Искусственный интеллект: примеры, виды и характеристики

Что такое искусственный интеллект?

Термин «искусственный интеллект» (AI) относится к интеллектуальным операциям, выполняемым машинами, предназначенными для воспроизведения возможностей человеческого мозга с помощью комбинаций алгоритмов.

В частности, искусственный интеллект позволяет некоторым машинам воспринимать окружающую их среду и реагировать на нее аналогично человеческому мозгу. Это включает в себя способность выполнять такие функции, как рассуждение, восприятие, обучение и решение проблем.

Информатика, логика, философия и робототехника внесли свой вклад в создание и проектирование машин, способных решать проблемы с использованием модели искусственного интеллекта.

Джон Маккарти, Марвин Мински и Клод Шеннон впервые ввели термин «искусственный интеллект» в 1956 году. Они определили его как «науку и изобретательность в создании интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных компьютерных программ».

Однако первые запросы восходят к грекам. Фактически, Аристотель был первым, кто описал работу человеческой мысли и правила, по которым она может делать рациональные выводы.

Примеры искусственного интеллекта

ИИ присутствует во многих современных технологиях, особенно в смартфоны, планшеты, компьютеры и всевозможные устройства со встроенными электронными системами.

Какие пример искусственного интеллекта в повседневной жизни мы можем ссылаться на:

  • домашняя автоматизация (интеллектуальное кондиционирование, программирование включения и выключения света и приборов и т. д.);
  • автономные транспортные средства;
  • голосовые помощники, например, Google Assistant, Siri (Apple) или Alexa (Amazon Echo);
  • Предиктивный словарь Google;
  • программное обеспечение для распознавания изображений;
  • программное обеспечение безопасности и борьбы с мошенничеством;
  • программное обеспечение для анализа привычек;
  • прогнозы для цифрового маркетинга;
  • прогнозы и предложения относительно потребления новостей, музыки, фильмов, сериалов и т. д.

Виды искусственного интеллекта

По словам исследователя Аренд Хинтце, с теоретической точки зрения сегодня существует четыре различных типа искусственного интеллекта. Посмотрим.

Реактивные машины

Это относится к тем машинам, которые предназначены для оценки информации, доступной в среде, и решения неотложной проблемы на основе этой информации. Этот тип ИИ не хранит и не запоминает и, следовательно, не учится. Ваша задача - проанализировать информацию о конкретном моменте, построить возможные решения и выбрать наиболее эффективное.

В 1990 году IBM создала систему с этой возможностью под названием Deep Blue, которая выиграла матч у чемпиона по шахматам Гарри Каспарова. Сегодня реактивный ИИ используется в автономных автомобилях для пример.

Машины с ограниченной памятью

Это относится к технологии, которая использует информацию, полученную из базы данных, и которая, кроме того, может записывать основную информацию об окружающей среде и извлекать из нее уроки. Это так для пример, технологии GPS.

Машины с теорией разума

Это тип ИИ, который все еще находится в разработке. Ожидается, что в будущем определенные машины смогут понимать человеческие мысли и чувства и принимать на их основе решения. Следовательно, это связано с социальным взаимодействием. А пример Исследованием этого типа ИИ занимается робот София, созданный в 2016 году.

Машины с самосознанием

Машины с самосознанием - это машины, способные к самосознанию восприятия, мысли и отношения, то есть машины, способные воспринимать, рассуждать и действовать как люди.

Характеристики искусственного интеллекта

  • Умение реагировать на информацию, имеющуюся в среде;
  • Память и обучение на конкретном опыте;
  • Умение решать конкретные задачи;
  • Адаптивность;
  • Способность к сенсорному восприятию (слуховое, зрительное, тактильное);
  • Возможность управления, то есть целостная и понятная инфраструктура для своего приложения;
  • Устойчивость, то есть способность к оптимизации;
  • Хорошая производительность, то есть способность эффективно обрабатывать большие объемы информации;
  • Поддается измерению для количественной оценки производительности и будущих инвестиций.

Вы поможете развитию сайта, поделившись страницей с друзьями

wave wave wave wave wave