Штучний інтелект просто

Опубліковано: 31 жовтня 2018 р. / Оновлено: 8 квітня 2019 р. – Автор: Konrad Wolfenstein

Штучний інтелект, пояснено просто. Як відстежувати величезні обсяги даних, такі як великі дані? Це можливо лише за умови орієнтації на певні закономірності або дотримання ними правил.

Штучний інтелект (ШІ) – простий синтаксис

Особистий експеримент: у вас є певний образ у вашій уяві. Сьогодні це має бути червона шафа з білими ручками. Що ви робите?

Ви вводите в пошук Google «червона шафа, білі ручки».

Врожайність? Скромна.

2-га спроба: Ви вводите «червона шафа, білі ручки» в пошук Google.

Результат вже кращий, але він точно міг би бути ще кращим.

Використання пошуку Google – це перший крок у програмуванні. Збір пошукових запитів та перетворення їх на алгоритми та код утворює нейронну мережу.

Машинне навчання, як показано на верхньому малюнку, тому не можна швидко впровадити. Воно вимагає багато часу та зусиль. Це також пояснює відповідні витрати на розробку. Однак, якщо врахувати, що ШІ не бере відпустки, не виходить на пенсію та не має жодних інших природних відпусток, картина повністю змінюється.

Але чи буде ця червона шафа з білими ручками все ще модною завтра? Чи буде вона все ще відповідати вашому способу життя? Смаки змінюються. Саме тут і приходить на допомогу глибоке навчання. Продовжуючи наш приклад: коли ви продовжуєте пошук, штучний інтелект навчається та розпізнає, як змінилася ваша пошукова поведінка на основі інших тем, які вас цікавлять. Потім він самостійно розробляє нові алгоритми, щоб «передбачити», що через рік вас може зацікавити зелена шафа з синіми ручками для вашої кухні.

Жахливо? Для деяких це так. Але насправді це не так. Наш страх перед невідомим грає з нами жарт. Якби ми запитали групу людей, що їм може бути цікавого завтра по телевізору, ви б отримали найрізноманітніші відповіді. Не всі вони були б однаковими. Отже, які критерії ви використовуєте, щоб вирішити, яку пропозицію ви приймете? Чи це зміст, чи, можливо, привабливість людини, про яку йдеться?

Те саме стосується і штучного інтелекту. Результати залежать від того, наскільки слабко чи сильно нейронна мережа була «запрограмована». Йдеться про аналіз шаблонів, який має допомагати нам приймати правильні рішення, а не контролювати нас. Тому що, якщо нам не вдасться досягти аналізу шаблонів у великих даних, нас безжально знищать. І це справжній жахливий сценарій.