Что такое ИИ? Вопрос, на который есть миллионы ответов, «Что такое ИИ» — это то, что приходит в голову многим людям, когда они впервые задумываются о том, чтобы погрузиться в мир искусственного интеллекта. Для тех, у кого нет большого опыта, ответ может включать что-то связанное с концепциями научной фантастики и фэнтезийными мирами. Для других это могут быть строки и строки подробного кода, использованного для создания искусной программы. Второй вариант был тем, что я имел в виду, когда решил зарегистрироваться на буткемп AI Fluency. Однако сейчас, пройдя курс, я чувствую, что лучший ответ — самый простой: искусственный интеллект — это средство для достижения цели.
Какой конец? Вы можете спросить. Ну, ИИ и кодирование в целом — это то, что используется для решения любой проблемы. Это может варьироваться от чего-то простого — может быть, вам просто нужен простой способ решить некоторые математические задачи — до чего-то более сложного — возможно, вы хотите создать ИИ, чтобы играть и, возможно, выиграть игру.
Одним из примеров алгоритма ИИ, о котором мне особенно понравилось изучать в курсе AI Fluency, было обучение с подкреплением. Обучение с подкреплением — это способ создать агента, который учится решать проблемы, используя лишь несколько установленных вами рекомендаций. Почему-то я нахожу особую красоту в идее программы, обучающей себя тому, как что-то делать. Этот тип программы, вероятно, вы бы использовали для игр.
Обучение с подкреплением работает, используя комбинацию четырех основных вещей — агента, среды, возможных действий и политики вознаграждения/наказания. Агент проходит через среду, используя множество возможных действий, и получает «очки» в зависимости от эффективности и результативности решения проблемы. В конце концов, он учится максимизировать свою награду, тем самым научившись сам.
Мое личное стремление — использовать программу обучения с подкреплением, чтобы играть в игру «Змейка» в Google и, возможно, получить новый высокий балл. Конечно, это не так просто. В обучении с подкреплением есть нечто большее, например, идея не зацикливаться на небольшом вознаграждении и продолжать исследовать другие способы его максимизации. По сравнению с другими алгоритмами, которые мы изучили в AI Fluency, этот, вероятно, сложнее всего закодировать и реализовать. Так что пока игре Snake придется подождать. Возможно, тем временем нейронные сети станут немного более легким завоеванием.
Итак, что же такой ИИ? Если вы такой же, как я несколько недель назад, в основном просто хотите получить некоторый опыт машинного обучения, просто подумайте об этом как о простом средстве для достижения цели. Поверьте мне, это действительно так.
