Сейчас перед нами стоит не только технологическая, но и образовательная задача.

Автор: Дэвид Лефковиц, автор National CIO Review
 
Концепция машин, имитирующих человеческий интеллект, восхищает нас очень долгое время. Литература и кино часто заигрывали с этой идеей, но только в середине 20-го века научное сообщество начало изучать ее реальные возможности.
 
Теоретические основы
 
Зарождение искусственного интеллекта (ИИ) в 1950-х годах было отмечено смесью волнения и неуверенности. Алан Тьюринг, которого часто называют отцом искусственного интеллекта, начал эту эпоху с теоретических исследований машинного интеллекта. Он познакомил мир с идеей о том, что машины однажды смогут мыслить как люди. Однако эти грандиозные идеи изначально упирались в технологические ограничения.
 
Компьютеры той эпохи только начинали развиваться, не могли хранить команды, и им не хватало вычислительной мощности, чтобы воплотить идеи Тьюринга в жизнь. В результате первые шаги ИИ остались в основном в области философии и теории.
 
Начало
 
В период с 1957 по 1974 год мир стал свидетелем появления основополагающих программ ИИ, таких как General Problem Solver и ELIZA. Эти системы продемонстрировали потенциал для имитации решения проблем и элементарного общения на уровне человека. Однако на этом пути не обошлось без ухабов.
 
Хотя эти модели искусственного интеллекта подавали надежды, они спотыкались, когда сталкивались со сложностями абстрактного мышления и нюансами интерпретации языка. В результате развитие ИИ в этот период было в основном ограничено академическими демонстрациями и специализированными средами.
 
С приближением 1980-х годов сообщество ИИ оказалось в условиях, которые многие назвали «зимой искусственного интеллекта». Грандиозные замыслы предыдущих десятилетий столкнулись с суровой проверкой реальностью. Системы искусственного интеллекта того времени, будучи искусными в решении конкретных задач, не справлялись с более широкими вызовами. Финансирование и интерес ослабли, что привело к затишью в исследованиях ИИ.
 
Восстановление и расширение ИИ
 
Как и любая устойчивая область, ИИ восстановился. 1980-е и 1990-е годы ознаменовались возрождением ИИ, чему способствовали расширение набора алгоритмов и значительное финансирование. Появились методы глубокого обучения, позволяющие компьютерам извлекать уроки из опыта.
Экспертные системы, разработанные для имитации принятия решений человеком в определенных областях, начали находить широкое применение в промышленности.
 
В 1990-е и 2000-е годы начался этап тихого, но неуклонного прогресса ИИ. Такие прорывы, как Deep Blue от IBM, победивший чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова, поразили воображение всего мира. Достижения в области распознавания речи приблизили ИИ к повседневным потребителям.
 
Возрождение ИИ
 
В 2010-х годах наступил ренессанс ИИ, вызванный слиянием глубокого обучения, нейронных сетей и больших данных.
 
Сфера применения ИИ распространилась на такие отрасли, как производство с предиктивным обслуживанием и интеллектуальной робототехникой, которые произвели революцию в производственных линиях. Он также распространился на электронную коммерцию с персонализированным опытом покупок и рекомендациями товаров.
 
Искусственный интеллект стал применяться в здравоохранении благодаря алгоритмам, которые помогают в выявлении и диагностике заболеваний. Благодаря исследованиям, основанным на ИИ, сроки разработки лекарств в фармацевтических компаниях были ускорены.
В сфере финансов развивались системы алгоритмической торговли и обнаружения мошенничества, обеспечивающие более безопасные и быстрые транзакции.
 
Эти варианты использования не обошлись без проблем, поскольку экспертные системы требовали огромного количества ручного ввода данных, а глубокое обучение все еще находилось в стадии становления.
 
Затем системы искусственного интеллекта начали преуспевать в таких задачах, как распознавание изображений и речи. Искусственный интеллект стал массово внедряться по всему миру в голосовых помощниках, системах рекомендаций и даже в первых моделях автономных транспортных средств. Мощь огромных наборов данных в сочетании с передовыми алгоритмами позволила искусственному интеллекту выйти на новые рубежи.
 
В 2010-х годах именно персональное взаимодействие с ИИ в таких приложениях, как Siri от Apple и Alexa от Amazon, по-настоящему демократизировали использование ИИ. Его влияние было неоспоримым. Будь то в сфере развлечений, где такие платформы, как Netflix, предоставляли персонализированные рекомендации по контенту, или в сфере обслуживания клиентов, где чат-боты предлагали круглосуточную поддержку, искусственный интеллект был вездесущ.
 
Эти системы сделали ИИ обиходным, привнеся сложные технологии в повседневные задачи.
 
Преобразующий ИИ
 
Термин «искусственный интеллект» существует уже несколько десятилетий, но недавние достижения изменили его ландшафт.
 
Генеративный ИИ с большими языковыми моделями (LLMs) и обработкой естественного языка (NLP) произвели революцию и изменили практические приложения.
 
Внедрение мультимодальных возможностей также стало переломным моментом. Эта эволюция систем искусственного интеллекта позволяет им преодолевать традиционные границы, интегрируя и понимая информацию из текста, голоса и изображений. Такое мультимодальное слияние улучшило общий пользовательский опыт, сделав взаимодействия с ИИ более насыщенным, контекстуально ориентированным и интуитивно понятным.
 
Появление векторных баз данных наряду с достижениями в области компьютерного зрения и оптического распознавания символов (OCR) привело к значительному прогрессу. Эти инновации позволили системам искусственного интеллекта обрабатывать огромные объемы неструктурированных данных, таких как документы, изображения, диаграммы и даже рукописные заметки.
 
Преобразуя их в машиночитаемые форматы, искусственный интеллект теперь может контекстуализировать, встраивать и индексировать информацию, которая ранее была недоступна. Эта возможность особенно важна в таких отраслях, как здравоохранение, где быстрая обработка и анализ записей пациентов или медицинских изображений может спасти жизнь.
 
Еще больше расширяют возможности искусственного интеллекта такие методы, как тонкая настройка (fine-tunning) и поисковая дополненная генерация (RAG), которые позволяют повысить точность модели и сделать ее выходные данные еще более мощными и точными.
Способность контекстуализировать как структурированные, так и неструктурированные данные в сочетании с расширенными вычислительными возможностями раскрыла огромный потенциал.
 
Совместная работа этих технологий, а также способность делать выводы, вычислять и когнитивно обрабатывать информацию, ознаменовало значительный отход от предыдущих возможностей искусственного интеллекта.
 
Сегодня ИИ — не просто обработка данных, а их понимание, дополнение и обогащение.
 
Внезапный хайп
 
Завершение 2022 года стало особенно знаменательным. После того как компания OpenAI представила Chat GPT, мир воочию убедился в преобразующем потенциале генеративного искусственного интеллекта. Это стало не просто технологическим прорывом, а переломным моментом, изменившим динамику рынка.
 
Успех и возможности таких моделей указали путь многим, что привело к всплеску интереса, инвестиций и начинаний в области искусственного интеллекта. Технологические гиганты и стартапы находятся в бешеной гонке за использование, совершенствование и предоставление аналогичных возможностей.
 
Эта вновь обретенная видимость и импульс имеют двоякие последствия. С одной стороны, они ускоряют развитие экосистемы ИИ беспрецедентными темпами. Формируются совместные предприятия, внедряются инновации, и границы возможностей ИИ постоянно расширяются.
 
С другой стороны, эта стремительная эволюция породила новые вызовы… В то время как мир технологий гудит от восторга, существует ощутимый разрыв в понимании между предприятиями. Возникают серьезные вопросы: как эти достижения могут быть реализованы на практике? Как их можно использовать для получения ощутимых выгод для бизнеса? Как предприятие может перейти от богатства данных к богатству понимания?
 
Задача сейчас — внедрить не только технологии, но и образование. По мере расширения применения искусственного интеллекта, должны меняться понимание и стратегии предприятий, стремящихся использовать его потенциал.
 
Ссылка на источник