Искусственный интеллект — определение и основные понятия¶
Искусственный интеллект (ИИ, англ. artificial intelligence, AI) — это раздел компьютерных наук, занимающийся созданием систем и алгоритмов, способных выполнять задачи, которые традиционно требуют человеческого интеллекта: распознавание речи и образов, принятие решений, планирование, перевод языков, обучение на данных. Термин был предложен в 1956 году на Дартмутском семинаре, одним из его организаторов был Джон Маккарти.
¶Определение и суть
Под искусственным интеллектом понимают не одну технологию, а широкий класс математических методов, программных систем и вычислительных архитектур. Общей чертой таких систем является способность строить модели окружающей среды и использовать их для достижения поставленной цели. В отличие от традиционного программного обеспечения, где алгоритм жёстко задан программистом, системы ИИ формируют своё поведение на основании данных.
¶Классификация
По уровню развития и возможностям ИИ принято делить на три условные категории:
- Узкий (слабый) ИИ — системы, ориентированные на решение конкретной задачи: распознавание лиц, рекомендации, машинный перевод, игры. Большинство существующих сегодня систем относится именно к этому классу.
- Общий (сильный) ИИ — гипотетическая система, способная выполнять любой интеллектуальный вид деятельности на уровне человека и обладающая сознанием. В начале 2020-х годов такие системы не созданы.
- Сверхразум — гипотетический ИИ, превосходящий человеческий интеллект во всех областях. Обсуждается преимущественно в контексте философии и футурологии.
¶Основные направления
¶Машинное обучение
Машинное обучение (machine learning) — метод построения систем, которые улучшают свою работу по мере получения новых данных. Вместо явного программирования правил модель автоматически находит закономерности в обучающей выборке. Классические задачи: классификация, регрессия, кластеризация.
¶Глубокое обучение
Глубокое обучение (deep learning) — подраздел машинного обучения, основанный на многослойных нейронных сетях. В 2010-е годы благодаря росту вычислительных мощностей и доступности больших массивов данных метод обеспечил прорыв в распознавании изображений, речи и обработке естественного языка. Именно на глубоком обучении построены современные языковые модели.
¶Обработка естественного языка
Направление, связанное с пониманием и генерацией человеческой речи и текста. К задачам относятся машинный перевод, анализ тональности, ответы на вопросы, создание текстов. Крупные языковые модели (GPT, BERT, LaMDA и аналоги) продемонстрировали в конце 2010-х — начале 2020-х годов способность генерировать связные тексты на естественном языке.
¶Компьютерное зрение
Направление, занимающееся анализом изображений и видеопотоков: распознавание объектов, лиц, сцений, медицинская диагностика по снимкам, автономное вождение.
¶История
| Период | Основные события |
|---|---|
| 1950-е | Алан Тьюринг предлагает тест на интеллект (1950); Дартмутский семинар (1956), термин «искусственный интеллект» |
| 1960–1970-е | Развитие экспертных систем, первые перцептроны; рост интереса и первые разочарования («зимы ИИ») |
| 1980-е | Коммерческий успех экспертных систем, создание систем типа XCON |
| 1997 | Суперкомпьютер Deep Blue компании IBM побеждает Гарри Каспарова в шахматы |
| 2012 | Победа AlexNet на конкурсе ImageNet — признание эффективности глубокого обучения |
| 2016 | AlphaGo компании DeepMind побеждает Ли Седоля в игру го |
| 2022–2023 | Публичный запуск ChatGPT и других больших языковых моделей, широкое распространение генеративного ИИ |
¶Применение
Системы искусственного интеллекта используются в широком спектре областей:
- Медицина — анализ медицинских изображений, поддержка диагностики, поиск лекарств.
- Финансы — кредитный скоринг, выявление мошенничества, алгоритмическая торговля.
- Транспорт — автономные транспортные средства, оптимизация логистики.
- Производство — предиктивное обслуживание оборудования, контроль качества.
- Образование — адаптивные обучающие системы.
- Наука — прогнозирование структуры белков (AlphaFold), анализ данных наблюдений.
¶Искусственный интеллект в России
В России развитие ИИ закреплено в государственных документах. В 2019 году утверждена национальная стратегия развития искусственного интеллекта на период до 2030 года. Создан Национальный центр развития технологий искусственного интеллекта. Крупнейшими российскими компаниями в области ИИ являются «Яндекс» (поисковые технологии, беспилотные автомобили, языковые модели), «Сбер» (финансовые и медицинские сервисы), МТС, «ВКонтакте» и ряд научных организаций, включая Институт системного программирования РАН и МФТИ. В российских вузах ведётся подготовка специалистов по направлениям «Искусственный интеллект» и «Программная инженерия».
¶Этические вопросы
Развитие ИИ сопровождается дискуссией о ряде проблем: предвзятость алгоритмов, порождённая перекосами в обучающих данных; приватность и сбор персональной информации; замещение рабочих мест; возможность создания автономного оружия; ответственность за решения, принятые автоматической системой. В ряде стран обсуждаются и принимаются нормативные акты, регулирующие применение ИИ, в том числе в Европейском союзе (закон об ИИ, AI Act).
¶Литература
- Маккарти Дж., Минский М. Л., Саймон Г. и др. Искусственный интеллект: доклады Дартмутской конференции 1956 года // 2006.
- Рассел С., Норвиг П. Искусственный интеллект: современный подход. — 2-е изд. — 2006.
- Чаттерджи А. История искусственного интеллекта. — 2018.