Когда появится настоящий ИИ?
Сейчас много говорят об Искусственном Интеллекте, но что он сейчас представляет из себя? Если немного углубиться в нейробиологию, то уровень нынешнего ИИ с его компьютерным зрением, машинным перводом, распознаванием голосов и прочим - не что иное, как сенсорный интеллект. То есть, грубо говоря, компьютеры нучились воспринимать информацию как мы, но не научились ее обрабатывать (т.е. не научились воображению или мыслительному интеллекту).
В чем разница?
Для многих не секрет, что в основе машинных алгоритмов, ИИ и нейросетей лежит концепция обучения (которая вшита в живые организымы с рождения). Именно эта концепция позволяет ИИ-системам делать то, что они сейчас умеют. Но чтобы научить их чему-то, нужно очень, очень много информации.
Нам же, чтобы чему-то научиться не нужно колоссального количества примеров (зачастую хватает одного, классический пример "тронул горячую сковородку - получил ожог"), к тому же мы можем предугадать или предсказать исход какого-либо действия или события даже не имеея достаточного опыта или знаний в этой сфере. Все благодаря мышлению.
Возвращаясь к главному вопросу "когда?". Когда компьютеры будут способны учиться на одном примере, предсказывать и угадывать без огромного количества данных, когда смогут делать определенные выводы, без огромных познаний, вот тогда это и будет истинным ИИ.
#ИИ #нейросети #мысливслух
Сейчас много говорят об Искусственном Интеллекте, но что он сейчас представляет из себя? Если немного углубиться в нейробиологию, то уровень нынешнего ИИ с его компьютерным зрением, машинным перводом, распознаванием голосов и прочим - не что иное, как сенсорный интеллект. То есть, грубо говоря, компьютеры нучились воспринимать информацию как мы, но не научились ее обрабатывать (т.е. не научились воображению или мыслительному интеллекту).
В чем разница?
Для многих не секрет, что в основе машинных алгоритмов, ИИ и нейросетей лежит концепция обучения (которая вшита в живые организымы с рождения). Именно эта концепция позволяет ИИ-системам делать то, что они сейчас умеют. Но чтобы научить их чему-то, нужно очень, очень много информации.
Нам же, чтобы чему-то научиться не нужно колоссального количества примеров (зачастую хватает одного, классический пример "тронул горячую сковородку - получил ожог"), к тому же мы можем предугадать или предсказать исход какого-либо действия или события даже не имеея достаточного опыта или знаний в этой сфере. Все благодаря мышлению.
Возвращаясь к главному вопросу "когда?". Когда компьютеры будут способны учиться на одном примере, предсказывать и угадывать без огромного количества данных, когда смогут делать определенные выводы, без огромных познаний, вот тогда это и будет истинным ИИ.
#ИИ #нейросети #мысливслух