алгоритмы работают. Отсутствие предсказуемости делает чрезвычайно трудным устранение и исправление ошибок в алгоритмах работы нейросетей.
  • Алгоритмическое смещение: алгоритмы глубокого обучения так же хороши, как и данные, на которых они обучаются. Проблема заключается в том, что обучающие данные часто содержат скрытые или явные ошибки или недоработки, и алгоритмы получают их «в наследство». Например, алгоритм распознавания лиц, обученный в основном на фотографиях белых людей, будет работать менее точно на людях с другим цветом кожи.
  • Отсутствие обобщения: алгоритмы глубокого обучения хороши для выполнения целенаправленных задач, но плохо обобщают свои знания. В отличие от людей, модель глубокого обучения, обученная играть в StarCraft, не сможет играть в другую подобную игру: скажем, в WarCraft. Кроме того, глубокое обучение плохо справляется с обработкой данных, которые отклоняются от его учебных примеров.

Будущее глубокого обучения, нейросетей и ИИ

Ясное дело, что работа над глубоким обучением и нейронными сетями еще далека от завершения. Различные усилия прилагаются для улучшения алгоритмов глубокого обучения. Глубокое обучение — это передовой метод в создании искусственного интеллекта. Он становится все более популярным в последние несколько лет, благодаря обилию данных и увеличению вычислительной мощности. Это основная технология, лежащая в основе многих приложений, которые мы используем каждый день.

Схемы и пути решения задач скоро заменят очень многое.

Но родится ли когда-нибудь на базе этой технологии сознание? Настоящая искусственная жизнь? Кто-то из ученых считает, что в тот момент, когда количество связей между компонентами искусственных нейросетей приблизиться к тому же показателю, что имеется в человеческом мозге между нашими нейронами, что-то подобное может произойти. Однако это заявляение очень сомнительно. Для того, чтобы настоящий ИИ появился, нам нужно переосмыслить подход к созданию систем на основе ИИ. Все то, что есть сейчас — это лишь прикладные программы для строго ограниченного круга задач. Как бы нам не хотелось верить в то, что будущее уже наступило…

А как считаете вы? Создадут ли люди ИИ? Поделитесь мнением в нашем чате в Телеграм.

И Искусственный интеллект

Искусственный интеллект – это технология, а точнее направление современной науки, которое изучает способы обучить компьютер, роботизированную технику, аналитическую систему разумно мыслить также как человек. Собственно мечта об интеллектуальных роботах-помощниках возникла задолго до изобретения первых компьютеров.

Людей в середине 50-х годов прошлого столетия сильно поразили возможности вычислительных машин, особенно способности ЭВМ, безошибочно выполнять множество задач одновременно. В головах ученых и писателей сразу возникли фантастические идеи о мыслящих машинах. Именно в этот период начинают зарождаться первые технологии искусственного интеллекта.

Исследования в сфере ИИ ведутся путем изучения умственных способностей человека и переложения полученных результатов в поле деятельности компьютеров. Таким образом, искусственный интеллект получает информацию из самых разных источников и дисциплин. Это и информатика, математика, лингвистика, психология, биология, машиностроение. На основе массива данных с помощью технологии машинного обучения компьютеры пытаются имитировать интеллект человека.

Главные цели ИИ достаточно прозрачны:

  • Создание аналитических систем, которые обладают разумным поведением, могут самостоятельно или под надзором человека обучаться, делать прогнозы и строить гипотезы на основе массива данных.
  • Реализация интеллекта человека в машине – создание роботов-помощников, которые могут вести себя как люди: думать, учиться, понимать и выполнять поставленные задачи.

История развития искусственного интеллекта

Авторство термина «искусственный интеллект» приписывают Джону Маккарти – основоположнику программирования, изобретателю языка Лисп. В 1956 году будущий лауреат престижной премии Тьюринга продемонстрировал в университете Карнеги-Меллон прототип программы на основе ИИ.

Умными роботами человечество начало грезить в первой четверти 20 века. Известный литератор Карел Чапек в 1924 года поставил в лондонском театре пьесу «Универсальные роботы». Представление поразило публику, а слово «робот» прочно вошло в обиход.

В 1943-45 годах закладываются основы для понимания и создания нейронных сетей, а уже в 1950 году Алан Тьюринг публикует в научном издании анализ интеллектуальной шахматной игры. В 1958 году появляется первый язык программирования искусственного интеллекта – Лисп.

В период с 1960 по 1970 ряд ученых доказали, что компьютеры способны понимать естественный язык на достаточно хорошем уровне. В 1965 году разработали Элизу – первого робота-помощника, который мог говорить на английском языке. В эти же годы направление ИИ стало привлекать правительственные и военные организации США, СССР и других стран. Так Министерство обороны США уже к 70-м годам запустило проект виртуальных уличных карт – прототип GPS.

В 1969 году ученые Стэнфордского университета создали Шеки – робота с ИИ, способного самостоятельно перемещаться, воспринимать некоторые данные и решать несложные задачи.

В Эдинбургском университете четырьмя годами позже (1973) был создан робот Фредди – это шотландский представитель семейства ИИ мог использовать компьютерное зрение для того, чтобы находить и собирать разные модели.

В СССР искусственный интеллект также развивался стремительно. Академики А.И. Берг и Г.С.Поспелов в 1954-64 годах создают программу «АЛПЕВ ЛОМИ», которая автоматически доказывает теоремы. В эти же годы советскими учеными был разработан алгоритм «Кора», который моделирует деятельность человеческого мозга при распознавании образов. В 1968 году Турчиным В.Ф создается символьный язык обработки данных РЕФАЛ.

80-е годы XX века стали прорывными для ИИ. Учеными были разработаны обучающие машины – интеллектуальные консультанты, которые предлагали варианты решений, умели самообучаться на начальном уровне, общались с человеком на ограниченном, но уже естественном языке.

В 1997 году создали известную шахматную программу – компьютер «Дип Блю», который обыграл чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова. В эти же годы Япония приступает к разработке проекта компьютера 6-го поколения на основе нейросетей.

Интересен факт, что в 1989 году другая шахматная программа Deep Thought обыграла гроссмейстера международного уровня Бента Ларсена. После этого поединка машины и человека, Гарри Каспаров заявил:

«Если интеллектуальная машина сможет переиграть в шахматы лучшего из лучших, значит, она сможет писать самую лучшую музыку, сочинять самые лучшие книги. Я не могу в это поверить. Когда я узнаю, что ученые создали компьютер с рейтингом интеллекта 2800, то есть равному моему, я сам вызову машину на шахматный поединок, чтобы защитить человеческую расу»

В 2000-е годы вновь появился интерес к робототехнике. ИИ активно внедряется в космическую отрасль, а также осваивается в бытовой сфере. Появляются системы умного дома, «продвинутые» бытовые устройства. Роботы Кисмет и Номад исследуют районы Антарктиды.

С 2008 начинается эра технологической сингулярности, которая по расчетам экспертов должна выйти в зенит в 2030 году. Начинается интеграция человека с вычислительными машинами, увеличиваются возможности человеческого мозга, появляются биотехнологии.

Принципы ИИ

Прежде чем описываться технологические принципы, без которых немыслимо развитие искусственного интеллекта, стоит познакомиться с этическими законами робототехники. Их в 1942 году вывел Айзек Азимов в своём романе «Хоровод»:

  • Робот или система с искусственным интеллектом не может навредить человеку своим действием или же своим бездействием допустить, чтобы человеку был приченен вред.
  • Робот должен повиноваться приказам, которые получает от человека, кроме тех, которые противоречат Первому закону.
  • Робот должен заботиться о своей безопасности, если это не противоречит Первому и Второму Законам.
Читать еще:  Как можно вылечить пародонтит

До выхода в свет романа Азимова, искусственный интеллект ассоциировался с образом Франкенштейна Мэри Шелли. Искусственно созданное подобие человека с разумом восстает против людей. Эту же страшилку перенесли и в знаменитый блокбастер Голливуда «Терминатор».

Интересен факт, что в 1986 году Айзек Азимов дописал еще один пункт к законам робототехники. Писатель предпочел назвать его «нулевым»:

0. Робот не может навредить человеку, если только не докажет, что в конечном итоге это (вред) будет полезно для всего человечества.

Разобравшись с этическими законами, перейдем к технологическим принципам искусственного интеллекта:

    Машинное обучение (МО) – принцип развития ИИ на основе самообучающихся алгоритмов. Участие человека при таком подходе ограничивается загрузкой в «память» машины массива информации и постановкой целей. Существует несколько методик МО: обучение с учителем – человек задает конкретную цель, хочет проверить гипотезу или подтвердить закономерность. Обучение без учителя – результат интеллектуальной обработки данных неизвестен – компьютер самостоятельно находит закономерности, учится думать как человек. Глубокое обучение – это смешанный способ, главное отличие в обработке больших массивов данных и использование нейросетей.

Нейросеть – математическая модель, которая имитирует строение и функционирование нервных клеток живого организма. Соответственно в идеале – это самостоятельно обучаемая система. Если перенести принцип на технологическую основу, то нейросеть – это множество процессоров, которые выполняют какую-то одну задачу в масштабном проекте. Другими словами суперкомпьютер – это сеть из множества обычных компьютеров.

  • Глубокое обучение относят в отдельный принцип ИИ, так как этот метод используется для обнаружения закономерностей в огромных массивах информации. Для такой непосильной человеку работы, компьютер использует усовершенствованные методики.
  • Когнитивные вычисления – одно их направлений ИИ, которое изучает и внедряет процессы естественного взаимодействия человека и компьютера, наподобие взаимодействия между людьми. Цель технологии искусственного интеллекта заключается в полной имитации человеческой деятельности высшего порядка – речь, образное и аналитическое мышление.
  • Компьютерное зрение – это направление ИИ используется для распознавания графических и видеоизображений. Сегодня машинный интеллект может обрабатывать и анализировать графические данные, интерпретировать информацию в соответствии с окружающей обстановкой.

  • Синтезированная речь. Компьютеры уже могут понимать, анализировать и воспроизводить человеческую речь. Мы уже можем управлять программами, компьютерами и гаджетами с помощью речевых команд. Например, Siri или Google assistant, Алиса в Яндексе и другие.
  • Кроме того, трудно представить существование искусственного интеллекта без мощных графических процессоров, которые являются сердцем интерактивной обработки данных. Для интеграции ИИ в различные программы и устройства необходима технология API – программные интерфейсы приложений. Используя API можно без труда добавлять технологии искусственного интеллекта в любые компьютерные системы: домашняя безопасность, умный дом, оборудование на ЧПУ и прочее.

    Сфера использования ИИ


    Искусственный интеллект постепенно приходит во все отрасли человеческой деятельности, делая обычные программные комплексы интеллектуальными:

    • Медицина и здравоохранение. Компьютерные системы ведут учет пациентов, помогают в расшифровке диагностических результатов. Например, снимки УЗИ, рентгена, томографа и другого медоборудования. Интеллектуальные системы даже могут по наличию признаков у пациента определять болезнь, предлагать оптимальные варианты лечения. В магазине приложений Гугла можно найти программы-помощники здорового образа жизни. Эти приложения считывают пульс и температуру тела при касании дисплея телефона палицами, чтобы определить уровень стресса человека и подсказать, как его снизить.
    • Розничные продажи в онлайн-магазинах. Многим уже знакома релевантная реклама Гугла и Яндекса. С её помощью ритейлеры предлагают товары и услуги в соответствии с интересами пользователя. Например, вы посещали интернет-магазин купальников, какие-то модели рассматривали, читали характеристики и прочее. Покинув магазин, вы некоторое время будете видеть рекламу купальников на других сайтах. По схожему принципу работают блоки «похожие товары» в интернет-магазинах. Системы аналитики изучают поведенческие метрики пользователя, определяют его покупательские пристрастия и показывают релевантные (по их мнению) предложения.
    • Политика. Интеллектуальные машины помогли Барак Обаме выиграть вторые президентские выборы. Для своей кампании тогда ещё действующий президент США нанял лучшую команду профессионалов в области анализа данных. Специалисты использовали возможности интеллектуальных машин, чтобы рассчитать наилучший день, штат и аудиторию для выступлений Обамы. По оценкам специалистов это дало перевес в 10-12%.
    • Промышленность. Искусственный интеллект может анализировать данные с разных производственных участков и регулировать нагрузку на оборудование. Кроме того, интеллектуальные машины используются для прогнозирования спроса в разных отраслях промышленности.
    • Игровая индустрия, образование. Искусственный интеллект активно применяется создателями игр. Умные машины, робототехника постепенно внедряются в образовательные процессы большинства государств.

    Основные проблемы ИИ


    Как вы понимаете возможности искусственного интеллекта на данной стадии развития не безграничны. Перечислим главные трудности:

    1. Обучение машин возможно только на основе массива данных. Это означает, что любые неточности в информации сильно сказываются на конечном результате.
    2. Интеллектуальные системы ограничены конкретным видом деятельности. То есть умная система, настроенная на выявление мошенничества в сфере налогообложения, не сможет выявлять махинации в банковской сфере. Мы имеем дело с узкоспециализированными программами, которым ещё далеко до многозадачности человека.
    3. Интеллектуальные машины не являются автономными. Для обеспечения их «жизнедеятельности» необходима целая команда специалистов, а также большие ресурсы.

    Резюме

    Мы познакомились с понятием, что такое искусственный интеллект. Изучили основные принципы: этические и технологические. Рассмотрели главные препятствия на пути развития ИИ. Искусственный интеллект тесно связан с развитием компьютерной техники, а также таких наук как математика, статистика, комбинаторика и других.

    Искусственный интеллект: как он работает и почему его считают опасностью?

    Дина Ли специально для informburo.kz

    Прогнозы насчёт искусственного интеллекта разнятся: кто-то считает его большой опасностью, а кто-то с надеждой смотрит в будущее. Какие у него перспективы?

    Вопросом искусственного интеллекта начали заниматься ещё в середине ХХ века. Но многие до сих пор представляют покорение галактик, восстание машин и другие картины фантастов, когда слышат про искусственный интеллект. Тем временем технологии искусственного интеллекта уже используются в повседневной жизни. Благодаря этим технологиям машины способны решать всё больше задач, причём быстрее и качественнее. Особенно если для этого нужно обрабатывать большие массивы данных: искусственный интеллект решает такие задачи куда эффективнее, чем человек. Некоторые считают, что такая тенденция многим грозит потерей работы: согласно исследованию Oxford Martin School, до 2033 года технологии позволят полностью автоматизировать 47% рабочих мест. Informburo.kz рассказывает о том, что такое искусственный интеллект, как он работает и каковы перспективы его применения в будущем.

    Что такое искусственный интеллект

    Искусственный интеллект (ИИ) – 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.

    Искусственный интеллект делят на 2 типа: слабый и сильный. Слабый ИИ ещё называют узконаправленным, потому что он может выполнять только задачи в определённых рамках. Такими являются все существующие на сегодня разработки на основе технологии ИИ. Сильный искусственный интеллект сможет решать любые задачи в неограниченном спектре областей. Чтобы представить сильный ИИ, вспомните Джарвиса – помощника Тони Старка в «Железном человеке». Сегодня такой ИИ реализовать невозможно, да и сама идея его создания признана чистой утопией.

    Читать еще:  Как научить ребёнка читать транскрипцию на английском

    Искусственный интеллект сегодня: нейросети и машинное обучение

    Технологию ИИ можно реализовывать по-разному. Один из способов – нейросети. Нейросеть строится по тому же принципу, что и нервные сети в живом организме, отсюда и название. В организме в сеть соединяются нервные клетки – нейроны, они образуют нервную систему. А в искусственной нейросети используются простые процессоры – вычислительные элементы, которые соединяются и взаимодействуют по такой же схеме.

    В отличие от обычных алгоритмов нейросети способны обучаться на основе опыта. Нейросети анализируют и выявляют связи между данными на входе и выходе, обобщают данные и формируют решения задач. Чтобы нейросети могли функционировать таким образом, используются методы машинного обучения. Причём в случае с нейросетями такое обучение требует много вычислительных ресурсов.

    Чему вы сможете научить нейросеть, зависит от входных данных. Чем больше данных, тем качественнее будет обучение. Можно научить нейросеть отличать одни объекты от других, сравнивать и прогнозировать. Обучение нейросети похоже на обучение детей, когда им показывают картинку и говорят: «Это кошка». В случае с нейросетями они получают очень много таких картинок с объясняющими ярлыками и учатся распознавать отдельные элементы, которые затем смогут совмещать. Входное изображение попадает в некую фильтрующую систему. Фильтры в ней разные по размеру и по сложности элементов, которые могут распознать – у каждого есть свой набор признаков. Изображение многократно фильтруется в этой системе. Когда много элементов распознано, то нейросеть составляет прогноз: с такой-то вероятностью этот объект – человек.

    Так появились нейросети, которые прогнозируют курс акций на завтра, распознают написанные от руки цифры индекса на почтовом конверте и определяют на снимке больной орган. Для их обучения использовали числовые данные о курсах на бирже и изображения написанных цифр, больных и здоровых органов.

    Проблема заключалась в том, что нейросети часто ошибались, потому что трудно было собрать действительно большие выборки данных для обучения. В 2010 году появилась база изображений ImageNet: 15 миллионов изображений в 22 тысячах категорий. Доступ был открытым: данные мог использовать любой исследователь. В итоге стало возможным качественно обучать ИИ. Нейросети стали более развитыми, доступными и прочно интегрировались в повседневную жизнь.

    Искусственный интеллект, с которым мы сталкиваемся в повседневной жизни

    Голосовые помощники Siri, Google Assistant и Алиса, алгоритмы для рекомендаций на сайтах – например, Brain, который использует Youtube для рекомендации видео или блок с рекомендуемыми товарами на Amazon, чат-боты, – все они разработаны на основе технологий ИИ.

    Платёжная система PayPal использует машинное обучение, чтобы нейросети находили подозрительные транзакции. Это позволяет компании уменьшить количество случаев мошенничества. Российское приложение Prisma использует нейросети для обработки фото.

    Инженер компании NVIDIA Роберт Бонд разработал алгоритм, который включал садовые разбрызгиватели воды, когда к нему забредали соседские кошки и портили его сад. Чтобы определить, что это кошка, он использовал систему на основе нейросети Caffe: она определяла кошек по видеосъёмке с камер. Когда камера фиксировала изменение обстановки, то делала 7 фотографий. Фотографии анализировала нейросеть: если на снимках была кошка, то сеть включала разбрызгиватели.

    Кроме того, нейросети написали 2 музыкальных альбома, которые можно послушать на Яндекс.Музыке. Один написан на основе песен группы «Гражданская оборона» (исполнителем значится «Нейронная оборона» ), а другой – на основе «Нирваны» (исполнитель – Neurona ).

    В каких областях ещё можно использовать нейросети

    Нейросети применяют в медицине, финансах и коммерции, промышленности и обеспечении порядка и безопасности, – везде, где требуется обрабатывать большие объёмы данных, систематизировать и прогнозировать.

    В медицине нейросети обучают распознавать опухоли, повреждения тканей и органов после травм, прогнозировать возможные осложнения и течение болезни. Это непросто: нет достаточно большой медицинской базы данных, а нужно добиться высокой точности. Ведь если нейросеть перепутает кошку с собакой, то это не так страшно. А вот если здоровый орган с больным – это будет плохо.

    На профессиональной конференции разработчиков высоконагруженных систем HighLoad++ Наталия Ефремова рассказала о нестандартном использовании нейросетей для прогнозирования уровня бедности. Уровень бедности в Африке настолько высокий, что нет возможности просто собрать и проанализировать эти данные. Последние данные собирались в 2005 году. Учёные из Университета Стенфорда сначала обучили нейросеть с помощью базы изображений ImageNet, чтобы она могла распознавать поселения. Затем они собрали много изображений Африки со спутников в дневное и ночное время и загрузили их в нейросеть. Нейросеть оценила, есть ли у населения деньги освещать свои дома ночью, и сделала прогноз их уровня бедности. Прогноз затем сравнили с реальными данными за 2005 год – нейросеть составила довольно точный прогноз.

    Почему нейросети ждёт новый виток развития

    Вычислительных мощностей становится больше, как и изображений, и других баз данных для обучения нейросетей. Кроме того, оказалось, что нейросети способны на большую эффективность. Когда учёные Стенфорда обучали нейросеть прогнозировать бедность в Африке, они загрузили данные о крышах поселений. Но нейросеть самостоятельно научилась распознавать воду, леса, дороги и другие объекты – без заранее загруженных баз данных и вмешательства учителей.

    В мае 2017 года разработчики из Google Brain представили проект AutoML, который самостоятельно проектирует модели машинного обучения. Если просто, то это ИИ, который проанализировал существующие нейросети, выявил эффективные стороны и создал другую нейросеть без вмешательства человека – NASNet . На проверочном наборе изображений NASNet показала точность прогнозирования 82,7%. Этот показатель выше, чем у всех более ранних нейросетей с распознанием изображений.

    Кроме того, авторы открыли исходный код нейросети. Возможно, это даст новый толчок для развития ИИ.

    Отберёт ли ИИ работу у людей

    Развитие ИИ неизбежно повлияет на рынок труда. Но этому не стоит удивляться, ведь по сути это всё равно что модернизация и автоматизация. Какие-то профессии исчезнут, и появятся новые, ведь развитие ИИ повлияет и на развитие других областей.

    Сейчас есть список профессий, которые, предположительно, искусственный интеллект, нейросети и чат-боты смогут забрать у человека. Например, Google инвестирует в роботов, которые пишут новости без участия человека. Некоторые виды программистов тоже могут остаться в перспективе без работы: речь идёт прежде всего о «кодерах», которые занимаются тем, что собирают готовые блоки, то есть их работу можно свести к алгоритму. То же касается, к примеру, HR-специалистов: нейросети могут охватывать гораздо больше источников информации, чтобы искать кандидатов, систематизировать их по определённым критериям и отправлять им уведомления. Также под угрозой исчезновения находятся операторы call-центров: на их плечи ложится очень много типовой работы, которую можно автоматизировать.

    При этом развитие ИИ вызывает опасения. Один из главных изобретателей современности и основатель компаний SpaceX и Tesla Илон Маск назвал искусственный интеллект «самым большим риском, с которым человечество сталкивается как цивилизация». По его словам, компании, устраивая гонку за более передовыми технологиями, могут забыть про те опасности, которые исходят от искусственного интеллекта. Также неоднозначно искусственный интеллект оценивает и Стивен Хокинг. Учёный опасается, что он может привести к деградации человека, сделав его беспомощным перед лицом природы.

    В данный момент трудно предсказать точные горизонты, которых сможет достичь ИИ. Но на сегодня мы знаем две важные вещи: некоторую работу нельзя делать без вмешательства человека, и совершенный ИИ, управляющий всем, – это пока фантастика.

    Читайте Informburo.kz там, где удобно:

    Если вы нашли ошибку в тексте, выделите ее мышью и нажмите Ctrl+Enter

    Источники:

    http://hi-news.ru/technology/kak-rabotaet-iskusstvennyj-intellekt.html
    http://www.calltouch.ru/glossary/iskusstvennyy-intellekt/
    http://informburo.kz/stati/iskusstvennyy-intellekt-kak-on-rabotaet-i-pochemu-ego-schitayut-opasnostyu.html

    Ссылка на основную публикацию
    Статьи c упоминанием слов:

    Adblock
    detector