Виды искусственного интеллекта — их особенности и применение

Фреймовые технологии

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.

Эта система не ограничена по уровню выполняемых операций, она предназначена для решения интеллектуальных задач. Цель вида — разработать систему, которая будет думать самостоятельно как человек. Сегодня сильный тип на стадии создания и разработки, нужно чтобы техника могла работать в коллективе

Термин «Искусственный интеллект» впервые произнёс Джон Маккарти, который и стал его автором. Он собрал первую конференцию в 1956 году, речь на которой шла о машинах, способных мыслить как человек, осуществлять обучение, собирать больше данных и производить обработку информации.

Эта базовая система, которая не способна хранить полученный опыт. Она не способна к обучению и у неё нет памяти. Система фокусируется на решении данных задачах. Этот вид ИИ востребован в бизнесе, когда нужна быстрая реакция, а опыт не важен. Например, реактивная система победила чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова в 1997 году

Методы, которые входят в эту группу ИИ, применяют «коллективный интеллект». Данные системы используют, когда нужно сделать анализ большого количества информации о компании, а простые модели с этим не могут хорошо справиться или им на это требуется много времени.

Революция в фармацевтической области ожидается при использовании искусственного интеллекта для производства лекарственных препаратов. Это связано с увеличением скорости и точности обработки данных. Использование ИИ даёт надежду, что возможна победа над неизлечимыми заболеваниями, а система здравоохранения в большей степени станет автоматизированной.

«Цифровой двойник» считается физически точной виртуальной копией объектов. Эта технология — прорыв в цифровой трансформации, она развивалась параллельно искусственному интеллекту. ИИ делает лучше «цифровые двойники», он позволяет технологии проводить анализ вероятных сценариев, предоставляя необходимое количество данных исследователям. Всё это работает на увеличение эффективности и упрощение процесса принятия решений.

Нечёткая логика, теория нечётких множеств и рассуждений — составные части мягких вычислений. Эти понятия близки между собой и тесно связаны. Они относятся к высокой степени работы центральной нервной системы человека, в отличие от искусственных нейронных сетей. Методы ИИ нечёткой логики применяются в системе управления объектами или в экспертной методике.

Глубокое обучение

Сегодня искусственный интеллект — быстро развивающаяся область, которая изменит нашу жизнь. ИИ включает в себя методики, состоящие из следующих наук: математики, биологии, психологии, кибернетики, которые используются в разработке программ. Несмотря на мнение, что скоро техника заменит людей, это не так. В ближайшее время люди и машины будут с большей активностью взаимодействовать между собой на пользу человечества.

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.

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.

Этот тип систем ИИ давно известен. Он сохраняет и использует опыт. Такой интеллект может улучшить работу проанализировав предыдущий опыт. Например, с таким интеллектом — робот-пылесос. Робот перемещается по комнате и убирает её на основании карты, которая построена с использованием датчиков. Другой пример — беспилотная техника собирает и хранит информацию о ближайших автомобилях: скорость, расстояние

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.

Искусственный интеллект — молодая область информационной технологии, которая в последние годы набирает развитие. Ожидается, что в ближайшее время он может занять лидирующие позиции. Мы используем машины (ИИ) каждый день, они имеют широкую область применения: высокие технологии, медицина, автомобилестроение, сфера развлечения и другие области. В этой статье мы разберёмся — что такое ИИ, как его создать и какую пользу он несёт человеку.