Наука долго шла к реальности, в которой искусственный интеллект (ИИ) станет обыденностью. Сегодня появляются все новые возможности для применения "умных" технологий в разных сферах жизнедеятельности. В ближайшей перспективе обычные люди будут все чаще сталкиваться с ИИ в повседневной жизни, не говоря о широком распространении таких систем на производствах и в узкоспециализированных сферах.
Уже сейчас многие пользуются нейросетями, зная об их связи с ИИ. В дальнейшем будут появляться и другие средства с формами применения ИИ, требуя от пользователей более глубокого понимания различий между разными способами применения инновационных технологий. Поэтому важно не упускать подобные нюансы развития все более сложных методов ИИ, начиная с самых доступных и простых систем.
Машинное обучение как этап развития ИИ
Современные возможности практического применения ИИ во многом стали доступны благодаря так называемому машинному обучению. Данная технология позволяет компьютерам учиться на данных, которые им предоставляются человеком. Достаточно введения определенного алгоритма, чтобы на его основе система могла решать поставленные задачи, исходя из накапливаемой базы знаний.
Техники программного обучения происходят из биологии. Основа для концепции обучаемых нейронных сетей появилась еще в 1960-х годах, но сегодня она вернулась в ином, более совершенном качестве. Во многом прогресс систем ИИ способствовал этому возвращению, но, опять же, важно учитывать принципиальное разделение двух понятий - ИИ и нейросети.
Искусственный интеллект и его применение
Концепция ИИ предполагает создание условного робота, который обладал бы интеллектом, схожим по уровню и возможностям с человеческим. Другое дело, что о полноценном достижении этой цели пока нет и речи. Более того, не все ученые уверены, что создание машины с аналогом человеческого мозга в принципе будет возможно на данном этапе. Поэтому говорить можно лишь о стремлении к этой цели. Сегодня мы находимся все же на ранних стадиях прогресса в этом направлении.
С научной точки зрения ИИ представляет собой подобласть информатики, связанную с разработкой интеллектуальных машин. Важно, что цифрового интеллекта должно быть достаточно для выполнения определенных задач наравне с людьми. Имитация мыслительной и когнитивной деятельности человека уже сейчас позволяет решать ряд типичных задач, связанных с обработкой информации и выполнением тех или иных действий по ее результатам.
Важно учесть, что ИИ может быть воплощен и воплощается в самых разных информационных и технических формах с алгоритмами разных уровней сложности. Собственно, этим и объясняется широкое распространение машин на базе ИИ: в медицине, образовании, финансовой деятельности, промышленном производстве, мелкой бытовой технике.
Нейронная сеть и ее применение
Идея нейронных сетей возникла как результат вдохновения природными нейронами в животном мире. По большому счету это и есть один из методов, которыми достигаются цели ИИ.
Технически нейросети - это системы виртуальных нейронов или узлов, которые моделируются по аналогии с мозгом.
Однако есть и другой взгляд, согласно которому уже ИИ развился из идеи нейросетей, возникших на основе машинного обучения.
О сложности самой концепции нейронных сетей говорит тот факт, что в ее разработке участвует целый набор дисциплин, среди которых информатика, физика, инженерия и психология.
Нейросети как метод применения ИИ служат для решения множества проблем и задач, связанных с исследовательской работой, проверкой данных, прогнозированием и управлением.
Отличия в целеполагании
На данный момент ИИ можно назвать частью инфраструктуры, обеспечивающей деятельность современного общества в разных отраслях. При этом разработчики не теряют надежды, что такие системы со временем смогут полностью имитировать мыслительную деятельность человеческого мозга и даже превосходить ее потенциал.
В свою очередь нейронные сети практически реализуют алгоритмы, схожие с теми, которые применяет мозг животных в более простых формах. Основной принцип предполагает распознание определенных закономерностей в базе данных с целью принятия решения в рамках поставленной задачи. То есть речь идет о менее глобальных, но практически решаемых задачах. Нейросети можно рассматривать как демонстрацию уровня реальных возможностей ИИ на текущем этапе развития.
Заключение
Нейросети и ИИ являются разными понятиями, но у них и много объединяющих черт. Наиболее полно эта связь проявляется в технологиях машинного обучения. Но в то же время не стоит забывать, что ИИ - это более широкая технологическая основа для моделирования человеческого интеллекта. В этой области нейросети занимают лишь место одного из практических инструментов достижения сложных задач с применением элементов искусственного интеллекта.
