10 подписчиков
Итак, поехали ))
🤖 Искусственный интеллект в 2023 году 🤖
Какой смысл говорить о будущем ИИ, когда оно уже становится настоящим?! ИИ уже переворачивает привычный уклад вещей, особенно в сфере генерации контента. 🎨 И самое интересное в том, что благодаря демократизации ИИ, даже небольшие организации теперь могут наращивать свои возможности, используя его как инструмент.
Аналитики Gartner выделили следующие направления развития ИИ (в этот раз пытаться переводить не буду, чтобы не звучало совсем смешно):
1️⃣ AI Simulation: Представьте, что вы создаете виртуальный мир (как в компьютерной игре). В этом мире вы размещаете вашего "агента" ИИ и позволяете ему изучать среду, взаимодействовать и адаптироваться к ней. Это похоже на то, как если бы вы разместили робота в лабиринте и позволили ему учиться, как находить выход.
Таким образом, AI Simulation - это способ "тренировать" ИИ в безопасной виртуальной среде перед тем, как применять его в реальном мире. 🎮🧠
2️⃣ Causal AI: Это не просто прогнозирование, основанное на корреляции. Тут ИИ стремится понять причинно-следственные связи, чтобы действовать более автономно и эффективно, предлагая действия, которые действительно имеют смысл. 💡➡️🎯
3️⃣ Federated Machine Learning: Суть в обучении машин без явного обмена данными. Представьте, что два школьника решают задачи. Один уже имеет правильное решение, но не раскрывает его, а только сообщает второму правильно или неправильно тот решил задачу. Такое обучение ИИ - залог приватности и безопасности 🛡🔒
4️⃣ Graph Data Science (GDS): анализ данных на графовых структурах (сетях), вместо обычных таблиц и списков. Через них можно выявлять поведенческие особенности для создания предсказательных моделей. У таких моделей в потенциале более сильная прогнозная сила. 🕸📊
5️⃣ Neuro-symbolic AI: Здесь классические методы машинного обучения (когда ИИ учится на данных) сочетаются с символьными системами (инструкциями), чтобы создать более надежные и доверительные модели ИИ. То есть в рамках этого направления создается искусственный интеллект, который может учиться из данных и одновременно понимать четкие правила и инструкции. 🤖📜
6️⃣ Reinforcement Learning (RL): Здесь система обучается на основе положительной (награды) и отрицательной (наказания) обратной связи. По сути, это обучение через опыт, где ИИ учится на своих ошибках и успехах. 🎲🔄
🔮 Прогнозы на будущее: Без сомнений, ИИ продолжит развиваться. Одновременно с этим есть и риски, особенно для тех, кто избегает ИИ. Для тех, кто умеет и готов адаптироваться, ИИ откроет новые горизонты. Но те, кто пренебрежет этим направлением, могут оказаться в зоне риска. Мир меняется, и наш выбор – или двигаться вперёд с ним, или остаться позади. Сейчас все происходит ровно так, как на кривой тренда в моем курсе. Пока мы в зоне возможностей.
2 минуты
16 октября 2023