+7 495 800–10–018 800 100–00–11
Что такое искусственный интеллект
Поделиться:

Что такое искусственный интеллект

Содержание

    В двадцать первом веке технологии развиваются со стремительной скоростью. Такие понятия, как искусственный интеллект и нейронные сети, были фантастикой, но стали реальностью. Прочитав статью, вы узнаете, что такое искусственный интеллект, как он обучается и работает, что может и не может делать нейросеть.

    Возникновение и развитие ИИ

    Искусственный интеллект предполагает способность компьютера изучать данные, делать выводы и принимать решения согласно принципам, по которым работает мозг человека. Разработчики ИИ изучают, как устроен человеческий мозг, и пытаются создать его рукотворную копию.

    История развития ИИ начинается в 1935 году, когда ученый Алан Тьюринг описал вычислительную машину, которая могла бы использовать неограниченный ресурс памяти для выполнения задач. В 1950 году Тьюринг предложил считать интеллектом только системы, которые могут пройти тест на качество общения и выдать себя за человека.

    • В 1951 году Кристофер Стрейчи разработал программу, которая умела играть в шашки с человеком и предсказывать дальнейшие ходы.
    • В 1965 году Джозеф Вейценбаум написал программу ELIZA. Это виртуальный собеседник, который считается прототипом Siri.
    • В 1973 году изобретена «Стэнфордская тележка»: первое в мире подвижное устройство, которым управляла автоматика.
    • В 1997 суперкомпьютер IBM Deep Blue выиграл партию в шахматы у Гарри Каспарова.

    В двадцать первом веке ИИ стремительно развивается. Прогресс в развитии возможен благодаря усовершенствованию процесса тренировки. Современные технологии позволяют создать большие архивы для обработки. Компьютеры быстро обрабатывают файлы, обучаются на подготовленных массивах и приобретают свойства, которые считались доступными только человеку.

    Отличие от машинного обучения

    Искусственный интеллект — это компьютер, который может обрабатывать информацию и решать сложные задачи на основе сделанных выводов. Машинное обучение — это один из вариантов для тренировки ИИ.

    Метод предполагает обработку поступающих данных и подготовку выводов на основе полученной информации. ИИ находит закономерности в предложенной базе данных и использует выводы для решения сложных задач со многими параметрами.

    Принцип работы ИИ

    Разработка компьютерного интеллекта основана на моделировании функций человеческого мозга. В мозге человека находится 100 миллиардов нейронов, которые обмениваются информацией через нервные импульсы. Сигналы от нейронов могут комбинироваться, прежде чем перейти на другие нейроны.

    Мышления человека возможно благодаря обмену сигналами между нейронами разных уровней нейросети. В процессе приобретения нового опыта нейронные связи в мозге человека меняются и обновляются.

    Модель работы мозга используется как шаблон для создания искусственной нейросети. Интеллект компьютера работает по той же схеме, что и мышление человека. ИИ обрабатывает нелинейные связи между поступающими сигналами. Он считывает предложенный сигнал и пробует улучшить качество обработки благодаря самообучению.

    Мышление моделируется при помощи нескольких слоев нейронов. Нейроном в схеме является вычислительная единица, которая получает информацию и выполняет определенное действие. Нейрон может анализировать проблему и принимать решение, стоит ли передавать сигнал другим нейронам. Результат работы нельзя проанализировать и ответить на вопрос, почему он выглядит именно так.

    Какой бывает ИИ

    Существуют два вида ИИ: слабый и сильный. Пока человечеству удалось создать только слабый ИИ. К этой категории относятся программы, которые выполняют определенную функцию: находить ответы по запросу, играть в шашки или управлять автомобилем. Слабый ИИ способен создавать логические связи на уровне человека. Он создан для выполнения одной задачи и не может выйти за пределы своей компетенции.

    Ученые предполагают, что может существовать сильный ИИ который на данный момент еще не изобретен. Сильный ИИ сможет осознавать себя, испытывать чувства, бесконечно обучаться и выполнять любую работу. Он сможет общаться с человеком и проходить тест Тьюринга. Но такие технологии пока остаются мечтой.

    Где используются нейросети

    Нейронные сети применяются во многих направлениях бизнеса. Владельцы интернет-магазинов используют нейросети, чтобы исследовать поведение целевой аудитории и выявлять потребности клиентов.

    На производстве ИИ применяют для управления технологическими линиями и контроля действий работников. За границей нейронные сети активно используются в медицинской сфере. Нейросети помогают ставить диагнозы, разрабатывать лекарства и проводить клинические испытания.

    В транспортной сфере ИИ мониторит пробки и строит маршруты. Чтобы обеспечить безопасность на дороге, правительство устанавливает камеры, которые автоматически выявляют нарушителей. В недалеком будущем ожидается распространение автомобилей с автоматическим управлением, что поможет решить проблему аварий.

    Голосовые помощники упрощают навигацию в онлайне, могут имитировать поддержание беседы или поиграть в словесные игры. Корпорация «Яндекс» создала нейросеть для создания музыки. Популярностью пользуются Midjourny, DALLE и другие нейросети для рисования по ключевым словам. Востребованы нейросети для автоматической обработки фотографий и видеороликов.

    Примеры использования ИИ на практике

    ИИ от компании Google может определять рак молочной железы по результатам скрининга лучше, чем практикующие врачи. Чтобы обучить ИИ, разработчики использовали сотни тысяч скринингов. В ходе эксперимента нейросеть поставила более точный диагноз на 9,4% чаще, и в большинстве случаев указала на наличие онкологии там, где врачи допустили ошибку.

    Компания Amazon запустила защитную систему Fraud Detector для борьбы с мошенничеством при оформлении заказов. ИИ следит за активностью посетителей сайта в режиме реального времени и сообщает о странном поведении клиентов. Она выявляет подозрительные заказы, и отмеченные вопросы должен проверить оператор перед направлением платежа.

    Беспилотные автомобили Waymo могут передвигаться по настоящим дорогам. Поездка на машине будет безопасной благодаря наличию ИИ, который не может нарушать правила. На Олимпийских играх в Токио для перевозки гостей использовались аналогичные машины бренда Toyota.

    Компания MERTECH Equipment выпустила электронные весы с системой компьютерного зрения. Интеллектуальные весы предназначены для самостоятельного взвешивания продуктов в торговом зале магазина. Когда клиент кладет продукты на весы, нейросеть автоматически распознает, что это за товар. Покупателям не нужно искать название товара в меню весов.

    Системы управления ИИ

    Системы управления основаны на предполагаемых видах ИИ. Специальная система направлена на выполнение шаблонных задач узкого профиля. Для обработки разных задач ИИ задействует разные шаблоны. Но все поступающие вопросы не выходят за рамки выбранной компетенции.

    Системы общего назначения подходят для управления нейросетями, которые в будущем получат самосознание, когнитивные способности и эмоции. В эту группу входят виртуальные помощники, которые выполняют задачи широкого профиля. Но виртуальные помощники не понимают вопросы, и не отвечают осознанно. Они имитируют общения, подбирая удачные фразы из многих диалогов.

    Что такое машинное обучение

    Машинное изучение является одним из разделов науки об ИИ. Система предполагает применение алгоритмов для обработки массивов. После тренировки ИИ может делать обоснованные выводы и предсказания развития событий. Методика отличается от программирования тем, что разработчик не пишет код, а дает роботу возможность самостоятельно решить поставленную задачу.

    Машинная учеба основана на трех компонентах:

    • Алгоритм — это программа, которая показывает, что нужно делать и откуда взять исходную информацию
    • Набор данных — наглядные примеры, на которых ИИ будет тренироваться. Это могут быть тексты, фотографии, видеоролики и другие категории файлов. Качественная тренировка робота предполагает обработку сотен тысяч примеров. Чем больше исходников получает ИИ, тем точнее будут сделанные выводы.
    • Признаки — критерии, которые ИИ должен учитывать при принятии решения. При обучении человек вручную выделяет признаки, чтобы ИИ обращал на них внимание. Этим машинная учеба отличается от глубинной учебы, где робот должен разобраться в закономерностях без помощи человека.

    Для машинной технологии используется много алгоритмов. Одним из базовых вариантов является линейная регрессия, которая показывает зависимость между двумя переменными. Например, чем выше сумма в чеке, тем больше чаевых оставляют клиенты в ресторане. ИИ может рассчитывать планируемый доход ресторана с учетом статистики по заказам.

    В машинной тренировке часто применяют байесовские алгоритмы. Они применяются для работы с текстами, например, для подбора товаров по запросу или для фильтрации сообщений на спам и информативные письма. Для тренировки ИИ нужно дать примеры текстов, относящихся к разным категориям, и он будет проводить сортировку на основе теории вероятности.

    Что такое глубокое обучение

    Глубокое изучение предполагает тренировку ИИ без контроля учителя. Для учебы используется набор заранее подготовленных данных с разметкой. Самым популярным способом для глубокого исследования стали искусственные нейронные сети.

    Нейросеть состоит из набора единиц (нейронов) и связей между ними. Каждая единица участвует в передаче сигнала от одного нейрона к другим. Нейроны организованы в несколько слоев, чтобы быстро обрабатывать сигналы.

    Первый слой нейронов получает исходные данные, последний слой выдает результат. В работе участвуют скрытые уровни нейронов, которые проводят преобразование данных. Нельзя сказать, какие операции выполняют скрытые слои. ИИ учится самостоятельно обрабатывать особенности массивов и делать выводы.

    Создание и тренировка новой нейросети является сложным и долгим процессом. Чтобы запустить новую нейросеть, нужно создать алгоритм, прогнать через него массив, провести тестирование и устранить проблемы. Процедуры тестирования и отладки повторяются неоднократно.

    Подготовка данных для глубокого изучения занимает много времени. Тренировки нужно проводить по гигантскому массиву. Например, для тренировки распознавания объекта на фото необходимо подготовить около 1,5 млн. изображений с разными ситуациями.

    Не получится спарсить для работы фотографии из поисковой выдачи. Если в подборку попадут картинки с посторонними объектами, тренировка будет бесполезна. Исходные картинки следует отсортировать и привести к единому формату. На подготовку исходных материалов нужны тысячи человеко-часов.

    Курс изучения ИИ

    Курсы по изучению систем искусственного интеллекта проводят только самые передовые учебные заведения. Заслуживает внимания обучающий курс университета «Синергия». Содержание курса предполагает освоение навыков самостоятельной работы с ИИ и нейросетями. Для начала учебы не требуются знания по теме, курс подходит для новичков.

    Содержание курса включает изучение:

    • основы работы с ИИ;
    • основы машинного обучения;
    • метода опорных векторов;
    • использования нейросетей;
    • применения алгоритмов ИИ;
    • решения задач с помощью ИИ.

    Занятия проводятся в режиме онлайн, учеба доступна для жителей любого города. Слушатели посещают лекции, выполняют домашние задания, сдают экзамены и защищают диплом. Учебный курс продолжается 2 месяца.

    После окончания курса слушатели смогут выстраивать сети-трансформеры и обучать нейронные связи. Специалисты по нейросетям востребованы в разных сферах бизнеса. Средняя заработная плата специалиста составляет 120 000 руб.

    Инструменты для разработчиков

    Корпорация Google предлагает набор удобных инструментов для разработчиков и исследователей ИИ. Рассмотрим самые популярные сервисы.

    TensorFlow – набор библиотек для глубокой тренировки с открытым исходным кодом. С помощью данных из открытых библиотек разработчики могут создавать модели для машинной тренировки. У пользователя есть возможность добавлять модели в TensorFlow Lite через API и выполнять интеграцию моделей в приложения.

    Cloud AI помогает использовать машинную тренировку для ведения бизнеса. Используя Cloud AI, бизнесмены могут выбирать готовые модели и настраивать уникальные сценарии. Сервис состоит из трех компонентов:

    • AI Hub — набор готовых компонентов с возможностью экспериментов на моделях.
    • AI Building Blocks — утилита, позволяющая разработчикам добавлять в продукты работу с языком и обработку речи, компьютерное зрение и анализ структурированных массивов.
    • AI Platform — набор инструментов для разработчиков, инженеров и ученых, позволяющий быстро развертывать идеи с помощью группы сервисов.

    Cloud Public Datasets — это наборы данных, подготовленные экспертами в сфере ИИ. Наборы периодически обновляются после проведения исследований. В базе сервиса можно найти наборы изображений, аудиозаписей, видео и текстов. Предложенные материалы подходят для разных сценариев исследования. Есть поиск наборов, относящихся к разным категориям.

    Dataset Search — это приложение для поиска наборов данных в открытом доступе. В поисковой выдаче будут указаны сведения о ресурсе, где опубликована библиотека, тип лицензии, текстовое описание проекта и доступные форматы загрузки.

    Перспективы развития технологии

    Эксперты предполагают, что следующей ступенью развития станет создание ИИ, который сможет осознавать себя. Сильный ИИ может мыслить, чувствовать, испытывать эмоции и самостоятельно осваивать новые знания. Он будет очень похожим на человека, что может привести к появлению новых проблем, стоящих перед цивилизацией.

    В отдаленном будущем может оказаться возможным разработка суперинтеллекта. Это компьютер, который мыслит и чувствует как человек, но превосходит любого человека по степени интеллекта Но ученые пока не знают, как создать суперинтеллект, и можно ли это сделать. Концепция кажется фантастической, но не так давно фантастикой были нейросети, которые могут нарисовать картину или написать музыку на основе нескольких слов.

    Искусственный интеллект подразумевает способность компьютера обучаться при анализе данных и самостоятельно принимать решения. Для тренировки ИИ могут применяться простые машинные шаблоны. Более сложным форматом являются нейросети, этот механизм предполагает обработку массива без учителя и подготовку независимых выводов.

    Системы искусственного интеллекта появились относительно недавно, но результаты их развития ошеломляют. ИИ быстро обрабатывают большие массивы и решают задачи лучше, чем обычные программы. В будущем возможно изобретение искусственного разума, который не будет уступать человеку.

    Оставить заявку на обучение

    Или позвоните по телефонам
    +7 495 800–10–018 800 100–00–11
    Позвонить

    Подобрать программу и поступить

    Университет Синергия
    Университет Университет Синергия
    г. Москва, просп. Ленинградский, д. 80 корп.Е, Ж, Г
    +7 495 800–10–018 800 100–00–11
    Общая:
    Приёмная комиссия ежедневно с 11:00 до 19:00
    DMCA.com Protection Status