Искусственный интеллект: Обзор

Искусственный интеллект (ИИ) — это демонстрируемый машинами интеллект, в частности компьютерными системами.
ИИ как область исследований разрабатывает методы и программное обеспечение, позволяющие машинам воспринимать окружающую среду, обучаться и действовать, чтобы достигать целей.
К известным приложениям ИИ относятся передовые поисковые системы, рекомендательные системы, системы разговорного взаимодействия, автономные транспортные средства, генеративные инструменты и программы для сложных стратегических игр.
ИИ пережил циклы оптимизма и разочарования ("зимы ИИ")
Значительный рост интереса и финансирования наблюдается после 2012 года (глубокое обучение) и 2017 года (архитектура Transformer).

История и Развитие ИИ

ИИ сформировался как академическая дисциплина в 1956 году.
Алан Тьюринг — один из пионеров в области вычислительной техники, предложил тест Тьюринга для определения разумности машин.
В СССР ранние работы в области ИИ проводились в 1960-х годах.
В 1974 году шахматная программа "Каисса" стала первым чемпионом мира среди компьютерных программ.
В 2019 году Россия определила курс на создание национальной стратегии по ИИ.
Российский рынок ИИ в 2022 году составил 650 млрд рублей с ростом 18%.
В России уровень внедрения технологий ИИ достиг 20% в 2023 году.

Подходы к Разработке ИИ

Символьный подход: Оперирование слабоформализованными представлениями и их смыслами.
Логический подход: Моделирование рассуждений, основанное на логике (язык Пролог).
Агентно-ориентированный подход: Создание интеллектуальных агентов, взаимодействующих со средой.
Гибридный подход: Сочетание нейронных и символьных моделей для повышения когнитивных и вычислительных возможностей.

Направления Исследований ИИ

Моделирование рассуждений: Формализованные задачи, поиск решения.
Обработка естественного языка: Понимание, обработка и генерация текстов на человеческом языке (информационный поиск, машинный перевод).
Инженерия знаний: Получение, систематизация и использование знаний для экспертных систем.
Машинное обучение: Самостоятельное приобретение знаний интеллектуальной системой (обучение с учителем, без учителя).
Нейронные сети: Решение сложных проблем, распознавание, кластеризация.
Генетический подход: Совершенствование алгоритмов за счёт копирования лучших характеристик.
Агентный подход: Создание автономных программ, взаимодействующих со средой.
Робототехника: Интеграция ИИ и роботов для манипуляции, навигации, планирования.
Творчество и Искусство: Создание музыки, текстов и других произведений искусства.
Безопасность и военное применение: Разработка систем прогнозирования угроз, целеуказания.

Применение ИИ в Разных Сферах

Рынок инвестиций: Использование ИИ для анализа данных и принятия инвестиционных решений (Aladdin, Sqreem, Kensho).
Управление личными финансами: Digit, Wallet. AI
Управление инвестициями: Автоматизация финансовых консультаций (алгоритмы, управление портфелем).
Управление персоналом/Рекрутинг: Использование ИИ для анализа резюме, ранжирования кандидатов.
Индустрия игр: Игровой ИИ (создание противников, генерация уровней).
Транспорт: Автоматизированные системы управления транспортом (тракторами, комбайнами, локомотивами).
Здравоохранение: Возможности применения ИИ в различных медицинских задачах (ещё в стадии разработки).
Государственное управление: Поддержка принятия решений, обеспечение безопасности и мониторинга.

Философские и Этические Вопросы ИИ

Сильный и слабый ИИ: Споры о возможностях ИИ сравниваться с человеческим разумом.
Тест Тьюринга: Способ оценки разумности машин.
Китайская комната: Аргумент против теста Тьюринга как критерия мышления машины.
Риски ИИ: Опасения связанные с развитием сверхчеловеческого ИИ, его этичность.
Авторское право и ИИ: Вопрос о правах обладателя патента на изобретение, сделанное с помощью ИИ.

Заключение

ИИ — динамично развивающаяся область, затрагивающая многие аспекты жизни.
Практическое применение и исследования ИИ вызывают множество вопросов и требуют этического обсуждения и правового регулирования.