Procijenjeno vrijeme čitanja: 10 minuti
Rastuća ulaganja u aplikacije umjetne inteligencije i sve veća upotreba umjetne inteligencije u poslovnom prostoru pokazatelji su kako se tržište rada razvija, za stručnjake za umjetnu inteligenciju.
Umjetna inteligencija je vjerojatno jedan od najuzbudljivijih napredaka koje doživljavamo kao ljudi. To je grana računalne znanosti posvećena stvaranju inteligentnih strojeva koji rade i reagiraju poput ljudi.
Postoje četiri glavne vrste AI. Ja sam:
Ova vrsta umjetne inteligencije je isključivo reaktivna i nema sposobnost formiranja "sjećanja" ili korištenja "prošlih iskustava" za donošenje odluka. Ovi su strojevi dizajnirani za obavljanje specifičnih zadataka. Na primjer, programabilni aparati za kavu ili perilice rublja dizajnirani su za obavljanje određenih funkcija, ali nemaju memoriju.
Ova vrsta umjetne inteligencije koristi prošla iskustva i sadašnje podatke za donošenje odluke. Ograničena memorija znači da strojevi ne proizvode nove ideje. Imaju ugrađeni program koji upravlja memorijom. Reprogramiranje se radi kako bi se napravile promjene na takvim strojevima. Samovozeći automobili primjeri su umjetne inteligencije s ograničenom memorijom.
Ovi AI strojevi mogu se socijalizirati i razumjeti ljudske emocije te će imati sposobnost kognitivnog razumijevanja nekoga na temelju njegove okoline, crta lica itd. Strojevi s takvim mogućnostima još nisu razvijeni. U tijeku je mnogo istraživanja ove vrste umjetne inteligencije.
Ovo je budućnost umjetne inteligencije. Ovi će strojevi biti superinteligentni, osjećajni i svjesni. Sposobni su reagirati vrlo slično čovjeku, iako vjerojatno imaju vlastite karakteristike.
Istražimo sljedeće načine koji objašnjavaju kako možemo implementirati umjetnu inteligenciju:
To jeautomatsko učenje što AI-ju daje mogućnost učenja. To se postiže korištenjem algoritama za otkrivanje obrazaca i generiranje uvida iz podataka kojima su izloženi.
L 'duboko učenje, što je potkategorija strojnog učenja, pruža umjetnoj inteligenciji mogućnost oponašanja neuronske mreže ljudskog mozga. Može pronaći smisao u obrascima, šumovima i izvorima zabune u vašim podacima.
Pokušajmo razumjeti kako to funkcionira deep learning.
Razmotrite sliku prikazanu u nastavku:
Gornja slika prikazuje tri glavna sloja a živčana mreža:
Slike koje želimo odvojiti idu u ulazni sloj. Strelice se izvlače iz slike na pojedinačne točke na ulaznom sloju. Svaka bijela točka u žutom sloju (ulazni sloj) predstavlja piksel na slici. Ove slike ispunjavaju bijele točke u ulaznom sloju.
Trebali bismo imati jasnu predodžbu o ove tri razine dok pratimo ovaj vodič za umjetnu inteligenciju.
Skriveni slojevi odgovorni su za sve matematičke izračune ili ekstrakciju značajki na našim ulazima. Na gornjoj slici slojevi prikazani narančastom bojom predstavljaju skrivene slojeve. Vidljive linije između ovih slojeva nazivaju se "utezi". Svaki od njih obično predstavlja float broj, ili decimalni broj, koji se množi s vrijednošću u ulaznom sloju. Sve težine zbrajaju se u skrivenom sloju. Točke u skrivenom sloju predstavljaju vrijednost temeljenu na zbroju težina. Te se vrijednosti zatim prosljeđuju na sljedeći skriveni sloj.
Možda se pitate zašto postoji više razina. Skriveni slojevi donekle funkcioniraju kao alternative. Što je više skrivenih slojeva, to su složeniji podaci koji dolaze i koji se mogu proizvesti. Točnost očekivanog rezultata 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 je li slika portret ili pejzaž.
Primjer: predviđanje troškova zrakoplovnih karata
Ovo se predviđanje temelji na različitim čimbenicima, uključujući:
Započnimo s nekim povijesnim podacima o cijenama ulaznica za treniranje stroja. Nakon što se naš stroj osposobi, dijelimo nove podatke koji će pomoći u predviđanju troškova. Ranije, kada smo učili o četiri vrste strojeva, razgovarali smo o strojevima s memorijom. Ovdje samo govorimo o memoriji i kako ona razumije obrazac u podacima i koristi ga za predviđanje novih cijena.
Zatim ćemo u ovom vodiču pogledati kako AI funkcionira i neke primjene AI-a.
Uobičajena primjena umjetne inteligencije koju danas vidimo je automatsko prebacivanje uređaja u kući.
Kada uđete u mračnu prostoriju, senzori u sobi detektiraju vašu prisutnost i pale svjetla. Ovo je primjer strojeva bez memorije. Neki od naprednijih AI programa čak mogu predvidjeti obrasce korištenja i uključiti uređaje prije nego što date izričite upute.
Neki programi i aplikacije umjetne inteligencije oni mogu prepoznati vaš glas i izvesti radnju u skladu s tim. Ako kažete "uključi TV", audio senzori na TV-u otkrivaju vaš glas i uključuju ga.
Uz Google Home Mini možete to raditi svaki dan.
Posljednji dio ovog vodiča za umjetnu inteligenciju ilustrira slučaj upotrebe umjetne inteligencije u zdravstvu.
L 'umjetna inteligencija sadrži nekoliko izvrsnih slučajeva upotrebe, a ovaj odjeljak vodiča pomoći će vam da ih bolje razumijete, počevši od primjene umjetne inteligencije u zdravstvu. Izjava o problemu je predvidjeti ima li osoba dijabetes ili ne. Za ovaj se slučaj kao ulaz koriste specifični podaci o pacijentu. Ove informacije će uključivati:
Pogledajte Simplilearnov video “Vodič za umjetnu inteligenciju” da vidite kako se kreira model za ovu izjavu problema. Model je implementiran sa Piton koristeći TensorFlow.
Prijave umjetne inteligencije su redefisaznati kako se provode poslovni procesi u raznim područjima, kao što su marketing, zdravstvo, financijske usluge i drugo. Tvrtke neprestano istražuju načine na koje mogu imati koristi od ove tehnologije. Kako potraga za poboljšanjem trenutnih procesa nastavlja rasti, ima smisla da profesionalci steknu stručnost u AI.
L 'Umjetna inteligencija stvari (AIoT) to je kombinacija umjetne inteligencije (AI) unutar rješenja Interneta stvari (IoT). Internet stvari (ili Internet of Things) temelji se na ideji "inteligentnih" objekata svakodnevnog života koji su međusobno povezani (zahvaljujući internetu) i sposobni su razmjenjivati informacije koje posjeduju, prikupljaju i/ili obrađuju .
Zahvaljujući ovoj integraciji, Umjetna inteligencija će se moći povezati s mrežom za obradu podataka i razmjenu informacija s drugim objektima, poboljšavajući upravljanje i analizu golemih količina podataka. Aplikacije koje mogu integrirati IoT i AI imat će radikalan utjecaj na tvrtke i potrošače. Neki od mnogih primjera? Autonomna vozila, zdravstvena skrb na daljinu, pametne poslovne zgrade, prediktivno održavanje.
Kad razgovaramo o Obrada prirodnog jezika mislimo na algoritme umjetne inteligencije (AI) koji su sposobni analizirati i razumjeti prirodni jezik, tj. jezik koji koristimo svaki dan.
NLP omogućuje komunikaciju između čovjeka i stroja 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 neovisno počevši od podataka ili dokumenata koji su uneseni kao input.
Iako se jezici stalno mijenjaju i karakteriziraju idiomi ili izrazi koje je teško prevesti, NLP pronalazi brojna područja primjene kao što su provjera pravopisa ili automatski sustavi prevođenja za pisane tekstove, chatbotovi i glasovni asistenti za govorni jezik.
Lo Prepoznavanja govora je sposobnost koja računalu omogućuje razumijevanje i obradu ljudskog jezika u pisanim ili drugim formatima podataka. Zahvaljujući korištenju umjetne inteligencije, ova tehnologija sada može identificirati ne samo prirodni jezik, već i druge nijanse poput naglasaka, dijalekata ili jezika.
Ova vrsta prepoznavanja glasa omogućuje vam izvršavanje ručnih zadataka koji obično zahtijevaju ponavljajuće naredbe, na primjer u chatbotovima s glasovnom automatizacijom, za usmjeravanje poziva u kontaktnim centrima, u rješenjima za diktiranje i glasovnu transkripciju ili u kontrolama korisničkog sučelja osobnog računala, mobilnog i on-line sustavi ploča.
L 'Opća umjetna inteligencija (na engleskom Artificial General Intelligence, ili AGI) vrsta je umjetne inteligencije koja ima sposobnost razumijevanja, učenja i rješavanja složenih zadataka slično kao i kod ljudi.
U usporedbi sa sustavima umjetne inteligencije specijaliziranim za specifične zadatke (Narrow Artificial Intelligence ili ASI – Narrow AI), AGI pokazuje kognitivna svestranost, učenje iz različitih iskustava, razumijevanje i prilagodljivost širokom rasponu situacija bez potrebe za posebnim programiranjem za svaki pojedinačni zadatak.
Unatoč trenutnoj udaljenosti, konačni cilj AGI-a je - iako svakako složen zadatak - ići replicirati ljudski um i kognitivne sposobnosti što je moguće bliže.
BlogInnovazione.it
Pomorski sektor je prava globalna gospodarska sila, koja je krenula prema tržištu od 150 milijardi...
Prošlog ponedjeljka, Financial Times je najavio dogovor s OpenAI-jem. FT licencira svoje novinarstvo svjetske klase...
Milijuni ljudi plaćaju usluge strujanja, plaćajući mjesečne pretplate. Uvriježeno je mišljenje da ste…
Coveware by Veeam nastavit će pružati usluge odgovora na incidente cyber iznude. Coveware će ponuditi forenziku i mogućnosti sanacije...
