Искусственный интеллект: общие положения

VPS | Amber | Комментировать запись

В последние месяцы количество информации об искусственном интеллекте в СМИ значительно увеличилось, без новостей из этой области не проходит ни дня. О ценности этого технического новшества ведутся споры во всех областях знаний, часто все сводится к этическим и философским вопросам («ИИ заменит людей, захватит планету, съест софт, а с ним и все остальное»).

Данная область развивается с невероятной скоростью, и в ней проводится много экспериментов. Но с таким количеством шума трудно отличить простую шумиху от реальности, и, хотя все, похоже, так или иначе бросаются в ИИ, стоит отметить, что на данный момент не до конца понятно, что же такое ИИ, какую ценность он может принести и как будет развиваться дальше.

Сегодня ИИ может влиять буквально на все и внедряться практически во что угодно – точно так же, как программное обеспечение; но начать работу с ИИ может быть довольно сложно.

В этой статье мы попробуем разобраться, почему компьютерные вычисления переходят в ИИ, рассмотрим наиболее важные тенденции и спланируем действия, которые необходимо предпринять при практическом внедрении искусственного интеллекта.

Вычислительные технологии и искусственный интеллект

ИИ уже в той или иной форме внедрен в большинство компьютерных сервисов, которые мы используем ежедневно при поиске информации в Интернете, посещении веб-страниц, просмотре электронной почты, социальных сетей и т.п.

Большинство этих приложений используют различные формы машинного обучения для выполнения базовых задач, таких как обнаружение спама, персонализация и реклама. Но реализация ИИ на этом не заканчивается. Транспортные системы, системы безопасности, банковские сервисы, сервисы знакомств и почти все остальные сервисы, скорее всего, уже «затронуты» алгоритмами, использующими машинное обучение.

Искусственный интеллект
______________________________
↓
Машинное обучение
____________________
↓
Глубинное
обучение

Искусственный интеллект – обобщающий термин, охватывающий множество подполей. Проще говоря, в основном сегодня в понятие искусственного интеллекта также входят машинное обучение и глубинное (иногда – глубокое) обучение. Идеи, стоящие за этими тремя понятиями, довольно просты: ИИ стремится «эмулировать или заменить человеческий интеллект», машинное обучение связано с алгоритмами, которые изучают модели данных, а глубинное обучение – это подмножество алгоритмов машинного обучения, которые изучаются на основе данных с меньшим вмешательством человека. При построении «традиционных» алгоритмов машинного обучения инженер должен проектировать функции, а в рамках глубокого обучения сами функции изучаются алгоритмом. Однако такие алгоритмы нуждаются в значительно большем количестве данных.

Некоторые отрасли используют вычислительные технологии более продвинутыми способами, чем другие. В частности, технологические компании взяли на себя инициативу по разработке продуктов и услуг вокруг данных и ИИ (в различных формах).

Это привело к значительным достижениям в областях, в которых наличие больших и разных наборов данных может повысить производительность; теперь проблемы, которые раньше считались неразрешимыми, кажутся простыми. Другие отрасли, такие как здравоохранение и образование, адаптируются медленнее.

Если внимательно изучить тенденции и технические требования внедрения ИИ в продукты и услуги, вы заметите, что ИИ уже можно применять повсюду. Точнее говоря, его можно применять там, где встречаются повторяющиеся шаблоны, и эти шаблоны могут записываться независимо от того, являются ли данные индивидуальными или агрегированными.

Можно легко утверждать, что все в жизни состоит из циклов, и в последние годы наше умение записывать, хранить и обрабатывать поведенческие модели на каждом уровне значительно изменилось. ИИ позволяет делать прогнозы, что сегодня чрезвычайно ценно.

Производительность ИИ проявляется в нескольких деталях. Каждый день на основе простых повторяющихся шаблонов принимается множество решений: это касается как бизнеса, так и отдельно взятых людей. Поэтому неудивительно, что большинство компаний сегодня используют ИИ для снижения издержек и повышения эффективности. По мере того, как все больше процессов переходят в цифру, ИИ становится не только важной частью экосистемы, но и движущей силой, во многом потому, что основным преимуществом ИИ является эффективность. И если посмотреть на вещи с этой точки зрения, легко понять, почему вычисления и ИИ уже сложно отделить друг от друга. В ближайшем будущем предполагается, что ИИ станет частью вычислений, так же как сетевые и другие технические компоненты.

Однако пока что это не незначительный сдвиг. Он массовый, потому что он (в отличие от «фиксированных» алгоритмов) делает акцент на процессах, которые используют данные и изменяющиеся модели, влияющие на разработку программного обеспечения. У этого процесса есть несколько косвенных эффектов, которые касаются в том числе и границ аппаратного обеспечения (подробности выходят за рамки данной статьи). Можно сказать, что компании и разработчики, которые понимают это и работают с этим, теперь будут иметь значительное преимущество перед теми, кто пытается добавить ИИ на более позднем этапе.

С одной стороны, это означает, что разработчики и команды должны постоянно учиться и расти, оставаться в курсе последних событий и объединиться в большее сообщество для обмена моделями, идеями, кодом и знаниями. Это также значит, что приложения будут все чаще создаваться с помощью слоев компонентов и данных – ничего не будет создаваться с нуля. Для разработчиков-любителей, «профессиональных» разработчиков, команд, открытых сообществ и компаний это станет толчком к согласованности и обоюдной поддержке – так можно создать основанную на облаке экосистему, которая является идеальной платформой для объединения нескольких ресурсов и масштабирования в один клик мыши.

Мы будем рады узнать, что вы думаете об ИИ. Как он повлиял на ваши методы сборки программного обеспечения? Знаете ли вы, как внедрить ИИ в ваш рабочий процесс? Какие темы и инструменты, связанные с ИИ, вас интересуют больше всего? Если вам есть что сказать, пожалуйста, оставьте свой комментарий!

Читайте также: Как подготовить сервер к машинному обучению