人工智能 (AI) 的概念不僅包括允許您創建智能機器（包括計算機程序）的技術。
人工智能也是科學思想的領域之一。
什麼是人工智能？
智力是人的心理成分，具有以下能力：
- 自適應；
- 通過積累經驗和知識來學習；
- 運用知識和技能來管理環境的能力。
智力結合了一個人認知現實的所有能力。在它的幫助下，一個人可以思考、記住新信息、感知環境等等。
人工智能被理解為信息技術領域之一，從事研究和開發具有人類智能能力的系統（機器）：學習能力、邏輯推理能力等。
目前，人工智能的工作是通過創建新的程序和算法來進行的，這些程序和算法以與人相同的方式解決問題。
由於AI的定義隨著這個方向的發展而演變，所以不得不提一下AI的效果。它指的是人工智能取得一定進展後所產生的效果。例如，如果人工智能學會了執行某些動作，那麼批評者會立即加入進來，認為這些成功並不表明機器中存在思考。
今天，人工智能的發展朝著兩個獨立的方向發展：
- 神經控制論；
- 合乎邏輯的方法。
第一個方向涉及從生物學的角度研究神經網絡和進化計算。邏輯方法涉及開發模仿高級智力過程的系統：思維、言語等。
人工智能發展史
人工智能領域的第一項工作始於上世紀中葉。 艾倫·圖靈成為這個方向研究的先驅，儘管某些想法在中世紀開始被哲學家和數學家表達出來。尤其是早在20世紀初，就引入了一種能夠解決國際象棋問題的機械裝置。
但這個方向真正形成於上世紀中葉。人工智能作品出現之前，先於對人性、認識我們周圍世界的方式、思維過程的可能性以及其他領域的研究。到那時，第一台計算機和算法已經出現。也就是說，奠定了新研究方向的基礎。
1950 年，艾倫·圖靈（Alan Turing）發表了一篇文章，他在文章中提出了有關未來機器能力的問題，以及它們在智能方面是否可以超越人類。正是這位科學家開發了後來以他的名字命名的程序：圖靈測試。
這位英國科學家的著作發表後，出現了人工智能領域的新研究。根據圖靈的說法，只有在交流過程中無法與人區分開來的機器才能被識別為思考機器。大約在科學家角色出現的同時，一個概念誕生了，稱為嬰兒機器。它設想人工智能的逐步發展和機器的創造，其思維過程首先在兒童水平上形成，然後逐漸改進。
軍方部門在人工智能領域的新技術創造中發揮了特殊作用，積極資助了這一研究領域。隨後，人工智能領域的工作開始吸引大公司。
現代生活給研究人員帶來了更複雜的挑戰。因此，如果我們將它們與人工智能出現期間發生的情況進行比較，人工智能的發展是在根本不同的條件下進行的。全球化進程、數字領域犯罪分子的行為、互聯網的發展和其他問題——所有這些都給科學家們提出了複雜的任務，而解決方案則在人工智能領域。
儘管近年來在這一領域取得了成功（例如，自主技術的出現），但懷疑論者的聲音仍未平息，他們不相信創造一個真正的人工智能，而不是一個非常有能力的程序。許多批評者擔心，人工智能的積極發展將很快導致機器完全取代人的局面。
研究領域
哲學家們尚未就人類智力的本質及其地位達成共識。在這方面，在專門研究人工智能的科學著作中，有很多想法可以說明人工智能解決了哪些任務。對於什麼樣的機器可以被認為是智能的問題也沒有共識。
今天，人工智能技術的發展有兩個方向：
- 自上而下（符號學）。它涉及開發新系統和知識庫，以模仿高級心理過程，例如言語、情感表達和思考。
- 自下而上（生物）。這種方法涉及神經網絡領域的研究，通過該方法從生物過程的角度創建智能行為模型。神經計算機就是在這個方向的基礎上創建的。
圖靈測試
在一般意義上，這種方法涉及創建人工智能，在相同的正常情況下，人工智能的行為與人類行為沒有區別。事實上，圖靈測試假設一台機器只有在與它通信時無法理解誰在說話時才具有智能：是一個機械裝置還是一個活生生的人。
科幻書籍提供了一種評估人工智能能力的不同方式。如果人工智能能夠感知並能夠創造，它就會成為現實。然而，這種定義方法在實踐中並不成立。例如，現在已經在製造能夠響應環境變化（冷、熱等）的機器。同時，他們無法感受一個人的方式。
符號方法
解決問題的成功很大程度上取決於靈活處理問題的能力。與人不同，機器以統一的方式解釋他們收到的數據。因此，只有一個人參與解決問題。機器根據不使用多個抽像模型的書面算法執行操作。通過增加解決問題過程中涉及的資源，可以從程序中獲得靈活性。
上述缺點對於 AI 開發中使用的符號方法是典型的。但是，人工智能的這個發展方向可以讓你在計算過程中創建新的規則。而符號方法所產生的問題可以通過邏輯方法來解決。
邏輯方法
這種方法涉及創建模擬推理過程的模型。它基於邏輯原理。
這種方法不涉及使用導致特定結果的嚴格算法。
基於代理的方法
它使用智能代理。這種方法假設如下：智能是一個計算部分，通過它實現目標。機器扮演智能代理的角色。她在特殊傳感器的幫助下學習環境，並通過機械部件與之交互。
基於代理的方法側重於開發允許機器在各種情況下保持運行的算法和方法。
混合方法
這種方法涉及神經和符號模型的集成，因此可以解決與思維和計算過程相關的所有問題。例如，神經網絡可以生成機器操作移動的方向。靜態學習提供了解決問題的基礎。
人工智能投資開發
據 Gartner 專家稱，到 2020 年代初，幾乎所有已發布的軟件產品都將使用人工智能技術。此外，專家建議，數字領域約 30% 的投資將落在人工智能上。
據 Gartner 分析師稱，人工智能為人與機器的合作開闢了新機遇。同時，人工智能取代人類的進程也無法停止，未來還會加速。
普華永道認為，由於新技術的迅速採用，到 2030 年全球國內生產總值將增長約 14%。此外，大約 50% 的增長將提高生產過程的效率。該指標的後半部分將是通過將人工智能引入產品所獲得的額外利潤。
最初，美國將獲得使用人工智能的效果，因為這個國家為人工智能機器的運行創造了最好的條件。未來，它們將被中國超越，中國將通過將此類技術引入產品及其生產中來獲取最大的利潤。
新技術的引入還將創造額外的80萬個工作崗位。專家指出，這一數字抵消了流程自動化造成的空缺損失。分析師根據對公司的一項調查預測，到 2020 年代初，他們在工廠自動化方面的支出將增至約 460 億美元。
在俄羅斯，人工智能領域的工作也在進行中。 10年來，國家在該領域資助了1300多個項目。此外，大部分投資用於開發與商業活動無關的項目。這表明俄羅斯商界對引入人工智能技術尚不感興趣。
為此，俄羅斯總共投資了約 230 億盧布。政府補貼的規模不如其他國家展示的人工智能資金數額。在美國，每年為這些目的撥款約 2 億美元。
基本上，在俄羅斯，國家預算撥款用於開發人工智能技術，然後用於運輸部門、國防工業和與安全相關的項目。這種情況表明，在我國，人們更願意投資於可以讓你從所投資的資金中快速取得一定效果的領域。
上述研究還表明，俄羅斯現在具有培養能夠參與人工智能技術開發的專家的巨大潛力。過去 5 年，約有 20 萬人接受了人工智能相關領域的培訓。
人工智能發展前景
人工智能技術正朝著以下方向發展：
- 解決使人工智能能力更接近人類能力的問題，並找到將其融入日常生活的方法；
- 發展成熟的思想，解決人類面臨的任務。
目前，研究人員專注於開發解決實際問題的技術。到目前為止，科學家們還沒有接近創造出成熟的人工智能。
許多公司正在開發人工智能領域的技術。 “Yandex”已經在搜索引擎的工作中使用它們一年多了。自 2016 年以來，這家俄羅斯 IT 公司一直從事神經網絡領域的研究。後者改變了搜索引擎的工作性質。特別是，神經網絡將用戶輸入的查詢與某個最充分反映任務含義的向量進行比較。換句話說，搜索不是根據詞進行的，而是根據人所要求的信息的本質進行的。
Abbyy 最近推出了 Compreno 系統。借助它，可以理解用自然語言編寫的文本。其他基於人工智能技術的系統最近也進入了市場：
- Findo。該系統能夠識別人類語音並使用複雜的查詢在各種文檔和文件中搜索信息。
- Gamalon。這家公司推出了具有自學能力的系統。
- Watson。使用大量算法搜索信息的 IBM 計算機。
- ViaVoice。人類語音識別系統。
大型商業公司並沒有繞過人工智能領域的進步。銀行正在其活動中積極實施此類技術。在基於人工智能的系統的幫助下，他們在交易所進行交易、管理財產和執行其他操作。
國防工業、醫藥等領域正在實施物體識別技術。遊戲開發公司正在使用人工智能來創建他們的下一個產品。
物體識別技術
在過去的幾年裡，一群美國科學家一直致力於NEIL項目，研究人員要求計算機識別照片中顯示的內容。專家建議，通過這種方式，他們將能夠創建一個無需外部干預即可自學的系統。
VisionLab 推出了其 LUNA 平台，該平台可以從大量圖像和視頻中實時識別人臉。該技術現在被大型銀行和網絡零售商使用。使用 LUNA，您可以比較人們的偏好並為他們提供相關的產品和服務。
俄羅斯公司 N-Tech Lab 正在研究類似的技術。與此同時，其專家正試圖創建一個基於神經網絡的人臉識別系統。根據最新數據，俄羅斯的發展比一個人更好地應對分配的任務。
人工智能如何影響人類？
斯蒂芬霍金認為，未來人工智能技術的發展將導致人類死亡。這位科學家指出，由於人工智能的引入，人們會逐漸退化。而在自然進化的條件下，當一個人需要不斷地為生存而戰時，這個過程必然會導致他的死亡。
俄羅斯正在積極考慮引入人工智能。 Aleksey Kudrin 曾表示，使用此類技術將使維護國家機器的成本降低約 GDP 的 0.3%。德米特里·梅德韋傑夫（Dmitry Medvedev）預測，由於人工智能的引入，許多職業會消失。不過，這位官員強調，使用此類技術將帶動其他行業的快速發展。
據世界經濟論壇專家稱，到2020年代初，全球將有約700萬人因生產自動化而失業。人工智能的引入極有可能導致經濟轉型，以及一些與數據處理相關的職業消失。
麥肯錫專家表示，俄羅斯、中國和印度的生產自動化過程將更加活躍。在這些國家，在不久的將來，多達 50% 的工人將因人工智能的引入而失業。他們的位置將被計算機系統和機器人取代。
根據麥肯錫的說法，人工智能將取代涉及體力勞動和信息處理的工作：零售、酒店員工等。
據一家美國公司的專家稱，到本世紀中葉，全球就業崗位將減少約 50%。人們將被能夠以相同或更高效率執行類似操作的機器所取代。同時，專家不排除在指定時間之前實現這一預測的選項。
其他分析師注意到機器人可能造成的傷害。例如，麥肯錫專家指出，與人類不同，機器人不納稅。結果，由於預算收入減少，國家將無法將基礎設施維持在同一水平。因此，比爾蓋茨提議對機器人設備徵收新稅。
人工智能技術通過減少犯錯的數量來提高公司的效率。此外，它們允許您將操作速度提高到一個人無法達到的水平。
