Ce este inteligența artificială. Toată lumea vorbește despre inteligența artificială

10.05.2021

Care este această inteligență artificială? Fără îndoială, mulți au auzit de mașini capabile să gestioneze mișcarea fără ajutorul uman, dispozitive de recunoaștere a vorbirii, cum ar fi Apple Siri, Alexa lui Amazon, Asistentul Google și Microsoft Cortana. Dar aceasta nu este toate posibilitățile inteligenței artificiale (AI).

AI a fost "deschis" pentru prima dată în anii 1950. De-a lungul anilor, era de așteptat prin UPS și Falls, dar în stadiul actual al dezvoltării umane, inteligența artificială este considerată o tehnologie-cheie a viitorului. Datorită dezvoltării electronicii și apariției procesatorilor mai rapizi, un număr tot mai mare de aplicații începe să utilizeze AI. Inteligența artificială este o tehnologie de program neobișnuită, cu care fiecare inginer trebuie să se familiarizeze. În acest articol vom încerca să descriem această tehnologie pentru a descrie această tehnologie.

Inteligența artificială este definită

AI este un sacrificiu al informaticii, care include o utilizare mai rezonabilă a computerelor și a componentelor electronice, imitând creierul uman. Intelectul este abilitatea de a dobândi cunoștințe și experiență și de a le aplica pentru a rezolva problemele. AI este utilă în special atunci când analizați și interpretați rețele de date și extragerea informațiilor reale din aceasta. Din informație vine o înțelegere care poate fi aplicată pentru luarea deciziilor sau a oricărui tip de acțiune.

Domenii de cercetare

Inteligența artificială este o tehnologie largă cu o multitudine de aplicații posibile. De obicei, este împărțită prin litere. Vom face o mică revizuire a fiecăruia:

Rezolvarea sarcinilor comune - fără soluție algoritmică specifică. Sarcini cu incertitudine și ambiguitate.
Sisteme de experți - Software care conține baza de cunoștințe privind regulile, faptele și datele obținute de la mai mulți experți individuali. Baza de date poate fi solicitată pentru a rezolva problemele, diagnosticarea bolilor sau consultării.
Prelucrarea unei limbi naturale (NLP) este utilizată pentru a analiza textele. Recunoașterea vocii este, de asemenea, parte (NLP).
Viziunea computerului - Analiza și înțelegerea informațiilor vizuale (fotografie, video și așa mai departe). Un exemplu este viziunea mașinii și recunoașterea feței. Utilizate în autovehiculele "autonome" și linii de producție.
Robotica - creând roboți mai inteligenți, adaptabili și "independenți".
Jocuri: AI joacă un joc minunat. Computerele sunt deja programate să joace și să câștige în șah, poker și în plecare.
Instruirea mașinilor - Proceduri care permit computerului să studieze pe baza datelor de intrare și să înțeleagă rezultatele. Rețelele neuronale constituie baza învățării mașinilor.

Cum funcționează inteligența artificială

Computerele convenționale utilizează algoritmi pentru rezolvarea problemelor. Instrucțiunea de instrucțiuni duce la acțiuni pas cu pas pentru a obține rezultate. Formele tradiționale de inteligență artificială se bazează pe bazele de cunoștințe și pe mecanismele de ieșire logice care utilizează diferite mecanisme pentru a lucra cu baza de cunoștințe prin interfața cu utilizatorul. Rezultatele utile sunt obținute de unele dintre metodele enumerate mai jos:

Căutare: Algoritmii de căutare Utilizați o bază de date cu informații colectate în grafice sau copaci. Căutarea este principala metodă de inteligență artificială.
Logica: raționamentul deductiv și inductiv este folosit pentru a determina adevărul sau falsitatea declarațiilor. Aceasta include atât logica declarațiilor, cât și logica predicatelor.
Reguli: Regulile reprezintă o serie de instrucțiuni "dacă", care pot fi găsite pentru a determina rezultatul. Sistemele bazate pe reguli se numesc sisteme de experți.
Probabilitate și statistică: Unele sarcini pot fi rezolvate, iar soluțiile sunt situate, datorită utilizării teoriei matematice standard a probabilității și statisticilor.
Listele: Unele tipuri de informații pot fi salvate în listele care devin disponibile pentru căutare.
Alte forme de cunoștințe sunt scheme, cadre și scenarii, care sunt structuri care încapsulează diferite tipuri de cunoștințe. Metodele de căutare caută răspunsuri la cererile relevante.

Metodele tradiționale sau moștenite ale AI, cum ar fi căutarea, logica, probabilitatea și regulile, sunt considerate primul val de inteligență artificială. Aceste metode sunt încă folosite și percepute bine percepute și raționamente, în special pentru un cerc îngust de sarcini. În primul val, nu există caracteristici de formare umană și soluții de abstractizare. Aceste calități sunt acum disponibile în cel de-al doilea val de inteligență artificială, datorită rețelelor neuronale și învățarea mașinilor.

Rețele neuronale

Astăzi, majoritatea cercetărilor și dezvoltării AI se bazează pe utilizarea rețelelor neuronale sau a rețelelor neuronale artificiale (INS). Aceste rețele constau din neuroni artificiali care imită neuroni în creierul uman, care sunt responsabili pentru gândirea și formarea noastră. Fiecare neuron este un nod al unei relații complexe care leagă mulți neuroni cu alții prin intermediul sinapselor. INS imită această rețea.

Fiecare nod are mai multe intrări suspendate, precum și ieșirea și instalarea pragului (desenul de mai sus). Astfel de noduri sunt de obicei implementate în software, deși emularea hardware este, de asemenea, posibilă. Schema tipică constă din trei straturi - stratul de admisie, ascuns (stratul de prelucrare sau de antrenament) și stratul de ieșire:

Unele mecanisme utilizează distribuția opusă pentru a oferi feedback, care modifică greutatea intrării unor noduri, deoarece au fost primite noi informații.

Învățarea mașinilor și formarea profundă

Formarea mașinilor este o metodă de învățare a unui computer pentru a recunoaște imaginile. Un computer sau un dispozitiv este "învățat" cu un exemplu, iar apoi sunt lansate programe speciale pentru a compara intrarea cu valoarea instruită. De regulă, există cantități uriașe de date pentru formarea de software. Programele de instruire a mașinilor sunt destinate studiului automat, deoarece primesc mai multe cunoștințe și experiență datorită materialelor noi.

Rețelele neuronale sunt utilizate în mod obișnuit pentru învățarea mașinilor, dar pot fi utilizate și alți algoritmi. Apoi software-ul se poate schimba prin îmbunătățirea recunoașterii pe baza unor noi date de intrare. Acum, unele sisteme de învățare a mașinilor pot recunoaște în mod independent imaginile fără a învăța și apoi se pot modifica pentru a îmbunătăți în continuare.

Învățarea profundă este un caz extins de învățare a mașinilor. De asemenea, utilizează rețele neuronale numite rețele neuronale adânci (SCS). Acestea includ niveluri ascunse suplimentare de calcul pentru îmbunătățirea în continuare a capacităților acestora. Este necesară învățarea în masă. Programatorii pot crește productivitatea jucând cu greutăți de interconectare. SCS necesită, de asemenea, procesarea matricei. Cu toate acestea, trebuie remarcat faptul că SCS utilizează greutăți statistice, deci rezultatele, spun, în recunoașterea vizibilă, nu pot fi 100%. În plus, depanarea unor astfel de sisteme este o slujbă foarte dureroasă.

Învățarea mașinilor și învățarea profundă sunt utilizate pe scară largă pentru a analiza matricele de date mari, precum și în viziunea informatică și recunoașterea vorbirii. Acestea pot fi aplicate și în alte domenii, cum ar fi medicina, jurisprudența și finanțele.

Software de inteligență artificială

Pentru programare, AI poate folosi aproape orice limbă de programare, dar unele limbi au anumite avantaje. Limbi de profil concepute special pentru AI includ Lisp și Prolog. LISP, una dintre cele mai vechi limbi de nivel înalt, liste de procese. Prolog se bazează pe logică. Astăzi, C ++ și Python sunt populare. Există, de asemenea, software special pentru dezvoltarea sistemelor de experți.

Mai mulți utilizatori majori ai AI oferă platforme de dezvoltare, inclusiv Amazon, Baidu (China), Google, IBM și Microsoft. Aceste companii oferă sisteme pre-instruite ca punct de start pentru unele aplicații comune, cum ar fi recunoașterea vocii. Furnizorii de procesoare, cum ar fi NVIDIA și AMD, oferă, de asemenea, un suport specific.

Hardware pentru inteligență artificială

Pornirea software-ului de inteligență artificială pe un computer necesită, de obicei, o viteză mare și o cantitate mare de memorie. Cu toate acestea, unele aplicații simple pot funcționa pe un procesor pe 8 biți. Unele dintre procesoarele moderne sunt mai mult decât potrivite, iar mai multe procesoare paralele pot fi o soluție ideală pentru anumite aplicații. În plus, au fost dezvoltate procesoare speciale pentru unele aplicații.

Procesoarele grafice (GPU) sunt un exemplu de concentrare a arhitecturii și a setului de instrucțiuni pentru utilizarea specificată pentru a optimiza performanța. De exemplu, procesoarele speciale NVIDIA pentru mașini independente de conducere și procesoare grafice AMD. Google și-a dezvoltat propriile procesoare pentru a-și optimiza motoarele de căutare. Intel și Knupaath oferă, de asemenea, suport software pentru procesoarele lor avansate. În unele cazuri, logica specială în ASIC sau FPGA poate implementa o aplicație specifică.

Activitatea și starea curentă

Inteligența artificială a fost considerată odată un software exotic conceput pentru nevoi speciale. Cerința de computere de mare viteză cu o cantitate mare de memorie a limitat utilizarea acestuia. Astăzi, datorită procesatorilor super-rapid, procesoare multi-core și memoriei ieftine, AI a devenit mai popular. Motoarele de căutare Google pe care le folosim cu toții se bazează pe inteligență artificială.

Până în prezent, accentul este făcut, fără îndoială, pe rețelele neuronale și învățarea profundă a mașinilor. În timp ce recunoașteți vehiculele vocale și autopropulsate sunt încă în centrul atenției, apar alte aplicații cheie, cum ar fi recunoașterea feței, navigația fără pilot, robotica, diagnosticul medical și finanțe. Dezvoltarea conține, de asemenea, aplicații militare avansate (de exemplu, arme autonome).

Viitorul AI arată promițător. Potrivit cercetării Orbis, până în 2022, se așteaptă o creștere a pieței globale a inteligenței artificiale cu o rată anuală de creștere cumulată de peste 35%. De asemenea, se așteaptă ca costurile inteligenței artificiale să crească la 47 miliarde de dolari în 2020, comparativ cu 8 miliarde în 2016.

Mulți oameni au o întrebare logică - inteligența artificială a oamenilor din unele profesii înlocuiesc inteligența artificială și ce va fi profesii? Răspunsul sună după cum urmează - "poate doar unii". Cel mai probabil, computerele bazate pe inteligența artificială vor contribui la îmbunătățirea performanței unor profesii, creșterea productivității, eficienței și luării deciziilor. Cu toate acestea, unele locuri de muncă din industrie vor fi pierdute, deoarece o mulțime de dezvoltare primește robotică, dar înlocuirea omului de mașini va duce la crearea de noi locuri de muncă legate de servirea acestor mașini.

O altă întrebare definită de mulți oameni poate fi o inteligență artificială periculoasă pentru umanitate? AI a fost inteligent, dar nu atât de inteligent. Scopul său principal va fi analiza datelor, rezolvarea problemelor și luarea deciziilor pe baza informațiilor disponibile și a cunoștințelor distilate. Oamenii încă domină, mai ales când vine vorba de inovare și de muncă. Cu toate acestea, este dificil să se prezică viitorul. Cel puțin, în această etapă de dezvoltare, nu există roboți inteligenți, nu încă ...

Conceptul de inteligență artificială (AI sau AI) combină nu numai tehnologii pentru a crea mașini inteligente (inclusiv programe de calculator). AI este, de asemenea, una dintre direcțiile gândirii științifice.

Inteligența artificială - Definiție

Inteligență - Aceasta este o componentă mentală a unei persoane care are următoarele abilități:

adaptabil;
învățarea prin acumularea de experiență și cunoștințe;
abilitatea de a aplica cunoștințele și abilitățile de gestionare a mediului.

Intelectul unește toate abilitățile umane la cunoașterea realității. Cu ajutorul acestuia, o persoană gândește, își amintește de noi informații, percepe mediul și așa mai departe.

Sub inteligența artificială este una dintre direcțiile tehnologiei informației, care este implicată în studiul și dezvoltarea sistemelor (mașinilor), înzestrate cu posibilitățile de inteligență umană: capacitatea de învățare, raționamentul logic și așa mai departe.

În prezent, lucrările privind inteligența artificială se desfășoară prin crearea de noi programe și algoritmi care decisive sarcini la fel ca o persoană.

Datorită faptului că definiția AI evoluează așa cum se dezvoltă această direcție, este necesar să menționăm efectul AI. Efectul este înțeles sub el care creează o inteligență artificială care a atins unele progrese. De exemplu, dacă AI a învățat să efectueze orice acțiuni, atunci criticii sunt imediat conectați, ceea ce demonstrează că aceste succese nu mărturisesc prezența gândirii din mașină.

Astăzi, dezvoltarea inteligenței artificiale este în două zone independente:

neurokaberetics;
abordare logică.

Prima direcție implică studiul rețelelor neuronale și al calculelor evolutive din punctul de vedere al biologiei. Abordarea logică implică dezvoltarea sistemelor care imită procese inteligente de nivel înalt: gândire, vorbire și așa mai departe.

Prima lucrare din domeniul AI a început să conducă la mijlocul secolului trecut. Studiile Pioneer în această direcție au devenit Alan Turing.Deși anumite idei au început să-și exprime filozofii și matematica în Evul Mediu. În special, la începutul secolului al XX-lea, a fost prezentat un dispozitiv mecanic capabil să rezolve sarcinile de șah.

Dar cu adevărat această direcție a fost formată până la mijlocul secolului trecut. Apariția lucrărilor asupra AI a fost precedată de cercetarea asupra naturii omului, a modalităților de a cunoaște lumea înconjurătoare, posibilitățile procesului mental și alte domenii. În acel moment, au apărut primele computere și algoritmi. Adică, a fost creată o fundație pe care a apărut o nouă direcție de cercetare.

În 1950, Alan Turying a publicat un articol în care am fost întrebată despre posibilitățile viitoarelor mașini, precum și despre faptul că au putut să ocolească o persoană în ceea ce privește raționalitatea. A fost acest om de știință care a dezvoltat procedura numită mai târziu în onoarea sa: testul Turing.

După publicarea lucrărilor omului de știință englez, au apărut noi cercetări în domeniul AI. Potrivit lui Tyurring, numai mașina care este imposibil de distins de o persoană poate fi recunoscută, deoarece este posibilă. La aproximativ același timp, când a apărut omul de știință, conceptul numit mașina pentru copii a provenit. Acesta a prevăzut dezvoltarea progresivă a AI și crearea de mașini, ale căror procese de gândire sunt prima formă la nivelul copilului și apoi se îmbunătățesc treptat.

Termenul "inteligență artificială" a provenit mai târziu. În 1952, un grup de oameni de știință, inclusiv Turing, adunate la Universitatea Americană din Dartmund pentru a discuta problemele legate de AI. După această întâlnire, a început dezvoltarea activă a mașinilor cu posibilitățile de inteligență artificială.

Un rol special în crearea de noi tehnologii în domeniul AI a jucat departamente militare care au finanțat în mod activ această direcție de cercetare. Ulterior, munca în domeniul inteligenței artificiale a început să atragă companii mari.

Viața modernă pune sarcini mai complexe în fața cercetătorilor. Prin urmare, dezvoltarea AI se desfășoară în principiu de alte condiții, dacă le comparăm cu ceea ce sa întâmplat în timpul originii inteligenței artificiale. Procesele globalizării, acțiunea atacatorilor în sfera digitală, dezvoltarea internetului și a altor probleme - toate acestea pune sarcini complexe înaintea oamenilor de știință, soluția din care se află în domeniul AI.

În ciuda succeselor realizate în acest domeniu în ultimii ani (de exemplu, apariția echipamentelor autonome), vocile sceptice, care nu cred în crearea de inteligență cu adevărat artificială și nu un program foarte capabil. Un număr de critici se teme că dezvoltarea activă a AI va duce în curând la o situație în care mașinile vor înlocui complet oamenii.

Direcții de cercetare

Filosofii nu au ajuns încă la o opinie comună despre ceea ce natura inteligenței umane și care este statutul său. În acest sens, în lucrări științifice dedicate AI, există multe idei spunând ce sarcini se rezolvă inteligența artificială. De asemenea, nu există o înțelegere unificată a problemei, care poate fi considerată rezonabilă.

Astăzi, dezvoltarea tehnologiilor de inteligență artificială este în două direcții:

În jos (semiotic). Acesta asigură dezvoltarea de noi sisteme și baze de bază care imită procese mentale la nivel înalt ale tipului de vorbire, expresii de emoții și gândire.
Ascendent (biologic). Această abordare implică desfășurarea de cercetări în domeniul rețelelor neuronale prin care modelele de comportament intelectual sunt create din punct de vedere al proceselor biologice. Pe baza acestei direcții, sunt create neurocomputere.

Determină capacitatea inteligenței artificiale (mașinii) de a gândi la fel ca o persoană. În înțelegerea generală, această abordare prevede crearea AI, a cărei comportament nu diferă de acțiunile umane în aceleași situații normale. De fapt, testul Turing sugerează că mașina va fi rezonabilă numai dacă, atunci când comunică cu ea, este imposibil să înțelegem cine spune: un mecanism sau o persoană vie.

Cărțile din ficțiunea genului oferă o altă metodă de evaluare a posibilităților AI. Această inteligență artificială va deveni în cazul în care el va simți și poate crea. Cu toate acestea, această abordare a definiției nu rezistă la aplicații practice. De exemplu, de exemplu, mașinile sunt create care au capacitatea de a răspunde la schimbările de mediu (rece, căldură și așa mai departe). În același timp, ei nu pot simți modul în care omul.

Abordare simbolică

Succesul în rezolvarea sarcinilor este în mare măsură determinat de capacitatea de a aborda în mod flexibil situația. Mașinile, spre deosebire de oameni, interpretează datele obținute într-un singur mod. Prin urmare, doar o persoană participă la rezolvarea problemelor. Mașina efectuează operațiuni bazate pe algoritmi scrisi care exclud utilizarea mai multor modele de abstractizare. Flexibilitatea programului poate fi realizată prin creșterea resurselor implicate în timpul rezolvării problemelor.

Dezavantajele de mai sus sunt caracteristice abordării simbolice utilizate în dezvoltarea AI. Cu toate acestea, această direcție a dezvoltării inteligenței artificiale vă permite să creați noi reguli în procesul de calculare. Și problemele care decurg dintr-o abordare simbolică sunt capabile să rezolve metodele logice.

Abordare logică

Această abordare implică crearea de modele care imită procesul de raționament. Se bazează pe principiile logicii.

Această abordare nu prevede utilizarea algoritmilor rigizi care conduc la un rezultat specific.

Abordarea orientată spre agenți

Folosește agenți inteligenți. Această abordare sugerează următoarele: Intelectul este o parte de calcul prin care se realizează obiectivele. Mașina joacă rolul unui agent inteligent. Știe mediul utilizând senzori speciali și interacționează cu ea prin intermediul unor părți mecanice.

O abordare orientată spre agenție se concentrează asupra dezvoltării algoritmilor și a metodelor care permit mașinilor să mențină performanțele în diferite situații.

Abordare hibridă

Această abordare implică combinarea modelelor neuronale și simbolice, datorită căreia se realizează soluția tuturor sarcinilor asociate proceselor de gândire și calcule. De exemplu, rețelele neuronale pot genera o direcție în care se deplasează funcționarea mașinii. Iar învățarea statică oferă această bază prin care sarcinile sunt rezolvate.

Potrivit previziunilor experților Gartner.Cu toate acestea, până la începutul anilor 2020, aproape toate produsele software fabricate vor folosi tehnologii de inteligență artificială. De asemenea, experții sugerează că aproximativ 30% din investițiile în sfera digitală vor fi pe AI.

Potrivit analiștilor Gartner, inteligența artificială deschide noi oportunități de cooperare a oamenilor și a mașinilor. În acest caz, procesul de deplasare a unei persoane AI nu poate fi oprit și în viitor va accelera.

In companie PwC. Se crede că, până în 2030, volumul produsului intern brut global va crește cu aproximativ 14% datorită introducerii rapide a noilor tehnologii. În plus, aproximativ 50% din majorare vor asigura o creștere a eficienței proceselor de producție. A doua jumătate a indicatorului va fi un profit suplimentar obținut prin implementarea AI la produse.

Inițial, efectul utilizării inteligenței artificiale va primi Statele Unite, deoarece în această țară sunt create cele mai bune condiții pentru funcționarea mașinilor de pe AI. În viitor, ei vor fi în fața Chinei, ceea ce va elimina profitul maxim prin introducerea unor astfel de tehnologii în produse și producția acesteia.

Companiile de experți Saleforce. Se susține că AI va crește randamentul întreprinderilor mici cu aproximativ 1,1 miliarde de dolari. Și acest lucru se va întâmpla până în 2021. Parțial pentru a obține indicatorul specificat va reuși în detrimentul punerii în aplicare a soluțiilor oferite de AI, în sistemul responsabil pentru comunicarea cu clienții. În același timp, eficiența proceselor de producție se va îmbunătăți datorită automatizării acestora.

Introducerea de noi tehnologii va crea, de asemenea, încă 800 de mii de locuri de muncă. Experții remarcă faptul că indicatorul specificat nimează pierderea posturilor vacante care au avut loc datorită automatizării proceselor. Conform prognozei analiștilor pe baza rezultatelor sondajului în rândul companiilor, costurile lor pentru automatizarea proceselor de producție până la începutul anilor 2020 vor crește la aproximativ 46 de miliarde de dolari.

În Rusia, lucrul în domeniul AI este, de asemenea, în curs de desfășurare. Timp de 10 ani, statul a finanțat mai mult de 1,3 mii de proiecte în acest domeniu. În plus, cea mai mare parte a investiției a trecut la elaborarea de programe care nu au legătură cu desfășurarea activităților comerciale. Acest lucru arată că comunitatea de afaceri rusă nu este încă interesată de introducerea tehnologiilor de inteligență artificială.

În total, aproximativ 23 de miliarde de ruble au investit în Rusia în Rusia. Valoarea subvențiilor de stat este inferioară volumului de finanțare din domeniul AI, care demonstrează alte țări. În Statele Unite, aproximativ 200 de milioane de dolari alocă în aceste scopuri.

În principal în Rusia din bugetul de stat alocă fonduri pentru dezvoltarea tehnologiilor AI, care se aplică apoi în sectorul transporturilor, industria de apărare și în proiectele legate de siguranță. Această circumstanță indică faptul că în țara noastră este mai des investiții în direcții care vă permit să atingeți rapid un anumit efect al fondurilor investite.

Studiul de mai sus a arătat, de asemenea, că în Rusia un potențial ridicat este acum acumulat pentru formarea specialiștilor care pot fi implicați în dezvoltarea tehnologiilor AI. În ultimii 5 ani, aproximativ 200 de mii de persoane au adoptat instruirea în direcțiile asociate cu AI.

Tehnologii AI se dezvoltă în următoarele direcții:

rezolvarea problemelor care ne permit să aducem posibilitățile AI la om și să găsim modalități de integrare în viața de zi cu zi;
dezvoltarea unei minți depline, prin intermediul căruia sarcinile cu care se confruntă omenirea vor fi rezolvate.

În prezent, cercetătorii se concentrează pe dezvoltarea tehnologiilor care rezolvă sarcini practice. În timp ce oamenii de știință nu au abordat crearea unei minți artificiale cu drepturi depline.

Multe companii sunt implicate în dezvoltarea tehnologiilor în domeniul AI. "Yandex" pentru mai mult de un an le aplică în activitatea motorului de căutare. Din 2016, compania IT rusă studiază în domeniul rețelelor neuronale. Acesta din urmă schimba natura motoarelor de căutare. În special, rețelele neuronale compară solicitarea introdusă de utilizator, cu un anumit număr vectorial care reflectă cel mai mult sensul sarcinii. Cu alte cuvinte, căutarea nu este efectuată de Cuvânt, și anume, de fapt, informațiile solicitate de om.

În 2016. Yandex. A lansat serviciul "Zen"care analizează preferințele utilizatorilor.

Compania Abbyy. Recent a apărut un sistem Compreno.. Cu ajutorul acesteia, este posibil să se înțeleagă textul scris în limba naturală. Alte sisteme bazate pe tehnologii de inteligență artificială sunt, de asemenea, relativ recent publicate pe piață.

Findo. Sistemul poate recunoaște discursul uman și este angajat în căutarea informațiilor în diverse documente și fișiere utilizând solicitări complexe.
Gamalon. Această companie a prezentat sistemul cu abilitatea de a auto-educa.
Watson. Computer IBM, folosind un număr mare de algoritmi în procesul de identificare a informațiilor.
ViaVoice. Sistemul de recunoaștere a vorbirii umane.

Companiile comerciale mari nu ocupă partea realizărilor în domeniul inteligenței artificiale. Băncile introduc în mod activ la activitățile lor tehnologii similare. Cu ajutorul sistemelor bazate pe AI, desfășoară operațiuni pe bursele de valori, conducerea bunurilor și efectuarea altor operațiuni.

Industria de apărare, medicina și alte sfere implementează tehnologiile de recunoaștere a obiectelor. Și companiile care implică jocuri pe calculator utilizează AI pentru a crea un alt produs.

În ultimii ani, un grup de oameni de știință americani lucrează la un proiect. Neil.În care cercetătorii oferă un computer care să recunoască ceea ce este descris în fotografie. Specialiștii sugerează că, în acest fel, vor putea crea un sistem capabil de auto-studiu fără intervenție externă.

Companie Visionlab. și-a introdus propria platformă Luna.care pot realiza indivizii care le aleg de un cluster imens de imagini și videoclipuri. Această tehnologie este utilizată astăzi băncilor mari și comercianților cu amănuntul. Cu Luna, puteți compara preferințele oamenilor și le puteți oferi bunurile și serviciile relevante.

Compania rusă lucrează la astfel de tehnologii N-tech laborator. În același timp, specialiștii săi alimentați pentru a crea un sistem de recunoaștere a sistemului bazat pe rețelele neuronale. Conform celor mai recente date, dezvoltarea rusă este mai bine să se confrunte cu sarcini decât o persoană.

Potrivit lui Stephen Hawking, dezvoltarea tehnologiilor de inteligență artificială va duce la moartea umanității. Omul de știință a remarcat că oamenii din cauza introducerii AI va începe să se degradeze treptat. Și într-o evoluție naturală, când o persoană pentru supraviețuire trebuie să lupte în mod constant, acest proces va duce în mod inevitabil la moartea sa.

În Rusia, problema introducerii în mod pozitiv a AI. Alexey Kudrin a afirmat odată că utilizarea acestor tehnologii ar permite aproximativ 0,3% din PAM să reducă costul asigurării activității aparatului de stat. Dmitri Medvedev prezice dispariția unui număr de profesii datorită introducerii AI. Cu toate acestea, oficialul a subliniat că utilizarea acestor tehnologii va duce la dezvoltarea rapidă a altor industrii.

Potrivit experților Forumului Economic Mondial, până la începutul anilor 2020 din lume din cauza automatizării producției de locuri de muncă, aproximativ 7 milioane de persoane sunt pierdute. Introducerea AI cu o probabilitate mare va determina transformarea economiei și dispariția unui număr de profesii legate de prelucrarea datelor.

Experți McKinsey. Se precizează că procesul de automatizare a producției va fi mai activ în Rusia, China și India. În aceste țări, în viitorul apropiat, până la 50% dintre lucrători își vor pierde locurile datorită introducerii AI. Locul lor va ocupa sisteme și roboți computerizați.

Potrivit lui McKinsey, inteligența artificială va înlocui profesiile care oferă informații fizice și informații de prelucrare: comerțul cu amănuntul, hotelul hotelului și așa mai departe.

Până la mijlocul secolului actual, experții companiei americane cred, numărul de locuri de muncă din întreaga lume va scădea cu aproximativ 50%. Persoanele de oameni vor lua mașini capabile să efectueze operațiuni similare cu aceeași eficiență sau mai mare. În același timp, experții nu exclud opțiunea în care această previziune va fi pusă în aplicare înainte de perioada specificată.

Alți analiști notează răul pe care îl pot aplica roboții. De exemplu, experții McKinsey acordă atenție faptului că roboții, spre deosebire de oameni, nu plătesc impozite. Ca urmare, din cauza scăderii veniturilor la buget, statul nu va putea să susțină infrastructura la același nivel. Prin urmare, Bill Gates a propus introducerea unei noi impozitare asupra tehnicilor robotice.

Tehnologiile AI sporește eficiența companiilor prin reducerea numărului de erori făcute. În plus, vă permit să creșteți viteza operațiunilor la nivelul pe care persoana nu o poate atinge.

Inteligență artificială (AI, inteligență artificială, AI) este o știință de a crea tehnologii inteligente și programe de calculator.

Inteligența artificială este strâns legată de sarcina de a înțelege inteligența umană folosind tehnologii informatice. În prezent, este imposibil să spunem exact ce metode computaționale pot fi numite inteligente. Unele mecanisme de inteligență sunt deschise spre înțelegere, restul nu sunt. În prezent, programele sunt utilizate în programele care nu se găsesc la om.

Inteligența artificială are o direcție științifică care studiază soluția activității intelectuale umane. Inteligența artificială vizează îndeplinirea sarcinilor creative în zonă, a căror cunoaștere este stocată în sistemul de programe inteligente - baza de date a cunoștințelor.

Cu aceste cunoștințe, mecanismul de program funcționează - sarcina raster.. Apoi persoana primește o idee despre rezultatul programului prin interfața inteligentă. Rezultatul unui program de informații artificiale este recrearea argumentului intelectual sau a unei acțiuni rezonabile.

Una dintre principalele proprietăți ale inteligenței artificiale este abilitatea de a se auto-studi. În primul rând, ea instruire euristică - formarea continuă a programului, formarea procesului de învățare și obiectivele proprii, analiza și conștientizarea formării lor.

Direcția științifică care studiază inteligența artificială a început să apară pentru o lungă perioadă de timp în urmă:

filosofii s-au gândit la cunoașterea lumii interioare a omului
psihologii au studiat gândirea umană
matematica au fost angajați în calcule

În curând, au fost create primele computere, care au permis efectuarea de calcule de depășire a vitezei umane. Atunci oamenii de știință au început să pună întrebarea: în cazul în care limita capabilităților computerelor și pot atinge nivelul uman?

Alan Turing este un om de știință englez, pionierul tehnologiei de calcul, a scris articolul "poate gândi mașina?", Unde metoda descrisă care va ajuta la determinarea la ce punct poate fi comparat computerul cu o persoană. Această metodă a primit numele - test turing..

Esența metodei este că persoana a răspuns mai întâi la întrebările computerului, apoi întrebările unei alte persoane și, în același timp, fără să știe cine la întrebat exact întrebări. Dacă, atunci când răspundeți la întrebări pe calculator, o persoană nu a bănuit că aceasta este o mașină, atunci trecerea testului Turing poate fi considerată de succes, precum și calculatorul este o inteligență artificială.

Astfel, dacă computerul arată similar cu comportamentul uman în orice situație naturală și este capabil să susțină un dialog cu o persoană, atunci putem spune că aceasta este o inteligență artificială. O altă metodă de definiție presupusă este o mașină intelectuală, aceasta este capacitatea sa de a lucra și capacitatea de a simți.

Există multe abordări diferite pentru studiul și înțelegerea inteligenței artificiale.

Abordare simbolică

Abordarea caracterului a devenit prima în epoca digitală a mașinilor. După crearea limbii calculelor simbolice ale Lispului, autorii săi au început să implementeze intelectul. Abordarea simbolică Utilizați vederi slabe formalizate. Până în prezent, doar o persoană este capabilă să efectueze o muncă intelectuală și lucrarea asociată cu activitatea sarcinii. Lucrarea de computere în această direcție este părtinitoare și, de fapt, nu poate fi efectuată fără participarea umană.

Calculele simbolice au contribuit la crearea de reguli pentru rezolvarea sarcinilor în procesul de realizare a unui program de calculator. Cu toate acestea, a fost posibilă rezolvarea numai a celor mai simple sarcini și când apare orice sarcină complexă, este necesar să se conecteze din nou o persoană. Astfel, astfel de sisteme nu le permit să fie numite intelectuale, deoarece capacitățile lor nu permit rezolvarea dificultăților emergente și îmbunătățirea deja cunoașterea modalităților de rezolvare a problemelor pentru rezolvarea celor noi.

Abordare logică

Abordarea logică se bazează pe modelarea argumentelor și aplicarea limbajului de programare logică. De exemplu, prologul limbajului de programare se bazează pe un set de reguli de ieșire logice fără acțiuni consistente rigide pentru a obține rezultate.

Abordarea orientată spre agenți

O abordare orientată spre agenție se bazează pe metode de a ajuta inteligența să supraviețuiască în mediul înconjurător pentru a obține anumite rezultate. Computerul își percepe mediul și îl afectează folosind metodele stabilite.

Abordare hibridă

Abordarea hibridă include reguli de expertiză care pot fi create de rețele neuronale și generând reguli prin formare statistică.

Modelarea raționamentului

Există o astfel de direcție în studiul inteligenței artificiale ca raționament de modelare. Această zonă include crearea de sisteme simbolice, pentru stabilirea sarcinilor și rezolvarea acestora. Sarcina trebuie să fie tradusă într-o formă matematică. În același timp, ea încă nu are un algoritm pentru rezolvarea din cauza complexității. Prin urmare, modelarea raționamentului conține teoreme de probă, luarea deciziilor, planificarea, predicția etc.

Prelucrarea limbajului natural

O altă direcție importantă a inteligenței artificiale este prelucrarea limbajului naturalunde se face analiza și prelucrarea textelor pe o persoană care pot fi ușor de înțeles. Scopul acestei zone este prelucrarea unei limbi naturale pentru achiziționarea independentă a cunoașterii. Sursa de informații poate fi textul introdus în program sau primit de pe Internet.

Prezentarea și utilizarea cunoștințelor

Cunoștințele de inginerie este direcția de a dobândi cunoștințe din informație, sistematizarea lor și utilizarea în continuare pentru rezolvarea diferitelor sarcini. Cu ajutorul bazelor de date speciale, sistemele de experți primesc date pentru procesul de găsire a soluțiilor la sarcini.

Învățare automată

Una dintre cerințele principale pentru inteligența artificială este posibilitatea unei mașini să învețe independent fără intervenția profesorului. Învățarea automată include sarcini de recunoaștere obiectivă: recunoașterea simbolurilor, a textului și a vorbirii. Aceasta include, de asemenea, viziunea computerului asociată cu robotica.

Modelarea biologică a II

Există o astfel de direcție ca paradigma quasibiologicăcare altfel se numește Biocomputting. Această direcție în inteligența artificială studiază dezvoltarea computerelor și a tehnologiilor care utilizează organisme vii și componente biologice - biocomputere.

Robotică

Zona de robotică este strâns legată de inteligența artificială. Proprietățile inteligenței artificiale sunt, de asemenea, necesare pentru roboți pentru a îndeplini multe sarcini diferite. De exemplu, pentru navigarea și definirea locației dvs., studierea articolelor și planificarea mișcării.

Domenii de aplicare a inteligenței artificiale

Inteligența artificială este creată pentru a rezolva problemele din diferite domenii:

Sisteme inteligente pentru educație și recreere.
Sinteza și recunoașterea textului și a discursului uman sunt utilizate în sistemele de servicii pentru clienți.
Sistemele de recunoaștere a imaginilor sunt utilizate în sistemele de siguranță, cu recunoaștere optică și acustică, diagnosticare medicală, sisteme de definiție țintă.
Jocurile pe calculator sunt folosite pentru a calcula strategia de joc, imitarea comportamentelor de caractere, găsirea căii în spațiu.
Sisteme de comerț și luare a deciziilor algoritmice.
Sisteme financiare pentru consiliere și gestiune financiară.
Roboții utilizați în industrie pentru a rezolva sarcini complexe de rutină: roboți pentru îngrijirea pacienților, consultanți ai roboților, precum și activități umane prietenoase de afaceri: Roboți salvatori, roboți mineri.
Gestionarea resurselor umane și recrutarea, vizionarea și clasarea candidaților, prezicând succesul angajaților.
Sisteme de filtrare a recunoașterii și spamului în e-mail.

Acestea nu sunt toate domeniile în care poate fi aplicată inteligența artificială.

Acum, crearea de inteligență artificială este una dintre sarcinile importante ale unei persoane. Cu toate acestea, nu există un singur punct de vedere asupra a ceea ce poate fi considerat intelectul, dar ceea ce este imposibil. Multe întrebări trezesc litigiile și îndoielile. Este posibil să creați o minte intelectuală care să înțeleagă și să rezolve problemele oamenilor? Minte, nu lipsită de emoții și cu abilitățile organismul viu inerent. Până acum nu există timp când o vedem.

"Vreau să fac eu. Ce ar trebui să explorez? Ce limbi de utilizat? În care organizații să învețe și să muncească? "

Am apelat la clarificarea experților noștri și primim răspunsurile pe care le prezentăm atenției dumneavoastră.

Depinde de formarea dvs. de bază. În primul rând, este nevoie de cultura matematică (cunoașterea statisticilor, teoria probabilităților, matematica discretă, algebra liniară, analiza etc.) și disponibilitatea de a învăța rapid. La punerea în aplicare a metodelor II, vor fi necesare programare (algoritmi, structuri de date, oop etc.).

Proiectele diferite impun posedarea diferitelor limbi de programare. Aș recomanda să știu cel puțin Python, Java și orice limbă funcțională. Folosim experiență cu diverse baze de date și sisteme distribuite. Pentru a explora rapid cele mai bune abordări utilizate în industrie, este necesară cunoașterea limbii engleze.

Vă recomandăm să învățați în universități bune din Rusia! De exemplu, în MIpt, MSU, HSE există departamente relevante. O mare varietate de cursuri tematice este disponibilă pe situri de programare, EDX, Udacity, Udemy și alte site-uri MOOC. Unele organizații de frunte au propriile programe de formare (de exemplu, Școala de analiză a datelor Yandex).

Sarcinile aplicate rezolvate de metodele AI pot fi găsite într-o mare varietate de locuri. Bănci, sector financiar, consultanță, comerț cu amănuntul, comerț electronic, motoare de căutare, servicii poștale, industria jocurilor, industria sistemelor de securitate și, desigur, Avito - toți au nevoie de specialiști de diverse calificări.

Îmbunătățiți downgrade

Avem un proiect pe Fintekh asociat cu învățarea mașinii și viziunea computerului, în care primul său dezvoltator a scris totul pe C ++, atunci dezvoltatorul a venit, care toți rescriu pe Python. Deci, limba aici nu este cea mai importantă lucru, deoarece limba este în primul rând instrumentul și depinde de modul de utilizare a acesteia. Doar în unele limbi, sarcina este de a rezolva mai repede și pe alții mai încet.

Unde să înveți, este greu de spus - toți băieții noștri au învățat, beneficiul Internetului și Google.

Îmbunătățiți downgrade

Vă pot sfătui de la început să mă pregătesc să învăț foarte mult. Indiferent de ceea ce este menit să "facă ii" - să lucreze cu date mari sau rețele neuronale; Dezvoltarea tehnologiei sau susținerii și predarea unui sistem cu siguranță definit deja dezvoltat.

Să luăm o profesie de tendință de om de știință de date. Ce face această persoană? În general, colectează, analizează și pregătește date mari. Aceia care cresc și antrenează AI. Și ce ar trebui să știe și să poată fi capabili să fie om de știință? Analiza statică și modelarea matematică - în mod implicit și la nivelul posesiei libere. Limbi - spun, R, SAS, Python. De asemenea, ar fi frumos să aveți nici o experiență de dezvoltare. Ei bine, în general, o bună date-safist trebuie să se simtă cu încredere în baza de date, algoritmul, vizualizarea datelor.

Să nu spun că un astfel de set de cunoștințe poate fi obținut în fiecare a doua universitate tehnică din țară. Companiile mari în a cărei dezvoltare prioritară a AI, înțeleg și dezvoltă programe de formare adecvate pentru ei înșiși - există, de exemplu, o școală de analiză a datelor de la Yandex. Dar trebuie să faceți un raport că aceasta nu este scara în care veniți la cursuri "de pe stradă", dar plecați cu ei gata Junior. Plast este mare, și să meargă pentru a învăța de la disciplina are sens atunci când baza (matematică, statistică) este deja acoperită cel puțin în cadrul programului universitar.

Da, timpul va lăsa decent. Dar jocul merită lumânarea, pentru că un om de știință bun de date este foarte promițător. Și foarte scump. Există, de asemenea, un alt moment. Inteligența artificială este, pe de o parte, nu mai este doar un obiect al unei emoții, ci o tehnologie publicată pe productivitatea bobinei. Pe de altă parte, AI se dezvoltă încă. Pentru această dezvoltare necesită o mulțime de resurse, o mulțime de abilități și o mulțime de bani. În timp ce acesta este nivelul celei mai înalte ligi. Voi spune acum un lucru evident, dar dacă doriți să vă întoarceți să mutați progresul pe vârful atacurilor și să faceți singur, ucideți compania Facebook sau Amazon.

În același timp, într-o serie de domenii, tehnologia este deja utilizată: în sectorul bancar, într-un telecomunicații, în întreprinderile industriale - giganți, în comerțul cu amănuntul. Și există deja oameni care pot să o susțină. Gartner prezice că până în 2020, 20% din totalul întreprinderilor din țările dezvoltate vor angaja angajați speciali pentru a instrui rețelele neuronale utilizate în aceste companii. Deci, există un pic de timp să-l grăbești singur.

Îmbunătățiți downgrade

AI este acum în curs de dezvoltare și prezis timp de zece ani înainte este dificil. Pentru următorii doi sau trei ani, abordările pe baza rețelelor neuronale și a calculelor bazate pe GPU vor domina. Liderul din acest domeniu este Python cu mediul interactiv Jupyter și cu bibliotecile NOPY, SCIPY, Tensorflow.

Există multe cursuri online care oferă o idee de bază despre aceste tehnologii și principii generale ale AI, de exemplu, cursul Andrew NG. Și în ceea ce privește instruirea acestui subiect, Rusia este acum o pregătire independentă mai eficientă sau în grupul de interese locale (de exemplu, la Moscova știu despre existența a cel puțin câteva grupuri în care oamenii împărtășesc experiențe și cunoștințe).

Îmbunătățiți downgrade

Până în prezent, cea mai rapidă parte progresivă a inteligenței artificiale este, probabil, rețele neuronale.
Studiul rețelei neuronale și AI ar trebui să înceapă cu dezvoltarea a două secțiuni de matematică - algebră liniară și teoria probabilităților. Acesta este un pilon obligatoriu minim și neclintit de inteligență artificială. Solicitanții care doresc să înțeleagă fundațiile AI, atunci când aleg o universitate, în opinia mea, ar trebui să acorde o atenție facultăților cu o școală matematică puternică.

Următorul pas este studierea problemelor problemei. Există un număr mare de literatură, atât educațional cât și special. Cele mai multe publicații pe tema inteligenței artificiale și a rețelelor neuronale sunt scrise în limba engleză, dar sunt publicate și materialele vorbitoare de limbă rusă. Literatura utilă poate fi găsită, de exemplu, în biblioteca digitală disponibilă public arxiv.org.

Dacă vorbim despre direcțiile de activitate, atunci puteți aloca formare pentru rețelele neuronale aplicate și dezvoltarea unor opțiuni de rețea neuronale complet noi. Exemplu luminos: Există o specialitate foarte populară acum - "sistem de date" (om de știință de date). Aceștia sunt dezvoltatori care, de regulă, studiază și pregătesc unele seturi de date pentru predarea rețelelor neuronale în domenii specifice, aplicate. Rezumând, subliniază faptul că fiecare specializare necesită o cale separată de pregătire.

Îmbunătățiți downgrade

Înainte de a continua cu cursuri de profil îngust, trebuie să studiezi o algebră și statistici liniare. Imersiunea în AI sfătuiește să înceapă cu antrenamentul de mașini ". Știință și artă a algoritmilor de construcție care extrage cunoștințele din date ", aceasta este o bună alocație pentru începători. La cursuri merită să ascultăm prelegerile introductive la K. Vorontsov (subliniază că acestea necesită o bună cunoaștere a algebrei liniare) și cursul de învățare a mașinii al Universității Stanford, care citește Andrew NG, profesor și capitolul Baidu AI Group / creierul Google .

Cea mai mare parte este scrisă pe Python, apoi merge r, lua.

Dacă vorbim despre instituțiile de învățământ, este mai bine să mergem la cursuri la departamentele de matematică aplicată și informatică, există programe educaționale adecvate. Pentru a-și verifica abilitățile, puteți participa la concursurile Kaggle, unde mărcile globale mari oferă cazurile lor.

Îmbunătățiți downgrade

În orice caz, înainte de a continua proiectele, ar fi plăcut să obțineți o bază teoretică. Există multe locuri unde puteți obține un grad formal de maestru în acest domeniu sau puteți îmbunătăți calificările. Deci, de exemplu, Scolteh oferă programe de masterat în domeniile "științei computaționale și inginerie" și "științe de date", care include cursuri "Învățarea mașinilor" și prelucrarea limbajului natural. De asemenea, puteți menționa Institutul de Sisteme Cibernetice Intelectuale din Niya Mafi, Facultatea de Matematică Computatională și Cibernetică din Universitatea de Stat din Moscova și Departamentul de Sisteme Intelectuale MFT.

Dacă educația formală este deja disponibilă, există o serie de cursuri pe diferite platforme MOOC. De exemplu, EDX.org oferă cursuri de inteligență artificială de la Universitatea Microsoft și Columbia, ultimele dintre care oferă un program micro-master pentru bani moderați. Aș dori să subliniez că, de obicei, puteți obține cunoștințele dvs. și GRATUIT, plata este numai pentru certificatul dacă este necesar pentru CV-ul dvs.

Dacă doriți să "plonjați profund" în subiect, un număr de companii din Moscova oferă intensive săptămânale cu clase practice și chiar oferă echipamente pentru experimente (de exemplu, Newplablab.com), cu toate acestea, prețul unor astfel de cursuri de la mai multe zeci de ani de mii de ruble.

De la companii care sunt implicate în dezvoltarea inteligenței artificiale, probabil știți Yandex și Sberbank, dar există multe alte dimensiuni diferite. De exemplu, în această săptămână, Ministerul Apărării a deschis în epoca ANAPA ANAPA INOVATION TECA, dintre care una este dezvoltarea AI pentru nevoile militare.

Îmbunătățiți downgrade

Înainte de a studia inteligența artificială, este necesar să se rezolve întrebarea principală: să luați un comprimat roșu sau un albastru.
Tableta roșie - deveniți un dezvoltator și plonjați în lumea crudă a metodelor statistice, algoritmi și înțelegerea permanentă a necunoscută. Pe de altă parte, nu este necesar să aruncați imediat imediat "Rabbit Nora": puteți deveni manageri și puteți crea AI, de exemplu, ca manager de proiect. Acestea sunt două căi fundamentale diferite.

Primul este perfect potrivit dacă ați decis deja că veți scrie algoritmi pentru inteligența artificială. Apoi, trebuie să începeți de la cea mai populară destinație de astăzi - învățarea mașinii. Pentru a face acest lucru, trebuie să cunoașteți metodele statistice clasice de clasificare, grupare și regresie. De asemenea, va fi util să se familiarizeze, de asemenea, cu măsurile de bază pentru a evalua calitatea soluției, proprietățile lor ... și tot ceea ce va cădea pe drum.

Numai după ce baza este stăpânită, merită să se schimbe mai multe metode speciale: decizia de a face copaci și ansambluri ale acestora. În acest stadiu, este necesar să vă scufundați profund în principalele căi de construire și învățare a modelelor - se ascund pentru cuvintele abia decente ale lui Busting, Filia sau Blendding.

Imediat merită să cunoașteți metodele de control al recalificării modelelor (un alt "ING" - suprasolicitarea).

Și, în cele din urmă, nivelul JEDIC este obținerea unor cunoștințe foarte specializate. De exemplu, pentru învățarea profundă, va fi necesar să stăpânească principalele arhitecturi și algoritmii de coborâre a gradientului. Dacă există sarcini interesante de procesare a unei limbi naturale, atunci vă recomand să studiați rețelele neuronale recurente. Iar viitorii creatori ai algoritmilor pentru prelucrarea imaginilor și a videoclipurilor ar trebui să fie aprofundate temeinic în rețelele neuronale.

Ultimele două structuri menționate sunt cărămizi de arhitecturi populare astăzi: Conectarea rețelelor (GAN), rețele relaționale, rețelele combinate. Prin urmare, învățarea acestora va merita, chiar dacă nu intenționați să învățați un computer pentru a vedea sau a auzi.

O abordare complet diferită a studiului AI este "comprimatul albastru" - începe cu căutarea. Inteligența artificială dă naștere la o grămadă de sarcini și numere întregi: de la managerii de proiecte II la inginerii de date care pot pregăti date, curățați-le și construiți sisteme scalabile, încărcate și tolerante la defecțiuni.

Deci, cu abordarea "managerială", trebuie mai întâi să vă evaluați abilitățile și Bermarmound, și numai atunci alegeți unde și ce să învățați. De exemplu, chiar și fără un depozit matematic al minții, vă puteți angaja în interfețele de design II și vizualizările pentru algoritmi inteligenți. Dar pregătiți-vă: După 5 ani, inteligența artificială va începe să vă trolezească și să numească "umanitar".

Metodele majore ML sunt implementate ca biblioteci gata disponibile pentru conectarea în diferite limbi. Cele mai populare limbi din ML astăzi sunt: \u200b\u200bC ++, Python și R.

Există numeroase cursuri atât în \u200b\u200blimba rusă, cât și în limba engleză, cum ar fi școala de analiză a datelor Yandex, abilitarea și cursurile OTUS. Dar, înainte de a investi orele și banii în formare specializată, cred că merită "să pătrundem subiectul": urmăriți cursuri deschise pe YouTube cu conferințe DataFest în ultimii ani, să se supună cursurilor gratuite de la Cursuri și Habrahebra.

Introducere

Acesta caută originile ideilor de inteligență artificială, pot fi aduse multe fapte și mituri. Pornind de la vechiul robot grecesc al lui Talos, creat de Zeus pentru protecția insulei Creta sau Charles Babbja cu Ada Lavleis și motorul lor analitic al mijlocului secolului al XIX-lea și se încheie cu ideile lui Minsk și McCartney, creând o Definiția modernă a AI ca orice acțiune efectuată de un program sau mașină, despre care, dacă ar fi făcut de o persoană, am spune că trebuie să arate inteligență sau topire.

De asemenea, am originile originii AI în cartea lui Galileo Galilean din 1683 "Conversații și dovezi matematice ale a două științe noi".

În această carte, Galileea, în special, a scris că totul din lume, inclusiv fenomenele naturale, poate fi exprimat prin limba matematicii. Se pare că pentru orice fenomen sau acțiuni pe care le puteți veni cu un algoritm. Astfel, inteligența artificială este un set de algoritmi pentru toate ocaziile. Și una dintre principalele abilități ale AI va fi capacitatea bazată pe datele disponibile sintetizează în mod independent noi algoritmi.

În formă trunchiată este deja posibilă. De exemplu, AlphoGo de la Google, analizând baza de date de 30 de milioane de mișcări și care se antrenează cu el însuși de câteva mii de ori, a reușit să învingă cel mai bun jucător din lume în joc.

Și IBM își rezervă supercomputerul lui Watson pentru a ajuta medicii. Sarcina - Învățați un computer pentru a căuta răspunsuri la întrebările adresate de limbajul natural, adică Watson învață să efectueze un sondaj medical. Un fel de joc în diagnosticarea diferențială, doar un computer în loc de dr. Haws. De fapt, pe acest final cu istoria. În capul șefilor, inteligența artificială este Jarvis de la benzi desenate despre "omul de fier", un terminator sau, în cel mai rău caz, Robocop (în film, AI adăugați AI ajută la cyborg foarte rapid și cu precizie trage). Această opțiune, desigur, are un loc de a fi, dar să începem cu ceea ce este disponibil astăzi.

Ce tipuri de activități sunt astăzi?

În general, toate tipurile de AI pot fi împărțite în două categorii - slabe, sau limitate AI și General sau AI puternică.

Slab II.

De fapt, numele vorbesc de la sine. AI astăzi reprezintă primul tip limitat, adică intelectul este ascuțit la anumite sarcini. De exemplu, când Samsung promite că, până în 2020, fiecare dintre dispozitivul său va avea AI, se înțelege exact opțiunea limitată. Exemplele pot servi ca siri sau Alice, care știu cum să facă exact ceea ce au programat. Alice chiar răspunde, când ceva nu știe sau nu știe cum: "Programatorul a promis să mă antreneze mai târziu".

Același tip include cardurile Google și Yandex, analizând blocajele de trafic și rutele de rulare, camerele, recunând scene, un cuptor inteligent, reglarea independentă a nivelului de căldură și un aspirator de robot, care, ca și cum nu și-ar explica, nu poate numai vidul și papucii nu va da.

Și până acum acest AI limitat este singurul tip de inteligență artificială care a stăpânit umanitatea. AI slab poate fi împărțită în sarcini-cheie asupra căruia specialiștii funcționează astăzi. Aceasta:

recunoaștere a vorbirii;
viziunea computerului;
prelucrarea unei limbi naturale;
modelele de căutare sau analiza datelor;
robotică.

Pentru a rezolva aceste sarcini, adică să înveți niște AI să înțeleagă cuvintele și să recunoască imaginile, în două moduri.

Abordarea caracterelor.
O astfel de abordare a dus la sfârșitul anilor '40 și se încheie cu începutul anilor '90. Metoda se bazează pe ceea ce sa crezut că cel mai bun mod de a "preda" AI este de ao ridica cât mai multă cunoaștere posibilă. De exemplu, dacă vorbim în contextul medicamentelor, tot felul de manuale și baze de cunoștințe sunt încărcate în AI. Iar răspunsurile AI caută doar pe baza informațiilor disponibile, prelucrarea cunoștințelor numai de regulile pe care programulatorul le-a creat.
În consecință, un astfel de tip de AI este bun pentru rezolvarea problemelor statice. De exemplu, poate fi descărcat în toate manualele din limba rusă, iar AI va fi capabil să testeze compozițiile bine, găsirea de ortografiere, erori de punctuație și concentrarea asupra normelor ortoepice, poate chiar tăcerea erorilor de vorbire și deficiențe . Cu toate acestea, va face acest lucru, doar pe baza regulilor, adică fără a înțelege contextul și ordinea corectă a cuvântului și scrierea.
Un alt exemplu este o traducere a mașinii. II-ul simbolic al II-lea este înarmat cu tot felul de dicționare și fraze. Și dacă fraza propusă pentru el este într-unul dintre ei, el o va traduce bine și, dacă nu, va înlocui pur și simplu cuvinte, preposiții și o structură de sentință bazată pe regulile stabilite.
Învățarea mașinilor sau AI non-imobiliară.
Spre deosebire de simbolic, această opțiune de învățare implică faptul că inteligența artificială a arătat cum să rezolve o anumită problemă, după care au fost permise în înot liber. Deci, există rețele neuronale. Îmi amintesc, am citit despre un exemplu, unde programatorul a conectat AI la controlul polianilor și a învățat să conducă pisica vecinului cu apă, care trebuia să meargă la toaletă pe gazon. Programatorul a arătat o mulțime de fotografii cu pisici, după care o inteligență artificială a dezvoltat un reflex pentru a porni polivalka de fiecare dată când le părea că el vede ceva similar cu pisica. Sistemul nu a funcționat întotdeauna fără probleme. Se pare că a pornit cumva când AI a acceptat umbra pe asfalt pentru pisică.
Dacă vorbim despre un exemplu cu o traducere, atunci instruiți II poate încerca să realizeze contextul frazei și să înlocuiască cuvântul în traducere, dar Cuvântul, și că, în opinia sa, reflectă mai bine stilul, emoția, slangul sau altceva, despre ce l-a pregătit.

Astăzi, majoritatea programatilor preferă să utilizeze al doilea tip de învățare de mașină, pentru că poate, dacă o puteți pune, improvizați. De exemplu, dacă aparatul autonom este instruit în funcție de primul tip, acesta va conduce în conformitate cu regulile, dar dacă apare o situație neașteptată pe șosea, mașina va fi în dificultate. O mașină instruită prin învățarea mașinilor poate acționa în circumstanțe, sintetizarea ideilor bazate pe informațiile închise anterior.

Există, de asemenea, o problemă. Una dintre caracteristicile importante importante ale AI simbolic este că sistemul poate explica întotdeauna de ce a luat această decizie. Dar în cazul învățării mașinii totul nu este ușor. Acesta este motivul pentru care aceleași uber sau Tesla se rupe de mult timp, încercând să înțeleagă de ce mașinile lor au acceptat acest lucru sau decizia cauzată de un accident.

Cu toate acestea, pentru aceleași mașini, învățarea simbolică nu este potrivită, deoarece toate regulile pentru AI sunt arătate manual, adică convențional vorbind, trebuie să înregistrați toate versiunile acțiunii pentru mașină - persoana a fugit pe drum , căruciorul sa rostogolit, cutia etc. Ceva a uitat să se înregistreze și, brusc, sa dovedit că mașina a lovit moose, pentru că nu sa spus nimic despre el în regulile regulilor, în timp ce mașina AI ar fi capabilă să ghicească că era imposibil să tragi toate cu patru picioare .

În AI slab, după cum puteți vedea, în ciuda limitărilor sale, multe modalități de aplicare sunt atât tehnici inteligente, mașini independente și prelucrarea datelor cu încercări de a prezice viitorul. Apropo, Google Duplex, care știe cum să comande mesele în restaurant, este, de asemenea, un AI limitat, deoarece el poate cu ușurință ceea ce a fost învățat.

Puternic AI (independent)

Există deja o regiune de ipoteze, deoarece nimic ca umanitatea nu a văzut încă. Poate că numai în intestinele Google sau IBM trăiește ceva semi-limitat. La cea mai recentă conferință Google I / O, o femeie foarte inteligentă chineză fei Faye Lee (Fei Fei Li), cea mai importantă în Departamentul de învățare a mașinilor și inteligența artificială în Google Cloud, a declarat că, deși au trecut mai mult de 60 de ani de atunci Cercetarea în domeniul AI, dar știința este încă la etapa inițială și, în timp ce puteți vorbi doar despre obținerea de îndemânare în dezvoltarea AI limitată.

Cu toate acestea, propun un pic de vis la un AI puternic și să încerc să determin ce ar trebui să reprezinte și ce să poată. Se crede că puternicul AI este mintea ca o persoană obișnuită, adică, în teorie, el poate rezolva orice problemă .. și dacă înainte de prima a fost sarcina de a distruge John Connor, apoi al doilea dornic de a maximiza entropia. Terminatorul, dacă metroul este închis, va merge la ucide pe John Connor cu autobuzul și, dacă un autobuz se rupe, va merge pe jos sau va apela un taxi, iar neprietenul va scrie că toate publicitatea că autorul nu înțelege nimic Încercați să faceți față demagogiei și sofismelor. De fapt, cel mai mult să se ocupe de vise puternice ale guvernelor din întreaga lume pentru desfășurarea ostilităților și sabotajul alegerilor în Statele Unite de către armata de troll-uri de calculatoare.

Google spune că, dacă totul este bine, atunci până în 2050, poate apărea o descoperire și va apărea primul AI puternic.

Principala slăbiciune a unui astfel de AI este că el, în ciuda tuturor abilităților sale, rămâne în continuare relativ non-netedă, precum și persoana obișnuită, dar, spre deosebire de o persoană, un puternic II își amintește și mai orientat în căutarea și prelucrarea informațiilor.

Super intelect

Este complet din zona de ficțiune. De exemplu, vineri / jarvis din Iron Man poate fi atribuită unei inteligențe simple puternice.

Dacă vă amintiți, atunci într-unul din filme personajul principal, Tony Stark, a încercat să inventeze un fel de sursă nouă non-toxică de energie pentru ao pune în piept. Jarvis la asistat, dar numai Tony Stark ar putea rezolva încă sarcina, deoarece AI nu avea destule "convertiți". Inteligența supexilă poate rezolva independent chiar și cele mai dificile sarcini. Este omenirea lui să pună întrebarea la care va răspunde "42", iar apoi superstiția AI va pune pe toți oamenii la femeile cu lichide și va crea fenomenul celor aleși (acest lucru nu este BRIBARD, ci alocări pe carte " Hitchhiker pentru galaxie "și filmul" Matrix ").

Trebuie să mă fie frică de AI?

În ciuda tuturor filmelor fantastice, nu este necesar să se teamă, cel puțin înainte de apariția ultimului tip de AI. Cu toate acestea, este necesar să se teamă de persoanele care sunt implicate în evoluții, ca urmare a unei erori sau conștiente în același AI limitat, regula "ucide toți oamenii" poate fi pusă în loc de "învățarea tuturor oamenilor". Și apoi pentru AI, este vorba despre mici - clarificați doar valoarea tuturor cuvintelor și continuați cu cazul.

Cu toate acestea, dezvoltarea de AI limitat chiar a condus deja și va duce, de asemenea, la o varietate de probleme în societatea modernă.

Prima problemă

Una dintre probleme este distrugerea scării tradiționale de carieră, deoarece dezvoltarea AI duce la un refuz al locurilor de muncă care necesită nivelul mediu al calificărilor. Voi explica mai mult. Aveți nevoie de forță de muncă ieftină pentru a introduce datele în computer, deoarece, în mod convențional vorbind, o persoană poate recunoaște mai bine persoana. De asemenea, avem nevoie de cei care vor face soluții bazate pe date prelucrate de date. Dar analiștii obișnuiți nu mai sunt necesari, deoarece analizează și studiază date bazate pe algoritmi învățați. De exemplu, am avut un analist în serviciu cu 42 de variante diferite de prelucrare a datelor pentru a crea previziuni. Toate aceste opțiuni au fost ordonate într-o prezentare curată, la care am fost abordat în mod regulat estimarea în ce mod este mai bine să se utilizeze într-o singură situație sau altul. Înlocuirea pe AI pare logică și rezonabilă, deoarece va face față sarcinilor de prognoză mult mai rapidă. În consecință, se dovedește decalajul când scara tradițională de carieră dispare de la analistul mai tânăr la cap, deoarece în partea de jos a carierei nu există aproape nici o manevră pentru a demonstra inteligența.

Problema este a doua

De asemenea, din cauza AI va refuza treptat profesiile de bază, care pot fi algoritmizate, adică, reduse la acțiuni simple. Ceva ca acest lucru poate fi acum observat în "Auchans" și "panglici", unde există o înlocuire treptată a casierielor pe dispozitivele de autoservire, precum și un angajat care ajută la rezolvarea problemelor emergente și un gardian de securitate. În viitor, garda va înlocui camerele de supraveghere, urmând ordinea. Se pare că va exista o scădere a valorii oamenilor.

Profesii care, cu o mare parte a probabilității, vor înlocui AI: Postmen, Bijuterii, Logoare, Agricultorii, Lucrătorii din fabrici, Asigurători

Am citit că San Francisco într-o oarecare măsură poate servi ca o ilustrare a acestei probleme. Acest oraș din SUA a ales elita tehnologică. În consecință, economia orașului are ca scop satisfacerea nevoilor elitei, dar oamenii care nu au nici o legătură cu economia tehnologiei au probleme enorme. Ei câștigă mult mai mici, iar toate etichetele de preț din oraș sunt expuse ca și pentru start-up-uri. Oamenii obișnuiți nu pot trage astfel de cheltuieli, astfel încât să se miște sau să completeze armata deja imensă de persoane fără adăpost.

Cu toate acestea, există o caracteristică esențială care va păstra câteva profesii. Inteligența artificială pentru muncă necesită condițiile create. De exemplu, un aspirator de robot știe cum să călătorească doar podeaua netedă și să depășească nereguli mici. În consecință, multe profesii de bază vor putea să dețină până când este prea dificilă și costisitoare să se creeze substituția lor artificială. De exemplu, într-o cameră în care o mulțime de uși, un robot de curățare trebuie să aibă sau manipulatori pentru a răsuci mânerele ușii sau aveți nevoie de toate ușile deschise automat. Și asta este destul de scump, dar sosirea lui Sarkhat din Asia Centrală are mâini și creiere suficient pentru a gestiona cu un mop și mânerul ușii, dar nu există nici o înregistrare și o redusă a cerințelor salariale.

A treia problemă

Chiar și AI limitat a stimulat puternic un astfel de fenomen, cum ar fi independența. Platforme pentru selectarea și angajarea angajaților la distanță în fiecare an din ce în ce mai multă înflorire. De exemplu, în conformitate cu cele mai recente date statistice, în Statele Unite, prima economie a lumii, 55 de milioane de oameni lucrează la freelancing.

Și aceasta este în generația actuală, acordați atenție ilustrației. Munca mai mică nu le place să stea în birou. În consecință, va avea loc o schimbare în organizarea forței de muncă. Companiile se vor confrunta cu probleme cu setul și reținerea angajaților, deoarece de ce să dedicați viața unei singure companii atunci când sunteți disponibil online și puteți căuta să lucrați în întreaga lume.

Problema este a patra

O problemă destul de gravă este o inegalitate socială care a menționat deja numărul 2. va fi exacerbată. Cred că din articolul ați ghicit că pentru a avea succes în lumea nouă, trebuie să fiți inteligenți și "voi" cu tehnologii moderne. Nu este un secret că oamenii săraci au mai rău cu accesul la educație. În consecință, cei săraci nu vor putea să se desprindă la un nou nivel, deoarece pur și simplu nu vor avea șansa de a învăța ceva util, ca să se gândească bine, aveți nevoie de ani de formare armată și de unde să le luați atunci când aveți nevoie Căutați mâncare.

Este necesară o nouă societate sau o forță de muncă ieftină sau intelectuali de luare a deciziilor.

Problema este a cincea

Poate fi formulat pe scurt - cine este cârma? Responsabilitatea specială va fi suprapusă asupra persoanelor implicate în dezvoltarea sistemelor IA, pe măsură ce predau AI, pe baza datelor care vor lua decizii. Acestea vor fi legile roboticii din Azimov sau alte reguli care protejează un anumit strat de oameni.

De ce este inteligența artificială - este bună?

Problemele enumerate mai sus arată într-o oarecare măsură înfricoșătoare, dar AI este o sabie cu două tăișuri care poate ajuta.

Înainte de 1.

Inteligența artificială va servi ca un impuls puternic pentru dezvoltarea multor zone. Un bun exemplu este medicamentul. Astăzi, în secolul XXI, medicii continuă să fie tratați, precum și o sută de ani în urmă. Au tăiat tutorialele. Aceasta este o opțiune proastă, deoarece nici un medic nu își poate aminti toate simptomele tuturor bolilor. Consecințele unor astfel de erori pot fi fatale. Doctorul local până când acesta din urmă a susținut că motivele pentru malada mamei mele sunt încurajați în răceli și oboseală, deoarece toate simptomele majore sunt evidente. Și numai când a fost prea târziu, a fost observat diagnosticul corect - leucemie acută, o boală care este destul de greu de recunoscut. Și în această situație, disponibilitatea AI, care își amintește toate bolile și simptomele și care nu se obosesc niciodată, ar fi ieșire.

Aceleași schimburi pot apărea în domeniul legii, în care avocații și judecătorii trebuie să păstreze toate legile, precedentele și multe dovezi în memorie.

Bine 2.

AI va ajuta la crearea unei experiențe personalizate. Cel mai bun din toată această afirmație poate fi ilustrată de exemplul învățării. Astăzi, profesorii sunt supraîncărcați și ei nu pot acorda atenție tuturor studenților. Dar fiecare are propriul ritm de a stăpâni un material nou. Sistemele de învățare bazate pe AI urmează viteza de învățare, a se vedea, studentul bun sau rău își amintește materialul, citește cu atenție sau distras. Pe baza acestui fapt, se construiește o rată individuală de predare și se produce o selecție de exerciții de consolidare.

În același timp, există un fapt că oamenii sunt mai ușor să înțeleagă noul material cu ajutorul AI, deoarece în acest caz teama de eroare este redusă semnificativ. Pot fi de acord cu această afirmație. Este mai ușor să obțineți un BIP perturbat de la computerul că un exemplu este infidelitate decât să reziste Olga Stepanovna, profesorului meu în matematică.

AI va fi capabil să acorde o atenție egală tuturor oamenilor. Acestea includ toate zonele, de la educație și medicină la selecția imaginii la modă (în funcție de tipul de figură, forma feței și tendințele sezonului) și formarea în sala de gimnastică.

Bine 3.

Deja astăzi lumea noastră este depășită cu informații. Orice date sunt colectate de la pretutindeni, variind de la condițiile meteorologice și se termină cu câte pași a trecut o persoană.

Inteligența artificială cu acces la date mari va fi capabilă să analizeze aceste date și să caute corelația, astfel cum afectează numărul de pași asupra sănătății, dar nu abstract, dar luând în considerare anumite vremuri. Analiza mișcării traficului de pasageri va contribui la reducerea volumului de muncă, reduce numărul de colpuri de transport în orele de vârf. Pe scurt, aceste date care pot fi analizate vor fi analizate, iar IA va prezenta concluziile acestora.

Concluzie

Astăzi, inteligența artificială a demonstrat că numai acele sarcini care au fost învățate și chiar ar fi mai bune în ele decât oamenii obișnuiți, știe cum să o rezolve. Telefonul smartphone va bate cu ușurință Grandmaster chiar și fără regină, AI japonez, care a scris un roman mic, a mers la finala concursului literar, iar colegii săi scriu și îndeplinesc muzică bună.

Cu toate acestea, din păcate, AI este încă în naștere. El poate fi învățat numai ceea ce a fost învățat - să analizeze multe lucrări literare sau muzicale și să sintetizeze ceva sau să-și amintească milioane de mișcări și să aleagă cele mai bune.

Principalele probleme cu care se confruntă evoluția AI limitat sunt în absența algoritmilor universali pentru cunoașterea lumii și a infrastructurii din jur (există mulți senzori pentru colectarea datelor, pentru auto -dramele fără pilot cu marcaj perfect, pentru a înțelege cererile proprietarului, cu asistenții vocali au nevoie de algoritmi mai buni).

Pentru apariția inteligenței artificiale puternice, algoritmi fundamental de computere și algoritmi de procesare a informațiilor care imită faptul că oamenii sunt numiți intuiție. Probabil, în viitorul apropiat, vom observa diferite opțiuni pentru AI limitat cu algoritmi de comportament ipotecat pentru tot felul de condiții.