Понимание ИИ

Увидеть больше

День был долгий. Мне придется ехать домой одной. А что, если кто-то меня подвезет? Вы когда-нибудь задумывались, как было бы здорово, если бы ваша машина сама везла вас домой? Да, это возможно. Беспилотные автомобили сами доставят вас куда угодно. Это вовсе не новость. Ну и ну! В 1939 году Норман Бел Геддес представил концепцию беспилотных автомобилей на выставке General Motors. В 1958 году компания General Motors придумала вот это. И не только это. Исследователи из Лондонского института медицинских наук при Совете медицинских исследований Великобритании научились определять, когда сердце пациента вот-вот откажет. Чат-бот, виртуальный помощник, мгновенно отвечает на все ваши базовые вопросы. Многие другие приложения, такие как персонализированные онлайн-покупки, прогноз погоды, роботы для подачи блюд в ресторанах, смарт-часы, сокращают трудозатраты и время. Все это стало возможным благодаря искусственному интеллекту.

Что такое ИИ?

Искусственный интеллект — это машинная форма человека. Технология искусственного интеллекта позволяет машине думать и действовать как человек. Модель искусственного интеллекта обучается на собственном опыте, как это делает человек. Она учится выявлять скрытые закономерности в данных. Благодаря искусственному интеллекту люди могут выполнять работу на 90 % быстрее. В последнее время мы видим применение искусственного интеллекта практически во всех сферах: продажах, моде, образовании, социальных сетях, сельском хозяйстве, здравоохранении, безопасности и т. д.

Как вы думаете, можно ли назвать эту технологию новой? 

Если вы ответили «да», то вы ошибаетесь. Искусственный интеллект был впервые представлен в 1943 году Уорреном Маккаллохом и Уолтером Питсом. Они предложили модель искусственных нейронов. Герберт Саймон и Аллен Ньюэлл создали первую программу искусственного интеллекта в декабре 1955 года, которая доказала 38 из первых 52 теорем «Principia Mathematica» Уайтхеда и Рассела.

Но почему искусственный интеллект оказался в центре внимания именно сейчас?

В последнее время искусственный интеллект можно встретить повсюду. Главная причина этого — огромные массивы данных. По сравнению с тем, что было раньше, сейчас у нас огромные объемы данных. Искусственному интеллекту нужны данные, чтобы учиться и прогнозировать будущее. Я всегда задавался вопросом, почему сейчас у нас огромные объемы данных, а раньше их было мало? Если подумать, то главный источник информации — это мы. Мы, люди, генерируем огромные массивы данных каждую секунду. Например, пока я создаю здесь текстовые данные, вы читаете мою статью и формируете память. Таким образом, рост населения открыл путь к продуктивному использованию данных. Таким образом, рост населения открыл путь к продуктивному использованию данных, что помогло технологиям искусственного интеллекта закрепиться во всех сферах.

Как работает ИИ?

1. Понимание бизнес-задачи: Для достижения желаемого результата необходимо четко понимать суть проблемы. Задавайте клиенту как можно больше вопросов. Соберите необходимую информацию. Сосредоточьтесь на том, какие изменения в бизнесе клиент ожидает по завершении этого проекта. Проанализируйте риски и проблемы.
2. Сбор и обработка данных: Соберите необходимые данные. От объема данных зависит эффективность модели. Чем больше данных, тем точнее модель. Data Wrangling — это предварительная обработка данных перед их подачей в модель. Очистите данные от шума, выявите пропущенные значения, выбросы, асимметрию и т. д. Чем качественнее данные, тем лучше результат.
3. Исследовательский и статистический анализ данных: Изучите данные, чтобы понять взаимосвязи между признаками. Исключите признаки, которые менее коррелируют или не коррелируют с целевым признаком. Проведите статистический анализ, чтобы лучше понять данные. Этот шаг крайне важен для понимания природы и скрытых закономерностей данных, что помогает выбрать модель.
4. Построение модели: Ключевой этап всего процесса — построение модели. Разделите набор данных на обучающую и тестовую выборки, чтобы обучить модель и проверить ее эффективность на тестовых данных. Создайте подходящую модель в соответствии с постановкой задачи.
5. Оценка модели: Для получения точного результата всегда необходима валидация. Оцените эффективность модели с помощью показателя точности, коэффициента детерминации, отчета о классификации и т. д. При необходимости улучшите показатели с помощью соответствующих методик.
6. Развертывание и поддержка: Как только модель начнет уверенно предсказывать будущие события, разверните ее для конечных пользователей. Регулярно проводите техническое обслуживание и обновляйте модель.

Вывод:

В будущем мы можем стать свидетелями чудес, связанных с искусственным интеллектом. ИИ может полностью изменить мир. Он позволяет людям совершать невозможное. Через тридцать лет мы можем увидеть, как роботы живут среди нас. Как известно, в мире всегда есть добро и зло. ИИ может помочь людям творить чудеса, но может и разрушить мир, если его использовать не так, как следует.