Искусственный интеллект и Машинное обучение. Основы программирования на Python - страница 11

Шрифт
Интервал


Случаи, когда мы вместо того, чтобы давать компьютеру написанные инструкции и правила для решения вопроса, даем ему набор данных и он сам учится на них и находит необходимые алгоритмы и закономерности самостоятельно, такие случаи называются Машинным обучением. И одним из вариантов нахождения компьютером таких закономерностей является глубокое обучение, в котором используется несколько слоев нейронных сетей, что делает такие вычисления с одной стороны, более эффективными, с другой стороны, более трудными для расшифровки.

Примеры использования ИИ, МО и ГО

Давайте посмотрим несколько примеров использования Искусственного интеллекта, машинного и глубокого обучения в нашей повседневной жизни.

Искусственный интеллект

Все лунные модули, которые бороздят поверхность Луны, используют алгоритмы ИИ. Их не надо контролировать каждую секунду, они сами принимают решения как объезжать препятствия и как собрать грунт в том или ином труднодоступном месте.

ИИ применяется и в беспилотных автомобилях. С помощью множества сенсоров, такие автомобили анализируют находящуюся вокруг них обстановку, определяют другие движущиеся машины, пешеходов, знаки дорожного движения, разметку, выбирают кратчайший путь и т.д.

Наше взаимодействие с голосовыми помощниками. Когда мы просим Алексу, Сири, или Алису от Яндекса сделать или найти что-то, они конвертируют наш голос в команды, обрабатывают их и выдают то, что нам необходимо.

Кроме голосовых помощников, очень развиты сейчас чат-боты, когда вы можете переписываться с компьютером, и он будет отвечать на ваши запросы. А в последнее время участились и звонки роботов на наши мобильные телефоны. Они могут предлагать какие-то рекламные акции или даже расспрашивать у вас информацию, например, когда вы планируете погасить кредитную задолженность. Такие роботы уже заменили многих сотрудников колл-центров.

Машинное обучение

Улучшение выдачи результатов поиска в Google. Когда ты вбиваешь какой-то запрос в поисковой строке, тебе выводится несколько ссылок. Если ты заходишь по одной из ссылок на первой странице, и просматриваешь страницу и проводишь там какое-то время изучая и читая информацию на этой странице, Google понимает, что ты нашел что искал. Когда заходишь на вторую, третью страницу, и видишь, что все это не то, то Google понимает, что это менее нужная информация, и в следующий раз когда другой человек зайдет на Google и спросит его об этом же, то Google будет знать, что лучше выдать в первой строчке на первой странице.