Наприклад, у 60-ті роки XX століття звичайний калькулятор вважався реальним втіленням штучного інтелекту. Сумнівів у прогресивності технології на тому етапі в нас немає, але сьогодні ми розуміємо, що калькулятор і штучний інтелект — зовсім не одне й те саме, хоча його винахід і став проривом, що автоматизував і прискорив процес обчислень. Хоча 90-ті роки й запам’яталися поширеним застосуванням комп’ютерів — нової віхи прогресу — у 1997 році відбулася історична гра в шахи між відомим гросмейстером Гаррі Каспаровим та комп’ютером IBM Deep Blue, який переміг за сумарною кількістю виграних партій. Тоді це досягнення наводилося як приклад перемоги штучного інтелекту над людиною, проте сьогодні ми розуміємо, що це був удосконалений, але все‑таки відомий до цього принцип пошуку по шаховому дереву — підбирання величезної кількості комбінацій на десятки ходів вперед і за долі секунди. Сьогодні більшість споживачів щодня має справу з технологіями, які використовують елементи штучного інтелекту, наприклад, голосові помічники в смартфонах й окремих пристроях, як-от Siri,
Alexa, Аліса. Як працює AI
Сантьяго Рамон-і-Кахаль / Фото: sysblok.ru Звичайно, штучна мережа не така досконала, як біологічна, але використовує ті самі принципи, а подальший її розвиток — тільки питання часу. Навчання штучних нейронних мереж потребує великої обчислювальної потужності, і до початку 2000-х років вона була недостатньою. Сьогодні, завдяки розвитку комп’ютерних технологій, зокрема графічних прискорювачів, швидкість обробки великих обсягів інформації дуже зросла, але вона все ще далека від можливостей людського мозку. Цим і зумовлений поточний стан AI: «вузький» уже на повну працює, а «широкий» тільки починає свій розвиток, але ще далекий від ефективного використання. Проте навіть у домені «вузького» AI є багато цікавих прикладів використання. У медицині він допомагає в діагностуванні хвороб, наприклад, аналізує зображення родимок і вираховує ймовірність розвитку раку шкіри. Нещодавно в подібний спосіб аналізували сітківку ока пацієнта з метою визначити ризик розвитку діабету. Слід зазначити, що AI в цьому випадку є помічником для лікаря,
але не замінює його. Система не може й не повинна сама ставити діагноз, але вона може допомогти лікарям зробити це швидше на основі більшої кількості інформації. Варто зазначити, що розпізнавання й аналіз зображень та відео на сьогодні є одним з найуспішніших типів застосування AI. Співробітники лабораторії IBM і Массачусетського технологічного інституту активно працюють над навчанням ШНМ за допомогою великих обсягів інформації, допомагаючи штучному інтелекту не тільки розпізнавати зображення, а й аналізувати їх. Ще один сценарій застосування прикладного AI — безпілотні автомобілі. Такі авто за допомогою камер і різних датчиків у режимі реального часу аналізують ситуацію на дорозі й розпізнають об'єкти: знаки, смуги, людину, собаку, перехрестя і т.д. Це прикладна задача, яку теж цілком успішно виконує нейромережа. Застосування AI в бізнесі
