Искусственный интеллект, или сокращенно ИИ, — это быстро развивающаяся область, которая может произвести революцию во многих отраслях. По своей сути ИИ представляет собой моделирование процессов человеческого интеллекта машинами, особенно компьютерными системами. Эти процессы включают обучение (получение информации и правил использования информации), рассуждение (использование правил для достижения приблизительных или определенных выводов) и самокоррекцию. В этом сообщении блога мы более подробно рассмотрим, как работает ИИ, некоторые из самых популярных методов ИИ и влияние, которое ИИ оказывает на общество.
Один из самых популярных способов реализации ИИ — это системы, основанные на правилах. Эти системы используют набор предопределенных правил для принятия решений. Например, систему, основанную на правилах, можно использовать в приложении для медицинской диагностики, где системе предоставляется набор симптомов, и на основе предопределенных правил она может диагностировать состояние. Хотя системы, основанные на правилах, могут быть очень точными, они также могут быть негибкими и неспособными адаптироваться к новым ситуациям.
Другой популярный метод — деревья решений. Эти системы используют структуру, подобную блок-схеме, для принятия решений. Каждый внутренний узел в дереве представляет проверку атрибута, каждая ветвь представляет результат проверки, а каждый конечный узел представляет собой метку класса. Этот метод обычно используется в таких приложениях, как одобрение кредита и медицинская диагностика.
Нейронные сети — еще один популярный метод ИИ. Эти системы вдохновлены структурой и функциями человеческого мозга и используются для таких задач, как распознавание изображений и речи. Нейронная сеть состоит из слоев взаимосвязанных узлов или искусственных нейронов, которые обрабатывают и передают информацию. Сеть обучается с использованием набора помеченных примеров, и благодаря этому обучению сеть может распознавать закономерности и делать прогнозы.
Глубокое обучение — это разновидность машинного обучения, в которой искусственные нейронные сети, алгоритмы, вдохновленные структурой и функциями нейронных сетей мозга, учатся на больших объемах данных. Это ветвь машинного обучения, которая в последнее время привлекла большое внимание благодаря взрывному росту данных и увеличению доступности мощных вычислительных ресурсов.
Обучение с учителем — один из самых популярных методов в ИИ. Он включает в себя обучение модели на размеченном наборе данных, где входные данные сопоставляются с желаемыми выходными данными. Затем модель может делать прогнозы о новых, невидимых данных. Этот метод обычно используется в таких приложениях, как распознавание изображений и речи.
Неконтролируемое обучение — еще одна популярная техника ИИ. Он включает в себя обучение модели на немаркированном наборе данных, где входные данные не связаны с желаемыми выходными данными. Затем модель может находить закономерности и структуры в данных. Этот метод обычно используется в таких приложениях, как обнаружение аномалий и сегментация клиентов.
Обучение с подкреплением — это метод искусственного интеллекта, который включает в себя обучение модели методом проб и ошибок. Модель получает задание для выполнения, и она вознаграждается за принятие правильных решений и наказывается за неправильные решения. Благодаря этому процессу модель может изучить оптимальную политику для выполнения задачи.
ИИ оказывает значительное влияние на общество, применяя его в таких областях, как здравоохранение, финансы и транспорт. Согласно отчету PwC, ожидается, что мировой рынок искусственного интеллекта вырастет с 21,46 млрд долларов в 2018 году до 190,61 млрд долларов к 2025 году, а совокупный годовой темп роста составит 36,2%. В здравоохранении ИИ используется для разработки новых лекарств и помощи в диагностике заболеваний. В финансах ИИ используется для обнаружения мошенничества и улучшения инвестиционных решений. В сфере транспорта искусственный интеллект используется для разработки беспилотных автомобилей и улучшения транспортного потока.
Одно из самых перспективных направлений применения ИИ в здравоохранении. Согласно отчету Accenture,
