Inteligência artificial simplificada

Publicado em: 31 de outubro de 2018 / atualização de: 8 de abril de 2019 - Autor: Konrad Wolfenstein

A inteligência artificial explicada de forma simples. Na multidão, por exemplo, Big Data mantém uma visão geral? Isso só é possível se você estiver orientado ou orientado para determinados padrões.

Inteligência Artificial (IA) – Sintaxe Simples

Uma autoexperiência: você tem uma certa imagem em sua cabeça. Hoje deveria ser um armário vermelho com puxadores brancos. O que você está fazendo?

Na pesquisa do Google, “Gabinete Red, alças brancas”.

Colheita? Modesto.

Tentativa 2: você entra no “Gabinete Vermelho, mãos brancas” na pesquisa do Google.

O resultado já é melhor, mas certamente poderia ser ainda melhor.

O primeiro passo para a programação é dado com a pesquisa no Google. A coleta de consultas de pesquisa e a conversão delas em algoritmos e códigos formam a rede neural.

O aprendizado de máquina, conforme mostrado no gráfico superior, não é, portanto, algo de implementação rápida. Muito tempo e trabalho são necessários para isso. Isto também explica os custos de desenvolvimento correspondentes. Mas se considerarmos que a IA não tem férias, nem pensões ou outras perdas naturais, as coisas parecem completamente diferentes.

Mas o gabinete vermelho com alças brancas ainda está atualizado amanhã? Ainda se encaixa no estilo de vida? Os gostos mudam. É exatamente onde entra o aprendizado profundo. Para ficar com o nosso exemplo: com a pesquisa adicional, a IA aprende e, com base nos outros tópicos interessados ​​em como seu comportamento de pesquisa mudou e de forma independente, desenvolve novos algoritmos para "prever" que um armário verde com alças azuis possa estar interessado na cozinha em um ano.

Terrível? Para alguns isso é assustador. Mas na verdade não é. O medo do desconhecido nos prega peças. Se perguntássemos a um grupo de pessoas que poderiam estar interessadas em TV amanhã, você obteria uma variedade de respostas adequadas. Não é uniforme. Agora, como você decide qual proposta aceitaria? É a contribuição profissional ou a aparência atraente da pessoa em questão?

É assim que é com a IA. Dependendo de quão fraco ou forte a rede neural foi "programada", a declaração é de acordo. Trata -se de análise de padrões que deve nos ajudar a tomar uma boa decisão. Não nos controlar. Porque se não criarmos análises de amostra no big data, ficaremos sem piedade. E esse é o verdadeiro cenário de horror.