Что такое ИИ на самом деле?
Привет хабр. Я человек, который часто слышит, что ИИ уничтожит мир или что-то в этом роде. Однако услышав слово ИИ я иногда думаю про интеллект свинки из Майнкрафт или о прогнозе погоды, а не о нейросетях. Почему? Сейчас вы узнаете.
Сегодня я научу вас классифицировать ИИ и сделаю более грамотным в этой сфере.
Есть множество различных видов искусственного интеллекта, но я поговорю лишь о том, что сейчас существует в нашем мире, а не о гипотетическом, не созданном сильном ИИ, а именно про слабый ИИ.
Вот виды существующего ИИ по работе с данными:
И виды ИИ по принципу работы:
If-else программы (напишите в комментариях более точное название, если знаете)
Нейросети
Прочие методы
Да, всего 3 вида обработки данных и 2 основных принципа работы, но они сами содержат множество различных примеров, от упомянутого ИИ свинки из Майнкрафт до ChatGPT
Вдаваться, использует ли ИИ нейросети, деревья решений или if-else метод я особо не буду, так как любой пример может использовать сразу несколько вариантов.
Системы обработки данных — это программы, которые на основе полученных данных выдают единый результат, который может быть конкретным ответом или вероятностью. Часто применяют метод if — else. Вот примеры таких программ:
Игровой ИИ
Экспертные системы
Чат-боты
Системы компьютерного зрения
Многие другие
Игровой ИИ: Представим свинку из Майнкрафт и игрока. Цель свинки очень проста — идти за игроком, если у того в руках есть морковь. Иначе не идти. Помимо свинки сюда можно привести так же шахматный ИИ.
Экспертные системы: На рентгене программа автоматически проверила целостность скелета и выделила место перелома, указав тип и примерный срок восстановления.
Чат-боты: Пользователь Ввёл: Привет? Чат-бот: Если ввёл привет, нужно ответить «Привет, как дела», иначе ответить «Не понял запрос» (Siri, Устаревшая версия Алисы). Такие программы обычно снабжены программами определения смыслов, так как гиппопотам и бегемот — это одно и тоже, а слова за́мок и замо́к это разные слова и нужно уметь их все различать.
Системы компьютерного зрения: Описать картинку. Туда же и генерация изображений.
Это лишь малая часть всех видов систем обработки информации. А мы переходим к следующему виду ИИ по работе с данными.
Системы предсказания данных — как следует из названия программы, предназначенные для предсказания данных или прогнозирования временных рядов. Обычно это нейросети, но иногда это программы, использующие другие подходы, в роде деревьев решений или адаптивный систем. Вот примеры таких программ:
Прогнозирование
NLP (обработка естественного языка)
Предсказание событий
Многие другие
Прогнозирование: При прогнозировании события обычно говорят о хаотичных системах со множеством вариантов решений. Например на основе данных об облачности, времени года, влажности, температуре дать прогноз погоды на завтра или любой другой день. Ещё пример: предсказать заболеваемость ОРВИ в этом году.
NLP: ChatGPT и SORA — отличные примеры этого всего.
Предсказание событий: При предсказании обычно говорят о каком-нибудь единичном событии, например вероятность падения этого астероида на Марс, учитывая его траекторию. Другой случай — предсказание постоянных событий, например следующий пролёт кометы рядом с землёй.
Все эти ИИ и примеры являются довольно известными примерами, но вообще их намного больше. Я так же не упомянул математические модели, предназначенные для работы с функцией, хотя он всегда рядом с нами и лежит в основе всех нейросетей, даже ChatGPT.
Надеюсь, это было довольно интересно или полезно для вас.
