Что такое искусственный интеллект?
ИИ — это способность компьютера выполнять задачи, которые обычно выполняются людьми, поскольку они требуют человеческого интеллекта и проницательности. Примеры включают в себя принятие решений на основе прошлых событий, видение, понимание, рассказывание вещей и участие в разговорах.
Области искусственного интеллекта
- Машинное обучение — основа системы искусственного интеллекта. Именно так мы учим компьютерные модели учиться и принимать решения на основе прошлых данных.
- Обнаружение аномалий — это возможность автоматически обнаруживать ошибки или необычные действия в системе.
- Компьютерное зрение — это способность системы интерпретировать мир с помощью камер, изображений и видео.
- Обработка естественного языка (NLP) — это способность компьютера интерпретировать написанные или произнесенные слова, интерпретировать и реагировать.
- Разговорный ИИ — возможность программного агента (бота) участвовать в разговоре.
Службы искусственного интеллекта доступны в Microsoft Azure
- Azure Machine Learning — платформа для обучения, развертывания и управления моделями машинного обучения.
- Cognitive Services — набор сервисов, которые разработчики могут использовать для создания решений ИИ.
- Azure Bot Service — облачная платформа для разработки и управления ботами.
Принципы ответственного ИИ
ИИ мощен, и, как говорится в поговорке супергероев, «с большой силой приходит большая ответственность», поэтому важно, чтобы мы сделали ИИ ответственным. Мы делаем это, устанавливая некоторые принципы.
- Справедливость. Системы искусственного интеллекта должны относиться ко всем людям справедливо и без какой-либо предвзятости.
- Надежность и безопасность. Системы искусственного интеллекта должны работать надежно и безопасно.
- Конфиденциальность и безопасность. Системы искусственного интеллекта должны быть безопасными и уважать конфиденциальность.
- Инклюзивность. Системы искусственного интеллекта должны расширять возможности каждого и приносить пользу всем.
- Прозрачность. Системы искусственного интеллекта должны быть понятными. Пользователи должны быть полностью осведомлены о назначении системы и ее ограничениях.
- Подотчетность. Люди должны нести ответственность за системы ИИ. Дизайнеры и разработчики должны работать в рамках структуры и организационных принципов, обеспечивающих соответствие решения этическим и юридическим стандартам.
Еще несколько терминов
- Регрессия — форма машинного обучения, которая используется для прогнозирования числового значения на основе характеристик элемента.
- Классификация — используется для прогнозирования, к какой категории относится элемент. Это контролируемая техника машинного обучения.
- Кластеризация — это форма машинного обучения, используемая для группировки похожих элементов на основе их характеристик. Это пример метода неконтролируемого машинного обучения.