Q:
Що означає "коннекціонізм" для AI бізнесу?
A:Концепція штучного інтелекту застосовується в бізнесі різними способами, і великі зрушення в дослідженні штучного інтелекту можуть бути надзвичайно корисними для досягнення прогресу в можливостях програмного забезпечення, орієнтованого на бізнес. Коннекціонізм - це новий напрямок, в якому триває багато досліджень штучного інтелекту, і це, ймовірно, кардинально змінити інструменти та ресурси, якими користується бізнес, щоб скористатися можливостями рішень штучного інтелекту.
Коннекціонізм - це філософія штучного інтелекту, яка сприяє моделюванню людського мозку шляхом створення невеликих штучних одиниць, відповідних нейронам людини та групам нейронів у мозку. Одним із фундаментальних аспектів коннекціонізму є наполягання на тому, що поведінкові та когнітивні системи високого рівня можна будувати, використовуючи невеликі окремі одиниці, зв'язані разом у поєднаній мережі. Зважаючи на це, зростання штучної нейромережі (АНН) значною мірою сприяє коннекціонізму та теорії геббіанів, названих на честь математика Дональда Гебба та його робіт у 1940-х роках.
Коннекціонізм говорить про те, що штучна нейронна мережа матиме критичне застосування в просуванні штучного інтелекту. Вчені вже мають у своєму розпорядженні детальні моделі ANN, а штучні нейронні мережі покращують машинне навчання у багатьох різних сферах. Що стосується корпоративного використання штучного інтелекту, коннекціонізм може дійсно змінити основні способи роботи допоміжних технологій.
Дивлячись на традиційні інструменти бізнес-аналітики, ми бачимо, що багато з них базуються на деяких досить традиційних методах, включаючи ймовірнісні інструменти. Однією з них є байєсівська логіка, яка використовує дерева причин та наслідків та рішень та маніпулює наборами великих даних відповідно до цієї логіки для створення результатів підтримки прийняття рішень (див. Тут статтю про популярне використання логіки Байєса в бізнесі).
Мабуть, найбільший спосіб, який коннекціонізм вплине на штучний інтелект у бізнесі, полягає в тому, що він замінить багато з цих байєсівських логічних моделей та імовірнісних моделей моделями, що працюють на основі штучних нейронних мереж. Штучна нейронна мережа - це сукупність дрібних шматочків, які окремо мають мало значення. Немало логіки, вбудованої в окремі одиниці, натомість мережа з’єднує виходи цих блоків і робить це логічним результатом. Зважаючи на це, інструменти штучного інтелекту для бізнесу, побудовані на коннекціонізмі, будуть принципово відрізнятися від тих, які широко використовувалися в минулому (див. Цю повчальну тему про Quora). Замість того, щоб досягати обчислювальних результатів за допомогою логіки, вони досягнуть цих результатів, використовуючи складні алгоритми машинного навчання через штучну нейронну мережу та вивчаючи результати.
Деякі експерти стверджують, що зростання коннекціонізму має багато спільного з обмеженнями в сучасних дослідженнях логічного штучного інтелекту. Іншими словами, оскільки дослідники максимально використали потенціал традиційного ШІ, коннекціонізм і штучна нейронна мережа забезпечили можливість рухатися вперед і продовжувати вдосконалювати і розширювати, як ці технології працюють і «думають». нам набагато ближче до повного моделювання людського мозку та біологічного розумового процесу, саме тому ці нововведення будуть настільки важливими для всіх видів штучного інтелекту бізнесу - наприклад, результатів, які бізнес використовуватиме за рахунок автоматизації продажних сил або Інструменти управління стосунками з клієнтами або інструменти управління ланцюгами поставок або обладнання будуть базуватися на цих значно різних моделях.
Чи є у ІІ та машинного навчання щось, від чого може скористатися ваша компанія? Відвідайте AltaML, щоб дізнатися це .
