זמן קריאה משוער: 10 דקות
השקעות גוברת ביישומי בינה מלאכותית והשימוש הגובר בבינה מלאכותית במרחב הארגוני מעידים על איך שוק העבודה מתפתח, עבור מומחי בינה מלאכותית.
בינה מלאכותית היא כנראה אחת ההתקדמות המרגשת ביותר שאנו חווים כבני אדם. זהו ענף של מדעי המחשב המוקדש ליצירת מכונות חכמות שפועלות ומגיבות כמו בני אדם.
ישנם ארבעה סוגים עיקריים של AI. אני:
סוג זה של AI הוא תגובתי בלבד ואין לו את היכולת ליצור "זיכרונות" או להשתמש ב"חוויות עבר" כדי לקבל החלטות. מכונות אלו נועדו לבצע משימות ספציפיות. לדוגמה, מכונות קפה או מכונות כביסה הניתנות לתכנות נועדו לבצע פונקציות ספציפיות, אך אין להן זיכרון.
סוג זה של AI משתמש בחוויות העבר ובנתונים בהווה כדי לקבל החלטה. זיכרון מוגבל פירושו שמכונות אינן מייצרות רעיונות חדשים. יש להם תוכנית מובנית שמנהלת את הזיכרון. תכנות מחדש נעשה כדי לבצע שינויים במכונות כאלה. מכוניות בנהיגה עצמית הן דוגמאות לבינה מלאכותית עם זיכרון מוגבל.
מכונות בינה מלאכותיות אלו יכולות ליצור קשרים חברתיים ולהבין רגשות אנושיים ויהיו להן את היכולת להבין מישהו קוגניטיבי על סמך הסביבה שלו, תווי הפנים שלו וכו'. מכונות עם יכולות כאלה טרם פותחו. יש הרבה מחקרים שעוברים על סוג זה של בינה מלאכותית.
זה העתיד של הבינה המלאכותית. מכונות אלו יהיו סופר אינטליגנטיות, רגישות ומודעות. הם מסוגלים להגיב בצורה מאוד דומה לאדם, למרות שסביר להניח שיש להם מאפיינים משלהם.
הבה נחקור את הדרכים הבאות המסבירות כיצד אנו יכולים ליישם בינה מלאכותית:
זהלמידה אוטומטית מה שנותן לבינה מלאכותית את היכולת ללמוד. זה נעשה על ידי שימוש באלגוריתמים לגילוי דפוסים ויצירת תובנות מהנתונים שהם נחשפים אליהם.
L 'למידה עמוקה, שהיא תת-קטגוריה של למידת מכונה, מספקת לבינה מלאכותית את היכולת לחקות את הרשת העצבית של המוח האנושי. זה יכול להבין דפוסים, רעש ומקורות בלבול בנתונים שלך.
בואו ננסה להבין איך זה עובד deep learning.
שקול תמונה המוצגת להלן:
התמונה למעלה מציגה את שלוש השכבות העיקריות של a רשת נוירונים:
התמונות שאנו רוצים להפריד נכנסות לשכבת הקלט. חיצים נמשכים מהתמונה לנקודות בודדות בשכבת הקלט. כל אחת מהנקודות הלבנות בשכבה הצהובה (שכבת קלט) מייצגת פיקסל בתמונה. תמונות אלו ממלאות את הכתמים הלבנים בשכבת הקלט.
אמור להיות לנו מושג ברור לגבי שלוש הרמות הללו תוך כדי הדרכה של AI זה.
השכבות הנסתרות אחראיות לכל חישוב מתמטי או מיצוי תכונה על התשומות שלנו. בתמונה למעלה, השכבות המוצגות בכתום מייצגות את השכבות הנסתרות. הקווים הנראים בין שכבות אלו נקראים "משקולות". כל אחד מהם מייצג בדרך כלל מספר צף, או מספר עשרוני, המוכפל בערך בשכבת הקלט. כל המשקולות מסתכמות בשכבה הנסתרת. הנקודות בשכבה הנסתרת מייצגות ערך המבוסס על סכום המשקולות. ערכים אלה מועברים לאחר מכן לשכבה הנסתרת הבאה.
אתה אולי תוהה למה יש מספר רמות. שכבות נסתרות מתפקדות כחלופות במידה מסוימת. ככל שרבדים נסתרים יותר, כך הנתונים שנכנסים ומה ניתן לייצר מורכבים יותר. הדיוק של הפלט הצפוי תלוי בדרך כלל במספר השכבות הנסתרות הקיימות ובמורכבות נתוני הקלט.
שכבת הפלט נותנת לנו תמונות נפרדות. ברגע שהשכבה תוסיף את כל המשקלים שהוזנו, היא תקבע אם התמונה היא דיוקן או נוף.
דוגמה: חיזוי עלויות כרטיס טיסה
תחזית זו מבוססת על גורמים שונים, כולל:
נתחיל עם כמה נתוני מחיר כרטיס היסטוריים כדי להכשיר את המכונה. לאחר הכשרה של המכשיר שלנו, אנו משתפים נתונים חדשים שיעזרו לחזות עלויות. בעבר, כאשר למדנו על ארבעת סוגי המכונות, דיברנו על מכונות עם זיכרון. כאן אנחנו רק מדברים על זיכרון וכיצד הוא מבין דפוס בנתונים ומשתמש בו כדי לבצע תחזיות למחירים חדשים.
בשלב הבא במדריך זה, בואו נסתכל על איך עובד AI וכמה יישומים של AI.
יישום נפוץ של בינה מלאכותית שאנו רואים כיום הוא החלפה אוטומטית של מכשירי חשמל בבית.
כאשר אתה נכנס לחדר חשוך, חיישנים בחדר מזהים את נוכחותך ומדליקים את האורות. זוהי דוגמה למכונות ללא זיכרון. חלק מתוכניות הבינה המלאכותית המתקדמות יותר מסוגלות אפילו לחזות דפוסי שימוש ולהפעיל מכשירים לפני שאתה נותן הוראות מפורשות.
כמה תוכניות ו יישומי בינה מלאכותית הם מסוגלים לזהות את הקול שלך ולבצע פעולה בהתאם. אם אתה אומר "הפעל את הטלוויזיה", חיישני השמע בטלוויזיה מזהים את הקול שלך ומדליקים אותו.
עם דף הבית של Google אתה יכול לעשות את זה כל יום.
החלק האחרון של מדריך זה של AI ממחיש את מקרה השימוש של AI בתחום הבריאות.
L 'בינה מלאכותית כולל מספר מקרי שימוש מעולים, וחלק זה של המדריך יעזור לך להבין אותם טוב יותר, החל מיישומי AI בתחום הבריאות. הצהרת הבעיה היא לחזות אם לאדם יש סוכרת או לא. מידע ספציפי על המטופל משמש כקלט למקרה זה. מידע זה יכלול:
צפו בסרטון "מדריך לבינה מלאכותית" של Simplilearn כדי לראות כיצד נוצר מודל להצהרת בעיה זו. המודל מיושם עם פיתון באמצעות TensorFlow.
יישומי בינה מלאכותית הם מחדשdefiכיצד מתבצעים תהליכים עסקיים בתחומים שונים, כגון שיווק, בריאות, שירותים פיננסיים ועוד. חברות בודקות כל הזמן דרכים שבהן הן יכולות להפיק תועלת מהטכנולוגיה הזו. ככל שהשאיפה לשפר את התהליכים הנוכחיים ממשיכה לגדול, הגיוני שאנשי מקצוע ירכשו מומחיות ב-AI.
L 'בינה מלאכותית של דברים (AIoT) זהו השילוב של בינה מלאכותית (AI) בתוך פתרונות האינטרנט של הדברים (IoT). האינטרנט של הדברים (או האינטרנט של הדברים) מבוסס על הרעיון של אובייקטים "חכמים" של חיי היומיום המחוברים זה לזה (הודות לאינטרנט) ומסוגלים להחליף מידע המוחזק, נאסף ו/או מעובד .
הודות לשילוב זה, בינה מלאכותית תוכל להתחבר לרשת כדי לעבד נתונים ולהחליף מידע עם אובייקטים אחרים, ולשפר את הניהול והניתוח של כמויות אדירות של נתונים. יישומים המסוגלים לשלב IoT ו-AI יהיו בעלי א השפעה קיצונית על חברות וצרכנים. חלק מהדוגמאות הרבות? רכבים אוטונומיים, שירותי בריאות מרחוק, בנייני משרדים חכמים, תחזוקה חזויה.
כאשר אנו מדברים על עיבוד שפה טבעית אנחנו מתכוונים לאלגוריתמים של בינה מלאכותית (AI) המסוגלים לנתח ולהבין את השפה הטבעית, כלומר את השפה שבה אנו משתמשים בכל יום.
NLP מאפשרת תקשורת בין אדם למכונה ועוסקת בטקסטים או ברצפים של מילים (דפי אינטרנט, פוסטים ברשתות חברתיות...), אך גם בהבנת שפת דיבור וגם בטקסטים (זיהוי קולי). המטרות יכולות להשתנות מהבנה פשוטה של התוכן, לתרגום, ועד להפקת טקסט באופן עצמאי החל מנתונים או מסמכים שסופקו כקלט.
למרות ששפות משתנות ללא הרף ומאופיינות בביטויים או ביטויים שקשה לתרגם, ה-NLP מוצא תחומי יישומים רבים כמו בודקי איות או מערכות תרגום אוטומטיות לטקסטים כתובים, צ'טבוטים ועוזרים קוליים לשפה מדוברת.
Lo זיהוי דיבור היא יכולת המאפשרת למחשב להבין ולעבד שפה אנושית בפורמטים כתובים או אחרים. הודות לשימוש בבינה מלאכותית, טכנולוגיה זו מסוגלת כעת לזהות לא רק שפה טבעית, אלא גם ניואנסים אחרים כגון מבטאים, ניבים או שפות.
סוג זה של זיהוי קולי מאפשר לך לבצע משימות ידניות שדורשות בדרך כלל פקודות חוזרות, למשל בצ'אטבוטים עם אוטומציה קולית, לניתוב שיחות במרכזי קשר, בפתרונות הכתבה ותמלול קולי, או בבקרות ממשק משתמש PC, נייד ו-on- מערכות לוח.
L 'בינה מלאכותית כללית (באנגלית Artificial General Intelligence, או AGI) הוא סוג של AI שיש לו את היכולת להבין, ללמוד ולהתמודד עם משימות מורכבות בדומה לבני אדם.
בהשוואה למערכות בינה מלאכותית המתמחות במשימות ספציפיות (בינה מלאכותית צרה או ASI - Narrow AI), AGI מדגים ורסטיליות קוגניטיבית, למידה מהתנסויות שונות, הבנה והתאמה למגוון רחב של מצבים ללא צורך בתכנות ספציפי עבור כל משימה בנפרד.
למרות המרחק הנוכחי, המטרה הסופית של AGI היא - אם כי בהחלט משימה מורכבת - ללכת אליה לשכפל את המוח האנושי ואת היכולות הקוגניטיביות כמה שיותר קרוב.
BlogInnovazione.it
פיתוח מוטוריקה עדינה באמצעות צביעה מכין את הילדים למיומנויות מורכבות יותר כמו כתיבה. לצבוע…
המגזר הימי הוא מעצמה כלכלית עולמית אמיתית, שניווטה לקראת שוק של 150 מיליארד...
ביום שני האחרון הודיע הפייננשל טיימס על עסקה עם OpenAI. FT נותנת רישיון לעיתונאות ברמה עולמית שלה...
מיליוני אנשים משלמים עבור שירותי סטרימינג, משלמים דמי מנוי חודשיים. הדעה הרווחת היא שאתה…
