желание самим создавать системы с искусственным интеллектом, то надо погружаться в специальную литературу.
Начинаем с простых, но малоизвестных моментов.
Поисковики собирают информационные айсберги
Многие пользователи Интернета предполагают, что поисковые компании запоминают их запросы. Это, естественно, так. Ввели запрос, скажем, «лучшая вакансия в Питере», и поисковик занес запрос в свой архив. Плюс занес информацию о заказчике. Мало кто знает, что практически каждая страница Интернета содержит «шпионский» робот от Гугла и Яндекса. Когда пользователь открывает и читает веб-страницу, то робот отсылает поисковикам немало информации: цифровой адрес пользователя, тип компьютера, время просмотра и т.д. Такая шпионская слежка считается легальной во всем мире. Понятно, что роботы появляются с согласия владельцев страниц, взамен владельцы получают отчеты с анализом пользователей. Например, в Яндексе эта система называется «Яндекс.Метрика».
Все отчеты роботов хранятся в гигантских базах данных. Только анализ этих баз может уже дать массу информации, независимо от степени «интеллектуальности» анализирующей системы. Очевидные примеры до-интеллектуальной обработки:
● страницы, которые смотрят, читают долго, имеют более высокий ранг, чем страницы, которые закрывают сразу после открытия;
● по спектру загружаемых страниц можно детализировать профиль пользователя: пол, возраст, социальный статус; исходя из детального профиля можно уточнять ранг страницы.
Для более серьезного анализа используются:
Экспертные системы на нейронных сетях
Экспертные системы возникли примерно 70 лет назад и были основаны на идее использовать человеческий опыт генерации новых знаний. Как мы, люди, производим новые знания? Знания рождаются в результате периодически повторяющегося цикла:
1. поиск эксперта;
2. обучение нового эксперта;
3. новый эксперт становится генератором новых знаний.
Идея экспертных компьютерных систем была простой.
● Стартовым экспертом всегда является человек, специалист в данной области знаний.
● Новым экспертом является компьютер, который должен как-то принять знания от эксперта, стать экспертом и генератором знаний.
Не обязательно, чтобы компьютер, как креативный генератор был умнее эксперта. Эксперты всегда дороги и редки, поэтому возможность хотя бы в чем-то их заменить всегда будет полезной.
Специально для обучения экспертным знаниям появились специальные компьютерные компоненты, нейроны. Цифровые нейроны были полной трансляцией наших знаний о работе биологических нейронов. Часто работы биофизиков по человеческим нейронам и компьютерные разработки шли параллельно.
Как многие слышали, человеческие нейроны являются кирпичиками
