Аннотация
Книга начинает с установления основополагающих понятий искусственного интеллекта (ИИ), его значимости и многообразия. Искусственный интеллект описывается как способность машин имитировать человеческое мышление и поведение, что связано с созданием интеллектуальных агентов, которые могут воспринимать окружающий мир, анализировать ситуации и принимать решения для достижения заданных целей. Это делает ИИ важным инструментом в самых разных сферах человеческой деятельности, от бизнеса до науки.
Исторический контекст развития ИИ охватывает важные этапы, начиная с философских размышлений о разуме, которые восходят к античности. Одним из поворотных моментов в развитии искусственного интеллекта стало творчество Алан Тьюринга в середине XX века, который разработал теоретические основы, способствующие дальнейшим исследованиям в данной области. В 1950-х годах программа Logic Theorist завершила первую успешную задачу решения, что стало значимым шагом вперед. С тех пор, с развитием технологий обработки данных и алгоритмов, применение ИИ существенно расширилось. В современном мире активно развиваются методы глубокого обучения и нейронных сетей, что открывает новые горизонты для использования ИИ.
Разделяя ИИ на три категории — узкий искусственный интеллект, общий искусственный интеллект и супер-интеллект — книга подчеркивает, что узкий ИИ уже активно используется для решения конкретных задач в повседневной жизни и бизнесе, в то время как общий и супер-интеллект остаются на уровне концепций и исследуются на практике. Принципы работы ИИ традиционно основываются на нейронных сетях, которые могут обучаться как на размеченных данных, так и на необработанных, включая системы обучения с подкреплением. Эта динамичная и растущая область постоянно адаптируется к появлению новых условий и задач.
Следующий отрывок книги обращает внимание на технологии и инструменты, используемые в сфере искусственного интеллекта, акцентируя внимание на значении машинного обучения и глубокого обучения. Машинное обучение делится на контролируемое и неконтролируемое обучение. Контролируемое обучение подразумевает работу с размеченными данными, что позволяет выполнять предсказания, в то время как неконтролируемое учит алгоритмы выявлять структуры в необработанных данных. Глубокое обучение, использующее многослойные нейронные сети, позволяет выявлять сложные закономерности, особенно в таких областях, как распознавание изображений и анализ текстов.
Ключевыми элементами машинного обучения являются нейронные сети, которые функционируют по принципу нервных клеток. Различные виды нейронных сетей (перцептроны, многослойные перцептроны, свёрточные и рекуррентные нейронные сети) имеют свои особенности и предназначены для решения конкретных задач, таких как обработка изображений или работа с последовательными данными. Алгоритмы, стоящие за ними, могут быть как контролируемыми, так и неконтролируемыми, включая элементы уклоняющего обучения, что делает их пригодными для различных практических приложений, включая классификацию документов и создание рекомендательных систем.
Книга также рассматривает такие важные направления, как обработка естественного языка (NLP) и компьютерное зрение — две области, активно развивающиеся в рамках ИИ. Обработка естественного языка включает задачи понимания и синтеза человеческого языка, что позволяет создавать чат-боты и автоматизированные аналитические системы. Компьютерное зрение сосредоточено на распознавании и анализе визуальной информации, с примерами применения в разработке беспилотных автомобилей.
Для эффективного создания приложений на основе ИИ автор подчеркивает необходимость изучения различных библиотек и инструментов, таких как TensorFlow, PyTorch и OpenCV, которые могут существенно упростить процесс разработки и улучшения продуктов. Книга завершает главу, заявив о важности изучения языков программирования, чтобы уверенно работать с ИИ, обещая более глубокое обсуждение этих и других аспектов в последующих главах.
