MoreDash

Искусственный интеллект - зачем ему мы? Затронем очень интересную тему и одним постом здесь точно не обойтись. Поэтому, встречайте:

Серия № 1 «Искусственный интеллект - зачем ему мы?»

Мы слышим о том, что ИИ впервые победил чемпиона в ГО в 2016 году, что ИИ оптимально может управлять логистикой автомобиля, ИИ круче врачей диагностов может определить стадию или предпосылки рака кожи, однако на самом ли деле ИИ – это что-то невообразимое? Или это закономерные последствия научного технического прогресса?

По мере популяризации этой темы в СМИ, можно наблюдать путаницу между искусственным интеллектом, машинным обучением (Machine Learning) и глубоким обучением (Deep Learning).

Чтобы было проще, представим три круга: сначала идет ИИ, затем машинное обучение (ML), и тогда глубокое обучение (DL).

➡️Искусственный интеллект (AI) - копия интеллекта человека, реализуемая на компьютере. Реальных примеров AI у нас сейчас нет, так как AI предполагает систему, которая сама может себя совершенствовать и развивать без вмешательства человека. Пока что, все технологии, которые у нас есть, разработаны человеком, и совершенствуются машинами лишь в незначительной степени.

➡️Эти технологии демонстрируют некоторые аспекты человеческого интеллекта, то есть решают небольшую узкую задачу – это и есть Машинное обучение (ML). Но как? Откуда этот интеллект? Это практика использования алгоритмов для анализа данных – компьютер видит зависимости по уже готовым алгоритмам. Примером машинного обучения является всем известная Captcha.

Дальше мы переходим на более продвинутый уровень, который приближает нас к горизонту, за которым вот-вот будет AI.

➡️Это глубокое обучение (DL) - нейронные сети. Это практически копия работы мозга человека применимая в узких задачах. Нейроны развиваются и создают новые связи между собой - так нейронная сеть совершенствуется. Именно на нейронных сетях появились такие фишки, как распознавание лиц, Prizma, автопилоты и даже веселые роботы от Boston Dynamics.