L 'mesterséges intelligencia ez egy intelligens gépek felépítésének folyamata nagy mennyiségű adatból. A rendszerek tanulnak a múltbeli tanulásból és tapasztalatokból, és emberszerű feladatokat hajtanak végre. Javítja az emberi erőfeszítések sebességét, pontosságát és hatékonyságát. A mesterséges intelligencia összetett algoritmusokat és módszereket használ olyan gépek felépítésére, amelyek képesek önálló döntéseket hozni. Gépi tanulás és a deep learning alkotják a magjátmesterséges intelligencia.
A mesterséges intelligenciát ma már szinte minden üzleti szektorban használják:
Most, hogy tudja, mi is valójában a mesterséges intelligencia, nézzük meg, melyek a mesterséges intelligencia különböző típusai?
A mesterséges intelligencia a képességek és a funkcionalitás alapján felosztható.
A képességek alapján háromféle mesterséges intelligencia létezik:
A funkciók alatt négyféle mesterséges intelligencia található:
Először is megvizsgáljuk a készségalapú AI különböző típusait.
A keskeny mesterséges intelligencia, más néven gyenge AI, egy szűk feladatra összpontosít, és nem tud a korlátain túl működni. A kognitív képességek egyetlen részhalmazát célozza meg, és ezen a spektrumon halad előre. A szűk AI-alkalmazások a módszerek fejlődésével egyre gyakoribbak mindennapi életünkben a gépi tanulásról és deep learning tovább fejlődni.
Apple Siri egy példa egy szűk AI-ra, amely korlátozott számú előfunkcióval működikdefivége. Sirinek gyakran vannak problémái olyan feladatokkal, amelyek meghaladják a képességeit. 
SiriIBM Watson egy másik példa a szűk AI-ra. Alkalmazza a kognitív számítástechnikát, a gépi tanulást éstermészetes nyelvfeldolgozás információk feldolgozásához és kérdéseinek megválaszolásához. IBM Watson egyszer felülmúlta emberi versenytársát Ken Jennings lett a népszerű tévéműsor bajnoka Jeopardy!. 
Narrow AI IBM WatsonNarrow AI tartalmazza Google Translate, képfelismerő szoftver, ajánlórendszerek, spamszűrők és a Google oldalrangsoroló algoritmusa.Narrow AI Google TranslateA mesterséges általános intelligencia, más néven erős mesterséges intelligencia, képes megérteni és megtanulni minden olyan intellektuális feladatot, amelyet az ember képes elvégezni. Lehetővé teszi a gép számára, hogy tudását és készségeit különböző kontextusokban alkalmazza. A mesterséges intelligencia kutatóinak eddig nem sikerült erős mesterséges intelligenciát elérniük. Meg kellene találniuk egy módszert a gépek tudatosítására a kognitív képességek teljes készletének programozásával. A General AI 1 milliárd dolláros befektetést kapott tőle Microsoft eszközök OpenAI.
Fujitsu ő építette a K computer, a világ egyik leggyorsabb szuperszámítógépe. Ez az egyik jelentős kísérlet az erős mesterséges intelligencia elérésére. Csaknem 40 percbe telt csak egy másodperces idegi aktivitás szimulálása. Ezért nehéz meghatározni, hogy az erős mesterséges intelligencia hamarosan lehetséges lesz-e.
Fujitsu K ComputerTianhe-2 a Kínai Nemzeti Védelmi Technológiai Egyetem által kifejlesztett szuperszámítógép. Ez tartja a cps (másodpercenkénti számítás) rekordot 33,86 petaflopssal (kvadrillió cps). Bár érdekesen hangzik, a becslések szerint az emberi agy egy exaflopra, azaz egymilliárd cps-re képes.
tianhe-2A szuper mesterséges intelligencia felülmúlja az emberi intelligenciát, és minden feladatot jobban tud végrehajtani, mint egy ember. A mesterséges szuperintelligencia koncepciója szerint a mesterséges intelligencia annyira hasonlít az emberi érzésekhez és tapasztalatokhoz, hogy nem csupán megérti azokat; saját érzelmeit, szükségleteit, hiedelmeit és vágyait is felidézi. Létezése máig hipotetikus. A szuper AI néhány kritikus jellemzője a gondolkodás, a rejtvények megoldása, az ítéletalkotás és az autonóm döntések meghozatala.
Most megvizsgáljuk a funkcióalapú AI különböző típusait.
A mesterséges intelligencia rendszerek különféle típusainak leírásához funkciójuk alapján osztályozni kell őket.
A reaktív gép a mesterséges intelligencia elsődleges formája, amely nem tárol emlékeket, és nem használja fel a múltbeli tapasztalatokat a jövőbeli cselekvések meghatározására. Csak a meglévő adatokkal működik. Érzékelik a világot és reagálnak rá. A reaktív gépek meghatározott feladatokat kapnak, és ezeken kívül nincs más képességük.
Deep Blue A "IBM aki legyőzte a sakknagymestert Garry Kasparov ez egy reaktív gép, amely látja a sakktábla figuráit és reagál rájuk. Deep Blue nem tud korábbi tapasztalataira hivatkozni vagy gyakorlással javítani. Meg tudja azonosítani a figurákat a sakktáblán, és tudja, hogyan mozognak. A Deep Blue megjósolni tudja, mi lehet a következő lépése számára és ellenfelének. Hagyja figyelmen kívül a jelen pillanat előtti dolgokat, és nézze meg a sakktábla bábuit, ahogy ebben a pillanatban vannak, és válasszon a lehetséges következő lépések között.
A korlátozott memóriájú mesterséges intelligencia a múltbeli adatokból okul a döntések meghozatalához. Az ilyen rendszerek memóriája rövid életű. Ezeket a múltbeli adatokat egy meghatározott ideig használhatják, de nem adhatják hozzá tapasztalataik könyvtárához. Ezt a technológiát önvezető járművekben használják.
Mitsubishi Electric megpróbálta kitalálni, hogyan javíthatja ezt a technológiát olyan alkalmazásokhoz, mint az önvezető autók.
Az elme elmélete A mesterséges intelligencia egy fejlett technológiai osztályt képvisel, és csak koncepcióként létezik. Ez a fajta mesterséges intelligencia megköveteli annak mélyreható megértését, hogy a környezetben lévő emberek és dolgok megváltoztathatják érzéseiket és viselkedésüket. Meg kell értenie az emberek érzelmeit, érzéseit és gondolatait. Bár számos fejlesztés történt ezen a területen, ez a fajta mesterséges intelligencia még nem készült el teljesen.
Kismet. Kismet egy robotfej, amelyet az 90-es évek végén készített egy kutató Massachusetts Institute of Technology. Kismet képes utánozni az emberi érzelmeket és felismerni azokat. Mindkét képesség kulcsfontosságú előrelépést jelent a mesterséges intelligencia elméletében, de Kismet nem tudja követni a tekinteteket vagy felhívni a figyelmet az emberekre.
Kismet MITSophia di Hanson Robotics egy másik példa, ahol a mentális mesterséges intelligencia elméletét megvalósították. A Sophia szemében lévő kamerák számítógépes algoritmusokkal kombinálva lehetővé teszik, hogy láthasson. Fenntartja a szemkontaktust, felismeri az embereket és követi az arcokat.Az öntudatosság AI csak hipotetikusan létezik. Az ilyen rendszerek megértik belső tulajdonságaikat, állapotaikat és körülményeiket, és érzékelik az emberi érzelmeket. Ezek a gépek intelligensebbek lesznek, mint az emberi elme. Ez a fajta mesterséges intelligencia nem csak az érzelmeket képes megérteni és kiváltani azokban, akikkel kapcsolatba kerül, hanem saját érzelmei, szükségletei és hiedelmei is lesznek.
A mesterséges intelligencia kutatása sikeresen fejlesztett ki hatékony technikákat a problémák széles körének megoldására, a játéktól az orvosi diagnózisig.
A mesterséges intelligenciának számos ága van, mindegyiknek megvan a maga fókusza és technikái. A mesterséges intelligencia néhány alapvető ága:
Machine learning: adatokból tanulni képes algoritmusok fejlesztésével foglalkozik. Az ML algoritmusokat különféle alkalmazásokban használják, beleértve a képfelismerést, a spamszűrést és a természetes nyelvi feldolgozást.Deep learning: Ez a gépi tanulás egyik ága, amely mesterséges neurális hálózatokat használ az adatokból való tudás megszerzésére. Az algoritmusok deep learning hatékonyan oldanak meg különféle problémákat, beleértve az NLP-t, a képfelismerést és a beszédfelismerést.Robotica: egy olyan mérnöki terület, amely robotok tervezésével, kivitelezésével és üzemeltetésével foglalkozik. A robotok automatikusan hajthatnak végre feladatokat különböző ágazatokban, beleértve a gyártást, az egészségügyet és a szállítást.A generatív mesterséges intelligencia abban különbözik a többi AI-típustól, hogy képes új és eredeti tartalmat, például képeket, szöveget vagy zenét generálni a képzési adatokból tanult modellek alapján, amelyek kreativitást és innovációt mutatnak be.
A mesterséges intelligencia generátorai képekben gyűjtik az adatokat, amelyeket azután az AI képzésére használnak egy modell segítségével deep learning.
Ez a minta azonosítja a mintákat, például a különböző művészeti típusok jellegzetes stílusát.
Az AI ezután ezeket a sablonokat használja egyedi képek létrehozásához a felhasználó kérései alapján.
Ez a folyamat iteratív, és több képet generál a finomítás és a kívánt eredmény elérése érdekében.
A legtöbb mesterséges intelligencia generátor ingyenes próbaverziót kínál, de számos teljesen ingyenes mesterséges intelligencia generátor is elérhető.
Néhány közülük a Bing Image Creator, a Craiyon, a StarryAI, a Stablecog és mások.
Minden mesterséges intelligencia-generátornak saját feltételei vannak a mesterséges intelligencia által generált műalkotások weboldalán történő értékesítésére.
Míg egyes műalkotás-generátorok nem korlátozzák a kép sajátként való értékesítését, például a Jasper AI, mások nem teszik lehetővé az általuk generált műalkotások bevételszerzését.
BlogInnovazione.it
A finom motoros készségek színezéssel történő fejlesztése felkészíti a gyerekeket olyan összetettebb készségekre, mint az írás. Kiszínezni…
A haditengerészeti szektor igazi világgazdasági hatalom, amely egy 150 milliárdos piac felé navigált...
Múlt hétfőn a Financial Times bejelentette, hogy megállapodást köt az OpenAI-val. Az FT engedélyezi világszínvonalú újságírását…
Emberek milliói fizetnek a streaming szolgáltatásokért, havi előfizetési díjat fizetve. Általános vélemény, hogy Ön…