Как работает искусственный интеллект?

Люди мечтали о создании интеллектуальных машин с древних времен, но сделали первые попытки сделать это только в начале 50-х годов. Теперь, в 2021 году, в нашем распоряжении уже есть ряд инструментов, чтобы воплотить эти мечты в реальность.

Сказав это, тема все еще довольно сложна. Именно поэтому мы здесь, чтобы ответить на вопрос: как работает искусственный интеллект?

Что такое искусственный интеллект?

Искусственный интеллект (ИИ) — это междисциплинарная наука, ориентированная на создание машин, способных выполнять задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта.

Машины, оснащенные этой технологией, способны учиться на собственном опыте, обрабатывать данные и распознавать закономерности таким образом, который успешно имитирует поведение человека.

Важно отметить, что ИИ может выполнять эти задачи без явных указаний — его алгоритмы обрабатывают данные аналогично естественному интеллекту. Таким образом, ИИ может принимать разумные решения на основе достоверных данных, а также предсказывать их далеко идущие последствия.

• Если вы хотите узнать больше об искусственном интеллекте в бизнесе, ознакомьтесь с нашим руководством по искусственному интеллекту!

Какие существуют виды искусственного интеллекта?

Прежде чем мы объясним, как работает искусственный интеллект, нам нужно подчеркнуть тот факт, что существуют разные типы ИИ, исследующие различные области задач и механизмов. Сама технология делится на три большие категории:

• Узкий ИИ, также называемый «Слабый ИИ».
• Искусственный общий интеллект (AGI), также называемый «Общий ИИ».
• Искусственный суперинтеллект (ASI), также называемый «Сильный ИИ».

Узкий искусственный интеллект

Это наиболее известный тип ИИ, так как он широко используется во многих областях. Узкий искусственный интеллект (также называемый слабым ИИ) обычно ориентирован на выполнение одной конкретной задачи и предназначен только для имитации человеческого интеллекта. Обычно он работает с рядом ограничений, требует предварительного контроля и ввода данных.

Хотя вы, возможно, не слышали об этом термине раньше, очень высока вероятность того, что вы когда-то использовали инструмент Narrow AI. Некоторые примеры использования Narrow AI включают алгоритмы поиска Google, программное обеспечение для распознавания изображений или личных помощников, таких как Alexa или Siri.

Общий искусственный интеллект

Предполагается, что AGI сложнее, чем Narrow AI. Цель здесь состоит в том, чтобы машина выполняла задачи так же, как человек, и могла бы решать проблемы самостоятельно . Таким образом, общий ИИ должен преодолевать ограничения узкого ИИ. Мало того, что его можно использовать для большого количества задач вместо одной, предполагается, что, как и человек, он должен иметь возможность применять то, что он узнал из одной области, в другой.

Вопреки некоторым сенсационным заголовкам, которые вы, возможно, видели на протяжении многих лет, общий искусственный интеллект еще предстоит разработать, а некоторые даже утверждают, что это просто невозможно. Нам просто нужно подождать и посмотреть, что нас ждет в будущем.

Искусственный супер интеллект

Хотя многие считают, что в какой-то момент в будущем мы сможем создать ОИИ, искусственный суперинтеллект по большей части считается произведением фантастики.

Предполагается, что ИСИ является наиболее продвинутым типом ИИ, который не только имитирует человеческий интеллект, но и способен осуществлять самосознание . Он наделяет машины эмоциями, убеждениями и желаниями, типичными для людей. Важно отметить, что ИСИ не только догоняет, но и превосходит человеческие способности.

Теперь, когда мы знаем основные типы ИИ, давайте перейдем к сути!

Как работает ИИ?

Искусственный интеллект основан на различных дисциплинах, которые мы разрабатывали веками. Современный ИИ вдохновлен и поддерживается философией, экономикой, медициной, математикой, психологией, неврологией и т. д.

Объяснить, как работает разработка ИИ, довольно просто: он использует большие наборы информации и данных, чтобы заставить машину учиться и выполнять задачи на основе этих знаний.

Создание набора алгоритмов, которые могут обеспечить производительность ИИ, — это сложный процесс обратного проектирования человеческих способностей, поведения и черт.

Но чтобы полностью понять, как все это делается, важно понимать, что искусственный интеллект основан на нескольких субдоменах , которые можно применять к ряду проектов, и их тщательное сочетание приводит к разумно работающим машинам. Сказав это, давайте пройдемся по наиболее важным подобластям ИИ и посмотрим, из чего они состоят.

Машинное обучение

Машинное обучение на сегодняшний день является наиболее часто используемым методом ИИ. Цель машинного обучения — научить машину принимать решения на основе прошлого опыта, структурированных и полуструктурированных входных данных. Он занимается анализом данных, распознаванием закономерностей и получением разумных результатов. Он широко используется везде, где необходимо автоматизировать и оптимизировать задачи, обычно выполняемые людьми.

Интересуетесь машинным обучением?

Учить больше

Глубокое обучение

Глубокое обучение, которое часто путают с ML, на самом деле является специфическим аспектом ML, ориентированным на обучение машины обработке данных с помощью особого вида очень сложных алгоритмов — нейронных сетей. Это метод перехода, когда мы хотим создавать интеллектуальные приложения, работающие с изображениями, видео, текстом и звуком. Благодаря глубокому обучению вы можете обнаруживать скрытые шаблоны данных, которые иначе вы бы не обнаружили.

Обработка естественного языка

НЛП — это инструмент, ориентированный на изучение языка: чтение, интерпретацию и создание текста и речи. Механизмы НЛП способны не только понимать, но и реагировать на пользователя в вопросе, похожем на человеческий разговор. С помощью НЛП машина способна определять значение слов и даже понимать стоящий за ними контекст — как это широко используется в голосовых помощниках, включая Google Assistant и Siri.

Компьютерное зрение

Эта часть технологии ИИ посвящена изучению визуальных объектов. В сочетании с методами глубокого обучения компьютерное зрение способно интерпретировать содержимое изображений и видео. С помощью компьютерного зрения мы можем, например, аутентифицировать человека, который хочет воспользоваться нашими услугами, классифицировать объекты, найденные на картинках, и искать контент по изображениям.

Искусственная нейронная сеть

Идея нейронной сети в общих чертах основана на том, как устроен человеческий мозг. Нейронные сети — это алгоритмы, построенные из упорядоченных блоков, называемых слоями. Они состоят из сложного набора алгоритмов, позволяющих обрабатывать данные различными способами в зависимости от приложения. Это позволяет нейронным сетям обрабатывать такие сложные данные, как видео, изображения и текст.

Когнитивные вычисления

Когнитивные вычисления — это новейший механизм искусственного интеллекта, пытающийся имитировать человеческий мозг. Он анализирует различный контент, включая текст, речь и визуальные материалы — так же, как это делают люди. Цель состоит в том, чтобы машина могла решать сложные проблемы и давать на них наиболее разумные ответы. Это может быть очень полезным инструментом для помощи людям в их работе и поиска решений, которые в противном случае мы бы упустили.

Как выбрать правильные решения для искусственного интеллекта

Чтобы успешно решить, какая технология ИИ лучше всего подходит для вашего проекта, важно тщательно проанализировать потребности вашего бизнеса, желаемые функции продукта и технологические активы, находящиеся в вашем распоряжении.

Хотите узнать больше о решениях ИИ и посмотреть, какие из них лучше всего подходят для нужд вашего бизнеса?

Не стесняйтесь связаться с нашей командой, чтобы сделать правильный выбор!