Технологиями создания искусственного интеллекта разработчики, власти и силовые структуры заинтересовались вначале 80-х годов прошлого века. Когда вышел первый «Терминатор», скайнет и подобные ему технологии казались обычным пользователям запредельной фантастикой. На сегодняшний день все в корне изменилось, и общением с Siri, или Cortana вряд-ли можно кого-то удивить.

Однако, несмотря на то, что искусственный интеллект развивается уже  на протяжении 40 лет, с самого начала в исследования были заложены 5 основных принципов, которых разработчики придерживаются и по сегодняшний день.

Обработка данных

Изначально ИИ мог обрабатывать небольшие объемы данных. С развитием технологий и увеличением вычислительных мощностей, приложения с поддержкой ИИ «научились» обрабатывать огромные потоки данных в кратчайшие сроки. Быстрая и качественная обработка информации остается приоритетным заданием и сейчас. Помимо этого, ИИ должен уметь обрабатывать огромные объемы потоковых данных.

Адаптивность

Приложения с поддержкой ИИ должны уметь адаптироваться к изменяющимся условиям. В связи с этим возникла необходимость появления машинного обучения. Технологический процесс машинного обучения требует наличия исходных данных для создания модели поведения ИИ в зависимости от меняющихся условий. В таком случае,  ИИ, который располагает определенными моделями поведения в конкретных ситуациях, сможет адекватно оценивать полученные данные в будущем, и использовать модели для адаптации к новым условиям.

Приложения с поддержкой ИИ должны реагировать на изменения условий в реальном времени. В отличие от обычных программ, которые работают по определенному алгоритму и используют только существующие базы данных, ИИ постоянно мониторит поступающие данные и может работать с потоковыми сервисами, непрерывно получая от них новую информацию. Используя принципы обучения в реальном времени, ИИ выбирает модель поведения в конкретных условиях.

Дальновидность

Многие системы ИИ уже не просто реагируют на изменения условий. Им приходится предсказывать возможное развитие событий, чтобы выбрать оптимальный вариант поведения в настоящий момент. ИИ-системы должны уметь быстро адаптироваться к изменениям сценария поведения в зависимости от полученных данных.

Конкурентоспособность

Системы ИИ должны «уметь» обрабатывать данные, получаемые из нескольких источников одновременно. Они используют специальные технологии, которые создавались ранее для обычных систем проведения транзакций. Эти технологии позволяют обрабатывать огромные объемы данных в кратчайшие сроки, обеспечивая оптимальный результат, защищенность информации и работу с несколькими источниками данных одновременно. Если такие условия может выполнять простая программа, ИИ просто необходимо не уступать, показывать даже лучшие результаты.

Это 5 основополагающих принципов, которые гарантируют современным системам ИИ успех и дальнейшее развитие. Все они сформировались постепенно, некоторые — задолго до создания первых систем с поддержкой ИИ, некоторые — в процессе обучения и развития. 

Несмотря на то, что объемы обрабатываемых данных постоянно увеличиваются, задачи изменяются, а технологии бегут вперед, для успешной работы любой системе ИИ нужно соответствовать этим пяти принципам.