Штучний інтелект (ШІ) є предметом спекуляцій і захоплення з моменту його появи кілька десятиліть тому. Реальність ШІ нарешті починає наздоганяти наукову фантастику. Ця технологія починає проникати в усі сфери нашого життя способами, про які ми навіть не підозрюємо.
Що таке ШІ?
ШІ — це будь-яка система або машина, яка може вдосконалюватися, спираючись на зібрану інформацію, що відображає роботу людського інтелекту. По суті, ШІ — це здатність комп'ютерів і машин до більш просунутого процесу навчання. Це процес створення інтелектуальних машин, здатних вдосконалюватися і навчатися, коли вони збирають дані, аналізують їх і роблять логічні висновки для власного розвитку.
Деякі приклади ШІ включають чат-боти для обслуговування клієнтів та алгоритми соціальних мереж. Вершина людського інтелекту, така як розпізнавання мови, вдосконалене прийняття рішень та візуальна ідентифікація об'єктів і облич, тепер стала тим, на що здатний ШІ.
Хоча фільми та книги часто зображують ШІ як загрозу для людського роду, багато хто з ентузіазмом ставиться до того, що ШІ робить наше життя простішим, кращим і ефективнішим. Наразі компанії використовують ШІ як головне вирішення багатьох проблем.
Щоб по-справжньому зрозуміти ШІ, важливо розібрати частину «інтелект» цього загального терміна. Інтелект у контексті ШІ означає обчислювальні здібності системи досягати поставлених цілей. Коротко кажучи, якщо система здатна швидко і в великій кількості виконувати обчислення для досягнення заздалегідь поставленої мети, ми можемо назвати її «інтелектуальною».
З очевидних причин людський інтелект завжди був еталоном того, як ми хотіли б, щоб працювали наші машини. Коли багато хто уявляє, яким може стати ШІ, насправді вони мають на меті стандарт можливостей людського мозку. Історично людський інтелект завжди мав більшу здатність до зберігання спогадів, багатозадачності, соціальної комунікації, прийняття рішень та самосвідомості. Є ще багато аспектів прийняття рішень та процесів мислення, які штучний інтелект не може реалізувати. Функціонування людського мозку досі залишається для нас загадкою, тому цілком природно, що його важко запрограмувати в машину.
Коли ШІ став актуальним?
Хоча не всі дослідники та розробники мають амбіції, які можна порівняти з науковою фантастикою, стандартними цілями розвитку ШІ є надання комп'ютерам можливості робити все, що може робити людський розум. Алан Тюрінг, англійський математик, як багато хто вважає, був першим прихильником потенціалу ШІ. Його лекція 1947 року була присвячена ШІ і стала початком культурного зсуву в бік можливостей еволюції комп'ютерів. Тест Тюрінга був, по суті, тестом, який стверджував, що якщо комп'ютер може зрівнятися з людським інтелектом і переконати зовнішнього спостерігача в тому, що він має інтелект, подібний до людського, то його слід вважати «розумним».
З очевидних причин людський інтелект завжди був еталоном того, як ми хотіли б, щоб працювали наші машини. Коли багато хто уявляє, яким може стати ШІ, насправді вони мають на меті стандарт можливостей людського мозку. Історично людський інтелект завжди мав більшу здатність до зберігання спогадів, багатозадачності, соціальної комунікації, прийняття рішень та самосвідомості. Є ще багато аспектів прийняття рішень та процесів мислення, які штучний інтелект не може реалізувати. Функціонування людського мозку досі залишається для нас загадкою, тому цілком природно, що його важко запрограмувати в машину.
Коли ШІ набув актуальності?
Хоча не всі дослідники та розробники мають амбіції, які можна порівняти з науковою фантастикою, стандартними цілями розвитку ШІ є надання комп'ютерам можливості робити все, що може робити людський розум. Алан Тюрінг, англійський математик, як багато хто вважає, був першим прихильником потенціалу ШІ. Його лекція 1947 року була присвячена ШІ й стала початком культурного зсуву в бік можливостей еволюції комп'ютерів. Тест Тюрінга був, по суті, тестом, який стверджував, що якщо комп'ютер може зрівнятися з людським інтелектом і переконати зовнішнього спостерігача в тому, що він має інтелект, подібний до людського, то його слід вважати «розумним».
Машинне навчання, глибоке навчання та ШІ
Понад 70 років по тому багато хто вважає, що ми перевершили тест Тюрінга на інтелект комп'ютера. Термін «штучний інтелект» часто згадується разом із машинним навчанням. ШІ та машинне навчання не є окремими поняттями, скоріше машинне навчання є інструментом, що використовується в розробці ШІ. Штучний інтелект працює, збираючи велику кількість даних, а потім проганяє їх через алгоритми та навчається на основі виявлених закономірностей.
Машинне навчання, з іншого боку, робить висновки на основі даних за допомогою нейронних мереж. Ця здатність до пошуку закономірностей дозволяє комп'ютеру навчатися. Раніше це не було характерною рисою комп'ютерів, оскільки вони завжди виконували функції, на які були запрограмовані, і нічого більше. У розмовах про ШІ разом із машинним навчанням часто згадується поняття глибокого навчання. Глибоке навчання — це, по суті, машинне навчання в рамках багатошарових величезних наборів даних.
Чому ШІ є важливим?
Окрім простого почуття задоволення від того, як далеко просунулася комп'ютерна техніка, ШІ пропонує низку відчутних переваг. ШІ забезпечує більшу автоматизацію певних завдань. Оскільки комп'ютер не може виснажитися або втратити розумову енергію, він може виконувати повторювані завдання, які людині доводиться виконувати вручну. ШІ також може працювати 24 години на добу, 7 днів на тиждень, чого не може зробити людина. Він може забезпечити аналіз вищої якості. Зосереджуючись на одному завданні або функції, ШІ може аналізувати набори даних або складні проблеми зі швидкістю, вищою за можливості людського мозку. Він може підвищити ефективність наших процесів і функцій. Він може зменшити кількість помилок, спричинених людським фактором.
Все це сприяє вдосконаленню продуктів і послуг, що надаються кінцевим споживачам. Крім того, для багатьох компаній ці можливості ШІ означають зниження накладних витрат. Не потребуючи персоналу або команд, що складаються з декількох осіб, ШІ може працювати на повну потужність, виконувати необхідні завдання і при цьому забезпечувати вищий рівень рентабельності інвестицій.
Завдяки цим основним перевагам ШІ, нудні (або небезпечні) роботи можуть стати минулим, принаймні для людей. Ми можемо побачити значне підвищення продуктивності підрозділів і компаній із радикальним зростанням швидкості та ефективності.
Хто контролює розвиток ШІ?
Багато хто попереджав нас про потенційні небезпеки ШІ. Ілон Маск висловив відому фразу: «Запам'ятайте мої слова, ШІ набагато небезпечніший за ядерну зброю», а потім запитав: «Чому ми не маємо регуляторного нагляду?» Не бракує кінофільмів, що натякають на можливість виходу ШІ з-під контролю, а також впливових людей, які ставлять під сумнів наш шлях у майбутнє. То що ж робиться для того, аби уникнути цього?
Необхідно запровадити певний нагляд, щоб наше майбутнє з ШІ було вигідним для всіх. Який тип нагляду або регулювання буде найефективнішим? Щоб зрозуміти відповідь на це питання, нам потрібно реалістично поглянути на загрози, які несе ШІ. Перш ніж турбуватися про те, що ШІ може взяти верх, є кілька набагато більш нагальних способів, якими ШІ може порушити наш спосіб життя.
Хто лідирує у розвитку ШІ?
Технологічні гіганти, такі як Google і Facebook, досягли значних успіхів у впровадженні інновацій та інтеграції ШІ в структуру управління своїми компаніями та надання послуг. Але не тільки великі корпорації використовують ШІ. По всьому світу швидко з'являються стартапи, що спеціалізуються на продуктах і послугах, орієнтованих на ШІ. Orbital Insight надає аналітичні дані та прогнози для різних галузей промисловості, які аналізують дані, зібрані за допомогою ШІ, за допомогою супутників і дронів. SoundHound допомагає ідентифікувати пісні за допомогою функції ШІ й прагне надати бпоглиблені можливості в області голосового та розмовного інтелекту. Неприбуткові організації, такі як OpenAI, створюють штучний загальний інтелект, схожий на людський, з акцентом на безпечні та відповідальні інновації в галузі ШІ.
aiForge від Acer — це інструмент розробки, який надає школам і підприємствам необхідну гнучкість у навчанні як простих, так і складних рішень у галузі штучного інтелекту. Він дозволяє організаціям спрощувати та пріоритезувати завдання на власний розсуд, водночас пришвидшити реалізацію своїх моделей і рішень. Це, безсумнівно, прискорить інновації в галузі.
Але розвиток ШІ не обмежується великими технологічними гігантами. Будь-хто може долучитися до роботи з ШІ, так само як програмування стало відкритою можливістю для багатьох людей по всьому світу. Хоча ми маємо рацію, коли говоримо про обережність щодо необмеженої розробки ШІ, очевидно, що ШІ є перспективною галуззю і, ймовірно, змінить майбутнє людства у багатьох позитивних аспектах.
Рекомендовані продукти
