В наши дни играть с ИИ — это все равно, что решать головоломки и играть в настольные игры. Благодаря достижениям, доступности и осведомленности у большинства людей из инженерных областей и других областей STEM возникло бы искушение попробовать свои силы в области искусственного интеллекта когда-нибудь в наше время. Вы могли бы сами быть одним из этих любопытных людей, задающихся вопросом, что вы следует делать, если вы хотите создать ИИ самостоятельно, если бы вы могли создать его самостоятельно.
На мой взгляд, насколько мне известно, это то, что вы должны знать, прежде чем создавать агента искусственного интеллекта:
Цели: это довольно распространено в отношении любого проекта. Бесцельный проект сродни выбору какого-то случайного курса в вашем колледже только потому, что вы думаете, что он может быть «крутым» или «легким», но без какого-либо видения, интереса или цели! Это действительно плохо кончается, не так ли? Что вы хотите, чтобы ваш ИИ делал? Нет, «все» — это не ответ. «Если он действительно разумен, он должен знать, для чего он нужен, верно?» может быть следующей строкой, но ладно… Извините, вам нужно знать, что будет делать ваш ИИ, а для чего он не предназначен. Это слишком упрощенно, что-то, что даже не требует «интеллекта», на самом деле? Или вы впадаете в другую крайность, которую почти невозможно достичь в этой жизни?
Показатели эффективности. Итак, вы поставили перед собой цель. Как бы вы оценили ее достижение? Эта часть, очевидно, варьируется от проекта к проекту. Представьте себе класс, полный студентов, которым преподают какой-то предмет и сдают экзамены. Как учитель должен оценивать свою работу? Как вы определяете границу, которая отличает успех от неудачи? Если это не двоичный код, то как вы определяете показатели производительности? Насколько это реалистично?
Окружающая среда: неразумно ожидать, что чемпион по хоккею выиграет соревнования по плаванию! В какой среде будет работать ваш ИИ? Именно на этом факторе и, конечно же, на цели должно определяться большинство ваших тренировочных методов. Это также один из основных факторов, который определит, насколько сложным будет ваш проект искусственного интеллекта.
Осведомленность о рисках. Знакомы ли вы с популярным законом Мерфи, который гласит, что если что-то может пойти не так, то оно пойдет не так? Никто не собирается совершать ошибки, которые дорого им обойдутся, но сколько вы покрыли? Каковы возможные недостатки? Насколько хорошо вы изучили окружающую среду? Какой объем знаний у вас есть? Каков наихудший сценарий? Представьте, что вы увлеченно играете с большой машиной, которая может внезапно взорваться, если сильно нагреется. Это все равно, что дать водительские права ребенку или человеку, находящемуся под действием наркотиков! Достаточно ли вы подготовлены, чтобы справиться со своим агентом ИИ, и достаточно ли хорошо ваш агент обучен, чтобы осторожно справляться со всеми вещами, которые могут пойти не так?
Данные. Как я постоянно повторяю, без данных не может быть искусственного интеллекта, потому что без знаний нет интеллекта. Хотя знание и интеллект — две совершенно разные вещи, интеллект требует знания в любом случае, о котором вы только можете подумать. И вы снабжаете свой ИИ актуальными и достаточными данными, чтобы он был мощным и полезным. У вас достаточно данных? Кроме того, насколько надежны ваши данные? Использование набора данных о зарплатах 80-х годов для прогнозирования зарплат в 2020-х годах на самом деле не поможет, верно?
Алгоритм. Какие алгоритмы следует использовать и как их настроить для обучения модели? Это во многом зависит от ваших целей и типа данных, которые у вас есть. И вот здесь пригодятся знания алгоритмов. Как будут приниматься решения в каждой точке? Какие алгоритмы поиска вы бы использовали? Кроме того, вы знаете, как выбрать функции?
Датчики. Чтобы получать оперативные данные из своей текущей среды, агенту искусственного интеллекта, такому как робот, потребуются датчики. Возьмем, к примеру, Ameca, робота-гуманоида, созданного для развлечения и исследования. Создатель говорит, что у него в глазах камеры и так он наблюдает за движением перед собой, так что гуманоидный агент может даже отступить, если кто-то подойдет слишком близко, проникая в его «личное пространство». Он он!
Приводы. Не все ИИ являются устройствами виртуального присутствия или просто виртуально общаются. Нам нужны ИИ, которые тоже могут что-то делать за нас, а не просто супербыстро вычислять, прогнозировать и идентифицировать. Возьмем, к примеру, такие устройства, как автоматические пылесосы или беспилотные автомобили. Это автоматизированные устройства с искусственным интеллектом. И, как и для всех других механических устройств, которые делают что-то, для этих автоматизированных устройств с искусственным интеллектом нам также нужны так называемые актуаторы, помогающие достичь желаемой цели, такой как очистка или управление движением. У этого гуманоида якобы 27 + 5 моторов на лице и шее!
Мощность. Да, я сказал «устройства на базе ИИ», но ИИ не может в буквальном смысле обеспечить мощность. Как ваше устройство может питаться? Какие существуют варианты и какие из них вы можете себе позволить? Батареи? Газовая энергия? Солнечная энергия? В зависимости от типа задач, которые вы ожидаете от него, количество энергии будет варьироваться. Считается, что у многих беспилотных автомобилей даже GPU выходят из строя, потому что им приходится обрабатывать так много данных! Итак, вы смотрите на собственный проект или образец проекта, или у вас есть коммерческая интересная идея? Как для программного, так и для аппаратного обеспечения, сколько энергии потребуется и какой источник будет для вас лучшим? Если это небольшой дрон или маленький робот, который бегает по дому, вы можете использовать батареи, которые легко доступны на местном рынке.
Программирование: я приберег это напоследок. Это не должно вызывать удивления. Даже самые простые приложения требуют хотя бы некоторых знаний в области кодирования. Arduino и Raspberry Pi — одни из наиболее часто используемых инструментов, помогающих программировать роботов и дронов. А эти реально крутые! Насколько вам удобно программировать?
«Никто вообще не знает, как построить сознательную машину».
— Стюарт Рассел
