Сейчас мир накрыла третья волна
развития искусственного интеллекта (ИИ). Формироваться она начала в марте 2016
года, когда компьютерная программа AlphaGo, предназначенная для игры в го (настольная игра,
развивающая логику), – победила Ли Седола, чемпиона мира. Первая волна создания
устройств и программ, обладающих ИИ, возникла в 1956 году. Как с того времени
менялась способность компьютеров обучаться, что из этого получилось и чего
ожидать?  

В 1950-х годах в сфере создания
искусственного интеллекта существовало два подхода: символьные вычисления и
коннекционизм. Символьные вычисления основаны на моделировании мышления
человека, а коннекционизм – на моделировании устройства мозга. На раннем этапе
своего появления машинный разум мог играть в шахматы и доказывать
математические теоремы. Первыми достижениями в области символьных вычислений
были созданный в 50-е годы язык Lisp и работа Джорджа Робинсона в области
логического вывода. В 1980-х годах сформировалась вторая волна развития ИИ
благодаря открытию метода обратного распространения ошибки, который позволял
нейронным сетям обучаться быстрее, а значит – на первый план вышел коннекционизм.

Разница между современными
технологиями, которые используются сейчас – во время третьей фазы развития ИИ –
и технологиями предыдущих периодов его развития  заключается в невероятной способности нынешних
систем обучаться.

Что может делать ИИ

В 2012 году Google Brain – исследовательский
проект Google по изучению искусственного интеллекта на основе глубокого
обучения – смог идентифицировать кошек по изображению. Как говорилось выше, в
2016 году Google AlphaGo победил Ли Седола, а в октябре 2017-го AlphaGo Zero
победил своего предка AlphaGo. Важно отметить, что AlphaGo Zerowas – абсолютный
самоучка. К успехам машинного обучения  можно
отнести создание многочисленных чат-ботов, которых для общения с клиентами
используют коммерческие компании. В сфере здравоохранения работают самообучающиеся
роботы-опекуны, в промышленности – умные грузовики, в сфере обороны –
роботы-разведчики, в ЖКХ роботы инспектируют линии электропередачи и
трубопроводы, в сельском хозяйстве интеллектуальные системы доят и кормят
коров, поливают овощи в теплицах и подают им удобрения. И это далеко не весь
список достижений, которые стали возможны благодаря использованию ИИ. Но как бы
то ни было, машинный разум по-прежнему работает на основе сопоставления больших
данных, благодаря поиску, распознаванию статистического анализа и догадок
(вероятности). Это отличается от того, как мир воспринимают люди, ведь они для
этого используют воображение, рассуждения, креативность мышления и т.д. То есть
ИИ компетентен в решении конкретных задач с четкими правилами, но это не
означает, что он не зависит от человека: ученые должны изучать реальные
сценарии, кодировать новые правила работы машинного разума, делать много
тестов, прежде чем ИИ сможет использовать все это в своей работе.

Куда дальше

Согласно прогнозам компании Huawei,
к 2025 году в мире будут работать более 40 млрд личных умных устройств и 90% из
них будут снабжены функцией интеллектуального помощника. Вещи смогут
чувствовать и соединяться так, как нельзя было себе представить ранее.
Объединенные между собой люди, вещи и устройства смогут взаимодействовать и
обмениваться информацией. По мере того, как это будет происходить, хранилища
информации практически исчезнут, а ее передача будет происходить быстрее и
безопаснее, чем сегодня.

Сети, образованные соединенными
устройствами, увеличат производительность отраслей экономики, компаний, людей. Это
будет способствовать росту доходов не только бизнеса, но и сотрудников. Благодаря
широкому применению интеллектуальных интегральных схем с возможностями
глубинного обучения интеллектуальные устройства смогут чувствовать,
анализировать и прогнозировать потребности людей и давать рекомендации, как их
удовлетворить.

Интеграция интернета вещей,
облачные вычисления, искусственный интеллект, 5G и другие технологии
объединяются для того, чтобы создать правила ведения бизнеса, в которых потоки
данных используются для управления потоками людей, вещей, энергии, денег и
регулирующих воздействий. Это также позволяет отраслям экономики создавать
собственные модели платформы «+Интеллект», формировать комплексные системы
безопасности любого масштаба. Такой комплекс способен объединить
видеонаблюдение, охранную и пожарную сигнализацию, систему охраны периметра,
систему контроля доступа, аудиоконтроль.

При работе с материалами Центра деловой информации Kapital.kz разрешено использование лишь 30% текста с обязательной гиперссылкой на источник. При использовании полного материала необходимо разрешение редакции.