Искусственный интеллект: что это, как развивается и чего ждать в будущем

Технологии искусственного интеллекта находят применение во всех сферах жизни: от подбора контента в соцсетях до медицинской диагностики. Искусственный интеллект живет в гаджетах, его используют разработчики программ и онлайн-платформ.

В этой статье рассказываем, что такое искусственный интеллект, как он развивается, где применяется и чего ждать от него в будущем.

Искусственный интеллект или AI (расшифровка AI — artificial intelligence) — это не конкретная технология, а направление в разработке, которое включает в себя множество технологий, таких как машинное обучение, глубокое обучение, компьютерное зрение и обработка естественного языка.

Искусственный интеллект имитирует работу человеческого разума: обрабатывает данные, находит закономерности и применяет их для решения задач. Например, так работают голосовые помощники, рекомендательные системы или системы распознавания лиц.

Википедия предлагает еще одно определение: ИИ — это системы, способные решать творческие задачи, которые традиционно решает человек. К таким системам относятся генеративные нейросети: ChatGPT, Midjourney, DALL·E и другие.

Под искусственным интеллектом часто подразумевают только нейросети, однако это не совсем корректно. Нейросеть — это часть ИИ наряду с другими алгоритмами на основе машинного обучения.

Продолжаются и исследования применения ИИ в науке. Например, Илон Маск в 2016 году запустил проект Neuralink. Суть разработки в том, что в мозг вживляют специальный чип, который передает сигналы от мозга компьютеру.

В 2024 году парализованный пациент показал, как играет в шахматы в интерфейсе компьютера буквально силой мысли

Говоря про искусственный интеллект, иногда используют определения «слабый» или «сильный»:

• Сильный ИИ (strong AI или AGI, расшифровка — artificial general intelligence) способен выполнять те же интеллектуальные задачи, что и человек, обучаться решению новых задач и принимать решения. Такой искусственный интеллект еще не разработали.
• Слабый ИИ (weak AI или narrow AI) уже используется — именно к нему относятся все AI-технологии, доступные сейчас. Он может называться слабым или специализированным, потому что способен работать только с теми задачами, для решения которых разработан.

Например, OrbitSoft разработал Predictor — модель искусственного интеллекта, которая прогнозирует кликабельность рекламных объявлений. Чтобы модель составила прогноз, ей предоставляют данные о поведении пользователей от рекламной платформы и гипотезу, которую нужно проверить.

Модель составляет математический алгоритм. Он рассчитывает примерный процент пользователей, которые кликнут на рекламное объявление.

Predictor пригодится не только в маркетинге. Например, мы добавили этот модуль в чат-бот, который автоматизирует торговлю на бирже. Модель анализирует разные биржи, валюты и предсказывает выгодную разницу курсов, чтобы заключить сделку в нужный момент.

Искусственный интеллект в Predictor использует метод машинного обучения или ML (расшифровка — machine learning). Вот как устроено ML-обучение:

1. Программист готовит данные для обучения модели — датасет.
2. Выбирает признаки — ключевые характеристики, на которые модель должна ориентироваться. Например, цены.
3. Создает модель машинного обучения и обучает ее на этих данных. Во время обучения она находит зависимости между признаками и целевыми переменными. Например, будущими ценами.
4. Обученную модель проверяют на тестовых данных, которые не использовались при обучении. Если результаты недостаточно точны, параметры модели настраиваются, и процесс обучения повторяется.

Чтобы слабый AI мог решать более сложные задачи, например, по распознаванию изображений, аудио и видео, понадобятся другие модели искусственного интеллекта. Они используют метод глубокого обучения или DL (расшифровывается как deep learning). Здесь у ИИ есть задача и массив данных, на котором он самостоятельно обучается. Модель анализирует эти данные и находит важные признаки для решения задачи без помощи человека.

Например, этот подход может использовать DMP — платформа для управления данными. Команда OrbitSoft создала DMP, которая собирает информацию о пользователях из разных источников — приложений, соцсетей, сайтов. Данные систематизируются: для каждого человека создается профиль с информацией из всех источников. Затем платформа сегментирует аудиторию на основе общих характеристик и моделей поведения.

Информацию из DMP можно использовать для анализа с помощью Predictor. Больше данных — точнее прогнозы этой модели. Комбинация инструментов подойдет для множества задач: настройки рекомендации контента в соцсетях, показа релевантной рекламы, предложения актуальных товаров в интернет-магазинах. В одной из статей рассказали, как использовали обе разработки в умной системе ранжирования видео.

Внедрение data science, решения для big data, обучение AI

• оптимизация работы с большими базами данных, рекламными платформами
• разработка информационных систем с использованием искусственного интеллекта, блокчейн-сервисов, систем и приложений
• внедрение смарт-контрактов, систем безопасного обмена данными
• технические консультации и сопровождение команды разработчиков на аутсорсе для ваших нужд

Обсудить сотрудничество

Применение искусственного интеллекта можно найти в разных сферах. Разберем основные.

Языковой искусственный интеллект — это системы, которые обрабатывают естественные языки. К ним относятся виртуальные ассистенты, голосовые помощники, переводчики, чат-боты. Эти системы отличаются по функциям.

Например, с помощью Алисы от Яндекс можно управлять «умным домом», а Google Translate только переведет текст. Но их объединяет использование для обучения больших языковых моделей: LLM, расшифровка — large language models. То есть они учатся на большом количестве текста.

Благодаря LLM ИИ-переводчики совершенствуют качество переводов, Алиса учится лучше распознавать и «запоминать» реплики человека, а ChatGPT становится универсальным чат-ботом, который может поддержать диалог, сгенерировать текст на нужную тему или даже проверить код на ошибки.

Например, специалисты OrbitSoft используют ChatGPT для разработки смарт-контрактов — сервис помогает написать код, предоставляет к нему инструкции и облегчает поиск багов.

Генеративный ИИ создает новые данные на основе обучения, например изображения, тексты, видео. Например, нейросеть MidJourney для генерации изображений, AlphaCode для создания кода или ChatGPT, который может работать и с кодом, и с текстом.

Развитие генеративного AI делает эти нейросети инструментами, которые помогают дизайнерам, разработчикам и копирайтерам выполнять рутинную работу и освобождают время для сложных и нетривиальных задач.

Интеллектуальные системы в кибербезопасности используются, чтобы обнаружить вирусы, вредоносное ПО, атаки на сети, а также спрогнозировать киберугрозы. Машинное обучение помогает ИИ анализировать огромные объемы данных о сетевом трафике и активности пользователей, чтобы обнаружить аномалии, которые могут свидетельствовать о кибератаках.

ИИ может автоматически реагировать на угрозы, блокируя подозрительные действия и уведомляя специалистов о потенциальных инцидентах. Благодаря способности быстро обрабатывать и анализировать данные, ИИ значительно улучшает защиту информационных систем и помогает предотвращать кибератаки в режиме реального времени.

ИИ-системы вроде Predictor помогают повысить эффективность финансовых операций. Искусственный интеллект обрабатывает большое количество информации быстрее человека и не подвержен эмоциям. Это помогает снизить риски при торговле на бирже или принятии решений по инвестициям.

В научных исследованиях используются вычислительные и прогностические возможности искусственного интеллекта. Например, для разработки новых материалов, устойчивых к ожидаемым изменениям климата и контроля качества на производствах этих материалов.

В области медицины AI используется в лабораторных исследованиях. Например, для определения структуры белка или расшифровки вирусов. В диагностике ИИ помогает анализировать рентгеновские или МРТ-снимки, рекомендует диагнозы и возможные варианты лечения.

Получите консультацию эксперта бесплатно

• 

  Разберём задачи вашего проекта

• 

  Предложим индивидуальное решение

• 

  Определим сроки и бюджет

Связаться в WhatsApp

Выберите специалиста

Руководитель отдела продаж

Технический директор

DevOps инженер

Руководитель отдела UI/UX-дизайна

Проектный менеджер

Руководитель отдела веб разработки

Руководитель отдела мобильной разработки

Руководитель отдела тестирования

ИИ придумали давно, но активно используют всего несколько лет. Поэтому сложностей в использовании новых технологий еще много.

Машинное обучение требует огромного количества данных. Для языковых моделей или нейросетей, работающих с визуальным контентом, это не проблема. В медицине дело обстоит сложнее. Например, для диагностики редких заболеваний данных не хватает. Непросто и обеспечить конфиденциальность данных пациентов, которые необходимо защищать от утечек и разглашения.

ИИ может не нарочно усваивать предвзятость из данных, на которых он обучается. Например, если система ИИ для найма обучена на данных, в которых исторически преобладают определенные группы, она может дискриминировать кандидатов из других групп.

Когда ИИ принимает решения в сферах, которые связаны с безопасностью людей, возникает вопрос ответственности. Например, если автономный автомобиль попадет в аварию, сложно определить, кто виноват: производитель автомобиля, разработчик ПО или владелец машины.

Для стабильной работы ИИ должен адаптироваться к новым условиям. У человека эта адаптивность связана со способностью к импровизации. Искусственный интеллект же учитывает только факторы, заложенные в алгоритм. Например, беспилотный автомобиль снизит скорость, если зафиксирует знак «Дети», но может не реагировать на детей, которые играют недалеко от дороги. При этом водитель-человек даже без знака увидит детей и на всякий случай замедлит движение.

Получите разработку в спокойствии и определённости!

Знакомо ли вам?

• 

  Оценили в одну сумму, а вы заплатили в 3 раза больше

• 

  Обещали за полгода, сделали за полтора

• 

  Запустили в первый раз, и сразу что‑то не работает

• 

  Ждёте неделями пока вам соизволят ответить на вопрос

• 

  Слушаете истории «Почему не получилось»

• 

  Вас эксплуатируют и на вас перекладывают ответственность

Хотите по-другому?

Получить спокойствие и определенность