Google I/O -да жасанды интеллект мағынасын табу
GIF ойнату немесе кідірту үшін түртіңіз, GIF ойнату немесе кідірту үшін түртіңіз
Технологиялық әлем жасанды интеллект туралы айтуға толы. Ешқандай көрінбейтін сиқырлы күш енді суретті танудан виртуалды көмекші чат-боттарға дейін бәрін күшейтеді; Бұл микрофоннан 10 фут қашықтықта әрбір технологиялық басшының аузында. Өткен аптада Google -дің енгізу -шығару конференциясында интеллект алдыңғы қатарда болғаны таңқаларлық емес, бұл болашақта Google -ды іздейтін 7000 -ға жуық әзірлеушілер мен бұқаралық ақпарат құралдарының өкілдері. Google-дың бас директоры Сундар Пичай көгілдір аспанға деген ынта-жігерін сейілте алмады. Жұлдызды саяхат сценарий: Бұрын мүмкін емес деп есептелген нәрселер іс жүзінде мүмкін болуы мүмкін.
AI біздің күнделікті өмірімізде маңызды сипатқа ие бола бастады, бірақ оның көтерілуінің қызықты аспектілерінің бірі - біз оның шын мәнінде қаншалықты нашар түсінетіндігімізде. Егер AI шынымен әлемді өзгертетін болса, алдымен оның анықтамасын сұраған дұрыс. Google I/O -дан гөрі қай жерден жақсы табуға болады?
Кем дегенде, бұл интеллектуалдылықты қалай анықтайсыз? Міне, үлгі:
Мен міндетті түрде басқа біреумен сұхбаттасар едім.
Мен сенімді емеспін. Мен AI -мен ештеңе істемедім.
Жоқ Рақмет. Кешіріңіз. Іске сәт.
Мен шынымен қоңырау шалып жатырмын.
Мен ол туралы ештеңе білмеймін.
Бұл машиналық оқыту.
Мен білмеймін. Мен өтемін.
Мен Yahoo -да жұмыс жасаймын ....
Барлығы мұндай шығынға тап болған жоқ. Ticketmaster -тің құқық бұзушылықтың алдын алу бөлімінің бастығы Дэн Церноч шынайы интеллектті адам миының функциясын қайталайтын компьютер деп сипаттады. Біз одан әлдеқайда алыспыз, деді ол. Адамдар интеллект деп атайтындардың көпшілігі, «машиналық оқыту» деп аталатын нәрсе. Шынында да, ол түсіндірді, көптеген адамдар AI -ны қолшатыр термин ретінде қолданады, оның астында машиналық оқыту бар. Бұл туралы сәл кейінірек.
Басқа қатысушы осылай деп тұжырымдады: [AI] - бұл жерде машиналар бағдарламаланғаннан гөрі ақылды бола бастайды. Адамдар берген ақпаратты жай ғана түкірудің орнына, АИ өздігінен ойлана алады. Ол заттарды айтуға емес, түсінуге қабілетті, деді ол.
АИ анықтамасы табылмайтынын түсініп, біз Google -дің аға зерттеушісі Грег Коррадодан сараптама қорытындысын іздедік. Жасанды интеллект - бұл машиналарды ақылды ету өнері мен ғылымы, деп түсіндірді Коррадо. Бірақ бұл өте кең анықтама болғандықтан, ол тез арада машиналық оқуға тоқталды (кешіріңіз, Церноч мырза), ол AI -дің ең үлкен өсу аймағы деп сипаттады. Компьютерлерді ақылды болуға тікелей тырысудың орнына, біз компьютерлерді үйренуге бағдарламалаймыз, деді Коррадо.
Машиналық оқытуды түсіндірудің ең жақсы әдісі, дерексіз ұғым - нақты мысалдар арқылы; Коррадо суретті танудан басталды. Сіз компьютерге сол заттар анықталған көптеген суреттерді беру арқылы белгілі бір заттардың суреттерін тануды үйрете аласыз. Мысалы, компьютерге мысықтардың көптеген суреттерін компьютерге беріңіз үйрену мысықтардың жаңа бейнесін қалай тануға болады.
Компьютер мұны нейрондық желі деп атайды, ол Коррадоның айтуынша, адам миының айнасын көрсетуге арналған. Коррадоның айтуынша, мидың миллиардтаған нейрондары аз ғана ақпаратқа негізделген ұсақ -түйек шешімдер қабылдайды, бірақ олар бірігіп ойлаудың жетілдірілген тапсырмаларын орындай алады. Интеллект - бұл миллиардтаған жеке нейрондардың бірлескен әрекетінен туындайтын нәрсе, - деп түсіндірді ол.
Жасанды интеллект нейрондарға да ие. Жарық емес жеке ұяшықтардың орнына бізде өте жарқын емес жеке математикалық функциялар бар, деді Коррадо жасанды нейрондық желіні сипаттай отырып. Біз бұл функцияларды бір -бірінің үстіне қоямыз және олар тапсырмаларды бірге орындауды үйренеді. Олар үйлестіруді үйренеді.
Кескінді тану мысалына орала отырып, Коррадо бұл жасанды нейрондар суреттегі пикселдердің кішкене бөліктерін жеке сканерлейтінін және олар туралы шешім шығаратынын түсіндірді. Мұның бәрі ақ заттар ма? Мұның бәрі қараңғы нәрсе ме? Шегі бар ма? Шеті қай жаққа бағытталған? Бұл өте төмен деңгейдегі имидждік талдау, деді ол. Көптеген жасанды нейрондар суретті сканерлеп, өз қорытындыларын нейрондардың басқа жиынтығына бере алады, олар өз кезегінде оларды тамақтандыратын мәліметтерге сүйене отырып шешеді. Ақыр соңында, көптеген қабаттардан кейін, нейрондық желі оның бетке немесе автомобильге немесе жүк көлігіне қарап тұрғанын анықтай алады.
Машиналық оқыту суретті тану үшін салыстырмалы түрде жақсы жұмыс істейді. Ол сондай -ақ тілдік аударма сияқты нәрселер үшін жұмыс істейді, мұнда дыбыстың талданған бөліктерінен сөздерді экстраполяциялау үшін ұқсас тәсіл қолданылады. Сөздерді анықтаған кезде, оларды аударма бағдарламасы арқылы іске қосуға болады. Ол аудиожазбада: «Мұны транскрипциялау үшін қандай әріп шығаруым керек?» - деп ойлап табу үшін сигнал іздейді.
Фильм билетін брондау сияқты машиналық оқыту қалай жұмыс істейтіні туралы сұраққа-Google-дің AI көмегімен жұмыс істейтін Google көмекшісі бас директор Сундар Пичайдың негізгі жұмысы кезінде-Коррадо бұл тапсырманың кейбір бөліктерін AI жасамағанын түсіндірді. Сіз тұтас өнім жасаған кезде, ішкі жүйелердің барлық түрлері бар, және, әрине, машиналық оқыту әр кіші бөлікті жасай бермейді,-деді ол. Мысалы, сіз барғанда және жергілікті кинотеатрларда кино уақыттарын іздегенде, сіз бұл ақпаратты тікелей, мінсіз алуды қалайсыз. Сіз оны дұрыс жасайтын бағдарламаны жаза аласыз, және оны жұмсақ, жұмсақ етіп жасауды үйренудің қажеті жоқ. Машиналық оқыту - бұл интуитивті қадам бар осындай жетіспейтін бөліктерді толтыру. AI, дейді Коррадо, біз бұл билеттерді сұрайтын тілді түсінуге жақсы.
Басқа сұрақтар қалды, бірақ Коррадо бір минутқа да шыдай алмады. Google-дің AI-мен жұмыс жасайтын өнімдері өздігінен құрылмайтын болды. Кем дегенде, әлі жоқ.
