берем конвейер с дырками разного размера
по нему под уклон катится картошка и сортируется, падая в дырки разного размера
кто распознает размеры картошки?
конвейер, или человек с помощью конвейера?
так же и с ИИ - один в один
Конечно, то, что ныне называют ИИ, на интеллект в обыденном понимании не тянет. Поэтому термин ИИ следует понимать, как устойчивое выражение, имеющее смысл, отличающийся от буквального:
Искусственный интеллект (ИИ; англ. artificial intelligence, AI) — свойство искусственных интеллектуальных систем выполнять творческие функции, которые традиционно считаются прерогативой человека
Таким образом, для того, чтобы считаться ИИ, не требуется обладать сознанием, а является вполне достаточным уметь выполнять какую-то работу, которая у людей считается умственной.
Большинство участников нашего форума (в том числе и Корнак) ошибочно отождествляют ИИ с автоматом. Помимо военного смысла этого термина
, автоматами нынче (особливо в электронике) называют устройства, работающие без вмешательства человека, но по инструкции, составленной человеком. Типичный тому пример - СЧПУ (станок с числовым программным управлением). А в программировании автоматом называют программу, написанную в case-стиле - это когда программа в цикле проверяет список условий, при удовлетворении которых производит заранее предусмотренные для этого условия действия. Ясно, что все эти действия, которые следовало производить, были составлены человеком/программистом, в купе с формулировкой условий, при которых их требуется совершать. Причем, обычно "case-стилем" называют уже готовое приложение, где программу самим писать не надо, а достаточно заполнить текстовую табличку с двумя колонками, где в левой колонке записывают условие, а в правой - действие, которое требуется совершить, когда условие удовлетворяется. Короче говоря, автоматы всегда действуют по
инструкции, в которой заранее перечислены все возможные действия и ситуации, в которых они должны быть выполнены.
А вот ИИ разительно отличаются от автоматов, главным образом тем, что не содержат явного перечисления всевозможных условий/случаев. Причем, применяют ИИ в основном в тех случаях, когда инструкцию в виде пар "условие-действие" человек написать не может. Например, ИИ можно научить (именно научить, а не запрограммировать!) отличать кошек от собак
по их изображениям. В данном случае человеку весьма затруднительно написать такую инструкцию, а тем более в case-стиле. А если сравнивать формы ушей и хвостов, то сперва требуется написать инструкцию о том, как эти уши и хвосты на фотографии находить и измерять. Едва ли кто-то из людей способен такую инструкцию написать. Тем более что даже для полицейской картотеки преступников фотографируют, закрепляя их голову в специальных зажимах, чтобы потом такие фотографии годились для поиска в базе. Тогда как ИИ действует иначе - в стиле "распознавания образов". Для этого ИИ производит кластеризацию (сортировку объектов по их параметрам), располагая их характеристики в многомерном пространстве параметров. А когда по учебной выборке ИИ получает данные о том, кто из объектов кошка, а кто собака, то он маркирует кластеры именами "кошка" или "собака", затем проводит "демаркационную границу" между ними так, чтобы по одну сторону от этой границы оказались кошки, а по другую собаки. Для упрощения этой процедуры граница проводится с помощью плоскостей, которым допустимо пересекаться. Если такую границу провести удалось, то это 100%-ный успех классификации, а если нет, то этот процент будет меньше. Т.е. ситуация здесь примерно такая же, как при попытке провести границу между Россией и Украиной так, чтобы по одну сторону оказались только россияне, а по другую - только украинцы
. Тем не менее, такую границу всегда можно провести с минимальной погрешностью, не требуя, чтобы погрешность была строго нулевой. На этом этапе обучение можно считать законченным и приступить собственно к распознаванию образов. Для этого неизвестный объект в соответствии с его параметрами размещается в том же пространстве, а затем определяется, по какую сторону границы он оказался - на кошачьей стороне или собачьей. А в сложных случаях (например, когда четкую границу провести не удалось) поступают еще проще - ищут ближайший к объекту кластер, маркированный кошачьим или собачьим, и именно так этот объект называют.
К настоящему времени накопилось огромное число задач, которые четко-логическими методами не решаются, поскольку содержат в своей постановке логические противоречия. Однако в нечеткой логике, решение считается найденным, если количество "вранья" заведомо было сведено к минимуму. Кстати, именно так действуют живые организмы, принимая решения в пользу того, какая чаша весов перевесила, не требуя того, чтобы одна из чаш была полностью пустой.
