Искусственный интеллект (ИИ) – это направление информационных технологий по созданию компьютерных систем, способных имитировать процессы человеческого мышления. Системы ИИ уже сейчас способны распознавать тексты и речь, анализировать обширные базы данных, делать прогнозы и определять закономерности.
Принцип работы ИИ состоит в обработке больших объемов предназначенных для обучения данных и их дальнейшем анализе с целью выявления совпадений, взаимосвязей и закономерностей. Опираясь на результаты такого анализа, ИИ делает выводы и формирует прогнозы по дальнейшему развитию событий и процессов.
Так, например, запоминая огромное количество различных изображений, программа-распознаватель учится идентифицировать объекты, а чат-боты все лучше ведут диалоги с людьми, постоянно получая новые примеры реальных текстовых чатов.
Программирование ИИ базируется на трех познавательных направлениях: обучении, рассуждении и самокоррекции.
Обучение. В ходе этого процесса создаются алгоритмы для решения конкретных задач. ИИ собирает массивы данных и шаг за шагом выполняет полученные инструкции по превращению этих данных в полезную информацию.
Размышления. Это направление программирования ИИ обучает программу выбирать из имеющегося набора алгоритмов именно тот, который приведет к достижению наилучшего результата.
Самокоррекция. Запрограммированный на самокоррекцию ИИ способен анализировать полученный результат и на основании собственного опыта осуществлять коррекцию задействованных алгоритмов для получения более точных результатов и максимально надежных прогнозов.
Приведем несколько примеров использования ИИ в разных видах технологий.
Роботизация. Проектирование и производство современных роботов невозможно без использования ИИ. Все больше отраслей промышленности и науки применяют роботов для выполнения задач, которые людям выполнять сложно или вообще невозможно. Роботов используют под водой и в космосе, на сборочных конвейерах и для изготовления очень точных и сложных по форме деталей. Способность роботов самостоятельно выбирать лучший алгоритм для решения поставленной задачи существенно экономит время, а также энергетические и материальные ресурсы.
Автоматизация. Элементы автоматизации уже давно и широко задействованы в большом количестве различных предприятий и производств. Добавление к ним технологий ИИ позволяет существенно увеличить перечень задач, которые могут быть автоматизированы. Очень важен тот момент, что ИИ, собирая и анализируя данные, поступающие от автоматизированных линий, способен самостоятельно делать выводы, реагировать на изменение параметров производственных процессов и корректировать их.
Машинное обучение. Эта технология обучает компьютер работать без программирования. Рассмотрим существующие типы алгоритмов машинного обучения:
- Машинное обучение с преподавателем. Анализируются помеченные наборы данных, позволяющие определять закономерности и использовать их в будущем для обозначения новых наборов данных.
- Неконтролируемое обучение. Наборы данных не маркируются и не отсортировываются по каким-либо признакам.
- Обучение с подкреплением сигналами от среды взаимодействия. Наборы данных не обозначаются, но существует обратная связь с системой ИИ после выполнения заданного количества действий.
Беспилотные автомобили. Транспортные средства с автономными функциями приобретают и совершенствуют автоматизированные навыки пилотирования автомобиля путем сочетания таких технологий, как глубокое обучение, распознавание изображений и компьютерное зрение. Такие автомобили способны анализировать дорожные знаки и разметку, а также реагировать на быстрые изменения обстановки во время движения.
Машинное зрение. С помощью этой технологии машины получают возможность «видеть» и анализировать окружающее пространство. Визуальная информация захватывается с помощью видеокамеры, аналого-цифрового преобразователя и цифровой обработки сигналов. С помощью машинного зрения программные комплексы могут анализировать технические, медицинские и другие изображения, проверять качество готовой продукции на производствах, выполнять другие задачи, требующие обработки любой визуальной составляющей.
Обработка информации на естественном языке (NLP). Человеческая речь обрабатывается компьютерной программой с целью распознавания, трансформации в текст, перевода на другие языки, выявления спама.