ИИ с ограниченной памятью

Введение:

Модели машинного обучения с ограниченной памятью получают знания из ранее изученных материалов, фактов, локального хранилища или ситуаций. В отличие от реактивных машин, машины с ограниченной памятью могут учиться на прошлом, анализируя действия или данные, которые им предоставляются, с целью накопления предварительных знаний.

Что такое ИИ с ограниченной памятью?

Как следует из названия, ИИ с ограниченной памятью — это машина, способная заглядывать в прошлое. Она учится на прошлом опыте, наблюдая за данными или действиями. Этот тип ИИ использует исторические знания с заранее запрограммированной информацией и делает прогнозы при выполнении сложных задач.[1]

Как работает ИИ с ограниченной памятью?

ИИ с ограниченной памятью применяется, когда команда непрерывно обучает модель анализировать и использовать данные, и на основе этого опыта машина прогнозирует будущие результаты.

При использовании ИИ с ограниченной памятью в машинном обучении необходимо пройти шесть этапов:

• Создаётся необходимая модель машинного обучения.
• Модель должна уметь делать прогнозы или оценки.
• Модель должна уметь принимать социальную обратную связь.
• Модель должна принимать отклик среды.
• Обратная связь должна сохраняться как данные.
• Эти этапы необходимо повторять в определённой последовательности.

Каковы основные подходы машинного обучения, использующие искусственный интеллект с ограниченной памятью?

Обучение с подкреплением:

Это тип машинного обучения, который учится строить более точные прогнозы или предсказания методом проб и ошибок.

Долгая краткосрочная память (LSTM):

Это вид памяти, которая использует предыдущую информацию для предсказания следующего элемента в последовательности. При построении прогнозов LSTM отдают приоритет более свежим данным и придают меньший вес историческим, но всё же используют их для выводов.

Эволюционные генеративно-состязательные сети (E-GAN):

Она развивается со временем, выбирая слегка различающиеся пути на основе предыдущего опыта. Эта модель постоянно ищет лучший путь в ходе своего эволюционного мутационного цикла и решает разные задачи с помощью симуляций, статистики или случайности.[2]

Каков пример ИИ с ограниченной памятью?

Например, автономные транспортные средства используют ИИ с ограниченной памятью, чтобы отслеживать скорость и направление других автомобилей, что помогает им «читать дорогу» и вносить необходимые коррективы. Благодаря такой обработке и интерпретации входящих данных они безопаснее на дорогах.

Ограниченная память, однако, как следует из названия, всё равно остаётся ограниченной. Данные, которые используют автономные автомобили, носят временный характер и не сохраняются в долговременной памяти автомобиля.

Каковы некоторые характеристики ИИ с ограниченной памятью?

• Способен решать сложные задачи.
• Способен хранить исторический опыт.
• Таково текущее состояние ИИ, и некоторые считают, что мы упёрлись в потолок.

Вывод:

Машины с ограниченной памятью могут использовать предыдущий опыт для принятия эффективных решений. Машины анализируют наблюдаемые данные, опираясь на заранее запрограммированную теоретическую основу. Наблюдаемые данные хранятся короткое время, а затем удаляются.

1. Understanding the Four Types of Artificial Intelligence. 14 ноября 2016 г.; Доступно по адресу: https://www.govtech.com/computing/understanding-the-four-types-of-artificial-intelligence.html.
2. Introduction to AI. Доступно по адресу: https://builtin.com/artificial-intelligence.

Примеры ИИ с ограниченной памятью

Большинство ИИ, которыми вы пользуетесь каждый день, — это ИИ с ограниченной памятью. Вот распространённые примеры:

1. Беспилотные автомобили отслеживают скорость, направление и расстояние до ближайших транспортных средств и пешеходов в течение короткого промежутка времени и сочетают это с обученными знаниями о правилах дорожного движения.
2. Чат-боты и виртуальные ассистенты используют текущий разговор, чтобы давать релевантные ответы.
3. Рекомендательные системы в видео-, музыкальных и торговых приложениях учатся на вашей недавней активности.
4. Выявление мошенничества сравнивает новую транзакцию с вашей недавней моделью расходов.
5. Навигационные приложения используют недавние данные о трафике, чтобы предлагать более быстрые маршруты.
6. Модели распознавания изображений и лиц, обученные на больших наборах фотографий.
7. Прогнозирование спроса использует недавние продажи, чтобы предсказать потребность в запасах на следующую неделю; см. ИИ-аналитика.

Как работает ИИ с ограниченной памятью

Модель сначала обучается на большом наборе прошлых данных. Во время работы она также хранит краткосрочную память о недавних входных данных. Эта память не хранится вечно, поэтому её называют «ограниченной». Сравните с реактивной машиной, у которой памяти нет вовсе.

Быстрые ответы

Является ли ChatGPT ИИ с ограниченной памятью?

Большие языковые модели обычно относят к ИИ с ограниченной памятью, потому что они обучены на прошлых данных и используют текущий разговор как краткосрочный контекст.

В чём разница между ИИ с ограниченной памятью и ИИ с теорией разума?

ИИ с ограниченной памятью использует недавние данные для принятия решений. ИИ с теорией разума также понимал бы человеческие убеждения и эмоции, чего современные системы на самом деле не делают. См. ИИ с теорией разума.

Могут ли компании использовать ИИ с ограниченной памятью?

Да. Чат-боты для клиентов, прогнозирование и поиск по документам — всё это ИИ с ограниченной памятью. См. наши услуги по разработке ИИ.