Table of Contents

ai_true.jpg

Лично меня раздражает тенденция маркетологов , когда они злоупотребляют в своём продукте такими словосочетаниями как “нейронные сети” и “искусственный интеллект”. И ладно ,если бы это соответстовало действительности,но на самом деле это, как правило,не так. Либо такие люди действительно заблуждаются и не понимают,что значат эти слова, либо просто считают, что эти триггеры помогут продукту развиваться.

К примеру, бота в чате способного выдавать ответы на те или иные вопросы начинают считать искусственным интелектом. Но повторюсь еще раз, это совсем не так.С таки же успехом можно считать простые конструкции типа “if-else” искуственным интеллектом.

И по сути в данных примерах не используется искусственный интеллект. Просто по необъяснимым причинам кто-то перевёл “artificial intelligence”(он же AI) как “искуственный интеллект”. и это привело к тому , что люди стали сравнивать это с человеческим разумом. А это привело к следующему - все стали задумываться о переносе нашего сознания на электронные носители информации, тобишь оцифровизация человеческого ума,что в перспективе конечно-же неплохо, но вытекая совсем из других понятий и определений.

Думаю,что меня многие закидают говном за следующую мысль, но это не более чем личное мнение, но я считаю неуместным русский язык в сфере IT, по крайней мере в большинстве случаев. Ну просто к сожалению некоторые термины нельзя грамотно перевести на русский язык, хоть ты убейся. Пожалуй я как-нибудь напишу статью по этому поводу. Так вот, в английском языке artificial intelligence не имеет той окраски,которое оно приобрело в русском языке. Слово “Intelligence” ,в данном контексте, переводиться как “умение рассуждать разумно(рационально)”, а вовсе не как “интеллект”.

Суть искуственного интеллекта в способности правильно интерпретировать данные и извлекать уроки из них для получения того или иного результата. Лишь в процессе “естественного” обучения AI становиться чем-то реально крутым.

Реальным примером того самого, правильного, искусственного интеллекта является суперкомпьютер Deep Blue, произведённый компанией IBM. Эта жестяная банка обыграла чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова в далёком 1997 году. Но на этом торжество AI не закончилось. Затем появился AlphaGo - программа для игры в го, разработанная компанией Google DeepMind в 2015 году. AlphaGo’s_TPU.png AlphaGo стала первой в мире программой, которая выиграла матч без гандикапа у профессионального игрока в го на стандартной доске 19 × 19(позже игрок завершил карьеру), и эта победа ознаменовала собой важный прорыв в области искусственного интеллекта, так как большинство специалистов по искусственному интеллекту считало, что подобная программа не будет создана ранее 2020—2025 годов. И самое интересное, AlphaGO практически не использует (в отличие от шахматных программ) ни алгоритмов, ни оценочных функций, специфичных для игры в го. При разработке AlphaGo авторы использовали только самую элементарную теорию игры в го, программа достигла высокого уровня игры, обучаясь сама на партиях профессионалов. Этот процесс называется “deep learning”. Таким образом, её методы машинного обучения могут быть использованы в других областях применения искусственного интеллекта. По сути это одна из самых сложных игр в мире, т.к в ней невероятное количество комбинаций. и это по настоящему круто.games.png В будущем, команда разработчиков планирует применить опыт, полученный при написании AlphaGo, для создания системы медицинской диагностики.

Однако от этих успехов бездушные программы не приобретают биологический интеллект. Но это не плохо, отнюдь, просто это программа ,которая лучше владеет комбинаторикой,чем человек, как бы это небыло прискорбно.