Искусственный интеллект, машинное обучение и глубокое обучение
Хотя может показаться, что искусственный интеллект — это механизм далекого будущего, правда в том, что эта технология уже давно стала частью нашей жизни. Он проник во все, от обнаружения мошенничества с вашей кредитной картой до рекомендаций фильмов на Netflix. Хотя ИИ процветал вместе с нашими быстро развивающимися технологиями в течение последних 60 лет, только в 1980-х годах машинное обучение действительно появилось на сцене, а затем в начале 2000-х годов появилось глубокое обучение.
Проще всего представить эти три термина так: ИИ — это широкий зонтик, охватывающий глубокое и машинное обучение (см. ниже). Оба этих подмножества углубляются в области искусственного интеллекта и служат для расширения возможностей технологий.
Искусственный интеллект: создание более простого мира
Многие считают, что родиной ИИ стал летний семинар в Дартмуте в 1956 году, когда 11 ученых собрались вместе и обсудили будущее технологий. С тех пор ИИ развивался экспоненциально по мере того, как ученым удавалось создавать сложные системы обучения. Эта технология не продвинулась до создания интеллектуальных автоматов (пока), но вместо этого использует данные для выполнения определенных задач так же хорошо, как люди. Примером такого типа ИИ является Aingine, наша собственная технология. Хотя это правда, что вы можете самостоятельно просматривать социальные сети и искать потенциальных клиентов, которые ищут услуги или продукты, предоставляемые вашим бизнесом, это потребует много времени и энергии. Вот почему Aingine будет проще и быстрее искать вас. Все, что вам нужно сделать, это определить, стоит ли искать потенциальных клиентов, и связаться с этим потенциальным клиентом. Наша система дает вам возможность создать конструктивные отношения с потенциальными клиентами. Подобный ИИ помогает сделать нашу жизнь немного проще. Но откуда он знает, что искать и как это найти? Это подводит нас к следующему разделу, машинному обучению.
Машинное обучение: как компьютеры становятся умнее
В своей простейшей форме машинное обучение дает компьютерам возможность учиться, анализируя данные и включая изображения. Эти программы могут научить себя расти, изменяться и делать прогнозы на основе закономерностей в данных. Когда программа находит что-то новое, она соответствующим образом корректирует свои действия и «учится» на предоставленных ей данных. Машинное обучение избавляет разработчиков от необходимости создавать программное обеспечение с конкретными инструкциями для выполнения конкретной задачи. Со временем наборы данных могут быть разработаны для распознавания изображений или оценки текста.
Глубокое обучение – изучение данных
Глубокое обучение использует алгоритмы, разработанные по аналогии с человеческим мозгом и нервной системой, которые называются искусственными нейронными сетями. Эти сети работают подобно человеческому мозгу, но имеют несколько слоев данных и соединений. Мы можем посмотреть на Aingine как на пример того, как это работает. Поскольку Aingine — довольно новая технология, ее необходимо «обучить», чтобы каждый раз давать пользователям правильный ответ. Обучение проводится путем показа Aingine миллионов изображений и пар слов до тех пор, пока нейроны не будут настолько точно настроены, что они будут давать пользователям именно то, что они ищут, в 100% случаев. Именно в этот момент нейронная сеть научилась тому, как выглядит потенциальный лид. Глубокое обучение стало возможным только недавно из-за достижений в скорости компьютеров и достаточно больших наборов данных для обучения больших нейронных сетей. Глубокое обучение будет только увеличивать свою производительность с увеличением количества данных, которые оно просматривает, чтобы предоставить нам новые идеи и улучшенные методы.
Будущее уже сейчас
Преимущество всех этих технологий в том, что они позволят людям достичь высот, о которых они даже не подозревали. Многие крупные компании, такие как Google, Facebook и Microsoft, находятся в процессе полной перестройки своей бизнес-практики, чтобы сосредоточиться на технологиях искусственного интеллекта. ИИ уже помогает управлять беспилотными автомобилями, обеспечивать работу систем распознавания голоса и даже обнаруживать опухоли в организме человека. Его многочисленные применения могут удивить вас, но должны вдохновить вас на использование ИИ из-за простоты, которую он обеспечивает.
Чтобы узнать больше о том, как мы используем ИИ для привлечения потенциальных клиентов для частных лиц и компаний, посетите apposphere.io
Первоначально опубликовано на apposphere.tumblr.com.
