Эта технология больше не является предметом научной фантастики. Вместо этого мы видим искусственный интеллект во всех сферах нашей жизни. Умные помощники в наших телефонах и динамиках помогают нам находить информацию и выполнять повседневные задачи. На работе чат-боты связаны со службой поддержки клиентов, и, по оценкам, к следующему году они будут нести ответственность за 85% обслуживания клиентов.

Существуют также интеллектуальные алгоритмы, которые могут использовать большой объем данных для точного прогнозирования поведения людей и клиентов. Однако, несмотря на то, что ИИ сегодня более распространен, чем в современном мире, многие люди все еще не до конца его понимают.

В этой прорывной технологии используется так много разных фраз, что некоторые слова часто объединяются. Например, в определенном кругу такие термины, как ИИ-УСЛУГИ, искусственный интеллект, машинное обучение и глубокое обучение, могут использоваться как синонимы. Однако, хотя все эти понятия связаны, это не одно и то же.

Как объясняют эксперты разведки, разные части ИИ позиционируются как русские матрешки. Внешний слой — это искусственный интеллект, который является самой большой, всеобъемлющей частью технологии. В нем есть более утонченная концепция машинного обучения, и в нем есть небольшое подмножество глубокого обучения.

Что такое искусственный интеллект?

Начнем с основ.

К следующему году (2020 г.) 30% компаний во всем мире считают, что ИИ будет так или иначе использоваться в их цифровых процессах. Вопрос — что такое искусственный интеллект и зачем он нужен современному ландшафту?

Определение искусственного интеллекта не всегда просто. На базовом уровне ИИ является частью наших исследовательских лабораторий и частью десятилетий научных исследований — ученые-компьютерщики впервые придумали этот термин на конференции в Дартмуте в 1956 году.

С тех пор ИИ называют будущим человеческой цивилизации. Однако по своей сути это другая компьютерная программа. Искусственный интеллект — это любой компьютерный алгоритм, который может работать разумно. Другими словами, он использует сложную статистическую модель или если эти операторы используются для выполнения задач. Искусственный интеллект «умный», потому что он может следовать очень сложным инструкциям, не реагируя ни на один простой триггер.

В последние годы популярность ИИ возросла благодаря увеличению количества доступных графических процессоров, которые упрощают, удешевляют и делают параллельную обработку данных более доступной. Однако не все ИИ одинаковы. Есть 3 основные стороны искусственного интеллекта, которые являются основой многих споров. Первый вариант — это узкий ИИ, в котором интеллектуальный бот может выполнять важную работу — например, победить человека в настольной игре. Это то, что сделал продукт Google DeepMind Alpha Go 2016.

Второй вариант — это Artificial General Intelligence или AGI, который может успешно выполнять интеллектуальные задачи, например, отвечать на запросы на станции обслуживания клиентов. Существует также сверхинтеллектуальный ИИ, над которым ученые все еще работают. Сверхразумный ИИ умнее людей.

Что такое машинное обучение?

В то время как искусственный интеллект — это общий термин для всех компьютерных программ, которые следуют сложным инструкциям, машинное обучение — это то, что подпадает под этот зонтик. Итак, что такое машинное обучение? Быть машинным обучением? Проще говоря, это подмножество ИИ. С помощью инструментов машинного обучения можно установить компьютерные алгоритмы, доступные для поиска по данным, и применить массу знаний и навыков для решения конкретной задачи.

Например, служба машинного обучения может использовать миллионы изображений лиц для идентификации конкретных людей или определенных черт лица. Машинное обучение теперь используется в таких областях, как перевод, распознавание объектов и распознавание речи. Также можно научить инструменты машинного обучения понимать эмоции и настроения.

Машинное обучение позволяет системе обнаруживать закономерности в данных, которые человек не может принять самостоятельно. Поскольку эти алгоритмы могут обрабатывать такую ​​обширную информацию почти мгновенно, они могут принимать обоснованные решения относительно данных намного быстрее, чем человек.

Чтобы алгоритмы машинного обучения процветали, им нужны огромные объемы данных. Чем больше информации у вас есть для просмотра программы, тем легче будет принять решение и ответить на необходимые вопросы. Инструменты машинного обучения также требуют значительного времени для обучения, чтобы они были максимально точными. Первоначальное определение машинного обучения исходило от первых умов группы ИИ. Алгоритм связывается с нами годами

Алгоритмические подходы, используемые для этой технологии, включают все: от индуктивного логического программирования до сетей с подкреплением и байесовских сетей.

Что такое глубокое обучение?

Теперь мы подошли к сложным вещам — глубокому обучению.

Когда вы сравните глубокое обучение с машинным обучением, вы обнаружите, что глубокое обучение — это усовершенствованное подмножество машинного обучения. Глубокие искусственные нейронные сети используют сложные алгоритмы глубокого обучения, чтобы обеспечить высокий уровень точности при решении важных задач, таких как распознавание звука, распознавание изображений, рекомендации и многое другое.

Алгоритмы глубокого обучения используют некоторые базовые методы машинного обучения, и мы используем принятие решений человеком, чтобы подключиться к нейронным сетям для решения сложных реальных проблем. Хотя глубокое обучение является более сложным и точным, чем искусственный интеллект или машинное обучение, оно также очень дорого. Ученым нужны огромные наборы данных для обучения нейронных сетей, потому что существует слишком много параметров, чтобы понять любой алгоритм обучения, прежде чем сделать правильный выбор обучения.

Нейронные сети, отвечающие за стратегии глубокого обучения, знают наше понимание биологии человека и того, как работает мозг. Это позволяет машинам принимать более актуальные и актуальные решения, создавая связи между сотнями, тысячами или даже миллионами различных наборов данных.

Как работает искусственный интеллект:

Итак, теперь, когда вы знаете эти концепции, давайте углубимся и спросим: «Как работает искусственный интеллект?» Менее чем через десять лет после того, как он разгадал загадку нацистской шифровальной машины, математик Алан Тьюринг изменил мир, задав вопрос, могут ли машины думать. В 1950 году была опубликована статья под названием «Вычислительные машины и интеллект», в которой был установлен тест Тьюринга.

С тех пор, как Тьюринг задал свой первоначальный вопрос, большая часть искусственного интеллекта, который был демонтирован, предназначена для того, чтобы посмотреть, сможет ли он научить машины думать как человек. Искусственный интеллект, который у нас есть сегодня, подпадает под категории узкого ИИ и искусственного общего интеллекта.

Узкий ИИ — это «слабый» ИИ, который работает в ограниченном контексте. Это моделирование человеческого интеллекта, которое применяется к конкретной задаче или серии задач. Узкий ИИ сосредотачивается на том, чтобы хорошо выполнить задачу, например, найти фотографии собак или поиграть в игры.

Общий искусственный интеллект очень сложен. Это тот вид искусственного интеллекта, который мы видим по телевизору — способность делать множество разных вещей с помощью машинного обучения и глубокого обучения.

Нам еще предстоит полностью открыть следующую стадию искусственного сверхинтеллектуального ИИ. Если мы разблокируем этот дополнительный уровень ИИ, мы создадим роботов, которые могут думать самостоятельно, без участия человека. Поскольку эти роботы могут думать и обрабатывать данные быстрее, чем люди, мы создаем нечто более умное, чем мы сами.

Как работает машинное обучение.

Машинное обучение — это основная концепция, которая укрепляет большую часть искусственного интеллекта. Как мы можем гарантировать, что эти боты могут работать сами по себе, используя обширные наборы данных, не полагаясь на постоянный человеческий ввод? Итак, как работает машинное обучение?

Машинное обучение использует два основных метода для получения результатов. Первый вариант — контролируемое обучение, которое относится к обучению модели на основе соответствующих входных и выходных данных, чтобы модель могла прогнозировать будущие потребности и учиться самостоятельно. С другой стороны, неконтролируемое обучение позволяет боту искать информацию и находить скрытые закономерности или тенденции в данных.

Контролируемое машинное обучение полагается на то, что люди создают модели, которые позволяют оценивать машину на основе наличия информации. Контролируемые алгоритмы берут известные наборы данных и используют эту информацию для ответа на запросы и запросы. Машинное обучение с учителем также позволяет использовать прогнозную аналитику.

Неконтролируемое обучение — это очень сложный подход к машинному обучению, который требует, чтобы бот находил свои скрытые темы и структуры в данных. Это также может позволить боту делать выводы из неполных источников данных и информации, которую мы не можем перевести. Кластеризация — один из наиболее распространенных методов, используемых для неконтролируемого машинного обучения. Это позволяет машинам использовать исследовательский анализ данных для поиска ответов в областях идентификации товаров, маркетинговых исследований и анализа генома.

Если телефонная компания хочет оптимизировать места, где она строит свои вышки сотовой связи, g. Они могут использовать машинное обучение (без присмотра), чтобы определить, сколько башен зависит от разных мест вокруг одного места. Это позволяет машине использовать алгоритмы кластеризации для создания правильной стратегии размещения для бизнеса.

Как работает глубокое обучение?

Глубокое обучение — это сложное подмножество машинного обучения, поэтому оно использует множество процессов, подобных тем, о которых мы упоминали выше. Глубокое обучение опирается на очень ценную информацию.

Если вам дадут изображение кошки, вы сможете определить, была ли кошка, которую вы видели, другого цвета или кошка лежала на боку. Вы можете идентифицировать образ, поскольку знаете все различные факторы, влияющие на форму и образ кошки. Машины глубокого обучения заканчивают тем же. Он объединяет несколько точек данных для идентификации информации.

Глубокое обучение обычно используется в автономных транспортных средствах, потому что оно позволяет автомобилям узнать, что происходит вокруг них, прежде чем что-либо делать. Для этого вам нужно идентифицировать автомобили, велосипеды, транспортные средства, людей, дорожные знаки и многое другое. Стандартные алгоритмы машинного обучения не могут обрабатывать эту информацию сразу.

Инструменты, созданные с использованием глубокого обучения, выходящего за рамки основ машинного обучения, чтобы выяснить, как разные типы информации соотносятся друг с другом в обширной нейронной сети. В этом разница между восприятием машиной взгляда на изображение лисы, когда она изучает изображения из определенной части сельской местности в ответ на конкретный вопрос, и той же машиной, указывающей на уши, четыре ноги и думая о хвосте». собака".

Для разработки алгоритмов глубокого обучения им нужны высокоточные и иммерсивные нейронные сети, которые предоставляют огромное количество информации, чтобы поставить задачу под сомнение. На обучение этих нейронных сетей могут уйти месяцы или даже годы, и они потребуют больших инвестиций от специалистов по данным и стоящих за ними компаний.

Искусственный интеллект, машинное обучение и глубокое обучение: совместное применение этих процессов

Машинное обучение — это область ИИ, которая использует предварительно загруженную информацию для принятия решений. Глубокое обучение — это форма искусственного интеллекта, которая гораздо глубже. Этот метод использует глубокие нейронные сети для извлечения и извлечения выборок из слишком большого количества данных.

Хотя искусственный интеллект, машинное обучение и глубокое обучение — это не одно и то же, все они являются частью одной семьи. Часто эти компоненты могут работать вместе, помогая предприятиям решать сложные проблемы в своей среде.

Например, в задаче, требующей, чтобы машина обнаружила изображение кошки, искусственный интеллект требует, чтобы программист ввел весь код, необходимый для автоматического связывания изображения кошки с тем, что он уже знает. Машинное обучение, с другой стороны, требует, чтобы программист был обучен тому, по каким факторам можно идентифицировать кошку. В нее также входит программист, который корректирует машинный анализ до тех пор, пока компьютер не станет более точным в своей работе.

Наконец, глубокое обучение требует задачи идентификации кошки как множества различных слоев. На одном уровне алгоритм искусственного интеллекта разделяет задачу кошки по обнаружению глаза и изучает форму другого слоя. Связанные слои результатов нейронной сети.

С другой стороны, в интеллектуальном контакт-центре искусственный интеллект может использовать предварительно загруженную информацию, чтобы выяснить, куда направить отдельных абонентов, чтобы получить наилучшие ответы на свои вопросы. Машинное обучение может понимать язык вызывающего абонента и давать предложения о том, как агент может ответить. Глубокое обучение может анализировать настроения звонящего и формулировать стратегии того, как получить хорошую отдачу от инвестиций в звонок.

И машинное обучение, и глубокое обучение делают ИИ намного умнее и доступнее.

Искусственный интеллект, машинное обучение и глубокое обучение в облаке:

Сегодня значительные достижения в мире облачных технологий делают глубокое обучение, машинное обучение и искусственный интеллект более доступными и доступными. Облакоподобные поставщики услуг AWS, Google Cloud и ИИ в Microsoft Azure предоставляют масштабируемые и простые в использовании решения в области вычислений, сетей, памяти и пропускной способности.

В то же время интегрированные в облако технологические платформы, такие как PASS, SASS, IAS и IPAS, позволяют малым и средним компаниям использовать все, от хранения больших данных до расширенной аналитики. Методы обработки естественного языка, компьютерное зрение и алгоритмы машинного обучения предварительно загружены в сервис, а центр обработки данных выполняет вычисления удаленно. Это означает, что нет необходимости в специальной подготовке по инженерии данных и науке о данных.

Облако означает, что каждый может получить доступ к удивительному глобальному ИИ и продолжать помогать технологиям расти, развиваться и трансформироваться.