Нейронные сети используют алгоритмы, имитирующие работу человеческого мозга. Но смогут ли они заменить нас?
Когда разговор заходит об искусственном интеллекте (ИИ), на ум приходят фильмы наподобие «Я, робот», «Матрица», «Терминатор» и «Космическая одиссея» – каждый из них иллюстрирует наш страх перед искусственным разумом и человекоподобными роботами. И если последние пугают нас из-за эффекта зловещей долины, то страх перед ИИ сочетает в себе множество факторов. Но что вообще такое ИИ? И какое отношение к нему имеют популярные сегодня нейросети? Чтобы ответить на эти вопросы сперва разберемся с терминами: «нейронная сеть» или «нейросеть» представляет собой математическую модель (или программу), способную к обучению и обработке большого количество информации. В ее основе лежит алгоритм машинного обучения для «имитации» работы человеческого мозга. И так как к 2023 году нейросеть научилась писать тексты и музыку, генерировать изображения и диагностировать заболевания, можно ли назвать ее искусственным интеллектом – инструментом, способным выполнять творческие задачи, которые традиционно считались прерогативой человека?
Такие термины как искусственный интеллект и нейронные сети используются для описания технологий, в основе которых лежит машинное обучение.
Что такое искусственный интеллект (ИИ)?В 1950 году статья британского математика Алана Тьюринга положила начало общественной дискуссии об искусственном интеллекте. В качестве ответа на вопрос о том, могут ли машины мыслить, Тьюринг предложил необычный тест, ответы на который позволяют отличить человека от машины. Сегодня «тест Тьюринга» является не только важной частью истории искусственного интеллекта и лингвистики, но и философской концепцией.
Искусственные системы имитируют работу и устройство человеческого мозга, позволяя нам лучше понять самих себя
Следующей вехой стало определение ИИ, предложенное американским информатиком Джоном Маккарти в 2004 году – в статье он описывает ИИ как науку создания интеллектуальных машин и компьютерных программ, призванных способствовать пониманию человеческого интеллекта. Это определение, пожалуй, лучше прочих иллюстрирует суть и назначение искусственного интеллекта – создавая интеллектуальные машины мы познаем себя.
Чаще всего под искусственным интеллектом рассматривают все исследования в этой области (как физика, биология или химия).
Если говорить совсем просто, то ИИ – это свойство искусственных интеллектуальных систем, которые позволяют компьютеру решать разнообразные когнитивные задачи включая творческие (а они, как считается, свойственны только человеку). И хотя мы привыкли думать об искусственном интеллекте в контексте научной фантастики, технологии, оснащенные этими системами, окружают нас повсюду.
ИИ не запрограммирован на выполнение конкретных задач, а направлен на изучение и анализ полученной информации.
Сегодня ИИ помогает искать и анализировать информацию, планировать астрономические наблюдения космических телескопов (Hubble и James Webb), диагностировать заболевания, следить за порядком на улицах мегаполисов и даже предсказывать преступления с точностью до 90% (ну чем не «Особое мнение»?). Немаловажно и то, что задачи, которые кажутся нам трудными, не являются таковыми для ИИ – и наоборот.
Больше по теме: Как искусственный интеллект предсказывает преступления с точностью 90%
Что такое машинное обучение?Несмотря на многочисленные преимущества интеллектуальных систем, современный ИИ не мыслит как человек и делает выводы основываясь на анализе большого количества информации (которая может быть ограниченной или неточной). Так, в 2016 году система не смогла распознать азиатский разрез глаз у гражданина Новой Зеландии по причине того, что большинство жителей этой страны имеют европейскую внешность.
Для создания интеллектуальных систем используются разные методы, например, алгоритмы машинного обучения, позволяющие понять как компьютеры и роботы извлекают уроки из собственного опыта. Многие экспертные системы также используют специальные знания в таких областях как медицина, юриспруденция и др.
Нейросети рисующие по словам (включая Midjourney) — тренд 2022 года.
Машинное обучение – важный, но не единственный раздел исследований в области искусственного интеллекта. Одним из видов машинного обучения является нейросеть.
Согласно определению Маккарти, искусственные интеллектуальные системы помогают нам узнавать самих себя. В этом смысле нейросеть – крайне полезный инструмент, призванный повторить работу самого сложного органа человеческого тела, являясь, по сути, математической моделью (набором формул или программой) для обработки большого количества информации.
Что такое нейросети и как они работают?Сегодня искусственные нейронные сети (ИНС) — математические модели, имитирующие нейронные связи в человеческом мозге – эффективнее обрабатывают данные (в отличие от традиционных компьютеров), лучше распознают образы, решают задачи и постоянно развиваются с помощью алгоритмов машинного обучения. Можно даже сказать, что нейронные сети «программируют сами себя» и стремительно развиваются.
Ученые называют сложную архитектуру нейросетей глубоким обучением. Однако отличить машинное обучение от глубокого сложно, особенно не специалисту, поэтому чаще всего говорят просто название конкретной сети (например ChatGPT, MidJourney и др).
Учитывая возможности нейронных сетей будущее нас ждет интересное
Успешная и высокоскоростная обработка изображений, текстов, видео и голоса увеличивает области возможного применения нейросетей. Так, распознание речи и изображений сегодня занимает всего несколько минут, а не часов (как раньше). Стоит ли говорить, что способность этих систем «думать» (то есть интерпретировать данные учитывая контекст) произвела революцию в вычислительной технике, какой мы ее знаем.
Нейронные сети – это особый тип модели искусственного интеллекта, основанной на структуре мозга.
Как объясняют специалисты, процесс создания нейросети можно сравнить с тем, как глаза получают визуальный сигнал: данные поступают поэтапно до тех пор, пока мозг не обработает полученную информацию и не «выдаст» сгенерированное изображение (учитывая при этом все ранее использованные данные и взаимосвязи). Важной характеристикой нейросети является и ее адаптивность – возможность вносить изменения в алгоритмы машинного обучения в процессе получения и обработки данных.
Что нужно знать о ChatGPT?В октябре 2022 года компания OpenAI представила ChatGPT – программу, способную генерировать тексты едва отличимые от написанных человеком. Эта нейросеть также выполняет функции голосового помощника (то есть является чат-ботом), придумывает истории, пишет стихи и разъясняет сложные темы простыми словами.
По оценкам аналитиков, чат-бот ChatGPT от американской компании OpenAI обретает всё большую популярность. Одним из основных инвесторов является корпорация Microsoft.
После релиза ChatGPT мгновенно привлекла внимание пользователей – в отличие от уже существующих систем, новая нейросеть не просто копирует найденную в сети информацию, а старается предоставить максимально понятный ответ на заданный вопрос. ChatGPT также работает в формате диалога, а ее аналогов на данный момент в мире не существует.
Такие чат-боты как GPT работают с большим объемом данных чтобы делать прогнозы, осмысленно связывать слова, понимать контекст и имитировать речевые паттерны, – говорится на официальном сайте компании.
Самым революционным поступком OpenAI стал пользовательский интерфейс, который позволяет широкой публике напрямую экспериментировать с нейросетью. Именно эта особенность сделала ChatGPT настоящей сенсацией, что подтверждает нашумевшая история студента из Российского государственного гуманитарного университета (РГГУ): молодой человек воспользовался чат-ботом чтобы написать диплом, а историей успеха поделился в своем Twitter.
[img]https://dimonvideo.ru/files/newsimg/usernews/hi/246352/img_desc_CИсточник новости: hi-news.ru
