AI

Artificial Intelligance (AI) — это широкое понятие, которое включает в себя все: от обычной алгоритмической классификации по введенным непосредственно в код условий с признаками до технологий, таких как Deep Learning (DL).

Простыми словами — все, что выполняется на основе алгоритма, можно назвать искусственным интеллектом. Примеры:

Maching Learning (ML) что это? Как следует из названия, машинное обучение — это алгоритмы с возможностью «учиться». Примеры:

Deep Learning (DL) — глубокое обучение. В чем отличие между ML и DL? Для ML алгоритм обучения вводится вручную. DL основан на шаблонах алгоритмов, которые выбираются автоматически — в зависимости от данных на входе. Простой пример такого обучения:

DL — интеллектуальная система, которая использует методы науки о данных (Data Science) не просто для принятия решений по заданному алгоритму, а прежде всего — для улучшения созданного человеком алгоритма принятия решения.

В отличие от традиционных алгоритмов, основанных на правилах, DL не требует  явного отображения различных сценариев ввода-вывода.  Здесь проблемы решаются путем самообучения, основанного на методах проб и ошибок, а не программируются с помощью специальных правил. Это позволяет прогнозировать и принимать решения на основе многочисленных, тесно связанных между собой факторов, чего не может достичь традиционное программирование. Самое важное в машинном обучении — это правильно подобранные данные обучения.

Следующим большим шагом вперед в AI станут системы, которые действительно воспринимают свой мир (см. Концептуальная схема восприятия мира).

Доступ к миру возможен только через призму опыта, поэтому понять мир — значит быть в состоянии предсказать и контролировать свой опыт, данные о своих чувствах с некоторой точностью и гибкостью. Другими словами, понимание означает формирование прогностической модели мира и использование ее для получения того, что вы хотите.

 

Полезные ссылки:

 

Автор: Николай Свирневский