ИИ: Наш новый супергерой?

Представьте себе мир, где машины могут думать так же, как люди, а иногда даже лучше. Это уже не фантастика – это реальность, которую мы называем искусственным интеллектом. Сегодня он проникает в нашу повседневную жизнь, помогая нам решать сложные задачи, предсказывать будущее и создавать новые возможности. По состоянию на 2022 год глобальное внедрение ИИ выросло до 35%. Согласно глобальному индексу внедрения искусственного интеллекта IBM, уровень внедрения этой технологии достиг 35% в 2022 году, что на 4% больше, чем годом ранее. Около 44% компаний говорят, что работают над внедрением искусственного интеллекта в свои текущие приложения и процессы. Кроме того, 42% компаний говорят, что они уже изучают преимущества ИИ.  Но что стоит за этими технологиями? Давайте разберёмся, как работает ИИ, какие перспективы он открывает перед нами и какие вызовы предстоит преодолеть. 

Искусственный интеллект и нейросеть - одно и то же?

Искусственный интеллект (ИИ) представляет собой комплекс программных решений, способных имитировать человеческие навыки. Эти программы способны к планированию, решению конкретных задач, обучению и улучшению своих функций по мере накопления информации.

В широком смысле ИИ можно рассматривать как направление науки, занимающееся разработкой аналитических систем, которые могут обучаться и решать сложные задачи. В более узком понимании ИИ — это технологии, основанные на обучении компьютера человеческому мышлению.

В основе ИИ лежат алгоритмы, позволяющие компьютеру обрабатывать огромные объемы данных и выявлять в них закономерности. На основе этих закономерностей искусственный интеллект способен делать выводы, предсказывать события и принимать решения.

Термин «искусственный интеллект» часто путают с «нейросетью», но это не одно и то же. Нейросеть — это подмножество искусственного интеллекта, предназначенное для более мелких задач, таких как генерация изображений, редактирование текстов или расшифровка аудиофайлов.

Искусственный интеллект представляет собой область компьютерной науки, занимающуюся созданием систем и программ, способных выполнять задачи, обычно требующие человеческого интеллекта. Он включает в себя различные методы и техники, такие как машинное обучение, обработка естественного языка, компьютерное зрение, робототехника и многие другие.

Нейронные сети — это подмножество искусственного интеллекта, которое моделирует работу человеческого мозга. Они состоят из слоев искусственных нейронов, которые работают вместе для анализа данных.

Принципы работы искусственного интеллекта и нейронных сетей отличаются. Искусственный интеллект охватывает общие принципы создания систем, способных анализировать и обучаться на основе данных. Нейронные сети, в свою очередь, работают на основе имитации биологических нейронных соединений для обработки и классификации информации.

История машин

История развития искусственного интеллекта (ИИ) берёт своё начало в середине XX века. К этому времени уже было создано множество предпосылок для его появления: философы вели дискуссии о природе человека и процессе познания мира, нейрофизиологи и психологи предложили множество теорий о работе мозга и мышлении, а экономисты и математики искали оптимальные методы расчётов и представления знаний в формализованном виде.

Всё началось с идеи мыслящей машины, предложенной в 1950-х годах математиком Аланом Тьюрингом. Он считал, что машины, подобно людям, могут использовать доступную информацию для принятия решений. Чтобы проверить свою теорию, он разработал тест: человек задавал вопросы одновременно другому человеку и машине через текстовый интерфейс. Если ответы человека и машины были неотличимы, считалось, что машина прошла тест и обладает искусственным интеллектом.

В 1956 году вопрос искусственного интеллекта начал активно обсуждаться в научной среде. Дармутский колледж провёл конференцию о «механизации интеллекта», на которой Джон Маккарти, когнитивист и специалист по информатике, предложил термин «искусственный интеллект». Этот момент можно считать началом истории ИИ.

Технический прогресс не стоял на месте. Компьютеры становились доступнее, дешевле, быстрее и могли хранить больше информации. Алгоритмы машинного обучения также совершенствовались: начали разрабатываться первые экспертные системы — компьютерные программы, моделирующие знания человека в определённой области, такие как химия или физика. Появились персептроны — первые нейронные сети, которые могли обучаться на данных и решать простые задачи классификации, например, распознавать рукописные цифры. 

В середине 1960-х Джозеф Вайценбаум создал ELIZA — первого чат-бота, который имитировал работу психотерапевта и мог общаться с человеком на естественном языке. В 1970-е годы для учёных, работающих в сфере искусственного интеллекта, начался непростой период. Власти возлагали на них большие надежды в области развития этой технологии. Однако эти ожидания не оправдались, что привело к сокращению финансирования исследований в этой области. Ситуация изменилась, когда США и Великобритания начали конкурировать с Японией в сфере искусственного интеллекта. Это стимулировало возобновление разработок в этой области.

А уже в 1990–2000-е годы машины стали думать наравне с человеком. Увеличение вычислительной мощности позволило создать более сложные и мощные алгоритмы машинного обучения. В 1997 году компьютерная система для игры в шахматы победила гроссмейстера Гарри Каспарова — действующего чемпиона мира по шахматам. В конце 1990-х годов был разработан Kismet — искусственный гуманоид, который мог распознавать и демонстрировать эмоции, в 2002 году искусственный интеллект появился в домах в виде Roomba — первого робота-пылесоса.

В XXI веке искусственный интеллект начал стремительно развиваться. Благодаря большому количеству данных из социальных сетей и других источников, ИИ может эффективно обучаться. Современные компьютеры позволяют обрабатывать и анализировать огромные объёмы информации с невероятной скоростью и точностью.

Также появились новые технологии и подходы, которые способствуют развитию искусственного интеллекта. Машинное обучение, нейронные сети и глубокое обучение стали доступны и открыли новые перспективы для создания более интеллектуальных и адаптивных систем.

 ИИ: магия технологий в действии

Как же всё-таки работает искусственный интеллект? Можно выделить несколько ключевых принципов, которые лежат в основе его работы:

1. Машинное обучение

Это подход, при котором алгоритм «учится» решать задачи. Вместо того чтобы программировать набор команд вручную, машину обучают выполнять поставленную задачу самостоятельно.

2. Нейронные сети

Нейронные сети представляют собой набор взаимосвязанных элементов — нейронов и нейронных связей (синапсов). Каждое соединение передает сигнал от одного нейрона к другому, подобно тому, как это происходит в мозге человека. Нейроны и синапсы обычно организованы в слои, что позволяет эффективно обрабатывать информацию.

3. Глубокое обучение

Глубокое обучение — это один из видов машинного обучения, при котором компьютер учится самостоятельно, основываясь на данных. Алгоритмы глубокого обучения не требуют вмешательства человека, а лишь заранее подготовленные и размеченные данные.

Процесс обучения алгоритма похож на процесс обучения человека. Мы совершаем ошибки и извлекаем из них уроки (например, не стоит засовывать руку в кипящую воду), так и алгоритмы, использующие машинное обучение, делают ошибки и получают штрафы за них.

Особого внимания заслуживает работа нейросети. Об этом рассказывает в материале для “РБК” Андрей Беляев, технический директор (CTO) исследовательской компании Neurodata Lab:
“...В качестве примера можно рассмотреть процесс обучения нейросети распознаванию лиц. Чтобы правильно обучить любую нейросеть, необходимо выполнить две ключевые задачи: собрать достаточное количество данных и определить критерии, по которым будут штрафовать. В нашем случае нужно собрать несколько десятков фотографий лиц для каждого человека, которого требуется идентифицировать, и штрафовать нейросеть, если её предсказания не совпадают с реальными лицами на фотографиях…”

На самом деле, мы сталкиваемся с искусственным интеллектом почти каждый день, даже не осознавая этого. Недаром Владимир Путин на конференции «Путешествие в мир искусственного интеллекта» (AI Journey) 11 декабря 2024 года сказал об ИИ следующее: «Наличие собственных разработок нового поколения искусственного интеллекта — одно из ключевых условий научного, технологического и, что важно, мировоззренческого суверенитета нашей страны».

Дело в том, что он постепенно интегрируется в работу различных сервисов. Siri, Google Assistant, Алиса от Яндекса — все эти голосовые помощники позволяют управлять устройствами, искать информацию, устанавливать напоминания и многое другое с помощью простых голосовых команд.

Я думаю, вам приходили уведомления «ВКонтакте» с вопросом: «Это вы на фотографии?». С вероятностью 99% вы действительно узнаете себя на снимках. «Магия!» — подумаете вы. «Искусственный интеллект!» — ответим мы.

Процесс распознавания лиц на фотографиях происходит в несколько этапов:

1. Анализ изображения. Алгоритм сканирует фотографию, выделяя на ней лица.

2. Создание цифрового отпечатка.Для каждого обнаруженного лица создаётся уникальный цифровой код — «вектор лица», который характеризует его индивидуальные особенности.

3. Сравнение с базой данных. Полученный вектор сравнивается с векторами лиц всех пользователей «ВКонтакте».

4. Предложение отметки. При обнаружении совпадений система предлагает отметить найденных друзей на фотографии.

Google Translate и Яндекс.Переводчик используют нейросети для перевода текстов и речи в реальном времени, что делает общение проще и доступнее. Это привело к тому, что большие тексты переводятся становится быстрее, без ошибок, с сохранением культурной и стилистической тонкости. 

Google Maps и Яндекс.Навигатор используют ИИ для анализа трафика, построения маршрутов и предоставления актуальной информации о пробках и авариях.

Устройства, такие как Amazon Echo, Google Home и Xiaomi Mi Smart Home, управляются с помощью ИИ, который понимает команды и адаптируется под привычки жильцов.

Приложения для обработки фотографий, такие как Adobe Photoshop, FaceApp и Prisma, используют ИИ для автоматической коррекции цветов, ретуши лица, добавления эффектов и стилизации. В Picsart с помощью искусственного интеллекта можно расширить фотографию, чтобы адаптировать её под требования социальных сетей, а также удалить ненужные объекты из кадра. Банки используют ИИ для выявления подозрительных транзакций, предотвращения мошенничества и обеспечения безопасности счетов клиентов.

Фитнес-трекеры, такие как Apple Watch, Fitbit и Garmin, используют ИИ для мониторинга сердечного ритма, сна, физической активности и дают персональные рекомендации по здоровью.

Онлайн-магазины, такие как Ozon, Wildberries и AliExpress, используют ИИ для персонализации предложений, анализа покупательских привычек и оптимизации логистики. Образовательные платформы, такие как Coursera, Udemy и Skillbox, используют ИИ для адаптивного обучения, анализа прогресса и подбора курсов.Даже во время прямой линии президента России Владимира Путина, которая проходила 19 декабря 2024 года, была задействована нейросеть от Сбербанка «GigaChat» для обработки запросов.

Эти примеры показывают, насколько широко искусственный интеллект интегрирован в нашу повседневную жизнь, облегчая выполнение множества задач и повышая качество обслуживания.

Тени прогресса: риски искусственного разума

В настоящее время учёные и исследователи проявляют беспокойство по поводу стремительного развития искусственного интеллекта. Например, Ник Бостром, философ и автор статьи «Этические проблемы продвинутого искусственного интеллекта», а также книги «Сверхразум: пути, опасности, стратегии», считает, что искусственный интеллект может стать причиной вымирания человечества. 

В 2020 году Дарон Асемоглу и Паскуаль Рестрепо опубликовали исследование, в котором прогнозировали сокращение рабочих мест в мире из-за того, что искусственный интеллект и робототехника заменят человеческие. Однако Сергей Курьян, основатель компании «Нейросети», предприниматель, не согласен с этим утверждением. Он считает, что любые технологии, включая искусственный интеллект, значительно упрощают жизнь людей и приводят к появлению новых профессий.

С развитием ИИ возрастает вероятность потери безопасности и конфиденциальности данных. Системы могут стать объектом хакерских атак, а несанкционированный доступ к большим объёмам личной информации может иметь серьёзные последствия для пользователей.

Существует риск того, что общество станет слишком зависимым от этой технологии. Действительно, это может представлять опасность. Ведь так удобно: два нажатия кнопки — и готовый текст уже лежит перед тобой в чате с искусственным интеллектом. Однако техника уязвима для внешних угроз. Если мы полностью положимся на искусственный интеллект, то даже небольшой сбой может стать фатальным для нас.

Чтобы защитить свои личные и рабочие данные при работе с нейросетями, необходимо:

• Ознакомиться с политикой конфиденциальности сервиса. Многие компании собирают и анализируют информацию для обучения своих моделей.

•  Не предоставлять нейросетям конфиденциальные данные. Это включает в себя пароли, номера кредитных карт и коммерческие тайны.

•  Использовать псевдонимы. При работе с сервисами искусственного интеллекта следует выбирать альтернативные имена или учётные записи, отличные от основных.

•  Предоставлять сервисам только ту информацию, которая необходима. Если нейросеть используется для написания кода или анализа документа, следует отправлять только соответствующие фрагменты.

•  По возможности шифровать личную информацию. Например, заменять имена и другие идентификационные данные на псевдонимы.

•  Удалять ненужные данные. Многие сервисы хранят архив запросов. Периодически следует проверять и удалять ненужные диалоги, чтобы минимизировать риск их утечки.
   

Искусственный интеллект становится важным элементом нашего будущего, предоставляя безграничные перспективы для развития и прогресса. Однако необходимо осознавать, что развитие ИИ требует ответственного подхода и глубокого понимания его возможностей и потенциальных опасностей.

Знание основ работы ИИ и его взаимодействия с другими технологиями поможет нам использовать этот инструмент наиболее эффективно для улучшения качества жизни и решения сложных проблем.

Будущее, в котором ИИ станет нашим союзником, уже близко, и от нас зависит, каким оно будет.

Текст: Арина САНГИНОВА

Фото: foto.fotopod.ru