Методы искусственного интеллекта — особенности каждого подхода

Нейронные сети и генетические алгоритмы

Семантические сети ИИ — эта модель зародилась ещё в годы ранней стадии развития компьютерной технологии. Она описывает набор сущностей и связей между ними, всё это изображается в виде графа. СС дают информацию и могут её интерпретировать. Программа использует правило формальной логики. Связи бывают разных типов, например: является, является часть, содержит и т.д.

Поглощая огромное количество информации, роботы анализируют и используют полученные данные для прогнозирования. Так работают чат-боты, которые генерируют картинки, текст. Например, это машины, которые анализируют объекты на фотографии и описывают их, исходя из изучения других изображений в интернете.

Машинный интеллект проникает во все сферы жизни. По прогнозам аналитиков благодаря таким решениям будет увеличен объем глобального рынка на 15 триллионов долларов к 2030 году. Лидерами в этой области сейчас становится Китай и США. При этом развитые страны не отстают от этих государств и с каждым годом демонстрируют лучшие показатели в этом вопросе.

Нейросети — это один из возможных способов реализации искусственного интеллекта. В его разработке есть обширная область — машинное обучение. В рамках него изучают методы построения алгоритмов, которые могут обучаться сами. Это удобно, если нет четкого и ясного решения поставленной задачи. Тогда проще не тратить время на поиск другого решения, а создать программу, которая найдет методы его поиска.

Самый частый вопрос, который задают в этой области, касается того, почему не все предприятия идут в ногу со временем и внедряют ИИ. Ответ прост. Потому что многие руководители концентрируют внимание на частных проблемах, а не глобальном развитии компании. Крупные концерны, например, Google и Facebook используют нейросети и программы для анализа спроса покупателей и удержания их на своих площадках. В результате люди переходят по большому количеству объявлений и приносят компании большую прибыль.

Big Data — это одна из самых популярных сфер применения ИИ. Крупные концерны используют его для того, чтобы исследовать поведение потребителей. Например, Яндекс создает музыку и запускает голосовые помощники. С помощью лучших сервисов и систем упрощается навигация по сайту и пользователи быстрее покупают товары или услуги компании. Большую роль играют нейросети, которые обрабатывают данные, фото и видео.

Отслеживается связь нечёткой логики при анализе процессов и явлений, на основании точной оценки принимается решение. НЛ способствует грамотному решению проблемы, при её использовании в контроле или анализе информации. В процессе подключается человеческая интуиция и опыт оператора компании.

Нейросети моделируют работу нервной системы человека. Ее основная особенность — самообучаться с учетом предшествующего опыта. То есть нейронные сети раз за разом, выполняя другие функции, совершают меньшее число ошибок и вырабатывают свою систему. Нейросети — это не искусственный интеллект, но сейчас они активно захватили всеобщее внимание. Если сейчас компания или стартап заявляют о внедрении лучших решений, то с высокой долей вероятности их представители ведут речь о нейросетях. Эти программы — это математическая модель, работа которой основана на большом числе искусственных нейронов с исходными данными.

Эволюционное или многоагентное моделирование

В последние годы искусственный интеллект на стадии подъема, он постепенно внедряется в разные сферы нашей жизни. Это важно для развития компании — оптимизация рабочих процессов, повышение эффективности и увеличение прибыли. ИИ — это обширная тема, он содержит много задач и методов, разные науки, может обучаться. Поэтому, как и в других технологиях, не стоит использовать один алгоритм ИИ для решения всех задач. Каждый метод искусственного интеллекта работает на решение своих проблем и задач.

В маркетинге часто нейросети и машинное обучение считают синонимами, хотя второе представляет процесс обучения нейронных сетей. Сначала возникло такое понятие, как искусственный интеллект. Затем внутри этой области знаний появились нейросети, совершенствование которых характеризуют машинным обучением.

В методах ИИ данной группы рассматривается коллективный искусственный интеллект. Многоагентная система включает в себя агентов и среду. Агентами могут стать роботы, человек или даже группа людей. Принцип действия многоагентной модели ИИ в том, что задача делится на части, которые распределяются между агентами. Кроме этого, в МАС даже можно создать канал передачи знаний.

Метод машинного обучения считается направлением искусственного интеллекта и информатики, в котором используются данные и алгоритмы, чтобы имитировать человеческое обучение. При использовании этого подхода ИИ не требуется записывать все правила. Нужно создавать систему, которая способна сама учиться и совершенствоваться, выводить внутренние правила после изучения большого количества примеров без специального программирования. Этот вид ИИ хорошо может генерировать, управлять и хранить больше данных.

Развитие ИИ происходит стремительно. Если десятилетия назад в этой области были заняты лишь некоторые специалисты, то сейчас проблема с профессионалами в области внедрения таких технологий станет еще острее. За последние пять лет спрос на специалистов в сфере ИИ увеличился до 74 процентов. Нехватка работников в этой сфере остро ощущается корпорациями. Об этом свидетельствуют многочисленные данные исследований, статьи по тематике.

Компании все чаще прибегают к внедрению технологий ИИ в свои процессы. Но для того, чтобы получить успех от этого дела, необходимо подойти к созданию такого решения комплексно, начиная с культурных изменений на предприятии, анализа других данных и решения вопросов.