Искусственный интеллект (ИИ) — это моделирование процессов человеческого интеллекта с помощью машин и компьютерных систем.
Система с искусственным интеллектом способна выполнять задачи, требующие разумного мышления: имитировать поведение человека, использовать информацию для решения проблемы, играть.
Интеграция ИИ в механизмы и системы позволяет автоматизировать рутинные, трудоемкие и сложные процессы, повысить точность и производительность, снизить риск ошибок, связанных с человеческим фактором.
Современные системы искусственного интеллекта способны выполнять ограниченный набор функций. Робот, который умеет играть в шахматы, чаще всего не может отвечать на вопросы. Робот-официант умеет готовить кофе, но не сможет сыграть в Dota.
Как работает искусственный интеллект
Искусственный интеллект — широкое понятие. Он охватывает набор возможностей и технологий, которые непрерывно совершенствуются.
Существует два способа формирования искусственного интеллекта: машинное обучение и глубокое обучение.
Машинное обучение. Система использует для анализа размеченные или неразмеченные данные, опирается на математику и статистику. Достаточно небольшого объема исходной информации для прогноза. Процесс обучения делится на четкие этапы. Выходные данные представлены в числовом виде: код, классификация, оценка, стоимость.
Существуют разные способы машинного обучение: с учителем и без. С его помощью человек решает монотонные задачи: сортирует и классифицирует объект, находит закономерности на основании массива данных. Источник
Глубокое обучение. Разновидность машинного обучения с использованием нейронных сетей. Модель учится не на исходном наборе данных, а на результатах обучения предыдущего этапа. То есть каждый завершенный цикл является исходным для следующего этапа. Это больше похоже на естественное обучение человека, который учитывает собственный опыт при принятии решений.
Глубокое обучение отличается от машинного алгоритмом — часть процесса скрыта и не имеет очевидной логики. Пользователь получает результат в любом формате: текст, аудио, число. Современные нейросети — это один из способов глубокого обучения.
Это структура нейросети. Она содержит множество скрытых слоев, которые обрабатывают информацию. Чем сложнее нейросеть, тем больше слоев. Их число может доходить до нескольких миллионов
Для глубокого обучения нужен большой объем размеченных исходных данных и мощное вычислительное оборудование.
Так выглядит разметка данных для глубокого обучения. Чтобы подготовить массив, необходимы человеческие ресурсы и время. Источник
Виды искусственного интеллекта
Выделяют три вида ИИ:
- Слабый. Существует на данный момент. Его используют для голосовых помощников, генерации изображений, текстов, внедряют в бытовые приборы и гаджеты, беспилотные автомобили.
- Сильный. Обладает самосознанием и возможностями, которые приближены к человеческим. По прогнозам, будет доступен не раньше 2075 года.
- Супер ИИ. (AGI) Общий искусственный интеллект с мышлением, чувственным восприятием, сознанием. В некоторых аспектах может превосходить человека. Способен самостоятельно программировать себя и создавать собственные системы. По прогнозам, появится не ранее 2300 года.
Искусственный интеллект находится на пике популярности, поэтому компании используют AI-технологии в маркетинговых целях. Они активно рассказывают, как внедряют искусственный интеллект в свои продукты: смартфоны, телевизоры, сервисы, поисковики.
Samsung внедрил в смартфоны Galaxy S24 функцию «Обвести и найти». Пользователи могут выделить или подчеркнуть что-то на экране, а система выдаст полезные и точные результаты поиска. Как называется достопримечательность, сколько стоит рюкзак на фото и где его купить с учетом геолокации пользователя
Но на самом деле подобные разработки нельзя назвать искусственным интеллектом в чистом виде. Это продукты технологий машинного обучения и глубокого обучения.
Поэтому некоторые эксперты предлагают использовать термин «дополненный интеллект». Это как раз те самые современные технологии, которые помогают решать повседневные задачи и функционируют исключительно благодаря воздействию человека.
Истинный искусственный интеллект (AGI) подразумевает автономное функционирование и пока остается научной фантастикой. Он должен пройти ряд испытаний, которые предложены учеными, чтобы доказать свою способность мыслить: тест Тьюринга, Китайскую комнату, тест Маркуса и другие подобные тесты
Например, тест Маркуса предлагает оценивать способности ИИ с помощью просмотра видео и шоу без субтитров и текста. Чтобы пройти тест, AI-система должна понимать сарказм, юмор, уловить сюжетную линию.
На данном этапе самые совершенные языковые модели (например, ChatGPT) могут описать картинку, но не способны воспринимать изображение так, как это делает человек, уловить смыслы и сделать выводы.
Понятие дополненного интеллекта широко не используется. Поэтому под искусственным интеллектом пока понимают технологии на основе машинного и глубокого обучения, в том числе нейросети.
Где используют искусственный интеллект
Искусственный интеллект внедряют в IT-продукты и гаджеты, используют для более точного прогнозирования процессов, делегируют рутинные задачи.
Транспорт. Беспилотные машины и дроны используют AI-технологии. Это помогает человечеству доставлять посылки в отдаленные районы, преодолевать большие расстояния, на которые неспособен человек.
Медицина. Медицинские нейросети помогают диагностировать заболевания по фотографиям, оценивать и прогнозировать течение болезни.
AI-платформа «Цельс» анализирует медицинские изображения и ранжирует их по критерию риска онкозаболеваний. Врач использует информацию, чтобы назначить дополнительные исследования и ускорить процесс диагностики для некоторых пациентов.
Бизнес. Возможности искусственного интеллекта используют для прогнозирования рисков, оценки платежеспособности клиентов, расчета оптимальной стоимости.
Нейросети активно применяют в трейдинге. ИИ умеет быстро анализировать огромный объем информации, на которое живой человек не способен. На основании данных ИИ может составить четкие прогнозы, какая валюта вырастет в цене или как оптимизировать инвестиционный портфель.
Коммуникации. ИИ умеет распознавать голосовые запросы и отвечать на них. Чат-боты и интеллектуальные помощники крупных компаний работают на основе AI-технологий.
«Тинькофф Банк» («Т-Банк») представил экосистему персональных AI-ассистентов. Они помогают управлять финансами, планировать путешествия, отвечать на звонки и предлагают идеи для шоппинга
Искусственный интеллект в маркетинге
Российские и зарубежные компании используют ИИ в рекламе и маркетинге. AI помогает:
Проводить маркетинговый анализ и делать выводы. Анализировать рынок, прогнозировать спрос, установить оптимальную стоимость, подобрать ассортимент, сегментировать аудиторию.
Автоматизировать покупку цифровой рекламы. На рынке существуют несколько рекламных сервисов на основе нейронных сетей (Albert, Publicis COSMOS, LoopMe). Платформы позволяют оптимизировать закупку объявлений, сегментировать ЦА, определить подходящие форматы.
Формировать рекомендации. Алгоритм рекомендаций Amazon дает около 35% продаж. Внедрить систему персонализации на основе решения Amazon Web Services может любая компания.
«Яндекс Музыка» умеет самостоятельно находить и рекомендовать песни на основе предпочтений пользователя. Подобную AI-технологию когда-то придумал Netflix, чем полностью изменил логику потребления контента в мире
Создавать контент. Нейросети умеют писать тексты, генерировать изображения, переводить, придумывать заголовки для email-рассылок.
В конструкторе писем Unisender можно сгенерировать картинку, перевести текст, придумать тему и прехедер — и все это благодаря встроенным AI-инструментам
Преимущества и проблемы внедрения
Неизбежность ИИ в современной реальности очевидна. У него много преимуществ, но есть и некоторые проблемы использования.
| Преимущества | Проблемы |
| Минимизирует влияние человеческого фактора. При длительной монотонной работе человек совершает ошибки: путает цифры, допускает опечатки, становится невнимательным к деталям. Искусственный интеллект лишён этих недостатков. | Требует человеческих ресурсов. Для обучения моделей необходим большой объем данных, которые нужно предварительно собрать и структурировать. Чтобы обучать ИИ, компании нанимают AI-тренеров. |
| Ускоряет процессы. Искусственный интеллект может быстро проанализировать огромный объем информации, которые человек не осилит. Он не устает и работает 24 часа в сутки. | Выполняет ограниченный круг задач. На данном этапе ИИ-система способна выполнить узкий круг задач. Робот, который оценивает риск рака кожи по фото, не может определить рак других органов. А это значит, что его способности еще далеки от человеческих. |
| Экономит средства. AI-технологии уже позволяют компаниям сэкономить, например снизить затраты на маркетинг при производстве контента, создать голосового робота для холодных звонков вместо того, чтобы нанимать и обучать call-менеджеров. | Требует высоких расходов на разработку. Создание и внедрение AI-технологий требуют больших экономических инвестиций. |
| Снижает риски. Роботов с ИИ планируют использовать при проведении опасных работ, например для обезвреживании бомбы, поиска людей в завалах. | Несет новые угрозы для человечества. С помощью ИИ легко создать дипфейки, которые влияют на репутацию человека или группы. Кроме того, ИИ-системы можно обучать на основании специально отобранных данных, чтобы лоббировать интересы определенных социальных групп. Проконтролировать эти процессы очень трудно. |
А еще есть опасения, что роботизированные системы займут рабочие места, что в будущем приведет к безработице. Все эти риски нужно минимизировать с помощью законодательных актов.
Европарламент утвердил первый в мировой практике закон о регулировании искусственного интеллекта. Закон запрещает извлекать снимки людей с камер видеонаблюдения для создания баз данных. А системы с высоким уровнем риска (здравоохранение, финансы, образование) необходимо обеспечить человеческим контролем.
Главные мысли
Это моделирование процессов человеческого интеллекта с помощью машин и компьютерных систем.
Система с искусственным интеллектом способна выполнять задачи, требующие разумного мышления: имитировать поведение человека, использовать информацию для решения проблемы, играть.
Существует два способа формирования искусственного интеллекта: машинное обучение и глубокое обучение.
