Искусственный интеллект (AI), термин, который становится все более распространенным в нашей повседневной жизни, часто остается загадочным концептом для многих. Хотя люди могут быть знакомы с модными словами, такими как мультимодальное взаимодействие, машинное обучение и глубокое обучение, фундаментальные вопросы о том, что на самом деле такое искусственный интеллект, какие технологии он охватывает и как он функционирует, часто остаются без ответа.
Декодирование AI, машинного обучения и глубокого обучения
AI или искусственный интеллект — это раздел информатики, посвященный созданию систем, способных выполнять задачи, для которых обычно требуется человеческий интеллект. Конечная цель развития AI — дать машинам возможность «думать» и принимать решения независимо. Прикладные приложения AI сегодня в основном используют алгоритмы для прогнозирования результатов на основе анализа данных, например, предложение песен на основе привычек к прослушиванию или рекомендация продуктов, аналогичных ранее приобретенным.
Механизмы за AI Learning
Джефф Крум, инженер в IBM, описывает машинное обучение как усовершенствованную версию статистического анализа, позволяющую делать предсказания и принимать решения на основе данных. Чем больше данных системе подают, тем точнее могут становиться ее предсказания. В отличие от традиционного программирования, алгоритмы машинного обучения обучаются распознавать шаблоны в данных.
Глубокое обучение, подмножество машинного обучения, различается тем, что требует меньше человеческого вмешательства на этапе подготовки данных. Оно использует искусственные нейронные сети, системы, моделирующие работу человеческого мозга, для усвоения неструктурированных данных и понимания сложных шаблонов без сортировки или маркировки человеком — оптимизируя процессы и минимизируя человеческое вовлечение.
Роль Нейронных сетей
Нейронные сети состоят из ‘узлов’, аналогичных человеческим нейронам, используемых для передачи информации и обработки. Эти узлы формируют слои, которые, когда связаны друг с другом, создают сеть глубокого обучения. Важно, что алгоритмы глубокого обучения через свои нейросетевые структуры способны делать выводы из огромных объемов данных без внешнего руководства.