Функциональное определение AI
(различение AI).
- 16.11.25 г.
- 9772225665000 25023
I. Введение.
Разнообразие подходов к пониманию artificial intelligence (AI) порождает путаницу: от философских размышлений о сознании машин до прагматичных инженерных реализаций. На наш взгляд, актуально функциональное определение AI, основанное не на абстрактных спекуляциях, а на структурированном перечне его ключевых составляющих. Для его понимания в общих чертах рассматриваются основные парадигмы и алгоритмы AI (в основном методов машинного обучения и глубокого обучения), акцентируется иерархия парадигм, алгоритмов и прикладных областей. Такой подход позволяет не столько уточнить границы AI, сколько осветить его диалектическую природу – от жестких логических конструкций к адаптивным, эволюционирующим структурам, вдохновленным природой. В конечном итоге, хотя это определение узкое и в некотором смысле несовершенное, оно служит основой для фундаментального исследования AI, в чем и заключается его основная цель.
II. Структурирование различения AI.
Существует множество определений AI, которые сильно варьируются (см. напр., «Понятие AI»): от способностей вычислительных систем имитировать человеческие действия и навыки (к примеру, возможность обучаться, решать задачи, создавать тексты и изображения) до методов и технологий, позволяющих машинам выполнять задачи, требующие интеллектуальных возможностей. Второе также подчеркивает прикладной аспект AI, что соответствует современному восприятию термина в научных, инженерных и общественных контекстах. Поэтому следует более подробно рассмотреть, что входит в его область – точнее, каково разделение и, соответственно, различение AI, его основные понятия, или какие определения имеют место в соответствии с его функциональными аспектами.
В указанном смысле artificial intelligence – это самый широкий термин (это «зонтичный» термин). В простой иерархической структуре он включает следующие определения.
1.1. Символический искусственный интеллект: правила и логика (также см. «Эволюция AI»).
1.2. Машинное обучение (ML) (статистика и данные) – общая парадигма.
Это не конкретная технология, а парадигма (подход), в рамках которого компьютеры учатся решать задачи, не будучи явно запрограммированными на каждое действие, а находя закономерности в данных.
1.2.1. Типы обучения: с учителем, без учителя, с подкреплением;
1.2.2. Подходы / классы алгоритмов – это конкретные математические процедуры и правила, которые реализуют процесс обучения:
1.2.2.1. «Классические» алгоритмы – это «кирпичики», из которых строится ML: деревья решений, ансамбли, SVM, линейная регрессия, случайный лес и др.;
1.2.2.2. Алгоритмы на основе нейросетей / Глубокое обучение (DL): основной инструмент – нейросети (ключевые архитектуры: CNN (для изображений), RNN (для последовательностей), GNN (графовые нейронные сети), трансформеры (современный стандарт для NLP и не только)).
Нейросети – это не просто «один из» инструментов, а целый подкласс алгоритмов машинного обучения, вдохновленный строением биологического мозга (также см. «Эволюция AI»). Они особенно актуальны для работы со сложными, неструктурированными данными (изображения, звук, текст).
1.2.3. Прикладные области, в первую очередь, следующие:
1.2.3.1. компьютерное зрение в основном использует CNN и трансформеры,
1.2.3.2. обработка естественного языка (NLP) в основном использует трансформеры.
NLP – это область знаний и набор задач (распознавание речи, машинный перевод, анализ тональности). Исторически для нее использовались и другие подходы, но сегодня подавляющее большинство современных решений в NLP построено на машинном обучении, особенно на глубоких нейросетях.
1.2.3.3. Рекомендательные системы (использует все классы алгоритмов).
1.3. Эволюционные алгоритмы – это отдельная ветвь в сфере AI, не относящаяся напрямую ни к символьному подходу, ни к нейросетям (хотя может использоваться для их оптимизации).
Эволюционные алгоритмы воспроизводят не работу мозга, а процесс естественного отбора. Их следует понимать как отдельный класс методов в рамках машинного обучения или как отдельную парадигму ИИ.
1.4. Нейросимвольный AI, или гибридный подход, – это предполагаемая интеграция обозначенных выше подходов, которая предназначена для объединения способности нейросетей обучаться на данных с логикой и способностью к рассуждению символьного AI.
1.5. Artificial General Intelligence (AGI), или сильный AI, – это гипотетический AI, способный, как предполагается, выполнять умственную деятельность на уровне человека: в отличие от существующих AI систем, AGI должно решать множество разносторонних задач, сопоставимых с человеческими возможностями
III. Уточнение ряда позиций.
Рассмотрим некоторые позиции подробнее.
Алгоритмы AI – конкретные инструкции для указанных инструментов.
Алгоритмы AI – это любые алгоритмы, которые пытаются имитировать разумное поведение человека.
В них входят
– классические алгоритмы AI, которые могут не иметь отношения к ML (например, экспертные системы),
– алгоритмы машинного обучения (которые являются подмножеством алгоритмов AI),
– алгоритмы глубокого обучения (нейросети, которые являются подмножеством ML).
Машинное обучение – это подраздел AI, который изучает методы, позволяющие компьютерам «учиться» на данных и принимать решения без явного программирования на каждую задачу. Это общая концепция. С помощью машинного обучения, компьютерные программы могут самостоятельно улучшать свою производительность и адаптироваться к новым задачам.
Машинное обучение позволяет AI автоматически обрабатывать большие объемы данных, распознавать образы, анализировать тексты и принимать решения. Это открывает много возможностей в различных областях, включая медицину, финансы, производство, искусство и многое другое.
Машинное обучение – это широкая категория, включающая множество методов (в т.ч. алгоритмы вроде «дерева решений» или «ближайшего соседа»).
Глубокое обучение – это подраздел машинного обучения, который использует нейронные сети для эмуляции работы человеческого мозга. Глубокое обучение основано исключительно на многослойных нейронных сетях (их-то и называют «глубокими»).
Глубокое обучение – это частный, но очень мощный случай машинного обучения, где используются сложные (глубокие) нейросети для автоматического извлечения признаков из неразмеченных или исходных данных.
Глубокое обучение позволяет создавать модели AI, которые способны распознавать сложные образы, работать с естественными языками и предсказывать результаты на основе огромного объема данных.
С помощью глубокого обучения AI может выполнять такие задачи, как распознавание лиц, обработка и анализ медицинских изображений, создание голосовых помощников и многое другое.
Эти возможности AI создают существенные возможности для инноваций и развития.
Алгоритмы машинного обучения – это математические модели и методы, используемые для обучения компьютерных систем на основе данных.
Алгоритмы машинного обучения – это конкретные математические процедуры и правила, которые реализуют процесс обучения.
1. Классические алгоритмы машинного обучения:
– деревья решений и случайный лес: они принимают решения по принципу «если-то» и обладают хорошей интерпретируемостью,
– метод опорных векторов (SVM): он эффективен для классификации и поиска границ между классами;
– линейная и логистическая регрессия: это основные и широко используемые методы для прогнозирования и классификации,
– метод k-ближайших соседей (k-NN): он классифицирует объекты на основе похожести на ближайшие примеры из данных.
2. Экспертные системы. Это ранняя форма AI, которая работает на основе заранее прописанных человеком-экспертом правил «если – то», которая не требуют обучения на данных.
3. Эволюционные алгоритмы и генетические алгоритмы.Они решают задачи оптимизации, реализуют принципы естественного отбора (мутация, скрещивание, отбор), а не работу мозга.
4. Статистические методы и байесовские сети. Они для принятия решений основываются на теории вероятностей в условиях неопределенности.
Алгоритмы машинного обучения позволяют компьютерным системам самостоятельно извлекать знания из данных и принимать решения на основе полученной информации. В рамках алгоритмов машинного обучения, модели обучаются на тренировочных данных и затем могут применять полученные знания для классификации, регрессии, кластеризации и других задач. С помощью алгоритмов машинного обучения компьютеры могут находить закономерности в данных, выделять важные признаки и делать прогнозы или принимать решения на основе полученных знаний.
Нейронные сети – это модели, основанные на структуре и функционировании биологических нервных систем – на работе человеческого мозга. Они состоят из множества связанных между искусственных нейронов, которые передают информацию друг другу – обрабатывают информацию и принимают решения на основе полученных данных. Нейронные сети используются для решения задач, требующих обработки и анализа сложных и больших объемов данных, таких как распознавание образов, обработка естественного языка и прогнозирование.
Отдельно выделим
– сверточные нейронные сети – нейронные сети, используемые для анализа и обработки изображений и связанных с ними задач,
– рекуррентные нейронные сети – нейронные сети, которые могут обрабатывать последовательности данных и сохранять информацию о предыдущих состояниях.
Обработка естественного языка (NLP) – это область применения AI и машинного обучения для работы с человеческим языком (текст, речь), которая занимается разработкой алгоритмов и моделей, способных понимать и обрабатывать естественный язык, такой как речь или текст. Это позволяет компьютерным системам взаимодействовать с людьми на естественном языке и выполнять задачи, связанные с обработкой текста.
IV. Вместо заключения.
Подводя итог, отметим, что функциональное определение AI как экосистемы взаимосвязанных компонентов – от символического интеллекта и классических алгоритмов до глубокого обучения и эволюционных методов – подчеркивает его многогранность и динамичность. Оно демонстрирует, как AI эволюционирует от статичных правил экспертных систем к гибким моделям, способным извлекать знания из хаотичных данных, обрабатывать естественный язык и оптимизировать сложные процессы. Эта иерархия не только структурирует понятие AI, но и открывает пути для инноваций: от этически устойчивых систем в здравоохранении до устойчивого развития в экологии. В будущем, по мере роста вычислительных мощностей и объемов данных, AI продолжит трансформировать мир, требуя не только технической экспертизы, но и философского осмысления его роли в обществе. И именно функциональное определение AI – это шаг к дальнейшим исследованиям и экспериментам в области искусственного интеллекта.
>> Дискуссии и конференции. AI