Co to jest sztuczna inteligencja?
Sztuczna inteligencja odnosi się do maszyn, głównie komputerów pracujących jako ludzie. W sztucznej inteligencji maszyny wykonują zadania takie jak rozpoznawanie mowy, rozwiązywanie problemów i uczenie się itp. Maszyny mogą działać i zachowywać się jak ludzie, jeśli mają wystarczającą ilość informacji. Tak więc w sztucznej inteligencji inżynieria wiedzy odgrywa istotną rolę. Relacje między obiektami a właściwościami są ustalane w celu wdrożenia inżynierii wiedzy. poniżej znajdują się techniki sztucznej inteligencji.
Top 4 techniki sztucznej inteligencji
Sztuczną inteligencję można podzielić na różne kategorie w zależności od zdolności maszyny do wykorzystywania przeszłych doświadczeń do przewidywania przyszłych decyzji, pamięci i samoświadomości. IBM wymyślił Deep Blue, program szachowy, który może identyfikować elementy na szachownicy. Ale nie ma pamięci do przewidywania przyszłych działań. Ten system jest wprawdzie użyteczny, ale nie można go dostosować do innej sytuacji. Kolejny rodzaj systemu AI, który wykorzystuje przeszłe doświadczenia i ma bonus ograniczonej pamięci do przewidywania decyzji. Przykład tego rodzaju systemu AI można znaleźć w funkcjach podejmowania decyzji w przypadku samochodów samobieżnych. Tutaj obserwacje pomagają w działaniach, które należy podjąć wkrótce, co nie zostaje zapisane na stałe, ponieważ obserwacje często się zmieniają. Jednocześnie z postępem technologii może być możliwe posiadanie maszyn z wyczuciem lub świadomością, w których maszyny rozumieją obecny stan rzeczy, których można użyć do wnioskowania o tym, co należy zrobić. Ale takie systemy nie istnieją.
Poniżej znajdują się różne kategorie sztucznej inteligencji:
1. Uczenie maszynowe
Jest to jedna z aplikacji sztucznej inteligencji, w której maszyny nie są wyraźnie zaprogramowane do wykonywania określonych zadań, raczej uczą się i poprawiają na podstawie doświadczenia automatycznie. Głębokie uczenie się jest podzbiorem uczenia maszynowego opartego na sztucznych sieciach neuronowych do analizy predykcyjnej. Istnieją różne algorytmy uczenia maszynowego, takie jak uczenie bez nadzoru, uczenie nadzorowane i uczenie się ze wzmocnieniem. W uczeniu bez nadzoru algorytm nie wykorzystuje informacji niejawnych do działania na nim bez żadnych wskazówek. W uczeniu nadzorowanym dedukuje funkcję z danych treningowych, która składa się z zestawu obiektu wejściowego i pożądanego wyniku. Uczenie się przez wzmocnienie jest używane przez maszyny do podejmowania odpowiednich działań w celu zwiększenia nagrody i znalezienia najlepszej możliwości, którą należy wziąć pod uwagę.
2. NLP (przetwarzanie języka naturalnego)
Są to interakcje między komputerami a ludzkim językiem, w których komputery są zaprogramowane do przetwarzania języków naturalnych. Uczenie maszynowe to niezawodna technologia przetwarzania języka naturalnego w celu uzyskania znaczenia z języków ludzkich. W NLP dźwięk ludzkiej rozmowy jest przechwytywany przez maszynę. Następnie następuje konwersacja audio na tekst, a następnie przetwarzany jest tekst, w którym dane są konwertowane na dźwięk. Następnie urządzenie wykorzystuje dźwięk do reagowania na ludzi. Aplikacje przetwarzania języka naturalnego można znaleźć w aplikacjach IVR (Interactive Voice Response) używanych w call center, aplikacjach do tłumaczenia języków, takich jak Google Translate oraz edytorach tekstu, takich jak Microsoft Word, w celu sprawdzania dokładności gramatyki w tekście. Jednak natura języków ludzkich utrudnia przetwarzanie języka naturalnego ze względu na zasady dotyczące przekazywania informacji przy użyciu języka naturalnego i nie są one łatwe do zrozumienia dla komputerów. Dlatego NLP wykorzystuje algorytmy do rozpoznawania i abstrakcji reguł języków naturalnych, w których nieustrukturyzowane dane z języków ludzkich mogą być konwertowane na format zrozumiały dla komputera.
3. Automatyka i robotyka
Celem automatyzacji jest wykonywanie monotonnych i powtarzalnych zadań wykonywanych przez maszyny, które również poprawiają wydajność oraz uzyskiwanie opłacalnych i bardziej wydajnych wyników. Wiele organizacji korzysta z automatyzacji uczenia maszynowego, sieci neuronowych i wykresów. Taka automatyzacja może zapobiegać problemom z oszustwami podczas transakcji finansowych online za pomocą technologii CAPTCHA. Zautomatyzowana automatyzacja procesów jest zaprogramowana do wykonywania powtarzalnych zadań o dużej objętości, które można dostosować do zmiany w różnych okolicznościach.
4. Wizja maszyny
Maszyny mogą przechwytywać informacje wizualne, a następnie je analizować. Tutaj kamery są wykorzystywane do przechwytywania informacji wizualnych, konwersja analogowo-cyfrowa służy do konwersji obrazu na dane cyfrowe, a przetwarzanie danych odbywa się za pomocą cyfrowego przetwarzania sygnału. Następnie otrzymane dane są podawane do komputera. W wizji maszynowej dwoma istotnymi aspektami są czułość, czyli zdolność maszyny do odbierania słabych impulsów i rozdzielczość, czyli zakres, w jakim maszyna może rozróżnić obiekty. Wykorzystanie widzenia maszynowego można znaleźć w identyfikacji podpisu, rozpoznawaniu wzoru, analizie obrazu medycznego itp.
Zastosowania sztucznej inteligencji
Poniżej znajdują się różne zastosowania sztucznej inteligencji.
- Sztuczna inteligencja jest wykorzystywana w branży finansowej, w której gromadzone są dane osobowe, które mogą być później wykorzystane do udzielenia porady finansowej.
- Sztuczną inteligencję stosuje się w dziedzinie edukacji, w której system oceniania można zautomatyzować, a wyniki uczniów można ocenić na podstawie poprawy procesu uczenia się.
- W dziedzinie opieki zdrowotnej sztuczna inteligencja służy do przeprowadzania lepszej diagnozy, w której technologie wykorzystywane są do zrozumienia języka naturalnego i odpowiedzi na zadane pytania. Ponadto programy komputerowe, takie jak chatboty, pomagają klientom w planowaniu spotkań i ułatwiają proces fakturowania itp.
- AI jest wykorzystywana w biznesie do automatyzacji powtarzalnych zadań wykonywanych przez ludzi za pomocą Robotic Process Automation. Aby zwiększyć zadowolenie klientów, algorytmy uczenia maszynowego są zintegrowane z analizami w celu gromadzenia informacji, które pomagają zrozumieć potrzeby klientów.
- Sztuczna inteligencja jest wykorzystywana w urządzeniach Smart Home, zabezpieczeniach i nadzorze, nawigacji i podróży, strumieniowaniu muzyki i multimediów oraz grach wideo itp.
Wniosek
Sztuczna inteligencja wpływa na nasze życie na wielką skalę. Organizacje podejmują również kroki w celu dostosowania się do technologii sztucznej inteligencji, która może dać im nowe sposoby wykonywania zadań, a także zrozumieć wzorzec danych w celu uzyskania maksymalnej wydajności.
Polecane artykuły
To jest przewodnik po technikach sztucznej inteligencji. Tutaj omawiamy Czym jest sztuczna inteligencja i jej techniki wraz z aplikacjami. Możesz także przejrzeć nasze inne sugerowane artykuły, aby dowiedzieć się więcej -
- Technologia sztucznej inteligencji - z zaletami
- Znaczenie sztucznej inteligencji - z wykorzystaniem
- Wprowadzenie do narzędzi sztucznej inteligencji
- 10 najważniejszych pytań do wywiadu na temat sztucznej inteligencji