Чтение онлайн

на главную - закладки

Жанры

Курс Интеллектуальные средства автоматизации. Модуль Конспект лекций и концепт-карты основных тем
Шрифт:

Спорт. Тренеры получают отчеты со снимками с камер и показателями датчиков о том, как лучше организовать игру, в том числе как оптимизировать расстановку игроков и стратегию.

Принцип работы искусственного интеллекта

Принцип работы ИИ заключается в сочетании большого объема данных с возможностями быстрой, интерактивной обработки и интеллектуальными алгоритмами, что позволяет программам автоматически обучаться на базе закономерностей и признаков, содержащихся в данных. ИИ представляет собой комплексную дисциплину

со множеством теорий, методик и технологий. Ее главными направлениями являются следующие:

Машинное обучение – это область знаний, исследующая алгоритмы, которые обучаются на данных с целью найти закономерности. В нем используются методы нейросетей, статистики, исследования операций и т.п. для выявления скрытой полезной информации в данных;

Нейросеть – это один из методов машинного обучения. Это математическая модель, а также её программное или аппаратное воплощение, построенная по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей – сетей нервных клеток живого организма.

В глубоком обучении используются сложные нейросети со множеством нейронов и слоев. Для обучения этих глубоких нейросетей используются повышенные вычислительные мощности и усовершенствованные методики. Распространенные области применения: распознавание изображений и речи.

Когнитивные вычисления – направление ИИ, задачей которого является обеспечение процесса естественного взаимодействия человека с компьютером, аналогичного взаимодействию между людьми.

Компьютерное зрение опирается на распознавание шаблонов и на глубокое обучение для распознавания изображений и видео. Машины уже умеют обрабатывать, анализировать и понимать изображения, а также снимать фото или видео и интерпретировать окружающую обстановку.

Обработка естественного языка – это способность компьютеров анализировать, понимать и синтезировать человеческий язык, включая устную речь. Сейчас мы уже можем управлять компьютерами с помощью обычного языка, используемого в повседневном обиходе. Например, используя Siri или Google assistant.

Кроме того, функционирование ИИ обеспечивают следующие технологии:

– Графика. Существование ИИ невозможно без графических процессоров, так как они предоставляют вычислительные мощности, необходимые для итеративной обработки данных. Для обучения нейросетей необходимы «большие данные» и вычислительные ресурсы.

– Интернет вещей собирает колоссальные объемы данных от подключенных устройств. Большая часть этих данных не проанализирована. Автоматизация моделей с помощью ИИ позволит использовать больше таких данных.

– Разрабатываются и по-новому комбинируются более совершенные алгоритмы, которые позволяют быстрее анализировать больший объем данных сразу на нескольких уровнях. Такая интеллектуальная обработка – ключ к выявлению и прогнозированию редких событий, пониманию сложных систем и оптимизации уникальных сценариев.

– API (программные интерфейсы приложений) представляют собой переносимые пакеты кода, благодаря которым функционал

ИИ может быть интегрирован в существующие продукты и пакеты программ. С помощью API можно добавить функцию распознавания изображений в домашнюю систему безопасности или вопросно-ответные функции для описания данных, создания титров и заголовков, обнаружения в данных интересных закономерностей и иной полезной информации.

Группы искусственного интеллекта

Рис. 1.2. Виды искусственного интеллекта в общей системе понятий ИИ.

– Слабый ИИ – то, что уже удалось создать. Такой ИИ способен решать определённую задачу, зачастую даже лучше, чем человек.

– Сильный ИИ – способность машины учиться, мыслить, чувствовать, осознавать себя и принимать решения.

– Суперинтеллект – не только не создали, но и не имеем пока что ни малейшего представления, как это сделать и можно ли вообще. Это не просто умные машины, а компьютеры, которые во всём превосходят людей.

Машинное обучение

Машинное обучение – это один из разделов науки об ИИ. Здесь используются алгоритмы для анализа данных, получения выводов или предсказаний в отношении чего-либо.

Для принятия решения необходимо:

– Алгоритм – специальная программа, которая говорит компьютеру, что делать и откуда брать данные.

– Набор данных – примеры, на которых машина тренируется.

– Признаки – то, на что компьютеру смотреть при принятии решения.

Алгоритмы машинного обучения

– Линейная регрессия – применяют, если есть линейная зависимость между переменными.

– Байесовские алгоритмы – применение теоремы Байеса и теории вероятности.

– Нейронные сети – один из методов глубокого обучения.

Глубокое обучение

– Глубокое обучение – подраздел машинного обучения. Алгоритмам глубокого обучения не нужен учитель, только заранее подготовленные данные.

– Нейронные сети – математические модели, созданные по аналогии с биологическими нейронными сетями. Они способны моделировать и обрабатывать нелинейные отношения между входными и выходными сигналами.

Искусственные нейронные сети

Рис. 1.3. Модель ИНС

Итоги:

Искусственный интеллект – одновременно и наука, которая помогает создавать «умные» машины, и способность компьютера обучаться и принимать решения.

Поделиться:
Популярные книги

Игра на чужом поле

Иванов Дмитрий
14. Девяностые
Фантастика:
попаданцы
альтернативная история
5.50
рейтинг книги
Игра на чужом поле

Сыночек в награду. Подари мне любовь

Лесневская Вероника
1. Суровые отцы
Любовные романы:
современные любовные романы
5.00
рейтинг книги
Сыночек в награду. Подари мне любовь

Невеста клана

Шах Ольга
Фантастика:
попаданцы
фэнтези
5.00
рейтинг книги
Невеста клана

70 Рублей - 2. Здравствуй S-T-I-K-S

Кожевников Павел
Вселенная S-T-I-K-S
Фантастика:
боевая фантастика
постапокалипсис
5.00
рейтинг книги
70 Рублей - 2. Здравствуй S-T-I-K-S

Измена

Рей Полина
Любовные романы:
современные любовные романы
5.38
рейтинг книги
Измена

Сирота

Ланцов Михаил Алексеевич
1. Помещик
Фантастика:
альтернативная история
5.71
рейтинг книги
Сирота

Эволюционер из трущоб. Том 2

Панарин Антон
2. Эволюционер из трущоб
Фантастика:
космическая фантастика
попаданцы
5.00
рейтинг книги
Эволюционер из трущоб. Том 2

Законы рода

Flow Ascold
1. Граф Берестьев
Фантастика:
фэнтези
боевая фантастика
аниме
5.00
рейтинг книги
Законы рода

Штуцер и тесак

Дроздов Анатолий Федорович
1. Штуцер и тесак
Фантастика:
боевая фантастика
альтернативная история
8.78
рейтинг книги
Штуцер и тесак

Идеальный мир для Социопата

Сапфир Олег
1. Социопат
Фантастика:
боевая фантастика
рпг
постапокалипсис
6.17
рейтинг книги
Идеальный мир для Социопата

Сумеречный Стрелок 5

Карелин Сергей Витальевич
5. Сумеречный стрелок
Фантастика:
городское фэнтези
попаданцы
аниме
5.00
рейтинг книги
Сумеречный Стрелок 5

Мое ускорение

Иванов Дмитрий
5. Девяностые
Фантастика:
попаданцы
альтернативная история
6.33
рейтинг книги
Мое ускорение

Метаморфозы Катрин

Ром Полина
Фантастика:
фэнтези
8.26
рейтинг книги
Метаморфозы Катрин

Спасите меня, Кацураги-сан! Том 2

Аржанов Алексей
2. Токийский лекарь
Фантастика:
городское фэнтези
попаданцы
дорама
фэнтези
5.00
рейтинг книги
Спасите меня, Кацураги-сан! Том 2