Самое интересное, что это уже не фантастика. Это уже настоящее. ИИ? Бог создал нас . . . то есть мы тоже, своего рода, ИИ.

Критерии ИИ На 2024 г выделяли следующие критерии и признаки, которые отличают ИИ от других программных комплексов: Способность к обучению и адаптации - возможность самостоятельно учиться и адаптироваться на основе новых данных, опыта и обратной связи, оптимизировать свои алгоритмы в процессе работы, что позволяет ИИ с течением времени становиться более эффективным и точным. ИИ не ограничивается начальным обучением и может постоянно развиваться. Автономность принятий решений – способность выхода за границы установленных алгоритмов в рамках фокуса задачи и адаптация к новым сценариям без предварительного вмешательства человека. Проще говоря, ИИ способен самостоятельно искать наилучшее решения для решения конкретной задачи, тогда как обычные программы «заперты» в границы интегрированных алгоритмов. Понимание контекста сложных задач – ИИ обладает способностью понимать сложные, многоуровневые задачи и контекст, в котором они возникают, тогда как в традиционных программах глубина понимания ограничена исключительно заранее написанными и внедренными скриптами и алгоритмами. Когнитивные функции – восприятие информации, рассуждение, обучение и многовекторное решение задач отличает ИИ от любых других систем, даже самых сложных. Логическое рассуждение предполагает способность к логическому анализу информации и формированию выводов с выстраиванием причинно-следственных цепочек. Обработка естественного языка – замещение машинного языка на инструкции и в дальнейшем на человеческий язык делает программный комплекс близким к ИИ в той мере, насколько ИИ способен понимать человеческую речь. Предиктивный анализ - ИИ может анализировать большие объемы исторических данных, обнаруживать закономерности и тенденции и использовать эти знания для прогнозирования будущих событий или результатов, опираясь на паттерны и вероятностные оценки. Мультимодальность – относится к способности ИИ анализировать и интегрировать информацию из различных источников или типов данных (модальностей). Например, мультимодальная система ИИ может одновременно обрабатывать текст, изображения, аудио и видео. Мультидисциплинарность - в контексте ИИ подразумевает применение знаний и методов из разных научных дисциплин для разработки, понимания и улучшения систем ИИ. Этот подход акцентирует внимание на объединении разнообразных научных и технических областей знаний для создания более эффективных и интеллектуальных систем. Интеграция всех 8 базовых признаков ИИ не является обязательной, т.к., по существу, достаточно даже одного из выше перечисленных.