Машины могут выполнять только те задачи, для которых они были разработаны, т. е. ИИ для конкретных задач.
Хотя это все в моде, много ли мы на самом деле знаем об искусственном интеллекте? Хотя многие системы или товары рекламируются как обладающие искусственным интеллектом, неясно, к чему именно относится это слово. Без сомнения, это понятие трудно описать. В этом посте вы узнаете немного больше об ИИ, его использовании и недостатках.
Что такое ИИ?
Хотя фраза «искусственный интеллект» была придумана в 1956 году, в настоящее время она используется более широко в связи с растущими объемами данных, сложными алгоритмами и достижениями в области вычислений и хранения. Способность компьютера или другой машины думать самостоятельно и имитировать поведение человека известна как искусственный интеллект.
Это заставляет нас задаться вопросом, насколько интеллектуальными могут стать современные машины. Смогут ли машины когда-нибудь перехитрить людей? Хотя выполнение сложных математических вычислений, которые могут быть сложными для человека, в настоящее время несложно для компьютера, другие повседневные действия, такие как использование двигательных и перцептивных навыков, чрезвычайно сложны для выполнения машиной.
Эти и другие исследования привели к появлению двух слов, различающих интеллект, который позволяет нам выполнять рутинные действия и напоминает человеческий разум, и интеллект, который позволяет нам выполнять определенные задачи на основе обучения на основе эмпирических данных.
Сильный интеллект против слабого интеллекта
Машины с сильным интеллектом способны выполнять интеллектуальные задачи так же, как люди. Мы видели это только в кино, так что это все еще вымысел. Машины еще не достигли такого уровня интеллекта, поскольку они не могут выполнять все эти действия, но люди могут рассуждать, планировать, решать проблемы и мыслить абстрактно.
Идея слабого интеллекта — это то, что мы сегодня называем искусственным интеллектом, который сейчас создается. Машины могут выполнять только те задачи, для которых они были разработаны, т. е. ИИ для конкретных задач. Это не значит, что искусственный интеллект бесполезен; напротив, это помогло решить проблемы, которые ранее были немыслимы. Слабый интеллект включает в себя такие технологии, как распознавание голоса, автоматизированные системы вождения или распознавание изображений или символов.
Ограничения ИИ
Как мы упоминали ранее, теперь мы можем научить компьютер выполнять определенные действия с превосходными результатами, например, побеждать лучшего игрока в мире рулетки или го. Однако машина не может адаптироваться к среде, с которой она незнакома или с которой у нее нет предыдущего опыта. Это заставляет нас учитывать текущие ограничения искусственного интеллекта.
ИИ специализирован и может быть хорош только в одной задаче за раз, поэтому он не может выполнять несколько задач одновременно. Реальные данные, которые необходимо обрабатывать и хранить, предоставляют наилучшую возможность научиться выполнять эти действия. Необходимость собрать как можно больше данных, чтобы иметь возможность использовать их для обучения этому типу алгоритма, возникла из-за того, что для «обучения» требуется огромное количество данных. Как и следовало ожидать, для управления всеми этими данными требуется специализированная технология с большой вычислительной мощностью. Чтобы алгоритмы искусственного интеллекта развивались и совершенствовались, необходим постоянный рост вычислительной мощности.
При всем этом крайне важно понимать, в решении каких проблем нам может помочь ИИ.
Применение ИИ в промышленности
Искусственный интеллект — очень важный инструмент для совершенствования и оптимизации производственных процессов, хотя мы показали, что в настоящее время он имеет некоторые ограничения. Его также можно использовать в других областях, таких как образование, здравоохранение, маркетинг и т. д.
Основным преимуществом искусственного интеллекта является его способность обрабатывать огромные объемы данных. Обработка этих данных позволяет нам выявлять тенденции или закономерности, которые будут использоваться для улучшения и оптимизации процедур. Используя эти данные в качестве входных данных, алгоритмы позволяют создавать модели, прогнозирующие и улучшающие поведение. Они позволяют улучшать решения, прогнозировать сбои в работе оборудования и даже предвидеть потребности клиентов в закупках.
Сообщение Насколько умным может быть ИИ? впервые появился в Analytics Insight.
