Искусственный интеллект

Источник - https://t.me/DeepFaker/13092

Искусственный интеллект находится в центре внимания современных тенденций и становится неотъемлемой частью нашей жизни. Но важно знать, что термин "искусственный интеллект" не является новым в изобретении, и он существовал задолго до появления современных технологий, таких как масштабные нейронные сети и модели большого языка (LLM).

Истоки искусственного интеллекта уходят в прошлое даже до появления таких терминов, как "глубокое обучение", "операции машинного обучения" и "искусственные нейронные сети", которые сегодня широко используются в новостях и интернет-сообществах. Искусственный интеллект появился задолго до запуска известных инструментов, таких как ChatGPT, Stable Diffusion, Sam, Llama, Bard и AlphaZero.


Однако с самого начала своего существования термин "искусственный интеллект" вызывал споры. Утверждение о том, что машины могут разумно мыслить, было чем-то немыслим, особенно в то время, когда возможности компьютерных программ были очень ограничены. История компьютерного ИИ насчитывает уже несколько десятилетий, и даже в то время мы можем найти множество примеров разработки и построения автоматических машин в истории человечества.


Но что же на самом деле означает "искусственный интеллект"? Является ли это общим термином для компьютерных программ, способных думать так же, как мы, люди? Можно ли назвать такими программы, которые активно учатся и адаптируются? Или это что-то другое?

Ответ на этот вопрос не так прост, но я постараюсь разъяснить мысль.

В поисках определения искусственного интеллекта.


Область искусственного интеллекта, или ИИ, занимается не только пониманием, но и созданием интеллектуальных объектов - машин, которые способны эффективно и безопасно действовать в самых различных ситуациях.


Как правило, сегодня под термином "искусственный интеллект" мы понимаем развитие компьютерных систем, способных выполнять задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта. ИИ подходит для выполнения любых интеллектуальных задач - это поистине универсальное поле. В литературе часто выделяются два основных типа ИИ: узкий (слабый) и общий (сильный). Узкая программа спроектирована и разработана для решения конкретной задачи, в то время как общая программа может выполнять широкий спектр задач, обучаться и адаптироваться в различных средах, подобно людям.


На данный момент большинство существующих моделей относятся к первой группе. Несмотря на перспективы развития современных моделей LLM в поиске общего ИИ, до сих пор нет компьютерной программы, способной полностью и автономно мыслить и адаптироваться. Компьютерные программы, все еще работают в рамках множества ограничений. Однако современные исследования в этой области сосредоточены на разработке более общих и адаптивных моделей, способных выполнять различные задачи и учиться в разных средах, наводя мостик между двумя типами ИИ.


Как можно отличить программу искусственного интеллекта от обычной компьютерной программы?


Давайте подумаем над этим вопросом. Любой скрипт на Python, который складывает цены в списке покупок и прибавляет к результату налоги, можно рассматривать как "компьютерную программу, выполняющую задачу, обычно требующую человеческого интеллекта".


В конечном счете, мы используем свой интеллект и математические навыки, чтобы самостоятельно выполнить эту задачу. Это человеческая задача, требующая человеческого интеллекта. Так почему бы нам не рассматривать искусственный интеллект как скрипт на Python?


Многие эксперты скажут вам, что системы искусственного интеллекта также предназначены для обучения на основе опыта, адаптации к изменяющимся данным и выполнения задач без явного программирования для каждой конкретной задачи. И это верно для большинства современных систем, но не для всех. Существует искусственный интеллект, не основанный на машинном обучении, такой как байесовские сети, программы нечеткой логики или системы индуктивного логического программирования. Даже простые детерминированные алгоритмы могут быть частью системы искусственного интеллекта.

В конце концов, самый узкий искусственный интеллект всё равно остается искусственным интеллектом!

Итак, что отличает скрипт на Python для продуктового магазина от программного обеспечения для обнаружения объектов от Tesla? Это не только сложность. Это цель. Искусственный интеллект выполняет задачи, имитирующие человеческое поведение или рассуждения. Иногда программа имитирует мыслительный процесс человека, а иногда просто его результат, потому что мы плохо понимаем работу нашего собственного мозга. В конце концов, программа искусственного интеллекта это математическая модель решения человеческой задачи, упрощающая весь процесс мышления.

Это не точное воспроизведение наших мысленных процессов, а подход к их имитации!


Вернемся к примеру со скриптом Python: суммирование списка цен это уже определенная математическая операция, которую мы можем ясно описать. С другой стороны, распознавание и размещение транспортных средств в нашем поле зрения это задача, которую мы, люди, решаем с помощью знаний, которые не могут быть выражены математически, и поэтому требуется модель для моделирования результатов.


Первую задачу нельзя считать искусственным интеллектом, поскольку она не моделирует интеллектуального агента, выполняющего задачу. Она просто решает проблему, выполняет задачу, как это делалось раньше механизмами в истории человечества. Здесь нет мыслительных процессов, рассуждений, мыслей или чувств по поводу проблемы.


Распознавание транспортных средств больше похоже на искусственный интеллект. Оно имитирует человеческие рассуждения, которые мы не можем полностью объяснить, и достигает аналогичных результатов с использованием математической модели.

Даже если бы мы попытались, с нашими нынешними знаниями мы не смогли бы точно описать и воспроизвести психический процесс. Если вы считаете, что разница связана только со сложностью, подумайте о более простых задачах, таких как распознавание текста: идентификация черных символов на белом фоне. Искусственный интеллект делает это, имитируя наши собственные рассуждения, даже если мы, люди, не используем "уравнения распознавания букв" при чтении.


Итог


Даже самый простой алгоритм может стать искусственным интеллектом, если он моделирует агента, выполняющего интеллектуальную задачу, и упрощает наш человеческий интеллект. Мы хотим, чтобы программы искусственного интеллекта решали задачи за нас, направляли наши решения, предлагали вызовы или автоматизировали наши задачи. Однако понятно, что при моделировании чего-то чрезвычайно сложного, такого как человеческое мышление, в будущем нам потребуются все более сложные модели, чтобы улучшить результаты.


Понравилась статья? 📑

Подпишись и оставь комментарий ✅

Китайский гигант смартфонов Xiaomi представил свой электрический седан SU7. Xiaomi предлагает три варианта SU7 — Standard, Pro и Max

В области интеллектуальных программных технологий Xiaomi продемонстрировала свое уникальное преимущество как мирового технологического лидера, способствуя интеграции автомобильной промышленности и отрасли бытовой электроники с интеллектуальными экосистемами.

Стандартная версия Xiaomi SU7 питается от лопастной батареи BYD на основе литий-железо-фосфата (LFP) емкостью 73,6 кВтч и запасом хода CLTC 700 километров. Версия Pro питается от батареи Shenxing емкостью 94,3 кВтч и запасом хода CLTC 830 километров. Xiaomi SU7 Max питается от батареи CATL Qilin емкостью 101 кВтч и запасом хода CLTC 800 километров.

Интеллектуальная система вождения Xiaomi разделена на Xiaomi Pilot Pro и Xiaomi Pilot Max: первая основана на чистом решении для машинного зрения, а вторая — на дополнительном LiDAR.

Xiaomi Pilot Pro использует один чип Nvidia Drive Orin с вычислительной мощностью 84 Tops (84 триллион операций в секунду), а Xiaomi Pilot Max оснащен двумя чипами Drive Orin с общей вычислительной мощностью 508 Tops.

Стандартная версия Xiaomi SU7 поставляется с Xiaomi Pilot Pro, а две другие, более дорогие, поставляются с системой Xiaomi Pilot Max.

Аппаратное обеспечение восприятия включает в себя один LiDAR, одиннадцать камер высокого разрешения, три радара миллиметрового диапазона и двенадцать ультразвуковых радаров на модели Xiaomi SU7 Max. Благодаря высококлассным конфигурациям и комплексным собственным исследованиям интеллектуальная система автономного вождения Xiaomi к 2024 году войдет в высший эшелон отрасли.