Четвертая промышленная революция и ее влияние на общество - страница 12

Artificial Super Intelligence (ASI) – суперинтеллект, который превосходит человеческий разум во всех областях и вероятно станет незаменимым помощником человечества в отдалённом будущем, способным решать самые сложные проблемы, стимулировать научные открытия и создавать новые возможности для улучшения качества жизни. Различные сценарии развития человечества зависят от того, сможем ли мы создать суперинтеллект, который будет служить нашим интересам и целям, и сможем ли мы его полностью контролировать.

Примерами ограниченного AI сегодня являются самоуправляемые автомобили, которые предназначены для выполнения конкретной задачи управления транспортным средством, и голосовые помощники, которые предназначены для понимания и реагирования на голосовые команды человека. ANI также используется в производстве (автоматизация сборочных линий), в банковской сфере (чат-боты, распознавание клиентов, оценка рисков), логистике, торговле и других сферах деятельности.

Разработка общего искусственного интеллекта (AGI) идёт с применением различных способов, в том числе с помощью алгоритмов машинного обучения (ML), которые позволяют компьютерным системам учиться и адаптироваться к изменяющимся данным с течением времени, а также алгоритмов обработки естественного языка (NLP), которые позволяют компьютерам понимать и интерпретировать человеческий язык. AGI ещё в значительной степени теоретичен и не имеет широкого применения, поскольку требует разработки алгоритмов машинного обучения, позволяющих компьютерным системам учиться и адаптироваться более общим и гибким образом.

Машинное обучение (ML) позволяет искусственному интеллекту обучаться без непосредственных инструкций за счёт автономного использования математических моделей данных. При помощи алгоритмов машинного обучения выявляются закономерности в данных, на основе которых создаётся модель данных для прогнозирования. Чем больше данных обрабатывает такая модель и чем дольше она используется, тем точнее становятся результаты.

Это очень похоже на то, как человек оттачивает навыки на практике с течением времени. Благодаря адаптивному характеру ML оно отлично подходит для сценариев, в которых данные постоянно изменяются или написать код для решения задачи фактически невозможно. Глубокое обучение – это, более продвинутая форма машинного обучения, которая включает в себя использование нейронных сетей, которые моделируются по образцу структуры человеческого мозга.

С помощью алгоритмов обработки естественного языка NLP программисты пытаются научить компьютеры читать, интерпретировать, понимать и использовать человеческий язык так же, как это делают люди. Сегодня NLP применяется во многих сферах, в том числе в голосовых помощниках, автоматических переводах и фильтрации текста.

Развитие искусственного интеллекта обусловлено рядом факторов, в том числе растущей доступностью данных и вычислительной мощности, разработкой новых алгоритмов и методов, а также спросом на более эффективные и персонализированные возможности компьютерных систем. AI можно использовать для анализа больших объёмов данных и создания прогнозов или решений на основе этих данных, а также интегрировать в широкий спектр систем и приложений, таких как производственные процессы, транспортные системы и здравоохранение.

Искусственный интеллект – это кульминация человеческой изобретательности и технического прогресса, новаторская парадигма, выходящая за рамки традиционных вычислений. По своей сути AI представляет собой стремление наполнить машины интеллектом, подобным человеческому, что позволит им воспринимать, рассуждать, учиться и адаптироваться. Он включает в себя широкий спектр передовых технологий, включая машинное обучение, глубокое обучение, обработку естественного языка и компьютерное зрение, которые взаимодействуют и объединяются для имитации когнитивных способностей машин. AI – не просто инструмент, это катализатор, толкающий нас в эпоху беспрецедентных возможностей.