Юрий Степанович Почанин
Основные понятия систем искусственного иттеллекта
ВВЕДЕНИЕ
Иску́сственный интелле́кт в самом широком смысле— это интеллект, демонстрируемый компьютерными системами. Это область исследований в области компьютерных наук, которая разрабатывает и изучает методы и программное обеспечение, позволяющие машинам воспринимать окружающую среду и использовать обучение и интеллект для выполнения действий, которые максимально увеличивают их шансы на достижение поставленных целей.
Некоторые из наиболее известных приложений искусственного интеллекта включают в себя передовые поисковые системы (например, Google Search); рекомендательные системы (используемые YouTube, Amazon и Netflix); взаимодействие посредством человеческой речи (например, Google Assistant Siri и Alexa); автономные транспортные средства (например, Waymo); генеративные и творческие инструменты (например, ChatGPT, Apple Intelligence и искусство искусственного интеллекта); а также сверхчеловеческую игру и анализ в стратегических играх (например, шахматы).
В целом, сегодня ИИ всё ещё остаётся относительно новым научным направлением, исследующим важные и пока не решённые фундаментальные проблемы. К ним относятся аспекты сознания, мышления, принятия решений, оптимизации систем, обработки больших данных и «машинного обучения», нечёткой логики и генетических алгоритмов.
Принцип работы ИИ заключается в сочетании большого объема данных с возможностями быстрой, итеративной обработки этих данных интеллектуальными алгоритмами, что позволяет программам автоматически обучаться на базе закономерностей и признаков, содержащихся в данных. При создании систем ИИ в настоящее время разработчики в большинстве своем ориентируются на технологии машинного обучения: компьютерная программа обрабатывает данные и предлагает решение вне зависимости от строго обозначенных схем (алгоритмов). Программа «находит» закономерности, зависимости, формулирует ответы и выдает прогнозы в заданиях с большим набором параметров, что не под силу человеку. Для обработки данных в системах ИИ используются искусственные нейронные сети (ИНС), созданные по подобию биологических нейронных сетей.
Для использования и развития искусственного интеллекта необходимо наличие как минимум трех составляющих:
1. значительные вычислительные мощности,
2. большие объемы данных и знаний,
3.развитые интеллектуальные алгоритмы.
В 21-м веке существенно выросли вычислительные мощности, математиками и программистами разработаны новые эффективные методы и алгоритмы в области ИИ (в, частности, методы «глубокого обучения»). Это в совокупности и обусловило значимый прогресс в области создания современных технологий ИИ и, что является важным, стимулировало правительства многих стран серьезно заняться вопросами поддержки развития ИИ в своих странах.
В России 30 мая 2019 года на совещании по развитию цифровой экономики под председательством В.В. Путина было принято решение о подготовке национальной стратегии по искусственному интеллекту. В этом же году В. В. Путин своим указом утвердил национальную стратегию развития искусственного интеллекта в России до 2030 года.
ГЛАВА 1 ЕСТЕСТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И ЕГО КОГНИТИВНЫЕ ФУНКЦИИ
1.1. Мозг как физическая и психологическая основа естественного интеллекта
Интеллект – это набор умений и навыков, которые позволяют людям решать задачи в условиях ограниченности ресурсов. К этим умениям и навыкам относятся:
–способность к обучению,
–абстрактное мышление,
–умение планировать
–а также воображение и творчество.
В конце 1930-х−начале 1950-х гг. проводились исследования в области нейрофизиологии, которые показали, что мозг можно рассматривать как электрическую сеть нейронов, при этом правомерна схема реального нейрона как структурной единицы центральной нервной системы.
Каждая нервная клетка состоит из трех частей: из тела, нескольких ветвистых отростков (дендритов) и протяженного нервного волокна (аксона), длина которого может составлять от нескольких миллиметров до десятков сантиметров, рис.1.1.
Рис.1.1. Упрощенная схема передачи сигнала в биологических нейронах
Нервные клетки взаимодействуют между собой в местах стыка (синапсах), где встречаются аксон пресинаптического нейрона и дендрит постсинаптического нейрона. Дендриты являются входными каналами для нервных импульсов, поступающих через аксоны от других нейронов. Эти импульсы могут либо возбуждать (увеличивать), либо подавлять (уменьшать) мембранный потенциал тела нейрона, который со временем возвращается к своему нормальному значению. Если количество возбуждающих импульсов превышает пороговое значение, то нейрон сам генерирует импульс.
Биологический нейрон в ответ на возбуждение может генерировать нервный импульс, распространяющийся вдоль аксона. Его форма и скорость распространения не зависят от того, как и из-за чего он возник. Доходя до конца аксона, он вызывает выделение веществ, называемых нейромедиаторами. Воздействуя на дендриты других нейронов, они могут в свою очередь вызвать появление в них нервных импульсов. Другими словами, на этом уровне развития когнитивных наук нейрон трактовался как управляемый логический элемент. На сегодняшний день эта модель выглядит крайне упрощенной. Нейрофизиологи выявили множество механизмов управления нейроном, и они действуют в сложной иерархической взаимосвязи. Взаимодействующие между собой посредством передачи возбуждений нейроны формируют нейронные сети. К настоящему времени уже есть основания рассматривать каждый нейрон как отдельный компьютер или даже как компьютерную сеть. Процессы обработки информации в мозгу человека не совпадают с аналогичными процессами в компьютере. Человек получает информацию из внешнего мира от своих пяти органов чувств, которая помещается в буфер кратковременной памяти для анализа, рис.1.2. 
Рис.1.2. Схема процесса обработки информации в мозге человека
В другой области памяти (долговременной) хранятся символы и смысловые связи между ними, которые используются для объяснения новой информации, поступающей из кратковременной памяти. Важно подчеркнуть, что в долговременной памяти хранятся не столько факты и данные, сколько объекты и связи между ними т.е. символьные образы. При этом доступ к информации в долговременной памяти осуществляется очень эффективно: практически любой элемент данных может быть извлечен в течение цикла обращения и затем преобразован.
С точки зрения системного подхода именно кора головного мозга представляет собою основное аппаратное средство переработки информации, аналогом которого в компьютере является сочетание центрального процессора и памяти. В последние годы выявлены также другие механизмы регулирования информационных потоков в мозге, не имеющие аналогии в современном компьютере – в том числе механизмы параллельной фильтрации всех сигналов, идущих в мозг, с целью оценки их относительной важности. Очевидно, что это существенно экономит информационные резервы мозга.
Фундаментальным достижением психологии XX века явилось открытие функциональной асимметрии полушарий головного мозга: установлено, что каждое полушарие имеет свою специализацию по выполняемым функциям. Это позволяет рассматривать мир с двух различных точек зрения: с формально-логической (левое полушарие) и пространственно-образной (правое полушарие). Эти позиции– и создает основу для творческой активности.
Человек рождается, имея готовыми к действию только две формы психики − сенсорику (систему органов чувств) и моторику (систему управления двигательной активностью), остальные приобретает в ходе индивидуального развития. При этом все органы чувств готовы полностью, а моторика развивается посредством взаимодействия генетически заданных моторных актов и недифференцированных движений на базе генетически заданных механизмов памяти. Механизмы классификации и структурирования у человека базируются на той картине мира, которая существует у него на текущий момент развития, т.е. новую информацию он воспринимает соответственно тем категориям образов, которые постепенно устанавливаются после рождения. В динамике развития психики человека вначале формируется образная система, а потом понятийно-логическая. Психология достоверно показала, что при восприятии новой информации у человека сначала возникает единый образ – гештальт, а затем происходит его детализация. Базой служат врожденные общие алгоритмы, относящиеся ко всем модальностям и основанные на принципах равновесия и простоты (например, квадрат и круг – эталоны простых форм):
–разделение образа на фигуру и фон;
–заполнение пробелов;
–группировка элементов по разным признакам (близости, сходства, единого направления).
Таким образом, механизмы классификации и структурирования, реализуемые психикой, кардинально отличаются от подхода, принятого в науке, где в первую очередь за счет сходства и различия формируется общая система понятий, а затем она используется для логического вывода. Более привычные сигналы распознаются автоматически, почти тотчас же (это феномен «обыденных сведений» или «здравого смысла», на котором споткнулись ранние ИИ системы). В других случаях, когда информация новая, неполная или неоднозначная, наш мозг действует путем выдвижения гипотез, которые он одну за другой проверяет, чтобы принять ту, которая кажется ему наиболее правдоподобной или наиболее приемлемой.
Запоминание (т.е. формирование долговременной памяти) имеет молекулярные механизмы, и многие из них связаны с процессами, происходящими не между клетками, а внутри клетки, когда сигнал передается от мембраны геному. Формирование памяти проходит как бы две фазы: синтеза белка и экспрессии генов. На первой стадии, сразу после обучения (на стадии кратковременной памяти) активируются так называемые ранние гены. Вслед за этим идет вторая волна активации – после действия продуктов ранних генов на геном (на так называемые поздние гены). Иначе говоря, клетка перестраивает программу своей работы под влиянием ситуации обучения. В результате память человека выражается в проводимости конкретных нейронных синапсов. Интересно, что этот процесс:
–имеет место в отдельных нейронах, которые можно идентифицировать;
–не является одномоментным, а продолжается в течение 5–20 минут; если в это время человеку дается новая задача, которую он должен запомнить, то эта новая задача мешает запоминанию старой информации;
–идентичен при развитии мозга в детском состоянии и при обучении взрослых.
Таким образом, каждый акт познания (т.е. каждое решение отдельной задачи) для человека – это маленький эпизод морфогенеза и следующего развития. Это, а не скорость операций, обеспечивает мозгу способность к генерации новых решений в динамически меняющейся среде. Сформированная (консолидированная) память стабильно хранится в сетях дифференцировавшихся нейронов (до сотни миллионов нейронов). Но в момент извлечения старой памяти активируются молекулярные механизмы, похожие на те, которые активируются в момент запоминания, т.е. происходит своего рода перезапись. Большой экспериментальный материал показывает, что емкость и длительность долговременной памяти в принципе безграничны. Однако большей ее частью человек в обычных для себя условиях воспользоваться не может, так как не имеет к ней доступа. В памяти человека механизма произвольной адресации нет, а основой адресации является контекст. Другими словами, информация всегда воспроизводится на основе той структуры, в составе которой она запоминалась. Таким образом, память – только одна из характеристик работы больших систем нервных клеток, это искусственно выделенный аспект работы мозга. Нет такого «куска» мозга, который бы занимался только памятью (как жесткий диск в компьютере). То же самое касается сознания. Сознание – это не след, а процесс, который современная нейробиология также может визуализировать с высокой детальностью – до уровня отслеживания активности отдельной нервной клетки во время отдельного поведенческого акта.
С позиций психологии мышление – это психологический процесс с открытием нового (возможно, субъективно, то есть только для мыслящего) знания и решение проблем на основе переработки полученной информации. Современная психология сформировала модель мышления, основанную на асимметрии полушарий мозга. В процессе мышления участвуют оба полушария. В каждый момент времени обработка информации происходит только в одном полушарии. При доминировании левого полушария у человека результаты его деятельности могут быть выражены вербально (в словах) и осознаны. При доминировании правого полушария результаты не вербализуются и не осознаются. Переходы из левого в правое полушарие и обратно происходят скачком, при этом только при переходе из правого (образного) в левое (вербальное) возникает ощущение внезапности полученного решения. В этом случае мы считаем, что решение найдено интуитивно или путем «инсайта». Другими словами, механизм интуиции связан с накоплением и обработкой информации в одном полушарии до момента достижения некоторого порога, при котором полуфабрикат решения скачком передается в другое полушарие для реализации, завершения или осознания.
1.2. Интеллект и когнитивные функции.
Большинство психологов определяют интеллект как способность индивидуума адаптироваться к окружающей среде. Общество, в котором мы живем, придает главное значение абстрактному мышлению, индивидуализму, духу конкуренции, учебным и профессиональным успехам. Тесты, по которым оценивается уровень интеллектуального развития (IQ), отражают адаптируемость человека к обществу именно в смысле этих ценностей. В обществе с иными представлениями понятие о нормальном интеллекте было бы, очевидно, существенно иным. Большинство исследований свидетельствуют о иерархическом характере интеллекта. Под когнитивными функциями принято понимать наиболее сложные функции головного мозга, с помощью которых осуществляется процесс рационального познания мира. К когнитивным функциям относятся память, гнозис, речь, праксис и интеллект. Нейропсихологи придают им следующую трактовку.
Память–это способность головного мозга усваивать, сохранять и воспроизводить необходимую для текущей деятельности информацию. Выраженные нарушения памяти на события жизни обозначают термином «амнезия».
Гнозисом называется функция восприятия информации, её обработки и синтеза элементарных сенсорных ощущений в целостные образы.
Речь–это способность обмениваться информацией с помощью высказываний. Нарушения речи (афазии) чаще всего развиваются при патологии лобных или височно-теменных отделов головного мозга.
Праксис–это способность приобретать, сохранять и использовать разнообразные двигательные навыки. Патология лобных долей приводит к нарушению способности построения двигательной программы, а патология теменных долей – к неправильному использованию своего тела в процессе двигательного акта при сохранной программе движений.
Под интеллектом понимают способность сопоставлять информацию, находить общее и различия, выносить суждения и умозаключения. Интеллектуальные способности обеспечиваются интегрированной деятельностью головного мозга в целом.
Когнитивистика (когнитивная наука) – междисциплинарное научное направление, объединяющее теорию познания, когнитивную психологию, нейрофизиологию, когнитивную лингвистику и теорию искусственного интеллекта [Kiely, 2014]. В когнитивистике совместно используются компьютерные модели, взятые из теории ИИ, и экспериментальные методы, взятые из психологии и физиологии высшей нервной деятельности, для разработки точных теорий работы человеческого мозга. Вначале ученые-когнитивисты уподобляли соотношение между мозгом и познанием взаимосвязи между компьютерным оборудованием и программным обеспечением. При этом существовали два конкурирующих объяснения познания – либо как процессы манипулирования символами (когнитивизм), либо как нейронная сеть тормозящих и возбуждающих связей (коннекционизм). Высшие когнитивные функции в целом отвечают за планирование, реализацию, координацию и контроль целенаправленного поведения. Когнитивное функционирование описывается как взаимодействие между одновременно происходящими процессами «сверху вниз» и «снизу вверх». Нисходящие процессы управляются абстрактными концепциями и схемами более высокого уровня. Они относятся к той роли, которую знания и ожидания, сформированные предыдущим опытом, играют в обработке информации. И наоборот, восходящие процессы отражают роль конкретных сенсорных входов более низкого уровня в управлении познанием. Кроме того, учитывается многомерный и иерархический характер когнитивных конструкций (в том числе многослойная модель интеллекта). Другим важным примером иерархической и многомерной природы познания являются исполнительные функции. Исполнительные функции связаны с выполнением рутинных повседневных действий. Однако, современная когнитивистика рассматривает их как набор сложных процессов более высокого порядка, отвечающих за планирование, реализацию, координацию и контроль целенаправленного поведения. Исполнительные функции включают специфические когнитивные процессы, наиболее тесно связанные с функционированием лобных долей, такие как торможение, рабочая память и внимание. В частности, исполнительные функции важны для суждений, принятия решений, решения проблем и оценки ситуации. Наблюдаемый сейчас прогресс в когнитивистике направлен на то, чтобы описать и объяснить процессы в мозгу человека, ответственные за высшую нервную деятельность. Это позволит создать системы сильного ИИ, который будет обладать способностями к самостоятельному обучению, творчеству, свободному общению с человеком.
В самом конце первого десятилетия XXI века за рубежом появилось понятие «общий искусственный интеллект», в рамках которого стали развиваться более скромные идеи компьютерного моделирования целостного интеллекта как открытой системы, связанные с исследованием сознания.
ГЛАВА 2. ПОНЯТИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
Искусственный интеллект (ИИ) – это способность вычислительных систем выполнять задачи, обычно связанные с человеческим интеллектом, такие как обучение, рассуждение, решение проблем, восприятие и принятие решений. ИИ использует алгоритмы, которые позволяют компьютеру обрабатывать большие объёмы данных и находить в них закономерности. На основе этих закономерностей он может делать выводы, предсказывать события или принимать решения.
Искусственным интеллектом называют комплекс программ, разработанных с целью воспроизведения навыков, присущих человеку. Это способность заниматься решением проблем, планированием, пополнять запас своих знаний, улучшать подход к выполнению поставленных задач в ходе работы над ними.
Искусственный интеллект – это искусственная система, имитирующая интеллектуальную деятельность человека. Основополагающей работой, заложившей фундамент для создания искусственных моделей нейронов и нейронных сетей, явилась работа Уоррена С. Мак-Каллока и Вальтера Питтса "Логическое исчисление идей, относящихся к нервной активности", опубликованная в 1943 г., в которой была предложена модель формального нейрона.
Имитация интеллектуальной деятельности человека может быть осуществлена разными способами. В связи с этим назовем три основных направления исследований в искусственном интеллекте: эвристическое (или информационное), бионическое и эволюционное.
Эвристическое, или информационное, направление исследований в искусственном интеллекте включает специалистов, занимающихся созданием машинных способов решения интеллектуальных задач, а также созданием программ для вычислительных машин, решающих такие задачи. При этом как будут устроены подобные программы, насколько близки или далеки будут те способы, которыми они достигают поставленной цели по сравнению с человеческими способами, абсолютно не имеет никакого значения. Главное – конечный результат, его совпадение с результатом, получаемым человеком при решении той же задачи.
Бионическое направление исследований в искусственном интеллекте изучает процессы, протекающие в мозгу человека, когда он решает задачи. Программы для вычислительной машины создаются для имитации процессов получения результатов решения у человека и для изучения этих процессов. Ученые, работающие в бионическом направлении, пытаются воссоздать техническими средствами сам объект, в котором бы протекали процессы, схожие с психическими процессами, проявляющимися у человека во время решения задач. Такие исследователи специально конструируют сети искусственных нейронов и другие аналоги, присущие нервной системе человека.
Эволюционное моделирование- направление в искусственном интеллекте, в основе которого лежат принципы и понятийный аппарат, заимствованные из эволюционной биологии и популяционной генетики и объединяющие компьютерные методы (генетические алгоритмы, генетическое программирование, эволюционное программирование и эволюционные стратегии) моделирования эволюционных процессов в искусственных системах.
Эволюционное программирование– это метод оптимизации, основанный на моделировании процесса биологической эволюции. Здесь основной упор делается на связь между родительскими особями и их потомками, а изменения происходят только путем мутаций, без скрещивания. Каждое решение характеризуется набором параметров и способностью к изменению. Процесс оптимизации происходит путем последовательного создания новых поколений решений, где каждое следующее поколение создается на основе лучших представителей предыдущего.
Развитие систем искусственного интеллекта продолжается стремительными темпами, меняя окружающую действительность на наших глазах. Мы уже увидели умные беспилотные автомобили, чипы с ИИ, мощные онлайн-инфраструктуры Azure-Microsoft на базе искусственного интеллекта и множество других блестящих изобретений.
Система искусственного интеллекта принимает входные данные в виде речи, текста, изображения, а затем обрабатывает их, применяя различные правила и алгоритмы. После обработки система выдает результат, т. е. успех или неудачу, при вводе данных. Затем результат оценивается посредством анализа, открытия и обратной связи. Наконец, система использует свои оценки для корректировки входных данных, правил и алгоритмов, а также целевых результатов. Этот цикл продолжается до тех пор, пока не будет достигнут желаемый результат.
Когнитивные вычисления направлены на воссоздание мыслительного процесса человека в компьютерной модели. Технология стремится имитировать логику работы человеческого сознания и улучшить взаимодействие между людьми и машинами. Это происходит, например, через распознавание ИИ человеческого языка и значения изображений для последующего самообучения. Реализовать систему когнитивных вычислений сегодня возможно только в таких сложных машинах, как суперкомпьютер IBM Watson.
В целом искусственный интеллект представляет собой набор моделей и методов, который способен на основе полученной информации сделать те или иные выводы. Общая характеристика для всех моделей – способность извлечь знания из набора данных. Что-то вроде вычисление значения функции с миллионами и миллиардами переменных. Кроме того, ИИ— это наука на стыке математики, биологии, психологии, кибернетики и ещё кучи всего. Она изучает технологии, которые позволяют человеку писать «интеллектуальные» программы и учить компьютеры решать задачи самостоятельно. Главная задача ИИ— понять, как устроен человеческий интеллект, и смоделировать его.
Главными теоретическими проблемами были и остаются следующие проблемы. Центральная проблема искусственного интеллекта – это проблема представления знаний в компьютере. Здесь немаловажным является вопрос: «Чтό такое знание?» Следующий вопрос: «Кáк представлять знания?» – возникает сразу, если мы собираемся использовать их с применением компьютера.
Решение проблемы представления знаний опирается на исследования в области компьютерной лингвистики и в области компьютерной логики. Компьютерная лингвистика лежит в основе естественно-языкового общения с компьютером и автоматического перевода, а компьютерная логика служит для формализации всего богатства человеческих рассуждений.
Другая главная проблема искусственного интеллекта – это проблема выявления и исследования интеллектуальных мета процедур человека. Сложность этой проблемы обусловлена специфичностью устройства человеческого мозга, его полушарной асимметрией. Дело в том, что наш мозг состоит из двух полушарий, левого и правого. Левое полушарие строго логично, рационально. Мета процедуры, характерные для него, могут быть описаны словесно, они могут быть формализованы в четкие алгоритмы, реализуемые на современных компьютерах с архитектурой Неймана-Тьюринга. Правое полушарие имеет дело (можно сказать «мыслит») чувственными образами. Интуитивные рассуждения, озарения, вещие сны и т. п. являются, по-видимому, результатом работы именно правого полушария
По прогнозам ученых, дальнейшее развитие исследований в искусственном интеллекте приведет: – к смене парадигмы (модели) ЗНАНИЯ + ВЫВОД парадигмой ЗНАНИЕ + ОБОСНОВАНИЕ. Это позволит в интеллектуальных системах использовать:
–методы обоснования и аргументы;
–современные языки программирования, ориентированные на вывод одних знаний из других;
–совершенствовать инструментальные средства искусственного интеллекта, в частности, языков программирования, ориентированных на обоснование;
– модернизацию архитектуры вычислительных машин пятого и последующих поколений, сейчас модернизация идет в 4-х направлениях: гигантские суперкомпьютеры; нейробионическое направление (сотни тысяч процессоров с программируемой конфигурацией); территориально удаленные компьютеры и базы с высокоскоростными каналами связи;
–специальные процессоры для обработки зрительных образов и знаний и для проведения рассуждений автономно, т. е. без помощи человека;
–появление методов распараллеливания решения задач на уровне архитектурных решений о структуре компьютера и на логически-теоретическом уровне;
–появление новых моделей представления знаний, позволяющих проводить обработку интегрированной информации (символической, текстовой, зрительной, акустической, тактильной;
–синтез разнотипных экспертных систем, которые будут использоваться совместно для выработки решений, т. е. как консилиум экспертных систем разного типа
Любая программная система, создаваемая в рамках искусственного интеллекта, всегда ориентирована на использование знаний. Знания, выраженные на естественном языке, черпаются из книг, статей и других источников и в том виде, в котором содержатся в этих источниках, не могут быть использованы для обработки на компьютере. Требуется выбрать подходящий способ их формализации (представления) для получения возможности обработки знаний на вычислительных машинах. Сама обработка знаний на компьютере заключается в получении по определенным правилам вывода других знаний на основе имеющихся.
Первичными базовыми понятиями искусственного интеллекта являются понятия знание, представление знаний и вывод. Знаниями принято называть хранимую (в компьютере) информацию, формализованную в соответствии с определенными структурными правилами, которую компьютер может автономно использовать при решении проблем по таким алгоритмам, как логические выводы. Знания можно разделить на факты (фактические знания), правила (знания для принятия решений) и метазнания (знания о знаниях).
Для того чтобы манипулировать всевозможными знаниями о реальном мире с помощью компьютера, необходимо сначала представить их в виде, пригодном для использования на компьютере.
С помощью ИИ автоматизируют работу, повышают эффективность и решают сложные задачи в разных областях.
Искусственный интеллект может помочь человеку в следующем.
1.Автоматизировать рутинные процессы. ИИ экономит время и ресурсы человека. Например, чат-боты в службах поддержки заменяют операторов – они обрабатывают стандартные запросы.
2.Обрабатывать большие данные. ИИ способен анализировать огромные объемы информации и находить закономерности, которые трудно обнаружить человеку. Например, в маркетинге ИИ анализирует поведение пользователей и предлагает персонализированные рекомендации.
3.Улучшать точность и скорость. ИИ используют там, где нужны высокая точность и скорость принятия решений. В медицине системы на базе искусственного интеллекта помогают диагностировать заболевания – они изучают снимки и результаты анализов.
4.Повышать удобство и качество жизни. ИИ внедряют в бытовую технику, транспорт, приложения и устройства. Это делает их более умными и удобными. Например, умные дома с голосовыми ассистентами управляют освещением, температурой и безопасностью.
5.Развивать инновации. ИИ открывает новые возможности в науке, технике и других областях. Например, с его помощью быстрее разрабатывают новые лекарства.
6.Оптимизировать производства. Роботы на производственных линиях повышают производительность и снижают затраты.
В основе искусственного интеллекта – набор базовых принципов, которые определяют, как системы ИИ создают, обучают и используют.
Технические принципы:
1.ИИ обучают с помощью данных. Он анализирует их и выявляет закономерности. Чем больше данных и чем они качественнее, тем точнее и эффективнее система. Например, чат-бот можно обучить на основе истории взаимодействия с пользователями.
2.Для обучения используют математические модели и алгоритмы – машинное обучение, нейронные сети и методы глубокого обучения. Так ИИ может, например, научиться распознавать объекты на изображениях.
3.ИИ способен адаптироваться к изменениям в данных и среде и улучшать свои прогнозы и решения со временем. Например, рекомендательные системы – Netflix или YouTube – предлагают всё более релевантные фильмы и видео.
4.ИИ может функционировать без постоянного вмешательства человека – принимать решения на основе данных и заданных правил. Например, автономные автомобили самостоятельно определяют маршрут и избегают препятствий.
Принципы работы искусственного интеллекта включают в себя машинное обучение, нейронные сети и обработку естественного языка, что делает эту технологию все более востребованной и эффективной в различных сферах деятельности.
Одним из основных принципов работы искусственного интеллекта является машинное обучение. Этот процесс позволяет программам и системам самостоятельно учиться на основе опыта и данных, что делает их все более эффективными и точными в выполнении задач.
