Искусственный интеллект и его зрение. Технологии ИИ

Искусственный интеллект может видеть окружающий мир с помощью технологий компьютерного зрения (Computer Vision, CV) и машинного зрения (Machine Vision, MV). Компьютерное зрение обучает компьютеры понимать и интерпретировать визуальный мир, используя цифровые изображения с камер и видео, а также модели глубокого обучения. Машинное зрение применяется для автоматической фиксации и обработки изображений неподвижных и движущихся объектов в промышленности и робототехнике. Для того, чтобы научить компьютер «видеть», используются технологии машинного обучения, которые позволяют выделить признаки и комбинации признаков для дальнейшей идентификации похожих объектов.

В будущем технологии компьютерного и машинного зрения будут развиваться в направлении повышения скорости, точности и стабильности распознавания, а также расширения областей применения.

Например, появятся автономные решения, которые смогут распознавать образы прямо в мобильном устройстве без обмена информацией с серверами. Также будут разрабатываться системы, которые смогут восстанавливать утраченное зрение у людей с помощью имплантов, протезов и нейроинтерфейсов. Кроме того, технологии компьютерного и машинного зрения будут способствовать развитию искусственного интеллекта общего применения (AGI – Artificial General Intelligence), который будет обладать способностью «видеть» и «осознавать» окружающий мир на уровне человека или выше.

Какие еще технологии используются в искусственном интеллекте?

Некоторые из наиболее распространенных технологий искусственного интеллекта включают:

- Машинное обучение (Machine Learning, ML) - это процесс обучения компьютеров на основе данных, без явного программирования правил и алгоритмов. Машинное обучение позволяет компьютерам находить закономерности, делать прогнозы и оптимизировать решения. Машинное обучение делится на несколько типов, в зависимости от способа обучения: обучение с учителем, обучение без учителя, обучение с подкреплением и обучение на основе примеров.

- Глубокое обучение (Deep Learning, DL) - это разновидность машинного обучения, которая использует искусственные нейронные сети (Artificial Neural Networks, ANN) для обработки больших и сложных данных. Искусственные нейронные сети - это математические модели, имитирующие работу биологических нейронов в мозге. Глубокое обучение позволяет компьютерам решать задачи, которые трудно или невозможно решить с помощью традиционных алгоритмов, такие как распознавание речи, обработка естественного языка, компьютерное зрение и другие.

- Компьютерное зрение (Computer Vision, CV) - это область искусственного интеллекта, которая занимается распознаванием и анализом изображений и видео. Компьютерное зрение использует машинное и глубокое обучение для того, чтобы дать компьютерам способность «видеть» и понимать визуальный мир. Компьютерное зрение применяется во многих сферах, таких как биометрия, медицина, безопасность, робототехника и другие.

- Обработка естественного языка (Natural Language Processing, NLP) - это область искусственного интеллекта, которая занимается анализом и генерацией текстов и речи на естественных языках. Обработка естественного языка использует машинное и глубокое обучение для того, чтобы дать компьютерам способность «говорить» и понимать человеческий язык. Обработка естественного языка применяется во многих сферах, таких как машинный перевод, чат-боты, суммаризация текстов, анализ тональности и другие.

- Базисные модели (Foundation Models, FM) - это новая область искусственного интеллекта, которая занимается созданием универсальных и масштабируемых моделей, способных обучаться на больших объемах разнородных данных и решать различные задачи. Базисные модели используют глубокое обучение и трансформеры (Transformers) - специальный тип искусственных нейронных сетей, которые могут обрабатывать последовательные данные, такие как текст, речь, изображения и видео. Базисные модели позволяют компьютерам демонстрировать высокий уровень обобщения и адаптации к новым задачам и доменам.