Технологии Искусственного Интеллекта Базируется на

Технология искусственного интеллекта (ИИ) добилась значительных успехов в различных областях, таких как здравоохранение, транспорт, безопасность и развлечения. Однако что лежит в его основе? Ответ кроется в функционировании человеческого мозга.

Введение

Понимание того, как работает наш мозг, может дать ценную информацию для разработки эффективных систем искусственного интеллекта. Человеческий мозг - сложный организм, который обрабатывает информацию быстро и эффективно. Он использует нейромедиаторы для передачи сигналов по синапсам, подобно тому как компьютеры используют двоичные коды для передачи данных. Эта параллель наводит на мысль, что искусственный интеллект может быть смоделирован по образцу этих естественных нейронных сетей.

Нейроны против компьютеров

Компьютеры работают с помощью двоичного кода - нулей и единиц, – что позволяет им с точностью выполнять определенные задачи. Аналогично, каждый нейрон в головном мозге также действует как простой процессор, посылая электрические импульсы по своему аксону при стимуляции. Затем эти сигналы принимаются другими клетками, заставляя их либо подавать свой собственный сигнал, либо сохранять тишину.

Синапсы против соединений

Точно так же, как компьютерные программы взаимодействуют посредством соединений (или "синапсов"), то же самое делают клетки мозга. Когда один нейрон посылает сообщение другому, он выделяет химические вещества, называемые нейромедиаторами, которые проникают на мембрану принимающей клетки, где они связываются с рецепторами. Если достаточное количество молекул нейромедиатора связывается вместе, они вызывают изменения внутри клетки—реципиента - эффект, известный как "потенциал действия".

Глубокое обучение против естественного обучения

Алгоритмы глубокого обучения имитируют этот тип адаптивного поведения, корректируя параметры на основе опыта; они учатся на основе закономерностей в данных. Напротив, традиционное машинное обучение часто предполагает фиксированные характеристики и взаимосвязи между переменными. Имитируя биологическую пластичность, глубокое обучение может достичь более высокого уровня точности, чем классические методы, во многих ситуациях.

Распознавание эмоций и принятие решений

Одна из областей, в которой искусственный интеллект уже превосходит людей, - это распознавание эмоций. Одна только мимика передает сотни тонких сообщений, выходящих далеко за рамки слов или жестов. Аналогичным образом, процессы принятия решений включают в себя множество уровней анализа, как сознательного, так и подсознательного. Будущие ИИ могут использовать эти тонкие сигналы, повышая свою способность понимать человеческие потребности и хотения и реагировать на них.

Краткое описание

Хотя остается большая неопределенность относительно будущего искусственного интеллекта, очевидно, что достижения будут по-прежнему в значительной степени зависеть от нашего понимания когнитивных процессов человека. По мере того как исследователи все глубже проникают в тайны мозга, они готовы произвести революцию не только в вычислительной технике, но и в нашей повседневной жизни.