За пределами генеративного ИИ: новые технологии искусственного интеллекта

Воплощенный ИИ

Воплощенный искусственный интеллект (Embodied AI) — это направление, которое фокусируется на внедрении ИИ в физические и виртуальные объекты. Такой ИИ позволяет им взаимодействовать с окружающей средой, обучаться и принимать решения в режиме реального времени. Эта технология особенно важна для таких отраслей, как робототехника, автономное вождение и медицина, где ИИ должен не только анализировать данные, но и физически взаимодействовать с объектами 
и людьми.

Воплощенный ИИ обучается в симулированных средах, которые создают реалистичные условия для экспериментов и обучения. Примером такой системы является симулятор AI2-Thor, разработанный Институтом Алана. Он позволяет агентам ИИ «жить» в виртуальных кухнях, спальнях и других помещениях, изучая, как взаимодействовать с предметами. 

Это позволяет ИИ быстрее учиться 
и адаптироваться к реальным условиям, не подвергая риску людей или оборудование.

Причинный ИИ

Причинный ИИ (Causal AI) выходит 
за рамки традиционных методов машинного обучения, которые в основном опираются на выявление корреляций. В отличие от них, причинный ИИ стремится выявить 
и проанализировать истинные причинно-следственные связи в данных. Это позволяет ИИ-моделям не только предсказывать результаты, но и объяснять, почему происходят те или иные события.
Такие системы особенно важны в областях, где ошибочные выводы могут иметь серьезные последствия. Например, традиционные системы ИИ, использующие исторические данные, могут не учитывать социальные и экономические факторы, что приводит к искаженному восприятию реальности. Причинный ИИ помогает устранить такие ошибки, делая выводы более точными. Этот тип ИИ уже был успешно применен для решения проблемы предвзятости в медицинских прогнозах. 

В США предсказательные алгоритмы ИИ оценивали медицинские нужды пациентов на основе страховых данных.

Однако афроамериканские пациенты, несмотря на более серьезные хронические заболевания, не получали рекомендаций на усиленное лечение, как белые пациенты с аналогичными состояниями. Это происходило потому, что алгоритмы опирались на исторические данные, не учитывающие ограничения в доступе к медицинским услугам 
для афроамериканских пациентов.

Причинный ИИ смог выявить, что эти данные были предвзяты и не отражали реальных потребностей пациентов. Так, он пересмотрел алгоритмы, фокусируясь на истинных причинно-следственных связях. В результате были созданы более объективные модели, которые лучше оценили потребности в страховании.

Квантовый ИИ

Квантовый ИИ представляет собой технологию, которая использует возможности (как понятно из его названия) квантовых компьютеров для решения сложных задач, недоступных для традиционных систем. В отличии от классических компьютеров, использующих двоичные биты (0 или 1), квантовые работают на основе кубитов, которые могут находиться в нескольких состояниях одновременно. Это свойство позволяет им выполнять параллельные вычисления на принципиально новом уровне.
Давайте разберем это на примере. Современные нейронные сети используют механизмы внимания 
для анализа данных, однако их эффективность ограничена возможностями классических компьютеров. Так, в предложении «Она ест красное яблоко» нейронная сеть поймет связь между словами «ест» и «яблоко», а «красное» упустит. 

Квантовые компьютеры могут значительно улучшить эти механизмы, ускорив обработку больших объемов информации. 
Это открывает двери для значительных прорывов в таких областях как обработка естественного языка, медицинская диагностика и финансовый анализ.

По прогнозам, к концу десятилетия квантовый ИИ может выйти на уровень массового использования, значительно ускоряя развитие технологий и решая задачи, которые сегодня кажутся неразрешимыми​.

Децентрализованный ИИ

Большинство современных ИИ-систем являются централизованными. Это создает ряд проблем, связанных с безопасностью и приватностью данных. Однако появление децентрализованных систем ИИ (Decentralized AI), основанных на блокчейне, предлагает принципиально новый подход. Эти системы распределяют обработку данных между различными узлами сети, что делает их более защищенными и прозрачными.

Одним из ярких примеров децентрализованных систем ИИ является проект SingularityNET, который позволяет пользователям взаимодействовать с ИИ-агентами через блокчейн-платформу.

Такая система обеспечивает высокую степень безопасности данных и снижает риск их утечки, так как информация не передается в централизованные хранилища. Более того, использование смарт-контрактов в блокчейне позволяет автоматизировать взаимодействие между ИИ-агентами и сторонними приложениями, что делает такие системы более гибкими и масштабируемыми.

Децентрализованные системы ИИ открывают новые возможности для бизнеса, особенно в таких сферах, как финансы, здравоохранение и управление данными, где безопасность и конфиденциальность являются ключевыми требованиями​.