Основные понятия систем искусственного иттеллекта - страница 12

Шрифт
Интервал


Для того чтобы манипулировать всевозможными знаниями о реальном мире с помощью компьютера, необходимо сначала представить их в виде, пригодном для использования на компьютере.

С помощью ИИ автоматизируют работу, повышают эффективность и решают сложные задачи в разных областях.

Искусственный интеллект может помочь человеку в следующем.

1.Автоматизировать рутинные процессы. ИИ экономит время и ресурсы человека. Например, чат-боты в службах поддержки заменяют операторов – они обрабатывают стандартные запросы.

2.Обрабатывать большие данные. ИИ способен анализировать огромные объемы информации и находить закономерности, которые трудно обнаружить человеку. Например, в маркетинге ИИ анализирует поведение пользователей и предлагает персонализированные рекомендации.

3.Улучшать точность и скорость. ИИ используют там, где нужны высокая точность и скорость принятия решений. В медицине системы на базе искусственного интеллекта помогают диагностировать заболевания – они изучают снимки и результаты анализов.

4.Повышать удобство и качество жизни. ИИ внедряют в бытовую технику, транспорт, приложения и устройства. Это делает их более умными и удобными. Например, умные дома с голосовыми ассистентами управляют освещением, температурой и безопасностью.

5.Развивать инновации. ИИ открывает новые возможности в науке, технике и других областях. Например, с его помощью быстрее разрабатывают новые лекарства.

6.Оптимизировать производства. Роботы на производственных линиях повышают производительность и снижают затраты.

В основе искусственного интеллекта – набор базовых принципов, которые определяют, как системы ИИ создают, обучают и используют.

Технические принципы:

1.ИИ обучают с помощью данных. Он анализирует их и выявляет закономерности. Чем больше данных и чем они качественнее, тем точнее и эффективнее система. Например, чат-бот можно обучить на основе истории взаимодействия с пользователями.

2.Для обучения используют математические модели и алгоритмы – машинное обучение, нейронные сети и методы глубокого обучения. Так ИИ может, например, научиться распознавать объекты на изображениях.

3.ИИ способен адаптироваться к изменениям в данных и среде и улучшать свои прогнозы и решения со временем. Например, рекомендательные системы – Netflix или YouTube – предлагают всё более релевантные фильмы и видео.