Искусственный интеллект (ИИ) — это отдельное направление компьютерных наук. Специалисты по ИИ разрабатывают системы, которые анализируют информацию и решают задачи аналогично тому, как это делает человек. ИИ использует алгоритмы, которые позволяют компьютеру обрабатывать большие объёмы данных и находить в них закономерности. На основе этих закономерностей он может делать выводы, предсказывать события или принимать решения.
Искусственный интеллект все настойчивее, все глубже проникает в самые разные области человеческой деятельности. «Умные» программы сегодня задействованы не только в кибернетике, но и в медицине, экономике, логистике, производственной и сельскохозяйственных сферах. И список только растет.
Никто не спорит, что привлечение ИИ значительно облегчает нам жизнь, но вместе с тем это порождает некоторые проблемы, в том числе этического характера. И если мы хотим и дальше использовать все открывающиеся возможности, данные вопросы предстоит тем или иным образом решать.
Содержание
- 1 Понятие искусственного интеллекта
- 1.0.1 История развития искусственного интеллекта
- 1.0.2 3 основных технологических принципа ИИ
- 1.0.3 3 типа искусственного интеллекта
- 1.0.4 Сферы применения ИИ
- 1.0.5 Ведущие компании-разработчики искусственного интеллекта
- 1.0.6 7 популярных инструментов с искусственным интеллектом
- 1.0.7 7 главных проблем использования систем ИИ
- 1.0.8 Этические законы для ИИ
- 1.0.9 Прогнозы на ближайшее будущее касательно ИИ
- 1.0.10 Варианты «знакомства» с искусственным интеллектом
Понятие искусственного интеллекта
Искусственным интеллектом называют комплекс программ, разработанных с целью воспроизведения навыков, присущих человеку. Это способность заниматься решением проблем, планированием, пополнять запас своих знаний, улучшать подход к выполнению поставленных задач в ходе работы над ними.
В целом искусственный интеллект представляет собой набор моделей и методов, который способен на основе полученной информации сделать те или иные выводы. К примеру, это сортировка фотографий или текстов по заданным признакам, составление прогнозов по курсам валют и т.п.
Общая характеристика для всех моделей – способность извлечь знания из набора данных. Что-то вроде вычисление значения функции с миллионами и миллиардами переменных. У человека в мыслительном процессе задействуются нейроны мозга, а накопление новых навыков в системах искусственного интеллекта осуществляется за счет нейронных сетей.
Главное, чем отличается ИИ – это способность обучаться и совершенствоваться в ходе выполнения поставленных задач. То есть, часто применяемая технология адаптируется к вашим потребностям, в то время как обычная система раз за разом решала бы задачу по одной и той же схеме.
Человек способен не только мыслить, рассуждать, обучаться, решать поставленные задачи, но еще и проявлять при этом эмоции. Кроме того, он живет в социуме и часто подвержен его влиянию. ИИ существует вне социальных установок и не может испытывать никаких эмоций.
Что касается такого параметра, как IQ, то, по мнению большинства ученых, к ИИ он применяться не может. Вроде бы всё логично, потому что с помощью стандартных IQ-тестов проверяют способность человека «качественно» мыслить и уровень интеллектуального развития индивидуума в том или ином возрасте.
Однако и для искусственного интеллекта существует специальный тест Тьюринга. По его результатам определяют уровень обучения машины и её способность перенимать манеру общения, максимально близкую к человеческой. Собственно, такую планку задают компьютерам люди.
Кстати, очень многие ученые (и их число постоянно растет) выражают мнение, что уже в скором времени искусственный интеллект по всем параметрам превзойдет человеческий разум. Технологии развиваются весьма стремительно и непредсказуемо, так что подобные прогнозы могут оказаться верными.
История развития искусственного интеллекта
Об искусственном интеллекте (по-английски artificial intelligence) первым заговорил на конференции в Дармутском университете (она проходила в 1956 году) Джон МакКарти, придумавший функциональное программирование и, в частности, язык Lisp.
Впрочем, еще раньше, в 1935 году ученый Алан Тьюринг сформулировал идею создания «умной» вычислительной машины, которая будет оснащена неограниченной памятью и сканером, способным по этой памяти циркулировать и находить нужную информацию. И сам же Тьюринг в 1950 году вынес предложение называть интеллектуальными лишь системы, способные демонстрировать общение, максимально приближенное к человеческому.
Этот же ученый придумал тогда эмпирический тест, позволяющий оценить, насколько успешно машина поддается обучению, и получается ли у неё общаться так, как это делают люди.
Первую программу искусственного интеллекта разработал в 1951 году Кристофер Стрейчи. В 1952 она уже научилась играть в шашки с людьми, при этом великолепно предсказывая ходы партнеров. Алан Тьюринг даже специально рассказал о данной системе в вышедшей тогда статье, посвященной шахматному программированию.
Далее появилась программа «Элиза» (прототип нынешней Siri). Её придумал в 1965 году Джозеф Вайценбаум, работавший тогда в Массачусетском технологическом университете. Первое управляемое компьютером авто («Стэндфордская тележка») изобрели в 1973 году. А затем, к концу 1970-х в сфере ИИ произошло некоторое затишье.
Очередной виток прогресса в сфере ИИ случился в середине 1990-х годов. В частности, в 1997-м большой интерес вызвал суперкомпьютер IBM Deep Blue, сумевший победить шахматиста Гарри Каспарова. Цифровая информация развивается сейчас очень стремительно, её становится больше, растет скорость обмена ею.
Это способствует быстрому развитию и искусственных систем. Они способны быстро манипулировать данными, обучаться и демонстрировать способности, которые не так давно были присущи только людям.
3 основных технологических принципа ИИ
К основным технологическим принципам создания искусственного интеллекта относят следующие:
- Принцип машинного обучения (МО). В нем задействуются алгоритмы самообучения. При этом всё, что требуется от человека – это загрузить в компьютер массив данных и поставить задачу. Машинное обучение может реализовываться посредством разных методик: обучение с учителем, когда именно человек обозначает цель (проверить какую-либо гипотезу, действие закономерности и т.п.). Далее – обучение без учителя. В таком случае уже есть результаты интеллектуального анализа информации, а задача машины – выявлять в них закономерности, имитируя человеческое мышление. Есть еще глубокое обучение – смешанный вариант, применяемый для работы с большими объёмами данных.
- Использованием нейросетей для обучения искусственного интеллекта. Имеется в виду математически смоделированная система, созданная по аналогии с человеческими нервными клетками (повторяется их строение и порядок функционирования). Идеальный вариант такой системы – способность к самообучению. Технологически, нейросеть представляет собой большой набор процессоров, выполняющих каждый свою задачу в общем проекте. Проще говоря, это суперкомпьютер, состоящий из сети простых компьютеров.
- Глубокое обучение – это самостоятельный принцип ИИ, предназначенный для поиска закономерностей в громадных массивах с данными. Человеку с такой работой не справиться, а у компьютера для этого есть свои специальные приемы.
3 типа искусственного интеллекта
Специалисты, работающие с ИИ, подразделяют его на три вида:
Слабый искусственный интеллект (Weak, или NarrowAI)
Уже созданный человеком. Да, он лучше людей справляется с решением множества задач. К примеру, программа Deep Blue, обыгравшая в 1996 году Гари Каспарова в шахматы. Но Deep Blue только это и умеет и не способна научиться чему-то другому. Такие программы нашли применение в медицинской, банковской сфере, в бизнесе, логистике.
В частности, ИИ от Google, сумел точнее, чем даже очень опытные доктора, диагностировать рак молочной железы. В исследовании было задействовано громадное число результатов скрининга. Информация от Американского онкологического общества такова: в 20% случаев онкологи не замечают рака или неверно диагностируют его. ИИ справился с задачей на 9,4% лучше и даже находил болезнь там, где врачи ее пропускали.
Система Fraud Detector — детище компании Amazon, одного из ведущих мировых ИИ-разработчиков. Программа нацелена на борьбу с онлайн-мошенниками, приносящими миллионы долларов ущерба. Система отслеживает действия пользователей в онлайне и указывает на подозрительные моменты.
К примеру, это может быть «странный» заказ, который нужно проверить, прежде чем платить. Такие системы будут полезны крупным компаниям, банковским организациям, интернет-магазинам.
Кроме описанных, существует огромное множество и других способов применения.
Сильный искусственный интеллект (b, или GeneralAI)
Наглядный пример сильного ИИ – игра Detroit: Become Human.
В ней роботы максимально приближены к людям, они думают, чувствуют, обучаются, осознают собственное «я», способны принимать решения. В повседневном применении максимально приближены к General AI виртуальные ассистенты и чат-боты, способные общаться почти как люди. «Почти», потому что ни Алиса, ни Siri не умеют самостоятельно думать и принимать решения в незапрограммированных ситуациях. Сильный ИИ – это пока что несбывшаяся мечта.
Суперинтеллект (Superintelligence)
Это лучший искусственный интеллект, который, собственно, еще не создан. Более того, у людей нет даже отдаленного представления о том, возможно ли это. Речь идет о компьютерах, превосходящих человека по своему уровню интеллекта. А это уже нечто фантастическое.
Сферы применения ИИ
По мнению многих, раньше считалось, что искусственному интеллекту будет по силам лишь перевести текст, понять человеческую речь, идентифицировать объект и т.п. Однако таких навыков к 2020 году стало столько, что не перечислить на одном листе. Вот лишь некоторые сферы применения ИИ:
Интернет
Использование ИИ в интернете началось с проекта Google Brain (2011 год). Благодаря данной разработке, в поисковике Google появились опции, управляемые искусственным интеллектом. В частности, это возможность голосового ввода в Google-переводчике. Вы просто произносите слово (фразу), и компьютер его переводит.
В систему «Яндекс» разработчики тоже внедрили ИИ. Например, он задействован в голосовом помощнике «Алиса». Кроме того, по запросам, заданным с помощью речи, искусственный интеллект ищет картинки, прогнозы погоды.
Логистика, транспорт
Компании Nissan, BMW, Honda, Volkswagen и Audi с 2000-х годов были в числе первых разработчиков беспилотных автомобилей. Основное, что должно в них быть – радар, GPS-навигатор, специальные видеокамеры, определитель расстояния и света. При этом именно ИИ анализирует поступающую во время движения информацию и принимает на её основе соответствующие решения.
Что касается применения ИИ в логистике, то здесь можно упомянуть беспилотники от Amazon, с помощью которых осуществляются доставки заказов. Уже в конце 2016 первый адресат получил свою посылку именно таким образом.
Финансы
Пример – специальный сервис Decision Intelligence в международной платежной системе MasterCard. Согласно статистике, даже мошенники приносили меньший ущерб, чем сбои в работе системы безопасности. Благодаря Decision Intelligence, компания увеличила свои доходы. Технология позволяет с максимальной точностью подтверждать и выполнять переводы денег, а также сводить к минимуму количество ложных отклонений.
Задача искусственного интеллекта в кредитных сервисах – быстро анализировать историю заемщика, принимать решения по предоставлению ссуд, уменьшать число просрочек платежей или невозврата денег.
Бизнес, ритейл
Яркий пример – владелец крупнейшей торговой сети, компания Walmart. Задействовав искусственный разум, они ввели у себя автоматические платежи, упростили процесс учета, стали применять дроны для доставок.
В магазинах сети начали работать роботы Bossa Nova (с 2017 года) с искусственным интеллектом. Они курсируют по супермаркетам, отслеживают наличие всех товаров на полках, находят неверные ценники, раскупленные продуктовые позиции. Всё это – благодаря специальному ПО, в котором используются элементы ИИ. Собранная информация направляется затем к логистам.
Медицина
Искусственные нейронные сети способны находить признаки патологий на маммографиях, МРТ, КТ, рентгеновских снимках. Системы с ИИ помогают врачам диагностировать болезнь Альцгеймера, проблемы с легкими. ИИ за считанные секунды способен оценить результаты исследований в то время, как врач потратит на это не меньше 20-30 минут.
Еще ИИ «умеет», изучив все имеющиеся факторы, подобрать самый подходящий комплекс лечения для спортсменов, которым требуется восстановление после травмы, например.
Системы безопасности
Главное, к чему здесь сводится применение искусственного интеллекта – это распознавание лиц и идентификация личности. Кроме того, системы безопасности с ИИ способны находить опасные предметы и вещества.
В кибербезопасности машины с искусственным разумом тоже задействуются. Они оперативно обрабатывают большие объёмы данных, что помогает службам безопасности быстрее реагировать на угрозы.
Спорт
При наборе игроков в команды по футболу, бейсболу, баскетболу учитываются индивидуальные способности каждого спортсмена, его техника. Системы искусственного интеллекта на основе этих данных выстраивают прогнозы по потенциальным возможностям игроков.
Еще машины с ИИ способны прогнозировать результаты спортивных матчей. В числе разработчиков подобных систем – компании UBS, Commerzbank, Microsoft. Какие данные нужны для этого искусственному разуму? Например, физическая подготовка игроков, их опыт, место проведения матча, погода в день игры.
Животноводство, сельское хозяйство
Здесь искусственные нейронные сети используются по самым разным направлениям. Подобные разработки в аграрной промышленности есть у компаний Agworld, Farmlogs, Cropx, AGCO. В частности, это беспилотники, оснащенные радарами и GPS-мониторингом, «обученные» доставлять в нужное место опасные химикаты и опрыскивать ими те или иные сельскохозяйственные угодья.
Промышленность
Технологии искусственного интеллекта в промышленности нацелены на автоматизацию процесса производства и сокращение числа работников на предприятии. Роботы с ИИ способны собирать конструкции из деталей (зная, в каком порядке и как они должны быть закреплены), выполнять сборку оптимальным способов (самостоятельно рассчитав его), то есть так, чтобы детали располагались в правильном порядке и абсолютно надежно.
В частности, в планах у корейской компании LG – открытие в 2033 году завода, на котором все процессы будут выполняться с применением систем искусственного интеллекта, начиная с момента закупки сырья и расходных материалов – заканчивая производством и отгрузкой готового продукта заказчикам. Формирование цен, отслеживание износа ПО, выполнение планов и всё прочее тоже будет под контролем ИИ.
Ведущие компании-разработчики искусственного интеллекта
Разумеется, у Google есть разработки, связанные с ИИ, ведь речь идет о гигантской технологической компании, владеющей самым популярным поисковиком и имеющей громадную мобильную ОС. У компании существует возможность применять собственные API (инструменты для создания программ с ИИ) в своих же продуктах и зарабатывать на этом деньги.
Эти API способны распознавать речь, поддерживать диалоги по шаблонам (актуально для колл-центров), переводить слова и фразы с одного языка на другой. Это лишь некоторые, понятные всем разработки, однако у Google их не одна сотня, и предназначены они для самых разных сфер. Большая часть «заточена» на продажи через интернет.
OpenCog
Специалисты компании придумали специальные куски компьютерного кода, предназначенные для создания искусственных нейросетей. Данные архитектуры находятся в открытом доступе. Компания придерживается той установки, что сообществу совместными усилиями скорее удастся изобрести мощный ИИ, способный функционировать в разных сферах.
Microsoft
Детище, принадлежащее данной корпорации и имеющее наибольшую популярность – нейросеть Azure. В большей степени она востребована у программных разработчиков. Система воспринимает речь, способна прогнозировать, ей доступны и другие интеллектуальные способности, аналогичные человеческим. Особое внимание компания уделяет AI, обученному видеть ошибки в кодах. Дело идет к созданию ИИ, который вообще сам будет писать программы.
Российские разработки
Серьезные, активно работающие и интегрированные с бизнесом центры компетенций ИИ в России по большому счету отсутствуют. Многие компании находят возможности использования искусственного интеллекта в своих бизнес моделях. В частности, «Сбербанк» и Mail.ru Group, «Яндекс» и «Лаборатория Касперского», корпорации «Сибур» и «Северсталь». Однако это отнюдь не уникальные в полном смысле слова решения.
7 популярных инструментов с искусственным интеллектом
Далее – о сайтах, где можно найти информацию и инструментарий по теме нейросетей. Тут вы увидите как довольно простые интерактивные игры, так и передовые разработки.
Это сайты, которые будут полезны и исследователям, и разработчикам, и тем, кому просто интересна тема искусственного интеллекта. Заходите, изучайте информацию, знакомьтесь с современными разработками, реально меняющими мир в лучшую сторону.
HyperWrite
Полезен для писателей. Способен быстро формировать классный контент, задействуя свои собственные представления о структуре языка. Данный вариант экономически более выгоден, чем классический подход к написанию текстов. Кроме того, они могут быть самых разных форматов, иметь вид статьи, предназначаться для соцсетей, блогов, почтовых рассылок и прочее.
Murf.ai
Инструмент для преобразования текстовых файлов – в голосовые. Тут доступно изменение голоса, создание аудиокниг. Murf.ai абсолютно прост в использовании, достаточно загрузить в программу текст, а дальше она всё сделает сама.
ПО работает, опираясь на структуру ваших предложений, и в итоге выдает аудиокнигу с реально звучащим человеческим голосом. Это инструмент для тех, кому не интересно просто читать или печатать текст, а хочется опробовать новые форматы.
Synthesia
Платформа для преобразования текстов в видеоролики профессионального уровня. Тут можно делать GIF-анимации, аватарки с собственными персонажами либо предметами. Есть звуковые эффекты, музыка, возможность использования более 60 языков для того, чтобы видео получилось максимально интересным.
Synthesia больше рассчитана на профессиональное применение, однако и для простого пользователя тут не будет особых трудностей. Достаточно иметь собственный контент и необходимые инструменты на основе ИИ. Вы просто берете свой файл, загружаете в Synthesia, и программа выдает на выходе анимации высокого качества.
MagicEraser
Инструмент для удаления с изображений тех элементов, которые вам не нужны. Доступ к MagicEraser свободен, платить за использование сервиса не нужно. Пользоваться им абсолютно легко: загружаете своё фото, выделяете ненужную часть и потом загружаете уже измененную картинку. На все манипуляции уходят буквально секунды.
LogoAI
Сервис для создания логотипов. Искусственный интеллект здесь задействован во встроенном генераторе логотипов. Процесс разработки логотипов с LogoAI лёгок и прост. Настройки выполняются с помощью специальных канцелярских товаров, а именно — шляп, веб-сайтов, мобильных версий веб-сайтов (чашек). При создании своего логотипа вы можете параллельно использовать несколько разных инструментов, но для старта LogoAI подходит как нельзя лучше.
Lexica
Сервис, открывающий доступ к громадному хранилищу изображений, которые рисует искусственный интеллект. К ним имеются ещё и текстовые комментарии. Для поиска нужных картинок существует специальное окно, есть ссылка для разногласий, возможность посмотреть несколько изображений на одной странице (размечена сетка), настроить нужные размеры картинки для предварительного просмотра.
Lexica — настоящий источник вдохновения для тех, кто увлекается искусством, создаваемым нейросетями. Всего в коллекции более 5 миллионов рисованных файлов, а текстовые комментарии к ним можно либо копировать, либо вносить в них изменения.
Rytr
Это созданный на основе искусственного интеллекта помощник для тех, кто занимается написанием текстов. С Rytr процесс создания уникального контента увлекателен и прост. Тут собрано свыше 40 вариантов использования текстов, много шаблонов на все случаи жизни. Работать можно на разных языках (на выбор свыше 30). Вариантов тона – больше 20.
Кроме того, применяются научные формулы копирайтинга (имеются в виду AIDA и PAS). В Rytr есть отличный текстовый редактор, сервисы, с помощью которых готовый текст можно проверить на уникальность, а также отформатировать с применением ряда параметров.
7 главных проблем использования систем ИИ
Современные технологии развиваются очень стремительно, внося свои изменения в жизнь людей. В связи с этим возникает целый ряд вопросов как технологического, так и этического характера. Далее – коротко о тех и других:
- Создание и применение технологий на основе искусственного интеллекта– «удовольствие» не из дешевых, доступное лишь министерствам и корпорациям, способным вкладывать в это немалые деньги и несколько лет потом ждать прибыли от них. К примеру, Минкомсвязи инвестировало 1,118 трлн. рублей в проект «Цифровая экономика» с технологиями ИИ.
- Закупить роботов и «умное» ПО – это лишь полдела. Дальше нужно найти кадры, которые смогут грамотно всё это интегрировать в бизнес. И вот тут начинаются проблемы. Сейчас пока еще не так много специалистов, достаточно разбирающихся во всех надстройках ИИ, и способных применить всё это в конкретном бизнесе.
- Всё еще остается открытым вопрос ответственности за возможные инциденты. То есть, в случае проблем, виновными следует считать разработчиков, либо тех, кто использует системы на основе ИИ.
- Здесь нельзя не упомянуть о предвзятости искусственного интеллекта. Имеется в виду, что самообучающиеся сервисы непременно ведут поиск закономерностей в представленных для обработки данных, однако верные паттерны обнаруживают далеко не всегда, потому что не способны «видеть» ситуацию шире, не представляют себе общей картины.
- Даже высокоразвитые современные технологии с громадным потенциалом всё же не способны заменить живого человека. Роботы не могут искренне сострадать, сочувствовать, морально поддерживать. А между тем, процесс выздоровления пациента во многом зависит именно от степени доверия и взаимопонимания между ним и врачом.
- Рост безработицы. Да, с развитием новых технологий появляются больше современных профессий. Однако, что делать тем, кто владеет старыми?
Например, в сфере автомобильных грузоперевозок только Штатах задействованы миллионы работников. И они останутся без средств к существованию, если Илон Маск наконец запустит свои грузовики-беспилотники и сделает их общедоступными.
- Момент сингулярности. О чем тут речь? Благодаря своему интеллекту и изобретательности, люди доминируют над животными. У человека есть физические (клетки, оружие) и когнитивные (дрессировка) средства управления ими. При этом можно использовать лучшие качества, которыми обладают животные: силу, быстроту, ловкость. И тут резонно возникает вопрос: а что, если в какой-то момент искусственный интеллект превзойдет разум человека и получит над ним преимущество? Здесь нельзя надеяться на то, что можно будет просто выдернуть вилку из розетки, умные машины знают, как «выжить» в таких ситуациях. Вот это и есть сингулярность, когда человек уже не может считаться самым умным существом на планете.
Этические законы для ИИ
«Восстания машин» не произойдет, если знать и выполнять этические законы робототехники. Айзек Азимов описал их в романе «Хоровод» еще в 1942 году. Да, это произведение относится к жанру фантастики, но кто знает, как скоро вымысел может стать реальностью? Смысл упомянутых законов сводится к следующему:
- Робот или машина с ИИ не может причинить человеку вред, либо допустить нанесение вреда по причине своего бездействия.
- Робот должен выполнять приказы, отдаваемые человеком, если только они не идут вразрез с первым правилом.
- Задача робота – обеспечивать собственную безопасность, если только при этом не нарушаются предыдущие два закона.
Как люди представляли себе искусственный разум до того, как Азимов написал свой роман? В виде Франкенштейна, придуманного Мери Шелли. Это было человекоподобное существо, созданное людьми и восставшее против них самих. Примерно такой же посыл перенесен и во всемирно известный фантастический боевик «Терминатор».
Кстати, спустя много лет после выхода романа «Хоровод», уже в 1986 году автор решил добавить к уже упомянутым еще один закон робототехники и назвал его «нулевым»: Робот не может причинить вред человеку, если только не приведет доказательств того, что этот вред по итогу принесет пользу человечеству.
Прогнозы на ближайшее будущее касательно ИИ
Что касается прогнозов по развитию и применению искусственного интеллекта, то ученый из Lockheed Martin Тревор Сэндс предрекает несколько серьезных прорывов в ближайшие 5-15 лет. Причем самые большие ожидания связаны с корпорацией Google.
Но тот же Тревор Сендс предполагает, что естественный разум так и будет оставаться выше искусственного. Человеческий мозг невероятно пластичен и содержит свыше 86 миллиардов нейронов.
Это позволяет ему легко переключаться с одних видов деятельности на другие. В нейросети же искусственные нейроны исчисляются тысячами, максимум их может быть около миллиона. Даже при стремительном развитии технологий компьютеры не дотянутся до уровня человеческого ума.
Однако, по мнению других исследователей, буквально в ближайшие лет 50 будет изобретен лучший, высокоразвитый искусственный интеллект. Во всяком случае, специалисты считают, что должны появиться настолько умные машины, что люди начнут обсуждать наличие в них сознания. В чем и как это будет выражаться – представить сложно.
Есть еще третья группа ученых, занимающих весьма осторожную позицию, которая выражается в следующем: да, сфера электроники развивается очень быстро, и лет 15-20 темпы будут оставаться прежними. Однако хотите вы или нет, это не может длиться веками. Вспомните, ведь в развитии технологий всегда наблюдались рывки. Взять хотя бы создание самолетов: с 1910-по 1950-е новые модели разрабатывались буквально в течение месяцев.
Как воплотить идеи в инновационных проектах? Научитесь основам машинного обучения и глубокого обучения, созданию нейронных сетей и анализу данных с интенсивным курсом разработчика искусственного интеллекта. В будущем ваше умение создавать умные и интуитивно понятные решения поможет улучшить мир.
Если процесс занимал больше времени, то летательный аппарат считался устаревшим (хоть конструкторы еще и не закончили работу над ним). Но потом всё затихло. Даже сейчас еще выпускают многие самолеты, придуманные в 1950-х. Новые модели появляются каждые 5-10 лет (как плод невероятных усилий), но по заоблачной стоимости. А между тем они лишь немного безопаснее, удобнее и экономичнее прежних разработок.
То есть, прогресс, конечно, движется вперед, но однажды темпы от ускоренных постепенно доходят до нормальных.
Варианты «знакомства» с искусственным интеллектом
Способов масса, и самого разного уровня. Просмотр фильмов, например, дает знакомство с искусственным интеллектом на общем уровне. В частности, в фильме «Терминатор» (несколько серий) опасность для людей представляет электронная система «Скайнет», существование которой становится угрозой для человечества.
Еще тут можно назвать фильмы «Матрица» (трилогия), «Зои», «Бегущий по лезвию. 2049». А в картине «Люси», например, превозносится сила не электронного, а человеческого разума. Тут как бы дается напутствие, чтобы люди стремились развивать именно самих себя, не делать упор на машины, которые в итоге станут вытеснять человека из его же собственной жизни.
А вот изданных на русском языке книг об ИИ довольно мало. Среди них, например, «Глубокое обучение» Сергея Николенко. Знакомиться с ИИ лучше всего на специальных курсах. Они дают понимание самого понятия ИИ, в то время как в фильмах, книгах и играх много фантастических, нереальных домыслов.