К настоящему времени вы, наверное, слышали эти модные слова: искусственный интеллект (ИИ), машинное обучение и глубокое обучение. Но что они означают? В этой статье вы узнаете основы искусственного интеллекта, различные его области и перспективы развития отрасли.

Что такое искусственный интеллект?

В целом искусственный интеллект создает машины, имитирующие человеческий интеллект. Это означает, что машины могут решать проблемы так же, как и человек. Машина могла бы принимать абстрактные входные данные (например, изображения или речь) и выдавать результат (есть ли на картинке кошка? Или о чем спрашивает говорящий?), Чтобы понять изменения, которые ИИ может внести в будущее человечества. , нам нужно знать основы. Есть три разных типа ИИ. Каждый тип соответствует разному уровню интеллекта, заложенному в робота.

  1. Узкий ИИ (он же Слабый ИИ) - когда машина предназначена для выполнения одной задачи и чрезвычайно хороша для выполнения этой задачи, но не других. Например, вождение автомобиля или обнаружение рака груди. Это также единственный этап, которого достигла технология в настоящее время.
  2. Общий ИИ (он же сильный ИИ) - когда машина может выполнять любую задачу, которую может выполнить человек.
  3. Искусственный суперинтеллект - когда машина может выполнять любую задачу лучше, чем человек.

Почему так важен ИИ?

Теоретически искусственный интеллект может выполнять все задачи, которые могут выполнять люди. Искусственный интеллект повлиял практически на все сферы нашей жизни, от здравоохранения до человеческих ресурсов и от голосовых помощников до видеоигр. Было бы проще просто назвать, что не затронуло ИИ.

AI существует очень давно. Термин «искусственный интеллект» появился в 1956 году - более 60 лет назад! В то время людей интересовал ИИ, потому что машины никогда не устают, не имеют эмоций или отвлекающих факторов и не совершают глупых человеческих ошибок.

Это означало, что машины были более эффективными и более дешевыми, чем человеческий труд. Однако его сдерживали слабая вычислительная мощность и меньший объем данных. Теперь, с экспоненциальным ростом вычислительной мощности и развитием больших данных, ИИ начал набирать обороты!

Все самые успешные компании в мире используют ИИ, такие как Apple, Google, Facebook и т. Д. ИИ также может применяться в любом секторе для создания новых возможностей и повышения эффективности. Одним из примеров является здравоохранение, ИИ учится обнаруживать рак, и во многих случаях он лучше распознает рак, чем большинство врачей-специалистов. В настоящее время ИИ также используется для создания автономных транспортных средств, которые могут снизить количество автомобильных аварий практически до нуля. Возможности ИИ безграничны, равно как и преимущества, которые он может принести обществу.

Различные подмножества ИИ

Искусственный интеллект разделен на множество различных подтем. Каждая подтема называется подмножеством ИИ, поскольку они связаны с основной идеей ИИ, но имеют разные методы реализации этих идей. Это будет краткий обзор наиболее общих подмножеств ИИ: машинного обучения, глубокого обучения и обучения с подкреплением.

Машинное обучение

Машинное обучение основано на идее, что машины могут учиться на собственном опыте, в то время как ИИ, в более широком смысле, означает машины, способные действовать разумно. Машинное обучение обучается на прошлых данных, чтобы предсказать результаты будущих данных. Особенностью машинного обучения является то, что оно делает это без явного программирования: машина сама находит шаблоны, а человек не говорит ей, что искать.

Представьте, что вы хотите создать ИИ, который мог бы различать раковые и доброкачественные опухоли. Используя машинное обучение, вы показываете машинные изображения помеченных опухолей. Затем машина начнет распознавать тонкие закономерности, связанные с каждой опухолью. Чем больше данных вы можете предоставить, тем больше закономерностей сможет распознать ИИ и тем лучше ИИ сможет различать их.

Машинное обучение особенно полезно из-за его способности обрабатывать ОГРОМНЫЕ объемы данных, анализировать их и находить корреляции за секунды. Подводя итог, можно сказать, что машины обучаются на примерах, а не на инструкциях. В настоящее время машинное обучение используется в рекомендациях по продуктам, при торговле на фондовой бирже, в поисковых системах и во многом другом.

Обучение с подкреплением

Обучение с подкреплением - это разновидность машинного обучения. Метод тот же, что и машинное обучение - позволяя машине обучаться сама. Однако ключевая идея обучения с подкреплением заключается в использовании вознаграждений для обучения ИИ.

Представьте, что вы дрессируете собаку. Когда он хороший пес, он получает награду, а когда он плохой, его наказывают. Со временем ваша собака учится становиться лучше, чтобы заводить больше «хороших собак». Тот же процесс применяется к обучению с подкреплением: оно будет пытаться сделать выбор, чтобы получить максимальное вознаграждение. Обучение с подкреплением использовалось, чтобы побеждать чемпионов в шахматах, побеждать профессионалов в видеоиграх и создавать прорывы в робототехнике.

Глубокое обучение

Глубокое обучение - это часть машинного обучения, то есть машина обучается сама. Ключевое отличие состоит в том, что глубокое обучение имитирует внутреннюю работу человеческого мозга при обработке данных и создании шаблонов, в которых задействованы нейронные сети. Нейронные сети моделируются по образцу мозга. Нейронные сети обычно состоят из множества нейронных слоев. Каждый слой состоит из нескольких простых связанных процессоров, называемых узлами, которые похожи на нейроны в нашем мозгу. Глубокое обучение содержит несколько нейронных слоев в каждой сети. Он находит шаблоны в данных, разбивая данные на более мелкие части, которые передаются каждому нейронному слою.

Разбивая данные на части, глубокое обучение может изучать все более абстрактные концепции. Глубокое обучение имеет множество приложений, таких как беспилотные автомобили, голосовые помощники и распознавание изображений.

Проблемы с ИИ

Успех в создании ИИ стал бы крупнейшим событием в истории человечества. К сожалению, это может быть и последнее, если мы не научимся избегать рисков ». - Стивен Хокинг

ИИ - это не чудо, которое спасет все человечество. В настоящее время одни из самых больших проблем с ИИ - это предвзятость в отношении данных и конфиденциальности.

Люди полны предубеждений. Собранные о нас данные также содержат эти предубеждения. Затем, когда модель ИИ обучается на предвзятых данных, она создает предвзятый алгоритм ИИ.

Конфиденциальность также является серьезной проблемой. ИИ нужны данные для улучшения, и эти данные часто являются личными и личными. По мере того, как ИИ будет прогрессировать, потребуется больше данных. Но от какой части ваших данных вы хотите отказаться? Трудно найти баланс между улучшением ИИ и сохранением конфиденциальности. Как бы вы себя чувствовали, если бы ваш голосовой помощник записывал все ваши разговоры и загружал их третьему лицу только для обучения своего ИИ?

Будущее

У индустрии искусственного интеллекта светлое будущее. До пандемии Gartner прогнозировал, что стоимость бизнеса, создаваемая ИИ, достигнет 3,9 трлн долларов в 2022 году. Во время пандемии опрос, проведенный Gartner, показывает, что 47% инвестиций в искусственный интеллект не изменились с момента начала пандемии и 30% организаций планируют увеличить свои инвестиции в ИИ. Кроме того, IDC прогнозирует, что мировая выручка превысит 300 миллиардов долларов в 2024 году с годовым темпом роста 17,1%. Поскольку все крупные технологические компании начинают активно вкладывать средства в ИИ, в будущем обязательно произойдут большие улучшения. Исследователи также работают над созданием общего искусственного интеллекта, некоторые ученые считают, что это произойдет всего через несколько десятилетий! Поскольку ИИ неизбежно связан с нашим будущим, важно узнать об этом сейчас.

Если вам понравилась эта статья или вы нашли ее полезной, не стесняйтесь хлопать в ладоши!

Ключевые выводы

  • ИИ означает заставить машины моделировать человеческий интеллект.
  • Ai важен, поскольку он может выполнять все задачи, которые люди должны выполнять, более эффективно, действенно и с меньшими затратами.
  • Машинное обучение - это идея, что машины могут учиться на собственном опыте, не получая конкретных инструкций.
  • Обучение с подкреплением - это использование вознаграждений для обучения ИИ
  • Глубокое обучение моделируется по образцу человеческого мозга.
  • Некоторые из основных проблем с ИИ - это предвзятость в данных и конфиденциальности.
  • Индустрия искусственного интеллекта расширяется с каждым годом, и сейчас отличное время, чтобы начать узнавать об этом!

Дополнительные ресурсы

Спасибо, что прочитали мою статью. Мне 16 лет, и я интересуюсь машинным обучением и кибербезопасностью. Если вы хотите видеть больше моего контента, подпишитесь на мою рассылку новостей! Также загляните на мои страницы LinkedIn и Github.