TGViewer
That's IT | Сергей Фролов That's IT | Сергей Фролов @thats_it_ai_tech · 2.22K subscribers
Post #58 511
Тут я коротко писал про уровни искусственного интеллекта. Подумал, что многим было бы интересно, если я более подробно, но при этом не наливая воды, расскажу про каждый из уровней:

Сегодня начнем с первого уровня: реактивных машин. Такие машины — первый шаг в мир ИИ

1) Итак, что вообще такое реактивные машины?
Представьте себе робота, который может только реагировать на то, что видит перед собой прямо сейчас. Он не помнит, что происходило минуту назад, не учится на своих ошибках и не строит планов на будущее. Это и есть реактивная машина — самый базовый уровень искусственного интеллекта.

2) Как работают реактивные машины?
Реактивные машины действуют по принципу «вижу-реагирую»:
a) Получают входные данные (изображение, звук, текст)
b) Анализируют их согласно заложенным правилам и алгоритмам
c) Выдают ответ или совершают действие
d) И тут же забывают всё, что только что произошло

3) Знаменитый пример: IBM Deep Blue
Самый известный пример реактивной машины — шахматный суперкомпьютер IBM Deep Blue, который в 1997 году победил чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова

Deep Blue мог:
a) Анализировать текущую позицию на доске
b) Просчитывать миллионы возможных ходов вперёд
c) Выбирать оптимальный ход по заложенным критериям

НО, важно! Deep Blue не учился на своём опыте и не помнил предыдущие партии. Для каждой новой игры его стратегия не менялась на основе прошлых побед или поражений. Это и есть основная разница между реактивными машинами и ИИ следующих поколений/уровней. Пока что - на текущем - они все еще не умеют делать выводы из прошедших сеансов

4) Сегодня реактивные машины можно встретить, по сути, где угодно:
a) Спам-фильтры в почтовых сервисах
b) Простые чат-боты с заранее прописанными ответами
c) Базовые системы рекомендаций в интернет-магазинах
d) Системы оповещения о погодных условиях
e) Автоматические двери с сенсорами движения

На самом деле, реактивные машины - это не только про современность. В качестве хорошего примера из истории, который меня сильно впечатляет, можно привести ткацкий станок Жаккара (1804) — действительно революционное изобретение начала 19 века, которое использовало перфокарты для автоматического создания сложных узоров на ткани.

Как оно работало: станок считывал отверстия на карточках и в ответ поднимал определенные нити основы. Это была одна из первых программируемых машин, действующая по реактивному принципу: получили входные данные (перфокарта) → отреагировали соответственным образом (подняли нужные нити)

По сути, почти любую систему с заранее заданным набором правил так или иначе можно подвести под наше определение

5) Ограничения реактивных машин
Хотя реактивные машины могут быть очень эффективны в узких задачах, у них есть серьёзные ограничения:
a) Нет памяти — не способны учиться на опыте
b) Нет адаптации — не могут приспосабливаться к новым ситуациям
c) Работают только по заданным правилам — не способны к творчеству или импровизации
d) Узкая специализация — хороши только для одной конкретной задачи

---

Следующий уровень — системы с ограниченной памятью, которые уже могут запоминать некоторый опыт и использовать его для принятия решений. О них - в следующих раз)

#ии
  • 👍 14
More from @thats_it_ai_tech
  1. Sep 2, 2026я тут понял что хочу уже очки с экраном доп реальности и plaud наушники чтобы общаться с а…
  2. Aug 2, 2026наконец-то, жду пока такая практика будет внедряться повсеместно 😺
  3. Jul 8, 2026попробовал для speech to text вот такую прогу -- офигенно работает, сильно быстрее чем Whi…
  4. Jul 4, 2026Кажется, началось
  5. Jul 2, 2026Всем привет, ребята! Как делишки? Я ожил, скоро надеюсь возобновить здесь что-то)) Уже пот…
  6. Mar 20, 2026Claude Code в Телеграм. Если вчера я писал о том, что Anthropic выкатили свой ответ OpenCl…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →