скачать книгу бесплатно
Искусственный интеллект. Начало новой технологической революции: вызовы и возможности
Р. С. Маков
Добро пожаловать в начало новой эпохи, где искусственный интеллект станет ключевым двигателем глобальных перемен и беспрецедентных инноваций! В этой книге автор предлагает глубокое погружение в мир ИИ, демонстрируя его возможности, потенциал и несомненное влияние на нашу повседневную жизнь, экономику и общество в целом.Эта книга является мощным инструментом для понимания и адаптации к новой реальности, где искусственный интеллект станет неотъемлемой частью нашего бытия. Она поможет Вам увидеть, как именно данная технология сможет изменить нашу жизнь и окружающий мир, и как Вы можете стать активным участником этого глобального преображения.Не упустите возможность окунуться в мир научной фантастики, который становится реальностью прямо сейчас!
Р. Маков
Искусственный интеллект. Начало новой технологической революции: вызовы и возможности
Искусственный интеллект и новая технологическая революция: введение
Мы живем в эпоху, когда технологии развиваются с невероятной скоростью, проникая во все сферы нашей жизни и меняя наш мир до неузнаваемости. Одна из наиболее поразительных и значимых технологий нашего времени – это искусственный интеллект (ИИ). Он в корне меняет наше восприятие мира, представления о возможностях человечества, приводя к радикальным изменениям во многих аспектах нашей жизни. В данной книге мы предлагаем отправиться в увлекательное путешествие по миру искусственного интеллекта, познакомиться с его историей, настоящим и будущим, а также осознать его роль в начале новой технологической революции.
За последние несколько десятилетий искусственный интеллект сделал огромный скачок вперед, и сегодня его трудно представить как нечто абстрактное и оторванное от реальности. Он уже стал неотъемлемой частью нашей повседневной жизни: от системы распознавания голоса в наших смартфонах до автономных автомобилей и предсказания погоды. Он прочно занял свою нишу в образовании, медицине, экономике и космических разработках. Данная технология стала не просто инструментом, но и мощным двигателем прогресса, который может привести человечество к новым вершинам развития и открыть небывалые доселе возможности.
Цифровой интеллект становится главным двигателем современной технологической революции, затрагивая самые разнообразные сферы нашей деятельности, от науки и экономики до социальных отношений и образа жизни. Мы находимся на пороге новой эры, когда возможности, предоставляемые данной технологией, могут качественно трансформировать наше общество и привести к масштабным изменениям, сопоставимым с прогрессом, достигнутым человечеством на протяжении всей его истории.
С тех пор как алгоритмы машинного обучения начали стремительно развиваться и внедряться в различные отрасли, искусственный интеллект стал ключевым элементом новой технологической революции. Сегодня мы сталкиваемся с беспрецедентным ростом мощности вычислительных систем, объемов данных и алгоритмов, что позволяет нам использовать ИИ для решения сложных проблем, которые ранее считались неразрешимыми. Благодаря интеллектуальным системам мы можем создавать продукты и услуги, которые не только улучшают нашу жизнь, но и существенно ускоряют научные открытия и технологический прогресс.
Однако наряду с огромным потенциалом, которым обладает искусственный интеллект, эта технологическая революция несет и ряд серьезных вызовов. Возникают вопросы, связанные с безопасностью, этикой, равенством и доступностью технологий, а также с их влиянием на трудоустройство, политические системы и социальные структуры.
В этом контексте необходимо осознавать, что эта технологическая революция, возглавляемая искусственным интеллектом, является не просто очередным этапом развития науки и техники. Мы стоим перед возможностью создания новой реальности, где рассматриваемая технология будет играть ключевую роль в формировании нашего будущего и обеспечении устойчивого развития. Мы должны стремиться к интеграции искусственного интеллекта в нашу повседневную жизнь, чтобы получить максимальную пользу от его возможностей, сохраняя при этом общечеловеческие ценности и социальную гармонию.
Искусственный интеллект становится неотъемлемой частью нашего мира, и его развитие будет определять ход нашей истории на долгосрочную перспективу. Это требует ответственного подхода к вопросам управления, регулирования и этики, связанным с ИИ, а также активного сотрудничества между государствами, научными и деловыми сообществами, общественными организациями и широкой общественностью.
Важно осознать, что искусственный интеллект не представляет собой угрозу для человечества, если его использование будет контролироваться и направляться в правильное русло. Он должен стать инструментом, позволяющим решить многие проблемы, с которыми мы сталкиваемся в современном мире.
Наша цель – создание синтеза между человеком и искусственным интеллектом, где технология будет служить нашим интересам и улучшать качество нашей жизни. В конечном счете, искусственный интеллект не заменит человека; вместо этого человек, максимально использующий его возможности, во многих сферах вытеснит тех, кто продолжает игнорировать эту технологию.
В данной работе мы попытаемся осветить различные аспекты интеллектуальных технологий и их роли в новой технологической революции, анализируя как их влияние на различные области нашей жизни, так и их возможности для формирования новой парадигмы развития человечества. Наша цель – представить комплексный анализ этой сокрушительной силы, которая при правильном подходе может стать двигателем социального прогресса и по-настоящему трансформировать наше будущее.
«За последние несколько десятилетий искусственный интеллект сделал огромный скачок вперед, и сегодня его трудно представить как что-то абстрактное и оторванное от реальности».
«ИИ стал ключевым элементом новой технологической революции».
Раздел 1. Искусственный интеллект как технология
1.1. История создания и разработки искусственного интеллекта
1.1.1. Древние представления об автоматах и механизмах: философский аспект
В человеческой истории описано немало попыток создания искусственных существ и машин, которые могли бы успешно служить человеку и даже заменить его в некоторых функциях. Эти представления можно найти в мифах, легендах и философских идеях разных культур. Изучение древних представлений об автоматах и механизмах может помочь нам понять, как возникла идея искусственного интеллекта, и обнаружить глубокие корни этого стремления в человеческой культуре. В данном разделе мы сосредоточимся на философской стороне этого вопроса и рассмотрим, как древние представления о механических созданиях влияли на развитие науки и техники.
Философские идеи о механических созданиях в античном мире
Античная философия играла значительную роль в формировании представлений о возможности создания механических и искусственных существ. Аристотель, один из величайших философов древности, обращался к проблеме создания искусственного разума и изучал природу и структуру механических устройств. Он считал, что автоматы воспроизводят действия живых существ и могут быть использованы для изучения естественных законов.
Аристотель писал о том, что искусственный разум может быть создан на основе наблюдения за природой и применения логики. Его идеи оказали значительное влияние на дальнейшее развитие науки и техники, особенно в эпоху Возрождения, когда многие ученые обратились к познанию природы и попытались создать искусственных существ, способных воплощать в жизнь задачи, обычно выполняемые людьми.
Платон, другой великий античный философ, также размышлял о возможности изобретения механических созданий. Он рассматривал космос как механическую систему, управляемую разумом. В его произведениях можно найти аналогии между механическими устройствами и разумом, который может стать движущей силой таких устройств. Платон разрабатывал идею о том, что человек способен достичь совершенства путем изучения и воспроизведения устройства Вселенной.
Мифы и легенды о механических созданиях
В мифах и легендах разных народов также можно обнаружить представления о механических и искусственных существах. В греческой мифологии, например, Гефест, бог кузнечного искусства и изобретений, создавал механических слуг и автоматы для помощи в своей работе. Так, известна история о Талосе – бронзовом великане, созданном Гефестом для охраны острова Крит от врагов. Талос обладал некоторыми атрибутами живых существ, такими как возможность двигаться и принимать решения, что делало его разумным искусственным существом.
В индийской мифологии также присутствуют искусственные существа, такие как автоматические воины и летающие машины, которые могут управляться разумом и выполнять задачи на благо человечества. Эти представления показывают, что идея создания механических и искусственных существ глубоко укоренилась в культуре и философии древних цивилизаций.
Философия и механические создания в средние века и раннее Новое время
В средние века и раннее Новое время идеи древних философов и мифы о механических созданиях продолжали вдохновлять ученых и изобретателей. Философы и теологи, такие как Фома Аквинский и Альберт Великий, активно изучали и комментировали произведения Аристотеля и Платона, что привело к возрождению интереса к проблемам создания искусственного разума и механических устройств.
Особенно активно развивалась тема механических и искусственных существ в эпоху Возрождения, когда ученые и изобретатели, такие как Леонардо да Винчи и Франческо ди Джорджо, создавали сложные механические устройства и разрабатывали проекты автоматов. Эти проекты не только демонстрировали технические возможности того времени, но и отражали философские вопросы о природе разума, способности человека к творчеству и потенциале искусственных существ.
Философия механических созданий в Просвещении
Период Просвещения привел к значительным изменениям во взглядах на механических и искусственных существ. Философы, такие как Рене Декарт и Готфрид Вильгельм Лейбниц, разрабатывали новые концепции разума и его связи с механическими процессами. Декарт, например, считал, что живые существа – это сложные машины, состоящие из механических частей, и предложил идею о «животных-машинах» – существах, которые функционируют на основе механических принципов, но не обладают сознанием.
Просвещение также стало временем активного развития техники и изобретений, включая создание сложных автоматов и механических устройств. Изобретатели, такие как Жак де Вокансон и Пьер Жак-Дроз, создавали удивительно сложные автоматы, способные имитировать движения и действия живых существ, что вызывало интерес и даже опасения у современников.
Философия и механические создания в XIX—XX веках
В XIX и XX веках философские идеи о механических и искусственных существах продолжали развиваться. В это время появляются новые теории и концепции, такие как идея о компьютере и информационной теории, которые существенно влияют на представления о возможности создания искусственного интеллекта. Философы и ученые, такие как Алан Тьюринг и Норберт Винер, разрабатывают основы для будущих исследований в области ИИ и предлагают разные подходы к созданию механических и искусственных существ, обладающих разумом.
В это же время, с развитием промышленной революции и массового производства, возникают идеи о механизации труда и создании машин, способных выполнять рутинные задачи вместо человека. Философы и писатели, такие как Карл Маркс и Чарльз Диккенс, задаются вопросами о социальных и этических последствиях механизации и влияния машин на человеческую жизнь.
Литературные произведения, такие как «Франкенштейн» Мэри Шелли, «Гулливер» Джонатана Свифта и «1984» Джорджа Оруэлла, отражают философские и моральные вопросы, связанные с созданием искусственных существ и их влиянием на человеческое общество.
Исследование древних взглядов на автоматы и механизмы открывает факт того, что концепция создания интеллектуальных искусственных сущностей берет начало из глубин человеческой культуры и философии. Эти идеи прослеживались в мифологии, легендах и философских концепциях различных эпох и цивилизаций, оказывая влияние на прогресс научных и технологических достижений.
С развитием технологий и возникновением искусственного интеллекта философские вопросы о природе разума, возможности создания искусственных существ и их влиянии на человечество становятся все более актуальными. Изучение истории этих представлений позволит осознать моральные и этические вызовы, которые могут возникнуть в связи с развитием цифрового интеллекта.
1.1.2. Появление компьютеров и основы искусственного интеллекта
Начало эры компьютеров
Появление компьютеров в середине XX века стало важным этапом в развитии искусственного интеллекта. До этого момента механические и электромеханические устройства хотя и обладали определенными возможностями для выполнения вычислений, все же были ограничены по своим функциональным возможностям и скорости работы, чтобы стать основой для создания технологий машинного обучения.
Первые электронные компьютеры, такие как ENIAC и Colossus, были созданы во время Второй мировой войны и использовались для дешифровки, а также вычисления траекторий артиллерийских снарядов. Они состояли из тысяч электронных ламп и занимали огромные помещения, однако их вычислительная мощь была на порядки выше, чем у любых предшествующих устройств.
Концепция универсальной машины
Важным вкладом в развитие компьютеров и искусственного интеллекта стала идея универсальной машины, предложенная Аланом Тьюрингом. В своей работе 1936 года «О вычислимых числах, с применением к Entscheidungsproblem» (англ. On Computable Numbers, with an Application to the Entscheidungsproblem) Тьюринг предложил абстрактную модель вычислительной машины, которая могла бы выполнить любое задание, если оно может быть сформулировано в виде алгоритма. Эта модель, названная «машина Тьюринга», стала основой для разработки первых программных языков и алгоритмов, а также идеологической основой для создания искусственного интеллекта.
Рождение искусственного интеллекта
В 1950-х годах компьютеры стали доступнее для научных исследований, и это привело к возникновению искусственного интеллекта как самостоятельной отрасли. В 1956 году на конференции в Дартмутском колледже был сформулирован термин «искусственный интеллект» и определены основные цели и направления исследований в этой области. Участники конференции, среди которых были Джон Маккарти, Марвин Мински, Натаниель Рочестер и Клод Шеннон, призывали к созданию машин, способных обучаться, решать проблемы и общаться на естественном языке.
Ранние успехи и разочарования
Одним из первых успешных проектов в области искусственного интеллекта стал программный комплекс «Логический теоретик» (англ. Logic Theorist), созданный Алленом Ньюэллом и Гербертом Саймоном в 1955 году. Эта программа была способна доказывать теоремы из элементарной математики, используя методы, аналогичные тем, что применялись человеком. Успех «Логического теоретика» вызвал оптимизм среди исследователей искусственного интеллекта, многие из которых считали, что создание полноценного искусственного интеллекта – вопрос нескольких десятилетий.
Однако с течением времени стало очевидно, что создание искусственного интеллекта – задача куда более сложная, чем предполагалось изначально. Многие проблемы, которые казались тривиальными на первый взгляд, такие как распознавание объектов на изображении или понимание естественного языка, оказались чрезвычайно сложными для решения с помощью традиционных подходов. В 1960—1970-е годы исследования в области искусственного интеллекта обернулись рядом разочарований, и финансирование многих проектов было сокращено.
Возрождение искусственного интеллекта
В 1980—1990-е годы интерес к искусственному интеллекту возродился благодаря новым подходам и технологиям, таким как экспертные системы, нейронные сети и генетические алгоритмы. Экспертные системы, основанные на представлении знаний в виде правил и логических выводов, доказали свою эффективность в решении сложных задач в различных областях, таких как медицина, юриспруденция и инженерия. Нейронные сети, вдохновленные структурой и принципами работы мозга, стали популярным инструментом для обработки больших объемов данных и решения задач распознавания образов, классификации и прогнозирования. Генетические алгоритмы, основанные на принципах естественной эволюции, позволили исследователям находить оптимальные решения сложных задач в условиях ограниченных ресурсов и неопределенности.
Революция глубокого обучения
В начале XXI века искусственный интеллект вступил в новую фазу своего развития благодаря революции в области глубокого обучения. Глубокие нейронные сети, состоящие из множества слоев и способные обучаться на больших объемах данных, показали поразительные результаты в решении сложных задач, таких как распознавание речи, машинный перевод и игра в настольные игры. Важным вкладом в развитие глубокого обучения стали работы Яна Лекуна, Джеффа Хинтона и Йошуа Бенджио, которые были удостоены премии Тьюринга за свои достижения в этой области.
Искусственный интеллект сегодня
Сегодня искусственный интеллект является одной из самых активно развивающихся и влиятельных областей науки и технологии. Мощные алгоритмы машинного обучения и доступность больших объемов данных позволяют создавать системы, способные автоматизировать множество задач, которые ранее считались исключительно прерогативой человека. Искусственный интеллект внедряется в различные отрасли, включая медицину, образование, производство, финансы и развлечения, и изменяет нашу жизнь и общество.
В данном подразделе мы рассмотрели краткую историю развития компьютеров и искусственного интеллекта, начиная с создания первых электронных машин и заканчивая последними достижениями в области глубокого обучения. Мы увидели, как эволюция компьютерной техники и новые концепции и алгоритмы привели к возникновению и развитию искусственного интеллекта, который в настоящее время играет огромную роль в нашем обществе и проникает во все сферы жизни. Однако развитие искусственного интеллекта никогда не было линейным, и на его пути возникали как заметные успехи, так и разочарования. Взгляд на историю этой области позволяет нам лучше понять современные тенденции и задачи искусственного интеллекта и сформировать представление о его возможном будущем.
1.2. Текущий уровень развития технологии
1.2.1. Современные подходы к разработке ИИ: машинное обучение и глубокое обучение
Машинное обучение: основные принципы
Машинное обучение – это подраздел искусственного интеллекта, который изучает алгоритмы и статистические модели, позволяющие компьютерам учиться и делать предсказания или принимать решения на основе данных. В отличие от классических алгоритмов, которые следуют строго
определенным правилам, алгоритмы машинного обучения «учатся» на основе примеров, представленных в виде обучающей выборки.
Основная идея машинного обучения заключается в том, что компьютерная программа должна быть способна самостоятельно «выработать» правила и закономерности, присущие данным, а затем использовать их для решения новых задач. Машинное обучение включает в себя множество методов и подходов, таких как регрессионный анализ, деревья решений, случайные леса, опорные векторные машины и многое другое.
Глубокое обучение: прорыв в области искусственного интеллекта
Глубокое обучение – это подраздел машинного обучения, который занимается изучением и разработкой нейронных сетей с большим количеством скрытых слоев (глубоких нейронных сетей). Благодаря своей структуре и способности обучения глубокие нейронные сети способны обрабатывать огромные объемы данных и выявлять сложные закономерности и зависимости, что делает их особенно эффективными в решении задач, связанных с распознаванием образов, обработкой естественного языка и рекомендательными системами.
Одним из важных достоинств глубокого обучения является его способность к автоматическому выделению признаков из данных. Вместо того чтобы полагаться на инженерию признаков и экспертные знания для определения наиболее релевантных переменных, глубокие нейронные сети самостоятельно находят наиболее информативные признаки в процессе обучения. Это позволяет упростить процесс разработки и настройки моделей и обеспечивает высокую производительность в решении сложных задач.
Основные типы глубоких нейронных сетей
Существует множество различных архитектур глубоких нейронных сетей, каждая из которых оптимизирована для решения определенных задач. Ниже приведены некоторые из наиболее популярных и широко используемых архитектур:
Сверточные нейронные сети (CNN) – особенно эффективны в задачах распознавания образов и обработки изображений. Они используют специальные сверточные слои для анализа локальных свойств изображений, таких как границы, углы и текстуры.
Рекуррентные нейронные сети (RNN) – применяются для обработки последовательностей данных, таких как временные ряды, аудиосигналы и текст. Рекуррентные слои сохраняют информацию о предыдущих состояниях и используют ее для прогнозирования следующих состояний.
Сети с долгосрочной краткосрочной памятью (LSTM) и гейтовые рекуррентные единицы (GRU) – разновидности рекуррентных нейронных сетей, особенно эффективные в решении задач с долгосрочными зависимостями между элементами последовательности.
Трансформеры – архитектура, основанная на механизмах внимания, которые позволяют моделям определять взаимосвязи между различными частями последовательности без использования рекуррентных или сверточных слоев. Трансформеры считаются наиболее эффективными для обработки естественного языка и стали основой таких моделей, как BERT, GPT и T5.
Обучение с подкреплением
Обучение с подкреплением – это еще один подход к машинному обучению, который ориентирован на обучение агентов принимать решения и действовать в заданной среде, чтобы достичь определенной цели. В отличие от контролируемого обучения, где агент обучается на основе явно заданных пар входных данных и выходных результатов, в обучении с подкреплением агент использует взаимодействие со средой и получает обратную связь в виде наград или штрафов.
Обучение с подкреплением позволяет создавать интеллектуальные системы, способные обучаться оптимальным стратегиям и действиям в сложных и непредсказуемых средах. Этот подход применяется в самых разных областях, включая робототехнику, игры, оптимизацию транспортных сетей и торговые системы.
Современные подходы к разработке искусственного интеллекта, такие как машинное обучение и глубокое обучение, предоставляют мощные инструменты для создания сложных и автономных систем, способных решать широкий спектр задач и адаптироваться к новым условиям и обстоятельствам. В свете последних достижений в области глубокого обучения и нейронных сетей искусственный интеллект продолжает свое развитие и проникновение во все сферы нашей жизни, обещая принести большие изменения и новые возможности для науки, технологий и общества в целом. Однако разработка искусственного интеллекта также порождает новые вызовы и вопросы, связанные с этикой, безопасностью и воздействием на рынок труда, которые требуют осмысленного и ответственного подхода со стороны исследователей, разработчиков и общественных деятелей.
«Современные подходы к разработке искусственного интеллекта, такие как машинное обучение и глубокое обучение, предоставляют мощные инструменты для создания сложных и автономных систем, способных решать широкий спектр задач и адаптироваться к новым условиям и обстоятельствам».
1.2.2. Области применения ИИ: компьютерное зрение, обработка естественного языка, рекомендательные системы и др.
Искусственный интеллект олицетворяет собой технологическую революцию, меняющую наш мир и существенно влияющую на наши привычки, образ жизни и общество в целом. Он проникает в различные области, такие как компьютерное зрение, обработка естественного языка, рекомендательные системы и многие другие, что позволяет автоматизировать и оптимизировать процессы, которые раньше были доступны только человеку. В данном подпункте мы рассмотрим основные области применения технологии, ее возможности и перспективы.
Компьютерное зрение
Компьютерное зрение – это область искусственного интеллекта, которая занимается анализом и обработкой изображений и видео с целью распознавания объектов, классификации и интерпретации визуальных данных. Основные задачи, которые решает компьютерное зрение, включают:
– распознавание и классификация объектов на изображении или видео. Распознавание и классификация объектов – это процесс идентификации и определения типа объектов, представленных на изображении или видео. Используя машинное обучение и нейронные сети, алгоритмы ИИ обучаются распознавать различные объекты и категории на основе предоставленных тренировочных данных. В результате обучения эти системы могут выявить и разметить объекты, определить их положение и отслеживать их перемещение. Применение включает автоматическое размещение тегов на фотографиях, распознавание номерных знаков автомобилей и анализ транспортного потока.
– определение движения объектов. Определение движения объектов – это процесс анализа последовательности изображений или видео для выявления и отслеживания движения объектов. Это может включать в себя определение траектории движения, скорости и направления объектов. Технологии определения движения используются в системах видеонаблюдения, спортивном анализе, автономных транспортных средствах и робототехнике для навигации и планирования маршрутов.
– построение трехмерных моделей мира. Построение трехмерных моделей мира – это процесс создания цифровых 3D-моделей реальных объектов и сцен с использованием данных, полученных с камер, радаров или других датчиков. Алгоритмы компьютерного зрения могут анализировать данные и восстанавливать структуру и геометрию окружающей среды. Применение включает в себя картографирование и навигацию в робототехнике, архитектурное моделирование, виртуальную и дополненную реальность.
– распознавание и анализ лиц. Распознавание и анализ лиц – это процесс идентификации и анализа человеческих лиц на изображениях или видео. Это включает в себя определение положения лица, его ориентации, выражения лица, возраста и пола. Технологии распознавания лиц используются в безопасности для идентификации личности, анализа эмоций и предсказания возможных последующих действий человека, исходя из его психоэмоционального фона.
С применением компьютерного зрения возможны следующие практические функции:
• автономные транспортные средства;
• безопасность и видеонаблюдение;
• робототехника;
• медицинская диагностика;
• сельское хозяйство и управление природными ресурсами.
Обработка естественного языка (NaturalLanguageProcessing – NLP)
Обработка естественного языка является областью искусственного интеллекта, которая занимается анализом, пониманием и генерацией текста на естественном языке. NLP позволяет компьютерам понимать человеческий язык и общаться с людьми, используя естественные формы выражения.
Основные задачи NLP включают:
– распознавание жестов и поведения людей. Распознавание жестов и поведения людей – это процесс анализа изображений или видео для определения и интерпретации движений и действий человека. Это включает в себя определение положения и движения конечностей, а также анализ поведения, такого как ходьба, бег и взаимодействие с объектами. Применение включает в себя жестовое управление устройствами, анализ активности и безопасности, а также создание аватаров и виртуальных ассистентов.
– синтаксический анализ и морфологический разбор текста. Синтаксический анализ включает определение грамматической структуры текста, выявление отношений между словами и выражениями. Морфологический разбор представляет собой определение частей речи и морфологических характеристик слов. Они обеспечивают основу для более глубокого анализа и обработки текста.
– семантический анализ и извлечение смысла из текста. Семантический анализ – это процесс понимания смысла и значения текста. Это может включать определение темы, ключевых слов, сущностей и отношений между ними, а также выявление закономерностей и контекста. Это позволяет системам ИИ глубже понимать и интерпретировать человеческий язык.
– генерация естественного текста. Генерация естественного текста – это процесс создания текста на основе данных или информации с применением соответствующих алгоритмов. Это может включать автоматическое составление отчетов, статей, синтезирование речи и создание новых текстов на основе предыдущих данных.
– машинный перевод между разными языками. Машинный перевод – это автоматический процесс перевода текста с одного языка на другой с использованием алгоритмов ИИ. Современные машинные переводчики, основанные на нейронных сетях, обеспечивают более точный и плавный перевод по сравнению с традиционными методами. Применение включает перевод веб-страниц, технических документов и международной коммуникации.
