Наш интеллект делает нас людьми. ИИ - это расширение этой способности.

Искусственный интеллект или ИИ - текущая «ГОРЯЧАЯ ТЕМА». Все гудят по этому поводу, кто-то за, кто-то против. И сторонники постоянно работают над тем, чтобы вывести его на уровень, превосходящий воображение.

В текущем сценарии так называемый тест Тьюринга определяется как квалификационный тест для надежной и эффективной модели ИИ. Тест Тьюринга - это метод определения того, соответствует ли модель ИИ человеческому разуму. Этот тест назван в честь Алана Тьюринга, основателя теста поворота и английского ученого-информатика, криптоаналитика, математика и биолога-теоретика. Считается, что машина или модель ИИ, прошедшая этот тест, не уступает человеческому разуму.

В основе любой модели искусственного интеллекта лежит подмножество машинного обучения. Надежная модель ИИ имеет надежное подмножество машинного обучения, которое постоянно обновляет свой набор данных и текущий алгоритм.

Нейронные сети: топливо для моделей искусственного интеллекта

В последнее время произошло несколько достижений в области вычислительной инфраструктуры, хранения и вычислительной мощности, которые привели к эволюции машинного обучения в более сложную модель глубокого обучения (DL), генеративной состязательной сети (GAN) и обучения с подкреплением (RL), все с помощью нейронных сетей. Нейронные сети - это некоторые очень специфические и эффективные алгоритмы, которые могут различать изображения или модели лиц и делать выводы о них. Они называются так, потому что имитируют неврологические функции нейрона в человеческом мозге, а изучение моделей машинного обучения, которые подразумевают нейронные сети в сложных наборах данных, известно как глубокое обучение

Существует два хорошо известных типа моделей нейронных сетей, которые имитируют человеческий мозг. Это модель сверточной нейронной сети (CNN), которая широко используется в различных приложениях, связанных с изображениями, например в автономных вождение, роботы, поиск изображений и т. д., а также модель рекуррентной нейронной сети (RNN), которая база большинства текстовых или голосовых приложений на основе обработки естественного языка (NLP), таких как чат-боты, виртуальные домашние и офисные помощники и синхронные переводчики.

Эти нейронные сети служат строительными блоками для некоторых удивительных моделей искусственного интеллекта. Нейронные сети помогли моделям ИИ выполнять некоторые умопомрачительные задачи, такие как обработка изображений, распознавание лиц, автоматическое вождение, НЛП и т. Д. Такие модели ИИ можно создавать с использованием некоторых открытых исходных кодов. библиотеки, такие как TensorFlow и Keras

NLP или Neural Language Processing - это алгоритм, предназначенный для работы с распознаванием голоса и словесной речи.

Реальные приложения нейронных сетей и некоторые взгляды на них

Все эти реальные приложения, такие как беспилотные автомобили, распознавание лиц и т. Д., Очевидно, рассматриваются каждым человеком как благо для человечества.

Но самым успешным применением нейронных сетей в модели искусственного интеллекта в реальном мире является «робот София». Бот был придуман мозгами компании Hanson Robotics. под руководством разработчика искусственного интеллекта Дэвида Хэнсона. Это был момент, когда в умах некоторых возник небольшой страх перед искусственным интеллектом.

«С помощью искусственного интеллекта мы вызываем демона» - Илон Маск.

Но на самом деле это не так. Если это регулируется человеческим разумом, это всегда будет благом для человечества.