Úvod do umělé inteligence
Штучний інтелект (скорочено ШІ від англійського Artificial Intelligence) — це галузь інформатики, яка займається створенням програм для вирішення складних задач, які в іншому випадку вимагали б людського інтелекту. Штучний інтелект використовується не лише роботами, а й програмами, які грають у шахи, розпізнають рослини на фотографії, перекладають текст іноземною мовою, рекомендують музику або керують автомобілем.
Що є ШІ, а що ні
Інтелектуальна поведінка включає здатність сприймати навколишнє середовище, розуміти мову, робити висновки, планувати, навчатися, адаптуватися до змінних ситуацій та приймати самостійні рішення. Однак, щоб вважатися штучним інтелектом, програмі не обов’язково мати всі ці характеристики. Наприклад, розв’язувач судоку значною мірою використовує логічне мишлення, але йому не обов’язково розуміти мову чи адаптуватися до змінних ситуацій.
Зображення штучного інтелекту в книгах і фільмах не відповідає сучасним технологіям або очікуваному сценарію розвитку. Сучасний штучний інтелект не є свідомим і не відчуває емоцій. Поки що не існує загального штучного інтелекту, який би міг вирішити будь-яку проблему хоча б так само добре, як людина.
Як працює ШІ
Штучний інтелект — це не магія, а складні алгоритми. Для досягнення інтелектуальної поведінки використовуються різні методи, такі як систематичне тестування можливостей, логічний висновок та машинне навчання. Не весь штучний інтелект використовує машинне навчання. Наприклад, розв’язувач судоку може обійтися комбінацією логічних висновків та систематичного тестування можливостей.
Машинне навчання базується на навчанні з великої кількості прикладів (до мільярдів зображень і трильйонів слів). Замість того, щоб писати програму, яка крок за кроком описує рішення, ми створюємо програму, яка сама вивчає рішення. Програмі недостатньо просто запам’ятовувати приклади, які ми їй показуємо. Щоб мати змогу вирішувати нові ситуації, вона повинна виводити загальні закономірності з наданих прикладів.
Нейронні мережі та глибоке навчання
Існує низка алгоритмів для машинного навчання. Останнім часом особливої популярності набули нейронні мережі, вільно натхненні зв’язками між нейронами в мозку. Замість власне нейронів мережа використовує прості функції, але оскільки вона містить їх мільйони, загальна функція є складною.
Глибоке навчання стосується навчання великих («глибоких») нейронних мереж, що раніше було неможливо. Сьогодні таке навчання можливе не лише завдяки розумнішим алгоритмам, але й особливо завдяки значному збільшенню обчислювальної потужності та доступних прикладів для навчання.
Історичний розвиток
Дослідження штучного інтелекту розпочалися в середині 20 століття, але значне промислове використання почалося лише у 21 столітті. Важливим фактором було довгострокове збільшення обчислювальної потужності, що дозволило машинне навчання на основі великих обсягів даних. Приблизно у 2020 році було розроблено генеративний ШІ, тобто штучний інтелект, який створює новий контент (зображення, текст, звук).
Переваги та ризики ШІ
Штучний інтелект спрощує повсякденну діяльність (переклад тексту, пошук інформації), дозволяє персоналізування (рекомендування музики або фізичних вправ), зменшує бар’єри (створення субтитрів для глухих) та пришвидшує дослідження (розробку нових ліків).
Однак використання штучного інтелекту також несе ризики. ШІ не є безпомилковим і не є об’єктивним, оскільки він навчається з даних з Інтернету, які містять помилки та упередження. Він може видавати хибне твердження за факт (так звані галюцинації), тому доцільно перевіряти інформацію від ШІ. ШІ, що використовується для прийняття рішень (наприклад, відбору кандидатів на роботу), може використовувати упередження з даних, дискримінувати певні групи та таким чином поглиблювати нерівність. Генеративний ШІ сприяє створенню навмисних фейків, які виглядають правдоподібно та намагаються маніпулювати громадською думкою (так звані діпфейки).
Для цієї теми поки що немає доступного практикування.
