Что не относится к технологии искусственный интеллект
Искусственный интеллект, машинное обучение и глубокое обучение: в чём разница
Компьютер запросто диагностирует рак, управляет автомобилем и умеет обучаться. Почему же машины пока не захватили власть над человечеством?
Мы пользуемся Google-картами, позволяем сайтам подбирать для нас интересные фильмы и советовать, что купить. И, в общем-то, слышали, что под капотом всех этих умных вещей — искусственный интеллект, машинное обучение и deep learning. Но сможете ли вы с ходу отличить одно от другого? Разбираемся на примерах.
Что такое искусственный интеллект
Искусственный интеллект (англ. artificial intelligence) — это способность компьютера обучаться, принимать решения и выполнять действия, свойственные человеческому интеллекту.
Кроме того, ИИ — это наука на стыке математики, биологии, психологии, кибернетики и ещё кучи всего. Она изучает технологии, которые позволяют человеку писать «интеллектуальные» программы и учить компьютеры решать задачи самостоятельно. Главная задача ИИ — понять, как устроен человеческий интеллект, и смоделировать его.
В области искусственного интеллекта есть подразделы. К ним относятся робототехника, наука о компьютерном зрении, обработка естественного языка и машинное обучение.
Хотите знать, может ли машина мыслить и чувствовать как человек? Приходите на курс «Философия искусственного интеллекта». Здесь вы получите новые знания об ИИ, обсудите актуальные вопросы с преподавателями и однокурсниками и прокачаете навык публичных выступлений.
Пишет про digital и машинное обучение для корпоративных блогов. Топ-автор в категории «Искусственный интеллект» на Medium. Kaggle-эксперт.
Каким бывает искусственный интеллект
Исследователи обычно делят ИИ на три группы:
Слабый ИИ (Weak, или Narrow AI)
Слабый интеллект — тот, что нам уже удалось создать. Такой ИИ способен решать определённую задачу. Зачастую даже лучше, чем человек. Например, как Deep Blue — компьютерная программа, которая обыграла Гарри Каспарова в шахматы ещё в 1996 году. Но такая Deep Blue не умеет делать ничего другого и никогда этому не научится. Слабый ИИ используют в медицине, логистике, банковском деле, бизнесе:
Это несколько примеров, в реальности применений намного больше.
Сильный ИИ (Strong, или General AI)
Как выглядел бы сильный искусственный интеллект, можно увидеть в игре Detroit: Become Human.
Во вселенной Detroit роботы способны учиться, мыслить, чувствовать, осознавать себя и принимать решения. Одним словом, становятся похожи на человека. А в обычной жизни ближе всего к General AI чат-боты и виртуальные ассистенты, которые имитируют человеческое общение. Здесь ключевое слово — имитируют. Siri или Алиса не думают — и неспособны принимать решения в ситуациях, которым их не обучили. Сильный искусственный интеллект пока остаётся мечтой.
Суперинтеллект (Superintelligence)
Мы не только не создали суперинтеллект, но и не имеем пока что ни малейшего представления, как это сделать и можно ли вообще. Это не просто умные машины, а компьютеры, которые во всём превосходят людей. Проще говоря, что-то из области фантастики.
Машинное обучение: как учится ИИ
Машинное обучение (англ. machine learning) — это один из разделов науки об ИИ. Здесь используются алгоритмы для анализа данных, получения выводов или предсказаний в отношении чего-либо. Вместо того чтобы кодировать набор команд вручную, машину обучают и дают ей возможность научиться выполнять поставленную задачу самостоятельно.
Чтобы машина могла принимать решения, необходимы три вещи:
В машинном обучении много разных алгоритмов. Один из самых простых — линейная регрессия. Её применяют, если есть линейная зависимость между переменными. Пример: чем больше сумма заказа, тем больше вы оставите чаевых. По имеющимся данным можно предсказать сумму чаевых в будущем. В общем-то, простая математика.
Есть байесовские алгоритмы. В их основе применение теоремы Байеса и теории вероятности. Эти алгоритмы используют для работы с текстовыми документами — например, для спам-фильтрации. Программе нужно дать наборы данных по категориям «спам» и «не спам». Дальше алгоритм будет самостоятельно оценивать вероятность того, что слова «Бесплатные туры для пенсионеров» и «Закажи маме тур, пожалуйста» относятся к той или иной категории.
А ещё есть нейронные сети, о них вы наверняка слышали. Они относятся к методам глубокого машинного обучения, и об этом чуть подробнее.
Deep learning: глубокое обучение для разных целей
Глубокое обучение — подраздел машинного обучения. Алгоритмам глубокого обучения не нужен учитель, только заранее подготовленные (размеченные) данные.
Самый популярный, но не единственный метод глубокого обучения, — искусственные нейронные сети (ИНС). Они больше всего похожи на то, как устроен человеческий мозг.
Нейронные сети — это набор связанных единиц (нейронов) и нейронных связей (синапсов). Каждое соединение передаёт сигнал от одного нейрона к другому, как в мозге человека. Обычно нейроны и синапсы организованы в слои, чтобы обрабатывать информацию. Первый слой нейросети — это вход, который получает данные. Последний — выход, результат работы. Например, несколько категорий, к одной из которых мы просим отнести то, что было отправлено на вход. И между ними — скрытые слои, которые выполняют преобразование.
По сути, скрытые слои выполняют какую-то математическую функцию. Мы её не задаём, программа сама учится выводить результат. Можно научить нейросеть классифицировать изображения или находить на изображении нужный объект. Помните, как reCAPTCHA просит найти все изображения грузовиков или светофоров, чтобы доказать, что вы не робот? Нейронная сеть выполняет то же самое, что и наш мозг, — видит знакомые элементы и понимает: «О, кажется, это грузовик!»
А ещё нейросети могут генерировать объекты: музыку, тексты, изображения. Например, компания Botnik скормила нейросети все книги про Гарри Поттера и попросила написать свою. Получился «Гарри Поттер и портрет того, что выглядит как огромная куча пепла». Звучит немного странно, но как минимум с точки зрения грамматики это сочинение имеет смысл.
Сегодня нейронные сети могут применяться практически для любой задачи. Например, при диагностике рака, прогнозировании продаж, идентификации лиц в системах безопасности, машинных переводах, обработке фотографий и музыки.
Чтобы обучить нейросеть, нужны гигантские наборы тщательно отобранных данных. Например, для распознавания сортов огурцов нужно обработать 1,5 млн разных фотографий. Не получится просто слить рандомные картинки или текст из интернета — их нужно подготовить: привести к одному формату и удалить то, что точно не подходит (например, мы классифицируем пиццу, а в наборе данных у нас фото грузовика). На разметку данных — подготовку и систематизацию — уходят тысячи человеко-часов.
Чтобы создать новую нейросеть, требуется задать алгоритм, прогнать через него все данные, протестировать и неоднократно оптимизировать. Это сложно и долго. Поэтому иногда проще воспользоваться более простыми алгоритмами — например, регрессией.
Подведём итоги
Искусственный интеллект — одновременно и наука, которая помогает создавать «умные» машины, и способность компьютера обучаться и принимать решения.
Машинное обучение — одна из областей искусственного интеллекта. МО использует алгоритмы для анализа данных и получения выводов.
А глубокое обучение — лишь один из методов машинного обучения, в рамках которого компьютер учится без учителя подспудно, с помощью данных.
Если чувствуете, что вас привлекает проектирование машинного интеллекта, продолжить образование можно на нашем курсе. Вы научитесь писать алгоритмы, собирать и сортировать данные и получите престижную профессию Data Scientist — специалист по машинному обучению.
Первичное, обычно регулярное, обследование тех, у кого нет клинических симптомов. Проводится с целью ранней диагностики заболевания.
До покупки Google, Waymo cars была самостоятельной компанией по производству самопилотируемых автомобилей.
Умный облачный помощник для устройств Apple.
Виртуальный голосовой помощник, созданный компанией «Яндекс».
Одна из основных теорем элементарной теории вероятностей. Позволяет переставить причину и следствие: по известному факту события вычислить вероятность того, что оно было вызвано этой причиной.
Искусственный интеллект: краткая история, развитие, перспективы
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 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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Возможно, страхи ученых вполне обоснованы? Как знать 🙂
Диктант по Искусственному интеллекту иидиктант.рф вопросы с ответами
10 ноября 2021 года стартовал Всероссийский диктант по искусственному интеллекту! Официальный сайт диктанта: иидиктант.рф. Для участия в диктанте приглашены все желающие, вне зависимости от возраста и социального положения. Ответить на вопросы можно непосредственно на сайте в режиме онлайн, без какой-либо предварительной регистрации. Время на прохождения диктанта порядка 10-20 минут, в зависимости от подготовки участника. Все, кто ответит на вопросы, смогут оценить свои знания в крайне востребованной сегодня области. Пройти диктант можно до 1 декабря 2021 года. Каждый участник получит сертификат и рекомендации в виде лекций и курсов по теме искусственного интеллекта.
Ниже мы рассмотрим вопросы и ответы к диктанту, если есть замечания или вы заметели не правильный ответ, переходите к обсуждению в комментариях.
Существует единое, общепризнанное определение ИИ?
Вариант Кулответа: Нет
Единого определения искусственного интеллекта (ИИ) не существует. Как правило, ИИ рассматривается как область информатики, ориентированная на разработку аппаратных средств и систем, способных выполнять задачи, которые принято связывать с человеческим разумом.
Выберите ошибочное утверждение из списка предложенных:
ИИ – это комплекс технологических решений, имитирующий когнитивные функции человека
Близкий к бесконечному интеллект сможет быстро разрешить все наши проблемы
ИИ получает в наследство убеждения и стереотипы своих создателей
Искусственный интеллект помогает бороться с коронавирусом
Вариант Кулответа: Близкий к бесконечному интеллект сможет быстро разрешить все наши проблемы
Расставьте следующие понятия об областях знаний ИИ в хронологической последовательности возникновения терминов
Вариант Кулответа: 2. Глубокое обучение, машинное обучение, искусственный интеллект
Что входит в рамки возможностей Искусственного интеллекта на современном этапе?
Саморазвитие
Выход за рамки поставленной задачи
Предсказание
Вариант Кулответа: Саморазвитие
Выберите верные утверждения:
● ИИ активно применяется в сельском хозяйстве, медицине, финансах, промышленности, робототехнике и других сферах.
● В тюрьмах Нью-Йорка и других штатов по всей стране собирают базы данных «голосовых отпечатков» заключенных, используя технологии распознавания.
Верны оба утверждения
Верно только первое утверждение
Верно только второе утверждение
Оба утверждения неверны
Вариант Кулответа: Верны оба утверждения
Выберите один или несколько правильных вариантов ответа
Искусственный интеллект – это раздел машинного обучения
Глубокое обучение включает в себя искусственный интеллект
Искусственный интеллект включает в себя машинное обучение
Вариант Кулответа: Искусственный интеллект – это раздел машинного обучения; Глубокое обучение включает в себя искусственный интеллект
Является ли верным следующий факт: «Робот София официально стала первым гражданином-роботом в США»?
Да, верно
Нет, не верно
Вариант Кулответа: Да, верно
Что такое Deep Fake?
Выдача неправильных прогнозов нейросетями
Замена нейросетями лиц на изображениях и в видео
Сознательное введение неправильных начальных данных в нейросети
Вариант Кулответа: Замена нейросетями лиц на изображениях и в видео
DeepFake – технология синтеза изображения, основанная на искусственном интеллекте и используемая для замены элементов изображения на желаемые образы.
Какой пункт из нижеперечисленных не является целью этичного искусственного интеллекта?
Подконтролен и полезен обществу
Безопасен для человека
Надежен в эксплуатации и предсказуем в действиях
Все принятые искусственным интеллектом решения должны быть наилучшими в текущей ситуации
Все принятые решения и ошибки ИИ должны быть прозрачны для понимания и доступны для анализа
Вариант Кулответа: Все принятые искусственным интеллектом решения должны быть наилучшими в текущей ситуации
Что такое Демократизация Искусственного интеллекта?
Использование ИИ для выборов различных уровней
Этические принципы разработки ИИ
Упрощение использования технологий ИИ
Вариант Кулответа: Упрощение использования технологий ИИ
Демократизация искусственного интеллекта. Демократизация ИИ — обычная тема для экспертов, которые хотят, чтобы их компании и организации вышли на новый уровень, за счет расширения штата соответствующими профессионалами (разработчиками, аналитиками, исследователями рынка), привлечения большего количества деловых партнеров, руководителей предприятий, продавцов.
Какое приблизительное количество нейронных клеток в человеческом мозге?
10 миллионов
100 миллионов
100 миллиардов
Вариант Кулответа: 100 миллиардов
Ученые попытались подсчитать примерное количество клеток, составляющих мозговую ткань здорового взрослого человека. Они обнаружили, что мозг взрослого мужчины содержит в среднем 86,1 ± 8,1 миллиарда NeuN-положительных клеток («нейронов») и 84,6 ± 9,8 миллиарда NeuN-отрицательных («ненейрональных») клеток.
Какие разделы математики используются в машинном обучении?
Отметить все из указанных.
Линейная алгебра
Дифференциальное исчисление
Теория чисел
Статистика
Вариант Кулответа: Линейная алгебра; Дифференциальное исчисление; Статистика
Какой уровень распознавания картинок у среднестатистического человека?
Вариант Кулответа: 50%
Точность узнавания свыше 50% сохраняется при сглаживании до эквивалентного размера 7х10 пикселов
Против какой супер-ЭВМ играл Гарри Каспаров?
Blue chess
Deep purple
Chess master
Deep blue
Вариант Кулответа: Deep blue
Суперкомпьютер провел два матча против Гарри Каспарова. В феврале 1996 года чемпион мира победил Deep Blue со счетом 4:2.
Выберите из списка виды базового машинного обучения
Отметить все из указанных.
Обучение в университете
Обучение без учителя
Обучение в тестовой среде (с подкреплением)
Обучение на курсах
Вариант Кулответа: Обучение без учителя; Обучение в тестовой среде (с подкреплением)
На основе анализа доверия россиян к Искусственному интеллекту выберите самую популярную причину недоверия
«Доверяю человеку больше»
«Отсутствие живого общения и эмоций»
«Технологии ИИ плохо развиты и мало изучены»
«Ущемляет права граждан»
«Привык работать своими руками»
Вариант Кулответа: «Технологии ИИ плохо развиты и мало изучены»
Большинство россиян (75% респондентов) знают о технологии искусственного интеллекта (ИИ), но только 29% из них понимают ее суть.
Что послужило моделью для искусственной нейронной сети?
Структура головного мозга
Паутинная сеть
Компьютерная сеть
Вариант Кулответа: Структура головного мозга
Нейронная сеть — попытка с помощью математических моделей воспроизвести работу человеческого мозга для создания машин, обладающих искусственным интеллектом.
Лидирующие позиции на международном уровне в развитии ИИ занимают…?
Япония, США
США, Китай
Россия, Китай
Китай, Евросоюз
Япония, Евросоюз
США, Евросоюз
Вариант Кулответа: США, Китай
Где уже применяются технологии ИИ?
Выберите один или несколько вариантов ответов:
Распознавание предметов на видео
Беспилотные автомобили
Улучшение качества изображения
Противодействие телефонному терроризму
Вариант Кулответа: Распознавание предметов на видео; Беспилотные автомобили; Улучшение качества изображения; Противодействие телефонному терроризму
Каковы социальные последствия массового внедрения технологий ИИ?
Вопрос для собственного рассуждения. Напишите личное мнение.
Вариант Кулответа: Искусственный Интеллект не сможет жить без человека, как и человек без ИИ в будущем
Предлагаем также вашему вниманию диктант по Информационным технологиям — ИТ-диктант