Искусственный интеллект

Впервые про искусственный интеллект (ИИ) ученые заговорили еще в начале 40-х годов прошлого века. По-английски он называется Artificial Intelligence или иначе – AI. Сегодня мы все чаще встречаем это словосочетание в повседневной жизни. Рассказываем, что же такое искусственный интеллект и какова суть этой технологии.

Что такое искусственный интеллект

Искусственный интеллект — компьютерная программа, которая принимает и анализирует данные, а затем делает выводы на их основе. Это может быть отнесение фотографии к определенному классу, группировка текстов схожей тематики, предсказание курса валют, а также более сложные задачи. Например, написание других компьютерных программ, проектирование строений, анализ почвы и так далее.

Понятием часто спекулируют, особенно в сфере маркетинга. Могут написать компьютерный алгоритм и выдавать его за искусственный интеллект. Предположим, магазин решил давать скидку всем, кто приходит в оранжевом. И скидка будет предоставляться автоматически, когда человек входит в торговый зал: его просканирует камера и, если найдет оранжевый оттенок цвета, — выдаст купон на дисконт. И вот заходит покупатель с рыжими волосами. Простой алгоритм выдаст скидку, а ИИ должен понимать: «Скидку даем тем, кто в оранжевой одежде, а не с похожим цветом волос».

Или пример с текстами. Задача программы: проштудировать вашу подборку книг и выбрать те, что связаны с историей XIX века. Алгоритм найдет все тексты, где встречается сочетание «XIX век» в разных вариациях написания. Возможно, даже «зацепит» пару текстов, где встречается цифра «19». ИИ, в свою очередь, должен более тонко понимать — буквально вчитываться в смысл текста — подходит ли его структура под заданную тему.

Однако существует ли сегодня искусственный интеллект — вопрос дискуссионный. Программы есть, они повсюду. Вот только экспертное сообщество вспоминает статью математика Алана Тьюринга, опубликованную в 1950 году. Он предложил одновременно простой и сложный тест, успешное решение которого знаменует создание ИИ. А именно: когда человек не сможет понять, что беседует с машиной, и будет думать, что за ширмой стоит другой человек, значит, на свет появился истинный искусственный интеллект.

Как работает искусственный интеллект

ИИ можно представить как очень сложную и продвинутую систему обучения и принятия решений. Представьте, что у вас есть ребенок, который только учится различать животных. Вы показываете ему картинки с котами и говорите: «Это кот». Повторяя множество раз, ребенок начинает узнавать котов на картинках даже без вашей помощи. В основе ИИ примерно такой же процесс. Но вместо ребенка у нас компьютер, а вместо картинок с котами — объемы данных.

Мы «показываем» ИИ данные и «говорим», что они означают. Это процесс называется «обучением на примерах» или «обучением с учителем». Например, мы можем показать ИИ миллионы фотографий с котами и сообщить ему, что это коты. А когда покажем ИИ новую фотографию с котом, он сможет определить, что на картинке кот.

Однако ИИ может гораздо больше, чем просто распознавать картинки: анализировать тексты, управлять роботами, предсказывать погоду и выполнять множество других задач. Для каждой задачи нужно обучать ИИ на соответствующих данных. Но есть и более сложные задачи. Например, ИИ может обучаться самостоятельно, опираясь только на свои предыдущие опыты и решения. Это называется обучением с подкреплением, и оно используется, например, для обучения ИИ игре в шахматы.

Что такое нейросети и чат-боты

Нейросеть — это вид искусственного интеллекта, можно сказать, следующий этап развития технологии. Иногда ИИ сравнивают с областью знания, как, например, математику. А нейросеть — это один из разделов.

Нейросеть разработчики проектируют таким образом, чтобы ее работа была схожей с принципом функционирования человеческого мозга. А именно с множеством «нейронов», которые обрабатывают информацию и обмениваются ей друг с другом, чтобы достичь результата. Особенность нейросети в том, что она способна адаптироваться к новым условиям.

Пример: текстовые нейросети вроде популярного ChatGPT и аналогов. Сначала мы просим написать текст, предположим, про устройство банкомата. Сеть выдает результат. Затем мы даем команду: «Нужно обязательно добавить информацию из книги N, сократить текст до пяти абзацев и сделать так, чтобы каждое предложение начиналось с новой буквы алфавита». Нейросеть возьмет за основу уже созданный текст и переработает его с учетом поставленной задачи. Однако не факт, что результат удовлетворит «заказчика».

Нейросети допускают ошибки. Не орфографические, а смысловые. Еще один пример: алгоритмы, которые умеют писать сайты и компьютерные программы. Ошибиться в строчках кода — просто. Но при этом можно сообщить нейросети, что ее проект не запускается, и попросить перепроверить работу. Проблема может быть устранена.

Чат-боты — это не обязательно нейросети. Хотя и могут работать на их основе. Простенький чат-бот — программа, имитирующая человеческое общение на основе той задачи, которую заложили программисты. Например, чат-бот Московского метро можно попросить скинуть расписание поездов и отправление последнего состава.

Нейросетевые чат-боты как будто бы понимают, о чем мы ведем диалог, и способны поддерживать беседу на разные темы. Разумеется, личного опыта у них нет. Но к их услугам — весь массив текстов, которые есть в интернете (если разработчики дали такой доступ). Причем нейросети могут имитировать личную позицию по тому или иному вопросу.

Допустим, вы хотите обсудить, почему Николай Гоголь назвал «Мертвые души» поэмой. В литературоведении есть несколько точек зрения. Например, ваша строится на основе школьной программы. Где часто говорят, что в тексте сильно лирическое начало, а потому это не роман, а поэма. А нейросетевой чат-бот (если попросишь) будет доказывать, что это отсылка к поэме «Божественной комедии» Данте Алигьери и вообще, в XIX веке поэмой называли не только стихотворные тексты. А прежде всего те, что исследуют человеческую душу.

Кстати, первый чат-бот написали еще в 1966 году в Массачусетском техноинституте (США). Он получил имя «Элиза» (ELIZA). Он имитировал сеанс у психотерапевта, постоянно задавая новые вопросы собеседнику.

Список топ-10 систем искусственного интеллекта в 2026 году

Некоторые из этих систем представляют собой конкретные продукты или сервисы, а другие являются архитектурами ИИ — набор методик, используемых для создания различных продуктов и сервисов.

OpenAI

Одно из детищ импозантного предпринимателя Илона Маска. Хотя он и не единственный создатель. Самые известный продукт компании — алгоритм GPT. Его обучили обрабатывать тексты и создавать свои на их основе. Не только художественного содержания, но и технического.

DeepMind

Компания принадлежит Google. Ее известный проект – AlphaGo, который затем переродился в AlphaZero. AlphaGo обучилась играть в сложную вариацию азиатских шахмат «го» и смогла выиграть у лучших игроков. Следующее поколение нейросети обучилось и другим играм. Казалось бы, ну играет себе и пусть! Как это сделает мир лучше? Но в данном случае игра — лишь материал. Образец сложной системы с множеством вариантов ходов и решений. Суть в том, чтобы научить машину принимать верные шаги, а дальше можно применить этот опыт и в других отраслях.

IBM Watson

Это суперкомпьютер компании IBM, который оснащен искусственным интеллектом. Суперкомпьютер — это не какое-то ярское название техники. Приставка означает, что по мощности такая система в тысячи раз превосходит обычный ПК. Правда, и места она занимает гораздо больше, чем рядовой ноутбук или системный блок. Это целая комната с процессорами.«Ватсону» можно «скормить» любые прикладные задачи – в основном математического характера.

Azure AI

Детище Microsoft предназначено для разработчиков и специалистов по данным. Удобство в том, что доступ к нему может получить любой интересующийся (разумеется, за деньги). Вычисления происходят в «облаке» — то есть на удаленном сервере компании. ИИ уже применяют для анализа подозрительных банковских операций, для контроля качества на производстве, оптимизации товаров на складах и в прочих бизнес-сферах.

BERT

Продукт от Google. Создан как инструмент для обработки языка в самом широком смысле. От понимания, какой запрос хотел дать пользователь поисковика, до адекватного перевода текста. А еще ему под силу анализировать, о чем именно рассказывает сайт. И на основе этого помогать поисковику давать пользователю наиболее релевантный вариант. Проще говоря, тот сайт, который максимально точно дает ответ на вопрос юзера.

Tesla Autopilot

Электрокары Tesla могут видеть дорогу, анализировать маршрут и обмениваться информацией. Это не просто контроль полосы и автоматический набор скорости, как у других моделей, а полноценный искусственный интеллект с компьютерным зрением. Правда, опция платная, а еще дорожные службы многих стран относятся к опции скептически и не разрешают ее использовать на своей территории.

Siri

Голосовой помощник в устройствах от Apple на самом деле не просто забавы ради, которой можно приказать поставить будильник или включить песню. Она анализирует команды пользователей, чтобы как можно точнее угождать им. Правда, есть ряд ограничений, например, языковых. Лучше всего помощник понимает английский язык.

Alexa

Продукт компании Amazon не сильно популярен в России, потому как компания официально не работает на нашем рынке. Хотя различные устройства (например, «умные» колонки) из-за границы привозят. Но пока Alexa все же больше именно голосовой помощник, нежели полноценный ИИ. 

TPU

Система от Google, которая расшифровывается как Tensor Processing Units («Блоки тензорной обработки»). Тензор — термин из линейной алгебры, связанный с массивами данных. TPU — это процессоры, которые американская корпорация использует в своих суперкомпьютерах, чтобы искусственный интеллект оптимизировал работу машин.

TensorFlow

Еще одно решение от Google с открытым исходным кодом, с которым живо экспериментируют программисты по всему миру. Это библиотека для машинного обучения — то есть набор методов и примеров, на которых обучаются нейросети. Предназначена для работы с изображениями. ИИ стремится добиться степени человеческого восприятия.

Где применяются технологии искусственного интеллекта

В банках. Технологии позволяют практически без участия сотрудников открывать счета для людей и компаний, в том числе удаленно. На основе информации о заемщике определять размер и подходящие условия кредита, анализировать новости о партнерах банка и выявлять риски, а также эффективно торговать на бирже.

В ритейле. Помогают узнать демографические характеристики покупателя и предлагать наиболее подходящие товары. Контролировать наполнение полок, понимать причины очередей в магазине, лучше организовать доставку и закупку у поставщиков и упрощать работу бухгалтерии.

В телекоме. Предсказывает отток абонентов, эффективно распределяет звонки в колл-центры.

В логистике. Помогает строить маршруты для грузовых перевозок, контролировать расходы топлива, извлекать и анализировать данные из транспортных документов.

Музыкальные сервисы. Используют методы машинного обучения, чтобы анализировать музыкальные вкусы пользователя.

В медицине. Канадская компания BlueDot использует ИИ для отслеживания распространения инфекционных заболеваний. О пневмонии в провинции Ухань (Китай) они предупредили за неделю до объявления об эпидемии коронавируса. ИИ, обученный «Сбербанком» научился выявлять характерные затемнения в легких, вызванные коронавирусной инфекцией. Ученые из ведущего американского вуза MIT использовали ИИ для создания новых антибиотиков.

Где и когда начались разработки искусственного интеллекта

Если исследовать совсем глубоко, то нужно перенестись в XVII век, когда Вильгельм Шикард создал первую механическую вычислительную машину — калькулятор. А философ и математик Декарт представил животных как мыслящий механизм и тем самым поставил человеческой цивилизации задачу создать свой умный механизм.

Понятие искусственной нейронной сети предложили в 1943 году американские ученые — основатель кибернетики Мак-Коллок и математик Питтс. Через год их коллега из Принстона (США) фон Нейман предложит вариант архитектуры, которая легла в основу всех современных ЭВМ.

В 60-е годы XX века научные университеты мировых держав активно работали над развитием технологии. Например, в СССР это были кибернетики Поспелов и Цетлин. А уже в следующем десятилетии вышли толковый словарь, справочники и объемные научные труды, посвященные теме искусственного интеллекта как самостоятельного явления. На Западе в 1966 году создают робота «Элиза», умеющую говорить на английском языке. Еще через четыре года появился андроид «Шеки», который умел не только говорить, но и перемещаться.

Развитие искусственного интеллекта в России

Свои разработки есть во многих российских вузах — от сельскохозяйственных и математических до гуманитарных. Но пальму первенства все же удерживает бизнес. Ибо понимает: с помощью технологий можно зарабатывать еще больше. 

«Яндекс»

Один из ведущих технологических гигантов России использует ИИ во многих своих продуктах и услугах. Например, алгоритмы задействованы в поисковой системе для повышения качества и релевантности результатов. «Яндекс» также использует ИИ в своем ассистенте «Алиса», которая может отвечать на вопросы, включать музыку и выполнять другие команды.

Mail.ru Group

Итернет-конгломерат применяет ИИ для улучшения своих услуг, включая социальные сети, онлайн-игры и почтовые сервисы.

«Сбербанк»

Использует ИИ для автоматизации процессов и предоставления персонализированных услуг. Технология помогает банку в обработке больших объемов данных, оценке кредитного риска и предсказании поведения клиентов.

Развитие искусственного интеллекта в мире

В 80-е началась качественно другая эра в освоении ИИ. Появились еще более продвинутые роботы-консультанты, которые могли решать математические и некоторые бытовые задачи, а также еще лучше поддерживать беседу. В конце десятилетия разрабатывают программу Deep Thought, обыгравшую гроссмейстера Ларсена. Тогда шахматист Гарри Каспаров скажет, что не верит в способности машины. Дескать, если они смогут обыграть лучших шахматистов, значит, способны сочинить лучшую музыку и написать лучшие книги. Гроссмейстер объявил, что от имени человеческой расы будет сражаться в поединке по шахматам с ИИ. Такая возможность представилась ему в 1996 и 1997 годах. Первый матч Каспаров выиграл, а второй – проиграл.

С «нулевых» начинают внедрять разработки «умного» дома. Искусственный интеллект находит применение в растущей индустрии компьютерных игр. Но к нему выдвинули ряд претензий – действует он все же по шаблонам, а не руководствуется ситуацией. Но со временем разработчики устраняют эту проблему, а машина постепенно учится уже сама.

ИИ активно начинает использоваться в городских сервисах (например, определение лиц через камеры). А с массовостью смартфонов и возможностью простой установки приложений на каждый телефон, искусственный интеллект так или иначе внедряется в программы.

Чтобы осознать масштаб серьезности отношения высших государственных лиц к теме AI, достаточно взглянуть на указ президента России, в котором говорится о создании национальной стратегии развития искусственного интеллекта в стране. План рассчитан до 2030 года¹.

Основные проблемы, связанные с внедрением искусственного интеллекта 

Внедрение ИИ поэтично сравнивают с ящиком Пандоры. С одной стороны – это потрясающие возможности, повышающие нашу эффективность и помогающие делать открытия и выполнять трудоемкую работу за нас. Но, как и любая сила, ИИ приносит с собой свои проблемы. 

• Приватность данных. Последние годы не прекращаются дебаты о том, какие данные можно собирать, как их можно использовать и кто имеет право их видеть. ИИ обычно требуется большое количество данных для работы, и это порождает новые вопросы о конфиденциальности;
• Некоторые алгоритмы могут быть предвзятыми. Если алгоритм обучается на данных, которые уже содержат предвзятость, он может усиливать эти предрассудки, вместо того, чтобы их исключить;
• Технические проблемы. Если в основе лежат некачественные данные, мы получим некачественные результаты;
• Угроза хакерских атак, которые могут изменить работу ИИ и спровоцировать на работу во вред;
• Социальные проблемы. Что произойдет с рабочими местами, которые будут автоматизированы? Как мы распределим богатство, создаваемое ИИ?

Отзыв эксперта об искусственном интеллекте

Отзывом об искусственном интеллекте делится Ника Матвеева, активный пользователь ИИ:

«Я пользуюсь ИИ только в сфере дизайна – часто изображения нужно «доработать». Например, чтобы раньше дорисовать какую-то часть тела человеку на фото, нужно было изучить «Иллюстратор», потратить не один час времени и вообще иметь хоть какие-то минимальные навыки отрисовки. Сейчас достаточно открыть нейросеть и попросить ее это сделать – в считанные секунды она доработает изображение так, как нужно (вообще нейросеть имеет проблемы с дорисовкой рук, стоп, пальцев, но с каждым обновлением становится все лучше и лучше). Полезно ли это? Безусловно. Ведь речь не только о сокращении времени на подобные задачи, но и в целом это расширение визуальных возможностей». 

Популярные вопросы и ответы

На популярные вопросы читателей об искусственном интеллекте отвечает программист, разработчик компьютерных игр Денис Кондратьев.

Источники

1. https://ai.gov.ru/strategy/n-strategiya-ii/