Что мы на самом деле подразумеваем под интеллектом? Существует множество определений. Это, безусловно, термин, который сейчас ассоциируется с большим ажиотажем. Большая часть того, что люди называют искусственным интеллектом, по сути, является статистикой, информатикой, математикой или их комбинацией.
Часто алгоритмы, лежащие в основе методов искусственного интеллекта, оказываются проще, чем можно было бы ожидать. Кроме того, многие из этих алгоритмов имеют броские названия, например, «механизм внимания». Однако это всего лишь алгоритм, который нужно выполнить, верно? По сути, это линейная алгебра и некоторые нелинейные функции. Но поскольку это называется «механизм внимания», люди внезапно начинают фантазировать обо всех видах человекоподобных аспектов, связанных с ним. И это очень типичная ситуация для дискуссий об искусственном интеллекте сегодня.
И почему это делается? Ну, во многом, конечно, потому что люди хотят создать ажиотаж, они хотят создать ожидания. Они хотят заинтересовать инвесторов, чтобы те вкладывали деньги. И это во многом объясняет, почему у нас есть искусственный интеллект.
Автор публикации
Комментарии: 589Публикации: 261Регистрация: 26-04-2018
Один из важнейших выводов заключается в том, что для обучения таких моделей требуется огромное количество данных. Эти модели способны «впитывать» колоссальные объемы информации и учиться на их основе — это действительно критически важно.
Традиционно обучение понимается как дедукция — по сути, как логика. У вас есть некие исходные посылки, на основе которых вы приходите к определенным выводам. Существует индукция — процесс обучения и прогнозирования на основе закономерностей. Есть также абдукция — ее можно представить как своего рода «построение мира» или формулирование гипотез.
Мы используем все эти механизмы. Кроме того, люди способны осмыслять причинно-следственные связи, у нас есть память. Думаю, в той или иной мере всё это можно воспроизвести с помощью машин.