Это 30-й день моего участия в августовском испытании обновлений. Узнайте подробности события:Испытание августовского обновления
«Мир Дикого Запада» рассказывает научно-фантастическую историю в большом тематическом парке, посвященном американскому Западу. Парк использует андроидов, оснащенных сверхвысоким искусственным интеллектом, в качестве обслуживающего персонала, чтобы позволить посетителям полностью погрузиться в ролевую игру.
Судя по текущему состоянию развития искусственного интеллекта сегодня, до искусственного интеллекта, появившегося в «Мире Дикого Запада», еще далеко. Сегодня искусственный интеллект все еще находится на начальной стадии распознавания образов.
Иногда нас легко запутать в отношениях между некоторыми понятиями, такими как отношения между искусственным интеллектом, машинным обучением и глубиной. Машинное обучение — это ветвь искусственного интеллекта, глубокое обучение — это алгоритм машинного обучения, а большие данные и наука о данных неотделимы от глубокого обучения и машинного обучения.Алгоритмы глубокого обучения и машинного обучения интегрированы в большие данные и науку о данных. поле
Чтобы иметь общее представление о системах искусственного интеллекта, мы вводим три термина.
- Мир (monde): окружающая среда, ввод, данные или данные знаний
- калькулятор: расчет, программа, модель или агент
- и горизонт: целевая функция, результат или выход
Джон Маккарти представил концепцию искусственного интеллекта в 1956 году. В настоящее время наблюдается значительный прогресс в алгоритмах прогнозирования в области машинного обучения, особенно глубокого обучения.
- символизмисследователей пытаются искусственно спроектировать калькуляторы, миры и горизонты
- коннекционизмИсследователи, с другой стороны, попытались опустошить калькулятор и позволить миру самостоятельно разобраться в его видении.
символизм
Дартмут, Джон Маккарти и Марвин Мински ввели термин «искусственный интеллект» (ИИ) на конференции, состоявшейся в Дартмуте в 1956 году, чтобы возразить против ранней кибернетики.коннекционизм(Дюпюи, 2005). Они считали, что машине недостаточно адаптироваться на основе ввода и вывода.символизмЦель искусственного интеллекта состоит в том, чтобы поместить определяемые человеком процедурные алгоритмы и правила в компьютерную систему, чтобы системой можно было манипулировать с более высокого уровня. Символизм доминировал в области искусственного интеллекта с середины 1860-х до начала 1990-х годов.
Первоначальную работу по символизму продвигали Герберт Саймон и Аллен Ньюэлл (Ньюэлл) в 1850-х годах. В 1956 году они написали первую программу искусственного интеллекта Logic Theorist, которая позволяла машинам имитировать процесс принятия решений.
Ценой искусственности: «умный» мир реализуется дизайнерами, контролируется, точен, недвусмыслен, поэтому его видением является рациональность.
коннекционизм
Нейронные сети возникли на первых компьютерах икибернетика, хотя первоначально оно не называлось этим именем, мы называем его коннекционизмом. Термин «нейронная сеть» был придуман нейробиологом Уорреном Маккаллохом и логиком Уолтером Питтсом в 1943 году и первоначально означал математическое моделирование нейронной сети человеческого мозга. Эта статья до сих пор цитировалась в статьях по глубокому обучению, и ее можно даже рассматривать какконнекционизмПроисхождение.
Нейронные сети имели огромный успех на выставке ECCV в 2012 году, но в нейронных сетях нет ничего нового. Используя мощные вычислительные мощности и большой объем данных, теперь можно удовлетворить некоторые требования кибернетики. Лишь недавно для описания этих технологий использовался термин «искусственный интеллект» (ИИ).
- мощная вычислительная мощность
- массивные данные
| время | событие | Примечание |
|---|---|---|
| Предложено в 1943 г. | Термин «нейронная сеть» был придуман нейробиологом Уорреном Маккаллохом и логиком Уолтером Питтсом. | Примечание |
| Предложено в 1943 г. | Артуро Розенблют (Rosenblues), Норберт Винер (Вена) и Джулиан Бигелоу (Бигелоу), определенные в 1943 году.кибернетикаОбоснование их представления о машине, способной к самокорректировке | Примечание |
| 1949 | Нейробиолог Дональд О. Хебб установил связь между нейронными сетями и машинным обучением. Он обнаружил, что активацию нейронов с помощью синаптической информации можно рассматривать как процесс обучения. | Примечание |
| 1956 | Концепция искусственного интеллекта (ИИ) была придумана Джоном Маккарти (McCarthy) и Марвином Мински (Minsky) на конференции, состоявшейся в Дартмуте в 1956 году. | |
| с 1995 по 2007 год | Эпоха SVM | |
| 2010 год | LeCun предлагает 10-слойную нейронную сеть, но эффект посредственный | |
| в 2005-2008 гг. | Очень простой алгоритм стохастического градиентного спуска не гарантирует сходимость к общему минимуму. | |
| 2009 | Рождение imageNet | В настоящее время база данных включает 14 миллионов изображений, элементы которых были вручную аннотированы 21 841 классом. |
| 2009 год, | Алгоритм обратного распространения реализован на видеокарте, в результате чего нейронная сеть работает в 70 раз быстрее. | Экспоненциальный рост наборов данных также сопровождался изменениями в архитектуре калькулятора: количество нейронов в сети удваивается каждые 2,4 года. |
кибернетикаПредлагается непосредственно сделать простой черный ящик, связать обучение этого черного ящика с полем зрения и настроить параметры в черном ящике, измеряя ошибку мира и поведение машины. Кибернетика определяет свой вычислительный горизонт как сравнение входов и выходов в мир.
Фрэнк Розенблатт (Frank Rosenblatt)
Машина, разработанная Фрэнком Розенблаттом, была вдохновлена нейронной сетью, предложенной Маккаллохом и Питтсом, с добавлением механизма обучения. В каждом наложенном слое персептрона входные нейроны имитируют активность сетчатки, а выходные нейроны классифицируют «особенности», распознаваемые системой, которые могут изучить только скрытые слои в середине.
Фрэнк Розенблатт (Frank Rosenblatt) предложил принять восходящий подход, используя механизм обучения для статистического изучения структуры сети. После программной реализации персептрона Фрэнк Розенблатт приступит к созданию аппаратной версии персептрона: Mark I, состоящей из 400 нейронов, состоящих из оптоэлектронных устройств. Синаптические веса кодируются потенциометрами, а изменения веса во время обучения выполняются моторами. Физически реализованные персептроны этого типа все еще были редкостью из-за технологических ограничений того времени. И, в связи с развитием другого направления искусственного интеллекта, символизма, эта часть исследований имеет тенденцию к стагнации.