Искусственный интеллект уже давно используется в самых различных областях деятельности человека и, порой, справляется с поставленной задачей куда лучше. Сфера работы ИИ раскинулась от аналитики эффективности предприятий и до диагностики такого страшного заболевания, как рак.
При этом, для многих Машинное обучение и Искусственный интеллект - это все равно, что-то из фантастических книжек и фильмов, слишком сложно, непонятно и малореально. Давайте разбираться, что есть что и как оно работает.
Поговорим об обучении. Машинном обучении
Начнём с Машинного обучения. Что же это за зверь? Машинное Обучение основано на системах и алгоритмах, которые способны самообучаться и выдавать прогнозы, для этого они используют исходные данные. Вообще, цель машины именно в имитации когнитивных способностей человека. Только она делает все намного быстрее и основываясь на исходных и промежуточных данных.
При этом Машинное Обучение может быть как контролируемым, так и не контролируемым. При этом в первом случае для начала данные должны быть помечены человеком, чтобы машина поняла различия. Тогда как во втором она учится сама и делит полученные данные не группы.
Также есть подкрепляемое обучение, где алгоритму нужно сделать несколько попыток (например при игре в шахматы), чтобы запомнить различные вариации ходов и их исходы. Можно сказать, что Искусственный Интеллект не просто учится, а эволюционирует.
В каких же областях может быть полезен Искусственный Интеллект?
На самом деле, их очень много. Наибольшее влияние Искусственный Интеллект имеет в медицине, так как мы сразу можем убрать человеческий фактор - машина может заметить больше деталей, а также точнее составить прогноз. Кроме того, Искусственный Интеллект широко применяется в IT, экономике, маркетинге, военном деле и многих других сферах. Даже Twitter вести умеет.
Сделаем небольшое отступление и разберемся с тем, что же такое Искусственный Интеллект.
Итак, Искусственный Интеллект - это способность машины (как программы, так и устройства) выполнять различные функции и задачи, которые обычно свойственны человеку. Ведь сам по себе интеллект - это способность к обучению, познанию, а также приспосабливаемость к различным условиям. Этот термин появился еще в конце 50-х годов прошлого века, примерно тогда же и начались исследования в этой области.
Также стоит сказать, что Искусственный Интеллект тесно связан с математикой, статистикой, физикой, теорией вероятности, Машинным Обучением и другими сферами, включая даже этику и философию. Кроме того, это не какая-то далекая технология, ведь она есть прямо сейчас рядом с вами. Посмотрите на свой смартфон! Он запоминает, какие слова вы чаще всего используете в сообщениях, куда чаще всего ездите и по каким дням, и это лишь пара примеров, на самом деле, их куда больше.
Стоп, а что же такое алгоритм?
Алгоритм выдаёт результаты на основе анализа различных данных. Самый простой пример, когда, к примеру, музыкальный сервис показывает вам те группы, которые могут вас заинтересовать. Отталкивается он, в этом случае, на той музыке, которую вы уже слушаете.
То же самое происходит и в сервисах просмотра фильмов/сериалов, интернет-магазинах и так далее. Алгоритм необходим для обработки данных и формирования результатов.
А в чем же цель?
Возвращаясь к Искусственному Интеллекту, важно понять, что же он все таки пытается имитировать? А цель Искусственного Интеллекта - научиться работать, как человеческий мозг. Мы не будем углубляться в данную тему, ведь тогда статья превратится в полноценную книгу, и пройдемся лишь по фактам.
Итак, человеческий мозг, по сути, это не просто полноценный, а совершенный компьютер, который способен выполнять 1000 петафлопс операций в секунду, тогда как суперкомпьютер способен выполнять лишь 33,86 петафлопс операций в секунду. Работа мозга осуществляется с помощью нейронов и нейронных сетей, именно они дают нам способность думать. Нейроны взаимодействуют друг с другом и обмениваются информацией. Данная сеть из 100 миллиардов нейронов устроена невероятно сложно, так что Искусственным Нейронным Сетям придется развиваться еще довольно долго.
Нейронная сеть - это сложный механизм, практически «мозг» Искусственного Интеллекта. Множество простых программ создает одну сложную, причем каждая из этих простых программ отвечает на определенные сигналы. При этом, в зависимости от ситуации, программа может сработать или нет.
От терминов к тому, как же это все работает
Давайте представим, что мы создаем Искусственный Интеллект и разберемся на самом простом примере, опуская сложные технические моменты. Искусственный Интеллект должен уметь отличать собак от кошек. Для начала нам нужны входные данные, для чего мы загружаем фотографии животных и классифицируем их. Таким образом, у ИИ теперь есть примеры разных видов животных, что позволяет ему обучиться и выявить различия.
Затем мы можем «попросить» Искусственный Интеллект самостоятельно определить, где собака, а где кошка. Если первые результаты неудовлетворительны, то стоит увеличить выборку и добавить различные изображения. И так до тех пор, пока результат не достигнет 100%. Таким образом ИИ можно даже научить создавать картины, музыкальные композиции и многое другое.
Скоро мы окажемся в Матрице?
Нет, не надейтесь. Мы даже еще не на финишной прямой. Машинное обучение, на самом деле, довольно скучное дело и существует с начала 1990-х, а активно развиваться и популяризироваться начало только сейчас, так как у нас появились достаточные вычислительные мощности и интернет, да.