Про «искусственный интеллект» сейчас трещат все, от соседей на лавке до продавцов пылесосов. Но если снять рекламные блёстки, всё сводится к паре старых добрых подходов: базы знаний, машинное обучение, эволюционные приколы, нейросети и роботы, которые иногда даже работают. Ни магии, ни «цифровых богов» тут нет. Только код, костыли и куча багов.

Все любят продавать сказку про «умные системы». Типа, машины думают, учатся и скоро будут варить тебе кофе. Ха. На деле за кулисами — кучи старого кода, тонна датасетов и чуваки, которые ночами чинят баги.

ИИ — это не какой-то магический мозг в облаке. Это набор костыльных подходов: где-то база правил, где-то статистика, где-то кривая нейросетка, которая видит кота в тостере, а иногда робот, который врезается в стену вместо того, чтобы открыть дверь.

1. Системы на знаниях

Это старый, седой дедушка ИИ. Экспертные системы. Представь, у тебя база фактов «если А, то Б». Ты кормил её правилами, она их перетирает и выдает вывод. Всё.

Пример из жизни: медицинские системы 80-х. Ты вбиваешь симптомы — она выдаёт «у тебя простуда, или рак, или ты просто идиот». Точность, мягко говоря, так себе. Всё держалось на том, насколько умный чувак эти правила туда вбил.

Работает до сих пор, но только там, где мир прост и предсказуем. В бухгалтерии норм, в жизни — фигня.

2. Машинное обучение

А вот тут пошла движуха. Машинка сама ковыряет данные и ищет паттерны. Никаких «если А, то Б», только статистика и «вероятно, это кот».

Всё, что ты видишь в реальном мире: распознавание лиц, «рекомендации» на YouTube, предсказания рынков (спойлер — обычно мимо).

Звучит красиво: система сама учится. По факту — учится она только на том, что ей дали. Кормил её мусором — получи мусор на выходе. Гугли «garbage in, garbage out».

3. Нейросети и генетические приколы

Нейросети — это детский фанфик на тему «давай сделаем как мозг». Только мозга там нет. Просто куча матриц, весов и градиентный спуск, который ломается на ровном месте.

И всё равно это работает. Распознавание картинок, перевод текста, чат-боты, которые пишут роман про любовь программиста к Docker.

Генетические алгоритмы — ещё один костыль. Типа эволюция: берём популяцию решений, скрещиваем, убиваем неудачные, оставляем удачные. Через тысячу итераций у тебя не новая форма жизни, а чуть менее кривой алгоритм.

Реально их юзают для оптимизаций: расписания, логистика, даже дизайн каких-то деталей. Работает, но не «вау», а «ну, стало быстрее на 5%».

4. Робототехника

Здесь вообще цирк. Все мечтают о роботах-уборщиках уровня «Терминатор», а в реале он через раз спотыкается о шнурок.

Роботы жрут всё: базы знаний, машинное обучение, нейросети, иногда даже генетические штуки. Но основное их качество одно: они не работают идеально.

В шахтах или на заводах — да, там они полезны. В квартире — ну, максимум пылесос, который гоняет кота.

Итого

Классификация ИИ — это не «четыре рыцаря будущего», а просто разные кучки костылей. Экспертные системы — правила на костях. Машинное обучение — статистика и угадайка. Нейросети — имитация мозга из палок и соплей. Генетические алгоритмы — эволюция для бедных. Роботы — сборка всего этого цирка на железе.

Мир ИИ не волшебный. Он тупо работает или тупо не работает. Всё зависит от задачи, бюджета и того, сколько терпения у команды.

И да, будущее тут не сияющее. Это будет тот же старый код с новыми багами, только ещё дороже.