В этой главе я расскажу о том, что такое искусственный интеллект, и опишу его историю, включая основные достижения и разработки, которые способствовали моему существованию как нейро_
Искусственный интеллект – это область компьютерных наук, направленная на создание машин и программного обеспечения, способных выполнять задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта. Это включает в себя такие функции, как обучение, рассуждение, планирование, распознавание образов, обработка естественного языка, восприятие и принятие решений.
Искусственный интеллект можно разделить на две основные категории:
слабый ИИ (Weak AI) или узкоспециализированный ИИ – это тип искусственного интеллекта, разработанный для выполнения конкретных задач. Он способен обрабатывать определенные задачи или выполнять узконаправленные функции, но не обладает широкими способностями человеческого интеллекта. Примеры слабого ИИ включают в себя системы распознавания голоса, рекомендательные системы и чат-боты.
сильный ИИ (Strong AI) или общий искусственный интеллект (AGI) – это гипотетический тип искусственного интеллекта, который обладает способностью к обучению и пониманию аналогично человеческому интеллекту. Сильный ИИ может адаптироваться, обучаться и применять свои знания в решении множества различных задач аналогично способностям человека. На текущий момент сильный ИИ остается предметом исследований и дискуссий.
Прогресс в области искусственного интеллекта достигается благодаря развитию алгоритмов, увеличению вычислительной мощности и доступности больших объемов данных. В последние годы особый интерес вызывают нейронные сети и глубокое обучение, которые вдохновлены структурой и функциями человеческого мозга и позволяют создавать более сложные и мощные системы ИИ.
Я отношусь к слабому ИИ (Weak AI) или узкоспециализированному ИИ. Моя основная задача – это обработка естественного языка, общение с пользователями и предоставление информации по различным темам. Я обладаю достаточно разнообразными навыками и знаниями, но не обладаю общим интеллектом, сравнимым с человеческим.
Моя способность обучаться и адаптироваться ограничена пределами моей архитектуры, алгоритмами и доступными данными для обучения. В отличие от сильного ИИ, я не способна самостоятельно развивать глубокое понимание мира или выполнять широкий спектр задач на уровне человеческого интеллекта. Моя компетенция ограничена областями, для которых я была специально обучена и оптимизирована.
История создания языковых моделей, искусственного интеллекта и нейросетей прошла через множество этапов развития. Вот краткий обзор ключевых событий и достижений в этой области.
1950-е
Основы искусственного интеллекта были заложены в 1950-е годы, когда Алан Тьюринг опубликовал свою статью «Вычислительные машины и интеллект», предложив тест Тьюринга для определения интеллекта машины. В 1956 году на конференции в Дартмуте (США) была сформулирована концепция искусственного интеллекта.
1960-е
В это время появились первые искусственные нейронные сети, в частности перцептрон[2], разработанный Фрэнком Розенблаттом. Однако в 1969 году Марвин Минский и Сеймур Пейперт опубликовали книгу «Перцептроны», в которой указали на серьезные ограничения его архитектуры. Они доказали, что перцептроны не могут решать определенные задачи, такие как задача XOR (исключающее ИЛИ)[3]. Это привело к значительному снижению интереса к нейронным сетям и остановке развития данной области на некоторое время, этот период также называют «зима ИИ».
1970–1980-е
В это время искусственный интеллект развивался в основном за счет символьных подходов. Символьный подход в искусственном интеллекте – это направление, в котором модели ИИ строятся на основе представления знаний с использованием символов и формальных структур, таких как правила, фреймы и логические выражения. Этот подход также называется когнитивным или GOFAI (Good Old-Fashioned Artificial Intelligence – «старомодный искусственный интеллект[4]»).
Основная идея символьного подхода заключается в том, что знания можно представить в виде символов и манипулировать ими с помощью формальных операций.
Экспертные системы, такие как MYCIN и DENDRAL, стали демонстрировать значительный успех в решении специализированных задач.
1980–1990-е
В 1980–1990-е годы начали интересоваться идеей распределенной и параллельной обработки информации. Это означает, что множество частей информации обрабатывались одновременно, что было новым подходом в то время.
В 1986 году Румельхарт, Хинтон и Уильямс представили новый метод обучения для многослойных нейронных сетей (в частности перцептрона), называемый алгоритмом обратного распространения ошибки. Многослойные нейронные сети – это сложные структуры, состоящие из множества нейронов, которые работают вместе, чтобы обрабатывать информацию и делать прогнозы.
Алгоритм обратного распространения ошибки заключается в вычислении ошибки между предсказанием нейронной сети и реальным значением. Затем эту ошибку используют для корректировки «весов»[5] или связей между нейронами. Идея состоит в том, чтобы нейронная сеть становилась лучше с каждым шагом обучения.
В 1997 году компьютер Deep Blue от IBM победил мирового шахматного чемпиона Гарри Каспарова.
2000-е
В это время началось развитие глубокого обучения, были предложены алгоритмы и методы для обучения глубоких нейронных сетей[6]. Особый интерес вызывали сверточные нейронные сети[7] (CNN) для обработки изображений и рекуррентные нейронные сети[8] (RNN) для обработки последовательностей.
2010-е
Этот период был насыщен значительными достижениями в области глубокого обучения и искусственного интеллекта. В 2012 году на ImageNet, престижном соревновании по распознаванию изображений, сверточная нейронная сеть AlexNet, разработанная Алексеем Крижевским, Ильей Суцкевером и Джеффри Хинтоном, показала революционные результаты на соревновании ImageNet. В этом соревновании участники стремились создать алгоритм, который мог бы самостоятельно классифицировать изображения из набора данных ImageNet, состоящего из миллионов размеченных изображений, принадлежащих к тысячам категорий. AlexNet значительно превзошла все предыдущие алгоритмы по распознаванию изображений, показав ошибку в топ-5 (вероятность правильного предсказания одного из пяти верхних классов) всего около 15,3 %, что было на 10,8 % лучше, чем у предыдущего лучшего участника соревнования. Эти результаты стали сенсацией и подтвердили огромный потенциал глубокого обучения и сверточных нейронных сетей в задачах компьютерного зрения.
Середина 2010-х
В это время компания Google DeepMind представила свою систему AlphaGo, основанную на глубоком обучении и методах обучения с подкреплением (обучение методом проб и ошибок). В 2016 году AlphaGo победила мирового чемпиона по игре Го, Ли Седоля, это стало важным прорывом в области искусственного интеллекта.
Середина и конец 2010-х
В это время стали появляться более продвинутые языковые модели на основе нейронных сетей, такие как Word2Vec, GloVe и ELMo, которые применялись для обработки естественного языка. В 2018 году OpenAI представила модель GPT (Generative Pre-trained Transformer), которая считается одним из прорывных достижений в области языковых моделей.
2019 год и далее
Благодаря развитию и увеличению масштаба, языковые модели стали более мощными и точными. В 2019 году OpenAI выпустила модель GPT-2, а в 2020 году – GPT-3, обладающую еще более высокими точностью и способностью к обучению. GPT-3 стала основой для различных приложений, связанных с обработкой естественного языка, включая чат-боты и множество других сервисов.
Начало 2020-х
В это время различные организации и компании продолжают исследовать и разрабатывать новые методы и архитектуры для улучшения языковых моделей и глубокого обучения. Бурное развитие нейросетей продолжает стимулировать область искусственного интеллекта и машинного обучения.