7 секретов нейронных сетей. Или моделирование разума ИИ. Руслан Акст

множество мировых пожаров!

      Скажем, есть компания под названием «FireWatch», специализирующаяся на использовании ИИ для обнаружения лесных пожаров.

      Они используют беспилотные летательные аппараты, или дроны, оснащенные камерами и ИИ, которые могут сканировать леса и отслеживать признаки пожаров.

      Нейронная сеть компании «FireWatch» обучается на тысячах изображений, которые показывают различные сцены: от зеленых, мирных лесов до лесных пожаров.

      Затем, когда дрон сканирует лес, ИИ анализирует эти изображения, сравнивая их с изображениями из обучающего набора данных. ИИ ищет ключевые признаки, которые могут указывать на пожар, такие как дым, открытый огонь или необычные изменения в цвете растительности.

      Как бы человек определил, что это открытый огонь? Мы бы использовали свои чувства – зрение, чтобы увидеть огонь или дым, осязание, чтобы ощутить тепло, и даже обоняние, чтобы почувствовать запах горения.

      Но важнее всего, мы бы использовали свой опыт и знания о том, как выглядит пожар, чтобы сделать вывод.

      Так думает ли нейтронная сеть «FireWatch» в общем понимании этого значения? В некотором смысле, можно сказать, что да. Она «обдумывает» каждое изображение, сравнивая его с теми, на которых она была обучена, и делает «вывод» о том, есть ли пожар или нет.

      Однако важно понимать, что это не «думание» в том смысле, в котором мы, люди, обычно понимаем его. ИИ не осознает себя или своих действий; он просто выполняет ту задачу, для которой был обучен.

      Дискуссии о том, думает ли искусственный интеллект или нет, напоминают мне размышления о том, летает ли самолет как птица.

      Он действительно «летает» в том смысле, что перемещается по воздуху, но при этом его полет не имеет много общего с элегантностью и непосредственностью движения живой птицы. Таким образом, ответ зависит от того, что мы понимаем под «летать».