א.י. נמצא בכל מקום כרגע, והוא אחראי על הכל, מהעוזרים הווירטואליים בסמארטפונים שלנו ועד המכוניות האוטונומיות ימלאו בקרוב את דרכינו למערכות זיהוי התמונות החדישות שעליהן מדווחות שלך בֶּאֱמֶת.
אלא אם כן חיית מתחת לסלע בעשור האחרון, יש סיכוי טוב ששמעת על זה בעבר - וכנראה אפילו השתמשת בו. נכון לעכשיו, בינה מלאכותית היא עבור עמק הסיליקון מה ש-One Direction הוא עבור ילדות בנות 13: מקור בכל מקום של אובססיה לזרוק את כל המזומנים שלך, בזמן שאתה חולם בהקיץ על להתחתן בכל פעם שהארי סטיילס מוכן סוף סוף להתיישב מטה. (בסדר, אז אנחנו עדיין עובדים על האנלוגיה!)
אבל מה בדיוק הוא א.י.? - ויכולים מונחים כמו "למידת מכונה", "רשתות עצבים מלאכותיות," "בינה מלאכותית" ו"זאין מאליק" (אנחנו עדיין עובדים על האנלוגיה הזו...) ישמשו לסירוגין?
כדי לעזור לך להבין כמה ממילות הבאז והז'רגון שתשמע כשאנשים מדברים על A.I., ריכזנו את המדריך הפשוט הזה שיעזור לך לסכם הראש שלך סביב כל הטעמים השונים של בינה מלאכותית - ולו רק כדי שלא תעשה שום זיוף כשהמכונות סוף סוף יתפסו על.
בינה מלאכותית
לא נעמיק יותר מדי בהיסטוריה של A.I. כאן, אבל מה שחשוב לציין הוא שבינה מלאכותית היא העץ שכל המונחים הבאים מסתעפים עליו. לדוגמה, למידת חיזוק היא סוג של למידת מכונה, שהיא תת תחום של בינה מלאכותית. עם זאת, בינה מלאכותית אינה (בהכרח) למידת חיזוק. הבנת?
עד כה, אף אחד לא בנה מודיעין כללי.
אין הסכמה רשמית לגבי מה A.I. פירושו (יש אנשים שמציעים שזה פשוט דברים מגניבים שמחשבים עדיין לא יכולים לעשות), אבל רובם יסכים כי מדובר על לגרום למחשבים לבצע פעולות שייחשבו אינטליגנטיות אילו היו מבוצעות על ידי א אדם.
המונח נטבע לראשונה בשנת 1956, ב-a סדנת קיץ בדארטמות' קולג' בניו המפשייר. ההבחנה הנוכחית הגדולה ב-A.I. הוא בין ספציפי לתחום הנוכחי צר א.י. ו בינה כללית מלאכותית. עד כה, אף אחד לא בנה מודיעין כללי. ברגע שהם עושים זאת, כל ההימורים מושבתים...
סמלי א.י.
אתה לא שומע כל כך הרבה על סמלי א.י. היום. מכונה גם Good Old Fashioned A.I., Symbolic A.I. בנוי סביב שלבים לוגיים שניתן לתת למחשב בצורה מלמעלה למטה. זה כרוך במתן המון המון כללים למחשב (או לרובוט) כיצד עליו להתמודד עם תרחיש ספציפי.
זה הוביל להרבה פריצות דרך מוקדמות, אבל התברר שאלו עבדו טוב מאוד במעבדות, ב שכל משתנה יכול להיות נשלט בצורה מושלמת, אבל לעתים קרובות פחות טוב בבלגן של היומיום חַיִים. כשסופר אחד התלוצץ על A.I סימבולית, A.I מוקדם. מערכות היו קצת כמו האל של הברית הישנה - עם הרבה חוקים, אבל בלי רחמים.
היום, חוקרים אוהבים סלמר ברינגג'ורד נלחמים להחזיר את ההתמקדות ב-Symbolic A.I. מבוסס-לוגיקה, שנבנה סביב עליונותן של מערכות לוגיות שניתן להבין ליוצריהן.
למידת מכונה
אם אתה שומע על A.I גדול פריצת דרך בימינו, רוב הסיכויים שאם לא נשמע רעש גדול שמציע אחרת, אתה שומע על למידת מכונה. כפי ששמה מרמז, למידת מכונה עוסקת ביצירת מכונות, ובכן, לומדות.
כמו הכותרת של A.I., גם ללימוד מכונה יש מספר קטגוריות משנה, אבל מה שיש בכולן שכיח היא היכולת הממוקדת בסטטיסטיקה לקחת נתונים וליישם עליהם אלגוריתמים על מנת להרוויח יֶדַע.
יש שפע של ענפים שונים של למידת מכונה, אבל זה שכנראה תשמעו עליו הכי הרבה הוא...
רשתות עצביות
אם בילית זמן כלשהו במדור Cool Tech שלנו, סביר להניח ששמעת על רשתות עצבים מלאכותיות. כשמערכות בהשראת מוח שנועדו לשכפל את הדרך שבה בני אדם לומדים, רשתות עצביות משנות את הקוד שלהן למצוא את הקשר בין קלט ופלט - או סיבה ותוצאה - במצבים שבהם הקשר הזה מורכב או לא ברור.
רשתות עצבים מלאכותיות נהנו מהגעתה של למידה עמוקה.
הרעיון של רשתות עצבים מלאכותיות מתוארך למעשה חזרה לשנות ה-40, אבל זה היה באמת רק בעשורים האחרונים כשהחל באמת לממש את הפוטנציאל שלו: בסיוע הגעתם של אלגוריתמים כמו "התפשטות לאחור," המאפשר לרשת העצבית להתאים את שכבות הנוירונים הנסתרות שלהם במצבים שבהם התוצאה אינה תואמת למה שהיוצר מקווה לו. (לדוגמה, רשת שנועדה לזהות כלבים, המזהה חתול בטעות.)
בעשור הזה, רשתות עצבים מלאכותיות נהנו מהגעת למידה עמוקה, שבו שכבות שונות של הרשת מחלצות תכונות שונות עד שהיא יכולה לזהות את מה שהיא מחפשת.
בתוך כותרת הרשת העצבית, ישנם מודלים שונים של רשת פוטנציאלית - עם feedforward ו רשתות קונבולוציוניות סביר להניח שהם אלו שכדאי להזכיר אם נתקעת ליד מהנדס גוגל במסיבת ארוחת ערב.
לימוד עם חיזוקים
לימוד עם חיזוקים הוא טעם נוסף של למידת מכונה. הוא שואב השראה רבה מהפסיכולוגיה הביהביוריסטית, ומבוסס על הרעיון שסוכן תוכנה יכול ללמוד לבצע פעולות בסביבה כדי למקסם את התגמול.
כדוגמה, בשנת 2015 פרסמה DeepMind של גוגל מאמר שמראה איך זה היה הכשיר A.I. לשחק במשחקי וידאו קלאסיים, ללא הוראה מלבד הציון על המסך וכ-30,000 הפיקסלים שהרכיבו כל פריים. נאמר למקסם את הניקוד שלו, למידת חיזוק פירושה שסוכן התוכנה למד בהדרגה לשחק את המשחק באמצעות ניסוי וטעייה.
MarI/O - Machine Learning למשחקי וידאו
בניגוד למערכת מומחים, למידת חיזוקים לא זקוקה למומחה אנושי שיגיד לה כיצד למקסם ציון. במקום זאת, הוא מגלה את זה עם הזמן. במקרים מסוימים, הכללים שהוא לומד עשויים להיות קבועים (כמו במשחק Atari קלאסי). במקרים אחרים, הוא ממשיך להסתגל ככל שהזמן עובר.
אלגוריתמים אבולוציוניים
ידוע בתור אלגוריתם אופטימיזציה מטהאוריסטי גנרי מבוסס-אוכלוסיה אם עדיין לא הוצגת לך בעבר, אלגוריתמים אבולוציוניים הם סוג אחר של למידת מכונה; נועד לחקות את הרעיון של ברירה טבעית בתוך מחשב.
התהליך מתחיל בכך שמתכנת מזין את המטרות שהוא או היא מנסים להשיג בעזרת האלגוריתם שלהם. לדוגמה, נאס"א השתמשה באלגוריתמים אבולוציוניים לתכנון רכיבי לוויין. במקרה כזה, הפונקציה עשויה להיות להמציא פתרון המסוגל להיכנס לקופסה של 10 ס"מ על 10 ס"מ, מסוגל להקרין תבנית כדורית או חצי כדורית, ומסוגל לפעול ב-Wi-Fi מסוים לְהִתְאַגֵד.
לאחר מכן האלגוריתם מגיע עם דורות מרובים של עיצובים איטרטיביים, בודק כל אחד מהם מול המטרות המוצהרות. כאשר בסופו של דבר מסמנים את כל התיבות הנכונות, זה מפסיק. בנוסף לעזרה של נאס"א לתכנן לוויינים, אלגוריתמים אבולוציוניים הם אהובים על קריאייטיבים המשתמשים בבינה מלאכותית עבור עבודתם: כגון המעצבים של הרהיט הנחמד הזה.
המלצות עורכים
- למידה עמוקה של A.I. עוזר לארכיאולוגים לתרגם לוחות עתיקים
- למידה עמוקה א.י. יכול לחקות את אפקטי הדיסטורשן של אלי גיטרה איקוניים
- קריאת מחשבות א.י. מנתח את גלי המוח שלך כדי לנחש באיזה סרטון אתה צופה
- שמאי הבית של העתיד הוא כנראה א.י. אַלגוֹרִיתְם
- A.I. הכלי יכול להשלים פערים בתמונות, כולל פרצופים
