Развитие искусственного интеллекта и перспективы его применения

Цель. Провести анализ понятия «искусственный интеллект», обосновать эффективность применения технологий искусственного интеллекта.

Задачи. Исследовать понятийный аппарат; предложить и обосновать авторское определение понятия «искусственный интеллект»; описать технологию распознавания речи с применением искусственного интеллекта.

Методология. Авторами использованы такие общенаучные методы познания, как сравнение, дедукция и индукция, анализ, обобщение и систематизация.

Результаты. На основании сравнительного анализа существующего понятийного аппарата сделан вывод о том, что единого понятия «искусственный интеллект» не существует. Каждый автор вкладывает в него свое видение. В связи с этим сформулировано авторское определение понятия «искусственный интеллект». Определено, что одним из важных направлений применения технологий искусственного интеллекта в различных областях деятельности является технология распознавания речи. Показано, что первые коммерчески успешные прототипы распознавания речи появились уже к 90-м гг. XX в., а с начала XXI в. очевидным стал большой интерес к «сквозному» автоматическому распознаванию речи. Если традиционные фонетические подходы запрашивали данные произношения, акустической и языковой модели, то сквозные модели одновременно рассматривают все компоненты распознавания речи, тем самым облегчая этапы самообучения и развития. Установлено, что существенное усиление «ментальных» возможностей компьютерной техники и разработка новых алгоритмов обусловили новые достижения в этом направлении. Такие достижения спровоцированы ростом потребности в распознавании речи.

Выводы. По мнению авторов, искусственный интеллект — это комплекс компьютерных программ, которые дублируют функции человеческого мозга, открывая возможность неформального обучения на основе обработки больших данных, позволяя решать задачи распознавания образов (текста, изображения, речи) и формирования управленческих решений. В настоящее время активное развитие информационно-коммуникационных технологий и концепций искусственного интеллекта привели к широкому практическому применению интеллектуальных технологий, особенно в системах управления. Результат воздействия этих систем можно обнаружить в работе мобильных телефонов и экспертных систем, в прогнозировании и других областях. Среди препятствий развития данной технологии — отсутствие точности в системах распознавания речи и голоса в условиях звуковых помех, которые всегда присутствуют во внешней среде. Но последние достижения преодолевают этот недостаток.

1. NASA’s Perseverance Mars rover Lands on Mars [Электронный ресурс]. URL: https://scienceooze.com/perseverance-mars-rover/ (дата обращения: 03.02.2021).

2. John McCarthy. What is Artificial Intelligence? [Электронный ресурс]. URL: http://www-formal.stanford.edu/jmc/whatisai/whatisai.html (дата обращения: 03.02.2021).

3. Аверкин А. Н., Гаазе-Рапопорт М. Г., Поспелов Д. А. Толковый словарь по искусственному интеллекту. М.: Радио и связь, 1992. 256 с.

4. Семенов М. Как искусственный интеллект меняет отрасль маркетинговых исследований [Электронный ресурс] // Crn.ru. 2019. 25 марта. URL: https://www.crn.ru/news/detail.php?ID=134464 (дата обращения: 07.02.2021).

5. Осипов Г. Искусственный интеллект: состояние исследований и взгляд в будущее [Электронный ресурс]. URL: http://www.raai.org/about/persons/osipov/pages/ai/ai.html (дата обращения: 08.02.2021).

6. Kaplan A., Haenlein M. Siri, Siri in my Hand, who’s the Fairest in the Land? On the Interpretations, Illustrations and Implications of Artificial Intelligence // Business Horizons. 2019. Vol. 62. No. 1. P. 15–25. DOI: 10.1016/j.bushor.2018.08.004

7. Различия между искусственным интеллектом, машинным обучением и глубоким обучением [Электронный ресурс] / пер. с англ. // Habr.com. 2017. 25 февраля. URL: https://habr.com/ru/post/401857/ (дата обращения: 08.02.2021).

8. Милютин И. 5 методов обработки естественного языка, которые стремительно меняют мир вокруг нас [Электронный ресурс] // Neurohive. 2018. 28 сентября. URL: https://neurohive.io/ru/osnovy-data-science/5-metodov-v-nlp-kotorye-izmenjat-obshhenie-v-budu-shhem/ (дата обращения: 08.02.2021).

9. Новый чип подарит функцию распознавания речи практически любому «умному» девайсу [Электронный ресурс] // Naukatv.ru. 2017. 16 февраля. URL: https://webcache.googleusercontent.com/search?q=cache:OnE159ZOi9QJ: https://naukatv.ru/news/19192+&cd=1&hl=ru&ct=clnk&gl=ru (дата обращения: 08.02.2021).

10. Илюхин О. Искусственный интеллект Google читает по губам лучше человека [Электронный ресурс] // Вести.Ru. 2016. 22 ноября. URL: https://www.vesti.ru/hitech/article/634083 (дата обращения: 09.02.2021).

11. Информационные технологии [Электронный ресурс] // Коммерсантъ. 2019. 23 октября. URL: https://www.kommersant.ru/doc/4125714 (дата обращения: 09.02.2021).

12. Агафонова И. Искусственный интеллект в ОрВД [Электронный ресурс] // Госкорпорация по ОрВД. 2018. URL: https://gkovd.ru/press-centre/publications/2018/iskusstvennyyintellekt-v-orvd-/ (дата обращения: 09.02.2021).

13. Евсеева Е. Amazon разрешила автопроизводителям создавать своих голосовых помощников на базе Alexa [Электронный ресурс] // Vc.ru. 2021. 15 января. URL: https://vc.ru/transport/197155-amazon-razreshila-avtoproizvoditelyam-sozdavat-svoih-golosovyhpomoshchnikov-na-baze-alexa (дата обращения: 09.02.2021).

14. Распознавание речи и разговорные платформы вошли в топ-10 стратегических технологических трендов [Электронный ресурс]. URL: https://pro.rbc.ru/demo/600180689a794734ffd16053 (дата обращения: 09.02.2021).