Искусственный интеллект: основные термины и перспективы дальнейшего развития

В общем понимании искусственный интеллект представляет собой выполнение компьютерами определенных задач, ранее выполняемых только человеком, например, игра в шахматы, выделение важных моментов в тексте, управление автомобилем и прочее.

Кроме понятия «искусственный интеллект», существуют другие ключевые термины в данной сфере, которые также имеют важное значение.

Машинное обучение

Представляет собой процесс, при котором компьютеры с ИИ используют предыдущий опыт для дальнейшего совершенствования своей работы.

При машинном обучении человек не расписывает компьютеру подробные инструкции по выполнению задач, а просто предоставляет ряд данных и определяет необходимый результат, который ИИ должен достичь путем использования алгоритма.

Например, искусственному интеллекту можно показать правила какой-либо игры и ее цель, а затем предоставить ему право самому попробовать все возможные ходы и выявить, какие из них помогают выиграть.

Глубокое обучение

Является особым типом машинного обучения, которое применяется только в самых мощных интеллектуальных системах.

Данное обучение имитирует работу мозга человека путем использования искусственных нейронных сетей, что дает ИИ возможность изучать самые сложные закономерности в имеющихся данных.

В отличие от машинного обучения, при котором компьютер решает задачи с новыми данными на основе ранее изученных, при глубоком обучении он учится совершать новые, ранее не изученные действия.

Отсюда можно сделать вывод, что глубокое обучение помогает ИИ выполнять множество задач эффективнее, чем их выполнил бы человек.

Нейронные сети

Такие сети встречаются в мозге человека и представляют собой ряд нейронов, соединенных друг с другом и обменивающихся информацией. Нейроны, производя обмен информацией, укрепляют связи между собой и помогают человеческому мозгу обучаться.

ИИ в своей работе использует искусственные нейронные связи, созданные по образу настоящих. Такие искусственные нейроны тоже взаимосвязаны между собой и помогают ИИ повышать уровень прогнозирования.

Генеративный искусственный интеллект

Это система, которая может создавать различные виды контента, например, музыку, коды, изображения и прочее. Для этого ИИ предоставляются большие объемы данных, на основе которых он обучается и может создавать новые данные.

Генеративный ИИ в последние два года стал очень популярным, поскольку может повысить производительность разных отраслей, например, архитектуры и дизайна.

Вместе с несомненной пользой, у генеративного ИИ есть и опасные проявления, например, он может имитировать существующий контент, что может негативно сказаться на соблюдении авторских прав.

Большие языковые модели

Представляют собой системы ИИ, которые с помощью глубокого обучения учатся понимать различные языки. Например, на такой модели работает ChatGPT.

Языковые модели обучаются на большом количестве исходных данных, чтобы достичь максимального уровня распознавания языков, при этом они мало компетентны в решении, например, математических уравнений.

Сингулярность

Это определённый момент, который может наступить в будущем, когда развитие ИИ станет неуправляемым и необратимым, что приведет к изменениям человеческой цивилизации.

Так, одной из идей является гипотеза, при которой развитие ИИ может достичь момента, когда его уже будет не остановить, и в результате появится суперинтеллект, превышающий интеллект всего человечества.

Сфера искусственного интеллекта развивается очень быстрыми шагами. И в первую очередь, это развитие генеративных нейросетей, которые могут создавать тексты, программы, изображения и прочее на уровне профессионалов.

По прогнозам исследователей, ИИ в ближайшие годы может изменить рынок труда, особенно в области техподдержки, онлайн-коммерции, медицины и юриспруденции.