От Mushfiq M, выпускник учебного курса MehtA+ AI/Machine Learning Research Bootcamp
В первой части серии статей об искусственном интеллекте (ИИ) мы сосредоточимся на том, что такое искусственный интеллект, и определим общие области исследований в области ИИ. Если вы хотите узнать больше об искусственном интеллекте, ознакомьтесь с предложениями ИИ-лагерей MehtA+ на сайтеhttp://mehtaplustutoring.com/ai-camps/.
Искусственный интеллект (ИИ), который еще несколько десятилетий назад казался отдаленным будущим, начал становиться частью нашей повседневной жизни.
Так как же это произошло? Поскольку люди проводят большую часть своей жизни в цифровом мире, теперь у нас есть доступ к невообразимым объемам данных. Компьютеры также стали очень мощными и могут очень эффективно хранить и обрабатывать эти данные.
Что такое искусственный интеллект?
Искусственный интеллект — это область компьютерных наук, посвященная созданию алгоритмов, с помощью которых компьютеры могут демонстрировать человеческий интеллект. В подмножестве искусственного интеллекта, глубоком обучении, ученые используют нейронные сети, смоделированные по образцу человеческого мозга, для изучения закономерностей из больших объемов данных. Используя нейронные сети, компьютеры могут «понимать» слова, принимать решения и «распознавать» объекты.
Исследования в области искусственного интеллекта были сосредоточены на обучении, логическом мышлении, решении проблем, восприятии и понимании языка.
Обучение Компьютеры учатся играть в шахматы, например, методом проб и ошибок. Компьютер знает правила игры. Когда компьютер впервые начинает играть в игру, он делает случайные ходы. Сыграв несколько партий в шахматы, он изучает стратегии для победы в игре.
Рассуждения. Компьютеры могут делать выводы из существующих данных или рассуждений несколькими способами. С помощью дедуктивных рассуждений компьютер может использовать факты для вывода. Например, если бы мы знали, что «Сэм — специалист по информатике. » и «Программы компьютерщика», то компьютер завершит «Программы Сэма».
С другой стороны, при индуктивных рассуждениях компьютер может прийти к заключению, обобщая факты. Например, если бы мы знали, что «У всех кошек в нашем районе есть мех», компьютер мог бы (неправильно) обобщить «У всех кошек в мире есть мех». (Мы видим вас, кошки сфинксы!)
Решение проблем. Существует множество различных методов, с помощью которых компьютеры могут решать проблемы. Очевидный метод — решать проблему шаг за шагом. Однако это не всегда возможно за короткое время. При эвристическом методе решения задач компьютер находит приблизительное решение вместо точного за короткий промежуток времени.
Восприятие Мы воспринимаем мир с помощью наших пяти органов чувств. Наша интерпретация данных, которые мы получаем, — это то, что мы называем восприятием. Точно так же автономныеавтомобили или беспилотные автомобили познают мир с помощью различных датчиков и камеры с обзором на 360 градусов. Затем эти автомобили интерпретируют эти данные с помощью алгоритмов искусственного интеллекта.
Понимание языка. Одно из самых популярных применений искусственного интеллекта — это понимание и обработка языка. Например, чат-боты, такие как ChatGPT, и голосовые помощники, такие как Alexa или Siri, могут отвечать людям. Помимо общения с людьми, компьютеры также могут обобщать текст, анализировать настроения и переводить текст с одного языка на другой.
Хотя разработка новых моделей искусственного интеллекта, которые были невообразимы всего несколько десятилетий назад, очень интересна, в конце концов, важно помнить, что именно люди и человеческий интеллект имеют решающее значение для искусственного интеллекта. Будь то выбор, который мы делаем при выборе обучающих данных, маркировке данных или разработке алгоритма, человеческий вклад необходим на каждом этапе процесса.
От нас зависит, как мы решим использовать и регулировать искусственный интеллект. Только время покажет, насколько полезным (или вредным) будет искусственный интеллект для человека.
