Искусственный интеллект и маркетинг - стр. 4

2015 год для AI стал годом знаковым. Произошло заметное увеличение программных проектов, использующих AI в Google и существенное сокращение показателей ошибок в задачах из-за увеличения доступных нейронных сетей по причине роста инфраструктуры облачных вычислений, увеличения числа исследовательских инструментов и наборов данных.

Примерами использования AI является разработка Microsoft системы Skype, обеспечивающей автоматический перевод с одного языка на другой и система Facebook, способная делать описания изображений для слепых людей.

Рассуждение, решение проблем

Общей целью исследований в области AI является цель создания технологии, позволяющей компьютерам и машинам работать интеллектуально. Общая проблема моделирования (или создания) интеллекта была разбита на субадреса. Они состоят из определенных особенностей или возможностей, в отношении которых исследователи ожидают, что будет отображаться интеллектуальная система. Основные черты, описанные ниже, получили наибольшее внимание.

Ранние исследователи разработали алгоритмы, имитирующие пошаговые рассуждения, они используются людьми, решающими головоломки или делающими логические выводы.

К концу 1980-х и к 1990-м годам в рамках исследований AI были разработаны методы борьбы с неопределенной или неполной информацией с помощью применения концепций теории вероятности и экономики.

Для сложных задач алгоритмов может потребоваться огромное количество вычислительных ресурсов – большинство из них сталкивается с феноменом «комбинаторного взрыва»: объем памяти или требуемое компьютерное время становится астрономическим для задач определенного размера. Поиск более эффективных алгоритмов решения проблем является высоко приоритетным.

Люди обычно используют быстрые, интуитивные суждения, а не поэтапный вывод, что раннее исследование AI могло моделировать. AI продвигался с использованием «подсимвольного» решения проблем: воплощенные подходы агента подчеркивают важность сенсомоторных навыков для более высоких рассуждений; исследование нейронной сети пытается имитировать структуры внутри мозга, порождающие это умение; статистические подходы к AI имитируют способность человека угадывать.

Представление и технология знаний

Онтология – это знание, рассматриваемое как набор понятий внутри домена и как взаимоотношения между этими понятиями.

Если говорить об исследовании AI, то в нем особое место отводится представлению и технологии знаний. Многим из проблем, решение которых будет осуществляться машинами, потребуются обширные знания о мире.