Изкуственият интелект е направен опростен

Публикувано на: 31 октомври 2018 г. / Актуализирано на: 8 април 2019 г. – Автор: Konrad Wolfenstein

Изкуственият интелект, обяснен просто. Как да следите огромни количества данни, като например Големите данни? Това е възможно само ако се ориентирате към определени модели или се оставите да бъдете водени от тях.

Изкуствен интелект (ИИ) – опростен синтаксис

Личен експеримент: Имате определен образ в съзнанието си. Днес това би трябвало да е червен шкаф с бели дръжки. Какво правите?

Въвеждате „червен шкаф, бели дръжки“ в търсенето с Google.

Добив? Скромен.

2-ри опит: Въвеждате „червен шкаф, бели дръжки“ в търсенето с Google.

Резултатът вече е по-добър, но със сигурност може да бъде още по-добър.

Използването на Google Search е първата стъпка в програмирането. Събирането на заявки за търсене и преобразуването им в алгоритми и код формира невронната мрежа.

Машинното обучение, както е показано на горната графика, следователно не е нещо, което може да се внедри бързо. То изисква много време и усилия. Това обяснява и съответните разходи за разработка. Когато обаче вземете предвид, че изкуственият интелект не взема почивки, не се пенсионира или не отсъства по други естествени причини, картината се променя напълно.

Но дали този червен шкаф с бели дръжки ще бъде все още модерен утре? Ще отговаря ли все още на вашия начин на живот? Вкусовете се променят. Именно тук се намесва дълбокото обучение. За да се придържаме към нашия пример: Докато продължавате да търсите, изкуственият интелект се учи и разпознава как се е променило поведението ви при търсене въз основа на другите теми, които ви интересуват. След това той самостоятелно разработва нови алгоритми, за да „предскаже“, че след година може да се интересувате от зелен шкаф със сини дръжки за вашата кухня.

Ужасно? За някои е. Но всъщност не е. Страхът ни от непознатото ни заблуждава. Ако попитаме група хора какво може да им се стори интересно по телевизията утре, ще получим голямо разнообразие от отговори. Не всички от тях биха били еднакви. И така, какви критерии използвате, за да решите кое предложение бихте приели? Дали е съдържанието или може би привлекателността на въпросния човек?

Същото важи и за изкуствения интелект. Резултатите зависят от това колко слабо или силно е била „програмирана“ невронната мрежа. Става въпрос за анализ на модели, който би трябвало да ни помага да вземаме добри решения, а не да ни контролира. Защото, ако не успеем да постигнем анализ на модели в големите данни, ще бъдем безмилостно унищожени. И това е истинският сценарий на ужаса.