Искусственный интеллект: преимущества, недостатки и будущее

Опубликовано: 2022-03-08

Искусственный интеллект или ИИ — это использование алгоритмов для решения реальных проблем. Это включает в себя демонстрацию интеллекта машинами, и особенно компьютером.

Область ИИ неуклонно росла с 1950-х годов, хотя темпы замедлялись из-за ограничений компьютерного оборудования. Однако за последние два десятилетия он рос намного быстрее благодаря более мощной и дешевой вычислительной платформе. Тем не менее, некоторые реализации ИИ остаются относительно дорогими.

Сегодня вы найдете искусственный интеллект во всем: от камер смартфонов до видеоигр, электронной коммерции, здравоохранения, кибербезопасности, рекомендаций по продуктам, поисковых систем и рекламы.

В этом посте подробно рассматривается индустрия искусственного интеллекта и подробно описываются ее преимущества и недостатки, а также то, что ждет нас и машины в будущем.

Оглавление

Что такое искусственный интеллект?

Искусственный интеллект — это демонстрация интеллекта машины. Это обычно включает в себя хорошее восприятие окружающей среды для более подходящих ответов.

Хотя разные люди могут определять искусственный интеллект своими словами, пример может быть хорошим способом лучше объяснить, что такое ИИ, а что нет.

Представьте на мгновение, что вы разрабатываете чат-бота. Он должен иметь возможность принимать запросы от пользователей через Интернет, затем анализировать эти запросы и предоставлять ответ. Ваш первоначальный порядок действий здесь будет заключаться в том, чтобы перечислить ответы на все возможные вопросы, которые может задать пользователь.

Однако проблема с этим подходом заключается в том, что ваш бот будет сильно ограничен в том, на что он может реагировать. Например, когда игривый пользователь просит такого бота «показать мне свои сиськи», ответ, вероятно, будет «я не понимаю» или что-то в этом роде.

Теперь рассмотрим другого чат-бота с алгоритмом, который пытается выяснить значение слов. Он по-прежнему может поставляться с некоторыми предварительно загруженными базовыми ответами, но его алгоритм позволяет ему попытаться угадать значение слов и попытаться ответить на неизвестные вопросы. Назовем его бот-2.

Итак, когда вы просите бота-2 «показать мне свои сиськи», он понимает, что у него нет заранее загруженного ответа на этот вопрос, но его обучение позволяет ему понять несколько вещей.

  1. Слово «показать» означает, что вы желаете от него действия.
  2. «Сиськи» — это синоним человеческой груди.

С приведенной выше информацией очень простая программа ИИ может искать в Интернете «сиськи» и отображать вам первое изображение.

Более сложная система искусственного интеллекта может дополнительно классифицировать «сиськи» как контент для взрослых. Назовем его бот-3. Таким образом, помимо показа изображения, он также может спросить, не хотите ли вы присоединиться к чату для взрослых или даже показать вам коммерческую рекламу для взрослых.

Как видно из приведенных выше сценариев, у бота-1 была нулевая осведомленность об окружающей среде. Бот-2 имел 2 показателя экологической осведомленности и был лучше. В то время как бот-3 имел 3 счета и был самым умным.

Проще говоря, захват и анализ большего количества аспектов взаимодействия (сигналов) делает систему ИИ умнее. Есть много способов сбора и анализа информации для получения наилучших возможных результатов. И эта дисциплина именуется искусственным интеллектом.

Каковы некоторые примеры искусственного интеллекта?

Ниже приведены некоторые из многих реализаций ИИ, с которыми вы, должно быть, уже сталкивались:

  • Виртуальные помощники . Чат-боты превратились из приведенных выше примеров во множество полезных приложений. Многие из них даже понимают человеческую речь и отвечают. Примеры включают популярные коммерческие продукты, такие как Alexa от Amazon, Siri от Apple и Google Assistant.
  • Поисковая система . Поисковые системы, особенно Google, были в центре внимания многих исследований и разработок в области ИИ за последние несколько десятилетий. Сегодня поисковая система Google отслеживает и анализирует сотни сигналов для каждого слова, которое вы ищете. Вот почему он кажется таким умным.
  • Дипфейки — в настоящее время используются больше для развлечения, существуют алгоритмы ИИ, которые могут понимать изображения и перекрашивать их. Например, они могут заставить изображение улыбаться или говорить, сделать поддельное видео президента или знаменитости и даже раздеть людей в бикини на фотографиях.
  • Рекомендации по продуктам — используются всеми крупными корпорациями, от Amazon до Netflix, для бронирования билетов и музыкальных рекомендательных платформ, таких как Pandora.
  • Распознавание лиц . Это стало настолько хорошим, что Facebook и Picasa могут легко идентифицировать вас в любом месте. Изображения ИИ стали лучше благодаря улучшениям в дизайне систем нейронных сетей.
  • Фильтрация спама . Gmail славится своей интеллектуальной системой фильтрации спама, а также другими замечательными функциями. ИИ спас мир от угрозы спама по электронной почте благодаря подходу байесовского классификатора к машинному обучению.
  • Игры — много используется для создания неигровых персонажей. Некоторые игры также учатся у вас, поэтому они лучше обыгрывают вас.
  • Сельское хозяйство — множество подходов для лучшего мониторинга посевов, повышения урожайности, автоматического доения коров, оптимальных условий в теплицах и так далее.
  • Финансовые спекуляции . Торговые боты сейчас в моде, но их доходность может варьироваться. Многие из этих ботов используют ИИ, в том числе роботы-консультанты, которые дают советы по инвестициям.
  • Безопасность . Искусственный интеллект также находит применение в камерах видеонаблюдения, обнаруживая необычные процессы и помогая людям в наблюдении и защите физических и киберактивов.
  • Здравоохранение и диагностика . От роботов, обеспечивающих уход, до нейронных сетей, которые быстрее диагностируют сканирование, ИИ предлагает множество возможностей для более качественного и дешевого здравоохранения.
  • Дроны — это летательные аппараты, которые могут думать и ориентироваться самостоятельно. В настоящее время является огромным активом для военных организаций.
  • Промышленные роботы . От сварки деталей до сбора товаров со склада, создания электронных схем и покраски автомобилей распылением — масштабы применения промышленных роботов растут.

Насколько велико поле искусственного интеллекта?

Искусственный интеллект теоретически может быть применен к любой деятельности, которой занимаются люди. Это включает в себя все, от восприятия окружающей среды до языков, обучения в целом и движения. Поле огромное.

Вот список самых популярных полей ИИ. Обратите внимание, что некоторые организации объединяют две или более из этих областей для достижения своих целей:

  • Рассуждение и решение проблем - не требует пояснений.
  • Представление знаний – способность правильно отвечать на вопросы.
  • Планирование и прогнозы . Осмысление кучи данных.
  • Обучение – открытие новых паттернов на основе опыта.
  • Обработка естественного языка — осмысление человеческого общения.
  • Восприятие — понимание данных от датчиков, например, микрофонов, камер, радаров.
  • Движение — способность ориентироваться в окружающей среде, такой как робототехника и беспилотные автомобили.
  • Социальный интеллект – взаимодействие с людьми.
  • Общий интеллект — не требует пояснений.

Лучшие подходы к искусственному интеллекту

Несмотря на то, что существуют разные области применения искусственного интеллекта, существуют столь же разные вычислительные подходы к проблеме создания интеллекта из машин.

Различные методы, описанные ниже, развивались на протяжении многих лет, и некоторые из них лучше других подходят для определенных задач. Поэтому важно знать, что они из себя представляют и как они работают.

  • Логические методы . Хотя логические методы и алгоритмы не связаны конкретно с ИИ, они могут очень помочь в разработке интеллектуальных приложений. Современный компьютер основан на логических схемах, таких как И, НЕ, И-НЕ, ИЛИ, XOR и так далее.
  • Поиск и ранжирование. Как следует из названия, вы ищете в базе данных и ранжируете результаты на основе релевантности. Это основа поисковых систем.
  • Нейронные сети — воссоздание системы познания человеческого мозга. Нейронная сеть может интенсивно использовать память, в зависимости от ее уровня сложности или количества скрытых слоев. Сложные нейронные сети со многими слоями называются глубоким обучением. Они очень гибки в обучении и стоят за большинством недавних чудес приложений ИИ.
  • Дерево решений — простой метод классификации информации или событий на основе входных данных. Каждый уровень дерева помогает решить, каким может быть или не быть объект.
  • Байесовские классификаторы — этот метод классифицирует документы на основе их содержания. Это отлично подходит для контроля спама в электронной почте, так как электронные письма, содержащие «Виагру» или «купить Сиалис онлайн», легко определить как спам.
  • Эволюционная — система искусственного интеллекта, которая может создавать разные версии самой себя, тестировать их, а затем становиться лучшей версией. Отлично подходит для игр и, возможно, супер-интеллектуального проекта.
  • Кластеризация . Это включает в себя группировку связанных данных, чтобы упростить поиск соединений, таких как рейсы и возможности заказа такси.

Преимущества искусственного интеллекта

Искусственный интеллект обладает многими потенциальными преимуществами, которые делают его привлекательным для широкого круга приложений, от здравоохранения до торговли, производства и так далее. Тем не менее, возможности практически безграничны, поскольку большинство видов человеческой деятельности могут извлечь выгоду из ИИ.

Ниже приведен список некоторых основных преимуществ искусственного интеллекта:

  • Автоматизация . Они позволяют легко автоматизировать задачи, особенно рутинные и скучные.
  • Отсутствие человеческих ошибок . Время от времени ошибаются люди, но не компьютерные приложения.
  • Более быстрые решения — вы можете получить ответы всего за миллисекунды, без какого-либо стресса.
  • Готовность 24 часа в сутки 7 дней в неделю — компьютерные приложения никогда не устают.
  • Рисков практически нет . Во время войны или ядерной вспышки роботы могут быть очень полезны.
  • Повышение производительности . Компьютеры уже повышают нашу производительность, и искусственный интеллект будет продолжать ее повышать.

Недостатки искусственного интеллекта

Искусственный интеллект также имеет некоторые недостатки, и вот основные из них:

  • Безработица . В будущем приложения искусственного интеллекта заменят рабочие места. Однако это, скорее всего, будут повторяющиеся задачи, не требующие сложных навыков.
  • Капиталоемкость . Внедрение новых систем искусственного интеллекта по-прежнему является относительно капиталоемким мероприятием по сравнению с простым наймом кого-то для выполнения этой работы.
  • Нет нестандартного мышления. Хотя искусственный интеллект может помочь ученым придумывать новые изобретения или открывать новые закономерности, он работает только тогда, когда система предназначена для этого. В противном случае машине с искусственным интеллектом не хватает креативности в человеческом стиле. По крайней мере на данный момент.
  • Вопросы конфиденциальности — от Facebook до стран, которые уже используют ИИ для поиска лиц людей на улицах. Никто не знает, чем может обернуться злонамеренное применение этой технологии.

Наше будущее с искусственным интеллектом

Будущее еще не наступило, поэтому многие исходы все еще возможны. Тем не менее, вы можете ожидать кое-чего от области ИИ, основываясь на текущей работе и исследованиях. Вот некоторые:

  • Военные . Во-первых, это вооруженный искусственный интеллект, военные лаборатории по всему миру уже глубоко этим занимаются. И помните, что Интернет изначально разрабатывался для использования в военных целях.
  • Работа . Вторая проблема — традиционные рабочие места. Будет увеличиваться замена людей, выполняющих черную и рутинную работу, роботами или другими решениями на базе ИИ. Тем не менее, рабочие места, требующие более сложных навыков и творчества, не должны сильно пострадать.
  • Интеллект . Другой проблемой является сверхразум, который относится к приложению ИИ, которое становится настолько умным, что превосходит нормальный человеческий уровень. Это вопрос не « если », а « когда », поскольку это должно произойти при достаточном прогрессе в разработке компьютерного оборудования. Так что ждите в будущем какого-нибудь Скайнета, Матрицы или ВИКИ от iRobot.
  • Конфиденциальность . Слежка ухудшится, и в конце концов к вечеринке присоединятся злоумышленники. Что может быть лучше, чем найти кого-то для похищения с помощью системы общественного наблюдения на базе искусственного интеллекта?
  • Любовь . Наконец, есть проблема секса и отношений. Секс-куклы в натуральную величину с базовым искусственным интеллектом уже в моде у некоторых людей. Вы можете получить их любой формы, цвета, лица и с дополнениями, которые вам нравятся. Но благодаря достижениям ИИ они будут ходить, мыть посуду, танцевать для вас, спрашивать, как прошел ваш день, эмоционально связываться, узнавать ваши сексуальные и другие предпочтения, и все это время дешеветь.
    Видите, куда все это идет?

Лучшие инструменты ИИ

У Hackernoon есть длинный список инструментов и сервисов ИИ, которые вы можете начать использовать уже сегодня. От Amazon Echo до Google Assistant, Cortana и многих других — список разделен на соответствующие разделы.

В приведенном ниже списке представлены дополнительные технические инструменты для разработки персональных или бизнес-систем искусственного интеллекта, в которых представлены некоторые из ведущих имен в отрасли и то, чем они занимаются.

  • Python — язык программирования высокого уровня с множеством библиотек ИИ.
  • TensorFlow — платформа разработки искусственного интеллекта на основе Python от Google.
  • Scikit Learn — еще одна платформа машинного обучения на основе Python.
  • Caffe — быстрая и простая в использовании система машинного обучения.
  • MXNet — платформа глубокого обучения с открытым исходным кодом.
  • PyTorch — оптимизированная библиотека Python для глубокого обучения.
  • Google Cloud ML Engine — масштабируемый облачный движок для обучения и прогнозирования.
  • Azure ML Engine — облачный механизм машинного обучения от Microsoft.

Вывод

Дойдя до конца этого руководства по миру искусственного интеллекта и тому, что он нам приготовил, вы также увидели преимущества и недостатки этой технологии.

Ясно одно — дальнейшее развитие искусственного интеллекта неизбежно. Поэтому мы должны приготовиться к резким социально-экономическим изменениям в ближайшие десятилетия.