Что такое автономный искусственный интеллект?
Искусственный интеллект (ИИ) — это область компьютерных наук, которая расширяет сотрудничество между людьми и машинами. ИИ способен автоматически и эффективно выполнять высокоаналитические, быстро реагирующие и масштабируемые задачи. Автономный искусственный интеллект — это усовершенствование этой технологии, когда автономная система выполняет различные действия для получения ожидаемого результата без дальнейшего вмешательства человека.
В этой статье мы рассмотрим, как работает ИИ и автономный ИИ, почему они так важны и как мы применяем эту технологию в нашей повседневной жизни.
Что может автономный искусственный интеллект?
Автономный искусственный интеллект выводит возможности ИИ на новый уровень.
Благодаря вычислительным, взаимодействующим и самостоятельным машинам он решает многие из самых сложных проблем в критически важных отраслях. Автономный искусственный интеллект может работать без вмешательства человека в конкретных задачах, чтобы ускорить и улучшить обнаружение, распознавание и реагирование в таких секторах, как правоохранительные органы, банковское дело, розничная торговля и промышленные операции.
Автономные приложения искусственного интеллекта не заменят человеческий труд. Вместо этого человечество создаст новые пространства для совместной работы, чтобы работать с этой технологией на равных. Мы называем это коллегой-машиной.
Как работает автономный искусственный интеллект?
Традиционные системы искусственного интеллекта работают, поглощая большие объемы помеченных данных для обнаружения, организации и создания определенных результатов, таких как корреляции и закономерности, прогнозы или автоматические ответы. Например, система видеоаналитики должна просмотреть миллионы экземпляров автомобиля, чтобы узнать, как он выглядит, и обычно она загружается и маркируется аналитиками данных и инженерами искусственного интеллекта.
Автономный искусственный интеллект — это технология, максимально использующая функциональные возможности искусственного интеллекта, что позволяет быстрее и эффективнее реагировать на такие задачи, как обнаружение объектов, анализ поведения, автономное отслеживание и масштабируемое реагирование на события. Автономный ИИ координирует различные задачи с помощью различных алгоритмов ИИ, позволяя ему выполнять и выполнять задачи в условиях дефицита времени. Автономный ИИ объединяет весь потенциал каждого алгоритма искусственного интеллекта, с которым он взаимодействует, для получения лучших результатов.
Это позволяет людям-операторам делегировать повторяющиеся задачи и сосредоточиться на более эффективных стратегических подходах к конкретным вопросам.
Каково влияние автономного искусственного интеллекта?
Автономный искусственный интеллект увеличит прибыль и преимущества, которые ИИ уже произвел в различных мировых отраслях.
От помощи судоходным компаниям в прогнозировании времени прибытия до обучения ученых более эффективному лечению рака; или для того, чтобы правительства могли быстрее обнаруживать преступления, искусственный интеллект (ИИ) оказал глубокое влияние во всем мире.
В последние годы искусственный интеллект был одним из основных двигателей технологических инноваций. В настоящее время более 30 стран разрабатывают национальные стратегии по улучшению своих позиций в области ИИ, по данным американского аналитического центра Фонд информационных технологий и инноваций (ITIF).
"Глобальный доход рынка искусственного интеллекта, включая программное обеспечение, оборудование и услуги, по оценкам, вырастет на 18,8 % в 2022 году и по-прежнему стремится превысить отметку в 500 млрд долларов США к 2024 году во всем мире".
4 типа искусственного интеллекта и автономный ИИ
«… интеллектуальные системы способны обрабатывать огромные объемы данных и очень быстро производить сложные вычисления. Но им не хватает элемента, который станет ключом к созданию разумных машин, которые, как мы представляем, будут иметь в будущем», — Аренд Хинтце.
«В статье 2016 года Аренд Хинтце, бывший доцент кафедры интегративной биологии, информатики и инженерии Мичиганского государственного университета, объяснила, что ИИ можно разделить на четыре категории.
Хинтце начинает с широко используемых сегодня интеллектуальных систем для конкретных задач, а затем переходит к разумным системам, которых еще не существует. Мы можем найти автономный ИИ в промежуточной точке между этими технологиями и ИИ следующего поколения.
Тип ИИ №1: Реактивные машины
Этот тип ИИ выполняет определенные задачи в соответствии с полученными данными. Вместо того, чтобы взаимодействовать с миром через всеохватывающую перспективу, его видение сосредоточено на оценке наилучших результатов для выполнения задач, для которых он был запрограммирован. У него нет ни памяти, ни восприятия времени, только острый фокус на своей цели.
Примером может служить Deep Blue, шахматная программа IBM, которая победила Гарри Каспарова в 1990-х годах. Deep Blue может распознавать фигуры на шахматной доске и делать прогнозы, но не может использовать прошлый опыт, чтобы влиять на будущие, поскольку у него нет памяти.
Тип ИИ №2: Ограниченная память.
Этот ИИ может заглянуть в прошлую версию представления мира, чтобы получить определенную информацию. Другими словами, он может вспоминать и формировать воспоминания в течение определенного периода времени, чтобы информировать о будущих решениях.
Мы можем видеть некоторые примеры этой технологии в нашей повседневной жизни. Некоторые функции принятия решений в беспилотных автомобилях спроектированы таким образом, и веб-сайты собирают навигационную информацию пользователей, чтобы предлагать соответствующую информацию или продукты.
Тип ИИ № 3: Теория разума
Этот тип искусственного интеллекта представляет собой важный разрыв между технологиями, которые у нас уже есть, и технологиями, которые появятся в ближайшие десятилетия. Помимо формирования представлений о мире, эти машины понимают эмоции на социальном уровне.
Этот тип интеллекта делает общества возможными, допуская соглашения и значимые взаимодействия. Его возможности будут включать способность делать выводы о намерениях человека и предсказывать поведение. Некоторые роботы, такие как голова робота Кисмет и робот-гуманоид София, могут распознавать лица и реагировать на взаимодействие собственным выражением лица.
Тип ИИ № 4: Самосознание
Последний тип ИИ может формировать представления о себе. Они включают в себя распознавание своих внутренних состояний и предсказание того, что могут чувствовать другие. Другими словами, у них есть сознание.
Этот тип ИИ далек от создания. Перед этим исследователи и инженеры должны будут понять человеческую память, обучение, сознание и то, как создавать машины, обладающие этими качествами.
Автономный искусственный интеллект — это прогресс в современной технологии искусственного интеллекта, хотя его искусственный интеллект не может развивать понимание своей среды или самого себя, как это делают люди. Но автономный ИИ может принимать собственные решения в различных чрезвычайных ситуациях или является очень важным. Автономный ИИ управляет различными технологиями, необходимыми для решения проблемы в любом из этих случаев, и использует наиболее подходящие из них по своему усмотрению на основе параметров, установленных людьми.
Автономный ИИ — это мост между нынешними технологиями и тем, какими они будут в будущем.
Слабый ИИ против сильного ИИ против автономного искусственного интеллекта
Помимо классификации ИИ по его функциональным возможностям, эту технологию также можно разделить по ее возможностям, то есть способностям, которые приводят к результату.
В рамках этого определения ИИ можно разделить на три категории: слабый ИИ, сильный ИИ и искусственный сверхразум. Как мы уже говорили ранее, автономный ИИ — это мост между технологиями сегодняшнего дня и технологиями будущего, который в ближайшие годы превратится в еще более мощную технологию.
ИИ можно разделить на:
Слабый ИИ
Также известная как узкий ИИ, это система ИИ, разработанная и обученная для выполнения конкретной задачи. Промышленные роботы и виртуальные персональные помощники, такие как Siri от Apple, используют слабый ИИ.
Сильный ИИ
Также известный как искусственный общий интеллект (AGI), он описывает программирование, которое может воспроизвести когнитивные способности человеческого мозга.
Сильный ИИ еще предстоит реализовать исследователям и ученым в области ИИ. Им нужно было найти способ сделать машины сознательными и запрограммировать их с полным набором когнитивных способностей, чтобы добиться успеха.
Машины должны будут вывести эмпирическое обучение на новый уровень, имея возможность применять эмпирические знания в более широком диапазоне ситуаций, а не просто повышать эффективность отдельных действий. Сильная программа ИИ сможет пройти Тест Тьюринга.
Искусственный сверхразум
Искусственный суперинтеллект (ИСИ) — это гипотетический ИИ, который не только имитирует или понимает человеческий интеллект и поведение; ASI — это когда компьютеры осознают себя и превосходят человеческий интеллект и способности.
Теоретически ИСИ будет лучше во всем, что мы делаем, включая математику, науку, спорт, искусство, медицину, хобби, эмоциональные связи и во всем остальном, помимо воспроизведения человеческого интеллекта. ИСИ будет иметь лучшую память и быстрее обрабатывать и анализировать информацию и стимулы.
Возможности автономного ИИ занимают промежуточное положение между слабым и сильным ИИ, преодолевая разрыв между сегодняшним состоянием ИИ и тем, каким он будет в недалеком будущем. В то время как способности автономного ИИ позволяют ему преуспевать в конкретных и узких задачах, он также может комбинировать и выбирать, как соединять различные технологии для достижения ожидаемого результата. Он все еще далек от человеческого мышления, но может быть бесценным помощником в определенных ситуациях.
Что такое машинное обучение?
В настоящее время машинное обучение (МО) чаще всего используется, когда фирмы устанавливают системы искусственного интеллекта. Обе фразы, AI и ML, часто используются взаимозаменяемо и неоднозначно. Машинное обучение — это область искусственного интеллекта, которая позволяет компьютерам учиться без явного обучения.
Узнайте больше о машинном обучении (ML) и о том, как оно работает, в нашей статье Машинное обучение: что такое ML и как оно работает?
Что такое глубокое обучение?
Глубокое обучение (ГО) — это тип машинного обучения, который обучает компьютер выполнять задачи, подобные человеческим, такие как распознавание речи, идентификация изображений или прогнозирование. Компьютер готов к обучению, распознавая шаблоны с использованием множества слоев обработки.
Используя глубокое обучение, компьютерная модель учится выполнять задачи категоризации изображений, текста или звука. Модели глубокого обучения могут достигать высочайшей точности, иногда даже превосходя людей. Для обучения моделей используется обширный набор размеченных данных и топологий нейронных сетей с несколькими уровнями.
Преимущества и риски ИИ и автономного ИИ
На данный момент кое-что ясно: искусственный интеллект будет продолжать развиваться, намного превосходя наши нынешние ожидания.
Это уже изменило то, как мы потребляем медиа, общаемся друг с другом и в целом воспринимаем окружающий мир. Однако, как и в случае с каждой новой технологией, которая развивается и становится широко доступной, ее использование сопряжено с преимуществами и рисками. Вот некоторые из них:
5 преимуществ ИИ и автономного ИИ
1. Автоматизация процессов.Одним из самых непосредственных преимуществ этой технологии является ее способность выполнять повторяющиеся задачи, которые можно ускорить с помощью подходящего оборудования.
2. Как избежать рисков и ошибок: одно из главных качеств ИИ — его точность. Люди-операторы не могут все время брать на себя 100% ответственность за свои действия. Машины могут, и они могут оптимизировать иначе.
3. Круглосуточная доступность. Еще одним важным преимуществом ИИ над людьми является их доступность. Тот факт, что машина может продолжать работать, пока мы отдыхаем, делает ее очень необходимой.
4. Мгновенная взаимосвязь. В мире, который становится все более взаимосвязанным, искусственный интеллект и автономный искусственный интеллект помогают ускорить обмен данными и передачу информации не только между устройствами, но и между отдельными людьми.
5. Повышение производительности.Возможности искусственного интеллекта и автономного искусственного интеллекта позволяют четко определять области возможностей для каждого бизнеса и предвидеть будущие события, которые изменят темпы производства бизнеса.
5 Риски ИИ и автономного ИИ
1. Предрассудки и дискриминация: Становится все более очевидным, что ИИ связан со многими социальными предрассудками людей. Во многом это связано с регистрацией данных по определенным слоям населения по сравнению с другими. Это риск, который необходимо учитывать при разработке технологий искусственного интеллекта.
2. Последствия для политики.Размах технологий искусственного интеллекта может поставить под угрозу конфиденциальную информацию из разных регионов мира. Поэтому важно создать процедуры безопасности и даже регулирующий аппарат, чтобы избежать такого ущерба.
3. Высокие затраты.Инвестиции некоторых компаний в искусственный интеллект обычно очень высоки. Со временем цена внедрения этих технологий будет снижаться, но необходимо создавать больше возможностей, чтобы ими могло пользоваться как можно больше людей.
4. Отсутствие правил:отсутствие понимания работы и области действия этой технологии означает, что третьи стороны или другие стороны часто страдают и не защищены законом в случае нарушений их безопасности или конфиденциальности из-за этого типа. технологии.
5. Представления в СМИ. Многие представления об ИИ в популярной культуре меняют представление о том, что делает эта технология. Наличие большего количества информации за пределами этих представлений поможет вести более плодотворные дискуссии об ИИ.
4 отрасли выиграли от ИИ
1. Общественная безопасность
Достижения искусственного интеллекта в области общественной безопасности навсегда изменят этот сектор.
Устройства видеонаблюдения перестанут быть инструментами; вместо этого они смогут действовать в режиме реального времени и принимать решения вместе с людьми-операторами. Офицеры сосредоточатся на оказании помощи в чрезвычайной ситуации или случае, а не на выполнении ручных и бесплодных задач по мониторингу и отслеживанию транспортных средств.
Узнайте больше об автономном ИИ-решении Algotive для правоохранительных органов здесь.
2. Банковское дело
ИИ изменит финансовую отрасль, особенно в области безопасности снаружи и внутри банковских учреждений.
В то время как кибербезопасность стала основной проблемой для нескольких решений ИИ, наши новые автономные решения ИИ помогут обеспечить безопасность для клиентов, защитив их от попыток кражи и даже предупреждая их о любом подозрительном поведении в режиме реального времени.
Здесь вы можете найти подробное описание нашего автономного ИИ-решения для банков.
3. Безопасность и закупки
Используя мощные компьютерные алгоритмы, искусственный интеллект позволяет закупочным фирмам более эффективно решать сложные задачи. От анализа расходов до администрирования контрактов и поиска стратегических поставщиков ИИ можно интегрировать в различные программные приложения.
Большинство результатов, к которым стремятся компании при использовании ИИ, заключаются в повышении эффективности, повышении качества, ускорении процессов и оптимизации операций, что способствует увеличению продаж компаний и минимизации ошибок. Автономные приложения искусственного интеллекта, которые будут разработаны для отрасли в ближайшие годы, будут способствовать увеличению этих преимуществ.
4. Исследование рынка
Одним из преимуществ использования ИИ в маркетинговых исследованиях является то, что он значительно сокращает время на создание обзора желаний клиентов. Решения на основе ИИ производят информацию за считанные секунды, на что раньше маркетинговым командам уходило несколько дней или даже недель. Те, кто первым внедрил эти технологии, уже пожинают экономические выгоды, а автономные разработки ИИ в отрасли еще больше увеличат прибыль.
Компании могут постоянно изучать рынок, используя автоматизацию, создание информации и обработку естественного языка, а не тратить время, труд и деньги на эти задачи. Автономный искусственный ИИ освободит людей от более повторяющихся задач с низким уровнем воздействия.
Узнайте больше о том, как наши автономные решения на основе искусственного интеллекта могут работать в вашей организации. Просто нажмите здесь, оставьте нам свою контактную информацию, и мы покажем вам все возможности, которых вы можете достичь с помощью нашей революционной технологии.
Первоначально опубликовано на https://www.algotive.ai.
