Искусственный интеллект (ИИ): что это на самом деле и как он уже меняет вашу жизнь?

Искусственный интеллект, или ИИ, — одна из самых обсуждаемых технологий нашего времени. И он влияет на то, как мы ищем информацию в интернете, совершаем покупки онлайн, смотрим потоковый контент и даже разблокируем телефоны.

Многие из нас используют ИИ годами, даже не задумываясь об этом. Элементы искусственного интеллекта есть в поисковых системах, спам-фильтрах и голосовых помощниках. Но с появлением публичных инструментов, таких как ChatGPT, Midjourney и других креативных или диалоговых систем, мы все стали гораздо больше осознавать его.

Итак, что такое искусственный интеллект и как он работает? И почему он важен для повседневной жизни?

Возможно, настоящий сюрприз не в том, что может делать ИИ. А в том, как быстро мы перестали этому удивляться.

Что означает искусственный интеллект простыми словами

Искусственный интеллект означает заставить компьютеры делать то, что обычно требует человеческого интеллекта: распознавать речь, учиться на опыте, решать проблемы или принимать решения.

ИИ — это не отдельная программа. Это общий термин для целого ряда технологий, которые позволяют машинам чувствовать, учиться и действовать.

Простой способ это представить:

• Человек учится на опыте и со временем совершенствуется
• Система ИИ делает что-то подобное. Она изучает закономерности в данных и корректирует свои ответы на основе того, что видела раньше

Каждый раз, когда вы разблокируете телефон с помощью лица, видите рекомендации товаров в сети или задаёте вопрос Алексе, вы используете искусственный интеллект.

Как работает ИИ?

Системы ИИ учатся, анализируя большие объёмы информации и выявляя закономерности. Чем больше примеров им предоставлено, тем лучше они становятся в предсказании результатов или распознавании того, что видят.

Если представить это на собственном опыте: каждый раз, когда вы исправляете автокоррекцию телефона, пропускаете песню, ставите лайк посту в Instagram или принимаете предложение от своего почтового ящика, вы учите систему ИИ тому, что вы предпочитаете. Со временем она корректируется. Так же, как и вы, когда учитесь на практике.

Данные, лежащие в его основе

ИИ учится на данных. Они могут включать:

• Структурированные данные: Организованная информация, такая как электронные таблицы, списки клиентов или показания погоды.
• Неструктурированные данные: Текст, изображения, звук или видео, которые не имеют чёткой разметки, но всё же несут смысл.

Когда вы загружаете фото или пишете отзыв, вы добавляете к типу данных, которые ИИ может изучать. То же самое касается каждой голосовой заметки или сообщения, которым вы делитесь в сети. Эти системы ищут взаимосвязи, тенденции и мельчайшие связи в миллиардах примеров, чтобы осмыслить мир. Немного похоже на то, как вы замечаете закономерности в собственной жизни, только умноженные на миллиарды моментов.

Процесс обычно происходит поэтапно:

1. Обучение: Подача больших наборов данных в модель, чтобы она могла изучать закономерности
2. Тестирование: Проверка точности её работы на новых примерах
3. Настройка: Уточнение модели для уменьшения ошибок
4. Внедрение: Использование обученного ИИ в повседневной работе

Каждый цикл помогает системе становиться лучше и надёжнее — так же, как вы становитесь лучше в вождении или готовке, чем больше этим занимаетесь.

Машинное обучение (МО)

Машинное обучение — один из основных способов достижения ИИ. Вместо того чтобы программироваться с фиксированными правилами, модели МО учатся тому, что делать, находя взаимосвязи в данных.

Покажите программе тысячи фотографий с пометками «кошка» и «собака», и она начнёт улавливать разницу. После обучения она сможет распознавать новое изображение самостоятельно.

Нейронные сети

Нейронные сети вдохновлены человеческим мозгом. Они обрабатывают информацию через слои «нейронов», каждый из которых выполняет небольшие части задачи. Вместе они обнаруживают закономерности, слишком сложные для пошагового объяснения нами — например, изгиб буквы, звук голоса или смысл предложения.

Глубокое обучение

Глубокое обучение идёт дальше. Оно использует множество слоёв нейронных сетей. Это позволяет системе работать с более сложными данными, такими как видео, звук или язык. Именно это лежит в основе распознавания речи, переводчиков и классификации изображений в больших масштабах. Это те же технологии, которые встроены в инструменты, которые вы уже используете, не задумываясь о том, что происходит внутри.

Что такое генеративный искусственный интеллект?

Генеративный ИИ — это часть искусственного интеллекта, которая не просто анализирует. Вместо сортировки или маркировки данных он может создавать что-то совершенно новое: текст, изображения, музыку и даже программный код.

Если вы когда-либо просили ChatGPT написать черновик письма, наблюдали, как Midjourney превращает предложение в картину, или видели, как генератор видео на основе ИИ оживляет слова, вы уже видели генеративный ИИ в действии. Это креативное направление машинного обучения, которое имитирует то, как люди развивают то, чему научились. Он делает это, беря закономерности из существующих данных и превращая их в новый результат.

Как он создаёт

Генеративный ИИ учится на огромных коллекциях информации. Он обучается на книгах, изображениях, аудиозаписях, репозиториях кода и многом другом. Он изучает эти примеры, чтобы понять, как связаны идеи — от предложения к предложению, от пикселя к пикселю, от ноты к ноте.

Когда вы даёте ему запрос (промпт), он разбивает этот запрос на токены и предсказывает, что должно идти дальше. Вот почему результаты кажутся плавными и знакомыми. Они построены из всего, что модель видела раньше, скомбинированного по-новому.

Кратко о токенах Представьте токены как небольшие части, из которых состоит язык для ИИ. Они немного похожи на кирпичики Lego — один сам по себе мало что значит, но сложите достаточно вместе, и вы сможете построить что угодно. ИИ рассматривает ваш запрос по одной части за раз и предсказывает, какая часть должна идти следующей.

Разные инструменты работают по-разному:

• Текст-в-текст модели, такие как ChatGPT, отвечают письменным языком.
• Текст-в-изображение модели, такие как DALL·E или Midjourney, превращают слова в картинки.
• Мультимодальные модели могут комбинировать входные данные, распознавая как изображения, так и текст, чтобы выдать соответствующий результат.

Можно представить это как самый способный в мире автодополнение, черпающий вдохновение из миллиардов примеров вместо нескольких предложений.

Где вы его увидите

Генеративный ИИ уже переходит из разряда новинок в повседневное использование:

• Создание контента: от планов статей до подписей в соцсетях
• Разработка ПО: предложение или исправление строк кода
• Образование: перевод заметок или создание кратких конспектов
• Служба поддержки: обобщение логов чатов или составление ответов

Каждый раз, когда вы используете один из этих инструментов, вы применяете технологию, которая обучилась на бесчисленных примерах, чтобы понять ваш запрос и дать естественно звучащий ответ.

Понимание искусственного интеллекта на примерах

ИИ уже играет роль в вашей повседневной жизни, но часто вы даже не осознаёте этого.

Вот несколько повседневных примеров:

Область	Пример применения ИИ
Смартфоны	Распознавание лиц, фотофильтры, предсказание текста
Электронная почта	Спам-фильтры и умные ответы
Поисковые системы	Ранжирование страниц и понимание вашего запроса
Онлайн-шопинг	Рекомендации товаров на основе прошлого поведения
Стриминг	Рекомендованные шоу на Netflix или плейлисты Spotify
Навигация	Прогнозы трафика и корректировка маршрутов
Банковское дело	Обнаружение мошенничества и скоринг кредитов
Кибербезопасность	Выявление аномальных паттернов входа или поддельных веб-сайтов
Здравоохранение	Анализ снимков и диагностическая поддержка
Бизнес	Виртуальные ассистенты, аналитика и прогнозирование

В основе каждого из этих применений лежит один и тот же базовый принцип. Системы учатся на закономерностях в данных, чтобы принимать решения или делать прогнозы, экономя время и усилия.

Почему ИИ так широко используется?

ИИ получил распространение потому, что помогает людям и бизнесу делать вещи быстрее и с меньшими усилиями, беря на себя рутинную работу.

Для вас это может означать экономию времени благодаря автокоррекции, голосовому набору или умным результатам поиска. Для бизнеса это может означать анализ тенденций, ответы на вопросы клиентов или обеспечение безопасности систем. И все это происходит в реальном времени.

Вот почему он стал таким распространенным:

• Скорость и эффективность: ИИ может обрабатывать информацию гораздо быстрее, чем любой человек.
• Точность: В таких областях, как медицинская визуализация или контроль качества, он может заметить детали, которые люди могут пропустить.
• Доступность: ИИ не нужны перерывы или сон — он всегда работает.
• Масштабируемость: После настройки он может обрабатывать тысячи запросов одновременно.
• Повседневная полезность: Он встроен в инструменты, которые вы уже используете: от ваших сообщений до карт.

Короче говоря, ИИ превратился из футуристической идеи в технологию, которая работает лучше всего, когда вы почти не замечаете его присутствия.

Недостатки или проблемы искусственного интеллекта

Прежде чем полагаться на ИИ в выполнении большего количества повседневных задач, вам следует знать о некоторых проблемах и недостатках. Но думайте о приведенных ниже пунктах как о вещах, на которые нужно обращать внимание, а не как о причинах полностью избегать этой технологии.

• Смещенность и справедливость: ИИ учится на прошлых данных. Если эти данные смещены, то и результаты могут быть смещенными. Это может проявляться в чем угодно: от рекомендаций товаров до инструментов подбора персонала. Исправление этого требует тщательного отбора данных, регулярных проверок и человеческого контроля.
• Решения «черного ящика»: Некоторые системы сложно объяснить. Вы получаете ответ, но не «почему». Для важных сфер (финансы, здравоохранение, безопасность) команды стремятся к созданию более понятных моделей и лучших журналов аудита, чтобы люди могли видеть, как был получен результат.
• Неточности (или «галлюцинации»): ИИ может звучать уверенно, даже когда он ошибается. Поскольку он предсказывает, какие слова или факты должны идти дальше, а не проверяет их, он иногда может выдумывать детали, которые выглядят убедительно, но не являются правдой. Самый безопасный подход — дважды проверять важную информацию и рассматривать вывод ИИ как черновик, а не как окончательный ответ.
• Рабочие места и навыки: В первую очередь автоматизируются рутинные задачи. Профессии не исчезнут в одночасье, но они изменятся. Практический ответ — это повышение квалификации. Научитесь контролировать инструменты, проверять результаты и работать с теми аспектами, которые по-прежнему требуют суждений и эмпатии.
• Безопасность и конфиденциальность: Инструменты ИИ часто обрабатывают конфиденциальную информацию. Вам нужны четкие правила о том, какие данные загружаются, где они хранятся и кто может их видеть. Для бизнеса это предполагает поиск доступных настроек контроля администратора, журналирования данных и хранения данных.
• Потребление энергии: Обучение и запуск больших моделей потребляет много энергии. Поставщики работают над более эффективным оборудованием и умными способами выполнения рабочих нагрузок. Если для вас важна устойчивость, поинтересуйтесь, как инструмент управляет энергией и охлаждением.
• Правила и ответственность: Законы постепенно догоняют, но ожидайте, что ситуация будет меняться. В Великобритании и ЕС руководство фокусируется на прозрачности, безопасности и защите данных. Если вы используете ИИ на работе, следите за обновлениями политик и ведите записи о том, как вы используете технологию. Это может облегчить соблюдение требований.

ИИ и веб-хостинг

В сфере веб-хостинга ИИ превращается из фонового процесса в повседневного помощника, улучшая все: от дизайна до производительности и защиты. Вам не нужно быть разработчиком, чтобы увидеть разницу.

• Создание более умных сайтов: Конструкторы сайтов на ИИ теперь могут создавать макеты страниц, писать черновики текстов и даже предлагать цветовые схемы на основе стиля вашего бренда. Вы говорите, какой сайт вам нужен, а он выполняет первоначальную тяжелую работу. И хотя окончательный выбор остается за вами, настройка может произойти за минуты, а не часы.
• Поддержание скорости и надежности сайтов: За кулисами хостинг-платформы используют ИИ для прогнозирования, когда серверы могут замедлиться или потребовать обслуживания, что приводит к меньшему количеству простоев и лучшей производительности без постоянных ручных проверок.
• Раннее выявление угроз безопасности: Системы безопасности на ИИ могут обнаруживать подозрительную активность быстрее, чем только человеческий мониторинг. Они могут искать такие вещи, как повторяющиеся попытки входа, всплески трафика или подозрительные изменения кода. Чем быстрее обнаруживаются эти паттерны, тем безопаснее остаются ваши данные.
• Умные инструменты поддержки и работы с контентом: Чат-боты и помощники для написания текстов, встроенные в панели управления хостингом, могут помочь вам в решении проблем, обновлении контента сайта или ответах клиентам круглосуточно.

Для Fasthosts эти функции уже являются частью повседневного хостинга. Но наша цель — не заменить людей. Вместо этого мы хотим сделать управление веб-сайтом более простым. Как для владельцев сайтов-новичков, так и для тех, кто управляет несколькими проектами или сайтами клиентов.

Часто задаваемые вопросы об искусственном интеллекте

Можно ли безопасно использовать ИИ для бизнес-контента?

Да. Многие команды используют инструменты ИИ для создания черновиков текста или мозгового штурма идей, но лучше проверять всё перед публикацией. Рассматривайте вывод ИИ как отправную точку и не включайте конфиденциальные данные в запросы.

Нужен ли ИИ интернет для работы?

Большинству облачных инструментов — да, потому что они подключаются к большим моделям, размещённым в сети. Некоторые небольшие функции ИИ, такие как голосовой ввод или сортировка изображений, могут работать локально на вашем устройстве.

В чём разница между ИИ и автоматизацией?

Автоматизация следует фиксированным шагам. Каждый раз она делает одно и то же. ИИ обучается на данных, поэтому может адаптироваться и улучшаться на основе новой информации.

Может ли ИИ ускорить работу сайтов?

Да. ИИ может находить медленно загружающиеся страницы, прогнозировать всплески трафика и рекомендовать улучшения. В хостинге его часто используют для балансировки нагрузки и сокращения времени простоя.

Как ИИ влияет на конфиденциальность данных?

Инструменты ИИ обрабатывают огромные объёмы информации, поэтому ключевую роль играют надёжные политики обработки данных. Проверяйте настройки конфиденциальности каждого поставщика и избегайте ввода личных или клиентских данных в открытые модели.

Что ждёт ИИ в будущем?

ИИ будет и дальше незаметно встраиваться в повседневную жизнь. Будь то улучшение поисковых систем, поддержка медицинских исследований или помощь бизнесу в лучшем понимании клиентов.

Будущее развитие, вероятно, будет сосредоточено на:

• Объяснимом ИИ: Системы, которые могут показать, как они пришли к решению
• Меньших, эффективных моделях: Обеспечение той же мощности при меньшем потреблении энергии
• Этичном дизайне: Гарантия справедливости и доступности с самого начала

Цель — помочь людям работать, учиться и творить более умными и безопасными способами, не заменяя человеческий интеллект.

---