Вебсайт компании | Facebook | VKontakte
Люди, интересующиеся новинками в мире технологий, часто путаются в определениях, касающихся «цифрового разума». В нашем сегодняшнем материале мы попробуем разложить всё “по полочкам”.
Очень краткий ответ на вопрос, заданный в названии статьи:
1. Искусственный интеллект (ИИ, AI) — все программы, имитирующие поведение человека.
2. Машинное обучение (ML) — совокупность методов, позволяющих компьютеру строить выводы на основе полученных данных с целью выявления закономерностей. Одним из способов такого обучения является использование простых нейросетей — математических моделей, построенных по принципу сетей живых нейронных клеток.
3. Глубокое обучение (DL) — формирование у машины способности решать особо сложные задачи, опираясь не на простые, а на многослойные нейросети, имеющие большое количеством нейронов.
Рассмотрим каждый из этих терминов подробнее.
Искусственный интеллект
Пожалуй, самый яркий и понятный современному пользователю пример ИИ — это боты в компьютерных играх. Они стараются вести эффективную игру, учитывая все текущие условия. В плохих или просто старых играх компьютерные противники действуют крайне примитивно, совершают очень глупые ошибки.
Но настало время, когда компьютер научили обыгрывать в шахматы лучших гроссмейстеров-людей. А в 2016 году программа AlphaGo со счетом 4:1 победила в «го» корейского профессионала Ли Седоля, что стало еще более громким событием, поскольку для выигрыша в данной настольной игре от человека требуется применение интуиции и творческого мышления.
Искусственный интеллект сегодня функционирует по принципу, озвученному еще в 1956 году. Он гласит, что любой аспект обучения, а также все особенности и проявления человеческого разума могут быть описаны настолько точно, что машина сумеет его сымитировать.
Для построения ИИ требуется наличие двух факторов:
· сложное, правильно прописанное программное обеспечение;
· достаточно производительные вычислительные мощности, обеспечивающие стабильную работу софта.
Все системы AI можно разделить на три группы: ограниченный (NAI), общий (AGI) и сверхразумный (SAI). Программы, обыгравшие людей в шахматы и го относятся к категории NAI, так как они способны решать лишь одну конкретную задачу, в отличие от общих ИИ. А вот сверхразумный или как его еще называют «сильный» AI еще не создан. Это должен быть цифровой интеллект, превосходящий человеческий ум во всем без исключения, даже в социальных навыках и творческой работе.
Машинное обучение
Это один из базовых принципов создания искусственного интеллекта. Его суть сводится к имитации того, как учатся люди. Например, человек не может сразу начать читать классические художественные произведения. Прежде всего, ему нужно освоить букварь и осилить алфавит. Затем он изучает правила языка более глубоко: времена, падежи, орфографию. И только обработав большое количество данных, ученик достигает такого уровня знаний и навыков, который позволяет ему решать более сложные задачи.
Приблизительно так проходит и машинное обучение. Нейросети дается большое количество данных и предоставляется возможность сделать выводы. Например, в базу загружается информация о множестве финансовых транзакций, часть из которых отмечена, как мошеннические. Алгоритм выявляет сходства между операциями злоумышленников и на основе этого начинает «понимать», по каким критериям можно обнаруживать другие мошеннические транзакции.
Несмотря на это ИИ, прошедший машинное обучение, не мог справляться с заданиями, которые были простыми даже для школьников. Если 10-летний ребенок, посмотрев на картинку, легко понимал, сколько на ней изображено собак, и не волки ли это, то для AI это оказывалось неразрешимым вопросом. И проблема была в том, что очень сложно создать искусственную сеть с большим количеством нейронов. В простой модели их насчитывалось в лучшем случае несколько тысяч. А в мозге человека — 86 миллиардов, причем с довольно сложными взаимосвязями.
Глубокое обучение
Алгоритмы данного типа состоят из нескольких «слоев», то есть могут выявлять множество разных признаков, организовывая их по иерархической системе. В ходе обучения они формируют несколько уровней представлений и создают иерархию понятий отдельно в каждом слое нейросети. При этом получаемые данные обрабатываются нелинейно.
Именно благодаря этому методу сегодня на рынке появились ИИ, способные анализировать поступающие к ним данные почти так же, как люди. Конечно, машина все еще сильно уступает в этом даже детям, но все-таки у нее получается имитировать принятие решений «человеческим» образом.
Программа, обыгравшая чемпиона по игре го Ли Седоля, сумела добиться такого результата как раз потому, что ее обучали в том числе «глубоким» методом. Другие аналогичные AI широко используются для автоматизации различных процессов на производственных предприятиях, а также в ИТ-компаниях. Также алгоритмы, созданные на основе глубокого обучения, способны распознавать речь и содержание изображений.
Теперь вы точно знаете и, что важнее всего, понимаете ответ на вопрос, ставший темой для этой статьи. Напоследок хотелось бы отметить, что современное оборудование, являющееся носителем ИИ, нуждается в стабильной подаче электроэнергии. Техника становится все более умной, сложной и ценной, поэтому требуется обеспечить ее качественное электропитание. Для решения этой задачи отлично подойдет ИБП Eaton 9SX, который обеспечивает защиту от всех возможных проблем, которые могут возникнуть в электрической сети.
Подписывайтесь на наш канал, чтобы первыми читать наши материалы.
