Машинное обучение и Искусственный Интеллект

ИИ не обязательно должен пытаться заменить людей, а скорее должен расширять человеческие возможности и выполнять задачи, которые ни люди, ни просто машины не могут выполнить самостоятельно.

Интернет дал нам быстрый доступ к большему количеству информации.

И сейчас у нас есть распределенные вычисления и интернет вещей, которые также связаны с огромным объемом информации.

И также есть социальные сети, которые генерируют огромный объем неструктурированных данных.

И с помощью ИИ, мы можем взять информацию, которая необходима экспертам, в определенной предметной области, и подкрепить ее доказательствами, чтобы эксперты могли принимать более обоснованные решения.

Вот что такое дополненный интеллект.

С ИИ эксперты могут расширить свои возможности и позволить машинам выполнять трудоемкую работу.

Теперь, как ИИ может учится?

Мы предоставляем машинам возможность исследовать примеры и создавать модели машинного обучения на основе входных данных и желаемых результатов.

И мы можем делать это различными способами, такими как контролируемое обучение, неконтролируемое обучение и дополнительное обучение.

На самом деле у людей есть очень распространенное заблуждение о том, что искусственный интеллект – это человеческий разум внутри компьютера, что человеческий интеллект полностью имитируется в компьютере.

Но машинное обучение или ИИ не моделирует человеческий разум, он просто пытается открыть новые возможности для компьютеров.

ИИ пытается позволить компьютерам понимать определенные виды данных, которые они не могли понять раньше.

Так, например, если посмотреть на то, что могут люди, то мы можем понимать язык, мы обладаем такой сложной способностью общаться на языке.

Также наш мозг может воспринимать колебания молекул воздуха и превращать их в мысли, и это действительно удивительно.

Мы также отлично умеем обрабатывать визуальные данные, например, когда вы смотрите на чье-то лицо, вы можете мгновенно узнать его.

Когда вы смотрите на чьи-то глаза, вы можете точно сказать, куда они смотрят, и это действительно удивительная способность.

Это то, что компьютеры не могут сделать, потому что они фундаментально ограничены математикой.

Они могут понимать только числа и математические операции.

Но, используя технологию машинного обучения, вы можете взять эту математику и использовать ее для изучения шаблонов или закономерностей в огромном объеме как структурированных, так и неструктурированных данных.