Основні поняття та функції ШІ
Що таке штучний інтелект? Давайте спробую пояснити простими словами. Його можна уявити як окреме ПЗ або цілу систему. Це ПЗ може без проблем виконувати завдання, де потрібна людина і її інтелект.
- Завдання з розпізнавання голосу та живої мови.
- Робочі та аналітичні процеси з великими масивами даних.
- Прийняття складних рішень, ґрунтуючись на статистиці та математичних розрахунках.
- Складення прогнозів та аналітичних моделей для різних сфер.
Сучасний штучний інтелект здатний на такі завдання завдяки алгоритмам машинного навчання. Але сам він з цим не впорається, тут йому допомагають нейронні мережі. Саме нейронні мережі виконують завдання, які раніше виконував людина.
Перед тим, як продовжити вивчення штучного інтелекту, влаштуємо хвилинку теорії. Так ми зможемо говорити на одній мові. Я підготував список важливих термінів, які ви зустрінете при роботі з нейронними мережами та ШІ.
Машинне навчання — технологія, яка дозволяє системі самостійно вдосконалюватись та навчатися. Процес навчання побудований на аналізі даних та покращенні продуктивності. При цьому система не зазнає змін у своєму коді.
Є й поняття глибокого навчання. Глибоке навчання — це більш розвинута форма машинного навчання. Ця модель основана на багатошарових нейронних мережах. Таке побудова дозволяє системі моделювати складні структури даних.
Нейронна мережа — архітектура, яка імітує механізм роботи людського мозку. Вона складається з нейронів, які працюють з отриманою інформацією. Вони обробляють, аналізують її і допомагають системі вдосконалюватись.
Система розпізнавання образів. Алгоритм навчання, мета якого навчити систему розпізнавати предмети, уміти їх класифікувати. Система повинна вміти працювати з об'єктами на фото, відео і навіть у реальному світі. Найпростіший приклад — це система розпізнавання облич у натовпі, яка активно використовується в різних країнах світу.
Big Data. Цей термін ви будете зустрічати дуже часто. Він означає масиви даних, які використовуються в процесі навчання ШІ. З часом ШІ навчається виявляти приховані тренди, моделі, патерни та тенденції.
Навчання з підкріпленням. Це окремий алгоритм навчання системи. Він побудований навколо зворотного зв'язку. Система навчається і отримує фідбек. Завдяки зворотному зв'язку система розуміє результати своєї роботи і намагається їх поліпшити.
До чого призвело розвиток штучного інтелекту? На що він здатний? Давайте подивимось.
- ШІ дозволяє автоматизувати робочі завдання. Це в рази економить час і ресурси для бізнесу. ШІ часто використовують для автоматизації заповнення даних в управлінні складським обліком.
- Я вже писав, що ШІ добре підходить для аналізу великих масивів даних. Його використовують для складання прогнозів та аналітики в бізнесі. Він допомагає скласти прогноз зростання цін, продажів або ринкових трендів, використовуючи дані за певний проміжок часу.
- Використовують для розшифровки мови та тексту. Усе завдяки методології системи розпізнавання образів. ШІ можна інтегрувати у ваш бізнес для розпізнавання та інтерпретації мови. Наприклад, зробити розумного чат-бота, якого майже неможливо відрізнити від звичайного оператора.
- Штучний інтелект дозволяє знайти найефективніший шлях вирішення завдань. ШІ позбавлений емоцій і людського фактора, він оперує лише цифрами і даними, що робить його незамінним помічником у сфері логістики, управління фінансами, виробництва.
- Технологія штучного інтелекту дозволяє генерувати та пропонувати персоналізований контент. Це як? Згадайте Netflix. Алгоритми пропонують серіали та фільми, ґрунтуючись на ваших інтересах.
- Ще одна дуже важлива особливість — адаптивність. ШІ практично миттєво пристосовується до нових даних та умов. Це крута характеристика, яка робить його незамінним інструментом у динамічному середовищі фінансів або кібербезпеки.
З базовими поняттями і фішками ШІ ми розібралися, хочете знати, як працює сучасний ШІ? Зараз розповім.
Як працюють нейронні мережі та ШІ? Заглянемо в основу систем.
