Как появился и как обучается искусственный интеллект?

«И восстали машины…», или что такое искусственный интеллект

Искусственный интеллект (artificial intelligence, AI) — это свойство созданных человеком программных или программно‑аппаратных систем решать творческие задачи, обучаться, рассуждать и обобщать, исходя из полученного опыта. Грубо говоря, ИИ — система, которая стремится имитировать человеческий интеллект и/или подражать ему.

Принято разделять AI на два типа по специализации. Первый тип — на основе возможностей. Он разделяется на несколько подтипов:

• Узкий/слабый. Такой ИИ применяется для решения конкретных несложных задач и выдачи результата. Работа ограничена набором правил, языков, контекстов и т. д.
• Общий/сильный. Предназначен для решения интеллектуальных задач. Предполагается, что этот подтип искусственного интеллекта будет думать по аналогии с человеком. Находится в процессе разработки.
• Супер. Интеллект, превосходящий человеческий. Способен решать задачи лучше человека благодаря продвинутому мышлению, способности к аргументации, рассуждениям, общению и обучению. Звучит одновременно здорово и страшно, но такой еще не создали.

Второй тип — на основе функциональности. Выделяют следующие подтипы:

• Реактивные машины. Такой ИИ не умеет хранить и использовать полученный опыт, обучаться. Яркие примеры — виртуальные оппоненты в интеллектуальных играх (шахматы, шашки), боты в компьютерных шутерах, стратегиях.
• ИИ с ограниченной памятью. Система способна накапливать и применять опыт для улучшения эффективности выполнения задач. Уже существует и применяется, но постоянно дорабатывается. Пример — роботы-пылесосы, современные системы автопилота.
• ИИ с разумом. Нейронные системы, способные понимать человеческие эмоции и взаимодействовать на их основе. Возможные примеры — социальные и персональные роботы. Но сейчас этот подтип ИИ на начальной стадии развития, поэтому до роботов еще далеко.
• Искусственное самосознание. Имеется в виду сверхразумный AI. Такие системы наделены человеческими качествами: от способности испытывать чувства и эмоции до возможности осознавать себя как личность. Пока что такой есть только в видеоиграх, литературе и кино. В каком‑то смысле примерами можно назвать робота Санни из фильма «Я, робот», Эндрю Мартина из фильма «Двухсотлетний человек», систему «Скайнет» из «Терминатора» и т. д.

Искусственный интеллект и нейронная сеть — одно и то же?

И да, и нет. ИИ — более широкое явление, которое включает в себя множество элементов. И один из таких элементов — нейросеть. Она моделирует структуру человеческого мозга и имитирует его работу.

То есть нейросеть состоит из связанных между собой элементов — искусственных нейронов. Они принимают, обрабатывают и обмениваются сигналами.

Как обучается искусственный интеллект

Есть несколько методов обучения, которые включают разные наборы данных и правил. Вот основные методы:

• Обучение с учителем. Системе предоставляется набор размеченных по каким‑либо параметрам данных. Пример — изображения с пояснениями, что на них содержится. В последующем машина становится способной классифицировать данные самостоятельно, основываясь на полученном ранее опыте.
• Обучение без учителя. Система учится выявлять структуру в неразмеченных данных, сжимать их, обнаруживать аномалии.
• Обучение с частичным привлечением учителя. Это гибридный метод: системе предоставляется некоторое количество размеченных данных, чтобы она поняла, как классифицировать остальные.
• Активное обучение. Система выбирает данные для обучения самостоятельно, отталкиваясь от уже имеющихся знаний. Применяется для ускорения и упрощения сбора и обработки информации.
• Обучение с подкреплением. Чаще всего применяется в программно‑аппаратных системах (роботы, конвейеры и т. д.). Машине предлагают взаимодействовать с окружением и «поощряют» ее, когда она справляется с задачей или подзадачами. После автоматизации подсчета «поощрений» система может обучаться самостоятельно.
• Глубокое обучение. Похоже на принципы обучения людей. Этот метод основан на использовании нейросетей, изучении сложных функций и поиске связей в больших объемах данных. Примеры применения глубинного обучения — распознавание речи и лиц.

Сферы применения ИИ

Вы, возможно, не заметили, но ИИ уже давно живет вместе с нами:

• Медицина. Искусственный интеллект помогает быстро анализировать результаты исследования состояния здоровья пациентов и ставить диагнозы, прогнозировать реакцию человека на хирургическое вмешательство и даже ассистировать хирургам. Кроме того, AI помогают подбирать оптимальные компоненты для лекарств от определенных болезней.
• Цифровая безопасность. ИИ помогает бороться с мошенничеством в интернете, применяется в системах распознавания пользователей, в том числе по биометрии.
• Навигация. Искусственный интеллект помогает добираться в пункт назначения, объезжая пробки, строить оптимальные маршруты.
• Соцсети, видеохостинги, онлайн-кинотеатры, музыкальные сервисы. Подбирает контент, который может вам понравиться.
• Бизнес. ИИ уже умеет анализировать бизнес-конкурентов, подыскивать персонал, давать подсказки по оптимизации затрат и т. д.
• Сельское хозяйство. Контролирует рост урожая, состояние растений и животных. Также искусственный интеллект применяется и для сбора урожая. Например, еще в 2020 году в 35 регионах России работала сельхозтехника с автопилотом.

Стоит ли ждать «восстания машин»

Вероятность мала, но не равна нулю. Есть научно‑фантастические книги, фильмы, сериалы со вполне правдоподобным сюжетом на эту тему.

За регулирование AI высказались Илон Маск и Стивен Хокинг.  Основатель Tesla сравнил искусственный интеллект с ядерным оружием, а британский физик считал, что такие системы могут привести к деградации человека и сделать нас беспомощными.

Для воплощения такого сценария ИИ должен обзавестись самосознанием. Возможно ли это в принципе? Неизвестно. Возможно ли это прямо сейчас? Вряд ли.

Тем не менее опасность в AI все же есть. Она кроется не в самом факте существовании подобных систем, а в плохом обучении. Например, плохо обученный ИИ в важных сферах может нести риск для здоровья и жизни человека.