Направление «Искусственный интеллект»
Искусственный интеллект (AI) — это раздел компьютерных наук, занимающийся созданием машин или программ, которые могут думать и учиться, имитируя человеческий разум.
История создания ИИ
Искусственный интеллект впервые получил признание в науке в 1956 году на летней конференции в Дартмутском колледже. Его презентовал математик Джон Маккарти. Он рассматривал ИИ как математическую абстракцию, целясь в создание «искусственного» аналога человеческого мышления. С тех пор научные исследования в области ИИ расширялись. В них включили изучение психологии памяти и механизмов понимания для их имитации на компьютере.
Впоследствии появились алгоритмы машинного обучения, которые помогают компьютерам накапливать знания и самостоятельно обучаться на основе проб и ошибок. С 2010 года увеличившаяся мощность компьютеров позволила сочетать большие данные с методами глубокого обучения на основе нейросетей. Активнее начали развиваться распознавание речи и изображений, понимание естественного языка, автономное вождение автомобилей.
Как работает ИИ
Искусственный интеллект, как маленький ребенок, сначала впитывает в себя всю информацию, которую ему дают люди. Затем учится ее использовать и применять в различных задачах. Например, решает примеры, пишет тексты или рисует изображения.
Сферы применения ИИ уже сейчас
Это медицина, банкинг, онлайн-торговля, искусство, бытовая сфера. Например, в медицине искусственный интеллект часто применяют для анализа медицинских изображений, например, рентген-снимков. Сейчас самое активное направление – это диагностика и оценка риска развития онкологических заболеваний.
В медицине искусственный интеллект служит цифровым ассистентом врача. Он анализирует все детали, ускоряет работу и дает врачу альтернативное мнение. Такой ИИ способен очень быстро анализировать сотни рентгеновских и МРТ-снимков, выявляя те случаи, которые требуют более детального внимания со стороны медицинских специалистов.
Какие вызовы ставит перед людьми ИИ
Искусственный интеллект активно трансформирует мир, открывая безграничные возможности во множестве сфер, от здравоохранения до образования. Однако вместе с потенциалом ИИ ставит перед людьми и ряд серьезных вызовов.
Первый — этический. Вопросы приватности и безопасности данных становятся все более актуальными. Развитие технологий должно идти рука об руку с развитием этических стандартов их использования.
Следующий вызов — безопасность. Применение ИИ в критически важных областях, таких как транспорт или медицина, требует исключительной надежности и точности. Ошибки в работе могут иметь катастрофические последствия. Поэтому важно обеспечить максимально возможную безопасность и защиту систем на основе ИИ от внешних угроз.
Третий пункт, вызвавший большой резонанс в обществе, — влияние на рынок труда. Автоматизация, приводящая к исчезновению некоторых профессий, требует переосмысления подходов к обучению и переквалификации рабочей силы.
***
Применительно к детскому технопарку «Кванториум-33» обучение проводится по двум уровням сложности:
- до 6 класса включительно;
- старше 6 класса.
Обучение по данному направлению ведет педагог допобразования, кандидат технических наук Юрий Монахов.
Юрий Михайлович Монахов:
- Такое разделение обусловлено как уровнем сложности, так и способностью к усвоению информации. В сфере машинного обучения есть вопросы, с которыми справится любой человек (1), и есть вопросы, требующие определенной математической подготовки (2).
Если говорить о (1), то это касается в основном вопросов использования. Сейчас очень много разных сервисов, которые можно пользовать для создания текстов, иллюстраций, видео и даже приложений. То есть даже без особой подготовки, пользуясь естественным языком (а нашем случае – задавая вопросы ИИ на своем, естественном языке) можно сделать и мультимедиа материал, и более-менее работающий продукт, который потом, если это нужно, можно распространять в Интернете.
Это так называемый базовый уровень – использование существующих моделей для создания различного контента.
Более продвинутый уровень (2) заключается в том, что можно создавать собственные модели (имеются в виду, модели алгоритмов ИИ). Продвинутый уровень начинается с обучения классическим методам машинного обучения (методам классификации, регрессии, кластеризации). Впоследствии дети и из базовой, и из продвинутой группы смогут делать свои проекты, которые будут представлены на суд общественности, и которые будут содержать существенные элементы современных технологий ИИ.
Дети начинают обучение с того, что ищут сервисы, которые предоставляют доступ к различным моделям ИИ (видео, фото, текст) и тестируют потом эти сервисы, учатся с ними работать, а еще выявляют варианты их использования, а также их плюсы и минусы.
В группе (1) планируется обучать детей созданию нейросетей. У нас уже есть опыт создания нейросети, которая должна была при помощи тепловизора (ИК-камеры) выявлять человека в лесу (для поиска заблудившихся в лесу людей – в условиях повышенной лесистости, там, где густые кроны деревьев и много зелени, обычная камера может не справиться). Нейросети могут использоваться как для создания, так и для классификации контента. Все это будем изучать.