До сих пор нет единого точного определения искусственного интеллекта. Это не просто термин или фраза для определения. У искусственного интеллекта нет неизменного определения, однако ИИ можно определить примерно как — все различные методы, используемые компьютером для выполнения чего-то действительно умного или, проще говоря, «моделирования мозга».
ИИ сейчас на пике популярности, особенно после запуска таких инструментов, как Chat GPT. У нас есть ИИ, который играет в шахматы лучше, чем кто-либо на планете, у нас есть ИИ, который отлично распознает людей по лицу, отпечатку пальца и т. д., у нас есть ИИ, который дает нам глубокое понимание и так далее. Программное обеспечение, такое как OpenAI с искусственным общим интеллектом, фокусируется на общей форме ИИ, а не на конкретной версии программного обеспечения ИИ.
Deekfakes — это популярная техника искусственного интеллекта для создания обмана, очень близкого к реальному.
Забавный факт: примечательно, что большинство изображений и обложек книг на ИИ имеют синий цвет. Есть ли у AI согласованный цвет?
ИИ «черный ящик» — это любая система искусственного интеллекта, чьи входные данные и операции не видны пользователю или другой заинтересованной стороне, т. е. модель повторно настраивает результат, но не дает его объяснения.
Машинное обучение и ИИ часто называют вместе, но на самом деле это не одно и то же. AI — довольно широкий термин, тогда как ML — немного более конкретный. Машинное обучение на самом деле является подмножеством ИИ; с ML у нас есть фактические данные, которые передаются в систему, и данные используются компьютером для создания программы и получения результатов - имейте в виду, что передаваемые данные являются как положительными, так и отрицательными данными. Этот ввод обучается с помощью модели обучения машинного обучения. ML использует концепцию классификации для распознавания введенных данных и их характеристик. Поэтому машинное обучение зависит от большого количества данных — больших данных, для создания систем с искусственным интеллектом.
Для работы с ML мы можем выбирать между различными облачными платформами/платформами машинного обучения, представленными сегодня на рынке, такими как MS Azure, Google Cloud, Amazon AWS, IBM Cloud и т. д. Эти платформы предоставляют различные алгоритмы ML на выбор для использования. для создания приложений.
Некоторые дополнительные темы в области искусственного интеллекта — это глубокое обучение и нейронные сети. Глубокое обучение — это подмножество машинного обучения, в котором используются нейронные сети. Нейронные сети — это группы отдельных узлов, которые связаны друг с другом, однако, когда у нас также есть скрытый слой узлов с нейронными сетями, это называется глубокими нейронными сетями, где каждый узел выполняет определенную операцию. С другой стороны, глубокое обучение требует гораздо больше данных и занимает много времени.
Теперь у нас есть такие программы, как Siri, Alexa, OK Google и т. д., которые используют искусственный интеллект и гораздо больше, чем просто общение. Они используют понимание естественного языка (NLU) как часть ИИ, чтобы понимать и реагировать правильно и точно.
Внедрение больших данных, облачных технологий и других связанных с ними технологий способствовало сегодняшнему большому взрыву технологий искусственного интеллекта. Несмотря на то, что ИИ существовал давно, современные технологии и настоящее время играют ключевую роль в популярности и росте ИИ в наши дни. Эволюция смартфонов и тот факт, что они есть почти у каждого, сделали их еще более популярными.
ИИ сейчас является частью повседневной жизни и может даже перерасти в нечто невообразимое в будущем.
