© Сергей Павлов, 2022
© Вадим Шмаль, 2022
ISBN 978-5-0059-3954-8
Создано в интеллектуальной издательской системе Ridero
Различные подобласти исследований ИИ сосредоточены вокруг конкретных целей и использования определенных инструментов. Традиционные цели исследований ИИ включают рассуждение, представление знаний, планирование, обучение, обработку естественного языка, восприятие. Общий интеллект (способность решать произвольные задачи) является одной из долгосрочных целей в этой области. Для решения этих проблем исследователи ИИ адаптировали и интегрировали широкий спектр методов решения проблем, включая поиск и математическую оптимизацию, формальную логику, искусственные нейронные сети и методы, основанные на статистике, вероятности и экономике. ИИ также опирается на информатику, психологию, лингвистику, философию и многие другие области. Не существует единой системы ИИ, которая решает все задачи или решает их эффективно.
Ключевым преимуществом ИИ является его способность решать проблемы в реальном мире. Но, есть также много потенциальных проблем. Важной задачей в области ИИ является определение того, какие из возможных проблем с наибольшей вероятностью могут быть решены с помощью ИИ, а какие требуют различных методов. Некоторыми из основных областей, которые способствуют решению сложных проблем ИИ, являются теория, инженерия и математика. Хотя большинство исследователей ИИ считают, что ИИ сыграет важную роль в будущем экономическом и технологическом развитии, есть много скептиков. Их скептицизм включает в себя опасения по поводу возможного неправильного использования ИИ, опасения по поводу его негативного воздействия и неуверенность в способности ИИ решать настоящие проблемы. Однако этот спор не единственный в этой области. Многие исследователи ИИ считают, что невозможно предсказать, какие из задач будут решаться ИИ в будущем. Причины этого заключаются в том, что, хотя в реальном мире необходимо решить множество важных проблем, не существует единого механизма или технологии, решающих их все.
На высоком уровне ИИ – это понятие вычислительных систем, которые работают со все большей и большей сложностью, чтобы понимать, прогнозировать и решать проблемы в реальном мире. Это определение ИИ является определением интеллекта и не ограничивается компьютерными системами.
ИИ – это область исследований, которая фокусируется на создании интеллектуальных машин, устройств, систем, алгоритмов и так далее. Компьютеры лежат в основе ИИ, а интеллектуальная машина спроектирована таким образом, чтобы она могла эффективно решать проблемы в реальном мире.
Для решения подобных задач можно использовать множество различных алгоритмов и интеллектуальных систем. Машина может быть разумной, если она может выполнять интеллектуальные задачи – эта концепция отличается от системы ИИ, которая имеет определенный набор правил, включая способность учиться, учиться выполнять интеллектуальные задачи, а также иметь долговременную память. Все виды алгоритмов можно использовать для решения интеллектуальных задач – научиться вести себя, обнаруживать закономерности и отличать реальный мир от его симуляций.
Исследователи ИИ считают, что все интеллектуальные системы можно улучшить, улучшив их способность выполнять интеллектуальные задачи – это называется алгоритмическим интеллектом или способностью машины к обучению. Однако в этой области существуют некоторые разногласия по поводу определения интеллектуальных машин, а также надежности и надежности существующих методов проектирования и улучшения интеллектуальных систем.
Путь от конкретной проблемы к решению ИИ называется процессом «машинного обучения». Примеры алгоритмов машинного обучения включают машинное обучение в форме нейронных сетей, которые могут идентифицировать закономерности в реальном мире и системы классификации, которые могут идентифицировать различные объекты в заданном наборе изображений.
Одной из важных особенностей ИИ является то, что качество предсказаний можно улучшить, изменив параметры (которые называются «признаками») и набор данных (в случае алгоритмов классификации). Например, в случае алгоритмов классификации, если набор данных основан на идентификации разных цветов, то при изменении набора данных прогнозы изменятся и могут лучше предсказывать цвета. Эта особенность машинного обучения играет ключевую роль в понимании точности алгоритмов ИИ.
ИИ – это динамичная и быстро развивающаяся область исследований с широким спектром различных приложений. Существует несколько интерпретаций ИИ. ИИ – это не отдельная технология, а целый ряд технологий, в частности, машинное обучение, искусственные нейронные сети, крупномасштабные распределенные системы и так далее. В частности, машинное обучение и глубокое обучение – это два разных термина, используемых в разных дисциплинах. Машинное обучение – это метод применения алгоритмов машинного обучения в машине, которая требует любого рода входных данных, например, в автомобиле, который будет водить сам себя.
ИИ обычно используется для описания технологии, которая использует принципы обработки информации и управления информацией, такие как вычисление, хранение, маршрутизация и обработка входных сигналов или информации для интеллектуальных прогнозов или решений – это называется искусственным интеллектом. ИИ имеет разные определения, основанные на различных областях исследования и различных приложениях.
Системы ИИ могут быть интеллектуальными тремя различными способами:
1. Обучение: системы ИИ могут научиться распознавать закономерности в реальном мире и классифицировать их. Например, системы искусственного интеллекта могут распознавать закономерности в изображениях и классифицировать их в соответствии с их особенностями.
2. Интеллект: системы ИИ могут быть интеллектуальными, если они понимают процессы, участвующие в процессе принятия решений или во взаимодействии между человеком и интеллектуальной системой.
3. Рассуждение: системы ИИ также могут рассуждать, используя различные входные данные – например, системы ИИ могут понимать правила, которые делают логический вывод. Например, системы ИИ могут понять, как человек учится, основываясь на определенной логике, и анализировать эту логику, чтобы предсказать лучшую стратегию обучения.
Передовые методы машинного обучения будут использоваться для улучшения систем ИИ и принятия более эффективных решений. Например, системы ИИ могут изучать логическую структуру с помощью таких понятий, как восприятие, решение, действие и т. д. Затем они могут начать учиться действовать на основе логики. Фактически, системы ИИ могут учиться как на наборе реальных данных, так и на правилах, которые были установлены путем подкрепления предыдущих решений – это называется машинным обучением.
