Искусственный интеллект и Машинное обучение. Основы программирования на Python

Помните мы говорили про Тест Тьюринга, который был изобретен Аланом Тьюрингом в 1950 году и был предназначен чтобы понять сможет ли ИИ обмануть человека и убедить его, что перед ним не компьютер, а человек. Так вот в 2014 году компьютерный чатбот Эжен Густман прошел этот тест, заставив треть жюри поверить, что компьютером управлял человек, а не ИИ.

В 2016 году Deep Mind от Google под названием Alpha Go побеждает чемпиона по игре в Го. Игра Го намного сложнее шахмат, здесь больше вариантов развития игры, и тем не менее Го стала второй игрой, в которой люди больше не могут выиграть.

В 2017 году после более чем 10 лет попыток и неудач, две команды независимо друг от друга разработали свои модели ИИ, компьютеры DeepStack и Libratus, которые смогли обыграть профессионалов в покер. В отличие от Го и шахмат, где все подчиняется строгим правилам, в покере на первый план выходит человеческий фактор. Потому что покер – во многом психологическая игра, построенная на эмоциях, невербальной коммуникации, умении блефовать и распознавать блеф.

Один из участников игры в покер с этими компьютерами так описал свои впечатления: «Это как играть с кем-то, кто видит все твои карты. Я не обвиняю нейросеть в нечестной игре, просто она действительно настолько хороша».

В 2015 году Илон Маск и Сэм Альтман, президент Y Combinator, основали компанию OpenAI, чтобы создать «открытый и дружественный» искусственный интеллект.

В 2017 году команда разработчиков OpenAI решила натренировать свою нейросеть в крупнейшей киберспортивной игре Dota 2. В этой игре играют команды по 5 человек, и они используют множество комбинаций из более чем сотни героев. У каждого из них есть свой набор навыков, За две недели нейросеть смогла обучиться и победить нескольких лучших игроков мира в режиме один на один, и сейчас ее создатели готовятся выпустить версию для основного режима, пять на пять.

Перемещаемся еще ближе к нашим дням. В начале 2018 году алгоритмы от Alibaba и Microsoft превзошли человека в тесте на понимание прочитанного текста.

В марте 2018 года небольшой робот собрал кубик Рубика за 0,38 секунды. Рекорд среди людей до этого составлял – 4,69 секунды.

Одним из самых важных прорывов в развитии ИИ, который может принести много пользы человечеству, стало то, что в мае 2018 искусственный интеллект стал лучше людей распознавать рак кожи.

Кроме распознавания заболеваний у пациентов, алгоритмы ИИ используются сегодня для исследования сворачивания белка, пытаясь найти лекарство от болезней Альцгеймера и Паркинсона. ИИ используется также для снижения уровня потребляемой энергии, и создания новых революционных материалов.

Искусственный интеллект активно применяется и в бизнесе – банки используют его для одобрения кредитов, а розничные компании применяют его для более точечных рекламных компаний и предложений для своих клиентов.

Почему же именно в наше время ИИ стал так быстро набирать скорость. Этому есть две причины. Во-первых, сейчас в мире производится огромное количество информации. Каждые два года, объем информации в мире удваивается. А как мы знаем, ИИ учится на имеющихся данных. И вторая причина – это наличие сильных вычислительных мощностей. Наши компьютеры сегодня достаточно сильные, чтобы они умели обрабатывать эти объемы информации в достаточно ограниченные сроки.

Итак, мы посмотрели на краткую историю развития ИИ. В одной из следующих глав мы посмотрим, чего же можно ожидать от развития ИИ в будущем.

Различие между ИИ, машинным обучением, глубинным обучением и нейронными сетями

Сегодня зачастую термины искусственный интеллект, машинное обучение (МО), глубокое обучение (ГО), нейронные сети (НС), Биг Дата используются взаимозаменяемо. И хотя они действительно очень связаны между собой, давайте разберемся что представляет собой каждое из этих понятий, и чем они отличаются.

Во-первых, если говорить очень кратко, то искусственный интеллект – это достаточно широкая отрасль, которая в свою очередь охватывает и машинное и глубокое обучение. МО является подвидом ИИ, а ГО является подвидом МО.

Под ИИ подразумевается, что компьютер может выполнять такие задачи, которые может выполнять и человек. И здесь дело касается не просто каких-то механических действий, например, поднять и отнести какой-то предмет, а задачи, которые требуют интеллектуального мышления, то есть, когда надо принять правильное решение. Например, задача выиграть в шахматы, или распознать что изображено на картинке, или понять, что было произнесено собеседником и выдать правильный ответ.

Для этого компьютеру дают множество правил или алгоритмов, следуя которым, он смог бы поступать так же, как поступал бы человек.