Ознакомительная версия. Доступно 18 страниц из 87
Рис. 1.4. Типы машинного обучения
Обучение без учителя применяет алгоритмы, в которых данные не были заранее размечены или организованы. Напротив, паттерны определяются без вмешательства человека в процесс[7].
И наконец, при обучении с подкреплением алгоритмы учатся на опыте. Им не ставят никаких четких целей, кроме получения какой-либо награды[8].
Глубокое обучение
Глубокое обучение является одной из наиболее быстроразвивающихся сфер применения искусственного интеллекта и составной частью машинного обучения. Оно используется для решения проблем, которые ранее считались слишком сложными, и обычно задействует огромные массивы данных.
Глубокое обучение происходит с использованием нейросетей, которые разделены на уровни таким образом, чтобы распознавать сложные связи и паттерны данных. Применение глубокого обучения требует для работы наличия огромного массива данных и внушительных вычислительных мощностей. На данный момент глубокое обучение используется для распознавания речи, обработки естественных языков, компьютерного зрения, а также идентификации автомобилей в качестве помощи водителю[9].
Одним из примеров этому может служить перевод текстов, реализованный в Facebook. В 2017 году в Facebook открыли для себя, что благодаря глубокому обучению они могут делать около 4,5 миллиарда переводов в день[10]. Как правило, это короткие переводы для таких вещей, как обновления статусов, которые люди выкладывают у себя на страничке. Инструменты искусственного интеллекта Facebook делают возможным автоматический перевод таких сообщений на различные языки. Без применения глубокого обучения предложение такого функционала стоило бы огромных денег и требовало бы наличия гигантской команды людей.
Чтобы понять техническую сторону глубокого обучения и областей его применения, я рекомендую пройти онлайн-курс от Эндрю Ына, лучшего эксперта в области глубинного обучения. Найти данный курс можно по ссылке: deeplearning.ai. Также для получения более подробной информации вы можете пройти по следующей ссылке: deeplearningbook.org.
Помимо этого, я рекомендую вам пройти хотя бы один из онлайн-курсов по искусственному интеллекту и машинному обучению, доступных на сайтах udacity.com и edx.org.
Для упрощения описания в данной книге я использую именно термин «искусственный интеллект», хотя во многих случаях я имею в виду глубокое или машинное обучение. Помните, что термин «искусственный интеллект» в данной книге часто используется в широком смысле.
Технологии искусственного интеллекта и области его применения стали одной из ведущих тем новостей. К сожалению, в СМИ присутствует огромное количество недостоверной информации, которая вводит простых людей в заблуждение. Одним из лучших и наиболее достоверных источников актуальных новостей, связанных с искусственным интеллектом, является AI Index. Данный всеобъемлющий сайт представляет собой широкий спектр достоверной информации об искусственном интеллекте, включая последние тенденции и информацию от ведущих экспертов в области ИИ, таких как Себастьян Трун, Эрик Бринолфссон, Ли Кайфу и Эндрю Ын. Перейти на сайт можно по ссылке: www.aiindex.org.
2. Будет ли искусственный интеллект способен видеть, слышать и понимать?
Для того чтобы лучше понять, насколько огромным будет влияние ИИ на нашу жизнь, полезным будет знать, что технологии искусственного интеллекта на данный момент могут видеть (компьютерное зрение), слышать (распознавание речи) и понимать (обработка естественного языка) гораздо лучше, чем когда-либо ранее. Рисунок 1.5 прекрасно показывает данную идею.
Исследователи искусственного интеллекта успешно продвигаются в каждой из трех сфер. Например, в Google заявили, что разработали технологию компьютерного зрения, которая может добавлять на изначально черно-белые видео и фотографии соответствующие цвета[11].
Google также разработал технологию распознавания речи, которая способна слышать и понимать речь практически так же хорошо, как человек, а точность восприятия данной технологией английского языка составляет 95 %[12].
Другим удивительным достижением в сфере компьютерного зрения можно считать то, что ученым из Массачусетского технологического института (МТИ) удалось разработать искусственный интеллект, который может видеть сквозь стены, используя радиочастотные волны[13].
В ближайшем будущем мы сможем узнать о похожих достижениях в области трех этих технологий. Мы можем быть уверены, что помощь, которую ИИ предложит человечеству, будет неизмерима, если он сможет идеально видеть, слышать и понимать.
Рис. 1.5. Искусственный интеллект может видеть, слышать и понимать
Ознакомительная версия. Доступно 18 страниц из 87
