ШІ, хто твій батько? Історія розвитку та види штучного інтелекту

Андрій Губін

Минуло зовсім небагато часу між моментами, коли автор цієї статті дивився на VHS як термінатор рятує юного Джона Коннора, і коли той самий автор попросив ChatGPT розповісти, що бот думає про блокбастер Джеймса Кемерона. 

Але хоча зараз штучний інтелект вже міцно увійшов у наші життя, він все ще не рівний людині. У цій статті розберемося, на що він здатний на сьогодні та з чого все починалося.

Що таке штучний інтелект (ШІ)

Штучний інтелект (ШІ, AI) — це область технологій, яка займається розробкою систем, здатних виконувати завдання, які потребують розумових здібностей людини.

Наприклад, ШІ може розпізнавати мовлення, навчатися, вирішувати проблеми, планувати та ухвалювати рішення.

Найпоширеніший підхід до створення ШІ — методи машинного навчання, які дозволяють комп’ютерній системі отримувати знання із вступних даних та використовувати їх при вирішенні завдань.

Сьогодні ШІ широко застосовують у багатьох галузях науки та техніки, медицині, освіті, на виробництві тощо. Він допомагає автоматизувати та оптимізувати процеси, зменшує витрати та підвищує якість життя людей.

Види штучного інтелекту

Є два основні види штучного інтелекту:

  1. Сильний ШІ. Цей вид штучного інтелекту здатний вирішити будь-яке завдання на рівні з людиною. Він також називається «штучним загальним інтелектом». Поки що такого рівня ШІ не досягнуто, дослідники продовжують роботу у цьому напрямі.
  2. Слабкий ШІ. Вид ШІ, який може вирішити лише певний набір завдань, на які він був навчений. Такий ШІ також називають «вузькоспрямованим ШІ». Приклади слабкого ШІ включають голосових помічників, системи розпізнавання мови, рекомендаційні системи тощо. До такого виду ШІ відноситься й ChatGPT, який, звичайно, багато знає, але до рівня інтелекту людей йому ще далеко.

У свою чергу слабкий ШІ теж можна поділити на підвиди:

  1. Реактивний ШІ. Це форма штучного інтелекту, яка реагує лише на визначені набори даних. Він не може використати минулий досвід, щоб ухвалювати рішення у майбутньому.
  2. ШІ з обмеженою пам’яттю. Цей вид штучного інтелекту ґрунтується на досвіді минулих дій, але має обмежену пам’ять.
  3. AI із самонавчанням. Такий штучний інтелект може навчатися та саморозвиватися на основі досвіду та накопичених даних.
  4. Гнучкий ШІ. Цей штучний інтелект здатний ухвалювати рішення в умовах невизначеності та змін.
  5. ШІ з інтуїцією. Це вид штучного інтелекту, який може видавати рекомендації та прогнози на основі аналізу неструктурованих даних.
  6. ШІ з емоціями. Цей вид штучного інтелекту може обробляти та інтерпретувати емоційну інформацію та використовувати її у своїх рішеннях.

У процесі розвитку технологій та додавання нових функцій можуть з’являтися нові види штучного інтелекту.

Історія розвитку штучного інтелекту

Не будемо лізти глибоко в коріння історії розвитку кібернетики і стартуємо з середини 20-го століття, коли почалася новітня історія ШІ.

«Батьком штучного інтелекту» вважають Джона МакКарті, американського програміста та вченого. Він уперше задумався про штучний інтелект у 1948 році, після того, як відвідав конференцію, на якій комп’ютер порівнювався з людським мозком.

А вже 1956 року Джон МакКарті скликав свою конференцію, в Дартмутському коледжі, де було офіційно оголошено про штучний інтелект як наукову дисципліну.

У цей же час було розроблено перші алгоритми штучного інтелекту — для пошукових систем та гри у шахи.

Джон МакКарті
Джерело: The Independent

Авторство терміну «штучний інтелект» також належить Джону МакКарті. А в 1958 році він винайшов мову програмування Lisp — першу мову, яка підходила для роботи з ШІ. 

У 1960-х роках у Стенфордському університеті було розроблено першу експертну систему DENDRAL, яка використовувала знання експертів у галузі хімії для вирішення завдань щодо визначення хімічних сполук.

Також у 1960-ті був створений робот-помічник Еліза, здатний «спілкуватися» англійською мовою. Пізніше все в тому ж Стендфорді розробили робота на ім’я Шекі, який був здатний самостійно пересуватися та вирішувати певні завдання. Тоді ж, у розпал Холодної війни, ШІ почали цікавитися уряди СРСР та США. Наприклад, до 70-х років американці розробили прототипи GPS.

Розвиток ШІ у 1990-х запам’ятався тим, як комп’ютер IBM Deep Blue обіграв у шахи чемпіона світу Гарі Каспарова. У 2000-х роках ШІ продовжив свій розвиток і в 2010 році була створена система IBM Watson, яка використала ШІ для відповідей на питання в інтелектуальній грі Jeopardy! та обігравала чемпіонів цієї гри.

Після 2010-х ШІ став доступнішим та широко використовується в різних сферах життя. Були створені голосові помічники, як-от Siri та Google Assistant, які можуть допомогти з пошуком інформації, керуванням пристроями та іншими завданнями.

Одна з перших реклам Siri, 2011 рік

У 2011 році Google запустив проєкт Google Brain — до нього увійшли дослідники, які займаються deep learning (глибоким навчанням нейронних мереж). У 2016 році компанія AlphaGo розробила ШІ-систему, яка перемогла чемпіона світу з гри в го.

У 2020-х роках нейромережі та deep learning стали основними методами в галузі машинного навчання. ШІ стали використовувати повсюдно у різних галузях: медицина, економіка, транспорт, виробництво тощо.

Водночас останніми роками дедалі більша увага приділяється етичним питанням, пов’язаним із використанням ШІ. Одним із головних викликів є необхідність забезпечити безпеку та надійність систем ШІ, а також враховувати етичні та соціальні наслідки їх застосування.

Принципи ШІ

Основні принципи штучного інтелекту включають:

  1. Навчання з вчителем. Використання алгоритмів машинного навчання (machine learning, ML) для навчання систем ШІ з урахуванням набору даних, які мають правильні відповіді. Це дозволяє системам ШІ покращувати свою продуктивність у процесі навчання.
  2. Навчання без вчителя. Використання ML для навчання ШІ на основі набору інформації без явних правильних відповідей. Системи використовують власні методи аналізу даних, щоб визначити закономірності та зробити висновки.
  3. Глибоке навчання. Використання багаторазових шарів нейронних мереж для створення систем, здатних обробляти колосальні обсяги даних та робити точні висновки. Deep learning використовується для створення інструментів для розпізнавання мови, комп’ютерного зору тощо.
  4. Нейромережі. Використання моделей, які відтворюють роботу людського мозку та забезпечують системам ШІ здатність навчатися та робити висновки на основі свого досвіду.
  5. Алгоритми генетичної оптимізації. Використання еволюційних алгоритмів для створення систем ШІ, які можуть адаптуватися та покращувати свої результати на основі власного досвіду та прийнятих раніше рішень.
  6. Обробка природної мови. Розробка систем, які можуть аналізувати та розуміти природну мову та використовувати цю інформацію для відповідей на запитання, перекладу тексту тощо.
  7. Кластеризація. Використання алгоритмів, які дозволяють системам ШІ класифікувати дані та робити висновки на основі подібності та відмінностей між ними.

Ці принципи та технології забезпечують розробку систем ШІ, які можуть вирішувати різні завдання та робити висновки на основі свого власного досвіду. 

Сфери використання штучного інтелекту

Сьогодні є багато сфер використання штучного інтелекту. Ось тільки деякі з них:

  1. Медицина. Штучний інтелект може використовуватися для обробки зображень хвороб, діагностики захворювань та визначення лікування.
  2. Фінанси. ШІ може аналізувати фінансові дані та прогнозувати тренди на ринку.
  3. Транспорт. Штучний інтелект можна використовувати для керування транспортом, автоматичного пілотування та побудови маршрутів.
  4. Виробництво. ШІ може бути застосований для автоматизації та оптимізації виробництва, а також контролю якості.
  5. Освіта. ШІ можна використовувати для створення персоналізованих освітніх програм, аналізу успішності учнів та прогнозування результатів.
  6. Комп’ютерні ігри. Штучним інтелектом оснащують супротивників у комп’ютерних іграх. Часто «дурість» віртуальних суперників записують у головні мінуси ігор.
  7. Маркетинг. ШІ може використовуватися для аналізу поведінки споживачів, створення персоналізованих рекламних кампаній та оптимізації ціноутворення.
  8. Робототехніка. Системи ШІ впроваджують для управління роботами та автономними пристроями.
  9. Юридичні послуги. Штучний інтелект може використовуватись для аналізу та написання юридичних документів, визначення ймовірності успіху справи.
  10. Клієнтський сервіс. ШІ використовують при створенні чат-ботів, здатних автоматично відповідати на запити клієнтів.

У майбутньому очікується, що застосування ШІ буде розширюватися та розвиватись у багатьох інших областях.

Переваги від застосування штучного інтелекту

Однією з основних переваг впровадження ШІ є збільшення продуктивності. ШІ може допомогти автоматизувати багато процесів та завдань, що дозволяє збільшити продуктивність та скоротити час виконання завдань.

Де корисно: у будь-яких індустріях виробництва, де ШІ може використовуватися для контролю якості, оптимізації та мінімізації помилок.

Ще одна перевага ШІ — це зменшення кількості помилок. AІ може допомогти зменшити помилки, пов’язані з людським фактором, оскільки він здатний аналізувати дані точніше та швидше, ніж людина.

Де корисно: медицина, де помилки можуть мати серйозні наслідки для пацієнтів.

ШІ також може допомогти в аналітиці даних. Він може обробляти великі обсяги інформації та знаходити приховані закономірності та тенденції, які можуть бути непомітними для людини. Тому ще одна перевага AІ — це підвищення точності прогнозування, що дозволить оцінювати ймовірність певних результатів на основі аналізу даних та попередніх дослідів.

Де корисно: у фінансовій сфері, де точність прогнозування може мати велике значення.

Крім того, AІ може допомогти в автоматизації прийняття рішень. Він здатний враховувати певні фактори та обставини та ухвалювати рішення на основі цієї інформації.

Також він може допомогти знизити витрати на навчання та підвищити його ефективність, вирішити соціальні та екологічні проблеми, виявляти та запобігати катастрофам.

Основні проблеми у використанні ШІ

Хоча штучний інтелект має багато переваг, його використання також може зіткнутися з низкою проблем. Нижче наведено деякі з них:

  1. Нестача прозорості. Деякі моделі штучного інтелекту можуть бути складними у розумінні, що ускладнює пояснення їхніх рішень та може призвести до проблем з етикою та законністю.
  2. Нестача даних. AІ необхідний великий обсяг інформації для навчання, і якщо даних недостатньо, це може призвести до неточних рішень.
  3. Помилки та упередженість. ШІ може містити помилки, якщо дані, на яких він заснований, є нерепрезентативними чи необ’єктивними. Крім того, моделі машинного навчання можуть бути упередженими, якщо вони навчені на даних, що містять упередження.
  4. Ризик безпеки. Використання ШІ може створювати нові ризики для безпеки в комп’ютерних системах, що може призвести до витоків даних, кібератак та інших проблем.
  5. Високі витрати на розробку та впровадження. Розробка та використання систем штучного інтелекту може коштувати недешево і вимагати серйозних ресурсів.
  6. Етичні питання. Використання ШІ може викликати етичні проблеми та протиріччя, пов’язані з приватністю, безпекою чи дискримінацією.
  7. Необхідність перенавчання. Штучний інтелект потребує періодичного перенавчання, щоб забезпечити актуальність та ефективність його рішень.

Також тривають дискусії щодо того, що буде, коли AІ досягне рівня інтелекту людини.

Це лише деякі з проблем, пов’язаних із використанням ШІ. Але з появою нових технологій та методів очікується, що багато з цих проблем буде вирішено або зведено до мінімуму.

Поширені міфи про ШІ

Міфи про штучний інтелект з’явилися завдяки «жовтим» ЗМІ, письменникам-фантастам та банальному нерозуміння принципів роботи таких систем. Пояснюємо, чому вони неправдиві:

  1. Штучний інтелект розумніший за людину. Незважаючи на те, що АІ здатний виконувати деякі завдання краще, ніж людина, він не може думати та ухвалювати рішення як людина.
  2. Штучний інтелект може самостійно навчатися та розвиватися. Хоча ШІ здатний навчатися, він не може розвиватися самостійно без втручання людини.
  3. ШІ завжди має рацію. Штучний інтелект не завжди правильно виконує завдання. Його рішення можуть бути неточними, якщо дані, на яких він заснований, не є репрезентативними чи необ’єктивними.
  4. АІ створює роботів, які беруть владу над світом. Це типовий міф, пов’язаний із фантастикою. Штучний інтелект використовується у багатьох сферах, але не може керувати світом чи замінити людей.
  5. Штучний інтелект загрожує робочим місцям. Незважаючи на те, що деякі робочі місця можуть бути замінені штучним інтелектом , також існують нові можливості роботи в галузі розробки та реалізації штучного інтелекту, які можуть створити нові робочі місця.
  6. ШІ може повністю повторити людське мислення. АІ може виконувати завдання, які ми пов’язуємо з людським мисленням, але він не може повністю повторити складні аспекти людського мислення, такі як емоції, творчість та інтуїція.
  7. Штучний інтелект може повністю автономно ухвалювати рішення. Штучний інтелект може ухвалювати рішення на основі даних та навчання, але він не має здатності до моральної міркування, інтуїції та емоційної оцінки.

Висновок

Штучний інтелект має досить довгу історію розвитку, яка продовжує творитись у нас на очах. На сьогодні ШІ впроваджено практично у всі сфери життєдіяльності людства, що дозволяє значно полегшити багато процесів.

Але з цією технологією потрібно бути обережними, оскільки АІ не всемогутній і необхідно далі працювати над його поліпшенням, паралельно стежачи за тим, щоб ШІ не став небезпечним для людей.

Останні статті

Айтівець Міноборони США понабирав кредитів і хотів продати рф секретну інформацію

32-річний розробник безпеки інформаційних систем Агентства національної безпеки Джарех Себастьян Далке отримав 22 роки в'язниці…

30.04.2024

Простий та дешевий. Українська Flytech запустила масове виробництво розвідувальних БПЛА ARES

Українська компанія Flytech представила розвідувальний безпілотний літальний апарат ARES. Основні його переваги — недорога ціна…

30.04.2024

Запрошуємо взяти участь у премії TechComms Award. Розкажіть про свій потужний PR-проєкт у сфері IT

MC.today разом з Асоціацією IT Ukraine і сервісом моніторингу та аналітики згадок у ЗМІ та…

30.04.2024

«Йдеться про потенціал мобілізації»: Україна не планує примусово повертати українців із ЄС

Україна не буде примусово повертати чоловіків призовного віку з-за кордону. Про це повідомила у Брюсселі…

30.04.2024

В ЗСУ з’явився жіночий підрозділ БПЛА — і вже можна проходити конкурсний відбір

В Збройних Силах України з'явився жіночий підрозділ з БПЛА. І вже проводиться конкурсний відбір до…

30.04.2024

GitHub на наступному тижні випустить Copilot Workplace — ШІ-помічника для розробників

GitHub анонсував Copilot Workspace, середовище розробки з використанням «агентів на базі Copilot». За задумкою, вони…

30.04.2024