Информатика
ИИ и машинное...

ИИ и машинное обучение

6 Июн, 2024

15 минут

Представьте себе мир, где ваш компьютер не просто выполняет команды, а учится и адаптируется к вашим потребностям, как преданный ученик. Эта концепция уже не является фантазией – это наша современность благодаря искусственному интеллекту (ИИ) и машинному обучению. ИИ можно сравнить с мозгом компьютера, способным принимать решения, а машинное обучение – это образование для этого мозга, обучая его новым навыкам и знаниям. Подобно садовнику, который заботится о своем саду, обеспечивая его всем необходимым для роста и развития, мы обучаем наши машины с помощью данных и алгоритмов, делая их все более умными и эффективными. Эта статья рассмотрит основные понятия искусственного интеллекта (ИИ), историю его развития и основные направления исследований в этой области.

Основные понятия

Создание и развитие искусственного интеллекта представляют собой уникальный подход к моделированию и воспроизведению интеллектуальных процессов человека с использованием современных компьютерных технологий.

Направление в области искусственного интеллекта, ориентированное на моделирование интеллектуальных функций человека с использованием компьютерных технологий, зародилось в середине 1960-х годов. Первую компьютерную программу, разработанную Алленом Ньюэллом, Гербертом Саймоном и Клиффом Шоу, представили в 1956 году. С тех пор было создано множество программных продуктов в области искусственного интеллекта, разработанных для моделирования интеллектуальных функций. Эти программы часто называют интеллектуальными. Например, всем известный нам ChatGPT. Современные интеллектуальные программы, такие как ChatGPT, демонстрируют возможности в обработке и генерации естественного языка. ChatGPT, разработанный компанией OpenAI, является примером модели машинного обучения, основанной на архитектуре трансформеров. Она обучена на огромном количестве текстовых данных и способна понимать и генерировать текст, отвечая на вопросы, поддерживая беседы, помогая с написанием текста и многими другими задачами.

Однако как можно обучить компьютер выполнять задачи, такие как размышление, рассуждение и т.д.? Об этом поговорим позже.

Современные интеллектуальные технологии представляют собой сложные компьютерные системы, способные обрабатывать информацию, извлекать значимые выводы из данных и применять их в практических задачах. К основным направлениям в области ИИ относят создание программ, обеспечивающих решение следующих задач:

Анализ и интерпретация визуальных и аудио данных с использованием специализированных алгоритмов и математических методов;
Изучение и обучение с использованием анализа и обобщения информации, включая поиск паттернов в базах данных;
организация интеллектуальной деятельности;
Компьютерные игры и искусственный интеллект в совокупности образуют новую форму творчества, которая открывает перед нами безграничные возможности для вдохновения и развития.

Исследования в области искусственного интеллекта сталкиваются с вызовами, связанными с недостаточным пониманием принципов человеческой интеллектуальной деятельности. Для создания более продвинутых систем ИИ необходимо учитывать не только технические аспекты, но и изучать психологию, физиологию и лингвистику. Такой междисциплинарный подход способствует разработке систем, способных имитировать человеческое мышление и поведение, и решать разнообразные задачи.

Системы распознавания лиц работают путем локализации лица на снимке и измерения его уникальных параметров. Затем создается индивидуальный «шаблон» лица, который используется для сопоставления с изображениями в базе данных. Этот процесс позволяет идентифицировать конкретное лицо путем сравнения его параметров с хранящимися данными. В итоге, программа определяет сходство и принимает решение об идентификации.

Допустим, имеется система распознавания лиц, например, установленная для обеспечения безопасности в здании. Когда на камеру видеонаблюдения попадает человек, она автоматически определяет его лицо и изучает различные черты, такие как расположение глаз, форма носа и так далее. На основе этой информации создается уникальный «шаблон» лица для каждого человека. При следующей попытке входа программа сравнивает параметры лица с уже сохраненными в базе данных. Если данные совпадают, дверь открывается, давая доступ. В противном случае, система может запрограммирована на отправку предупреждения о несанкционированном доступе или же полностью запретить проход.

Применение искусственного интеллекта

Искусственный интеллект находит широкое применение в разнообразных областях, оптимизируя процессы, повышая эффективность и открывая новые перспективы. Следует обратить внимание на модель, которая описывает сферы применения искусственного интеллекта, поскольку это важная тема, которая имеет популярность на экзамене ЕНТ.

Область применения ИИ	Примеры использования ИИ
Сельское хозяйство	автоматизация сбора урожая;поддержка “тепличных” условий;
Образование	адаптивное обучение. Использование искусственного интеллекта позволяет разрабатывать учебные программы, которые учитывают индивидуальные потребности и прогресс каждого учащегося, делая их персонализированными.объективность оценивания;
Медицина	диагностика. Искусственный интеллект применяется для анализа медицинских изображений, например рентгеновских снимков и МРТ, с целью раннего обнаружения различных заболеваний, включая онкологические.телемедицина. В данном понятии включены такие элементы, как консультации виртуального характера, удаленный мониторинг состояния здоровья, электронное выписывание рецептов и предписаний лечения и другие.
Борьба с преступностью	предупреждение преступности;беспристрастность наказания;
В быту	создание комфортных условий проживания;предотвращение аварий ЖКХ;
Транспорт	оптимизация маршрутов. Алгоритмы искусственного интеллекта помогают улучшить эффективность доставки и транспортировки, сокращая время и издержки перемещения.безопасность на дорогах;
Бизнес	обслуживание клиентов;предотвращение мошенничества;
Промышленность	прогнозирование технического обслуживания. С помощью искусственного интеллекта можно предсказывать возможные поломки оборудования, что позволяет проводить запланированное техническое обслуживание и избежать непредвиденных простоев.повышение качества продукта;

Эффективное использование и применение искусственного интеллекта зависят от конкретных проектов, кейсов и задач, которые стоят перед инновационными технологиями и устройствами. Каждая сфера применения ИИ требует индивидуального подхода и адаптации для достижения оптимальных результатов.

Несмотря на распространение умных машин, способных предсказывать, анализировать и давать рекомендации, главная роль в принятии важных решений всегда остается за человеком. Искусственный интеллект может быть полезен, предоставляя ценную информацию, но окончательное решение зависит от человеческой интуиции, эмоций и этических убеждений. Технологии могут быть умными, но человеческий разум всегда будет необходим для принятия решений, основанных на истинных ценностях и убеждениях.

Искусственный интеллект и машинное обучение идут рука об руку, с тем чтобы создать системы, способные эмулировать человеческий интеллект. Машинное обучение предоставляет конкретные методы и алгоритмы для реализации ИИ, позволяя системам учиться и адаптироваться на основе данных. Таким образом, машинное обучение играет ключевую роль в воплощении концепций и идей, лежащих в основе искусственного интеллекта.

Принципы машинного обучения

Машинное обучение — это направление в области искусственного интеллекта, ориентированное на разработку алгоритмов и моделей, которые позволяют компьютеру самостоятельно учиться и делать предсказания на основе имеющихся данных. Основная идея этого подхода заключается в том, чтобы компьютер был способен адаптироваться к новой информации и анализировать ее для решения конкретных задач.

До недавнего времени для выполнения задач компьютерам требовалось написание программ. Однако теперь компьютеры способны самостоятельно учиться решать эти задачи. Они используют эволюционирующие программы, которые способны к самосовершенствованию и развитию в нужном направлении. Машинное обучение, являющееся частью искусственного интеллекта, представляет собой методы, при которых компьютеры обучаются в процессе применения решения к множеству похожих задач. Эта область включает в себя задачи по распознаванию образов, такие как распознавание символов, почерка, речи и анализ текстов. Чем более разнообразными являются входные данные, тем проще для компьютера найти закономерности и получить точный результат.

Допустим, мы хотим обучить искусственный интеллект различать изображения собак и кошек. Сначала мы предоставляем машине набор тренировочных фотографий животных с подписями, указывающими, где изображен кот, а где собака. Машина изучает данные и определяет основные характеристики для различения изображений. Затем мы проводим тестирование, предоставляя машине фотографии животных без подписей и запрашивая ответ — кто на фото. Определяя точность результатов, мы можем оценить, насколько хорошо машина была обучена. Важно предоставлять машине разнообразные данные, чтобы она учитывала все возможные аспекты и нюансы в изображениях. Только так можно достичь высокой точности и качества обучения.

Машинное обучение переводится как machine learning и часто сокращается как ML.

Основной целью машинного обучения является разработка эффективных моделей, способных предсказывать результаты на основе предоставленных данных. Для достижения этой цели необходимы хорошие наборы данных, корректно выбранные признаки и оптимальные алгоритмы обработки. Единственное правильное решение вероятностного вопроса достигается путем комбинирования этих трех ключевых компонентов.

Данные (Data).

Данные играют важную роль в обучении любой модели машинного обучения. Они составляют основу, на которой будет строиться процесс обучения и проверки модели.
Информация может иметь различные форматы: числовые данные, категориальные значения, текстовые описания, изображения и другие. Разнообразие форматов данных обогащает их содержание и делает их уникальными.
Качество данных имеет прямое влияние на достоверность модели. Если данные недостоверны, ошибочны или содержат много шума, это может серьезно повлиять на точность результатов моделирования.
Например, для построения модели, способной распознавать кошек и собак, необходимо иметь большое количество изображений животных для обучения — тысячи фотографий кошек и собак.

Признаки (Features).

Признаки представляют собой отдельные характеристики или аспекты данных, которые извлекаются и используются для обучения модели.
Процесс отбора и преобразования признаков называется извлечением признаков (feature extraction).
Тщательный выбор признаков может существенно повысить эффективность модели, в то время как неудачный выбор может затруднить процесс обучения и уменьшить точность прогнозов.
Например, в процессе распознавания изображений кошек и собак используются различные признаки. Это могут быть цветовая гистограмма, которая показывает распределение цветов на изображении, градиенты, отражающие изменение интенсивности пикселей, и более сложные характеристики, полученные с помощью сверхточных нейронных сетей. Эти сети могут выявлять специфические черты, такие как форма и размер ушей (острые и стоячие у кошек, висячие или стоячие у собак), телосложение (грациозное и гибкое у кошек, более массивное и разнообразное у собак), а также текстуры шерсти и морды, характерные для каждого вида животных.

Признаки бывают количественными (как, например, доход в тенге или рост в сантиметрах, цена акций и т.д.) или категориальными (как, например, марка автомобиля, модель телефона и т.д.). Отбор признаков, также известный как отбор переменных, – это процесс выбора наиболее значимых признаков для использования в моделировании

Алгоритмы (Algorithm).

Алгоритмы — это специальные стратегии или инструкции, применяемые для разработки модели искусственного интеллекта.
Существует множество видов алгоритмов, каждый из которых подходит для решения определенных задач: регрессионные модели, деревья принятия решений, нейронные сети, методы кластеризации и другие. Каждый из них имеет свои особенности и применяется в зависимости от требуемого результата.
Выбор оптимального алгоритма зависит от типа задачи, особенностей данных и уровня точности, который необходим достичь.
Например, для задачи классификации изображений можно использовать алгоритмы глубокого обучения. Подробнее про этот алгоритм можно прочитать в статье: Нейронные сети.

Принципы работы машинного обучения:

Исходные данные. Исходные данные являются фундаментальным элементом для обучения любой модели искусственного интеллекта. Эта информация будет использована для обучения модели и проверки ее эффективности.
Извлечение признаков.Извлечение признаков — это процесс выделения ключевых аспектов или характеристик из данных, необходимых для обучения модели.
Выбор алгоритма. Определение алгоритма включает в себя выбор метода или процедуры, которая будет использоваться для построения модели искусственного интеллекта.
Результат. Результат работы модели машинного обучения заключается в ее способности делать предсказания или принимать решения на основе новых данных. Основная цель заключается в создании модели, способной точно предсказывать результаты на основе новых данных с высокой степенью точности. Например, после прохождения обучения на наборе изображений кошек и собак, модель при распознавании новых изображений сможет определить, является ли объект на картинке кошкой или собакой с определенной вероятностью.

Вывод

Инновационные возможности и потенциал искусственного интеллекта продолжают поражать нас. Он проникает в различные сферы нашей жизни, совершенствуя процессы и обеспечивая нашу безопасность и комфорт. Несмотря на некоторые беспокойства и сомнения, связанные с прогрессом искусственного интеллекта, важно помнить, что это технология, дарующая массу выгод, если использовать ее мудро. Непрерывные исследования и разработки в стремительно развивающейся области искусственного интеллекта нацелены на то, чтобы использовать его потенциал во благо человечества. Искусственный интеллект и машинное обучение раскрывают обширные перспективы для автоматизации, улучшения качества жизни и решения сложных задач во всех сферах. Примеры применения искусственного интеллекта встречаются повсюду: от распознавания физиономий и голосов до управления автономными транспортными средствами и прогнозирования заболеваний.

Фактчек

Развитие искусственного интеллекта тесно связано с изучением психологических, физиологических и лингвистических аспектов, что позволяет более глубоко понимать и воссоздавать человеческую интеллектуальную деятельность.
Для разработки эффективных систем искусственного интеллекта требуются высококачественные данные, точные алгоритмы и продуманные процессы обработки признаков.