Что лежит в основе методов искусственного интеллекта

0
18

Что такое искусственный интеллект – рассказываем простыми словами с примерами использования искусственного интеллекта и ТОП-7 ИИ в 2024 году

Нейронные сети? Как те, что в мозгу у человека?

Если говорить упрощенно, смысл этой сверточной нейронной сети в том, чтобы оценивать каждый элемент картинки (пиксель) не отдельно, а в группе с несколькими соседними, благодаря чему можно находить как базовые фигуры (линии, углы, и т.д.), так и объекты целиком. Примерно такой же процесс происходит и в человеческом мозге при обработке визуальной информации. После снятия всех возможных визуальных признаков в нейросети, как и в человеческом мозге, происходит анализ этих признаков, а затем принимается решение: видим мы, допустим, кошку или собаку.

В Китае рассматриваемые системы распознают свыше 95% лиц в масках, а в 2017 году помогли найти пропавшего 27 лет назад ребенка. Компания Baidu использовала ИИ и программу для распознавания лиц: было выявлено, что 33-летний мужчина – это мальчик, украденный в далеких 90-х годах. Мужчина выложил на ресурс Baidu свое фото в возрасте 10 лет, в это же время родители искали его по фотографии, на которой запечатлен 4-летний ребенок. Фото были сопоставлены AI, после выявления совпадения семья смогла воссоединиться, хотя предварительно было проведено ДНК-исследование. Компания Baidu инициировала создание централизованной базы для поиска пропавших детей.

Обучение, обработка и последующее принятие решений требует доступа к большим объемам данных. Для примера рассмотрим голосовые ассистенты и чаты, такие как Алиса: для предоставления ответа на вопрос они используют всю информацию из интернета, чтобы обеспечить релевантность. А системам, распознающим рукописный текст, нужно обработать миллионы образцов.

Чем больше мощность, тем быстрее и эффективнее протекает подготовка. Если проводится обучение нейронной сети, которая должна отличать изображения собак от котов, то возможность использования для обработки широкого набора картинок существенно ускорит процесс.

Сегодня компоненты ИИ окружают нас повсеместно. Они есть в смартфонах, бытовой технике, автомобилях, инструментах для ведения бизнеса, дизайна и разработки. Например, в 2023 году конструктор сайтов Craftum презентовал новый сервис: с помощью нейросети можно создать сайт и другие типы ресурсов менее чем за 3 минуты. AI подбирает оптимальные структуру, изображения и формирует текстовый контент, сразу после завершения работы сайт готов к запуску.

Искусственным интеллектом сейчас принято называть все, что способно решать нерутинные задачи на уровне, близком к человеческому, а иногда и лучше. Такие задачи окружают нас везде. Камеры над дорогой вычисляют скорость автомобиля, распознают его знак и высылают штраф, а системы безопасности в метро и аэропортах находят преступников в толпе. Все это сегодня принято считать искусственным интеллектом, хотя в действительности алгоритмы, лежащие в основе каждой такой технологии, уникальны. И только некоторые используют машинное обучение.

ЧИТАТЬ ТАКЖЕ:  Как искусственный интеллект распознает изображения

Однако научить автомобиль принимать решения в чрезвычайных ситуациях гораздо сложнее: проблема в том, что и самому человеку трудно понять, как именно надо поступать в том или ином экстренном случае. Поэтому человек не может показать алгоритмам примеры хорошего и плохого поведения для таких случаев.

Искусственный интеллект — это название не какого-то отдельного алгоритма, но скорее группы методов, которыми пользуются для решения различного рода задач. Алгоритмы, которые используют подходы с обучением, являются лишь одной из подгрупп всего того множества алгоритмов, что принято называть искусственным интеллектом.

История возникновения AI

В 60 годах развитие продолжалось, техника становилась более мощной и доступной, что оптимизировало научные процессы. В этот период создавались экспертные системы, которые аккумулировали знания в определенной области, например, биологии или математике. Еще один прорыв – создание первого чат-бота ELIZA (общался на естественном языке), появление прототипов современных нейронных систем, которые учились выполнять простейшую классификацию, и языка LISP, ставшего основным в исследованиях AI.

В 70-80 годах произошел спад изучения: государства возлагали высокие надежды на ИИ, но они не были оправданы так быстро, как хотелось бы, поэтому финансирование начало уменьшаться. Однако период стал достаточно продуктивным: появился первый интеллектуальный робот, а экспертные системы стали более умными.

Сильный искусственный интеллект – технологии на грани мечтаний. Если рассматривать их работу теоретически, то машины умеют мыслить, осознавать себя, испытывать чувства – они максимально похожи на людей. Сегодня подобных мощностей не еще существует, все системы лишь имитируют человеческое общение, но не способны работать с задачами, которым не обучены.

Функция, ставшая привычной для современных пользователей: ИИ распознает, что именно находится на картинке или будет сфотографировано. Дополнительно – умный поиск: при наведении камеры на предмет/растение/животное, можно получить информацию о том, где продается аналогичный товар или что это такое.

Системы направлены на повышение уровня безопасности, они сканируют толпу и способны идентифицировать/подтвердить личность человека по лицу. Эффективны в вопросах поиска правонарушителей и пропавших людей, активно используются в системе безопасных городов – от уличных камер до метрополитенов. Например, благодаря московской системе видеонаблюдения с функцией распознавания лиц было задержано 7000+ человек, которые находились в федеральном розыске.

Умные дома, самоуправляемые автомобили, роботы-помощники… Нас окружают инновационные технологии, в основе которых лежат алгоритмы, по своей специфике напоминающие работу человеческого мозга. Их называют по-разному: алгоритмы с использованием машинного обучения, глубокого обучения, а иногда и вовсе искусственный интеллект (ИИ).

ОСТАВЬТЕ ОТВЕТ

Пожалуйста, введите ваш комментарий!
пожалуйста, введите ваше имя здесь