УДК 004.8

Значимость искусственного интеллекта и нейронных сетей в современном мире

Григорьев Валерий Юрьевич – магистр Института информационных технологий МИРЭА – Российского технологического университета.

Журавлев Александр Иванович – преподаватель МИРЭА – Российского технологического университета.

Аннотация: В предложенной статье будет проанализировано, насколько важны в современном мире искусственный интеллект и нейронные сети, а также, почему всё больше людей пользуются их возможностями. При помощи искусственного интеллекта и нейронных сетей можно решать более сложные задачи, чем доступно каждому человеку по отдельности.

Ключевые слова: искусственный интеллект, нейронные сети, интеграция, машинное обучение.

Актуальность данной статьи состоит в том, что в современном мире искусственный интеллект (ИИ) имеет довольно серьезную роль в выполнении множества процессов. ИИ приобретает все большее значение поскольку он может революционизировать отрасли и улучшить качество жизни людей во всем мире. Важность ИИ заключается в его способности повышать эффективность, производительность и генерировать инновации в самых разных отраслях, что ведет к ускорению экономического роста и улучшению качества жизни людей во всем мире.

Вот несколько причин, почему ИИ важен:

  1. Автоматизация. ИИ может автоматизировать многие задачи, которые в настоящее время выполняются людьми, такие как ввод и анализ данных, обслуживание клиентов и даже вождение. Это может сэкономить время и деньги для компаний и частных лиц.
  2. Персонализация. ИИ может анализировать огромные объемы данных, чтобы предоставлять персонализированные рекомендации и опыт для отдельных лиц. Это может повысить удовлетворенность и лояльность клиентов.
  3. Здравоохранение. ИИ можно использовать в здравоохранении для диагностики заболеваний, выявления генетических маркеров и разработки индивидуальных планов лечения. Это может привести к более точным диагнозам и лучшим результатам для пациентов.
  4. Эффективность. ИИ может оптимизировать процессы и в частности рабочие процессы, делая бизнес более эффективным и продуктивным.
  5. Инновации. ИИ может помочь предприятиям и исследователям открыть для себя новые идеи и разработать новые продукты и услуги, которые ранее были невозможны [4].

Искусственный интеллект и нейронные сети – два термина, которые становятся все более распространенными в нашей повседневной жизни. От беспилотных автомобилей до технологии распознавания лиц – искусственный интеллект и нейронные сети позволили машинам имитировать человеческий интеллект и выполнять сложные задачи.

Искусственный интеллект относится к способности машин или компьютеров имитировать человеческий интеллект и выполнять задачи, которые обычно требуют человеческого познания, такие как принятие решений, урегулирование решения проблем, языковой перевод и распознавание образов. ИИ существует уже некоторое время, но недавние достижения в области вычислительной мощности и возможностей обработки данных позволили машинам выполнять все более сложные задачи.

ИИ также используется для улучшения результатов здравоохранения. Алгоритмы машинного обучения могут анализировать большие наборы данных медицинской информации для выявления закономерностей и прогнозирования результатов лечения пациентов. Эта информация поможет врачам и другим специалистам в области здравоохранения ставить более точные диагнозы и разрабатывать более эффективные планы лечения [3].

Еще одна область, в которой ИИ оказывает большое влияние, – это транспорт. Беспилотные автомобили и грузовики становятся все более распространенными, и многие считают, что в конечном итоге они полностью заменят водителей-людей. В этих транспортных средствах используются датчики, камеры и другие технологии для навигации по дорогам и обхода препятствий, что делает их более безопасными и эффективными, чем традиционные транспортные средства.

Несмотря на многочисленные преимущества ИИ, существуют также опасения по поводу его возможных негативных последствий. В Институте общей физики имени А. М. Прохорова РАН (ИОФ) считают, что быстрое развитие ИИ может привести к массовой потере рабочих мест, поскольку машины берут на себя задачи, которые раньше выполнялись людьми. Но главные опасения в специализированной прессе по поводу этических последствий создания интеллектуальных машин, особенно в связи с тем, что они становятся способными принимать решения и действовать самостоятельно [5].

Одним из самых интересных достижений в области ИИ является использование нейронных сетей. Нейронные сети – это набор алгоритмов, предназначенных для распознавания шаблонов и обучения на входных данных. Они вдохновлены структурой и функциями человеческого мозга, состоящего из миллионов взаимосвязанных нейронов, которые взаимодействуют друг с другом для передачи информации в мозг человека.

Нейронные сети состоят из слоев взаимосвязанных узлов или нейронов, каждый из которых обрабатывает информацию и отправляет ее на следующий слой. Первый слой нейронов получает входные данные, а последний слой производит выходные данные. Слои между входным и выходным слоями называются скрытыми слоями и отвечают за обработку и анализ входных данных [1].

Процесс обучения нейронной сети включает в себя ввод в нее входных данных и корректировку весов и смещений нейронов для повышения точности выходных данных. Чем больше данных обучает сеть, тем лучше она распознает закономерности и делает точные прогнозы (машинное обучение).

Нейронные сети имеют несколько приложений в различных областях, включая распознавание изображений и речи, обработку естественного языка и прогнозное моделирование. Цель нейронной сети – находить закономерности в данных и делать прогнозы на основе выявленных корреляций. Во время обучения в сеть подается большое количество размеченных данных, а веса связей между нейронами корректируются до тех пор, пока сеть не сможет точно предсказать правильный результат для заданного ввода.

Нейронные сети оказались невероятно эффективными в широком спектре приложений. Специалисты в области экономики считают, что, в финансах их можно использовать для прогнозирования цен на акции или обнаружения мошенничества. Разработчики программ в сфере медицины также замечают, что в здравоохранении их можно использовать для анализа медицинских изображений и выявления заболеваний. Рабочие процессы медицинских учреждений неразрывно связаны со сбором, обработкой и анализом различных медицинских изображений к которым относятся рентген, КТ, цифровые гистологические исследования и так далее. А также, искусственный интеллект в медицине использует алгоритмы и программное обеспечение для аппроксимации человеческих знаний при анализе большого объема сложных медицинских данных. Исходя из этого можно сделать вывод, что нейронные сети и искусственный интеллект всегда были и являются сквозными технологиями. В области лингвистики специалисты считают, что нейронные сети и искусственный интеллект можно использовать для улучшения распознавания речи и обработки естественного языка [2].

Одним из ключевых преимуществ нейронных сетей является их способность обучаться и адаптироваться к новым данным. После того, как нейронная сеть была обучена на определенном наборе данных, она может продолжать обучение и улучшать свои прогнозы по мере поступления новой информации. Это делает нейронные сети особенно полезными в приложениях, где данные постоянно меняются, например, на фондовом рынке или в анализе социальных сетей.

Мы предлагаем практическое применение искусственного интеллекта в роли чат-бота в телеграмме, который внедрен в обслуживающие программы компании для психологической помощи и поддержки сотрудников, которые сталкиваются с проблемами и трудностями при выполнении работы. Как пример, приведем первоначальную реализацию чат-бота на Python.from aiogram import Bot, Dispatcher, executor, types // Bot определяет, на какие команды от пользователя и каким способом отвечать; Dispatcher позволяет отслеживать обновления; Executor запускает бота и выполняет функции, которые следует выполнить.

 API_TOKEN = '5602787567:AAGYv7NrSjwyW7qPs_yvu70C060zrcfZDbQ'//апи телеграм бота

 bot = Bot(token=API_TOKEN)

dp = Dispatcher(bot)// Теперь необходимо инициализировать объекты bot и Dispatcher, передав первому наш токен. Если их не инициализировать, то код не будет работать.

@dp.message_handler(commands=['start'])

async def send_welcome(message: types.Message):

await message.reply("Привет!\n Я бот-помощник, давай поговорим обо всем, что тебя беспокоит!\nОтправь мне любое сообщение, а я тебе обязательно отвечу.")// Настроим приветственное окно для нового пользователя, которое будет появляться при нажатии команды /start. Для этого создаём message_handler и прописываем функцию ответа

@dp.message_handler()

async def echo(message: types.Message):

await message.answer(message.text)// Теперь создадим событие, которое будет обрабатывать введённое пользователем сообщение:

if __name__ == '__main__':

executor.start_polling(dp, skip_updates=True)// Остаётся последний этап – настроить получение сообщений от сервера в Telegram. Если этого не сделать, то мы не получим ответы бота. Реализовать получение новых сообщений можно с помощью поллинга. Он работает очень просто – метод start_polling опрашивает сервер, проверяя на нём обновления. Если они есть, то они приходят в Telegram. Для включения поллинга необходимо добавить две строчки:

Преимущество данного чат-бота состоит в том, что при общении с ним нейронная сеть активно собирает данные о проблемах пользователей для дальнейшего развития, улучшения, прогнозирования вариантов проблемных зон, а также для предоставления более лучшего ответа пользователю.

Однако, нейронные сети также имеют некоторые ограничения. Для эффективного обучения им требуются большие объемы данных, а их процесс принятия решений может быть трудно интерпретировать, что затрудняет понимание того, почему они делают определенные прогнозы.

Заключение

В заключении следует отметить, что искусственный интеллект и нейронные сети произвели революцию в том, как мы взаимодействуем с машинами и выполняем сложные задачи, а также подняли важные вопросы об этичности и подотчетности систем ИИ. Поскольку технологии продолжают развиваться, важно обеспечить этичное и ответственное использование ИИ и нейронных сетей на благо общества. На основании выше изложенных фактов предлагается внедрение ИИ в каждую отрасль современного мира, поскольку важность ИИ заключается в его способности повышать эффективность, производительность и инновации в самых разных отраслях, что ведет к ускорению экономического роста и улучшению качества жизни людей во всем мире.

Список литературы

  1. Рассел С. Искусственный интеллект: современный подход / - М.: Вильямс, 2020. - 578 c.
  2. Редько В.Г. Эволюция, нейронные сети, интеллект: Модели и концепции эволюционной кибернетики / – М.: Гостехиздат, 2021. - 224 c.
  3. Слэйгл Дж. Искусственный интеллект / - М.: Мир, 2021. - 320 c.
  4. Тей А. Логический подход к искусственному интеллекту / - М.: Мир, 2022. - 432 c.
  5. Хайкин С. Нейронные сети: полный курс / - М.: Диалектика, 2020. - 1104 c.

Интересная статья? Поделись ей с другими: