Що таке штучний інтелект? Вступ, історія та типи ШІ

Штучний інтелект, часто скорочено ШІ, – це захоплююча галузь комп’ютерних наук, яка зосереджена на створенні розумних машин, здатних ai content writer виконувати завдання, що вимагають людського інтелекту. Ці завдання охоплюють різноманітні види діяльності, включаючи вирішення проблем, прийняття рішень, навчання, розуміння природної мови, розпізнавання закономірностей і адаптацію до різних ситуацій. Хоча проблема «штучного інтелекту» тісно пов’язана з потребами практики, тут немає єдиної загальної практичної задачі, яка б однозначно визначала розвиток теорії, проте є багато задач, які є частковими, вузькими.

Штучний інтелект. Простий путівник, який допоможе зрозуміти ШІ

Багато сучасних компаній використовують цифрових помічників на основі штучного інтелекту, таких як чат-боти, для надання своєчасних відповідей та підтримки клієнтів. Ці чат-боти можуть відповідати на запитання та допомагати клієнтам цілодобово, покращуючи рівень обслуговування та задоволеності клієнтів. Це може бути проблематично, оскільки алгоритми машинного навчання, які лежать в основі багатьох найсучасніших інструментів штучного інтелекту, є настільки розумними, наскільки розумними є дані, які вони отримують під час навчання. Оскільки людина обирає, які дані використовувати для навчання ШІ-програми, потенціал упередженості машинного навчання є невід’ємним і повинен ретельно відстежуватися.

• Побоювання Хінтона поділяють багато впливових вчених та керівників технологічних фірм.
• Штучний інтелект в медицині змінює спосіб взаємодії людей та лікарів.
• Одним з найпоширеніших застосувань машинного зору є інспекція промислових товарів, таких як напівпровідникові чипи, автомобілі, продукти харчування та ліки.
• Штучний інтелект прагне відтворити людський інтелект через комп’ютерні системи, що дозволяє їм вирішувати складні проблеми, використовуючи людські процеси мислення.
• Крім того, такі гігантські компанії, як NVIDIA та AMD, розробили високопродуктивні графічні чіпи для ігрового ринку.
• Випущена разом з меншою і доступнішою версією під назвою o1-mini, ця модель є значним кроком вперед за словами самої OpenAI, яка вже давно прагне створити штучний інтелект, подібний до людського.
• Український стартап Esper Bionics розробив біонічний протез руки на основі технологій artificial intelligence — Esper Hand.

Відео, Момент влучання російської ракети в «Охматдит», Тривалість 0,19

Навіть після виготовлення він не буде доступний нікому за межами Tesla протягом певного часу. Усі терміни, зазначені вище, потрапляють до категорії Narrow AI, або вузького/слабкого штучного інтелекту. Це категорія ШІ, де технологія обходить людину у специфічній конкретній галузі чи завданні. Голосові асистенти Alexa, Google Assistant та Siri — найбільш очевидні приклади вузького штучного інтелекту.

Відео, Збірна України. Президентка Молдови бажає успіху на Євро-2024 , Тривалість 1,36

Український стартап Esper Bionics розробив біонічний протез руки на основі технологій artificial intelligence — Esper Hand. Він робить все те, що робить справжня рука, а людина може займатися спортом та побутовими справами, працювати за комп’ютером, користуватися телефоном тощо. ШІ настільки глибоко увійшов у повсякденне життя людства, що іноді ми його навіть не помічаємо. Це дослідження прекрасно демонструє, що ШІ трансформує майже кожен аспект цивілізації. Китай поки що не потрапляє до десятки лідерів з готовності держав до впровадження ШІ у жодному з авторитетних (західних) рейтингів. Бали він втрачає лише за «недосконале регулювання», тому незабаром Китай з позиції у цих рейтингах зможе переміститися на перші сходинки.

Які є приклади технології ШІ і як вона використовується сьогодні?

Гендиректор компанії Сем Альтман раніше казав, про реалістичність досягнення AGI вже у цьому десятилітті. Ще донедавна ми перебували на першому рівні сходів, а тепер є підстави говорити про другий. Попри ці обмеження, OpenAI розглядає o1 як початок нового класу моделей ШІ, призначених для вирішення більш складних завдань.

Підписуйтеся на наші соцмережі

У тесті людина-оцінювач веде розмову природною мовою як з людиною, так і з машиною, не знаючи, хто з них хто. Якщо машина здатна переконати експерта, що вона є людиною, вона проходить тест Тюрінга. Хоча тест Тюрінга має своїх критиків і обмеження, він залишається цінним інструментом для оцінки прогресу і можливостей систем штучного інтелекту. Якщо із математикою у цієї моделі ШІ все виглядає ефектно, можуть виникнути питання щодо лінгвістичної складової, адже вона не для балачок.

Безпека та зловмисне використання

Розв’язок цих проблем буде означати створення зручнішої форми взаємодії комп’ютера та людини. Загальний регламент Європейського Союзу про захист даних (GDPR) розглядає питання регулювання ШІ. Суворі обмеження GDPR щодо того, як підприємства можуть використовувати споживчі дані, вже обмежують навчання та функціональність багатьох програм штучного інтелекту, орієнтованих на споживача. Організації використовують машинне навчання в програмному забезпеченні для управління інформацією та подіями безпеки (SIEM) і суміжних областях для виявлення аномалій і виявлення підозрілих дій, які вказують на загрози.

Немає і точного критерію досягнення комп’ютером «розумності», хоча перед штучним інтелектом було запропоновано низку гіпотез, наприклад, тест Тюрінга або гіпотеза Ньюелла-Саймона. Нині існує багато підходів як до розуміння задач штучного інтелекту, так і до створення інтелектуальних систем. Підмножина машинного навчання, яка використовує багатошарові нейронні мережі для аналізу великих обсягів даних. Глибоке навчання є основою для розвитку складних систем ШІ, таких як обробка природної мови та комп’ютерний зір. Розумні технології – це пристрої та системи, які використовують штучний інтелект для виконання завдань, що зазвичай вимагають людського інтелекту.

За зразком людського мозку нейронні мережі складаються з взаємопов’язаних вузлів, які пошарово обробляють інформацію. Кожен шар мережі виокремлює різні ознаки з вхідних даних, що дозволяє системі розпізнавати закономірності та приймати рішення. Нейронні мережі використовуються в різних сферах, включаючи розпізнавання зображень і мови, обробку природної мови та прогнозовану аналітику.

Хоча концепція машин, які можуть думати й вчитися, як люди, може здатися страшною, важливо розуміти основи роботи ШІ й те, як він використовується в навколишньому світі. Чи то через персональних асистентів, безпілотні автомобілі або медичні дослідження, ШІ вже має глибокий вплив на наше життя, і, ймовірно, стане ще більш важливим у найближчі роки. Розуміючи потенціал штучного інтелекту та працюючи над вирішенням його викликів і проблем, ми можемо гарантувати, що ця технологія принесе користь усім нам.

Завдяки величезним масивам даних, які він може опрацьовувати, штучнй інтелект також може надати підприємствам інформацію про їхню діяльність, про яку вони, можливо, навіть не підозрювали. Швидко зростаюча популяція генеративних інструментів штучний інтелект матиме важливе значення в різних сферах – від освіти і маркетингу до дизайну продуктів. У міру того, як ажіотаж навколо штучного інтелекту прискорюється, постачальники намагаються розповісти про те, як вони використовують його у своїх продуктах і послугах. Часто те, що вони називають штучним інтелектом, є просто компонентом технології, наприклад, машинного навчання. Тест Тюрінга призначений для перевірки здатності машини демонструвати розумну поведінку, яку неможливо відрізнити від поведінки людини.

Люди, що працюють на складальних лініях, оглядають частини продукції і роблять висновки про якість виконання. Системи машинного зору для цієї мети використовують цифрові та інтелектуальні камери, а також програмне забезпечення обробки зображення для виконання аналогічних перевірок. За останні кілька років стек штучного інтелекту також стрімко еволюціонував. Все більше постачальників, таких як OpenAI, Nvidia, Microsoft, Google та інші, пропонують генеративні попередньо навчені трансформатори (GPT), які можна точно налаштувати під конкретне завдання за значно менших витрат, досвіду та часу. ШІ може автоматизувати виставлення оцінок, даючи викладачам більше часу на інші завдання. Він може оцінювати студентів і адаптуватися до їхніх потреб, допомагаючи їм працювати у власному темпі.

Робота в кращіх IT командах https://wizardsdev.com/