Что такое AI?
AI, известная также как ИИ (искусственный интеллект), – это технология с человекоподобными возможностями решения задач. Похоже, что ИИ в действии имитирует человеческий интеллект: он может распознавать изображения, писать стихи и делать прогнозы на основе данных.
Современные организации собирают большие объемы данных из различных источников – интеллектуальных датчиков, инструментов мониторинга, системных журналов и контента, созданного человеком. Технологии искусственного интеллекта анализируют данные и используют их для эффективного ведения бизнеса. Например, технология ИИ может реагировать на человеческие разговоры в службе поддержки клиентов, создавать оригинальные изображения и тексты для маркетинговых целей и давать интеллектуальные рекомендации для аналитики.
В конечном счете роль ИИ состоит в том, чтобы наполнять программное обеспечение интеллектуальными возможностями для персонализированного взаимодействия с пользователем и решения сложных проблем.
Какие существуют типы технологий ИИ?
За последние несколько лет количество приложений и технологий ИИ существенно возросло. Ниже приведены несколько примеров распространенных технологий ИИ, с которыми вы могли сталкиваться.
История ИИ
В своей работе от 1950 года «Вычислительные машины и разум» Алан Тьюринг рассматривал вероятность того, могут ли машины мыслить. В ней Тьюринг впервые ввел термин «искусственный интеллект» и представил его как теоретическую и философскую концепцию. Однако ИИ в том виде, в каком мы его знаем сегодня, является результатом коллективных усилий многих ученых и инженеров на протяжении нескольких десятилетий.
1940–1980
В 1943 году Уоррен Маккаллох и Уолтер Питтс предложили модель искусственных нейронов, заложив основу нейронных сетей – главную технологию ИИ.
Вскоре после этого в 1950 году Алан Тьюринг опубликовал книгу «Вычислительные машины и разум», в которой представил концепцию теста Тьюринга для оценки машинного интеллекта.
Это привело к тому, что аспиранты Марвин Мински и Дин Эдмондс создали первую нейросетевую машину, известную как SNARC, Фрэнк Розенблатт разработал Perceptron, который является одной из самых ранних моделей нейронной сети, а Джозеф Вейценбаум создал ELIZA – одного из первых чат-ботов, имитирующих диалог с психотерапевтом Карлом Роджерсом в период с 1951 по 1969 год.
С 1969 по 1979 год Марвин Мински демонстрировал ограничения нейронных сетей, что привело к временному снижению их исследований. Первый «застой ИИ» произошел из-за сокращения финансирования, а также аппаратных и вычислительных ограничений.
1980–2006
В 1980-х годах возобновился интерес и государственное финансирование исследований ИИ, в первую очередь в области перевода и транскрипции. В это время экспертные системы, такие как MYCIN, стали популярными, поскольку они моделировали процессы принятия решений человеком в таких специфических областях, как медицина. С возрождением нейронных сетей в 1980-х годах Дэвид Румельхарт и Джон Хопфилд опубликовали свои работы о методах глубокого обучения, в которых показали, что компьютеры могут обучаться на основе накопленного опыта
В 1987–1997 годах из-за других социально-экономических факторов и бума доткомов наступил второй «застой» ИИ. Исследования в области ИИ стали более фрагментированными: команды решали проблемы, специфичные для предметной области, в разных сценариях использования.
С 1997 по 2006 год в области ИИ произошли значительные прорывы, в том числе шахматное программное обеспечение Deep Blue от IBM победило чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова. Кроме того, издание Judea Pearl опубликовало книгу, посвященную теории вероятности и принятию решений в исследованиях ИИ, а Джеффри Хинтон и другие популяризировали глубокое обучение, что привело к возрождению нейронных сетей. Однако коммерческий интерес оставался ограниченным.
2007 – настоящее время
С 2007 по 2018 год развитие облачных вычислений сделало вычислительные мощности и инфраструктуру ИИ более доступными. Это привело к расширению внедрения инноваций и развитию машинного обучения. Среди достижений – архитектура сверточной нейронной сети (CNN) под названием AlexNet, разработанная Алексом Крижевским, Ильей Суцкевером и Джеффри Хинтоном, победившая в конкурсе ImageNet и продемонстрировавшая возможности глубокого обучения в распознавании изображений, а также AlphaZero от Google, освоившая игры в шахматы, сёги и го без участия человека.
В 2022 году чат-боты, использующие искусственный интеллект (ИИ) и обработку естественного языка (NLP) для ведения человекоподобных разговоров и выполнения задач, такие как ChatGPT от OpenAI, стали широко известны благодаря своим разговорным способностям, что оживило интерес и развитие ИИ.
Искусственный интеллект в будущем
Все современные технологии искусственного интеллекта функционируют в рамках набора заранее определенных параметров. Например, модели ИИ, обученные распознаванию и генерации изображений, не могут создавать веб-сайты.
Общий искусственный интеллект (AGI) – это область теоретических исследований искусственного интеллекта, которая стремится создать программное обеспечение с интеллектом, подобным человеческому, и способностью к самообучению. Цель исследований заключается в том, чтобы программное обеспечение выполняло задачи, для которых оно не обязательно обучалось или разрабатывалось.
AGI – это теоретическое стремление к разработке систем искусственного интеллекта с автономным самоконтролем, достаточным самосознанием и способностью осваивать новые навыки. Такие системы смогут решать сложные проблемы в условиях и контекстах, которым они не обучались во время создания. AGI с человеческими способностями остается теоретической концепцией и целью исследований. Это один из возможных вариантов будущего искусственного интеллекта.
Как сегодня используют ИИ?
ИИ сегодня повсюду и работает скрытно от посторонних глаз, обеспечивая работу любимых приложений.
Примеры искусственного интеллекта для бизнеса
Искусственный интеллект применяется в самых разных областях. Ниже приведен список примеров, подчеркивающих разнообразие вариантов использования ИИ в компаниях. Этот список не является исчерпывающим.
Чат-боты и интеллектуальные помощники
Чат-боты и интеллектуальные помощники на базе ИИ участвуют в более сложных взаимодействиях, подобных человеческим. Они могут понимать контекст и генерировать последовательные ответы на сложные запросы с естественным языком и запросы клиентов. Они превосходно справляются с предоставлением поддержки клиентам и виртуальной помощи, а также с созданием контента для обеспечения персонализированного взаимодействия. Возможность непрерывного обучения этих моделей позволяет им со временем адаптироваться и повышать производительность, расширяя возможности пользователя и повышая эффективность.
Например, Deriv, один из крупнейших онлайн-брокеров в мире, столкнулся с проблемами доступа к огромным объемам данных, распределенных по различным платформам. Компания внедрила помощника на базе искусственного интеллекта для получения и обработки данных из нескольких источников в сфере поддержки клиентов, маркетинга и подбора персонала. Благодаря искусственному интеллекту компания Deriv сократила время, затрачиваемое на адаптацию новых сотрудников, на 45 % и время, затрачиваемое на подбор персонала, на 50 %.
Интеллектуальная обработка документов
Интеллектуальная обработка документов (IDP) преобразует неструктурированные форматы документов в полезные данные. Эта технология конвертирует деловые документы, например электронные письма, изображения и PDF-файлы, в структурированную информацию. IDP использует технологии искусственного интеллекта, такие как обработка естественного языка (NLP), глубокое обучение и машинное зрение, для извлечения, классификации и проверки данных.
Например, в Земельном кадастре Ее Величества (HMLR) обрабатываются права собственности на более чем 87 % земель Англии и Уэльса. Сотрудники HMLR сравнивают и изучают сложные юридические документы, связанные со сделками с недвижимостью. Организация внедрила приложение с искусственным интеллектом для автоматизации сравнения документов, что позволило сократить время проверки на 50 % и ускорить процесс утверждения передачи имущества. Дополнительные сведения см. на странице о том, как HMLR использует Amazon Textract.
Узнайте больше об Интеллектуальной обработке документов (IDP) »
Мониторинг производительности приложений (APM)
Мониторинг производительности приложений (APM) – это процесс использования программных инструментов и телеметрических данных для отслеживания производительности критически важных для бизнеса приложений. Инструменты APM на основе искусственного интеллекта используют исторические данные для прогнозирования проблем до того, как они возникнут. Кроме того, они могут помочь разработчикам практично решать проблемы в реальном времени. Эта стратегия обеспечивает эффективную работу приложений и устраняет сложности.
Например, компания Atlassian выпускает продукты для оптимизации командной работы и взаимодействия. Atlassian использует инструменты APM на базе ИИ для непрерывного мониторинга приложений, выявления потенциальных проблем и определения степени их серьезности. Благодаря этой функции команды могут быстро реагировать на рекомендации, разработанные с применением машинного обучения, и решать проблемы, связанные со снижением производительности.
Подробнее о Мониторинге производительности приложений (APM) »
Профилактическое обслуживание
Техническое обслуживание по текущему состоянию с помощью ИИ – это использование больших объемов данных для выявления проблем, которые могут привести к простоям операций, систем или сервисов. Техническое обслуживание по текущему состоянию позволяет компаниям устранять потенциальные проблемы до их возникновения, что сокращает время простоев и предотвращает сбои.
Например, компания Baxter задействует 70 производственных площадок по всему миру и работает круглосуточно, обеспечивая поставки медицинского оборудования. Компания Baxter использует техническое обслуживание по текущему состоянию для автоматического выявления аномалий в промышленном оборудовании. Пользователи могут заблаговременно внедрять эффективные решения, чтобы сокращать период простоя оборудования и повышать его эффективность. Чтобы узнать больше, ознакомьтесь с информацией о том, как компания Baxter использует Amazon Monitron.
Подробнее о техническом обслуживании по текущему состоянию »
Медицинские исследования
В медицинских исследованиях ИИ используется для оптимизации процессов, автоматизации повторяющихся задач и обработки огромных объемов данных. Технологии искусственного интеллекта можно использовать в медицинских исследованиях для того, чтобы упростить процесс разработки и создания фармацевтических препаратов, расшифровать медицинские записи и сократить время вывода новых продуктов на рынок.
В качестве примера можно назвать компанию C2i Genomics, которая использует искусственный интеллект для запуска высокомасштабных настраиваемых геномных конвейеров и клинических обследований. Благодаря тому, что вычислительные решения не требуются, исследователи могут сосредоточиться на разработке методов и клинической эффективности. Инженеры также используют ИИ для снижения потребности в ресурсах, сокращения затрат на инженерное обслуживание и невозмещаемых расходов (NRE). Подробнее о том, как компания C2i Genomics использует AWS HealthOmics.
Преимущества искусственного интеллекта для работы
Ваша организация может интегрировать возможности искусственного интеллекта, тем самым оптимизируя бизнес-процессы, улучшая качество обслуживания клиентов и ускоряя внедрение инноваций.
В чем разница между машинным обучением, глубоким обучением и искусственным интеллектом?
Искусственный интеллект (ИИ) – это общий термин для различных стратегий и методов, используемых для того, чтобы сделать машины более похожими на людей. Он включает в себя все: от беспилотных автомобилей до роботов-пылесосов и интеллектуальных помощников, таких как Alexa. Хотя и машинное обучение, и глубокое обучение относятся к искусственному интеллекту, с ними связаны не все виды деятельности в сфере ИИ. Например, генеративный искусственный интеллект, демонстрирующий творческие способности, подобные человеческим, представляет собой очень продвинутую форму глубокого обучения.
Машинное обучение
Хотя термины «искусственный интеллект» и «машинное обучение» во многих случаях используют как синонимы, технически машинное обучение является одной из многих других отраслей искусственного интеллекта. Это наука о разработке алгоритмов и статистических моделей для корреляции данных. Компьютерные системы используют алгоритмы машинного обучения для обработки больших объемов статистических данных и выявления шаблонов данных. В наше время под машинным обучением понимается набор статистических методов, называемых моделями машинного обучения, которые можно использовать независимо или для поддержки других более сложных методов ИИ.
Подробнее о машинном обучении »
Узнайте больше о различиях искусственного интеллекта и машинного обучения »
Глубокое обучение
Глубокое обучение — это своего рода следующий уровень машинного обучения. В моделях глубокого обучения используются нейронные сети, которые совместно изучают и обрабатывают информацию. Они состоят из миллионов программных компонентов, выполняющих микроматематические операции с небольшими блоками данных для решения более крупной задачи. Например, они обрабатывают отдельные пиксели изображения для классификации этого изображения. Современные системы искусственного интеллекта часто объединяют несколько нейронных сетей глубокого обучения для выполнения сложных задач, таких как написание стихов или создание изображений из текстовых запросов.
Как работает искусственный интеллект?
Для работы системы искусственного интеллекта используют ряд технологий. Их характеристики варьируются, но основные принципы остаются прежними: они преобразуют все типы данных, такие как текст, изображения, видео и аудио, в числовые представления и с математической точки зрения определяют закономерности и взаимосвязи между ними. Следовательно, технологии искусственного интеллекта требуют обучения: они могут «учиться» на больших объемах существующих наборов данных аналогично тому, как люди получают знания из существующих архивов знаний. Далее описаны некоторые из технологий, обеспечивающих работу искусственного интеллекта.
Нейронные сети
Нейронные сети ИИ – основа технологий искусственного интеллекта. Они повторяют процессы, происходящие в человеческом мозге. В мозге содержатся миллионы нейронов, которые обрабатывают и анализируют информацию. Нейронные сети ИИ состоят из искусственных нейронов, которые обрабатывают информацию. Каждый искусственный нейрон или узел использует математические расчеты для обработки информации и решения сложных задач.
Обработка естественного языка
Обработка естественного языка (NLP) использует нейронные сети для интерпретации и анализа текстовых данных, а также для понимания их смысла. Он использует различные вычислительные методы для расшифровки и понимания человеческого языка. Эти методы позволяют машинам обрабатывать слова, грамматические синтаксические структуры и словосочетания для обработки текста, созданного человеком, и даже генерирования нового текста. Обработка естественного языка играет важную роль в создании сводок документов и чат-ботов, а также анализе настроений.
Машинное зрение
Машинное зрение использует методы глубокого обучения для извлечения информации и аналитических данных из видео и изображений. Можно фильтровать неприемлемый контент в сети, распознавать лица и классифицировать детали изображений. В автомобилях и грузовиках с автопилотом оно необходимо для мониторинга окружающей обстановки и принятия решений за доли секунды.
Распознавание речи
Программное обеспечение для распознавания речи использует модели глубокого обучения для интерпретации человеческой речи, идентификации слов и определения смысла. Нейронные сети могут преобразовывать речь в текст и определять тональность голоса. Распознавание речи можно использовать при создании виртуальных помощников и программного обеспечения для колл-центров, чтобы облегчить выполнение поставленных задач и определять смысл сказанного.
Генеративный искусственный интеллект
Генеративный искусственный интеллект – это системы искусственного интеллекта, создающие новый контент и артефакты, такие как изображения, видео, текст и аудио, из простых текстовых запросов. В отличие от прежнего ИИ, который ограничивался анализом данных, генеративный искусственный интеллект использует глубокое обучение и обрабатывает большие наборы данных для создания высококачественных творческих решений, похожих на человеческие. Несмотря на то, что технология позволяет создавать интересные творческие приложения, существуют опасения, связанные с предвзятостью, вредоносным контентом и интеллектуальной собственностью. В целом генеративный искусственный интеллект имеет более широкие возможности в части создания текстов на естественном языке и нового контента и артефактов в стиле, близком к человеческому.
Каковы основные компоненты приложений искусственного интеллекта?
Архитектура искусственного интеллекта состоит из трех основных уровней. Все эти уровни работают за счет ИТ-инфраструктуры, которая предоставляет необходимые вычислительные ресурсы и ресурсы памяти для работы ИИ.
Варианты обучения ИИ для начинающих
Как правило, в начале обучения ИИ изучаются основы программирования и информатики. Необходимо освоить такие языки, как Python, а также математику, статистику и линейную алгебру.
Затем вы сможете перейти к более специализированному обучению. Получите степень магистра в области искусственного интеллекта, машинного обучения или анализа данных, чтобы иметь более глубокое понимание и практический опыт с этих дисциплин. Эти программы обычно включают такие темы, как нейронные сети, обработка естественного языка и углубленное машинное зрение.
Однако традиционное образование – не единственный доступный путь. Вы можете выбрать онлайн-курсы и учиться в удобном для себя темпе, чтобы овладеть определенными навыками. Например, включает сертификацию экспертами AWS по приведенным ниже темам.
Какие трудности возникают при внедрении искусственного интеллекта?
Внедрение и использование ИИ усложняется несколькими аспектами. Ниже перечислены наиболее распространенные трудности.
Управление ИИ
Политики управления данными должны соответствовать нормативным ограничениям и законам о конфиденциальности. Чтобы внедрить искусственный интеллект, необходимо управлять качеством, конфиденциальностью и безопасностью данных. Вы несете ответственность за данные клиентов и защиту их конфиденциальности. Для того чтобы управлять безопасностью данных, в вашей организации должны знать, как модели ИИ используют эти данные и взаимодействуют с ними на каждом уровне.
Ответственный подход к искусственному интеллекту
Ответственный подход к ИИ – это разработка ИИ, в рамках которой учитывается социальное и экологическое воздействие системы искусственного интеллекта в соответствующем масштабе. Как любая другая новая технология, системы искусственного интеллекта оказывают важнейшее влияние на всех пользователей, общество в целом и окружающую среду. Для ответственного использования ИИ нужно усиливать положительное влияние и отдавать приоритет справедливой и прозрачной разработке и использованию ИИ. Это гарантирует, что инновации в области искусственного интеллекта и основанные на данных решения не будут нарушать гражданские свободы и права человека. Организациям сложно создать ответственный искусственный интеллект, сохраняя при этом конкурентоспособность в стремительно развивающемся мире ИИ.
Технические трудности
Машинное обучение ИИ требует огромных ресурсов, а для функционирования технологий глубокого обучения необходим высокий порог вычислительной мощности. Необходимо использовать надежную вычислительную инфраструктуру для запуска приложений ИИ и обучения моделей. Вычислительные мощности могут быть дорогостоящими, тем самым ограничивая масштабируемость систем ИИ.
Ограничения данных
Для того чтобы обучить системы искусственного интеллекта непредвзятому подходу, необходимо ввести огромные объемы данных. Вам потребуется достаточный объем памяти для хранения и обработки обучающих материалов. Кроме того, необходимо внедрить эффективное управление и контроль качества данных, чтобы обеспечить их точность в обучении.
Как AWS может удовлетворить ваши требования к искусственному интеллекту?
AWS открывает доступ к искусственному интеллекту для более широкого круга людей – от разработчиков и специалистов по обработке данных до бизнес-аналитиков и студентов. Обладая наиболее полным набором сервисов, инструментов и ресурсов в области искусственного интеллекта, AWS предоставляет глубокие знания и опыт более чем 100 000 клиентов, чтобы удовлетворить потребности их бизнеса и раскрыть ценность их данных. Благодаря AWS пользователи могут создавать и масштабировать с учетом конфиденциальности, комплексной безопасности и управления искусственным интеллектом, достигая беспрецедентной скорости трансформации. ИИ в AWS включает предварительно обученные сервисы ИИ для готовой аналитики и инфраструктуры, позволяющие раскрыть весь потенциал производительности и снизить затраты.