Автономный ИИ больше не является далекой мечтой. В последние годы был достигнут значительный прогресс в разработке роботов, которые могут думать самостоятельно. Благодаря достижениям в области машинного обучения, обработки естественного языка и компьютерного зрения автономный ИИ стал реальностью. Эти интеллектуальные машины, от беспилотных автомобилей до дронов, которые могут перемещаться в сложных условиях, меняют то, как мы живем и работаем.
Что такое автономный ИИ?
Автономный ИИ — это машина, которая полагается на встроенную программу для связи или предоставления заданного контента. Это заставляет транспортные средства и другие устройства выполнять расширенные последовательности маневров автономно без участия человека. Искусственный интеллект (ИИ) уже может помочь нам выполнять множество простых задач. Автономный ИИ может делать что-то в реальном мире без участия человека. Примеры включают беспилотные автомобили, чат-боты и т. д.
Национальный закон об искусственном интеллекте от 2020 года объясняет искусственный интеллект (ИИ):
«Термин «искусственный интеллект» означает машинную систему, которая может для заданного набора целей, определенных человеком, делать прогнозы, рекомендации или решения, влияющие на реальную или виртуальную среду».
НАЦИОНАЛЬНЫЙ ЗАКОН ОБ ИСКУССТВЕННОМ ИНТЕЛЛЕКТЕ 2020 ГОДА
Самоуправляемые автомобили наиболее известны. Но есть и другие места, где исследователи используют ИИ для изучения возможностей транспортных средств. По мере того, как ИИ развивается семимильными шагами, беспилотный ИИ может занять еще больше рабочих мест. К ним относятся летающие самолеты, доставка грузов и, возможно, работающие машины скорой помощи. Некоторые исследователи также обнаружили, что автономный ИИ может выполнять работу более эффективно и безопасно, чем люди.
ИИ в автономном режиме сложнее, чем ожидалось. Исследователи должны разработать и построить больше пошаговых стратегий, чтобы получить больше алгоритмов для большего количества задач. Это способ достижения цели расширения этой функциональности. С помощью ИИ мы можем получить больше возможностей, чем когда-либо прежде.
Автономный ИИ требует стратегического мышления. Этот мыслительный подход охватывает множество различных успешных применений ИИ. Типичных примеров много. Примеры включают алгоритмы машинного зрения или распознавания речи. Все они сосредоточены на определенном моменте времени. Пользователи также позволяют им получать доступ к базам данных и находить все данные, которые могут им понадобиться. Насколько нам известно, большинство приложений машинного обучения используют обучающий набор почти всех возможных результатов.
Эти автономные операции ИИ требуют от нас представления потенциальных результатов, которые могут произойти в будущем. Мы должны предсказать возможные проблемы и задать соответствующий план действий. Таким образом, это помогает нам сократить вероятность опасности. Это также может улучшить скорость ИИ и другие факторы. Мы могли бы научить этих ИИ играть в шахматы. Игра в шахматы — лучший метод обучения как для ИИ, так и для людей.
Многие автономные устройства стали хорошими помощниками для человека. Цифровые карты дорог и инструменты, которые проходят испытания, являются лучшими примерами. Мы можем использовать их, чтобы найти лучший маршрут к определенному месту. Использование гидроакустических датчиков и камер помогает людям обнаруживать потенциальные опасности.
История автономного ИИ
История автономного ИИ восходит к 1950-м годам, когда впервые была представлена концепция искусственного интеллекта. Однако только в 1980-х годах начали появляться автономные роботы. Первый автономный робот был разработан в 1985 году Родни Бруксом, профессором Массачусетского технологического института. Этот робот по имени Чингис мог ориентироваться в окружающей среде и избегать препятствий, используя простой набор правил. С тех пор автономный ИИ продолжал развиваться, и исследователи разрабатывали все более сложные алгоритмы и методы машинного обучения для обучения этих систем. Сегодня автономный ИИ используется в самых разных отраслях, от беспилотных автомобилей до дронов и медицинских устройств.
В этом видео представлены взгляды госсекретаря США Энтони Блинкена на искусственный интеллект:
Как работает автономный искусственный интеллект?
Автономный искусственный интеллект — все еще очень новая область для нас. Многие исследователи работают над совершенствованием своих алгоритмов и поиском способов решения проблем. Мы можем разбить работу автономного ИИ на следующие части.
- Чувствительный слой: Датчики используются для построения постоянно меняющейся модели мира. В качестве сенсоров для изучения этого направления часто выбирают камеры. Эти камеры обычно по-прежнему управляются освещением от лазеров или других источников. Исследователи также могут использовать эти датчики для получения информации о местоположении от GPS или других независимых агентств.
- Слой слияния: Эти детали, полученные от различных датчиков, должны быть организованы в единое и полное представление. Этот вид также должен отображать то, что происходит вокруг автомобиля. При этом некоторые изображения могут быть не видны из-за окклюзии. Некоторые могут не отслеживать определенные вещи. Возможно, им потребуется отслеживать более последовательную информацию. Это когда алгоритмы слияния датчиков — лучший способ. Они будут классифицировать данные, собранные с датчиков, и построить надежную модель. Эту модель можно использовать на более поздних этапах планирования.
- Перцептивный слой: Системе необходимо определить конкретную область, для которой была построена модель. Будь то дорога, дорожка или конкретный движущийся объект.
- Уровень планирования: Автономный ИИ изучит построенную модель, чтобы найти лучший путь вперед. Он также получает дополнительную информацию с помощью картографического программного обеспечения, прогнозов погоды и датчиков дорожного движения.
- Слой управления: Он также должен гарантировать, что двигатели и система рулевого управления не будут отклоняться от каких-либо препятствий, когда он выбирает и движется по этому пути.
Информация о решении, принятом ИИ автономной системы, передается через верхний уровень датчиков на уровень управления. Конечно, некоторые петли обратной связи возвращают информацию на верхний уровень через нижние слои. Таким образом, это помогает улучшить восприятие, планирование и восприятие выше.
Автономная система ИИ также может получать данные из внешних источников. Автономные системы особенно полезны, когда два устройства взаимодействуют друг с другом. Они обмениваются информацией в процессе, называемом «обучение автопарка». И достичь цели сбора информации и обучения. Алгоритмы объединения датчиков позволяют устройствам использовать историю других устройств в том же месте. Это также может помочь вам принимать более обоснованные решения. Возьмем пример обнаружения движущихся объектов, таких как пешеходы. Сложно использовать несколько секунд видео, чтобы определить скорость или иное значение движущегося объекта. Это связано с тем, что в это время люди могут не двигаться. Но если мы используем данные датчика для сравнения с аналогичными изображениями, сделанными ранее в тот же день. Мы можем легко сделать вывод.
Мы также можем классифицировать эти автономные системы ИИ. В зависимости от количества человеческого взаимодействия, необходимого для его работы, его можно разделить на следующие типы.
- Компьютерная система прямого взаимодействия: Можно сказать, что эта система почти полностью контролируется оператором. Мы также можем назвать этот управляемый человеком процесс удаленной операцией. Этот процесс требует участия человека для изменения положения, отношения и состояния. Мы часто видим, как экскаваторы, краны и дроны работают с такими процессами.
- Роботизированные приложения с участием оператора: Роботам требуется помощь человека-оператора для выполнения определенных сложных задач. В то же время эти роботы могут выполнять определенные действия и делать выбор. Однако эти системы требуют участия человека перед выполнением задачи.
- Полностью автономные системы: Эта система позволяет длительное время работать без помощи оператора. Он хорошо подходит для использования в отдаленных районах, где возможны задержки или невозможен непосредственный контроль.
Автономия против ИИ
Понятия искусственного интеллекта и автономии на практике совершенно разные. Их можно использовать по отдельности или в комплексе. Разницу между ними можно выразить следующим образом.
Автономность искусственного интеллекта = искусственный интеллект + выполнение задач = решение проблем
Этот искусственный интеллект с автономией можно назвать автономной роботизированной системой. Вы можете использовать их в предсказуемой среде. Они помогают нам выполнять задачи в конкретной и заранее спланированной среде. Датчики предоставляют роботу подробную информацию о его местоположении. Автономные роботизированные системы могут выполнять задачи с данными, собранными этими датчиками. Можно сказать, что они объединяют весь потенциал каждого алгоритма искусственного интеллекта, с которым они взаимодействуют. Кроме того, мы можем получить желаемые автономные системы и устройства, объединив традиционное программное обеспечение и системы искусственного интеллекта. Сочетание этих двух факторов может сделать их способными учиться и адаптироваться на работе.
Йельский университет имеет уникальный взгляд на искусственный интеллект. Они считают, что ИИ — это «системы, которые вы можете создать для решения сложных задач способами, которые традиционно требуют человеческого интеллекта». Традиционный ИИ обнаруживает, систематизирует и создает некоторые результаты, поглощая большое количество размеченных данных. Примером может служить внешний вид конкретного автомобиля. Система видеоаналитики должна просмотреть тысячи примеров автомобилей, чтобы понять, как они выглядят. И все эти результаты должны быть предоставлены и помечены аналитиками данных и инженерами ИИ.
В целом ИИ полезен для создания автономных роботизированных систем. Они являются эффективными инструментами и методами для производства этой технологии. Искусственный интеллект автоматически выполняет высокоаналитические и масштабируемые задачи. С другой стороны, автономный ИИ выполняет различные действия для получения желаемых результатов без помощи человека.
Слабый ИИ против сильного ИИ против автономного ИИ
Искусственный интеллект можно разделить на три типа: слабый, сильный и автономный. Слабый искусственный интеллект, также известный как узкий ИИ, предназначен для выполнения конкретной задачи или набора задач. Эти системы запрограммированы следовать предопределенным правилам и не могут учиться вне этих правил. Типичными примерами слабого искусственного интеллекта являются чат-боты, голосовые помощники и алгоритмы рекомендаций.
Напротив, сильный ИИ — это гипотетическая форма ИИ, которая может выполнять любую интеллектуальную задачу, которую может выполнить человек. Этот тип ИИ мог изучать и понимать любую интеллектуальную концепцию, как и человек. Хотя сильный ИИ существует уже несколько десятилетий, нам еще предстоит разработать систему, которая действительно соответствует этому определению.
Как мы обсуждали ранее, автономный ИИ — это тип самосознательный ИИ которые могут принимать решения и действовать независимо, без вмешательства человека. Он опирается на машинное обучение, глубокое обучение и другие методы обучения на основе данных и принятия решений на основе этого обучения. Автономный ИИ уже используется в различных отраслях, от беспилотных автомобилей до производства.
Одним из ключевых различий между слабым ИИ и сильным ИИ является их уровень гибкости. Слабый ИИ запрограммирован на выполнение определенных задач, и хотя он может учиться на собственном опыте, он не может адаптироваться к новым ситуациям без перепрограммирования. С другой стороны, сильный ИИ мог изучить и понять любую новую задачу или концепцию, как и человек.
Автономный ИИ — это форма сильного ИИ, поскольку он может учиться и адаптироваться к новым ситуациям, не будучи специально запрограммирован для них. Однако важно отметить, что автономный ИИ по-прежнему ограничен программным обеспечением и данными, на которых он обучался.
В то время как слабый ИИ и сильный ИИ имеют свои уникальные приложения и проблемы, автономный ИИ является наиболее актуальной и практичной формой ИИ в обозримом будущем. Это потенциально может революционизировать отрасли и изменить то, как мы живем и работаем, но также вызывает важные этические проблемы, которые необходимо решить.
Приложения автономного ИИ
Автономный ИИ может произвести революцию во многих отраслях, и его приложения уже изучаются и реализуются различными способами. Одно из самых известных применений автономного ИИ находится в сфере транспорта. Самоуправляемые автомобили уже разрабатываются и тестируются для снижения аварийности и улучшения транспортного потока.
Автономный ИИ используется в обрабатывающей промышленности для повышения эффективности и производительности. Роботизированные системы могут выполнять повторяющиеся задачи с высокой степенью точности и работать круглосуточно, не уставая. Это может помочь снизить затраты и увеличить производительность.
Индустрия здравоохранения также изучает возможность использования автономного ИИ, особенно в медицинской визуализации. Системы искусственного интеллекта могут анализировать медицинские изображения с высокой степенью точности, помогая выявлять заболевания и травмы раньше и точнее.
В финансах автономный ИИ используется для анализа финансовых данных и принятия инвестиционных решений. Это может помочь инвесторам принимать более взвешенные решения на основе информации, основанной на данных.
В вооруженных силах автономные системы ИИ могут использоваться для разведки и наблюдения, а также для планирования и выполнения сложных операций. Автономный ИИ может управлять марсоходами и другим оборудованием на удаленных планетах при исследовании космоса.
Автономный ИИ может найти применение в образовании, развлечениях и даже искусстве. Например, музыка и искусство, созданные ИИ, уже создаются и могут стать более сложными с развитием автономного ИИ.
Автономный ИИ имеет ограничения
Автономный ИИ все еще является относительно молодой технологией и зависит от точности данных, которые ему передаются. Принятие решений и поведение машины могут быть скомпрометированы, если данные повреждены или неточны. Кроме того, машины могут быть не в состоянии «мыслить нестандартно» так же, как люди, и могут быть определенные сценарии, в которых требуется человеческая точка зрения. Наконец, некоторые считают, что автономная технология искусственного интеллекта может привести к замещению рабочих мест. Это потому, что вы можете использовать машины для замены определенных человеческих работ.
Эти ИИ, способные быть независимыми от руководства человека, не подходят для всех приложений. Это связано с тем, что некоторым приложениям требуется помощь для количественной оценки наилучших результатов. В этом случае ИИ подходит в качестве нашего автоматического советника. Потому что нам также необходимо учитывать эти нематериальные факторы при выполнении этой задачи. Мы также должны нести ответственность за решения, которые мы принимаем. Таким образом, в этом было бы легко произойти несчастный случай, если бы все это выполнялось ИИ автономно. В конце концов, он всегда принимает решения, основанные на фактах, без учета последствий, которые мы должны нести.
Этика автономного ИИ и его влияние на общество
По мере того, как автономный ИИ становится все более распространенным, возникают этические опасения по поводу его влияния на общество. Одной из основных проблем является смещение рабочих мест, поскольку многие отрасли промышленности начинают заменять людей автономными роботами. Кроме того, есть опасения, что эти системы могут дать сбой или принять решения, противоречащие человеческим ценностям или этике. Например, какое решение он примет, если автономное транспортное средство столкнется с ситуацией, когда ему придется выбирать между столкновением с пешеходом или съездом с дороги и возможным причинением вреда своим пассажирам? Эти сложные этические вопросы необходимо решать по мере развития автономного ИИ.
Благодаря вышеизложенному вы лучше понимаете автономный искусственный интеллект. Достижения в области искусственного интеллекта оказывают на нас положительное влияние. Вы можете использовать автономные системы искусственного интеллекта для скучной, опасной и грязной работы. Таким образом, вы сможете уделять больше времени той работе, которая вам необходима.
Если вы хотите узнать больше о машинном обучении, вы можете прочитать:
- Машинное обучение в сельском хозяйстве
- Роль искусственного интеллекта и машинного обучения в робототехнике
Глоссарий искусственного интеллекта
Машинное обучение (МО): подмножество ИИ, включающее обучающие алгоритмы для прогнозирования или принятия решений на основе данных.
Общий искусственный интеллект (AGI): гипотетическая будущая разработка ИИ, который может демонстрировать человеческий интеллект и способности к рассуждению.
Глубокое обучение: тип ML, который использует нейронные сети с несколькими слоями для извлечения все более сложных функций из данных.
Обработка естественного языка (NLP): ветвь ИИ, которая позволяет машинам понимать, интерпретировать и генерировать человеческий язык.
Нейронная сеть: это набор алгоритмов, смоделированных по образцу структуры человеческого мозга, который используется для распознавания закономерностей в данных.
Предиктивная аналитика: это относится к использованию статистических моделей и алгоритмов машинного обучения для анализа данных и прогнозирования будущих событий или тенденций.
Робототехника: это отрасль ИИ, которая занимается проектированием, строительством и эксплуатацией роботов.
Контролируемое обучение: это тип машинного обучения, который включает в себя обучение системы на размеченных данных для прогнозирования результатов для новых, неразмеченных данных.
Компьютерное зрение: ветвь ИИ, позволяющая машинам интерпретировать и анализировать визуальную информацию из окружающего мира.
Сингулярность: гипотетическая точка в будущем, когда ИИ превзойдет человеческий интеллект и станет способен к самосовершенствованию вне контроля человека.
Когнитивные вычисления: ветвь искусственного интеллекта, которая фокусируется на создании систем, которые могут понимать и рассуждать, как люди.
Безопасность ИИ: область исследований, направленная на то, чтобы передовые системы искусственного интеллекта оставались безопасными и полезными для людей, поскольку они становятся более способными и автономными.
Объяснимость: способность системы ИИ давать четкие и понятные объяснения своим процессам принятия решений.
Этика в ИИ: растущая область, которая занимается этическими последствиями разработки и развертывания ИИ, включая вопросы, связанные с предвзятостью, конфиденциальностью и автономией человека.
Сингулярность: гипотетическая точка в будущем, когда ИИ превзойдет человеческий интеллект и станет способен к самосовершенствованию вне контроля человека.
Прозрачность: степень, в которой процессы принятия решений в системе ИИ видны и понятны пользователям-людям.
Сбор данных: процесс обнаружения закономерностей и идей в больших наборах данных с использованием алгоритмов машинного обучения.
Восприятие машины: способность машин интерпретировать и понимать сенсорную информацию из окружающего мира.
