Искусственный интеллект: Что это такое, как он работает и почему он важен

Что такое нейронные сети и как они работают?

Анализируя и интерпретируя язык, NLP позволяет компьютерам извлекать полезную информацию, отвечать на вопросы и вести беседу. Например, виртуальные помощники вроде Alexa могут понимать и предоставлять информацию о температуре на улице, заголовках новостей или среднем весе косатки.

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.

Например, при обучении на непроверенных данных искусственный интеллект может копировать негативные предрассудки о расе, религии, воспитании и других характеристиках человека. Такие случаи могут стать потенциально опасными, если искусственный интеллект будет использоваться в здравоохранении, подборе персонала, юриспруденции и других сферах, ориентированных на человека.

Рассматривайте ее как дорожную карту для разумного использования ИИ по мере развития данной технологии. Система управления ИИ представляет собой структурированный способ управления рисками и возможностями, связанными с ИИ. Она включает в себя такие ключевые компоненты, как прозрачность, объясняемость и автономность, давая организациям четкие указания по использованию ИИ в соответствии с развивающимися нормативными актами (например, Законом ЕС об ИИ).

Глубокое обучение — это разновидность машинного обучения. Тем не менее, глубокое обучение может анализировать больше типов информации и выполнять более сложные операции. Процесс глубокого обучения вдохновлен структурой и функциями человеческого мозга — в частности, тем, как нейроны связаны между собой и работают вместе для обработки информации. Благодаря этому, глубокое обучение позволяет делать более тонкие и глубокие прогнозы на основе предоставленных данных.

Хотя это не всегда очевидно, искусственный интеллект уже давно стал неотъемлемой частью повседневной жизни миллионов людей. Виртуальные помощники, такие как Siri и Alexa, являются яркими примерами того, как искусственный интеллект может поддерживать человека в самых разных сферах — хотя бы тем, что делает жизнь более удобной.

Основы теории: Что такое искусственный интеллект?

ИИ способен произвести революцию в различных отраслях, позволяя машинам решать сложные задачи и мыслить интуитивно, выходя за рамки простой автоматизации. ИИ включает в себя различные области и технологии, такие как машинное обучение и обработка естественного языка.

По своей сути машинное обучение — это способность компьютерной системы обучаться на основе данных, не будучи явно запрограммированной. Одним из примеров является фильтрация спама в электронной почте. Обнаруживая схожие закономерности в спам-сообщениях, почтовые платформы могут узнать, какие письма полезны, а какие следует держать подальше от папки «Входящие».

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.

Глубокое обучение позволяет сделать еще один шаг вперед. Продолжая пример с птицами, глубокое обучение может научиться распознавать не только основные черты птиц, но и такие сложные детали, как узоры на перьях, что сделает его намного более точным в идентификации птиц и даже позволит отделить орлов от голубей.

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.

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.