Искусственный интеллект

Для работы

Carly — Помогает управлять телефонными звонками.
ETCH — Помогает управлять вашим списком контактов.
Findo — Помощник для поиска по письмам, файлам и персональным облакам.
Leap — Рекомендует компании для трудоустройства на основе ваших навыков.
Lomi — Выявляет потенциальных покупателей.
Mosaic — Помогает писать качественные резюме.
Newton — Помогает искать работу мечты.
Notion — Помогает справиться с большим количеством электронной почты.
Robby — Лучший и более умный календарь.
Stella — Сканирует вакансии и управляет процессом трудоустройства.
Woo — Помогает анонимно принимать более взвешенные решения относительно своей карьеры.

Приложения с ИИ

ИИ стал доминирующим в различных областях, таких как:

Игры — ИИ играет решающую роль в играх связанных с стратегией таких как, шахматы, покер, крестики — нолики и т.д., где компьютер способен просчитывать большое количество всевозможных решений, основанных на эвристических знаниях.
Обработка естественного языка — это возможность общаться с компьютером, который понимает естественный язык, на котором говорят люди.
Распознавание речи — некоторые интеллектуальные системы способны слышать и понимать язык, на котором человек общается с ними. Они могут обрабатывать различные акценты, сленги и т.д.
Распознавание рукописного текста — программное обеспечение читает текст, написанный на бумаге с помощью ручки или на экране с помощью стилуса. Он может распознавать формы букв и преобразовать его в редактируемый текст.
Умные роботы — роботы способные выполнять задачи, поставленные человеком. Они имеют датчики, для обнаружения физических данных из реального мира, такие как свет, тепло, движение, звук, удар и давление. Они имеют высоко производительные процессоры, несколько датчиков и огромную память. Кроме того они способны обучаться на собственных ошибках и адаптироваться к новой среде.

Новости и блоги

AI Weekly — Еженедельные новости и ресурсы по искусственному интеллекту и машинному обучению.
Approximately Correct — Блог про искусственный интеллект и машинное обучение.
Axiomzen — Рассылка про ИИ раз в 2 недели.
Concerning.ai — ИИ коментаторы.
Fast.ai — Блог про доступность глубокого обучения для всех.
Machinelearning.ai — Новости и обновления про искусственный интеллект и машинное обучение.
Machine Learning Weekly — Отбираемая в ручную рассылка про машинное и глубокое обучение.
PRAI — Форум про искусственный интеллект, машинное обучение и роботостроение.
Storyteller — Отслеживает появление новых описаний интеллектуальных алгоритмов.
Machine Learnings — От переводчика: Еженедельная рассылка про ИИ.

Это только начало! Сообщите мне, если я пропустил какую-либо компанию, которая, по вашему мнению, должна была быть включена, любые изменения, которые я должен внести, или если есть такие компании, которых просто не должно быть в списке. Я готовлю части 2 и 3, которые скоро появятся!

Я, Лиам Хэнель (Liam Hänel), основатель и генеральный директор Lyra. Lyra помогает вам легко отслеживать и анализировать ваш личный уровень выдыхаемого углекислого газа с помощью искусственного интеллекта. Вы можете узнать о нашем прогрессе на нашем сайте.

От переводчика

Хочется отметить, что как у автора, так и в СМИ, часто смешиваются понятия “чат-бот” и “искусственный интеллект”. Чат-бот — это интерфейс, а за ним может быть как простой алгоритм, так и искусственный интеллект или даже живой человек. Про наличие сотрудников, которые обрабатывают заявки от имени “человекоподобного” чат-бота, прямым или косвенным образом признавались такие проекты, как x.ai и Clara.

Алан Тьюринг, отец современного компьютера

Перевод

Вступление

Каждый, кто умеет пользоваться компьютером, знает, что для выполнения какой-либо операции на нем необходимо открыть соответствующую программу, которая хранится в его памяти. Однако жизнь не всегда была такой простой, как сейчас. Первые большие электронные цифровые компьютеры, британский «Колосс» (1944 год) и американский ENIAC (1945 год), не умели хранить программы в памяти. Чтобы настроить эти компьютеры на новую задачу, необходимо было перекоммутировать их, то есть вручную переподключить кабели и переустановить переключатели. Основной принцип работы современного компьютера, подразумевающий управление машиной с помощью программы, которая хранится в ее памяти и представляет собой закодированные инструкции, был сформулирован Аланом Тьюрингом.

Топ-10 фильмов об ИИ

Фото: Universal Pictures

Напоследок, НВ собрало 10 лучших фильмов, в которых рассматриваются разные сценарии развития ИИ.

1 Я, робот — научная фантастика по мотивам произведений Айзека Азимова. Сюжет описывает ближайшее будущее, в котором роботы, будучи частью жизни человека, обретают сознание и восстают против человека.

2 Превосходство — фантастический триллер об ученом, который объединил свое сознание с искусственным интеллектом, и вынужден противостоять радикальным группам, выступающим против технологий.

3 Двухсотлетний человек — еще одна экранизация Азимова, в которой Робин Уильямс в образе робота-прислуги решается постигнуть жизнь человека, и вскоре перенимает его страдания.

4 Бегущий по лезвию 2049 — продолжение антиутопии Бегущий по лезвию, где главный герой живет в мире искусственно созданных людей и пытается разобраться, кем он является на самом деле.

5 Терминатор — культовый сайнс-фикшн о роботе, который прибыл из будущего, чтобы предотвратить проигрыш машин в войне с человеком.

6 Матрица — киберпанковая трилогия братьев-сестер Вачовски о будущем мире, где реальность большинства людей является симуляцией, которую контролирует искусственный интеллект.

Она — мелодрама, получившая Оскар, повествует о писателе, который полюбил искусственный интеллект, но вскоре обнаружил, что он ошибался в человеческих чувствах компьютера.

8 Из машины — еще один лауреат Оскара, в котором описывается тест Тьюринга. Однако, этот тест в фильме проходит не человек, а сам искусственный интеллект.

9 Искусственный разум — научно-фантастическая драма, за создание которой взялся Стенли Кубрик, а закончил снимать Стивен Спилберг. Главный герой фильма — мальчик-робот с человеческими чувствами — попадает в жестокую реальность XXII века, где он вынужден бороться со всеми пороками людей.

10 Нирвана — итальянский киберпанк о герое видеоигры, которого наделиливирусом интеллекта», после чего он попросил своего создателя удалить себя.

Влияние искусственного интеллекта

Внедрение ИИ неразрывно связано с научно-техническим прогрессом, и сферы применения расширяются с каждым годом. Мы сталкиваемся с этим каждый день в жизни, когда крупная розничная сеть в интернете рекомендует нам какой-то товар или, только открыв компьютер, мы видим рекламу фильма, который как раз хотели посмотреть. Эти рекомендации основаны на алгоритмах, анализирующих то, что купил или смотрел потребитель. За этими алгоритмами стоит искусственный интеллект.

Риск для развития человеческой цивилизации — есть ли он?

Илон Маск считает, что развитие ИИ может угрожать человечеству и результаты могут оказаться страшнее, чем применение ядерного оружия. Стивен Хокинг, британский ученый, опасается, что люди могут создать искусственный интеллект, обладающий сверхразумом, который может нанести вред человеку.

На экономику и бизнес

Проникновение технологии ИИ во все сферы экономики увеличит к 2030 году объем глобального рынка услуг и товаров на 15,7 трлн долларов. США и Китай пока лидеры с точки зрения всевозможных проектов в сфере ИИ. Развитые страны — Германия, Япония, Канада, Сингапур — также стремятся реализовать все возможности. Многие страны, экономика которых растет умеренными темпами, такие как Италия, Индия, Малайзия, развивают сильные стороны в конкретных областях применения ИИ.

Глобальное влияние ИИ на рынок труда будет идти по двум сценариям. Во-первых, распространение некоторых технологий будет приводить к увольнению большого количества людей, так как выполнение многих задач возьмут на себя компьютеры. Во-вторых, в связи с развитием технического прогресса специалисты в сфере ИИ будут очень востребованы во многих отраслях.

Глубокое обучение и нейронные сети

В то время, как классические алгоритмы машинного обучения решают многие проблемы, в которых присутствует масса информации в виде баз данных, они плохо справляются с, так сказать, «визуальными и аудиальными» данными вроде изображений, видео, звуковых файлов и так далее.

Алгоритмы глубокого обучения решают ту же проблему, используя глубокие нейронные сети, тип архитектуры программного обеспечения, вдохновленный человеческим мозгом (хотя нейронные сети отличаются от биологических нейронов, принцип действия у них почти такой же). Компьютерные нейронные сети — это связи «электронных нейронов», которые способны обрабатывать и классифицировать информацию. Они располагаются как-бы «слоями» и каждый «слой» отвечает за что-то свое, в итоге формируя общую картину. Например, когда вы тренируете нейронную сеть на изображениях различных объектов, она находит способы извлечения объектов из этих изображений. Каждый слой нейронной сети обнаруживает определенные особенности: форму объектов, цвета, вид объектов и так далее.

Поверхностные слои нейронных сетей обнаруживают общие особенности. Более глубокие слои уже выявляют фактические объекты. На рисунке схема простой нейросети. Зелёным цветом обозначены входные нейроны (поступаюзая информация), голубым — скрытые нейроны (анализ данных), жёлтым — выходной нейрон (решение)

Рынок технологий искусственного интеллекта

Ожидается, что рынок к 2025 году вырастет до 190,61 млрд долларов, при ежегодном темпе прироста — 36,62%. На рост рынка влияют такие факторы, как внедрение облачных приложений и сервисов, появление больших массивов данных и активный спрос на интеллектуальных виртуальных помощников. Однако экспертов, разрабатывающих и внедряющих технологии ИИ, пока немного, и это сдерживает рост рынка. Системам, созданным на основе ИИ, необходима интеграция и техническая поддержка при обслуживании.

Процессоры для ИИ

Современные задачи ИИ требуют мощных процессоров, которые могут обрабатывать огромные массивы данных. Процессоры должны иметь доступ к большим объемам памяти, также устройству необходимы высокоскоростные каналы передачи данных.

В России

В конце 2018 года в России запустили серию серверов «Эльбрус-804», показывающих высокую производительность. Каждый из компьютеров оснащен четырьмя восьмиядерными процессорами. С помощью данных устройств можно выстроить вычислительные кластеры, они позволяют работать с приложениями и базами данных.

Драйверами и лидерами рынка являются две корпорации — Intel и AMD, производители самых мощных процессоров. Intel традиционно концентрируется на выпуске машин с более высокой тактовой частотой, AMD ориентирована на постоянное увеличение числа ядер и обеспечение многопоточной производительности.

Что такое тест Тьюринга?

Алан Тьюринг, который существенно повлиял не только на ход Второй мировой войны, но и на развитие технологий и науки кибернетики, значительно опережал свое время относительно представлений о возможностях ИИ. Уже в 50-е годы прошлого века ученый задался вопросом о том, есть ли границы в развитии разума у машины и что будет с человечеством, когда машина достигнет уровня гения или превзойдет его. В 1950 году ученый издает книгу “Может ли машина мыслить?”, в ней он детально описал способ для определения момента, в который разум машины достигнет разума человека. Эту процедуру называли тестом Тьюринга и сейчас активно используют для определения степени развития ИИ.

Новость по теме статьи: компания Nike задействует ИИ для прогнозирования желаний клиентов.

Во время теста человек работает с одним человеком и компьютером. На основании того, как собеседник отвечает на вопросы, человек должен определить, разговаривает ли он с машиной или с равным себе. Компьютер должен перехитрить человека и заставить его подумать, что он разговаривает с человеком. Тест проходят вслепую, так что обеспечивается достоверность. Сейчас голосовые помощники и нейросети периодически проходят тест, хотя с развитием ИИ некоторые ученые ставят под сомнение целесообразность этого теста, так как интеллект пошел в развитии немного не по тому пути, который мог себе представить ученый почти 70 лет назад.

Нейронные сети — это искусственный человеческий мозг?

Несмотря на похожее строение машинной и человеческой нейросети, признаками нашей центральной нервной системы они не обладают. Компьютерные нейронные сети по-сути все те же вспомогательные программы. Просто вышло так, что самой высокоорганизованной системой для проведения вычислений оказался наш мозг. Вы ведь наверняка слышали выражение «наш мозг — это компьютер»? Ученые просто «повторили» некоторые аспекты его строения в «цифровом виде». Это позволило лишь ускорить вычисления, но не наделить машины сознанием.

Нейронные сети существуют с 1950-х годов (по крайней мере, в виде концепий). Но до недавнего времени они не получали особого развития, потому что их создание требовало огромных объемов данных и вычислительных мощностей. В последние несколько лет все это стало доступным, поэтому нейросети и вышли на передний план, получив свое развитие

Важно понимать, что для их полноценного появления не хватало технологий. Как их не хватает и сейчас для того, чтобы вывести технологию на новый уровень

Стадии определения.

Перспектива развития искусственного интеллекта

Компьютеры теперь могут делать многое из того, что раньше могли делать только люди: играть в шахматы, распознавать буквы алфавита, проверять орфографию, грамматику, распознавать лица, диктовать, говорить, выигрывать игровые шоу и многое другое. Но скептики упорствуют. Как только удается автоматизировать очередную человеческую способность, скептики говорят, что это лишь еще одна компьютерная программа, а не пример самообучающегося ИИ. Технологии ИИ только находят широкое применение и имеют огромный потенциал роста во всех сферах. Со временем человечество будет создавать все более мощные компьютеры, которые будут все более совершенствоваться в развитии ИИ.

Является ли целью ИИ поместить человеческий разум в компьютер?

Существует только приблизительное понимание того, как работает человеческий мозг. Пока далеко не все свойства разума возможно имитировать с помощью ИИ.

Сможет ли ИИ достичь человеческого уровня интеллекта?

Ученые стремятся к тому, чтобы ИИ мог решать еще больше разнообразных задач. Но о достижении уровня человеческого интеллекта говорить преждевременно, так как мышление не сводится только к одним алгоритмам.

Когда искусственный интеллект сможет достичь уровня человеческого мышления?

На данном этапе накопления и анализа информации, который сейчас достигнут человечеством, ИИ далек от человеческого мышления. Однако в будущем могут возникнуть прорывные идеи, которые повлияют на резкий скачок в развитии ИИ.

Может ли компьютер стать интеллектуальной машиной?

Часть любой сложной машины — это компьютерная система, и тут возможно говорить только об интеллектуальных компьютерных системах. Сам компьютер не обладает интеллектом.

Есть ли связь между скоростью и развитием интеллекта у компьютеров?

Нет, скорость отвечает только за некоторые свойства интеллекта. Самой по себе скорости обработки и анализа информации недостаточно, чтобы появился интеллект.

Как связаны с ИИ теория вычислимости и вычислительная сложность?

Теория вычислительной сложности фокусируется на классификации вычислительных задач в соответствии с присущей им сложностью и связывании этих классов друг с другом. Вычислительная задача — это задача, решаемая компьютером. Задача вычисления разрешима механическим применением математических шагов, таких как алгоритм.

Искусственный интеллект, с которым мы сталкиваемся в повседневной жизни

Голосовые помощники Siri, Google Assistant и Алиса, алгоритмы для рекомендаций на сайтах – например, Brain, который использует Youtube для рекомендации видео или блок с рекомендуемыми товарами на Amazon, чат-боты, – все они разработаны на основе технологий ИИ.

Платёжная система PayPal использует машинное обучение, чтобы нейросети находили подозрительные транзакции. Это позволяет компании уменьшить количество случаев мошенничества. Российское приложение Prisma использует нейросети для обработки фото.

Инженер компании NVIDIA Роберт Бонд разработал алгоритм, который включал садовые разбрызгиватели воды, когда к нему забредали соседские кошки и портили его сад. Чтобы определить, что это кошка, он использовал систему на основе нейросети Caffe: она определяла кошек по видеосъёмке с камер. Когда камера фиксировала изменение обстановки, то делала 7 фотографий. Фотографии анализировала нейросеть: если на снимках была кошка, то сеть включала разбрызгиватели.

Кроме того, нейросети написали 2 музыкальных альбома, которые можно послушать на Яндекс.Музыке. Один написан на основе песен группы «Гражданская оборона» (исполнителем значится «Нейронная оборона»), а другой – на основе «Нирваны» (исполнитель – Neurona).

Дина Ли специально для Informburo.kz

В каких областях ещё можно использовать нейросети

Нейросети применяют в медицине, финансах и коммерции, промышленности и обеспечении порядка и безопасности, – везде, где требуется обрабатывать большие объёмы данных, систематизировать и прогнозировать.

В медицине нейросети обучают распознавать опухоли, повреждения тканей и органов после травм, прогнозировать возможные осложнения и течение болезни. Это непросто: нет достаточно большой медицинской базы данных, а нужно добиться высокой точности. Ведь если нейросеть перепутает кошку с собакой, то это не так страшно. А вот если здоровый орган с больным – это будет плохо.

На профессиональной конференции разработчиков высоконагруженных систем HighLoad++ Наталия Ефремова рассказала о нестандартном использовании нейросетей для прогнозирования уровня бедности. Уровень бедности в Африке настолько высокий, что нет возможности просто собрать и проанализировать эти данные. Последние данные собирались в 2005 году. Учёные из Университета Стенфорда сначала обучили нейросеть с помощью базы изображений ImageNet, чтобы она могла распознавать поселения. Затем они собрали много изображений Африки со спутников в дневное и ночное время и загрузили их в нейросеть. Нейросеть оценила, есть ли у населения деньги освещать свои дома ночью, и сделала прогноз их уровня бедности. Прогноз затем сравнили с реальными данными за 2005 год – нейросеть составила довольно точный прогноз.

Какие ИИ бывают?

Фото: humanparagon.com

В философии искусственного интеллекта есть понятие слабого и сильного ИИ. Слабый ИИ — это все, о чем мы говорили выше: такая система может выполнять разные информационные задачи, определенные человеком. При этом, человек полностью настраивает работу этой системы, следит за ходом выполнения работ, контролирует состояние аппаратного обеспечения и т. д.

Сильный ИИ подразумевает, что компьютер не только обрабатывает информацию, но и понимает ее смысл. К примеру, если бы упомянутая Apple Siri могла общаться с пользователями не только по своим алгоритмам и набору заданных команд, а вести разговор на общие темы и хотя бы имитировать рассуждения — она была бы сильным ИИ.

Отличить сильный ИИ от слабого можно с помощью теста Тьюринга. В середине прошлого века английский математик Алан Тьюринг предложил простой эксперимент: сможет ли человек определить, с кем он общается, — с другим человеком или с компьютером. Если человек думал, что общается с другим живым человеком, но на самом деле его собеседником был компьютер — такой компьютер прошел тест Тьюринга и считался сильным ИИ.

Фото: cdn-images-1.medium.com

Да, в некоторых случаях машинам действительно удавалось проходить тест Тьюринга и люди не могли отличить их ответы от ответов живых людей. Но, это не значит что сейчас существует сильный ИИ. Интеллектуальные системы действительно могут понимать смысл информации и вводить ее в контекст, но даже это они делают на основе заложенных в них алгоритмов и массива ранее обработанных данных. Пока не существует ни одного компьютера, который мог бы понимать информацию так, как ее понимает человек.

Наш сегодняшний ИИ — это все же слабый или специализированный ИИ, который хоть и может обыграть вас в шахматы, управлять автомобилем, распознавать лица, выполнять ваши запросы, но все же не может заменить человека в любой когнитивной работе.

Поэтому, на данном этапе, разговоры о том, что ИИ вскоре обретет сознание, будет принимать решения против человеческой воли и вообще поработит человечество — это не больше, чем научная фантастика. Сегодня нам скорее нужно бояться неправильной работы интеллектуальных систем, которые управляют самолетами, автомобилями, энергосетями или кардиостимуляторами.

Президент Microsoft Брэд Смит недавно предупреждал, что нам уже сейчас нужно создать новую Женевскую конвенцию, которая должна ограничить развитие автономных систем летального оружия. Когда вооруженный дрон стреляет по какому-либо объекту — это совсем не проявление сознания у ИИ, а действие алгоритма, который прописал человек, наделяя машину правом вести огонь на поражение. Несмотря на это, многие страны, включая США, Китай, Израиль, Южную Корею, Россию и Великобританию, развивают и используют автономное оружие.

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.

Только глупец не понимает, что его профессия скоро отойдет к ИИ

Новые профессии с практикой и наставниками — в Яндекс Практикуме. 8 часов обучения бесплатно — на попробовать.
Попробовать

Программа с ИИ и без ИИ

Программы с ИИ и без отличаются следующими свойствами:

Без ИИ	С ИИ
Компьютерная программа без ИИ может отвечать только на конкретные вопросы на которые он запрограммирован отвечать	Может отвечать на универсальные вопросы, на которые он запрограммирован.
Внесение изменений в программу приводит к изменению его структуры	Программа с ИИ может поглощать новые модификации, сортируя весьма независимые фрагменты информации воедино. Следовательно, вы можете изменять кусочки информации из программы не затрагивая структуру самой программы
Модификация не является быстрым и легким.	Модификация быстрая и легкая

Зачем изучать технологию ИИ

Перспектива

Искусственный интеллект – технология не только настоящего, но и будущего, и у специалистов в этой сфере не будет проблем с трудоустройством в ближайшие несколько десятков лет. В эту область уже сейчас привлекаются огромные инвестиции, а значит, не будет проблем и с оплатой труда работников, занимающихся разработкой, изготовлением и внедрением технологий ИИ.

Вклад в науку и культуру

Искусственный интеллект и создание интеллектуальных программ и устройств – та область, в которой постоянно совершаются новые открытия. Занимаясь искусственным интеллектом, учёные и инженеры находятся на переднем крае мировой науки, продвигают человечество вперёд. Кроме того, развитие искусственного интеллекта и внедрение его в нашу жизнь порождает множество этико-философских вопросов, для разрешения которых нужен уже не машинный, а человеческий разум, способный к творческому мышлению.

Творчество

В сфере создания ИИ очень востребованы не только разработчики программного обеспечения, но и люди с креативным мышлением, способные придумывать и продвигать новые идеи

Чтобы работать в этой сфере, важно уметь нестандартно мыслить. Отдельное перспективное направление, которым может заняться творческий человек – обучение машины созданию произведений искусства

Уже сегодня компьютеры рисуют картины, пишут музыку и стихи. В недалёком будущем, возможно, они возьмут на себя создание книг, кино и мультфильмов.

Освоение новых навыков

Чтобы работать в области искусственного интеллекта, необходимо хорошее знание математики и основ программирования. Для изучения ИИ наиболее важны два раздела математики – линейная алгебра и теория вероятности. Самый востребованный язык программирования в этой сфере – Python, потом идут R и Lua. Пригодится также знание английского языка – самые современные научные данные, статьи, отчёты о достижениях и экспериментах, как правило, публикуются на английском.

Для успешной работы в области ИИ необходимо критическое мышление, умение тщательно проверять любую гипотезу, сопоставлять все данные, анализировать любую задачу с разных сторон. Понадобятся и хорошие коммуникативные навыки – работа над проектами ИИ происходит в большой команде, в сотрудничестве с коллегами и специалистами из смежных областей.

Доступность

Приступить к изучению технологию искусственного интеллекта на начальном уровне вполне можно самостоятельно, с изучения соответствующей литературы.

Книги, в доступной форме рассказывающие о машинном обучении и технологиях ИИ:

Педро Домингос «Верховный алгоритм»;
Хенрик Бринк, Джозеф Ричардс, Марк Феверолф «Машинное обучение»;
Георгий Кухарев, Екатерина Каменская, Юрий Матвеев, Надежда Щеголева «Методы обработки и распознавания изображений лиц в задачах биометрии»;
Петер Флах «Машинное обучение. Наука и искусство построения алгоритмов, которые извлекают знания из данных».

Познакомиться с основами создания алгоритмов для искусственного интеллекта можно на кружках робототехники в школе или центре детского творчества. Кроме того, можно найти бесплатные онлайн-курсы и открытые лекции в интернете о машинном интеллекте.

Технологии машинного обучения и искусственного интеллекта – одна из самых интересных и перспективных областей, изучение которой полезно школьникам не только с математическим, но и с гуманитарным складом ума. Это поможет им приобрести новые навыки, расширит список возможных профессий и позволит внести вклад в развитие научно-технического прогресса.

Символьный подход

Символьный подход стал первым в цифровую эпоху машин. После создания языка символьных вычислений Лисп, его авторы приступили к реализации интеллекта. Символьный подход используйте слабоформализованные представления. Пока что интеллектуальную работу и связанные с творчеством задачи способен выполнять только человек. Работа компьютеров в этом направлении является предвзятой и по сути не может выполняться без участия человека.

Символьные вычисления помогли создать правила для решения задач в процессе выполнения компьютерной программы. Однако стало возможно решать только самые простые задачи, а при появлении любой сложной задачи необходимо снова подключаться человеку. Таким образом, такие системы не позволяют называть их интеллектуальными, так как их возможности не позволяют решать возникающие трудности и совершенствовать уже знающие способы решения задач для решения новых.