Skip to content Skip to main navigation Skip to footer

Искусственный интеллект и кибер будущее

Искусственный интеллект и кибер будущее

Как выглядит будущее? На этот вопрос могут дать ответ разве что ученые-футурологи! Но человеку свойственно фантазировать, особенно на тему будущего. Кино, СМИ, блоги постоянно затрагивают тему будущего в связке с искусственным интеллектом. И видят это будущее совершенно по-разному: комично, трагично, супер технологично. Благодаря кино и СМИ многим представляется, что искусственный интеллект будет думать и действовать, как человек, и даже конкурировать с ним уже совсем скоро. Но чем больше мы исследуем тему, тем сильнее мы отпускаем мысль, что вот-вот по улице будут ходить роботы со своими роботизированными собаками и стоять за соседней кассой в магазине. Давайте же разберем, что такое искусственный интеллект, а также для чего он применяется. И ответим на главный вопрос: “Как дальше будут развиваться технологии?

Что такое искусственный интеллект? Машинное обучение? Глубокое обучение?

Все три понятия неразрывно связаны между собой. Искусственный интеллект (AI) – это способность компьютерных систем выполнять творческие и интеллектуальные функции, которые традиционно считаются человеческими. Искусственный интеллект, как сложная концепция, включает в себя Machine Learning (машинное обучение), частью которого является Deep Learning (глубокое обучение). Искусственный интеллект позволяет “машине” принимать собственные решения – это конечная цель создания приложения с искусственным интеллектом. Например, беспилотный автомобиль сам принимает решения во время езды без вмешательства человека. 

Раньше во главе всего стоял такой процесс: специалист пишет программный код, создает детерминированный алгоритм, машина выполняет его и ничему сама не учится. Такой подход теперь устарел. Что пришло на замену? Machine Learning!

Машинное обучение (Machine Learning) предоставляет инструменты для изучения и понимания конкретных данных. Для достижения этой цели машинное обучение использует различные подходы:

  • Обучение с учителем
  • Обучение без учителя
  • Обучение с подкреплением
  • Гибридные методы

В этом случае специалист посылает машине лишь вводные и определяет способ обучения компьютера. В это время механизм учит сам себя: ведет процессы и анализирует их. Практически так же учится и человек. 

Кстати, нельзя забывать о Cognitive Science (когнитивистика). Это междисциплинарная наука изучает механизмы познания и мышления. Результаты таких исследований в первую очередь ложатся в основу разработки различных подходов к созданию искусственного интеллекта.

А что насчет глубокого обучения (Deep Learning)? В наши дни глубокое обучение является наиболее перспективным и часто используемым методом. Оно заменило многие другие алгоритмы машинного обучения (например, регрессию и деревья решений). Методы глубокого машинного обучения предназначены для достижения главных целей – создания искусственного интеллекта и обучения нейросетей.  

А что такое Data Science? 

Наука о данных (Data Science) – это наука о работе с данными. Проще говоря, эта дисциплина позволяет сделать данные полезными. Она объединяет подходы машинного и глубокого обучения, а также использует некоторые математические инструменты, как статистика, теория вероятности и линейная алгебра, для решения бизнес-задач и извлечения полезной информации. Это то, что изменит мир IT, частного бизнеса и даже потребителей. Существует мнение, что повсеместное внедрение практик работы с данными возымеет примерно такой же эффект, как в свое время изобретение парового двигателя и персонального компьютера.

Присутствие искусственного интеллекта стало ощутимо ближе в последние годы даже для простых людей. Но не в виде человекоподобных роботов на улицах городов, а чего-то более похожего на “Алиса, поставь будильник на 08:00”. 

А что насчет бизнес-процессов? 

Машинное обучение активно применяется в юриспруденции для поиска судебных прецедентов, финтехе для анализа сделок, логистике для построения оптимальных сетей и прогнозирования потребностей. И даже в медицине! Да-да, возможно, через 50 лет вас будет лечить компьютерная программа. 

Нейросети и Machine Learning преуспели даже в искусстве и творчестве. Кстати, наш коллега Роман Кириченко, Data Scientist SoftTeco, проводил два онлайн-митапа об интересных возможностях нейросетей. Например, “Может ли нейросеть заставить вас улыбнуться?” – митап о генеративно-состязательных моделях для модификации изображений от Романа. 

Нейросети также успели хорошо себя зарекомендовать в вопросах перевода, распознавания информации. Однако пока что нейросети не умеют создавать уникальные самостоятельные произведения искусства, тексты, музыку и т.д. Это возможно в ближайшем будущем, но пока творческие люди могут не переживать за свой “хлеб”, ведь мозг человека уникален и незаменим.

Мечта о кибер будущем не так далека, как кажется. Уже сейчас мы живем в мире, в котором искусственный интеллект помогает усовершенствовать множество операций. Их список пополняется буквально с каждым днем. Искусственный интеллект – это не угроза, не соперник и не “заменитель” человека. Это хороший друг и напарник, который возьмет на себя те задачи, которым его обучит человек. Это наше настоящее и будущее, благодаря которому человечество может совершить скачок во многих сферах.

0 Комментариев

Комментариев пока нет

Оставьте комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.