Эволюция искусственного интеллекта Михаил Бурцев рассказывает об эволюции искусственного интеллекта (ИИ) и его траектории с течением времени. Он подчеркивает, как ИИ развивался от базовых концепций до сложных систем, способных адаптироваться и обучаться, проводя параллели с человеческими познаниями. Цель лекции - выяснить, куда движется ИИ в будущем.
Механизмы обратной связи в машинном обучении Появление компьютеров поставило вопрос о создании машин, способных мыслить разумно, подобно людям. Исследователи сосредоточились на механизмах обратной связи, которые позволяют машинам адаптировать свое поведение к изменениям окружающей среды, что приводит их к созданию саморегулирующихся систем, таких как термостаты.
Биологическое вдохновение, лежащее в основе Нейронных сетей Живые организмы демонстрируют адаптивное поведение благодаря взаимосвязанным элементам в иерархических структурах, сродни нейронным сетям в мозге. Это понимание заложило основу для современных исследований в области искусственного интеллекта, моделируя машинное обучение на основе биологических процессов.
Сложные вычисления с помощью простых Функций Первоначальные подходы, использующие простые петли обратной связи, оказались недостаточными для решения реальных задач; поэтому исследователи начали изучать более сложные вычисления, смоделированные как комбинации более простых функций, что привело непосредственно к разработке нейронных сетей, направленных на имитацию функций мозга.
"Искусственные нейронные сети": Двойной подход "Искусственные нейронные сети" возникли в результате попыток имитировать модели мозга животных, а также учитывать методы логического мышления, используемые людьми при решении задач или составлении прогнозов на основе установленных правил — здесь был предложен двойной подход, сочетающий логику с адаптивностью.