Наука и производство

Внедрение искусственного интеллекта

Одной из ключевых особенностей, которые отличают нас, людей, от всего остального в мире, является интеллект. Эта способность понимать, применять знания и улучшать навыки сыграла важную роль в нашей эволюции и становлении человеческой цивилизации. Но многие люди (в том числе Илон Маск) считают, что развитие технологий может создать сверхразум, а внедрение искусственного интеллекта в нашу жизнь может угрожать человеческому существованию.

Искусственный общий интеллект (AGI) – это интеллект, который может быть таким же умным, как и люди. Почему сегодня искусственному интеллекту уделяется так много внимания?

Преимущества ИИ

Есть три важных фактора:

  • Практически неограниченная вычислительная мощность.
  • Эффективные алгоритмы.
  • Огромный объем данных.

Большинство современных систем искусственного интеллекта – это слабый искусственный интеллект, который был разработан для решения конкретной проблемы. Даже AlphaGo, который смог победить человеческих чемпионов в настольной игре Go , считается узким ИИ (Weak AI).

Таким образом, мы переходим от слабого искусственного интеллекта к чему-то более похожему на AGI с использованием нейронных сетей. В данном случае мы сможем предсказать результат действий искусственного интеллекта, но его путь к этому результату будет непредсказуемым.

Искусственная нейронная сеть

Искусственные нейронные сети – это вычислительная система, которая используется для глубокого обучения. Глубокое обучение – это тип машинного обучения, включающий блоки (состав функций), которые можно настраивать на ходу для получения лучших результатов.

Это делается путем настройки блоков, которые находятся далеко от выхода и расположены в несколько слоев, чтобы сформировать глубокую нейронную сеть.

Нейронные сети сами могут быть разных типов. Сверточная нейронная сеть – это та, которая используется для распознавания изображений и может рассматриваться как настраиваемая, полностью подключенная нейронная сеть. По мере увеличения количества уровней, возможности сети также увеличиваются, но это происходит за счет вычислительной мощности.

Создание и обучение ИИ

Для того, чтобы создать искусственный интеллект, нам нужно написать программу, которая содержит модель, функцию потерь, оптимизатор, логику обучения и оценки.

Есть несколько библиотек, которые могут помочь нам в этом. TensorFlow – самая популярная библиотека программного обеспечения с открытым исходным кодом для численных расчетов с использованием графиков потоков данных. Это позволяет нам писать вычислительные графики для глубокого обучения.

Python является предпочтительным языком, используемым в TensorFlow. После того, как у нас есть программа, мы сгенерируем вычислительный график и проведем обучение на нем на основе фактических данных, чтобы оптимизировать параметры.

Процесс обучения может быть дорогостоящим в случае доступа в специализированные аппаратные средства  (TPU), для которых существуют специализированные облачные решения (Cloud TPU).

Обучение будет включать в себя много оптимизации. Градиентный спуск – один из самых популярных алгоритмов для оптимизации и, безусловно, самый распространенный способ оптимизации нейронных сетей. Он пытается уменьшить ошибку в каждом слое путем обратного распространения и изменения весов на основе функции потерь.

Модули, которые содержат логику для обучения и оценки, часто называют оценщиками. Каждая библиотека машинного обучения может предоставить их для общих целей. TensorFlow также предоставляет стандартные оценки, которые можно использовать в мобильных устройствах и устройствах IoT.

Из оценщиков мы сможем экспортировать сохраненные модели после обучения и оценки. Некоторые специализированные обучающие модели уже доступны, например Inception-V3. Он очень эффективен в распознавании изображений.

Если вы думаете, что начинать с машинного обучения сложно, то это не так. С такими библиотеками, как scikit-learn , очень легко начать работать. Даже TensorFlow позволяет легко начать обучение благодаря внедрению в него keras api.

Такие библиотеки позволяют нам создавать удивительные проекты, которые считаются задачей экспертов.

Востребованность ИИ

Искусственный интеллект мы можем использовать для множества удивительных вещей. К ним относятся внедрение искусственного интеллекта на предприятии, управление автомобилем, создание художественных произведений, получение точной своевременной информации, обработка множества данных, предоставление высококачественной медицинской диагностики или даже написание статьи с помощью систем с поддержкой AI.

Вы можете обсудить эту статью на нашем форуме, достаточно нажать на кнопку ниже.

Метки
Обсудить статью на форуме

Администратор

Впереди еще много нового!

Related Articles

Back to top button
Close