{"id":14277,"url":"\/distributions\/14277\/click?bit=1&hash=17ce698c744183890278e5e72fb5473eaa8dd0a28fac1d357bd91d8537b18c22","title":"\u041e\u0446\u0438\u0444\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043b\u0438\u0442\u0440\u044b \u0431\u0435\u043d\u0437\u0438\u043d\u0430 \u0438\u043b\u0438 \u0437\u043e\u043b\u043e\u0442\u044b\u0435 \u0443\u043a\u0440\u0430\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f","buttonText":"\u041a\u0430\u043a?","imageUuid":"771ad34a-9f50-5b0b-bc84-204d36a20025"}

Эволюция искусственного интеллекта: от простых математических операций до высокоточных прогнозов

За своё недолгое существование технология искусственного интеллекта (ИИ) успела дважды пережить «зиму» и значительно трансформироваться. Сегодня же она прочно вошла в нашу повседневную жизнь. Предлагаем вместе с HTDev взглянуть на этапы становления ИИ и оценить изменения, которые претерпела технология.

источник фото: Adobe Stock

Первые шаги на пути развития искусственного интеллекта

Предпосылки к появлению

Ещё философы Нового времени размышляли над тем, способен ли разум человека существовать отдельно от него: например, Декарт отрицал такую вероятность, а Лейбниц полагал, что это возможно с помощью математики. Позже идея была подхвачена писателями-фантастами – тема искусственного интеллекта затрагивалась в произведениях Сэмюэла Батлера, Айзека Азимова, Джека Уильямсона и других авторов.

В XVII веке стали появляться приборы для упрощения и ускорения процессов, связанных с числовыми расчётами. Так были созданы считающие часы Шикарда, суммирующая машина Паскаля, арифмометр Лейбница и ряд других механических инструментов для выполнения математических действий. Стремление к автоматизации ручного и умственного труда послужило стимулом к промышленным революциям, появлению компьютеров и цифровых технологий, в том числе – искусственного интеллекта.

Первые исследования

В 40-е годы ХХ века Уоррен МакКаллок и Уолтер Питтс опубликовали свои научные труды об искусственных нейронных сетях. Они выдвигали предположения, что нейросети могут не только выполнять вычислительные операции, но и обладать чертами, присущими интеллекту, иными словами – способны распознавать и анализировать информацию, а также самостоятельно обучаться.

В следующее десятилетие направление становится отдельной отраслью науки и получает название «искусственный интеллект».

Затем возникает понятие семантической сети как формы представления знаний. На основе семантической сети в 1966 году появляется виртуальный собеседник ELIZA – программа для обработки естественного языка, которая считается одним из ранних чат-ботов. Её работа строилась на выделении ключевых слов и применении шаблонных фраз, в которые она подставляла выбранные слова. Конечно, ELIZA не была разработана с помощью искусственного интеллекта, однако семантические сети и сейчас могут применяться в ИИ. Примечательно, что разработчик программы – Джозеф Вейценбаум – считал программу наглядным доказательством невозможности существования искусственного разума, в то время как общество всерьёз задумалось над его реальностью.

Две «зимы»

Несмотря на определённые успехи, к ИИ относились весьма скептично, из-за чего история развития технологии пережила два периода, связанных со снижением интереса и потерей финансирования данного направления:

1. 1974-1980 гг. Причиной для первого периода зимы послужило использование технологии для решения довольно простых задач, в связи с чем научное общество и инвесторы не увидели дальнейших перспектив развития отрасли.

2. 1987-1993 гг. Предпосылкой для второго периода зимы стал крах рынка экспертных систем, применяющих ИИ – появились настольные компьютеры, которые обходились дешевле, при этом обладали большей функциональностью.

источник фото: Adobe Stock

Новая жизнь ИИ

Новые исследования в период оттепели показали, что искусственный интеллект может имитировать человеческое мышление и обучаться, а активное развитие и внедрение компьютеров предоставило ИИ новый шанс. Уже в конце 90-х суперкомпьютер IBM Deep Blue победил чемпиона мира по шахматам и это доказало не просто право на существование инновационной технологии, а её практическую эффективность. Появились системы распознавания речи, визуальных образов, машинного перевода, а затем и сервис рекомендаций Amazon.

С глобальным распространением сети Интернет увеличилась вычислительная мощность компьютеров, которая обеспечила возможности для обработки большого количества информации. Так, искусственному интеллекту наконец-то открылись перспективы использования для многих отраслей экономики.

Сферы применения искусственного интеллекта сегодня

Искусственный интеллект охватывает области знаний в сфере информатики, математики, философии, психологии, лингвистики, экономики и ряде других. Технология ИИ активно применяется в государственных и частных компаниях в целях повышения безопасности и оптимизации бизнес-процессов: обработка и распознавание информации, предсказание событий. Сейчас сложно найти человека, который бы не сталкивался с искусственным интеллектом, ведь многие из нас взаимодействуют с ним каждый день – им оснащены виртуальные помощники, которые служат средством обработки естественного языка, программы распознавания лиц, технологии с всплывающими подсказками при ресёчинге в интернете и система рекомендаций товара в интернет-магазине или социальных сетях.

источник фото: Adobe Stock

ИИ уже помогает решать важные задачи во многих сферах. Рассмотрим некоторые из них:

  • Здравоохранение
    Диагностика заболеваний на ранних стадиях, построение прогноза по развитию заболеваний. Примерами служат система IBM Watson Health, предназначенная для помощи в отборе информации из электронных медицинских карт, и онлайн-платформа «ПАК экспертиза ЭЭГ “Цифра”» - разработка HTDev, - которая анализирует ЭЭГ-файлы и показывает вероятность психических отклонений, благодаря чему врачи могут принимать более эффективные и своевременные решения о диагнозе и методах лечения.

  • Образование
    На уровне государства: быстрая обработка документов на поступление в учебные заведения, прогнозирование численности учащихся в школах и на отдельных специальностях, анализ поведения учеников. На уровне бизнеса: языковое распознавание и выявление ошибок, а также персонализация обучения. Потребность в онлайн-обучении возникла с началом пандемии COVID-19, а, согласно исследованию Data Insight, расходы россиян на дополнительное образование в формате онлайн по итогам 2021 года превысили расходы на очный формат обучения. Потребность в онлайн-образовании стимулирует обучающие платформы внедрять технологии искусственного интеллекта.

  • Искусство
    Нейросеть сочиняет музыку, пишет картины и создаёт рассказы. К трудам ИИ в сфере искусства относятся: инструмент Painting Fool, созданный в 2013 году, который анализирует текст и подбирает подходящее изображение; музыкальный альбом Hello World, вышедший в 2017 году; сборник рассказов «Пытаясь проснуться», изданный в мае 2022 года – половина произведений в нём создана ИИ.

  • Торговля
    Ценообразование, прогнозирование спроса, персональные рекомендации для покупателей, автоматизация маркетинговых коммуникаций с клиентами и взаимодействия с поставщиками. Исследование РАЭК и НИУ ВШЭ показало, что 42% российских ритейлеров в 2019 году уже использовали решения на базе искусственного интеллекта, а к 2024 году этот показатель увеличится до 77%.

  • Финансы
    Выявление и прогнозирование рисков, связанных с информационной и финансовой безопасностью, скоринг клиентов, повышение скорости обработки данных, предсказание загрузки банкоматов и точек обслуживания. В конце 2019 года банк «Точка» внедрил ИИ для прогноза блокировки счета ФНС, а Сбербанк к 2023 году планирует доверить искусственному интеллекту рассмотрение 90% заявок на кредиты.

  • Логистика
    Эффективное планирование цепочек поставок, оптимизация логистических маршрутов. Компания DHL активно использует искусственный интеллект, а в прошлом году даже внедрила интеллектуального робота в сортировочные пункты Сингапура и Южной Кореи, которые обрабатывают более 1000 посылок в час, повышая эффективность сортировки в пунктах на 40%.

  • Промышленность
    Автоматизация производства – принятие решений на низком уровне управления процессами, оптимизация ресурсов на предприятии и рост производительности. Так, тайское приложение Ricult позволяет владельцам ферм увеличивать урожай более чем на 50%. Результаты опроса «Сименс» и Longitude Research показали, что 54% промышленных компаний к 2025 году готовы доверить искусственному интеллекту управление активами большой ценности – заводами, оборудованием и станками. И действительно, южнокорейский бренд LG планирует открыть полностью автоматизированный завод уже в 2023 году.

  • Бытовая жизнь
    Управление техникой с помощью смартфона, система «умный дом», автоматические переводчики. В качестве примера приведём всем известные голосовые помощники «Siri», «Алиса» и чат-боты в банковских приложениях.

В заключение

За последние два десятилетия искусственный интеллект занял прочные позиции в жизни человечества. Уже сейчас мы наблюдаем, что многие корпорации и предприятия вносят технологию в план по цифровой трансформации. А значит в дальнейшем потенциал ИИ будет раскрыт ещё больше: от максимальной автоматизации рутинных процессов до применения в новых областях, в которых ранее он не был задействован.

0
Комментарии
-3 комментариев
Раскрывать всегда