Да. Это так. В полном понимании слова «интеллект» - все существующие системы искусственного интеллекта таковыми не являются (поэтому в заглавии темы я взял термин в кавычки).
Давайте посмотрим, как работают системы псевдо-ИИ сегодня.
В курсе технических ВУЗов с программисткой направленностью еще в 90-е годы у нас (и гораздо раньше «у них») была такая дисциплина.
В основе всех таких систем лежит парадигма «обучения».
Что это такое?
Представим себе некоторый объект, на вход которому подают набор данных, на выходе получается некий результат.
В качестве иллюстрации на первых лекциях нам привели простой пример – подаем на вход данные о больном, на выходе видим вероятность выживания.
Вопрос. Кому отдать предпочтение на лечение?
Естественно, тому, у кого выживаемость выше. Как ни жестоко, но так есть. Тратить ресурсы медиков на заведомо умирающего – глупо.
Окей. Здесь все просто и понятно.
Но возникает один вопрос. А как «обучали» данный объект? Естественно, подавали на вход данные разных больных, на выход давали результат, объект обучался.
Если что – именно так работают нейронные сети. Как ключевой элемент сегодняшних систем ИИ (точнее, псевдо-ИИ).
Что же не так?
«Не так» заключается в простом понимании простых вещей. Современный псевдо-ИИ – это всего лишь два (!) обычных раздела математики, называющиеся «математическая статистика» и «теория вероятностей». Системы ИИ подчиняются алгоритмическим правилам, при этом основное правило таких алгоритмов – «ветвление» - т.е. выбор из возможных ситуаций.
И этот выбор обусловлен исключительно накопленными статистическими данными. Чем больше исходных данных с вполне д
Читать дальше...
|
yaplakal.com