Куда бы вы ни посмотрели, кажется, что люди говорят об одном. Ну, я имею в виду не считая Дональда Трампа и его тревожно занимательных выходок. И это ИИ. Есть те, кто не может сдержать своего волнения («Эй, ИИ изменит мир!»). Есть те, которые не уверены («Мы еще не до конца понимаем, какое влияние ИИ окажет на все»). И, наконец, те, кто объявили апокалипсис, настигли нас («ИИ съест человечество. Готовьтесь к гибели!»). Фактически, этим термином часто злоупотребляют, поскольку его используют вне контекста и часто ошибочно для многих вещей.

Но что на самом деле такое ИИ? Я уверен, что вы тоже задавались вопросом, признаетесь ли вы в этом осуждающей группе друзей, которые таращатся и указывают в тот момент, когда вы показываете щель в своей броне об этом опиате сегодняшнего дня, которым стал искусственный интеллект. Так что давайте посмотрим, сможем ли мы его немного разбить.

Если вы наткнулись на эту страницу, вероятно, у вас уже есть элементарные знания - AI означает искусственный интеллект - семантически это довольно легко понять, поскольку эти два слова сами по себе довольно очевидны. Тем не менее, вам нужно выйти за пределы поверхности, чтобы добраться до сути. Мы возьмем его по очереди.

Искусственный:

Словарное значение слова «искусственный» - «вызвано или произведено, в отличие от существующего естественным образом». Другими словами, это означает что-то, что создается, изготавливается, моделируется. В контексте ИИ искусственность исходит от машин, которые создают, производят и моделируют.

Разведка:

Есть много способов объяснить значение интеллекта. По сути, это способность принимать сложные решения и делать выводы с учетом множества параметров. Подумайте об этом - разве это не то, что отличает людей от всех других видов, их способность рассматривать факты (ясные или неоднозначные), взвешивать их, выявлять альтернативы и, в конечном итоге, приходить к заключению? Это решение или вывод может быть чем-то простым, например: «Я буду смотреть Дюнкерк, потому что я думаю, что мне это понравится». Или чем-то более сложным, например, ходом в шахматной партии.

Итак, давайте объединим эти две вещи, чтобы понять ИИ. Проще говоря, ИИ - это концепция, которая позволяет машинам воспроизводить человеческий интеллект, то есть способность принимать решения и делать выводы на основе имеющихся фактов. Эти факты могут быть двоичными или нечеткими (термины, которые я объясню в более позднем посте), точно так же, как параметры, доступные для принятия решений человеком.

Это подводит нас к следующему вопросу об ИИ - экзистенциальному вопросу почему? Зачем нам нужны машины, чтобы принимать решения, которые могут делать люди? В чем преимущество искусственного интеллекта? Хотя это обширная тема сама по себе, я сосредоточусь на ответе на вопрос в контексте более широкой попытки объяснить ИИ в терминах непрофессионала.

Вернемся к тому определению, к которому мы пришли: ИИ означает машины, принимающие решения на основе имеющихся фактов. При этом машины имеют некоторые явные преимущества перед людьми, среди которых следующие четыре являются основными:

(1) Машины не предвзяты. Люди делают. Если мы говорим о чистом, логическом принятии решений, эти предубеждения иногда могут мешать. Например, машина не примет неоптимальное решение только потому, что она была в плохом настроении из-за утреннего спора с супругой о том, чья очередь выносить мусор!

(2) Компьютеры могут иметь гораздо более высокую вычислительную мощность. В результате они могут буквально перечислить все различные перестановки и комбинации соответствующих факторов и вычислить результирующие значения, чтобы прийти к наиболее оптимальному решению. Хотя люди, безусловно, могут понять это концептуально, их способности на самом деле иметь в уме тысячи или даже миллионы строк, по которым они выставляют оценки, не существует. Это одна из основных причин того, что компьютеры могут постоянно побеждать людей в логических играх, таких как шахматы. Когда компьютер делает свой ход, он может рассмотреть все возможные следующие шаги, которые вы могли бы сделать, и на основании этого принять решение. (Примечание: шахматы сами по себе - это игра с бесконечными возможностями, и поэтому изучение шахмат в контексте данных и ИИ - чрезвычайно увлекательная вещь).

(3) Машины не совершают "человеческих ошибок". Этот термин обычно используется для обозначения непреднамеренных ошибок, которые случаются просто потому, что мужчина (или женщина) не машина! Небольшие ошибки, которые могут изменить результаты, например вы случайно пропустили товар при ручном подсчете общей суммы счета в ресторане. Другими словами, однажды запрограммированная машина будет всегда до вечности (или, по крайней мере, до тех пор, пока она не выйдет из строя, не обнаружит ошибку или не потребует обновления), будет делать все в точности так, как ожидалось.

(4) Машине не нужны перерывы или сон. Или по выходным. Или отпуск. Или больничные листы. Вы меня поняли. Очевидно, что с точки зрения производительности это очень важный фактор.

Очевидно, что у подхода, основанного на ИИ, есть и недостатки, некоторые из которых очень существенны, особенно с социологической точки зрения. В конечном итоге все сводится к контексту, в котором используется ИИ.

Прежде чем я закончу, несколько слов об истории искусственного интеллекта. Несмотря на то, что в последнее время вокруг него стали интенсивнее шуметь, споры ведутся даже тогда, когда беспилотные автомобили становятся реальностью, искусственный интеллект отнюдь не является недавним явлением. Идея этого существовала так давно, как вы можете подумать. Намек на это можно найти даже в древнегреческой мифологии. Аристотелю (IV век до н.э.) приписывают изобретение первой системы дедуктивной логики (которая лежит в основе ИИ). Первой цифровой машиной, взявшей на себя вычисления у людей, был калькулятор, грубая его версия была изобретена Паскалем еще в 1642 году.

Конечно, темпы изменений были феноменальными в последние несколько десятилетий и будут только усиливаться. Я думаю, что сейчас мы очень близки к тому моменту, когда философия должна войти в сферу технологий, чтобы определить будущее ИИ. Вопрос больше не в том, «можем ли мы заставить машины делать то или это» (ответ будет положительным для большинства вещей, о которых вы можете подумать), вопрос теперь в том, «где все мы хотим это делать?»