Сегодня новости пестрят заголовками такого типа "С помощью искусственного интеллекта удалось ...". И с каждой такой новостью начинаешь задумываться, что SkyNet из фильма Терминатор — уже близко.
Как устроен искусственный интеллект?
Люди не погруженные в проблему, обычно представляют искусственный интеллект, как что-то неизведанное и может быть, даже опасное, в дальней перспективе. В первую очередь перспектива потерять работу из-за ИИ.
Люди во все времена боятся потерять работу из-за технического прогресса.
Давайте посмотрим, как же выглядит искусственный интеллект.
Как видно из схемы ИИ представляет собой некий черный ящик, где на вход подаются какие-то данные, которые проходят через механизмы ИИ и в результате получается какой-то вариант на выходе.
Почему акцентируется внимание на том, что на выходе получается "какой-то результат"?
Все дело в том, что искусственный интеллект призван решать нелинейные задачи.
Нелинейными задачами называют те, которые невозможно решить последовательным исполнением алгоритмов приводящих к абсолютно точному и заранее известному результату.
В ИИ все происходит немного иначе, учитывая факт того, что линейного решения не существует.
В таком случае ИИ необходимо обучать на большой выборке заранее подготовленных примеров с известным результатом. Другими словами, мы говорим ИИ:
Смотри, у нас есть вот такой набор входных данных, а на выходе получается вот такое значение. Подкорректируй свои механизмы и запомни это.
И таким образом, мы пропускаем каждый пример через так называемый процесс обучения. В результате мы получаем найденный оптимум всего множества эталонных выходов, которому мы обучали.
Поэтому говорить, что ИИ является детерминированной системой достаточно сложно.
Детерминированный – это термин, который описывает явление или процесс, который полностью определяется или предсказуем в зависимости от определенных факторов или условий.
Другими словами, детерминированный может быть использован для описания ситуации, в которой исход или результат уже заранее известен или может быть точно предсказан на основе заданных параметров.
Ниже приведена схема того, как выглядит разница между работой обычного линейного алгоритма (или совокупности алгоритмов) и обучения искусственного интеллекта.
Как видно из схемы линейный алгоритм просто выполняет заложенные в нем действия, а искусственный интеллект двигается в разные стороны и со временем находит наиболее оптимальный вариант настройки своих механизмов, которые выдают приблизительно верный результат. Но это не всегда точно.
Может показаться из схемы, что ИИ имеет принцип настройки нейронных сетей, где просто корректируются весовые коэффициенты и тем самым обучается сеть. И да и нет. Дело в том, что нейронная сеть является одним из инструментов ИИ, а сам искусственный интеллект — это композиция различных инструментов, которые решают нелинейные задачи. Такими инструментами могут быть:
- нейронные сети;
- генетические алгоритмы;
- продукционные модели;
- нечеткие продукционные модели;
- самоорганизующиеся карты;
- база знаний;
- графы и т.д.
Из всех представленных выше алгоритмов стоит отметить, что база знаний является одним из инструментов, который не предполагает настройку до работы, а непосредственном требует обучение в процессе самой работы ИИ.
Базы знаний могут иметь различные формы представления, но их основная идя заключается в том, что БЗ должна накапливать нетиповые решения в процессе работы сети и отрабатывать их в тот момент, когда другие алгоритмы ИИ не справились.
Выводы
Если сократить описание искусственного интеллекта до одного утверждения, то можно обозначить следующее:
Искусственный интеллект решает нелинейные задачи, посредством специальных инструментов, которые могут обучаться, как до эксплуатации ПО, так и во время работы.
Другими словами ИИ является масштабным программным обеспечением, которое собирает множество различных инструментов и устанавливает им общую стратегию работы нацеленную на определенный результат. Следовательно, ИИ не является каким-то волшебным инструментом, а просто кропотливо собранный в руках группы разработчиков механизм, которые постоянно донастраивается с целью улучшить выводимые результаты.
Очень надеюсь, что данная статья помогла тем, кто интересовался данной темой.
Подписывайтесь на канал и читайте много статей по работе с искусственным интеллектом.