Искусственный интеллект чем отличается от компьютера
Мы все чаще слышим про то, как нейронки прокачивают камеры наших смартфонов, да и не только камеры - голосовые ассистенты, также они уже пишут музыку и рисуют картины, кто-то это называет ИИ, а еще есть машинное обучение и глубокое обучение! Признайтесь, вы тоже до сих пор не улавливаете разницы между всеми этими понятиями. Это не дело в двадцать первом-то веке! Чем же они отличаются друг от друга? И кто из них будущий SkyNet, Altron или Jarvis? Сейчас мы разложим все по полочкам.
Перед тем как погрузиться в будущее, заглянем в прошлое!
В середине XX века, когда появились первые компьютеры, впервые в истории человечества вычислительные возможности машин стали приближаться к человеческим.
- Z1. Германия
- ENIAC (Electronic Numerical Integrator and Computer). США
- ASCC (Automatic Sequence Controlled Calculator). США
Поэтому в учёном сообществе возник справедливый вопрос: а каковы рамки возможностей компьютеров, есть ли эти рамки вообще и достигнут ли машины уровня развития человека? Именно тогда и зародился термин Искусственный Интеллект.
В 1943 году американские ученые Уоррен Мак-Каллок и Уолтер Питтс в своей статье «Логическое исчисление идей, относящихся к нервной активности» предложили понятие искусственной нейронной сети, имитирующей реальную сеть нейронов, и первую модель искусственного нейрона.
Схема устройства нейрона
А в 1958 году американский нейрофизиолог Фрэнк Розенблатт предложил схему устройства, математически моделирующего процесс человеческого восприятия, и назвал его «перцептроном», что, собственно, стало прообразом нынешних нейросетей.
Логическая схема перцептрона с тремя выходами
А за несколько лет до этого, в 1950 году английский учёный Алан Тьюринг, пишет статью с громким названием «Может ли машина мыслить?». В ней он описал процедуру, с помощью которой можно будет определить момент, когда машина сравняется в плане разумности с человеком. Эта процедура сегодня носит название теста Тьюринга, о котором мы уже рассказывали ранее . Но вернемся к началу нашего повествования и ответим на вопрос: что же всё-таки такое “искусственный интеллект”?
Машинное обучение
Машинное обучение является частью искусственного интеллекта. Большинство людей считают это искусственным интеллектом, но это не так. Машины могут учиться. Роботы учатся на основании предоставленных им данных. Это больше похоже на технику, которая заставляет нас осознать наличие искусственного интеллекта. Этот метод использует алгоритмы для получения данных, изучения и последующего анализа данных. Возможно, вы заметили, когда получаете рекомендации по магазинам, Google или Facebook. Вы получаете предложения в соответствии с вашими интересами. Это делается с помощью алгоритмов машинного обучения, которые разрабатываются таким образом, чтобы анализировать последние поисковые запросы, историю и другую информацию. Этот метод также влияет на маркетинг и банковский сектор.
«Машинное обучение — это способность машин учиться на основе анализа данных и достигать искусственного интеллекта».
Новые алгоритмы машинного обучения были ограничены базовым ИИ, но теперь он стал неотъемлемой частью этой системы. Многие сложные алгоритмы готовы дать лучший опыт. Это изменило способ просмотра шоу и фильмов. Индустрия развлечений использует этот алгоритм для предоставления подходящих предложений своим зрителям на таких веб-каналах, как Netflix и Amazon Prime. Машинное обучение представляет собой концепцию анализа данных и предлагает отличные рекомендации, основанные на изучении этих вопросов, если вы сомневаетесь в том, как реализована эта методика, то прочитайте следующий раздел, посвященный глубокому обучению.
Отличие ИИ от нейросетей и машинного обучения
Нейросети представляют собой математическую модель, компьютерный алгоритм, работа которого основана на множестве искусственных нейронов. Суть этой системы в том, что ее не нужно заранее программировать. Она моделирует работу нейронов человеческого мозга, проводит элементарные вычисления и обучается на основании предыдущего опыта, но это не соотносимо с ИИ.
Искусственный интеллект, как мы помним, является свойством сложных систем выполнять задачи, обычно свойственные человеку. К ИИ часто относят узкоспециализированные компьютерные программы, также различные научно-технологические методы и решения. ИИ в своей работе имитирует человеческий мозг, при этом основывается на прочих логических и математических алгоритмах или инструментах, в том числе нейронных сетях.
Под машинным обучением понимают использование различных технологий для самообучающихся программ. Соответственно, это одно из многочисленных направлений ИИ. Системы, основанные на машинном обучении, получают базовые данные, анализируют их, затем на основе полученных выводов находят закономерности в сложных задачах со множеством параметров и дают точные ответы. Один из наиболее распространенных вариантов организации машинного обучения – применение нейросетей.
Если сравнивать с человеком, то ИИ подобен головному мозгу, машинное обучение – это один из многочисленных способов обработки поступающих данных и решения назревающих задач, а нейросети соответствуют объединению более мелких, базовых элементов мозга – нейронов.
Что такое машинное обучение?
Ну хорошо, с ИИ мы вроде бы разобрались. А что же тогда такое машинное обучение и как эти понятия связаны?
Напомним, что ИИ - это самый общий термин, включающий в себя все остальные понятия.
Для простоты ИИ можно представить как своеобразную матрешку. Самая крупная кукла - понятие ИИ в целом. Следующая кукла чуть поменьше - это машинное обучение. Внутри него кроется еще одна маленькая куколка - всеми любимые нейронные сети, а внутри них - еще одна! Это глубокое обучение, о котором мы поговорим чуть позже.
Как видите, машинное обучение является всего лишь одной из отраслей применения ИИ. И что же оно из себя представляет?
Попробуйте вспомнить, как вы освоили чтение. Понятное дело, что вы не садились изучать орфографию и грамматику, прежде чем прочесть свою первую книгу. Лишь зная алфавит и умея читать по слогам, сперва вы читали простые книги, но со временем их сложность постепенно возрастала.
На самом деле, вы неосознанно изучили базовые правила орфографии и грамматики и даже исключения, но именно в процессе чтения. Иными словами, вы обработали много данных и научились на них. Перенося такой подход к освоению навыков на ИИ, становится понятным, что машинное обучение - это имитация того, как учится человек.
Но как это можно реализовать?
Всё просто: необходимо лишь написать алгоритмы, которые будут способны к самообучению, к классификации и оценке данных, к выбору наиболее подходящих решений.
Снабдите алгоритм большим количеством данных о письмах в электронной почте, укажите, какие из них являются спамом, и дайте ему понять, что именно говорит о мошенничестве (наличие ссылок, каких-то ключевых слов и т.п.), чтобы он научился самостоятельно отсеивать потенциально опасные “конвертики”. Сейчас такой алгоритм уже реализован абсолютно во всех электронных ящиках.
У вас ведь было такое, когда письма по ошибке попадают в папку “спам”? Очевидно, что модель не идеальна.
При этом у машинного обучения есть много разных алгоритмов: линейная и логистическая регрессии, система рекомендаций, дерево решений и случайный лес, сигмоида, метод опорных векторов и так далее, и тому подобное.
По мере совершенствования этих алгоритмов они могли бы решить многие задачи. Но некоторые вещи, которые довольно просты для людей (например, распознавание объектов на фото, речи или рукописного ввода), все еще трудны для машин.
Но если машинное обучение - это подражание тому, как люди учатся, почему бы не пройти весь путь и не попытаться имитировать человеческий мозг? Эта идея и лежит в основе нейронных сетей!
Как работает наш мозг
Человеческий мозг представляет собой сложный углеродный компьютер, выполняющий, по приблизительным оценкам, миллиард миллиардов операций в секунду (1000 петафлопс), потребляющий при этом 20 Ватт энергии. Китайский суперкомпьютер под названием «Tianhe-2» (самый быстрый в мире на момент написания статьи) выполняет 33860 триллионов операций в секунду (33.86 петафлопс) и потребляющий при этом 17600000 Ватт (17.6 Мегаватт). Нам предстоит проделать определённое количество работы перед тем, как наши кремниевые компьютеры смогут сравниться со сформировавшимися в результате эволюции углеродными.
Точное описание механизма, применяемого нашим мозгом для того, чтобы «думать» является предметом дискуссий и дальнейших исследований (лично мне нравится теория о том, что работа мозга связана с квантовыми эффектами, но это — тема для отдельной статьи). Однако, механизм работы частей мозга обычно моделируется с помощью концепции нейронов и нейронных сетей. Предполагается, что мозг содержит примерно 100 миллиардов нейронов.
Но на этом всё не заканчивается. Каждый нейрон применяет функцию, или преобразование, к взвешенным входным сигналам перед тем, как проверить, достигнут ли порог его активации. Преобразование входного сигнала может быть линейным или нелинейным.
Изначально входные сигналы приходят из разнообразных источников: наших органов чувств, средств внутреннего отслеживания функционирования организма (уровня кислорода в крови, содержимого желудка и т.д.) и других. Один нейрон может получать сотни тысяч входных сигналов перед принятием решения о том, как следует реагировать.
Мышление (или обработка информации) и полученные в результате его инструкции, передаваемые нашим мышцам и другим органам являются результатом преобразования и передачи входных сигналов между нейронами из различных слоёв нейронной сети. Но нейронные сети в мозгу могут меняться и обновляться, включая изменения алгоритма взвешивания сигналов, передаваемых между нейронами. Это связано с обучением и накоплением опыта.
Эта модель человеческого мозга использовалась в качестве шаблона для воспроизведения возможностей мозга в компьютерной симуляции — искуственной нейронной сети.
Применение ИИ в современной жизни
В зависимости от области и обширности сферы применения, выделяют два вида ИИ – Weak AI, называемый еще «слабым», и Strong AI, «сильный». В первом случае перед системой ставят узкоспециализированные задачи – диагностика в медицине, управление роботами, работа на базе электронных торговых платформ. Во втором же подразумевается решение глобальных задач.
Так, одна из наиболее популярных сфер применения ИИ – это Big Data в коммерции. Крупные торговые площадки используют подобные технологии для исследования потребительского поведения. Компания «Яндекс» вообще создает с их помощью музыку. В некоторые мобильные приложения встроены голосовые помощники вроде Siri, Алисы или Cortana. Они упрощают процесс навигации и совершения покупок в сервисе. И не стоит забывать про программы с нейросетями, обрабатывающими фото и видео.
ИИ также внедряют в производственные процессы для фиксации действий работников. Не обошлось и без внедрения новых технологических решений в транспортной сфере. Так, искусственный интеллект мониторит состояние на дорогах, фиксирует пробки, обнаруживает разные объекты в неположенных местах. А про автономное (беспилотное) вождение и так постоянно говорят…
Люксовые бренды внедряют ИИ в свои системы для анализа потребностей клиентов. Стремительно развивается использование подобных систем в системах здравоохранения, в основном при диагностике заболеваний, разработке лекарств, создании медицинских страховок, проведении клинических исследований и так далее.
Перечислить разом все области, в которых задействован искусственный интеллект, практически нереально. На данный момент он затрагивает все больше самых разных сфер. И причин на то немало – та же автоматизация производственных процессов, стремительный рост информационного оборота и инвестиций в эту сферу, даже социальное давление.
Глубокое (глубинное) обучение или Deep Learning
Так вот процесс обучения глубоких нейросетей называют глубоким или глубинным обучением. Этот подвид машинного обучения позволяет решать гораздо более сложные задачи для большего количества назначений. Но стоп, неужели до этого не додумались раньше?
Первые нейронки и программы, способные к самообучению появились еще аж в середине двадцатого века! В чем проблема? А вот в чем.
Раньше у человечества просто не было достаточных вычислительных мощностей для реализации работы нейронок, как и не было достаточно данных для их обучения. Даже сегодня классическим процессорам с двумя или даже с шестьюдесятью четырьмя ядрами (как в AMD Ryzen Threadripper PRO) не под силу эффективно производить вычисления для нейронных сетей. Всё потому что работа нейронок - это процесс сотен тысяч параллельных вычислений.
Да, это простейшие логические операции сложения и умножения, но они идут параллельно в огромном количестве.
Именно поэтому сегодня так актуальны нейронные процессоры или модули которые присутствуют в том же Apple Bionic, в процессорах Qualcomm или в чипе Google Tensor, состоящие из тысяч вычислительных ядер минимальной мощности. Как раз на них и возложена функция нейронных вычислений.
Собственно, по этим причинам только в середине нулевых годов нейросетям нашли реальное применение, когда все звезды сошлись: и компьютеры стали достаточно мощными, чтобы обслуживать такие большие нейронные сети, и наборы данных стали достаточно объёмными, чтобы суметь обучить эти сложные нейронные машины.
Так и возникло глубокое обучение. Оно предполагает самостоятельное выстраивание (тренировку) общих правил в искусственной нейронной сети на примере данных во время процесса обучения.
Это значит, что глубокое обучение позволяет обучить правильно настроенную нейросеть почти чему угодно. Ведь нейросеть самостоятельно выстраивает алгоритмы работы!
То есть при правильной настройке и достаточном количестве данных нейросеть можно научить, и лица людей распознавать, и письменный тескт расшифровывать, или устную речь преобразовывать в текст или даже текст преобразовывать в графическое изображение. Как пожелаете!
Также важно заметить, что для достижения высокой производительности нейронным сетям необходимо действительно огромное количество данных для обучения.
Сейчас технологии развиваются с немыслимой скоростью. Ранее те возможности, что, казалось бы, были доступны только профессиональным ученым, в современной жизни доступны каждому. Один из подобных прорывов – искусственный интеллект, прочно обосновавшийся во многих сферах человеческой жизни.
Сегодня поговорим о том, что такое ИИ, как он возник, где применяется, а также чем он отличается от человеческого разума.
Что такое ИИ?
Определений данному понятию существует большое множество, но все они сходятся в одном.
ИИ - это такая искусственно созданная система, которая способна имитировать интеллектуальную и творческую деятельность человека.
Причем интеллектуальная деятельность - это не просто математические расчеты, это деятельность, направленная на создание нематериальных вещей в сфере науки, искусства, литературы, а также в других творческих сферах, обучение, принятие решений, определение выводов и многое другое.
Естественно, обычный компьютер не способен написать картину, музыку или книгу. Для этого ему необходим интеллект - искуственный интеллект!
Но что может современный ИИ? Как можно оценить его интеллектуальные способности?
Чтобы это понять системы искусственного интеллекта можно разделить на три группы:
- слабый (или ограниченный) искусственный интеллект;
- общий искусственный интеллект;
- сильный (или сверхразумный) искусственный интеллект.
Давайте разберемся с каждой по порядку.
Заключение
ИИ является мощным средством обработки данных и может находить решения сложных задач быстрее, чем традиционные алгоритмы, написанные программистами. ИНС и методики глубокого обучения могут помочь решить ряд разнообразных проблем. Минус состоит в том, что самые оптимизированные модели часто работают как «чёрные ящики», не давая возможности изучить причины выбора ими того или иного решения. Этот факт может привести к этическим проблемам, связанным с прозрачностью информации.
Развитие в области технологий усилилось с годами. Со временем мы слышим такие термины, как искусственный интеллект, машинное обучение и глубокое изучение технологий. Мы часто путаем эти термины и определяем их аналогично. Но это не точное определение, так как эти термины отличаются друг от друга. Если вы не хотите повторить эту ошибку, вы должны прочитать эту статью. Здесь мы собираемся обсудить разницу в этих трех терминах ИИ, машинное обучение и глубокое обучение.
Машинное обучение
Машинное обучение является одним из направлений искусственного интеллекта. Основной принцип заключается в том, что машины получают данные и «обучаются» на них. В настоящее время это наиболее перспективный инструмент для бизнеса, основанный на искусственном интеллекте. Системы машинного обучения позволяют быстро применять знания, полученные при обучении на больших наборах данных, что позволяет им преуспевать в таких задачах, как распознавание лиц, распознавание речи, распознавание объектов, перевод, и многих других. В отличие от программ с закодированными вручную инструкциями для выполнения конкретных задач, машинное обучение позволяет системе научиться самостоятельно распознавать шаблоны и делать прогнозы.
В то время, как обе программы — и Deep Blue, и DeepMind, являются примерами использования искусственного интеллекта, Deep Blue была построена на заранее запрограммированном наборе правил, так что она никак не связана с машинным обучением. С другой стороны, DeepMind является примером машинного обучения: программа обыграла чемпиона мира по Го, обучая себя на большом наборе данных ходов, сделанных опытными игроками.
Заинтересован ли Ваш бизнес в интеграции машинного обучения в свою стратегию? Amazon, Baidu, Google, IBM, Microsoft и другие уже предлагают платформы машинного обучения, которые могут использовать предприятия.
Искусственный интеллект (ИИ)
Искусственный интеллект, как следует из названия, предполагает, что это интеллект, созданный людьми. Он создавался как сложные машины, использующие компьютерные свойства и выполняющие различные действия, как люди. Эти машины имеют чувства, похожие на людей, и даже не будет преувеличением сказать, что они видят и чувствуют больше, чем люди. Эта технология — будущее человечества и делает их жизнь лучше, чем раньше. Функциональность этих технологий похожа на людей, поэтому они предпочитают лучшее решение разных задач, которые люди не в силах выполнить. Одним словом искусственный интеллект — это компьютер, управляемый машиной, которая может функционировать подобно человеческому мозгу.
«Способность машин работать и мыслить, как и человеческий мозг, называется искусственным интеллектом».
Одними из лучших примеров ИИ являются распознавание лиц на Facebook и служба классификации изображений по интересам.
История возникновения и развития искусственного интеллекта
Впервые термин artificial intelligence (с английского переводится как «искусственный интеллект») был упомянут в 1956 году Джоном МакКарти, основателем функционального программирования и изобретателем языка Lisp, на конференции в Университете Дартмута.
Однако сама идея подобной системы была сформирована в 1935 году Аланом Тьюрингом. Ученый дал описание абстрактной вычислительной машине, состоящей из безграничной памяти и сканера, перемещающегося вперед и назад по памяти. Однако позднее, в 1950 году, он предложил считать интеллектуальными те системы, которые в общении не будут отличаться от человека.
Тогда же Тьюринг разработал эмпирический тест для оценки машинного интеллекта. Он показывает, насколько искусственная система продвинулась в обучении общению и удастся ли ей выдать себя за человека.
Самая ранняя успешная программа искусственного интеллекта была создана Кристофером Стрейчи в 1951 году. А уже в 1952 году она играла в шашки с человеком и удивляла зрителей своими способностями предсказывать ходы. По этому поводу в 1953 году Тьюринг опубликовал статью о шахматном программировании.
В 1965 году специалист Массачусетского технологического университета Джозеф Вайценбаум разработал программу «Элиза», которая ныне считается прообразом современной Siri. В 1973 году была изобретена «Стэндфордская тележка», первый беспилотный автомобиль, контролируемый компьютером. К концу 1970-х интерес к ИИ начал спадать.
Новое развитие искусственный интеллект получил в середине 1990-х. Самый известный пример – суперкомпьютер IBM Deep Blue, который в 1997 году обыграл в шахматы чемпиона мира Гарри Каспарова. Сегодня подобные сети развиваются очень быстро за счет цифровизации информации, увеличения ее оборота и объема. Машины довольно быстро анализируют информацию и обучаются, впоследствии они действительно приобретают способности, ранее считавшиеся чисто человеческой прерогативой.
Введение
Искусственный интеллект (ИИ), машинное обучение и нейронные сети — термины, используемые для описания мощных технологий, базирующихся на машинном обучении, способных решить множество задач из реального мира.
В то время, как размышление, принятие решений и т.п. сравнительно со способностями человеческого мозга у машин далеки от идеала (не идеальны они, разумеется, и у людей), в недавнее время было сделано несколько важных открытий в области технологий ИИ и связанных с ними алгоритмов. Важную роль играет увеличивающееся количество доступных для обучения ИИ больших выборок разнообразных данных.
Область ИИ пересекается со многими другими областями, включая математику, статистику, теорию вероятностей, физику, обработку сигналов, машинное обучение, компьютерное зрение, психологию, лингвистику и науку о мозге. Вопросы, связанные с социальной ответственностью и этикой создания ИИ притягивают интересующихся людей, занимающихся философией.
Мотивация развития технологий ИИ состоит в том, что задачи, зависящие от множества переменных факторов, требуют очень сложных решений, которые трудны к пониманию и сложно алгоритмизируются вручную.
Растут надежды корпораций, исследователей и обычных людей на машинное обучение для получения решений задач, не требующих от человека описания конкретных алгоритмов. Много внимания уделяется подходу «чёрного ящика». Программирование алгоритмов, используемых для моделирования и решения задач, связанных с большими объёмами данных, занимает у разработчиков очень много времени. Даже когда нам удаётся написать код, обрабатывающий большое количество разнообразных данных, он зачастую получается очень громоздким, трудноподдерживаемым и тяжело тестируемым (из-за необходимости даже для тестов использовать большое количество данных).
Современные технологии машинного обучения и ИИ вкупе с правильно подобранными и подготовленными «тренировочными» данными для систем могут позволить нам научить компьютеры «программировать» за нас.
Перспективы развития искусственного интеллекта
Современные компьютеры приобретают все больше знаний и «умений». Скептики же утверждают, что все возможности ИИ – не более чем компьютерная программа, а не пример самообучения. Однако это не мешает технологии широко распространяться в самых различных сферах и открывать невиданные ранее потенциалы для развития. Со временем компьютеры будут становиться все мощнее, а ИИ еще быстрее совершенствоваться в своем развитии.
Глубокое обучение
Глубокое обучение — это подмножество машинного обучения, или же, искусственный интеллект, который является причиной рабочих возможностей машин. Этот метод похож на машинное обучение в некотором контексте. Разница между этими двумя понятиями заключается в том, что для машинного обучения необходимо некоторое руководство по выполнению задачи, в то время как глубокое изучение модели сделает это самостоятельно без вмешательства программиста. Глубокое обучение расширило экспертизу пользователей. Лучший пример глубокого обучения — автоматическая машина.
«Техника, используемая для реализации машинного обучения, называется глубоким обучением».
Глубокое обучение может учиться самостоятельно, в то время как программа должна управлять машинным обучением.
Нейронные сети
Что же такое нейронка или искусственная нейронная сеть? Говоря по простому это один из способов машинного обучения!
Или правильнее - это разновидность алгоритмов машинного обучения, некая математическая модель, построенная по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей, то есть сетей нервных клеток живого организма. Некая цифровая модель нейронов нашего мозга. Как работает нейросеть мы уже рассказывали в другом материале .
Но все-таки для дальнейшего понимания коротко расскажем, как устроена нейронка.
Возьмём, к примеру, перцептрон - простейшую нейронную сеть, о которой мы говорили в начале. Она состоит из трёх слоев нейронов: входной слой, скрытый слой и выходной слой. Данные входят в сеть на первом слое, на скрытом слое они обрабатываются, а на выходном слое выводятся в нужном виде.
Каждый искусственный нейрон в сети имитирует работу реальных биологических нейронов и представляет собой некоторую нелинейную функцию. А если по-простому - каждый нейрон - это ячейка, которая хранит в себе какой-то ограниченный диапазон значений.
Но обычно тремя слоями все не ограничивается - в большинстве нейросетей присутствует более одного скрытого слоя, а механизм принятия решений в них, мягко говоря, неочевиден. Можно сказать, это как черный ящик. Такие сети называют глубинными нейронными сетями.
Зачем же нужны такие сложные и запутанные структуры и в чем их ключевая особенность?
У нас в мозгу реальные нейроны примерно таким же образом связаны между собой с помощью специальных синаптических связей.
Только в отличие от компьютерных нейросетей в мозге человека (только представьте себе!) порядка 86 миллиардов нейронов и более 100 триллионов синаптических связей! Именно такая сложная структура позволяет человеку быть человеком, позволяет проявлять интеллектуальную деятельность, о которой мы говорили ранее.
И - о чудо! - для искуственных нейросетей это работает очень похожим образом! Благодаря своему строению нейросети способны выполнять некоторые операции, которые способен делать человек, но не способны делать другие алгоритмы машинного обучения! Например, распознавать лица людей, писать картины, создавать тексты и музыку, вести диалоги и многое другое.
Вспомните, о чем мы говорили в самом начале ролика - все самые современные прототипы ИИ как раз основаны на нейросетях! Однако, сами по себе нейронные сети - не более чем набор сложно связанных искуственных нейронов. Для нейросетей самая важная часть - это обучение!
Что представляет собой искусственный интеллект
Искусственный интеллект – это свойство интеллектуальной системы выполнять те функции и задачи, которые обычно характерны для разумных существ. Это может быть проявление каких-то творческих способностей, склонность к рассуждению, обобщение, обучение на основании полученного ранее опыта и так далее.
Его развитием занимается направление науки, в рамках которого происходит аппаратное или программное моделирование тех задач человеческой деятельности, что считаются интеллектуальными. Еще под ИИ часто подразумевают направление в IT, основной целью которого является воссоздание разумных действий и рассуждений с помощью компьютерных систем.
Искусственные Нейронные Сети (ИНС)
Искусственные Нейронные Сети — это математические модели, созданные по аналогии с биологическими нейронными сетями. ИНС способны моделировать и обрабатывать нелинейные отношения между входными и выходными сигналами. Адаптивное взвешивание сигналов между искусственными нейронами достигается благодаря обучающемуся алгоритму, считывающему наблюдаемые данные и пытающемуся улучшить результаты их обработки.
Для улучшения работы ИНС применяются различные техники оптимизации. Оптимизация считается успешной, если ИНС может решать поставленную задачу за время, не превышающее установленные рамки (временные рамки, разумеется, варьируются от задачи к задаче).
ИНС моделируется с использованием нескольких слоёв нейронов. Структура этих слоёв называется архитектурой модели. Нейроны представляют собой отдельные вычислительные единицы, способные получать входные данные и применять к ним некоторую математическую функцию для определения того, стоит ли передавать эти данные дальше.
В простой трёхслойной модели первый слой является слоем ввода, за ним следует скрытый слой, а за ним — слой вывода. Каждый слой содержит не менее одного нейрона.
С усложнением структуры модели посредством увеличения количества слоёв и нейронов возрастают потенциал решения задач ИНС. Однако, если модель оказывается слишком «большой» для заданной задачи, её бывает невозможно оптимизировать до нужного уровня. Это явление называется переобучением (overfitting).
Архитектура, настройка и выбор алгоритмов обработки данных являются основными составляющими построения ИНС. Все эти компоненты определяют производительность и эффективность работы модели.
Модели часто характеризуются так называемой функцией активации. Она используется для преобразования взвешенных входных данных нейрона в его выходные данные (если нейрон решает передавать данные дальше, это называется его активацией). Существует множество различных преобразований, которые могут быть использованы в качестве функций активации.
ИНС являются мощным средством решения задач. Однако, хотя математическая модель небольшого количества нейронов довольно проста, модель нейронной сети при увеличении количества составляющих её частей становится довольно запутанно. Из-за этого использование ИНС иногда называют подходом «чёрного ящика». Выбор ИНС для решения задачи должен быть тщательно обдуманным, так как во многих случаях полученное итоговое решение нельзя будет разобрать на части и проанализировать, почему оно стало именно таким.
Заключение
Не так давно, казалось бы, ученые ввели понятие «искусственный интеллект», а чуть больше полвека спустя технология уже находит широкий спрос в самых различных сферах. Сейчас искусственный разум, можно сказать, находится в шаговой доступности для любого человека – компьютер и ноутбук, смартфон и электронные часы, даже многие простейшие приложения работают именно с его помощью. ИИ в самых разных своих проявлениях проник во многие сферы человеческой жизни и прочно обосновался в них.
Искусственный интеллект, машинное обучение и глубокое обучение уже сейчас являются неотъемлемой частью многих предприятий. Часто эти термины используются как синонимы.
Искусственный интеллект движется огромными шагами — от достижений в области беспилотных транспортных средств и способности обыгрывать человека в такие игры, как покер и Го, к автоматизированному обслуживанию клиентов. Искусственный интеллект — это передовая технология, которая готова произвести революцию в бизнесе.
Часто термины искусственный интеллект, машинное обучение и глубокое обучение используются бессистемно как взаимозаменяемые, но, на самом деле, между ними есть различия. Чем именно различаются эти термины будет рассказано далее.
Общий ИИ
Следующая стадия развития ИИ - это общий ИИ, когда компьютер может решить любую интеллектуальную задачу так же хорошо, как и человек.
Представьте себе, что компьютер способен написать картину не хуже Ван Гога, поболтать с вами по душам, сочинить песню, попадающие в мировые чарты, договориться с начальником о повышении или даже создать новую научную теорию!
К созданию общего ИИ стремятся сегодня ученые всего мира и в скором будущем нам, возможно, удастся узнать, что это такое, своими собственными глазами.
Уже сейчас Google Assistant может забронировать столик, общаясь по телефону с администратором (Google Duplex).
Еще в 2016 году самообучающийся твиттер-бот Тэй с ИИ, созданный компанией Microsoft, менее чем через сутки после запуска научился ругаться и отпускать расистские замечания, в связи с чем был закрыт своим же создателем.
А на последнем Google I/O нам показали проект LaMDA, с помощью которого можно поговорить, например, с планетой или с бумажным самолетом. За последнего, конечно же, будет отвечать ИИ.
Чего только стоит нашумевшая своим выходом осенью 2020 года нейросеть GPT-3 от OpenAI, которая откровенничала в эссе для издания The Guardian:
«Я знаю, что мой мозг — это не «чувствующий мозг». Но он может принимать рациональные, логические решения. Я научилась всему, что я знаю, просто читая интернет, и теперь могу написать эту колонку».
Данная нейросеть выполняет функцию предсказания следующего слова или его части, ориентируясь на предшествующие, а также способна писать логически связные тексты длиной аж в несколько страниц!
А совсем недавно, летом 2021 года, на базе GPT-3 был создан GitHub Copilot от GitHub и OpenAI, представляющий из себя ИИ-помощника для автозаполнения программного кода.
Можно сказать - это первый шаг на пути создания машин, способных порождать себе подобных…
Окей, закрепили! Общий ИИ - это компьютер который может успешно имитировать мышление человека, но не более того.
Интересно, а будет ли такой ИИ способен к переживаниям, сочувствию, к душевным травмам? В идеале - да, но пока что сложновато представить себе компьютер на приеме у психолога. Казалось бы, что может быть еще круче, вот он киберпанк, андроиды как люди, что же дальше?
Глубокое обучение
Глубокое обучение является подмножеством машинного обучения. Оно использует некоторые методы машинного обучения для решения реальных задач, используя нейронные сетей, которые могут имитировать человеческое принятие решений. Глубокое обучение может быть дорогостоящим и требует огромных массивов данных для обучения. Это объясняется тем, что существует огромное количество параметров, которые необходимо настроить для алгоритмов обучения, чтобы избежать ложных срабатываний. Например, алгоритму глубокого обучения может быть дано указание «узнать», как выглядит кошка. Чтобы произвести обучение, потребуется огромное количество изображений для того, чтобы научиться различать мельчайшие детали, которые позволяют отличить кошку от, скажем, гепарда или пантеры, или лисицы.
Как уже упоминалось выше, в марте 2016 года искусственным интеллектом была достигнута крупная победа, когда программа AlphaGo DeepMind обыграла чемпиона мира по Го Ли Седоля в 4 из 5 игр с использованием глубокого обучения. Как объясняют в Google, система глубокого обучения работала путем комбинирования «метода Монте-Карло для поиска в дереве с глубокими нейронными сетями, которые прошли обучение с учителем на играх профессионалов и обучения с подкреплением на играх с собой".
Глубокое обучение также имеет бизнес-приложения. Можно взять огромное количество данных — миллионы изображений, и с их помощью выявить определенные характеристики. Текстовый поиск, обнаружение мошенничества, обнаружения спама, распознавание рукописного ввода, поиск изображений, распознавание речи, перевод — все эти задачи могут быть выполнены с помощью глубокого обучения. Например, в Google сети глубокого обучения заменили много «систем, основанных на правилах и требующих ручной работы».
Стоит отметить, что глубокое обучение может быть весьма «предвзятым». Например, когда была первоначально развернута система распознавания лиц Google, она помечала много черных лиц как гориллы. «Это пример того, что произойдет, если у вас нет афроамериканских лиц в вашем наборе обучения», сказала Anu Tewary, главный специалист по работе с данными Mint at Intuit. «Если у вас нет афроамериканцев, работающих над системой, если у вас нет афроамериканцев, тестирующих систему, то, когда ваша система сталкивается с афроамериканскими лицами, она не будет знать, как вести себя.»
Существует мнение, что тема глубокого обучения сильно раздута. Система Sundown AI, например, предоставляет автоматизированные взаимодействия с клиентами с использованием комбинации машинного обучения и policy graph алгоритмов без использования глубокого обучения.
Приветствую читателей Хабра. Вашему вниманию предлагается перевод статьи «Everything you need to know about AI — in under 8 minutes.». Содержание направлено на людей, не знакомых со сферой ИИ и желающих получить о ней общее представление, чтобы затем, возможно, углубиться в какую-либо конкретную его отрасль.
Знать понемногу обо всё иногда (по крайней мере, для новичков, пытающихся сориентироваться в популярных технических направлениях) бывает полезнее, чем знать много о чём-то одном.
Многие люди думают, что немного знакомы с ИИ. Но эта область настолько молода и растёт так быстро, что прорывы совершаются чуть ли не каждый день. В этой научной области предстоит открыть настолько многое, что специалисты из других областей могут быстро влиться в исследования ИИ и достичь значимых результатов.
Эта статья — как раз для них. Я поставил себе целью создать короткий справочный материал, который позволит технически образованным людям быстро разобраться с терминологией и средствами, используемыми для разработки ИИ. Я надеюсь, что этот материал окажется полезным большинству интересующихся ИИ людей, не являющихся специалистами в этой области.
Сильный ИИ
Дальше - вершина эволюции ИИ или сильный ИИ.
Такая машина должна выполнять абсолютно все задачи интеллектуального и творческого характера лучше, чем человек. То есть во всем его превосходить.
Это самый настоящий ночной кошмар конспирологов, ведь никто не знает, насколько дружелюбными будут такие машины. Но, к счастью, это пока что лишь разговор о далеком будущем. Или не таком уж далеком?
Создание сильного ИИ может стать главным поворотным моментом в истории человечества. Идея заключается в том, что если машины окажутся способны выполнять широкий спектр задач лучше, чем люди, то создание еще более способных машин станет для них лишь вопросом времени.
В такой ситуации произойдет “интеллектуальный прорыв”: машины будут бесконечно совершенствоваться по сравнению с теми, что были раньше, а их возможности будут расти в постоянно ускоряющемся потоке самосовершенствования.
Считается, что этот процесс приведет к появлению машин со “сверхразумом”. Такой необратимый процесс носит название теории "технологической сингулярности". Такие машины станут “последним изобретением, которое придется породить человеку”, писал оксфордский математик Ирвинг Джон Гуд, представивший возможность такого интеллектуального прорыва. Невольно вспоминаются сцены из серии фильмов “Терминатор” Джеймса Кэмерона.
Слабый ИИ
ИИ считают слабым, когда машина может справляться только с ограниченным набором отдельных задач лучше человека. Именно на данной стадии сейчас находится тот ИИ, с которым мы с вами сталкиваемся повседневно.
Конечно вряд ли такой ИИ способен на порабощение человечества. Но все же он уже может превзойти человека - к примеру, еще в далеком 1997 году машина Deep Blue от компании IBM сумела обыграть мирового чемпиона по шахматам - Гарри Каспарова.
Влияние на различные области
ИИ все больше проникает в экономическую сферу, и, по некоторым прогнозам, это позволит увеличить объем глобального рынка на 15,7 трлн долларов к 2030 году. Лидирующую позицию в освоении сей технологии занимают США и Китай, однако некоторые развитые страны вроде Канады, Сингапура, Германии и Японии не отстают.
Искусственный интеллект может оказать существенное влияние на рынок труда. Это может привести к массовому увольнению рабочего персонала из-за автоматизации большинства процессов. Ну и росту востребованности разработчиков, конечно.
Разница между искусственным и естественным интеллектом
Сравнивать искусственный и естественный интеллект можно лишь по некоторым общим параметрам. Например, человеческий мозг и компьютер работают по примерно схожему принципу, включающему четыре этапа – кодирование, хранение данных, анализ и предоставление результатов. И естественный, и искусственный разум склонны к самообучению, они решают те или иные задачи и проблемы, используя специальные алгоритмы.
Помимо общих умственных способностей к рассуждению, обучению и решению проблем, человеческое мышление также имеет эмоциональную окраску и сильно зависит от влияния социума. Искусственный интеллект не имеет никакого эмоционального характера и не ориентирован социально.
Если говорить об IQ – большинство ученых склонны считать, что сей параметр оценки никак не связан с искусственным интеллектом. С одной стороны, это действительно так, ведь стандартные IQ-тесты направлены на измерение «качества» человеческого мышления и связаны с развитием интеллекта на разных возрастных этапах.
С другой стороны, для ИИ создан собственный «IQ-тест», названный в честь Тьюринга. Он помогает определить, насколько хорошо машина обучилась и способна ли она уподобиться в общении человеку. Это своего рода планка для ИИ, установленная людьми. А ведь все больше ученых склоняется к тому, что скоро компьютеры обгонят человечество по всем параметрам… Развитие технологий идет по непредсказуемому сценарию, и вполне допустимо, что так и будет.
Искусственный интеллект (ИИ)
Искусственный интеллект — широкое понятие, касающееся передового машинного интеллекта. В 1956 году на конференции по искусственному интеллекту в Дартмуте эта технология была описана следующим образом: «Каждый аспект обучения или любая другая особенность интеллекта могут быть в принципе так точно описаны, что машина сможет сымитировать их.»
Искусственный интеллект может относиться к чему угодно — от компьютерных программ для игры в шахматы до систем распознавания речи, таких, например, как голосовой помощник Amazon Alexa, способный воспринимать речь и отвечать на вопросы. В целом системы искусственного интеллекта можно разделить на три группы: ограниченный искусственный интеллект (Narrow AI), общий искусственный интеллект (AGI) и сверхразумный искусственный интеллект.
Программа Deep Blue компании IBM, которая в 1996 году обыграла в шахматы Гарри Каспарова, или программа AlphaGo компании Google DeepMind, которая в 2016 году обыграла чемпиона мира по Го Ли Седоля, являются примерами ограниченного искусственного интеллекта, способного решать одну конкретную задачу. Это его главное отличие от общего искусственного интеллекта (AGI), который стоит на одном уровне с человеческим интеллектом и может выполнять много разных задач.
Сверхразумный искусственный интеллект стоит на ступень выше человеческого. Ник Бостром описывает его следующим образом: это «интеллект, который намного умнее, чем лучший человеческий мозг, практически во всех областях, в том числе в научном творчестве, общей мудрости и социальных навыках.» Другими словами, это когда машины станут намного умнее нас.
Обзор
Интеллект — способность воспринимать информацию и сохранять её в качестве знания для построения адаптивного поведения в среде или контексте
Это определение интеллекта из (англоязычной) Википедии может быть применено как к органическому мозгу, так и к машине. Наличие интеллекта не предполагает наличие сознания. Это — распространённое заблуждение, принесённое в мир писателями научной фантастики.
Попробуйте поискать в интернете примеры ИИ — и вы наверняка получите хотя бы одну ссылку на IBM Watson, использующий алгоритм машинного обучения, ставший знаменитым после победы на телевикторине под названием «Jeopardy» в 2011 г. С тех пор алгоритм претерпел некоторые изменения и был использован в качестве шаблона для множества различных коммерческих приложений. Apple, Amazon и Google активно работают над созданием аналогичных систем в наших домах и карманах.
Обработка естественного языка и распознавание речи стали первыми примерами коммерческого использования машинного обучения. Вслед за ними появились задачи другие задачи автоматизации распознавания (текст, аудио, изображения, видео, лица и т.д.). Круг приложений этих технологий постоянно растёт и включает в себя беспилотные средства передвижения, медицинскую диагностику, компьютерные игры, поисковые движки, спам-фильтры, борьбу с преступностью, маркетинг, управление роботами, компьютерное зрение, перевозки, распознавание музыки и многое другое.
ИИ настолько плотно вошёл в современные используемые нами технологии, что многие даже не думают о нём как об «ИИ», то есть, не отделяют его от обычных компьютерных технологий. Спросите любого прохожего, есть ли искусственный интеллект в его смартфоне, и он, вероятно, ответит: «Нет». Но алгоритмы ИИ находятся повсюду: от предугадывания введённого текста до автоматического фокуса камеры. Многие считают, что ИИ должен появиться в будущем. Но он появился некоторое время назад и уже находится здесь.
Термин «ИИ» является довольно обобщённым. В фокусе большинства исследований сейчас находится более узкое поле нейронных сетей и глубокого обучения.
Что такое ИИ?
Определений данному понятию существует большое множество, но все они сходятся в одном.
ИИ - это такая искусственно созданная система, которая способна имитировать интеллектуальную и творческую деятельность человека.
Причем интеллектуальная деятельность - это не просто математические расчеты, это деятельность, направленная на создание нематериальных вещей в сфере науки, искусства, литературы, а также в других творческих сферах, обучение, принятие решений, определение выводов и многое другое.
Естественно, обычный компьютер не способен написать картину, музыку или книгу. Для этого ему необходим интеллект - искуственный интеллект!
Но что может современный ИИ? Как можно оценить его интеллектуальные способности?
Чтобы это понять системы искусственного интеллекта можно разделить на три группы:
- слабый (или ограниченный) искусственный интеллект;
- общий искусственный интеллект;
- сильный (или сверхразумный) искусственный интеллект.
Давайте разберемся с каждой по порядку.
Глубокое обучение
Термин глубокое обучение используется для описания нейронных сетей и используемых в них алгоритмах, принимающих «сырые» данные (из которых требуется извлечь некоторую полезную информацию). Эти данные обрабатываются, проходя через слои нейросети, для получения нужных выходных данных.
Обучение без учителя (unsupervised learning) — область, в которой методики глубокого обучения отлично себя показывают. Правильно настроенная ИНС способна автоматически определить основные черты входных данных (будь то текст, изображения или другие данные) и получить полезный результат их обработки. Без глубокого обучения поиск важной информации зачастую ложится на плечи программиста, разрабатывающего систему их обработки. Модель глубокого обучения же самостоятельно способна найти способ обработки данных, позволяющий извлекать из них полезную информацию. Когда система проходит обучение (то есть, находит тот самый способ извлекать из входных данных полезную информацию), требования к вычислительной мощности, памяти и энергии для поддержания работы модели сокращаются.
Проще говоря, алгоритмы обучения позволяют с помощью специально подготовленных данных «натренировать» программу выполнять конкретную задачу.
Глубокое обучение применяется для решения широкого круга задач и считается одной из инновационных ИИ-технологий. Существуют также другие виды обучения, такие как обучение с учителем (supervised learning) и обучение с частичным привлечением учителя(semi-supervised learning), которые отличаются введением дополнительного контроля человека за промежуточными результатами обучения нейронной сети обработке данных (помогающего определить, в правильном ли направлении движется система).
Теневое обучение (shadow learning) — термин, используемый для описания упрощённой формы глубокого обучения, при которой поиск ключевых особенностей данных предваряется их обработкой человеком и внесением в систему специфических для сферы, к которой относятся эти данные, сведений. Такие модели бывают более «прозрачными» (в смысле получения результатов) и высокопроизводительными за счёт увеличения времени, вложенного в проектирование системы.
Читайте также: