Путь к настоящему искусственному интеллекту
Впервые представленный в 1956 году, искусственный интеллект (ИИ) настолько часто используется в маркетинге современного программного обеспечения, что трудно понять, что такое настоящий #ИИ или просто хороший алгоритм. Ниже приведены некоторые аналитические данные и технологии, которые помогли реализовать обещанный человеческий интеллект с помощью компьютера.
#Корреляционная аналитика создает правило на основе шаблона.
#Эвристика совершенствует правила корреляции с интерпретациями и алгоритмами, которые ищут более сложные и неполные закономерности.
#MachineLearning — это способ сделать алгоритмы умнее на основе того, что они наблюдают. Они используют моделирование и делают прогнозы на основе данных.
#ArtificialNeuralNetworks была недолговечной архитектурой, которая отражала структуру нашего человеческого мозга, но в ней не было свободных данных о связях. (Графические процессоры дали новую жизнь нейронным сетям.)
#DeepLearning интенсивно обучает компьютер путем моделирования повторяющихся паттернов, чтобы самостоятельно получить правильный ответ.
#NarrowAI — это когда компьютеры выполняют определенные задачи часто лучше, чем люди — например, классификацию изображений.
Авторы Маргерита Пагани и Рено Чемпион в своей книге «Искусственный интеллект для устойчивого создания ценности», которая скоро будет выпущена, оценили более 800 решений ИИ в 14 отраслях, чтобы упростить запутанную среду ИИ.
Нас больше всего волнует, когда ИИ потенциально влияет на наши средства к существованию или раздвигает наши этические границы, но возможность улучшить нашу жизнь уже не научная фантастика. ИИ помог в разработке вакцины от COVID-19 и плана справедливого распределения.
Учитывая выбор между машиной и человеком, для выполнения простой медицинской процедуры — я буду брать машину каждый раз. Хотя я еще не на 100% готов отказаться от вождения, в основном потому, что мне это нравится, я бы без колебаний выбрал вариант автономного вождения, который поможет оптимизировать мое время во время моих ежедневных поездок на работу после COVID. ИИ будет продолжать совершенствоваться, как и наше понимание его влияния на нашу жизнь.
