Искусственный интеллект (ИИ) – это интеллект, демонстрируемый машинами, в отличие от естественного интеллекта, демонстрируемого людьми и животными, который включает в себя сознание и эмоциональность. Это относится к моделированию человеческого интеллекта в машинах, которые запрограммированы думать как люди и имитировать их действия. Этот термин также может применяться к любой машине, которая демонстрирует черты, связанные с человеческим разумом, такие как обучение и решение проблем. ИИ — это междисциплинарная наука с несколькими подходами, но достижения в машинном обучении и глубоком обучении приводят к изменению парадигмы практически во всех секторах технологической отрасли.

Машинное обучение (ML) – это изучение компьютерных алгоритмов, которые автоматически совершенствуются благодаря опыту и использованию данных. Это рассматривается как часть искусственного интеллекта. Алгоритмы машинного обучения строят модель на основе выборочных данных, известных как «данные для обучения», чтобы делать прогнозы или принимать решения без явного программирования для этого. Алгоритмы машинного обучения используются в самых разных приложениях, таких как фильтрация электронной почты и компьютерное зрение, где сложно или невозможно разработать обычные алгоритмы для выполнения необходимых задач.

Глубокое обучение (DL) – это функция искусственного интеллекта, которая имитирует работу человеческого мозга при обработке данных и создании шаблонов для использования при принятии решений. Глубокое обучение — это подмножество машинного обучения в искусственном интеллекте, в котором есть сети, способные учиться без присмотра на неструктурированных или немаркированных данных. Также известно как глубокое нейронное обучение или глубокая нейронная сеть.

Мы используем машинное обучение в нашей повседневной жизни, даже не подозревая об этом, например, Google Maps, Google Assistant, Alexa и т. д. Оно используется для: распознавания изображений, распознавания речи, медицинской диагностики, обнаружения онлайн-мошенничества, автоматического языкового перевода беспилотных автомобилей или рекомендация продукта.

Архитектуры глубокого обучения, такие как глубокие нейронные сети, сети глубокого убеждения, рекуррентные нейронные сети и сверточные нейронные сети, применялись в таких областях, как компьютерное зрение, машинное зрение, распознавание речи, обработка естественного языка, распознавание звука, фильтрация социальных сетей, машинный перевод, биоинформатика, дизайн лекарств, анализ медицинских изображений, проверка материалов и программы настольных игр, в которых они дали результаты, сравнимые, а в некоторых случаях и превосходящие возможности человека-эксперта.

Некоторые сектора только начинают свой путь в области ИИ, другие — опытные путешественники. У обоих долгий путь. Несмотря на это, влияние искусственного интеллекта на нашу сегодняшнюю жизнь трудно игнорировать: — транспорт — производство — здравоохранение — образование — СМИ — обслуживание клиентов и т. д.

С ИИ будущее уже наступило. Но несколько инноваций придут со своими последствиями. Как бы то ни было, динамика этой новой эры, которая ознаменует многочисленные и глубокие изменения в повседневных привычках, уже началась.