A.I. on praegu kõikjal ja vastutab kõige eest, alates meie nutitelefonide virtuaalsetest assistentidest kuni isejuhtivad autod täidavad peagi meie teid tipptasemel pildituvastussüsteemidega, millest teie on teatanud tõeliselt.
Kui te pole viimase kümnendi jooksul kivi all elanud, on hea võimalus, et olete sellest varem kuulnud ja tõenäoliselt isegi kasutanud. Praegu on tehisintellekt Silicon Valley jaoks sama, mis One Direction 13-aastastele tüdrukutele: kõikjal esinev allikas kinnisidee visata kogu oma raha, unistades samal ajal abiellumisest, kui Harry Styles on lõpuks valmis leppima alla. (Olgu, me töötame ikka veel analoogia kallal!)
Aga mida täpselt on A.I.? ja võib kasutada selliseid termineid nagu "masinõpe", "tehisnärvivõrgud”, „tehisintellekt” ja „Zayn Malik” (töötame endiselt selle analoogia kallal…) kas kasutada vaheldumisi?
Et aidata teil mõista mõningaid moesõnu ja kõnepruuki, mida kuulete, kui inimesed räägivad A.I.-st, koostasime selle lihtsa juhendi, mis aitab teil kokku võtta pea ümber tehisintellekti erinevate maitsete ümber – kasvõi selleks, et te ei teeks võltspassi, kui masinad lõpuks võtavad läbi.
Tehisintellekt
Me ei süvene A.I ajalukku liiga sügavale. siin, kuid oluline on märkida, et tehisintellekt on puu, millel kõik järgmised terminid on kõik oksad. Näiteks tugevdusõpe on masinõppe tüüp, mis on tehisintellekti alamvaldkond. Tehisintellekt ei ole aga (tingimata) tugevdav õpe. Sain aru?
Seni pole keegi üldist intelligentsust üles ehitanud.
Puudub ametlik konsensuskokkulepe selle kohta, mida A.I. tähendab (mõned inimesed arvavad, et need on lihtsalt lahedad asjad, mida arvutid veel teha ei saa), kuid enamik nõustuks, et tegemist on arvutite toimingutega, mida peetakse intelligentseks, kui neid teostaks a inimene.
Mõiste võeti esmakordselt kasutusele 1956. aastal, a suve töötuba Dartmouthi kolledžis New Hampshire'is. Praegune suur eristus A.I. on praeguse domeenispetsiifilise vahel Kitsas A.I. ja Üldine tehisintellekt. Seni pole keegi üldist intelligentsust üles ehitanud. Kui nad seda teevad, on kõik ennustused välja lülitatud…
Sümboolne A.I.
Te ei kuule sellest nii palju Sümboolne A.I. täna. Viidatud ka kui vana hea moodne A.I., Symbolic A.I. on üles ehitatud loogilistele sammudele, mida saab arvutile anda ülalt-alla. See hõlmab arvutile (või robotile) paljude reeglite esitamist selle kohta, kuidas see konkreetse stsenaariumi korral peaks käituma.
See tõi kaasa palju varaseid läbimurdeid, kuid selgus, et need töötasid laborites väga hästi mida iga muutuja saaks suurepäraselt juhtida, kuid igapäevastes segadustes sageli vähem hästi elu. Nagu üks kirjanik Symbolic A.I. kohta irvitas, varajane A.I. süsteemid sarnanesid veidi Vana Testamendi jumalaga – rohkete reeglitega, kuid halastuseta.
Tänapäeval meeldib teadlastele Selmer Bringsjord võitlevad selle nimel, et tuua tagasi fookus loogikal põhinevale sümboolsele A.I-le, mis on üles ehitatud loogiliste süsteemide paremusele, mida nende loojad mõistavad.
Masinõpe
Kui kuulete suurest A.I. läbimurre tänapäeval, on tõenäoline, et kui just ei tehta suurt müra, mis viitab vastupidisele, kuulete masinõpe. Nagu nimigi viitab, tähendab masinõpe masinate loomist, mis õpivad.
Nagu A.I pealkirjal, on ka masinõppel mitu alamkategooriat, kuid mis neil kõigil on tavaline on statistikale keskendunud võime võtta andmeid ja rakendada neile kasu saamiseks algoritme teadmisi.
Masinõppes on palju erinevaid harusid, kuid see, millest kuulete tõenäoliselt kõige rohkem, on …
Närvivõrgud
Kui olete veetnud aega meie Cool Techi jaotises, olete ilmselt sellest kuulnud tehisnärvivõrgud. Aju inspireeritud süsteemidena, mis on loodud inimeste õppimisviisi kordamiseks, muudavad närvivõrgud oma koodi leida seos sisendi ja väljundi ehk põhjuse ja tagajärje vahel olukordades, kus see seos on keeruline või ebaselge.
Kunstlikud närvivõrgud on saanud kasu sügava õppimise saabumisest.
Tehisnärvivõrkude mõiste on tegelikult dateeritud tagasi 1940. aastatesse, kuid see oli tõesti alles viimastel aastakümnetel, kui see hakkas oma potentsiaali tõeliselt ära kasutama: seda aitasid kaasa selliste algoritmide saabumine nagu "tagasipaljundamine”, mis võimaldab närvivõrgul kohandada oma varjatud neuronite kihte olukordades, kus tulemus ei vasta looja ootustele. (Näiteks koerte äratundmiseks loodud võrgustik, mis tuvastab kassi valesti.)
Sel kümnendil on tehisnärvivõrgud saanud kasu sügav õppimine, milles võrgu eri kihid eraldavad erinevaid funktsioone, kuni see tuvastab, mida otsib.
Närvivõrgu rubriigis on potentsiaalse võrgu erinevad mudelid - koos edasisuunamine ja konvolutsioonivõrgud need on tõenäoliselt need, mida peaksite mainima, kui jääte õhtusöögil Google'i inseneri kõrvale.
Tugevdusõpe
Tugevdusõpe on masinõppe teine maitse. See on suuresti inspireeritud biheivioristlikust psühholoogiast ja põhineb ideel, et tarkvaraagent saab õppida keskkonnas toiminguid tegema, et tasu maksimeerida.
Näiteks 2015. aastal avaldas Google'i DeepMind paberi, mis näitab, kuidas tal läks koolitanud A.I. klassikaliste videomängude mängimiseks, millel pole muid juhiseid peale ekraanil kuvatava skoori ja iga kaadri moodustava ligikaudu 30 000 piksli. Arusaadav õppimine tähendas oma skoori maksimeerimiseks seda, et tarkvaraagent õppis järk-järgult mängu katse-eksituse meetodil mängima.
MarI/O – masinõpe videomängude jaoks
Erinevalt ekspertsüsteemist ei vaja tugevdusõpe inimeksperti, kes ütleks, kuidas skoori maksimeerida. Selle asemel saab see aja jooksul aru. Mõnel juhul võivad õpitavad reeglid olla fikseeritud (nagu klassikalise Atari mängu mängimisel). Mõnel juhul kohandub see aja möödudes.
Evolutsioonilised algoritmid
Tuntud kui üldine populatsioonipõhine metaheuristiline optimeerimisalgoritm, kui teid pole varem tutvustatud, evolutsioonilised algoritmid on teist tüüpi masinõpe; loodud jäljendama loomuliku valiku kontseptsiooni arvuti sees.
Protsess algab sellega, et programmeerija sisestab eesmärgid, mida ta püüab oma algoritmiga saavutada. Näiteks NASA on satelliidikomponentide kujundamisel kasutanud evolutsioonilisi algoritme. Sel juhul võib ülesandeks olla lahenduse leidmine, mis mahub 10 cm x 10 cm karpi, mis on võimelised kiirgama sfäärilist või poolkerakujulist mustrit ja töötama teatud WiFi kaudu bänd.
Seejärel pakub algoritm välja mitu põlvkonda iteratiivseid kujundusi, testides igaühte seatud eesmärkide suhtes. Kui lõpuks märgitakse kõik õiged ruudud, see lakkab. Lisaks NASA satelliitide kavandamisele abistamisele on evolutsioonilised algoritmid oma töös tehisintellekti kasutavate loojate lemmikud: näiteks selle vahva mööbli disainerid.
Toimetajate soovitused
- Süvaõppega A.I. aitab arheoloogidel tõlkida iidseid tahvleid
- Süvaõpe A.I. suudab jäljendada ikooniliste kitarrijumalate moonutusefekte
- Mõttelugemine A.I. analüüsib teie ajulaineid, et arvata, millist videot te vaatate
- Tuleviku maja hindaja on ilmselt A.I. algoritm
- Fotorealistlik A.I. tööriist võib täita piltidel, sealhulgas nägudel olevaid lünki
