• Как это работает?
    Существует три типа ИИ:
    1. Узкий ИИ — используется для конкретных задач.
    2. Общий ИИ — используется для любых задач, которые могут выполнять люди.
    3. Супер ИИ — гипотетический ИИ, который лучше людей.
    Искусственный интеллект на основе алгоритмов. Он состоит из машинного обучения (ML), компьютерного зрения, базы знаний, обработки естественного языка и экспертной системы. Именно машинное обучение дает ИИ возможность учиться. Во-первых, ML получает данные и начинает обучать данные (создает модель). Во-вторых, он начинает тестировать данные — использовать модель для расчета эффективности и прогнозирования результатов. Машинное обучение также разделено на 3 части:
    1. Обучение с учителем (SL) — использует помеченные данные для обучения машины. SL решает проблемы регрессии и классификации.
    2. Неконтролируемое обучение (UL) — использует немаркированные данные. UL собирает данные, используя сходство между объектами. UL решает проблемы ассоциации и кластеризации.
    3. Обучение с подкреплением (RL) — учится путем проб и ошибок в своей среде. RL на основе вознаграждения.

Преимущества искусственного интеллекта
1. Искусственный интеллект может уменьшить количество человеческих ошибок за счет принятия более эффективных решений. Человек может ошибаться, но машины с помощью обучающих данных могут уменьшить вероятность ошибок. Одна простая ошибка может стоить миллионы долларов, поэтому уменьшение количества машинных ошибок может принести пользу экономике компаний.
2. ИИ может помочь в повторяющихся работах, например, в банках. Многие рабочие места состоят из одного и того же процесса, которым люди занимаются каждый день. Если Ал будет выполнять эту работу, эффективность возрастет.
3. Доступность 24 часа в сутки, 7 дней в неделю. ИИ может помочь врачам, работающим по ночам, или инженерам, которые управляют каким-то опасным оборудованием, чтобы предотвратить любую опасность.