ии

Иску́сственный интелле́кт в самом широком смысле – это интеллект, демонстрируемый машинами, в частности компьютерными системами. Это область исследований в области компьютерных наук, которая разрабатывает и изучает методы и программное обеспечение, позволяющие машинам воспринимать окружающую среду и использовать обучение и интеллект для выполнения действий, которые максимально увеличивают их шансы на достижение поставленных целей. Такие машины можно назвать искусственным интеллектом.
Некоторые из наиболее известных приложений искусственного интеллекта включают в себя передовые поисковые системы (например, Google Search); рекомендательные системы (используемые YouTube, Amazon и Netflix); взаимодействие посредством человеческой речи (например, Google Assistant, Siri и Alexa); автономные транспортные средства (например, Waymo); генеративные и творческие инструменты (например, ChatGPT, Apple Intelligence и искусство искусственного интеллекта); а также сверхчеловеческую игру и анализ в стратегических играх (например, шахматы и го). Однако многие приложения искусственного интеллекта не воспринимаются как искусственный интеллект: «Многие передовые разработки искусственного интеллекта проникли в общие приложения, часто не называясь искусственным интеллектом, потому что как только что-то становится достаточно полезным и достаточно распространенным, его больше не называют искусственным интеллектом».
Алан Тьюринг был первым человеком, который провел масштабные исследования в области, которую он назвал машинным интеллектом. Искусственный интеллект был основан как академическая дисциплина в 1956 году теми, кого сейчас считают отцами–основателями искусственного интеллекта: Джоном Маккарти, Марвином Минкси, Натаниэлем Рочестером и Клодом Шенноном. Эта область пережила несколько циклов оптимизма, за которыми последовали периоды разочарования и потери финансирования, известные как зима искусственного интеллекта. Финансирование и интерес значительно возросли после 2012 года, когда глубокое обучение превзошло все предыдущие методы искусственного интеллекта, а также после 2017 года с появлением архитектуры Transformer. Это привело к буму искусственного интеллекта в начале 2020-х годов, когда компании, университеты и лаборатории, в подавляющем большинстве базирующиеся в Соединенных Штатах, стали пионерами значительных достижений в области искусственного интеллекта.
Растущее использование искусственного интеллекта в XXI веке влияет на общественный и экономический сдвиг в сторону большей автоматизации, принятия решений на основе данных и интеграции систем искусственного интеллекта в различные секторы экономики и сферы жизни, влияя на рынки труда, здравоохранение, государственное управление, промышленность, образование, пропаганду и дезинформацию. Это поднимает вопросы о долгосрочных эффектах, этических последствиях и рисках искусственного интеллекта, побуждая к обсуждениям о политике регулирования, направленной на обеспечение безопасности и преимуществ этой технологии.
Различные направления исследований искусственного интеллекта сосредоточены вокруг определенных целей и использования определенных инструментов. Традиционные цели исследований искусственного интеллекта включают рассуждение, представление знаний, планирование, обучение, обработку естественного языка, восприятие и поддержку робототехники. Общий интеллект – способность выполнять любую задачу, которую может выполнить человек, по крайней мере на равном уровне – входит в число долгосрочных целей данной области.
Для достижения этих целей исследователи искусственного интеллекта адаптировали и интегрировали широкий спектр методов, включая поиск и математическую оптимизацию, формальную логику, искусственные нейронные сети, а также методы, основанные на статистике, исследовании операций и экономике. Искусственный интеллект также опирается на психологию, лингвистику, философию, нейронауку и другие области.

Посмотреть больше на Wikipedia.org