Узкий ИИ: Это системы, которые выполняют конкретные задачи, такие как распознавание лиц, игра в шахматы или обработка естественного языка. Они не обладают общим интеллектом и не могут выполнять задачи, выходящие за пределы их программирования.
Общий ИИ: Это гипотетическая форма ИИ, которая способна понимать, учиться и применять знания в различных областях, аналогично человеческому разуму. На данный момент такой ИИ не существует, но исследования в этой области продолжаются.
2. Основные компоненты ИИ
2.1. Машинное обучение
Машинное обучение – это подмножество ИИ, которое фокусируется на разработке алгоритмов, позволяющих системам учиться на данных и делать прогнозы или принимать решения без явного программирования. Машинное обучение делится на несколько категорий:
Обучение с учителем: Модель обучается на размеченных данных, где каждая входная информация соответствует определенному выходу. Например, в задаче классификации изображений модель может обучаться на наборе изображений, где каждое изображение помечено как "кошка" или "собака".
Обучение без учителя: Модель обучается на неразмеченных данных, пытаясь выявить скрытые структуры или паттерны. Например, алгоритмы кластеризации могут группировать схожие данные без предварительных меток.
Обучение с подкреплением: Модель обучается через взаимодействие с окружающей средой, получая вознаграждения или штрафы в зависимости от своих действий. Это подход часто используется в робототехнике и играх.
2.2. Нейронные сети
Нейронные сети – это основа многих современных систем машинного обучения. Они имитируют работу человеческого мозга, состоящего из нейронов, которые обрабатывают информацию. Нейронные сети состоят из нескольких слоев:
Входной слой: Принимает входные данные.
Скрытые слои: Обрабатывают информацию, применяя веса и функции активации к данным.
Выходной слой: Предоставляет результат обработки.
Глубокое обучение (deep learning) – это подмножество машинного обучения, использующее многослойные нейронные сети, что позволяет моделям работать с большими объемами данных и выявлять сложные паттерны.
2.3. Обработка естественного языка (NLP)
Обработка естественного языка – это область ИИ, занимающаяся взаимодействием между компьютерами и людьми на естественном языке. Она включает в себя такие задачи, как: