Odhadovaný čas čítania: 10 minúty
Rastúce investície do aplikácií AI a rastúce využívanie AI v podnikovom priestore sú pre odborníkov na AI ukazovateľom toho, ako sa trh práce vyvíja.
Umelá inteligencia je pravdepodobne jedným z najvzrušujúcejších pokrokov, ktoré ako ľudia zažívame. Je to odvetvie informatiky, ktoré sa venuje vytváraniu inteligentných strojov, ktoré fungujú a reagujú ako ľudia.
Existujú štyri hlavné typy AI. Som:
Tento typ AI je čisto reaktívny a nemá schopnosť vytvárať „spomienky“ alebo používať „minulé skúsenosti“ na rozhodovanie. Tieto stroje sú určené na vykonávanie špecifických úloh. Napríklad programovateľné kávovary alebo práčky sú navrhnuté tak, aby vykonávali špecifické funkcie, no nemajú pamäť.
Tento typ AI využíva minulé skúsenosti a súčasné údaje na rozhodovanie. Obmedzená pamäť znamená, že stroje neprodukujú nové nápady. Majú zabudovaný program, ktorý spravuje pamäť. Preprogramovanie sa vykonáva na vykonanie zmien na takýchto strojoch. Samoriadiace autá sú príkladmi umelej inteligencie s obmedzenou pamäťou.
Tieto stroje AI dokážu socializovať a porozumieť ľudským emóciám a budú mať schopnosť kognitívne porozumieť niekomu na základe jeho prostredia, čŕt tváre atď. Stroje s takýmito schopnosťami ešte neboli vyvinuté. V oblasti tohto typu umelej inteligencie prebieha množstvo výskumov.
Toto je budúcnosť umelej inteligencie. Tieto stroje budú superinteligentné, vnímavé a pri vedomí. Sú schopní reagovať veľmi podobne ako ľudia, hoci pravdepodobne majú svoje vlastné charakteristiky.
Pozrime sa na nasledujúce spôsoby, ktoré vysvetľujú, ako môžeme implementovať umelú inteligenciu:
To jeautomatické učenie čo dáva AI schopnosť učiť sa. Robí sa to pomocou algoritmov na objavovanie vzorov a generovanie prehľadov z údajov, ktorým sú vystavené.
L 'hlboké učenie, čo je podkategória strojového učenia, poskytuje umelej inteligencii schopnosť napodobňovať neurónovú sieť ľudského mozgu. Môže dávať zmysel vzorom, šumu a zdrojom zmätku vo vašich údajoch.
Pokúsme sa pochopiť, ako to funguje deep learning.
Zvážte obrázok uvedený nižšie:
Obrázok vyššie ukazuje tri hlavné vrstvy a neurónová sieť:
Obrázky, ktoré chceme oddeliť, idú do vstupnej vrstvy. Šípky sú nakreslené z obrázka na jednotlivé body na vstupnej vrstve. Každý z bielych bodov v žltej vrstve (vstupná vrstva) predstavuje pixel na obrázku. Tieto obrázky vypĺňajú biele miesta vo vstupnej vrstve.
Pri sledovaní tohto tutoriálu AI by sme mali mať jasnú predstavu o týchto troch úrovniach.
Skryté vrstvy sú zodpovedné za akékoľvek matematické výpočty alebo extrakciu funkcií na našich vstupoch. Na obrázku vyššie vrstvy zobrazené oranžovou farbou predstavujú skryté vrstvy. Viditeľné čiary medzi týmito vrstvami sa nazývajú „závažia“. Každý z nich zvyčajne predstavuje číslo s pohyblivou čiarou alebo desatinné číslo, ktoré sa vynásobí hodnotou vo vstupnej vrstve. Všetky váhy sa sčítajú v skrytej vrstve. Body v skrytej vrstve predstavujú hodnotu založenú na súčte váh. Tieto hodnoty sa potom prenesú do ďalšej skrytej vrstvy.
Možno sa pýtate, prečo existuje viacero úrovní. Skryté vrstvy do určitej miery fungujú ako alternatívy. Čím viac skrytých vrstiev, tým zložitejšie sú dáta, ktoré prichádzajú a čo je možné vyrobiť. Presnosť očakávaného výstupu vo všeobecnosti závisí od počtu prítomných skrytých vrstiev a zložitosti vstupných údajov.
Výstupná vrstva nám dáva samostatné fotografie. Keď vrstva pridá všetky tieto zadané váhy, určí, či je obrázok na výšku alebo na šírku.
Príklad: predpovedanie nákladov na letenky
Táto predpoveď je založená na rôznych faktoroch vrátane:
Začnime s niektorými historickými údajmi o cene lístkov, aby sme vytrénovali stroj. Po zaškolení nášho stroja zdieľame nové údaje, ktoré pomôžu predpovedať náklady. Predtým, keď sme sa dozvedeli o štyroch typoch strojov, diskutovali sme o strojoch s pamäťou. Tu hovoríme len o pamäti a o tom, ako chápe vzorec v údajoch a používa ho na predpovede nových cien.
Ďalej v tomto návode sa pozrime na to, ako funguje AI a niektoré aplikácie AI.
Bežnou aplikáciou umelej inteligencie, ktorú dnes vidíme, je automatické spínanie spotrebičov v domácnosti.
Keď vstúpite do tmavej miestnosti, senzory v miestnosti zistia vašu prítomnosť a rozsvietia svetlá. Toto je príklad strojov bez pamäte. Niektoré z pokročilejších programov AI sú dokonca schopné predvídať vzorce používania a zapínať zariadenia skôr, ako dáte jasné pokyny.
Niektoré programy a aplikácie umelej inteligencie sú schopní identifikovať váš hlas a podľa toho vykonať akciu. Ak poviete „zapnite televízor“, zvukové senzory na televízore rozpoznajú váš hlas a zapnú ho.
S Domovská stránka Google Mini môžete to robiť každý deň.
Posledná časť tohto tutoriálu AI ilustruje prípad použitia AI v zdravotníctve.
L 'umelá inteligencia obsahuje niekoľko skvelých prípadov použitia a táto časť tutoriálu vám pomôže lepšie im porozumieť, počnúc aplikáciami AI v zdravotníctve. Problémovým vyhlásením je predpovedať, či má osoba cukrovku alebo nie. Ako vstup pre tento prípad sa používajú špecifické informácie o pacientovi. Tieto informácie budú zahŕňať:
Pozrite si video „Výukový program umelej inteligencie“ od Simplilearnu, aby ste videli, ako sa vytvára model pre tento problém. Model je implementovaný s Pytón použitím TensorFlow.
Aplikácie umelej inteligencie sú redefiako sa vykonávajú obchodné procesy v rôznych oblastiach, ako je marketing, zdravotníctvo, finančné služby a ďalšie. Spoločnosti neustále skúmajú spôsoby, ako môžu využiť túto technológiu. Keďže snaha o zlepšenie súčasných procesov neustále rastie, má zmysel, aby profesionáli získali odborné znalosti v oblasti AI.
L 'Umelá inteligencia vecí (AIoT) je to kombinácia umelej inteligencie (AI) v rámci riešení internetu vecí (IoT). Internet vecí (alebo internet vecí) je založený na myšlienke „inteligentných“ predmetov každodenného života, ktoré sú navzájom prepojené (vďaka internetu) a sú schopné vymieňať si informácie, ktoré vlastní, zbiera a/alebo spracúva. .
Vďaka tejto integrácii sa umelá inteligencia bude môcť pripojiť k sieti a spracovávať dáta a vymieňať si informácie s inými objektmi, čím sa zlepší správa a analýza obrovského množstva dát. Aplikácie schopné integrovať IoT a AI budú mať a radikálny vplyv na spoločnosti a spotrebiteľov. Niektoré z mnohých príkladov? Autonómne vozidlá, zdravotná starostlivosť na diaľku, inteligentné kancelárske budovy, prediktívna údržba.
Keď hovoríme o Spracovanie prirodzeného jazyka máme na mysli algoritmy umelej inteligencie (AI) schopné analyzovať a porozumieť prirodzenému jazyku, t. j. jazyku, ktorý používame každý deň.
NLP umožňuje komunikáciu medzi človekom a strojom a zaoberá sa textami alebo sekvenciami slov (webové stránky, príspevky na sociálnych sieťach...), ale aj porozumením hovorenej reči, ako aj textov (rozpoznávanie hlasu). Účely sa môžu líšiť od jednoduchého pochopenia obsahu cez preklad až po tvorbu textu nezávisle od údajov alebo dokumentov poskytnutých ako vstup.
Aj keď sa jazyky neustále menia a vyznačujú sa idiómami alebo výrazmi, ktoré sa ťažko prekladajú, NLP nachádza množstvo oblastí použitia, ako sú kontroly pravopisu alebo systémy automatického prekladu písaných textov, chatboti a hlasoví asistenti pre hovorený jazyk.
Lo Rozpoznávanie reči je schopnosť, ktorá umožňuje počítaču porozumieť a spracovať ľudský jazyk v písaných alebo iných dátových formátoch. Vďaka použitiu umelej inteligencie je teraz táto technológia schopná identifikovať nielen prirodzený jazyk, ale aj iné nuansy ako prízvuky, dialekty či jazyky.
Tento typ rozpoznávania hlasu vám umožňuje vykonávať manuálne úlohy, ktoré si zvyčajne vyžadujú opakované príkazy, napríklad v chatbotoch s hlasovou automatizáciou, na smerovanie hovorov v kontaktných centrách, v riešeniach diktovania a prepisu hlasu alebo v ovládacích prvkoch používateľského rozhrania PC, mobilných a iných zariadení. doskové systémy.
L 'Všeobecná umelá inteligencia (v angličtine Artificial General Intelligence alebo AGI) je typ AI, ktorý má schopnosť porozumieť, učiť sa a riešiť zložité úlohy. podobne ako u ľudí.
V porovnaní so systémami umelej inteligencie špecializovanými na špecifické úlohy (úzka umelá inteligencia alebo ASI – úzka AI), AGI demonštruje kognitívna všestrannosť, učenie sa z rôznych skúseností, pochopenie a prispôsobivosť širokému spektru situácií bez potreby špecifického programovania pre každú jednotlivú úlohu.
Napriek súčasnej vzdialenosti je konečným cieľom AGI – aj keď je to určite zložitá úloha – dosiahnuť replikovať ľudskú myseľ a kognitívne schopnosti čo najbližšie.
BlogInnovazione.it
Minulý pondelok Financial Times oznámili dohodu s OpenAI. FT licencuje svoju žurnalistiku svetovej triedy…
Milióny ľudí platia za streamovacie služby a platia mesačné predplatné. Je bežný názor, že si…
Coveware od Veeam bude aj naďalej poskytovať služby reakcie na incidenty v oblasti kybernetického vydierania. Coveware ponúkne forenzné a sanačné schopnosti…
Prediktívna údržba prináša revolúciu v ropnom a plynárenskom sektore s inovatívnym a proaktívnym prístupom k riadeniu závodu.…
