Что такое искусственный интеллект?

Всесторонний обзор приложений ИИ

«Все, что может привести к развитию более умного, чем человеческий интеллект, — в форме искусственного интеллекта, интерфейсов мозг-компьютер или улучшения человеческого интеллекта на основе нейронауки — бесспорно выигрывает, поскольку делает больше всего для изменения мира. Ничто другое не находится даже в той же лиге».

— Элиэзер Юдковски

Искусственный интеллект (ИИ) стал сегодня неотъемлемой частью нашего мира, помогая нам изменить и улучшить то, как мы живем и работаем. Но что такое ИИ? Проще говоря, ИИ относится к способности машин учиться и имитировать человеческий интеллект.

Машинное обучение (ML), Глубокое обучение (DL), Естественный язык Обработка (НЛП), Компьютерное зрение (CV) и >Роботизированная автоматизация процессов (RPA) — это лишь несколько областей ИИ, получивших известность в последние годы.

В этой статье мы исследуем мир технологии Генеративный ИИ, основываясь на знаниях о том, как машинное обучение и его подкатегории ИИ работают вместе. Независимо от того, занимаетесь ли вы информатикой, владеете бизнесом или просто интересуетесь тем, как использовать ИИ, вы получите подробную информацию о его функциях и использовании в различных дисциплинах.

Распаковка искусственного интеллекта: понимание ИИ и его важности

Сегодня ИИ относится к разработке ряда компьютерных систем и программного обеспечения, которые могут выполнять задачи, обычно требующие человеческого интеллекта. К ним относятся изучение информации, рассуждение, решение проблем, распознавание речи и суждение. Разработка ИИ направлена на создание машин, которые могут имитировать человеческий интеллект, расширяя при этом свои возможности за счет обучения.

Значение ИИ заключается в его способности автоматизировать и оптимизировать процессы, улучшать процесс принятия решений и позволять машинам интерпретировать сложные данные. Некоторые ключевые преимущества ИИ включают в себя:

Эффективность и производительность. Системы на основе ИИ могут автоматизировать повторяющиеся задачи, позволяя людям сосредоточиться на более важной работе и повышая общую производительность.
Анализ данных и аналитические сведения. Алгоритмы искусственного интеллекта могут быстро и эффективно анализировать большие объемы новых данных, извлекая ценные сведения, которые могут помочь в принятии взвешенных решений.
Точность и аккуратность. ИИ может выполнять задачи с высокой точностью и последовательностью, уменьшая погрешность и улучшая общее качество.
Персонализация. ИИ упрощает персонализацию, анализируя предпочтения и поведение пользователей. Это позволяет предприятиям лучше адаптировать свои продукты или услуги к индивидуальным потребностям клиентов.
Автоматизация и робототехника. Роботы с искусственным интеллектом могут выполнять опасные, повторяющиеся или трудоемкие задачи, снижая человеческий риск и повышая эффективность работы.
Прогнозная аналитика. Алгоритмы искусственного интеллекта могут анализировать прошлые данные для создания предсказаний и прогнозов, позволяя компаниям принимать упреждающие решения и планировать будущее.

В целом искусственный интеллект может трансформировать отрасли и улучшить различные аспекты нашей повседневной жизни, от здравоохранения и транспорта до финансов и развлечений. Его значение заключается в его способности расширять возможности человека и стимулировать инновационный прогресс.

Углубленный взгляд на различные приложения искусственного интеллекта

ИИ охватывает широкий спектр применений, направленных на воспроизведение или моделирование человеческого интеллекта. Эти инструменты можно разделить на разные типы в зависимости от их функциональности и задач, которые они выполняют. Они применяются в следующих областях:

Экспертные системы: эти инструменты искусственного интеллекта имитируют человеческий опыт в определенных областях и предоставляют рекомендации или решения, основанные на их знаниях. Примеры включают системы медицинской диагностики и программное обеспечение для финансового планирования.
Обработка естественного языка (NLP): функции NLP позволяют искусственному интеллекту понимать, интерпретировать и реагировать на устное общение. Сюда входят виртуальные помощники, генеративные чат-боты с искусственным интеллектом и инструменты перевода речи.
Машинное обучение: (ML) алгоритмы позволяют ИИ получать информацию и делать прогнозы или решения на основе конкретных результатов данных. Это имеет множество применений, включая обнаружение мошенничества, рекомендательные системы и беспилотные автомобили.
Компьютерное зрение (CV). Компьютерное зрение позволяет искусственному интеллекту интерпретировать и воспринимать визуальную информацию из изображений и видео. Примеры такого использования ИИ включают распознавание лиц, обнаружение объектов и автономные системы наблюдения.
Робототехника: ИИ также используется для разработки интеллектуальных роботов, которые могут выполнять задачи самостоятельно или в сотрудничестве с людьми. Сюда входят промышленные роботы, хирургические роботы и автономные дроны.
Распознавание речи. Программное обеспечение для распознавания речи позволяет устройствам преобразовывать устную речь в письменный текст. Это используется в различных приложениях, таких как генеративные голосовые помощники AI, службы транскрипции и системы с голосовым управлением.
Виртуальная реальность (VR) и Дополненная реальность (AR): Искусственный интеллект развертывается как в системах VR, так и в AR для создания иммерсивных и интерактивных виртуальных сред. Эти системы находят применение в играх, учебных симуляторах и виртуальном прототипировании.

Каждый тип приложения ИИ играет решающую роль в преобразовании и повышении эффективности в различных отраслях. По мере развития технологий инструменты искусственного интеллекта становятся все более изощренными и прочно вошли в нашу повседневную жизнь.

Изучение машинного обучения: неотъемлемая часть технологии ИИ

Машинное обучение (МО) — это разновидность технологии искусственного интеллекта, которая фокусируется на разработке алгоритмов и моделей ИИ, которые позволяют машинам поглощать информацию и делать прогнозы или решения без явного программирования для этого. Он играет жизненно важную роль в инновациях в области искусственного интеллекта, позволяя компьютерным платформам улучшать свою производительность с течением времени за счет анализа шаблонов данных.

Есть две основные категории машинного обучения:

Обучение с учителем (SL): в обучении с учителем модель получает информацию из помеченных данных, где желаемый результат известен, а затем использует эту информацию для прогнозирования или классифицировать новые данные. Это обычно используется в таких приложениях, как обнаружение спама, распознавание изображений и анализ настроений.

Обучение без учителя (UL). В противоположность этому, обучение без учителя включает обучение моделей на неразмеченных данных с целью обнаружения шаблонов или структур в данных, которые не имеют предопределенный выход. Этот тип обучения полезен для таких задач, как кластеризация, обнаружение аномалий и уменьшение размерности.

Глубокое обучение (DL): это подразделение машинного обучения, которое концентрируется на многоуровневых нейронных сетях. Эти нейронные сети имитируют структуру и функциональность человеческого мозга, позволяя им понимать сложные модели и структурированные паттерны. Глубокое обучение сыграло важную роль в совершенствовании моделей ИИ, достигнув замечательных результатов в таких областях, как распознавание изображений и речи, обработка естественного языка и беспилотные автомобили.

В целом машинное обучение является фундаментальным компонентом искусственного интеллекта, поскольку оно позволяет системам получать знания из данных и применять их для повышения своей производительности без явного программирования. Он произвел революцию в различных отраслях, автоматизировав процессы, расширив возможности прогнозной и предписывающей аналитики, а также расширив возможности принятия решений.

Демистификация контролируемого и неконтролируемого обучения в ИИ

Контролируемое и неконтролируемое обучение — это два фундаментальных подхода к машинному обучению, подразделу технологии ИИ.

Обучение с учителем (SL). Обучение с учителем включает в себя обучение модели машинного обучения на размеченном наборе данных, где желаемый результат известен для каждого входа. Модель ИИ развивает способность предсказывать правильный результат путем изучения взаимосвязей между входными данными и соответствующими им метками.

Во время этого процесса обучения модель ИИ изменяет свои внутренние параметры, чтобы свести к минимуму разницу между ее прогнозами и истинными метками. (SL) обычно используется для таких задач, как:

Классификация.Классификация — это процесс, в котором алгоритм учится на размеченных входных данных, чтобы лучше прогнозировать или определять класс или категорию новых, невидимых данных. Примером может служить классификация входящих писем, помеченных как Спам, на основе прошлых примеров.
Регрессионный анализ:Регрессионный анализ в рамках обучения с учителем — это метод прогнозного моделирования, который помогает оценить отношения между переменными для более точного прогнозирования результатов, таких как прогнозирование цен на жилье на основе таких характеристик, как площадь, местоположение и возраст. .

Генерация последовательности, которая включает:

Распознавание изображений. Под распознаванием изображений понимается обучение ИИ обнаруживать закономерности в изображениях и генерировать текстовый вывод, например описательную подпись к изображению.
Распознавание речи:Распознавание речи в контексте контролируемого ИИ обучения — это процесс генерации последовательности, в котором модель ИИ обучается преобразовывать произносимые слова в письменный текст. Последовательность относится к серии слов, произнесенных в аудиовход, которые ИИ затем расшифровывает.
Анализ настроений.Анализ настроений включает в себя обучение модели ИИ прогнозированию настроений (таких как положительные, отрицательные или нейтральные) из заданной текстовой последовательности. Это можно использовать для разных целей, например, для отзывов клиентов и комментариев в социальных сетях. Генерация последовательности — это следующий шаг, на котором обученная модель может создать новый текстовый вывод, который лучше отражает изученное настроение.
Неконтролируемое обучение (UL): (UL), с другой стороны, включает обучение модели машинного обучения на немаркированном наборе данных, где нет предопределенных меток или правильных ответов. Цель (UL) — выявить скрытые закономерности или связи внутри данных. В отличие от (SL), модель не получает явных отзывов о своих прогнозах. Вместо этого он получает возможность выявлять сходства, группировки или аномалии в данных. Методы (UL) обычно используются для таких задач, как кластеризация, уменьшение размерности и обнаружение аномалий. Примеры включают сегментацию клиентов, тематическое моделирование и обнаружение выбросов.

Power Duo: глубокое обучение и нейронные сети

Глубокое обучение (ГО) — это подмножество машинного обучения, которое включает в себя обучение искусственных нейронных сетей выполнению сложных задач. Он вдохновлен структурой и функциями человеческого мозга и предназначен для имитации того, как люди приобретают знания и принимают решения.

Нейронные сети состоят из связанных слоев искусственных нейронов или узлов. Каждый узел получает входные данные, выполняет вычисления и передает результаты на следующий уровень. Узлы в сети получают информацию из данных и настраивают свои внутренние параметры, известные как веса, чтобы улучшить свою производительность при выполнении данной задачи.

Модели глубокого обучения называются «глубокими», потому что они обычно имеют несколько уровней, что позволяет им изучать более глубокие уровни концептуализации. Эта иерархическая структура позволяет моделям (DL) автоматически извлекать значимые функции из необработанных данных без необходимости ручной разработки функций.

Глубокое обучение произвело революцию в различных дисциплинах, включая компьютерное зрение, обработку естественного языка, распознавание речи и системы рекомендаций. Например, в Computer Vision модели глубокого обучения могут точно идентифицировать объекты, распознавать лица и даже создавать реалистичные изображения и видео.

Сила (DL) заключается в его способности использовать большие объемы размеченных данных, а также мощные вычислительные мощности, такие как графические процессоры (GPU), для обучения сложных генеративных моделей ИИ. Это позволяет методам (DL) преуспеть в задачах, требующих распознавания образов, таких как классификация изображений и семантическое значение.

В целом, глубокое обучение и нейронные сети сыграли важную роль в развитии искусственного интеллекта, позволив ему достичь замечательных результатов в понимании и обработке сложных данных.

Роль глубокого обучения в различных отраслевых приложениях

Глубокое обучение (DL) — это подмножество машинного обучения, основанное на обучении искусственных нейронных сетей обучению и принятию решений, подобных тому, как это делают люди.

Это позволяет моделям ИИ анализировать и сопоставлять сложные закономерности и отношения в больших наборах данных. Эта мощная технология нашла применение в различных отраслях, коренным образом изменила процессы и открыла новые возможности. К ним относятся:

Здравоохранение. Методы (DL) можно использовать для изучения медицинских изображений, таких как рентгеновские снимки и МРТ, помогая врачам диагностировать заболевания и выявлять аномалии. Это также помогает продвигать открытие лекарств и исследования геномики.
Финансы (DL) используются для обнаружения мошенничества, оценки кредитоспособности, алгоритмической торговли и управления рисками. Он может анализировать большие объемы финансовых данных и делать точные прогнозы, помогая учреждениям принимать более обоснованные решения.
Транспорт. Самоуправляемые автомобили в значительной степени полагаются на (DL) для распознавания объектов, определения полосы движения и планирования маршрута. Это облегчает принятие решений в режиме реального времени, обеспечивая более безопасную и эффективную транспортировку.
Розничная торговля (DL) позволяет персонализировать рекомендации клиентов, оценивая их поведение в Интернете и покупках. Это также помогает в управлении запасами и прогнозировании спроса.
Производство (DL) улучшает контроль качества за счет выявления дефектов и аномалий на производственных линиях. Он также оптимизирует операции цепочки поставок и прогнозирует потребности в техническом обслуживании.
Безопасность. Системы распознавания лиц, видеонаблюдение и технологии распознавания голоса используют машинные модели глубокого обучения для усиления мер безопасности.
Энергия. Глубокое обучение поддерживает управление энергопотреблением, оптимизирует работу сети, прогнозирует сбои оборудования и позволяет интегрировать возобновляемые источники энергии.

Это всего лишь несколько простых примеров того, как (DL) революционизирует различные отрасли. Его способность извлекать важную информацию из огромных объемов данных продолжает открывать новые возможности и стимулировать инновации в различных секторах.

Обработка естественного языка Обработка (НЛП) — это область искусственного интеллекта, которая фокусируется на взаимодействии между технологиями и человеческим общением. Это позволяет системам ИИ взаимодействовать, обрабатывать и понимать смысловую речь человека. Это играет важную роль в различных приложениях ИИ, включая чат-боты, голосовые помощники, перевод, анализ настроений и суммирование текста.

(НЛП) включает в себя несколько стратегий и техник для понимания и интерпретации человеческой речи. Некоторые из ключевых компонентов (НЛП) включают в себя:

Токенизация: разбиение текста на более мелкие единицы, такие как слова или предложения, называемые токенами.
Тегирование частей речи (POS): присвоение грамматических тегов словам в предложении, таким как существительные, глаголы, прилагательные и т. д.
Распознавание именованных объектов (NER): Идентификация и классификация именованных объектов, таких как имена, даты, местоположения, организации и т. д., упомянутых в тексте.
Анализ настроений: определение настроения, выраженного в фрагменте текста, будь то положительное, отрицательное или нейтральное.
Языковое моделирование: разработка статистических моделей для прогнозирования вероятности появления последовательности слов в данном диалекте.
Машинный перевод: перевод текста с одного диалекта на другой, например с английского на испанский.

(NLP) произвел революцию в том, как мы взаимодействуем с ИИ, и открыл новые возможности для приложений ИИ в различных отраслях, включая здравоохранение, обслуживание клиентов, финансы и маркетинг. Это позволяет машинам лучше понимать и генерировать человеческую речь, облегчая людям общение и сотрудничество с системами ИИ.

Как (NLP) оснащает системы ИИ для декодирования и обработки человеческой речи

Обработка естественного языка (NLP) — это подраздел ИИ, который фокусируется на том, чтобы дать машинам возможность понимать и обрабатывать человеческую речь. (NLP) играет решающую роль в различных приложениях ИИ, от виртуальных помощников и чат-ботов до перевода и анализа настроений.

Цель (NLP) — преодолеть разрыв между вербальным общением и машинным пониманием, позволяя системам ИИ интерпретировать и генерировать человекоподобный текст.

(НЛП) включает в себя несколько сложных процессов, в том числе Синтаксический анализ, Семантический анализ и Прагматический анализ. Синтаксический анализ помогает определить грамматическую структуру предложений, а семантический анализ интерпретирует значение слов и фраз. Прагматический анализ рассматривает контекст и намерение коммуникации.

Всесторонний взгляд на компьютерное зрение и его роль в ИИ

Компьютерное зрение (CV) – это область искусственного интеллекта, которая позволяет машинам интерпретировать и понимать визуальную информацию. Он включает в себя разработку алгоритмов и методов, которые позволяют ИИ анализировать, обрабатывать и понимать изображения или видео. Имитируя человеческое зрение, (CV) позволяет машинам воспринимать и интерпретировать визуальные данные, открывая ряд приложений и возможностей.

Компьютерное зрение имеет бесчисленное множество приложений в различных областях:

Автономные транспортные средства (CV) играют ключевую роль в оказании помощи беспилотным автомобилям в навигации и интерпретации их окружения, помогая идентифицировать объекты, дорожные знаки, пешеходов и другие транспортные средства.
Контроль и проверка качества. Системы (CV) могут использоваться для автоматического обнаружения и анализа дефектов или аномалий в производимых продуктах, обеспечивая постоянный контроль качества в таких отраслях, как производство и фармацевтика.
Наблюдение и безопасность: (CV) позволяет интеллектуальным системам видеонаблюдения отслеживать и анализировать отснятый материал в режиме реального времени, обнаруживая и предупреждая органы власти о подозрительных или ненормальных действиях.
Медицинская визуализация (CV) используются в приложениях медицинской визуализации, таких как обнаружение опухолей, сегментация изображений и анализ, помогающие в диагностике и лечении различных заболеваний.
Розничная торговля (CV) может применяться в розничной торговле для таких задач, как управление запасами, распознавание лиц для персонализированного обслуживания клиентов и анализ поведения и предпочтений клиентов.
Дополненная реальность (CV) — это фундаментальный компонент технологий дополненной реальности (AR), позволяющий накладывать виртуальные объекты на реальные среды.

Таким образом, компьютерное зрение играет решающую роль в развитии ИИ, позволяя машинам лучше понимать и интерпретировать визуальную информацию. Его приложения разнообразны и могут произвести революцию во многих областях, выдвинув на первый план автоматизацию, эффективность и инновации.

Почему вам нужно знать об искусственном интеллекте сгибания

Создавая будущее персонализированного ИИ-помощника

Если стартапу, которому всего один год, удается получить 1,3 миллиарда нового финансирования, он оценивается в 4 миллиарда и привлекает инвестиции от Microsoft, Nvidia и технологических магнатов, таких как Билл Гейтс и Эрик Шмидт…

Вам нужно обратить внимание.

Это стартап Inflection AI, который занимается созданием ориентированных на потребителя продуктов с искусственным интеллектом. Его возглавляют основатели Мустафа Сулейман и Рейд Хоффман.

Конечно, Мустафа Сулейман не новичок в мире ИИ, он был одним из соучредителей и бывшим руководителем отдела прикладного ИИ в компании DeepMind Technologies, приобретенной Google в 2014 году.

Позже он работал над LaMDA, крупной моделью изучения языков Google, прежде чем перейти к Inflection AI.

Почему Inflection AI так высоко ценится?

Во-первых, Inflection AI владеет крупнейшим в мире кластером графических процессоров для приложений ИИ, который составляет 22 000 NVidia H100. Только Meta приближается к этому с 16 000 H100.

Но графические процессоры — это только средство для достижения цели. Лошадиные силы предназначены для одной основной цели:

Создать лучшего в мире персонального помощника с искусственным интеллектом.

Личный интеллект

Основным продуктом компании является персональный ИИ под названием Pi, что означает «Personal Intelligence».

Pi разработан, чтобы быть поддерживающим, умным помощником, доступным в любое время, он может действовать как тренер, доверенное лицо, творческий партнер, резонатор и помощник.

Подождите, зачем нам еще один помощник чат-бота, когда у нас есть ChatGPT, Bard, Claude, Perplexity и множество других чат-ботов?

Потому что цель Pi не просто быть доступным чат-ботом, который дает ответы на ваши вопросы. Это персональный ИИ, который знает о вас все и помнит все, что вы ему рассказываете о себе.

Это ваш второй мозг.

Это поможет вам упорядочить мысли, предложить эмоциональную поддержку, ориентироваться в ситуациях и дать объяснения сложным идеям. Он предназначен быть «личным» послом и интеллектуальным дополнением к себе.

«Он персонализирован для вас, запоминает то, о чем вы говорили ранее на многих сеансах. на всех платформах, так что вы можете общаться с ним в WhatsApp, Instagram, Facebook Messenger».
— Мустафа Сулейман

Два разных видения будущих помощников

Из того, что я понял, есть два разных мнения о том, что, по мнению ученых и предпринимателей в области ИИ, будет будущим помощников ИИ.

Во-первых, в вашем распоряжении будет множество помощников ИИ. Ваш наставник по искусственному интеллекту, врач по искусственному интеллекту, юрист по искусственному интеллекту, шеф-повар по искусственному интеллекту и т. д., и каждый из них будет специализироваться на конкретных потребностях.

Другое видение заключается в том, что у вас будет доступ только к одному помощнику ИИ, и это в первую очередь то, к чему стремится Inflection.

Согласно Inflection AI, даже если будет много специализированных ботов с искусственным интеллектом, Pi будет вашим помощником по искусственному интеллекту, который передает и обрабатывает информацию от каждого из специализированных ботов.

Pi отличается от других чат-ботов тем, что является одновременно личным и надежно закрытым, предназначенным исключительно для вас и не используемым совместно с какой-либо другой системой или платформой.

«Все ИИ сегодня пытаются продать ваш продукт на Amazon, пытаются найти информацию и сделать вас продуктом в Google или YouTube, чтобы он мог продавать рекламу.
Все это ИИ, которые воздействуют на вас или на вас или по отношению к вам. И я думаю, что люди оценят наличие ИИ, который может быть враждебно настроен на вашей стороне, в вашем углу, в вашей команде.
— Мустафа Сулейман

Личный помощник будущего

Pi от Inflection доступен сейчас в виде ранней бета-версии, но следует отметить, что это ранний выпуск, поэтому он не надежен с точки зрения памяти, но вы можете понять, как он реагирует.

Честно говоря, сам пробовал пару недель, пока не особо впечатляет.

Однако, когда вы думаете об этом с точки зрения будущего, представьте себе потенциал помощника ИИ, который может выполнять действия от вашего имени.

Помощник с искусственным интеллектом, который может исследовать и выполнять задачи, находить рестораны с самым высоким рейтингом, потому что он знает ваши диетические потребности, бронировать авиабилеты для вас, курировать ваш список адресов электронной почты и / или отвечать от вашего имени, управлять вашим расписанием и информировать вас о любых предстоящие события или встречи.

Это Джарвис Тони Старка, но для ваших личных нужд.

Как только помощник ИИ сможет получить доступ к веб-сервисам и управлять вашими учетными записями, он сможет работать от вашего имени.

Если концепция единого персонализированного ИИ-помощника воплотится в жизнь, компания, которая эффективно ее реализует, станет самой известной технологической компанией в мире.

Заключительная мысль

Неясно, удастся ли Infection AI выполнить свою миссию, но у них есть вычислительная мощность, у них есть опытные основатели, у них есть большая техническая поддержка и у них есть средства.

Цитаты Мустафы Сулеймана в этой статье взяты из недавнего подкаста On With Kara Swisher.

Если вам понравилась эта статья, поддержите Medium любовью… хлопайте, комментируйте и обязательно подпишитесь.

Вы также можете поддержать мою работу на Medium, став участником по этой реферальной ссылке.

Эта история опубликована на Generative AI. Присоединяйтесь к нам в LinkedIn, чтобы получать последние истории и идеи об искусственном интеллекте прямо в своей ленте. Давайте формировать будущее ИИ вместе!