О дивный новый мир: откуда появился ИИ и как изменил наше общество

Текст: Никита Шевцев

Фото: Freepik

То, что казалось фантастикой десять лет назад, сегодня буднично встроено в наши смартфоны, автомобили и рабочие процессы. Искусственный интеллект (ИИ) стал катализатором перемен во всех сферах — от медицины до искусства, от сельского хозяйства от космоса. Сегодня, 13 марта, в День ИИ, «Инк.» в соавторстве с Claude 3.7 Sonnet приоткроет завесу тайны над этой технологией, изменившей мир в последние несколько лет.

С чего всё началось

История ИИ началась еще в 1940-х, когда команда под руководством Алана Тьюринга работала над взломом шифровальной машины «Энигма». Однако сам термин «искусственный интеллект» появился лишь в 1956 году на конференции в Дартмутском колледже благодаря Джону Маккарти. Этот момент многие исследователи считают официальным началом истории ИИ как научной дисциплины.

60-е годы ознаменовались созданием первого промышленного робота Unimate и чат-бота ELIZA. Последняя могла вести, казалось, осмысленный диалог с пользователем, хотя состояла всего из 420 строк кода. Однако настоящий прорыв, после которого об ИИ впервые заговорили на весь мир, произошел в 1997 году. Тогда алгоритм DeepBlue от IBM победил чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова. Годом позже появился Kismet — эмоционально ориентированный робот, способный распознавать и имитировать базовые человеческие эмоции.

Современная эра развития ИИ началась с появления голосовых помощников: Siri от Apple в 2008 году и Alexa от Amazon в 2014 году. Эти системы радикально изменили способ взаимодействия людей с технологиями, сделав его более естественным и интуитивным. Но по-настоящему взрывное развитие ИИ началось после релиза языковой модели GPT-3.5 в начале 2022 года. В последующие три года количество алгоритмов искусственного интеллекта в мире выросло в десятки раз, а число ежедневных пользователей подобных сервисов сегодня исчисляется миллиардами.

Внутри ИИ

За впечатляющими возможностями современного ИИ стоят сложные алгоритмы и подходы. Ключевыми из них являются методы поиска и оптимизации (построение дерева состояний в шахматных программах), искусственные нейронные сети (структуры, имитирующие работу человеческого мозга) и архитектуры со множеством скрытых слоев.

Особое место в современном ИИ занимают генеративные предобученные трансформеры (generative pre-trained transformer, GPT). Эти большие языковые модели предварительно обучаются на огромных массивах данных из интернета, накапливая знания о мире и связях между словами. Они способны генерировать тексты, поразительно похожие на человеческие, последовательно предсказывая следующие фрагменты на основе контекста.

После предварительного обучения модели GPT проходят этап дообучения, делающий их более точными, полезными и безопасными. Для этого часто используется техника обучения с подкреплением на основе обратной связи от человека (RLHF). Благодаря этому современные модели способны не просто генерировать тексты, но и следовать инструкциям, отвечать на вопросы и решать широкий спектр языковых задач.

ИИ для бизнеса

92% предприятий подтверждают, что ИИ значительно улучшил их операционные процессы. Компания Best Buy внедрила Contact Center AI для создания сводок разговоров с клиентами, сократив время обработки на 30-90 секунд. Telecom Italia запустила голосового агента на базе ИИ, повысив эффективность на 20%.

Финансовый сектор также активно внедряет искусственный интеллект. Бразильский банк Banestes использует ИИ-технологии для оптимизации рабочих процессов, в частности для ускорения анализа кредитных заявок. Система упрощает просмотр балансовых отчетов и повышает продуктивность сотрудников в маркетинговых и юридических отделах, позволяя им сосредоточиться на аналитической работе и принятии решений.

Розничная сеть магазинов Home Depot использует приложение Sidekick на базе ИИ, которое помогает сотрудникам управлять инвентаризацией и поддерживать заполненность полок товарами. В этом решении используются модели компьютерного зрения, помогающие персоналу расставлять приоритеты и оптимизировать рабочие процессы.

Еще один пример из ритейла — компания Miinto, которая применяет технологии искусственного интеллекта для выявления и объединения дублирующихся списков продуктов в своем каталоге. Это не только улучшает пользовательский опыт, но и снижает операционные расходы. Внедрение ИИ-решения привело к повышению эффективности работы на 40%, улучшению коэффициента конверсии на 20% и значительной экономии затрат.

Недалекое будущее

Сегодня искусственный интеллект развивается настолько быстро, что предсказать будущее этой технологии больше чем на год практически невозможно. По прогнозам экспертов, в ближайшем будущем ИИ будет активнее внедряться в практику специалистов — появятся узкоспециализированные виртуальные ассистенты для медицины, финансов и юриспруденции, а также доступные ИИ-платформы для малого бизнеса. Города начнут активнее внедрять системы интеллектуального управления трафиком и энергопотреблением.

В образовании ИИ персонализирует процесс обучения, в производстве будет предупреждать о возможных поломках оборудования до их возникновения, а системы контроля качества на базе компьютерного зрения выявят даже малейшие дефекты продукции.

Это лишь малая часть сценариев, в которых искусственный интеллект может быть полезен бизнесу и рядовым пользователям. Бурное развитие ИИ уже открывает двери для более продвинутых технологий, которые раньше оставались недоступными. Например, квантовых вычислений и роботов. Но это уже совсем другая история.