Искусственный интеллект простым языком

Опубликовано: 31 октября 2018 г. / Обновлено: 8 апреля 2019 г. – Автор: Konrad Wolfenstein

Искусственный интеллект простыми словами. Как отслеживать огромные массивы данных, такие как большие данные? Это возможно только в том случае, если вы ориентируетесь на определенные закономерности или позволяете им направлять вас.

Искусственный интеллект (ИИ) – простой синтаксис

Личный эксперимент: У вас в голове есть конкретный образ. Сегодня это должен быть красный шкаф с белыми ручками. Что вы сделаете?

Вы вводите в поисковую строку Google запрос "красный шкаф, белые ручки".

Урожайность? Небольшая.

Вторая попытка: вы вводите в поиск Google запрос "красный шкаф, белые ручки".

Результат уже лучше, но его, безусловно, можно улучшить.

Использование поиска Google — это первый шаг в программировании. Сбор поисковых запросов и их преобразование в алгоритмы и код формирует нейронную сеть.

Как показано на верхнем графике, машинное обучение — это не то, что можно быстро внедрить. Оно требует много времени и усилий. Это также объясняет соответствующие затраты на разработку. Однако, если учесть, что ИИ не берет отпуск, не выходит на пенсию и не имеет других естественных причин для отсутствия, картина полностью меняется.

Но будет ли этот красный шкаф с белыми ручками по-прежнему в моде завтра? Будет ли он по-прежнему соответствовать вашему образу жизни? Вкусы меняются. Именно здесь на помощь приходит глубокое обучение. Вернемся к нашему примеру: по мере того, как вы продолжаете поиск, ИИ учится и распознает, как изменилось ваше поисковое поведение в зависимости от других интересующих вас тем. Затем он самостоятельно разрабатывает новые алгоритмы, чтобы «предсказать», что через год вас может заинтересовать зеленый шкаф с синими ручками для вашей кухни.

Ужасно? Для некоторых — да. Но на самом деле это не так. Наш страх перед неизвестным играет с нами злую шутку. Если бы мы спросили группу людей, что им может показаться интересным по телевизору завтра, мы бы получили самые разные ответы. Не все из них были бы одинаковыми. Теперь, какие критерии вы используете, чтобы решить, какое предложение принять? Содержание или, может быть, привлекательность человека, о котором идет речь?

То же самое относится и к ИИ. Результаты зависят от того, насколько слабо или сильно «запрограммирована» нейронная сеть. Речь идёт об анализе закономерностей, который должен помогать нам принимать правильные решения, а не управлять нами. Потому что если мы не сможем добиться анализа закономерностей в больших данных, нас безжалостно уничтожат. И это настоящий ужас.