Об искусственном интеллекте говорят повсюду. А почему бы и нет?
Он изменит, если еще не изменил, все - от того, как мы пишем электронные письма, до того, как мы проектируем самоуправляемые автомобили.
Однако между шумихой и заголовками многие до сих пор не понимают, что такое ИИ по сути и как он работает.
Именно об этом и рассказывает данное руководство, не утопая в техническом жаргоне.
К концу курса вы поймете концепцию, а также основы того, как искусственный интеллект обеспечивает работу инструментов, которыми вы пользуетесь каждый день.
Давайте начнем.
Основные выводы
- ИИ - это наука о создании машин, которые можно обучать и выполнять задачи, обычно ассоциируемые с человеческим интеллектом.
- ИИ работает, получая данные, обрабатывая их с помощью алгоритмов, делая прогнозы, учась на ошибках и совершенствуясь с течением времени.
- Большинство ИИ сегодня - это узкий ИИ, созданный для решения конкретных задач, в то время как общий ИИ, или AGI, который может сравниться с человеческими возможностями в различных областях, все еще остается лишь концепцией.
- Генеративный ИИ использует глубокое обучение для создания нового текста, изображений, аудио, видео и даже кода в ответ на подсказки.
Что означает искусственный интеллект?
ИИ - это сокращение от искусственного интеллекта, обозначающее способность машины делать то, что, как мы обычно думаем, требует человеческого мозга, например:
- Восприятие
- Рассуждения
- Обучение
- Взаимодействие с миром
- Решение проблем
- Проявление творческих способностей
Вы наверняка сталкивались с ИИ с такими возможностями, даже не подозревая об этом.
Например, когда вы задаете Siri вопросы или просто общаетесь с ней, вы общаетесь с искусственным интеллектом.
Никогда больше не беспокойтесь о том, что ИИ обнаружит ваши сообщения. Undetectable AI Мы можем помочь вам:
- Сделайте так, чтобы ваши записи с помощью искусственного интеллекта появились человекоподобный.
- Байпас все основные инструменты обнаружения ИИ одним щелчком мыши.
- Используйте AI безопасно и уверенно в школе и на работе.
Или когда вы общаетесь с чат-ботом на сайте, который каким-то образом точно знает, на какой странице вы застряли? Это тоже ИИ.
Но что делает ИИ способным распознавать речь, идентифицировать изображения, понимать и реагировать на человеческий язык?
Это происходит благодаря множеству алгоритмов, моделей и очень сложной математике.
Чтобы дать вам представление о том, как устроен искусственный интеллект, можно привести некоторые из его составных частей:
- Машинное обучение
- Нейронные сети
- Глубокое обучение
- Обработка естественного языка
Человеческий интеллект против машинного интеллекта
ИИ становится все лучше, но он все еще не сравнялся с нами.
Мы знаем это, потому что до сих пор ни один инструмент искусственного интеллекта не прошел тест ТьюрингаЭто способ проверить, может ли машина убедительно вести себя в разговоре как человек. Или определить, могут ли машины думать.
Нам еще очень далеко до ИИ, который будет понимать контекст, нюансы и смысл так же, как люди.
Большинство экспертов считают, что до создания такого ИИ еще несколько десятилетий. А некоторые утверждают, что это может никогда не произойти.
Да, инструменты генеративного ИИ, такие как ChatGPT и DALL-E, могут делать удивительные вещи, но под капотом они, по сути, являются машинами для предсказаний.
Другими словами, эти инструменты были обучены на огромных массивах данных, на основе которых они могут с впечатляющей точностью угадать наиболее вероятный ответ на ваш запрос.
Это полезно, иногда даже удивительно, но это не то же самое, что человеческий интеллект.
Краткая история искусственного интеллекта
Хотя концепция "машин, которые думают" восходит к античной философии, современная история ИИ начинается в середине XX века.
В таблице ниже приведены некоторые из наиболее важных вех в развитии ИИ:
| Год | Веха |
| 1950 | Алан Тьюринг публикует Вычислительная техника и интеллект и предлагает тест Тьюринга. |
| 1956 | Джон Маккарти вводит термин "искусственный интеллект" на Дартмутской конференции. Сайт первая программа искусственного интеллекта, "Теоретик логики, создается. |
| 1967 | Фрэнк Розенблатт разрабатывает перцептрон Mark 1 - раннюю нейронную сеть, демонстрирующую машинное обучение методом проб и ошибок. |
| 1980 | Для обучения нейронных сетей широко используется метод обратного распространения (Backpropagation). |
| 1997 | Компьютер Deep Blue от IBM победил чемпиона по шахматам Гарри Каспарова и демонстрирует возможность ИИ превзойти человеческий опыт в решении сложных задач. |
| 2004 | Джон Маккарти Издание "Что такое искусственный интеллект? Это широко распространенное определение ИИ в период развития больших данных и облачных вычислений. |
| 2011 | IBM Watson побеждает в игре "Jeopardy!" в сравнении с лучшими чемпионами. |
| 2015 | Суперкомпьютер Minwa компании Baidu добился распознавания изображений, превосходящих человеческий уровень. |
| 2016 | AlphaGo от DeepMind побеждает чемпиона по игре в го Ли Седоля. |
| 2022 | Появление больших языковых моделей, таких как ChatGPT, что революционизирует производительность ИИ и расширяет возможности применения генеративного ИИ. |
| 2024 | Рост мультимодальных и менее эффективных моделей ИИ. |
| 2025 | Запуск GPT-5 с быстрым внедрением агентных систем ИИ. Технологические миллиардеры и правительства инвестируют миллиарды в чипы, инфраструктуру и развитие ИИ. |
Как работает искусственный интеллект
Итак, теперь, когда мы разобрались с тем, что такое ИИ и как он сопоставляется с человеческим интеллектом, давайте посмотрим на то, как работает ИИ с высоты птичьего полета.
Ниже перечислены пять основных этапов работы ИИ:
- Входы: Любой системе искусственного интеллекта для существования необходимы данные. Эти данные могут поступать практически отовсюду: текст, аудио, видео, датчики IoT, да мало ли что еще.
- Обработка: Как только данные становятся доступными в формате, подходящем для ИИ, ИИ использует свои запрограммированные алгоритмы для выявления в них закономерностей и взаимосвязей. Это называется обучением ИИ, в результате которого он становится способным распознавать схожие закономерности в новых данных.
- Результаты: Проанализировав данные, ИИ делает свои прогнозы или классификации. Например, он может решить, соответствует ли часть данных предыдущим образцам (проход) или не соответствует (провал).
- Корректировки: Когда ИИ что-то делает не так, он использует эту неудачу как точку обучения. После обучения на основе неудачи система может вернуться к этапу результатов, чтобы перепроверить свои решения в соответствии с обновленными правилами. Это обучение может быть в любой из следующих форм:
- Изменение правил алгоритма
- Изменение интерпретации данных
- Совершенствование условий обработки входных данных
- Оценки: На заключительном этапе ИИ оценивает свою работу в целом. Он учитывает результаты предыдущих корректировок, обобщает новые сведения и использует их для улучшения прогнозов в будущем.
Типы искусственного интеллекта
Ниже перечислены основные типы ИИ, которые вы либо уже видели, либо еще не видели:
Узкий ИИ против общего ИИ
Когда люди впервые спрашивают, что такое ИИ, они часто думают о версии, которую они уже видели в действии: узкий ИИ.
Узкий ИИ также называют слабым ИИ, и он создан для выполнения очень конкретной задачи или определенного набора задач.
Это может быть что угодно - от выявления мошеннических операций в сети кредитных карт до питания голосовых помощников Siri и Alexa или даже обработки естественного языка, которая помогает чат-боту отвечать на ваши вопросы.
Большинство ИИ, с которыми вы сегодня взаимодействуете, - это узкий ИИ.
С другой стороны, у нас есть искусственный интеллект общего назначения (ИИОН), который называют сильным ИИ или просто общим ИИ.
Такой ИИ учится и применяет знания в широком спектре задач и по своим возможностям соответствует или превосходит человека.
На данный момент AGI остается теоретическим, поскольку ни одна система искусственного интеллекта не достигла такого уровня.
Агентный искусственный интеллект
Если вы слышали этот термин и задавались вопросом, что такое агентный ИИ, то проще всего сказать, что это система, построенная из агентов ИИ.
ИИ-агенты - это автономные программы, которые выполняют задачи и принимают решения, практически не нуждаясь в помощи человека. Слово "агент" в их названии означает способность этих инструментов к самоконтролю.
Агентный ИИ развивает эту идею, координируя работу нескольких агентов ИИ для совместного достижения более масштабной цели, с которой не справился бы ни один агент в одиночку.
Реактивные машины, ограниченная память, теория разума
Типы ИИ, о которых мы уже рассказывали, различаются по масштабу и автономности.
Есть и другой способ классификации ИИ - по тому, способны ли они сохранять информацию и как они интерпретируют окружающую среду.
С этой точки зрения ИИ делится на три основные категории:
- Реактивные машины: Это самая базовая форма ИИ. Они реагируют только на текущие входные сигналы, не сохраняя никакой памяти о том, что происходило раньше. Их основное ограничение заключается в том, что они работают без внутреннего состояния или представления окружающей среды. После обработки входного сигнала они выбрасывают его из памяти и переходят к следующему с пустой памятью.
- Машины с ограниченной памятью: Машины с ограниченной памятью хранят данные о прошлом, чтобы иметь возможность распознавать закономерности и корреляции в окружающей среде с течением времени и использовать это понимание для улучшения своей реакции в динамических условиях.
- Теория разума: Это ИИ, который может понимать существование других агентов, будь то люди или другие машины, и делать выводы об их внутреннем состоянии. В настоящее время такая форма ИИ невозможна, поскольку достижение Теория разума требует умения признавать, что действия часто имеют невидимые причины, на которые могут влиять намерения, убеждения или эмоции.
Примеры искусственного интеллекта
Мы рассмотрели различные типы ИИ и способы обработки информации, поэтому стоит посмотреть, как все это работает в реальном мире.
Автономные транспортные средства
Самоуправляемые автомобили в значительной степени опираются на машинное обучение на огромных массивах данных, включающих в себя все - от схем дорожного движения до распознавания дорожных знаков.
Разработчики часто используют искусственное моделирование для оценки производительности еще до того, как автомобили выйдут на дорогу.
Здесь часто используется тестирование "черного ящика" - метод, при котором тестировщики не имеют прямого доступа к внутреннему устройству системы, а исследуют ее поведение, чтобы выявить слабые места.
Текстовые редакторы или автокоррекция
Если вы когда-либо использовали Grammarly для проверки эссе или полагались на автокоррекцию при написании текста, вы взаимодействовали с искусственным интеллектом.
Так же, как вы учились грамматические правила В школе алгоритмы искусственного интеллекта обучаются распознавать правильное использование языка и выявлять отклонения.
Если вы неправильно поставили запятую или выбрали не то слово, редактор может отметить это и предложить соответствующее исправление.
Виртуальные помощники
Виртуальные помощники, такие как Amazon Alexa, Google Assistant и Siri от Apple, помогут вам в решении повседневных задач.
Они изучают особенности вашего использования и адаптируются к вашим предпочтениям, а также со временем лучше предугадывают ваши потребности.
Алгоритмы поиска и рекомендаций
Когда вы просматриваете потоковый сервис и находите ряд предложений по фильмам, которые удивительно точно попадают в цель, или когда интернет-магазин показывает товары, соответствующие вашему недавнему поиску, вы видите, что Рекомендательные системы на основе искусственного интеллекта на работе.
Эти системы отслеживают ваши взаимодействия в течение долгого времени и анализируют их с помощью моделей машинного обучения и глубокого обучения, чтобы предсказать, чего вы захотите в следующий раз.
Что такое генеративный искусственный интеллект?
Существует особая категория ИИ, которая привлекла к себе внимание благодаря своей способности создавать совершенно новый контент по запросу. Такие системы называют генеративным ИИ.
Давайте подробнее рассмотрим, что такое генеративный ИИ.
Генеративный ИИ или gen AI относится к моделям глубокого обучения, которые выдают оригинальные результаты в ответ на подсказки пользователя.
Эти системы могут создавать:
- Объемный текст
- Высококачественные изображения
- Реалистичное видео
- Жизнерадостное звучание
- Функциональный код
Новейшие генеративные модели ИИ могут даже создавать интерактивные симуляции различных приложений прямо в чате.
Качество результатов генеративного ИИ зависит от сложности модели и от того, насколько точно подсказки соответствуют ее обучению.
Например, ChatGPT может за считанные секунды написать четкое, хорошо структурированное эссе о теориях национализма, а системы на основе изображений, такие как DALL-E 2, могут создавать необычные, но визуально яркие композиции, например, картину в стиле Ренессанса с изображением Мадонны и ребенка, поедающего пиццу.
Для пользователей, заинтересованных в применении генеративного ИИ для написания текстов, подойдут такие инструменты, как Гуманизатор искусственного интеллекта, Писатель эссе по искусственному интеллекту, и ИИ SEO-писатель Undetectable AI предлагает практические способы создания качественного письменного контента.
В то же время проверка происхождения цифровых работ становится не менее важной, поэтому такие инструменты, как Детектор изображений AIИИ-детектор, ИИ-детектор и Humanizer, также от Undetectable AI, помогут убедиться в подлинности и достоверности контента.
Изучите наш детектор искусственного интеллекта и гуманизатор без лишних усилий в виджете ниже!
Вопросы и ответы об искусственном интеллекте
Является ли ИИ тем же самым, что и машинное обучение?
Нет, ИИ и машинное обучение - это не одно и то же.
ИИ - это широкая область создания машин, имитирующих человеческий интеллект, а машинное обучение - это подмножество ИИ, которое учит машины учиться на основе данных, не нуждаясь в прямом программировании.
В чем разница между искусственным интеллектом и автоматизацией?
ИИ и автоматизация используют технологии для выполнения задач, но это разные вещи.
Автоматизация следует заданным правилам и выполняет повторяющуюся работу, в то время как искусственный интеллект может учиться на данных, принимать решения и адаптироваться с течением времени.
Одним словом, автоматизация каждый раз выполняет задачи одинаково, но ИИ может улучшать и изменять их на основе накопленного опыта.
Может ли искусственный интеллект думать как человек?
ИИ может имитировать некоторые аспекты человеческого мышления, такие как распознавание закономерностей, прогнозирование и решение проблем.
Однако он не думает и не чувствует так, как человек. Он обрабатывает информацию, основываясь на алгоритмах и данных, а не на эмоциях или сознании.
Заменит ли ИИ человеческие рабочие места?
ИИ заменит некоторые повторяющиеся или рутинные виды работ но и создаст новые. Хотя некоторые роли могут исчезнуть, ИИ порождает спрос на такие должности, как ученые, занимающиеся изучением данных, инженеры ИИ и специалисты по этике ИИ.
Речь идет скорее об изменении характера работы, чем о ее полном устранении.
Заключительные мысли
Теперь, когда вы знаете, что такое ИИ и как он работает, вы можете обнаружить его повсюду.
Чем больше вы в ней разбираетесь, тем лучше у вас будет возможность воспользоваться ее преимуществами и избежать ее подводных камней.
Если вам нужны инструменты искусственного интеллекта, которые работают на вас, Undetectable AI предлагает вам инструменты для написания и обнаружения.
С необнаруживаемым искусственным интеллектом Гуманизатор искусственного интеллекта, Писатель эссе по искусственному интеллекту, и ИИ SEO-писатель вы сможете мгновенно превратить текст, сгенерированный искусственным интеллектом, в контент, который будет звучать достоверно и естественно.
Зарегистрируйтесь, чтобы начать - и почувствуйте разницу с Необнаруживаемый ИИ.