Что такое искусственный интеллект
В этой главе мы дадим неформальное представление о том, какие задачи решает искусственный интеллект, и наметим математический «инструментарий», без которого современный ИИ не существовал бы.
Краткая история идеи
Современное представление об искусственном интеллекте складывалось постепенно. В 1950 году Алан Тьюринг в статье Computing Machinery and Intelligence предложил операциональный критерий «мыслящей» машины (тест Тьюринга), а сам термин искусственный интеллект закрепился после Дартмутского семинара 1956 года. Затем идею развивали несколько сменявших друг друга подходов: экспертные системы на правилах (1970–1980-е годы), статистическое машинное обучение на данных (1990–2000-е), глубокое обучение на нейронных сетях (с начала 2010-х) и, наконец, большие языковые модели на основе архитектуры трансформера (с 2017 года), определяющие облик ИИ сегодня.
Чему мы научимся в этой книге
В книге читателю встретятся три «слоя» материала:
Математические основы: линейная алгебра, элементы анализа, теория вероятностей и численные методы оптимизации.
Алгоритмы машинного обучения: от линейной регрессии до многослойных нейронных сетей.
Современный ИИ: трансформеры, большие языковые модели, генеративные методы.
В главе 2 мы подробно изучим один из старейших и до сих пор важнейших численных методов — метод касательных Ньютона, который используется и для решения уравнений, и для обучения современных нейросетей.