Термин «искусственный интеллект» (ИИ) сегодня относится к эмуляции когнитивных процессов человека с помощью машин с особым упором на компьютерные системы. Эти процессы охватывают такие виды деятельности, как обучение, рассуждение, решение проблем, восприятие, языковое понимание и принятие решений. Основная цель ИИ — разработать системы, способные выполнять эти задачи автономно, без необходимости явного программирования, имитируя тем самым когнитивные способности человека.
Истоки концепции искусственного интеллекта, какой мы ее знаем сегодня, можно проследить до 1940-х годов, когда была проведена серия математических и эвристических исследований, предполагающих возможность создания искусственного интеллекта. Некоторые из вех на этом раннем этапе развития искусственного интеллекта включают предложение Алана Тьюринга в 1950 году проверить способность имитировать человеческий разговор, известное как «тест Тьюринга», используя для экспериментов первые электронные компьютеры.
В этот период также произошли разработки в области ИИ, ориентированные на символическое мышление, такие как «Теоретик логики», способный доказывать теоремы, и введение термина «искусственный интеллект» Джоном Маккарти. Наконец, Дартмутская конференция ознаменовала появление академической дисциплины ИИ в 1956 году.
В последующие десятилетия акцент сместился в сторону символических подходов ИИ, а попытки имитировать человеческие разговоры и понимание языка оказались слишком сложными для того времени. После этого оптимистичного периода произошло событие, известное как «Зима искусственного интеллекта», с резким сокращением разработок в 1970-х и 1980-х годах из-за нехватки финансирования, неудовлетворенных ожиданий и ограниченности технологий, способных обеспечить значительный прогресс.
Однако в середине 1980-х и 1990-х годов произошел переход к методам машинного обучения и нейронным сетям, хотя и существовали вычислительные ограничения. Этот период имел решающее значение для закладки основы для будущих достижений: в период с 2000 по 2010 год появилось глубокое обучение с помощью нейронных сетей, что позволило добиться таких заметных достижений, как распознавание изображений и обработка языка. Это возрождение, вызванное усовершенствованием аппаратного обеспечения, расширило использование искусственного интеллекта. в различных областях, что подводит нас к нынешней ситуации.
Теперь, когда у нас есть историческое понимание этой области, давайте рассмотрим, что вам нужно знать, чтобы лучше ее понять.
Начнем с лучшего понимания его ключевых характеристик. Эту область можно разделить на несколько подразделений, каждое из которых имеет различные цели, и в этой статье мы сосредоточимся на основных областях текущего развития, которые можно разделить на шесть типов:
Машинное обучение
Машинное обучение — это подмножество искусственного интеллекта, которое фокусируется на создании алгоритмов и моделей, которые позволяют компьютерам учиться на данных и со временем улучшать свою производительность в конкретной задаче. Вместо того, чтобы быть явно запрограммированными, машины используют шаблоны и статистические методы для прогнозирования или принятия решений. Общие методы машинного обучения включают линейную регрессию, деревья решений и машины опорных векторов.
Глубокое обучение
Глубокое обучение — это подмножество нейронных сетей, включающее в себя многоуровневую архитектуру, также известную как глубокие нейронные сети. Алгоритмы глубокого обучения могут автоматически изучать иерархические функции на основе данных, позволяя решать такие задачи, как распознавание изображений и речи, с беспрецедентной точностью. Сверточные нейронные сети (CNN) для компьютерного зрения и рекуррентные нейронные сети (RNN) для данных последовательностей являются распространенными архитектурами глубокого обучения.
Когнитивные вычисления
Когнитивные вычисления относятся к разработке компьютерных систем, целью которых является моделирование когнитивных способностей человека, таких как рассуждение, решение проблем, обучение и понимание языка. Эти системы часто используют методы машинного обучения для обработки больших объемов данных, понимания сложной информации и предоставления ответов или помощи, подобных человеческим.
Компьютерное зрение
Компьютерное зрение предполагает обучение компьютеров интерпретировать и понимать визуальную информацию из окружающего мира, подобно тому, как это делают люди. Сюда входят такие задачи, как распознавание изображений, обнаружение объектов, сегментация изображений и распознавание лиц. Алгоритмы компьютерного зрения анализируют и извлекают значимые характеристики из изображений или видео, что позволяет использовать такие приложения, как беспилотные транспортные средства, анализ медицинских изображений и дополненную реальность.
Нейронные сети
Нейронные сети — это класс алгоритмов машинного обучения, вдохновленный структурой и функционированием взаимосвязанных нейронов человеческого мозга. Они состоят из слоев взаимосвязанных узлов (искусственных нейронов), которые обрабатывают и преобразуют входные данные. Нейронные сети могут изучать сложные закономерности и взаимосвязи в данных и служить основой для многих достижений в области искусственного интеллекта, включая глубокое обучение.
Обработка естественного языка (НЛП)
Обработка естественного языка — это область искусственного интеллекта, которая фокусируется на том, чтобы позволить компьютерам понимать, интерпретировать и генерировать человеческий язык. Методы НЛП включают обработку и анализ текстовых и речевых данных, включая такие задачи, как анализ настроений, языковой перевод, взаимодействие с чат-ботами и обобщение текста. НЛП часто использует подходы машинного обучения, включая нейронные сети, для обработки и генерации языковых данных.
Чтобы лучше понимать и применять методы искусственного интеллекта, крайне важно усвоить некоторые математические и технические концепции.
Математика в ИИ
Ядро алгоритмов ИИ опирается на математические модели исчисления, линейной алгебры, теории вероятностей и оптимизации, которые используются для формулирования, оценки и улучшения этих алгоритмов. Математические принципы лежат в основе таких методов машинного обучения, как нейронные сети, машины опорных векторов и деревья решений, что позволяет делать точные прогнозы и делать выбор.
Данные играют центральную роль в этих алгоритмах, а математика облегчает их представление и эффективное манипулирование, особенно с помощью методов линейной алгебры, включающих матрицы и векторы, которые имеют решающее значение для таких задач, как крупномасштабная обработка данных в глубоком обучении. Статистика также является неотъемлемой частью, позволяя создавать модели, которые изучают закономерности и прогнозы на основе данных, основанные на понимании неопределенности, измерении достоверности и принятии обоснованных решений с помощью таких концепций, как распределения вероятностей, статистические тесты и регрессионный анализ. Кроме того, методы оптимизации, основанные на математике, жизненно важны для точной настройки параметров моделей и разработки эффективных алгоритмов для решения сложных задач.
Языки и фреймворки
Еще одним важным аспектом являются языки программирования и платформы, специфичные для разработки ИИ. Хотя существует множество вариантов, наиболее известными и широко используемыми сегодня являются Python и R, присутствующие в большинстве научных и коммерческих работ с использованием таких фреймворков, как TensorFlow, PyTorch, scikit-learn и NLTK (Natural Language Toolkit).
Отличный способ глубже изучить эти технологии — активное изучение завершенных или текущих проектов на таких платформах, как Kaggle, где размещено множество проектов различного масштаба, предоставляющих возможности для изучения и разработки проектов с помощью упомянутых инструментов.
Заключение
Хотя мы лишь коснулись поверхности этой быстро растущей области, теперь у нас есть фундаментальная база знаний, позволяющая углубляться в более продвинутые исследования. Если вам понравилась эта статья и вы хотите узнать больше об искусственном интеллекте и машинном обучении, ознакомьтесь с другими нашими публикациями на эту тему.
Следите за нашим блогом на Medium и будьте в курсе всего, что происходит в Ateliê.
Передай нам привет! И присоединяйтесь к нам в социальных сетях:
→ Электронная почта: [email protected]
→ Сайт
→ Facebook
→ Instagram
→ LinkedIn
