Сам ИИ, как отдельное направление науки, берет начало в 1956 году. Правда, позже наступило разочарование, а затем и прекращение финансирования, период, получивший название «AI winter». Но к 1985 году тема ИИ стала снова актуальной, а исследования в этой области начали привлекать неплохие инвестиции. Этому способствовало появление интернета и доступ к объемам данных. Ведь для того, чтобы обучить ИИ нужно очень, ну очень большое количество информации. Иначе, ИИ не будет обучаться, а просто начнет все запоминать и давать одинаковые ответы на вопросы.
Чтобы объяснить, как работает ИИ, нужно представить человеческий мозг во время его рождения. Когда ребёнок появляется на свет, он не может ничего. Потом, постепенно начинает ходить, падает и встаёт, анализирует, почему упал, будет стараться не повторить ошибку, а если ударился об угол, узнает, что это больно и обойдет углы… Обучением ИИ тоже занимается «мозг» — эта область называется «neural net». Например, робота нужно научить ходить, но он не чувствует боль, поэтому неприятные ощущения заменили на поощрение: если робот пошёл не туда или упал, он теряет балл, сделал все правильно — получает бал. И робот стремится улучшать свои шаги, обходить углы, начинает изучать причину падений, старается не повторить ошибки. Все как у людей!
Из последних исследований: удалось научить дрон с ИИ летать самостоятельно, без участия человека; робот начал есть, делать медицинские операции. ИИ с камерой (вместо глаз) используется для распознавания предметов, людей, он умеет водить машину на дороге, в полете — видеть траву, предметы, людей.
Продолжим сравнение. Человек может говорить и думать. Научить ИИ мыслить и строить предложения — задача «Natural language processing». ИИ анализирует тексты, обучается строить предложения, переводит, дает ответы на вопросы. И тут мы должны сказать спасибо NLP-исследователям за Алексу, Google Siri, конечно же ChatGPT и другие достижения.
В основе всех этих моделей лежит нейронная сеть (Neural net). Прототипом ее работы стал опять же человеческий мозг, где хранится вся информация, «расфасованная» по датам и темам. Именно поэтому для ИИ нужны специалисты, которые помогут анализировать, сортировать данные и выдавать Neural net. А дальше ИИ уже сам все изучит и выдаст ответ.
Но! На этом все не заканчивается, а только начинается. Так как полученный ответ анализируется ИИ, учитываются ошибки, погрешности. Сеть получает ответ, чтобы выдать новый ответ, на тот же самый вопрос. ИИ обучает сам себя каждую секунду, меняя параметры… Он поступает так же, как человек! Например, идёшь на интервью, ответ не дал желаемого результата, анализируешь, находишь на каком вопросе оплошал, и в следующий раз уже отвечаешь лучше на тот же вопрос. Именно поэтому ChatGPT не повторяет ответы.
Плюсы ИИ — во-первых, огромное превосходство Neural net по сравнению с человеческим мозгом, а значит, и умение анализировать/использовать огромное количество данных за очень короткий срок. Отсюда и этот точный анализ движения в financial markets или ответ на вопрос, какой фильм предпочтёт тот или иной пользователь и тд. Второй плюс — то, что ИИ активно используется в медицине. Например, если определить тип рака или предполагаемое время его появления, это спасет миллионы жизней, так как болезнь легко лечится на начальных этапах, или использование нано-роботов, которые могут бороться с раковыми клетками изнутри.
Минусы тоже есть. И самый главный — нужно найти ответ на вопрос: что будет, когда машина обучится и начнёт действовать самостоятельно?
