▷ Штучний інтелект: що це таке та сучасні практичні приклади?

Протягом кількох років компанії постійно говорили з нами про Штучний інтелект, який вони впроваджують у своїх службах, додатках та процесорах. Однак, хоча вони носять те саме ім'я, слава Богу, Штучний інтелект нашої пральної машини (з причин, що уникає нас) та нашого смартфона не настільки розвинений, щоб змусити їх замислитись про своє існування та нашу владу над ними. Наразі…

Як ми вже розповідали вам у статті про розробку AI USB Intel Movidius, Штучний інтелект тут, щоб залишитися і допомогти нам вирішувати щоденні проблеми. Але що саме таке штучний інтелект?

Джерело: Джерело Dexeter

Подарунок, який ви бачите вище, дуже спрощеним чином показує, як працює глибока нейронна мережа. Ці системи вимагають жорсткої підготовки, щоб згодом, наприклад, розпізнати зображення, оптимізувати рішення або просто дізнатися більше. По суті це набір алгоритмів, які ми могли б класифікувати як AI, які належать до галузі глибокого навчання.

Зміст індексу

Штучний інтелект: нове програмування

Сьогодні «Штучний інтелект» не складається із складносурядних змішаних систем технологій із совістю, як це часто зустрічається у науково-фантастичних творах. Той, який ми створюємо, скоріше підпадає на визначення складних алгоритмів, які повертають результати на основі вхідних даних та команд, які їм були навчені. Хоча це лише одне із значень, яке існує.

Існують різні способи розуміння Штучного інтелекту, але ми можемо розділити його на чотири основні групи:

ШІ, які мислять, як люди

Масло-робот Рік і Морті

Складні комп’ютерні системи з власною совістю, які думають і приймають рішення відповідно до свого бажання і перевищують характеристики, на які вони запрограмовані ( Ghost in the Shell). Це ще не в межах досяжності, і ми навіть не знаємо, чи це буде можливо в майбутньому, тому коментувати не багато.

ІА, які діють як люди

Мислити як людину - це не те саме, що робити вигляд, як діяти як людина. Сьогодні ми створюємо такі системи, як ця, де вводяться випадковість і конкретні функції , щоб створити відчуття, що інтелект мислить як людина.

Перець розумний помічник

У відеоіграх ми бачимо це постійно, оскільки керовані машинами вороги часто прагнуть імітувати поведінку, схожу на людину. Окремо від відеоігор було досягнуто, що Штучний інтелект може писати з недосконалостями та порушеннями, як це робив би людина.

ІС, які мислять раціонально

Можливо, найпоширеніша версія цієї технології сьогодні. Ми кажемо, що вони думають раціонально, тому що ми надаємо їм інструменти, щоб запропонувати ефективні та значущі результати. Вони здатні легко адаптуватися до того середовища, в якому вони перебувають, хоча вони далекі від думки про себе.

Навчання AlphaStar

Прикладом цього є Штучний інтелект, який грає у відеоігри на кшталт AlphaStar (StarCraft II) або AlphaZero (шахи, шогі та ходи). Ці машини навіть здатні боротися з супротивниками людини і вже перемогли випадкового чемпіона світу.

ІА, які діють раціонально

Оскільки вони «діють», ми виявляємо, що вони не обробляють дані, які ми передаємо їм, вони лише думають раціонально. Це найбільш спрощена версія цієї технології, і це етап, який ми вже значною мірою пройшли. Деякі комп'ютерні системи вдаються до цієї технології, оскільки програмувати їх набагато простіше, і їх робота, як правило, проста.

Розумний пилосос

Наприклад, машини, які приймають дзвінки та проводять вас через їх параметри або інтелігентних помічників веб-сторінок, які зазвичай просять рекомендувати відповідні рішення.

Вже маючи прийнятне уявлення про розподіл інтелекту відповідно до того, наскільки вони складні, давайте візьмемо вас до суті справи.

Математика думки

Один із способів програмування штучного інтелекту - це обробка даних у вигляді уявних одиниць, званих тензорами. Тензори - це складна алгебраїчна одиниця (скалярів, векторів та матриць), яка потребує знань з математики, щоб правильно з ними працювати. Отже, продуктивність програм AI буде такою ж доброю, як і математичні маніпуляції з даними.

Спрощене пояснення виворотів

Для розширення розробки програмного забезпечення цього типу багато груп створили та відкрили для коду свої бібліотеки кодів для співпраці та створення разом із громадою більш інтелектуальних систем. TensorFlow від Google, CNTK від Microsoft, Theano, Caffe2 та Keras - одні з найбільш релевантних прикладів. Кожна з бібліотек зосереджується на проблемі з різних ракурсів, і завдяки цьому ми маємо в своєму розпорядженні розвиток ШІ на різних рівнях абстракції.

Якщо ви не знаєте, що таке абстрагування, це система, яка вимірює, наскільки тісна комп'ютерна мова до розмовної мови. Чим вищий рівень абстракції, тим більше він нагадує людську мову і чим нижчий, тим більше машинний код, тобто той світ, який працює лише з нулями та одиницями.

Нові системи, нове обладнання

Зрозуміло, що все програмне забезпечення працює в рамках апаратних засобів, однак, легко впасти в ілюзію, що хмара може впоратися з усім, але реальність не така мила. Залежно від оптимізації коду, можливо, AI працює локально (на пристрої смартфона, ПК чи Інтернету речей). Або пристроям можна дозволити надсилати обчислення на сервери, обробляти їх, і вони повертають результат.

Хмарні послуги

У багатьох випадках “маленький” пристрій намагається провести значну частину обчислень на місцевому рівні та надсилає сервер лише частину проблеми, тим самим економлячи багато витрат на управління послугами.

Штучний інтелект в день у день

Ми знаємо, що думати про майбутнє цього - щось дуже цікаве і для когось навіть захоплююче, але вам не доведеться йти так далеко, щоб побачити перші плоди. Де ми можемо знайти сліди штучного інтелекту в сучасному суспільстві?

Штучний інтелект на мобільному

Це може здатися непоміченим, але воно оточує нас з усіх боків. Починаючи з домашніх пристроїв, нові мобільні телефони часто мають невеликі вбудовані системи під назвою Штучний інтелект, які допомагають робити кращі фотографії. Вибірково фокусуйте зображення після обробки, щоб вони виглядали більш чіткими, барвистими або контрастними. Деякі навіть в змозі розпізнати об’єкти, які ми захоплюємо, і пропонують нам пов'язані пошуки.

У цьому полі також виділяється колега, яка є "OK Google", яка вчиться з усього, що ми їй кажемо, і здатна обробляти нескінченні запити. Хоча ми можемо знайти вас «підробленим» дуже легко (як, наприклад, не в змозі вести розмову), ми не можемо відмовитись від важкої роботи, яку ми знаємо, що стоїть за цим.

Google Assistant

Ми також повинні говорити про неминучу автономну їзду. Автомобілі на зразок Tesla вже пропонують ці альтернативи, контрольовані AI в деяких країнах. Ці системи здатні захоплювати навколишнє середовище навколо автомобіля, обробляти заборони, небезпеки тощо, і безпечно керувати ними відповідно.

Хоча нам не потрібно йти на такі високі рівні інтелекту в автомобільному світі. Ми можемо побачити, що деякі машини вже мають такі цікаві системи, як виявлення аварійної зупинки або автоматичне паркування.

Королева в тіні:

На даний момент ви вже можете думати, що AI є скрізь і що в будь-який момент вони бунтуються, але будьте впевнені, ваш тостер не збирається вбивати вас під час сну. Ми можемо підтвердити, що ця технологія контролює більше, ніж ви думаєте, і відповідає за багато тенденцій у суспільстві.

Оголошення Youtube, Twitter, Google… Все це певною мірою контролюється вказаними вами налаштуваннями, а також Штучним інтелектом, який вирішує, що вам показати. Ви чуєте повідомлення, схоже на: "Я хочу поділитися своїми даними з Google, щоб він пропонував мені рекламу, яка може мене зацікавити" ?

Як це працює? Що ж, ви побачите, виходячи з того, що споживаєте в Інтернеті, створюється профіль з вашими смаками, і ви пов’язані з багатьма іншими людьми. Коли Інтернет-сервіси повинні вам щось показати, вони використовують цей профіль, який складається з мільйонів людей, щоб оцінити, що може вас зацікавити.

Спрощене пояснення великих даних

Такий спосіб аналізу величезної кількості даних (Big Data) за допомогою AI вимагає багато сил і кар'єри з'являються у всьому світі, готові підготувати майбутнє з цього питання. Як ви зрозумієте, дані, якими користуються користувачі, підраховуються TeraBytes щосекунди, тому людина не в змозі їх усіх проаналізувати. Саме тут штучний інтелект працює з даними, і люди використовують його для того, щоб робити оцінки тощо, використовуючи, наприклад, статистику.

РЕКОМЕНДУЄМО ВАС Google Home Mini: що це таке і для чого це, особливості

Фундація: Глибока, Машинне навчання

Ми будемо трохи орієнтуватися у світі відеоігор, щоб трохи краще зрозуміти Deep Learning, оскільки AI увійшов у поле відеоігор як як гравець (як ми вже згадували раніше), так і як програміст і дизайнер. Якщо ви стежите за досягненнями галузі, NVIDIA набуває знаменитості для різних технологій, серед яких система DLSS (Deep Learning Super Sampling) - Штучний інтелект, здатний змінювати масштаби зображень.

Порівняння DLSS

Функція DLSS полягає в перетворенні зображення з FullHD (1080p) в UltraHD (4k), щоб мати можливість відтворювати найвибагливіші заголовки з кращою частотою кадрів. Спочатку користувачі скаржилися, що зображення виглядають розмитими та поза фокусом, але лише через кілька місяців результати чудові.

Це завдяки Deep Learning - системі, завдяки якій Штучний інтелект вчиться з практикою та помилками. Що стосується DLSS, NVIDIA Intelligence постійно аналізував зображення у роздільній здатності UltraHD і намагався відтворити їх, використовуючи зображення FullHD як основу. Іншими словами, це так, ніби вони дали вам чверть зображення, і вам довелося заповнити прогалини, які ви не знаєте. Глибоке навчання - це тип системи, що належить до того, що називається машинним навчанням або автоматичним навчанням іспанською мовою.

Машинне навчання та глибоке навчання

Машинне навчання можна було б віднести до основи штучного інтелекту. Це різні набори алгоритмів, які часто використовуються для машин для вивчення завдань, серед іншого. Наприклад, розпізнавання зображення, гра в шахи або виявлення настроїв - це проблеми, які можна вивчити, і різні типи алгоритмів використовуються залежно від завдання.

Машинне навчання називається набором алгоритмів, які дозволяють машині вчитися на досвіді, який вона накопичує. З іншого боку, Deep Learning зосереджується на навчанні з неоднорідними вкладами. Обидві дисципліни розробляються та вивчаються з енергією, оскільки майбутнє Штучного інтелекту невизначене.

Майбутнє Штучного інтелекту

З нашого погляду можливості штучного інтелекту здаються нескінченними. Ми досі не знаємо, в чому полягає наша межа, і ми вже працюємо над створенням подібного до нас іншого, але що ми можемо очікувати в майбутньому?

Нічого, що ми будемо коментувати, не можна сприймати як належне, але це твердження, засновані на певних аргументах, отриманих головним чином від спостереження за тим, як ці машини розвивалися.

Інтернет

Перш за все, здається, що ми рухаємося до світу, в якому домінує Інтернет, саме тому ШІ матимуть більше актуальності та влади над засобом. Це не повинно нас лякати, оскільки це єдиний спосіб, яким ми могли б забезпечити підтримку платформи. Завдяки цьому ми могли б переглядати Інтернет в дещо захищенішому просторі, але в той же час набагато безпечніше. В якості перших піонерів цього у нас є боти Facebook, які аналізують і оцінюють, чи проходять через вас суїцидальні думки, і якщо вони виявляють це, вони зв'язуються з вами.

Так само у фізичному світі автономні та допоміжні машини ставатимуть все більш домінуючими до того моменту, коли водіння стане лише рекреаційним. Можливо, зміна не відбудеться за сто років, але зміни відбудуться.

Ще одна зміна, яка також прогнозується, - обмін важкою роботою для машин. Це революція, якої багато хто боїться, але здається неминучою, тому нам доведеться бути готовими.

Кіборг Ніл Харбіссон

І хоча це здається чимось типовим для наукової фантастики, дуже ймовірно, що в майбутньому нам доведеться знайти шляхи інтеграції технології та штучного інтелекту в наше тіло. Насправді перший кіборг в історії вже існує і називається Нілом Харбіссоном.

За цим берегом море ідей неосяжне. Хто знає? Можливо, машини фабрики всі працюють в унісон під командуванням головного верстата з примітивними мовами машини-машини. Можливо, одного дня найкращим спекулятором на фондовому ринку стане Штучний інтелект чи навіть найкращий мотоцикл байкер.

Штучний інтелект

Це може здатися дивним, страшним майбутнім, але у нас, безумовно, є інші проблеми, які намагаються вирішити!

А що ви знаєте про ШІ? Ви прагнете подивитися, що прийде? Розкажіть, які ваші ідеї щодо штучного інтелекту.

Шрифт PowerDataIberdrolaIndraNewsRoom