Машинное обучение и Искусственный Интеллект

Теперь, как ИИ может учится?

Мы предоставляем машинам возможность исследовать примеры и создавать модели машинного обучения на основе входных данных и желаемых результатов.

И мы можем делать это различными способами, такими как контролируемое обучение, неконтролируемое обучение и дополнительное обучение.

На самом деле у людей есть очень распространенное заблуждение о том, что искусственный интеллект – это человеческий разум внутри компьютера, что человеческий интеллект полностью имитируется в компьютере.

Но машинное обучение или ИИ не моделирует человеческий разум, он просто пытается открыть новые возможности для компьютеров.

ИИ пытается позволить компьютерам понимать определенные виды данных, которые они не могли понять раньше.

Так, например, если посмотреть на то, что могут люди, то мы можем понимать язык, мы обладаем такой сложной способностью общаться на языке.

Также наш мозг может воспринимать колебания молекул воздуха и превращать их в мысли, и это действительно удивительно.

Мы также отлично умеем обрабатывать визуальные данные, например, когда вы смотрите на чье-то лицо, вы можете мгновенно узнать его.

Когда вы смотрите на чьи-то глаза, вы можете точно сказать, куда они смотрят, и это действительно удивительная способность.

Это то, что компьютеры не могут сделать, потому что они фундаментально ограничены математикой.

Они могут понимать только числа и математические операции.

Но, используя технологию машинного обучения, вы можете взять эту математику и использовать ее для изучения шаблонов или закономерностей в огромном объеме как структурированных, так и неструктурированных данных.

Вот что такое сейчас практически для нас ИИ.

Общее использование ИИ в настоящее время заключается в получении больших наборов данных и обработки этих данных в режиме реального времени.

В зависимости от типа решаемых задач, ИИ также можно разделить на типы – узкий, общий и супер.

Узкий ИИ – это ИИ, который применяется к определенной области.

Например, языковые репетиторы, виртуальные помощники, автомобили с автопилотом, поиск в Интернете с помощью ИИ, и так далее.

Узкий ИИ – это тип интеллекта, который хорош только для определенной задачи, хотя и узкие ИИ могут выполнять задачи, на выполнение которых уходит обычному человеку годы.

Узкий ИИ может выполнять конкретные задачи, но не изучать новые, принимая решения на основе запрограммированных алгоритмов и обучающих данных.

И узкий ИИ – это то, что мы уже научились создавать.

Общий ИИ – это ИИ, который может работать с широким спектром независимых и не связанных задач.

Он может изучать новые задачи для решения новых проблем, и он делает это, обучая себя новым стратегиям.

Общий интеллект – это сочетание многих стратегий ИИ, которые учатся на опыте и могут действовать на человеческом уровне интеллекта.

Общий ИИ является типом ИИ, наиболее близким человеческому интеллекту. И общий ИИ может выполнять различные задачи, иногда одновременно, также как и мы.

И сегодня мы приближаемся к созданию общего ИИ.

Хотя компьютеры в миллионы раз лучше нас в анализе и обработке данных, им никогда не удавалось мыслить абстрактно или придумывать оригинальные идеи.

Супер-ИИ или сознательный ИИ – это ИИ с человеческим сознанием на уровне самосознания.

И так как мы сами еще не можем адекватно определить, что такое сознание, маловероятно, что мы сможем создать сознательный ИИ в ближайшем будущем.

ИИ – это слияние многих областей исследования.

Информатика и электротехника определяют, как ИИ реализуется в программном и аппаратном обеспечении.

А математика и статистика определяют модели для него.

Создание ИИ основывается на нашем понимании как работает мозг.

И психология, и лингвистика играют важную роль в понимании того, как ИИ может работать, а философия дает рекомендации по интеллекту и этическим соображениям.

И сегодня мы уже видим примеры того, как ИИ участвует в решениях, которые принимают люди.

И ИИ уже доказал свою полезность в различных областях, оказывающих существенное влияние на жизнь людей и нашего общества.

На протяжении веков электричество считалось делом колдунов – магов, которые оставляли зрителей в недоумении о том, откуда электричество берется.

И когда Бенджамин Франклин доказал связь между электричеством и молнией, он с трудом мог представить его практическое использование в 1752 году.

На самом деле, он считал своим самым ценным изобретением – как избежать электричество – громоотвод.

И все новые инновации проходят аналогичную эволюцию: непонимание, избегание, страх и, наконец принятие.

И в течение многих лет после экспериментов Франклина человек постоянно использовал электричество, хотя ему все еще не хватало глубокого понимания происхождения электричества.

И Справочник по электротехнике 1928 года начинается со строк: «Что такое электричество? – Никто не знает».

Но согласно этому руководству для начинающих электриков, понимание происхождения электричества не было важным.

Более важным аспектом было знание того, как электричество можно генерировать и безопасно использовать для света, тепла и энергии.

Сегодня слишком много людей рассматривают искусственный интеллект как еще одну магическую технологию, которую можно использовать для работы, мало понимая, как она работает.

Они считают ИИ чем-то особенным и относятся к экспертам, которые освоили эту технологию, как к магам.

И ИИ приобрел мистический вид с обещаниями величия и вне досягаемости простых смертных.

Но правда, конечно, в том, что в ИИ нет магии.

Термин «искусственный интеллект» впервые появился в 1956 году, и с тех пор технология прогрессировала, разочаровывала и вновь появлялась.

Как и в случае с электричеством, путь к прорывам в ИИ придет с массовыми экспериментами.