Методы искусственного интеллекта — особенности каждого подхода

Основные вызовы технологии ИИ

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.

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.

Такая ситуация образовалась во второй половине 2022 года. Ее причиной стало введение санкций. Сейчас для ИТ-отрасли на одну вакансию приходится менее двух претендентов. Это очень низкий показатель. В тот же год кадровыми сайтами было отмечено малое количество резюме. По данным аналитиков их число не превысило 16 000. Представители ИТ-отрасли в России заявляют, что в стране в высших учебных заведениях уделяют мало времени подготовке кадров по данному направлению.

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.

После нехватки молодых кадров следующим препятствием для внедрения ИИ является качество данных. Чтобы получить лучшие результаты, необходимы чистые данные. Ложные паттерны могут привести к неверным выводам. Например, неправильная информация может ошибочно сигнализировать о мошеннической транзакции. На качество результата влияют и другие параметры. Это могут быть расовые и гендерные особенности у человека, который работает в ИТ-отрасли.

Чаще этот метод ИИ узкой направленности. Эволюционное моделирование применяется, когда поисковое пространство большое, сложноустроенное. То есть, простые программы на компьютере не способны решить данную проблему. Например, робот-медработник, там применяется алгоритм искусственного интеллекта с медицинской спецификой. Эта методика используется с группой нечётной логики или экспертной.

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.

Мягкие вычисления — компьютерная методология сложной структуры, в основе которой лежит нечёткая логика, нейрокомпьютинг, вероятные вычисления. Принцип метода МВ — проведение учёта неточностей, неопределённостей или частичной истины, чтобы добиться поставленных целей.

Классификация методов искусственного интеллекта (ИИ)

По сути ИИ — это программа с набором алгоритмов (кодов, баз знаний), которая может обучаться. Принцип работы искусственного интеллекта схож с работой любой другой компьютерной программы -— принятие данных, это может быть например: просто речь, текст или изображение, их анализ и выдача результата. От обычной программы ИИ отличается структурой — искусственная нейросеть, после её создания программистом на компьютере, проходит стадию обучения. Искусственный интеллект включает в себя не только IT-технологии, но и другие науки, например: математику, биологию, психологию, кибернетику.

Такой интеллект бывает двух типов. Узконаправленный или слабый справляется с ограниченным кругом дел. К числу лучших помощников человека относят Siri. Сильный ии теоретически разрешает любую задачу. Но таких технологий сейчас не существует. Это больше утопия, чем реальность.

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.

С помощью использования ИИ фреймового подхода можно производить выбор при наличии множества значений, которые невозможно просчитать другими вариантами. Этот метод ИИ применяется, чтобы извлечь закономерности из избыточной информации, на основании этого принять решение о необходимости применять другие вычисления.

Многие компаниям приходится даже дополнительно обучать сотрудников и вкладывать деньги в их повышение квалификации. По словам экспертов, чтобы исключить нехватку специалистов, требуется приводить систему российского образования в соответствие с существующими запросами.

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.