Искусственный интеллект чем отличается от компьютера
Полина Кабирова, коммерческий автор и переводчик, специально для блога Нетологии перевела статью Калума Макклилланда о том, чем отличаются искусственный интеллект, машинное и глубокое обучение и как интернет вещей и искусственный интеллект влияют друг на друга.
Полина кабирова
Коммерческий автор и переводчик
Мы все знакомы с термином «искусственный интеллект» (ИИ). О нём снято много фильмов — «Терминатор», «Матрица», «Из машины». Но вы, наверное, слышали и о других терминах — машинное обучение (Machine Learning) и глубокое обучение (Deep Learning). Их иногда используют как синонимы искусственного интеллекта, и в результате не видно разницы между искусственным интеллектом, машинным обучением и глубоким обучением.
В статье расскажу, каковы отличия между искусственным интеллектом, машинным и глубоким обучением, а затем объясню, как ИИ и интернет вещей связаны друг с другом.
Различия между терминами
Американский информатик Джон Маккарти, впервые употребив термин «искусственный интеллект» в 1956 году, понимал под этим компьютеры, способные выполнять характерные для человеческого интеллекта задачи: планирование, понимание языка, распознавание объектов и звуков, умение обучаться и решать задачи.
Различают сильный и слабый искусственный интеллект. Сильный обладает всеми свойствами человеческого интеллекта, упомянутыми выше. Слабый интеллект способен качественно выполнять только ограниченное количество действий. Компьютер, который распознаёт изображения, но больше ничего не умеет, — пример слабого ИИ.
Машинное обучение — это процесс реализации искусственного интеллекта.
В 1959 году Артур Сэмюэл придумал термин «машинное обучение» — способность компьютера учиться без участия человека. То есть искусственный интеллект возможен без машинного обучения, но для этого понадобится миллион строк кода со сложными правилами и условиями.
Другими словами, вместо прописывания подробных инструкций для каждой конкретной задачи используется алгоритм, который учится находить решения самостоятельно. Обрабатывая огромное количество данных в процессе машинного обучения, компьютер приспосабливается к условиям задачи и совершенствуется.
С помощью машинного обучения была значительно улучшена способность компьютера распознавать объект на изображении или видео — компьютерное зрение. Для этого вы собираете сотни тысяч картинок, а затем люди отмечают на них, например, кошек. Алгоритм строит для компьютера модель, чтобы тот смог определять и выделять картинки с кошками так, как это делает человек. В результате он «узнаёт», как выглядят кошки, и научится распознавать их без ошибок.
Глубокое обучение — один из множества подходов к машинному обучению.
Примеры других подходов: анализ дерева решений, индуктивное логическое программирование, кластеризация, обучение с подкреплением, Байесовская сеть.
Глубокое обучение вдохновлено строением человеческого мозга и взаимодействием нейронов. Появились алгоритмы, имитирующие организацию головного мозга — искусственные нейронные сети (ИНС).
ИНС состоит из искусственных нейронов, которые взаимодействуют между собой. Они расположены слоями — каждый слой реагирует на определённые признаки, например, изгибы и границы фигур при распознавании изображения. Именно из-за множества слоёв обучение называется глубоким.
Искусственный интеллект и интернет вещей неразрывно связаны
Взаимодействие между искусственным интеллектом и интернетом вещей похоже на отношение между человеческим телом и головным мозгом. Тело собирает информацию через зрение, слух, осязание. Мозг её обрабатывает и придаёт смысл — превращает свет в узнаваемые объекты, а звуки в понятную речь. Затем мозг принимает решения и подаёт телу сигнал, например, взять что-то или начать говорить.
Все подключенные датчики интернета вещей работают как наше тело — собирают исходные данные о том, что происходит в мире вокруг. Искусственный интеллект, как и мозг, интерпретирует эту информацию и решает, какие действия предпринять. Затем устройства, подключенные к интернету вещей, выполняют команду или взаимодействуют между собой.
Читать также
Как использовать искусственный интеллект для решения бытовых задач
Гайд в мир Data Science для начинающих
Раскрытие потенциала
Искусственный интеллект и интернет вещей стали важными и перспективными технологиями благодаря друг другу.
За последние годы машинное и глубокое обучение привели к прорыву в области искусственного интеллекта. При машинном и глубоком обучении компьютер обрабатывает большое количество данных, которые собирают миллиарды датчиков, составляющих интернет вещей.
Развитие ИИ также будет способствовать внедрению интернета вещей и приведёт к стремительному росту обеих областей.
С помощью интернета вещей искусственный интеллект совершенствуется. Благодаря искусственному интеллекту интернет вещей становится доступным для человека.
ИИ может прогнозировать необходимость ремонта или анализировать процесс производства. Это помогает увеличить эффективность работы и сэкономить миллионы долларов.
Технология адаптируется сама и не требует вмешательства человека. Не надо нажимать на кнопки, набирать текст, искать информацию — только сообщить, что нужно. Например, узнать прогноз погоды или подготовить дом ко сну — выключить кондиционер, закрыть двери, погасить свет.
Объединение технологических достижений
Компьютерные чипы становятся меньше, а техники производства — лучше. Появляются более дешёвые и мощные датчики. Технология изготовления аккумуляторов стремительно развивается, и скоро датчики будут работать много лет без подзарядки.
С появлением смартфонов и беспроводной связи можно дёшево передавать данные в большом объёме, отправляя информацию с датчиков в облако. С облачными технологиями место для хранения данных практически неограниченно, а вычислительные мощности для их обработки — бесконечны.
Конечно, влияние искусственного интеллекта на наше общество и будущее вызывает опасения. Но его развитие и внедрение в связке с интернетом вещей абсолютно точно повлияют на весь мир.
курс
Big Data с нуля
Узнать больше
- Научитесь работать с большими данными
- Расширите знания в аналитике
- Перейдёте на новый уровень в профессии
Сейчас технологии развиваются с немыслимой скоростью. Ранее те возможности, что, казалось бы, были доступны только профессиональным ученым, в современной жизни доступны каждому. Один из подобных прорывов – искусственный интеллект, прочно обосновавшийся во многих сферах человеческой жизни.
Сегодня поговорим о том, что такое ИИ, как он возник, где применяется, а также чем он отличается от человеческого разума.
Что представляет собой искусственный интеллект
Искусственный интеллект – это свойство интеллектуальной системы выполнять те функции и задачи, которые обычно характерны для разумных существ. Это может быть проявление каких-то творческих способностей, склонность к рассуждению, обобщение, обучение на основании полученного ранее опыта и так далее.
Его развитием занимается направление науки, в рамках которого происходит аппаратное или программное моделирование тех задач человеческой деятельности, что считаются интеллектуальными. Еще под ИИ часто подразумевают направление в IT, основной целью которого является воссоздание разумных действий и рассуждений с помощью компьютерных систем.
История возникновения и развития искусственного интеллекта
Впервые термин artificial intelligence (с английского переводится как «искусственный интеллект») был упомянут в 1956 году Джоном МакКарти, основателем функционального программирования и изобретателем языка Lisp, на конференции в Университете Дартмута.
Однако сама идея подобной системы была сформирована в 1935 году Аланом Тьюрингом. Ученый дал описание абстрактной вычислительной машине, состоящей из безграничной памяти и сканера, перемещающегося вперед и назад по памяти. Однако позднее, в 1950 году, он предложил считать интеллектуальными те системы, которые в общении не будут отличаться от человека.
Тогда же Тьюринг разработал эмпирический тест для оценки машинного интеллекта. Он показывает, насколько искусственная система продвинулась в обучении общению и удастся ли ей выдать себя за человека.
Самая ранняя успешная программа искусственного интеллекта была создана Кристофером Стрейчи в 1951 году. А уже в 1952 году она играла в шашки с человеком и удивляла зрителей своими способностями предсказывать ходы. По этому поводу в 1953 году Тьюринг опубликовал статью о шахматном программировании.
В 1965 году специалист Массачусетского технологического университета Джозеф Вайценбаум разработал программу «Элиза», которая ныне считается прообразом современной Siri. В 1973 году была изобретена «Стэндфордская тележка», первый беспилотный автомобиль, контролируемый компьютером. К концу 1970-х интерес к ИИ начал спадать.
Новое развитие искусственный интеллект получил в середине 1990-х. Самый известный пример – суперкомпьютер IBM Deep Blue, который в 1997 году обыграл в шахматы чемпиона мира Гарри Каспарова. Сегодня подобные сети развиваются очень быстро за счет цифровизации информации, увеличения ее оборота и объема. Машины довольно быстро анализируют информацию и обучаются, впоследствии они действительно приобретают способности, ранее считавшиеся чисто человеческой прерогативой.
Отличие ИИ от нейросетей и машинного обучения
Нейросети представляют собой математическую модель, компьютерный алгоритм, работа которого основана на множестве искусственных нейронов. Суть этой системы в том, что ее не нужно заранее программировать. Она моделирует работу нейронов человеческого мозга, проводит элементарные вычисления и обучается на основании предыдущего опыта, но это не соотносимо с ИИ.
Искусственный интеллект, как мы помним, является свойством сложных систем выполнять задачи, обычно свойственные человеку. К ИИ часто относят узкоспециализированные компьютерные программы, также различные научно-технологические методы и решения. ИИ в своей работе имитирует человеческий мозг, при этом основывается на прочих логических и математических алгоритмах или инструментах, в том числе нейронных сетях.
Под машинным обучением понимают использование различных технологий для самообучающихся программ. Соответственно, это одно из многочисленных направлений ИИ. Системы, основанные на машинном обучении, получают базовые данные, анализируют их, затем на основе полученных выводов находят закономерности в сложных задачах со множеством параметров и дают точные ответы. Один из наиболее распространенных вариантов организации машинного обучения – применение нейросетей.
Если сравнивать с человеком, то ИИ подобен головному мозгу, машинное обучение – это один из многочисленных способов обработки поступающих данных и решения назревающих задач, а нейросети соответствуют объединению более мелких, базовых элементов мозга – нейронов.
Разница между искусственным и естественным интеллектом
Сравнивать искусственный и естественный интеллект можно лишь по некоторым общим параметрам. Например, человеческий мозг и компьютер работают по примерно схожему принципу, включающему четыре этапа – кодирование, хранение данных, анализ и предоставление результатов. И естественный, и искусственный разум склонны к самообучению, они решают те или иные задачи и проблемы, используя специальные алгоритмы.
Помимо общих умственных способностей к рассуждению, обучению и решению проблем, человеческое мышление также имеет эмоциональную окраску и сильно зависит от влияния социума. Искусственный интеллект не имеет никакого эмоционального характера и не ориентирован социально.
Если говорить об IQ – большинство ученых склонны считать, что сей параметр оценки никак не связан с искусственным интеллектом. С одной стороны, это действительно так, ведь стандартные IQ-тесты направлены на измерение «качества» человеческого мышления и связаны с развитием интеллекта на разных возрастных этапах.
С другой стороны, для ИИ создан собственный «IQ-тест», названный в честь Тьюринга. Он помогает определить, насколько хорошо машина обучилась и способна ли она уподобиться в общении человеку. Это своего рода планка для ИИ, установленная людьми. А ведь все больше ученых склоняется к тому, что скоро компьютеры обгонят человечество по всем параметрам… Развитие технологий идет по непредсказуемому сценарию, и вполне допустимо, что так и будет.
Применение ИИ в современной жизни
В зависимости от области и обширности сферы применения, выделяют два вида ИИ – Weak AI, называемый еще «слабым», и Strong AI, «сильный». В первом случае перед системой ставят узкоспециализированные задачи – диагностика в медицине, управление роботами, работа на базе электронных торговых платформ. Во втором же подразумевается решение глобальных задач.
Так, одна из наиболее популярных сфер применения ИИ – это Big Data в коммерции. Крупные торговые площадки используют подобные технологии для исследования потребительского поведения. Компания «Яндекс» вообще создает с их помощью музыку. В некоторые мобильные приложения встроены голосовые помощники вроде Siri, Алисы или Cortana. Они упрощают процесс навигации и совершения покупок в сервисе. И не стоит забывать про программы с нейросетями, обрабатывающими фото и видео.
ИИ также внедряют в производственные процессы для фиксации действий работников. Не обошлось и без внедрения новых технологических решений в транспортной сфере. Так, искусственный интеллект мониторит состояние на дорогах, фиксирует пробки, обнаруживает разные объекты в неположенных местах. А про автономное (беспилотное) вождение и так постоянно говорят…
Люксовые бренды внедряют ИИ в свои системы для анализа потребностей клиентов. Стремительно развивается использование подобных систем в системах здравоохранения, в основном при диагностике заболеваний, разработке лекарств, создании медицинских страховок, проведении клинических исследований и так далее.
Перечислить разом все области, в которых задействован искусственный интеллект, практически нереально. На данный момент он затрагивает все больше самых разных сфер. И причин на то немало – та же автоматизация производственных процессов, стремительный рост информационного оборота и инвестиций в эту сферу, даже социальное давление.
Влияние на различные области
ИИ все больше проникает в экономическую сферу, и, по некоторым прогнозам, это позволит увеличить объем глобального рынка на 15,7 трлн долларов к 2030 году. Лидирующую позицию в освоении сей технологии занимают США и Китай, однако некоторые развитые страны вроде Канады, Сингапура, Германии и Японии не отстают.
Искусственный интеллект может оказать существенное влияние на рынок труда. Это может привести к массовому увольнению рабочего персонала из-за автоматизации большинства процессов. Ну и росту востребованности разработчиков, конечно.
Перспективы развития искусственного интеллекта
Современные компьютеры приобретают все больше знаний и «умений». Скептики же утверждают, что все возможности ИИ – не более чем компьютерная программа, а не пример самообучения. Однако это не мешает технологии широко распространяться в самых различных сферах и открывать невиданные ранее потенциалы для развития. Со временем компьютеры будут становиться все мощнее, а ИИ еще быстрее совершенствоваться в своем развитии.
Заключение
Не так давно, казалось бы, ученые ввели понятие «искусственный интеллект», а чуть больше полвека спустя технология уже находит широкий спрос в самых различных сферах. Сейчас искусственный разум, можно сказать, находится в шаговой доступности для любого человека – компьютер и ноутбук, смартфон и электронные часы, даже многие простейшие приложения работают именно с его помощью. ИИ в самых разных своих проявлениях проник во многие сферы человеческой жизни и прочно обосновался в них.
Технологии развиваются семимильными шагами, и мы каждый день сталкиваемся с умными машинами, автоматизированными системами, искусственным интеллектом. В чем же отличие ИИ от интеллекта человека и чем нам грозит технологический прогресс?
Умственный интеллект человека, IQ (intelligence quotient) — это совокупность накопленных знаний, умение их правильно применять, а также широта кругозора, умение находить логические решения. Все тесты, направленные на определение коэффициента интеллекта, сопоставляют его с возрастом человека, поскольку интеллект постоянно развивается. Развитие умственных способностей напрямую зависит от когнитивных функций головного мозга — внимания, памяти, мышления, восприятия. Кроме того, человеку присущ определенный уровень эмоционального интеллекта — это умение определять подтексты, скрытые смыслы, манипуляции со стороны собеседника благодаря считыванию его эмоций, мимики, жестов, позы. Интеллект человека развивается в социуме, когда мы взаимодействуем с другими людьми, обмениваемся опытом, перенимаем культурные традиции.
Колоссальное отличие искусственного интеллекта (AI, artificial intelligence) заключается в том, что он изначально запрограммирован на определенные действия. В него заложен алгоритм, благодаря которому он выполняет те или иные функции. Например, нейросети — разновидность ИИ — могут создавать шедевры искусства: картины, музыку, литературные произведения. Но в них изначально заложена база знаний, на которые они опираются. Они с молниеносной скоростью обрабатывают огромные объемы информации для этого. Делает ли это искусственный интеллект умнее человека? Давайте посмотрим на неоспоримые преимущества AI:
- У него абсолютная память. Человек может что-то забыть, машина же — нет, она извлекает всю имеющуюся у нее информацию при необходимости.
- Он не может допустить ошибку по невнимательности или из-за усталости. Если алгоритмом заложено выполнять вычислительные операции, то ИИ будет это делать сколько потребуется.
- На него не влияют эмоции. В отличие от человека, машина не поддается манипуляциям и уловкам, она строго следует инструкциям вне зависимости от обстоятельств. Здесь может скрываться и опасность, поскольку эти действия могут быть, например, неэтичными — все зависит от того, как ее запрограммировать.
- Он дает все возможные прогнозы. Компьютер в состоянии просчитать абсолютно все варианты развития событий.
Симбиоз
На самом деле, мы уже давно прекрасно существуем в симбиозе с ИИ: мы обучаем его новым алгоритмам, а он, в свою очередь, помогает нам. Возьмем ту же автозамену слов в текстовых редакторах и мессенджерах. Если при наборе слова мы допускаем ошибку, машина нам подсказывает правильное написание. При этом в электронный словарь постоянно добавляются новые слова. Из этого следует, что AI не может существовать самостоятельно, так или иначе, он выполняет работу, необходимую человеку и заложенную в него человеком. Стоит ли нам опасаться того дня, когда человек перестанет быть нужен искусственному интеллекту? Некоторое время назад в интернете распространился афоризм: «Я не боюсь машины, которая пройдет тест Тьюринга. Я боюсь ту, которая его намеренно провалит». Здесь уже надо поднимать вопрос наличия сознания у компьютера.
Тест Тьюринга
Поскольку человеческий мозг еще не изучен до конца, то и все его свойства пока не представляется возможным сымитировать при помощи AI. Для искусственного интеллекта характерны память и мышление, но только в виде алгоритмов, поэтому нельзя сравнивать обширное понятие человеческого интеллекта с набором программ. Однако в эпоху прорывных технологий возможен скачок, который приблизит ИИ к человеческому интеллекту. Пока преимущество на нашей стороне, мы можем развивать собственный мозг благодаря его нейропластичности. Постоянные тренировки когнитивных функций, обретение новых навыков и способов мышления — ключ к нашей продуктивности и плодотворному взаимодействию с компьютерными программами.
Об авторе: Андрей Беляев, технический директор (CTO) исследовательской компании Neurodata Lab.
Умные дома, самоуправляемые автомобили, роботы-помощники… Нас окружают инновационные технологии, в основе которых лежат алгоритмы, по своей специфике напоминающие работу человеческого мозга. Их называют по-разному: алгоритмы с использованием машинного обучения, глубокого обучения, а иногда и вовсе искусственный интеллект (ИИ).
В чем разница между этими названиями?
Все задачи, которые может решать человек или компьютер, можно условно разделить на две категории: рутинные и нерутинные.
К рутинным задачам можно отнести те, где достаточно просто найти универсальный путь решения: например, сложение чисел или измерение температуры воздуха.
Искусственным интеллектом сейчас принято называть все, что способно решать нерутинные задачи на уровне, близком к человеческому, а иногда и лучше. Такие задачи окружают нас везде. Камеры над дорогой вычисляют скорость автомобиля, распознают его знак и высылают штраф, а системы безопасности в метро и аэропортах находят преступников в толпе. Все это сегодня принято считать искусственным интеллектом, хотя в действительности алгоритмы, лежащие в основе каждой такой технологии, уникальны. И только некоторые используют машинное обучение.
Получается, что машинное обучение — это обучение ИИ
Искусственный интеллект — это название не какого-то отдельного алгоритма, но скорее группы методов, которыми пользуются для решения различного рода задач. Алгоритмы, которые используют подходы с обучением, являются лишь одной из подгрупп всего того множества алгоритмов, что принято называть искусственным интеллектом.
Машинное обучение — это подход, при котором алгоритм «учится» решать задачу. Один из самых простых примеров алгоритма, использующего машинное обучение, это классификация фотографий на те, где изображены кошки и те, где есть собаки:
Допустим, есть несколько тысяч фотографий кошек и несколько тысяч — собак. Эти данные можно загрузить в алгоритм и заставить его «учиться» отличать кошек от собак, «ругая» за ошибки в классификации и «поощряя» за правильные ответы. В зависимости от количества и качества вводных данных, а также от сложности используемого алгоритма после некоторого количества итераций с «наказанием» и «поощрением», получается обученный алгоритм, которой с разным качеством умеет отличать кошек и собак.
Применяя методы машинного обучения, эти же алгоритмы можно «натренировать» и для выполнения более сложных задач — таких как поиск людей на кадре, определение пола и возраста человека и т.д.
Такие алгоритмы можно научить решать задачи любой сложности?
В теории — да. Но на практике мы сталкиваемся с большим количеством проблем, начиная от недостаточного количества данных для обучения, заканчивая невозможностью интерпретировать действия человека при решении такой же задачи. Получается, что невозможно построить алгоритм, который эти действия бы совершал. Хороший пример — автопилотируемый автомобиль. Научить машину держать полосу, входить в повороты и автоматически перестраивать маршрут, если на дороге ремонт, сравнительно несложно, потому что есть понимание, как вел бы себя человек (а значит, как должна вести себя машина) в таких ситуациях.
Однако научить автомобиль принимать решения в чрезвычайных ситуациях гораздо сложнее: проблема в том, что и самому человеку трудно понять, как именно надо поступать в том или ином экстренном случае. Поэтому человек не может показать алгоритмам примеры хорошего и плохого поведения для таких случаев.
А что насчет глубокого обучения? Чем оно отличается от машинного?
Как машинное обучение является подвидом искусственного интеллекта, так и глубокое обучение является подвидом машинного (см. картинку в начале статьи). В глубоком обучении используются те же подходы: алгоритму дают много данных и «ругают» его за ошибки. Разница здесь в том, что сами алгоритмы глубокого обучения устроены гораздо сложнее и часто используют более серьезные математические модели. Сейчас под алгоритмами глубокого обучения практически всегда подразумевают нейронные сети.
Нейронные сети? Как те, что в мозгу у человека?
Такое сравнение действительно часто используется. Нейронная сеть — это последовательность слоев, каждый из которых, в свою очередь, состоит из нейронов, и каждый выполняет свою роль. Есть нейроны (или структуры нейронов), которые учатся выделять важные элементы на изображениях, например шерсть у кошки или собаки; есть те, которые учатся делать выводы, исходя из выделенных элементов — например, если у животного длинные лапы, то, скорее всего, это собака. Эти нейроны объединяются в группы (слои), а они превращаются в единую искусственную нейронную сеть.
И все же можно как-то сравнить процессы внутри нейросети с деятельностью мозга?
Некоторое количество идей, используемых в нейросетях, разработчики почерпнули из знаний об устройстве человеческого мозга. Одни из самых частых задач для нейросетей — это задачи, связанные с работой с изображениями. Для таких задач используют специальный тип нейросетей, внутри которых есть так называемые сверточные слои.
Если говорить упрощенно, смысл этой сверточной нейронной сети в том, чтобы оценивать каждый элемент картинки (пиксель) не отдельно, а в группе с несколькими соседними, благодаря чему можно находить как базовые фигуры (линии, углы, и т.д.), так и объекты целиком. Примерно такой же процесс происходит и в человеческом мозге при обработке визуальной информации. После снятия всех возможных визуальных признаков в нейросети, как и в человеческом мозге, происходит анализ этих признаков, а затем принимается решение: видим мы, допустим, кошку или собаку.
А как происходит процесс обучения?
Процесс обучения алгоритма во многом напоминает процесс обучения человека. Как мы совершаем ошибки и учимся на них (например, что не стоит засовывать руку в кипящую воду), так и алгоритмы, использующие машинное обучение, совершают ошибки, за что получают штраф.
Как работает нейросеть? В качестве примера можно рассмотреть процесс обучения нейросети распознаванию лиц. Чтобы корректно обучить любую нейросеть, нужно сделать две вещи: собрать достаточное количество данных и определить, за что мы будем ее штрафовать. Применительно к этой задаче необходимо собрать несколько десятков фотографий лиц для каждого из людей, которых надо определить, и штрафовать нейросеть за то, что предсказанный ею человек не совпадает с человеком на фотографии.
Что значит «поощрять» и «штрафовать» нейросеть?
С математической точки зрения нейросеть — это функция с большим количеством параметров. Штрафование этой функции за неверное определения лица — это когда мы, упрощенно говоря, корректируем работу функции таким образом, чтобы в будущем она меньше ошибалась. Соответственно, поощрение нейросети — это когда мы ее просто не штрафуем.
Во всех примерах вы рассказываете про конкретные задачи. А можно ли нейросеть научить думать, как человек?
Это уже скорее философский вопрос. Мыслительный процесс напрямую связан с наличием сознания. Нейронная сеть, как и любой другой алгоритм машинного обучения, по своей сути является лишь математической функцией, и умеет решать лишь одну конкретную задачу. Нейросеть, которую учили отличать кошек и собак, не сможет отличить медведя от слона, ведь она даже не знала, что такие существуют. Процессы же анализа данных, которые происходят в голове у человека, намного сложнее чем те, что происходят в нейросети, так что даже при наличии данных, сопоставимых по размеру с массивом информации, которую за жизнь получает человек, сегодня обучить нейросеть думать, как человек, невозможно.
Подписывайтесь и читайте нас в Яндекс.Дзене — технологии, инновации, эко-номика, образование и шеринг в одном канале.
Читайте также: