Що таке штучний інтелект (ШІ)?

Що таке штучний інтелект?

Штучний інтелект (ШІ) — це галузь інформатики, що зосереджена на створенні розумних машин або систем, які здатні виконувати завдання, що зазвичай вимагають людського інтелекту. Системи штучного інтелекту розробляються для навчання на власному досвіді, виявлення закономірностей та прийняття рішень на основі вхідних даних.

Які визначення штучного інтелекту існують?

Існує безліч визначень ШІ. Ось деякі з них:

• ШІ — це здатність машини або системи робити те, що зазвичай вважається ознакою розуму людини.
• ШІ — це галузь комп’ютерних наук, яка займається створенням програмних систем, здатних розумно поводитися.
• ШІ — це наука інженерія створення розумних агентів, тобто систем, які можуть діяти самостійно для досягнення своїх цілей.

Фундаментальна мета штучного інтелекту (ШІ) — це створення машин або систем, які можуть мислити і діяти так само, як люди. Це питання, яке хвилює вчених і філософів уже багато століть.

У 1950 році англійський математик Алан Тюрінг запропонував тест, який би міг визначити, чи є машина розумною. Тюрінг вважав, що, якщо машина може вести розмову, неможливо відрізнити її від людини, то вона розумна.

Тест Тюрінга залишається важливим орієнтиром у галузі ШІ, але він не є єдиним визначенням того, що означає бути розумним. Інші визначення фокусуються на тому, що може робити розумна машина. Наприклад, Стюарт Рассел і Пітер Норвіг, автори підручника «Штучний інтелект: сучасний підхід», визначають ШІ як «дослідження агентів, що отримують сприйняття з довкілля та виконують дії».

Це визначення підкреслює здатність машин або систем отримувати інформацію про світ і використовувати її для прийняття рішень і дії.

Немає єдиного визначення ШІ, яке б задовольнило всіх. Однак всі ці визначення підкреслюють здатність машин або систем виконувати завдання, які зазвичай вимагають людського інтелекту.

У чому заслуга Тюрінга перед розвитком ШІ?

Роботи Алана Тюрінга мали фундаментальний вплив на розвиток сучасних комп’ютерних наук. Його роботи заклали основи для розвитку теорії алгоритмів, обчислювальних машин і штучного інтелекту.

Машина Тюрінга

У 1936 році Тюрінг запропонував абстрактну модель обчислювальної машини, яка отримала назву машини Тюрінга. Машина Тюрінга є математичною моделлю, яка може виконувати будь-яку алгоритмічну задачу.

Повнота за Тюрінгом

Мова програмування має повноту за Тюрінгом, якщо на ній можна реалізувати будь-який алгоритм, який можна реалізувати на машині Тюрінга. Наприклад, мови C# і Python мають повноту за Тюрінгом, а HTML і JSON не мають.

Тест Тюрінга

Тюрінг також запропонував тест, який можна використовувати для оцінки розуму машини. У цьому тесті людина веде розмову з двома іншими учасниками: людиною і машиною. Якщо людина не може відрізнити машину від людини, то машина вважається розумною.

Яким буває ШІ?

Слабкий і загальний ШІ — це два основних типи штучного інтелекту.

Слабкий ШІ (weak or narrow AI) — це тип ШІ, який розроблений для виконання однієї або декількох конкретних завдань. 

Ось деякі приклади слабкого ШІ:

• Системи розпізнавання лиць: ці системи можуть ідентифікувати людей на фотографіях або відео.
• Системи машинного перекладу: ці системи можуть перекладати текст з однієї мови на іншу.
• Системи штучного інтелекту для гри в шахи: ці системи можуть грати в шахи на рівні майстра.
• Асистенти: це програми, які можуть розуміти і відповідати на природну мову. Вони використовуються в таких продуктах, як Siri, Alexa і Google Assistant.
• Рекомендаційні системи: вони використовуються для надання користувачам персоналізованих рекомендацій щодо продуктів, послуг і контенту.

Загальний ШІ (general AI) — це тип ШІ, який може виконувати широкий спектр завдань, схожих на ті, які можуть виконувати люди. Наприклад, машина, яка може вільно спілкуватися, розуміти людські емоції і самостійно приймати рішення, є прикладом загального ШІ.

Ось деякі приклади загального ШІ в популярній культурі:

• Матриця (1999): У фільмі «Матриця» люди живуть у симуляції, створеній загальним ШІ.
• I, Robot (2004): У фільмі «I, Robot» загальний ШІ використовується для створення роботів, які допомагають людям у їхньому повсякденному житті.
• 2001: Космічна одіссея (1968): У фільмі «2001: Космічна одіссея» загальний ШІ HAL 9000 стає самосвідомим і стає загрозою для екіпажу космічного корабля.

Що таке слабкий ШІ і як він працює?

Слабкий ШІ, також відомий як вузькоспеціалізований ШІ, — це тип штучного інтелекту, який розроблений для виконання однієї або декількох конкретних завдань. Він не може виконувати широкий спектр завдань, схожих на ті, які можуть виконувати люди.

Слабкий ШІ часто використовується для автоматизації завдань і підвищення ефективності. Він також може бути використаний для створення нових продуктів і послуг, які неможливо було б створити без нього.

Слабкий ШІ працює за допомогою алгоритмів навчання машин або систем. Ці алгоритми навчаються на наборі даних, який містить приклади того, як виконувати завдання. Наприклад, система розпізнавання лиць навчається на наборі даних фотографій людей.

Коли система навчена, вона може використовувати свої знання для виконання завдання. Наприклад, система розпізнавання лиць може використовувати свої знання для ідентифікації людей на нових фотографіях.

Слабкий ШІ є потужним інструментом, який може мати значний вплив на наше життя. Однак важливо пам’ятати, що слабкий ШІ не є розумним. Він просто виконує завдання, для яких він був навчений.

Чи існує загальний ШІ?

Питання про те, чи існує загальний ШІ, є предметом дискусій. Деякі вчені вважають, що загальний ШІ теоретично можливий, але його розробка потребує значних технологічних проривів. Інші вважають, що загальний ШІ неможливий, оскільки він вимагав би від машин або систем здатності розуміти і моделювати людську свідомість, що є надзвичайно складним завданням.

Чи є загальний ШІ бажаним, також є суперечливим питанням. Хтось вважаює, що загальний ШІ може принести значні переваги людству, такі як вирішення глобальних проблем і створення нових форм мистецтва і розваг. Інші вважають, що загальний ШІ може становити загрозу для людства, наприклад, якщо він стане настільки розумним, що зможе перевершити людей і підкорити їх.

Що таке машинне навчання?

Машинне навчання (англ. machine learning) — це розділ штучного інтелекту, який дозволяє системам навчатися без явного програмування. Машини навчаються з даних, і чим більше даних вони отримують, тим краще вони стають у виконанні завдань.

Машинне навчання використовується в широкому спектрі областей, включаючи:

• Обробка природної мови: машинне навчання використовується для розуміння і генерування природної мови.
• Комп’ютерне бачення: машинне навчання використовується для розпізнавання об’єктів і осіб на зображеннях і відео.
• Штучний інтелект: машинне навчання використовується для створення систем, які можуть виконувати завдання, які зазвичай вимагають людського інтелекту.

Існує два основних типи машинного навчання:

• Навчання з учителем: у цьому випадку система навчається на наборі даних, який містить правильні відповіді. Наприклад, система розпізнавання лиць може навчитися на наборі даних фотографій людей, на яких кожна фотографія має назву людини, яка зображена на ній.
• Навчання без учителя: у цьому випадку система навчається на наборі даних, який не містить правильних відповідей. Наприклад, система розпізнавання образів може навчитися на наборі даних фотографій, на яких не вказані об’єкти, які зображено на них.

Що таке нейронні мережі та глибоке навчання?

Нейронні мережі та глибоке навчання є важливими компонентами сучасного машинного навчання. Основна ідея полягає в тому, що нейронні мережі моделюють роботу людського мозку, де кожен нейрон виконує певні обчислення, а глибоке навчання використовує ці мережі для вирішення складних завдань.

Нейронні мережі (Neural Networks, NN) або Штучні нейронні мережі (Artificial Neural Networks, ANN) — це один з видів машинного навчання, який використовується для розв’язання різноманітних завдань, включаючи комп’ютерне бачення, розпізнавання мовлення, машинний переклад, фільтрування соціальних мереж, гру в настільні та відеоігри та медичну діагностику. Нейронні мережі можуть мати різну архітектуру, таку як глибокі нейронні мережі, глибокі мережі переконань, глибоке навчання з підкріпленням, рекурентні нейронні мережі.

Глибоке навчання (Deep Learning) — це метод машинного навчання, заснований, у першу чергу, на нейронних мережах, хоча можна застосовувати й інші методи. Воно використовується для розв’язання складних завдань, таких як обробка природної мови, комп’ютерне бачення, визначення об’єктів на фото та відео. Успіх глибокого навчання безпосередньо залежить від потужності техніки, із появою GPU і TPU стало можливим створювати велику кількість шарів нейронних мереж, що покращило їхні можливості.

Основні переваги глибокого навчання та нейронних мереж:

• Здатність до самостійного навчання та адаптації до нових даних.
• Висока точність у вирішенні складних завдань.
• Можливість використання для різних типів завдань та областей застосування.

Однак, глибоке навчання також має свої обмеження, такі як висока обчислювальна складність та потреба у великій кількості даних для тренування ефективних моделей. Також, нейронні мережі можуть бути вразливі до атак, таких як атаки з внесенням шуму або зміною даних. Однак, зростання потужності обчислювальної техніки та постійний розвиток методів глибокого навчання дозволяють подолати ці обмеження та використовувати їх для розв’язання все більш складних завдань.