Как выглядит будущее? На этот вопрос могут дать ответ разве что ученые-футурологи! Но человеку свойственно фантазировать, особенно на тему будущего. Кино, СМИ, блоги постоянно затрагивают тему будущего в связке с искусственным интеллектом. И видят это будущее совершенно по-разному: комично, трагично, супер технологично. Благодаря кино и СМИ многим представляется, что искусственный интеллект будет думать и действовать, как человек, и даже конкурировать с ним уже совсем скоро. Но чем больше мы исследуем тему, тем сильнее мы отпускаем мысль, что вот-вот по улице будут ходить роботы со своими роботизированными собаками и стоять за соседней кассой в магазине. Давайте же разберем, что такое искусственный интеллект, а также для чего он применяется. И ответим на главный вопрос: «Как дальше будут развиваться технологии?»
Что такое искусственный интеллект? Машинное обучение? Глубокое обучение?
Все три понятия неразрывно связаны между собой. Искусственный интеллект (AI) — это способность компьютерных систем выполнять творческие и интеллектуальные функции, которые традиционно считаются человеческими. Искусственный интеллект, как сложная концепция, включает в себя Machine Learning (машинное обучение), частью которого является Deep Learning (глубокое обучение). Искусственный интеллект позволяет «машине» принимать собственные решения — это конечная цель создания приложения с искусственным интеллектом. Например, беспилотный автомобиль сам принимает решения во время езды без вмешательства человека.
Раньше во главе всего стоял такой процесс: специалист пишет программный код, создает детерминированный алгоритм, машина выполняет его и ничему сама не учится. Такой подход теперь устарел. Что пришло на замену? Machine Learning!
Машинное обучение (Machine Learning) предоставляет инструменты для изучения и понимания конкретных данных. Для достижения этой цели машинное обучение использует различные подходы:
- Обучение с учителем
- Обучение без учителя
- Обучение с подкреплением
- Гибридные методы
В этом случае специалист посылает машине лишь вводные и определяет способ обучения компьютера. В это время механизм учит сам себя: ведет процессы и анализирует их. Практически так же учится и человек.
Кстати, нельзя забывать о Cognitive Science (когнитивистика). Это междисциплинарная наука изучает механизмы познания и мышления. Результаты таких исследований в первую очередь ложатся в основу разработки различных подходов к созданию искусственного интеллекта.
А что насчет глубокого обучения (Deep Learning)? В наши дни глубокое обучение является наиболее перспективным и часто используемым методом. Оно заменило многие другие алгоритмы машинного обучения (например, регрессию и деревья решений). Методы глубокого машинного обучения предназначены для достижения главных целей — создания искусственного интеллекта и обучения нейросетей.
А что такое Data Science?
Наука о данных (Data Science) — это наука о работе с данными. Проще говоря, эта дисциплина позволяет сделать данные полезными. Она объединяет подходы машинного и глубокого обучения, а также использует некоторые математические инструменты, как статистика, теория вероятности и линейная алгебра, для решения бизнес-задач и извлечения полезной информации. Это то, что изменит мир IT, частного бизнеса и даже потребителей. Существует мнение, что повсеместное внедрение практик работы с данными возымеет примерно такой же эффект, как в свое время изобретение парового двигателя и персонального компьютера.
Присутствие искусственного интеллекта стало ощутимо ближе в последние годы даже для простых людей. Но не в виде человекоподобных роботов на улицах городов, а чего-то более похожего на «Алиса, поставь будильник на 08:00».
А что насчет бизнес-процессов?
Машинное обучение активно применяется в юриспруденции для поиска судебных прецедентов, финтехе для анализа сделок, логистике для построения оптимальных сетей и прогнозирования потребностей. И даже в медицине! Да-да, возможно, через 50 лет вас будет лечить компьютерная программа.
Нейросети и Machine Learning преуспели даже в искусстве и творчестве. Кстати, наш коллега Роман Кириченко, Data Scientist SoftTeco, проводил два онлайн-митапа об интересных возможностях нейросетей. Например, «Может ли нейросеть заставить вас улыбнуться?» — митап о генеративно-состязательных моделях для модификации изображений от Романа.
Нейросети также успели хорошо себя зарекомендовать в вопросах перевода, распознавания информации. Однако пока что нейросети не умеют создавать уникальные самостоятельные произведения искусства, тексты, музыку и т. д. Это возможно в ближайшем будущем, но пока творческие люди могут не переживать за свой «хлеб», ведь мозг человека уникален и незаменим.
Мечта о кибер будущем не так далека, как кажется. Уже сейчас мы живем в мире, в котором искусственный интеллект помогает усовершенствовать множество операций. Их список пополняется буквально с каждым днем. Искусственный интеллект — это не угроза, не соперник и не «заменитель» человека. Это хороший друг и напарник, который возьмет на себя те задачи, которым его обучит человек. Это наше настоящее и будущее, благодаря которому человечество может совершить скачок во многих сферах.
Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.