Искусственный интеллект (ИИ)
Artificial intelligence (AI)

Искусственный интеллект (ИИ, англ. Artificial intelligence, AI) — наука и технология создания интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных компьютерных программ. ИИ связан со сходной задачей использования компьютеров для понимания человеческого интеллекта, но не обязательно ограничивается биологически правдоподобными методами.

Что такое искусственный интеллект

Сложности определения понятия ИИ

Вариантам определения термина ИИ и связанным с этим сложностям посвящена отдельная статья TAdviser - "Термин ИИ употребляется уже 70 лет, но всеми понимается по-разному. Что такое ИИ на самом деле?"

Критерии ИИ

На 2024 г выделяли следующие критерии и признаки, которые отличают ИИ от других программных комплексов:

• Способность к обучению и адаптации - возможность самостоятельно учиться и адаптироваться на основе новых данных, опыта и обратной связи, оптимизировать свои алгоритмы в процессе работы, что позволяет ИИ с течением времени становиться более эффективным и точным. ИИ не ограничивается начальным обучением и может постоянно развиваться.

• Автономность принятий решений – способность выхода за границы установленных алгоритмов в рамках фокуса задачи и адаптация к новым сценариям без предварительного вмешательства человека. Проще говоря, ИИ способен самостоятельно искать наилучшее решения для решения конкретной задачи, тогда как обычные программы «заперты» в границы интегрированных алгоритмов.

• Понимание контекста сложных задач – ИИ обладает способностью понимать сложные, многоуровневые задачи и контекст, в котором они возникают, тогда как в традиционных программах глубина понимания ограничена исключительно заранее написанными и внедренными скриптами и алгоритмами.

• Когнитивные функции – восприятие информации, рассуждение, обучение и многовекторное решение задач отличает ИИ от любых других систем, даже самых сложных. Логическое рассуждение предполагает способность к логическому анализу информации и формированию выводов с выстраиванием причинно-следственных цепочек.

• Обработка естественного языка – замещение машинного языка на инструкции и в дальнейшем на человеческий язык делает программный комплекс близким к ИИ в той мере, насколько ИИ способен понимать человеческую речь.

• Предиктивный анализ - ИИ может анализировать большие объемы исторических данных, обнаруживать закономерности и тенденции и использовать эти знания для прогнозирования будущих событий или результатов, опираясь на паттерны и вероятностные оценки.

• Мультимодальность – относится к способности ИИ анализировать и интегрировать информацию из различных источников или типов данных (модальностей). Например, мультимодальная система ИИ может одновременно обрабатывать текст, изображения, аудио и видео.

• Мультидисциплинарность - в контексте ИИ подразумевает применение знаний и методов из разных научных дисциплин для разработки, понимания и улучшения систем ИИ. Этот подход акцентирует внимание на объединении разнообразных научных и технических областей знаний для создания более эффективных и интеллектуальных систем.

Интеграция всех 8 базовых признаков ИИ не является обязательной, т.к., по существу, достаточно даже одного из выше перечисленных.

Типы ИИ

На 2021 год исследователи использовали следующую классификацию типов ИИ:

Artificial Super Intelligence (ASI) - гипотетический ИИ, который сможет не только воспроизводить максимум способностей человека, но и даже превзойти его. Верящие в ASI считают, что он обретет силу проникновения в мысли и чувства человека с тем, чтобы подчинить его своей воле. См. Сверхразум: страшилки футурологов или реальное будущее искусственного интеллекта?

Остающийся тоже гипотетическим сильный, или общий ИИ (Artificial General Intelligence, AGI) по степени разумности стоит на ступень ниже ASI, адепты этого типа AI ограничены в своих убеждениях возможностью создания машин, способных как минимум выполнять те же действия, что и человек.

Слабый, или узкий ИИ (Artificial Narrow Intelligence, ANI) позволяет усмотреть в поведении машин слабые намеки на разум (поэтому его называют слабым). Он предназначен для выполнения только строго определенного узкого круга приложений (поэтому его называют узким). В случае ANI невозможно никакое неподвластное человеку автономное поведение или самостоятельное развитие. Системы, снабженные ANI, могут существовать только в той форме, в которой они были созданы человеком и даже теоретически не могут выйти из-под его контроля.

Исследования в сфере ИИ

• Исследования искусственного интеллекта в России
• Исследования в сфере искусственного интеллекта в мире

Главные составляющие ИИ

Искусственный интеллект - результат синергии множества технологических, научных и промышленных достижений предыдущих 100 лет.

Можно выделить множество факторов, повлиявших на экспансию ИИ, но ключевых несколько:

• вычислительные мощности,
• Big data (в том числе алгоритмы анализа данных) и
• инновационные алгоритмы машинного обучения, особенно методов нейронных сетей.

Одним из главных драйверов быстрого развития ИИ стали компьютерные игры и геймеры, которые двигали прогресс видеокарт, что позволило экспоненциально нарастить вычислительные мощности, которые позже стали использоваться для ИИ проектов.

Чем больше данных – тем точнее результаты, поэтому ИИ не мог появиться раньше, чем появились достаточные вычислительные мощности, Big data и высокий уровень развития Интернета, но все это нужно правильным образом интерпретировать и обработать, т.е. нужны алгоритмы.

Методы ИИ

Генеративный искусственный интеллект

Основная статья: Генеративный искусственный интеллект

Анализ данных

Анализ данных (Data Science)

• извлекают знания
• находят закономерности в данных
• прогнозируют.

Используют методы:

• Статистики
• Эконометрики
• Глубокого обучения (Deep learning)
• Машинного обучения.

Обучение искусственного интеллекта

Основная статья: Обучение искусственного интеллекта

Глубокое обучение

Глубокое обучение (Deep Learning AI). На 2023 г применяются:

• метод обратного распространения ошибки (backpropagation),
• Генеративно-состязательные сети (Generative adversarial network, GAN)
• сверточные нейронные сети (CNN),
• рекуррентные нейронные сети (RNN),
• сети прямого распространения (FNN),
• глубокие нейронные сети (Deep Neural Networks) и
• автоэнкодеры.

Машинное обучение

Основная статья: Машинное обучение

Машинное обучение (Machine Learning AI) - метод опорных векторов, линейная регрессия, логистическая регрессия, деревья решений, случайный лес, метод K-ближайших соседей (KNN).

Обучение с подкреплением

Обучение с подкреплением:

• Reinforcement Learning активно применяется в Robotics AI и Decision AI
• Q-обучение (Q-learning), алгоритмы на основе политик.

Обработка естественного языка

Обработка естественного языка (NLP, Natural Language Processing) – модели на основе трансформеров – самая мощная и инновационная модели на 2023 г.

NLP распознают и автоматически переводят тексты, распознают и генерируют речь.

Компьютерное зрение

Компьютерное зрение (CV):

• находят, отслеживают, классифицируют, идентифицируют объекты
• извлекают данные из изображений
• анализируют полученную информацию

Применяется для

• распознавания объектов
• видео аналитики
• описания содержания изображений и видео
• распознавания жестов и рукописного ввода
• интеллектуальной обработки изображений.

Стандартизация в области ИИ

Основная статья: Стандартизация искусственного интеллекта

• Стандарты в области искусственного интеллекта в здравоохранении

Регулирование искусственного интеллекта

Основная статья: Регулирование искусственного интеллекта

Влияние искусственного интеллекта

Влияние на экономику и бизнес

• Влияние технологий искусственного интеллекта на экономику и бизнес

Влияние на рынок труда

• Влияние искусственного интеллекта на рынок труда

• Как роботы заменяют людей

Риски и проблемы использования ИИ

Основная статья: Риски использования искусственного интеллекта

Развитие технологий искусственного интеллекта в перспективе может нести не только пользу, но и вред.

Тенденции на рынке искусственного интеллекта

Основная статья: Тенденции на рынке искусственного интеллекта

Мошенничество с искусственным интеллектом

Основная статья: Мошенничество с искусственным интеллектом

Рынок технологий искусственного интеллекта

Рынок ИИ в России

Основная статья: Искусственный интеллект (рынок России)

Мировой рынок ИИ

• Искусственный интеллект (мировой рынок)
• Искусственный интеллект в США

Сферы применения ИИ

Сферы применения ИИ достаточно широки и охватывают как привычные слуху технологии, так и появляющиеся новые направления, далекие от массового применения, иначе говоря, это весь спектр решений, от пылесосов до космических станций. Можно разделить все их разнообразие по критерию ключевых точек развития.

ИИ — это не монолитная предметная область. Более того, некоторые технологические направления ИИ фигурируют как новые подотрасли экономики и обособленные сущности, одновременно обслуживая большинство сфер в экономике.

Развитие применения использования ИИ ведет к адаптации технологий в классических отраслях экономики по всей цепочке создания ценности и преобразует их, приводя к алгоритмизированию практически всего функционала, от логистики до управления компанией.

ИИ в принятии решений: сегодня и завтра

Основная статья: ИИ в принятии решений: сегодня и завтра

ИИ в госуправлении

Основная статья: Искусственный интеллект в государственном управлении

Использование ИИ в военном деле

• Искусственный интеллект в военном деле
• Искусственный интеллект в армии США
• Боевые роботы
• Кибервойны

ИИ в образовании

• Искусственный интеллект в образовании

ИИ для решения демографических проблем

• Искусственный интеллект для решения демографических проблем

ИИ в криминалистике

Основная статья Искусственный интеллект в криминалистике

ИИ в судебной системе

Основная статья: Искусственный интеллект в судах

ИИ в спорте

• Искусственный интеллект в спорте

ИИ в медицине, здравоохранении и фармацевтике

• Искусственный интеллект в медицине

• Искусственный интеллект в радиологии

• ИИ в фармацевтике

• Стандарты в области искусственного интеллекта в здравоохранении

Анализ поведения граждан

• Мониторинг и анализ социальных сетей

ИИ в ЖКХ

Задачи машинного обучения:

• прогнозирование технического состояния дома (лифт, кровля)
• прогнозирование расхода воды и электричества (регрессия), предсказание заполнение показателей (классификация)
• распознавание фото счетчиков

Искусственный интеллект в разработке программного обеспечения

Как ИИ помогает писать софт. Обзор одной из самых перспективных технологий будущего

2024: Глава Nvidia: Не учите детей программированию — ИИ заменит разработчиков

В конце февраля 2024 года генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг поделился своим видением перспектив внедрения искусственного интеллекта в области создания программного обеспечения и сервисов. По его мнению, в изучении программирования больше нет необходимости, поскольку в дальнейшем ИИ заменит разработчиков при написании кода.

Автоматизированное создание софта считается одной из наиболее перспективных сфер применения генеративного ИИ (ГенИИ). Такие инструменты не только позволят поднять производительность, но и помогут в повышении качества программного кода и сокращении количества возможных ошибок.

Дженсен Хуанг поделился своим видением перспектив внедрения искусственного интеллекта

По мнению Хуанга, по мере совершенствования систем ГенИИ потребность в специалистах по программированию будет быстро сокращаться. А поэтому глава Nvidia не считает необходимым обучать детей навыкам написания кода — в дальнейшем эти задачи сможет полностью взять на себя ИИ. Человеку достаточно будет сформулировать задание на естественном языке.

Наша задача заключается в том, чтобы создать такую вычислительную среду, в которой никому не придется программировать. Все в мире станут программистами. Это чудо искусственного интеллекта, — говорит Хуанг.

На фоне стремительного развития ГенИИ, по мнению гендиректора Nvidia, людям следует сосредоточиться на приобретении знаний и навыков в других важных областях, таких как биотехнологии, образование, производство и сельское хозяйство. Заявления Хуанга противоречат устоявшемуся мнению о том, что «если молодой человек хочет добиться успеха в ИТ-отрасли, он должен научиться программировать». Тем не менее, по состоянию на конец февраля 2024 года существуют различные помощники программиста на базе ИИ, которые генерируют код в ответ на текстовые запросы и оказывают поддержку при решении тех или иных проблем.^[1]

Использование ИИ в бизнесе

Искусственный интеллект в HR (найм, мотивация и развитие персонала)

В последние годы искусственный интеллект (ИИ) все больше используется в различных отраслях, включая HR. Данная сфера представляет собой область управления человеческими ресурсами в организации. HR-менеджмент выступает ключевым направлением развития компаний, стремящихся к успеху. Он включает в себя широкий набор функций от набора и онбординга персонала, до его развития, обучения, управления мотивацией и разрешения конфликтов. Подробнее здесь.

ИИ в борьбе с мошенничеством

11 июля 2019 года стало известно о том, что всего через два года искусственный интеллект и машинное обучение будут использоваться для противодействия мошенничеству в три раза чаще, чем на июль 2019 года. Такие данные были получены в ходе совместного исследования компании SAS и Ассоциации сертифицированных специалистов по расследованию хищений и мошенничества (Association of Certified Fraud Examiners, ACFE). На июль 2019 года такие антифрод-инструменты уже используют в 13% организаций, принявших участие в опросе, и в еще 25% заявили, что планируют их внедрить в течение ближайшего года-двух. Подробнее здесь.

ИИ в электроэнергетике

• На уровне проектирования: улучшенное прогнозирование генерации и спроса на энергоресурсы, оценка надежности энергогенерирующего оборудования, автоматизация повышения генерации при скачке спроса.
• На уровне производства: оптимизация профилактического обслуживания оборудования, повышение эффективности генерации, снижение потерь, предотвращение краж энергоресурсов.
• На уровне продвижения: оптимизация ценообразования в зависимости от времени дня и динамическая тарификация.
• На уровне предоставления обслуживания: автоматический выбор наиболее выгодного поставщика, подробная статистика потребления, автоматизированное обслуживание клиентов, оптимизация энергопотребления с учетом привычек и поведения клиента.

ИИ в телекоме

Основная статья: Искусственный интеллект в телекоме

ИИ в производственной сфере

Основная статья: Искусственный интеллект в производственной сфере

• На уровне проектирования: повышение эффективности разработки новых продуктов, автоматизированная оценка поставщиков и анализ требований к запчастям и деталям.
• На уровне производства: совершенствование процесса исполнения задач, автоматизация сборочных линий, снижение количества ошибок, уменьшение сроков доставки сырья.
• На уровне продвижения: прогнозирование объемов предоставления услуг поддержки и обслуживания, управление ценообразованием.
• На уровне предоставления обслуживания: улучшение планирования маршрутов парка транспортных средств, спроса на ресурсы автопарка, повышение качества подготовки сервисных инженеров.

ИИ в строительстве

Основная статья: Искусственный интеллект в строительстве

ИИ в банках

• Основная статья: Искусственный интеллект в банках
• Искусственный интеллект в Сбербанке

ИИ в сфере инвестиций

2024: Одна из крупнейших в мире инвесткомпаний Vanguard Group внедрила ИИ для управления фондами на $13 млрд

В начале февраля 2024 года стало известно о том, что одна из крупнейших в мире инвесткомпаний Vanguard Group внедряет технологии искусственного интеллекта для управления несколькими акционерными фондами с суммарным капиталом $13 млрд. Предполагается, что нейросети помогут быстрее и эффективнее адаптироваться к меняющимся экономическим и рыночным условиям. Подробнее здесь.

ИИ на транспорте

Основная статья: Искусственный интеллект на транспорте

• Автопилот (беспилотный автомобиль)
• Автоиндустрия на пороге революции: 5 вызовов эры беспилотного вождения

ИИ в логистике

Основная статья: Искусственный интеллект в логистике

ИИ в аудите

Основная статья: Искусственный интеллект в аудите

ИИ в торговле

• Искусственный интеллект в ритейле

• Распознавание образов - используется в т.ч. для узнавания клиентов и передачи им специализированных предложений.

ИИ в сельском хозяйстве

• Искусственный интеллект в сельском хозяйстве (АПК)

ИИ в ресторанах

2023: В России открылось первое кафе, меню и интерьеры для которого разработал искусственный интеллект

В России открылось первое кафе, меню и интерьеры для которого разработал искусственный интеллект. Речь идет об заведении азиатской кухни под названием Futuramen, которое заработало в Москве на Пятницкой. Подробнее здесь.

ИИ в юриспруденции

Основная статья: ИИ в юриспруденции

ИИ в индустрии моды

Основная статья: Искусственный интеллект в индустрии моды

ИИ в науке

Основная статья: Искусственный интеллект в науке

ИИ в развитии культуры

СМИ и литература

• Искусственный интеллект для написания текстов в СМИ и литературе

Как роботы заменяют журналистов, писателей и поэтов?

Видео

• Искусственный интеллект в видео

Музыка

Основная статья: Искусственный интеллект и создание музыки

ИИ в живописи

Основная статья: Искусственный интеллект в живописи

Игры (го, покер, шахматы)

• Летом 2017 года стало известно, что Microsoft Research и Maluuba, стартап в сфере глубокого обучения, приобретенный корпорацией в начале 2017 года, научили искусственный разум играть в одну из самых популярных компьютерных игр всех времён Ms. Pac-Man. И не просто научили, а сделали из него чемпиона, побившего мировой рекорд, установленный человеком.

Играя в версию знаменитой аркады Ms. Pac-Man, выпущенную для одной из первых домашних консолей Atari 2600, искусственный интеллект смог набрать максимальное количество возможных очков – достижение, которое прежде было немыслимо. Результат умной машины составил 999 990 баллов, тогда как лучший результат, поставленный человеком равен 266 360 баллам.

При обучении искусственного интеллекта использовался метод под названием «гибридная архитектура наград». Он заключается в том, что 150 специальным программам-агентам назначается конкретная задача: избегать призраков, правильно передвигаться, собирать гранулы и так далее. С помощью программ-агентов искусственный интеллект самостоятельно распределял приоритеты для достижения максимального результата. Версия игры Ms. Pac-Man для Atari 2600 использовалась неспроста. Код игры в ней менее предсказуем, чем в оригинальной версии. Стратегией разработки стало использование перспективного подхода обучения с подкреплением (reinforcement learning), который предполагает, что алгоритму даются для обработки примеры желаемого поведения, и он методом проб и ошибок совершенствуется. По словам ученых, работавших над проектом, такое достижение внесет вклад в обработку естественного языка, а также потенциально сможет лечь в основу систем детального предсказания покупательского поведения, обусловленного множеством факторов.

• В 2016 году компьютер впервые обыграл человека в го^[2]. В мае 2017 года сильнейший игрок в го Кэ Цзе из Китая проиграл вторую партию программе AlphaGo. Таким образом, AlphaGo обеспечила себе победу в турнире из трех партий. Кэ Цзе, отметили эксперты, следившие за матчем, «идеально» начал партию, создавая сложные для соперника комбинации по всему игровому полю. Однако AlphaGo удалось упростить игру и добиться победы.

• В 2017-м под угрозой оказался покер — специалисты из Университета Карнеги — Меллон создали бота, который бросил вызов профессиональным игрокам. Программа Libratus, разработанная в Университете Карнеги — Меллона, победила в 20-дневном покерном турнире «Brains Vs. Artificial Intelligence: Upping the Ante». Компьютер выиграл фишек на сумму более 1,7 миллиона долларов, сообщает New Scientist^[3].

В турнире, который проходил в питтсбургском казино Rivers было сыграно 120 тысяч раздач в безлимитный техасский холдем один на один (Хедз-Ап), против Libratus играли Даниэль МакОлэй, Джимми Чу, Донг Ким и Джейсон Лес. В результате 20-дневного турнира программа победила людей, заработав более 1,7 миллиона долларов в фишках. Несмотря на это, разработчик не получат никаких денег, а призовой фонд в 200 тысяч долларов будет поделен между четырьмя живыми игроками в зависимости от занятого места.

Точно не известно, как именно работает Libratus, авторы описали лишь общую структуру программы и планируют в ближайшем будущем опубликовать статью в рецензируемом журнале. По словам разработчиков, Libratus состоит из трех частей. Основное «ядро» Libratus было подготовлено заранее, вычисления заняли 15 миллионов ядро-часов, в то время как на Claudico ушло два-три миллиона. Вторая часть программы следила за возможными ошибками, которые могли допустить соперники, и учитывала в процессе игры эту информацию. Третья часть Libratus отслеживала собственные слабые стороны, которые могли использовать противники, и корректировала общую стратегию с учетом этих данных. Такой подход позволил программе как блефовать самостоятельно, так и распознавать дезинформацию со стороны соперников^[4].

По мнению авторов программы у систем, подобных Libratus, большое будущее в самых разных сферах, где приходиться иметь дело с неполной информацией. В качестве возможных сфер применения программы исследователи называют информационную безопасность, военное дело, аукционы, переговоры и даже бережливое распределение медикаментов.

Покер — игра, в которую очень сложно обучить играть компьютер: хороший игрок быстро распознает стратегии, заложенные в искусственный интеллект, и находит способ победить бота. Особенно сложно компьютеру приходится, если ставки за покерным столом нелимитированы, то есть игрок может ставить в свой ход неограниченное количество фишек.

Тем не менее, покерные боты — очень популярное направление развития игры. Есть два типа покерных ботов. Одни довольно просты и сражаются с людьми в игре с маленькими ставками — в ней уровень покера очень низок, и люди не могут разгадать даже простейшие стратегии. Такие боты не очень интересны науке и служат для зарабатывания денег — покерные сайты, как правило, пытаются с ними бороться.

Второй тип — боты, которые соревнуются с профессионалами. Они нужны не только и не столько для зарабатывания денег, сколько для продвижения науки. Тема «игр с неполной информацией» сейчас одна из самых популярных в экономической науке — неслучайно Ллойд Шепли и Элвин Рот получили в 2012 году Нобелевскую премию по экономике именно за теорию стабильного распределения, которая связана как раз с «теорией игр». Если компьютер стабильно научится лучше человека играть в игры с неполной информацией, возможно, нам больше не придется торговаться и мучаться вопросом о том, не прогадали ли мы, покупая новый автомобиль с нужными нам характеристиками именно за эту цену — потому что решать за нас это будет приложение в смартфоне^[5].

• Разработчики компьютерных игр применяют ИИ в той или иной степени проработанности. Это образует понятие «Игровой искусственный интеллект». Стандартными задачами ИИ в играх являются нахождение пути в двумерном или трёхмерном пространстве, имитация поведения боевой единицы, расчёт верной экономической стратегии и так далее.

Фотография

Основная статья: Искусственный интеллект в фотографии

Балет

2024: В России поставили первый ИИ-балет

В июле 2024 года в Южно-Сахалинске состоялась премьера первого в России балета, созданного с применением технологий искусственного интеллекта (AI). Спектакль «Озаренность», повествующий об истории любви семьи инженеров, отправившихся на стройку века, стал уникальным проектом на стыке искусства и современных технологий. Подробнее здесь.

Чипы для искусственного интеллекта

Основная статья: Чипы для искусственного интеллекта

Читайте также

• Сквозные технологии цифровой экономики

Слушайте также

• Подкаст TAdviser: Выпуски рубрики "Эра искусственного интеллекта".

Робототехника