Разліковы час чытання: 10 хвілін
Рост інвестыцый у прыкладанні штучнага інтэлекту і ўсё больш шырокае выкарыстанне штучнага інтэлекту ў карпаратыўнай прасторы для экспертаў па штучным інтэлекту сведчаць аб тым, як развіваецца рынак працы.
Штучны інтэлект, напэўна, адно з самых захапляльных дасягненняў, якія мы адчуваем як людзі. Гэта раздзел інфарматыкі, прысвечаны стварэнню інтэлектуальных машын, якія працуюць і рэагуюць як людзі.
Ёсць чатыры асноўных тыпу ІІ. Я:
Гэты тып ІІ з'яўляецца выключна рэактыўным і не мае здольнасці фармаваць «успаміны» або выкарыстоўваць «мінулы вопыт» для прыняцця рашэнняў. Гэтыя машыны прызначаныя для выканання канкрэтных задач. Напрыклад, праграмуемыя кававаркі або пральныя машыны прызначаныя для выканання пэўных функцый, але ў іх няма памяці.
Гэты тып штучнага інтэлекту выкарыстоўвае мінулы вопыт і сучасныя даныя для прыняцця рашэння. Абмежаваная памяць азначае, што машыны не ствараюць новых ідэй. У іх ёсць убудаваная праграма, якая кіруе памяццю. Для ўнясення змяненняў у такія машыны праводзіцца перапраграмаванне. Самастойныя аўтамабілі - гэта прыклады штучнага інтэлекту з абмежаванай памяццю.
Гэтыя машыны са штучным інтэлектам могуць мець зносіны і разумець чалавечыя эмоцыі, а таксама будуць мець магчымасць кагнітыўнага разумення кагосьці на падставе яго асяроддзя, рыс твару і г.д. Машын з такімі магчымасцямі пакуль не распрацавана. Праводзіцца шмат даследаванняў гэтага тыпу штучнага інтэлекту.
Гэта будучыня штучнага інтэлекту. Гэтыя машыны будуць звышразумнымі, разумнымі і свядомымі. Яны здольныя рэагаваць вельмі падобна на чалавека, хоць у іх, верагодна, ёсць свае асаблівасці.
Давайце вывучым наступныя спосабы, якія тлумачаць, як мы можам рэалізаваць штучны інтэлект:
Гэтааўтаматычнае навучанне што дае ІІ здольнасць вучыцца. Гэта робіцца з дапамогай алгарытмаў для выяўлення заканамернасцей і стварэння разумення на аснове даных, якія ім даступныя.
L 'глыбокае навучанне, які з'яўляецца падкатэгорыяй машыннага навучання, забяспечвае штучны інтэлект здольнасцю імітаваць нейронавую сетку чалавечага мозгу. Гэта можа зразумець шаблоны, шумы і крыніцы блытаніны ў вашых даных.
Паспрабуем разабрацца, як гэта працуе deep learning.
Разгледзьце малюнак, паказаны ніжэй:
На малюнку вышэй паказаны тры асноўныя пласты a нейронавая сетка:
Выявы, якія мы хочам аддзяліць, ідуць на ўваходны пласт. Стрэлкі малююцца ад выявы да асобных кропак на ўваходным пласце. Кожная з белых кропак у жоўтым пласце (уваходны пласт) уяўляе сабой піксель на малюнку. Гэтыя выявы запаўняюць белыя плямы ва ўваходным пласце.
Мы павінны мець дакладнае ўяўленне аб гэтых трох узроўнях, выконваючы гэты падручнік па AI.
Схаваныя пласты адказваюць за любыя матэматычныя разлікі або вылучэнне функцый з нашых уваходных дадзеных. На малюнку вышэй слаі, паказаныя аранжавым колерам, прадстаўляюць схаваныя пласты. Бачныя лініі паміж гэтымі пластамі называюцца «вагамі». Кожны з іх звычайна ўяўляе сабой лік з плаваючай часткай, або дзесятковы лік, які памнажаецца на значэнне ва ўваходным пласце. Усе вагі сумуюцца ў схаваным пласце. Пункты ў схаваным пласце ўяўляюць значэнне, заснаванае на суме вагаў. Затым гэтыя значэнні перадаюцца ў наступны схаваны пласт.
Вам можа быць цікава, чаму існуе некалькі узроўняў. Схаваныя пласты ў пэўнай ступені функцыянуюць як альтэрнатывы. Чым больш схаваных слаёў, тым больш складаныя дадзеныя, якія паступаюць і якія можна атрымаць. Дакладнасць чаканага вываду звычайна залежыць ад колькасці схаваных слаёў і складанасці ўваходных даных.
Вывадны пласт дае нам асобныя фатаграфіі. Пасля таго як пласт дадае ўсе гэтыя ўведзеныя вагі, ён вызначыць, партрэтная ці пейзажная выява.
Прыклад: прагназаванне кошту авіябілетаў
Гэты прагноз заснаваны на розных фактарах, у тым ліку:
Давайце пачнем з некаторых гістарычных даных аб кошце білетаў, каб навучыць машыну. Пасля навучання нашай машыны мы дзелімся новымі дадзенымі, якія дапамогуць прагназаваць выдаткі. Раней, калі мы даведаліся пра чатыры тыпы машын, мы абмяркоўвалі машыны з памяццю. Тут мы гаворым толькі пра памяць і пра тое, як яна разумее заканамернасць у дадзеных і выкарыстоўвае яе для прагназавання новых коштаў.
Далей у гэтым уроку давайце паглядзім, як працуе штучны інтэлект і некаторыя яго прымянення.
Звычайнае прымяненне штучнага інтэлекту, якое мы бачым сёння, - гэта аўтаматычнае пераключэнне прыбораў у доме.
Калі вы ўваходзіце ў цёмны пакой, датчыкі ў пакоі вызначаюць вашу прысутнасць і ўключаюць святло. Гэта прыклад машын без памяці. Некаторыя з больш прасунутых праграм штучнага інтэлекту могуць нават прадказваць схемы выкарыстання і ўключаць прыборы, перш чым вы дасце дакладныя інструкцыі.
Некаторыя праграмы і прыкладанняў штучнага інтэлекту яны здольныя ідэнтыфікаваць ваш голас і выканаць адпаведнае дзеянне. Калі вы кажаце «ўключыць тэлевізар», аўдыядатчыкі на тэлевізары вызначаюць ваш голас і ўключаць яго.
З Google Галоўная Mini вы можаце рабіць гэта кожны дзень.
У апошнім раздзеле гэтага дапаможніка па штучнаму інтэлекту паказаны варыянт выкарыстання штучнага інтэлекту ў ахове здароўя.
L 'штучны інтэлект змяшчае некалькі выдатных варыянтаў выкарыстання, і гэты раздзел падручніка дапаможа вам лепш зразумець іх, пачынаючы з прымянення штучнага інтэлекту ў ахове здароўя. Пастаноўка задачы складаецца ў тым, каб прадбачыць, ці ёсць у чалавека дыябет ці не. Для гэтага выпадку ў якасці ўваходных дадзеных выкарыстоўваецца інфармацыя пра канкрэтнага пацыента. Гэтая інфармацыя будзе ўключаць:
Глядзіце відэа Simplilearn “Падручнік па штучнаму інтэлекту”, каб убачыць, як ствараецца мадэль для гэтай пастаноўкі задачы. Мадэль рэалізавана з Пітон з выкарыстаннем TensorFlow.
Праграмы штучнага інтэлекту - гэта паўторнаdefining, як бізнес-працэсы ажыццяўляюцца ў розных галінах, такіх як маркетынг, ахова здароўя, фінансавыя паслугі і многае іншае. Кампаніі пастаянна шукаюць спосабы атрымання выгады з гэтай тэхналогіі. Паколькі імкненне да паляпшэння бягучых працэсаў працягвае расці, прафесіяналам мае сэнс атрымаць вопыт у галіне ІІ.
L 'Штучны інтэлект рэчаў (AIoT) гэта спалучэнне штучнага інтэлекту (AI) у рамках рашэнняў Інтэрнэту рэчаў (IoT). Інтэрнэт рэчаў (або Інтэрнэт рэчаў) заснаваны на ідэі «разумных» аб'ектаў паўсядзённага жыцця, якія ўзаемазвязаны адзін з адным (дзякуючы Інтэрнэту) і здольныя абменьвацца інфармацыяй, якой валодаюць, збіраюць і/або апрацоўваюць .
Дзякуючы гэтай інтэграцыі штучны інтэлект зможа падключацца да сеткі для апрацоўкі дадзеных і абмену інфармацыяй з іншымі аб'ектамі, паляпшаючы кіраванне і аналіз велізарных аб'ёмаў даных. Прыкладанні, здольныя інтэграваць IoT і AI, будуць мець a радыкальнае ўздзеянне на кампаніі і спажыўцоў. Некаторыя з мноства прыкладаў? Аўтаномныя транспартныя сродкі, дыстанцыйнае ахова здароўя, разумныя офісныя будынкі, прагнастычнае абслугоўванне.
Калі мы гаворым пра Апрацоўка натуральнай мовы мы маем на ўвазе алгарытмы штучнага інтэлекту (AI), здольныя аналізаваць і разумець натуральную мову, г.зн. мову, якой мы карыстаемся кожны дзень.
НЛП дазваляе мець зносіны паміж чалавекам і машынай і мае справу з тэкстамі або паслядоўнасцю слоў (вэб-старонкі, паведамленні ў сацыяльных сетках ...), але таксама з разуменнем вуснай мовы, а таксама тэкстаў (распазнаванне голасу). Мэты могуць вар'іравацца ад простага разумення зместу да перакладу і да стварэння тэксту незалежна ад даных або дакументаў, прадстаўленых у якасці ўваходных дадзеных.
Нягледзячы на тое, што мовы пастаянна змяняюцца і характарызуюцца ідыёмамі або выразамі, якія цяжка перакласці, НЛП знаходзіць мноства абласцей прымянення, такіх як праверка арфаграфіі або сістэмы аўтаматычнага перакладу пісьмовых тэкстаў, чат-боты і галасавыя памочнікі для вуснай мовы.
Lo распазнаванне прамовы гэта здольнасць, якая дазваляе кампутару разумець і апрацоўваць чалавечую мову ў пісьмовых ці іншых фарматах даных. Дзякуючы выкарыстанню штучнага інтэлекту гэтая тэхналогія цяпер здольная ідэнтыфікаваць не толькі натуральную мову, але і іншыя нюансы, такія як акцэнты, дыялекты або мовы.
Гэты тып распазнавання голасу дазваляе вам выконваць ручныя задачы, якія звычайна патрабуюць паўтаральных каманд, напрыклад, у чат-ботах з галасавой аўтаматызацыяй, для маршрутызацыі выклікаў у кантакт-цэнтрах, у рашэннях для дыктоўкі і галасавой транскрыпцыі або ў элементах кіравання карыстальніцкім інтэрфейсам ПК, мабільных і на- платныя сістэмы.
L 'Агульны штучны інтэлект (па-англійску Artificial General Intelligence, або AGI) - гэта тып ІІ, які мае здольнасць разумець, вучыцца і вырашаць складаныя задачы падобна да людзей.
У параўнанні з сістэмамі штучнага інтэлекту, якія спецыялізуюцца на канкрэтных задачах (вузкі штучны інтэлект або ASI - вузкі AI), AGI дэманструе кагнітыўная ўніверсальнасць, вывучэнне рознага вопыту, разуменне і адаптыўнасць да шырокага спектру сітуацый без неабходнасці спецыяльнага праграмавання для кожнай асобнай задачы.
Нягледзячы на бягучую адлегласць, канчатковай мэтай AGI з'яўляецца - хоць, безумоўна, складаная задача - пайсці паўтарыць чалавечы розум і кагнітыўныя здольнасці як мага бліжэй.
BlogInnovazione.it
У мінулы панядзелак Financial Times абвясціла аб здзелцы з OpenAI. FT ліцэнзуе сваю журналістыку сусветнага ўзроўню...
Мільёны людзей плацяць за струменевыя паслугі, плацячы штомесячную абаненцкую плату. Распаўсюджана меркаванне, што вы…
Coveware ад Veeam працягне прадастаўляць паслугі рэагавання на інцыдэнты кібервымагальніцтва. Coveware будзе прапаноўваць судова-медыцынскую экспертызу і магчымасці выпраўлення…
Прагнастычнае тэхнічнае абслугоўванне рэвалюцыянізуе нафтагазавы сектар з інавацыйным і актыўным падыходам да кіравання заводам.…
