Чтобы понимать, как ИИ влияет на нашу жизнь и что нас ждет в будущем – важно знать, откуда он пришел, каковы его текущие возможности, куда он движется и что от него ждать в будущем.

Искусственный Интеллект и Машинное обучение.

– Понимание основ и структуры этой области знаний (Искусственного Интеллекта) в целом.

– Знание основных видов ИИ и Машинного Обучения и типов задач, которые оно решает.

– Изучение базовых концепций, лежащих в основе ИИ-технологий и основных алгоритмов ИИ.

Понимание базовых принципов работы Искусственного Интеллекта и Машинного обучения, которые лежат в основе новой ИТ-индустрии, даст основу для понимания и использования современных технологий.

Нейронные сети и Глубокое обучение.

– Понимание основных идей и принципов работы Нейронных Сетей.

– Знание самых важных и используемых на практике типов нейросетей.

– Рассмотрение областей и задач, где используются Нейронные Сети.

Нейронные сети – это главная область современного ИИ и основа большинства современных ИИ-решений. Понимание принципов их работы дает возможность быть в центре той ИИ-революции, которая происходит в наши дни!

Обработка естественного языка. Языковые модели. Трансформеры.

– Понимание методов, позволяющих компьютерам работать с человеческим языком.

– Понимание того, что такое Большие Языковые Модели (LLM) и для чего они нужны.

– Представление о базовой архитектуре нейронных сетей типа «Трансформер».

Понимание машинами человеческого языка изменит многие аспекты нашей жизни: от личного образования – до бизнеса. Погрузитесь в мир NLP и узнайте о том, что внутри у нового поколения ИИ-систем и как именно они работают.

История, этапы создания и будущее ChatGPT.

– История создания, основатели и инвесторы, основные продукты OpenAI.

– Основные стадии и этапы создания GPT-систем и чат-бота ChatGPT.

– Понимание ограничений, проблем и задач у систем, подобных ChatGPT.

– Основные тренды и будущее таких ИИ-систем на базе больших языковых моделей.

Узнайте больше о компании OpenAI, ее главном продукте ChatGPT и устройстве подобных систем. Узнайте о планах по будущему развитию и нераскрытых потенциальных возможностях этой технологии.

Эффективное использование ChatGPT и Промпт-инжиниринг.

– Понимание основ составления запросов к системе (промптов).

– Знание продвинутых техник Промпт-инжиниринга и работы с ChatGPT.

– Полное раскрытие платных возможностей ChatGPT Plus.

– Умение создавать и использовать Плагины и кастомные версии GPTs.

Взаимодействие с новыми ИИ-системами может сделать жизнь и работу намного более продуктивной. Понимание тонкостей работы с такими системами как ChatGPT может очень быстро дать новые возможности, изменить карьеру и стать важным конкурентным преимуществом современного человека.

Области и примеры применения ChatGPT.

– Примеры использования ChatGPT в повседневной жизни и понимание, чем и как он может быть полезен каждому обычному человеку.

– Профессиональное использования ChatGPT в различных областях и понимание, как может облегчить и ускорить выполнение рабочих задач и помочь достичь лучших результатов.

Изучая конкретные примеры использования ИИ, можно лучше понять, как эти технологии могут обогатить и упростить различные виды работы. Это даст знание, как именно эта технология может стать вашим лучшим помощником в работе и в повседневной жизни.

Вопросы разума и сознания у ИИ-систем. Достижение AGI.

– Представление о том, что изучают Когнитивные науки, что такое Разум и Сознание.

– Понимание основных различий между Узким ИИ (ANI) и Общим ИИ (AGI).

– Знание про общепринятые (в научном сообществе) тесты на Разум и Интеллект.

– Представление о перспективных направлениях и подходах к созданию AGI.

Создание машин с человеческим уровнем интеллекта может стать одним из наиболее значимых достижений человечества. Понимание принципов и проблем, стоящих перед этим, помогает осознать потенциальные возможности и риски.

Будущее и основные тренды ИИ-технологий.

– Вопросы этики, безопасности, потенциальных угроз и проблем от ИИ.

– Знание о последних трендах и разработках в области ИИ, включая новые исследования, продукты и технологии, программные и аппаратные решения.

– Понимание будущего влияния ИИ на человеческое общество, науку, экономику, глобальные и планетарные вызовы, здравоохранение и различные области человеческой деятельности.

Чтобы иметь возможность адаптироваться к изменениям и использовать новые технологии – важно быть в курсе последних трендов и инноваций. Это позволит подготовиться к новой эре ИИ и поможет не упускать новые возможности.

Эти темы могут помочь вам получить комплексный обзор всей области Искусственного Интеллекта. Помогут понять, как ИИ-технологии могут быть использованы на практике прямо сейчас. А также быть в курсе текущих и будущих разработок в области современных ИИ-технологий.

Глава 2. История развития и текущее состояние Искусственного Интеллекта

1. Что такое Искусственный Интеллект? Когда появился термин и эта область науки?

Искусственный интеллект (ИИ) – это область компьютерных наук, которая занимается созданием и развитием машин и программного обеспечения, способных воспринимать окружающий мир, обучаться, принимать решения и выполнять задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта.

Термин «Искусственный Интеллект» был впервые использован в 1956 году на исторической конференции в Дартмутском колледже. На этой конференции группа знаменитых ученых, включая Джона Маккарти, Марвина Минского, Натаниэля Рочестера и Клода Шеннона, собрались вместе, чтобы обсудить потенциал новой дисциплины, которую они назвали «Искусственным Интеллектом».

Они определили Искусственный Интеллект как «науку и инженерию создания интеллектуальных машин». Это было началом формального изучения ИИ как академической дисциплины. С тех пор область ИИ значительно развилась и сейчас включает в себя множество дисциплин и подходов, включая Экспертные Системы, Машинное Обучение, Нейронные Сети, Робототехнику и многое другое.

Простые системы ИИ могут выполнять конкретные задачи, такие как фильтрация спама в электронной почте или предложение рекомендаций песен в музыкальных приложениях. Более сложные системы ИИ могут «понимать» естественный язык, распознавать образы и обучаться без прямого программирования.

Также различают два основных типа ИИ:

Узкий (или слабый) ИИ – Artificial Narrow Intelligence (ANI) – специализируется на выполнении конкретной задачи. В настоящее время все существующие системы ИИ относятся к этому типу.

Общий (или сильный) ИИ – Artificial General Intelligence (AGI) – теоретически способен выполнять любую задачу, которую может выполнить человек. В настоящее время еще не создан.

2. Какие основные периоды можно выделить в развитии Искусственного Интеллекта?

Развитие Искусственного Интеллекта можно разделить на несколько ключевых периодов:

1. Ранний период (1950-е – 1960-е годы): В это время были заложены основы ИИ. В 1950 году Алан Тьюринг опубликовал свою знаменитую статью «Вычислительные машины и интеллект», в которой он предложил идею теста Тьюринга как способа определения, обладает ли машина «интеллектом». В 1956 году на конференции в Дартмуте был введен термин «Искусственный Интеллект», и были представлены первые программы, способные имитировать человеческое мышление в некоторых областях, таких как шахматы.

2. Золотой век ИИ (1960-е – начало 1970-х): В это время были созданы первые успешные системы ИИ, такие как ELIZA (система обработки естественного языка) и SHRDLU (система для взаимодействия с моделью мира из блоков). Этот период также характеризовался оптимизмом относительно возможностей ИИ, и многие ученые предсказывали, что машины, способные думать как люди, появятся в ближайшие десятилетия.

3. Первая зима ИИ (середина 1970-х – начало 1980-х): В это время интерес к ИИ снизился из-за ограниченных возможностей технологии и высоких ожиданий, которые она не смогла оправдать. Финансирование исследований было сокращено, и многие проекты были закрыты.

4. Возрождение ИИ (1980-е): В этот период были разработаны экспертные системы, которые использовали базы знаний для имитации человеческого эксперта в определенной области. ИИ начал применяться в коммерческих целях, включая автоматизацию производства и финансовое моделирование.

5. Вторая зима ИИ (конец 1980-х – 1990-е): Этот период снова характеризовался снижением интереса к ИИ, в основном из-за проблем с экспертными системами, которые оказались дорогими в поддержке и не могли справиться с задачами за пределами своих специализированных областей. Кроме того, прогресс в области машинного обучения был медленным, и многие задачи, которые казались простыми для людей, оказались удивительно сложными для машин.

6. Третье возрождение ИИ (2000-е – настоящее время): С развитием сети Интернет, увеличением вычислительной мощности и доступности больших объемов данных ИИ стал вновь привлекать внимание. В это время получили развитие такие области, как глубокое обучение, что привело к значительному прогрессу в сфере ИИ. Сегодня ИИ-технологии используются в широком диапазоне приложений: от рекомендательных систем и персональных ассистентов – до автономных автомобилей и систем здравоохранения.

Сегодня мы находимся в периоде активного развития ИИ, с большим количеством исследований и инноваций в этой области. Однако вместе с прогрессом возникают и новые вопросы, связанные с этикой, безопасностью и влиянием ИИ на общество.

3. Расскажи о структуре всей области ИИ сейчас. Как различные направления соотносятся друг с другом?

Искусственный интеллект (ИИ), являющийся важной областью Компьютерных Наук, начал своё развитие в середине 20-го века и с тех пор обрёл множество подразделов и дисциплин, соотношение которых можно представить в виде следующей диаграммы:

В 20-ом веке значительный прогресс был достигнут в классических методах ИИ, иногда обозначаемых как GOFAI (Good Old-Fashioned Artificial Intelligence). Вот некоторые из них:

1. Экспертные системы – компьютерные системы, которые воссоздают процесс принятия решений экспертом в конкретной области. Они функционируют на основе базы знаний, состоящей из фактов и правил, и способны имитировать решения, принятые специалистами в определённой сфере.

2. Семантические сети – структуры, предназначенные для представления знаний в виде графов (узлов и связей между ними). В них узлы обозначают понятия и концепции, а связи (или дуги) между узлами отражают взаимоотношения между этими понятиями и концепциями.

3. Логический подход и символьные рассуждения – связаны с использованием формальной логики и вербальных описаний для представления и манипулирования знаниями. Такие методы активно применяются в системах, где знания заранее структурированы в виде фактов, правил и взаимоотношений.

4. Продукционные системы и системы, основанные на правилах – используют наборы продукционных правил («если-то») для моделирования поведения искусственных систем. Такие системы используют заданные цели и правила для контроля своего поведения и способны создавать планы или стратегии для достижения этих целей.

5. Эвристические алгоритмы – это способы решения задач, не полностью математически обоснованные, но обычно дающие достаточно эффективные решения в большинстве случаев. В общем смысле, эвристика – это подход, который может быть не совсем корректным с математической точки зрения, но при этом оказывается практически полезным.

6. Робототехника – это сфера ИИ, которая объединяет кинематику, механику, электронику и программное обеспечение для создания машин, способных выполнять задачи в физическом мире, сверх областей, уже упомянутых выше.

7. Машинное обучение (ML) – как основная дисциплина внутри области Искусственного Интеллекта (AI), получившая самое сильное развитие в начале 21 века, применяет статистические методы для самообучения систем на основе данных, позволяя системам совершенствовать выполнение задач без явного программирования человеком. Среди техник Машинного обучения можно найти вероятностные алгоритмы, деревья решений, эволюционные алгоритмы и нейронные сети, каждый из которых применяется в различных областях – от создания систем рекомендаций до диагностики.

Нейронные сети (Neural Networks) и Глубокое обучение (Deep Learning) в свою очередь стали основной областью уже внутри Машинного Обучения, постепенно заменяя и вытесняя другие подходы и методы. Благодаря высокой точности и эффективности Нейросетей, а также увеличению доступности больших данных и вычислительных ресурсов доступных для их обучения, они стали более повсеместно доступными и применимыми в различных областях человеческой деятельности.

В области Нейронных сетей тоже можно выделить несколько ключевых направлений, сфокусированных на разных классах задач, которые эти сети позволяют решать.

– Во-первых, это Автоматизация принятия решений для систем с большим количеством параметров. Сюда можно отнести различные системы рекомендаций, системы для сегментирования клиентов, прогнозную аналитику, автоматизацию процессов.

– Во-вторых, Компьютерное зрение (CV), концентрирующееся на интерпретации визуальной информации и работе с изображениями и видео.

– В-третьих, NLP (Обработка естественного языка), упрощающая взаимодействие человека и машины на естественном языке и решающая задачи обработки текстов.

Внутри области NLP получили развитие Большие Языковые Модели (Large Language Models, LLMS) и Foundational Models. Это мощные нейросетевые модели, обученные на очень больших объемах текстов и содержащие статистические знания о мире и различных специализированных областях. Их можно использовать в качестве базы для создания других продвинутых ИИ-систем, способных решать сложные интеллектуальные задачи в разных областях.

4. Расскажи про практическое применение ИИ в современном мире? И расскажи подробнее, как уже применяются ИИ-технологии в Интернете и новых веб-проектах?

Искусственный интеллект сегодня используется во многих областях человеческой деятельности, благодаря своей способности автоматизировать и улучшить решение задач. Ниже приведены несколько примеров:

1. Здравоохранение: ИИ используется для помощи в диагностике заболеваний, предсказания их развития и подбора подходящего лечения. С помощью анализа больших объемов данных, ИИ может определить шаблоны и корреляции, которые могут быть невидимы для человеческого врача.

2. Финансы: ИИ используется для автоматизации и улучшения финансового анализа, прогнозирования рынка, выявления мошенничества с кредитными картами и автоматического советника для инвестиций.

3. Образование: ИИ может помочь в создании индивидуальных учебных планов, автоматизировать оценку работ студентов и обеспечить интерактивное обучение с использованием технологий виртуальной и дополненной реальности.

4. Транспорт: В автономных автомобилях и беспилотных летательных аппаратах используется ИИ для навигации, обнаружения препятствий и принятия решений на дороге.

5. Маркетинг и реклама: ИИ помогает компаниям анализировать поведение покупателей, прогнозировать тренды продаж, персонализировать рекламу и создавать более точные стратегии продаж.

6. Энергетика: ИИ используется для прогнозирования потребности в энергии, оптимизации использования ресурсов и поддержания стабильности работы инженерных систем и энергосетей.

7. Сельское хозяйство: ИИ помогает в автоматизации ухода за урожаем, прогнозировании погоды, мониторинге состояния почвы и растений, в логистике и управлением поставками.

8. Развлечения и игры: ИИ используется в видеоиграх для создания сложного и реалистичного поведения персонажей, а также в фильмах и анимации для создания сложных визуальных эффектов.

9. Юриспруденция: ИИ может помочь в анализе и сортировке юридических документов, поиске прецедентов и предсказании результатов судебных дел.

10. Производство: ИИ помогает в автоматизации производственных процессов, управлении поставками, предсказании неисправностей оборудования и оптимизации рабочего процесса.

Это только некоторые из множества применений ИИ. Ключевым моментом является то, что AI может привести к значительным улучшениям в любой области, где требуется анализ больших объемов данных или автоматизация сложных задач с большим количеством параметров.

Особую роль ИИ-технологии получили в развитии современных информационных систем, интернет-проектах и веб-сервисах. Они используют Искусственный Интеллект для улучшения параметров и показателей работы, улучшения пользовательского опыта, оптимизации бизнес-процессов. Вот некоторые примеры такого использования:

1. Поисковые системы: Искусственный интеллект используется для улучшения релевантности результатов поиска, прогнозирования поисковых запросов пользователей и улучшения понимания контекста запросов.

2. Рекомендательные системы: ИИ используется в интернет-магазинах, музыкальных и видео-стриминговых сервисах для предложения пользователю товаров или контента, который может быть для него интересным на основе его предыдущих действий или предпочтений.

3. Обработка естественного языка (NLP): Используется для создания чат-ботов и виртуальных помощников, которые могут общаться с пользователями на естественном языке, понимая и отвечая на запросы.

4. Распознавание и анализ изображений: Используется для автоматической категоризации и тегирования изображений в социальных сетях, распознавания лиц, объектов или мест на фотографиях, а также для модерации контента.

5. Системы управления контентом: ИИ может помочь автоматизировать процесс создания и публикации контента, например, генерируя тексты или подбирая оптимальное содержание и время для публикации постов.

6. Интернет-реклама: ИИ позволяет более точно таргетировать рекламные объявления, анализировать их эффективность и автоматически оптимизировать рекламные кампании.

7. Безопасность и защита данных: Искусственный интеллект может помочь в обнаружении и предотвращении мошеннических действий, а также в анализе и прогнозировании угроз безопасности.

8. Пользовательский опыт (UX): ИИ может использоваться для персонализации пользовательского опыта, адаптируя интерфейс и функциональность сервиса под предпочтения и поведение пользовательского сегмента или конкретного пользователя.

9. Социальные сети: ИИ используется для фильтрации и организации ленты новостей, автоматического тегирования людей на фотографиях, распознавания и перевода текста, а также анализа поведения пользователей для выявления тенденций и паттернов.

10. Системы аналитики: ИИ может помочь в анализе больших объемов данных, детекции отклонений, выявлении важных инсайтов и прогнозировании будущих тенденций.

Таким образом, применение ИИ в веб-сервисах и системах крайне широко и продолжает расти с развитием технологий и увеличением объемов данных.

5. Будет ли следующая «Зима ИИ» после текущего (третьего) возрождения ИИ и бума Генеративного ИИ?

Вопрос о том, будет ли следующая «Зима ИИ» после текущего возрождения, является предметом активного обсуждения среди ученых и специалистов в области ИИ. Ответ на него во многом зависит от того, как будут развиваться технологии, какое влияние они окажут на общество, какие решения сообщество найдет для возможных проблем и задач на этом пути.

Потенциальные сложности и проблемы можно разделить на следующие большие группы:

Оправдание стоимости и затрат на развитие ИИ.

Первая группа вопросов связана с огромными затратами на обучение и поддержку работы новых передовых нейросетей. Содержание дата-центров для крупных ИИ-проектов обходится в десятки и сотни миллионов долларов. И инвесторы ожидают, что вложенные средства должны окупиться.

Но так как общество видит взрывной рост возможностей нового Генеративного ИИ и созданных на его базе приложений и сервисов, то многие компании готовы выделять финансы и ресурсы, чтобы первыми реализовать эти возможности. Частные и корпоративные инвесторы активно инвестируют в стартапы и технологии, связанные с созданием нейросетей нового поколения. Во многих странах можно наблюдать активное сотрудничество государства, крупных компаний, стартапов и научных центров.

Кроме этого, на рынке появляется все больше открытых (opensource) технологий аналогов, которые получают развитие от всей экосистемы и сообщества разработчиков. Скорость создания таких открытых технологий и продуктов у экосистемы часто превышают каждую конкретную отдельную компанию (даже лидеров индустрии), а также ведет к снижению стоимости и доступности новых технологий в целом.

Усвоение новых технологий обществом.

ИИ уже применяется во многих областях, от автомобилей до здравоохранения, и его потенциал кажется огромным и только начинающим раскрываться. Но при этом прогресс и скорость развития новых ИИ-систем такой большой, что мы не успеваем усваивать и внедрять новые возможности, которые они нам дают.

И дальше эта скорость развития технологий будет еще выше, а обществу будет все сложнее их внедрять и изменять под них существующие системы и процессы. Это может вызвать неконтролируемые негативные эффекты, связанные с неравномерным распределением технологий и стать возможной причиной новых социальных проблем.

Вопросы этики и безопасности ИИ-технологий.

ИИ – это набор очень мощных технологий, которые способны принести не только положительные изменения, но и стать причиной возможных проблем: предвзятости и неравенства, конфиденциальности и безопасности, свободы слова и демократических институтов. Кроме этого, возможно использование ИИ людьми в военных и преступных целях.

Поэтому одной из важных проблем является вопрос этики и безопасности ИИ. Возникают вопросы о том, как контролировать и регулировать использование ИИ, чтобы предотвратить специальные злоупотребления людьми и уменьшить возможные негативные последствия от широкого внедрения ИИ для общества.

Чтобы предотвратить и решить эти проблемы сейчас все активнее обсуждается область «AI Alignment» – что значит «выравнивание / сонастроенность ИИ с человеческими целями и ценностями». Работу в этом направлении ведут множество различных компаний, ученых, философов, разработчиков, специалистов по праву и этике.

Возможность достижения Сильного ИИ.

На волне роста популярности общество все чаще слышит о возможности достижения Сильного ИИ (Общего ИИ) и обретения машинами Разума в человеческом смысле. Это может вызвать рост необоснованных ожиданий и последующее разочарование, если ученым и разработчикам ИИ-систем не удастся достигнуть этого уровня и создать по-настоящему интеллектуальные системы.

<1 2 3 4 >

На страницу:

Перейти

2 из 4