СОВРЕМЕННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ, ПРИМЕНЯЕМЫЕ В ИСКУССТВЕННОМ ИНТЕЛЛЕКТЕ, ИСТОРИЯ И ПЕРСПЕКТИВЫ ЕГО РАЗВИТИЯ

MODERN TECHNOLOGIES USED IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE, HISTORY AND PROSPECTS FOR ITS DEVELOPMENT

Saidash Moukhametgaliev

student, Department of Information Technologies and Intelligent Systems, Kazan State Power Engineering University,

Russia, Kazan

АННОТАЦИЯ

Статья посвящена рассмотрению истории, текущих технологий и перспектив развития искусственного интеллекта (ИИ). В работе описаны основные этапы развития ИИ, начиная с середины XX века, включая периоды "зим ИИ" и современные достижения в области машинного и глубокого обучения. Рассматриваются ключевые технологии, такие как машинное обучение, глубокое обучение, обработка натурального языка и компьютерное зрение, а также их применение в различных сферах, включая здравоохранение, финансы, транспорт и образование. Особое внимание уделено этическим и социальным аспектам использования ИИ, вопросам прозрачности и объяснимости ИИ-систем, а также влиянию ИИ на рынок труда. В заключении обсуждаются перспективы дальнейшего развития ИИ и возможные вызовы, связанные с его интеграцией в повседневную жизнь и экономику.

ABSTRACT

The article is devoted to the review of history, current technologies and prospects of artificial intelligence (AI) development. The paper describes the main stages of AI development since the mid-20th century, including the periods of "winter AI" and modern advances in machine learning and deep learning. Key technologies such as machine learning, deep learning, natural language processing, and computer vision are reviewed, as well as their applications in various fields, including healthcare, finance, transportation, and education. Special attention is paid to the ethical and social aspects of AI use, issues of transparency and explainability of AI systems, and the impact of AI on the labor market. The conclusion discusses the prospects for further development of AI and possible challenges associated with its integration into everyday life and the economy.

Ключевые слова: искусственный интеллект, машинное обучение, глубокое обучение, обработка натурального языка, компьютерное зрение, этика ИИ, прозрачность и объяснимость, нейронные сети, рынок труда, образование.

Keywords: artificial intelligence, machine learning, deep learning, natural language processing, computer vision, AI ethics, transparency and explainability, neural networks, labor market, education.

Развитие ИИ началось в середине XX века с создания первых компьютеров и формулирования концепции машины Тьюринга. В 1956 году на Дартмутской конференции было впервые предложено использовать термин "искусственный интеллект". С тех пор ИИ прошел несколько этапов: от раннего энтузиазма к "зимам ИИ" и современному возрождению благодаря достижениям в области машинного обучения и больших данных [2, 7].

Можно выделить следующие этапы развития искусственного интеллекта:

1. 1950-1960-е годы: Первые эксперименты и теоретические исследования. В этот период были созданы первые программы, способные играть в шахматы и решать алгебраические задачи.

2. 1970-1980-е годы: "Зимы ИИ" из-за ограничений вычислительных мощностей и нехватки данных. Интерес к ИИ значительно снизился из-за отсутствия значительных прорывов и финансовых вложений.

3. 1990-е годы: Возрождение интереса благодаря улучшению алгоритмов и появлению больших данных. В этот период произошли значительные успехи в области распознавания речи и изображений.

4. 2000-е годы и далее: Бурное развитие благодаря глубинному обучению и мощным вычислительным ресурсам. Современные достижения в ИИ стали возможны благодаря развитию нейронных сетей и увеличению объемов данных [2, 7].

История развития искусственного интеллекта насчитывает несколько десятилетий, и за это время мы прошли путь от первых теоретических изысканий до современных мощных систем, которые могут выполнять сложные задачи, ранее считавшиеся прерогативой только человеческого разума. Сегодня ИИ интегрирован в множество сфер жизни, и его технологии продолжают активно развиваться, открывая новые возможности и приложения. Рассмотрим более подробно современные технологии, применяемые в ИИ:

1) Машинное обучение (МО) является подмножеством ИИ, которое фокусируется на разработке алгоритмов, позволяющих компьютерам обучаться на данных и делать прогнозы. Существует несколько типов МО, включая обучение с учителем, обучение без учителя и обучение с подкреплением. Обучение с учителем включает алгоритмы, которые обучаются на размеченных данных, что позволяет моделям предсказывать значения для новых данных на основе уже имеющихся примеров, таких как регрессия и классификация. В отличие от этого, обучение без учителя используется для поиска скрытых структур в данных без предварительной разметки. Основные методы этого типа обучения включают кластеризацию и ассоциативные правила. Обучение с подкреплением предполагает взаимодействие модели с окружающей средой и обучение на основе получаемой обратной связи. Этот метод широко применяется в разработке систем для игр и робототехники [1].

2) Глубокое обучение (ГО) представляет собой подвид МО, использующий нейронные сети с многими слоями для анализа сложных данных. ГО значительно продвинулось в таких областях, как распознавание образов и обработка естественного языка. Нейронные сети, вдохновленные биологическим мозгом, состоят из взаимосвязанных узлов (нейронов), которые обрабатывают данные параллельно. Глубокие нейронные сети (DNN) используют несколько слоев для извлечения все более абстрактных признаков из данных. В частности, свёрточные нейронные сети (CNN) специально разработаны для работы с изображениями и используют свёрточные операции для обнаружения иерархических признаков, что делает их особенно успешными в задачах распознавания изображений и видео. Рекуррентные нейронные сети (RNN) особенно полезны для обработки последовательных данных, таких как текст и временные ряды, благодаря механизмам обратной связи, которые позволяют учитывать предыдущие состояния в анализе текущих данных [4].

3) Обработка натурального языка (ОНЯ) позволяет компьютерам понимать, интерпретировать и генерировать человеческий язык. Современные достижения в ОНЯ включают модели трансформеров, такие как GPT и BERT. Трансформеры представляют собой архитектуры, которые используют механизм внимания для эффективной обработки текста, значительно улучшив качество машинного перевода, ответа на вопросы и других задач ОНЯ. GPT (Generative Pre-trained Transformer), разработанный OpenAI, представляет собой модель, которая обучается на большом объеме текстовых данных и способна генерировать осмысленные тексты на естественном языке. Например, GPT-3 содержит 175 миллиардов параметров, что делает её одной из самых мощных моделей ОНЯ на сегодняшний день. BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), разработанный Google*(По требованию Роскомнадзора информируем, что иностранное лицо, владеющее информационными ресурсами Google является нарушителем законодательства Российской Федерации – прим. ред.), использует двунаправленное обучение, позволяющее модели учитывать контекст слов с обеих сторон предложения. Это улучшает понимание контекста и значений слов в тексте, что особенно полезно для задач анализа тональности и ответов на вопросы.

4) Компьютерное зрение (КЗ) занимается задачей автоматического получения, анализа и интерпретации значимой информации из изображений и видео. Применение КЗ варьируется от медицинской диагностики до автономных транспортных средств. КЗ включает множество методов для обработки и анализа изображений, таких как сегментация, распознавание объектов и отслеживание движений. Эти технологии находят применение в медицинской диагностике, помогая обнаруживать опухоли и другие патологии на медицинских изображениях. Кроме того, ИИ и КЗ играют ключевую роль в развитии автономных транспортных средств, где технологии распознавания дорожных знаков, пешеходов и других автомобилей помогают обеспечить безопасность и эффективность передвижения [3].

Технологии искусственного интеллекта постоянно развиваются, предлагая новые и эффективные инструменты для решения разнообразных задач. Эти достижения уже находят широкое применение в различных областях, преобразуя традиционные методы и подходы. Рассмотрим, как современные технологии ИИ используются в разных сферах жизни.

В здравоохранении ИИ применяется для диагностики заболеваний, разработки персонализированных планов лечения и анализа медицинских изображений. Алгоритмы глубокого обучения помогают распознавать раковые опухоли на ранних стадиях, что повышает шансы на успешное лечение. ИИ анализирует медицинские данные и выявляет паттерны, которые сложно обнаружить человеку, позволяя диагностировать заболевания раньше и разрабатывать эффективные методы лечения. Кроме того, ИИ используется для анализа генетической информации и медицинских записей, что позволяет создавать персонализированные планы лечения с учетом уникальных характеристик пациента.

В финансовой сфере ИИ анализирует большие данные, прогнозирует рыночные тренды и автоматизирует торговые операции. Алгоритмы машинного обучения помогают выявлять мошеннические транзакции и улучшать управление рисками. Финансовые учреждения используют ИИ для анализа данных, выявления тенденций и принятия обоснованных решений, включая прогнозирование рыночных движений и оптимизацию инвестиционных стратегий. Алгоритмы ИИ автоматизируют торговлю на финансовых рынках, позволяя быстро реагировать на изменения и повышать эффективность торговых стратегий [6].

ИИ играет ключевую роль в развитии автономных транспортных средств, улучшении логистики и управления дорожным движением. Автономные автомобили используют ИИ для принятия решений в реальном времени, анализируя данные с камер, радаров и лидаров, что позволяет безопасно передвигаться по дорогам и избегать аварий. ИИ также оптимизирует логистические процессы и управление запасами. В управлении дорожным движением ИИ-системы анализируют данные о движении транспорта и предлагают решения для снижения заторов и улучшения дорожной обстановки.

В образовании ИИ создаёт адаптивные образовательные программы, автоматизирует оценку знаний и поддерживает обучение. Адаптивные системы анализируют успеваемость студентов и подбирают индивидуальные учебные материалы, позволяя каждому учиться в своём темпе и получать поддержку в сложных областях. ИИ также автоматизирует оценку знаний, снижая нагрузку на преподавателей и ускоряя получение результатов тестов и экзаменов, обеспечивая объективную оценку знаний студентов [5].

С широким применением искусственного интеллекта в различных сферах возникает множество новых возможностей и преимуществ. Однако вместе с этим появляются и значительные проблемы и вызовы, которые необходимо учитывать для безопасного и этичного использования ИИ.

Одним из главных вызовов является обеспечение этичности и безопасности ИИ-систем. Важно разработать механизмы, предотвращающие дискриминацию и злоупотребление технологиями ИИ. ИИ может принимать решения, затрагивающие права и свободы людей, поэтому необходимо учитывать этические аспекты и разрабатывать справедливые и прозрачные алгоритмы. Обеспечение безопасности ИИ-систем критически важно, особенно в таких областях, как здравоохранение и транспорт. Требуется разрабатывать методы защиты от взломов и сбоев в работе ИИ [9].

Необходимость в прозрачности и объяснимости ИИ-систем важна для доверия пользователей. Прозрачность означает, что пользователи и регуляторы могут понимать, как и почему ИИ принимает определенные решения. Это требует разработки методов, позволяющих объяснять работу сложных моделей машинного обучения. Объяснимость помогает пользователям доверять ИИ-системам, предоставляя четкие и понятные объяснения решений. Это особенно важно в медицинской диагностике и юридических решениях, где последствия ошибок могут быть серьезными.

ИИ также оказывает значительное влияние на рынок труда, автоматизируя многие задачи и создавая новые рабочие места. Однако существуют опасения относительно возможного сокращения рабочих мест и необходимости переквалификации работников. Автоматизация с помощью ИИ позволяет выполнять рутинные и повторяющиеся задачи быстрее и эффективнее, что высвобождает человеческие ресурсы для более сложных и творческих задач. С развитием ИИ возникает необходимость в переквалификации работников, чтобы они могли адаптироваться к новым требованиям рынка труда. Это требует инвестиций в образование и профессиональную подготовку.

Современные технологии ИИ оказывают значительное влияние на различные сферы жизни, их применение продолжает расширяться. Рассмотрим, какие перспективы и вызовы ожидают нас в будущем развитии ИИ.

Будущее искусственного интеллекта связано с развитием гибридных моделей, интеграцией ИИ в повседневную жизнь и улучшением взаимодействия между человеком и машиной. Гибридные модели ИИ сочетают преимущества различных подходов, таких как машинное обучение и логическое программирование, что позволяет создавать более гибкие и адаптивные системы. ИИ постепенно проникает в повседневную жизнь через умные устройства и виртуальных ассистентов, улучшая качество жизни и предоставляя новые возможности для взаимодействия с технологиями.

ИИ также имеет потенциал значительно изменить экономику и общество. Экономическое влияние ИИ выражается в повышении производительности и эффективности, что способствует экономическому росту. Однако необходимо учитывать и потенциальные социальные последствия, такие как изменение структуры занятости и рост неравенства. В социальном плане ИИ может улучшить доступ к образованию, здравоохранению и другим важным услугам. Тем не менее, важно учитывать этические и правовые аспекты использования ИИ, чтобы избежать дискриминации и других негативных последствий [8].

Таким образом, ИИ представляет собой мощный инструмент, который уже сейчас меняет многие аспекты нашей жизни. Важно продолжать исследования и разработки в этой области, уделяя особое внимание этическим и социальным аспектам. Перспективы дальнейших исследований включают разработку более гибких и объяснимых моделей ИИ, а также интеграцию ИИ в новые области.

Список литературы:

1. Бевзенко С.А. ПРИМЕНЕНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА И МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ В РАЗРАБОТКЕ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ // Инновации и инвестиции. 2023. №8. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/primenenie-iskusstvennogo-intellekta-i-mashinnogo-obucheniya-v-razrabotke-programmnogo-obespecheniya (дата обращения: 15.05.2024).
2. Вознюк Полина Андреевна ИСТОРИЯ РАЗВИТИЯ И СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА // Глобус: технические науки. 2019. №3 (27). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/istoriya-razvitiya-i-sovremennoe-sostoyanie-iskusstvennogo-intellekta (дата обращения: 10.05.2024).
3. Горячкин Б.С., Китов М.А. КОМПЬЮТЕРНОЕ ЗРЕНИЕ // E-Scio. 2020. №9 (48). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/kompyuternoe-zrenie-1 (дата обращения: 25.05.2024).
4. Демин Александр Викторович ГЛУБОКОЕ ОБУЧЕНИЕ АДАПТИВНЫХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ НА ОСНОВЕ ЛОГИКО-ВЕРОЯТНОСТНОГО ПОДХОДА // Известия Иркутского государственного университета. Серия: Математика. 2021. №. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/glubokoe-obuchenie-adaptivnyh-sistem-upravleniya-na-osnove-logiko-veroyatnostnogo-podhoda (дата обращения: 17.05.2024).
5. Елтунова Инга Баировна, Нестеров Андрей Сергеевич ИСПОЛЬЗОВАНИЕ АЛГОРИТМОВ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ОБРАЗОВАНИИ // Современное педагогическое образование. 2021. №11. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/ispolzovanie-algoritmov-iskusstvennogo-intellekta-v-obrazovanii (дата обращения: 30.04.2024).
6. Кашеварова Наталия Александровна, Панова Дарья Андреевна АНАЛИЗ СОВРЕМЕННОЙ ПРАКТИКИ ПРИМЕНЕНИЯ ТЕХНОЛОГИИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ФИНАНСОВОЙ СФЕРЕ И ЕГО ВЛИЯНИЯ НА ТРАНСФОРМАЦИЮ ФИНАНСОВОЙ ЭКОСИСТЕМЫ // КЭ. 2020. №8. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/analiz-sovremennoy-praktiki-primeneniya-tehnologii-iskusstvennogo-intellekta-v-finansovoy-sfere-i-ego-vliyaniya-na-transformatsiyu (дата обращения: 25.05.2024).
7. Миндигулова Арина Александровна Феномен искусственного интеллекта: история возникновения и развития // Социология. 2023. №5. URL:https://cyberleninka.ru/article/n/fenomen-iskusstvennogo-intellekta-istoriya-vozniknoveniya-i-razvitiya (дата обращения: 10.05.2024).
8. Т.А. Кузовкова, М.М. Шаравова, Д.А. Катунин АНАЛИЗ ПЕРСПЕКТИВ РАЗВИТИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА // Экономика и качество систем связи. 2024. №1 (31). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/analiz-perspektiv-razvitiya-iskusstvennogo-intellekta (дата обращения: 23.05.2024).
9. Хохлов Александр Леонидович, Белоусов Дмитрий Юрьевич ЭТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ПРИМЕНЕНИЯ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ С ТЕХНОЛОГИЕЙ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА // Качественная клиническая практика. 2021. №1. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/eticheskie-aspekty-primeneniya-programmnogo-obespecheniya-s-tehnologiey-iskusstvennogo-intellekta (дата обращения: 05.05.2024).