Wprowadzenie do sztucznej inteligencji

Sztuczna inteligencja to umiejętność projektowania inteligentnych maszyn lub opracowywania aplikacji do nauki, które naśladują cechy ludzkiego umysłu, takie jak rozumowanie, rozwiązywanie problemów, planowanie, optymalne podejmowanie decyzji, percepcja sensoryczna itp. Zdolność sztucznie inteligentnych podejść do lepszych wyników ludzkie działania w zakresie odkrywania wiedzy zwróciły uwagę biznesu i społeczności naukowej na całym świecie, a na tym polu badań odnotowano szybki postęp w ciągu ostatnich dwóch dekad. przejdźmy dalej w tym wstępie do postu sztucznej inteligencji szczegółowo.

Główne elementy i cechy sztucznej inteligencji

W powyższej sekcji studiowaliśmy na temat wprowadzenia do sztucznej inteligencji, więc teraz pracujemy nad komponentami lub strukturami, które w znacznym stopniu przyczyniają się do wdrażania różnych inteligentnych systemów:

1. Inżynieria funkcji

Proces identyfikacji minimalnego zestawu funkcji lub atrybutów informacyjnych na podstawie dostarczonego zestawu danych nazywa się ekstrakcją funkcji. Wydajność procesów uczenia maszynowego można poprawić, odpowiednio wybierając odpowiedni zestaw funkcji. Zapewnia efektywny proces ekstrakcji funkcji

  1. Zmniejszenie stopnia nieporządku, zwane entropią podczas klasyfikacji zestawów danych na podstawie wybranych cech. Innymi słowy, ten optymalny zestaw funkcji maksymalizuje przyrost informacji.
  2. Zero korelacji między cechami, tym samym osiągając niezależność i minimalizm zestawu funkcji. Cel ten osiąga się za pomocą technik takich jak analiza głównych składników (PCA), proces ortogonalizacji Gram-Schmidta itp.

2. Sztuczne sieci neuronowe

Sieć neuronowa składa się z ważonych połączeń między zestawem węzłów obliczeniowych w kolejnych warstwach. Optymalną wagę połączeń oblicza się na etapie uczenia się, dostosowując je zgodnie ze wspólną strategią podziału masy i zgodnie z informacją zwrotną otrzymaną z zaimplementowanego algorytmu propagacji wstecznej. Technicznie, każdy węzeł oblicza ważoną sumę wartości propagowanych do jego danych wejściowych. Kryteria obliczanych wartości do przekazywania do następnej warstwy są regulowane przez funkcje aktywacyjne. Po serii epok, stanowiących etapy wyprzedzania i propagacji wstecznej, wagi i inne parametry sieci zbiegają się do wartości optymalnych, co kończy się na najbardziej odpowiednim modelu. Najczęściej stosowane sztuczne sieci neuronowe to:

  1. Konwolucyjne sieci neuronowe (CNN) splatają otrzymane dane wejściowe z wyuczonymi filtrami / wzorcami przestrzennymi w celu identyfikacji cech w warstwie splotowej. Sygnały te są przekazywane do następnych warstw, które są w pełni połączone w celu wykonania zadań rozpoznawania.
  2. Odporność splotu na zmiany translacyjne skutecznie napędza rozpoznawanie lub etykietowanie cech, a takie podejście jest szeroko stosowane w aplikacjach do rozpoznawania obrazów.
  3. Recurrent Neural Networks (RNN) wykorzystuje Long Term Short Memory (LTSM) do inteligentnego oszacowania nieznanych wartości z danej serii przeszłych danych.

3. Dogłębne uczenie się

Architektura głębokiego uczenia ma więcej ukrytych warstw między warstwą wejściową i wyjściową w porównaniu do sztucznych sieci neuronowych. Ta zmiana architektoniczna ułatwia platformie głębokiego uczenia się wykonywanie automatycznego wyodrębniania obiektów wraz z uczeniem się klasyfikacji. Modele te wykorzystują nadzorowaną naukę do szkolenia z dobrze oznakowanymi zestawami danych. Pomimo wrodzonej złożoności architektury z wieloma ukrytymi warstwami, czas uczenia się modelu można drastycznie skrócić dzięki zastosowaniu wysokowydajnych procesorów graficznych z przetwarzaniem równoległym

Zastosowania sztucznej inteligencji

Jak już dowiedzieliśmy się o wprowadzeniu do sztucznej inteligencji, teraz omawiamy teorie i metody związane ze sztuczną inteligencją zrewolucjonizowały wszystkie dziedziny, w tym handel detaliczny, finanse, badania kosmosu, opiekę zdrowotną, elektronikę użytkową, samochody itp. Szczegóły dotyczące kilku aplikacji są jak poniżej:

  • Etyczna edycja genów

Pojęcie spersonalizowanej opieki medycznej w celu leczenia chorób lub zaburzeń spowodowanych mutacjami genów jest osiągane poprzez dokładne zrozumienie planu genetycznego pacjenta. Analiza mająca na celu identyfikację kolejności nukleotydów nazywa się sekwencjonowaniem genomu. Dzięki spostrzeżeniom z sekwencjonowania genomu zidentyfikowane zostaną podatne mutacje, aby wyznaczyć linię leczenia specyficzną dla osoby cierpiącej.

  • Inteligentny system reagowania na katastrofy

Nowoczesne systemy ratownicze wykorzystują drony, roboty, czujniki zasilane sztuczną inteligencją, aby szybko zebrać dokładne informacje o zakresie szkód, dokładnej lokalizacji uwięzionych ofiar, szczegółach topograficznych krajobrazu w czasach kryzysu. Inteligentne systemy pomagają ratownikom zidentyfikować najbliższe i najbezpieczniejsze miejsca zbiórki podczas ewakuacji ludzi z obszarów dotkniętych katastrofą. Moduły zarządzania katastrofami wyposażone w sztuczną inteligencję skutecznie stymulują fałszywe ćwiczenia w celu wykrycia potencjalnie wrażliwych lokalizacji, planowania działań zapobiegawczych, płynnego monitorowania i zarządzania alokacją zasobów.

  • Systemy rekomendacji

Najlepsze systemy rekomendacji identyfikują lub przewidują preferencje użytkowników względem przedmiotów na podstawie profilu przedmiotów i wniosków na temat zachowania użytkowników. Gotowość użytkowników do różnych pozycji jest reprezentowana jako pary użytkownik-pozycja w matrycy narzędziowej. Są dwa sposoby odkrywania reakcji użytkowników na przedmioty

  1. Zalecenia oparte na treści rozumieją zainteresowanie użytkowników na podstawie ocen / opinii podanych dla kilku produktów i sugerują im podobne produkty.
  2. Wspólne filtrowanie koncentruje się na identyfikowaniu podobnych użytkowników i polecaniu produktów preferowanych przez podobnych użytkowników.

Matematycznie reprezentowana macierz użyteczności jest rzadka, a algorytm rekomendacji ma na celu wywnioskować nieznane / pominięte wpisy z kilku znanych wartości przy użyciu algorytmów klastrowania i metod faktoryzacji macierzy, takich jak rozkład wartości pojedynczej (SVD) itp.

Zalety sztucznej inteligencji

Jak już dowiedzieliśmy się o wprowadzeniu do sztucznej inteligencji, daj nam znać o zaletach sztucznej inteligencji i korzyściach oferowanych przez ulepszone moduły AI:

  • Minimalna interwencja człowieka

Systemy oparte na sztucznej inteligencji są najlepiej dopasowanymi rozwiązaniami w środowiskach, w których ludzkie życie jest bardziej narażone na ryzyko. Niewiele przykładów takich scenariuszy to eksploracja kosmosu, operacje obronne, takie jak rozbieranie bomb, miejsca pracy charakteryzujące się intensywnym upałem, wydobycie minerałów itp.

  • Szybciej i dokładniej

Wydajność dobrze wyszkolonych aplikacji obsługujących sztuczną inteligencję drastycznie zmniejsza ryzyko wkradnięcia się ludzkich błędów. Te wersje sztucznej inteligencji okazały się szybsze w obliczeniach kosztownych obliczeniowo, szczególnie w dziedzinie badań naukowych i zadań czasochłonnych. Większość rutynowych, trywialnych i powtarzalnych zadań można zautomatyzować za pomocą odpowiedniej technologii sztucznej inteligencji w celu poprawy wydajności operacyjnej.

Wyzwania

W powyższej części wstępu do sztucznej inteligencji dowiedzieliśmy się o cechach, zastosowaniu i zaletach, więc teraz podejmujemy wyzwania związane ze sztuczną inteligencją:

  • Need for Massive Data Corpus

Ogólnie rzecz biorąc, inteligentne systemy, zanim zostaną wdrożone jako rozwiązanie rzeczywiste, uczą się zoptymalizowanego modelu przy pomocy dużej ilości danych podczas szkolenia i walidacji. Dostępność ogromnych ilości danych i możliwość ich obsługi są głównymi ograniczeniami dla tradycyjnych systemów i aplikacji, które mogą ewoluować w wersjach z obsługą AI. Konieczne są zaawansowane techniki modelowania, które mogą precyzyjnie oszacować parametry modelu przy użyciu ograniczonych próbek danych.

  • Interakcje multimodalne

Wydajność i precyzja aplikacji rozpoznawania opartych na percepcji, które obejmują metody widzenia komputerowego, można poprawić, wykorzystując zdolność do interpretacji i przetwarzania wielu trybów danych jednocześnie. Umożliwia to paradygmat rozpoznawania w celu idealnego naśladowania ludzkiej inteligencji, która działa w połączeniu z różnymi zmysłami, takimi jak dotyk, wzrok, słuch itp.

  • Poza kontrolą człowieka

Dzięki wyjątkowej zdolności technologii AI do szybszego rozumienia i uczenia się ogromnych bibliotek informacji, istnieje kilka groźnych przypadków, w których struktura sztucznej inteligencji zyskała iloraz emocjonalny i przekroczyła granice ludzkiego logicznego myślenia. W takich nieuregulowanych przypadkach niezwykłe zachowanie systemów AI doprowadziłoby do nieodwracalnej katastrofy.

Polecane artykuły

To był przewodnik po wprowadzeniu do sztucznej inteligencji. Omówiliśmy tutaj cechy, zastosowania i zalety sztucznej inteligencji. Możesz także przejrzeć następujące artykuły, aby dowiedzieć się więcej -

  1. Sztuczna inteligencja a inteligencja ludzka
  2. Kariera w sztucznej inteligencji
  3. Uczenie maszynowe a sztuczna inteligencja
  4. Analiza biznesowa a Big Data
  5. Wprowadzenie do narzędzi sztucznej inteligencji
  6. Firmy sztucznej inteligencji
  7. Znaczenie sztucznej inteligencji
  8. Top 6 porównań między CNN a RNN
  9. Techniki sztucznej inteligencji

Kategoria:

Big Data