Предвиђено време читања: 10 минута
Растућа улагања у АИ апликације и све већа употреба АИ у пословном простору указују на то како се тржиште рада развија, за стручњаке за вештачку интелигенцију.
Вештачка интелигенција је вероватно један од најузбудљивијих напретка које доживљавамо као људи. То је грана рачунарства посвећена стварању интелигентних машина које раде и реагују као људи.
Постоје четири главна типа АИ. Ја сам:
Ова врста вештачке интелигенције је чисто реактивна и нема способност да формира „сећања“ или да користи „прошла искуства“ за доношење одлука. Ове машине су дизајниране за обављање специфичних задатака. На пример, програмабилни апарати за кафу или машине за прање веша су дизајнирани да обављају одређене функције, али немају меморију.
Ова врста АИ користи прошла искуства и садашње податке да донесе одлуку. Ограничена меморија значи да машине не производе нове идеје. Имају уграђени програм који управља меморијом. Репрограмирање се врши да би се направиле промене на таквим машинама. Аутомобили који се сами возе су примери вештачке интелигенције са ограниченим памћењем.
Ове АИ машине могу да се социјализују и разумеју људске емоције и имаће способност да когнитивно разумеју некога на основу њиховог окружења, црта лица итд. Машине са таквим могућностима још нису развијене. У току је многа истраживања о овој врсти вештачке интелигенције.
Ово је будућност вештачке интелигенције. Ове машине ће бити супер-интелигентне, осећајне и свесне. Они су у стању да реагују веома слично као и човек, иако ће вероватно имати сопствене карактеристике.
Хајде да истражимо следеће начине који објашњавају како можемо да применимо вештачку интелигенцију:
То јеаутоматско учење што АИ даје могућност учења. Ово се ради коришћењем алгоритама за откривање образаца и генерисање увида из података којима су изложени.
Л 'дубоко учење, што је поткатегорија машинског учења, пружа вештачку интелигенцију са способношћу да опонаша неуронску мрежу људског мозга. Може дати смисла за обрасце, шум и изворе конфузије у вашим подацима.
Хајде да покушамо да разумемо како то функционише deep learning.
Размотрите слику приказану испод:
Слика изнад приказује три главна слоја а неуронске мреже:
Слике које желимо да одвојимо иду у улазни слој. Стрелице се цртају са слике на појединачне тачке на улазном слоју. Свака од белих тачака у жутом слоју (улазни слој) представља пиксел на слици. Ове слике попуњавају беле тачке у улазном слоју.
Требало би да имамо јасну представу о ова три нивоа док пратимо овај водич за вештачку интелигенцију.
Скривени слојеви су одговорни за било какве математичке прорачуне или екстракцију карактеристика на нашим улазима. На слици изнад, слојеви приказани наранџастом бојом представљају скривене слојеве. Видљиве линије између ових слојева називају се „тежине“. Сваки од њих обично представља флоат број, или децимални број, који се множи са вредношћу у улазном слоју. Све тежине се збрајају у скривеном слоју. Тачке у скривеном слоју представљају вредност засновану на збиру тежина. Ове вредности се затим прослеђују следећем скривеном слоју.
Можда се питате зашто постоји више нивоа. Скривени слојеви у извесној мери функционишу као алтернативе. Што је више скривених слојева, сложенији су подаци који долазе и шта се може произвести. Тачност очекиваног излаза углавном зависи од броја присутних скривених слојева и сложености улазних података.
Излазни слој нам даје засебне фотографије. Када слој дода све ове унете тежине, одредиће да ли је слика портрет или пејзаж.
Пример: предвиђање трошкова авио карата
Ово предвиђање се заснива на различитим факторима, укључујући:
Почнимо са неким историјским подацима о цени карата за обуку машине. Када се наша машина обучи, делимо нове податке који ће помоћи у предвиђању трошкова. Раније, када смо учили о четири типа машина, разговарали смо о машинама са меморијом. Овде само говоримо о меморији и томе како она разуме образац у подацима и користи га за предвиђање нових цена.
Следеће у овом водичу ћемо погледати како АИ ради и неке примене АИ.
Уобичајена примена вештачке интелигенције коју данас видимо је аутоматско пребацивање уређаја у кући.
Када уђете у мрачну просторију, сензори у просторији детектују ваше присуство и пале светла. Ово је пример машина без меморије. Неки од напреднијих АИ програма су чак у стању да предвиде обрасце коришћења и укључе уређаје пре него што дате експлицитна упутства.
Неки програми и апликације вештачке интелигенције они су у стању да идентификују ваш глас и у складу са тим изврше радњу. Ако кажете „укључите ТВ“, аудио сензори на телевизору откривају ваш глас и укључују га.
Витх тхе Гоогле Хоме Мини можете то радити сваки дан.
Последњи део овог упутства за вештачку интелигенцију илуструје случај употребе АИ у здравству.
Л 'вештачка интелигенција садржи неколико сјајних случајева употребе, а овај одељак водича ће вам помоћи да их боље разумете, почевши од примене вештачке интелигенције у здравству. Изјава о проблему је да се предвиди да ли особа има дијабетес или не. Специфичне информације о пацијенту се користе као улазни подаци за овај случај. Ове информације ће укључивати:
Погледајте Симплилеарн-ов „Туториал за вештачку интелигенцију“ да видите како је креиран модел за ову изјаву о проблему. Модел је имплементиран са Питон употреба ТенсорФлов.
Апликације вештачке интелигенције су реdefiнинг како се спроводе пословни процеси у различитим областима, као што су маркетинг, здравство, финансијске услуге и друго. Компаније непрестано истражују начине на које могу имати користи од ове технологије. Како потрага за побољшањем тренутних процеса наставља да расте, има смисла да професионалци стекну стручност у АИ.
Л 'Вештачка интелигенција ствари (АИоТ) то је комбинација вештачке интелигенције (АИ) у оквиру решења Интернета ствари (ИоТ). Интернет ствари (или Интернет оф Тхингс) заснива се на идеји о „интелигентним“ објектима свакодневног живота који су међусобно повезани (захваљујући интернету) и који су у стању да размењују информације које се поседују, прикупљају и/или обрађују .
Захваљујући овој интеграцији, вештачка интелигенција ће моћи да се повеже на мрежу ради обраде података и размене информација са другим објектима, побољшавајући управљање и анализу огромних количина података. Апликације које могу да интегришу ИоТ и АИ имаће а радикалан утицај на компаније и потрошаче. Неки од многих примера? Аутономна возила, здравствена заштита на даљину, паметне пословне зграде, предиктивно одржавање.
Кад причамо о томе Обрада природног језика мислимо на алгоритме вештачке интелигенције (АИ) који могу да анализирају и разумеју природни језик, односно језик који користимо сваки дан.
НЛП омогућава комуникацију између човека и машине и бави се текстовима или низовима речи (веб странице, објаве на друштвеним мрежама...), али и разумевањем говорног језика као и текстова (препознавање гласа). Сврхе могу варирати од једноставног разумевања садржаја, преко превођења, до израде текста независно почевши од података или докумената датих као улаз.
Иако се језици стално мењају и карактеришу идиоми или изрази које је тешко превести, НЛП проналази бројне области примене као што су провере правописа или системи за аутоматско превођење за писане текстове, цхатботови и гласовни асистенти за говорни језик.
Lo Препознавање говора је способност која омогућава рачунару да разуме и обрађује људски језик у писаним или другим форматима података. Захваљујући употреби вештачке интелигенције, ова технологија сада може да идентификује не само природни језик, већ и друге нијансе као што су акценти, дијалекти или језици.
Ова врста препознавања гласа вам омогућава да обављате ручне задатке који обично захтевају понављајуће команде, на пример у чет-ботовима са гласовном аутоматизацијом, да преусмерите позиве у контакт центре, у решењима за диктирање и транскрипцију гласа, или у контролама корисничког интерфејса рачунара, мобилних и он- системи плоча.
Л 'Општа вештачка интелигенција (на енглеском Артифициал Генерал Интеллигенце, или АГИ) је врста вештачке интелигенције која има способност да разуме, учи и решава сложене задатке слично људима.
У поређењу са системима вештачке интелигенције специјализованим за специфичне задатке (уска вештачка интелигенција или АСИ – уска АИ), АГИ показује когнитивна свестраност, учење из различитих искустава, разумевање и прилагодљивост широком спектру ситуација без потребе за посебним програмирањем за сваки појединачни задатак.
Упркос тренутној удаљености, крајњи циљ АГИ-а је – иако је свакако сложен задатак – ићи до њега реплицирају људски ум и когнитивне способности што је ближе могуће.
BlogInnovazione.it
Поморски сектор је права глобална економска сила, која је кренула ка тржишту од 150 милијарди...
Прошлог понедељка, Финанциал Тимес је објавио договор са ОпенАИ. ФТ лиценцира своје новинарство светске класе…
Милиони људи плаћају услуге стриминга, плаћајући месечне претплате. Увријежено је мишљење да сте…
Цовеваре од Вееам-а ће наставити да пружа услуге одговора на инциденте са сајбер изнудом. Цовеваре ће понудити форензику и могућности санације…
