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.

Распознавание речи и Обработка изображений

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.

Нейронные сети и Машинное обучение

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.

Ваше сообщение было успешно отправлено. Мы скоро с Вами свяжемся!