#### **Типы искусственного интеллекта**
Сегодня выделяют три основных типа искусственного интеллекта:
1. **Узкий искусственный интеллект (Narrow AI)** – система, предназначенная для выполнения конкретных задач, таких как игра в шахматы, диагностика заболеваний или управление автомобилем. Узкий ИИ способен превосходить человека в определенных областях, однако его способности ограничены конкретной задачей.
2. **Общий искусственный интеллект (AGI)** – гипотетическая система, обладающая способностью мыслить и рассуждать на уровне человеческого интеллекта. Пока AGI существует только в виде концепций и исследовательских работ.
3. **Супер-интеллект (Superintelligence)** – предполагаемый уровень интеллекта, намного превышающий человеческий. Этот тип ИИ пока является предметом научных дискуссий и научно-фантастической литературы.
Каждый из перечисленных типов имеет свои особенности и перспективы применения. Узкий ИИ активно используется в повседневной жизни и бизнесе, тогда как общие и сверхразумные формы остаются объектами изучения и научной фантастики.
#### **Принцип работы искусственного интеллекта**
Основой большинства современных систем искусственного интеллекта являются **нейронные сети**, представляющие собой математические модели, вдохновленные структурой мозга человека. Они состоят из множества взаимосвязанных элементов («нейронов»), каждый из которых обрабатывает входящую информацию и передает её дальше по цепочке.
Для того чтобы такая сеть начала правильно функционировать, ей необходимо пройти процесс обучения. Существуют два основных подхода к обучению:
– **Контролируемое обучение**: система получает набор заранее размеченных данных, учится находить закономерности между признаками объектов и целевыми метками. Например, в задаче классификации фотографий животные помечаются соответствующими классами («кошки», «собаки»).
– **Неконтролируемое обучение**: данные не имеют разметки, и задача системы состоит в выявлении скрытых структур и закономерностей внутри массива информации. К примеру, группировка пользователей по поведению на сайте.
Кроме того, существуют гибридные подходы, объединяющие элементы обоих методов, а также специальные методики, такие как обучение с подкреплением, при котором агент обучается путем взаимодействия с окружающей средой и максимизации вознаграждения.