искусственный интеллект в мире

Значение данных искусственного интеллекта в познании мира

Взрывообразное повышение доступности данных для цифровых устройств придало им новые аспекты значимости в дополнение к первоначальным возможностям для обучения и передачи знаний. Изобилие предоставляемых на анализ данных формирует новые функции, отличные от только информативных.

Данные описывают мир лучше, когда предоставляется широкое разнообразие фактов при более высокой подробности по каждому факту. Их стало так много, что учитывается практически каждый аспект действительности. Вы можете использовать их для представления взаимосвязи между даже, казалось бы, никак не связанными вещами и фактами.

Данные демонстрируют, как факты связаны с событиями. Вы можете вывести общие правила и узнать, как изменится мир с учетом неких конкретных предположений. Когда люди действуют определенным образом, данные обеспечивают также определенную способность прогнозирования.

В некотором отношении данные дают нам суперсилу. Крис Андерсон, предыдущий главный редактор Wired, обсуждает, как большие объемы данных могут помочь в научных исследованиях даже вне пределов научного метода. Автор приводит примеры достижений Google в бизнес-секторах рекламы и перевода, в которых компания Google достигла выдающегося положения не за счет использования специфических моделей или теорий, а скорее, за счет применения алгоритмов для обучения на основе данных.

Как и в рекламе, научные данные могут обеспечить новшество, которое позволит ученым подойти к проблеме без гипотез, а рассматривать варианты, найденные в больших объемах данных с использованием поисковых алгоритмов. Галилео Галилей полагался на научный метод для создания современной физики и астрономии. Первые достижения полагались на наблюдения и контролируемые эксперименты, позволяющие выяснить причины происходящего. Возможность открытий при использовании одних только данных является главным прорывом в способе нашего познания мира.

В прошлом ученые делали бесчисленные наблюдения и с помощью дедукции описывали физику Вселенной. Этот ручной процесс позволил открыть основные законы мира, в котором мы живем. Анализ данных, когда наблюдения выражены как вводы и выводы, позволяет определять, как нечто работает, и выяснять, по каким примерно правилам или законам нашего мира, без проведения экспериментов вручную и дедукции. Теперь процесс протекает быстрее и с большим процентом автоматического выполнения.

Наличие больших количеств данных не сделает искусственный интеллект возможным. Некоторые люди сказали бы, что искусственный интеллект — это результат выполнения сложных математических алгоритмов, и это, конечно, так. Такие действия, как зрение и понимание речи, требуют алгоритмов, которые нелегко объяснить в непрофессиональных терминах, и миллионов вычислений в секунду.

И все же искусственный интеллект — это даже больше, чем алгоритмы. Д-р Александер Уисснер-Гросс, американский исследователь, предприниматель и действительный член Гарвардского института прикладной информатики, продемонстрировал свою способность проникать в суть в недавнем интервью Edge. Он размышляет, почему технологии искусственного интеллекта потребовалось так много времени для взлета, а прочитав Hi-Tech новости можно оценить этапы его применения в современных гаджетах и различном оборудовании. В интервью Уисснер-Гросс заключает, что это, возможно, был вопрос качества и доступности данных, а не алгоритмов.

Уисснер-Гросс рассматривает эволюцию большинства революционных достижений искусственного интеллекта за последние годы, демонстрируя, как данные и алгоритмы способствовали успеху каждого технического прорыва, и подчеркивает, что каждый из них не зависел от времени достижения новой вехи. Уисснер-Гросс демонстрирует, что данные всегда относительно новы и обновляемы, в отличие от алгоритмов, которые скорее полагаются на консолидацию прежних технологий.

В заключение Уисснер-Гросс упоминает, что в среднем алгоритмы на 15 лет старше данных. Он указывает, что данные способствуют успеху искусственного интеллекта, и ставит перед читателем вопрос, что было бы, если бы доступным ныне алгоритмам были предоставлены лучшие данные с точки зрения качества и количества.