Искусственный интеллект (ИИ) в настоящее время является одним из самых модных словечек в области технологий, и на, то есть веские причины. За последние несколько лет несколько нововведений и достижений, которые ранее были исключительно в сфере научной фантастики, постепенно превращаются в реальность.
Эксперты рассматривают искусственный интеллект как фактор производства, который может создать новые источники роста и изменить способ работы в разных отраслях. Например, в этой статье PWC прогнозируется, что ИИ потенциально может внести в мировую экономику 15,7 трлн долларов к 2035 году. Китай и Соединенные Штаты готовы извлечь наибольшую выгоду из грядущего бума ИИ, на долю которого приходится почти 70% глобального воздействия.
Что такое искусственный интеллект?
Искусственный интеллект — это метод, позволяющий компьютеру, управляемому компьютером роботу или программному обеспечению мыслить разумно, подобно человеческому разуму. ИИ достигается путем изучения моделей человеческого мозга и анализа когнитивного процесса. В результате этих исследований разрабатывается интеллектуальное программное обеспечение и системы.
Краткая история искусственного интеллекта
Вот краткая хронология последних шести десятилетий развития ИИ с момента его зарождения.
- 1956 — Джон Маккарти ввел термин «искусственный интеллект» и провел первую конференцию по искусственному интеллекту.
- 1969 — Shakey был построен первый мобильный робот общего назначения. Теперь он может делать что-то с целью, а не просто со списком инструкций.
- 1997 — Создан суперкомпьютер Deep Blue, победивший в матче чемпиона мира по шахматам. Создание этого большого компьютера стало важной вехой для IBM.
- 2002 — Создан первый коммерчески успешный робот-пылесос.
- 2005 — 2019 — Сегодня у нас дебютируют распознавание речи, роботизированная автоматизация процессов (RPA), танцующий робот, умные дома и другие инновации.
- 2020 — Baidu выпускает алгоритм искусственного интеллекта LinearFold для медицинских и научных и медицинских групп, разрабатывающих вакцину на ранних стадиях пандемии SARS-CoV-2 (COVID-19). Алгоритм может предсказать последовательность РНК вируса всего за 27 секунд, что в 120 раз быстрее, чем другие методы.
Типы искусственного интеллекта
Ниже приведены различные типы ИИ:
- Чисто реактивный
У этих машин нет памяти или данных для работы, они специализируются только на одной сфере деятельности. Например, в шахматной игре машина наблюдает за ходами и принимает наилучшее возможное решение для победы.
- Ограниченная память
Эти машины собирают предыдущие данные и продолжают добавлять их в свою память. У них достаточно памяти или опыта, чтобы принимать правильные решения, но память минимальна.
Например, эта машина может предложить ресторан на основе собранных данных о местоположении.
- Теория разума
Этот тип ИИ может понимать мысли и эмоции, а также взаимодействовать в социальных сетях. Однако машину на базе этого типа еще предстоит построить.
- Самосознание
Самосознательные машины — это будущее поколение этих новых технологий. Они будут разумными, разумными и сознательными.
Как работает искусственный интеллект?
Проще говоря, системы ИИ работают, объединяя большие объемы данных с интеллектуальными итеративными алгоритмами обработки. Эта комбинация позволяет ИИ учиться на закономерностях и особенностях проанализированных данных. Каждый раз, когда система искусственного интеллекта выполняет цикл обработки данных, она проверяет и измеряет свою производительность и использует результаты для получения дополнительных знаний.
Способы реализации ИИ
Давайте рассмотрим следующие способы, которые объясняют, как мы можем реализовать ИИ:
Машинное обучение
Именно машинное обучение дает ИИ возможность учиться. Это делается с помощью алгоритмов для обнаружения шаблонов и получения информации из данных, которым они подвергаются.
Глубокое обучение
Глубокое обучение, которое является подкатегорией машинного обучения, дает ИИ возможность имитировать нейронную сеть человеческого мозга. Он может разобраться в закономерностях, шуме и источниках путаницы в данных.
Рассмотрим изображение, показанное ниже:
Здесь мы разделили различные виды изображений с помощью глубокого обучения. Машина просматривает различные особенности фотографий и различает их с помощью процесса, называемого извлечением признаков. В зависимости от особенностей каждой фотографии машина разделяет их на разные категории, такие как пейзаж, портрет и другие.
Давайте разберемся, как работает глубокое обучение.
Рассмотрим изображение, показанное ниже:
На изображении выше показаны три основных слоя нейронной сети:
- Входной слой
- Скрытый слой
- Выходной слой
Входной слой
Изображения, которые мы хотим разделить, попадают во входной слой. Стрелки рисуются от изображения к отдельным точкам входного слоя. Каждая из белых точек в желтом слое (входной слой) представляет собой пиксель изображения. Эти изображения заполняют белые точки во входном слое.
У нас должно быть четкое представление об этих трех слоях при изучении этого руководства по искусственному интеллекту.
Скрытый слой
Скрытые слои отвечают за все математические вычисления или извлечение признаков на наших входных данных. На изображении выше слои, показанные оранжевым цветом, представляют собой скрытые слои. Линии, которые видны между этими слоями, называются «весами». Каждый из них обычно представляет число с плавающей запятой или десятичное число, которое умножается на значение во входном слое. Все веса складываются в скрытом слое. Точки в скрытом слое представляют значение, основанное на сумме весов. Затем эти значения передаются на следующий скрытый слой.
Вам может быть интересно, почему существует несколько слоев. Скрытые слои в некоторой степени функционируют как альтернативы. Чем больше скрытых слоев, тем сложнее входные данные и то, что можно получить. Точность прогнозируемого вывода обычно зависит от количества присутствующих скрытых слоев и сложности поступающих данных.
Выходной слой
Выходной слой дает нам отдельные фотографии. Как только слой суммирует все эти загруженные веса, он определит, является ли изображение портретом или пейзажем.
Пример — прогнозирование стоимости авиабилетов
Этот прогноз основан на различных факторах, в том числе:
- Авиакомпания
- Аэропорт отправления
- Аэропорт назначения
- Дата отбытия
Начнем с некоторых исторических данных о ценах на билеты для обучения машины. Как только наша машина обучена, мы делимся новыми данными, которые будут прогнозировать затраты. Ранее, когда мы узнали о четырех типах машин, мы обсуждали машины с памятью. Здесь мы говорим только о памяти и о том, как она понимает закономерность в данных и использует ее для прогнозирования новых цен.
