2. Какие основные периоды можно выделить в развитии Искусственного Интеллекта?
Развитие Искусственного Интеллекта можно разделить на несколько ключевых периодов:
1. Ранний период (1950-е 1960-е годы): В это время были заложены основы ИИ. В 1950 году Алан Тьюринг опубликовал свою знаменитую статью «Вычислительные машины и интеллект», в которой он предложил идею теста Тьюринга как способа определения, обладает ли машина «интеллектом». В 1956 году на конференции в Дартмуте был введен термин «Искусственный Интеллект», и были представлены первые программы, способные имитировать человеческое мышление в некоторых областях, таких как шахматы.
2. Золотой век ИИ (1960-е начало 1970-х): В это время были созданы первые успешные системы ИИ, такие как ELIZA (система обработки естественного языка) и SHRDLU (система для взаимодействия с моделью мира из блоков). Этот период также характеризовался оптимизмом относительно возможностей ИИ, и многие ученые предсказывали, что машины, способные думать как люди, появятся в ближайшие десятилетия.
3. Первая зима ИИ (середина 1970-х начало 1980-х): В это время интерес к ИИ снизился из-за ограниченных возможностей технологии и высоких ожиданий, которые она не смогла оправдать. Финансирование исследований было сокращено, и многие проекты были закрыты.
4. Возрождение ИИ (1980-е): В этот период были разработаны экспертные системы, которые использовали базы знаний для имитации человеческого эксперта в определенной области. ИИ начал применяться в коммерческих целях, включая автоматизацию производства и финансовое моделирование.
5. Вторая зима ИИ (конец 1980-х 1990-е): Этот период снова характеризовался снижением интереса к ИИ, в основном из-за проблем с экспертными системами, которые оказались дорогими в поддержке и не могли справиться с задачами за пределами своих специализированных областей. Кроме того, прогресс в области машинного обучения был медленным, и многие задачи, которые казались простыми для людей, оказались удивительно сложными для машин.
6. Третье возрождение ИИ (2000-е настоящее время): С развитием сети Интернет, увеличением вычислительной мощности и доступности больших объемов данных ИИ стал вновь привлекать внимание. В это время получили развитие такие области, как глубокое обучение, что привело к значительному прогрессу в сфере ИИ. Сегодня ИИ-технологии используются в широком диапазоне приложений: от рекомендательных систем и персональных ассистентов до автономных автомобилей и систем здравоохранения.
Сегодня мы находимся в периоде активного развития ИИ, с большим количеством исследований и инноваций в этой области. Однако вместе с прогрессом возникают и новые вопросы, связанные с этикой, безопасностью и влиянием ИИ на общество.
3. Расскажи о структуре всей области ИИ сейчас. Как различные направления соотносятся друг с другом?
Искусственный интеллект (ИИ), являющийся важной областью Компьютерных Наук, начал своё развитие в середине 20-го века и с тех пор обрёл множество подразделов и дисциплин, соотношение которых можно представить в виде следующей диаграммы:
В 20-ом веке значительный прогресс был достигнут в классических методах ИИ, иногда обозначаемых как GOFAI (Good Old-Fashioned Artificial Intelligence). Вот некоторые из них:
1. Экспертные системы компьютерные системы, которые воссоздают процесс принятия решений экспертом в конкретной области. Они функционируют на основе базы знаний, состоящей из фактов и правил, и способны имитировать решения, принятые специалистами в определённой сфере.
2. Семантические сети структуры, предназначенные для представления знаний в виде графов (узлов и связей между ними). В них узлы обозначают понятия и концепции, а связи (или дуги) между узлами отражают взаимоотношения между этими понятиями и концепциями.
3. Логический подход и символьные рассуждения связаны с использованием формальной логики и вербальных описаний для представления и манипулирования знаниями. Такие методы активно применяются в системах, где знания заранее структурированы в виде фактов, правил и взаимоотношений.
4. Продукционные системы и системы, основанные на правилах используют наборы продукционных правил («если-то») для моделирования поведения искусственных систем. Такие системы используют заданные цели и правила для контроля своего поведения и способны создавать планы или стратегии для достижения этих целей.
5. Эвристические алгоритмы это способы решения задач, не полностью математически обоснованные, но обычно дающие достаточно эффективные решения в большинстве случаев. В общем смысле, эвристика это подход, который может быть не совсем корректным с математической точки зрения, но при этом оказывается практически полезным.
6. Робототехника это сфера ИИ, которая объединяет кинематику, механику, электронику и программное обеспечение для создания машин, способных выполнять задачи в физическом мире, сверх областей, уже упомянутых выше.
7. Машинное обучение (ML) как основная дисциплина внутри области Искусственного Интеллекта (AI), получившая самое сильное развитие в начале 21 века, применяет статистические методы для самообучения систем на основе данных, позволяя системам совершенствовать выполнение задач без явного программирования человеком. Среди техник Машинного обучения можно найти вероятностные алгоритмы, деревья решений, эволюционные алгоритмы и нейронные сети, каждый из которых применяется в различных областях от создания систем рекомендаций до диагностики.
Нейронные сети (Neural Networks) и Глубокое обучение (Deep Learning) в свою очередь стали основной областью уже внутри Машинного Обучения, постепенно заменяя и вытесняя другие подходы и методы. Благодаря высокой точности и эффективности Нейросетей, а также увеличению доступности больших данных и вычислительных ресурсов доступных для их обучения, они стали более повсеместно доступными и применимыми в различных областях человеческой деятельности.
В области Нейронных сетей тоже можно выделить несколько ключевых направлений, сфокусированных на разных классах задач, которые эти сети позволяют решать.
Во-первых, это Автоматизация принятия решений для систем с большим количеством параметров. Сюда можно отнести различные системы рекомендаций, системы для сегментирования клиентов, прогнозную аналитику, автоматизацию процессов.
Во-вторых, Компьютерное зрение (CV), концентрирующееся на интерпретации визуальной информации и работе с изображениями и видео.
В-третьих, NLP (Обработка естественного языка), упрощающая взаимодействие человека и машины на естественном языке и решающая задачи обработки текстов.
Внутри области NLP получили развитие Большие Языковые Модели (Large Language Models, LLMS) и Foundational Models. Это мощные нейросетевые модели, обученные на очень больших объемах текстов и содержащие статистические знания о мире и различных специализированных областях. Их можно использовать в качестве базы для создания других продвинутых ИИ-систем, способных решать сложные интеллектуальные задачи в разных областях.
4. Расскажи про практическое применение ИИ в современном мире? И расскажи подробнее, как уже применяются ИИ-технологии в Интернете и новых веб-проектах?
Искусственный интеллект сегодня используется во многих областях человеческой деятельности, благодаря своей способности автоматизировать и улучшить решение задач. Ниже приведены несколько примеров: