Как создать искусственный интеллект? История первая. Что такое интеллект. Как создать искусственный интеллект

Как создать искусственный интеллект - Разработка модели ИИ, программирование и обучение нейронной сети Разница между искусственным и естественным интеллектом Стадия 1. Разочарование Стадия 2. Принятие Влияние на различные области

Тогда же Тьюринг разработал эмпирический тест для оценки машинного интеллекта. Он показывает, насколько искусственная система продвинулась в обучении общению и удастся ли ей выдать себя за человека.

Учебник по искусственному интеллекту

Эту статью можно рассматривать как руководство для новичков в области искусственного интеллекта. Дисциплина искусственного интеллекта сложна, и эта статья расскажет вам о шагах, которые вы можете предпринять для изучения искусственного интеллекта, а также краткую его историю, а также его различные концепции, уровни, области применения, плюсы и минусы.

Оглавление

Эту статью можно рассматривать как руководство для новичков в области искусственного интеллекта. Дисциплина искусственного интеллекта сложна, и эта статья расскажет вам о шагах, которые вы можете предпринять для изучения искусственного интеллекта, а также краткую его историю, а также его различные концепции, уровни, области применения, плюсы и минусы.

Введение: краткое описание искусственного интеллекта

Искусственный интеллект – одно из тех явлений, у которых нет конкретного определения для начала, и его определение зависит от того, у кого это определение запрашивается. Тем не менее, самое простое понимание искусственного интеллекта, или просто ИИ, заключается в том, что он относится к тому явлению, когда машины имеют тенденцию имитировать человеческое мышление, интеллект и в определенной степени поведение и тем самым помогают в решении различных проблем, с которыми сталкивается человечество в целом. В наши дни ИИ широко используется, и учебник по искусственному интеллекту может значительно помочь в изучении этой дисциплины. Что касается «как изучить ИИ?», Не существует прямого испытанного и проверенного пути, чтобы изучить ИИ и стать в нем экспертом, однако в целом обычно нужно быть из области STEM или, по крайней мере, иметь приличное знание статистики. ,математика и компьютеры. Помимо знаний о компьютерном программировании и продвинутой математике, знание таких областей, как Data Science, особенно машинное обучение и прогнозное моделирование, может значительно помочь людям в формировании их понимания ИИ.

picture1 460x295 - Учебник по искусственному интеллекту

AnalytixLabs – ведущий институт аналитики данных, который специализируется на обучении частных лиц и корпораций с целью получения отраслевых знаний о науке о данных и связанных с ней аспектах. Его возглавляют выпускники McKinsey, IIT, IIM и FMS, обладающие большим практическим опытом. Находясь в секторе образования в течение достаточно длительного времени и имея широкую клиентскую базу, AnalytixLabs очень помогает молодым соискателям сделать карьеру в области Data Science.

Что такое искусственный интеллект

blog 03 2 1 1536x960 1 460x295 - Учебник по искусственному интеллекту

Как упоминалось ранее, существует множество определений ИИ, но если мы рассмотрим широкое определение, то мы можем использовать определение, данное отцом ИИ, Марвином Ли Мински и Джоном Маккарти, которые считали ИИ определенными компьютерными системами, которые могут работать. те действия, которые человек выполняет, используя свой интеллект. Таким образом, эти системы должны быть способны демонстрировать определенные особенности человеческого интеллекта, которые включают логическое рассуждение, решение проблем, понимание знаний, которые не могут быть предоставлены типичным бинарным или структурированным способом вместе с применением чисто человеческих концепций восприятия, социальных норм и т. д.

Однако всегда нужно помнить, что, хотя понимание ИИ все еще исходит, в частности, из научно-фантастических фильмов, где существует гуманоид, который является воплощением искусственного интеллекта, на самом деле, какая форма компьютерных систем считается ИИ, всегда зависела от время. Раньше компьютерные системы, которые могли распознавать текст на изображениях, считались ИИ, сегодня система должна быть гораздо более сложной, чтобы ее можно было рассматривать как часть ИИ.

Каждый раз, когда возникают такие вопросы, как «что такое ИИ?» спрашивают, где-то в определении есть ссылка на концепцию машинного обучения, и на то есть причина. В то время как значение машинного обучения может быть очень сомнительный, никто не может отрицать, что машинное обучение и искусственный интеллект два переплетенных и очень родственные понятия, если не части друг друга (хотя это спорно тоже). Машинное обучение означает отказ от жесткого кодирования и ручное программирование систем для выполнения задачи, позволяя машине решать и предпринимать действия. Это достигается за счет предоставления большого количества исторических данных с хорошей маркировкой, то есть данных, которые имеют предикторы и целевую переменную.Таким образом, машина может установить закономерность между многочисленными входами и целевой меткой и, таким образом, может предсказать и предпринять многочисленные «мудрые» и правильные действия. ИИ, хотя и использует огромные объемы хорошо размеченных данных, использует другой механизм для установления этого шаблона и использует архитектуру, имитирующую человеческий мозг. Эта архитектура часто имитирует функционирование нейрона клетки человека, создает нейронные сети и дает ответы. В чисто техническом понимании создание шаблонов происходит глубоко внутри сетей, и создатель не может даже понять, как именно система приходит к выводу (даже если он правильный), и, следовательно, эта форма машинного обучения известна как глубокое обучение. Как глубокое обучение подходит к проблеме,он мало понимает, о чем он на самом деле «думал», прежде чем прийти к ответу, тем самым оставляя железный занавес перед создателями системы ИИ. Это источник всех предположений, скептицизма и исходный материал для всех фильмов и романов, в которых системы на основе ИИ захватывают человечество.

1997: Зепп Хохрайтер и Юрген Шмидхубер разработали методику долговременной памяти (LSTM) для распознавания почерка и речи. В том же году IBM разрабатывает программу Deep Blue для игры в шахматы и обыгрывает Гарри Каспарова, чемпиона мира по шахматам, на широко разрекламированном мероприятии.

Первое, что мы с вами сделаем это определим, что такое интеллект.

  • Обязательно ли встраивать в программу интеллекта компьютера особенности языка (описывать семантику, грамматику, морфологию) или он смог бы выучить языки самостоятельно через взаимодействие с человеком?
  • Если бы вам поставили задачу научить компьютер языку, то что бы вы делали?
  • Если бы в обучении принимали участие только вы, то на кого он был бы похож?
  • Породистого попугая, теоретически способного к общению.
  • Новорожденного ребенка.
  • Во-первых, я попросил вас представить себе (вообразить), «что будет если…». Вы действовали в изменившихся условиях. Возможно вам не хватало информации и знаний, вам было трудно.
  • Во-вторых, вы оказались способны к обучению, познанию, вы нашли знакомую вам аналогию сами или встретили ее в тексте, а возможно вы воспользовались интернетом или спросили совет друга.

Для того чтобы создать алгоритм моделирующий интеллект, первое что нужно сделать это наделить его способностью к обучению, никаких знаний вкладывать в него не нужно.

  1. Чем чаще он слышит слово в разных контекстах, тем быстрее он его запомнит. Слово, которое он произнесет первым скорее всего будет – «мама».
    «Мама тебя любит»
    «Мамочка тебе ручки помоет»
    «Мама тебя целует»
    «А где мама?»
    Обучение происходит за счет избыточности данных.
  2. Чем больше каналов поступления информации задействовано, тем эффективнее обучение:
    ребенок слышит: «Мама тебя любит».
    ребенок видит улыбку мамы.
    ребенок чувствует тепло исходящее от мамы.
    ребенок чувствует вкус и запах маминого молока.
    ребенок говорит «Мама».
  3. Ребенок не сможет воспроизвести слово сразу правильно. Он будет пытаться, пробывать. «М», «Ма», «Мам», «М» … «Мама». Обучение происходит в действии, каждая следующая попытка корректируется пока не получим результат. Метод проб и ошибок. Очень важно получение обратной связи из реальности.
  4. Не воспитывайте своих детей, все равно они будут похожи на вас. Ребенок стремится быть похожим на окружающих его людей. Он подражает им и учится у них. Это один из механизмов моделирования личности, о котором мы поговорим более подробно в следующих статьях.

Какова же роль воображения?

Представьте себе, что вы едите на автомобиле по незнакомой трассе. Проезжаете знак ограничения скорости 80 км/ч. Едите дальше, и видите еще один знак ограничения скорости, но он забрызган грязью и его практически не разобрать. Вы передвигаетесь со скоростью 95 км/ч. Что будете делать? Пока вы принимали решение из-за кустов выглянул сотрудник полиции, и вы увидели лучезарную улыбку на его лице. В голове у вас мгновенно достроился «образ знака», и вы поняли почему тут стоит полицейский, и что вам срочно нужно нажать тормоз. Вы сбрасываете скорость до 55 км/ч, улыбка с лица полицейского мгновенно пропадает, и вы едите дальше.

И еще один интересный пример работы воображения из мира животных – это наблюдение за сороками. Сорока на глазах других сорок зарыла еду на пустыре. Все сороки улетели, но наша сорока вернулась на пустырь и перепрятала еду. Что произошло? Она представила себе(вообразила), «что будет если» прилетит другая сорока, которая видела куда она спрятала еду. Она смоделировала ситуацию и нашла решение как этого избежать.

Воображение – это моделирование ситуации на произвольных условиях.

Как вы уже убедились, интеллект – это не база знаний, это не набор запрограммированных реакций или следование заранее определенным правилам.

Интеллект – это способность к обучению, познанию и адаптации к изменяющимся условиям в процессе решения трудностей.

Вам не кажется, что определяя интеллект мы упустили из виду какие-то важные компоненты или забыли о чем-то рассказать?

Да, мы упустили из виду восприятие, и забыли рассказать про память.

Представьте себе, что вы смотрите в глазок и видите часть буквы:

Конечно нет, это же японский иероглиф «вечность».

Перед вами только, что поставили задачу(проблему). Скорее всего вы нашли похожий образ буквы «К» у себя в голове и успокоились.

Ваш интеллект воспринимает все образами и ищет похожий образ в памяти, если его нет, то формируется привязка(якорь) к уже существующим образам и благодаря этому вы запоминаете новую информацию, получаете навыки или опыт.

Образ – субъективное видение реального мира, воспринимаемого при помощи органов чувств (каналов поступления информации).

Восприятие субъективно, потому что зависит от последовательности обучения, последовательности появления образов в жизни человека и их влияния.

Восприятие начинается с распознания образов светло/темно. Открываем глаза – светло, закрываем – темно. Далее человек учится распознавать все более сложные образы – «мама», «папа», мяч, стол, собака. Мы получаем опорные данные, а все последующие образы – это надстройка над предыдущими.

С этой точки зрения обучение – это процесс построения новых взаимосвязей между воспринимаемыми образами и образами, которые уже есть в памяти.

Память служит для хранения образов и их взаимосвязей.

А воображение – это способность достраивать незавершенный образ.

Для обобщения приведем еще один эксперимент из мира животных:

Шимпанзе посадили в клетку, а внутри клетки подвесили гроздь бананов довольно высоко от пола. Сначала шимпанзе прыгала, но быстро устала, и, казалось, потеряла интерес к бананам и уселась, едва обращая на них внимание. Но через некоторое время обезьяна взяла палку, оставленную в клетке, и раскачивала бананы до тех пор, пока они не упали. В другой раз, чтобы достать бананы, шимпанзе удалось соединить две палки, так как каждой палки по отдельности не хватало, чтобы до них дотянуться. Животное справилось и с более сложной задачей, неожиданно поставив под бананами коробку и используя ее как ступеньку.

Для того чтобы создать алгоритм моделирующий интеллект, первое что нужно сделать это наделить его способностью к обучению, никаких знаний вкладывать в него не нужно.

Рисование AI / Рисование AI:

AutoDraw – превратите свой эскиз в картинку с помощью этого компьютерного инструмента рисования AI.

AI Painter – превратите свои фотографии в картины с искусственным интеллектом или создайте абстрактное искусство с помощью этого генератора рисования нейронной сети.

Зарисовка! – Игра, в которой нейронная сеть пытается угадать, что вы рисуете. Рисуйте вместе с искусственным интеллектом и нейронными сетями с этим приложением Google Draw.

Sketch-RNN Demos – Рисуйте вместе с нейронной сетью.

Cartoonify – превратите свой портрет в нарисованный на компьютере мультяшный рисунок.

Наборы данных:

Слова и письмо:

GPT-2 – ведущая компьютерная языковая модель, созданная OpenAI.

Semantris – игры с ассоциациями слов, основанные на семантическом поиске.

Рукописный ввод с помощью нейронной сети – поиграйте с нейронной сетью, которая создает почерк в зависимости от вашего стиля письма.

Музыка / звук, созданный AI:

Magenta Studio – коллекция музыкальных плагинов, созданных на основе инструментов и моделей Magenta с открытым исходным кодом.

AI Duet – играйте на пианино, которое реагирует на вас.

NSynth Sound Maker – создавайте свои собственные гибридные звуки и инструменты.

MuseNet – создавайте 4-минутные музыкальные композиции с 10 инструментами и комбинируйте стили от кантри до Моцарта с помощью MuseNet (также доступно на GitHub).

Определение высоты звука – используйте предварительно обученную модель определения высоты звука, чтобы оценить высоту звука звукового файла через компьютерный микрофон.

Оцените статью
levsha71.ru