В прошлых статьях мы немного рассказали про статистический подход к искусственному интеллекту на примере нейронных сетей, а также описали общие принципы работы логического искусственного интеллекта. В этом посте постараемся кратко, резюмируя, не вдаваясь в подробности, описать плюсы и минусы каждого из этих подходов.
Статистический подход (нейронные сети):
+ позволяет решать плохо сформулированные задачи, которые невозможно решить алгоритмическими или логическими методами;
+ позволяет моделировать такие особенности человеческого мышления, как «интуиция», «опыт», позволяет компьютеру в каком-то смысле «думать как человек»;
+ позволяет быстро проанализировать большие объемы хорошо структурированных данных;
+ для разработки не требуется глубокое погружение в предметную область, нужны лишь качественные наборы данных;
- для обучения нейросети нужно подготовить большой массив качественных, структурированных данных; если в исходных данных будут ошибки, то нейросеть их «выучит» и будет повторять;
- нейросеть в принципе не компетентна за пределами того, что она «зазубрила», если ей дать задачу за пределами её "компетенции", то она с большой вероятностью выдаст полную ерунду;
- даже в самом лучшем случае нейронная сеть не может дать ничего лучше, чем ответ «правильный на 99%»;
- нейронная сеть может угадать ответ, но не решить задачу.
Логический подход:
+ позволяет именно решить задачу, а не угадать ответ;
+ не требует специального обучения и специально подготовленного набора данных;
+ позволяет решать даже совершенно новые задачи, не встречавшиеся в истории;
+ может продемонстрировать всю логическую цепочку, а не только ответ;
+ если ответ получен, то он в рамках исходных посылок 100% правильный;
- не подходит для решения некорректно сформулированных с логической точки зрения задач;
- иногда даже самые мощные компьютеры не могут просчитать все возможные варианты, возникающие в процессе анализа;
- разработка таких систем – чрезвычайно сложный и наукоемкий процесс, требующий глубокого погружения в предметную область.
Надеемся, наша заметка поможет сформировать начальные представления о различии в типах искусственного интеллекта и даст ориентиры при чтении очередных новостей о «гигантском прорыве в области искусственного интеллекта».
Полная версия + табличка - тут.
#логика #искусственныйинтеллект #нейросеть
