Урок 1. Введение в искусственный интеллект

Добро пожаловать на первый урок нашего бесплатного курса «Основы искусственного интеллекта»! В этом уроке мы погрузимся в увлекательный мир ИИ и познакомимся с его основными понятиями. Вы узнаете, что такое искусственный интеллект, как он работает и какие задачи может решать.

Этот урок станет вашим первым шагом на пути к пониманию одной из самых важных и быстроразвивающихся областей в науке и технологиях.

Содержание:

• Введение в искусственный интеллект
• Определение понятий
• Краткая история развития ИИ
• Задание на взаимопроверку
• Примеры применения ИИ в различных областях
• Проверочный тест

Итак, логичнее всего будет начать наш урок с небольшого разговора о том, почему вообще тема искусственного интеллекта так важна в современном мире и почему в этом нужно разбираться.

Введение в искусственный интеллект

Тема искусственного интеллекта (ИИ) в наше время является одной из самых важных и актуальных в мире, и есть несколько причин, почему это так.

Во-первых, ИИ уже сейчас используется во многих сферах жизни, таких как медицина, банковское дело, производство, транспорт и т.д. Благодаря ИИ мы можем получать более точные диагнозы, быстрее и эффективнее проводить финансовые операции, автоматизировать производственные процессы и улучшать безопасность транспорта. Однако с ростом использования ИИ возникают новые вопросы, связанные с этическими, правовыми и социальными последствиями, которые нужно учитывать и регулировать. Этой теме будет посвящен последний урок курса, поэтому пока не будем заострять на этом внимание.

Во-вторых, ИИ представляет огромный потенциал для инноваций и улучшений в различных областях. Например, в медицине ИИ можно использовать для более точного прогнозирования заболеваний, оценки рисков и эффективности лечения. В области транспорта ИИ может использоваться для создания более умных систем управления трафиком и улучшения безопасности дорожного движения. Но чтобы использовать ИИ на практике, нужно понимать, как он работает и как его можно применять.

Еще одна причина, почему важно разбираться в теме ИИ, это потенциальные риски и угрозы, связанные с данной технологией. Например, существует опасность, что ИИ может быть использован для создания автономных оружейных систем, которые могут стать неуправляемыми и угрожать безопасности мирового сообщества. Также возможны угрозы для личной безопасности и конфиденциальности, связанные с использованием ИИ в массовой слежке или том же навязывании ненужных услуг или товаров.

В целом, тема искусственного интеллекта является важной в современном мире, потому что она уже влияет на нашу жизнь и будет продолжать это делать в будущем. Понимание того, как работает ИИ и как его можно применять, поможет нам использовать его потенциал наилучшим образом и справиться с вызовами, которые возникают с развитием этой технологии. Кроме того, разбираться в ИИ нужно не только специалистам, но и обычным людям, т.к. ИИ влияет на нашу повседневную жизнь и может привести к изменениям в нашем окружении и обществе вообще.

Так что же такое этот самый искусственный интеллект и какими терминами нужно научиться оперировать в первую очередь? Об этом и поговорим далее.

Определение понятий

Есть огромное количество понятий и терминов, связанных с темой искусственного интеллекта, но рассматривать абсолютно все рамках одного небольшого урока и даже курса было бы достаточно проблематично. Поэтому мы изучим лишь несколько понятий, которые помогут освоить азы темы ИИ и начать в ней разбираться.

Далее мы приводим список основных понятий из области искусственного интеллекта и их определения:

• Искусственный интеллект (Artificial Intelligence, AI) – область науки, которая занимается разработкой компьютерных систем и программ, способных имитировать интеллектуальные функции человека, такие как распознавание образов, обработка естественного языка и принятие решений.
• Машинное обучение (Machine Learning, ML) – метод построения алгоритмов и систем, которые могут изучать и анализировать данные, обнаруживать закономерности и использовать их для решения задач.
• Глубокое обучение (Deep Learning, DL) – подмножество методов машинного обучения, основанных на использовании искусственных нейронных сетей для обработки и анализа данных.
• Искусственные нейронные сети (Artificial Neural Networks, ANN) – компьютерные системы, моделирующие работу нейронных сетей мозга, которые используются для обработки информации и решения задач.
• Обработка естественного языка (Natural Language Processing, NLP) – область искусственного интеллекта, которая занимается разработкой систем и алгоритмов для обработки и анализа естественного языка, используемого в человеческой коммуникации.
• Робототехника (Robotics) – область техники и искусственного интеллекта, которая занимается разработкой и созданием роботов и автономных систем, способных выполнять различные задачи.
• Интернет вещей (Internet of Things, IoT) – концепция взаимодействия между различными устройствами и сетями, которые используют сенсоры и другие технологии для сбора и обработки данных.
• Компьютерное зрение (Computer Vision) – область искусственного интеллекта, которая занимается разработкой систем и алгоритмов для анализа и интерпретации изображений и видео.
• Автономные системы (Autonomous Systems) – системы и устройства, способные принимать решения и выполнять действия без участия человека.
• Большие данные (Big Data) – огромные объемы данных, которые требуют специальных методов и технологий для их обработки, анализа и использования.
• Распознавание образов (Image Recognition) – процесс определения и идентификации объектов и паттернов на изображениях.
• Алгоритмы оптимизации (Optimization Algorithms) – методы и алгоритмы, используемые для поиска наилучших решений в различных задачах оптимизации.
• Решающие деревья (Decision Trees) – модели машинного обучения, использующие древовидную структуру для принятия решений.
• Байесовские сети (Bayesian Networks) – модели, основанные на вероятностных методах и используемые для анализа и предсказания сложных систем.
• Эволюционные алгоритмы (Evolutionary Algorithms) – методы машинного обучения, основанные на принципах эволюции в природе и используемые для поиска наилучших решений.
• Кластеризация (Clustering) – метод машинного обучения, который позволяет разбивать данные на группы, основанные на их сходстве.
• Ассоциативные правила (Association Rules) – методы машинного обучения, используемые для анализа больших данных и поиска закономерностей и связей между различными параметрами.
• Нейронные сети прямого распространения (Feedforward Neural Networks) – тип искусственных нейронных сетей, используемых для решения различных задач, включая распознавание образов, прогнозирование и классификацию.
• Рекуррентные нейронные сети (Recurrent Neural Networks) – тип искусственных нейронных сетей, способных обрабатывать последовательные данные, такие как текст, речь и временные ряды.
• Сверточные нейронные сети (Convolutional Neural Networks) – тип искусственных нейронных сетей, используемых для обработки и анализа изображений и видео.

Это лишь небольшой список ключевых терминов из области искусственного интеллекта. Они являются основными для понимания основных принципов и методов ИИ. В последующих уроках мы в той или иной степени будем касаться всего (или почти всего) перечисленного. А в особых случаях будем давать дополнительные пояснения.

Теперь же давайте немного отвлечемся и попробуем проследить, как развивался искусственный интеллект с течением времени. Уверены, что история его развития, даже в краткой форме, будет интересна любому, кто неравнодушен к теме ИИ.

Краткая история развития ИИ

История развития ИИ начинается с конца 19 века, когда появилась идея создания машин, способных имитировать человеческий интеллект. Одной из первых попыток создания машин с элементами ИИ был механический анализатор Чарльза Бэббиджа, который был предназначен для автоматического решения математических задач [N. Bostrom, 2014].

В 1960-х годах были разработаны первые языки программирования и инструменты для создания искусственного интеллекта, такие как язык LISP и система ELIZA, которая могла имитировать психотерапевта.

В 1970-х годах были созданы экспертные системы, которые использовали базы знаний и правил для решения задач в конкретной области. Одним из примеров таких систем является MYCIN, система для диагностики инфекционных заболеваний [N. J. Nilsson, 1982].

В 1980-х годах началось развитие нейронных сетей и методов машинного обучения. Также появилась концепция распределенного искусственного интеллекта, которая предполагала использование нескольких машин для решения сложных задач [J. Schmidhuber, 2015].

В 1990-х годах с развитием компьютерных технологий и Интернета появилась возможность собирать и обрабатывать большие объемы данных, что привело к развитию методов анализа данных и машинного обучения.

В 2000-х годах развитие ИИ было ускорено за счет использования графических процессоров для обработки данных и создания более мощных нейронных сетей [D. Silver. A. Huang, C. J. Maddison et al., 2016].

В настоящее время разработки в области ИИ продолжаются и активно применяются в различных областях, таких как медицина, финансы, производство, транспорт и другие. Существует множество приложений ИИ, таких как голосовые ассистенты, системы автоматического перевода, системы распознавания речи и образов, анализ данных и т.д.

Однако вместе с развитием ИИ возникают и некоторые риски и проблемы, такие как безопасность и конфиденциальность данных, автономность систем и роботов, а также социальные и этические вопросы, связанные с замещением человеческого труда машинами.

Таким образом, развитие искусственного интеллекта продолжается, а его применение в различных областях жизни становится все более широким. Вместе с этим появляются и новые проблемы и вызовы, связанные с этой технологией, которые требуют серьезного и внимательного рассмотрения.

И чтобы более предметно показать, насколько прочно и основательно ИИ внедрился в нашу с вами жизнь, давайте посмотрим на несколько примеров его применения.

Задание на взаимную проверку

Перед тем как мы приступим к следующем разделу, предлагаем выполнить небольшое задание на взаимную проверку.

Ваша задача – написать небольшое эссе на тему применения искусственного интеллекта в жизни. Предложите свою идею использования ИИ и подробно ее опишите: в какой сфере вы видите применение ИИ, какова цель его применения, в чем будут состоять ключевые особенности этот процесса, какую пользу это принесет людям и обществу в целом.

Ваша фантазия ничем не ограничена, вы можете предлагать совершенно любые идеи. Объем текста должен составлять не более 300 слов. Это задание на взаимную проверку, поэтому сначала вам нужно проверить две работы других пользователей, а затем загрузить свою.

При проверке чужих работ оценивайте оригинальность идей и степень их полезности, а также реалистичность воплощения.

Примеры применения ИИ в различных областях

Искусственный интеллект применяется в различных областях жизни, включая медицину, производство, финансы, транспорт, образование и другие. Рассмотрим эти области более подробно:

• Медицина. ИИ используется для диагностики болезней, разработки лекарств и прогнозирования состояния пациентов. Например, системы машинного обучения помогают врачам в обработке медицинских данных, определении диагноза и улучшении лечения заболеваний.
• Производство. ИИ используется для оптимизации производственных процессов, контроля качества и прогнозирования спроса на продукцию. К примеру, системы машинного обучения помогают в автоматизации производственных процессов, снижении уровня брака и сокращении времени на производство.
• Финансы. ИИ используется для анализа финансовых данных, прогнозирования рыночных трендов и управления рисками. Так, системы машинного обучения помогают в автоматизации процессов кредитования, определении вероятности дефолта и мошенничества, а также в принятии решений по инвестированию.
• Транспорт. ИИ используется для управления автономными транспортными средствами, оптимизации маршрутов и улучшения безопасности на дорогах. Например, системы машинного обучения оказывают поддержку в прогнозировании трафика, предотвращении аварий и улучшении энергоэффективности транспортных средств.
• Образование. ИИ используется для персонализации образовательного процесса, адаптации к ученикам и автоматизации оценки знаний. Системы машинного обучения помогают в разработке индивидуальных учебных планов, определении слабых мест учащихся и предоставлении обратной связи.
• Розничная торговля. ИИ используется для персонализации рекомендаций, прогнозирования популярности товаров и оптимизации логистики. К примеру, системы машинного обучения помогают в предоставлении персонализированных рекомендаций покупателям на основе истории их покупок и предпочтений, а также позволяют оптимизировать запасы и доставку товаров.
• Энергетика. ИИ используется для управления энергосистемами, оптимизации производства электроэнергии и улучшения энергоэффективности. Так, системы машинного обучения существенно облегчают прогнозирование спроса на электроэнергию и оптимизацию работы сетей электропередач.
• Реклама и маркетинг. ИИ используется для анализа поведения потребителей, определения целевой аудитории и улучшения эффективности рекламных кампаний. К примеру, системы машинного обучения помогают автоматизировать рекламные кампании, определять оптимальные цены и прогнозировать эффективность рекламы вообще.
• Робототехника. ИИ используется для разработки автономных роботов и систем управления ими. Например, системы машинного обучения участвуют в создании роботов, которые могут самостоятельно принимать решения и выполнять задачи, допустим, при работе на складах. Кстати, вот вам и наглядный пример:

Продолжим:

• Обработка естественного языка. ИИ используется для разработки систем, которые могут обрабатывать и понимать естественный язык. Системы машинного обучения могут помочь в создании голосовых ассистентов, систем перевода и анализа текстов.
• Игровая индустрия. ИИ используется для создания более реалистичных и интерактивных игровых миров, улучшения характеристик персонажей и оптимизации процесса разработки игр.
• Распознавание изображений. ИИ используется для распознавания объектов и сцен на изображениях, а также для создания автоматических инструментов редактирования и улучшения изображений.
• Голосовые ассистенты. ИИ используется для создания голосовых ассистентов, которые участвуют в управлении устройствами, поиске информации и выполнении других задач.
• Анализ контента. ИИ используется для анализа и категоризации контента, такого как изображения, видео и аудио.

Думаем, что перечисленного хватает с головой, чтобы увидеть, что ИИ присутствует сегодня практически в каждой сфере жизни человека. А если вам хочется статистики, вот несколько любопытных фактов.

По данным исследования PwC, еще в 2017 году 72% крупнейших компаний мира считали ИИ ключевым бизнес-приоритетом. Более 50% компаний использовали ИИ для анализа данных, а 20% планировали внедрить технологию в ближайшие 12 месяцев [PWC, 2017].

В 2019 году появилось более 400 новых медицинских продуктов на базе ИИ, и это число продолжает расти. Одна из главных областей применения ИИ в медицине – диагностика и прогнозирование заболеваний. Также ИИ помогает управлять медицинскими данными и оптимизировать рабочие процессы врачей и медицинского персонала [EMERJ, 2019].

ИИ применяется для прогнозирования рынка, управления портфелем, обработки платежей и борьбы с мошенничеством. По данным Tractica, до 2025 года глобальный рынок ИИ в финансовой сфере достигнет $26 млрд [OMDIA, 2023]. Кроме того, по данным Statista, к 2025 году объем мирового рынка ИИ составит $190 млрд [statista, 2023].

В целом же, статистика говорит о том, что использование ИИ в настоящее время широко распространено и продолжает расти в различных секторах экономики. Прогнозы также указывают на дальнейшее увеличение объемов инвестиций и использования ИИ в будущем.

На этом мы заканчиваем первый урок. Предлагаем вам пройти проверочный тест на закрепление изученного материала и перейти к следующему уроку, в котором мы поговорим о том, как работает машинное обучение.

Проверьте свои знания

Если вы хотите проверить свои знания по теме данного урока, можете пройти небольшой тест, состоящий из нескольких вопросов. В каждом вопросе правильным может быть только один вариант. После выбора вами одного из вариантов система автоматически переходит к следующему вопросу. На получаемые вами баллы влияет правильность ваших ответов и затраченное на прохождение время. Обратите внимание, что вопросы каждый раз разные, а варианты перемешиваются.

Теперь переходим к машинному обучению.

Кирилл Ногалес