Искусственный интеллект и Машинное обучение. Основы программирования на Python - страница 7

ИИ может быть узким (narrow AI) либо его еще иногда называют слабым, то есть когда машина может справляться только с ограниченным видом задач, лучше чем человек. Например, распознать, что на картинке или сыграть в шахматы и выиграть. Именно на этом этапе развития ИИ мы сейчас находимся. Следующий этап – это общий ИИ (general AI), когда ИИ может решить любую интеллектуальную задачу так же хорошо, как человек. И финальный этап – это сильный ИИ, когда ИИ справляется с большинством задач намного лучше, чем человек.

Как мы уже сказали, ИИ – это достаточно обширная область знаний. Она включает в себя следующие направления.

1. Обработка естественного языка, когда компьютер должен понимать, что написано, и выдать правильный и релевантный ответ. Сюда же входят переводы текстов и даже составление сложных текстов компьютерами.

2. Экспертные системы – это компьютерные системы, которые имитируют способность принятия решений человеком, в основном с помощью правил «если – то», нежели с использованием какого-то кода.

3. Речь – компьютер должен распознавать речь людей и сам уметь разговаривать.

4. Компьютерное зрение – компьютеры распознают те или иные объекты на изображении или при движении.

5. Робототехника – также очень популярное направление ИИ, создание роботов, которые могут выполнять различные функции, в том числе двигаться и общаться, преодолевать препятствия.

6. Автоматическое планирование – обычно используется автономными роботами и беспилотными аппаратами, когда им необходимо выполнять последовательность действий, особенно когда это происходит в многомерном пространстве и когда им приходится решать комплексные задачи.

7. И наконец, Машинное обучение.

Машинное обучение появилось после того, как долгое время мы пытались сделать компьютер умнее, давая ему все больше и больше правил и инструкций. Однако, это оказалось не такой уж и хорошей идеей, потому что отнимало много времени, и мы не могли придумать правила для каждой детали и для каждой ситуации.

И тогда ученые пришли к выводу, а почему бы не написать алгоритмы, которые учатся самостоятельно на основе опыта. Так родилось машинное обучение. То есть, когда машины могут учиться на основе больших наборов данных вместо явно написанных инструкций и правил.

МО – это область ИИ, когда мы тренируем наш алгоритм с помощью набора данных, делая его все лучше, точнее и более эффективным. При машинном обучении наши алгоритмы обучаются на основе данных, но без заранее запрограммированных инструкций. То есть мы даем машине большой набор данных, и говорим правильные ответы, и потом машина сама создает алгоритмы, которые бы удовлетворяли этим ответам. И с каждым новым дополнительным объемом данных, машина учится дальше и еще больше улучшает свою точность прогнозов.