Muda uliokadiriwa wa kusoma: 10 minuti
Kukua kwa uwekezaji katika programu za AI na kuongezeka kwa matumizi ya AI katika nafasi ya biashara ni dalili ya jinsi soko la ajira linavyoendelea, kwa wataalam wa AI.
Akili Bandia pengine ni mojawapo ya maendeleo ya kusisimua tunayopitia kama wanadamu. Ni tawi la sayansi ya kompyuta linalojitolea kuunda mashine zenye akili zinazofanya kazi na kuguswa kama wanadamu.
Kuna aina nne kuu za AI. Mimi:
Aina hii ya AI ni tendaji na haina uwezo wa kuunda "kumbukumbu" au kutumia "uzoefu wa zamani" kufanya maamuzi. Mashine hizi zimeundwa kufanya kazi maalum. Kwa mfano, watunga kahawa inayoweza kupangwa au mashine ya kuosha imeundwa kufanya kazi maalum, lakini hawana kumbukumbu.
Aina hii ya AI hutumia uzoefu wa zamani na data ya sasa kufanya uamuzi. Kumbukumbu ndogo ina maana kwamba mashine haitoi mawazo mapya. Wana programu iliyojengwa ambayo inasimamia kumbukumbu. Kupanga upya kunafanywa ili kufanya mabadiliko kwa mashine hizo. Magari yanayojiendesha ni mifano ya akili ya bandia na kumbukumbu ndogo.
Mashine hizi za AI zinaweza kushirikiana na kuelewa hisia za binadamu na zitakuwa na uwezo wa kuelewa mtu kimawazo kulingana na mazingira yake, sura za uso, n.k. Mashine zenye uwezo huo bado hazijatengenezwa. Kuna tafiti nyingi zinazoendelea katika aina hii ya akili ya bandia.
Huu ni mustakabali wa akili ya bandia. Mashine hizi zitakuwa na akili nyingi, hisia na ufahamu. Wana uwezo wa kujibu sawa na mwanadamu, ingawa wana uwezekano wa kuwa na sifa zao wenyewe.
Wacha tuchunguze njia zifuatazo zinazoelezea jinsi tunaweza kutekeleza akili ya bandia:
Nikujifunza moja kwa moja ambayo inatoa AI uwezo wa kujifunza. Hili linafanywa kwa kutumia algoriti kugundua ruwaza na kutoa maarifa kutoka kwa data inayopatikana.
L 'kujifunza kwa kina, ambayo ni kitengo kidogo cha kujifunza kwa mashine, hutoa akili ya bandia na uwezo wa kuiga mtandao wa neva wa ubongo wa binadamu. Inaweza kuleta maana ya ruwaza, kelele na vyanzo vya mkanganyiko katika data yako.
Hebu jaribu kuelewa jinsi inavyofanya kazi deep learning.
Fikiria picha iliyoonyeshwa hapa chini:
Picha hapo juu inaonyesha tabaka kuu tatu za a mtandao wa neva:
Picha tunazotaka kutenganisha huenda kwenye safu ya ingizo. Mishale hutolewa kutoka kwenye picha hadi kwenye pointi za kibinafsi kwenye safu ya uingizaji. Kila moja ya vitone vyeupe kwenye safu ya manjano (safu ya ingizo) inawakilisha pikseli kwenye picha. Picha hizi hujaza madoa meupe kwenye safu ya ingizo.
Tunapaswa kuwa na wazo wazi kuhusu viwango hivi vitatu tunapofuata mafunzo haya ya AI.
Safu zilizofichwa zinawajibika kwa hesabu zozote za hisabati au uchimbaji wa vipengele kwenye pembejeo zetu. Katika picha hapo juu, tabaka zilizoonyeshwa kwenye machungwa zinawakilisha tabaka zilizofichwa. Mistari inayoonekana kati ya tabaka hizi inaitwa "uzito". Kila moja yao kawaida huwakilisha nambari ya kuelea, au nambari ya desimali, ambayo inazidishwa na thamani katika safu ya uingizaji. Uzito wote hujumlishwa kwenye safu iliyofichwa. Pointi kwenye safu iliyofichwa inawakilisha thamani kulingana na jumla ya uzani. Maadili haya hupitishwa kwa safu inayofuata iliyofichwa.
Unaweza kuwa unashangaa kwa nini kuna viwango vingi. Tabaka zilizofichwa hufanya kazi kama mbadala kwa kiasi fulani. Tabaka zilizofichwa zaidi, ni ngumu zaidi data inayoingia na kile kinachoweza kuzalishwa. Usahihi wa matokeo yanayotarajiwa kwa ujumla hutegemea idadi ya tabaka zilizofichwa zilizopo na utata wa data ya ingizo.
Safu ya pato hutupa picha tofauti. Mara tu safu inapoongeza uzani huu wote ulioingizwa, itaamua ikiwa picha ni picha au mlalo.
Mfano: kutabiri gharama za tikiti za ndege
Utabiri huu unategemea mambo mbalimbali, ikiwa ni pamoja na:
Wacha tuanze na data ya kihistoria ya bei ya tikiti ili kutoa mafunzo kwa mashine. Mashine yetu inapopewa mafunzo, tunashiriki data mpya ambayo itasaidia kutabiri gharama. Hapo awali, tulipojifunza kuhusu aina nne za mashine, tulijadili mashine na kumbukumbu. Hapa tunazungumza tu kuhusu kumbukumbu na jinsi inavyoelewa muundo katika data na kuitumia kufanya ubashiri wa bei mpya.
Ifuatayo katika somo hili tunaangalia jinsi AI inavyofanya kazi na baadhi ya matumizi ya AI.
Matumizi ya kawaida ya akili ya bandia ambayo tunaona leo ni kubadili kiotomatiki kwa vifaa vya nyumbani.
Unapoingia kwenye chumba chenye giza, vitambuzi kwenye chumba hutambua uwepo wako na kuwasha taa. Huu ni mfano wa mashine bila kumbukumbu. Baadhi ya programu za hali ya juu zaidi za AI zinaweza hata kutabiri muundo wa matumizi na kuwasha vifaa kabla ya kutoa maagizo ya wazi.
Baadhi ya programu na maombi ya akili ya bandia wana uwezo wa kutambua sauti yako na kufanya kitendo ipasavyo. Ukisema "washa TV," vitambuzi vya sauti kwenye TV hutambua sauti yako na kuiwasha.
Na Mini ya Nyumbani ya Google unaweza kuifanya kila siku.
Sehemu ya mwisho ya mafunzo haya ya AI inaonyesha kesi ya matumizi ya AI katika huduma ya afya.
L 'akili ya bandia ina visa vingi vya utumiaji bora, na sehemu hii ya mafunzo itakusaidia kuzielewa vyema, kuanzia na matumizi ya AI katika huduma ya afya. Taarifa ya tatizo ni kutabiri iwapo mtu ana kisukari au la. Taarifa maalum za mgonjwa hutumiwa kama pembejeo kwa kesi hii. Taarifa hii itajumuisha:
Tazama video ya "Artificial Intelligence Tutorial" ya Simplilearn ili kuona jinsi kielelezo kinaundwa kwa taarifa hii ya tatizo. Mfano huo unatekelezwa na Chatu kutumia TensorFlow.
Maombi ya upelelezi wa bandia yanafanywa upyadefijinsi michakato ya biashara inafanywa katika nyanja mbalimbali, kama vile masoko, huduma za afya, huduma za kifedha na zaidi. Kampuni zinaendelea kutafuta njia ambazo zinaweza kufaidika na teknolojia hii. Kadiri azma ya kuboresha michakato ya sasa ikiendelea kukua, inaleta maana kwa wataalamu kupata ujuzi katika AI.
L 'Akili Bandia ya Mambo (AIoT) ni mchanganyiko wa Ujasusi wa Artificial Intelligence (AI) ndani ya mtandao wa vitu (IoT) suluhu. Mtandao wa Vitu (au Mtandao wa Vitu) unatokana na wazo la vitu "vya akili" vya maisha ya kila siku ambavyo vimeunganishwa kila mmoja (shukrani kwa mtandao) na vinaweza kubadilishana habari inayomilikiwa, iliyokusanywa na/au kuchakatwa. .
Shukrani kwa ushirikiano huu, Intelligence Artificial itaweza kuunganisha kwenye mtandao ili kuchakata data na kubadilishana habari na vitu vingine, kuboresha usimamizi na uchambuzi wa kiasi kikubwa cha data. Programu zenye uwezo wa kuunganisha IoT na AI zitakuwa na a athari kubwa kwa makampuni na watumiaji. Baadhi ya mifano mingi? Magari yanayojiendesha, huduma za afya za mbali, majengo ya ofisi mahiri, matengenezo ya ubashiri.
Tunapozungumzia Usindikaji wa lugha ya asili tunarejelea algoriti za Artificial Intelligence (AI) zenye uwezo wa kuchanganua na kuelewa lugha asilia, yaani, lugha tunayotumia kila siku.
NLP huruhusu mawasiliano kati ya mwanadamu na mashine na hushughulika na maandishi au mfuatano wa maneno (kurasa za wavuti, machapisho kwenye mitandao ya kijamii...), lakini pia kwa kuelewa lugha ya mazungumzo pamoja na maandishi (utambuzi wa sauti). Madhumuni yanaweza kutofautiana kutoka kwa uelewa rahisi wa yaliyomo, hadi tafsiri, hadi uundaji wa maandishi kwa kujitegemea kuanzia data au hati zinazotolewa kama ingizo.
Ingawa lugha zinabadilika kila mara na kubainishwa na nahau au misemo ambayo ni vigumu kutafsiri, NLP hupata maeneo mengi ya programu kama vile vikagua tahajia au mifumo ya utafsiri otomatiki ya maandishi yaliyoandikwa, chatbots na visaidizi vya sauti kwa lugha inayozungumzwa.
Lo Utambuzi wa Hotuba ni uwezo unaoruhusu kompyuta kuelewa na kuchakata lugha ya binadamu katika maandishi au miundo mingine ya data. Shukrani kwa matumizi ya Akili Bandia, teknolojia hii sasa inaweza kutambua sio tu lugha asilia, bali pia nuances nyinginezo kama vile lafudhi, lahaja au lugha.
Aina hii ya utambuzi wa sauti hukuruhusu kufanya kazi za mikono ambazo kwa kawaida huhitaji amri zinazojirudia, kwa mfano katika chatbots zenye otomatiki za sauti, kuelekeza simu katika vituo vya mawasiliano, kwa kuamuru na utatuzi wa manukuu ya sauti, au katika vidhibiti vya kiolesura cha mtumiaji wa Kompyuta, simu na kwenye- mifumo ya bodi.
L 'Akili Bandia ya Jumla (kwa Kiingereza Artificial General Intelligence, au AGI) ni aina ya AI ambayo ina uwezo wa kuelewa, kujifunza na kushughulikia kazi ngumu. sawa na wanadamu.
Ikilinganishwa na Mifumo ya Ujasusi wa Bandia iliyobobea katika kazi maalum (Akili Nyembamba ya Bandia au ASI - AI nyembamba), AGI inaonyesha. uwezo wa kiakili, kujifunza kutokana na tajriba mbalimbali, uelewa na kubadilika kwa hali mbalimbali bila kuhitaji programu maalum kwa kila kazi ya mtu binafsi.
Licha ya umbali wa sasa, lengo la mwisho la AGI ni - ingawa hakika ni kazi ngumu - kwenda kuiga akili ya mwanadamu na uwezo wa utambuzi kwa karibu iwezekanavyo.
BlogInnovazione.it
Sekta ya majini ni nguvu ya kweli ya kiuchumi duniani, ambayo imepitia kwenye soko la bilioni 150 ...
Jumatatu iliyopita, Financial Times ilitangaza makubaliano na OpenAI. FT inatoa leseni kwa uandishi wake wa habari wa kiwango cha kimataifa…
Mamilioni ya watu hulipia huduma za utiririshaji, kulipa ada za usajili za kila mwezi. Ni maoni ya kawaida kwamba wewe…
Coveware by Veeam itaendelea kutoa huduma za kukabiliana na matukio ya ulaghai mtandaoni. Coveware itatoa uwezo wa uchunguzi na urekebishaji…
