Что такое искусственный интеллект?
Искусственный интеллект определяется как способность цифрового компьютера или робота с компьютерным управлением выполнять задачи, обычно связанные с разумными существами. ИИ также определяется как,
- Разумная сущность, созданная людьми
- Способен разумно выполнять задачи без явных инструкций.
- Способен мыслить и действовать рационально и гуманно.
Непрофессионал с мимолетным пониманием технологии связал бы это с роботами. Они бы сказали, что искусственный интеллект — это фигура, подобная терминатору, которая может действовать и думать сама по себе.
Если вы спросите об искусственном интеллекте исследователя ИИ, он (ы) скажет, что это набор алгоритмов, которые могут выдавать результаты без необходимости получения явных инструкций для этого. Интеллект, демонстрируемый машинами, известен как искусственный интеллект. Искусственный интеллект стал очень популярным в современном мире. Это имитация естественного интеллекта в машинах, которые запрограммированы на обучение и имитацию действий людей. Эти машины способны учиться с опытом и выполнять задачи, подобные человеческим. Поскольку такие технологии, как ИИ, продолжают развиваться, они будут оказывать большое влияние на качество нашей жизни. Вполне естественно, что сегодня каждый хочет каким-то образом подключиться к технологиям ИИ, будь то в качестве конечного пользователя или продолжения карьеры в области искусственного интеллекта. Подробнее о том что такое искусственный интеллект читайте на страницах специализированного сайта.
Как мы можем измерить, действует ли искусственный интеллект как человек?
Даже если мы достигнем того состояния, когда ИИ сможет вести себя так же, как человек, как мы можем быть уверены, что он сможет продолжать вести себя таким образом? Мы можем основывать человекоподобие объекта ИИ на:
- Тест Тьюринга
- Подход к когнитивному моделированию
- Подход, основанный на законе мышления
- Подход рационального агента
Давайте подробно рассмотрим, как работают эти подходы:
Что такое тест Тьюринга в искусственном интеллекте?
Основа теста Тьюринга заключается в том, что объект искусственного интеллекта должен быть способен поддерживать беседу с агентом-человеком. В идеале человек-агент не должен иметь возможности сделать вывод, что он разговаривает с искусственным интеллектом. Для достижения этих целей ИИ должен обладать этими качествами:
- Обработка естественного языка для успешного общения.
- Представление знаний действует как его память.
- Автоматическое мышление использует сохраненную информацию для ответа на вопросы и получения новых выводов.
- Машинное обучение для выявления закономерностей и адаптации к новым обстоятельствам.
Подход к когнитивному моделированию
Как следует из названия, этот подход пытается построить модель искусственного интеллекта, основанную на человеческом познании. Чтобы выделить сущность человеческого разума, существует 3 подхода:
- Самоанализ: наблюдение за нашими мыслями и построение модели на их основе
- Психологические эксперименты: проведение экспериментов на людях и наблюдение за их поведением
- Визуализация мозга: использование МРТ для наблюдения за тем, как функционирует мозг в различных сценариях, и воспроизведение этого с помощью кода.
Законы мышления приближаются
Законы мышления — это большой список логических утверждений, которые управляют работой нашего разума. Те же законы могут быть кодифицированы и применены к алгоритмам искусственного интеллекта. Проблема с этим подходом заключается в том, что решение проблемы в принципе (строго в соответствии с законами мышления) и их практическое решение могут быть совершенно разными, требующими применения контекстуальных нюансов. Кроме того, есть некоторые действия, которые мы предпринимаем, не будучи на 100% уверенными в результате, который алгоритм может не воспроизвести, если параметров слишком много.
Подход рационального агента
Рациональный агент действует для достижения наилучшего возможного результата в своих нынешних обстоятельствах.
Согласно подходу «Законы мышления», объект должен вести себя в соответствии с логическими утверждениями. Но есть некоторые случаи, когда нет логически правильного решения, когда несколько результатов предполагают разные результаты и соответствующие компромиссы. Подход рационального агента пытается сделать наилучший возможный выбор в текущих обстоятельствах. Это означает, что это гораздо более динамичный и адаптируемый агент.
Теперь, когда мы понимаем, как искусственный интеллект может быть спроектирован так, чтобы действовать как человек, давайте посмотрим, как построены эти системы.
Как работает искусственный интеллект (ИИ)?
Создание системы ИИ — это тщательный процесс обратного проектирования человеческих качеств и возможностей в машине и использования ее вычислительных возможностей, чтобы превзойти то, на что мы способны.
Чтобы понять, как на самом деле работает искусственный интеллект, нужно глубоко погрузиться в различные поддомены искусственного интеллекта и понять, как эти доменыможет применяться в различных областях промышленности. Вы также можете пройти курс по искусственному интеллекту, который поможет вам получить всестороннее представление.
- Машинное обучение: ML учит машину делать выводы и принимать решения на основе прошлого опыта. Он выявляет закономерности и анализирует прошлые данные, чтобы вывести значение этих данных и прийти к возможному выводу без привлечения человеческого опыта. Эта автоматизация для получения выводов путем оценки данных экономит время людей для бизнеса и помогает им принимать более эффективные решения. Чтобы изучить основные концепции, вы можете записаться на бесплатный курс машинного обучения для начинающих.
- Глубокое обучение: глубокое обучение — это технология ML. Он учит машину обрабатывать входные данные по уровням, чтобы классифицировать, делать выводы и прогнозировать результат.
- Нейронные сети: Нейронные сети работают по тем же принципам, что и нервные клетки человека. Это серия алгоритмов, которые фиксируют взаимосвязь между различными базовыми переменными и обрабатывают данные так, как это делает человеческий мозг.
- Обработка естественного языка: НЛП — это наука о чтении, понимании и интерпретации языка машиной. Как только машина понимает, что пользователь намеревается сообщить, она реагирует соответствующим образом.
- Компьютерное зрение: алгоритмы компьютерного зрения пытаются понять изображение, разбивая изображение и изучая различные части объекта. Это помогает машине классифицировать и извлекать уроки из набора изображений, чтобы принимать лучшие решения на основе предыдущих наблюдений.
- Когнитивные вычисления: алгоритмы когнитивных вычислений пытаются имитировать человеческий мозг, анализируя текст / речь / изображения / объекты так, как это делает человек, и пытаются выдать желаемый результат. Кроме того, бесплатно пройдите курсы по применению искусственного интеллекта.