7 вещей, которые необходимо знать об искусственном интеллекте

Что же это такое искусственный интеллект? Несомненно, многие слышали о автомобилях, способных управлять своим движением без помощи человека, устройствах распознавания речи, таких как Apple’s Siri, Amazon’s Alexa, Google’s Assistant и Microsoft’s Cortana. Но это далеко не все возможности искусственного интеллекта (ИИ).

Что такое искусственный интеллект

ИИ был впервые «открыт» в 1950-х годах. На протяжении многих лет его ожидали взлеты и падения, но на современном этапе развития человечества искусственный интеллект рассматривается как ключевая технология будущего. Благодаря развитию электроники и появлению более быстрых процессоров все большее количество приложений начинает использовать ИИ. Искусственный интеллект – это необычная программная технология, с которой должен ознакомиться каждый инженер. В данной статье мы постараемся кратно описать данную технологию.

Искусственный интеллект определен

ИИ — это подполе компьютерной науки, которая включает в себя более разумное использование компьютеров и электронных компонентов, имитируя человеческий мозг. Интеллект — это способность приобретать знания и опыт и применять их для решения задач. ИИ особенно полезен при анализе и интерпретации массивов данных и извлечении из него реально полезной информации. Из информации приходит понимание, которое может быть применено для принятия решений или какого-либо рода действия.

Области исследования

Искусственный интеллект – это широкая технология с множеством возможных применений. Обычно его разделяют на подветви. Сделаем небольшой обзор каждой из них:

  • Решение общих задач – не имеющих конкретного алгоритмического решения. Задачи с неопределенностью и двусмысленностью.
  • Экспертные системы – программное обеспечение, которое содержит базу знаний правил, фактов и данных, полученных от нескольких отдельных экспертов. База данных может быть запрошена для решения проблем, диагностики заболеваний или предоставления консультаций.
  • Обработка естественного языка (NLP) – используется для анализа текстов. Распознавание голоса также является частью (NLP).
  • Компьютерное зрение — анализ и понимание визуальной информации (фотографии, видео и так далее). Примером могут служить машинное зрение и распознавание лиц. Используется в «автономных» автомобилях и производственных линиях.
  • Робототехника – создание более умных, адаптивных и «самостоятельных» роботов.
  • Игры: ИИ отлично играет в игры. Компьютеры уже запрограммированы на игру и выигрыш в шахматах, покере и в Го.
  • Машинное обучение — процедуры, позволяющие компьютеру учиться на основе входных данных и осмысливать результаты. Нейронные сети составляют основу машинного обучения.

Как работает искусственный интеллект

Обычные компьютеры используют алгоритмы для решения задач. Последовательность инструкций приводит к пошаговому выполнению действий для получения результатов. Традиционные формы искусственного интеллекта основываются на базах знаний и механизмах логического вывода, которые используют различные механизмы для работы с базой знаний через пользовательский интерфейс. Полезные результаты получены некоторыми из перечисленных ниже методов:

  • Поиск: алгоритмы поиска используют базу данных информации, собранной в графы или деревья. Поиск — это основной метод искусственного интеллекта.
  • Логика: дедуктивное и индуктивное рассуждение используется для определения истинности или ложности утверждений. Это включает как логику высказываний, так и логику предикатов.
  • Правила: правила — это серия инструкций «если», которые можно найти для определения результата. Системы, основанные на правилах, называются экспертными системами.
  • Вероятность и статистика: некоторые задачи могут быть решены, и решения находятся, благодаря применению стандартной математической теории вероятности и статистики.
  • Списки: некоторые типы информации могут быть сохранены в списки, которые становятся доступными для поиска.
  • Другими формами знаний являются схемы, фреймы и сценарии, которые представляют собой структуры, инкапсулирующие различные типы знаний. Методы поиска ищут ответы по соответствующим запросам.

Ключевые элементы искусственного нейронного узла

Традиционные или унаследованные методы ИИ, такие как поиск, логика, вероятность и правила, считаются первой волной искусственного интеллекта. Эти методы все еще используются и хорошо воспринимают знание и рассуждения, особенно для узкого круга задач. В первой волне ИИ отсутствуют человеческие черты обучения и абстрагирования решений. Эти качества теперь доступны во второй волне искусственного интеллекта, благодаря нейронным сетям и машинному обучению.

Нейронные сети

Сегодня большинство исследований и разработок ИИ основаны на использовании нейронных сетей или искусственных нейронных сетей (ИНС). Эти сети состоят из искусственных нейронов, имитирующих нейроны в человеческом мозге, которые отвечают за наше мышление и обучение. Каждый нейрон является узлом сложной взаимосвязи, которая связывает многие нейроны с другими посредством синапсов. ИНС имитирует эту сеть.

Каждый узел имеет несколько взвешенных входов, а также выход и установку порога (рисунок выше). Такие узлы обычно реализуются в программном обеспечении, хотя аппаратная эмуляция также возможна. Типичная схема состоит из трех слоев — входной слой, скрытый (обрабатывающий или обучающий слой) и выходной слой:

Устройство искусственных нейронов для машинного обучения

Некоторые механизмы используют обратное распространение для обеспечения обратной связи, которая изменяет веса ввода некоторых узлов по мере получения новой информации.

Машинное обучение и глубокое обучение

Машинное обучение — это метод обучения компьютера распознаванию образов. Компьютер или устройство «обучается» с примером, а затем запускаются специальные программы для сравнения ввода с обученным значением. Как правило, для обучения программного обеспечения требуются огромные объемы данных. Программы машинного обучения предназначены для автоматического изучения, поскольку они получают больше знаний и опыта благодаря новым материалам.

Нейронные сети обычно используются для машинного обучения, однако могут использоваться и другие алгоритмы. Затем программное обеспечение может изменить себя, улучшив распознаваемость на основе новых входных данных. Теперь некоторые системы машинного обучения могут самостоятельно распознавать образы без обучения, а затем модифицировать себя для дальнейшего совершенствования.

Глубокое обучение — это расширенный случай машинного обучения. Он также использует нейронные сети, называемые глубокими нейронными сетями (ГНС). Они включают в себя дополнительные скрытые уровни вычислений для дальнейшего совершенствования своих возможностей. Требуется массовое обучение. Программисты могут повысить производительность, играя с весами межсоединений. ГНС также требуют матричной обработки. Однако следует отметить, что ГНС используют статистические веса, поэтому результаты, скажем, в видимом распознавании, могут быть не 100%. Кроме того, отладка таких систем – очень кропотливая работа.

Машинное обучения и глубокое обучения широко используются для анализа больших массивов данных, а также в компьютерном зрении и распознавании речи. Также они могут применяться и в других областях, таких как медицина, юриспруденция и финансы.

Программное обеспечение искусственного интеллекта

Для программирования ИИ может использоваться почти любой язык программирования, но некоторые языки имеют определенные преимущества. Профильные  языки, разработанные специально для ИИ, включают LISP и Prolog. LISP, один из старейших языков более высокого уровня, обрабатывает списки. Prolog основан на логике. Сегодня популярны C ++ и Python. Также существует специальное программное обеспечение для разработки экспертных систем.

Несколько крупных пользователей ИИ предоставляют платформы для разработки, в том числе Amazon, Baidu (Китай), Google, IBM и Microsoft. Эти компании предлагают предварительно обученные системы в качестве стартовой точки для некоторых распространенных приложений, таких как распознавание голоса. Поставщики процессоров, такие как Nvidia и AMD, также предлагают определенную поддержку.

Аппаратное обеспечение для искусственного интеллекта

Запуск программного обеспечения искусственного интеллекта на компьютере обычно требует высокой скорости и большого объема памяти. Однако некоторые простые приложения могут работать на 8-битном процессоре. Некоторые из современных процессоров более чем подходят, а несколько параллельных процессоров могут быть идеальным решением для определенных приложений. Кроме того, для некоторых применений были разработаны специальные процессоры.

Графические процессоры (GPU) представляют собой пример фокусировки архитектуры и набора инструкций на заданное использование для оптимизации производительности. Например, специальные процессоры Nvidia для самостоятельного вождения автомобилей и графические процессоры AMD. Google разработал собственные процессоры для оптимизации своих поисковых систем. Intel и Knupath также предлагают программную поддержку для своих передовых процессоров. В некоторых случаях специальная логика в ASIC или FPGA может реализовать определенное приложение.

Активность и текущий статус

Искусственный интеллект когда-то считался экзотическим программным обеспечением, предназначенным для особых нужд. Требование высокоскоростных компьютеров с большим количеством памяти ограничивало его использование. Сегодня, благодаря супер быстрым процессорам, многоядерным процессорам и дешевой памяти, ИИ стал более популярным. Поисковые системы Google, которые мы все используем ежедневно, основаны на искусственном интеллекте.

На сегодняшний день акцент, несомненно, сделан на нейронные сети и глубокое машинное обучение. В то время как распознавание голоса и самоходные автомобили по-прежнему в центре внимания, появляются другие ключевые приложения, такие как распознавание лиц, беспилотная навигация, робототехника, медицинская диагностика и финансы. В разработке также находятся и передовые военные приложения (например, автономное оружие).

Будущее ИИ выглядит многообещающим. По данным Orbis Research, к 2022 году ожидается рост глобального рынка искусственного интеллекта с совокупным ежегодным темпом роста более 35%. The International Data Corporation (IDC)  также позитивно настроена, заявив, что расходы на искусственный интеллект, как ожидается, увеличатся до 47 миллиардов долларов в 2020 году, по сравнению с 8 миллиардами в 2016 году.

У многих возникает логический вопрос – заменит ли искусственный интеллект людей некоторых профессий, и что это будут за профессии? Ответ звучит следующим образом – «возможно и только некоторые». Скорее всего, компьютеры на основе искусственного интеллекта помогут повысить производительность некоторых профессий, повысив производительность, эффективность и скорость принятия решений. Однако, некоторые рабочие места в промышленности все же будут утеряны, так как большое развитие получает робототехника, но замена человека машинами приведет к созданию новых рабочих мест, связанных с обслуживанием этих машин.

Другой вопрос, задаваемый многими людьми, может ли быть искусственный интеллект опасен для человечества? ИИ умен, но не настолько умен. Его основным назначением будет анализ данных, решение задач и принятие решений на основе имеющейся информации и дистиллированных знаний. Люди по прежнему доминируют, особенно когда речь заходит о инновациях и творчестве. Однако трудно предсказать будущее. По крайней мере, на данном этапе развития сверх умных роботов нет, пока нет…

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *