Основные типы искусственного интеллекта (ИИ)

Что такое метод искусственного интеллекта?

Первое определение искусственного интеллекта (ИИ) дал один из его отцов-основателей, Марвин Минский, который описал его как «науку о том, как заставить машины делать вещи, которые требуют применения интеллекта, когда их делают люди». Суть этого определения верна и сегодня, однако современные специалисты в области вычислительных систем идут немного дальше и определяют ИИ как систему, способную воспринимать окружающую среду и предпринимать действия для максимизации шансов на успешное достижение своих целей, а также как способность этой системы интерпретировать и анализировать данные таким образом, чтобы она могла обучаться и адаптироваться по ходу дела.

ИИ общего назначения (сильный ИИ) должен быть способен успешно выполнять любые интеллектуальные задачи, которые под силу человеку. Как и системы ИИ узкого назначения, системы общего назначения могут учиться на опыте, выявлять и прогнозировать закономерности – но у них есть возможность сделать еще один важный шаг. Они способны экстраполировать эти знания на широкий спектр задач и ситуаций, которые не могут быть решены с помощью ранее полученных данных или существующих алгоритмов.

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.

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.

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.

Искусственный интеллект является одной из самых быстрорастущих областей технологического развития. И все же сегодня даже самые сложные модели ИИ используют только искусственный интеллект узкого назначения – самый базовый из трех типов ИИ. Два других типа все еще остаются сюжетом научной фантастики и на данный момент не находят практического применения.

Классификация методов искусственного интеллекта (ИИ)

ANI, также известный как слабый ИИ, существует уже сегодня. Хотя задачи, которые может выполнять слабый ИИ, могут выполняться с помощью очень сложных алгоритмов и нейронных сетей, они тем не менее остаются единичными и ориентированными на достижение цели. Распознавание лиц, поиск в интернете и самодвижущиеся автомобили – все это примеры ИИ узкого назначения. Его относят к категории слабых не потому, что ему не хватает масштаба и мощности, а потому, что ему еще далеко до наличия человеческих компонентов, которые мы приписываем настоящему интеллекту.

Нейронные сети — самообучающиеся компьютерные программы, которые могут хорошо решать задачи по распознаванию речи человека или образов. НС работают наподобие нервной системы человека. При их создании однотипные данные пропускаются через структуру нейронных сетей, затем программисты фиксируют результат и просто отсеивают факторы, которые его могут ухудшить.

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.

Подход ИИ, который используется в экспертных системах, от простого поиска данных отличается наличием в программе компьютера способа интегрировать даже сложные данные, а не только распознавать информацию по определённым критериям. Кроме этого, такие системы ИИ должны обладать повышенной продуманностью ввода данных, так как исходную информацию нужно заносить максимально точно.

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.

Искусственный интеллект — это метод, с помощью которого машина может стать разумной и мыслить как человек. Главная задача ИИ — создать человеческий разум. Достигается это путём изучения или анализа модели человеческого мозга. На основе этих исследований осуществляется разработка программного обеспечения для машин.