Может ли машинное обучение превзойти человеческое? Все мы, возможно, сталкивались с этим вопросом. Машины придумали люди. Так как же ученик может знать больше, чем его учитель? Хотя ответ на приведенный выше вопрос «НИКОГДА», поскольку человеческий интеллект создает искусственный интеллект, сам факт возникновения этого вопроса означает развитие машинного обучения и искусственного интеллекта. Машины могут обучаться, учиться на своих ошибках и принимать решения, то есть вести себя как люди, но быстрее и точнее. Так неужели они не могут помочь человечеству решить его проблемы и облегчить его жизнь? Искусственный интеллект изменил образ жизни людей. От сокращения физического труда до обеспечения безопасности и конфиденциальности искусственный интеллект задействован в каждом секторе, от сельского хозяйства до бизнес-анализа. Там, где даже люди не могут принять правильное решение, там машины ведут их к цели и помогают в принятии решений. Это улучшает нашу жизнь и делает ее намного проще.
Что такое искусственный интеллект?
Искусственный интеллект — это в основном машинный интеллект, то есть интеллект, демонстрируемый машинами. То, как они приобрели человеческий интеллект, их способности решать проблемы, их методы адаптации и их способы самосовершенствования — вот что определяет модель ИИ.
Это 3 типа систем в искусственном интеллекте:
1. Аналитический
2. Вдохновленный человеком
3. Гуманизированный искусственный интеллект
Аналитическая модель ИИ использует прошлый опыт при принятии будущих решений. Вдохновленная человеком модель искусственного интеллекта понимает человеческие чувства и использует их вместе с опытом при принятии решений в будущем. Модель гуманизированного ИИ обладает социальным интеллектом (осведомленностью и сознанием) и учитывает их вместе с человеческими чувствами и опытом при принятии решений в будущем.
Основными целями искусственного интеллекта являются рассуждение, решение проблем, планирование, обучение, восприятие, социальный интеллект, общий интеллект и манипулирование объектами. Для реализации вышеуказанных целей используются статистические методы и вычислительный интеллект.
Некоторыми из приложений ИИ являются распознавание речи, распознавание лиц, виртуальная реальность и обработка изображений, а также манипулирование. Он оказывает помощь в каждом секторе.
Что такое машинное обучение?
Машинное обучение относится к самообучению машины на основе опыта путем предоставления ей набора данных.
Модель не запрограммирована на выполнение конкретных задач, но она делает прогнозы и принимает решения на основе выборочных данных, известных как «данные для обучения». Это подмножество искусственного интеллекта.
Он классифицируется в основном на 3 типа:
1. Контролируемое обучение
2. Полуконтролируемое обучение
3. Обучение без учителя
При обучении с учителем модели предоставляется набор данных, состоящий как из входных, так и из желаемых выходных данных. Это похоже на предоставление вопросов с их решениями ученику, чтобы он решал, проверял, анализировал, учился и исправлял свои ошибки. Алгоритмы обучения с полуучителем разрабатывают модель из неполного набора данных, т. е. некоторые выходные данные отсутствуют или выходные данные представлены в виде подсказок. В неконтролируемом обучении даются только входные данные, а выходные данные не предоставляются. Таким образом, модель идентифицирует шаблоны и формирует группы или кластеры из предоставленных данных.
Некоторыми из приложений машинного обучения являются виртуальные личные помощники, такие как Alexa, прогнозы трафика и службы социальных сетей (люди, которых вы, возможно, знаете, — Facebook).
Что такое глубокое обучение?
Глубокое обучение/нейронная сеть — это копия человеческого мозга и метод машинного обучения, который учит компьютеры делать то, что естественно для людей, то есть учиться на примере.
Он вдохновлен обработкой информации и распределенными коммуникационными узлами в биологических системах. Слово «глубокий» относится к использованию нескольких уровней в сети. Это современный вариант, связанный с неограниченным количеством слоев ограниченного размера, который допускает практическое применение и оптимизированную реализацию, сохраняя при этом теоретическую универсальность в мягких условиях. Это ключевая технология для беспилотных автомобилей, позволяющая им распознавать знак остановки или отличать пешехода от фонарного столба. Это ключ к голосовому управлению потребительскими устройствами, такими как телефоны, планшеты, телевизоры и громкоговорители.
Теоретически концепция глубокого обучения восходит к 1960-м годам. Но главные причины, по которым он только недавно стал по-настоящему полезным, таковы:
1. Он использует большие объемы размеченных данных.
2. Требуется значительная вычислительная мощность.
При глубоком обучении компьютерная модель учится выполнять задачи классификации непосредственно из изображений, текста или звука. Модели глубокого обучения могут достигать современной точности, иногда превышающей производительность человеческого уровня. Модели обучаются с использованием большого набора размеченных данных и архитектур нейронных сетей, содержащих множество слоев. Архитектуры DL, такие как однослойная модель персептрона, глубокие нейронные сети, сверточные нейронные сети и рекуррентные нейронные сети, применялись в таких областях, как компьютерное зрение, машинное зрение, распознавание речи, обработка естественного языка, распознавание звука, биоинформатика и т. д.
Машинное обучение и искусственный интеллект
Часто люди считают машинное обучение и искусственный интеллект одним и тем же. Но на самом деле машинное обучение — это часть искусственного интеллекта. Машинное обучение означает самообучение машины на выборке данных, тогда как искусственный интеллект включает в себя машинное обучение, а также методы решения проблем и общее сходство с человеческими знаниями.
Например Распознавание речи и виртуальная реальность относятся к искусственному интеллекту, но не к машинному обучению.
Машинное обучение — это приложение искусственного интеллекта, которое делает упор на предоставление машинам доступа к данным и позволяет им учиться самостоятельно. Алгоритмы искусственного интеллекта запрограммированы на выполнение конкретной задачи с огромными данными, в то время как модель машинного обучения не запрограммирована, а самообучается путем анализа набора данных.
Как ML, DL и искусственный интеллект улучшают нашу жизнь
Задумывались ли вы когда-нибудь, какой была жизнь до и после появления датчиков распознавания отпечатков пальцев и лица, роботов, предсказания дорожного движения с помощью GPS или магии социальных сетей, такой как автопометки на фотографиях? Математическая модель ИИ — это более быстрая и точная версия человеческого интеллекта. Так почему бы не использовать его для решения повседневных и монотонных проблем человека?
ИИ предоставил различные модели для облегчения жизни людей.
1. Фермеры имеют доступ к моделям ИИ, которые показывают повышение урожайности и прогнозируют время полного роста растения, т. е. от семян до продуктов питания.
2. Подразделения воздушных операций используют ИИ в войнах и обучении суррогатных операторов.
3. Модели искусственного интеллекта создаются для решения сложных задач в области компьютерных наук.
4. Искусственные нейронные сети используются для принятия решений для медицинского диагноза в ЭМИ. Медицина очень широко использует ИИ, начиная от анализа сердечных тонов и заканчивая созданием лекарств.
5. Основная причина успеха поисковых систем, таких как Google, заключается в их способности ранжировать страницы в определенном порядке предпочтения, которому их обучает сложный алгоритм машинного обучения.
6. В наши дни роботы стали обычным явлением. Операции, требующие большой точности или концентрации, отдаются роботам.
7. Бизнесмены используют приложения ИИ для принятия торговых решений. Многие банки теперь имеют целую систему, управляемую исключительно системами ИИ.
8. Распознавание лиц и датчики отпечатков пальцев повысили безопасность.
9. Виртуальные личные помощники, такие как Alexa, очень популярны в наши дни.
10. Прогнозы трафика очень полезны для получения статуса этой дороги.
11. Автоматизированное вождение. Глубокое обучение используется для обнаружения таких объектов, как знаки остановки и светофоры.
12. Аэрокосмическая промышленность и оборона: спутники обнаруживают области интереса и небезопасные зоны.
13. Медицинские исследования. Исследователи рака используют глубокое обучение для автоматического обнаружения раковых клеток. Команды из Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе создали усовершенствованный микроскоп, который дает многоразмерный набор данных, используемый для обучения приложения глубокого обучения точному выявлению раковых клеток.
Это не только единственные приложения искусственного интеллекта, машинного обучения и глубокого обучения, существует гораздо больше, которые помогают целевым пользователям достигать желаемых целей. ИИ — это будущее. Он формирует многие отрасли, даже если он является новым по сравнению с другими технологиями. Он также растет, поскольку ученые и инженеры проводят исследования быстрыми темпами. Такие компании, как Google, Facebook, Microsoft и другие, также вкладывают значительные средства в исследования ИИ, и результаты вполне очевидны.
С развитием технологий жизнь становится проще с точки зрения физической нагрузки, поскольку вся работа обрабатывается, анализируется и рассчитывается с помощью модели ИИ. Но также важно правильно и зрело использовать эти знания и разум, а не для уничтожения человечества.
