научный журнал «Актуальные исследования» #30 (57), июль '21

Искусственный интеллект: понятие, задачи области применения

Искусственный интеллект позволяет машинам учиться на опыте, приспосабливаться к новым входным сигналам и выполнять человекоподобные задачи. Большинство примеров искусственного интеллекта, о которых вы слышите сегодня – от компьютеров, играющих в шахматы, до самоуправляемых автомобилей – в значительной степени зависят от глубокого обучения и обработка естественного языка. Используя эти технологии, компьютеры могут быть обучены выполнять определенные задачи, обрабатывая большие объемы данных и распознавая закономерности в данных.

Аннотация статьи
искусственный интеллект
интернет
роботы
технологии
Siri
Ключевые слова

XXI век – это век открытий и нововведений в сфере информационных технологий. Искусственный интеллект занимает одно из лидирующих и перспективных направлений, обсуждаемых учеными и обычным народом. В данной статье авторы предпринимают попытку разобраться, для чего же на самом деле создаются машины с искусственным интеллектом и в каких сферах жизни человека они найдут применение.

Для начала представим некоторые определения данного термина. По отдельности, под словом искусственный понимается что-то не живое, или же сделанное на подобие того, что уже существует, а под словом интеллект – разум, ум или рассудок. Собрав оба слова вместе, получим, что искусственный интеллект – это свойство компьютерных систем иметь какие-либо действия, свойственные человеку, например, выбирать или принимать решение, на основе ранее накопленного опыта.

На самом деле определений искусственного интеллекта существует много, так, например, Джон Маккарти, выдающийся американский информатик, автор термина «искусственный интеллект», изобретатель языка Лисп, основоположник функционального программирования, лауреат Премии Тьюринга за огромный вклад в область исследований искусственного интеллекта, дал такое определение: «Искусственный интеллект – это исследователи волны использовать методы, которые не наблюдаются у людей, если это необходимо для решения конкретной задачи» [4]. Свое определение он пояснил тем, что человек не до конца разобрался с тем, какие именно процедуры вычисления он хочет называть интеллектуальными, человек понимает только некоторые отдельные части работы искусственного интеллекта, но не понимает его работы в целом.

С технической стороны искусственный интеллект определяют, как метод, позволяющий вычислительной машине выполнять такие поставленные задачи, которые подвластны человеку. Еще искусственный интеллект представляет собой программу для вычислительных машин, позволяющую системам обладать не самим интеллектом, схожим с человеческим, а обладать процессами, которыми обладает интеллект живого человека.

Искусственный интеллект не то, что может использоваться, а он создан с целью использования его в разных сферах жизни. В сфере образования определение искусственного интеллекта говорит о том, что это целая наука, с помощью которой компьютерная система поступает, таким образом, как поступил бы человек в той или иной ситуации. Задатки поведения в этой системе заложены человеком, для дальнейшего самообучения, созданная для помощи самому человеку в разных сферах жизни.

За последние пару лет искусственному интеллекту (ИИ) было уделено много внимания. Она развивается с экспоненциальной скоростью. Теперь даже машины могут учиться на данных совершенно без присмотра.

Искусственный интеллект – это не система, но он реализован в системе. Вообще говоря, это обобщающий термин, используемый для отрасли компьютерных наук. Он означает способность приобретать и применять знания, а также действовать естественно, как человек. Например, планирование, решение проблем и рассуждение [1].

Искусственный интеллект автоматизирует повторяющееся обучение и обнаружение с помощью данных. Но искусственный интеллект отличается от аппаратной, роботизированной автоматизации. Вместо того чтобы автоматизировать ручные задачи, искусственный интеллект выполняет частые, высокообъемные, компьютеризированные задачи надежно и без усталости. Для этого типа автоматизации человеческий запрос все еще необходим, чтобы настроить систему и задать правильные вопросы [2].

Искусственный интеллект адаптируется с помощью прогрессивных алгоритмов обучения, чтобы позволить данным делать программирование. Искусственный интеллект находит структуру и закономерности в данных так, что алгоритм приобретает навык: алгоритм становится классификатором или предсказателем.

Таким образом, точно так же, как алгоритм может научить себя играть в шахматы, он может научить себя, какой продукт рекомендовать в следующий раз в интернете. И модели адаптируются, когда им дают новые данные. Обратное распространение – это метод искусственного интеллекта, который позволяет модели корректироваться с помощью обучения и добавления данных, когда первый ответ не совсем верен [4].

Искусственный интеллект анализирует все больше и больше данных использование нейронных сетей, которые имеют много скрытых слоев. Еще несколько лет назад построить систему обнаружения мошенничества с пятью скрытыми слоями было практически невозможно. Все это изменилось благодаря невероятной компьютерной мощи и больших данных. Вам нужно много данных для обучения моделей глубокого обучения, потому что они учатся непосредственно из данных. Чем больше данных вы можете передать им, тем более точными они становятся.

На сегодняшний день искусственный интеллект пользуется популярностью при проверке единого государственного экзамена, но пока проверяет только основную часть, то есть тесты, где нужно поставить только «да» или «нет» или крестик. Наряду с весомыми достоинствами от использования технологий искусственного интеллекта присутствуют и некоторые спорные моменты: при проверке последней части индивидуальных заданий единого государственного экзамена, когда есть необходимость учитывать уникальность и индивидуальность каждого отдельного ученика, ощутить стиль написания, раскрытую мысль, как человек владеет и может описать ход своих мыслей, компьютерная система, к сожалению, пока не может оценить все эти особенности.

Так же искусственный интеллект используется, например, в автомобильном самообучении, ведь все самоинструкторы на компьютерах тоже используют искусственный интеллект и уже создают реальные машины, которые могут передвигаться самостоятельно, без участия водителя. При этом машины с искусственным интеллектом передвигаются, придерживаясь одной определенной полосы движения, не учитывая рост человека, его физические параметры: ребенок или взрослый, коляска или велосипед, животное или маленький ребенок.

В автомобильном самообучении можно задать траектории езды других участников движения, задать определенные правила, по которым они будут  передвигаться, но у сидящего за таким компьютером есть полная свобода выбора, как ехать и куда, нарушая правила или нет, и если обучение навыкам езды на машине полностью переложить на плечи компьютерных систем, то получим не водителей, а высокую статистику дорожно-транспортных происшествий на дорогах общего пользования. Посмотрев статистику аварий, можно обнаружить, что большинство случаев происходит по вине водителей, севших за руль в нетрезвом виде, либо водителей-студентов, либо водителей-пенсионеров [4]. Решить проблему с «новичками», позволит искусственный интеллект, в этом случае человек будет просто присутствовать за рулем этого автомобиля и учиться на практическом примере самостоятельному управлению, а сама машина будет корректировать ошибки человека.

Искусственный интеллект стал востребованным в космосе. В этом случае отправляют роботов с искусственным интеллектом для сбора и анализа разных сведений с других планет: характера поверхности, наличия источников воды и др.

Искусственный интеллект изменит каждую отрасль, но мы должны понимать его пределы. Принципиальное ограничение искусственного интеллекта заключается в том, что он учится на основе полученных данных. Нет никакого другого способа, с помощью которого можно было бы инкорпорировать знание. Это означает, что любые неточности в данных будут отражены в результатах. И любые дополнительные слои предсказания или анализа должны быть добавлены отдельно. Современные системы искусственного интеллекта обучены выполнять четко определенные задачи. Система, которая играет в покер, не может играть в пасьянс или шахматы. Система, которая обнаруживает мошенничество, не может управлять автомобилем или давать вам юридические консультации. Аналогичным образом, самообучающиеся системы не являются автономными системами. Воображаемые технологии искусственного интеллекта, которые вы видите в кино и на телевидении, все еще являются научной фантастикой. Но компьютеры, которые могут исследовать сложные данные для изучения и совершенствования конкретных задач, становятся довольно распространенными.

Текст статьи
  1. Данилина Е.В., Селюкова Г.П. Алан Тьюринг и искусственный интеллект // В сборнике: Актуальные вопросы науки и хозяйства: новые вызовы и решения. Сборник материалов LIV Студенческой научно-практической конференции, посвящённой 75-летию Победы в Великой Отечественной войне. 2020. С. 342-345.
  2. Маклакова О.Н. Робототехника // В сборнике: Сборник материалов LIV Студенческой научно-практической конференции, посвящённой 75-летию Победы в Великой Отечественной войне. 2020. С. 341-344.
  3. Павлов В.И., Селюкова С.А. Беспилотные автомобили // В сборнике: Актуальные вопросы науки и хозяйства: новые вызовы и решения. Сборник материалов LIII Международной студенческой научно-практической конференции. 2019. С. 471-475.
  4. Галанов А.Э., Селюкова Г.П. Нейронные сети и нейронные технологии // В сборнике: Актуальные вопросы науки и хозяйства: новые вызовы и решения. Сборник материалов LIII Международной студенческой научно-практической конференции. 2019. С. 399-405.
  5. Попов Н.Р., Ерёмина Д.В. Нейронные сети и их применение // В сборнике: Актуальные вопросы науки и хозяйства: новые вызовы и решения. Сборник материалов LIII Международной студенческой научно - практической конференции. 2019. С. 475-479.
  6. История Искусственного Интеллекта / База знаний Programming Store. - [Электронный ресурс]. URL: https://wiki.programstore.ru/istoriya- iskusstvennogo-intellekta/ (дата обращения 29.07.2021)
Список литературы
Ведется прием статей
Прием материалов
c 25 сентября по 01 октября
Осталось 5 дней до окончания
Публикация электронной версии статьи происходит сразу после оплаты
Справка о публикации
сразу после оплаты
Размещение электронной версии журнала
05 октября
Загрузка в eLibrary
05 октября
Рассылка печатных экземпляров
13 октября