Модул 1-ви от програмата Artificial Intelligence: Implications for Business Strategy беше посветен на въведение в изкуствения интелект (ИИ = AI) – концепция, историята на AI, неговата роля в колективната интелигентност и как може да доведе до стратегическо предимство. Преди по-подробна информация за модула, е важно да отбележа е, че т.нар. online campus (достъпен през платформата GetSmarter.com) е изключително добре организиран. Всички материали се качват там, като всеки нов модул отваря в сряда, точно в 17:00 ч. (българско време) и приключва със задача (assignment), за която крайният срок е седмица по-късно – вторник вечер; там е мястото за съобщения, форум дискусии, качване на изпитните задачи, въпроси и отговори към професорите преподаватели, административния екип или колегите съкурсници.
В рамките на този модул интуитивното определение за изкуствен интелект на професор Малоун е, че това са:
„Mашини, действащи по начини, които изглеждат интелигентни“
По-формалното определение на професор Патрик Уинстън е:
“Изкуственият интелект е за архитектурите, които разгръщат методи, активирани от ограничения, изложени от репрезентации, които поддържат модели на мислене, възприятие и действие. И разбира се, не става въпрос само за правене, а и за научаване да се прави.”
Първият модул беше много интересен за мен, не само защото материята ми е непозната като терминология, а и защото по време на същия този първи модул, се учих как се случват нещата в програмата. От предходната седмица (Orientation Week) имах насоки, имах и помощта от приятели. Екатерина Маринова, един от най-добрите експерти по AI в България, вече ме беше подготвила как да се ориентирам и как да подходя към задачите, свързани с данни. Бяхме измислили заедно на какъв тип организация ще бъде добре да базирам ежеседмичните задачи – индустрия, която ми е позната, но не е IT бизнес, за да мога да докажа т.нар. impact – въздействие от предложените приложения на AI, Machine Learning, Natural Language Processing, Robotics и др. Проф. Георги Димитров пък беше така добър да прегледа готовия ми казус задача и да ме успокои с “много добре си се справила”. Седмица по-късно излезе първият резултат от първата задача – наистина се бях справила много добре, обратната връзка беше положителна, а насоките за следващите седмици бяха в добронамерен дух. Получихме цяла методология за оценяването и обратната връзка, така че разбрах, че оценки няма, но има няколко вида обратна връзка – (1) кратка положителна в самата система, в която е предадена задачата = pass, (2) по-задълбочена критична обратна връзка в прикачен файл = все пак pass, и (3) задълбочена негативна обратна връзка = fail.
Модул 2 е посветен на machine learning. Да видим аз, човекът, как ще го learn-вам…