Какие есть виды ИИ: разновидности искусственного интеллекта, их особенности и применение

В статье специалисты ИТ-агентства WhiteTigerSoft® расскажут, какие есть виды и типы ИИ-систем. Отдельно рассмотрят, какие технологии уже используются на практике и как определить, какой вариант подходит для конкретной задачи.

Искусственный интеллект вышел далеко за пределы IT-сферы. Сегодня с ним работают не только программисты. Его используют в маркетинге, финансах, HR, продажах, образовании, промышленности, аналитике и клиентском сервисе.

При этом под термин AI попадают генераторы изображений, голосовые помощники, рекомендательные алгоритмы, инструменты прогнозирования, чат-боты, программы для анализа документов и промышленные роботы. Из-за такого разнообразия легко решить, что ИИ – это единый универсальный инструмент, способный справиться с любой задачей.

На самом деле у искусственного интеллекта множество разновидностей. Инструмент для прогнозирования спроса устроен и работает иначе, чем модель, создающая текст. Алгоритм поиска производственного брака отличается от технологии анализа речи клиента, а рекомендательная система – от интеллектуального помощника руководителя.

Что собой представляет AI

Это направление в области компьютерных наук, которое занимается созданием машин или программ, которые имитируют человеческий разум. Они способны учиться, решать задачи, рассуждать, адаптироваться к новым ситуациям. Если говорить простыми словами, это попытка научить компьютер думать и действовать почти как человек. Однако суть современного AI заключается не в буквальном копировании человеческого мышления, а в способности выполнять интеллектуальные операции с помощью вычислительных моделей.

По каким признакам классифицируют ИИ

В таблице рассмотрим классификацию подобных решений.

А теперь рассмотрим каждую классификацию подробно.

По уровню возможностей

По этому признаку принято выделять три основных типа ИИ.

Узкий (ANI)

Специализированная система, созданная для выполнения определенного действия. Она действует в заданных пределах и не может самостоятельно переключаться на другие виды работы. Например, AI, настроенный на обнаружение спама, сам по себе не предназначен для решения других задач без дополнительного обучения или настройки.

Общий (AGI)

Гипотетический инструмент, способный решать широкий круг интеллектуальных задач и самостоятельно применять знания в разных ситуациях. Его цель – приблизить возможности машины к человеческому уровню мышления. На сегодняшний день полноценного общего ИИ не существует.

Сверхинтеллект (ASI)

Теоретический уровень, при котором машина превосходит человека по большинству интеллектуальных способностей. Предполагается, что такой сервис сможет самостоятельно мыслить, рассуждать, решать сложные задачи, делать выводы, общаться и обучаться.

Какие есть типы искусственного интеллекта по принципу работы системы

По этому признаку выделяют 4 вида.

Реактивный

Базовый вариант, который не сохраняет результаты предыдущих взаимодействий и не использует их при формировании следующего ответа. Сервис анализирует текущую ситуацию и отвечает в рамках главной задачи. Известный пример – шахматная программа Deep Blue, обыгравшая Гарри Каспарова в 1997 году.

С ограниченной памятью

Учитывает определенный объем прошлой информации при работе. Например, беспилотный транспорт анализирует данные о расположении, скорости и движении окружающих объектов, чтобы принимать решения в текущей ситуации.

Теория разума

Гипотетический уровень, при котором система сможет учитывать эмоции, намерения и особенности поведения человека. Подобные возможности исследуются, в том числе в разработках социальных роботов, но полноценной реализации этой концепции пока нет.

Самосознающий

Теоретический вариант ИИ, который предполагает наличие собственного самосознания, чувств и эмоций. На сегодняшний день таких решений нет. Концепция остается предметом научных дискуссий и исследований и затрагивает важные этические вопросы.

По способу обучения

Рассмотрим, какие виды существуют по этой классификации.

Обучение с учителем

Модель работает с примерами, где заранее указаны правильные варианты, и учится находить соответствующие закономерности.

Обучение без учителя

Алгоритм анализирует данные без готовых ответов и самостоятельно выявляет связи, группы и общие характеристики.

Обучение с подкреплением

Система пробует разные действия и получает оценку результата, постепенно находя наиболее эффективную стратегию.

Самообучающиеся решения

Совершенствуют свою работу после запуска, используя новые сведения или полученную обратную связь.

Какие ИИ бывают по уровню автономности

Рассмотрим ниже более подробно.

Ассистивный

Работает как помощник. Предлагает варианты и выполняет отдельные действия, но итоговое решение остается за человеком.

Автоматизированный

Самостоятельно делает повторяющиеся операции по заранее заданным правилам и в определенных условиях.

Расширенный

Дополняет возможности человека, помогает анализировать информацию и предлагает несколько вариаций решения более сложных задач.

Автономный

Способен самостоятельно выполнять поставленные задания и выбирать последовательность действий в пределах заданных условий.

Полностью автономный

Пока теоретическая концепция системы, которая могла бы самостоятельно работать в меняющейся среде, адаптироваться к новым обстоятельствам и принимать решения без постоянного участия человека.

Какие виды ИИ по характеру выполняемых действий существуют

AI-сервисы отличаются не только устройством и способом обучения, но и тем, какой результат они должны получить. По характеру работы выделяют 3 основных типа.

Традиционный

Предназначен для решения определенных задач на основе данных, правил и обученных моделей. Он может классифицировать информацию, находить закономерности, делать прогнозы или выдавать рекомендации, но не ставит перед собой новые цели самостоятельно.

Например, шахматная программа анализирует позицию на доске и выбирает наиболее подходящий ход. Ее цель заранее определена: играть в шахматы и принимать решения в рамках этой игры.

К такому варианту искусственного интеллекта относятся:

• рекомендательные сервисы;
• алгоритмы прогнозирования спроса;
• программы для выявления подозрительных операций;
• системы распознавания объектов.

Их основная цель – обработать имеющуюся информацию и получить полезный результат.

Генеративный

Предназначен для создания нового контента на основе закономерностей, обнаруженных в обучающих данных. Пользователь задает запрос, а AI формирует результат в соответствии с ним.

Такие модели создают тексты, картинки, музыку, видео и программный код. Например, по текстовому описанию сервис способен сделать изображение, а по заданию – подготовить черновик статьи или фрагмент программы.

При этом генеративная модель обычно формирует новый результат на основе закономерностей, усвоенных из обучающих данных, а не просто выбирает один готовый пример из них.

Гибридный

Объединяет несколько подходов в системе. Например, AI может одновременно анализировать сведения, находить нужную информацию и на ее основе создавать текстовый ответ. Гибридные разновидности особенно полезны там, где одного инструмента недостаточно для выполнения всей цепочки задач.

Какие виды технологий бывают в искусственном интеллекте (ИИ)

За работой AI стоят разные методы и подходы.

Машинное обучение (ML)

Позволяет программе находить закономерности в предоставленных материалах и применять их для решения задач. Здесь не нужно писать каждое правило вручную, разработчики учат модель на примерах. Например, алгоритм можно обучить определять, относится ли письмо к спаму, используя большую выборку уже отмеченных сообщений.

Нейронные сети и глубокое обучение

Нейросети состоят из множества связанных вычислительных элементов, которые обрабатывают информацию и выявляют сложные зависимости. Они особенно результативны при работе с информационными объемами.

Глубокое обучение использует нейросети с большим количеством слоев. Эта технология применяется для анализа изображений, текста и прочих сложных данных.

Обработка естественного языка

Позволяет компьютерам работать с человеческой речью в письменной или устной форме. Программа может анализировать содержание текста, находить нужную информацию, отвечать на вопросы или переводить материалы. Обработка естественного языка используется в чат-ботах, голосовых помощниках, переводчиках и сервисах анализа документов.

Компьютерное зрение

Позволяет анализировать изображения и видео. Система может распознавать объекты, людей, надписи или определенные характеристики картинки. Например, на производстве такой инструмент помогает обнаруживать дефекты деталей, а в медицине – анализировать диагностические изображения.

Распознавание и синтез речи

Первая технология превращает голос в текст, а вторая – наоборот. Распознавание и синтез речи сейчас широко распространены. Например, они используются в голосовых помощниках, автоматической расшифровке разговоров, платформах обслуживания клиентов и сервисах управления голосом.

Экспертные и рекомендательные системы

Первые используют формализованные знания и правила для решения задач в определенной области. Рекомендательные анализируют данные о пользователе, товарах или контенте и подбирают подходящие варианты.

Например, интернет-магазин может рекомендовать продукты на основе предыдущих покупок и просмотров.

Где применяют разные виды ИИ

Сегодня AI используют там, где требуется быстро обрабатывать большие объемы информации, находить закономерности или автоматизировать повторяющиеся операции.

Чат-боты и виртуальные помощники

Получили широкое распространение в период пандемии, когда компаниям пришлось быстро переводить многие процессы в онлайн. При этом сами чат-боты и виртуальные помощники появились значительно раньше, а их развитие продолжается уже несколько десятилетий.

Сейчас они используют машинное и глубокое обучение для обработки запросов. Языковые модели способны обрабатывать текстовые файлы, формировать связные ответы и создавать программный код.

Генерация текстов, изображений и видео

Для этого задействуются генеративные виды систем искусственного интеллекта. Их применяют в маркетинге, дизайне, разработке контента, обучении и программировании. Однако результаты требуют проверки: модель может допускать ошибки, а созданные с ее помощью изображения, видео и аудио используются для изготовления дипфейков.

Анализ и прогнозирование

ИИ способен обрабатывать большие массивы информации и находить в них закономерности. На основе этих сведений сервисы строят прогнозы и помогают оценивать различные сценарии. Например, компания может использовать такую технологию для прогнозирования спроса, анализа поведения покупателей или оценки вероятности ухода клиента.

Медицина и диагностика

В здравоохранении AI применяют как вспомогательный инструмент для анализа снимков, обработки медицинских сведений и поддержки специалистов при принятии решений. Например, алгоритм может выделить подозрительный участок на изображении, после чего врач оценивает результат с учетом иных данных пациента.

Промышленность и робототехника

На производстве AI используют для контроля качества, обнаружения неисправностей, анализа оборудования и оптимизации рабочих процессов. Компьютерное зрение может выявлять дефекты продукции, а системы прогнозирования – заранее сигнализировать о возможной поломке оборудования.

Транспорт и беспилотники

Интерес автопроизводителей и технологических компаний к беспилотным транспортным средствам продолжает расти. По одному из прогнозов, к 2045 году автономными могут стать около половины новых автомобилей. Однако темпы распространения будут зависеть не только от развития самих машин, но и от инфраструктуры, законодательства и готовности людей пользоваться таким транспортом.

Как выбрать подходящий из всех видов ИИ

Чтобы подобрать AI конкретно под ваши потребности, учитывайте несколько важных моментов.

Определяем цель и ожидаемый результат

Рассмотрим таблицу ниже:

Учитываем тип и объем данных

Возможности системы во многом зависят от информации, с которой ей предстоит работать.

• Формат: текст, изображения, аудио, видео, таблицы и другие данные.
• Количество: небольшой объем информации и большой информационный массив могут требовать разных подходов.
• Качество: проверьте наличие пропусков, ошибок, устаревших сведений и дубликатов. Чем хуже исходные данные, тем больше внимания придется уделить их подготовке.

Перед выбором решения важно понять не только, сколько информации есть у компании, но и насколько она пригодна для обработки.

Определяем необходимый уровень автономности

Решите, насколько самостоятельно программа должна делать работу:

• Нужно получать подсказки, варианты и готовые материалы – ИИ-ассистент.
• Требуется автоматизировать повторяющиеся операции – автоматизированный тип.
• Система должна сама решать поставленную задачу – автономный.
• Надо выполнять последовательность действий с участием человека – расширенный инструмент.
• Необходимо, чтобы AI сам принимал решения в меняющейся среде – полностью автономный.

Чем сложнее и ответственнее задача, тем важнее определить границы действий искусственного интеллекта и роль человека.

Оцениваем риски и требования к контролю

Важно понимать, что инструмент имеет не только сильные, но и слабые стороны. Перед внедрением стоит определить, насколько критичной будет ошибка системы. Чем выше возможный ущерб, тем больше внимания необходимо уделить проверке и защите данных.

Основные риски принято делить на несколько групп:

• Недостоверные ответы – модель может сформировать убедительный, но ошибочный результат.
• Утечка информации – при взаимодействии с конфиденциальными данными необходимо заранее проверить условия их обработки и хранения.
• Снижение качества – результат может меняться при появлении новых сведений или изменении условий работы.
• Ошибки интеграции – проблемы нередко возникают при подключении ИИ к CRM, ERP и другим корпоративным платформам.

Также заранее определите, где нужен обязательный контроль сотрудника. Если ошибка способна повлиять на деньги, здоровье, безопасность или права человека, полностью полагаться на автоматический результат не стоит.

Какие типы AI существуют на практике

Все рассмотренные варианты находятся на разных стадиях развития. Некоторые уже стали обычным инструментом бизнеса, другие пока реализованы преимущественно в виде исследовательских концепций.

Какие решения уже используются

Сегодня на практике применяются ML, нейросети, компьютерное зрение, обработка естественного языка, распознавание речи, рекомендательные платформы и генеративные модели. Они помогают анализировать документы, прогнозировать спрос, распознавать изображения, отвечать клиентам, создавать контент, находить подозрительные операции и решать другие прикладные задачи.

Какие разновидности остаются теоретическими

Общий, сверхинтеллект и самосознающий AI пока не реализованы как полноценные сервисы. Поэтому важно отличать реальные возможности современных решений от концепций, которые описывают потенциальное развитие в будущем.

Подведем итоги

Из статьи вы узнали, какие основные виды и типы искусственного интеллекта существуют, а также какие технологии в нем применяются. Как стало понятно, AI объединяет множество решений, которые отличаются назначением, способом обучения, принципом работы и уровнем самостоятельности. Одни системы анализируют данные и строят прогнозы, другие создают контент, распознают изображения, текст или речь. При выборе подходящего варианта нужно учитывать не только возможности АИ, но и качество исходных данных, требования к контролю, риски и ожидаемый результат. Такой подход позволяет использовать AI там, где он действительно способен принести практическую пользу.