Εκτιμώμενος χρόνος ανάγνωσης: 10 λεπτά
Οι αυξανόμενες επενδύσεις σε εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης και η αυξανόμενη χρήση της τεχνητής νοημοσύνης στον επιχειρηματικό χώρο είναι ενδεικτικές του πώς εξελίσσεται η αγορά εργασίας, για τους ειδικούς της τεχνητής νοημοσύνης.
Η τεχνητή νοημοσύνη είναι ίσως μια από τις πιο συναρπαστικές εξελίξεις που βιώνουμε ως άνθρωποι. Είναι ένας κλάδος της επιστήμης των υπολογιστών αφιερωμένος στη δημιουργία έξυπνων μηχανών που λειτουργούν και αντιδρούν σαν άνθρωποι.
Υπάρχουν τέσσερις κύριοι τύποι AI. Είμαι:
Αυτός ο τύπος τεχνητής νοημοσύνης είναι καθαρά αντιδραστικός και δεν έχει την ικανότητα να σχηματίζει «αναμνήσεις» ή να χρησιμοποιεί «προηγούμενες εμπειρίες» για τη λήψη αποφάσεων. Αυτά τα μηχανήματα έχουν σχεδιαστεί για να εκτελούν συγκεκριμένες εργασίες. Για παράδειγμα, οι προγραμματιζόμενες καφετιέρες ή πλυντήρια ρούχων έχουν σχεδιαστεί για να εκτελούν συγκεκριμένες λειτουργίες, αλλά δεν διαθέτουν μνήμη.
Αυτός ο τύπος τεχνητής νοημοσύνης χρησιμοποιεί προηγούμενες εμπειρίες και σημερινά δεδομένα για να λάβει μια απόφαση. Η περιορισμένη μνήμη σημαίνει ότι οι μηχανές δεν παράγουν νέες ιδέες. Έχουν ενσωματωμένο πρόγραμμα που διαχειρίζεται τη μνήμη. Ο επαναπρογραμματισμός γίνεται για να γίνουν αλλαγές σε τέτοια μηχανήματα. Τα αυτοοδηγούμενα αυτοκίνητα είναι παραδείγματα τεχνητής νοημοσύνης με περιορισμένη μνήμη.
Αυτά τα μηχανήματα τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να κοινωνικοποιηθούν και να κατανοήσουν τα ανθρώπινα συναισθήματα και θα έχουν τη δυνατότητα να κατανοήσουν γνωστικά κάποιον με βάση το περιβάλλον του, τα χαρακτηριστικά του προσώπου του κ.λπ. Μηχανήματα με τέτοιες δυνατότητες δεν έχουν ακόμη αναπτυχθεί. Γίνεται πολλή έρευνα για αυτό το είδος τεχνητής νοημοσύνης.
Αυτό είναι το μέλλον της τεχνητής νοημοσύνης. Αυτά τα μηχανήματα θα είναι υπερ-έξυπνα, λογικά και συνειδητά. Είναι ικανά να αντιδρούν πολύ παρόμοια με έναν άνθρωπο, αν και είναι πιθανό να έχουν τα δικά τους χαρακτηριστικά.
Ας εξερευνήσουμε τους ακόλουθους τρόπους που εξηγούν πώς μπορούμε να εφαρμόσουμε την τεχνητή νοημοσύνη:
Είναι τοαυτόματη μάθηση που δίνει στην τεχνητή νοημοσύνη τη δυνατότητα μάθησης. Αυτό γίνεται με τη χρήση αλγορίθμων για την ανακάλυψη μοτίβων και τη δημιουργία πληροφοριών από τα δεδομένα στα οποία εκτίθενται.
L 'βαθιά μάθηση, που είναι μια υποκατηγορία της μηχανικής μάθησης, παρέχει τεχνητή νοημοσύνη με τη δυνατότητα να μιμείται το νευρωνικό δίκτυο του ανθρώπινου εγκεφάλου. Μπορεί να έχει νόημα από μοτίβα, θόρυβο και πηγές σύγχυσης στα δεδομένα σας.
Ας προσπαθήσουμε να καταλάβουμε πώς λειτουργεί deep learning.
Σκεφτείτε μια εικόνα που φαίνεται παρακάτω:
Η παραπάνω εικόνα δείχνει τα τρία κύρια στρώματα του α νευρικό σύστημα:
Οι εικόνες που θέλουμε να χωρίσουμε μπαίνουν στο επίπεδο εισόδου. Τα βέλη σχεδιάζονται από την εικόνα σε μεμονωμένα σημεία στο επίπεδο εισόδου. Κάθε μία από τις λευκές κουκκίδες στο κίτρινο στρώμα (στρώμα εισόδου) αντιπροσωπεύει ένα pixel στην εικόνα. Αυτές οι εικόνες γεμίζουν τις λευκές κηλίδες στο στρώμα εισόδου.
Θα πρέπει να έχουμε μια ξεκάθαρη ιδέα για αυτά τα τρία επίπεδα καθώς ακολουθούμε αυτόν τον οδηγό τεχνητής νοημοσύνης.
Τα κρυφά επίπεδα είναι υπεύθυνα για τυχόν μαθηματικούς υπολογισμούς ή εξαγωγή χαρακτηριστικών στις εισόδους μας. Στην παραπάνω εικόνα, τα στρώματα που φαίνονται με πορτοκαλί χρώμα αντιπροσωπεύουν τα κρυφά επίπεδα. Οι ορατές γραμμές μεταξύ αυτών των στρωμάτων ονομάζονται «βαρίδια». Κάθε ένα από αυτά αντιπροσωπεύει συνήθως έναν αριθμό διακύμανσης ή δεκαδικό αριθμό, ο οποίος πολλαπλασιάζεται με την τιμή στο επίπεδο εισόδου. Όλα τα βάρη αθροίζονται στο κρυφό στρώμα. Τα σημεία στο κρυφό στρώμα αντιπροσωπεύουν μια τιμή που βασίζεται στο άθροισμα των βαρών. Αυτές οι τιμές μεταβιβάζονται στη συνέχεια στο επόμενο κρυφό στρώμα.
Ίσως αναρωτιέστε γιατί υπάρχουν πολλά επίπεδα. Τα κρυφά επίπεδα λειτουργούν ως εναλλακτικές λύσεις σε κάποιο βαθμό. Όσο περισσότερα κρυφά επίπεδα, τόσο πιο περίπλοκα είναι τα δεδομένα που εισέρχονται και τι μπορεί να παραχθεί. Η ακρίβεια της αναμενόμενης εξόδου εξαρτάται γενικά από τον αριθμό των κρυφών επιπέδων που υπάρχουν και την πολυπλοκότητα των δεδομένων εισόδου.
Το επίπεδο εξόδου μας δίνει ξεχωριστές φωτογραφίες. Μόλις το επίπεδο προσθέσει όλα αυτά τα βάρη που έχουν εισαχθεί, θα καθορίσει εάν η εικόνα είναι κατακόρυφο ή οριζόντιο.
Παράδειγμα: πρόβλεψη κόστους αεροπορικών εισιτηρίων
Αυτή η πρόβλεψη βασίζεται σε διάφορους παράγοντες, όπως:
Ας ξεκινήσουμε με μερικά ιστορικά δεδομένα τιμών εισιτηρίων για να εκπαιδεύσουμε το μηχάνημα. Μόλις εκπαιδευτεί το μηχάνημά μας, μοιραζόμαστε νέα δεδομένα που θα βοηθήσουν στην πρόβλεψη του κόστους. Προηγουμένως, όταν μάθαμε για τους τέσσερις τύπους μηχανών, συζητούσαμε μηχανές με μνήμη. Εδώ μιλάμε απλώς για τη μνήμη και πώς κατανοεί ένα μοτίβο στα δεδομένα και το χρησιμοποιεί για να κάνει προβλέψεις για νέες τιμές.
Στη συνέχεια σε αυτό το σεμινάριο ρίχνουμε μια ματιά στον τρόπο λειτουργίας του AI και σε ορισμένες εφαρμογές του AI.
Μια κοινή εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης που βλέπουμε σήμερα είναι η αυτόματη εναλλαγή συσκευών στο σπίτι.
Όταν μπαίνετε σε ένα σκοτεινό δωμάτιο, οι αισθητήρες στο δωμάτιο εντοπίζουν την παρουσία σας και ανάβουν τα φώτα. Αυτό είναι ένα παράδειγμα μηχανών χωρίς μνήμη. Μερικά από τα πιο προηγμένα προγράμματα τεχνητής νοημοσύνης είναι ακόμη σε θέση να προβλέψουν μοτίβα χρήσης και να ενεργοποιήσουν τις συσκευές πριν δώσετε σαφείς οδηγίες.
Μερικά προγράμματα και εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης είναι σε θέση να αναγνωρίσουν τη φωνή σας και να εκτελέσουν μια ενέργεια ανάλογα. Εάν πείτε "ενεργοποίηση της τηλεόρασης", οι αισθητήρες ήχου στην τηλεόραση εντοπίζουν τη φωνή σας και την ενεργοποιούν.
Με τη Αρχική σελίδα Google Mini μπορείτε να το κάνετε κάθε μέρα.
Η τελευταία ενότητα αυτού του σεμιναρίου τεχνητής νοημοσύνης απεικονίζει την περίπτωση χρήσης της τεχνητής νοημοσύνης στην υγειονομική περίθαλψη.
L 'τεχνητή νοημοσύνη διαθέτει πολλές εξαιρετικές περιπτώσεις χρήσης και αυτή η ενότητα του σεμιναρίου θα σας βοηθήσει να τις κατανοήσετε καλύτερα, ξεκινώντας με τις εφαρμογές της τεχνητής νοημοσύνης στην υγειονομική περίθαλψη. Η δήλωση του προβλήματος είναι να προβλέψουμε εάν ένα άτομο έχει διαβήτη ή όχι. Για αυτήν την περίπτωση χρησιμοποιούνται συγκεκριμένες πληροφορίες ασθενούς. Αυτές οι πληροφορίες θα περιλαμβάνουν:
Παρακολουθήστε το βίντεο του Simplilearn "Artificial Intelligence Tutorial" για να δείτε πώς δημιουργείται ένα μοντέλο για αυτήν τη δήλωση προβλήματος. Το μοντέλο υλοποιείται με Python με τη χρήση TensorFlow.
Οι εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης είναι ρεdefiτον τρόπο με τον οποίο διεξάγονται οι επιχειρηματικές διαδικασίες σε διάφορους τομείς, όπως το μάρκετινγκ, η υγειονομική περίθαλψη, οι χρηματοοικονομικές υπηρεσίες και άλλα. Οι εταιρείες διερευνούν συνεχώς τρόπους με τους οποίους μπορούν να επωφεληθούν από αυτήν την τεχνολογία. Καθώς η προσπάθεια βελτίωσης των τρεχουσών διαδικασιών συνεχίζει να αυξάνεται, είναι λογικό για τους επαγγελματίες να αποκτήσουν εξειδίκευση στην τεχνητή νοημοσύνη.
L 'Τεχνητή Νοημοσύνη των Πραγμάτων (AIoT) είναι ο συνδυασμός Τεχνητής Νοημοσύνης (AI) εντός λύσεων Διαδικτύου των πραγμάτων (IoT). Το Διαδίκτυο των Πραγμάτων (ή Διαδίκτυο των Πραγμάτων) βασίζεται στην ιδέα των «ευφυών» αντικειμένων της καθημερινής ζωής που είναι διασυνδεδεμένα μεταξύ τους (χάρη στο διαδίκτυο) και είναι σε θέση να ανταλλάσσουν πληροφορίες που κατέχονται, συλλέγονται ή/και επεξεργάζονται .
Χάρη σε αυτή την ενοποίηση, η Τεχνητή Νοημοσύνη θα μπορεί να συνδεθεί στο δίκτυο για να επεξεργάζεται δεδομένα και να ανταλλάσσει πληροφορίες με άλλα αντικείμενα, βελτιώνοντας τη διαχείριση και την ανάλυση τεράστιων ποσοτήτων δεδομένων. Οι εφαρμογές που μπορούν να ενσωματώσουν IoT και AI θα έχουν α ριζικό αντίκτυπο σε εταιρείες και καταναλωτές. Μερικά από τα πολλά παραδείγματα; Αυτόνομα οχήματα, απομακρυσμένη υγειονομική περίθαλψη, έξυπνα κτίρια γραφείων, προγνωστική συντήρηση.
Όταν μιλάμε για Επεξεργασία φυσικής γλώσσας Αναφερόμαστε σε αλγόριθμους Τεχνητής Νοημοσύνης (AI) ικανούς να αναλύουν και να κατανοούν τη φυσική γλώσσα, δηλαδή τη γλώσσα που χρησιμοποιούμε καθημερινά.
Το NLP επιτρέπει την επικοινωνία μεταξύ ανθρώπου και μηχανής και ασχολείται με κείμενα ή αλληλουχίες λέξεων (ιστοσελίδες, αναρτήσεις σε μέσα κοινωνικής δικτύωσης...), αλλά και με την κατανόηση της προφορικής γλώσσας καθώς και με τα κείμενα (αναγνώριση φωνής). Οι σκοποί μπορεί να ποικίλλουν από την απλή κατανόηση του περιεχομένου, έως τη μετάφραση, έως την παραγωγή κειμένου ανεξάρτητα, ξεκινώντας από δεδομένα ή έγγραφα που παρέχονται ως είσοδο.
Αν και οι γλώσσες αλλάζουν συνεχώς και χαρακτηρίζονται από ιδιωματισμούς ή εκφράσεις που είναι δύσκολο να μεταφραστούν, το NLP βρίσκει πολυάριθμους τομείς εφαρμογής, όπως ορθογραφικούς ελέγχους ή συστήματα αυτόματης μετάφρασης για γραπτά κείμενα, chatbot και βοηθούς φωνής για προφορική γλώσσα.
Lo Αναγνώριση ομιλίας είναι μια ικανότητα που επιτρέπει σε έναν υπολογιστή να κατανοεί και να επεξεργάζεται την ανθρώπινη γλώσσα σε γραπτές ή άλλες μορφές δεδομένων. Χάρη στη χρήση της Τεχνητής Νοημοσύνης, αυτή η τεχνολογία είναι πλέον σε θέση να αναγνωρίσει όχι μόνο τη φυσική γλώσσα, αλλά και άλλες αποχρώσεις, όπως προφορές, διαλέκτους ή γλώσσες.
Αυτός ο τύπος αναγνώρισης φωνής σάς επιτρέπει να εκτελείτε χειροκίνητες εργασίες που απαιτούν συνήθως επαναλαμβανόμενες εντολές, για παράδειγμα σε chatbots με φωνητικό αυτοματισμό, για δρομολόγηση κλήσεων σε κέντρα επαφής, σε λύσεις υπαγόρευσης και μεταγραφής φωνής ή σε χειριστήρια διεπαφής χρήστη υπολογιστή, κινητά και ενεργά συστήματα σανίδων.
L 'Γενική Τεχνητή Νοημοσύνη (στα αγγλικά Artificial General Intelligence, ή AGI) είναι ένας τύπος AI που έχει την ικανότητα να κατανοεί, να μαθαίνει και να αντιμετωπίζει σύνθετες εργασίες ομοίως με τους ανθρώπους.
Σε σύγκριση με τα Συστήματα Τεχνητής Νοημοσύνης που ειδικεύονται σε συγκεκριμένες εργασίες (Στενή Τεχνητή Νοημοσύνη ή ASI – Narrow AI), ένα AGI καταδεικνύει γνωστική ευελιξία, μάθηση από διαφορετικές εμπειρίες, κατανόηση και προσαρμοστικότητα σε ένα ευρύ φάσμα καταστάσεων χωρίς να απαιτείται συγκεκριμένος προγραμματισμός για κάθε μεμονωμένη εργασία.
Παρά την τρέχουσα απόσταση, ο τελικός στόχος ενός AGI είναι - αν και σίγουρα ένα σύνθετο έργο - να πάει αναπαράγουν το ανθρώπινο μυαλό και τις γνωστικές ικανότητες όσο το δυνατόν περισσότερο.
BlogInnovazione.it
Ο ναυτικός τομέας είναι μια πραγματική παγκόσμια οικονομική δύναμη, η οποία έχει προσανατολιστεί προς μια αγορά 150 δισεκατομμυρίων...
Την περασμένη Δευτέρα, οι Financial Times ανακοίνωσαν συμφωνία με το OpenAI. Η FT αδειοδοτεί την παγκόσμιας κλάσης δημοσιογραφία της…
Εκατομμύρια άνθρωποι πληρώνουν για υπηρεσίες ροής, πληρώνοντας μηνιαίες συνδρομές. Είναι κοινή γνώμη ότι…
Η Coveware από την Veeam θα συνεχίσει να παρέχει υπηρεσίες αντιμετώπισης περιστατικών εκβιασμών στον κυβερνοχώρο. Το Coveware θα προσφέρει ιατροδικαστικές και δυνατότητες αποκατάστασης…
