Искусственный интеллект в первую очередь служит для улучшения качества жизни человека, для этого он применяет свои возможности, специальные методы и алгоритмы, о которых мы поговорим чуть ниже.
Искусственный интеллект — это не что-то сверхъестественное и невероятное, в классическом определении это всего лишь восприимчивость компьютера к обучению, которое дает ему знания, чтобы он мог принимать решения, похожие на решения человеческого интеллекта. По простому, ИИ — это способность компьютера «думать» и «размышлять».
Методы и алгоритмы искусственного интеллекта
Система искусственного интеллекта — это не только IT-технологии, но и «смесь» из разных наук:
математические вычисления;
биологические процессы;
психологические наработки;
кибернетика;
и много-много всего.
ИИ несет в себе главную задачу — смоделировать устройство человеческого интеллекта. Поэтому все его методы и алгоритмы нацелены на то, чтобы писать интеллектуальные программы.
Методы (они же алгоритмы) искусственного интеллекта — это «пути» обучения ИИ, которые ему необходимо пройти, чтобы он смог достичь поставленной цели.
Так как существует большое количество направлений, где применяется искусственный интеллект, то и количество методов и алгоритмов тоже очень большое. Поэтому методам придумали классификацию, чтобы можно было проще с ними взаимодействовать.
Хочется сразу отметить, что данная классификация вызывает некоторые споры и не является официальной. Официально методы искусственного интеллекта пока не классифицируются.
Методы искусственного интеллекта и их классификация
Методы и алгоритмы искусственного интеллекта можно разделить на 5 основных групп:
Искусственная нейронная сеть.
Неточная логика.
Экспертная логика.
Эволюционная логика.
Логика для анализа данных.
Искусственная нейронная сеть
Искусственная нейронная сеть подразумевает использование «чистых» математических алгоритмов для ведения каких-либо расчетов. В редких случаях в такие расчеты подключается логика. Нейросеть работает по прототипу человеческой нервной системы. В основном такие методы искусственного интеллекта применяются для:
идентификации графических образов;
распознавания речи;
идентификации лиц;
распознавания знаков и объектов;
и др.
Основа нейронных сетей — это самообучаемость и «развитие» навыков распознавания.
Неточная логика
Неточная логика используется в разработке экспертных систем или в управленческих системах. Неточная логика — это более качественная оценка всего происходящего и принятие решений на основе этой «качественной оценки». Если представить условную шкалу, то неточная логика будет выше и лучше нейронной сети по качеству анализа.
Экспертная логика
Методы и алгоритмы, входящие в эту группу, применяются через призму «коллективного интеллекта». То есть, когда нужно проанализировать огромное количество разноплановых данных, применяются именно эти методы, потому что более простые не справляются с поставленной задачей или просят на ее решение очень много времени.
Традиционное применение таких методов — это:
прогноз погоды;
постановка диагноза;
прогноз спортивного события;
и др.
Эволюционная логика
Методы данной группы применяются, когда нужно воссоздать более «одушевленное» общение. Например, это может быть робот с почти человеческим лицом. Чаще всего эти методы более узко направлены на какую-то сферу своего применения. Например, если это робот-медработник, то применяются алгоритмы, направленные на медицинскую тематику. Данные методы часто применяются в тандеме с группой неточной или экспертной логики. Эти методы также преследуют подход с самообучаемостью.
Логика для анализа данных
Данная группа алгоритмов не преследует принцип принятия решения на основе какого-то анализа, как описанные выше группы. Основная цель алгоритмов этой группы — провести анализ огромных баз данных и выявить в них закономерности.
Применение этих методов затрагивает разные сферы человеческой деятельности, например, это могут быть:
бизнес-продажи;
спортивная статистика;
метеорологические данные;
генетические данные и др.
Классификация искусственного интеллекта
Какие бывают методы искусственного интеллекта — мы разобрались. Но сам искусственный интеллект также классифицируют на 3 общие группы.
Классификация искусственного интеллекта:
Слабый. Это тот искусственный интеллект, который уже создан человеком. В основном это мощные программы, которые выполняют какую-то узкую задачу. Например, программа для игры в шахматы, которая обыграла Гарри Каспарова. Кроме как играть в шахматы, эта программа ничего не умеет. Такое применение искусственного интеллекта также есть в медицине, финансовой сфере, в системах безопасности и др.
Сильный. Этот интеллект находится в стадии разработки. Его принцип — это способность «мыслить», то есть принимать решения в задачах, по которым ИИ не проходил «обучение». На сегодняшний день очень близкими к «сильному» искусственному интеллекту являются определенные роботы-операторы колл-центров. Некоторые из них способны вести полноценный диалог, имитируя человеческое общение. Голосовые помощники в телефоне — это не «сильный» интеллект, так как они пока не способны «думать», они принимают решения только по тем задачам, которым их обучили.
Суперинтеллект. Пока нет предпосылок его создать, есть только общее представление, каким он должен быть. К примеру, есть идея, что суперинтеллект должен быть максимально идентичен человеческому, а возможно, даже превосходить его. Поэтому на данный момент суперинтеллект — это, скорее, фантастика, нежели ощутимая реальность. Но кто знает, с какой скоростью пойдет прогресс в ближайшее время?
Заключение
Сегодня вы узнали, как происходит классификация искусственного интеллекта и в какие группы объединяются его методы и алгоритмы. Однако это лишь малая часть всей информации, которую включает в себя термин «искусственный интеллект». Постепенно в наших статья мы раскроем всю информацию о нем. Выбирайте топовые онлайн казино на гривны с legalcasinos.com.ua для запуска интереснейших сайтов в Украине. У вас нет выбора по запуску лицензионных слотов. Нужно посмотреть сайты с украинскими казино и тогда зарегистрировать аккаунт в идеальном онлайн казино, где можно поиграть на гривны. Таких заведений не слишком много, но они есть. Так что лучше начинать прямо сейчас и тогда вы успеете поднять нормальное бабло.
А пока нужно понимать, что искусственный интеллект постепенно внедряется повсюду. Чтобы его развивать и создавать, одних знаний «чистого» программирования будет недостаточно, потому что он совмещает в себе два разных компонента:
разнообразие наук, которые помогают создавать «умное железо»;
способность «железа» обучаться и принимать решения.
Поэтому, помимо программирования, понадобятся знания в сфере, где его планируете применять. Но самое главное — искусственному интеллекту есть куда развиваться, а это значит, что именно сейчас «то самое время», чтобы обучиться и приложить руку к развитию этой перспективной технологии.
Другое
