style="font-size:15px;"> Мне же, как человеку, ближе самое простое и понятное определение: ИИ – это любой математический метод, позволяющий имитировать человеческий или другой интеллект из естественной природы.
То есть ИИ – это огромное количество решений, в том числе и примитивные математические алгоритмы, и экспертные системы на базе правил.
И хотя данное направление родилось где-то в 50-х годах 20 века, нас в первую очередь интересует то, что мы понимаем под этим сегодня, в начале 2020-х. И тут есть три основных направления.
1. Нейросети – математические модели, созданные по подобию нейронных связей мозга живых существ. Собственно, мозг человека – это суперсложная нейросеть, ключевая особенность которой заключается в том, что наши нейроны не ограничиваются состояниями «включен / выключен», а имеют гораздо больше параметров, которые пока не получается оцифровать и применить в полной мере.
2. Машинное обучение (ML) – статистические методы, позволяющие компьютерам улучшить качество выполняемой задачи с накоплением опыта и в процессе дообучения. Это направление известно с 1980-х годов.
3. Глубокое обучение (DL) – это не только обучение машины с помощью человека, который говорит, что верно, а что нет (как мы часто воспитываем детей, это называется обучением с подкреплением), но и самообучение систем (обучение без подкрепления, без участия человека). Это одновременное использование различных методик обучения и анализа данных. Данное направление развивается с 2010-х годов и считается наиболее перспективным для решения творческих задач, и тех задач, где сам человек не понимает четких взаимосвязей. Но здесь мы вообще не можем предсказать, к каким выводам и результатам придет нейросеть. Манипулировать тут можно тем, какие данные мы «скармливаем» ИИ-модели на входе.
Как обучаются ИИ модели?
Сейчас большая часть ИИ-моделей обучается с подкреплением: человек задает входную информацию, нейросеть возвращает ответ, после чего человек ей сообщает, верно она ответила или нет. И так раз за разом.
Подобным же образом работают и так называемые «Капчи» (CAPTCHA, Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart), то есть графические тесты безопасности на сайтах, вычисляющие, кем является пользователь: человеком или компьютером. Это когда вам, например, показывают разделенную на части картинку и просят указать те зоны, где изображены велосипеды. Или же просят ввести цифры или буквы, затейливым способом отображенные на сгенерированной картинке. Кроме основной задачи (тест Тьюринга), эти данные потом используются для обучения ИИ.
При этом существует и обучение без учителя, при котором система обучается без обратной связи со стороны человека. Это самые сложные проекты, но они позволяют решать и самые сложные, творческие задачи.
Общие недостатки текущих решений на основе ИИ
Фундаментально
