Ce este AI? Un ghid cuprinzător pentru inteligența artificială

Pentru a revizui: AI se poate baza pe reguli sau ML. Învățarea automată poate fi supravegheată sau nesupravegheată și se îmbunătățește în timp cu învățarea prin consolidare. Multe dintre modelele AI de astăzi sunt rețele neuronale care utilizează învățarea profundă prin mai multe straturi. Procesarea limbajului natural este o poveste de succes strălucitoare pentru rețelele neuronale profunde, iar modelele care creează text, imagini, cod și multe altele sunt numite IA generativă.

Istoria AI

Aici, vom oferi o scurtă prezentare a istoriei AI. Din motive de concizie și pentru a ne concentra doar pe cronologia dezvoltării, nu vom menționa persoanele din spatele acestor inovații.

Anii 1950–1980: primăvara GOFAI, apoi iarna

Termenul deinteligență artificialăa fost inventat în 1956. În același an, primul program software AI care rulează a demonstrat cu succes diverse teoreme matematice, dintre care una era „mai elegantă” decât dovada oferită de autorul original.

Prima rețea neuronală a fost construită în 1967, dar majoritatea cercetărilor AI din această perioadă au fost efectuate folosind reprezentarea simbolică și logica pentru a simula mintea rațională. (Puteți întâlni acronimul ironic GOFAI, adicăIA de modă veche bună.) Cu toate acestea, o combinație de așteptări nerealizate și putere de calcul limitată a dus la așa-numitaiarnă AI, în care finanțarea și cercetarea au încetinit în 1970 și nu numai.

În anii ’80, sistemele expert – modelele AI bazate pe reguli despre care am aflat mai devreme – au devenit populare și au avut un impact practic asupra multor companii. În paralel, cercetătorii s-au întors la rețelele neuronale și au dezvoltat tehnici pentru a se antrena singuri.

Anii 1990–2000: omniprezent, dar subapreciat

Cu o putere de procesare mai mare și seturi de date mai mari, în anii 1990, învățarea automată a devenit practică la scară aplicată, iar AI a atins multe etape. În afara filmelor, primul succes cunoscut pe scară largă al inteligenței artificiale a fost probabil atunci când Deep Blue l-a învins pe Garry Kasparov la șah în 1997. La scurt timp după, primul program de recunoaștere a vorbirii pentru consumatori, Dragon, a devenit disponibil pentru Windows.

În ciuda acestui progres, chiar în primul deceniu al acestui secol, mulți cercetători și companii își ascundeau produsele și proiectele AI în alți termeni, deoarece încă aveau o conotație de exagerare. Ironia este că tocmai aceste sisteme, care alimentează totul, de la filtrele de spam la Roombas, au adus de fapt valoarea practică a AI aplicată în viața de zi cu zi.

Anii 2010 – astăzi: AI devine mainstream

În anii 2010, AI a început o creștere care continuă până în zilele noastre. În loc de o singură descoperire, o serie de factori au convergit:

• GPU-uri: În ciuda numelui lorunitate de procesare grafică,aceste cipuri se dovedesc a fi foarte eficiente pentru antrenarea rețelelor neuronale profunde. O trecere către utilizarea GPU-urilor a accelerat atât viteza, cât și scopul practic al creării de noi modele.
• Progrese în cercetare: Noile forme și aplicații ale rețelelor neuronale au condus la progrese mari în capacitatea computerelor de a înțelege și reda text și imagini.
• Big data: Până în acest moment, internetul exista suficient de mult pentru ca miliardele sale de utilizatori să genereze cantități insondabile de conținut din care modelele să învețe.
• Cloud computing: platformele la cerere de la Amazon, Google, Microsoft și altele au simplificat mult obținerea puterii de calcul necesare dezvoltării modelelor AI.

Inovațiile care au fost fie nou create, fie revizuite radical în acest timp includ Google Translate, asistenți virtuali precum Siri și motoare de recomandare pentru servicii precum Netflix și Spotify, ca să nu mai vorbim de multe impacturi importante, dar mai puțin vizibile asupra sectoarelor, inclusiv asistența medicală, producția și chiar apărarea. .

Așadar, de ce frenezia legată de AI a crescut cu câteva crestături odată ce a apărut AI generativ? Marea diferență este că modele precum ChatGPT și DALL-E pot interpreta și răspunde la aproape orice intrare, în loc să fie limitate la un anumit domeniu. Aceasta înseamnă că oricine are o conexiune la internet poate interacționa direct cu un model AI fără nicio pregătire specială și că AI poate fi folosită pentru anumite utilizări mult mai rapid decât construirea unui nou model de la zero.

Viitorul: AGI și ASI

Cu toate capacitățile sale, ceea ce vedem astăzi este cunoscut ca AIîngustăsauslabă.Aceasta înseamnă tehnologie care acoperă o parte, dar nu întreaga gamă a inteligenței umane. O mașină care egalează capacitățile creierului nostru ar fi numităIA puternică sauinteligență generală artificială (AGI). Odată ce AI depășește inteligența umană, aceasta este cunoscută sub numele de superinteligență artificială (ASI).

Cât de departe suntem de AGI? Este o presupunere a oricui. Chiar și cei profund implicați în domeniu au estimat greșit ritmul de inovare în repetate rânduri.

Aplicații și exemple de AI

Acestea sunt doar câteva dintre numeroasele moduri în care AI apare în aplicațiile din lumea reală astăzi.

Ajutând oamenii să facă lucrurile mai bine.Credem că Grammarly este un exemplu excelent aici: aveți ideile, sensul a ceea ce încercați să spuneți și cunoștințele audienței. Vă sugerăm modalități de a vă face mesajul mai clar și de a îmbunătăți șansele ca acesta să fie bine primit. Aflați mai multe despre modul în care Grammarly folosește inteligența artificială generativă pentru a îmbunătăți comunicarea.

Asistarea celor cu dizabilitati.Tehnologii precum vorbirea în text și textul în vorbire schimbă jocul pentru persoanele cu deficiențe senzoriale, cum ar fi auzul sau vederea. Acestea le permit să accepte conținut live și înregistrat anterior inaccesibil, astfel încât să se poată implica mult mai mult cu bogăția lumii fără să se bazeze pe cineva care să le acționeze ca ochi sau urechi.

Sisteme autonome.Inteligența artificială poate îmbina percepția cu predicția pentru a face atât de multe lucruri mai eficient și chiar în siguranță, de la mașini cu conducere autonomă la sisteme de sprinklere care nu funcționează când este pe cale să plouă. Waymo, compania de mașini cu conducere autonomă înființată de Google, raportează cu aproximativ 85% mai puține accidente cu răni decât dacă oamenii ar fi parcurs aceeași distanță.

Recomandări.Modelele de inteligență artificială analizează comportamentul și datele demografice ale utilizatorilor pentru a face presupuneri foarte educate despre lucruri precum următoarea emisiune TV sau tipul de apă spumante pe care poate doriți să o încercați.

Prelucrare audiovizuală.Exemplele includ recunoașterea vocală de la un asistent virtual, colectarea automată a taxelor bazată pe procesarea imaginilor plăcuțelor de înmatriculare și filtrarea zgomotului vizual și audio dintr-o înregistrare sau flux.

Edge AI.Acest lucru pune puterea AI direct în dispozitive din lumea reală, mai degrabă decât într-un centru de date. Acestea tind să fie concentrate cu laser pe o sarcină specifică pentru procesare rapidă și cu consum redus de energie. Exemplele includ Face ID pe un iPhone și termostate inteligente.

Avantajele și beneficiile AI

Prelucrare la scară.Imaginați-vă dacă o persoană reală ar trebui să evalueze fiecare tranzacție cu cardul de credit pentru fraudă sau să introducă fiecare număr din fiecare formular fiscal trimis la IRS. AI poate judeca sau clasifica mult mai rapid și adesea mai bine decât oamenii.

Detectarea și predicția modelelor.AI începe să depășească oamenii în capacitatea sa de a detecta cancerul; într-un caz, a învins profesioniștii cu 13%. De asemenea, este foarte bun la detectarea când lucrurile s-au abătut de la un model recunoscut, cum ar fi detectarea defecțiunilor în bazele de date. Această putere de a găsi modele face AI deosebit de utilă pentru predicții, de la prognozele meteo la mișcările bursiere.

Perspective noi.De la primul model, AI a venit cu răspunsuri și abordări la tot felul de probleme pe care niciun om nu le-a făcut vreodată. Exemplele moderne se întind de la designul pantofilor la o nouă lege a fizicii.

Accelerarea medicinei.De la vaccinurile COVID-19 la detectarea Alzheimer, AI ajută cercetătorii să dezvolte diagnostice și tratamente mai rapid.

Vigilenţă.AI nu obosește niciodată. Atâta timp cât este proiectat corespunzător și are suficientă energie electrică și putere de procesare, poate monitoriza continuu volume mari de date. Acesta este o contribuție majoră la rata mai scăzută de accidentare a vehiculelor autonome.

Dezavantaje și limitări ale AI

Halucinații.AI generativ poate inventa lucruri. Pentru că atât de mult din ceea ce spun aceste modele este plauzibil, mulți oameni nu se gândesc să-l verifice. Un exemplu recent al acestei probleme a venit atunci când Michael Cohen, un fost avocat, i-a trimis avocatului său citații cu privire la cazurile legale care au fost în întregime fabricate de IA generativă a Google, cunoscută atunci sub numele de Bard (acum Gemeni).

Deepfakes.În timp ce halucinațiile sunt accidentale, deepfake-urile sunt intenționate. Actorii rău intenționați (sau, mai inocent, farsorii) pot folosi AI generativă pentru a crea imagini, videoclipuri, audio sau text care par atât de aproape de realitate încât mulți oameni nu pot face diferența.

Concurență cu locurile de muncă umane.Mulți oameni în roluri precum scrisul și serviciul pentru clienți văd AI generativ ca o amenințare reală. Fortune raportează mii de locuri de muncă pierdute din cauza inteligenței artificiale, despre care spune în mod explicit că „cu siguranță este sub număr”.

Probleme în a ști de ce s-a ajuns la o anumită concluzie.Cu rețelele neuronale, nu puteți ști exact de ce sau cum dau o anumită ieșire - nu poate fi urmărită direct înapoi la o anumită parte a corpusului de antrenament, de exemplu. În industriile foarte reglementate, cum ar fi asistența medicală sau finanțele, unele IA sunt construite parțial sau în întregime cu algoritmi bazați pe reguli pe care oamenii îi pot evalua.

Consumul de energie.Este greu de măsurat în mod direct, dar un studiu estimează că generarea unei singure imagini, cum ar fi cu DALL-E, utilizează aproape aceeași cantitate de energie ca un ciclu de încărcare a unui smartphone, care poate crește semnificativ în timp.

Concluzie

AI este atât veche, cât și foarte recentă. Deși domeniul există de aproape 70 de ani, abia în ultimul deceniu, și mai ales în ultimii câțiva ani, mulți dintre noi au devenit foarte conștienți de puterea și potențialul său. Datorită inovațiilor precum rețelele neuronale, învățarea profundă, procesarea limbajului natural și IA generativă, instrumentele care ar fi sunat ca științifico-fantasție nu cu mult timp în urmă sunt acum ușor disponibile și fac o mare diferență în lume. Vrei să încerci ceva practic chiar acum? Înscrieți-vă la Grammarly și vedeți cum AI poate funcționa pentru dvs.