Что такое искусственный интеллект?

3 мин чтения

Определение простыми словами

Искусственный интеллект (ИИ) — это технология, которая позволяет компьютерам и машинам имитировать человеческие способности, такие как обучение, понимание, решение проблем, принятие решений, творчество и автономное функционирование [1]. Проще говоря, это способность машины имитировать возможности человеческого разума [2]: искусственные устройства выполняют задачи, требующие человеческого интеллекта, посредством обучения, восприятия, рассуждения и обработки естественного языка [3].

Другие дополняющие определения: Stanford описывает его как науку и инженерию по созданию интеллектуальных машин, особенно компьютерных программ [4], а также его можно рассматривать как дисциплину информатики, разрабатывающую системы, способные принимать решения автономно [5].

Приложения с ИИ могут видеть и идентифицировать объекты, понимать человеческий язык, учиться на новой информации и опыте, давать детальные рекомендации, действовать без вмешательства человека (как беспилотный автомобиль) и создавать оригинальный контент с помощью генеративного ИИ [6]. Фактически, ИИ учится и совершенствуется благодаря текстам, статистике и информации, которые мы загружаем в его систему [7].

ИИ, машинное обучение и глубокое обучение

Простой способ представить ИИ — как серию вложенных концепций, возникших за более чем 70 лет [1]:

• Искусственный интеллект: самое широкое понятие; машины учатся на данных, чтобы рассуждать, прогнозировать и действовать [8].
• Машинное обучение (machine learning): подраздел ИИ, который создает модели, обучая алгоритм делать прогнозы или принимать решения на основе данных, без явного программирования каждого правила [1].
• Глубокое обучение (deep learning): подмножество машинного обучения, которое использует многослойные нейронные сети со входным слоем, сотнями скрытых слоев и выходным слоем. Не требуя вмешательства человека, оно обрабатывает огромные объемы неразмеченных данных и сегодня лежит в основе большинства приложений ИИ [1].

На этой базе работает генеративный ИИ: модели глубокого обучения, которые создают оригинальный текст, изображения, видео или аудио в ответ на инструкции пользователя [6].

Применение и преимущества

ИИ присутствует в повседневной жизни: голосовые помощники, рекомендации музыки и видео, спам-фильтры, карты, распознавание лиц, обнаружение мошенничества и чат-боты службы поддержки. Среди задокументированных вариантов использования выделяются чат-боты, отвечающие на запросы с помощью обработки естественного языка, обнаружение мошенничества путем анализа паттернов транзакций, персонализированный маркетинг на основе истории покупок и HR-платформы, фильтрующие резюме [1]. Его преимущества включают автоматизацию повторяющихся задач, улучшение принятия решений, сокращение человеческих ошибок, стабильную работу 24 часа в сутки и снижение физического риска при выполнении опасных работ [1].

Риски и этика

Крайне важно понимать, как работает эта технология, чтобы использовать её преимущества и минимизировать риски [9]. Основными рисками являются:

• Данные: уязвимость к отравлению, манипуляциям, предвзятости или кибератакам, приводящим к утечкам.
• Модели: злоумышленники могут нарушить их целостность, изменяя архитектуру, веса или параметры.
• Эксплуатация: дрифт модели, предвзятость и недостатки управления.
• Этические и правовые аспекты: предвзятые обучающие данные могут усиливать гендерные или расовые стереотипы, например, при принятии решений о найме [1].

Поэтому этика ИИ изучает, как оптимизировать его благотворное влияние и снизить риски с помощью системы управления, которая гарантирует безопасность и этичность инструментов [1].

Заключение

ИИ — это способность машин имитировать человеческий интеллект [2], постоянно развивающаяся дисциплина [10], построенная на последовательных слоях machine learning и глубокого обучения [1]. Понимание того, как он работает, — лучший способ использовать его преимущества и минимизировать риски [9].