Искусственный интеллект: холодный, бесчувственный и неосязаемый. Но именно за ним и есть будущее, именно эта область науки позволит сделать большой и существенный шаг в сторону автоматизации процессов, а, следовательно, снятия части рутинной нагрузки с ценных специалистов. И сейчас, на заре его развития только мы решаем каким будет искусственный интеллект через пару десятков лет, обучая его.
Попробуем разобраться какие существуют методы и алгоритмы машинного обучения искусственного интеллекта.
Традиционно вокруг нового и неизведанного возникает множество споров. И пусть об ИИ уже написано много, он до конца не понят людьми. Отсюда и возникают претензии типа: «Он заберет сотни рабочих мест у людей!», «Он восстанет против людей!», «Да мы сами себе роем могилу!», «Рано или поздно мы не сможем им управлять!» и т.п. Масса людей представляет себе ИИ как сверхразум, который раз уж не поддается их собственному объяснению, значит непременно представляет для них угрозу. И конечно, никто и слышать не хочет, что сейчас ИИ не принимает собственных решений, выходящих за пределы программы, прописанной человеком, на данный момент это технически невозможно.
А чему всё-таки возможно его обучить и как это происходит?
Методы машинного обучения искусственного интеллекта:
-
Индуктивное обучение
Получение эмпирических данных, выявление закономерностей, выявление алгоритмов действия в каждой подобной ситуации;
-
Дедуктивное обучение
Формализация данных, полученных человеком разными способами, и внесение их напрямую в базу;
Основные алгоритмы принятия решений искусственным интеллектом:
Наивный Байесовский классификатор
Один из простейших методов классификации.
Данный метод используется в технологии сканирования и распознавания лиц/сетчатки глаза/отпечатка пальца, в разделении контента в новостной ленте по темам, а также в разделении писем в Вашей электронной почте по категориям (конкретно — отделение спама);
Метод ансамблей
Метод ансамблей очень грубо можно назвать производным от вышеописанного наивного Байесовского классификатора, поскольку в его основе лежит Байесовское усреднение. Другими словами, этот способ выявляет пересечение вероятностей исходов, усредняет это значение, исключает дисперсию значений, одновременно контролируя поиск решения проблемы в рамках заданных условий.
Именно метод ансамблей может позволить найти то самое оптимальное решение проблемы, при котором будет затрачено меньше ресурсов, а результат будет максимально удовлетворять условиям задачи.
Метод опорных векторов
Если не вдаваться в сущность самого метода и объяснение построения гиперплоскости и работы с ней, то SVM можно описать как алгоритмы для классификации и регрессионного анализа.
Подобная технология используется в распознавании определенных свойств объекта по фотографии (цвета волос, пола, цвета одежды), а также в генетике — в сплайсинге ДНК (отделение конкретных нуклеотидных последовательностей из РНК и их соединение в ходе процессинга РНК).
Дерево принятия решений
Способ (модель) принятия решений, используемый ежедневно каждым из нас. Именно поэтому он уже стал мемом
А если без шуток, то такая модель обычно содержит такие элементы, как: проблему, способы решения, последствия каждого способа, вероятность наступления последствий, затраты ресурсов, и конечный итог. На основе этой модели работают большинство простейших технологий с использованием ИИ.
Логическая регрессия
Способ, который может приблизить нас к мощному искусственному интеллекту, способному принимать самостоятельные решения в некоторых ситуациях. Логическая регрессия представляет собой метод прогнозирования наступления некоторого события при нескольких переменных.
Подобный алгоритм используют в метеорологии и сейсмологии, в кредитовании, в маркетинге и других сферах.
Метод наименьших квадратов
Этот метод хотелось бы выделить отдельно, поскольку по своей сути он не является способом самого решения проблемы – скорее способом определения погрешностей каждого решения.
Описанные выше алгоритмы используются для метода контролируемого обучения, то есть такого, при котором конкретному массиву данных можно присвоить определенный ярлык (свойство), но в случае, если этот ярлык недоступен, следует спрогнозировать его присвоение в других подобных ситуациях.
Мы разобрали основные алгоритмы машинного обучения искусственного интеллекта чаще всего применяемые на практике. Стоит учитывать, что прикладное применение ИИ в быту и в решении повседневных задач, в которых чаще всего решение проблемы абсолютно понятно и необходимо лишь автоматизировать этот процесс, может предполагать использование подобных алгоритмов. Проблема же, решением которой должна стать инновационная разработка, либо решение будет зависеть от большого числа переменных (то есть в основном различные сферы точных наук), требует более сложных алгоритмов решения, узнать о которых Вы сможете, если будете следить за нашими новостями.
