A mesterséges intelligencia egyszerűvé tette

Közzétéve: 2018. október 31. / Frissítés: 2019. április 8. - Szerző: Konrad Wolfenstein

A mesterséges intelligencia egyszerűen elmagyarázta. Áttekintést tartani a tömegben, például a Big Data? Ez csak akkor lehetséges, ha követsz bizonyos mintákat, vagy hagyod magad irányítani.

Mesterséges intelligencia (AI) – Egyszerű szintaxis

Egy önkísérlet: Van egy bizonyos kép a fejedben. Ma egy piros szekrénynek kell lennie, fehér fogantyúkkal. Mit csinálsz?

A Google keresőbe beírod, hogy "piros szekrény, fehér fogantyúk".

Hozam? Szerény.

2. próbálkozás: Beírja a Google keresőbe, hogy „piros szekrény, fehér fogantyúk”.

Az eredmény már jobb, de biztosan lehetne még jobb is.

A programozás első lépése a Google keresővel történik. A keresési lekérdezések összegyűjtése és azok algoritmusokká és kódokká alakítása alkotja a neurális hálózatot.

A gépi tanulás, amint azt a felső grafikon is mutatja, ezért nem a gyors megvalósításhoz szükséges. Sok idő és munka megy rá. Ez magyarázza a megfelelő fejlesztési költségeket is. De ha figyelembe vesszük, hogy az AI-nak nincs szabadsága, nincs nyugdíja vagy egyéb természetes veszteségei, a dolgok teljesen másképp néznek ki.

De vajon holnap is aktuális lesz a fehér fogantyús piros szekrény? Illik még az életmódhoz? Változnak az ízlések. Pontosan itt jön képbe a mély tanulás. A példánknál maradva: A keresés folytatódása során az AI megtanulja és felismeri, hogyan változott a keresési viselkedése az Önt érdeklő egyéb témák alapján, és önállóan új algoritmusokat fejleszt ki, hogy „előre jelezze”, hogy zöld szekrénye lesz. év kék fogantyúval érdekes lehet a konyha számára.

Szörnyű? Egyesek számára ez ijesztő. De valójában nem. Az ismeretlentől való félelem trükköt játszik velünk. Ha megkérdeznénk egy csoportot, hogy mi érdekelheti Önt holnap a tévében, sokféle választ kapna. Nem egységes. Most hogyan dönti el, melyik javaslatot fogadná el? A szakmai hozzájárulás, vagy az illető vonzó megjelenése?

Ugyanez a helyzet az AI-val. Az állítás attól függ, hogy a neurális hálózat mennyire gyengére vagy erősre lett „programozva”. A mintaelemzésről szól, hogy segítsen nekünk a jó döntés meghozatalában. Nem azért, hogy irányítson minket. Mert ha nem sikerül a big data mintáit elemezni, akkor kímélet nélkül lebukunk. És ez az igazi horror forgatókönyv.