Глоссарий по теме «Искусственный интеллект»

Контролируемое обучение / Supervised Learning

Чтобы понять, насколько это крутая штука, подумай вот о чем — на основе машинного обучения уже создана программа, позволяющая оценить шансы твоего твита на перепост. Она анализирует хештеги, изображения, другие популярные твиты и еще множество факторов и выдает тебе информацию, благодаря которой ты сможешь доработать свое бесценные 140 символов.

Как хорошо, что человечество придумало лайв-чаты. Если вы еще храните воспоминания о бесконечных номерах телефонов, начинающихся с 0-800, вы должны понимать, какое это благо. Однако, иногда, разговаривая с оператором, отвечающим на вопросы об изменении адреса доставки еды или характеристиках метелки для пыли, в голове возникает подозрение: говорю я с живым человеком или роботом?

Философская концепция и международное движение, приверженцы которого желают стать «постлюдьми»* и преодолеть всевозможные физические ограничения, болезни, душевные страдания, старость и смерть благодаря использованию возможностей нано- и биотехнологий, искусственного интеллекта и когнитивной науки. Они выступают в поддержку клонирования человека, виртуальной реальности*, гибридизации человека и машины* и загрузки сознания*. Противники трансгуманизма упрекают их в пустословии, культе технологий и фантазиях о сверхчеловеке с элементами евгеники.

Если рассматривать искусственный интеллект как составляющую часть научной дисциплины, мы получим когнитивистику, как она есть. Это направление, изучающее разум и процессы, происходящие в ИИ, собравшее в себе элементы философии, психологии, лингвистики, антропологии и нейробиологии.

То есть, если у компьютера есть способность к семантическому анализу, то он может понять человеческий язык даже с учетом таких сложных деталей, как идиомы, метафоры и другие фигуры речи. Применительно к маркетингу это можно использовать для создания постов в блогах, статей и даже книг, которые будут неотличимы от работы маркетолога.

Концепция, согласно которой бытовые приборы и участки физического мира могут быть подключены к Интернету и идентифицированы другими предметами. Посредством специальных датчиков, измеряющих температуру, скорость, влажность и т. д., подключенный к сети предмет (вещь) собирает данные и отправляет их на компьютер для анализа. Таким предметом может быть автомобиль, часы, промышленное оборудование или место на автостоянке.

Алгоритм / Algorithm

Набор цифровых данных, обширные объемы и многообразие которых делают невозможным их обработку при помощи аналитических способностей человека или традиционных систем управления базами данных. Ежедневно в Интернете появляется около 2,5 триллиона байтов данных, включая электронные сообщения, видео, прогнозы погоды, сигналы GPS-навигаторов, онлайн-транзакции и пр. С целью обработки столь огромных массивов данных были разработаны новые алгоритмы*, позволяющие осуществлять их хранение, классификацию и анализ.

SMM-щики, вероятно, знакомы с этим понятием благодаря системе, по которой фейсбук, твиттер и инстаграм определяют, какие новости отображать в ленте новостей. SEO-маркетологи регулярно сталкиваются с алгоритмами поисковых систем, определяющими рейтинг сайта и его позицию в поиске. Да можно даже далеко не ходить. Если у тебя есть подписка на Netflix, ты можешь наглядно увидеть, как компания использует алгоритм для подбора новых сериалов на основе твоих прошлых предпочтений.

Передовые методы машинного обучения*, позволяющие компьютеру самостоятельно учиться распознавать сложные объекты – например, лицо, кошку и пр. – просматривая миллионы найденных в Интернете изображений, которые не были предварительно аннотированы человеком. Глубокое обучение, основанное на сочетании алгоритмов машинного обучения*, искусственных нейронных сетей* и больших данных*, позволило совершить прорыв в развитии искусственного интеллекта. Оно имеет широкий спектр применений, в том числе в поисковых системах, медицинской диагностике, беспилотных автомобилях и т. д. Благодаря ему в 2015 году компьютерная программа AlphaGo сама обучилась игре в го и стала обыгрывать даже профессиональных игроков-людей.

Программы машинного обучения позволяют компьютеру учиться решать задачи на основе множества примеров. После обучения он может сравнивать и классифицировать данные и даже распознавать сложные объекты. До появления в 2010 году методов глубокого обучения* выполнение таких программ осуществлялось под контролем человека. Так, при обучении распознаванию изображений использовались картинки, для которых вручную указывался представленный на них предмет – лицо человека, голова кошки и пр. По мере анализа таких аннотированных изображений система учится самостоятельно идентифицировать новые объекты.

Это один из видов машинного обучения, при котором человек-оператор вводит определенные наборы данных и контролирует большую часть процесса — отсюда и название. При контролируемом обучении обрабатываются типовые наборы данных, а результаты получаются очень конкретными.

Под ограниченным или слабым ИИ (Narrow AI) подразумевается такой ИИ, каким он является на данном этапе развития. Он охватывает системы, способные самостоятельно решать конкретные задачи в заданных человеком условиях и в соответствии с решениями, принятыми человеком. Такие системы не обладают собственным сознанием. Сильный или общий ИИ (Artificial General Intelligence, AGI) – это следующая ступень развития ИИ, на которой компьютер приобретет способность осознавать себя и чувствовать и сможет решать задачи любого характера. На сегодняшний день сильный ИИ существует только в научно-фантастических романах.