Технологии искусственного интеллекта. Будущее уже здесь!

Доброго времени суток, дорогие друзья! Всем из нас интересны технологии искусственного интеллекта. Как известно, работы в рамках этого направления активно ведутся уже не один год!

Секретное ФОРЕКС собщество
Я скупаю форекс советники и все что связано с биржами и даю ВАМ БЕСПЛАТНО. И мы толпой отбираем лучшее! Присееденяйся не стесняйся! Бесплатно и без рег у БРОКЕРОВ
Секретный Форум Пример заработка

Получится ли у компьютера думать, как человек? Наверное, этот вопрос возник еще на заре появления вычислительных аппаратов.

Поиском ответа на данный вопрос еще в 50х годах ушедшего столетия занялся выдающийся математик Алан Тьюринг. Он предложил некий критерий, в рамках которого можно оценить, насколько компьютер сравнялся с человеком в умственной деятельности!

Этот критерий еще часто называют тестом Тьюринга, и суть его состоит в том, что машина должна ответить на несколько вопросов собеседника-человека так, чтобы тот не догадался, что перед ним робот. Формально, этот тест уже пройден, но на весьма примитивном уровне.

Технологии искусственного интеллекта

Конечно, компьютер пока не способен мыслить на уровне человека. Тем не менее, современные технологии позволяют вычислительным машинам оперативно анализировать огромные масштабы информации, обобщая ее и получая конечный результат. Это позволяет искусственному интеллекту в некоторых вопросах даже выигрывать у человека.

Что он может?

Хороший пример подобной задачи – это перевод текста на другой язык. По мнению подавляющего большинства лингвистов, одной из функций языка является распознавание принадлежности собеседника к определенной группе.

К примеру, если компьютер предложит перевод, который вообще не отличается от языка носителя-собеседника, то человек теоретически и не сможет понять, что имеет дело с ИИ.

Два года назад компания Google перевела свой сервис Google Translate на глубокое самообучение. Раннее поколение систем переводов рассматривало только отдельные слова, переводя их. Современные же системы уже анализируют предложения в целом, учитывая их смысл при проведении перевода.

То есть, все идет к тому, что вычислительные машины не просто совершают монотонные действия, а они улавливают определенный смысл, анализируют и принимают решения. Кроме того, активно растет и количество инвестиций, вливаемых в такие технологии. Десять лет назад суммарный объем инвестиций не превышал 500 миллионов долларов, а в 2017 году этот же параметр перерос за 7 миллиардов долларов. И все идет к тому, что объем инвестиций будет только продолжать активно расти.

Технологии искусственного интеллекта

Как известно, технологии искусственного интеллекта уже активно применяются в различных отраслях. К примеру, Samsung уже планомерно внедряет контекстную игровую рекламу нового поколения  Gadget. В ней реклама появляется не в виде раздражающих всплывающих окон, а сама реклама как бы встраивается в игровой процесс.

При этом реклама будет меняться с учетом потребностей и интересов самого геймера. Неплохи достижения ИИ и в медицине. Уже появились системы, позволяющие на ранних стадиях распознать появление рака кожи, выявить нарушения в работе сердца. В Китае уже реализован проект ИИ социальной направленности. Система автоматически анализирует поведение людей в социальных сетях, выявляя личностей, например, с суицидальными наклонностями, чтобы оказать им своевременную психологическую помощь.

Как показывает статистика, благодаря этой системе уже удалось помочь 20000 людей. Нейронные сети нового поколения принято называть Software 2.0. В отличие от предыдущих алгоритмов, компьютеру не нужно писать полноценную инструкцию. Теперь достаточно будет просто задать конечную цель и задать структуру обучения. В дальнейшем сеть уже сама будет анализировать доступные ресурсы для обучения.

Что может быть недоступно ИИ?

Какие вещи технологии искусственного интеллекта пока не в состоянии делать? В первую очередь, это те задачи, где невозможно принять единое верное решение. К примеру, ИИ не способен сделать какое-то значимое открытие.

Иными словами, ИИ не способен анализировать ситуацию последовательно. Он может принять конкретное решение, но не способен при этом последовательно принимать решения для достижения определенной цели. Конечно, ИИ – это определенные тренд, но есть свои недостатки и риски, сопутствующие данным технологиям. Первое – это, конечно, качество самих данных.

Технологии искусственного интеллекта

Оно напрямую зависит от того, что мы даем вычислительным машинам в качестве выборки для анализа. Яркий пример – это разработки беспилотных автомобилей. Здесь, по сути, используется метод «путём проб и ошибок». Например, Google потратили не один год, чтобы получить необходимый объем данных для потенциального анализа поведения беспилотных авто.

Получение этих данных является крайне важным. Ведь именно от их качества будет зависеть то, как будут ездить автомобили и взаимодействовать с другими участниками рынка. От этого в первую очередь зависит безопасность самих людей. Кроме того, нужно понимать, что любая система ИИ под решение конкретных задач нуждается в серьезной калибровке.

К примеру, если появляется новая задача, то не получится на нее поставить новую нейронную сеть без различных доработок. К примеру, если адаптировать ИИ для беспилотного автомобиля, то вряд ли он будет работать и для беспилотного, например, катера. В данном случае, ИИ будет нуждаться в обучении и полной перестройке под новые условия. В этом и есть слабость искусственного интеллекта, ибо он заточен под решение конкретной задачи. А вот ИИ нового поколения, появление которого является только лишь вопросов времени, он должен не просто выполнять задачи, а понимать их суть и смысл.

Видео



К примеру, ИИ не сможет прочитать тот же комикс, расставив картинки по смыслу, а ведь с этой задачей справится даже маленький ребенок. И важный вопрос, кто же будет нести ответственность за действия ИИ? Например, беспилотный автомобиль собьет человека, подумав, что это предмет, или же банк автоматически заблокирует важную и «белую» операцию.

Та же система распознавания лиц тоже имеет свои недостатки. В частности, она прекрасно обрабатывает лица светлокожих людей, а вот с темнокожими могут возникать сбои. Например, при распознавании лиц темнокожих людей ИИ ошибается в 35% случаев, что является очень серьезной погрешностью.

Технологии искусственного интеллекта

Конечно, все эти проблемы временные, и их устранение наверняка можно ожидать в будущем. Именно над устранением всех возможных неполадок как раз трудятся различные разработчики. К примеру, в автомобильной сфере отвечать за AI больше приходится уже не разработчики самой системы, а производителю авто, который установил ту или иную систему на свою продукцию. Но в большинстве случаев, ответственность лежит как на разработчике, так и на заказчике.

Далеко не всегда возможно предсказать, как поведут себя многослойные нейронные сети, так как они не мыслят по определенному шаблону, а анализируют ситуацию, пытаясь подстроиться под нее.

К примеру, разработчики Google экспериментировали  с нейронной сетью Deep Dream и дали ей задачу – нарисовать гантель. В общем, система с задачей справилась, но есть одно НО! ИИ дорисовал к гантели руку, наверное, считая, что рука является неотъемлемой частью всей структуры гантели.

Технологии искусственного интеллекта. Будущее уже здесь!

Конечно, это определенная недоработка, но она во многом устранима. Но, в целом, технологии искусственного интеллекта уже сейчас упрощают жизнь многим людям и компаниям. Кроме того, постоянно растущий объем инвестиций прямо показывает нам, что люди заинтересованы в сегменте ИИ. Даже немного страшновато представить, а с чем же мы столкнемся в обозримом будущем. Но уже сейчас понятно, что разработчики не будут останавливаться на достигнутом. ИИ все более совершенствуется, позволяя решать еще более сложные и энергоемкие задачи.  В любом случае, мы с вами просто можем наблюдать за происходящим.

1 Звезда ХЕРНЯ!2 Звезды ЧИТАЛ И СПАЛ3 Звезды НУ МОЖНО ПОЧИТАТЬ4 Звезды НРАВИТСЯ!5 Звезд КРУТО! (5 оценок, среднее: 5,00 из 5)
Загрузка...