Математика и искусственный интеллект

Искусственный интеллект в первую очередь предназначен для служения и улучшения человеческого интеллекта и нашего повседневного жизненного опыта. Его можно рассматривать как инструмент или расширение наших возможностей.

На сегодняшний день есть много разных подходов к созданию искусственного интеллекта (ИИ). Вот некоторые из них:

Символьное обучение: Это подход, при котором люди явно программируют правила и логику, которыми будет руководствоваться система ИИ. Символьное обучение было основным подходом к ИИ в его ранние годы и оно продолжает играть важную роль в некоторых областях, где требуются строгие правила и логика, такие как формализация языков.

Машинное обучение: Это подход, при котором компьютеры обучаются обнаруживать закономерности и делать предсказания на основе предоставленных им данных. Этот подход используется во многих современных системах ИИ.

Глубокое обучение: Это подкатегория машинного обучения, которое использует нейронные сети с большим количеством слоев (отсюда и название "глубокое"). Этот подход успешно применяется во многих задачах ИИ, включая распознавание речи, изображений и текста. Модель GPT (Generative Pretrained Transformer) относится к этой категории.

Обучение с подкреплением: Это подход, при котором агент ИИ обучается, выбирая действия, которые максимизируют некоторую награду в заданной среде. Обучение с подкреплением стало основой многих выдающихся достижений ИИ, таких как победа AlphaGo над чемпионом мира по игре Go.

Эволюционные алгоритмы: Это подход, основанный на принципах биологической эволюции, таких как мутация, кроссовер и отбор. Эволюционные алгоритмы обычно используются для оптимизации сложных систем, которые трудно понять и настроить вручную.

Гибридные системы: Многие современные системы ИИ используют гибридные подходы, которые сочетают в себе различные методы. Например, они могут использовать машинное обучение для обработки данных и символьное обучение для управления логикой и знаниями.

AI применяется в широком диапазоне областей, включая образование, медицину, транспорт, развлечения, безопасность и многое другое. Например, AI может помочь в управлении большими объемами данных, предоставлять персонализированные рекомендации, предсказывать тенденции и поведение, обнаруживать и диагностировать болезни и многое другое.

Однако, несмотря на все его преимущества, существуют также и важные вопросы этики, связанные с использованием AI, такие как приватность данных, предвзятость алгоритмов и вопросы о том, как AI может влиять на рабочие места и общество в целом. Поэтому важно, чтобы развитие и применение AI происходило ответственно и с учетом этих вопросов.
Истинный ИИ должен быть самостоятельным актором, ставящим свои цели, а не служебным приложением.
Пообщайтесь с автором программы (он будет очень рад!)

Борис Кригер
Авторский сайт:
https://boriskriger.com/
Моб./WhatsApp +1 (705) 571-4325
https://vk.com/krigerboris
https://www.facebook.com/boris.kriger
email: boriskriger@gmail.com

Пожалуйста, окажите посильную помощь на развитие канала по ссылке:
https://boriskriger.com/donate/

БОРИС КРИГЕР https://boriskriger.com/ И КАНАЛ ALTASPERA https://www.youtube.com/altaspera
ПРИГЛАШАЮТ СОБЕСЕДНИКОВ В ФОРМАТЕ ВСТРЕЧ В ZOOM НА ЛЮБЫЕ ТЕМЫ. ОДНОРАЗОВО ИЛИ В ВИДЕ ПОСТОЯННЫХ ВИДЕОПРОГРАММ.


НАШ КАНАЛ УЖЕ ПОСМОТРЕЛО БОЛЕЕ ДВУХ МИЛЛИОНОВ ЗРИТЕЛЕЙ!

ЦЕЛИ:
- ВОЗМОЖНОСТЬ ВЫСКАЗАТЬСЯ
- ПОДЕЛИТЬСЯ СВОИМИ ЗНАНИЯМИ
- ПУБЛИЧНОСТЬ
- ПРОДВИЖЕНИЕ ВАШЕЙ ИДЕИ ИЛИ БИЗНЕСА

ТЕМЫ:
- ПСИХОЛОГИЯ
- БЛАГОТВОРИТЕЛЬНЫЕ ПРОЕКТЫ
- ФИЛОСОФИЯ
- НАУКА
- ЛИТЕРАТУРА
- РЕЛИГИЯ
- ПОЛИТОЛОГИЯ
- БИЗНЕС


МНОГИЕ НАШИ ВИДЕО ЗАХОДЯТ В ТОП YOUTUBE! - ГАРАНТИРУЕМ АКТИВНОЕ РАСПРОСТРАНЕНИЕ МАТЕРИАЛА В СОЦСЕТЯХ И ОБРЕТЕНИЕ ЛОЯЛЬНОЙ АУДИТОРИИ. ПРОДВИГАЯ КАНАЛ, МЫ ПРОДВИГАЕМ ВАС.
CONTACT

БОРИС КРИГЕР
Авторский сайт:
https://boriskriger.com/
Моб./WhatsApp +1 (705) 571-4325
https://www.facebook.com/boris.kriger
email: boriskriger@gmail.com

Видео Математика и искусственный интеллект канала ALTASPERA