Исследования в области искусственного интеллекта разрабатывают интеллектуальные «супермашины», которые могут обучаться, выполнять вычисления и адаптироваться подобно человеческому мозгу.
Майкл Мегарит
Вы когда-нибудь задумывались, как Facebook может узнавать ваших друзей на фотографиях, которые вы публикуете?
Или как автомобили могут управлять собой и избегать столкновений?
Короткий ответ очевиден: наука.
Более длинный и точный ответ менее очевиден: алгоритмическое программное обеспечение на базе сложных машин с искусственным интеллектом.
Кембриджский словарь определяет искусственный интеллект (ИИ) как машину или систему, которая обладает определенными качествами человеческого разума, такими как понимание языка, распознавание изображений, решение проблем и самостоятельное обучение.
От простых шахматных движков до полностью автономных транспортных средств ученые-компьютерщики способны проектировать машины с различным уровнем интеллекта и способностей.
Однако их конечной целью является разработка машин, способных имитировать человеческий мозг и выполнять сложные задачи быстрее и эффективнее, чем люди.
Этот сценарий далек от футуристического.
Собственно, это уже стало реальностью.
Глубокое обучение создает «супермашины»
Машинное обучение — это область искусственного интеллекта, связанная с проектированием интеллектуальных машин, способных выполнять определенные задачи и учиться на основе данных без регулярного обновления или улучшения.
Однако, несмотря на свою сложность, эти системы ведут себя как компьютеры, а не как люди.
Глубокое обучение, которое является частью машинного обучения, продвигает концепцию еще на один шаг вперед.
Он воспроизводит архитектуру человеческого мозга, поэтому машины могут выполнять задачи, с которыми не справляются обычные алгоритмы искусственного интеллекта, включая машинное обучение.
Как оно работает?
Используя сложную сеть искусственных нейронов, которые имитируют гибкость и вычислительную мощность человеческого мозга.
Искусственные нейронные сети имитируют человеческий мозг
Искусственные нейронные сети (ИНС) — это вычислительные системы, состоящие из связанных единиц, называемых искусственными нейронами, которые моделируются на основе реальных нейронов человеческого мозга. Эти нейроны состоят из десятков, а иногда и сотен слоев взаимосвязанных алгоритмов.
Каждый уровень получает и интерпретирует информацию, отправленную предыдущим уровнем. Они обрабатывают данные, выявляют закономерности, сравнивают новые данные с прошлыми данными, анализируют решения и пытаются решать проблемы наиболее эффективным способом.
На каждом этапе пути неправильные ответы удаляются и повторно отправляются на предыдущий уровень для корректировки алгоритма.
Чудо этой технологии заключается в том, что алгоритмические корректировки выполняются автоматически, без вмешательства человека.
Этот процесс позволяет машине со временем становиться «умнее».
Как ИНС используются в реальном мире?
ИНС способны решать многие сложные проблемы более эффективно, чем люди могли когда-либо мечтать. Таким образом, они применяются во все большем числе отраслей промышленности.
В нашей повседневной жизни ИНС широко используются в программном обеспечении для распознавания речи и лиц наших смартфонов. Так ваш телефон распознает вас, даже если вы постриглись или говорите с другим акцентом.
Он также используется в робототехнике для обеспечения того, чтобы умные бытовые приборы реагировали соответствующим образом на определенные ситуации: например, умный холодильник подаст сигнал, если дверь останется открытой или если в отделениях будет аномальная температура.
В бизнесе и промышленности ИНС имеют множество полезных применений, таких как:
- Автомобильная промышленность: беспилотные автомобили и роботизированные такси.
- Финансовые услуги: прогнозирование будущих цен на акции и алгоритмическая торговля.
- Банки: усовершенствуйте методы оценки кредитоспособности и проверки претендентов на получение кредита.
- Реклама: целевые рекомендации.
- Управление рисками:прогнозирование вероятности определенного события.
- Проверка фактов. Перекрестная проверка нескольких источников информации.
- Наблюдение и безопасность: распознавание голоса и лица.
Мы могли бы продолжать и продолжать перечислять инновационные варианты использования ИНС.
Просто тот факт, что они применяются во всех секторах экономики и общества.
И нетрудно понять, почему.
Их гибкость и масштабируемость делают их идеальными для обработки больших объемов данных из нескольких входных данных.
Вопрос в том, устареет ли человеческий мозг?
Будем надеяться, что нет, но только время покажет…
об авторе
Майкл Мегарит является партнером Cebron Group.
Обладая более чем 25-летним опытом работы в области корпоративных финансов в стране и за рубежом,
он консультирует быстрорастущие технологические компании по вопросам слияний и поглощений и капиталовложений.
