Расскажите об искусственном интеллекте, пожалуйста. В каких областях работает, эксперименты, возможности?

Изначально стоит определиться с терминологией. Искусственный интеллект (ИИ) в большей степени философское понятие, основы которого были заложены ещё в середине 17 века при влиянии механистического материализма, когда стали предполагать, что животные могут являться сложными механизмами. Понятия слабого и сильного ИИ также достаточно подробно рассматриваются в философии. Например, в работе "Разум, мозг и программы" Джон Сёрл (John Rogers Searle) указывает, что «гипотеза сильной версии ИИ была интересна тем, что она выдвигала чёткий, хорошо определённый тезис: мыслительные процессы есть вычислительные процессы, манипулирующие формальными символами». И подобное утверждение Джон Сёрл оспаривает. Причём Сёрл не оспаривает гипотезу о слабой версии ИИ: «Согласно слабой версии ИИ, компьютеры – могучий инструмент для изучения разума. Они позволяют нам более точно формулировать гипотезы». В соответствии с чем, отличием слабого ИИ от сильного в основном является то, что сильному ИИ причисляются когнитивные свойства человеческого мозга, и в первую очередь это «интенциональность», то есть выполнение направленных действий при понимании ситуации. Слабому ИИ подобное свойство не принято приписывать. В других ответах приводят, что ИИ может считаться таковым, если осуществляет похожую на сознательную деятельность, но с точки зрения всё той же философии - это не так. В частности, сильный ИИ не предполагает уподобление сознательной деятельности. Таким образом опровергают гипотезу о возможном создании сильного ИИ. В той же работе, Д. Сёрл предлагает аргумент против гипотезы о сильном ИИ, в частности, о том, что сильный ИИ обладает пониманием о проводимых им операциях, или точнее «интенциональностью»: «обладающее условием удовлетворения, направленностью и тому подобными характеристиками». Соответственно, в начале текста приведён пример, с ответами на вопросы, связанным с определёнными рассказами, которые выдаёт машина Шенка, которую определяют как сильную версию ИИ. Ответы выдаются машиной Шенка ввиду того, что она "снабжена представлением о той информации, которую люди имеют о ...", т.е. "контекстом". Сёрл указывает, что существуют представления о том, будто подобный компьютер обладает пониманием самого процесса, и в свою очередь пониманием того, зачем он производит определённые операции, а не только делает выводы, на основании встроенных алгоритмов, и, соответственно, против подобного представления Сёрл выдвигает аргументы, т.к. пытается указать, что деятельность подобной машины не связана с пониманием, а лишь является следствием используемых алгоритмов, которую можно поставить в сравнение с некоторой шаблонной деятельностью, например, когда человек выводит ответы на вопросы на полностью неизвестном ему языке только при помощи набора правил, но без знания самого языка. Таким образом, человек не имеет общего представления о том, над чем работает, но при этом со стороны будет создаваться впечатление, будто он действительно обладает знанием указанного языка, с которым работает. Ввиду чего, Сёрл указывает, что «Принимать симуляцию за идентичную копию в случае боли, любви и познания ошибочно так же, как в случае пожаров или ливней». В итоге Сёрл говорит «я пытался показать, что входные и выходные данные некой системы могут точно повторять входные и выходные данные китайца, но тем не менее не понимать ни слова по-китайски, вне зависимости от того, как она запрограммирована. Тест Тьюринга, бессовестно бихевиористский и операционалистский, типичен для этой традиции». Соответственно, попытка подражать осмысленной деятельности не даёт права рассуждать о ней таким образом, будто она на самом деле является таковой.

С другой стороны, говорить о ИИ, как о вычислительной машине, будет не совсем корректно. Стоит взять во внимание то, что понятие "искусственный" определяет некоторый результат человеческой деятельности. Исходя из чего, можно ИИ представить как "созданный в результате человеческой деятельности интеллект". Таким образом при его создании могут быть задействованы биотехнологии и многое другое.

Дж. Маккарти предлагает следующее определение ИИ: "Это наука и инженерия создания интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных вычислительных программ. Она связана с аналогичной задачей использования вычислительных систем для понимания человеческого интеллекта. Однако ИИ не обязан ограничиваться методами, поддающимися биологическому наблюдению" (пер. с англ.). Для более детального представления можно начать с работы С. Рассела и П. Норвига "Искусственный интеллект: современный подход" (Stuart Russel, Peter Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach) - последнее четвёртое издание пока что видел лишь на английском. Если рассматривать практическое применение, то стоит обратить внимание на системы на нейронных сетях, которые маркетологи продвигают как ИИ (если рассматривать исключительно слабый ИИ, то они не далеки от правды). Итак, системы на нейронных сетях используют для распознавания речи, анализа текстовых и других данных, системах машинного зрения и т.п. Из подобных направлений применения следует, что на их основе также разрабатывают рекомендательные системы, виртуальных/голосовых ассистентов, автономные транспортные средства, системы для предсказания временных рядов (включая анализ и прогнозирование финансовых данных) и т.п.

Если есть желание поработать с машинным зрением, то можно использовать Google Colab, Tensorflow и, например, сети Faster R-CNN, Mask R-CNN (свёрточные нейронные сети, название которых происходит из используемой операции "свёртки"), при этом взять какой-либо набор данных, например, Berkley Deep Driving Dataset. Ниже пример определения объектов на записи с видеорегистратора, полученный мной при помощи Mask R-CNN.

Как правило в данной области предпочитают использовать Python (относительно простой и выразительный язык, есть множество готовых библиотек/фреймворков, которые в свою очередь могут иметь реализацию на C++). Однако для реализации на более низком уровне используют C/C++ - вычисления на графич. ядрах и т.п. Иногда используют Java, возможно и другие языки программирования и технологии. В некоторых случаях применяют системы моделирования, например, Matlab, и подобные программы. Если есть желание вникать в данную область, то стоит изучать соответствующую литературу и информацию на тематических ресурсах. Надеюсь мой ответ будет полезен.