Биологические нейронные сети, используемые для разработки ИИ
Мы можем начать с определения синтеза значения искусственного интеллекта, о котором было бы правильно написать следующее:
Искусственный интеллект или ИИ — это способность учиться и действовать разумно и автономно, что означает принятие решений, выполнение задач и даже прогнозирование будущих результатов на основе того, что получено из данных, точно так же, как человеческий мозг учится на действиях и опыте, которые он осуществляет во время своего роста, получая данные из различных сред, в которые он погружен и вовлечен.
Отсюда необходимо углубить механизм обучения человеческого мозга, и для этого мы должны понять концепцию нейронных сетей, которая позволяет развивать искусственный интеллект.
Искусственный интеллект вдохновлен человеческим мозгом как моделью
Похоже, что первоначальной целью искусственного интеллекта было создание алгоритмов (программное обеспечение с инструкциями или расчетами на основе правил для решения проблем, выявления закономерностей, принятия решений и прогнозирования будущих результатов), которые были бы эквивалентны или даже умнее, чем люди. Итак, целью было создание чего-то похожего на человеческие возможности, по сути, ИИ вдохновлен механизмом, в котором человеческий мозг создает интеллект, тиражируя его в различных системах всех сфер человеческой жизни через 25 технологических трендов, перечисленных в моя предыдущая статья.
Необходимо сделать небольшое резюме о концепции алгоритма (широко используемой в течение некоторого времени в технологической области), указав, что для разработки искусственного интеллекта существует область изучения создания алгоритмов ИИ, где вы создаете правила для компьютеров, чтобы они выполняли вещи, которые делают люди. Конечно, компьютеры быстрее, когда речь идет о вычислительных и аналитических возможностях, но они не могут принимать решения самостоятельно, не имея этой способности, в то время как алгоритмы ИИ позволяют иметь компьютеры для принятия решений с их интеллектом. Это искусственный интеллект.
Сказать, что ИИ вдохновлен человеческим мозгом, означает, что, подобно человеческому мозгу, состоящему из нейронных сетей, искусственный интеллект развивается таким же образом вокруг процесса создания искусственных нейронных сетей, которые работают в симбиозе, применяя один и тот же механизм функционирования. как человеческий мозг, когда он взаимодействует с реальностью.
Некоторые основные понятия об искусственных нейронных сетях в ИИ
Понятие нейронных сетей или искусственных нейронных сетей не так сложно понять обычному человеку, независимо от его области специализации.
Начнем с того, что нейронная сеть — это компьютерная система, основанная на механизме биологической нейронной сети, из которого состоит человеческий мозг. Нейронные сети не основаны на конкретной компьютерной программе, написанной для них, а представляют собой компьютерный метод, целью которого является возможность обучения и постепенного улучшения определенных характеристик с течением времени.
Нейронная сеть состоит из набора единиц или узлов, называемых нейронами. Эти нейроны связаны друг с другом через соединение, называемое синапсом. Через синапс нейрон может передавать сигналы или информацию другому нейрону, находящемуся поблизости. Принимающий нейрон может принять сигнал, обработать его и передать сигнал следующему. Процесс продолжается до тех пор, пока не будет выдан выходной сигнал, который позволит получить результат на машине, которая будет выполнять то, что вы хотите получить в результате.
Следует отметить, что нейронные сети являются одним из многих ответвлений искусственного интеллекта. Таким образом, эта ветвь ИИ на основе нейронных сетей будет применяться во всех отраслях, связанных с системами, пытающимися имитировать человеческий образ действий.
Существует множество областей применения искусственных нейронных сетей, в том числе, например:
Компьютерное зрение, которое позволит компьютеру распознавать существующие объекты с помощью нейронных сетей, чтобы с течением времени компьютер мог самостоятельно распознавать новые вещи на основе того, что он узнал ранее.
Шаблон распознавания/сопоставления, который может применяться при поиске архива изображений для сопоставления, например, лица с известным лицом. Это используется в сфере уголовных расследований.
Обработка естественного языка как система, которая позволяет компьютеру распознавать разговорный человеческий язык, слушая и постепенно обучаясь с течением времени.
Как вы понимаете, существует множество разнообразных областей применения ИИ.
Преимущества ИИ по сравнению с человеком
Подводя итог этой статье, можно сказать, что:
Если мы знаем, что ИИ основан на способности анализировать окружающую среду и производить автономные действия, основанные на тех же ментальных процессах человека, называемых нейронными сетями, с целью обучения на данных для максимизации конечных результатов посредством исследований, в которых используются инструменты и данные, полученные из многих областях, включая информатику, психологию, философию, неврологию, когнитивную науку, лингвистику, исследование операций, экономику, теорию управления, вероятность, оптимизацию, логику и т. д.
Поймите, что его применимость чрезвычайно разнообразна в таких секторах, как робототехника, управление системами, программирование, интеллектуальный анализ данных, логистика, распознавание голоса и лица и многие другие, список очень длинный.
Точно так же, если мы знаем, что человеческий интеллект определяется как качество разума, наделенного способностью учиться на опыте, адаптироваться к новым ситуациям, управлять идеями и изменять свое окружение, используя приобретенные знания. Тогда становится ясно, что человеческий интеллект может предоставить нам различные типы информации, полезной для развития ИИ. У нас могут быть горы данных при единственном наблюдении за человеческими явлениями (например, путешествия или другие события в человеческой жизни), данные о конкретных человеческих знаниях, о конфиденциальной информации, данные о межличностных отношениях и сетях интересов, короче говоря, мы используем человеческие интеллект для получения данных всех видов, которые должны быть доставлены в ИИ для его собственного автономного развития.
Преимущества применения ИИ будут заключаться в следующем:
Скорость выполнения: если врач может поставить диагноз за 10 минут, система ИИ может поставить миллион диагнозов одновременно.
Незначительные предубеждения: в процессах принятия решений больше нет предвзятых мнений (конфликтов интересов больше нет).
Эксплуатационные навыки: В случае скопления рабочих больше не будет внезапных остановок.
Более высокая точность. Точность результатов будет выше и лучше.
Искусственный интеллект занимает значительное место во многих областях, особенно в судебной сфере при принятии судейских решений (часто выносимых на основе конфликта интересов).
На этом я должен остановиться и продолжить с другой статьи, в которой мы лучше поймем концепцию Машинное обучение.
Дополнительные идеи появятся в моих следующих статьях, следите за мной здесь, на Medium.
