Сейчас мир накрыла третья волна развития искусственного интеллекта (ИИ). Формироваться она начала в марте 2016 года, когда компьютерная программа AlphaGo, предназначенная для игры в го (настольная игра, развивающая логику), – победила Ли Седола, чемпиона мира. Первая волна создания устройств и программ, обладающих ИИ, возникла в 1956 году. Как с того времени менялась способность компьютеров обучаться, что из этого получилось и чего ожидать?
В 1950-х годах в сфере создания искусственного интеллекта существовало два подхода: символьные вычисления и коннекционизм. Символьные вычисления основаны на моделировании мышления человека, а коннекционизм – на моделировании устройства мозга. На раннем этапе своего появления машинный разум мог играть в шахматы и доказывать математические теоремы. Первыми достижениями в области символьных вычислений были созданный в 50-е годы язык Lisp и работа Джорджа Робинсона в области логического вывода. В 1980-х годах сформировалась вторая волна развития ИИ благодаря открытию метода обратного распространения ошибки, который позволял нейронным сетям обучаться быстрее, а значит – на первый план вышел коннекционизм.
Разница между современными технологиями, которые используются сейчас – во время третьей фазы развития ИИ – и технологиями предыдущих периодов его развития заключается в невероятной способности нынешних систем обучаться.
Что может делать ИИ
В 2012 году Google Brain – исследовательский проект Google по изучению искусственного интеллекта на основе глубокого обучения – смог идентифицировать кошек по изображению. Как говорилось выше, в 2016 году Google AlphaGo победил Ли Седола, а в октябре 2017-го AlphaGo Zero победил своего предка AlphaGo. Важно отметить, что AlphaGo Zerowas – абсолютный самоучка. К успехам машинного обучения можно отнести создание многочисленных чат-ботов, которых для общения с клиентами используют коммерческие компании. В сфере здравоохранения работают самообучающиеся роботы-опекуны, в промышленности – умные грузовики, в сфере обороны – роботы-разведчики, в ЖКХ роботы инспектируют линии электропередачи и трубопроводы, в сельском хозяйстве интеллектуальные системы доят и кормят коров, поливают овощи в теплицах и подают им удобрения. И это далеко не весь список достижений, которые стали возможны благодаря использованию ИИ. Но как бы то ни было, машинный разум по-прежнему работает на основе сопоставления больших данных, благодаря поиску, распознаванию статистического анализа и догадок (вероятности). Это отличается от того, как мир воспринимают люди, ведь они для этого используют воображение, рассуждения, креативность мышления и т.д. То есть ИИ компетентен в решении конкретных задач с четкими правилами, но это не означает, что он не зависит от человека: ученые должны изучать реальные сценарии, кодировать новые правила работы машинного разума, делать много тестов, прежде чем ИИ сможет использовать все это в своей работе.
Куда дальше
Согласно прогнозам компании Huawei, к 2025 году в мире будут работать более 40 млрд личных умных устройств и 90% из них будут снабжены функцией интеллектуального помощника. Вещи смогут чувствовать и соединяться так, как нельзя было себе представить ранее. Объединенные между собой люди, вещи и устройства смогут взаимодействовать и обмениваться информацией. По мере того, как это будет происходить, хранилища информации практически исчезнут, а ее передача будет происходить быстрее и безопаснее, чем сегодня.
Сети, образованные соединенными устройствами, увеличат производительность отраслей экономики, компаний, людей. Это будет способствовать росту доходов не только бизнеса, но и сотрудников. Благодаря широкому применению интеллектуальных интегральных схем с возможностями глубинного обучения интеллектуальные устройства смогут чувствовать, анализировать и прогнозировать потребности людей и давать рекомендации, как их удовлетворить.
Интеграция интернета вещей, облачные вычисления, искусственный интеллект, 5G и другие технологии объединяются для того, чтобы создать правила ведения бизнеса, в которых потоки данных используются для управления потоками людей, вещей, энергии, денег и регулирующих воздействий. Это также позволяет отраслям экономики создавать собственные модели платформы «+Интеллект», формировать комплексные системы безопасности любого масштаба. Такой комплекс способен объединить видеонаблюдение, охранную и пожарную сигнализацию, систему охраны периметра, систему контроля доступа, аудиоконтроль.
