Искусственный интеллект и Машинное обучение. Основы программирования на Python. Тимур Казанцев
мире удваивается. А как мы знаем, ИИ учится на имеющихся данных. И вторая причина – это наличие сильных вычислительных мощностей. Наши компьютеры сегодня достаточно сильные, чтобы они умели обрабатывать эти объемы информации в достаточно ограниченные сроки.
Итак, мы посмотрели на краткую историю развития ИИ. В одной из следующих глав мы посмотрим, чего же можно ожидать от развития ИИ в будущем.
Различие между ИИ, машинным обучением, глубинным обучением и нейронными сетями
Сегодня зачастую термины искусственный интеллект, машинное обучение (МО), глубокое обучение (ГО), нейронные сети (НС), Биг Дата используются взаимозаменяемо. И хотя они действительно очень связаны между собой, давайте разберемся что представляет собой каждое из этих понятий, и чем они отличаются.
Во-первых, если говорить очень кратко, то искусственный интеллект – это достаточно широкая отрасль, которая в свою очередь охватывает и машинное и глубокое обучение. МО является подвидом ИИ, а ГО является подвидом МО.
Под ИИ подразумевается, что компьютер может выполнять такие задачи, которые может выполнять и человек. И здесь дело касается не просто каких-то механических действий, например, поднять и отнести какой-то предмет, а задачи, которые требуют интеллектуального мышления, то есть, когда надо принять правильное решение. Например, задача выиграть в шахматы, или распознать что изображено на картинке, или понять, что было произнесено собеседником и выдать правильный ответ.
Для этого компьютеру дают множество правил или алгоритмов, следуя которым, он смог бы поступать так же, как поступал бы человек.
ИИ может быть узким (narrow AI) либо его еще иногда называют слабым, то есть когда машина может справляться только с ограниченным видом задач, лучше чем человек. Например, распознать, что на картинке или сыграть в шахматы и выиграть. Именно на этом этапе развития ИИ мы сейчас находимся. Следующий этап – это общий ИИ (general AI), когда ИИ может решить любую интеллектуальную задачу так же хорошо, как человек. И финальный этап – это сильный ИИ, когда ИИ справляется с большинством задач намного лучше, чем человек.
Как мы уже сказали, ИИ – это достаточно обширная область знаний. Она включает в себя следующие направления.
1. Обработка естественного языка, когда компьютер должен понимать, что написано, и выдать правильный и релевантный ответ. Сюда же входят переводы текстов и даже составление сложных текстов компьютерами.
2. Экспертные системы – это компьютерные системы, которые имитируют способность принятия решений человеком, в основном с помощью правил «если – то», нежели с использованием какого-то кода.
3. Речь – компьютер должен распознавать речь людей и сам уметь разговаривать.
4. Компьютерное зрение – компьютеры распознают те или иные объекты на изображении или при движении.
5. Робототехника – также очень популярное направление ИИ, создание роботов, которые могут выполнять различные функции, в том числе двигаться и