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

Администратор

Впереди еще много нового!

Статьи по Теме

Back to top button