Дорога в будущее вымощена технологиями машинного обучения и искусственного интеллекта. Многие устройства в настоящем обладают интеллектом, чем значительно упрощают нам быт, досуг и работу. Давайте разберемся, что это такое и как работает.
Data Science
Прежде чем углубиться в мир искусственного интеллекта и машинного обучения, давайте взглянем на более широкий мир наук о данных (Data Science). Наверняка вы уже встречали подобное определение.
Итак, что это такое?
Наука о данных — это область, в которой используются научные методы, процессы, алгоритмы и системы для отбора данных. Что-то вроде интеллектуального анализа данных. Таким образом, Data Science находится на пересечении математики, статистики и IT. Цель — понять и проанализировать реальные явления с помощью данных.
Что такое ИИ?
Искусственный интеллект (ИИ) отличается от естественного, то есть того, который проявляют люди. Обычно это подразумевает распознавание окружающей среды и выполнение действий, которые необходимы для успешного достижения цели.
Другими словами, ИИ — это способность компьютерной программы или устройства мыслить, учиться и принимать решения. Они снабжаются огромным количеством данных, которые затем анализируются и обрабатываются. Особенно это актуально для повторяющихся задач.
Машинное обучение (ML)
Машинное обучение (ML) — это область искусственного интеллекта, которая использует статистические методы, чтобы дать устройствам возможность обучаться. Благодаря этому устройство умнеет, повышая производительность и с каждым разом все лучше выполняя задачу.
Машинное обучение включает в себя изучение и построение алгоритмов, которые могут учиться и делать прогнозы на основе данных. В качестве примеров можно привести фильтрацию электронных почт или обнаружение злоумышленников в сети. Так, с помощью машинного обучения, устройство может понимать, какие действия обычно ведут к опасности, а какие совершаются обычными пользователями.
Это работает примерно так же, как и с детьми. Как они учатся ходить или говорить, например? Они наблюдают за окружающими людьми, пробуют, ошибаются и пробуют снова до тех пор, пока не получится. Алгоритмы машинного обучения работают также: получают входные данные и учатся на основе собственных ошибок.
Где применяется ИИ?
Искусственный интеллект и машинное обучение может использовать в самых разных сферах. Например, для беспилотных автомобилей. Со временем машина может запоминать, мыслить, принимать решения, использовать сенсорные функции и исполнительные способности. Другими словами, она может узнать, как люди управляют автомобилем, изучая различные нюансы и реакции, будто предусматривает все возможные варианты развития событий. Например, что должен делать автомобиль, если видит препятствие или горит зеленый свет светофора.
В медицине эти технологии могут использовать для определения результатов тестов и анализов. Это произойдет после того, как программа получит большое количество данных по диагностике заболеваний у людей с помощью ранее проведенных тестов.
Самое распространенное использование ИИ в области устройств умного дома, которые следят за безопасностью, микроклиматом, порядком.
Каждый день мы используем AI переводчики, фитнес браслеты и смарт-часы, которые помогают нам и дают советы для улучшения состояния здоровья.
Сфера применения технологии настолько широка, что перечислить все практически невозможно. Понятно одно — ИИ все больше насыщает нашу жизнь, делая её комфортнее и безопаснее.
