Кроме того, если вы были внимательны, при составлении сообщения вам будет предложено давать умные ответы. Эта функция позволяет не только кратко ответить на тему письма, но и предложить формат ответа, основываясь на стиле письма владельца письма. Все это делается с помощью искусственного интеллекта.
Что такое ИИ? Подробнее об искусственном интеллекте
Проще говоря, искусственный интеллект (ИИ) — это система или машина, которая может имитировать поведение человека для выполнения задач и постепенно обучаться на основе собранной информации. ИИ имеет множество проявлений, например:
- Чат-боты используют искусственный интеллект для более быстрого анализа общения с клиентами и предоставления соответствующих ответов,
- «Интеллектуальные помощники» используют ИИ для извлечения информации из больших массивов данных в любом формате и оптимизации программирования,
- Рекомендательные системы автоматически выбирают для зрителей похожие программы на основе того, что они видели раньше.
Искусственный интеллект — это не форма или функция, а процесс и способность мыслить и анализировать данные. При слове «искусственный интеллект» многие люди представляют себе разумных человекоподобных роботов, пытающихся завоевать мир. Однако искусственный интеллект не призван заменить человека. Его целью является расширение возможностей и навыков человека. Это делает его ценным бизнес-ресурсом.
Термины, используемые в сфере искусственного интеллекта
Термин «искусственный интеллект» сегодня широко используется для обозначения приложений для решения сложных задач, которые раньше могли быть выполнены только человеком. Например, в сфере обслуживания клиентов или в шахматах. Его часто используют как синоним машинного обучения и глубокого обучения, которые на самом деле являются подотраслями науки об ИИ и имеют свою специфику. Например, машинное обучение — это разработка систем, которые обучаются и развиваются, обрабатывая и анализируя данные. Разница в том, что машинное обучение всегда предполагает использование ИИ, а ИИ не всегда предполагает машинное обучение.
Чтобы использовать возможности искусственного интеллекта для получения максимальной выгоды для бизнеса, необходимо нанимать специалистов по анализу данных. Наука о данных — это область на стыке статистики и информатики, которая использует методы этих двух дисциплин для анализа бизнес-данных из различных источников.
ИИ и разработчики
Специалисты по работе с данными используют искусственный интеллект для более эффективного выполнения задач, которые в противном случае пришлось бы решать вручную, взаимодействия с клиентами, выявления закономерностей и решения проблем. Чтобы начать работу в области ИИ, разработчикам необходимы математические навыки и умение использовать алгоритмы.
Если вы впервые используете ИИ для создания приложений, вам следует начать с первых шагов. Если вы создадите относительно простой проект типа «крестики-нолики», вы освоите основы искусственного интеллекта. Обучение на практике — отличный способ развития любых навыков, и ИИ не является исключением. После успешного выполнения нескольких небольших проектов вы поймете, что потенциал искусственного интеллекта поистине безграничен.
Ответ на этот вопрос найти сложно, отчасти потому, что не существует четких критериев разумности машины. Когда речь идет о способности делать логические выводы, компьютеры уже давно превзошли человека. Но когда речь заходит о гибкости и оригинальности мышления, люди превосходят даже самые совершенные интеллектуальные устройства.
Что такое нейросети
Существует множество мифов о нейронных сетях: будто бы это компьютерный мозг, самообучающаяся система, программа мышления и так далее. Все это неправда.
В действительности, нейронная сеть — это просто очень сложная база данных с рядом формул. Данные вводятся на одной стороне базы данных, обрабатываются с помощью ряда формул и выводятся на другой стороне. Там нет мышления — только математика. Сложность заключается в извлечении формул, которые заставят нейронную сеть выдать хотя бы несколько полезных результатов. Извлечение этих формул — это машинное обучение. О том, как все это работает, мы расскажем в отдельной статье.
Вот простейшее представление структуры нейронной сети. Слева находятся ячейки ввода данных, справа — ячейки вывода данных, а между ними находится скрытый слой, в котором нейронная сеть выполняет математические вычисления. Возможно, это пока не совсем понятно, но мы поговорим об этом отдельно.
Чем нейросети отличаются от алгоритмов
С помощью алгоритмов программисты сразу задают правильную последовательность действий, которая приводит к предсказуемому результату. Например, программист пишет программу для вычисления площади плоскости по плану, и все действия описываются в ней шаг за шагом: Умножение, сложение, вычитание и т.д. Если изучить этот алгоритм, то становится понятной его структура, и его можно изменить.
В нейронных сетях вместо алгоритмов заранее дается множество правильно решенных задач. Например, десять тысяч планов квартир с уже определенными площадями. И нейронная сеть начинает догадываться, какой результат от нее ожидается. Отдельный алгоритм сообщает ему, правильно он угадал или нет, и со временем он учится угадывать все более правильно.
По мере обучения нейронная сеть формирует связи, которые позволяют ей угадывать полезный результат. Никто не понимает, что это за связи — мы можем их наблюдать, но не всегда можем понять принцип, по которому они образуются.
Короче говоря, алгоритм делает то, что должен делать, и выдает четко предсказуемый результат. Нейронная сеть угадывает, что мы хотим, чтобы она сделала, в соответствии с принципом, который мы не понимаем. И если сеть достаточно хорошо обучена, ее предположения могут быть достаточно точными.
Что нужно понимать о нейросетях
Нейронные сети в их нынешнем виде — это машины для перебора чисел. Нейронная сеть не воспринимает, что она видит изображение или управляет машиной — она видит только числа на входе и выдает числа на выходе. Оно даже не знает, что цифры его производства имеют для нас какое-то значение.
Например, в этом видео нейронная сеть принимает на вход семь чисел (т.е. расстояния до препятствий и направление движения) и выдает на выходе два числа — вращение колеса и дроссель-тормоз. А симулятор гоночной игры преобразует эти числа в движения автомобиля. Нейрон просто обрабатывает числа:
Но даже Ватсон не может одновременно распознавать лица, писать актуальный и осмысленный текст, вести содержательный диалог и решать, пойти ли на барбекю или провести время с детьми в эти выходные. Возможно, ситуация изменится с появлением интегрированных квантовых компьютеров, но до этого еще далеко.
Кроме того, существует чисто философская проблема: люди еще не до конца поняли, что такое сознание, что его образует, что такое разум и интеллект. Что если наш мозг — это просто нейронная сеть, которая видит информацию на входе и выполняет действия на выходе? И все, что мы называем сознанием, — это просто внутренний шум работающих нейронов?
Но давайте оставим философию философам. В одной из следующих статей мы покажем, как сигналы проходят через нейроны, и более подробно объясним природу машинного обучения.
Новые профессии с практическим обучением и наставниками — на Мастерской Яндекса. 8 часов бесплатного обучения — для опробования.
В Yandex Workshop вы можете стать разработчиком, тестировщиком, аналитиком и менеджером цифровых продуктов. Первая часть курса всегда бесплатна, поэтому вы можете попробовать то, что вам нравится. Кроме того, существуют программы по трудоустройству.
