Машину можно «обучить», но она никогда не сумеет понимать

На сегодняшний день нередко речь заходит о создании искусственного интеллекта. Однако если серьезно задуматься об этом, то компании создают программы, готовые выполнять исключительно ранее поставленные задачи. Чем больше программу «натаскивают» на решение конкретной задачи, тем быстрее и успешнее она будет с ней справляться.

Машины не способны «мыслить»

Многие современные фирмы применяют машинное обучение с целью создания современной нейронной сети. Это именно тот способ, который позволяет компьютеру «научиться» грамотнее и лучше выполнять ту или иную задачу. Технологию обучения машин можно активно применять во многих сферах деятельности. Однако такую технологию нельзя назвать искусственным интеллектом в широком смысле этого слова.

Искусственный интеллект – понятие из области фантастики. Он подразумевает создание роботизированного и компьютеризированного мозга, который был бы способен размышлять о многих вещах таким образом, как это может делать человек, и даже понимать людей.

Такими технологии на сегодняшний день не имеет ни одна компания. Современные программы не могут думать так же, как человек и аналогично понимать окружающую реальность. Созданные системы так называемого искусственного интеллекта достаточно неплохо обучены решению конкретных задач. При этом обучить их должен именно человек. Программы неплохо обучаются, однако они понимать и оценивать действительность просто не способны.

Компьютеры не понимают

У Gmail недавно добавилась абсолютно новая, отличная от других систем, функция, благодаря которой стало возможным отвечать на письма. Однако программа несовершенна. В качестве ответного сообщения на многие письма, в том числе и на рабочую корреспонденцию, она выбирает выражение «Я тебя люблю». Такая ситуация возникает, потому что программа может не понимать значения конкретных фраз. Компьютер просто смог научиться тому, что часто люди посылают сообщения с таким текстом.

Термин «машинное обучение» подразумевает под собой постановку задач перед компьютером, а также предоставление ему возможности наиболее быстро и эффективно их решить. Из-за того, что сама система не «обучена» понимать, что она на данный момент делает, – возможно решение не той проблемы не тем способом.

Нейронные сети и современное машинное обучение

В ходе осуществления машинного обучения компьютер не программируют на выполнение какой-то задачи, актуальной на данный момент. В систему загружают данные, а компьютер оценивает значимость их применения в конкретном случае.

Машинное обучение актуально для следующих случаев:

  • распознавания изображений;
  • тренировки имеющихся нейронных сетей.

Нейронные сети – специальные компьютерные программы, состоящие из нескольких различных слоев, сквозь которые регулярно проходит новая информация. Каждый такой слой автоматически рассматривает данные и определяет их роль.

Роль машинного обучения

Программы машинного обучения будут применяться для самых различных целей, в том числе и для распознавания человеческой речи. Беспилотные автомобили применяют современные технологии, чтобы научиться видеть и узнавать на трассе различные объекты и правильно на них реагировать. Некоторые предприятия обращаются к машинному обучению с целью проектирования определенных компьютерных программ, при помощи которых возможна игра в сложные, но актуальные настольные игры с компьютером. Кроме этого, технологии могут применяться в целях эффективной борьбы с мошенничеством с банковскими картами.

Подпишись на канал Автодом 4х4 в Яндекс.Дзен
Понравилась статья? Поделиться с друзьями:
Добавить комментарий

;-) :| :x :twisted: :smile: :shock: :sad: :roll: :razz: :oops: :o :mrgreen: :lol: :idea: :grin: :evil: :cry: :cool: :arrow: :???: :?: :!: