Можно ли назвать ChatGPT искусственным интеллектом?

В узком смысле — да: это система, имитирующая интеллектуальную деятельность (текст, рассуждения, обобщения). В смысле «общий интеллект, как у человека» — нет: модель не понимает мир, не имеет долгосрочной памяти и легко ошибается в простых ситуациях. Под одним словом «ИИ» обычно скрывают и то и другое, и это часто запутывает.

Когда появится «настоящий» ИИ (AGI)?

Прогнозы исследователей расходятся очень сильно — от 5–10 лет до «никогда в обозримой перспективе». При этом до сих пор нет ни общепринятого определения AGI, ни понятного теста, по которому можно было бы сказать «вот он». Поэтому к датам стоит относиться как к мнениям, а не к фактам.

Искусственный интеллект (ИИ): что это и виды

Термин «искусственный интеллект» появился в 1956 году на семинаре в Дартмутском колледже. С тех пор он прошёл несколько витков надежд и разочарований и сейчас вернулся в центр внимания на волне больших языковых моделей.

Что обычно понимают под ИИ

Узкий ИИ — системы, решающие одну задачу: распознавание лиц, перевод, рекомендации, автопилот. Это всё, что есть на рынке сегодня.
Общий ИИ (AGI) — гипотетическая система, способная решать произвольные интеллектуальные задачи на уровне человека. Существует только в исследовательских дискуссиях.
Сверхинтеллект (ASI) — теоретическая система, превосходящая человека во всех областях. Чисто умозрительная категория.

Что внутри современного ИИ

Сегодня почти всё, что называют ИИ, — это машинное обучение, причём в большинстве случаев нейросети. ИИ — широкая зонтичная категория, машинное обучение — её рабочее ядро, глубокое обучение — частный случай машинного обучения на основе многослойных нейросетей.

КОГДА ПРИМЕНЯТЬ

Нужно говорить о системах автоматизации интеллектуальных задач на высоком уровне
Сравниваете подходы: классические алгоритмы, машинное обучение, нейросети, большие языковые модели
Объясняете нетехническим людям, что делает продукт

КОГДА НЕ СТОИТ

Когда в команде разработки достаточно сказать «модель» или «алгоритм» — слово ИИ скорее запутает, чем уточнит
В маркетинге продукта, который на деле опирается на правила и логику «если — то»: это не ИИ, и преувеличение быстро ловят

ПРИМЕР

В одном продукте под крышей «ИИ» могут одновременно жить очень разные технологии: классификатор спама на логистической регрессии, рекомендательная система на матричной факторизации, поиск похожих картинок через векторные представления и чат-бот на большой языковой модели. Для пользователя это всё «искусственный интеллект», для инженеров — четыре разных подхода с разной стоимостью, скоростью и качеством.

КАК ИСПОЛЬЗОВАТЬ В SHTAB

Когда команда обсуждает архитектуру или общение с клиентом, полезно сразу уточнять, о каком именно ИИ речь — какая задача, какая модель, какие данные. Иначе разговор о «нашем ИИ» превращается в обмен лозунгами и невозможно принять конкретные решения.

Попробовать бесплатно

Вопросы про «Искусственный интеллект (ИИ)»

Нет. ИИ — широкое понятие про любые системы, имитирующие интеллект. Машинное обучение — один из подходов внутри ИИ: системы, которые учатся на данных, а не работают по жёстким правилам. Сегодня почти все практические ИИ-системы построены на машинном обучении, но исторически в ИИ входили и экспертные системы на правилах, и логические подходы.

Ещё из «Искусственный интеллект»

Вся категория →

MCP (Model Context Protocol, протокол контекста модели)

Открытый протокол, по которому языковые модели и агенты единообразно подключаются к внешним инструментам, данным и сервисам.

MLOps (эксплуатация ML-моделей)

Практики и инструменты для разработки, выкатки и эксплуатации моделей машинного обучения и ИИ в боевой среде — аналог DevOps для машинного обучения.

RAG (поиск с дополнением генерации)

Подход, при котором перед ответом языковая модель ищет подходящие документы в базе знаний и использует их как контекст.

Искусственный интеллект (ИИ)

Что обычно понимают под ИИ

Что внутри современного ИИ

Вопросы про «Искусственный интеллект (ИИ)»

Ещё из «Искусственный интеллект»

Применяйте термины на практике