Въведение в изкуствения интелект: Разбиране на основните концепции

Изкуственият интелект превзе света в рамките на само няколко години. Замислете се как отключвате телефона си с лицево разпознаване или как винаги когато влезете в социалните мрежи получавате персонализирани реклами. Това са функции на различни видове изкуствен интелект. Реалността е, че възможностите на алгоритмите в наши дни надхвърлят и най-богатите фантазии на учените от преди само десетилетие.

Изкуственият интелект е навсякъде около нас и особено в онлайн пространството, като в Spin City casino. Но какво точно представлява и как функционира? Темата е сложна, но със следващите редове ще ви въведем в основните концепции на изкуствения интелект.

Какво представлява изкуственият интелект и какво се цели с него?

Най-общото определение за ИИ се отнася до способността на машина или софтуер да проявява интелигентно поведение. Това най-често включва задачи, които традиционно се свързват с човешкия интелект: учене, решаване на проблеми, вземане на решения. ИИ обаче няма цел да възпроизвежда човешкото съзнание. Основният фокус е върху имитирането на аспекти на човешката интелигентност чрез софтуер и алгоритми.

Крайната цел е да се създадат интелигентни системи, които са способни да разсъждават, да се учат и да действат самостоятелно в определена среда. Тези системи могат да бъдат физически роботи или чисто софтуерни програми. Ключът се крие в способността им да възприемат заобикалящата ги среда и да се развиват неограничено спрямо обработената информация.

Основни понятия и терминология при изкуствения интелект

Няколко концепции стоят в основата на разработването и функционирането на системите с изкуствен интелект.

Машинно обучение: Основната двигателна сила

Машинното обучение (Machine Learning) вероятно е най-важната подобласт в общото понятие. За разлика от традиционното програмиране, при което инструкциите се въвеждат с максимална прецизност, машинното обучение позволява на алгоритмите да се учат сами чрез обработка на данни.

Тези данни могат да бъдат представени под различни форми - от текст и изображения до аудио и сензорни показания. Анализирайки огромни бази, алгоритмите идентифицират връзките между данните, като по същество се „научават“ да изпълняват конкретна задача без програмиране.

Дълбоко обучение: Вдъхновено от човешкия мозък

Дълбокото обучение (Deep Learning) е подобласт на машинното обучение, която използва изкуствени невронни мрежи. Тези мрежи са вдъхновени от структурата и функциите на човешкия мозък. Подобно на мозъка, който се състои от свързани помежду си неврони, изкуствените невронни мрежи се състоят от възли, подредени на слоеве. Информацията преминава през тези слоеве, а мрежата се учи, като регулира и обработва данните, които текат по нея.

Дълбокото обучение беше революционна иновация в технологичния напредък на изкуствения интелект. Например алгоритмите вече могат да анализират медицински изображения с висока точност, което постепенно ще доведе до ползването им в глобален мащаб за диагностициране на заболявания. По подобен начин алгоритмите като Siri и Alexa разбират и реагират на естествен човешки език и изпълняват определен тип задачи.

Обработка на естествен език (NLP): Разбиране на човешки говор

Като заговорихме за разбирането на човешки език, следващата подобласт на ИИ се фокусира точно върху това. Целта на НЛП (Natural Language Processing) e компютрите да разбират и обработват човешкия език. Представете си, че водите разговор с компютър, който може да разбере вашия език, да разбере намеренията зад думите ви и да отговори по начин, който е едновременно информативен и интересен.

Има няколко директиви, които претърпяват непрекъснато развитие в тази област:

• Машинни преводи: Една от основите цели на НЛП е да се премахнат езиковите бариери. Крайната цел е възможността за абсолютно точен превод на текст от един език на друг. Подобен тип изкуствен интелект вече намира приложимост дори при някои телефони, които предлагат опцията на превод от друг език в реално време по време на разговор;
• Разпознаване на реч: Виртуалните асистенти като Alexa и Siri са само началото. Тепърва ще се появяват по-актуални технологии със способност да разпознават говорим език и да изпълняват по-трудни задачи;
• Обобщаване на текст: Тази функция е по-нишова, но може да доведе до огромно преструктуриране в няколко индустрии, които ще бъдат засегнати от иновациите.

Компютърно зрение: Мигновена обработка на визуална информация

Докато НЛП се фокусира върху лингвистиката, компютърното зрение предоставя на машините способността да интерпретират и разбират визуална информация от реалния свят. Представете си софтуер, който може да „вижда“ света около себе си. Тези алгоритми могат да идентифицират обекти и да разбират пространствените връзки между тях.

Функциите на компютърното зрение са сравнително целенасочени, но това по никакъв начин не ги прави по-малко впечатляващи:

• Разпознаване на изображения: Този тип алгоритъм може да се използва по много начини. Най-често се използва за разпознаване на лица на снимка. Друга иновативна функция е идентификацията на продукти в изображения за онлайн пазаруване;
• Разпознаване на потенциални опасности: Представете си система, която може автоматично да открива подозрителна дейност в претъпкано пространство или да идентифицира потенциални опасности за безопасността в производствена среда;
• Класификация на изображения: Този тип изкуствен интелект може да се ползва и за категоризиране на изображения въз основа на тяхното съдържание. За пример можем да дадем как повечето смартфони в наши дни могат да групират снимките и видеоклиповете ви спрямо локацията или лицата, които участват в кадрите.

Изкуственият интелект може да задмине човека

Изкуственият интелект работи безшумно зад кулисите на повечето технологични иновации, които излизат на пазара с всяка следваща година. Развитието му е толкова бързо, че специалисти в много области започнаха да правят притеснителни прогнози, че ИИ ще надмине човека по интелигентност в рамките на няколко десетилетия. За момента изкуственият интелект носи предимно ползи за човечеството, но никога не знаем какво ще донесе бъдещето.

Следете новините ни в GoogleNews