-
Групповые занятия проходят в Санкт-Петербурге по ул. Рентгена, д.10а (по вторникам, с 19:30 по 21:30). Сменная обувь обязательна. Занятия проводит преподаватель нашей Школы Анатолий Мамеев.
Справки по телефонам: 8-931-200-2208, 8-911-723-8788
Канал в телеграме: PBI_EMP
Революция в области искусственного разума
- Автор темы Lisunoff
- Дата начала
Около года изучал углубленно машинное обучение, разные его направления, в т.ч. и "искусственный интеллект". Так вот, "под капотом" находятся различные математические модели, базирующиеся на комбинации теории оптимизации (поиск минимума, максимума), теории вероятности и законов статистики. Такие модели могут заменить выполнение рутинных задач. Да, там порой довольно сложные концепции в них реализованы, но это все же мат. модели, которые очень сильно ограничены теми условиями, которые на них накладываются.
На основании большого объема данных, на которых такие модели "научаются", они могут находить различные закономерности, предсказывать события, даже строить наполненные смыслом предложения, НО в рамках своей математической модели и в рамках тех данных, на которых она училась.
Создать принципиально новое, а тем более понять, что она делает, она не сможет. Такая модель - продвинутый калькулятор, первые статьи о которой (в т.ч. о нейронных сетях) были написаны ещё в период СССР в 80-е годы и некоторые простые модели претворены в жизнь, но новая жизнь этим моделям стала возможна, когда компьютерные мощности сделали скачок в своём развитии.
Например, у меня была задача определить какой из приборов откажет на сколько-то дней вперед и заранее об этом оповестить оператора. Сам оператор, который изучает графики работы приборов, может не замечать длительное время наступающей неполадки, но модель на базе данных, когда оборудование работает нормально, а когда нет, а также на базе паттернов поведения между двумя эти состояниями, может заранее оповестить оператора о такой ситуации, чтобы он провёл внеплановое тех. обслуживание ему. В данном случае, модель работала лучше эксперта-оператора, но это вовсе не означает, что она умнее и ей можно заменить оператора. Такие модели хорошо работают на тех данных, на которых она училась, на других - может работать очень плохо. А учитывая, что даже у самих приборов могут со временем меняться характеристики, такие модели нужно постоянно дообучивать и ещё не факт, что повторно удастся превзойти человека-эксперта.
Потому я бы с большим скептицизмом отношусь вот к таким "прорывам" в ИИ - просто придумали новую математическую концепцию, которая лучше моделирует определенные паттерны человеческой деятельности, но заменить целиком её не сможет.
На основании большого объема данных, на которых такие модели "научаются", они могут находить различные закономерности, предсказывать события, даже строить наполненные смыслом предложения, НО в рамках своей математической модели и в рамках тех данных, на которых она училась.
Создать принципиально новое, а тем более понять, что она делает, она не сможет. Такая модель - продвинутый калькулятор, первые статьи о которой (в т.ч. о нейронных сетях) были написаны ещё в период СССР в 80-е годы и некоторые простые модели претворены в жизнь, но новая жизнь этим моделям стала возможна, когда компьютерные мощности сделали скачок в своём развитии.
Например, у меня была задача определить какой из приборов откажет на сколько-то дней вперед и заранее об этом оповестить оператора. Сам оператор, который изучает графики работы приборов, может не замечать длительное время наступающей неполадки, но модель на базе данных, когда оборудование работает нормально, а когда нет, а также на базе паттернов поведения между двумя эти состояниями, может заранее оповестить оператора о такой ситуации, чтобы он провёл внеплановое тех. обслуживание ему. В данном случае, модель работала лучше эксперта-оператора, но это вовсе не означает, что она умнее и ей можно заменить оператора. Такие модели хорошо работают на тех данных, на которых она училась, на других - может работать очень плохо. А учитывая, что даже у самих приборов могут со временем меняться характеристики, такие модели нужно постоянно дообучивать и ещё не факт, что повторно удастся превзойти человека-эксперта.
Потому я бы с большим скептицизмом отношусь вот к таким "прорывам" в ИИ - просто придумали новую математическую концепцию, которая лучше моделирует определенные паттерны человеческой деятельности, но заменить целиком её не сможет.