Машинное обучение и Искусственный Интеллект

И узкий ИИ не пытается обрабатывать те же данные так же, как человеческий мозг.

Но, с другой стороны, когнитивные вычисления не принимают решения за людей, а скорее дополняют наши собственные решения.

Хотя цель когнитивных вычислений – это понять и воспроизвести суть человеческого интеллекта.

Система когнитивных вычислений имеет способность адаптироваться (как мозг) к любому окружению.

Она является динамичной в сборе данных и понимании целей и требований.

И когнитивная система обладает возможностью легко взаимодействовать с пользователями, чтобы пользователи могли легко определять свои потребности.

Аналогично, она также взаимодействует с другими устройствами и облачными сервисами.

Система когнитивных вычислений обладает способностью понимать, идентифицировать и извлекать контекст, такой как синтаксис, время, местоположение, правила, профили, процессы, задачи и цели.

Она опирается на несколько источников информации, включая как структурированную, так и неструктурированную цифровую информацию.

И мы можем найти множество примеров успешных систем когнитивных вычислений.

Например, точность технологии распознавания голоса Google выросла с 84 процентов в 2012 году до 98 процентов менее чем за два года.

Технология DeepFace Facebook теперь может распознавать лица с точностью до 97 процентов.

В настоящее время в сфере когнитивных вычислений доминируют такие крупные игроки, как IBM, Microsoft и Google.

IBM, являясь пионером этой технологии, инвестировала 26 миллиардов долларов в большие данные и аналитику и сейчас тратит около трети своего бюджета на исследования и разработки в области когнитивных вычислений.

IBM Watson – это суперкомпьютер и платформа когнитивных вычислений IBM.

Основная задача Уотсона – понимать вопросы, сформулированные на естественном языке, и находить на них ответы с помощью ИИ.

IBM Watson использует глубокий анализ контента и обоснование на основе фактических данных.

В сочетании с вероятностными методами обработки, Watson может улучшить процесс принятия решений, сократить расходы и оптимизировать результаты.

Microsoft Cognitive Services – это набор API, SDK и когнитивных сервисов, которые разработчики могут использовать для повышения интеллектуальности своих приложений.

С помощью таких сервисов разработчики могут легко добавлять интеллектуальные функции в свои приложения – такие как обнаружение эмоций и чувств, распознавание изображений и речи, знание, поиск и понимание языка.

Машинное обучение, глубокое обучение, нейронные сети

Прежде чем мы углубимся в то, как работает ИИ, и его различные варианты использования и приложения, давайте еще раз вернемся к терминам и концепциям ИИ, и разберем понятия искусственного интеллекта, машинного обучения, глубокого обучения и нейронных сетей.

Эти термины иногда используются взаимозаменяемо, но они не относятся к одному и тому же.

Искусственный интеллект – это область информатики, занимающаяся симуляцией интеллектуального поведения.

Системы ИИ, как правило, демонстрируют поведение, связанное с человеческим интеллектом, такое как планирование, обучение, рассуждение, решение задач, представление знаний, восприятие, движение и манипуляция, и в меньшей степени социальный интеллект и креативность.

Машинное обучение – это подмножество ИИ, которое использует компьютерные алгоритмы для анализа данных и принятия разумных решений на основе того, что они узнали, без явного программирования.

Алгоритмы машинного обучения обучаются на больших наборах данных и учатся на примерах.

Они не следуют алгоритмам, основанным на правилах.

Машинное обучение – это то, что позволяет машинам самостоятельно решать задачи и делать точные прогнозы, используя предоставленные данные.

Глубокое обучение – это специализированный раздел машинного обучения, который использует многоуровневые нейронные сети для имитации принятия человеческих решений.

Алгоритмы глубокого обучения могут маркировать и классифицировать информацию и идентифицировать шаблоны – закономерности.

Это то, что позволяет системам искусственного интеллекта постоянно учиться в процессе работы и повышать качество и точность результатов, определяя правильность принятых решений.

Идея искусственных нейронных сетей основывается на биологических нейронных сетях, хотя они работают совсем по-другому.

Нейронная сеть в ИИ представляет собой набор небольших вычислительных блоков, называемых нейронами, которые принимают входящие данные и учатся принимать решения с течением времени.

Нейронные сети часто являются многоуровневыми и становятся более эффективными по мере увеличения объема наборов данных, в отличие от других алгоритмов машинного обучения.

Теперь, давайте разберем еще одно важное различие, которое важно понять, – это различие между искусственным интеллектом и наукой о данных.

Наука о данных – это процесс и метод извлечения знаний и идей из больших объемов разнородных данных.

Это междисциплинарная область, включающая математику, статистический анализ, визуализацию данных, машинное обучение и многое другое.