Что такое искусственный интеллект? Ваш полный путеводитель по 2023 году

Если вы подпишитесь на услугу по ссылке на этой странице, Reeves and Sons Limited может получить комиссию. Смотрите наши заявление об этике.

Искусственный интеллект (ИИ) относится к системам или машинам, имитирующим человеческий интеллект. Это позволяет этим машинам учиться и думать самостоятельно, а также принимать решения без помощи человека.

Чтобы понять, что пытается сделать ИИ, важно взглянуть на его конечную цель. Эта цель состоит в том, чтобы создать машины, которые могут обрабатывать и усваивать данные совершенно независимым образом, а также обладать способностью осознавать свое существование.

В настоящее время искусственный интеллект далек от массового производства машин, обладающих самосознанием. Но он достаточно развился, когда обычные системы и машины могут работать без посторонней помощи, самостоятельно оценивать данные и принимать решения по собственной инициативе.

Существуют разные типы ИИ, некоторые из которых можно найти во многих системах и машинах. Изучая эти подмножества ИИ, вы можете больше узнать об ИИ и о том, как он работает.

Ключевые моменты

  • ИИ дает системам и машинам возможность учиться, думать и принимать решения самостоятельно.
  • Существуют различные типы ИИ, каждый из которых классифицируется в зависимости от их способности работать независимо.
  • ИИ стремится развивать системы, которые могут работать полностью самостоятельно, обладая при этом человеческим самосознанием.
  • В своей простейшей форме ИИ может выполнять только те задачи, на выполнение которых он запрограммирован. В своей продвинутой форме ИИ может быть независимым мыслителем и лицом, принимающим решения.

Что такое ИИ: как он работает и для чего он предназначен?

ИИ работает через системы и машины, которые имитируют человеческий интеллект. Это включает в себя способность человека воспринимать вformatИон, анализировать данные и принимать решение в соответствии с их оценкой. Системы искусственного интеллекта эмулируют эти интеллектуальные процессы с помощью набора предопределенных задач и продвинутых алгоритмов, которыми их оснащают их программисты.

С помощью ИИ люди стремятся создавать системы и машины, такие как роботы, которые могут думать и действовать самостоятельно, используя доступные вformatион. Конечная цель этого квеста — разработать системы ИИ, которые обладают самосознанием, саморазвиваются и самостоятельны.

ИИ имеет разные категории, которые определяют возможности систем и машин, которые работают через этот механизм. Эти категории упрощают специалистам по данным, программистам ИИ и другим пользователям определение того, какой подход к искусственному интеллекту им следует использовать в своих приложениях.

ИИ обычно подразделяют на следующие четыре группы.

1. Реактивный

Реактивный искусственный интеллект считается самой устаревшей формой ИИ. Эта категория получила свое название из-за предопределенной реакции на набор данных и действий. Таким образом, эти типы систем ИИ не учатся на собственном опыте обращения сformatион. Вместо этого они способны обрабатывать и анализировать данные только в соответствии со своей предустановленной программой и реагировать на нее.

Это ограничивает способность этих систем ИИ формировать собственное мнение за пределами параметров, которыми они были оснащены. Но при обучении с учетом различных интерпретаций данных системы и машины с реактивным ИИ по-прежнему могут самостоятельно выполнять замечательные и часто избыточные задачи, облегчая жизнь людей.

Изучая, что такое ИИ, вы можете найти широко обсуждаемый пример реактивного ИИ в виде легендарного Суперкомпьютер Deep Blue от IBM, который был запрограммирован для игры в шахматы и выигрывал матчи против чемпиона мира в 1996-1997 годах. Принимая во внимание, что часто встречающимся примером реактивного ИИ является система предложений контента различных потоковых сервисов, которая анализирует тип контента, который потребляют пользователи, и предлагает аналогичные предложения в соответствии с тегами и другими идентифицируемыми вformatион.

2. Ограниченная память

ИИ с ограниченной памятью относится к системам и машинам, которые могут использовать свой предыдущий опыт для принятия решений в настоящем. Это делает их смесью реактивного ИИ, но со встроенными в них возможностями машинного обучения. Это также подчеркивает цели, которых современный ИИ может достичь с помощью более продвинутых подходов, а также обработки сложных наборов данных.

Из-за категоризации использования предыдущего опыта обработки данных для выполнения новых действий все современные системы и машины ИИ использовать модель с ограниченной памятью. Это делает ограниченную память одной из самых распространенных форм типов ИИ, которые считаются востребованными как учеными данных, так и программистами.

Учитывая, что ИИ с ограниченной памятью служит основой различных современных систем, вы можете найти его в нескольких приложениях. Из этих подходов беспилотные автомобили выделяются как одна из самых популярных демонстраций. Это также делает ограниченную память одним из тех типов ИИ, которые должны достичь новых высот популярности в ближайшем будущем.

3. Теория разума

Изучая, что такое ИИ, вам также необходимо обратить внимание на теорию систем разума. Эти системы и машины ИИ еще не полностью сформированы и не доступны в реальных потребительских приложениях. Но их концепция четко определена и открывает новые двери для тех чудес, которые ИИ может совершить как для машин, так и для человечества в будущем.

В двух словах, теория разума ИИ стремится выйти за рамки имитации человеческого интеллекта и стремится понять мысли, потребности и эмоции других. В свою очередь, эта эволюция ИИ направлена ​​на повышение синтетического эмоционального интеллекта таким образом, чтобы системы и машины понимали человеческие эмоции так же хорошо, как они способны их воспроизвести.

При этом теорию искусственного интеллекта не так легко воспроизвести, как предсказать некоторые неизбежные повороты на шахматной доске. Вместо этого он требует, чтобы системы и машины ИИ, обученные этому подходу, действительно анализировали и оценивали человека, с которым они взаимодействуют. Это требует значительного прогресса в нынешнем пространстве ИИ, но также обещает захватывающее будущее для ИИ.

4. Самосознание

Из четырех захватывающих типов ИИ самоосознающий ИИ, возможно, является самой инновационной, но спорной темой из всех. Подобно теории искусственного интеллекта, самосознательный ИИ все еще находится в стадии разработки, прежде чем он сможет достичь уровня, на котором его приложения будут бесшовными и готовыми к более широкому коммерческому и общественному использованию. Но, как следует из названия, самосознающие системы искусственного интеллекта и машины, такие как роботы, смогут стать разумными.

Это восприятие самосознания будет исходить из дальнейшего совершенствования используемых в настоящее время систем ИИ, включая реактивный ИИ и ИИ с ограниченной памятью. Поскольку ИИ — это быстро развивающаяся область, которая постоянно создает новые системы, эта эволюция не исключается, даже если она займет некоторое время.

Это означает, что хотя ученым и экспертам потребуется некоторое время, чтобы понять, на что способен ИИ с помощью синтетического эмоционального интеллекта, возможность иметь ИИ, который думает, чувствует и действует, как люди, станет вершиной технологии ИИ. Затем это достижение может быть продемонстрировано в виде роботов и приложений, способных взаимодействовать с людьми на том же эмоциональном уровне, что и представители их собственного вида.

Различные типы приложений ИИ

Помимо четырех типов ИИ, упомянутых выше, пространство искусственного интеллекта также имеет различные подмножества под своим названием. К ним относятся следующие подходы.

Машинное обучение

Машинное обучение (ML), часто используемое взаимозаменяемо с искусственным интеллектом, является подкатегорией ИИ. Машины ИИ, использующие машинное обучение, активно учатся на данных, которые они обрабатывают и применять ранее усвоенные идеи и шаблоны для обработки новых наборов данных.formatион в будущем. Эти системы искусственного интеллекта могут адаптироваться к новым процессам без необходимости следовать заранее заданным инструкциям. Это делает искусственный интеллект с ограниченной памятью частью машинного обучения.

Глубокое обучение

Глубокое обучение является частью машинного обучения, где оно действует как более продвинутая версия самого машинного обучения. По сравнению с ML, глубокое обучение обрабатывает более сложные и большие наборы данных, которые могут включать в себя различные некатегоризированные носители, такие как изображения, голос и видео. Это также работает для больших объемов или слоев данных, которые люди не могут обработать в исходном состоянии. Это делает глубокое обучение популярным подходом для искусственного интеллекта с ограниченной памятью и более продвинутыми потребностями.

Обработка естественного языка (НЛП)

Обработка естественного языка в настоящее время является общедоступным подходом к использованию ИИ, особенно машинного обучения. Это относится к способности системы или машины идентифицировать, понимать и обрабатывать человеческую речь. Цель этого подхода состоит в том, чтобы машины ИИ эмулировали человеческую речь таким образом, чтобы они не нуждались в помощи человека.

Вы также можете наткнуться на следующие термины во время своего исследования, чтобы узнать, что такое ИИ.

Нейронные сети

Также известный под названием искусственные нейронные сети (ИНС) или смоделированные нейронные сети (SNN), нейронные сети используют человеческий мозг в качестве модели для соединения различных ветвей сложных данных через слои. Нейронные сети считаются подкатегорией машинного обучения и играют жизненно важную роль в обеспечении ИИ, который работает с подходом глубокого обучения.

Робототехника

Возможно, самая популярная итерация ИИ — это его представление в робототехнике. Эти машины сосредоточены на обработке и управлении физическими процессами. Это делает их популярными в различных условиях, таких как производственные предприятия, а также военные операции. Эти системы ИИ в основном работают с предустановленными данными, но они могут использовать разные подмножества ИИ, чтобы стать более продвинутыми.

Общий искусственный интеллект (AGI)

Искусственный общий интеллект (AGI) — это интерпретация теории разума и моделей ИИ с самосознанием. Эти системы и машины AGI не были доведены до совершенства и пока находятся в стадии разработки. Но как только они будут разработаны, они переопределят действия, которые современные типы ИИ могут выполнять самостоятельно.

ИИ никуда не денется, его истинный потенциал еще не раскрыт

Благодаря голосовым помощникам, беспилотным автомобилям и различным административным инструментам искусственный интеллект уже стал частью нашей жизни. Но его истинное чудо с точки зрения теории разума и самосознания еще не достигнуто. По мере дальнейшего развития ИИ эти достижения также могут раскрыться в будущем и раскрыть истинную силу человеческого интеллекта в различных системах и машинах.

Ревекка Картер

Ребекка Картер - опытный создатель контента, репортер новостей и блоггер, специализирующийся на маркетинге, развитии бизнеса и технологиях. Ее опыт охватывает все, от искусственного интеллекта до программного обеспечения для электронного маркетинга и устройств расширенной реальности. Когда она не пишет, Ребекка большую часть времени проводит за чтением, изучением природы и играми.