Процесс эволюции человечества остановить невозможно. Для своего комфортного существования человеческая мысль постоянно пытается познать окружающий мир и создать все более совершенных помощников. Роботы и «умные» дома уже не являются для нас чем-то из разряда фантастики, а ведь еще 30 лет назад мы могли читать про это только в фантастических книгах. Ведущие IT компании мира увлечены новым направлением в своих исследованиях – изобретением искусственного интеллекта.
Недавно компании Microsoft и Google сообщили, что перестроили работу своих сервисов для перевода на обучающиеся нейронные сети. Компания Apple заявляет, что голосовой Siri это первый шаг по внедрению искусственного интеллекта в ее продукцию, а будущий iPhone 8 будет обладать уникальными возможностями.
Такие компании как Apple, Google и Samsung скупают стартапы занимающиеся разработками в сфере искусственного интеллекта. Что под собой подразумевают уже вошедшие в нашу жизнь такие термины как искусственный интеллект, нейронные сети и машинное обучение?
Что такое нейронные сети?
Это некий программный алгоритм пытающийся повторить принцип роботы нервных клеток живого организма. Это попытка создать модель процессов протекающих в мозге при принятии решения или вызове соответствующей реакции на какие-то внешние раздражители.
Обычные программы действуют на основе установленного жесткого алгоритма. В отличие от них, нейронные сети, пропуская через себя входящую информацию, обрабатываю ее и полученный результат сравнивают с уже имеющимися результатами в базе данных.
Например, если вы хотите научить машину определять изображение, какого-то предмета вы пропускаете через нейронные сети определенное количество изображений этих предметов, сравнивая с базой данных, машина выдает как правильные так и неправильные ответы, человек подтверждает правильные ответы и машина запоминает правильные пути, по которым она достигла положительных результатов.
Если у вас есть желание ближе познакомиться с работой нейронных сетей, вы можете попрактиковаться в уже запущенном Google сервисе Quick Draw!. Рисуя веселые картинки, вы попытайтесь заставить программу угадать, что вам удалось нарисовать в течение 20 секунд. 
Изучение возможности нейронных сетей еще только началось, но Google и Microsoft уже используют их для создания сложных программ переводов и достигают в этом определенных результатов. Переводы получаются более точными и более читаемыми.
Любой переведенный текст в Google Translate с легкостью можно определить как “машинный перевод” и для придания ему читаемого вида, над ним нужно немало потрудиться. При использовании алгоритмов нейронных сетей качество машинного перевода увеличилось на 49 процентов и это еще не предел, так как данные программы способны постоянно усовершенствоваться.
Что же скрывает термин машинное обучение?
Это более широкий термин, чем нейронные сети и нейронные сети есть одним из направлений машинного обучения. Под ним подразумевают все программы и алгоритмы, способные в процессе своего использования, выполняя те или иные задачи само обучаться и усовершенствоваться.
Альтернативой нейронных сетей и еще одним направлением машинного обучения считается метод обучения программы с подкреплением. Алгоритм такой программы построен так, что она оценивает каждый полученный результат. Если при игре в шашки или шахматы программе удалось выиграть, то этой последовательности ходов присваивается положительное значение. Сыграв более миллиона партий, машина определяет те пути, которые, скорее всего, приведут ее к следующему положительному результату.
Компания Google уже тестирует подобные программы в своем музыкальном сервисе. На основе анализа музыкальных произведений, которые вам нравятся, машина предлагает Вам список музыки, если вам он не подошел, машина воспримет это как неудачу и данный список будет изменен.
Как мы уже поняли, программы на основе машинного обучения не могут самосовершенствоваться без участия человека. Им постоянно нужно подтверждать полученный результат для того, чтоб они могли его квалифицировать как успешный или неудавшийся, поэтому до описанного фантастами «восстания машин» еще очень далеко и пугаться искусственного интеллекта не стоит.
Что же подразумевают под понятием искусственный интеллект?
Это общее большое понятие, объединяющее в себе и программы машинного обучения и еще много другого. Основной задачей всех направлений развития искусственного интеллекта сегодня является моделирование восприятия машинами всех видов информации согласно моделям человеческого восприятия.
Совсем недавно считалось, что невозможно научить машину читать, но уже сегодня при помощи компьютера или даже смартфона можно распознать сканированный текст и превратить его в текстовый документ. Голосовые ассистенты это тоже часть искусственного интеллекта, помогающего человеку.
В рамках изучения искусственного интеллекта ученые пытаются научить машину даже творчеству, но рассмотрев принципы работы программ машинного обучения понятно, что говорить о создании машиной духовных ценностей еще очень рано, а может быть эта задача станет для нее невыполнимой, хотя уже есть написанная компьютерная музыка и программа, возможно в скором будущем, сможет самостоятельно рисовать картины.
