Потенциал искусственного интеллекта и машинного обучения безграничен, и мы должны использовать его во благо обществу. Будь то автоматизация утомительных задач, улучшение процесса принятия решений или решение сложных проблем, эти технологии способны преобразовать любые отрасли экономики и улучшить качество жизни всех людей.
Автор
В этой главе представлен краткий обзор истории и эволюции ИИ с выделением ключевых событий и вех, сформировавших эту область человеческой деятельности. В ней также обсуждается текущее состояние отрасли и тенденции, определяющие будущие разработки в области искусственного интеллекта и машинного обучения.
Искусственный интеллект (ИИ) – это область информатики и инженерии, ориентированная на создание интеллектуальных машин, выполняющих задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта, такие как обучение, решение проблем и принятие решений. Машинное обучение – это подмножество ИИ, которое включает использование алгоритмов и статистических моделей, позволяющих компьютерам учиться на данных и улучшать свою производительность при выполнении конкретной задачи с течением времени.
История ИИ восходит к 1950-м годам, когда исследователи впервые начали изучать концепцию создания интеллектуальных машин. Ранние усилия были сосредоточены на разработке программ, которые могли бы выполнять определенные функции, такие как игра в шахматы или решение математических задач. В 1960-х и 1970-х годах исследователи начали сосредотачиваться на разработке более универсальных систем ИИ, которые могли бы обучаться и адаптироваться к новым задачам.
Трудно приписать разработку ИИ одному человеку или группе людей, поскольку эта область знания поступательно развивалась благодаря вкладу многих исследователей и учёных. Одним из пионеров в этой области считают Алана Тьюринга, которому приписывают разработку концепции универсальной машины, способной выполнять любые вычисления, он также известен своей работой над тестом Тьюринга – тестом для определения того, может ли машина демонстрировать разумное поведение. Алана Тьюринга ещё называют отцом информатики.
Ведущим разработчиком ИИ является Джон Маккарти, который ввёл термин «искусственный интеллект» в 1956 году и сыграл важную роль в разработке программ исследования ИИ в Стэнфордском университете и Массачусетском технологическом институте.
Большой вклад в разработку ИИ также внесли: Марвин Мински, который основал Лабораторию искусственного интеллекта в Массачусетском технологическом институте и помог создать область искусственных нейронных сетей, Ричард Саттон, который развивал область обучения с подкреплением, а также Артур Сэмюэл, разработавший первую программу самообучения в 1950-х годах.
В 1980-х и 1990-х годах развитие ИИ продолжилось, увеличилось финансирование, поскольку исследователи добились значительного прогресса в разработке алгоритмов машинного обучения и нейронных сетей. Эти достижения проложили путь для разработки многих широко используемых сегодня приложений ИИ, таких как распознавание речи, классификация изображений и обработка естественного языка.
В последние годы область ИИ продолжала развиваться и расширяться благодаря значительным достижениям в таких областях, как глубокое обучение и обучение с подкреплением. Эти достижения привели к разработке новых продуктов и услуг на основе ИИ, таких как автономные транспортные средства, персональные помощники и интеллектуальные домашние устройства.
Помимо ключевых событий и вех в истории ИИ, следует осветить текущее состояние и тенденции в этой области, определяющие будущие разработки. Одним из ключевых направлений, формирующих будущее ИИ, является внедрение алгоритмов и методов машинного обучения, позволяющих компьютерам учиться на основе новых данных и со временем улучшать свою производительность при выполнении конкретной задачи. Эти алгоритмы становятся все более распространенными в широком диапазоне приложений, они используются для анализа больших наборов данных, прогнозирования и выполнения задач, которые людям было бы трудно или невозможно выполнить самостоятельно. В области машинного обучения количество статей и публикаций в этой области растёт в геометрической прогрессии. Согласно исследованию журнала «AI Frontiers», количество статей, опубликованных на конференциях по машинному обучению, выросло с 50 в 2000 году до более 5000 в 2022 году.
В настоящее время получило своё развитие использование глубокого обучения, представляющего собой тип машинного обучения, который включает использование искусственных нейронных сетей с несколькими уровнями блоков обработки, известных как «нейроны». Эти сети способны обучаться и адаптироваться к новым данным и используются для достижения самых современных результатов в таких областях, как распознавание изображений и речи.
Исследователи работают над созданием общего искусственного интеллекта (AGI), который представляет собой способность машины выполнять любую интеллектуальную задачу, которую может выполнить человек, в то время как современные системы ИИ, как правило, предназначены для выполнения только конкретных задач. Общий ИИ всё ещё находится на ранних стадиях развития, но если он будет реализован, это позволит кардинально изменить повседневную жизнь людей. Исследование консалтинговой компании «Accenture» показывает, что к 2035 году искусственный интеллект может повысить ежегодные темпы экономического роста в развитых странах в среднем на 1,7 процентных пункта, увеличив мировую экономику на 15,7 триллиона долларов.
Рассмотрим несколько проблем и этических соображений, связанных с развитием ОИИ. Одна из основных проблем заключается в том, что ИИ может превзойти интеллект человека и его возможности, что вызывает серьёзные опасения по поводу замещения людей на рабочих местах и возможности того, что машины станут более мощными и востребованными, чем люди. Существуют также опасения по поводу возможности использования ИИ в злонамеренных целях, например, при разработке автономного оружия или для наблюдения и отслеживания. Кроме того, возникают вопросы о том, как обеспечить прозрачность и объяснимость систем ИИ, а также как обеспечить их этичную и ответственную разработку.
ИИ всё чаще используется в промышленности и бизнесе как способ повышения эффективности производства и оказания услуг, снижения затрат и повышения производительности труда. Очевидно, что эта тенденция сохранится в ближайшей перспективе, поскольку всё больше компаний стремятся внедрить ИИ в свою деятельность. В одном из отчётов компании «MarketsandMarkets», занимающейся программами роста, указывается, что размер мирового рынка искусственного интеллекта вырастет с 21,46 миллиардов долларов в 2018 году до 190,61 миллиардов долларов к 2025 году при среднегодовом темпе роста 36,62% в течение прогнозируемого периода.
Стремительное развитие ИИ и машинного обучения вероятнее всего будет определяющим в этой области знания и окажет серьёзное влияние на различные сферы деятельности человека и общество в целом.
По состоянию на 2022 год количество стартапов в области ИИ во всем мире превысило 15 000, абсолютными лидерами являются Китай и США, за которыми следуют Индия, Канада и Великобритания.
Согласно прогнозу американской исследовательской и консалтинговой компании «Gartner», специализирующейся на рынках информационных технологий, уже в 2023 году 75% крупных и средних организаций будут использовать ИИ для улучшения хотя бы одного из основных процессов продаж своей продукции.
Искусственный интеллект и машинное обучение имеют широкую область применения в различных отраслях и секторах экономики. Некоторые из текущих приложений искусственного интеллекта и машинного обучения включают:
– распознавание речи, когда алгоритмы ИИ и машинного обучения позволяют компьютерам распознавать и расшифровывать разговорную речь, позволяя пользователям взаимодействовать с устройствами и системами с помощью голосовых команд;
– анализ изображений и видео, когда алгоритмы ИИ и машинного обучения используются для анализа и классификации изображений и видео, такие приложения позволяют с высокой степенью точности распознавать объекты или лица людей, анализировать их настроения;
– обработку естественного языка, когда алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения позволяют компьютерам понимать и генерировать человеческий язык, такие приложения могут использоваться в качестве языкового переводчика, чат-бота или виртуального помощника;
– предиктивную аналитику, когда алгоритмы машинного обучения применяются для анализа данных и прогнозирования будущих результатов, что позволяет использовать такие приложения для обнаружения мошенничества, предотвращения оттока клиентов или прогнозирования спроса на товары и услуги.
В робототехнике ИИ и алгоритмы машинного обучения используются для того, чтобы роботы могли выполнять такие задачи, как навигация, манипулирование объектами и принятие решений.
В дополнение к этим текущим приложениям существует много потенциальных будущих разработок в области искусственного интеллекта и машинного обучения, которые как ожидается, окажут значительное влияние в будущем, в частности:
– в здравоохранении, где разрабатываются алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения, которые помогут в решении таких задач, как диагностика, планирование лечения и поиск лекарств;
– на транспорте, где искусственный интеллект и машинное обучение используются для разработки автономных транспортных средств, а также для повышения эффективности и безопасности транспортных систем;
– в образовании, где искусственный интеллект и машинное обучение используются для персонализированного обучения и помощи в таких задачах, как выставление оценок и планирование курсов;
– в финансовой сфере, где искусственный интеллект и машинное обучение используются для повышения эффективности и точности финансовых процессов, таких как обнаружение мошенничества и оценка кредитных рисков.
В целом, текущие и потенциальные будущие приложения ИИ и машинного обучения разнообразны и широкомасштабны и, вероятно, будут оказывать значительное влияние на многие аспекты жизни общества и на то, как мы живем и работаем.
Среди прочих перспективных разработок в области ИИ и машинного обучения:
– персональные рекомендации, предусматривающие использование алгоритмов искусственного интеллекта и машинного обучения для персонализации рекомендаций по продуктам, услугам или контенту на основе интересов и предпочтений человека;
– профилактическое обслуживание, позволяющее прогнозировать вероятность отказа оборудования, проводить упреждающее обслуживание и снижать риски непредвиденных простоев на основе алгоритмов искусственного интеллекта и машинного обучения;
– сельское хозяйство, где искусственный интеллект и машинное обучение можно использовать для оптимизации урожайности, улучшения ирригации и решения таких задач, как борьба с вредителями и управление почвой;
– мониторинг окружающей среды, где искусственный интеллект и машинное обучение можно использовать для анализа данных с датчиков и других источников в целях выявления тенденций и закономерностей, оценки состояния окружающей среды, планирования природоохранных мероприятий и прогнозирования потенциальных проблем;
– реагирование на стихийные бедствия, где искусственный интеллект и машинное обучение на основе анализа данных с датчиков и других источников позволит заблаговременно выявлять потенциальные стихийные бедствия, такие как землетрясения, наводнения, цунами и т.д. для принятия мер по реагированию и восстановлению.
В 2023 году правительством США объявлено о планах установки вдоль мексиканской границы башен наблюдения с искусственным интеллектом, чтобы повысить безопасность и контроль на границе. Башни с ИИ, разработанные компанией «Anduril Industries», будут оснащены солнечными панелями, камерами и датчиками. Данные, собранные этими башнями, будут обработаны с помощью ИИ и переданы операторам для дальнейшего анализа. Технологии ИИ в этих башнях смогут точно различать людей, животных и транспортные средства, а также собирать все данные, необходимые для усиления пограничного контроля. Стоимость контракта не разглашается, но известно, что он будет действовать в течение пяти лет и за этот период будет установлено 200 башен.
В 2023 году в Китайской Народной Республике (КНР) введён в эксплуатацию первый в мире беспилотный дрон-корабль под названием «Zhu Hai Yun», который дистанционно управляется искусственным интеллектом или операторами. Это морское судно длиной 88,5 метра способно развивать скорость до 18 узлов и оснащено десятками различных типов воздушных, надводных и подводных дронов. Основное назначение «Zhu Hai Yun» – научные исследования, такие как геодезические работы, отбор проб и их анализ, картографирование и многое другое. Кроме того, дрон-корабль можно использовать для патрулирования и борьбы с браконьерством. Интеграция передовых технологий ИИ в это судно представляет собой значительный шаг вперёд в области передовых морских операций, поскольку позволяет повысить эффективность, безопасность и автономность при выполнении сложных исследовательских и наблюдательных задач.
В 2023 году германский стартап «German Bionic» представил свой новейший экзоскелетный костюм, который является не только самым легким, но и самым универсальным экзоскелетным костюмом с поддержкой ИИ. Компания стремится повысить безопасность на физически сложных работах с помощью своего ассортимента интеллектуальных устройств. «German Bionic» представила три новых продукта: Apogee, Smart SafetyVest и комплект German Bionic IO. Костюм Apogee поддерживает пользователей во время подъёмных движений и травм осанки, а Smart SafetyVest оснащён усовершенствованными датчиками и искусственным интеллектом для предоставления персонализированной эргономической информации на основе данных. Комплект German Bionic IO – это облачное средство, которое лежит в основе новых костюмов фирмы, преобразуя информацию о здоровье и безопасности в большие данные для постоянного анализа и улучшения показателей безопасности.
О проекте
О подписке