Predviđeno vrijeme čitanja: 10 minute
Rastuća ulaganja u AI aplikacije i sve veća upotreba AI u poslovnom prostoru ukazuju na to kako se tržište rada razvija, za stručnjake za AI.
Umjetna inteligencija je vjerovatno jedan od najuzbudljivijih napretka koje doživljavamo kao ljudi. To je grana kompjuterske nauke posvećena stvaranju inteligentnih mašina koje rade i reaguju kao ljudi.
Postoje četiri glavne vrste AI. Ja sam:
Ova vrsta AI je čisto reaktivna i nema sposobnost formiranja "uspomena" ili korištenja "prošla iskustva" za donošenje odluka. Ove mašine su dizajnirane za obavljanje specifičnih zadataka. Na primjer, programabilni aparati za kafu ili mašine za pranje rublja dizajnirani su za obavljanje određenih funkcija, ali nemaju memoriju.
Ova vrsta AI koristi prošla iskustva i sadašnje podatke za donošenje odluke. Ograničena memorija znači da mašine ne proizvode nove ideje. Imaju ugrađeni program koji upravlja memorijom. Reprogramiranje se vrši kako bi se napravile promjene na takvim mašinama. Samovozeći automobili primjeri su umjetne inteligencije s ograničenim pamćenjem.
Ove AI mašine mogu da se socijalizuju i razumeju ljudske emocije i imaće sposobnost da kognitivno razumeju nekoga na osnovu njegovog okruženja, crta lica itd. Mašine sa takvim mogućnostima još nisu razvijene. U toku je mnoga istraživanja o ovoj vrsti umjetne inteligencije.
Ovo je budućnost vještačke inteligencije. Ove mašine će biti super-inteligentne, svjesne i svjesne. Oni su u stanju da reaguju veoma slično kao ljudi, iako će verovatno imati sopstvene karakteristike.
Istražimo sljedeće načine koji objašnjavaju kako možemo implementirati umjetnu inteligenciju:
To jeautomatsko učenje što daje AI sposobnost učenja. To se postiže korištenjem algoritama za otkrivanje obrazaca i generiranje uvida iz podataka kojima su izloženi.
Theduboko učenje, što je potkategorija mašinskog učenja, pruža veštačku inteligenciju sa sposobnošću da oponaša neuronsku mrežu ljudskog mozga. Može dati smisao za obrasce, šum i izvore konfuzije u vašim podacima.
Pokušajmo razumjeti kako to funkcionira deep learning.
Razmotrite sliku prikazanu ispod:
Slika iznad prikazuje tri glavna sloja a neuronske mreže:
Slike koje želimo odvojiti idu u ulazni sloj. Strelice se crtaju sa slike na pojedinačne tačke na ulaznom sloju. Svaka od bijelih tačaka u žutom sloju (ulazni sloj) predstavlja piksel na slici. Ove slike popunjavaju bijele mrlje u ulaznom sloju.
Trebali bismo imati jasnu ideju o ova tri nivoa dok pratimo ovaj vodič za umjetnu inteligenciju.
Skriveni slojevi su odgovorni za bilo kakve matematičke proračune ili ekstrakciju karakteristika na našim ulazima. Na gornjoj slici, slojevi prikazani narandžastom bojom predstavljaju skrivene slojeve. Vidljive linije između ovih slojeva nazivaju se "težine". Svaki od njih obično predstavlja float broj, ili decimalni broj, koji se množi sa vrijednošću u ulaznom sloju. Sve težine se zbrajaju u skrivenom sloju. Tačke u skrivenom sloju predstavljaju vrijednost zasnovanu na zbroju pondera. Ove vrijednosti se zatim prosljeđuju sljedećem skrivenom sloju.
Možda se pitate zašto postoji više nivoa. Skriveni slojevi u određenoj mjeri funkcioniraju kao alternative. Što je više skrivenih slojeva, složeniji su podaci koji dolaze i šta se može proizvesti. Točnost očekivanog izlaza općenito ovisi o broju prisutnih skrivenih slojeva i složenosti ulaznih podataka.
Izlazni sloj nam daje zasebne fotografije. Nakon što sloj doda sve ove unesene težine, odredit će da li je slika portret ili pejzaž.
Primjer: predviđanje troškova avio karata
Ovo predviđanje se zasniva na različitim faktorima, uključujući:
Počnimo s nekim istorijskim podacima o cijeni karata za obuku mašine. Nakon što je naša mašina obučena, dijelimo nove podatke koji će pomoći u predviđanju troškova. Ranije, kada smo učili o četiri tipa mašina, razgovarali smo o mašinama sa memorijom. Ovdje samo govorimo o memoriji i kako ona razumije obrazac u podacima i koristi ga za predviđanje novih cijena.
Sljedeće u ovom vodiču pogledajmo kako AI radi i neke primjene AI.
Uobičajena primjena umjetne inteligencije koju danas vidimo je automatsko prebacivanje uređaja u domu.
Kada uđete u mračnu prostoriju, senzori u prostoriji otkrivaju vaše prisustvo i pale svjetla. Ovo je primjer mašina bez memorije. Neki od naprednijih AI programa čak su u stanju da predvide obrasce korišćenja i uključe uređaje pre nego što date eksplicitna uputstva.
Neki programi i aplikacije umjetne inteligencije oni su u stanju prepoznati vaš glas i izvršiti radnju u skladu s tim. Ako kažete "uključite TV", audio senzori na TV-u otkrivaju vaš glas i uključuju ga.
Sa Google Home Mini možete to raditi svaki dan.
Posljednji dio ovog vodiča o umjetnoj inteligenciji ilustruje slučaj upotrebe AI u zdravstvu.
Thevještačka inteligencija sadrži nekoliko sjajnih slučajeva upotrebe, a ovaj dio vodiča će vam pomoći da ih bolje razumijete, počevši od primjene AI u zdravstvu. Izjava o problemu je predvidjeti da li osoba ima dijabetes ili ne. Specifične informacije o pacijentu se koriste kao ulazni podaci za ovaj slučaj. Ove informacije će uključivati:
Pogledajte Simplilearn-ov „Vještački vodič za umjetnu inteligenciju” da vidite kako je kreiran model za ovu izjavu o problemu. Model je implementiran sa piton koristeći TensorFlow.
Aplikacije umjetne inteligencije su redefiniranje kako se provode poslovni procesi u različitim oblastima, kao što su marketing, zdravstvo, finansijske usluge i drugo. Kompanije neprestano istražuju načine na koje mogu imati koristi od ove tehnologije. Kako potraga za poboljšanjem trenutnih procesa i dalje raste, ima smisla da profesionalci steknu stručnost u AI.
TheUmjetna inteligencija stvari (AIoT) to je kombinacija umjetne inteligencije (AI) unutar rješenja Interneta stvari (IoT). Internet stvari (ili Internet of Things) zasniva se na ideji o "inteligentnim" objektima svakodnevnog života koji su međusobno povezani (zahvaljujući internetu) i sposobni su razmjenjivati informacije koje se posjeduju, prikupljaju i/ili obrađuju .
Zahvaljujući ovoj integraciji, umjetna inteligencija će moći da se poveže na mrežu radi obrade podataka i razmjene informacija sa drugim objektima, poboljšavajući upravljanje i analizu ogromnih količina podataka. Aplikacije koje mogu integrirati IoT i AI imat će a radikalan uticaj na kompanije i potrošače. Neki od brojnih primjera? Autonomna vozila, daljinska zdravstvena zaštita, pametne poslovne zgrade, prediktivno održavanje.
Kad razgovaramo o tome Obrada prirodnog jezika mislimo na algoritme umjetne inteligencije (AI) koji mogu analizirati i razumjeti prirodni jezik, odnosno jezik koji koristimo svaki dan.
NLP omogućava komunikaciju između čovjeka i mašine i bavi se tekstovima ili nizovima riječi (web stranice, objave na društvenim mrežama...), ali i razumijevanjem govornog jezika kao i tekstova (prepoznavanje glasa). Svrhe mogu varirati od jednostavnog razumijevanja sadržaja, preko prijevoda, do izrade teksta nezavisno počevši od podataka ili dokumenata datih kao ulaz.
Iako se jezici stalno mijenjaju i karakteriziraju ih idiomi ili izrazi koje je teško prevesti, NLP pronalazi brojne primjene kao što su provjera pravopisa ili sistemi automatskog prevođenja za pisane tekstove, chatbotovi i glasovni asistenti za govorni jezik.
Lo Prepoznavanje govora je sposobnost koja omogućava kompjuteru da razumije i obrađuje ljudski jezik u pisanim ili drugim formatima podataka. Zahvaljujući upotrebi veštačke inteligencije, ova tehnologija sada može da identifikuje ne samo prirodni jezik, već i druge nijanse kao što su akcenti, dijalekti ili jezici.
Ova vrsta prepoznavanja glasa omogućava vam da obavljate ručne zadatke koji obično zahtijevaju ponavljajuće komande, na primjer u chatbotovima s glasovnom automatizacijom, za usmjeravanje poziva u kontakt centre, u rješenjima za diktiranje i prepisivanje glasa, ili u kontrolama korisničkog sučelja na PC-u, mobilnom i on- sistemi ploča.
TheOpća umjetna inteligencija (na engleskom Artificial General Intelligence, ili AGI) je vrsta AI koja ima sposobnost razumijevanja, učenja i rješavanja složenih zadataka slično kao kod ljudi.
U poređenju sa sistemima veštačke inteligencije specijalizovanim za specifične zadatke (uska veštačka inteligencija ili ASI – uska veštačka inteligencija), AGI pokazuje kognitivna svestranost, učenje iz različitih iskustava, razumijevanje i prilagodljivost širokom rasponu situacija bez potrebe za posebnim programiranjem za svaki pojedinačni zadatak.
Uprkos trenutnoj udaljenosti, krajnji cilj AGI-a je - iako je svakako složen zadatak - ići replicirati ljudski um i kognitivne sposobnosti što je bliže moguće.
BlogInnovazione.it
Pomorski sektor je prava globalna ekonomska sila, koja je krenula ka tržištu od 150 milijardi...
Prošlog ponedjeljka Financial Times je objavio dogovor sa OpenAI. FT licencira svoje novinarstvo svjetske klase…
Milioni ljudi plaćaju usluge striminga, plaćajući mjesečne pretplate. Uvriježeno je mišljenje da vi…
Coveware od strane Veeam-a će nastaviti da pruža usluge odgovora na incidente u slučaju sajber iznude. Coveware će ponuditi mogućnosti forenzike i sanacije…
