Главные технические проблемы при реализации ИИ |
||
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2024-11-28 15:55 Часто путают или подменяют следующие понятия: • информация • данные • знания • умения Это и есть корень завышенных ожиданий от ИИ. Вот что эти термины означают с точки зрения разработки ИИ: 1. Информация: Набор сведений, выраженных в символах, звуках, графике, получаемых из различных источников. 2. Данные: Структурированная информация, классифицированная и организованная по типам, видам и другим характеристикам, важным для принятия решений. 3. Знания: Параметры, которые позволяют программе или модели ИИ превращать информацию в данные. 4. Умения: Применение знаний для обработки информации с целью получения результата. На простом языке это выглядит так: Чтобы научить ИИ, нужно предоставить ему данные. Человек готовит данные, создает алгоритм (модель ИИ с параметрами из подготовленных данных), что фактически означает создание шаблона ожидаемого результата работы ИИ. Всё упирается в количество данных и их параметры. Чем больше данных, тем больше у ИИ знаний и умений. Проблемы с данными Источников информации много: интернет, книги, фотографии, видео, музыка. Для разработки ИИ нужно поставить задачу. Например: — «Хочу, чтобы ИИ управлял роботом, который ходит в магазин, выносит мусор и готовит завтраки.» Не буду разбивать эту задачу на множество мелких, а остановлюсь на энтропии. Энтропия — это информационная емкость системы. В нашем контексте это означает, что информации настолько много, что полностью её структурировать (получить данные) невозможно из-за сложности и неопределённостей. Главные проблемы с данными: Категоризация и классификация множества возможных значений, характеристик и операций из-за неопределённости (энтропии). Вместо вывода: Пока не появится интерфейс между машиной и участками головного мозга (островковая доля, префронтальная кора и кора задней части поясной извилины), не стоит переживать за заголовки вроде "ИИ заменит людей". ИИ — это сегодня чисто инженерная задача, науки тут мало или вообще нет. Не переживайте! …продолжение следует Источник: vk.com Комментарии: |
|