L'intelligenza artificiale (AI) è una varietà di soluzioni e metodi tecnologici e scientifici che aiutano a creare programmi simili all'intelligenza umana. L'intelligenza artificiale comprende molti strumenti, algoritmi e sistemi, che sono anche tutti componenti della scienza dei dati e delle reti neurali artificiali.
La scienza dei dati è la scienza dell'analisi dei dati e dell'estrazione di informazioni e conoscenze preziose. Si interseca con aree quali l'apprendimento automatico e la scienza del pensiero (scienza cognitiva), nonché con le tecnologie per lavorare con i grandi dati (Big Data). La scienza dei dati si traduce nell'analisi dei dati e nell'individuazione del giusto approccio per l'elaborazione, l'ordinamento, il campionamento e il recupero dei dati.
Come funzionano e cosa sono le reti neurali? Classificazione delle reti neurali artificiali
Una rete neurale è una delle direzioni dell'intelligenza artificiale, il cui scopo è modellare i meccanismi analitici svolti dal cervello umano. I compiti che una tipica rete neurale risolve sono la classificazione, la previsione e il riconoscimento. Le reti neurali sono in grado di apprendere e svilupparsi da sole, basando la propria esperienza sugli errori commessi.
Una rete neurale è un insieme di neuroni collegati tra loro da connessioni uniche chiamate sinapsi. La struttura di una rete neurale è arrivata nel mondo della programmazione dalla biologia. Grazie a questa struttura, la macchina acquisisce analizzando e persino ricordando varie informazioni. Le reti neurali sono anche in grado di analizzare i dati in entrata e di riprodurli dalla propria memoria.
In altre parole, una rete neurale è un'interpretazione automatica del cervello umano, che contiene milioni di neuroni che trasmettono informazioni sotto forma di impulsi elettrici.
Che cos'è un neurone?
Un neurone è un'unità di calcolo che accetta dati, esegue semplici calcoli su di essi e poi li trasmette ad altri neuroni. Si dividono in tre tipi fondamentali: ingresso (blu), nascosto (rosso) e uscita (verde):
Quando una rete neurale è composta da molti neuroni, viene introdotto il termine strato. Di conseguenza, uno strato di ingresso riceve informazioni, strati nascosti (di solito non più di 3), che le elaborano, e uno strato di uscita, che emette il risultato.
Le basi biologiche della connettività neurale
Nel nostro cervello ci sono circa 86 miliardi di neuroni. Un neurone è una cellula collegata ad altre cellule simili. Le cellule sono collegate tra loro da rami. L'insieme di questi elementi costituisce una sorta di rete. È la rete neurale. Ogni cellula riceve segnali da altre cellule. Poi li elabora e invia il segnale stesso ad altre cellule..
Un neurone riceve un segnale (informazione), lo elabora e invia la sua risposta. Le frecce rappresentano le connessioni, ovvero i rami lungo i quali vengono trasmesse le informazioni:
È così che, bypassando i segnali reciproci, la rete neurale giunge a un qualche tipo di decisione. La decisione è quindi il risultato del lavoro collettivo di un miliardo di neuroni..
La rete neurale artificiale
Una rete neurale cerca di utilizzare modelli matematici per simulare il cervello umano e creare macchine con intelligenza artificiale.
Una rete neurale simula il funzionamento del sistema nervoso umano, la cui caratteristica è la capacità di autoapprendere dalle esperienze precedenti. In tal modo, il sistema commette sempre meno errori ogni volta che.
Una rete neurale è costituita da elementi di calcolo separati - i neuroni - collocati su più livelli, come il nostro sistema nervoso. I dati che arrivano all'ingresso di una rete neurale vengono elaborati in sequenza su ogni strato della rete. Ogni neurone ha parametri specifici che possono variare in base ai risultati ottenuti: questo è il punto di partenza dell'addestramento della rete.
Formazione della rete neurale
Uno dei criteri principali e più importanti è la possibilità di addestrare una rete neurale. In generale, una rete neurale è un insieme di neuroni attraverso i quali passa un segnale. Se si alimenta l'ingresso, si otterrà un risultato sconosciuto in uscita dopo aver attraversato migliaia di neuroni. Per trasformarlo, è necessario modificare i parametri della rete per ottenere i risultati desiderati.
Non si può cambiare il segnale di ingresso, l'addizionatore svolge la funzione di somma e non si può cambiare qualcosa o toglierlo dal sistema, perché cesserebbe di essere una rete neurale. L'unica cosa che rimane è utilizzare coefficienti o funzioni di correlazione e applicarli ai pesi delle connessioni. In questo caso, possiamo definire l'addestramento di una rete neurale: la ricerca di un insieme di coefficienti di peso che, passati attraverso l'addizionatore, daranno il segnale desiderato in uscita. È il concetto applicato anche dal nostro cervello.
Ma c'è una sfumatura. Se si impostano manualmente i coefficienti dei pesi, la rete neurale ricorderà il segnale di uscita corretto. In questo caso, le informazioni in uscita saranno istantanee e sembrerà che il neurone sia riuscito ad apprendere rapidamente. Se invece si modifica leggermente il segnale di ingresso, si otterranno risposte sbagliate e non logiche in uscita.
Quindi, invece di specificare coefficienti specifici per un segnale di ingresso, è possibile creare parametri generalizzanti utilizzando il campionamento.
Cosa comporta l'intelligenza artificiale e come funziona? Applicazioni e prospettive dell'IA
L'intelligenza artificiale (AI) è una tecnologia, o più precisamente, una direzione scientifica, che sta studiando modi per insegnare a computer, apparecchiature robotiche e sistemi analitici a pensare in modo intelligente come una persona. In realtà, il sogno degli assistenti robotici intelligenti è apparso molto prima che venissero inventati i primi computer.
L'apprendimento automatico e le reti neurali sono tutti esempi di intelligenza artificiale utilizzati per descrivere sofisticati sistemi informatici. Le tecnologie basate sull'apprendimento automatico sono in grado di risolvere molti problemi nel mondo reale.
Inizialmente, nei computer erano assenti funzioni come il ragionamento e il processo decisionale deliberato. Tuttavia, negli ultimi anni sono state fatte diverse importanti scoperte nel campo della tecnologia AI e dei relativi algoritmi. Il numero crescente di grandi campioni di dati diversi - Big Data - disponibili per la formazione sull'IA gioca un ruolo importante.
Molte altre materie, tra cui matematica, statistica, teoria della probabilità, fisica, elaborazione dei segnali, apprendimento automatico, blockchain, visione artificiale, psicologia, linguistica e ricerca sul cervello, si intersecano con la tecnologia AI. Coloro che sono interessati alla filosofia sono attratti da questioni come la responsabilità sociale e l'etica dello sviluppo dell'intelligenza artificiale.
Lo sviluppo della tecnologia AI è motivato dal fatto che i lavori con numerose variabili richiedono soluzioni estremamente complicate, difficili da comprendere e algoritmizzare manualmente. Le moderne tecnologie di apprendimento automatico e intelligenza artificiale, se combinate con "formazione" opportunamente selezionata e preparata; dati per i sistemi, possono consentire ai computer di "pensare" da soli - per programmare, comporre musica, valutare i dati e formulare giudizi indipendenti basati su di essi.
Come funziona l'intelligenza artificiale (AI)?
L'intelligenza artificiale è la capacità di un computer o di un robot di svolgere compiti normalmente associati agli esseri intelligenti. La terminologia è ampiamente utilizzata per descrivere un progetto volto allo sviluppo di sistemi che hanno processi cognitivi specifici dell'uomo, come la capacità di ragionare, generalizzare e imparare dalle esperienze passate.
Nella sua forma più elementare, l'IA è una simulazione rudimentale di neuroni cerebrali. I segnali vengono trasferiti da neurone a neurone e, dopo il processo, si ottiene un risultato.
Descrizione del neurone artificiale
Un neurone artificiale, spesso noto come rete neurale, è una funzione matematica intesa come modello di neuroni biologici. Nelle reti neurali artificiali, i neuroni artificiali sono gli elementi costitutivi di base. Come modello matematico del cervello umano, sono state sviluppate reti neurali artificiali.
I singoli neuroni sono cellule viventi a struttura complessa al loro interno con ramificazioni in grado di scambiare segnali con altri neuroni attraverso connessioni regolari e un nodo più significativo responsabile della trasmissione degli impulsi dal neurone. Alcuni dei collegamenti sono responsabili dell'eccitazione del neurone e alcuni sono responsabili dell'inibizione. Gli impulsi che il neurone trasmette ad altri neuroni dipenderanno dai segnali e dalle connessioni che il neurone "entra".
Il neurone artificiale non ha bisogno di un supporto fisico. Si tratta essenzialmente di una funzione matematica. Il suo compito è quello di ricevere informazioni (ad esempio, segnali da molti altri neuroni artificiali), elaborarle in un certo modo e quindi produrre il risultato. In una rete artificiale, i neuroni sono solitamente suddivisi in tre tipi:
- input - ciascuno di questi neuroni riceve un "input" elemento di informazione iniziale,
- Intermedio: elabora le informazioni,
- Output - output - output del risultato.
La stessa rete neurale viene creata a strati, come una torta. Uno degli strati esterni contiene neuroni di input, un altro contiene neuroni di output e possono essercene uno o più intermedi tra di loro. Ogni neurone della rete media è connesso a un insieme di neuroni provenienti da due strati circostanti. La comunicazione tra i neuroni è fornita tramite pesi, valori numerici che ogni neurone calcola in base ai dati ricevuti dal livello precedente della rete.
Durante la creazione di reti neurali artificiali, gli scienziati sono stati guidati dalla struttura del cervello umano.
La differenza tra intelligenza artificiale e intelligenza umana
L'intelligenza può essere definita come la capacità mentale generale di ragionare, risolvere problemi e apprendere. A causa della sua natura pubblica, l'intelligenza integra funzioni cognitive come la percezione, l'attenzione, la memoria, il linguaggio o la pianificazione. Un atteggiamento consapevole verso il mondo distingue l'intelligenza naturale.
La questione di come l'IA differisca dall'intelligenza naturale è in realtà una questione filosofica piuttosto che strettamente scientifica. Il fatto è che nessuna intelligenza artificiale che esiste oggi ha raggiunto un livello di sviluppo sufficientemente alto da competere con gli umani su un piano di parità.
C'è un punto di vista espresso dal filosofo John Searle negli anni '80. Ha introdotto i termini "IA forte" e "IA debole". Una robusta intelligenza artificiale, secondo gli scienziati, può realizzare se stessa e pensare come un essere umano. L'IA debole non è in grado di farlo.
Le IA di oggi sono inequivocabilmente deboli perché nessuno di loro ha ancora sviluppato la consapevolezza di sé. Fanno solo ciò per cui sono stati addestrati e, in un certo senso, possono essere considerati programmati per farlo. Non hanno una comprensione precisa di cosa c'è dietro queste cose.
Tuttavia, molti ricercatori credevano che i sistemi informatici non avrebbero mai potuto eguagliare gli esseri umani poiché si basano sulle conoscenze apprese e sull'esperienza pratica per dare un senso alle loro attività. I computer non ce l'hanno per definizione, quindi non possono sviluppare la propria intelligenza.
Ma queste affermazioni sono state fatte quando le reti neurali stavano appena muovendo i primi passi. Oggi, guardando al loro successo nell'apprendimento, è facile credere nella realtà dell'IA, che potrà diventare uguale agli esseri umani o addirittura superarli.
I principi di base dell'intelligenza
Possiamo confrontare il pensiero umano con l'intelligenza artificiale sulla base di diversi parametri standard dell'organizzazione del cervello e della macchina. L'attività di un computer, come un cervello, prevede quattro fasi: codificare, archiviare, analizzare i dati e fornire risultati.
Il cervello umano e l'IA possono autoapprendere in base ai dati dell'ambiente. Inoltre, il cervello umano e l'intelligenza artificiale risolvono problemi (o compiti) utilizzando algoritmi specifici.
Principi tecnologici dell'intelligenza artificiale
L'apprendimento automatico (ML) è un principio di sviluppo dell'intelligenza artificiale basato su algoritmi di autoapprendimento. Il coinvolgimento dell'uomo in questo approccio è limitato al caricamento di una serie di informazioni nella "memoria"della macchina e alla definizione degli obiettivi.
L'apprendimento profondo è un metodo misto, la cui differenza principale è l'elaborazione di grandi insiemi di dati e l'uso di reti neurali.
Una rete neurale è un concetto matematico che imita la struttura e la funzione delle cellule nervose di un organismo biologico. Di conseguenza, idealmente, è un sistema di autoapprendimento. Se trasferiamo il principio alla base tecnologica, una rete neurale è un insieme di processori che eseguono un singolo compito in un progetto su larga scala. In altre parole, un supercomputer è una rete di molti computer ordinari.
L'apprendimento profondo si riferisce a un principio distinto dell'IA, in quanto questo metodo viene applicato per individuare modelli in vaste quantità di informazioni. Per questo lavoro impossibile per l'uomo, il computer utilizza tecniche avanzate..
L'informatica cognitiva è una delle direzioni dell'IA, che studia e implementa i processi di interazione naturale uomo-computer, simile a quella tra le persone. La tecnologia dell'intelligenza artificiale mira a imitare completamente le attività umane di ordine superiore: il linguaggio, il pensiero simbolico e analitico.
La computer vision è una branca dell'IA utilizzata per riconoscere immagini grafiche e video. Oggi l'intelligenza artificiale è in grado di elaborare e analizzare dati grafici e interpretare le informazioni in base all'ambiente..
Discorso sintetizzato. I computer possono già comprendere, analizzare e riprodurre il parlato umano. Possiamo già controllare programmi, computer e gadget con comandi vocali—per esempio, Siri o l'assistente di Google, Alice di Yandex e altri ancora..
Inoltre, sofisticati processori grafici, che sono al centro dell'elaborazione interattiva dei dati, rendono difficile immaginare l'intelligenza artificiale senza di essi. Le API - interfacce di programmazione delle applicazioni - sono necessarie per integrare l'IA in vari programmi e dispositivi. Utilizzando l'API, puoi aggiungere facilmente la tecnologia di intelligenza artificiale a qualsiasi sistema informatico: sicurezza domestica, casa intelligente, apparecchiature CNC, ecc.
I principali problemi dell'IA oggi
A questo punto dello sviluppo, le capacità dell'intelligenza artificiale sono limitate. Si possono evidenziare le seguenti principali difficoltà:
- Il machine learning è possibile solo sulla base di enormi quantità di dati. Significa che eventuali imprecisioni nelle informazioni influiscono fortemente sul risultato finale.
- I sistemi intelligenti sono limitati a un'attività specifica. Cioè, un sistema intelligente istituito per rilevare le frodi fiscali non sarà in grado di rilevare le frodi nel settore bancario. Abbiamo a che fare con programmi altamente specializzati che sono ancora lontani dal multitasking umano.
- Le macchine intelligenti non sono autonome. Richiede un intero team di specialisti e molte risorse per mantenerli "in vita".
- I limiti del deep learning e delle reti neurali.
Nonostante tutti i loro vantaggi, il deep learning e le reti neurali presentano ancora notevoli svantaggi.
- Dipendenza dai dati: in generale, gli algoritmi di deep learning richiedono una notevole quantità di dati di addestramento per svolgere i propri compiti in modo accurato. Sfortunatamente, non ci sono dati di addestramento di alta qualità sufficienti per creare modelli funzionanti per molti problemi.
- Imprevedibilità: le reti neurali si evolvono in modo strano. A volte tutto va come previsto. E a volte (anche se la rete neurale funziona bene), anche i creatori faticano a capire come funzionano gli algoritmi. La mancanza di prevedibilità rende estremamente difficile correggere e correggere gli errori negli algoritmi delle reti neurali.
- Distorsioni algoritmiche: gli algoritmi di deep learning sono validi quanto i dati su cui vengono addestrati. Il problema è che i dati di addestramento spesso contengono errori o difetti nascosti o apparenti e gli algoritmi li ereditano. Ad esempio, un algoritmo di riconoscimento facciale addestrato principalmente su immagini di persone bianche funzionerà in modo meno accurato su persone con colori della pelle diversi.
- Mancanza di generalizzazione: gli algoritmi di deep learning sono adatti per compiti mirati ma non riescono a generalizzare le proprie conoscenze. Inoltre, il deep learning svolge un lavoro scadente nell'elaborazione dei dati che si discostano dai suoi esempi di addestramento.
Prospettive future per l'intelligenza artificiale
La tecnologia AI sta trovando un'applicazione diffusa e ha un enorme potenziale di crescita in tutte le aree. Nel tempo, l'umanità creerà computer sempre più potenti, che diventeranno sempre più avanzati nello sviluppo dell'IA.
Le reti neurali artificiali vengono create a immagine del cervello umano, anche se in una forma molto semplificata. Forse un giorno sarà in grado di scansionare tutte le sezioni del cervello di una persona vivente, mapparne i neuroni e le connessioni sinaptiche e riprodurne la copia in un computer. Ci si può aspettare che una rete neurale così copiata non solo si comporti in modo intelligente: sarà letteralmente un doppio umano, in grado di riconoscersi, prendere decisioni ed eseguire azioni come fa. Anche i ricordi verranno copiati. Teoricamente, sarà possibile inserire una tale rete neurale in un corpo artificiale (in un robot). Allora la persona - una copia della sua coscienza - può vivere quasi per sempre.
Sarebbe difficile effettuare un tale trasferimento nella pratica: nessuna tecnologia permetterebbe di "leggere"il cervello vivente e creare la sua "mappa."E siamo ancora molto lontani dal creare una rete neurale artificiale che sia potente come il cervello.
Lo scopo dell'intelligenza artificiale è quello di aiutare le persone e di occuparsi di compiti complessi o di routine. Se un giorno l'intelligenza artificiale riuscirà a raggiungere il livello del pensiero umano, sarà una pietra miliare per la civiltà. Avremo un assistente capace e intelligente e potremo essere giustamente orgogliosi del fatto che sia una creazione delle nostre mani..
Al momento, la scienza è riuscita a creare reti neurali relativamente piccole in grado di riconoscere la voce o di elaborare le immagini. Nessuna IA ha ancora le stesse capacità del cervello umano.
L'intelligenza "Power" non è legata alla velocità di calcolo, ma alla complessità della rete neurale. La mente umana è ancora superiore a qualsiasi rete neurale artificiale, anche se il ritmo dei suoi processi è significativamente più lento di quello dei computer.
Le reti neurali artificiali sono costituite da singoli neuroni, raggruppati in strati. Due strati esterni fungono da "input," che riceve le informazioni in ingresso, e da "output," da cui viene letto il risultato. Tra di essi possono esserci da una a diverse decine, o addirittura centinaia, di strati intermedi di neuroni. E ogni neurone di uno strato è collegato a molti altri negli strati precedenti e successivi.
Più complessa è la rete, più strati e neuroni contiene e più compiti severi ed estesi può svolgere.
La mente umana è influenzata da molti fattori. Riceviamo informazioni sul mondo esterno attraverso i nostri organi percettivi: osservando, toccando e assaggiando. Interagendo con l'ambiente, acquisiamo esperienze di vita, conoscenze sulle proprietà del mondo e abilità sociali. Il nostro cervello è in costante miglioramento e cambiamento fisico.
Supponiamo di riuscire a creare una rete neurale abbastanza complessa da permetterle di evolversi in modo simile e di dotarla di "organi di senso"- videocamera, microfono e simili - forse, dopo un po', sarà in grado di acquisire "esperienza di vita."Ma questa è una questione che riguarda un futuro lontano.