Искусственный интеллект (AI) стал модным словом в технологическом сообществе, тем более после выпуска ChatGPT OpenAI в конце 2022 года. Несмотря на его популярность, до сих пор существует недопонимание вокруг того, что составляет настоящий AI по сравнению с функциями, которые просто маркируются как AI в маркетинговых целях.
AI можно в основном разделить на две категории: узкий AI, иногда называемый слабым AI, и общий AI или сильный AI. Узкий AI включает системы, разработанные для выполнения конкретных задач, такие как программное обеспечение распознавания речи или средства обработки изображений. Эти системы великолепно справляются со своими областями, но не имеют более широких когнитивных способностей.
С другой стороны, сильный AI, который в настоящее время не существует вне теоретических обсуждений, предполагается обладающим способностью понимать и учиться на широком спектре когнитивных задач, аналогично человеческому мозгу. Работа над созданием сильного AI продолжается, но это остается целью для будущего.
Так называемые функции AI, с которыми мы сталкиваемся в продуктах, таких как смартфоны Samsung Galaxy, часто полагаются на алгоритмы на основе AI, но не считаются полноценным AI самостоятельно. Однако они могут быть компонентами системы AI. Технологии, обычно связанные с AI, включают в себя:
1. **Машинное обучение**: Это подмножество AI, которое использует алгоритмы для обнаружения паттернов в данных и обучения на их основе. Методы машинного обучения включают нейронные сети, имитирующие нейроны и синапсы мозга, а также деревья решений, которые используют метод ветвления для делания прогнозов или принятия решений на основе входных данных.
Некоторые программы и функциональные возможности часто ошибочно маркируются как AI. Например, системы на основе правил полагаются на заранее заданные правила и алгоритмы. Цифровые ассистенты типа Siri и Алексы попадают в эту категорию — они работают на ключевых словах и выполняют программированные ответы, но фактически не учатся или не адаптируются самостоятельно.
Также существует эвристическое решение проблем, которое использует опыт и эмпирические правила для эффективного решения сложных вопросов. Google Maps использует этот подход, используя известные паттерны для прогнозирования маршрутов, а не для обучения на новых данных.
В заключение, мир AI занимает сложный спектр от систем узкого AI до еще не реализованного сильного AI, и не все «интеллектуальные» функции являются действительно искусственным интеллектом. Важно признать, что AI — это не просто отдельные технологии, а динамичная область, подвергающаяся непрерывной эволюции.
Текущие тенденции в AI:
Рынок AI стремительно растет, с широким применением в различных отраслях, таких как здравоохранение, финансы, автомобильная промышленность и другие. В здравоохранении AI используется для прогнозирования болезней и персонализированных планов лечения. В финансах приложения AI включают обнаружение мошенничества, управление рисками и автоматизированную торговлю. Технология автономного вождения тяжело полагается на AI для навигации и принятия решений.
Прогнозы по AI:
Ожидается существенный рост рынка AI в ближайшие годы. Согласно отчету Grand View Research, мировой объем рынка AI составил 93,5 миллиарда долларов в 2021 году и ожидается расширение среднегодовой ставкой (CAGR) в 38,1% с 2022 по 2030 год. Этот рост стимулируется улучшениями вычислительной мощности, доступностью больших данных для обучения и развитием более сложных алгоритмов.
Основные проблемы и контроверзии:
AI представляет вызовы, такие как этические вопросы, включая потенциальный биас в процессах принятия решений, влияние автоматизации в трудоустройстве и проблемы конфиденциальности из-за широкого сбора и использования данных. Кроме того, разработка оружия на основе AI в военных контекстах вызывает серьезные этические и безопасностные вопросы. Также продолжается дебаты вокруг прозрачности алгоритмов AI и необходимости более строгого регулирования для обеспечения их ответственного использования.
Самые важные вопросы:
1. Каковы этические последствия AI, особенно в чувствительных областях, таких как наблюдение и принятие решений?
2. Как мы можем обеспечить, чтобы системы AI были справедливыми, прозрачными и ответственными?
3. Какие меры мы можем принять для смягчения ущерба рабочим местам, вызванного автоматизацией AI?
4. Как мы можем сбалансировать инновации с необходимостью регулирования в технологии AI?
Преимущества AI:
— AI может обрабатывать и анализировать большие объемы данных намного быстрее, чем человек, что приводит к более быстрым принятиям решений.
— Он может автоматизировать повторяющиеся и монотонные задачи, позволяя людям сосредотачиваться на более творческих и сложных проблемах.
— AI помогает обнаруживать паттерны и увидеть инсайты в больших данных, что может привести к прорывам в различных областях.
Недостатки AI:
— Потенциальный ущерб рабочим местам, так как автоматизация может сократить потребность в труде человеческих работников в некоторых задачах.
— Системы AI могут унаследовать предвзятости от тренировочных данных, приводя к несправедливым или дискриминационным результатам.
— Существует риск потери контроля над системами AI, особенно по мере их усовершенствования и автономности.
Для тех, кто заинтересован в более подробной информации в широкой области искусственного интеллекта, можно посетить следующие надежные домены:
Лаборатория компьютерных наук и искусственного интеллекта MIT (CSAIL),
DeepLearning.AI и
OpenAI.
Эти ссылки ведут к институтам и организациям, стоящим во главе исследований и развития AI.
The source of the article is from the blog girabetim.com.br