Знакомьтесь, искусственный интеллект

Технологии искусственного интеллекта долгое время казались если не утопической, то сложно реализуемой идеей, однако уже сейчас сильно нашумевшие технологии окружают людей и в повседной жизни. Мы  сталкиваемся с искусственным интеллектом, зачастую даже не подозревая об этом. Вспомните интеллигентную Siri и серьезного Google Assistant, которые являются яркими представителями технологии искусственного интеллекта несмотря на то, что список выполняемых задач у виртуальных помощников слегка ограничен. Подумайте о видеоиграх, персонажи которых способны анализировать окружающую среду, прятаться или уворачиваться от нападений. Изучите новую манеру поведения чат-бота Тэй, скомпрометированного пользователями сети Интернет, и ее преемницы 3о, разработанной компанией Microsoft. Найдите новый треки, которые со вкусом подобраны технологией искусственного интеллекта на основании Ваших музыкальных предпочтений, и перестаньте опасаться несанкционированных покупок с Вашей кредитной карты - обучаемые банковские системы быстро распознают мошенника по уже изученным признакам.

Мечтать от искусственном интеллекте стали еще в Древней Греции, где, согласно легендам, бог изобретений Гефест создал девушек, автоматизированных служанок, наделенных восприятием, разумом, силой и голосом, однако говорить об искусственном интеллекте в современном его воплощении стали только в 1943 году. Серьезным этапом для технологии стало создание в 2010 году базы данных Image Net, объемы которой наконец-то позволили обучать системы, работающие на базе искусственного интеллекта.

Так называемая нейронная сеть является одним из способов реализации искусственного интеллекта и одним из важнейших алгоритмов машинного обучения. Существует мнение, что нейронная сеть является моделью обучения системы, которая повторяет принцип работы синапсов человеческого мозга, но в реальности технология повторяет только одно свойство мозга - его обучаемость, таким образом, система, получая входные данные, генерирует на их основании выходные данные. Так, PayPal использует машинное обучение в рамках борьбы с отмыванием денег: система сравнивает миллионы транзакций и определяет самые подозрительные из них.

Машинное обучение не обошло стороной и технологию виртуальной реальности. Так, в 2017 году некоммерческая организация OpenAI разработала платформу по развитию искусственного интеллекта и представила алгоритм обучения роботов в виртуальной реальности. Основной методикой обучения является повторение действий за человеком. Система работает на базе двух нейронных сетей, где первая исследует положение объекта относительно робота, а вторая имитирует необходимые для выполнения действия. Однако, не стоит волноваться: виртуальная реальность изначально предназначалась далеко не для роботов, и уже сейчас тренажеры виртуальной реальности используют технологии искусственного интеллекта для эффективного обучения сотрудников. Так, основной целью компании Eolian стало сокращение воздействия человеческого фактора при выполнении опасных заданий, компания Virtualistics использует машинное обучение для визуализации данных в VR и AR среде, а наши тренажеры, действующие на базе машинного обучения, направлены на постоянное повышение квалификации сотрудников и развитие навыков, где программа корректирует действия пользователя в соответствии с его текущими или приобретенными умениями.