Впервые про искусственный интеллект (ИИ) ученые заговорили еще в начале 40-х годов прошлого века. По-английски он называется Artificial Intelligence, иначе AI. Сегодня мы все чаще встречаем это словосочетание в повседневной жизни. Рассказываем, что же такое искусственный интеллект и какова суть этой технологии.

 

Что такое искусственный интеллект

 
Искусственный интеллект – компьютерная программа, которая принимает и анализирует данные, а затем делает выводы на их основе. Это может быть отнесение фотографии к определенному классу, группировка текстов схожей тематики, предсказание курса валют, а также более сложные задачи. Например, написание других компьютерных программ, проектирование строений, анализ почвы и так далее.

 
Понятием часто спекулируют, особенно в сфере маркетинга. Могут написать компьютерный алгоритм и выдавать его за искусственный интеллект. Предположим, магазин решил давать скидку всем, кто приходит в оранжевом. И скидка будет предоставляться автоматически, когда человек входит в торговый зал: его просканирует камера и, если найдет оранжевый оттенок цвета, то выдаст купон на дисконт. И вот заходит покупатель с рыжими волосами. Простой алгоритм выдаст скидку, а ИИ должен понимать: «Скидку даем тем, кто в оранжевой одежде, а не с похожим цветом волос».

 
Или пример с текстами. Задача программы: проштудировать вашу подборку книг и выбрать те, что связаны с историей XIX века. Алгоритм найдет все тексты, где встречается сочетание «XIX век» в разных вариациях написания. Возможно, даже «зацепит» пару текстов, где встречается цифра «19». ИИ в свою очередь должен более тонко понимать – буквально вчитываться в смысл текста – подходит ли его структура под заданную тему.

 
Однако существует ли сегодня искусственный интеллект – вопрос дискуссионный. Программы есть, они повсюду. Вот только экспертное сообщество вспоминает статью математика Алана Тьюринга, опубликованную в 1950 году. Он предложил одновременно простой и сложный тест, успешное решение которого знаменует создание ИИ. А именно: когда человек не сможет понять, что беседует с машиной, и будет думать, что за ширмой стоит другой человек, значит, на свет появился истинный искусственный интеллект.

 
Как работает искусственный интеллект

 
ИИ можно представить как очень сложную и продвинутую систему обучения и принятия решений. Представьте, что у вас есть ребенок, который только учится различать животных. Вы показываете ему картинки с котами и говорите: «Это кот». Повторяя множество раз, ребенок начинает узнавать котов на картинках даже без вашей помощи. В основе ИИ примерно такой же процесс. Но вместо ребенка у нас компьютер, а вместо картинок с котами – объемы данных.

 
Мы «показываем» ИИ данные и «говорим», что они означают. Это процесс называется «обучением на примерах» или «обучением с учителем». Например, мы можем показать ИИ миллионы фотографий с котами и сообщить ему, что это коты. А когда покажем ИИ новую фотографию с котом, он сможет определить, что на картинке кот.

 
Однако ИИ может гораздо больше, чем просто распознавать картинки: анализировать тексты, управлять роботами, предсказывать погоду и выполнять множество других задач. Для каждой задачи нужно обучать ИИ на соответствующих данных. Но есть и более сложные задачи. Например, ИИ может обучаться самостоятельно, опираясь только на свои предыдущие опыты и решения. Это называется обучением с подкреплением, и оно используется, например, для обучения ИИ игре в шахматы.

 

 
Что такое нейросети и чат-боты?

 
Нейросеть – это вид искусственного интеллекта, можно сказать, следующий этап развития технологии. Иногда ИИ сравнивают с областью знания, как, например, с математикой. А нейросеть – это один из разделов.

 
Нейросеть разработчики проектируют таким образом, чтобы ее работа была схожа с принципом функционирования человеческого мозга. А именно с множеством «нейронов», которые обрабатывают информацию и обмениваются ей друг с другом, чтобы достичь результата. Особенность нейросети в том, что она способна адаптироваться к новым условиям.

 
Пример: текстовые нейросети вроде популярного ChatGPT и аналогов. Сначала мы просим написать текст, предположим, про устройство банкомата. Сеть выдает результат. Затем мы даем команду: «Нужно обязательно добавить информацию из книги N, сократить текст до пяти абзацев и сделать так, чтобы каждое предложение начиналось с новой буквы алфавита». Нейросеть возьмет за основу уже созданный текст и переработает его с учетом поставленной задачи. Однако не факт, что результат удовлетворит «заказчика».

 
Нейросети допускают ошибки. Не орфографические, а смысловые. Еще один пример: алгоритмы, которые умеют писать сайты и компьютерные программы. Ошибиться в строчках кода просто. Но при этом можно сообщить нейросети, что ее проект не запускается, и попросить перепроверить работу. Проблема может быть устранена.

 
Чат-боты – это не обязательно нейросети. Хотя и могут работать на их основе. Простенький чат-бот – программа, имитирующая человеческое общение на основе той задачи, которую заложили программисты. Например, чат-бот московского метро можно попросить скинуть расписание поездов и отправления последнего состава.

 
Нейросетевые чат-боты как будто бы понимают, о чем мы ведем диалог, и способны поддерживать беседу на разные темы. Разумеется, личного опыта у них нет. Но к их услугам – весь массив текстов, которые есть в Интернете (если разработчики дали такой доступ). Причем нейросети могут имитировать личную позицию по тому или иному вопросу.

 
Допустим, вы хотите обсудить, почему Николай Гоголь назвал «Мертвые души» поэмой. В литературоведении есть несколько точек зрения. Например, ваша строится на основе школьной программы. Где часто говорят, что в тексте сильно лирическое начало, а потому это не роман, а поэма. А нейросетевой чат-бот (если попросишь) будет доказывать, что это отсылка к поэме «Божественная комедия» Данте Алигьери и вообще, что в XIX веке поэмой называли не только стихотворные тексты. А прежде всего те, что исследуют человеческую душу.

 
Кстати, первый чат-бот написали еще в 1966 году в Массачусетском техноинституте (США). Он получил имя «Элиза» (ELIZA). Он имитировал сеанс у психотерапевта, постоянно задавая новые вопросы собеседнику.

 
Список топ-10 систем искусственного интеллекта в 2024 году

 
Некоторые из этих систем представляют собой конкретные продукты или сервисы, а другие являются архитектурами ИИ – набор методик, используемых для создания различных продуктов и сервисов.

 
Open AI

 
Одно из детищ импозантного предпринимателя Илона Маска. Хотя он и не единственный создатель. Самые известный продукт компании – алгоритм GPT. Его обучили обрабатывать тексты и создавать свои на их основе. Не только художественного содержания, но и технического.

 
DeepMind

 
Компания принадлежит Google. Ее известный проект – AlphaGo, который затем переродился в AlphaZero. AlphaGo обучилась играть в сложную вариацию азиатских шахмат «го» и смогла вы-
играть у лучших игроков. Следующее поколение нейросети обучилось и другим играм. Казалось бы, ну играет себе и пусть! Как это сделает мир лучше? Но в данном случае игра – лишь материал.

 

Образец сложной системы с множеством вариантов ходов и решений. Суть в том, чтобы научить машину принимать верные шаги, а дальше можно применить этот опыт и в других отраслях.

 
IBM Watson

 

Это суперкомпьютер компании IBM, который оснащен искусственным интеллектом. Суперкомпьютер – это не название техники. Приставка означает, что по мощности такая система в тысячи раз превосходит обычный ПК. Правда, и места она занимает гораздо больше, чем рядовой ноутбук или системный блок. Это целая комната с процессорами. «Ватсону» можно «скормить» любые прикладные задачи – в основном математического характера.

 
Azure AI

 
Детище Microsoft предназначено для разработчиков и специалистов по данным. Удобство в том, что доступ к нему может получить любой интересующийся (разумеется, за деньги). Вычисления происходят в «облаке», то есть на удаленном сервере компании. ИИ уже применяют для анализа подозрительных банковских операций, для контроля качества на производстве, оптимизации товаров на складах и в прочих бизнес-сферах.

 
BERT

 
Продукт от Google. Создан как инструмент для обработки языка в самом широком смысле. От понимания, какой запрос хотел дать пользователь поисковика, до адекватного перевода текста. А еще ему под силу анализировать, о чем именно рассказывает сайт. И на основе этого помогать поисковику давать пользователю наиболее релевантный вариант. Проще говоря, тот сайт, который максимально точно дает ответ на вопрос юзера.

 
Tesla Autopilot

 
Электрокары Tesla могут видеть дорогу, анализировать маршрут и обмениваться информацией. Это не просто контроль полосы и автоматический набор скорости, как у других моделей, а полноценный искусственный интеллект с компьютерным зрением. Правда, опция платная, а еще дорожные службы многих стран относятся к опции скептически и не разрешают ее использовать на своей территории.

 
Siri

 

Голосовой помощник в устройствах от Apple появился не забавы ради. Этой «игрушке» можно приказать поставить будильник или включить песню. Она анализирует команды пользователей, чтобы как можно точнее угождать им. Правда, есть ряд ограничений, например, языковых. Лучше всего помощник понимает английский язык.

 
Alexa

 
Продукт компании Amazon не очень популярен в России, потому что компания официально не работает на нашем рынке. Хотя различные устройства (например, «умные» колонки) из-за границы привозят. Но пока Alexa все же больше именно голосовой помощник, нежели полноценный ИИ.

 
TPU

 
Система от Google, которая расшифровывается как Tensor Processing Units («Блоки тензорной обработки»). Тензор – термин из линейной алгебры, связанный с массивами данных. TPU – это процессоры, которые американская корпорация использует в своих суперкомпьютерах, чтобы искусственный интеллект оптимизировал работу машин.

 
TensorFlow

 
Еще одно решение от Google с открытым исходным кодом, с которым живо экспериментируют программисты по всему миру. Это библиотека для машинного обучения, то есть набор методов и примеров, на которых обучаются нейросети. Предназначена для работы с изображениями. ИИ стремится добиться степени человеческого восприятия.

 

 
Где применяются технологии искусственного интеллекта?

 
• В банках. Технологии позволяют практически без участия сотрудников открывать счета для людей и компаний, в том числе удаленно. На основе информации о заемщике определять размер и подходящие условия кредита, анализировать новости о партнерах банка и выявлять риски, а также эффективно торговать на бирже.

 
• В ретейле. Помогают узнать демографические характеристики покупателя и предлагать наиболее подходящие товары. Контролировать наполнение полок, понимать причины очередей в магазине, лучше организовать доставку и закупку у поставщиков и упрощать работу бухгалтерии.

 
• В телекоме. Предсказывают отток абонентов, эффективно распределяют звонки в кол-центры.

 
• В логистике. Помогают строить маршруты для грузовых перевозок, контролировать расходы топлива, извлекать и анализировать данные из транспортных документов.

 
• Музыкальные сервисы. Используют методы машинного обучения, чтобы анализировать музыкальные вкусы пользователя.

 
• В медицине. Канадская компания Blue Dot использует ИИ для отслеживания распространения инфекционных заболеваний. О пневмонии в провинции Ухань (Китай) они предупредили за неделю до объявления об эпидемии коронавируса. ИИ, обученный «Сбербанком», научился выявлять характерные затемнения в легких, вызванные коронавирусной инфекцией. Ученые из ведущего американского вуза MIT использовали ИИ для создания новых антибиотиков.