Всё, что вам нужно знать об ИИ — за несколько минут / Хабр

Приветствую читателей Хабра. Вашему вниманию предлагается перевод статьи «Everything you need to know about AI — in under 8 minutes.». Содержание направлено на людей, не знакомых со сферой ИИ и желающих получить о ней общее представление, чтобы затем, возможно, углубиться в какую-либо конкретную его отрасль.

Знать понемногу обо всё иногда (по крайней мере, для новичков, пытающихся сориентироваться в популярных технических направлениях) бывает полезнее, чем знать много о чём-то одном.

Многие люди думают, что немного знакомы с ИИ. Но эта область настолько молода и растёт так быстро, что прорывы совершаются чуть ли не каждый день. В этой научной области предстоит открыть настолько многое, что специалисты из других областей могут быстро влиться в исследования ИИ и достичь значимых результатов.

Эта статья — как раз для них. Я поставил себе целью создать короткий справочный материал, который позволит технически образованным людям быстро разобраться с терминологией и средствами, используемыми для разработки ИИ. Я надеюсь, что этот материал окажется полезным большинству интересующихся ИИ людей, не являющихся специалистами в этой области.

Введение

Искусственный интеллект (ИИ), машинное обучение и нейронные сети — термины, используемые для описания мощных технологий, базирующихся на машинном обучении, способных решить множество задач из реального мира.

В то время, как размышление, принятие решений и т.п. сравнительно со способностями человеческого мозга у машин далеки от идеала (не идеальны они, разумеется, и у людей), в недавнее время было сделано несколько важных открытий в области технологий ИИ и связанных с ними алгоритмов. Важную роль играет увеличивающееся количество доступных для обучения ИИ больших выборок разнообразных данных.

Область ИИ пересекается со многими другими областями, включая математику, статистику, теорию вероятностей, физику, обработку сигналов, машинное обучение, компьютерное зрение, психологию, лингвистику и науку о мозге. Вопросы, связанные с социальной ответственностью и этикой создания ИИ притягивают интересующихся людей, занимающихся философией.

Мотивация развития технологий ИИ состоит в том, что задачи, зависящие от множества переменных факторов, требуют очень сложных решений, которые трудны к пониманию и сложно алгоритмизируются вручную.

Растут надежды корпораций, исследователей и обычных людей на машинное обучение для получения решений задач, не требующих от человека описания конкретных алгоритмов. Много внимания уделяется подходу «чёрного ящика». Программирование алгоритмов, используемых для моделирования и решения задач, связанных с большими объёмами данных, занимает у разработчиков очень много времени. Даже когда нам удаётся написать код, обрабатывающий большое количество разнообразных данных, он зачастую получается очень громоздким, трудноподдерживаемым и тяжело тестируемым (из-за необходимости даже для тестов использовать большое количество данных).

Современные технологии машинного обучения и ИИ вкупе с правильно подобранными и подготовленными «тренировочными» данными для систем могут позволить нам научить компьютеры «программировать» за нас.

Обзор

Интеллект — способность воспринимать информацию и сохранять её в качестве знания для построения адаптивного поведения в среде или контексте

Это определение интеллекта из (англоязычной) Википедии может быть применено как к органическому мозгу, так и к машине. Наличие интеллекта не предполагает наличие сознания. Это — распространённое заблуждение, принесённое в мир писателями научной фантастики.

Попробуйте поискать в интернете примеры ИИ — и вы наверняка получите хотя бы одну ссылку на IBM Watson, использующий алгоритм машинного обучения, ставший знаменитым после победы на телевикторине под названием «Jeopardy» в 2011 г. С тех пор алгоритм претерпел некоторые изменения и был использован в качестве шаблона для множества различных коммерческих приложений. Apple, Amazon и Google активно работают над созданием аналогичных систем в наших домах и карманах.

Обработка естественного языка и распознавание речи стали первыми примерами коммерческого использования машинного обучения. Вслед за ними появились задачи другие задачи автоматизации распознавания (текст, аудио, изображения, видео, лица и т.д.). Круг приложений этих технологий постоянно растёт и включает в себя беспилотные средства передвижения, медицинскую диагностику, компьютерные игры, поисковые движки, спам-фильтры, борьбу с преступностью, маркетинг, управление роботами, компьютерное зрение, перевозки, распознавание музыки и многое другое.

ИИ настолько плотно вошёл в современные используемые нами технологии, что многие даже не думают о нём как об «ИИ», то есть, не отделяют его от обычных компьютерных технологий. Спросите любого прохожего, есть ли искусственный интеллект в его смартфоне, и он, вероятно, ответит: «Нет». Но алгоритмы ИИ находятся повсюду: от предугадывания введённого текста до автоматического фокуса камеры. Многие считают, что ИИ должен появиться в будущем. Но он появился некоторое время назад и уже находится здесь.

Термин «ИИ» является довольно обобщённым. В фокусе большинства исследований сейчас находится более узкое поле нейронных сетей и глубокого обучения.

Как работает наш мозг

Человеческий мозг представляет собой сложный углеродный компьютер, выполняющий, по приблизительным оценкам, миллиард миллиардов операций в секунду (1000 петафлопс), потребляющий при этом 20 Ватт энергии. Китайский суперкомпьютер под названием «Tianhe-2» (самый быстрый в мире на момент написания статьи) выполняет 33860 триллионов операций в секунду (33.86 петафлопс) и потребляющий при этом 17600000 Ватт (17.6 Мегаватт). Нам предстоит проделать определённое количество работы перед тем, как наши кремниевые компьютеры смогут сравниться со сформировавшимися в результате эволюции углеродными.

Точное описание механизма, применяемого нашим мозгом для того, чтобы «думать» является предметом дискуссий и дальнейших исследований (лично мне нравится теория о том, что работа мозга связана с квантовыми эффектами, но это — тема для отдельной статьи). Однако, механизм работы частей мозга обычно моделируется с помощью концепции нейронов и нейронных сетей. Предполагается, что мозг содержит примерно 100 миллиардов нейронов.

Нейроны взаимодействуют друг с другом с помощью специальных каналов, позволяющих им обмениваться информацией. Сигналы отдельных нейронов взвешиваются и комбинируются друг с другом перед тем, как активировать другие нейроны. Эта обработка передаваемых сообщений, комбинирование и активация других нейронов повторяется в различных слоях мозга. Учитывая то, что в нашем мозгу находится 100 миллиардов нейронов, совокупность взвешенных комбинаций этих сигналов устроена довольно сложно. И это ещё мягко сказано.

Но на этом всё не заканчивается. Каждый нейрон применяет функцию, или преобразование, к взвешенным входным сигналам перед тем, как проверить, достигнут ли порог его активации. Преобразование входного сигнала может быть линейным или нелинейным.

Изначально входные сигналы приходят из разнообразных источников: наших органов чувств, средств внутреннего отслеживания функционирования организма (уровня кислорода в крови, содержимого желудка и т.д.) и других. Один нейрон может получать сотни тысяч входных сигналов перед принятием решения о том, как следует реагировать.

Мышление (или обработка информации) и полученные в результате его инструкции, передаваемые нашим мышцам и другим органам являются результатом преобразования и передачи входных сигналов между нейронами из различных слоёв нейронной сети. Но нейронные сети в мозгу могут меняться и обновляться, включая изменения алгоритма взвешивания сигналов, передаваемых между нейронами. Это связано с обучением и накоплением опыта.

Эта модель человеческого мозга использовалась в качестве шаблона для воспроизведения возможностей мозга в компьютерной симуляции — искуственной нейронной сети.

Искусственные Нейронные Сети (ИНС)

Искусственные Нейронные Сети — это математические модели, созданные по аналогии с биологическими нейронными сетями. ИНС способны моделировать и обрабатывать нелинейные отношения между входными и выходными сигналами. Адаптивное взвешивание сигналов между искусственными нейронами достигается благодаря обучающемуся алгоритму, считывающему наблюдаемые данные и пытающемуся улучшить результаты их обработки.

Для улучшения работы ИНС применяются различные техники оптимизации. Оптимизация считается успешной, если ИНС может решать поставленную задачу за время, не превышающее установленные рамки (временные рамки, разумеется, варьируются от задачи к задаче).

ИНС моделируется с использованием нескольких слоёв нейронов. Структура этих слоёв называется архитектурой модели. Нейроны представляют собой отдельные вычислительные единицы, способные получать входные данные и применять к ним некоторую математическую функцию для определения того, стоит ли передавать эти данные дальше.

В простой трёхслойной модели первый слой является слоем ввода, за ним следует скрытый слой, а за ним — слой вывода. Каждый слой содержит не менее одного нейрона.

С усложнением структуры модели посредством увеличения количества слоёв и нейронов возрастают потенциал решения задач ИНС. Однако, если модель оказывается слишком «большой» для заданной задачи, её бывает невозможно оптимизировать до нужного уровня. Это явление называется

переобучением (overfitting).

Архитектура, настройка и выбор алгоритмов обработки данных являются основными составляющими построения ИНС. Все эти компоненты определяют производительность и эффективность работы модели.

Модели часто характеризуются так называемой функцией активации. Она используется для преобразования взвешенных входных данных нейрона в его выходные данные (если нейрон решает передавать данные дальше, это называется его активацией). Существует множество различных преобразований, которые могут быть использованы в качестве функций активации.

ИНС являются мощным средством решения задач. Однако, хотя математическая модель небольшого количества нейронов довольно проста, модель нейронной сети при увеличении количества составляющих её частей становится довольно запутанно. Из-за этого использование ИНС иногда называют подходом «чёрного ящика». Выбор ИНС для решения задачи должен быть тщательно обдуманным, так как во многих случаях полученное итоговое решение нельзя будет разобрать на части и проанализировать, почему оно стало именно таким.

Глубокое обучение

Термин глубокое обучение используется для описания нейронных сетей и используемых в них алгоритмах, принимающих «сырые» данные (из которых требуется извлечь некоторую полезную информацию). Эти данные обрабатываются, проходя через слои нейросети, для получения нужных выходных данных.

Обучение без учителя (unsupervised learning) — область, в которой методики глубокого обучения отлично себя показывают. Правильно настроенная ИНС способна автоматически определить основные черты входных данных (будь то текст, изображения или другие данные) и получить полезный результат их обработки. Без глубокого обучения поиск важной информации зачастую ложится на плечи программиста, разрабатывающего систему их обработки. Модель глубокого обучения же самостоятельно способна найти способ обработки данных, позволяющий извлекать из них полезную информацию. Когда система проходит обучение (то есть, находит тот самый способ извлекать из входных данных полезную информацию), требования к вычислительной мощности, памяти и энергии для поддержания работы модели сокращаются.

Проще говоря, алгоритмы обучения позволяют с помощью специально подготовленных данных «натренировать» программу выполнять конкретную задачу.

Глубокое обучение применяется для решения широкого круга задач и считается одной из инновационных ИИ-технологий. Существуют также другие виды обучения, такие как обучение с учителем (supervised learning) и обучение с частичным привлечением учителя(semi-supervised learning), которые отличаются введением дополнительного контроля человека за промежуточными результатами обучения нейронной сети обработке данных (помогающего определить, в правильном ли направлении движется система).

Теневое обучение (shadow learning) — термин, используемый для описания упрощённой формы глубокого обучения, при которой поиск ключевых особенностей данных предваряется их обработкой человеком и внесением в систему специфических для сферы, к которой относятся эти данные, сведений. Такие модели бывают более «прозрачными» (в смысле получения результатов) и высокопроизводительными за счёт увеличения времени, вложенного в проектирование системы.

Заключение

ИИ является мощным средством обработки данных и может находить решения сложных задач быстрее, чем традиционные алгоритмы, написанные программистами. ИНС и методики глубокого обучения могут помочь решить ряд разнообразных проблем. Минус состоит в том, что самые оптимизированные модели часто работают как «чёрные ящики», не давая возможности изучить причины выбора ими того или иного решения. Этот факт может привести к этическим проблемам, связанным с прозрачностью информации.

Хочу изучать искусственный интеллект! / Offсянка

Человек, научившийся создавать искусственный разум и искусственную жизнь, не остановится перед коренной переделкой самого себя. Не роботы вместо людей, а новый человек вместо старого!

Норберт Винер. Кибернетика 

I still will teach this boy.

The Saga Begins

• «Хочу заниматься ИИ, с чего начать? Что там вообще знать надо?»
• «Там же очень сложная математика нужна, да? Жизни не хватит всё это выучить».
• «У меня нет крутого диплома технического вуза, мне ИИ не светит».
• «Да ладно, я слышал, там просто библиотеки можно импортировать, да и всё, самому писать код не надо».

Слышали такие фразы, а может, и сами их говорили? По моим наблюдениям, это самые частые высказывания людей, которые хотели бы заниматься ИИ, но не знают, как к нему подступиться. Так что сегодня – AI Developer Roadmap, или Путь ИИшника (ИИшницы?)! Действительно, встречаются две крайности: одни считают, что забытый или невыученный матан – это непреодолимый барьер для освоения ИИ, другие думают, что достаточно использовать готовые методы «из коробки» («какая разница, что там происходит, главное – результат, оставим подробности учёным»). Оба эти  подхода контрпродуктивны и помешают вам достичь цели – освоить современные технологии ИИ хотя бы на уровне осведомленного любителя. Конечно, можно найти в Интернете туториал и воспроизвести его на своей машине, ваша сеть обучится, и вы получите результат. Но, не разобравшись, как работает алгоритм, вы не сможете потом творчески использовать его для своих задач. С другой стороны, если вы думаете, что без нескольких лет подробного изучения вузовской математики вы в ИИ ничего не поймете, это тоже заблуждение. В любой сфере профессиональной деятельности есть свои prerequisites – фундамент, необходимые знания, на которых строится дальнейшая работа, ИИ здесь не исключение. Автор этой статьи тоже методом проб и ошибок начинал этот путь с самого подножия горы (и всё ещё учится), в порыве максимализма пытаясь «объять необъятное», а теперь постарается сделать вашу дорогу короче и легче. Итак, без чего никак нельзя обойтись:

1. Математика. Основы линейной алгебры, теории вероятностей, математической статистики. Очень хорошо, если удастся ознакомиться с теорией графов, так как сейчас стали появляться высокоэффективные интегрированные подходы, объединяющие граф и нейросеть. Вам также понадобится разобрать некоторые задачи оптимизации, например градиентный спуск – центральное понятие обучения нейросети. Из матана кое-где понадобится дифференциальное исчисление, но больше для понимания происходящего. Не знаете, не помните, нет времени? Ваши «три кита» — это матстат, линалг и теорвер. Знаете основы – для начала этого вполне достаточно.
2. Программирование. Если раньше в этом вопросе была неопределенность, то сейчас главный язык программирования для задач ИИ – это Python (да, другие тоже используются). Порог вхождения в сферу ИИ для питонистов самый низкий, большое интернациональное сообщество единомышленников, много библиотек и фреймворков под разные задачи, – эти факторы влияют на выбор данного языка программирования. Вам нужно будет освоить основы Python и структуры данных. Потом можно будет переходить к практическому освоению библиотек машинного обучения.
3. Английский язык. Неожиданно? Это действительно большое подспорье, потому что вам не придётся ждать, пока новейшие статьи по ИИ переведут на русский язык, а кроме того, на английском выходит огромное количество замечательных руководств для начинающих. Do you speak English — дую, но слабо? Ничего, основные учебные пособия переведены на русский, а ещё у нас есть прекрасные учебники по математике, которые уже стали классикой, и онлайн-курсы на русском языке.

А теперь подробнее о технологиях для задач ИИ. Сначала расскажу, какие библиотеки применяются для самых распространённых задач ИИ. Итак…

Если вы занимаетесь компьютерным зрением или обработкой изображений, то, скорее всего, будете использовать  OpenCV. У этой библиотеки есть интерфейсы не только на Python, но и на Java, C++ и Matlab, и в ней прописано более 2 500 алгоритмов.

Если вы предпочитаете обработку естественного языка, то ваш выбор — NLTK. Это очень удобная библиотека, в которой есть всё, что нужно для обработки текстов, и не только. Это также ваш выбор, если вы изучаете компьютерную лингвистику или близкие предметы, такие как когнитивистика, информационный поиск и машинное обучение. Также может понадобиться Gensim — библиотека обработки естественного языка, предназначенная для тематического моделирования, то есть определения основных тем, которым посвящён текст.  С её помощью также можно обрабатывать тексты, работать с векторными моделями слов (такими как Word2Vec, FastText и т. д.) и создавать тематические модели текстов.

Если вы осваиваете анализ данных, то вам понадобится целый ряд инструментов:

• NumPy – библиотека для научных вычислений, добавляющая поддержку больших многомерных массивов и матриц, вместе с большой библиотекой математических функций для действий с ними.
• SciPy – библиотека, предназначенная для решения научных и математических проблем. Она построена на базе NumPy и позволяет управлять данными, а также визуализировать их с помощью разных высокоуровневых команд. Если вы импортируете SciPy, то NumPy отдельно импортировать не нужно.
• Pandas – эта библиотека создана специально для работы с данными, она упрощает и ускоряет работу аналитика во много раз.
• Matplotlib, Seaborn – библиотеки для визуализации данных, получаются качественные рисунки, которые можно использовать в научных публикациях.

Если вы планируете заниматься машинным обучением (без которого уже трудно себе представить современный анализ данных), то вам будут нужны:

• Фреймворк TensorFlow от Google, который умеет так много, что вы сможете себя почувствовать настоящим творцом ИИ.
• Его конкурент PyTorch, в последнее время всё чаще вижу его в научных публикациях,  похоже, что он уже потеснил TensorFlow.
• Keras — библиотека для Python, которая позволяет в несколько строк кода создавать глубокие нейронные сети. В качестве бэкенда может выступать TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit, Theano и MXNet. 

Все вышеперечисленные инструменты снабжены подробной документацией, и в их освоении нет ничего непреодолимого.

Теперь назову несколько имен инфлюэнсеров ИИ, которых нужно знать каждому специалисту и отслеживать их публикации, чтобы быть в курсе происходящего в сфере ИИ:

1. Эндрю Ын (Andrew Ng): профессор Стэнфордского университета, эксперт с мировым именем в области искусственного интеллекта и машинного обучения (МО) и один из основателей образовательной платформы Coursera. Сейчас он ведущий исследователь ИИ в Baidu. Эндрю Ын является автором знаменитого курса по машинному обучению, который вы прямо сейчас можете пройти на упомянутой платформе, как это уже сделали 4 миллиона энтузиастов ИИ:

https://www.coursera.org/learn/machine-learning

Единственное возможное неудобство этого курса – профессор Ын предлагает изучать машинное обучение на OCTAVE aka MATLAB, но можно без труда найти адаптацию курса для Python (Python implementation). Профессор Ын подробно разбирает все основные алгоритмы, уровень сложности – для начинающих, курс на английском. Это может быть отличным стартом вашей карьеры в ИИ. Эндрю Ын также выпустил специализацию по глубокому обучению на той же Coursera, которая, помимо серьёзной теоретической части, содержит разбор самых интересных и обсуждаемых нейросетей:

https://www.coursera.org/specializations/deep-learning

2. Ян Гудфеллоу (Ian J. Goodfellow), исследователь МО, ранее работал в составе команды Google Brain, а сейчас отвечает за проекты машинного обучения в Apple Inc. В соавторстве с Йошуа Бенджио (Yoshua Bengio) написал книгу «Глубокое обучение» (“Deep Learning Book”), которая обязательна к прочтению, если вы всерьез интересуетесь ИИ. В принципе, если даже вы прочитаете только её, то будете вполне осведомлены.

3. Йошуа Бенджио (Yoshua Bengio), канадский учёный, лауреат премии Тьюринга 2018 года. Выдающийся исследователь в области нейросетей и глубокого обучения. Он был одним из создателей генеративно-состязательной нейросети – generative adversarial network (GAN), которая очень необычно и интересно устроена. Он также много работал над задачами обработки естественного языка. Бенжио возглавляет MILA (Монреальский институт алгоритмов обучения), является профессором Монреальского университета и (вместе с Яном Лекуном) содиректором программы «Learning in Machines & Brains» Канадского института перспективных исследований. Вы можете найти его интересные выступления на YouTube.

4. Ян Лекун (Yann LeCun) – французский учёный, специалист по анализу данных, нейросетям и машинному обучению, также получивший премию Тьюринга в 2018 году. Достаточно упомянуть, что он был одним из создателей сверточных нейросетей (convolutional neural networks), которые являются сейчас краеугольным камнем компьютерного зрения. Также Лекун известен прорывными исследованиями в области распознания изображений. В настоящее время отвечает за ИИ в Facebook.

5. Джеффри Хинтон (Geoffrey Hinton) – также лауреат премии Тьюринга 2018 года. Как и Йошуа Бенжио и Яна Лекуна, его называют «крестным отцом» искусственного интеллекта. Британец Джеффри Хинтон был одним из авторов знаменитой публикации 1986 года, в которой они предложили применять для тренировки многослойной нейронной сети метод обратного распространения ошибки. Он также был одним из создателей машины Больцмана. Сейчас Хинтон — один из вице-президентов компании Google и профессор-эмерит Торонтского университета.

6. Илон Маск, не нуждающийся в представлении генеральный директор компаний SpaceX и Tesla, сооснователь PayPal, а также человек, которого Рунет постоянно пытается чем-то удивить.

7. Фэйфэй Ли (Fei Fei Li), директор Стэнфордской лаборатории искусственного интеллекта и главный специалист Google по ИИ и машинному обучению. Ей принадлежит высказывание: «Искусственный интеллект станет движущей силой четвёртой промышленной революции». Сейчас Фэйфэй Ли руководит командой ИИ в Twitter.

8. Мартин Форд (Martin Ford) – футурист и визионер, автор книг «Роботы наступают. Развитие технологий и будущее без работы», «Технологии, которые изменят мир», «Архитекторы интеллекта: вся правда об искусственном интеллекте от его создателей». Названия говорят сами за себя, спойлерить не буду, книги достойны внимания.

После прочитанного, полагаю, вы полностью понимаете смысл этого известного мема про специалистов по глубокому обучению:

В заключение бонус: небольшой список ресурсов, которые могут помочь вам сориентироваться в море информации по ИИ:

1. Цикл из 22 лекций курса «Машинное обучение» К. В. Воронцова, прочитанных в 2019 году  в Школе анализа данных («Яндекс»):

2. Курсы по нейронным сетям и матстату, которые мне показались полезными:

3. Известные курсы по теории вероятностей и теории графов профессора Райгородского, а также специализация по машинному обучению и анализу данных от МФТИ:

4. Сайт Kaggle, который знает каждый аналитик данных. Там вы найдёте микрокурсы, челленджи, большую коллекцию датасетов и многое другое: https://www.kaggle.com/learn/overview

5. Книга, которая была нашим учебником по ИИ в университете на Тайване: Рассел Норвиг: «Искусственный интеллект. Современный подход».

6. Отличная книга по прогнозной аналитике и МО: «Python и машинное обучение», Себастьян Рашка.

7. Великий и ужасный классический учебник по pattern recognition: «Распознавание образов и машинное обучение», Бишоп К. М.

8. Хорошее практическое пособие O’Reilly, где просто написано, что и как нужно делать: «Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn, Keras и TensorFlow: концепции, инструменты и техники для создания интеллектуальных систем», Жерон О.

9. И напоследок моя любимая книга: написана предельно понятно, с самых основ, но на английском языке: Data Science from Scratch, 2nd Edition, Joel Grus.

Как видите, сейчас много доступной и прекрасно изложенной информации по ИИ. Конечно, списки неполные и составлены по моим личным предпочтениям – возможно, скоро у вас будет своя собственная коллекция любимых книг и сайтов.

Если Вы заметили ошибку — выделите ее мышью и нажмите CTRL+ENTER.

ЛУЧШИЙ ЯЗЫК ДЛЯ ПРОГРАММИРОВАНИЯ ИИ: РУКОВОДСТВО ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ

Люди наконец-то достигли точки, в которой искусственный интеллект и машинное обучение больше не рассматриваются как нечто пугающее, как это часто происходит в Голливудском кино. Напротив, технологии оказались действительно интеллектуальными и дружелюбными. Все больше и больше отраслей применяют ИИ, который позволяет им решать насущные проблемы и ставить перед собой амбициозные цели.

Программирование ИИ, правда, дело тонкое, но мощное. Очевидно, что идти в ногу с последними технологиями сегодня — это не роскошь, а скорее необходимость, если бизнес хочет оставаться на плаву и процветать.

Предположим, вы сейчас думаете: «Ну, окей, я созрел, чтобы внедрить искусственный интеллект. Как понять, что лучше для моего конкретного бизнеса? Какая технология лучше всего подходит для моих потребностей и бюджета? Какой язык программирования лучше всего для ИИ?»

Мы вас понимаем. Выбор языка программирования ИИ — дело непростое. Именно поэтому мы, как компания по разработке ИИ, подготовили руководство, которое поможет вам сформировать представление о наиболее распространенных языках программирования ИИ и случаях, в которых каждый из них лучше всего работает.

Одного идеального языка для ИИ не существует. Каждый хорош для решения определенных задач. Мы не будем сильно вдаваться в технические подробности, а сделаем обзор, которого будет достаточно, чтобы вы знали разницу между ними и чувствовали себя уверенно при выборе партнера по разработке ИИ.

Python

Python — бесспорный лидер среди языков программирования ИИ. Он широко используется во всех отраслях и мы любим его за простоту, гибкость и масштабируемость.

Прежде всего, Python — язык с открытым исходным кодом. Это означает, что он доступен для любых модификаций, которые разработчики сочтут нужными. Этот язык программирования постоянно развивается, что упрощает его синтаксис и повышает его эффективность.

Во-вторых, существует большое количество готовых к использованию библиотек, которые помогают ускорить написание кода. Например, TensorFlow широко применяется для машинного обучения и работы с наборами данных; scikit — для обучения моделей машинного обучения; PyTorch — для обработки речи и для компьютерного зрения. Это ощутимое преимущество, которое может помочь ускорить разработку и сэкономить ресурсы, поскольку позволяет применять готовые решения вместо их создания с нуля.

Наконец, Python не зависит от платформы и, кроме того, хорошо работает с другими языками программирования ИИ.

Независимо от отрасли или размера проекта, Python — здравый выбор: как для написания небольших скриптов, так и для поддержки больших энтерпрайз проектов.

Трудно назвать один универсальный язык программирования для ИИ, но Python довольно близок к этому.

Lisp

Lisp — один из старейших языков программирования, который по факту является предком нескольких языков программирования ИИ. Более того, термин «искусственный интеллект» появился и был официально введен после того, как Джон Маккарти изобрел Lisp в 1950-х годах.

В то время это был фундаментальный прорыв, который поспособствовал тому, что ИИ стал функциональным инструментом для машинного обучения. Тем не менее, сегодня этот язык не часто используется для искусственного интеллекта. Сейчас это своего рода винтаж для искушенных любителей, которым нравится изучать историю программирования.

Дело в том, что многие основные функции, которые сделали Lisp подходящим инструментом для программирования ИИ, перешли в другие языки, что делает их более удачным вариантом для машинного обучения и ИИ.

В Lisp нет библиотек, и его синтакс довольно специфический. Кроме того, для работы с ним требуются специальные конфигурации софта и компьютера.

Сообщество отдает должное этой технологии, т.к это истоки искусственного интеллекта. Но реальность такова, что сейчас его опережают другие языки программирования.

C++

C++ носит звание «самый быстрый язык программирования», поэтому его часто используют для компьютерных игр, десктопных приложений и поисковых систем. Например, Google Chrome написан с использованием C++.

Этот язык программирования в первую очередь является инструментом для создания сложных продуктов, таких как банковское программное обеспечение, облачные системы и корпоративное программное обеспечение.

Что касается программирования ИИ, в частности, в C++ есть библиотеки, доступные для машинного обучения и нейронных сетей, которые способствуют более быстрому выполнению сложных алгоритмов. В целом, многие разработчики предпочитают этот язык для создания приложений, требующих высокой производительности и не только для ИИ.

При выборе языка программирования для ИИ, C++ определенно стоит рассмотреть как вариант из-за его основного преимущества в виде высокой скорости.

Java

Java является одним из самых популярных языков программирования, и когда речь идет о языках для искусственного интеллекта, стоит рассмотреть Java.

Его поклонники называют Java Virtual Machine одним из главных преимуществ языка, которое позволяет легко реализовать язык ИИ на различных платформах. Удобство использования, скорость дебага и возможность создавать красивую графику, можно перечислить среди остальных его плюсов.

Java имеет открытый исходный код и поддерживается многими библиотеками, в том числе Java Machine Learning Library. Как предполагает название, она подходит не только для алгоритмов машинного обучения, но и для проектов, в которых используются робототехнические системы, датчики, NLP и нейронные сети.

Решения Java могут быть реализованы в любой области, а не только в Data Science.

Поскольку Java является одним из лидеров в качестве лучшего языка для машинного обучения и программирования ИИ в целом, он наиболее распространен для крупномасштабных проектов, поскольку его упрощенная сеть удобна для поддержки больших программных инфраструктур.

R

R — один из самых новых языков программирования ИИ, но он уже приобрел популярность благодаря очень конкретным задачам, которые может эффективно решать.

R особенно хорош в обработке больших чисел, даже лучше, чем Python. Недавний опрос Kaggle показал, что R часто выступает в качестве первого выбора для программного обеспечения, которое использует много статистических данных.

С открытым исходным кодом, как и некоторые другие языки программирования ИИ, о которых мы говорили выше, пакеты R применяются в машинном обучение, извлечении данных и других передовых инструментах анализа баз данных.

Возможности R не предназначены для общих целей. R лучше всего подходит для программного обеспечения, связанного со статистикой. Любой другой язык ИИ не работает в этих случаях так же хорошо, как R.

Prolog

Prolog расшифровывается как «programming in logic». Этот язык программирования был создан еще в 1960-х годах и отличается от других языков, которые сейчас используются для программирования ИИ.

Как следует из его описания, Prolog — это логический язык, который не похож на «классические» языки ИИ. С точки зрения разработчика, он предполагает определение правил, фактов и конечных целей. Не каждый программист выбирает Prolog, когда принимает решение изучать языки программирования ИИ.

Изначальная область использования Prolog — обработка естественной речи. Например, первый чатбот, ELIZA, был разработан с использованием Prolog. Позже Prolog использовался в исследовательских и образовательных областях для экспертных систем, доказательства теорем, а также для некоторых случаев машинного обучения. Prolog также является частью академического обучения для многих курсов искусственного интеллекта.

Подведем итоги

Если вы читаете это, вы, должно быть, уже осознали потенциал ИИ и возможности, которые он может дать.

В этой статье мы часто упоминаем фразу «лучший язык программирования для ИИ». Тем не менее, правда в том, что вряд ли есть единственно верный вариант.

Выбор языка программирования для ИИ всегда зависит от многих важных факторов:

• специфики вашего бизнеса;
• особенностей продукта — будь то новый продукт или существующий;
• ситуации на рынке;
• того, кто ваши клиенты или пользователи;
• какова ожидаемая нагрузка;
• какие проблемы вы пытаетесь решить или каковы ваши цели.

Кроме того, многие решения полагаются на комбинацию из нескольких технологий, включающих несколько вариантов для реализации желаемой функциональности и достижения высокой эффективности.

Мы убеждены, что каждый кейс уникален. Поэтому, прежде чем давать какие-либо рекомендации, мы задаем нашим клиентам все эти вопросы, углубляясь в исследования и планирование, прежде чем начинать разработку. А уже в процессе разработки приобретаем бесценный опыт программирования ИИ, которым с радостью делимся со всеми, кто пытается разобраться в примерах кода и сложных технических решениях.

Надеемся, что эта статья была полезной для вас и искренне желаем успехов в программировании ИИ!

Программирование искусственного интеллекта Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»



Маношин Д.А.

Дальневосточный Федеральный Университет DOI: 10.24411/2520-6990-2019-10331 ПРОГРАММИРОВАНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

Manoshin D.A.

Far Eastern Federal University

THE DEVELOPMENT OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE

Аннотация.

В статье описываются подходы к разработке искусственного интеллекта с помощью обучения искусственных нейронных сетей. Приводится список доступных сервисов и языков программирования, которые используются для разработки искусственного интеллекта.

Abstract.

This article describes the approaches to the development of artificial intelligence through the training of artificial neural networks. The available services for development and programming languages that are used for the development of artificial intelligence are specified in it.

Ключевые слова: искусственный интеллект, разработка искусственного интеллекта, искусственные нейронные сети, языки программирования, машинное обучение.

Key words: artificial intelligence, artificial intelligence development, artificial neural networks, programming languages, machine learning.

Текущий период можно охарактеризовать как время «зарождающихся технологических прорывов в самом широком спектре областей», включая, искусственный интеллект (ИИ), в том числе проектирование нейронных сетей и нейрокомпьютеров, интернет вещей (ИВ), трехмерную печать, роботизацию, нанотехнологии, квантовые вычисления, биотехнологии. Многие инновации приближаются от зарождения к новому этапу развития, на котором они будут наслаиваться и усиливать друг друга, «представляя из себя переплетение технологий из мира физики, биологии и цифровых реалий» [1]. Успех искусственного интеллекта тесно связан с ростом вычислительных мощностей и доступностью колоссальных объемов исторически накопленных данных. Искусственный интеллект представляет собой набор программных технологий, предназначенных для реализации действий, идентичных тем, которые выполняются человеческим мозгом, включая самостоятельное принятие решений. Сам термин в 1956 году дал американский ин-форматик, изобретатель языка LISP, Джон Мак-карти.

Одно из самых весомых событий мирового масштаба произошло в 1997 году, когда компьютер «IBM Deep Blue» победил действующего чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова. Для задач по оптимизации принципов работы и игровому тестированию корпорацией IBM был привлечены известные гроссмейстеры, такие как Джоэл Бенджамин и Джон Федорович. Совместная работа гроссмейстеров и ученых из привела к разработке мощного шахматного микропроцессора. В процессе выбора хода суперкомьютер в основном использовал типовые методы поиска по шахматному дереву: минимаксный алгоритм поиска с альфа-бета-отсечениями и оценочную функцию, дававшую оценку конечным позициям. Победа машины над человеком ознаменовала важный поворотный момент для ИИ,

поскольку продемонстрировало, что компьютер может не только изучить логику игры, но и достичь уровня мастерства, ранее считавшегося доступным только людям. Среди современных примеров программных продуктов, работающих на базе ИИ, можно выделить «IBM Watson» — проект от IBM, способный отвечать на вопросы пользователей путем поиска в собственной базе данных. «IBM Watson» использует 80 серверов и около 15 ТБ оперативной памяти, не требует подключения к интернету. Система активно применяется в сфере здравоохранения на протяжении последних нескольких лет. К 2013 году в США было создано шесть таких установок, которые к моменту их первоначального запуска уже могли работать с более чем 2 миллионами страниц медицинского текста.

На сегодняшний день искусственный интеллект уже достаточно успешно применяется для осуществления функции распознавания лиц, голоса, отпечатков пальцев, в реализации таких сервисов как голосовые помощники, в робототехнике для программирования беспилотников, а также для программирования компьютерных игр.

Для созданий приложений на основе искусственного интеллекта существует ряд специализированных платформ. Они основаны на принципах искусственных нейронных сетей, которые способны достаточно точно распознавать речь и объекты, а также самостоятельно генерировать действия, необходимые для функционала ПО.

Современные приложения на основе искусственного интеллекта работают по принципам машинного обучения (англ. machine learning) и глубокого обучения (англ. deep learning). Последний использует большие массивы данных и требует высокой компьютерной мощности. Оба процесса основаны на работе искусственных нейронных сетей, которые автоматически строят графы, пред-

ставляющие программную интерпретацию алгоритмов запоминания. Также потенциальными областями применения искусственных нейронных сетей являются такие области, в которых человеческий интеллект малоэффективен либо традиционные вычисления трудоёмки или физически неадекватны, так как не отражают или плохо отражают реальные физические процессы и объекты. Актуальность применения нейронных сетей многократно возрастает, когда появляется необходимость решения плохо формализованных задач. Таким образом, основная цель искусственного интеллекта заключается в том, чтобы сделать такую программу, которая не только способна обучаться, но и способна обучать себя сама, то есть являться самообучающейся.

Ниже представлен список из пяти наиболее продвинутых платформ для разработки программного обеспечения на основе ИИ:

• Wit.ai. Wit.ai имеет специальные механизмы, которые преобразуют голосовые запросы пользователей в текст. После этого платформа тщательно анализирует полученный запрос и отвечает на него, действуя по принципу сущностей и намерений. Сущности представляют собой объекты, которые автоматически указываются программой при наличии запроса пользователя. Ответ генерируется с помощью интегрированной базы данных и знаний, полученных на этапе машинного обучения. Кроме того, уникальная функция «история» (которая сохраняет контекстные данные) позволяет создавать продвинутые чат боты на основе платформы в очень короткие сроки. На сегодняшний день используется более чем 180 тыс. разработчиков

• Dialogflow (ранее называвшийся Api.ai), созданный совместно с разработчиками Google, основан на контекстном запоминании предыдущих взаимодействий пользователей. Его принцип работы аналогично Wit.ai сосредоточен на двух понятиях: сущности и намерения. Он поддерживает более 14 языков, включая португальский, русский и испанский. Dialogflow является одним из самых мощных инструментов для разработки программного обеспечения ИИ, в основном за счет его совместимости с наиболее распространенными мобильными платформами: ОС Android и iOS, а также поддержки языков программирования таких как Xamarin, Python, C++ и JavaScript. [2]

• Clarifai. Clarifai является платформой, которая обрабатывает данные, полученные с помощью камер, встроенных в устройства пользователей. В ней реализованы механизмы систематизации знаний, полученных с помощью машинного обучения. Программные решения, созданные с помощью Clarifai, способны достаточно точно идентифицировать изображения, полученные из внешних источников. Clarifai подходит для разработчиков со знанием таких языков программирования как Python, Java и Node.js [3].

• Melissa. Платформа с открытым исходным кодом Melissa использует язык программирования Python и предоставляет возможность реализовать

практически любое приложение на основе ИИ (аналогичное по структуре помощнику ИИ, встроенному в смартфон). Платформа поддерживается всеми популярными настольными операционными системами. Melissa имеет встроенные механизмы распознавания голоса, которые делают его идеальным инструментом для развития голосовых помощников различных типов.

• Tensorflow. Tensorflow — это программная библиотека, созданная Google с открытым исходным кодом. Предоставляет интерфейс для выработки алгоритмов машинного обучения и реализации таких алгоритмов [4]. Вычисление с помощью Tensorflow может выполняться практически без изменений на самых разных гетерогенных системах, начиная от мобильных устройств, таких как смартфоны и планшеты, до широкомасштабных распределенных систем, состоящих из сотен компьютеров или тысяч вычислительных устройств, таких как графические процессоры. Система достаточно гибка и может быть использована для того чтобы реализовать большой набор алгоритмов, включая модели глубокого обучения нейросетей (англ. deep neural network models). Tensorflow применялась для проведения исследований и развертывания систем машинного обучения для применения в таких областях, как распознавание речи, компьютерное зрение, робототехника, поиск информации, обработка языка, извлечение и обработка географической информации [5].

Есть много других систем, которые так или иначе сопоставимы с указанными выше платформами: Keras ,Theano, Lasagne, или Blocks, предназначенных в первую очередь для обучения нейронных сетей [6].

Для разработки искусственного интеллекта с нуля, необходимы знания языков программирования [7]. Наиболее распространенные языки (ЯП) программирования, которые используются для этих целей представлены ниже:

• С++. Объектно-ориентированный ЯП с одним из самых быстрых процессов компиляции в мире. С помощью ЯП можно реализовать самую сложную бизнес-логику без ущерба для производительности.

• Lisp. Язык высокого уровня Lisp используется с 1958 года, с момента разработки самых ранних программных решений ИИ. Lisp предоставляет возможность реализации современного подхода к объектно-ориентированному программированию, поддерживает инкапсуляцию и полиморфизм.

• Java. Также является объектно-ориентированным ЯП, который имеет огромное онлайн-со-общество технической поддержки. Язык характеризуется продуманным подходом к обработке исключений, наличием средств для разработки многопоточных приложений, поддержкой массивов, списков, структур.

• Prolog. Prolog обладает механизмами, которые могут быть востребованы при разработке программного обеспечения ИИ, в частности: древо-

видные механизмы структурирования данных, сопоставления шаблонов. Prolog часто используется при разработке программного обеспечения ИИ со сложной архитектурой, что подразумевает одновременное выполнения ряда логических операций.

• Python. Python является одним из старейших ЯП. Он существует уже более 20 лет, что свидетельствует о своей актуальности и сегодня. Язык пользуется большим спросом из-за простой интеграции со структурами данных, которые часто используются в алгоритмах ИИ. Алгоритмы разработки программного обеспечения ИИ уникальны и выходят за рамки стандартного программирования. Учитывая этот факт, необходимо расширять знания с помощью специальных библиотек и инструментов.

Таким образом, дальнейшее развитие функционала искусственного интеллекта на сегодняшний день является перспективным для работы и профессионального развития разработчиков. Современные используемые приложения на базе ИИ довольно часто ограничены в функциональности, однако ИТ-сфера быстро приобретает новые инструменты и идеи для наращивания функциональности. Учитывая этот факт, есть основания

предполагать, что искусственный интеллект сможет приступить к выполнению гораздо более сложных задач в самом ближайшем будущем.

Список литературы

1. Клаус Шваб. Четвертая промышленная революция. — Издательство «Эксмо». 2016. — с.8.

2. Официальный сайт Dialogflow. — URL: https://dialogflow.com/ (дата обращения: 22.05.2019)

3. Официальный сайт Clarifai. — URL: https://www.clarifai.com/ (дата обращения: 22.05.2019)

4. Официальный сайт Tensorflow. -URL:https://www.tensorflow.org/ (дата обращения: 22.05.2019)

5. Google Research. TensorFlow:Large-Scale Machine Learning on Heterogeneous Distributed Systems Retrieved. 2015.- URL: http://download.tensorflow.org/paper/whitepaper2015. pdf (дата обращения: 22.05.2019)

6. Блог Open Data Science. Библиотеки для глубокого обучения Theano/Lasagne — URL: https://habr.com/ru/company/ods/blog/323272/(дата обращения: 22.05.2019)

7. Шибайкин С.Д., Алексеев Е.Г. Языки программирования систем искусственного интеллекта. // Московское научное обозрение. 2012. — с.21

В 2021 году начнется апробация учебных модулей «Искусственный интеллект» — Российская газета

В будущем году минпросвещения начнет апробацию учебных модулей «Искусственный интеллект». А к 2024 году его будут изучать в половине всех российских школ, причем в рамках обычной программы.

Об этом говорится в проекте дорожной карты развития искусственного интеллекта (ИИ) в России. Кроме того, уже с 2021 года во всех регионах будет проводиться всероссийская олимпиада по ИИ. Победа в ней позволит ребятам получить преференции при поступлении в университеты.

Могут ли школьники осилить такую сложную тему? На каких языках программирования стоит вести обучение детей? И чему конкретно? Об этом «РГ» спросила у экспертов-практиков.

Как рассказал руководитель лаборатории машинного интеллекта МФТИ Константин Воронцов, сначала надо определиться, о каком предмете идет речь.

— Разработка искусственного интеллекта — это узко профессиональная дисциплина, требующая подготовки по математике и компьютерным наукам на уровне вуза. И ей точно не место в средней школе, — подчеркнул он. — А вот применение ИИ в разных областях — совсем другое дело. Это инженерная дисциплина, в которой можно собирать решения практических задач из готовых «кубиков».

Нужно серьезно обновить курс школьной информатики, уверены эксперты

По словам эксперта, больше всего это похоже на кружки по робототехнике. Школьники вполне могли бы участвовать в конкурсах по анализу данных и учиться тому, как в современном мире собираются данные, как они используются для автоматизации. Но это тоже очень серьезный предмет даже для мотивированных ребят.

— Стоит ли вводить его для всех? Уверен, что нет, — говорит Константин Воронцов. — Что действительно стоило бы сделать — серьезно обновить школьный курс информатики. Там слишком много абстрактных, устаревших, непрактичных вещей. Да и сильный крен в программирование нужен далеко не всем. Можно сделать «Программирование» и «ИИ» двумя отдельными предметами в физмат классах. А в общий курс информатики включить побольше практических примеров о том, как появляются данные и информация и как с ними работают в различных сферах, в том числе с использованием ИИ.

А вот проректор по развитию образовательной деятельности УрФУ Андрей Созыкин считает, что школьники вполне способны создавать системы искусственного интеллекта с помощью готовых библиотек машинного обучения.

— Например, школьники, участвующие в наших проектах, создавали свои приложения для распознавания человека по лицу, для анализа соцсетей, оптимизации энергопотребления на основе анализа данных, — рассказал он. — Чтобы организовать обучение искусственному интеллекту, нужно в первую очередь включить в школьную программу изучение языков программирования, на которых разрабатываются системы искусственного интеллекта. Сейчас самый популярный язык для этой цели — Python. Это достаточно простой язык, школьники быстро его осваивают.

Как создать искусственный интеллект? | GeekBrains

Что надо знать и с чего начать.

https://d2xzmw6cctk25h.cloudfront.net/post/830/og_cover_image/23c7fa690587888d2bd1596f4ebba102

На этой неделе вы могли прочитать крайне мотивирующей кейс от Валерия Турова, где он рассказал об одной из своих целей, которая привела в профессию – желанию познать принцип работы и научиться создавать самому игровых ботов.

А ведь действительно, именно желание создать совершенный искусственный интеллект, будь то игровая модель или мобильная программа, сподвигла на путь программиста многих из нас. Проблема в том, что за тоннами учебного материала и суровой действительностью заказчиков, это самое желание было заменено простым стремлением к саморазвитию. Для тех, кто так и не приступил к исполнению детской мечты, далее краткий путеводитель по созданию настоящего искусственного разума.

Стадия 1. Разочарование

Когда мы говорим о создании хотя бы простых ботов, глаза наполняются блеском, а в голове мелькают сотни идей, что он должен уметь делать. Однако, когда дело доходит до реализации, оказывается, что ключом к разгадке реальной модели поведения является…математика. Если быть немного конкретнее, то вот список её разделов, которые необходимо проштудировать хотя бы в формате университетского образования:

• Линейная алгебра;

• Логика;

• Теория графов;

• Теория вероятностей и математическая статистика.

Это тот научный плацдарм, на котором будут строится ваше дальнейшее программирование. Без знания и понимания этой теории все задумки быстро разобьются о взаимодействие с человеком, ведь искусственный разум на самом деле не больше, чем набор формул.

Стадия 2. Принятие

Когда спесь немного сбита студенческой литературой, можно приступать к изучению языков. Бросаться на LISP или другие функциональные языки пока не стоит, для начала надо научиться работать с переменными и однозначными состояниями. Как для быстрого изучения, так и дальнейшего развития прекрасно подойдёт Python, но в целом можно взять за основу любой язык, имеющий соответствующие библиотеки.

Стадия 3. Развитие

Теперь переходим непосредственно к теории ИИ. Их условно можно разделить на 3 категории:

1. Слабый ИИ – боты, которых мы видим в компьютерных играх, или простые подручные помощники, вроде Siri. Они или выполняют узкоспециализированные задачи или являются незначительным комплексом таковых, а любая непредсказуемость взаимодействия ставит их в тупик.

2. Сильный ИИ – это машины, интеллект которых сопоставим с человеческим мозгом. На сегодняшний день нет реальных представителей этого класса, но компьютеры, вроде Watson очень близки к достижению этой цели.

3. Совершенные ИИ – будущее, машинный мозг, который превзойдёт наши возможности. Именно об опасности таких разработок предупреждают Стивен Хоккинг, Элон Маск и кинофраншиза «Терминатор».

Естественно, начинать следует с самых простых ботов. Для этого вспомните старую-добрую игру «Крестики-нолики» при использовании поля 3х3 и постарайтесь выяснить для себя основные алгоритмы действий: вероятность победы при безошибочных действиях, наиболее удачные места на поле для расположения фигуры, необходимость сводить игру к ничьей и так далее.

Сыграв несколько десятков партий и анализируя собственные действия, вы наверняка сможете выделить все важные аспекты и переписать их в машинный код. Если нет, то продолжайте думать, а эта ссылка здесь полежит на всякий случай.

К слову, если вы всё-таки взялись за язык Python, то создать довольно простого бота можно обратившись к этому подробному мануалу. Для других языков, таких как C++ или Java, вам также не составит труда найти пошаговые материалы. Почувствовав, что за созданием ИИ нет ничего сверхъестественного, вы сможете смело закрыть браузер и приступить к личным экспериментам.

Стадия 4. Азарт

Теперь, когда дело сдвинулось с мёртвой точки, вам наверняка хочется создать что-то более серьёзное. В этом вам поможет ряд следующих ресурсов:

Как вы поняли даже из названий, это API, которые позволят без лишних затрат времени создать некоторое подобие серьёзного ИИ.

Стадия 5. Работа

Теперь же, когда вы уже вполне ясно представляете, как ИИ создавать и чем при этом пользоваться, пора выводить свои знания на новый уровень. Во-первых, для этого потребуется изучение дисциплины, которое носит название «Машинное обучение». Во-вторых, необходимо научиться работать с соответствующими библиотеками выбранного языка программирования. Для рассматриваемого нами Python это Scikit-learn, NLTK, SciPy, PyBrain и Nump. В-третьих, в развитии никуда не обойтись от функционального программирования. Ну и самое главное, вы теперь сможете читать литературу о ИИ с полным пониманием дела:

• Artificial Intelligence for Games, Ян Миллингтон;

• Game Programming Patterns, Роберт Найсторм;

• AI Algorithms, Data Structures, and Idioms in Prolog, Lisp, and Java, Джордж Люгер, Уильям Стбалфилд;

• Computational Cognitive Neuroscience, Рэнделл О’Рейли, Юко Мунаката;

• Artificial Intelligence: A Modern Approach, Стюарт Рассел, Питер Норвиг.

И да, вся или почти вся литература по данной тематике представлена на иностранном языке, поэтому если хотите заниматься созданием ИИ профессионально необходимо подтянуть свой английский до технического уровня. Если вы только начинаете путь к  мечте, советуем записаться на бесплатный двухчасовой интенсив по основам программирования.

В остальном, ваше дальнейшее развитие будет зависеть лишь от практики и желания усложнять алгоритмы. Но будьте осторожны: возможно совершенный искусственный разум опасен для человечества?

 

Что такое искусственный интеллект

Есть мод­ные сло­ва: искус­ствен­ный интел­лект (ИИ), машин­ное обу­че­ние и ней­ро­се­ти. Раз­бе­рём­ся, что есть что и зачем оно нужно.

Чем не угодили обычные алгоритмы

С момен­та созда­ния пер­вых ком­пью­те­ров люди дава­ли им инструк­ции: делай то-то, в таком-то поряд­ке. Поря­док и опи­са­ние дей­ствий назы­ва­ет­ся алго­рит­мом. Все про­грам­мы, кото­рые вас окру­жа­ют, рабо­та­ют на базе алго­рит­мов. Там всё чёт­ко: «Если нажа­та такая кноп­ка, сде­лай вот это».

Про­бле­ма алго­рит­мов в том, что они совер­шен­но бес­по­мощ­ны за пре­де­ла­ми сво­их инструк­ций. Ком­пью­те­ры не уме­ют ори­ен­ти­ро­вать­ся по ситу­а­ции. Если в алго­рит­ме что-то не про­пи­са­но, ком­пью­тер это­го не сде­ла­ет, даже если от это­го зави­сит его жизнь. Если бы ком­пью­те­ры уме­ли ори­ен­ти­ро­вать­ся в нестан­дарт­ных ситу­а­ци­ях, мы бы нико­гда не виде­ли оши­бок и «синих экра­нов смерти».

Напри­мер, вы ска­за­ли робо­ту «Перед пере­хо­дом ули­цы посмот­ри сна­ча­ла нале­во, а потом напра­во, и если машин нет, то пере­хо­ди доро­гу». Робот подо­шёл к пере­хо­ду. Он посмот­рел нале­во, уви­дел там асфаль­то­уклад­чик. Асфаль­то­уклад­чик — это не маши­на, поэто­му робот пере­хо­дит доро­гу, его вка­ты­ва­ет в асфальт. А что? Такой алгоритм.

Что­бы робо­ты вели себя немно­го умнее, им пишут слож­ные алго­рит­мы. Но про­бле­ма оста­ёт­ся: всё, что в алго­ритм не попа­ло, нико­гда не будет испол­не­но. И раз­ра­бот­чи­ки уже мно­го деся­ти­ле­тий меч­та­ют научить маши­ны думать более само­сто­я­тель­но. Для это­го при­ду­ма­ли мно­го чего, в том чис­ле — нейросети.

Что такое нейросети

Есть мно­го мифов о ней­ро­се­тях: буд­то это ком­пью­тер­ный разум, само­обу­ча­ю­ща­я­ся систе­ма, мыс­ля­щая про­грам­ма и так далее. Всё это не так.

На самом деле ней­ро­сеть — это про­сто очень слож­ная база дан­ных с кучей фор­мул. Дан­ные посту­па­ют с одно­го кон­ца базы дан­ных, обра­ба­ты­ва­ют­ся через кучу фор­мул и выда­ют­ся с дру­го­го кон­ца. Ника­ких мыс­лей там нет — про­сто мате­ма­ти­ка. Слож­ность в том, что­бы выве­сти те фор­му­лы, бла­го­да­ря кото­рым ней­ро­сеть даёт хоть сколько-нибудь полез­ный резуль­тат. Выве­де­ние этих фор­мул — и есть машин­ное обу­че­ние. У нас будет отдель­ная ста­тья о том, как это всё устроено. 

Вот самое про­стое отоб­ра­же­ние струк­ту­ры ней­ро­се­ти. Сле­ва ячей­ки вво­да дан­ных, спра­ва ячей­ки выво­да дан­ных, а меж­ду ними — какой-то скры­тый слой, в кото­ром ней­ро­сеть совер­ша­ет свои мате­ма­ти­че­ские вычис­ле­ния. Пока что это может быть непо­нят­но, но мы еще рас­ска­жем об этом отдельно.

Чем нейросети отличаются от алгоритмов

В алго­рит­мах раз­ра­бот­чи­ки сра­зу про­пи­сы­ва­ют пра­виль­ную после­до­ва­тель­ность дей­ствий, кото­рые дают какой-то пред­ска­зу­е­мый резуль­тат. Напри­мер, раз­ра­бот­чик пишет про­грам­му для рас­че­та пло­ща­ди квар­ти­ры по чер­те­жу, и там поша­го­во опи­са­ны все дей­ствия: умножь, сло­жи, вычти и т. д. Если посмот­реть на этот алго­ритм, будет понят­но его устрой­ство, в него мож­но вне­сти изменения. 

Ней­ро­се­тям вме­сто алго­рит­мов дают мно­го зара­нее пра­виль­но решен­ных задач. Напри­мер, десять тысяч пла­нов квар­тир с уже про­пи­сан­ны­ми пло­ща­дя­ми. И ней­ро­сеть начи­на­ет уга­ды­вать, какой резуль­тат от нее ожи­да­ют. Отдель­ный алго­ритм гово­рит ей, пра­виль­но она уга­да­ла или нет, и со вре­ме­нем она учит­ся уга­ды­вать всё более правильно. 

По ходу обу­че­ния у ней­ро­се­ти фор­ми­ру­ют­ся свя­зи, кото­рые поз­во­ля­ют ей уга­ды­вать полез­ный резуль­тат. Какие это свя­зи, никто не пони­ма­ет — мы можем их про­на­блю­дать, но не все­гда можем понять прин­цип, по кото­рым они формируются. 

Коро­че: алго­ритм дела­ет то, что ему ска­за­но, и дает чет­кий пред­ска­зу­е­мый резуль­тат. Ней­ро­сеть уга­ды­ва­ет, что мы от нее хотим, по непо­нят­но­му нам прин­ци­пу. При этом, если сеть доста­точ­но хоро­шо обу­че­на, ее уга­ды­ва­ния могут быть доста­точ­но точными. 

Что нужно понимать о нейросетях

Ней­ро­се­ти в совре­мен­ном виде — это маши­ны по обра­бот­ке чисел. Ней­ро­сеть не пони­ма­ет, что смот­рит на кар­тин­ку или водит машин­ку, — она лишь видит чис­ла на вхо­де и выда­ёт чис­ла на выхо­де. Она даже не зна­ет, что у её чисел на выхо­де для нас есть какое-то значение.

Напри­мер, в этом видео ней­ро­сеть полу­ча­ет семь чисел на вхо­де (это рас­сто­я­ния до пре­пят­ствий и направ­ле­ние дви­же­ния) и выда­ет два чис­ла на выхо­де — пово­рот руля и газ-тормоз. И уже симу­ля­тор гоноч­ной игры пре­вра­ща­ет эти чис­ла в дви­же­ние машин­ки. Ней­рон­ка про­сто обра­ба­ты­ва­ет числа:

Ней­ро­сеть всё еще не уме­ет импро­ви­зи­ро­вать. Она может дей­ство­вать в ситу­а­ции неко­то­рой непред­ска­зу­е­мо­сти, но гене­ри­ро­вать ори­ги­наль­ные реше­ния — нет. 

Ней­ро­сеть мож­но запу­стить на любом ком­пью­те­ре, осо­бое желе­зо не нуж­но. Это про­сто алго­ритм и дан­ные. Их мож­но ско­пи­ро­вать, заар­хи­ви­ро­вать и выло­жить в интернет.

При этом есть и спе­ци­аль­ное желе­зо — ней­рон­ные про­цес­со­ры или, по-другому, ИИ-ускорители. Это те же мик­ро­про­цес­со­ры, но соеди­нён­ные таким обра­зом, что­бы быст­рее обсчи­ты­вать имен­но ней­рон­ки. Но они нуж­ны толь­ко для ско­ро­сти, так-то прин­ци­пи­аль­но ней­рон­ку мож­но рас­счи­тать и на обыч­ном процессоре.

На нынеш­нем вит­ке раз­ви­тия ней­ро­се­ти спо­соб­ны лишь вос­про­из­во­дить то, чему их научи­ли. Сво­бод­ное твор­че­ство с чисто­го листа пока не изобрели.

Где используется ИИ

Вокруг нас уже мно­го устройств и сер­ви­сов, внут­ри кото­рых есть ИИ в том или ином виде.

Голо­со­вые помощ­ни­ки в теле­фо­нах и колон­ках рас­по­зна­ют речь и коман­ды, что­бы пока­зать нам луч­ший марш­рут, резуль­тат поис­ка или зачи­тать про­гноз пого­ды. Та же «Али­са» рас­по­зна­ёт речь, ана­ли­зи­ру­ет её, опре­де­ля­ет тема­ти­ку диа­ло­га, выде­ля­ет полез­ную для поис­ка инфор­ма­цию и син­те­зи­ру­ет отве­ты помощ­ни­ка — и во всём ей помо­га­ют зара­нее натре­ни­ро­ван­ные ней­ро­се­ти. Подроб­нее про устрой­ство «Али­сы» читай­те на Хаб­ре.

Чат-боты на сай­тах пони­ма­ют типо­вые вопро­сы, даже если они сфор­му­ли­ро­ва­ны по-разному, и отве­ча­ют на них. Это поз­во­ля­ет нани­мать мень­ше людей в тех­под­держ­ку. Они отли­ча­ют­ся от при­ми­тив­ных ботов «Оставь-свой-номер-и-мы-перезвоним» тем, что рас­по­зна­ют текст вопро­са и сами нахо­дят на него ответ в сво­ей базе зна­ний. Чаще все­го внут­ри таких ботов кру­тит­ся TensorFlow — систе­ма машин­но­го обу­че­ния от Google с откры­ты­ми исход­ни­ка­ми. Хоти­те собрать тако­го бота само­сто­я­тель­но — дер­жи­те инструк­цию.

Умные филь­тры в фото­ка­ме­рах сами опре­де­ля­ют, когда вы сни­ма­е­те про­тив солн­ца, и добав­ля­ют ярко­сти в тенях, что­бы кар­тин­ка полу­чи­лась сба­лан­си­ро­ван­ной. Если дела­е­те сел­фи — каме­ра пони­ма­ет, что на фото будет лицо и дела­ет его ещё кра­си­вее: уби­ра­ет пры­щи­ки, мор­щин­ки и тор­ча­щие волос­ки. В послед­них моде­лях теле­фо­нов Honor за это отве­ча­ет отдель­ный модуль в про­цес­со­ре — Neural Network Processing Unit: NPU. Он управ­ля­ет про­стой ней­рон­кой, но даже её хва­та­ет для того, что­бы делать класс­ные фотки.

Вари­ан­тов реа­ли­за­ции ИИ мно­го, но их все мож­но раз­де­лить на две груп­пы — реше­ние узких задач и пол­но­цен­ный искус­ствен­ный интел­лект обще­го назначения.

ИИ общего назначения

А вот здесь всё не так здо­ро­во, как в реше­нии при­клад­ных задач. Дело в том, что научить ком­пью­тер мыс­лить как чело­век пока невоз­мож­но. Каж­дая область мыш­ле­ния — отдель­ная про­грам­ма, кото­рая долж­на уметь рабо­тать со все­ми осталь­ны­ми про­грам­ма­ми. Реа­ли­зо­вать такую мас­штаб­ную систе­му пока невоз­мож­но — нет ни алго­рит­мов, ни вычис­ли­тель­ной мощ­но­сти для это­го, плюс не на чем обучать.

Есть ими­та­ции искус­ствен­но­го интел­лек­та в отно­си­тель­но широ­ких обла­стях, но пол­но­цен­но мыс­лить как люди они не могут. Напри­мер, раз­ра­бот­ка ком­па­нии IBM — ИИ Watson — может стро­ить логи­че­ские свя­зи меж­ду мно­же­ством фак­тов и делать пра­виль­ные выво­ды на их осно­ве. Одно из при­ме­не­ний Ват­со­на — поста­нов­ка диа­гно­зов в меди­цине. Ещё он кру­то игра­ет в «Jeopardy!» — ана­лог «Сво­ей игры» на аме­ри­кан­ском ТВ.

IBM назна­чи­ла приз в мил­ли­он дол­ла­ров тому, кто побе­дит Ват­со­на в «Сво­ей игре». До сих пор нико­му это не удалось. 

Но даже Ват­сон не может одно­вре­мен­но рас­по­зна­вать лица, писать акту­аль­ный и осмыс­лен­ный текст, под­дер­жи­вать пол­но­цен­ный диа­лог и при­ни­мать реше­ния, поехать ли в выход­ные на шаш­лы­ки или про­ве­сти вре­мя с детьми. Воз­мож­но, ситу­а­ция изме­нит­ся с выхо­дом пол­но­цен­ных кван­то­вых ком­пью­те­ров, но до это­го пока ещё очень далеко.

Плюс, есть чисто фило­соф­ская про­бле­ма: люди пока что не поня­ли до кон­ца, что такое созна­ние, что его опре­де­ля­ет, что такое разум и интел­лект. Что, если наш мозг — тоже лишь ней­ро­сеть, кото­рая видит инфор­ма­цию на вхо­де и выда­ёт дей­ствия на выхо­де? А всё, что мы счи­та­ем созна­ни­ем, — лишь внут­рен­ний шум от рабо­ты нейронов?

Но фило­со­фию оста­вим фило­со­фам. В одной из сле­ду­ю­щих ста­тей пока­жем, как по ней­рон­кам бегут сиг­на­лы, и деталь­но раз­бе­рём суть машин­но­го обучения.

Программирование ИИ: 5 самых популярных языков программирования ИИ

ИИ или искусственный интеллект — это изучение информатики при разработке программного обеспечения или машин, которые выполняют задачи на уровне человека или выше.

ИИ, как мы его видим сегодня, называется «узким ИИ» или «слабым ИИ». Это потому, что он может выполнять только узкие задачи, такие как распознавание лиц, поиск в Интернете или вождение автомобиля. Долгосрочная цель — создать «общий ИИ» или «сильный ИИ», который смог бы превзойти человека в любой когнитивной задаче.

Вот несколько примеров существующих ИИ:

Есть еще много примеров. ИИ вывел технологии на новый уровень. Технологии здравоохранения ищут способы виртуального лечения пациентов. И это еще далеко не все. У ИИ есть огромный потенциал для роста, потому что мы хотим, чтобы он достиг человеческого разума или развивался даже за его пределы.

Если вас интересует ИИ, вы работаете над собственными проектами ИИ, вам необходимо знать, какие языки программирования ИИ наиболее популярны.

Существует довольно много языков программирования искусственного интеллекта, и ни один из них не может быть назван «лучшим языком программирования искусственного интеллекта». У всех есть свои плюсы и минусы, и сегодня мы поговорим о пяти из них.

Топ-5 языков программирования AI:

• LISP

• Python

• C ++

• Java

• Пролог

LISP

LISP — самый старый язык программирования AI.Это второй по возрасту язык программирования после Фортрана. Термин «искусственный интеллект» придумал Джон Маккарти, который изобрел LISP. Еще одним пионером был Марвин Мински, основавший лабораторию искусственного интеллекта в Массачусетском технологическом институте.

В то время не было бы прогресса в области ИИ, если бы не LISP. В нем были свежие идеи (if-then-else, конструкция, рекурсия), которые были очень полезны для выражения идей, которые были у программистов. Из-за широкого распространения LISP он стал стандартным языком искусственного интеллекта. LISP — очень гибкий язык программирования искусственного интеллекта, который часто называют «наиболее разумным способом неправильного использования компьютера».»

» Единообразие структуры Lisp и способность самореференции дали программисту возможности, содержание которых стоило того, чтобы жертвовать визуальной формой. » — Марвин Мински

LISP наиболее эффективен в решении специфики. Он адаптируется к решению, для которого пишет программист. Вот что отличает его от других языков искусственного интеллекта. В настоящее время он в основном используется для задач индуктивной логики и машинного обучения.

LISP повлиял на создание многих языков программирования искусственного интеллекта, среди которых стоит упомянуть R и Julia.

Итак, почему сегодня люди не используют LISP в качестве основного языка программирования ИИ? Потому что, несмотря на то, что он очень гибкий, у него много недостатков. Не хватает хорошо известных библиотек, и главным из них является странный синтаксис, который не привлекает многих. В то время он опережал свое время, и поэтому он заслуживает упоминания в этом списке программ искусственного интеллекта. Но в настоящее время есть много решений лучше, чем LISP.

Python

Python — это язык программирования искусственного интеллекта, который приобрел огромную популярность.Основные причины — простой синтаксис, меньшее количество кода и большое количество доступных библиотек, готовых к использованию. Простой синтаксис означает, что вы можете сосредоточиться на основной ценности программирования, мышления или решения проблем.

Ранее упомянутые библиотеки включают NumPy, SciPy, matplotlib, nltk, SimpleAI. Python — это язык программирования ИИ с открытым исходным кодом. Вот почему у него огромное количество поклонников среди программистов. Поскольку его можно широко использовать для создания небольших скриптов и корпоративных приложений, он подходит для ИИ.

Там, где в других языках программирования ИИ используются знаки препинания, в Python используются ключевые слова на английском языке. Он разработан для удобства чтения. В нем всего несколько ключевых слов и четко определенный синтаксис. Если вы студент, вы быстро овладеете языком.

Библиотеки переносимы между платформами, такими как UNIX, Windows и Macintosh.

Он также предоставляет интерфейсы для всех основных коммерческих баз данных. Что касается масштабируемости, он обеспечивает лучшую структуру и поддержку для крупных корпоративных программ, чем для простых сценариев оболочки.

Python поддерживает объектно-ориентированное программирование (ООП), динамическую проверку типов, автоматическую сборку мусора и может быть интегрирован с C ++, C, Java, Cobra и многими другими языками.

Суть в том, что Python считается лучшим языком программирования AI из-за его простоты.

C ++

Бьярн Страуструп разработал C ++ в 1983 году, и он получил титул «самого быстрого языка программирования». Время важно для проектов AI, и C ++ — обычный выбор, когда дело доходит до этого.

Поисковые системы используют C ++, чтобы иметь меньшее время отклика, а разработка компьютерных игр использует преимущества быстрого выполнения.

Поскольку C ++ имеет сложный синтаксис, он может быть не вашим первым выбором в качестве языка программирования AI, но если вы работаете во встроенной среде и не можете позволить себе виртуальную машину Java, это идеальный вариант для вас.

У C ++ есть ограничения, потому что стандартная библиотека мала и не поддерживает сборку мусора.Несмотря на более высокую эффективность управления, большие проекты на C ++ сложно поддерживать, а разработка требует много времени. Это может быть основной причиной, по которой большинство людей избегают C ++ в программировании AI.

Существует одно очень важное применение C ++ в программировании ИИ — это Google Chrome. ИИ используется для поисковой оптимизации и ранжирования.

Java

Java — наиболее широко используемый язык программирования в мире и один из лучших вариантов программирования искусственного интеллекта.Благодаря технологии виртуальных машин, ее легко реализовать на разных платформах. Это означает, что, когда он написан и скомпилирован на одной платформе, вам не нужно компилировать его снова. Это называется принципом WORA (Once Written Read / Run Anywhere).

Большая часть стека больших данных с открытым исходным кодом написана на виртуальной машине Java.

Java имеет много преимуществ как язык искусственного интеллекта, и наиболее важными из них являются простота использования, быстрая отладка, переносимый и автоматический менеджер памяти. В Java включены Swing и SWT, благодаря которым графика и интерфейсы выглядят гладкими и современными.

К недостаткам можно отнести то, что он медленнее, чем C ++, что означает большее время отклика.

Стоит отметить, что Java — это незрелый язык программирования ИИ. Но появляется все больше и больше руководств и использования Java в AI. Если вы хотите начать изучать Java прямо сейчас и выполните поиск «руководств по java» в Google, вы найдете 450 миллионов результатов. Большой выбор.

Java универсальна и может использоваться в роботизированных системах, датчиках и комплектах машинного обучения.

Чтобы начать реализацию ИИ с помощью Java, вам необходимо знать основы алгоритмов и концепций.Доступно множество бесплатных или платных курсов, а также огромное количество доступных библиотек, которые упростят вам задачу. Преимущества перевешивают недостатки, и будет справедливо сказать, что Java — один из лучших языков программирования ИИ.

Prolog

Prolog — еще один язык программирования AI и один из самых старых. Это означает «Программирование в логике». Язык основан на нескольких основных механизмах, таких как сопоставление с образцом и автоматический поиск с возвратом.Он был создан в 1970-х французским ученым-компьютерщиком по имени Ален Колмерауэр.

В программировании Prolog AI программист должен указать правила, факты и конечную цель. После того, как программист сделает это, Prolog попытается найти связь между этими тремя. Это необычный способ программирования ИИ, и у него есть свои преимущества и недостатки.

Создавать базы данных и сопоставление с образцом очень просто. Он также имеет встроенную обработку списков.

Если вы хотите узнать больше о Prolog, вы найдете множество ресурсов в Google.Но если вы знакомы с C ++, это может показаться странным языком для изучения.

Стать логическим программистом не для всех, но Prolog — отличный язык программирования ИИ для изучения. Вы будете думать о проблемах более логично, чем процедурно.

Может быть, вы никогда не создадите на Prolog ничего выдающегося, но стоит попробовать и посмотреть другие способы программирования.

Заключение

Искусственный интеллект вносит изменения во весь мир, и он здесь, чтобы остаться.Никто не хочет отставать ни в личном, ни в деловом плане. Вот почему вам нужно понимать, как работает программирование ИИ и какие языки ИИ существуют. Мир не будет прежним через 20 лет из-за искусственного интеллекта (вы можете прочитать о состоянии ИТ-офшоринга). Мы уже видим беспилотные автомобили, и, хотя мы думаем, что это продвинуто, люди, которые его разрабатывают, считают это «слабым ИИ» или «узким ИИ». Искусственный интеллект все еще находится в юношеской форме. Великие дела еще впереди.

Важно понимать ИИ и не смотреть на него так, как он изображен в фильме «Терминатор».Да, подобное действительно может случиться, но вероятность этого очень мала.

Суть в том, что нам необходимо использовать ИИ и возможности, которые он открывает, такие как улучшение здравоохранения, более быстрое обнаружение заболеваний, связь, автоматизация, образование и т. Д.

Изучите искусственный интеллект с помощью онлайн-курсов и уроков

Что такое искусственный интеллект (ИИ)?

Искусственный интеллект — это способность машин думать самостоятельно.ИИ демонстрируется, когда задача, которая раньше выполнялась человеком и которая считалась требующей способности учиться, рассуждать и решать проблемы, теперь может быть выполнена машиной. Ярким примером является автономный автомобиль. Транспортное средство способно воспринимать окружающую среду и принимать решения, чтобы безопасно добраться до места назначения без вмешательства человека. Конвергентные технологии вместе с большими данными и Интернетом вещей (IoT) стимулируют рост технологий искусственного интеллекта и искусственного интеллекта. Машины взаимодействуют друг с другом и теперь способны к расширенному восприятию, захватывать миллионы точек данных за секунды, обрабатывать информацию и принимать решения — и все это за считанные секунды.По мере развития ИИ машины будут иметь больше возможностей для физических действий на основе своего интеллекта, что в конечном итоге приведет к созданию машин, которые смогут создавать лучшие версии самих себя.

Онлайн-курсы по искусственному интеллекту

Область искусственного интеллекта (систем AI) и алгоритмов машинного обучения охватывает информатику, обработку естественного языка, код Python, математику, психологию, нейробиологию, науку о данных, машинное обучение и многие другие дисциплины. Вводный курс по ИИ — хорошее место для начала, поскольку он даст вам обзор компонентов, которые позволят вам быстрее узнать об исследованиях и разработках в области ИИ на сегодняшний день.Вы также можете получить практический опыт программирования ИИ интеллектуальных агентов, таких как алгоритмы поиска, игры и логические задачи. Узнайте о примерах ИИ, используемых сегодня, таких как беспилотные автомобили, системы распознавания лиц, военные дроны и процессоры естественного языка.

Пройдите курсы по науке о данных, робототехнике и машинному интеллекту. Изучите основы того, как работают роботы, в том числе как представлять 2D и 3D пространственные отношения, как манипулировать роботизированными руками и планировать сквозные системы роботов с искусственным интеллектом.В области машинного обучения изучите методы обучения без учителя для моделирования и анализа данных, включая кластеризацию данных, компьютерное зрение, обучение с подкреплением, решение проблем, алгоритмы машинного обучения, распознавание изображений, интеллектуальный анализ данных, факторизацию матрицы распознавания речи и последовательные модели для данных, зависящих от порядка.

Начните с искусственных технологий и получите общее представление об этой захватывающей области. Если вы не знакомы с основами информатики и языками программирования ИИ, будет полезно пройти вводный курс для изучения Python, R или другого языка программирования, обычно используемого при анализе данных.

Вакансий в AI

Более 3000 должностей инженеров по машинному обучению, работающих полный рабочий день, были перечислены на сайте Indeed.com на момент написания этой статьи, и многие из них предлагали зарплату выше 125 тысяч долларов в год. Работа специалиста по обработке данных ИИ обычно требует степени бакалавра или выше в области компьютерных наук, инженерии или ИТ, а также опыта работы с несколькими языками программирования, включая Java, C, Python, R, JavaScript и SQL, а также большим плюсом является опыт работы в области науки о данных. Лучшие должности: инженер по искусственному интеллекту, менеджер проектов искусственного интеллекта, исследователь и консультант по искусственному интеллекту, а некоторые из ведущих компаний, нанимающих на работу, включают Amazon, Google, Apple и IBM.

Сделайте карьеру в области искусственного интеллекта

Помогите построить будущее, сделав захватывающую карьеру в быстрорастущей области искусственного интеллекта. Многие отрасли, например специалисты по цифровому маркетингу и социальным сетям, полагаются на методы глубокого обучения и алгоритмы искусственного интеллекта, чтобы лучше принимать бизнес-решения и свои бизнес-приложения. Если вы любите информатику, математику и анализ данных, программирование на Python, линейную регрессию и многое другое, зарегистрируйтесь и начните узнавать о приложениях искусственных нейронных сетей и о том, как вы можете помочь им двигаться вперед.

Для удовлетворения сегодняшнего спроса и потребностей в аналитиках данных и экспертах в области искусственного интеллекта edX предлагает лучшие программы искусственного интеллекта и онлайн-курсы по компьютерным системам на рынке. Если вас волнуют машинное обучение, глубокое обучение, виртуальные помощники, тензорные потоки и нейронные сети, у нас есть подходящие курсы, которые помогут продвинуть вашу карьеру в удобном для вас темпе. Станьте отраслевым экспертом по методам машинного обучения уже сегодня!

Краткая история искусственного интеллекта

Исследование искусственного интеллекта было начато летом 1956 года в Дартмутском колледже во время семинара.Волнение, вызванное тем, что машины стали такими же умными, как люди, быстро получили финансирование в миллионы долларов, чтобы воплотить эту мечту в реальность. Со временем первые пионеры быстро осознали, насколько сложной и сложной будет эта задача.

В 1973 году правительства США и Великобритании прекратили финансирование исследовательского проекта по структурированию данных и алгоритмам обучения. Этот период, когда финансирование прекратилось, был известен как «AI Winter», поскольку прогресс замедлился, а разочарование росло. Во время AI Winter было несколько проектов, не финансируемых за счет финансирования, но импульс развития ИИ вернется к 21-му веку.

Ажиотаж, инвестиции и интерес к разработке ИИ резко возросли в первые десятилетия 21 века. Волнение и энтузиазм разгорелись вокруг успешных проектов искусственного интеллекта в научных кругах и промышленности с помощью более мощного компьютерного оборудования. Время новых проектов ИИ, структурирования данных и совершенствования языка программирования искусственного интеллекта привело к появлению словосочетания «AI Summer».

В настоящее время мы видим, что ИИ интегрирован в нашу повседневную жизнь с личными помощниками.Приложения AI и интеллектуальные машины, такие как Siri, Alexa, Watson, Cortana, LinkedIn и Google AI Assistant, — все это популярные приложения, которые мы используем для выполнения повседневных задач. Эти помощники могут использоваться для извлечения информации из Интернета, включения бытовой техники, установки напоминаний, общения друг с другом и многого другого. Эти типы помощников по машинному обучению и интеллектуальным системам постоянно развиваются, поэтому спрос на инженеров и специалистов по информатике является рекордно высоким для этого рынка. Независимо от того, работаете ли вы над Microsoft Windows, iOS, платформой с открытым исходным кодом, Google или Android, вы можете ожидать, что ваши навыки будут востребованы.

лучших языков программирования для инженеров ИИ в 2021 году | Клэр Д. Коста

Из нескольких языков программирования инженеры и ученые ИИ могут выбрать тот, который соответствует потребностям их проекта.

Изображение предоставлено Pixabay

Искусственный интеллект теперь стал неотъемлемой частью нашей повседневной жизни со всеми Преимущества, которые он предоставляет в сотнях уникальных сценариев использования и ситуаций , не говоря уже о том, насколько просто и легко он помог нам.

Благодаря развитию в последние годы ИИ прошел долгий путь, помогая компаниям расти и полностью раскрывать свой потенциал. Эти достижения в области ИИ были бы невозможны без основных улучшений базовых языков программирования .

С развитием искусственного интеллекта потребность в эффективных и квалифицированных программистах и ​​инженерах резко возросла вместе с улучшением языков программирования. Несмотря на то, что существует множество языков программирования, с которых можно начать разработку ИИ, ни один язык программирования не является универсальным решением для программирования ИИ, поскольку различные цели требуют особого подхода к каждому проекту.

Мы обсудим некоторые из наиболее популярных из перечисленных ниже и оставим принятие решения на ваше усмотрение.

Python — это самый мощный язык, который вы все еще можете читать.
— Пау Дюбуа

Программирование на Python от Unsplash

Разработано в 1991 году , Python был проведен опрос, согласно которому более 57% разработчиков с большей вероятностью выберут Python вместо C ++ в качестве языка программирования для разработка AI-решений. Будучи легким в освоении , Python предлагает более легкий вход в мир разработки искусственного интеллекта как для программистов, так и для исследователей данных.

Python — это эксперимент, показывающий, сколько свободы нужно программистам. Слишком много свободы, и никто не сможет прочитать чужой код; слишком мало и выразительность находится под угрозой.

— Гвидо ван Россум

С Python вы не только получаете отличную поддержку сообщества и обширный набор библиотек , но также получаете гибкость, обеспечиваемую языком программирования.Некоторые из функций, которые могут принести вам наибольшую пользу от Python, — это независимость от платформы и обширные фреймворки для глубокого обучения и машинного обучения.

Удовольствие от программирования на Python должно заключаться в том, чтобы видеть короткие, лаконичные, читаемые классы, которые выражают множество действий в небольшом объеме ясного кода, а не в пачках тривиального кода, который до смерти утомляет читателя.

— Гвидо ван Россум

Пример фрагмента кода Python:

Пример фрагмента кода Python (исходный код)

Некоторые из его самых популярных библиотек —

● TensorFlow , для рабочих нагрузок машинного обучения и работы с наборами данных

● scikit-learn , для обучения моделей машинного обучения

● PyTorch , для компьютерного зрения и обработки естественного языка

● Keras , в качестве интерфейса кода для очень сложных математических вычислений и операций

● SparkMLlib , как и библиотека машинного обучения Apache Spark, упрощающая машинное обучение для всех с помощью таких инструментов, как алгоритмы и утилиты

● MXNet , как еще одна библиотека Apache для упрощения рабочих процессов глубокого обучения

● Theano , как библиотека для определение, оптимизация и оценка математических выражений

● Pybrain , для мощных алгоритмов машинного обучения

Кроме того, Python превзошел Java и стал вторым по популярности языком по данным репозиториев GitHub .Фактически, Stack Overflow называет его « самым быстрорастущим языком программирования ».

Источник: Octoverse

Курсы Python для начинающих —

Пишите один раз, запускайте где угодно

Java считается одним из лучших языков программирования в мире, и последние 20 лет ее использования являются доказательством этого.

Благодаря высокому удобству использования , гибкости и независимости от платформы , Java использовалась для разработки ИИ различными способами, прочтите, чтобы узнать о некоторых из них:

● TensorFlow
Список TensorFlow из поддерживаемых языков программирования также включает Java с API.Поддержка не такая многофункциональная, как у других полностью поддерживаемых языков, но она есть и быстро улучшается.

● Библиотека Deep Java
Создана Amazon для создания и развертывания возможностей глубокого обучения с использованием Java.

● Kubeflow
Kubeflow упрощает развертывание и управление стеками машинного обучения в Kubernetes, предоставляя готовые к использованию решения машинного обучения.

● OpenNLP
OpenNLP Apache — это инструмент машинного обучения для обработки естественного языка.

● Библиотека машинного обучения Java
Java-ML предоставляет разработчикам несколько алгоритмов машинного обучения.

● Neuroph
Neuroph делает возможным проектирование нейронных сетей с использованием среды Java с открытым исходным кодом с помощью графического интерфейса пользователя Neuroph.

Если бы в Java была настоящая сборка мусора, большинство программ удаляло бы себя при выполнении.
— Роберт Сьюэлл

Пример фрагмента кода Java:

Пример фрагмента кода Java (исходный код)

Курсы Java для начинающих —

R был создан Росс Ихака и , первая версия была выпущена в 1995 году .В настоящее время поддерживается основной группой разработчиков R, R представляет собой реализацию языка программирования S и помогает в разработке статистического программного обеспечения и анализа данных.

Качества, которые делают R подходящим для программирования ИИ среди разработчиков:

● Фундаментальная особенность R — способность обрабатывать огромные числа — ставит его в лучшее положение, чем Python с его сравнительно необработанным пакетом NumPy.

● С помощью R вы можете работать с различными парадигмами программирования, такими как функциональное программирование, векторные вычисления и объектно-ориентированное программирование.

Вот некоторые из пакетов программирования AI, доступных для R:

● Gmodels предоставляет набор из нескольких инструментов для подгонки модели

● Tm, как каркас для приложений интеллектуального анализа текста

● RODBC как интерфейс ODBC для R

● OneR, для реализации алгоритма классификации машинного обучения с одним правилом, полезен для моделей машинного обучения

Широко используется разработчиками данных и статистиками. R предоставляет следующие функции:

● Широкий выбор библиотек и пакетов для расширения функциональности

● Активное и поддерживающее сообщество

● Возможность работать в тандеме с C, C ++ и Fortran

● Несколько пакетов помогают расширить функциональные возможности

● Поддержка создания высококачественных графиков

Что-то Интересно —
Интерактивная карта Covid-19, сделанная с использованием R

Covid-19 Interact ive Карта сделана с использованием R

Сокращение от логического программирования , Пролог впервые появился в 1972 .Это прекрасный инструмент для разработки искусственного интеллекта, в частности обработки естественного языка. Prolog лучше всего подходит для создания чат-ботов, ELIZA был первым чат-ботом, созданным с помощью Prolog, который когда-либо существовал.

Первый успешный чаттербот (источник)

Чтобы понять Пролог, вы должны ознакомиться с некоторыми из фундаментальных терминов Пролога, которые определяют его работу, они кратко объяснены ниже:

● Факты определяют истинные утверждения

● Правила определяют утверждение, но с дополнительными условиями

● Цели определяют положение представленных утверждений в соответствии с базой знаний

● Запросы определяют, как сделать ваше утверждение истинным, и окончательный анализ фактов и правил

Prolog предлагает два подхода к реализации ИИ, которые применяется на практике уже давно и хорошо известен среди специалистов по обработке данных и исследователей:

● Символьный подход включает экспертные системы на основе правил, средства доказательства теорем и подходы, основанные на ограничениях.

● Статистический подход включает нейронные сети, интеллектуальный анализ данных, машинное обучение и некоторые другие.

Код Lisp для создания однослойного персептрона с n входами m-единиц (исходный код)

Сокращение от List Processing , это второй по возрасту язык программирования после Fortran . Лисп, названный одним из отцов-основателей ИИ, был создан Джоном Маккарти в 1958 году .

Лисп — это язык, на котором делать то, что вам сказали, невозможно.

-Kent Pitman

Созданный как практическая математическая нотация для программ, Lisp очень быстро стал предпочтительным языком программирования AI для разработчиков. Ниже приведены некоторые из функций Lisp, которые делают его одним из лучших вариантов для проектов ИИ в области машинного обучения:

● Быстрое прототипирование

● Создание динамических объектов

● Сборка мусора

● Гибкость

С существенными улучшениями в В других конкурирующих языках программирования некоторые особенности Lisp перешли на другие языки.Некоторые из известных проектов, в которых когда-то участвовал Lisp, — это Reddit и HackerNews .

Возьмите Лисп, вы знаете, что это самый красивый язык в мире — по крайней мере, до появления Haskell.
-Ларри Уолл

Определенный в 1990 году и названный в честь известного математика Хаскелла Брукса Карри , Haskell — это чисто функциональный язык программирования со статической типизацией , сочетающийся с ленивым вычислением и более коротким кодом.

Считается очень безопасным языком программирования , поскольку он имеет тенденцию предлагать большую гибкость с точки зрения обработки ошибок, поскольку они так редко случаются в Haskell по сравнению с другими языками программирования. Даже если они действительно возникают, большинство несинтаксических ошибок обнаруживаются во время компиляции, а не во время выполнения. Некоторые из функций, предлагаемых Haskell:

● Сильные возможности абстракции

● Встроенное управление памятью

● Возможность повторного использования кода

● Простота понимания

SQL, Lisp и Haskell — единственные языки программирования. что я видел, когда человек тратит больше времени на размышления, чем на набор текста.
-Philip Greenspun

Его функции помогают повысить производительность программиста. Haskell очень похож на другие языки программирования, но используется только узкой группой разработчиков. Если оставить в стороне проблемы, Haskell может оказаться не хуже других конкурирующих языков для ИИ, и его все больше и больше принимает сообщество разработчиков.

Coding GIF Автор: Мэтью Батлер

Julia — это высокопроизводительный и универсальный язык программирования для динамического программирования , предназначенный для создания практически любых приложений, но хорошо подходящий для численного анализа и вычислений.Для работы с Julia доступны следующие различные инструменты:

● Популярные редакторы, такие как Vim и Emacs

● IDE, такие как Juno и Visual Studio

Организация исходного кода Julia (исходный код)

Некоторые из нескольких функций, предлагаемых Julia, которые делают его примечательными вариантами программирования AI, машинного обучения, статистики и моделирования данных являются:

● Система динамического типа

● Встроенный менеджер пакетов

● Возможность работы для параллельных и распределенных вычислений

● Макросы и возможности метапрограммирования

● Поддержка множественных отправок

● Прямая поддержка функций C

Созданная для устранения недостатков других языков программирования, Julia также может использоваться для приложений машинного обучения с интеграцией с такими инструментами, как T ensorFlow.jl , MLBase.jl , MXNet.jl и многие другие, которые используют масштабируемость, предоставляемую Julia.

Google Trend — Джулия Интерес с течением времени

Тенденции Google (источник)

Основные моменты JuliaCon 2019 —

Основные моменты JuliaCon 2019 (источник)

Имея на выбор несколько языков программирования ИИ, инженеры и ученые ИИ могут выбирать тот, который соответствует потребностям их проекта. Каждый язык программирования ИИ имеет свою долю плюсов и минусов.Благодаря регулярным улучшениям в эти языки, скоро разработка для ИИ станет более удобной, чем это происходит сегодня, чтобы больше людей могло присоединиться к этой волне инноваций. Выдающаяся поддержка сообщества сделала жизнь новых людей еще лучше, а вклад сообщества в разработку нескольких пакетов и расширений облегчает жизнь всем.

Лучший язык программирования для искусственного интеллекта: ваше полное руководство

Люди наконец достигли точки, в которой искусственный интеллект и машинное обучение больше не считаются такими страшными, какими их часто изображает Голливуд.Напротив, они оказались умными и приветливыми. Все больше и больше отраслей внедряют ИИ, который позволяет им решать насущные проблемы и ставить амбициозные цели.

Это правда, что программирование AI сложное и мощное. Стало очевидно, что идти в ногу с новейшими технологиями сегодня — это не роскошь, а необходимость, если кто-то хочет оставаться на плаву и процветать.

Теперь мы знаем, что вы можете подумать: «Хорошо, хорошо, я собираюсь заняться ИИ, но я не говорю на техническом языке.Как мне узнать, что лучше всего для моего бизнеса? Какая технология подходит для моих нужд и моего кармана? Какой язык программирования лучше всего подходит для искусственного интеллекта? »

Мы предлагаем решения на основе искусственного интеллекта от концепции до запуска.

Мы вас слышим. Выбор между языками программирования на основе искусственного интеллекта — это большое дело, и это может быть ошеломляющим. Это как разработка искусственного интеллекта. компании, почему мы разработали руководство, которое поможет вам получить представление о наиболее распространенных языках программирования ИИ и о том, для чего они подходят.

C ++, Java, Lisp, Prolog, Python и R — основные языки программирования ИИ, которые лучше всего подходят для разработки и проектирования различных типов программного обеспечения.

Нет лучшего языка для ИИ; каждый хорош там, где подходит лучше всего. Мы не будем углубляться в технические детали, достаточно, чтобы вы чувствовали себя уверенно и были на одной странице при выборе партнера по разработке ИИ.

Python

Бесспорным лидером среди языков программирования AI является Python.Он широко используется во всех отраслях и известен своей простотой, гибкостью и масштабируемостью.

Прежде всего, Python имеет открытый исходный код. Это означает, что он доступен для любых модификаций, которые разработчики сочтут необходимыми. Этот язык программирования AI постоянно развивается, упрощая его синтаксис, что только способствует его эффективности.

Во-вторых, существует большое количество готовых библиотек, которые помогают ускорить кодирование AI. Например, TensorFlow широко применяется для машинного обучения и работы с наборами данных; scikit — для обучения моделей машинного обучения; PyTorch — для обработки естественного языка и компьютерного зрения.Это ощутимое преимущество, которое может помочь ускорить разработку и сэкономить средства, поскольку предполагает применение некоторых готовых решений вместо их создания с нуля.

Наконец, Python не зависит от платформы и, кроме того, хорошо сочетается с другими языками программирования AI.

Независимо от отрасли или размера проекта Python — это разумный выбор технологии: он легко справляется с небольшими сценариями, а также легко поддерживает корпоративные приложения.

Трудно назвать один лучший язык программирования для ИИ, но Python довольно близок к нему.

Lisp

Lisp — один из старейших языков программирования и фактически является предком нескольких языков программирования AI. Фактически, термин «искусственный интеллект» появился и был официально представлен после того, как Лисп был изобретен Джоном Маккарти в 1950-х годах.

Это было фундаментальным в то время и способствовало развитию программирования ИИ как функционального инструмента для машинного обучения. Тем не менее, сегодня это не часто используемый язык искусственного интеллекта, а скорее прекрасный винтаж для искушенных любителей, которым нравится изучать историю программирования.

Дело в том, что многие его основные функции, которые сделали Lisp привлекательным для программирования ИИ, были перенесены на другие языки, что сделало их гораздо лучшим вариантом для машинного обучения и кодирования ИИ.

В настоящее время Lisp не имеет библиотек и имеет довольно странный синтаксис. Кроме того, для работы с ним требуются специальные конфигурации программного и аппаратного обеспечения.

Сообщество отдает должное Lisp, поскольку он представляет истоки языков программирования искусственного интеллекта, но в действительности он уступает другим языкам программирования AI.

C ++

C ++ имеет титул «самого быстрого языка программирования», поэтому его часто используют для компьютерных игр, настольных приложений и разработки поисковых систем. Например, Google Chrome построен на C ++.

Этот язык программирования ИИ — в первую очередь инструмент для создания сложных продуктов, таких как банковское программное обеспечение, облачные системы и корпоративное программное обеспечение.

Что касается программирования ИИ, в частности, в C ++ есть библиотеки для машинного обучения и нейронные сети, которые способствуют более быстрому выполнению сложных алгоритмов.В целом, многие разработчики предпочитают этот язык ИИ для создания приложений, требующих высокой производительности, а не только кода для ИИ.

При выборе лучшего языка программирования ИИ обязательно следует рассмотреть C ++ как вариант, поскольку его быстрое выполнение является огромным преимуществом для кодирования ИИ.

Java

Java — один из самых популярных языков программирования, и когда кто-то думает о языках для искусственного интеллекта, Java, безусловно, входит в список.

Его поклонники в основном обращаются к технологии виртуальной машины Java, которая упрощает реализацию языка ИИ на различных платформах. Его существенные преимущества заключаются в удобстве использования, быстрой отладке и способности создавать красивую графику.

Java имеет открытый исходный код и поддерживается многочисленными библиотеками, в том числе библиотекой машинного обучения Java. Он подходит не только для алгоритмов машинного обучения, как следует из названия, но и для проектов, которые подразумевают роботизированные системы, датчики, nlp и нейронные сети.

Решения Java могут быть реализованы в любой области, не только в области науки о данных.

Поскольку Java является одним из лидеров как лучший язык для машинного обучения и программирования ИИ в целом, он наиболее распространен для крупномасштабных проектов, поскольку его упрощенная сеть удобна для поддержки больших программных инфраструктур.

R

R — один из развивающихся языков программирования искусственного интеллекта, который приобрел свою популярность благодаря очень специфическим задачам, с которыми он может хорошо справляться.

R особенно хорош при обработке больших чисел, даже лучше, чем Python. Недавний опрос Kaggle показывает, что R часто становится первым выбором для программного обеспечения, которое использует много статистических данных.

С открытым исходным кодом, как и некоторые другие языки программирования AI, которые мы выделили выше, пакеты R позволяют применять машинное обучение, интеллектуальный анализ данных и другие инструменты расширенного анализа данных. Возможности

R не предназначены для общих целей. R лучше всего подходит для программного обеспечения, связанного со статистикой.Наверное, никакой другой язык ИИ не может быть таким эффективным в этом отношении, как R.

Prolog

Prolog означает «Программирование в логике». Этот язык программирования для ИИ был создан еще в 1960-х годах и отличается от других языков, распространенных в настоящее время для программирования ИИ.

Как следует из описания, Prolog — это язык логики, который отличается от «классических» языков искусственного интеллекта. Он работает с несколькими основными механизмами, такими как сопоставление с образцом и автоматический поиск с возвратом. С точки зрения разработчика, это предполагает определение правил, фактов и конечных целей.Не каждый программист ИИ выбирает Пролог, когда решает изучать языки программирования ИИ.

Изначальная область использования Prolog — обработка естественного языка. Например, первый когда-либо созданный чат-бот, ELIZA, был разработан с использованием Prolog. Позже Prolog использовался в исследовательских и образовательных областях для экспертных систем, доказательства теорем, а также для некоторых случаев машинного обучения. Prolog также является частью академического преподавания многих курсов по искусственному интеллекту.

Резюме

Если вы читаете это, вы, должно быть, уже осознали потенциал ИИ и возможности, которые он может открыть.

В этой статье мы часто упоминали фразу «лучший язык программирования для ИИ». Тем не менее, правда в том, что его почти нет.

Выбор языка программирования для ИИ всегда зависит от многих решающих факторов: специфики вашего бизнеса, будь то новый продукт или уже существующий, каков рынок, кто ваши клиенты или пользователи, какова ожидаемая нагрузка, какие проблемы вы пытаетесь решить или каковы ваши цели и т. д. Более того, многие решения не полагаются только на одну технологию, включая несколько для реализации желаемой функциональности и достижения высокой эффективности.

Мы уверены, что каждый случай уникален. Вот почему, прежде чем давать какие-либо рекомендации, мы задаем нашим клиентам все эти вопросы, углубляясь в исследования и планирование, прежде чем приступить к разработке.

Сэкономьте часы на поиске в сети, пытаясь разобраться в примерах кода и сложных технических терминах, и доверьте это нашим надежным первоклассным специалистам!

Мы предлагаем решения на базе искусственного интеллекта от концепции до запуска.

Язык программирования искусственного интеллекта | Britannica

Язык программирования искусственного интеллекта , компьютерный язык, разработанный специально для проведения исследований в области искусственного интеллекта (ИИ).В ходе своей работы над Logic Theorist и GPS две ранние программы искусственного интеллекта, Аллен Ньюэлл и Дж. Клиффорд Шоу из Rand Corporation и Герберт Саймон из Университета Карнеги-Меллона, разработали свой язык обработки информации (IPL), компьютерный язык, специально предназначенный для Программирование AI. В основе IPL лежала очень гибкая структура данных, которую они назвали списком. Список — это просто упорядоченная последовательность элементов данных. Некоторые или все элементы в списке могут сами быть списками. Эта схема приводит к сильно разветвленным структурам.

Британская викторина

Компьютеры и технологии. Викторина

Компьютеры размещают веб-сайты, состоящие из HTML, и отправляют текстовые сообщения так же просто, как … LOL. Примите участие в этой викторине и позвольте некоторым технологиям подсчитать ваш результат и раскрыть вам содержание.

В 1960 году Джон Маккарти, ученый-компьютерщик из Массачусетского технологического института (MIT), объединил элементы IPL с лямбда-исчислением (формальной математико-логической системой) для создания языка программирования LISP (List Processor), который остается основным. язык для работы ИИ в США.(Само лямбда-исчисление было изобретено в 1936 году логиком Принстонского университета Алонзо Черчем, когда он исследовал абстрактную Entscheidungsproblem , или «проблему решения», для исчисления предикатов — ту же проблему, которую решал британский математик и логик Алан Тьюринг. когда он изобрел универсальную машину Тьюринга.)

Язык логического программирования PROLOG (Programmation en Logique) был изобретен Аленом Колмерауэром из Университета Экс-Марсель, Франция, где этот язык был впервые реализован в 1973 году.PROLOG был разработан логиком Робертом Ковальски, членом группы искусственного интеллекта Эдинбургского университета. Этот язык использует мощную технику доказательства теорем, известную как разрешение, изобретенную в 1963 году в Аргоннской национальной лаборатории Комиссии по атомной энергии США в Иллинойсе британским логиком Аланом Робинсоном. PROLOG может определить, следует ли данное утверждение логически из других заданных утверждений. Например, учитывая утверждения «Все логики рациональны» и «Робинсон — логик», программа PROLOG утвердительно отвечает на вопрос «Робинсон рациональный?» PROLOG широко используется для работы с искусственным интеллектом, особенно в Европе и Японии.

Исследователи из Института компьютерных технологий нового поколения в Токио использовали PROLOG как основу для сложных языков логического программирования. Эти языки, известные как языки пятого поколения, используются на нечисловых параллельных компьютерах, разработанных в Институте.

Получите подписку Britannica Premium и получите доступ к эксклюзивному контенту. Подпишись сейчас

Другая недавняя работа включает разработку языков для рассуждений о данных, зависящих от времени, таких как «счет был оплачен вчера.Эти языки основаны на напряженной логике, которая позволяет утверждениям располагаться в потоке времени. (Временная логика была изобретена в 1953 году философом Артуром Прайором из Кентерберийского университета, Крайстчерч, Новая Зеландия.)

11 способов, с помощью которых новички могут начать процесс изучения программирования ИИ

Системы искусственного интеллекта представляют собой довольно интересную область исследования: существует большой спрос на людей с необходимыми навыками, а технологии все еще развиваются и развиваются.Однако бывает сложно понять, как лучше всего заняться технологиями, особенно если вы хотите учиться самостоятельно.

К счастью, для новичков доступно множество ресурсов, позволяющих накапливать свои знания и навыки — или даже выяснить, подходит ли им этот путь. Чтобы узнать больше, мы запросили у комиссии Совета молодых предпринимателей следующее:

Что самое важное должны знать новички или программисты, если они хотят больше узнать о разработке искусственного интеллекта?

Вот что они сказали:

1.Понимание математики, лежащей в основе машинного обучения

Специалисты по разработке искусственного интеллекта должны понимать вероятности, которые служат основой для машинного обучения. Традиционные разработчики программного обеспечения часто используют функции из онлайн-библиотек, что избавляет их от необходимости самостоятельно выполнять математические вычисления. Разработчики ИИ должны уметь писать и понимать сложные алгоритмы, чтобы они могли перейти к поиску идей и закономерностей внутри данных. — Блэр Томас, eMerchantBroker

.

2.Создайте прочный фундамент, сначала

Прежде чем начинать работу с ИИ, необходимо заложить прочный фундамент. Начните изучать основы программирования (Python — один из лучших языков программирования для машинного обучения) и математики (линейная алгебра, статистика и вычисления). Оттачивайте свое абстрактное мышление. Вам не нужна профессиональная степень, чтобы овладеть искусственным интеллектом и машинным обучением, но вам нужна безграничная страсть. — Рахул Варшнея, ResumeSeed

3. Освоение Python

ИИ развивается быстрыми темпами, и те, кто может работать с ИИ, окажутся впереди конкурентов.Предпочтительным языком программирования является Python, поскольку он прост для понимания и написания, имеет множество библиотек и имеет значительное сообщество пользователей. Python поддерживает продвинутые реализации машинного обучения и глубокого обучения популярных фреймворков, таких как TensorFlow, PyTorch и Keras. — Сьюзан Ребнер, Cyleron, Inc.

4. Ищите в Интернете бесплатные ресурсы и онлайн-курсы

Если вы хотите узнать больше о разработке ИИ, начните с очень простого: Google. Можно найти множество бесплатных ресурсов, статей и онлайн-курсов, чтобы познакомиться с быстро растущим миром разработки искусственного интеллекта.Бесплатные ресурсы предлагают начинающему программисту простой и безопасный способ принять участие в искусственном интеллекте, чтобы понять, не стоит ли его изучать. — Дэвид Чен, Sharebert

5. Привыкайте к абстрактному мышлению

Абстрактное мышление или глубокое рассуждение — это когда машины способны понимать неявные отношения между вещами. Это более «размыто», чем просто изучение логики, статистики или математических уравнений. Если вы понимаете реляционные рассуждения, помимо более четких и прямых правил, вы лучше поймете нюансы и сложности разработки ИИ.- Шу Сайто, Годай

6. Начинайте строить простые вещи с помощью алгоритмов ИИ

Один из ключевых факторов успеха обучения ИИ — это формирование сильной интуиции в отношении того, как работают системы ИИ. Один из способов развить такую ​​интуицию — просто создавать вещи. Например, возьмите проект, который вас интересует и для которого требуется простой алгоритм искусственного интеллекта, и создайте этот алгоритм с нуля. Может потребоваться обучение, но вы многому научитесь на этом пути, и долгосрочные выгоды будут значительными.- Шон Хинтон, SkyHive

7. Узнайте, как Human Insight и компьютерное программирование пересекаются

Чтобы быть сильным разработчиком ИИ, вы должны иметь прочный фундамент в области статистики и науки о данных. Чтобы программировать языки, эффективные в рамках ИИ, вы должны знать больше, чем базовую математику, и уметь интерпретировать имеющиеся данные. Чтобы добиться успеха в разработке искусственного интеллекта, вы должны уметь сочетать компьютерное программирование с человеческим пониманием. — Джаред Вайц, United Capital Source Inc.

8. Узнайте, как собирать нужные данные

ИИ отлично справляется с одновременной обработкой больших объемов данных. Когда вы думаете о создании программного обеспечения искусственного интеллекта, подумайте о задачах, требующих точек данных, таких как обслуживание клиентов и маркетинг, и создайте программное обеспечение, которое упрощает и ускоряет задачи, связанные с большими объемами данных. — Сайед Балхи, WPBeginner

9. Присоединяйтесь к онлайн-сообществам

Kaggle — это онлайн-сообщество для специалистов по данным и машинного обучения. Платформа позволяет пользователям находить и публиковать наборы данных, создавать модели в веб-среде анализа данных, общаться с другими инженерами по машинному обучению и т. Д.Это отличный способ учиться у других в этой области, и вы даже можете соревноваться в соревнованиях, чтобы повысить свои навыки. — Стефани Уэллс, грозные формы

10. Ознакомьтесь с различными типами искусственного интеллекта

У искусственного интеллекта так много разных секторов, которые вы можете изучить, что лучше выбрать, с каких начать, прежде чем погрузиться в себя и почувствовать себя подавленным. Изучите различные типы, чтобы вы могли учиться шаг за шагом и не перегорать, ведь есть чему поучиться.- Крис Кристофф, MonsterInsights

11. Имейте разумные ожидания

В настоящее время вокруг разработки ИИ много шумихи, из-за которой люди преувеличивают его нынешний потенциал. Хотя это очень захватывающий рубеж для разработки программного обеспечения и бизнеса, любой, кто хочет узнать больше об этой технологии, быстро обнаружит ее ограничения. Если вы не хотите терять интерес, важно подходить к этой теме с разумными ожиданиями. — Брайс Велкер, Большая четверка бухгалтерских фирм

Опубликовано 13 сентября 2019 г., 09:00 UTC

Искусственный интеллект 101: С чего начать

Что такое искусственный интеллект (ИИ)?

Вы думаете о Чаппи, Терминаторе и Люси? Разумные, осознающие себя роботы ближе к реальности, чем вы думаете.Суть искусственного интеллекта — это разработка компьютерных систем, которые равны или превосходят человеческий интеллект. Искусственный интеллект (ИИ) — это исследование информатики, направленное на разработку программного обеспечения или машин, демонстрирующих человеческий интеллект. Достаточно простое определение, правда?

Очевидно, это еще не все. ИИ — это обширная тема, начиная от простых калькуляторов и заканчивая технологиями самоуправления и тем, что может радикально изменить будущее.

Цели и применение AI

Основные цели ИИ включают дедукцию и рассуждение, представление знаний, планирование, обработку естественного языка (НЛП), обучение, восприятие и способность манипулировать и перемещать объекты.Долгосрочные цели исследований ИИ включают достижение творческих способностей, социального интеллекта и общего (человеческого уровня) интеллекта.

AI сильно повлиял на различные сектора, которые мы, возможно, не узнаем. Рэй Курцвейл говорит: «Многие тысячи приложений искусственного интеллекта глубоко встроены в инфраструктуру каждой отрасли». Джон Маккарти, один из основателей ИИ, однажды сказал, что «как только он работает, никто больше не называет это ИИ».

В целом AI подразделяется на следующие:

Источник: Bluenotes

Типы AI

Хотя существуют различные формы ИИ, поскольку это широкое понятие, мы можем разделить его на следующие три категории в зависимости от возможностей ИИ:

Слабый ИИ, , также называемый Узким ИИ, фокусируется на одной задаче.В случае слабого ИИ нет самосознания или подлинного интеллекта.

iOS Siri — хороший пример слабого ИИ, сочетающего в себе несколько слабых методов ИИ. Он может многое сделать для пользователя, и вы увидите, насколько он «узок», когда попробуете поговорить с виртуальным помощником.

Strong AI, , который также называют Истинным AI, — это компьютер, умен, как человеческий мозг. Такой ИИ сможет выполнять все задачи, которые может выполнять человек.В этой области ведется много исследований, но нам еще многое предстоит сделать. Вы должны представить себе Матрицу или меня, робота.

Искусственный суперинтеллект поразит вас, если вас впечатлит Сильный ИИ. Ник Бостром, ведущий мыслитель ИИ, определяет его как «интеллект, который намного умнее лучших человеческих мозгов практически во всех областях, включая научное творчество, общую мудрость и социальные навыки».

Искусственный суперинтеллект — причина, по которой многие выдающиеся ученые и технологи, в том числе Стивен Хокинг и Илон Маск, выразили обеспокоенность по поводу возможности вымирания человечества.

Как начать?

Первое, что вам нужно сделать, это выучить язык программирования. Хотя есть много языков, с которых вы можете начать, многие предпочитают начинать с Python, потому что его библиотеки лучше подходят для машинного обучения.

Вот несколько хороших ресурсов по Python:

Знакомство с ботами

BOT — это самый простой пример слабого ИИ, который может выполнять автоматические задачи от вашего имени.Чат-боты были одной из первых автоматизированных программ, получивших название «боты». Вам нужны AI и ML для ваших чат-ботов. Веб-сканеры, используемые поисковыми системами, такими как Google, являются прекрасным примером сложного и продвинутого BOT.

Вы должны изучить следующее, прежде чем начинать программировать ботов, чтобы облегчить себе жизнь.

• • xpath — это поможет вам проверить и настроить таргетинг на HTML и построить своего бота на основе того, что вы там видите.

• • регулярное выражение — это поможет вам обрабатывать данные, которые вы скармливаете своему боту, очищая или нацеливая (или и то и другое) на те части, которые имеют значение для вашей логики.

• REST — это действительно важно, поскольку в конечном итоге вы будете работать с API. Для этого вы можете использовать запросы.

Как создать своего первого бота?

Вы можете начать изучение того, как создавать ботов на Python, самым простым способом из следующего руководства.

Вы также можете начать с использования API-интерфейсов и инструментов, которые позволяют создавать приложения для конечных пользователей. Это поможет вам создать что-то, не беспокоясь сначала о теории.Вот некоторые из API, которые вы можете использовать для этого:

Вот список нескольких задач BOT, которые вы можете попрактиковать и опробовать перед тем, как приступить к решающей задаче.

Что теперь?

Как только вы получите полное представление о предпочитаемом вами языке программирования и достаточно попрактикуетесь с основами, вы должны начать больше узнавать о машинном обучении.