Искусственный интеллект и нейронные сети

Искусственный интеллект (ИИ)

• ИИ — это область компьютерных наук, занимающаяся созданием интеллектуальных машин, способных выполнять задачи, обычно требующие человеческого интеллекта.
• Основные подходы к разработке ИИ включают:
  • Машинное обучение (МО): алгоритмы, позволяющие компьютерам учиться на данных без явного программирования.
  • Глубокое обучение (ГЛ): подтип МО, использующий многослойные нейронные сети для обработки сложных данных.
• ИИ может применяться в различных областях, таких как:
  • Обработка естественного языка (ОЕЯ): машины понимают и генерируют человеческий язык.
  • Видиообработка: распознавание объектов, лиц, сцен.
  • Робототехника: автономное управление роботами.
  • Диагностика заболеваний: помощь врачам в постановке диагнозов.

Нейронные сети (НС)

• НС — это вычислительные системы, вдохновленные структурой и функциями биологических нейронных сетей.
• Основные компоненты НС:
  • Нейроны (узлы): обработка информации.
  • Синапсы (соединения): передача информации между нейронами.
  • Веса синапсов: влияют на силу сигналов между нейронами.
  • Слои: организованные группы нейронов.
• Типы НС:
  • Персептроны: простейшие НС с одним слоем.
  • Многослойные персептроны (MLP): несколько слоёв нейронов, обеспечивают более сложную обработку данных.
  • Рекуррентные НС (RNN): способны обрабатывать последовательные данные, такие как текст.
  • Свёрточные НС (CNN): эффективно обрабатывают структурированные данные, такие как изображения.
• Функция активации: преобразует входные данные в выходные, добавляя нелинейность в НС.
• Обучение НС: процесс настройки весов синапсов, чтобы минимизировать ошибку на обучающих данных.
  • Методы обучения: градиентный спуск, обратное распространение ошибки.

Связь ИИ и НС

• Нейронные сети являются ключевым инструментом для реализации задач ИИ, особенно в области глубокого обучения.
• Разные архитектуры нейронных сетей применяются для решения различных задач в рамках ИИ – от распознавания образов до обработки естественного языка.
• ИИ использует методы и принципы, вдохновлённые биологическими нейронными системами.

Примеры применения НС

• Распознавание речи и текста: перевод
• Распознавание изображений и видео: автопилот, объекты на картинке
• Предсказания и прогнозирование: общая прибыль компании, изменение рынка
• Классификация данных: спам, клиенты, финансовые сделки.

Преимущества НС

• Высокая точность при решении сложных задач.
• Автоматизация процессов.
• Улучшение качества решений.

Ограничения НС

• Требуют больших данных для обучения.
• Сложность интерпретации решений (черный ящик).
• Уязвимость к ошибкам и искажениям данных.
• Переобучение (overfitting).
• Зависимость от качества обучающих данных.
• Сложности в разработке и настройке.