25.05.2024

Какво представлява изкуственият интелект (ИИ)?

1 min read
AI

Кратко казано, ИИ е науката за създаване на компютри, които могат да решават проблеми по същия начин като хората. Но има много (много) повече от това.

През септември 1955 г. Джон Маккарти, млад асистент по математика в колежа „Дартмут“, смело предлага, че „всеки аспект на ученето или друга характеристика на интелигентността по принцип може да бъде описан толкова точно, че да се създаде машина, която да го симулира“.

Маккарти нарече тази нова област на изследване „изкуствен интелект“ и предположи, че двумесечните усилия на група от 10 учени могат да доведат до значителен напредък в разработването на машини, които могат „да използват език, да формират абстракции и понятия, да решават проблеми, които сега са запазени за хората, и да се усъвършенстват“.

По онова време учените оптимистично вярваха, че скоро ще имаме мислещи машини, които ще вършат всякаква работа, която човек може да свърши. Сега, почти седем десетилетия по-късно, напредъкът в компютърните науки и роботиката ни помогна да автоматизираме много от задачите, които преди изискваха физическия и познавателен труд на хората. Но истинският изкуствен интелект, както го е замислил Маккарти, продължава да ни се изплъзва.

Какво е ИИ?

ИИ

Голямото предизвикателство пред изкуствения интелект е, че той е широкообхватен термин и няма ясно споразумение за неговото определение.

Маккарти е предложил изкуственият интелект да решава проблеми така, както го правят хората: „Крайното усилие е да се създадат компютърни програми, които да могат да решават проблеми и да постигат цели в света така добре, както хората“, казва Маккарти.

Както беше споменато, Маккарти предложи ИИ да решава проблеми по начина, по който го правят хората: „Крайното усилие е да се направят компютърни програми, които могат да решават проблеми и да постигат цели в света, както и хората“, каза Маккарти.

Андрю Мур, декан на факултета по компютърни науки в университета „Карнеги Мелън“, дава по-съвременно определение на термина в интервю за Forbes през 2017 г: „Изкуственият интелект е науката и инженерството, които карат компютрите да се държат по начин, който доскоро смятахме, че изисква човешки интелект.“

Но разбирането ни за „човешката интелигентност“ и очакванията ни към технологиите непрекъснато се развиват. Закари Липтън, редактор на Approximately Correct, описва термина „изкуствен интелект“ като „стремеж, движеща се цел, основана на онези способности, които хората притежават, но които машините не притежават“. С други думи, нещата, които изискваме от ИИ, се променят с течение на времето.

Например през 50-те години на миналия век учените смятат, че шахът и пуловете са големи предизвикателства за изкуствения интелект. Но днес малцина смятат, че машините, които играят шах, са изкуствен интелект. Компютрите вече се справят с много по-сложни проблеми, включително откриване на рак, управление на автомобили, обработка на гласови команди, генериране на текст и писане на компютърен код.

Narrow AI vs. General AI

Въпреки че първото поколение учени и мечтатели в областта на изкуствения интелект вярваха, че в крайна сметка ще успеем да създадем интелект на нивото на човешкия, няколко десетилетия на изследвания в областта на изкуствения интелект показаха, че възпроизвеждането на сложното решаване на проблеми и абстрактното мислене на човешкия мозък е изключително трудно.

От една страна, ние, хората, сме много добри в обобщаването на знания и прилагането на концепции, които научаваме в една област, в друга. Освен това можем да вземаме сравнително надеждни решения въз основа на интуиция и с малко информация. През годините изкуственият интелект на човешко ниво стана известен като изкуствен общ интелект (ИОИ) или силен ИИ.

Първоначалната шумотевица и вълнение около ИИ предизвикаха интерес и финансиране от страна на правителствени агенции и големи компании. Стана ясно обаче, че интелигентността на човешко ниво не е точно зад ъгъла, а учените бяха затруднени да възпроизведат дори най-основните функции на човешкия ум. През 70-те години на миналия век неизпълнените обещания и очаквания в крайна сметка доведоха до „зимата на изкуствения интелект“ – дълъг период, през който общественият интерес и финансирането на изкуствения интелект намаляха.

Бяха необходими много години на иновации и революция в технологията за дълбоко обучение, за да се възроди интересът към ИИ. Но дори и сега, въпреки огромния напредък в областта на изкуствения интелект, нито един от настоящите подходи към ИИ не може да решава проблеми по същия начин, както човешкият ум, и повечето експерти смятат, че до създаването на AGI остават поне десетилетия.

От друга страна, „тесният“ или „слабият“ ИИ няма за цел да възпроизведе функционалността на човешкия мозък, а се фокусира върху оптимизирането на една задача. Тесният ИИ вече е намерил много приложения в реалния свят, като например разпознаване на лица, преобразуване на звук в текст, препоръчване на видеоклипове в YouTube и показване на персонализирано съдържание в информационния поток на Facebook.

Много учени вярват, че в крайна сметка ще създадем AGI, но някои имат мрачна визия за ерата на мислещите машини. През 2014 г. известният английски физик Стивън Хокинг описа ИИ като екзистенциална заплаха за човечеството, като предупреди, че „пълният изкуствен интелект може да означава край на човешката раса“.

През 2015 г. президентът на Y Combinator Сам Олтман и главният изпълнителен директор на Tesla Елон Мъск, други двама привърженици на AGI, съосновават OpenAI – изследователска лаборатория с нестопанска цел, която има за цел да създаде изкуствен общ интелект по начин, който да е от полза за цялото човечество. OpenAI е създала няколко популярни модела на изкуствен интелект, включително ChatGPT и GPT-4. (Оттогава Мъск е напуснал и има много критики към OpenAI, че се е превърнала в затворена организация с идеална цел).

Други смятат, че изкуственият общ интелект е безсмислена цел. „Не е необходимо да дублираме хората. Ето защо се фокусирам върху това да имаме инструменти, които да ни помагат, а не да дублираме това, което вече знаем как да правим. Искаме хората и машините да си партнират и да направят нещо, което не могат да направят сами“, казва Петер Норвиг, директор на отдел „Изследвания“ в Google.

ИИ, базиран на правила, срещу машинно обучение

 Machine Learning

Първите усилия за създаване на изкуствен интелект бяха насочени към трансформиране на човешкото знание и интелигентност в статични правила. Програмистите старателно пишеха код (if-then statements) за всяко правило, което определяше поведението на ИИ. Предимството на базирания на правила ИИ, който по-късно става известен като „добър стар изкуствен интелект“ (GOFAI), е, че хората имат пълен контрол върху дизайна и поведението на системите, които разработват.

ИИ, базиран на правила, все още е много популярен в области, в които правилата са ясни. Пример за това са видеоигрите, в които разработчиците искат ИИ да предоставя предвидимо потребителско изживяване.

Проблемът с GOFAI е, че противно на първоначалната предпоставка на Маккарти, не можем да опишем точно всеки аспект на ученето и поведението по начин, който може да бъде трансформиран в компютърни правила. Например определянето на логически правила за разпознаване на гласове и изображения – сложна задача, която хората изпълняват инстинктивно – е една от областите, в които класическият изкуствен интелект в миналото е изпитвал трудности.

Примери за изкуствен интелект

Ето някои от начините, по които ИИ внася огромни промени в различни области.

Самоуправляващи се автомобили: Напредъкът в областта на изкуствения интелект ни доближи до осъществяването на десетилетната мечта за автономно шофиране. Алгоритмите на изкуствения интелект са един от основните компоненти, които позволяват на самоуправляващите се автомобили да се ориентират в заобикалящата ги среда, като приемат данни от камерите, инсталирани около автомобила, и откриват обекти като пътища, пътни знаци, други автомобили и хора.

Цифрови асистенти и интелигентни високоговорители: Siri, Alexa, Cortana и Google Assistant използват изкуствен интелект, за да преобразуват изговорените думи в текст и да ги съпоставят с конкретни команди. ИИ помага на цифровите асистенти да осмислят различните нюанси в говоримия език и да синтезират гласове, подобни на човешките.

Превод: В продължение на много десетилетия преводът на текст между различни езици е бил проблем за компютрите. Но дълбокото обучение помогна за създаването на революция в услуги като Google Translate.

Генериране на текст: Напоследък голям интерес в областта на изкуствения интелект предизвикват големите езикови модели (LLM) – вид архитектура за дълбоко обучение, специализирана в обработката на текст. LLM, като ChatGPT и GPT-4, са обучени за стотици милиарди думи. Те могат да създават текст, подобен на човешкия, и да изпълняват трудни задачи като писане на статии, съставяне на стихотворения и обобщаване на текст. За да бъде ясно, ИИ все още има да извърви дълъг път, преди да овладее човешкия език. Но засега напредъкът е впечатляващ.

Писане на софтуерен код: Някои магистри по право специализират в програмирането. Codex, разработен от OpenAI, може да създава софтуерен код въз основа на заявка, предоставена от разработчика. GitHub използва Codex, за да създаде Copilot – асистент за програмиране с изкуствен интелект в интегрираните среди за разработка (IDE).

Разпознаване на лица: Разпознаването на лица е едно от най-популярните приложения на изкуствения интелект. То има много приложения, включително отключване на телефона, плащане с лицето ви и откриване на нарушители в дома ви. Но нарастващата достъпност на технологията за разпознаване на лица породи и опасения относно неприкосновеността на личния живот, сигурността и гражданските свободи.

Медицина: Изкуственият интелект се превръща в ключов фактор в здравеопазването и медицината – от откриването на рак на кожата и анализирането на рентгенови лъчи и ядрено-магнитни резонанси до предоставянето на персонализирани здравни съвети и управлението на цели здравни системи. ИИ няма да замени лекарите, но би могъл да допринесе за по-добри здравни услуги, особено в необлагодетелстваните райони, където асистентите, задвижвани от ИИ, могат да поемат част от товара от плещите на малкото общопрактикуващи лекари, обслужващи големи групи от населението.

Генериране на изображения: Генеративните модели за дълбоко обучение отбелязаха огромен напредък през последните години. Модели като DALL-E, Stable Diffusion и Midjourney приемат текстово описание като вход и създават изображение, което отговаря на описанието.

Бъдещето на изкуствения интелект

В стремежа си да разгадаем кода на изкуствения интелект и да създадем мислещи машини научихме много за значението на интелигентността и разсъжденията. И благодарение на напредъка на ИИ ние изпълняваме заедно с нашите компютри задачи, които някога се считаха за изключителна сфера на човешкия мозък.

Някои от нововъзникващите области, в които ИИ навлиза, включват музиката и изкуствата, където алгоритмите на ИИ проявяват свой собствен уникален вид творчество. Съществува и надежда, че ИИ ще помогне в борбата с изменението на климата, ще се грижи за възрастните хора и в крайна сметка ще създаде утопично бъдеще, в което на хората изобщо няма да им се налага да работят.

Съществуват и опасения, че ИИ ще доведе до масова безработица, ще наруши икономическия баланс, ще предизвика нова световна война и ще вкара хората в робство.

Все още не знаем в какви посоки ще се развие ИИ. Но тъй като науката и технологията на изкуствения интелект продължават да се усъвършенстват с постоянни темпове, нашите очаквания и определение за ИИ ще се променят и това, което днес смятаме за ИИ, може да се превърне в обикновените функции на утрешните компютри.

Рейтинг post

Вашият коментар

Вашият имейл адрес няма да бъде публикуван. Задължителните полета са отбелязани с *