В этой статье вы узнаете:
- Что такое искусственный интеллект?
- Почему так важен искусственный интеллект?
- Как работает искусственный интеллект?
- Виды искусственного интеллекта.
- Какую роль в искусственном интеллекте играют машинное обучение, нейронные сети и глубокое обучение?
Различные компании практически во всех отраслях применяют искусственный интеллект (ИИ или AI) для решения сложных проблем и создания более персонализированного опыта.
Джон Маккарти ввел термин искусственный интеллект в 1956 году. Однако только после ImageNet в этой области произошел огромный скачок.
ImageNet изначально преследовал академическую цель — собрать и нанести на карту набор данных объектов. Это быстро превратилось в ежегодную задачу, когда команды соревновались, используя алгоритмы для точного распознавания изображений.
В 2012 году наступил решающий момент — команда исследователей из Университета Торонто приняла участие в конкурсе и представила Alexnet — архитектуру глубокой сверточной нейронной сети, которая превзошла конкурентов в идентификации изображений.
С тех пор применение искусственного интеллекта ИИ распространилось на такие области, как компьютерное зрение, обработка естественного языка, распознавание голоса и другие.
В нашей повседневной жизни довольно легко определить, где работает искусственный интеллект. Например, Facebook и его функция маркировки изображений, распознающая определенных людей, или алгоритм Netflix с высокой степенью прогнозирования, используемый для предоставления рекомендаций по фильмам.
Чтобы получить больше информации об искусственном интеллекте, мы должны сначала определить, что такое искусственный интеллект. Впоследствии мы сможем отличить его от других связанных терминов, таких как машинное обучение (ML), нейронные сети (NN) и глубокое обучение (DL).
Искусственный интеллект – что это такое?
С ростом популярности искусственный интеллект столкнулся с некоторыми проблемами из-за отсутствия ясности в терминологии и неправильных представлений общественности.
Распространенные ошибки: искусственный интеллект и машинное обучение являются взаимозаменяемыми терминами или что искусственный интеллект не может применяться в творческих областях.
Итак, что такое искусственный интеллект?
Искусственный интеллект (машинный интеллект) представляет собой тип интеллекта, созданный машинами, чтобы напоминать органический интеллект, демонстрируемый людьми.
Для достижения этой цели искусственный интеллект выступает в качестве помощника для компьютерных систем, чтобы они могли выполнять такие задачи, как визуальное восприятие или распознавание речи.
Почему важен искусственный интеллект?
Искусственный интеллект играет важную роль в совершении открытий с помощью данных и итеративного обучения, поскольку он улучшает его способность извлекать результаты.
Однако не путайте искусственный интеллект с роботизированной и аппаратной автоматизацией. Вместо автоматизации ручных задач он может непрерывно обрабатывать большие объемы, частые и компьютеризированные задачи с более высокой точностью, чем когда-либо мог человек.
Как работает искусственный интеллект?
Чтобы имитировать человеческий интеллект, искусственный интеллект использует машинное обучение, чтобы компьютеры могли научиться реагировать на определенные действия.
Искусственный интеллект настраивается с помощью прогрессивных алгоритмов обучения и позволяет данным использовать опыт для постоянного обновления программирования.
Проще говоря, обнаружение закономерностей и структуры данных позволяет искусственному интеллекту приобрести новый навык. Таким образом, он может научиться рекомендовать вам продукт на основе ваших прошлых покупок.
Виды искусственного интеллекта
Есть два вида искусственного интеллекта — общий и узкий.
-
Общий искусственный интеллект (AGI) или сильный ИИ (Strong AI) обладает всеми характеристиками человеческого интеллекта. Однако эксперты еще не пришли к единому мнению о том, возможно ли полностью реализовать AGI в реальном мире.
Примеры AGI: робот из фильма «Мир Дикого Запада» или голограмма Джой из фильма «Бегущего по лезвию 2049»
-
Узкий искусственный интеллект (Narrow AI — ANI) или слабый ИИ (Weak AI) отображает один или несколько аспектов человеческого интеллекта и может хорошо выполнять определенные задачи.
Тем не менее, в других областях он часто будет хуже. Например, машина может прекрасно интерпретировать ваше зрение, но не способна ни на что другое.
Примеры ANI: беспилотные автомобили, поиск Google, голосовой помощник Алиса, программное обеспечение для распознавания изображений и т.д.
Какую роль в AI играют машинное обучение, нейронные сети и глубокое обучение?
Машинное обучение, нейронные сети, глубокое обучение и искусственный интеллект взаимосвязаны, но все они имеют существенные различия, которые отличают их.
Представьте, что один из них является ответвлением другого — например, машинное обучение (ML) — это подмножество техники искусственного интеллекта, в которой используются статистические методы.
Искусственный интеллект → Машинное обучение → Нейронные сети → Глубокое обучение
Машинное обучение
Машинное обучение — одно из средств достижения искусственного интеллекта. Другими словами, это приложение искусственного интеллекта, которое автоматизирует и изучает шаблоны с данными.
Основная предпосылка здесь — каждый усвоенный урок запоминается, поэтому машина становится умнее с каждой выполненной задачей. Таким образом, алгоритм обучается тому, как выполнять задачи, не получая каждый раз набор инструкций.
Когда в программное обеспечение поступают новые данные, этот метод анализа данных позволяет системам искусственного интеллекта научиться принимать решения, делать прогнозы и самосовершенствоваться.
Нейронные сети
Как следует из названия, нейронные сети созданы, как копия нейронов в головном мозге. Они представляют собой набор алгоритмов и компонентов более крупных приложений машинного обучения, необходимых для обучения.
С помощью искусственного интеллекта нейронные сети способны разрешать чрезвычайно запутанные задачи. Эти сети предназначены для распознавания образов, чтобы они могли расшифровать различные сенсорные данные, которые обрабатываются машинами для классификации полученных необработанных входных данных.
Глубокое обучение
Глубокое обучение используется для описания более сложных сетей с несколькими уровнями. Слои вдохновлены структурой и функцией мозга.
В этом случае искусственные нейронные сети — это алгоритмы, воспроизводящие работу мозга с точки зрения нейронов и их связей. Каждый слой выбирает определенный нюанс для изучения, например, определение контуров на фотографиях.
Глубокое обучение (DL) — это автономная и самообучающаяся система, которая позволяет компьютеру разрабатывать набор правил и решать свои проблемы, а не люди, обучающие машины этому. Способность обучаться основана на нейронных сетях.
Преимущество добавленных уровней состоит в том, что эти сети способны развивать более высокие уровни абстракции, которые необходимы для некоторых сложных задач, таких как автоматический перевод и распознавание изображений.
Заключение
Новые технологии вместе с машинным обучением, глубоким обучением и нейронными сетями обеспечивают высокую точность и стабильную основу для быстрого развития искусственного интеллекта.
Важно отметить, что искусственный интеллект — это не продукт или услуга сама по себе, а способ улучшения существующих продуктов или услуг.
Искусственный интеллект служит как компаниям, так и пользователям. Компании получают точные прогнозы и превосходные решения, а клиенты — желаемый опыт в зависимости от их предпочтений.
