Що таке штучний інтелект? Як він працює і де використовується

Галас навколо штучного інтелекту повсюди. А чому б і ні? 

Вона трансформує, якщо ще не трансформувала, все - від того, як ми пишемо електронні листи, до того, як ми проектуємо самокеровані автомобілі. 

Проте десь між галасом і заголовками багато хто все ще не знає, що таке ШІ по суті і як він працює.

Це саме те, про що розповідає цей посібник, не занурюючи вас у технічний жаргон. 

Наприкінці ви зрозумієте концепцію, а також основи того, як штучний інтелект керує інструментами, якими ви користуєтеся щодня.

Почнемо.

---

Основні висновки

• ШІ - це наука про створення машин, які можуть навчатися і виконувати завдання, які ми зазвичай асоціюємо з людським інтелектом.

• ШІ працює, отримуючи дані, обробляючи їх за допомогою алгоритмів, роблячи прогнози, навчаючись на помилках і вдосконалюючись з часом.

• Більшість ШІ сьогодні - це вузький ШІ, створений для виконання конкретних завдань, тоді як загальний ШІ, або AGI, який може відповідати людським можливостям у різних сферах, все ще залишається лише концепцією.

• Генеративний ШІ використовує глибоке навчання для створення нового тексту, зображень, аудіо, відео і навіть коду у відповідь на підказки.

---

Що означає ШІ?

ШІ - це скорочення від "штучний інтелект" і означає здатність машини робити те, що, як ми зазвичай вважаємо, вимагає людського мозку, наприклад:

• Сприйняття 
• Міркування 
• Навчання
• Взаємодія зі світом 
• Вирішення проблем 
• Проявити іскру креативності

Ви, мабуть, стикалися зі штучним інтелектом з такими можливостями, навіть не підозрюючи про це. 

Наприклад, коли ви ставите запитання Siri або просто спілкуєтеся з нею, ви спілкуєтеся зі штучним інтелектом.

Або коли ви спілкуєтеся з чат-ботом на сайті, який якимось чином точно знає, на якій сторінці ви застрягли? Це теж штучний інтелект.

Але що робить ШІ здатним розпізнавати мову, ідентифікувати зображення, розуміти людську мову та реагувати на неї? 

Це відбувається за допомогою безлічі алгоритмів, моделей і дуже просунутої математики. 

Щоб дати вам уявлення, деякі з будівельних блоків ШІ виглядають наступним чином: 

• Машинне навчання
• Нейронні мережі
• Глибоке навчання
• Обробка природної мови

Людський інтелект проти машинного інтелекту

ШІ стає кращим, але він все ще не на рівні з нами. 

Ми знаємо це, тому що жоден інструмент ШІ поки що не пройшов тест ТюрінгаЦе спосіб перевірити, чи може машина переконливо поводитися як людина в розмові. Або визначити, чи можуть машини мислити.

Ми все ще далекі від ШІ, який по-справжньому розуміє контекст, нюанси та значення так, як це роблять люди.

Більшість експертів вважають, що до створення такого штучного інтелекту ще десятки років. А дехто каже, що це може ніколи не статися. 

Так, інструменти генеративного ШІ, такі як ChatGPT і DALL-E, можуть робити чудові речі, але під капотом вони, по суті, є машинами для прогнозування. 

Іншими словами, ці інструменти були навчені на масивних наборах даних, на основі яких вони можуть вгадати найбільш ймовірну відповідь на ваш запит з вражаючою точністю.

Це корисно, інколи навіть дивовижно, але це не те саме, що людський інтелект.

Коротка історія штучного інтелекту

Хоча поняття "машини, що мислять" можна простежити ще в античній філософії, сучасна історія ШІ починається в середині 20-го століття.

У таблиці нижче наведено деякі з найважливіших етапів розвитку штучного інтелекту:

Рік	Віха
1950	Алан Тьюринг публікує Обчислювальна техніка та інтелект і пропонує тест Тюрінга.
1956	Джон Маккарті вводить термін "штучний інтелект" на Дартмутській конференції.  У "The перша програма штучного інтелекту, Logic Theoristстворюється.
1967	Френк Розенблатт розробляє Mark 1 Perceptron, ранню нейронну мережу, яка продемонструвала машинне навчання методом проб і помилок.
1980	Для навчання нейронних мереж широко використовується рекурентне розмноження.
1997	Deep Blue від IBM перемагає чемпіона з шахів Гаррі Каспарова і демонструє можливість ШІ перевершити людський досвід у виконанні складних завдань.
2004	Джон Маккарті публікує статтю "Що таке штучний інтелект?  Це визначення ШІ, яке широко цитується під час розвитку великих даних і хмарних обчислень.
2011	IBM Watson перемагає в Jeopardy! проти найкращих чемпіонів.
2015	Суперкомп'ютер Minwa від Baidu досягає розпізнавання зображень, що перевершує людські здібності.
2016	AlphaGo від DeepMind перемагає чемпіона з Го Лі Седола.
2022	Поява великих мовних моделей, таких як ChatGPT, які революціонізують продуктивність ШІ та розширюють можливості генеративних додатків ШІ.
2024	Зростання мультимодальних і менших за розміром ефективних моделей ШІ.
2025	Запуск GPT-5 зі швидким впровадженням агентних систем штучного інтелекту. Технологічні мільярдери та уряди інвестують мільярди в чипи, інфраструктуру та розвиток ШІ.

Як працює ШІ

Тепер, коли ми з'ясували, що таке ШІ і як він порівнюється з людським інтелектом, давайте подивимося на те, як працює ШІ з висоти пташиного польоту.

Нижче наведено п'ять ключових етапів роботи штучного інтелекту:

• Вхідні дані: Кожна система штучного інтелекту потребує даних для свого існування. Ці дані можуть надходити практично звідусіль: текст, аудіо, відео, датчики Інтернету речей тощо. 

• Обробка: Після того, як дані стають доступними у форматі, придатному для ШІ, ШІ використовує запрограмовані алгоритми для виявлення в них закономірностей і взаємозв'язків. Це називається навчанням ШІ, і це навчання робить ШІ здатним розпізнавати подібні закономірності в нових даних.

• Результати: Проаналізувавши дані, ШІ робить свої прогнози або класифікації. Наприклад, він може вирішити, чи відповідає фрагмент даних попереднім шаблонам (пройде), чи ні (не пройде). 

• Поправки: Коли ШІ робить щось не так, він використовує цю невдачу як урок. Навчившись на помилках, система може повернутися до етапу результатів, щоб ще раз перевірити свої рішення за оновленими правилами. Це навчання може відбуватися в будь-якій з наступних форм:

• Налаштування правил алгоритму
• Зміна способу інтерпретації даних
• Удосконалення умов, за яких вона обробляє вхідні дані

• Оцінки: На завершальному етапі АІ оцінює свою роботу в цілому. Він враховує результати попередніх коригувань, синтезує нові інсайти і використовує їх для покращення прогнозів у майбутньому. 

Типи штучного інтелекту

Нижче наведено основні типи ШІ, які ви вже бачили або ще тільки збираєтеся побачити:

Вузький ШІ проти загального ШІ

Коли люди вперше запитують, що таке штучний інтелект, вони часто думають про версію, яку вже бачили в дії: вузький штучний інтелект. 

Вузький ШІ також називають слабким ШІ, і він створений для виконання дуже конкретного завдання або певного набору завдань. 

Це може бути що завгодно - від виявлення шахрайських транзакцій у мережі кредитних карток до роботи голосових помічників, таких як Siri та Alexa, або навіть запуску обробки природної мови, яка допомагає чат-боту відповідати на ваші запитання.

Більшість ШІ, з якими ви взаємодієте сьогодні, - це вузький ШІ.

З іншого боку, у нас є штучний загальний інтелект (AGI), який називають сильним ШІ або просто загальним ШІ. 

Цей тип ШІ навчається і застосовує знання в широкому спектрі завдань і відповідає або перевершує людські можливості у виконанні цих завдань.

Наразі ШІ все ще залишається теоретичним, оскільки жодна система ШІ не досягла цього рівня.

Агентний ШІ

Якщо ви чули цей термін і цікавитеся, що таке агентний ШІ, найпростіше пояснити, що це система, побудована з агентів ШІ.

Агенти ШІ - це автономні програми, які виконують завдання і приймають рішення, потребуючи мінімальної або взагалі не потребуючи допомоги людини. Слово "агент" у їхній назві вказує на те, що ці інструменти можуть діяти самостійно. 

Агентний ШІ спирається на це, координуючи роботу декількох агентів ШІ для досягнення спільної мети, яку жоден з них не міг би досягти самостійно.

Реактивні машини, обмежена пам'ять, теорія розуму

Типи ШІ, які ми вже розглянули, відрізняються за сферою застосування та автономністю.

Існує ще один спосіб класифікувати ШІ на основі того, чи можуть вони зберігати інформацію і як вони інтерпретують навколишнє середовище. 

З цієї точки зору ШІ поділяється на три основні категорії:

• Реактивні машини: Це найпростіша форма ШІ. Вони реагують лише на поточні вхідні дані, які отримують, не зберігаючи жодної пам'яті про те, що відбувалося раніше. Їхнє головне обмеження полягає в тому, що вони працюють без внутрішнього стану або уявлення про навколишнє середовище. Обробивши вхідні дані, вони відкидають пам'ять про них і переходять до наступного входу з чистою пам'яттю.

• Машини з обмеженою пам'яттю: Машини з обмеженою пам'яттю зберігають минулі дані у внутрішній пам'яті, щоб мати змогу розпізнавати закономірності та кореляції в навколишньому середовищі з плином часу і використовувати це розуміння для покращення своїх реакцій у динамічних умовах. 

• Теорія розуму: Це ШІ, який може розуміти існування інших агентів, будь то люди чи інші машини, і робити висновки про їхній внутрішній стан. Наразі така форма ШІ неможлива, оскільки досягнення Теорія розуму вимагає вміння визнавати, що дії часто мають невидимі причини, на які можуть впливати наміри, переконання чи емоції.

Приклади ШІ

Ми розглянули різні типи ШІ і те, як вони обробляють інформацію, тому варто подивитися, як все це працює в реальному світі. 

Автономні транспортні засоби

Самокеровані автомобілі значною мірою покладаються на машинне навчання, яке навчається на величезних наборах даних, що включають в себе все - від схем руху до розпізнавання дорожніх знаків. 

Розробники часто використовують штучні симуляції, щоб оцінити продуктивність ще до того, як транспортні засоби вийдуть на дорогу. 

Тут поширене тестування "чорного ящика" - метод, коли тестувальники не мають прямого доступу до внутрішньої роботи системи, але натомість досліджують її поведінку, щоб виявити слабкі місця. 

Текстові редактори або автокорекція

Якщо ви коли-небудь використовували Grammarly для перевірки есе або покладалися на автокорекцію під час написання тексту, ви взаємодіяли зі штучним інтелектом. 

Як ви дізналися. граматичні правила У школі алгоритми штучного інтелекту навчають розпізнавати правильне використання мови та виявляти відхилення.

Якщо ви неправильно поставили кому або вибрали неправильне слово, редактор може позначити це і запропонувати відповідне виправлення.

Віртуальні помічники

Віртуальні помічники, такі як Amazon Alexa, Google Assistant та Siri від Apple, допомагають вам у виконанні повсякденних завдань. 

Вони вчаться на ваших конкретних моделях використання і адаптуються до ваших уподобань, а також стають кращими в передбаченні ваших потреб з часом.

Алгоритми пошуку та рекомендацій

Коли ви переглядаєте стрімінговий сервіс і знаходите низку пропозицій фільмів, які напрочуд влучні, або коли інтернет-магазин показує товари, які відповідають вашим нещодавнім запитам, ви бачите Рекомендаційні системи на основі штучного інтелекту на роботі. 

Ці системи відстежують ваші взаємодії в часі та аналізують їх за допомогою моделей машинного та глибинного навчання, щоб передбачити, чого ви захочете далі.

Що таке генеративний ШІ?

Існує особлива категорія штучного інтелекту, яка привернула до себе значну увагу завдяки здатності створювати абсолютно новий контент на вимогу. Ці системи отримали назву генеративного ШІ. 

Розглянемо докладніше, що таке генеративний ШІ.

Генеративний ШІ або gen AI - це моделі глибокого навчання, які створюють оригінальні результати у відповідь на запити користувача. 

Ці системи можуть творити: 

• Розгорнутий текст
• Високоякісні зображення
• Реалістичне відео
• Реалістичний звук
• Функціональний код 

Моделі ШІ останнього покоління можуть навіть створювати інтерактивні симуляції цілої низки застосунків прямо в чаті.

Якість результатів роботи генеративного ШІ залежить від складності моделі та від того, наскільки тісно підказка узгоджується з її навчанням. 

Наприклад, ChatGPT може за лічені секунди створити чітке, добре структуроване есе про теорії націоналізму, а системи на основі зображень, такі як DALL-E 2, можуть створювати незвичні, але візуально вражаючі композиції, наприклад, картину в стилі Ренесансу із зображенням Мадонни та дитини, що їсть піцу. 

Для користувачів, зацікавлених у застосуванні генеративного ШІ до написання текстів, такі інструменти, як ШІ-гуманізатор, AI Writer of Essayі AI SEO Writer від Undetectable AI пропонують практичні способи створення якісного письмового контенту. 

Водночас не менш важливою стає перевірка походження цифрових творів, тому такі інструменти, як ШІ-детектор зображеньAI Detector та Humanizer, також від Undetectable AI, можуть допомогти забезпечити автентичність та надійність контенту.

Вивчайте наш ШІ-детектор і гуманізатор без зайвих зусиль у віджеті нижче!

Поширені запитання про ШІ

Заключні думки

Тепер, коли ви знаєте, що таке штучний інтелект і як він працює, ви можете помітити його всюди.

Чим більше ви її розумієте, тим краще ви будете підготовлені до того, щоб скористатися її перевагами та уникнути пасток.

А якщо вам потрібні інструменти ШІ, які працюватимуть саме для вас, інструменти для написання та виявлення ШІ від Undetectable AI допоможуть вам у цьому.

З невидимим штучним інтелектом ШІ-гуманізатор, AI Writer of Essayі AI SEO Writer ви можете миттєво перетворити згенерований ШІ текст на контент, який звучить автентично і природно.

Зареєструйтесь, щоб почати - і відчуйте різницю з ШІ, який неможливо виявити.