История, развитие и будущее искусственного интеллекта: влияние на человечество

Размещено на http://www.allbest.ru/

История, развитие и будущее искусственного интеллекта: влияние на человечество

Максимов А.И.

Аннотация

В данной работе рассматривается эволюция искусственного интеллекта (ИИ) и его влияние на различные аспекты жизни человека. Во введении подчеркивается растущая мощь и компактность компьютеров, а также амбиции исследователей в области ИИ создать машины, мыслящие наравне с человеком. В разделе возможности ИИ обсуждаются преимущества автоматизации интеллектуальных операций и влияние ИИ на усовершенствование продуктов и услуг. Использование ИИ в жизни человека охватывает широкий спектр отраслей, от здравоохранения до банковского дела, подчеркивая роль ИИ в персонализации и оптимизации процессов. В заключении делается акцент на том, что ИИ не заменяет человека, а служит инструментом для достижения новых целей, улучшая взаимодействие человека с технологиями и помогая в принятии решений.

Ключевые слова: искусственный интеллект, робототехника, нейронные сети.

Abstract

Maksimov A.I.

HISTORY, DEVELOPMENT AND THE FUTURE OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE: IMPACT ON HUMANITY

This paper examines the evolution of artificial intelligence (AI) and its impact on various aspects of human life. The introduction highlights the growing power and compactness of computers and the ambitions of AI researchers to create machines that think like humans. The AI capabilities section discusses the benefits of automating intelligent operations and the impact of AI on improving products and services. The use of AI in human life spans a wide range of industries, from healthcare to banking, highlighting the role of AI in personalizing and optimizing processes. In conclusion, the emphasis is placed on the fact that AI does not replace humans, but serves as a tool for achieving new goals, improving human interaction with technology and helping in decision making.

Keywords: artificial intelligence, robotics, neural networks.

Введение

С появлением первых компьютеров началась новая эра в истории человечества. С каждым годом компьютеры становятся всё более мощными и компактными, способными выполнять всё больше задач. Исследователи в области искусственного интеллекта стремятся к созданию машин, которые могли бы мыслить и действовать наравне с человеком, открывая новые горизонты возможностей.

Искусственный интеллект представляет собой методику, позволяющую компьютерам, роботам или программному обеспечению имитировать мыслительные процессы человека. Изучение человеческого интеллекта и его особенностей лежит в основе исследований в сфере ИИ, результаты которых применяются для создания продвинутых интеллектуальных систем. Амбиции в области ИИ изначально были направлены на воплощение в машинах интеллекта, аналогичного человеческому.

Искусственный интеллект является междисциплинарной областью, объединяющей знания из информационных технологий, биологии, психологии, языкознания, математики и инженерии. Основная цель ИИ -- создание компьютерных алгоритмов, способных выполнять задачи, требующие человеческого ума, включая логическое мышление, обучение и решение сложных проблем.

История создания искусственного интеллекта

Первые концептуальные модели искусственного интеллекта, которые теоретически могли быть реализованы на тогдашних вычислительных машинах, были предложены в 1940-х годах. В 1943 году Уоррен Маккаллок и Уолтер Питтс опубликовали работу "Логическое исчисление идей, присущих нервной активности", положив начало разработке искусственных нейронных сетей и представив модель искусственного нейрона. В 1949 году Дональд Хебб в своей книге "Организация поведения" описал ключевые принципы, лежащие в основе обучения нейронов. Однако, интерес к нейронным сетям снизился после публикации Марвина Минского и Сеймура Пейперта в 1969 году, где были выявлены основные проблемы, связанные с вычислительными ограничениями при создании искусственных нейронных сетей на компьютерах.

В середине 20-го века, в 1954 году, было заложено основание для направления искусственного интеллекта, известного как обработка естественного языка (NLP). Это направление дебютировало с проведением знакового Джорджтаунского эксперимента, который продемонстрировал способность компьютеров переводить тексты с одного языка на другой. В рамках эксперимента компьютер смог автоматически перевести свыше 60 предложений с русского на английский язык. Интересно, что система, лежащая в основе эксперимента, была относительно простой и базировалась всего на шести грамматических правилах и словаре, содержащем 250 слов.

Тем не менее, последующие попытки перевода более сложных текстов выявили серьёзные проблемы, которые в то время оказались непреодолимыми. В течение следующих десяти лет не было достигнуто значительного прогресса в разработке теории и практики машинного перевода, что привело к прекращению финансирования таких проектов.

Робототехника является ключевым направлением в области искусственного интеллекта, и её развитие началось в 1960-х годах с создания первого робота, объединившего в себе зрительные, манипуляционные и когнитивные функции. Этот робот, получивший название Freddy, был разработан в Университете Эдинбурга в период с 1969 по 1971 год. Вторая версия Freddy была создана в 1973-1976 годах. Робот отличался высокой универсальностью, что позволяло легко адаптировать его к новым задачам. Система использовала передовой набор процедур для управления движениями манипулятора. Freddy был способен выполнять различные задачи, такие как установка колец на штыри или сборка простых моделей игрушек из деревянных блоков, благодаря информации, получаемой от видеокамеры и сравниваемой с заранее запрограммированными моделями деталей.

В середине 1970-х годов наблюдалось возрождение заинтересованности в области нейронных сетей. Созданный Фукусимой когнитрон представлял собой одну из первых многоуровневых нейронных сетей, способных передавать информацию исключительно последовательно, от одного слоя к другому, до достижения активного состояния всей сети. Однако возможность двунаправленной коммуникации между нейронами была реализована только в 1982 году с появлением сети Хопфилда, которая также внесла инновации в виде специализированных узлов для выполнения определённых функций в первых гибридных моделях.

Сегодня человечество находится на пороге создания так называемого Сильного Искусственного Интеллекта, который, хоть и ещё не реализован, предполагает разработку ИИ с возможностью мышления и самосознания, не обязательно аналогичного человеческому. В контексте Слабого ИИ речь идёт о системах, способных автоматизировать специфические функции человеческого ума, без проявления самосознания или общего интеллекта.

Сильный ИИ должен обладать следующими способностями:

Принятие решений, использование стратегий, решение головоломок и действия в условиях неопределенности [29],

Представление знаний, включая общее представление о реальности,

Планирование,

Обучение,

Общение на естественном языке,

Объединение всех этих способностей для достижения заданных целей.

Возможности ИИ.

Искусственный интеллект обеспечивает автоматизацию рутинных задач обучения и анализа данных. В отличие от робототехники, которая опирается на физические устройства, ИИ сосредоточен на автоматизации интеллектуальных операций, а не на механическом труде. Основная задача ИИ -- это эффективное и бесперебойное управление обширными компьютерными процессами. Для такой автоматизации необходимо человеческое вмешательство для начальной настройки системы и формулировки задач.

ИИ осуществляет более глубокий анализ больших объемов данных с помощью нейросетей со множеством скрытых уровней. Ещё совсем недавно разработка системы детекции фрода, включающей в себя пять скрытых слоёв, казалась чем-то из области фантастики. Однако прогресс в области вычислительной техники и взрывной рост объёмов данных сделали это возможным. Модели, использующие глубокое обучение, требуют для своего функционирования доступ к большим массивам данных, поскольку именно на их основе происходит процесс обучения. Следовательно, объём и качество данных напрямую влияют на точность и эффективность таких моделей.

ИИ делает существующие продукты интеллектуальными. Обычно ИИ не выпускается как самостоятельное решение, а встраивается в существующие продукты, обогащая их функционал. Это подобно тому, как Siri была интегрирована в новые модели устройств Apple. Сочетание автоматизации, коммуникационных платформ, ботов и интеллектуальных вычислительных систем с обширными данными способствует усовершенствованию разнообразных технологий, используемых как в быту, так и в профессиональной сфере, начиная от систем безопасности и заканчивая инструментами для инвестиционного анализа.

Глубинные нейросети позволяют ИИ достичь беспрецедентного уровня точности. Например, использование Alexa, поисковика Google и сервиса Google Photos базируется на технологиях глубокого обучения. Чем активнее мы применяем эти сервисы, тем они становятся более совершенными. В медицине, диагностика раковых заболеваний на МРТ-снимках с применением ИИ, включая глубокое обучение и анализ изображений, достигает уровня точности, сопоставимого с выводами опытных рентгенологов.

ИИ адаптируется благодаря алгоритмам прогрессивного обучения, Программирование должно продолжаться с учетом анализа данных. Искусственный интеллект выявляет закономерности в данных, что позволяет алгоритму приобрести новые умения, превращая его в классификатор или предиктор. Так же, как алгоритм учится играть в шахматы, он может освоить рекомендацию подходящих продуктов в интернете. Модели ИИ динамично адаптируются, включая новую информацию. Метод обратного распространения ошибки позволяет уточнять модель, обучая её на основе свежих данных, когда изначальные предсказания оказываются неточными.

ИИ позволяет извлечь максимальную пользу из данных. С развитием алгоритмов, способных к самообучению, данные превращаются в ценный актив интеллектуальной собственности. Они уже содержат ответы, которые можно извлечь с помощью ИИ. В современном мире данные приобрели невиданную ранее значимость и могут служить источником конкурентного преимущества. В условиях конкуренции, где используются схожие технологии, преимущество получит тот, кто располагает наиболее точной информацией.

Кроме того, функционирование ИИ обеспечивают следующие технологии:

Без графических процессоров работа ИИ была бы невозможна, поскольку они обеспечивают необходимую вычислительную мощность для повторяющейся обработки данных. "Большие данные" и значительные вычислительные ресурсы являются ключевыми для тренировки нейронных сетей.

Создаются и интегрируются усовершенствованные алгоритмы, способные ускорить анализ обширных массивов данных на различных уровнях одновременно. Эта продвинутая обработка данных является основой для обнаружения и предсказания нечастых явлений, понимания сложных систем и улучшения специфических сценариев.

API (Application Programming Interfaces) являются модульными блоками кода, которые позволяют встраивать возможности искусственного интеллекта в уже существующие продукты и программные комплексы. Используя API, можно, например, обогатить домашнюю систему безопасности функцией распознавания изображений или добавить к сервису функционал для автоматического создания описаний, заголовков, выявления закономерностей в данных и извлечения другой ценной информации.

Использование искусственного интеллекта в жизни человека.

Здравоохранение.

Искусственный интеллект находит применение в индивидуальном подходе к лечению и анализе рентгеновских изображений. Личные медицинские ассистенты, работающие на основе ИИ, могут напоминать пациентам о необходимости принимать препараты, заниматься физической активностью или следовать диете для улучшения здоровья.

Ритейл.

Искусственный интеллект упрощает процесс онлайн-шопинга, предлагая покупателям товары, подобранные согласно их предпочтениям, и позволяет продавцам вести диалог с клиентами о покупках. Также технологии ИИ способствуют повышению эффективности управления запасами и оптимизации размещения продукции.

Промышленность.

Искусственный интеллект способен обрабатывать информацию, поступающую с IoT-устройств на производстве, и, используя рекуррентные нейронные сети, предсказывать уровень нагрузки и потребности. Рекуррентные сети -- это разновидность нейросетей, предназначенных для анализа данных, имеющих последовательную структуру.

Спорт.

Тренерский состав использует отчеты, включающие видеозаписи и данные с датчиков, чтобы усовершенствовать тактику игры, в том числе для более эффективного позиционирования игроков и разработки стратегии.

Автомобили.

Влияние искусственного интеллекта на автомобильную индустрию и водительский опыт является значительным. Современные автомобили, оснащенные функцией автопилота, способны адаптироваться к множеству дорожных ситуаций, повышая тем самым безопасность и комфорт вождения. Умные автомобили уменьшают риск дорожно-транспортных происшествий, вызванных ошибками водителей, и могут автоматически адаптировать настройки к предпочтениям владельцев, например, активировать обогрев сидений в холодное время года.

Навигация.

Приложения для навигации, например Waze, используют данные об уровне загруженности дорог и текущих дорожных работах, чтобы определить наиболее быстрый путь к месту назначения, применяя при этом методы искусственного интеллекта. Навигационные системы автоматически корректируют маршрут в соответствии с такими параметрами при каждом запросе пользователя, что также актуально для сервисов поиска попутчиков.

Банковское дело.

Хотя финансовые институты не всегда быстро адаптируют новшества, они активно внедряют искусственный интеллект, учитывая возросшие ожидания клиентов по персонализации услуг, в том числе в области инвестиционного консультирования. Банки применяют искусственный интеллект для создания более индивидуального взаимодействия с клиентами через мобильные приложения. Например, мобильное приложение Wells Fargo анализирует данные о транзакциях и поведении клиентов, чтобы предлагать персонализированные уведомления, включая напоминания о платежах, оповещения об овердрафте и предложения по переводу денежных средств.

Поиск.

Искусственный интеллект стал неотъемлемой частью поисковых систем, улучшая процесс поиска путем адаптации к пользовательским предпочтениям. Он анализирует действия пользователей, чтобы предоставлять результаты, наилучшим образом соответствующие их запросам и интересам, как для потребителей, так и для компаний. К примеру, ввод запроса «Дельфины» в поисковую строку может привести к отображению информации о футбольной команде, если система определит, что это более релевантно для пользователя, чем данные о морских животных. Такой подход экономит время за счет предвосхищения пользовательских намерений и способствует более точной таргетированной рекламе.

Электронная почта.

Так же, как и поисковые системы, электронная почта претерпела значительные изменения благодаря машинному обучению и искусственному интеллекту. Google внедряет ИИ для ряда функций в своем почтовом сервисе, включая фильтрацию спама, что повышает достоверность каждого получаемого сообщения. Фильтры Google стремятся классифицировать письма по категориям, таким как основные, социальные, рекламные и другие.

Искусственный интеллект лежит в основе функций Gmail, таких как умные ответы и напоминания, которые упрощают поиск важных сообщений. Теперь пользователи могут быстро отвечать на письма, используя предложенные автоматические ответы, и пользоваться умными напоминаниями, которые помогают выявлять непрочитанные, но важные письма. искусственный интеллект автоматизация

Языки.

Взаимодействие с устройствами через речь становится все более распространенным, будь то общение с умными домашними устройствами или автомобильными системами. Современные технологии машинного обучения способны эффективно распознавать и адекватно реагировать на человеческую речь. Технологии обработки естественного языка (NLP), включающие машинный перевод, распознавание речи в реальном времени и анализ эмоциональной окраски речи, становятся ключевыми элементами в развитии искусственного интеллекта. Устройства, управляемые голосом, уже активно используются, и их роль в повседневной жизни будет только увеличиваться. Автоматизированные телефонные системы, заменяющие традиционные колл- центры, значительно упрощают процесс обслуживания клиентов.

Реклама.

Используя возможности искусственного интеллекта, компании могут анализировать обширные наборы данных своих клиентов, чтобы создавать высокоадаптированный контент, отражающий индивидуальные предпочтения, историю покупок и поведение потребителей. В качестве примера, анализируя поведение нового владельца жилья в интернете и его покупательские привычки, ИИ способен генерировать целевые рекламные объявления, которые не только информативны, но и предоставляют практическую помощь в обустройстве дома, организации переезда и покупке необходимых товаров. Искусственный интеллект уже играет значительную роль в различных аспектах нашей жизни, и по мере его развития мы будем свидетелями еще большего влияния на наши решения и взаимодействие с торговыми марками.

Вывод

Подводя итоги, цель ИИ - обеспечение работы программных продуктов, способных к анализу входных данных и интерпретации полученных результатов. Искусственный интеллект -- средство, обеспечивающее более интуитивный процесс взаимодействия человека с программами и помощь при принятии решений в рамках определенных задач. ИИ не замена человеку, и в обозримом будущем таковой не станет.

Искусственный интеллект используется во многих отраслях, и его использование растет с каждым днем. Цель человека лишь правильно использовать возможности искусственного интеллекта и тогда человек сможет достичь таких целей, которых не смогли достичь наши предки.

Список литературы

1. Сейновски Т. Дж. Антология машинного обучения: Важнейшие исследования в области ИИ за последние 60 лет. -- М.: Издательство "Наука", 2024. -- 512 с;

2. Рассел С., Норвиг П. Искусственный интеллект: современный подход. 3-е изд. -- М.: Издательство "Вильямс", 2021. -- 1408 с;

3. Курцвейл Р. Эпоха интеллектуальных машин: прогноз развития искусственного интеллекта. -- М.: Издательство "Альпина нон-фикшн", 2022. -- 576 с;

4. Иванов А.И., Смирнов М.В. Искусственный интеллект в повседневной жизни. -- М.: Издательство "Технополис", 2023. -- 320 с;

5. Петрова Е.Г. Искусственный интеллект: взаимодействие с человеком. -- СПб.: Издательство "Наука и Техника", 2024. -- 256 с

Размещено на Allbest.ru