ШТУЧНИЙ ІНТЕЛЕКТ
Як працює машинне
навчання та AI?
Що таке AI? Що таке машинне навчання та як це працює? Ви, напевно, помітили, скільки галасу через це навкруги.
Вік штучного інтелекту вже на порозі. У цій статті розглядаємо основи, аби зрозуміти, як AI-революція впливає на наше повсякденне життя та роботу.
Щодня велика частина населення стикається з цією технологією, але мало хто насправді розуміє, що воно таке.

Штучний інтелект. Ну, знаєте, HAL 9000 та Марвін, робот-параноїк?

Завдяки фільмам та книжкам кожне покоління сформувало власне уявлення про світ, яким керують, або принаймні який обслуговують роботи. Ми були просто-таки змушені очікувати на появу летючих машин, які не потрапляють у затори, і роботів-гувернанток які готують нам вечері.


Але якщо вік АІ тут, то чому ж наше життя не схоже на життя сімейки Джетсонів?

Ну, по-перше, вони мультяшні герої. Але якщо ви коли-небудь звертали увагу на підказки нових фільмів від Netflix або просили Alexa замовити піцу, то можливо ви взаємодієте зі штучним інтелектом набагато активніше, ніж вам про це відомо.

І в цьому вся фішка. Інтерфейс AI розроблено так, щоб ви не розуміли, що за його діями стоїть комп'ютер. Хоча це дещо ускладнює розуміння того, що таке AI - і чим він не є.

Якщо потрібно визначення, то AI - це широка галузь комп'ютерних наук, яка робить машини схожими на людський інтелект.

Так що це не лише коли комп'ютер запрограмовано керувати автомобілем, дотримуючись правил дорожнього руху, але також коли програма розпізнає й інші сигнали у дорозі, як-то людську роздратованість.

Якою б складною ця технологія не здавалась, вона не нова. Навпаки, протягом минулих півстоліття це була ідея, що крокувала поперед часу.

Термін "штучний інтелект" було придумано ще у 1956 році Дартмутським професором Джоном МакКарті. Він зібрав групу комп'ютерних вчених і математиків, аби дізнатись, чи можуть машини вчитися, як діти, методом спроб та помилок, аби розвинути формальне мислення. Згідно з проектною пропозицією, вони мали намір з'ясувати, як змусити машини "використовувати мову, абстрактні форми та концепції, вирішувати ті проблеми, які зазвичай вирішують люди, а також вдосконалюватись".
Джон Маккарті — американський інформатик та дослідник мислення, який вважається винахідником терміну «Штучний інтелект»
Це було понад 60 років тому.

З того часу, AI здебільшого залишався в університетських аудиторіях та у надсекретних лабораторіях…. Але тепер все змінилось.

Як у випадку будь якої експоненти, важко сказати, коли лінія, що потрохи підіймається вгору, злетить. Але протягом останніх років кілька факторів призвели до того, що АІ став наступною "видатною" річчю.

По-перше, величезні обсяги даних створюються щохвилини. Факт: 90% світових даних було створено за останні два роки. І тепер, завдяки досягненням у швидкості обробки, комп'ютери можуть насправді "перетравлювати" всю цю інформацію швидше. Через це технологічні гіганти та венчурні капіталісти інвестували в AI та насичують ринок грошима та новими додатками.

Так що дуже скоро штучний інтелект стане трохи менш штучним, і набагато більш розумним.

Постає питання: чи варто готуватися до нової серії "Термінатора", але вже на вулицях вашого міста?

Не зовсім. Насправді, припиніть думати про роботів. Коли мова заходить про штучний інтелект, робот - це не що інше, як оболонка, яка приховує те, чим насправді живиться технологія.
Це означає, що AI може проявлятися у різний спосіб.

Погляньмо на варіанти.

По-перше, маємо ботів. Вони базуються на обміні текстовими повідомленнями та неймовірно потужні, але мають певні обмеження.

Попросіть бота погоди розповісти прогноз, і він скаже, що сьогодні хмарно з проясненнями, максимальна температура - 13 градусів. Але запитайте того самого бота котра година в Токіо, і він розгубиться. Це тому, що той, хто створив бота, запрограмував його лише на діалог про погоду, витягнутий із певного джерела даних.

Обробка мови робить ці боти трохи більш витонченими. Коли ви запитаєтеся в Сірі або Кортани, де знаходиться найближча АЗС, вона розшифрує ваш голос в текст, опублікує запит у пошуковій системі, та прочитає відповідь голосом людини. Іншими словами, вам не треба розмовляти кодом.

По-друге, маємо машинне навчання, і, чесно кажучи, це одна з найзахопливіших областей штучного інтелекту.

Як і людина, машина зберігає у пам'яті інформацію і з часом стає розумнішою.

Але на відміну від людини, вона не схильна до таких речей як короткочасна втрата пам'яті, перевантаження інформацією, розлад сну чи неуважність.
Але як ці машини насправді навчаються?

Наприклад, якщо людині легко відрізнити кота від собаки, то комп'ютеру аж ніяк.

Розумієте, коли ви розглядаєте лише зовнішній вигляд, різниця між котом та собакою не така очевидна. Ви можете припустити, що коти мають загострені вушка, а собаки - висячі. Але ці правила не універсальні.

У питаннях довжини хвоста, текстури шерсті та її забарвлення є багато варіантів. А це означає, що комусь доведеться запрограмувати багато нудних правил, аби допомогти комп'ютеру зрозуміти різницю.

Але пам'ятайте: машинне навчання - це коли машини навчаються так само, як і люди. А значить, як будь-якому малюку, їм доведеться навчатися на власному досвіді.

Під час машинного навчання, програми аналізують тисячі прикладів, аби написати алгоритм. Потім налаштування алгоритму змінюється, в залежності від того, чи досягнуто поставлених цілей. З часом програма дійсно розумнішає.

Саме так машини, подібні до IBM Watson можуть діагностувати рак, складати класичні симфонії, або перемагати Кена Дженнінгса в Jeopardy! Деякі програми навіть імітують структуру людського мозку, що в комплекті з нейронними мережами, які допомагають людям, призводять до того, що машини можуть вирішувати проблеми.

Покоління за поколінням уявляли собі наслідки АІ так: машини прагнуть помститися і зруйнувати все живе. Однак, більш логічним і нагальним є питання: як штучний інтелект вплине на вашу роботу? Чи зробить її неактуальною?

Так само, як колись у випадку промислової революції, питання не в "людині проти машин".

Це - людина і машина проти проблеми.

Річ у тому, що штучний інтелект допомагає вам досягати більшого за менший час, взявши на себе повторювані завдання у вашій роботі, поки ви вдосконалюєте стратегією та налагоджуєте відносини.

Таким чином людство може робити те, що вміє робити найкраще... бути людьми.

Джерело: HubSpot
Переклад та адаптація: Тетяна Вєжис

Made on
Tilda