В течение долгого времени взаимодействие человека с компьютером было связано с коммуникационными проблемами. Существовало 2 варианта их решения: изменение людей таким образом, чтобы они стали больше похожи на компьютеры, и совершенствование ПК для приближения его к человеческому интеллекту. История пошла по второму пути.
Искусственный интеллект (ИИ) приобретает возможность к обучению, определению связей и адаптации к индивидуальным требованиям вместо специализации по определенной технологии. К сожалению, в процессе активного внедрения ИИ появляются опасения в появлении саморазвивающихся технологий, массовых увольнений и интеллектуальной деградации людей.
О чем необходимо знать для успешного и безопасного взаимодействия с ИИ, мы расскажем в этой статье.
Искусственный интеллект: определение
Искусственный интеллект (ИИ, artificial intelligence — AI) представляет собой программное обеспечение и роботизированные системы, которые выполняют сложные задачи, требующие использования человеческого интеллекта или разума. Различают сильный и слабый искусственный интеллект. Под сильным ИИ понимают ПО и роботизированные системы, которые способны решать почти любые задачи. Сильный искусственный интеллект пока существует только в научно-популярной фантастике, для его создания на практике человечеству потребуется еще немало времени.
Слабый ИИ уже прочно вошел в повседневную жизнь и знаком каждому человеку. Его примером может служить система распознавания изображений. Такой искусственный интеллект способен выполнять конкретные задачи, используя заранее заданную методику. Например, чат-программа ChatGPT может отвечать на любые вопросы, но не обладает творческими способностями. Она генерирует ответы, используя вероятностные расчеты на основе всех текстов в базе данных.
История развития
Первые шаги в создании искусственного интеллекта были сделаны в 1950 году. В это время ученые начали создавать компьютерные программы, которые могли делать простые логические выводы. Математик Алан Тьюринг в своей статье инициировал дискуссию по этому вопросу. В 1956 году Аллен Ньюэлл и Герберт А. Саймон разработали первую программу ИИ Logic Theorist. В том же году на Дартмутской конференции был введен термин «искусственный интеллект» и был дан старт его активным исследованиям.
В 1960-1980 годы было создано большое количество программ ИИ, но сложности с их использованием для решения реальных задач привели к остановке многих инвестиционных проектов. В 1990-е годы машинное обучение приобрело высокую популярность. Были разработаны беспилотный автомобиль, шахматная программа AI Deep Blue, которая обыграла чемпиона мира Гарри Каспарова. В 2010-е годы появились мощные компьютеры, большие объемы данных начали использоваться для глубокого обучения. В ноябре 2022 года чат-бот ChatGPT, в котором на данный момент зарегистрированы более 100 миллионов пользователей, был открыт для общего доступа.
Обучение искусственного интеллекта
Необходимо понимать, что ИИ принципиально отличается от простой программы (алгоритма, который основан на правилах). Классический алгоритм (код) приводит к ожидаемому результату, который не меняется. В основе ИИ также лежит алгоритм, но в отличие от классического кода он способен самостоятельно адаптировать отдельные параметры под конкретную задачу. То есть системы искусственного интеллекта способны «учиться», но их необходимо предварительно обучить такому умению. Обучение может осуществляться различными методами.
Машинное обучение
При этом методе обучения не программируются готовые решения, а сами программы учатся решать задачи с помощью обучающих данных. Для этого используются специальные алгоритмы, которые распознают закономерности и связи в демонстрационных данных и могут самостоятельно применять их к новой информации. Машинное обучение развилось на основе математической логики, подходит для структурированных данных. В повседневной жизни оно используется, например, для прогнозирования поведения клиентов, выдачи рекомендаций по использованию продуктов компанией Amazon.
Распознавание изображений также относится к машинному обучению ИИ. Для программистов невозможно написать на основе правил алгоритм, который распознает изображение на любой фотографии. Для создания такого классического алгоритма необходимо заранее иметь всевозможные изображения, чтобы описать их. Вместо этого программист обучает ИИ характерным признакам, по которым можно распознавать людей на фотографиях. После такого обучения ИИ способен применить это правило к новым фотографиям и распознать человека всего за несколько секунд.
Глубокое обучение
Глубокое обучение является подразделом машинного. Этот метод основан на искусственных нейронных сетях, которые состоят из множества взаимосвязанных слоев искусственных нейронов. Чем сложнее такая сеть, тем более сложные задачи она способна решать. Глубокое обучение чаще всего используется для обработки больших объемов неструктурированных данных. Например, на нем основаны голосовые помощники, системы автономного вождения.
Рассмотрим процесс глубокого обучения подробнее на примере распознавания изображений. При классическом машинном обучении программисту необходимо заранее определить характерные признаки людей (например, лицо, нос, уши), которые ИИ будет использовать для распознавания. При глубоком обучении программа использует для поиска характерных признаков человека свои слои и промежуточные нейроны. То есть система сама находит подходящие идентификаторы для классификации.
Использование в медицине
Системы искусственного интеллекта используются во многих отраслях, в том числе и в медицине. Они способны, например, диагностировать заболевания, закономерности на медицинских изображениях. Причем диагностика с помощью ИИ является более точной, чем диагнозы врачей-специалистов.
Во время пандемии коронавируса с помощью искусственного интеллекта исследователи изучали трехмерный спайковый белок вируса. ИИ расшифровал структуру 200 миллионов белков всего за несколько месяцев, а биохимикам на это потребовались бы тысячи лет. Ученые ожидают, что в будущем искусственный интеллект поможет создавать вакцины против рака.
Программы для повседневной жизни
С помощью искусственного интеллекта уже сейчас можно решать большое количество задач. Программы пока не способны решать все задачи, поэтому их приходится комбинировать. Например, можно написать текст с помощью Jasper, проверить и исправить его в редакторе DeepL Write, в DALL-E сгенерировать изображение и создать презентацию в Beautiful.ai.
В работе с текстами, изображениями и презентациями также отлично помогают следующие программы: переводчик DEEPL TRANSLATOR, обобщение текста в краткое содержание GENEI, автоматическое создание заметок FIREFLIES, преобразование текста в закадровый голос MURF, поисковая система BING, чат-бот chatGPT.
Искусственный интеллект и рынок труда
На фабриках многих рабочих уже заменили роботизированные системы. Прогресс в сфере искусственного интеллекта свидетельствует о том, что и сотрудники интеллектуального труда могут стать следующими в очереди на увольнение. По оценкам экспертов, ИИ со временем в значительной мере заменит человеческий труд. Особенно могут пострадать сотрудники служб по работе с клиентами, аналитики, бухгалтеры, финансовые и юридические консультанты, программисты, дизайнеры и специалисты средств массовой информации.
С другой стороны, использование ИИ открывает новые возможности по созданию рабочих мест. Научное и критическое мышление, творчество и многие другие профессиональные сферы не могут быть заменены машинами.
По оценкам экспертов, будущее за сотрудничеством людей и машин. Искусственный интеллект, вероятно, будет помогать выполнять аналитические или монотонные задачи.
ИИ в сфере образования
Уже сейчас учителям приходится учитывать, что, например, при написании сочинений ученики могут пользоваться помощью искусственного интеллекта. С другой стороны, ИИ может помогать учителям персонализировать обучение и адаптировать его к индивидуальным потребностям учеников. Например, обучающие приложения определяют, в чем у учащихся возникают трудности и задают упражнения для ликвидации пробелов в знаниях. Чат-боты могут помочь учителям с подготовкой к уроку, написании писем родителям.
Правовые аспекты применения
Согласно пункту 2 §2 Закона об авторских правах, закон распространяется только на творческие достижения человека. Так как существует риск, что ИИ репродуцирует произведение, защищенное авторским правом, достаточно близко к оригиналу, эксперты рекомендуют использовать сканеры плагиата.
Европейский Союз с 2018 года работает над Законом об искусственном интеллекте, который должен будет минимизировать опасности, связанные с ИИ. Его вступление в силу ожидается в 2025 году.
У искусственного интеллекта имеется немало как сторонников, так и противников. Это заставляет задуматься о том, что к ИИ необходимо подходить максимально ответственно. Нормативные акты должны гарантировать, что системы ИИ отражают человеческие ценности и используются на благо общества.
