В чем суть искусственного интеллекта

Поскольку искусственный интеллект был создан людьми и для людей, поиски определения этого явления нужно начинать с нас. Интеллект — это мыслительная способность, свойственная человеку, поэтому объяснение ИИ можно получить из сравнения искусственного интеллекта и человеческого интеллекта.

Человечество vs. Искусственный интеллект (коммуникация)

Искусственный интеллект — особая сфера компьютерной науки. Эта технология нацелена на создание специальных машин, обладающих интеллектом, которые смогут вести себя как люди в конкретных ситуациях, а именно: распознавать человеческую речь и предметы, писать и читать тексты и тому подобное. Мы, люди, используем язык для выражения своих мыслей и чувств, для общения друг с другом.

ИИ для выполнения тех же действий использует обработку естественного языка, которая занимается анализом голоса и речи человека. Довольно наглядным примером этого направления является Google Assistant. Возможность общения у машины достигается за счёт использования механизма распознавания речи. Процесс обработки естественного языка основан на статистических методах.

Человечество vs. Искусственный интеллект (зрение)

Глаза — это органы зрительной системы человека. Мы используем их, чтобы видеть мир вокруг нас. Наш мозг использует этот способ для получения информации. То есть глаза подчиняются мозгу и добывают для него информацию.

Искусственный интеллект использует компьютерное зрение для выполнения тех же функций. Обработка изображений — это метод восприятия и анализа изображений из внешнего мира искусственным интеллектом.

Человечество vs. Робототехника

Как известно, жизнь — это движение. Любое действие человека предполагает работу сознания, поскольку наш ум направляет наши движения. Умные машины, которые могут двигаться и выполнять различные действия как люди, называются роботами. Их созданием занимается робототехника — довольно распространённое направление в ИИ.

Другая способность искусственного интеллекта — распознавание образов, когда роботы могут классифицировать группу объектов, как это делают люди. Считается, что роботы гораздо лучше людей в классификации данных. Автоматическое обучение и совершенствование, основанное на прошлом опыте, относится к дисциплине «Машинное обучение».

Человеческий мозг vs. Нейронные сети

Наш мозг является центром нервной системы организма, который управляет нашим умом и способствует формированию когнитивных способностей. Благодаря этому очень важному органу, состоящему из нейронов, человек учится и получает информацию, пропуская её через аналитический центр. Мы стараемся воссоздать аналогичные алгоритмы и программы, основанные на структуре и функциональности мозга, в машинах.

Нейронные сети отвечают за обучение и понимание более сложных вещей и знаний, реализуя «Глубокое обучение». Эта дисциплина включает такие направления, как компьютерное зрение и автоматическое распознавание речи. Сверточные нейронные сети — это класс глубоких нейронных сетей, которые машины используют для анализа визуальных образов. Они помогают искусственному интеллекту распознавать объекты через компьютерное зрение и являются результатом глубокого обучения. С другой стороны, есть ещё рекуррентные нейронные сети, которые разрабатываются как механизм памяти, чтобы дать машинам возможность запоминания ряда прошлых событий, как это делают люди.

Обучение человека vs. Машинное обучение

Научное исследование алгоритмов и статистических моделей и их использование в дальнейшем для эффективного выполнения конкретной задачи, основанной только на шаблонах и выводах, называется машинным обучением. На самом деле человек способен принимать новую информацию в трёх измерениях, однако машины не ограничены в количестве источников и измерений информации. Машины также могут научиться определять закономерности, а затем на их основе составлять прогнозы и классификации. Человеческий мозг не способен на подобное.

Методы машинного обучения

Существует несколько методик машинного обучения, которые основаны на различных видах данных и результатах. Первым и распространённым способом можно считать обучение с учителем. Здесь системе задаётся ситуация и требуемое решение, а в обучении принимает участие ML-инженер.

Обучение без учителя — вторая методика машинного обучения. В нём задаётся только ситуация, а от системы требуется сгруппировать объекты по общим признакам и решить задачу без помощи инженера.

Третий способ — это обучение с подкреплением. Здесь машине предоставляют ситуацию и принятое решение, а учителем выступает не человек, а некоторая среда.

Ещё существует полуавтоматическое обучение, которое является промежуточным вариантом между обучением с учителем и обучением без учителя. Такую методику можно считать четвёртой, но она не замыкает все имеющиеся способы машинного обучения. Просто это уже будет темой для отдельной статьи.

Взаимодействие

Главный вопрос состоит в совместимости человечества и искусственного интеллекта в ближайшем будущем, что заставляет всех задуматься: возможно ли их сосуществование? Люди создали ИИ с целью улучшить и облегчить жизнь благодаря этой передовой технологии. Кроме того, типы машинного обучения обеспечивают расширенные представления и используют комплекс различных данных.

Тем не менее технология ИИ всё ещё не настолько самодостаточна, хотя очень точна и исполнительна. Человеческие навыки и опыт по-прежнему играют важную роль в функционировании системы ИИ. Сможет ли искусственный интеллект когда-нибудь полностью заменить человека? Этот вопрос требует длительного анализа и размышления, оставаясь пока без ответа.