Искусственный интеллект

Искусственный интеллект (ИИ) – это область компьютерных наук, направленная на создание машин, которые могут выполнять задачи, обычно требующие человеческого интеллекта, такие как:

• обучение. Приобретение и применение знаний;
• рассуждение. Использование логики для решения проблем;
• восприятие. Интерпретация сенсорных данных;
• обработка естественного языка. Понимание и генерация человеческой речи;
• планирование. Постановка и достижение целей.

Виды искусственного интеллекта

Сферы применения искусственного интеллекта

Виды искусственного интеллекта

По уровню развития ИИ бывает:

• узким, или слабым (Narrow, Weak AI). Разработан для выполнения конкретных задач, но не обладает общим интеллектом. Например, голосовые помощники, системы рекомендаций, чат-боты. Самый распространенный тип;
• общим, или сильным (General, Strong AI). Гипотетический тип, обладающий интеллектом, сравнимым с человеческим. Такой ИИ сможет выполнять любые интеллектуальные задачи;
• суперинтеллект (Superintelligence). Гипотетический ИИ, который превзойдет человеческий интеллект во всех отношениях.

По принципу работы искусственный интеллект делится на:

• символьный. Основан на представлении знаний в виде символов и логических правил;
• машинное обучение. Учится на данных без явного программирования;
• искусственные нейронные сети (нейросети). Имитируют работу человеческого мозга и обучаются на больших объемах данных;

• эволюционные алгоритмы. Имитируют процесс естественного отбора для поиска оптимальных решений;
• гибридные методы. Комбинируют различные подходы для решения сложных задач.

По применению он может быть:

• аналитическим. Анализирует данные и принимает решения;
• функциональным. Автоматизирует конкретные задачи;
• интерактивным. Взаимодействует с людьми (чат-боты, виртуальные ассистенты).

По функциональности выделяют четыре типа ИИ:

• реактивные машины. Самый простой тип, который реагирует на текущую ситуацию, не имея памяти о прошлом. Например, шахматный компьютер, который анализирует текущую позицию на доске;
• ИИ с ограниченной памятью. Может использовать прошлый опыт для принятия решений в настоящем. К примеру, беспилотный автомобиль, который запоминает свои предыдущие поездки;
• теория разума. Более продвинутый тип, который понимает, что другие существа (люди, животные) имеют свои собственные мысли, чувства и намерения, и предсказывает поведение;
• самосознание. Самый высокий уровень развития ИИ, который предполагает наличие у машины собственного сознания и самосознания.

Обучение искусственного интеллекта может проходить:

• с учителем. Использует размеченные данные;
• без учителя. Находит закономерности в неразмеченных данных;
• с подкреплением. Учится на основе взаимодействия с окружающей средой.

Сферы применения искусственного интеллекта

Области применения ИИ включают:

• технологии и интернет. Поиск информации – анализ поисковых запросов и предоставление наиболее релевантных результатов выдачи; социальные сети – персонализация новостной ленты, обнаружение фейковых новостей и спама; рекомендательные системы – подбор товаров, фильмов, музыки и другого контента, учитывая предпочтения; чат-боты и виртуальные помощники – общение с пользователями, ответы на вопросы и выполнение различных задач;

Яндекс использует ИИ при обработке запросов

• здравоохранение. Диагностика – помогает врачам выявлять заболевания на ранних стадиях, анализируя медицинские изображения и данные пациентов; разработка лекарств – ускоряет процесс создания новых лекарственных препаратов; персонализированная медицина – разрабатывает индивидуальные планы лечения для каждого пациента; роботизированная хирургия – повышает точность и эффективность хирургических операций;
• финансы. Торговля – анализирует рыночные данные и принимает торговые решения в режиме реального времени; обнаружение мошенничества – помогает выявлять подозрительные транзакции и предотвращать финансовые преступления; кредитный скоринг – оценивает кредитную историю и платежеспособность заемщиков; управление рисками – помогает финансовым учреждениям принимать более обоснованные решения;
• производство. Автоматизация – роботы, управляемые ИИ, выполняют рутинные и опасные задачи; прогнозное обслуживание – помогает предотвращать поломки оборудования; оптимизация производственных процессов – повышает эффективность и снижает затраты; контроль качества;
• транспорт. Беспилотные автомобили – самостоятельно ориентируются в пространстве и принимают решения; оптимизация транспортных потоков – снижает пробки и улучшает логистику;
• образование. Персонализированное обучение – адаптирует учебный процесс под индивидуальные потребности каждого ученика; интерактивные учебные материалы – делает обучение более интересным и эффективным; оценивание – автоматизирует процесс проверки знаний студентов;
• безопасность. Используется для распознавания лиц, обнаружения и предотвращения угроз и кибератак, анализа уязвимостей;
• розничная торговля. Прогнозирование спроса, персонализированный маркетинг, оптимизация цепочек поставок;

• сельское хозяйство. Прогнозирует урожайность, автоматизирует полив и внесение удобрений, мониторит состояние посевов, оптимизирует использование ресурсов;
• энергетика. Улучшает эффективность энергосистем, предсказывает потребление энергии.