Thời gian đọc ước tính: 10 minuti
Đối với các chuyên gia AI, đầu tư ngày càng tăng vào các ứng dụng AI và việc sử dụng AI ngày càng tăng trong không gian doanh nghiệp là dấu hiệu cho thấy thị trường việc làm đang phát triển như thế nào.
Trí tuệ nhân tạo có lẽ là một trong những tiến bộ thú vị nhất mà chúng ta đang trải qua với tư cách là con người. Nó là một nhánh của khoa học máy tính chuyên tạo ra những cỗ máy thông minh hoạt động và phản ứng như con người.
Có bốn loại AI chính. Tôi là:
Loại AI này hoàn toàn mang tính phản ứng và không có khả năng hình thành “ký ức” hay sử dụng “kinh nghiệm trong quá khứ” để đưa ra quyết định. Những máy này được thiết kế để thực hiện các nhiệm vụ cụ thể. Ví dụ, máy pha cà phê hoặc máy giặt có thể lập trình được thiết kế để thực hiện các chức năng cụ thể nhưng chúng không có bộ nhớ.
Loại AI này sử dụng kinh nghiệm trong quá khứ và dữ liệu hiện tại để đưa ra quyết định. Trí nhớ hạn chế có nghĩa là máy móc không tạo ra được ý tưởng mới. Họ có một chương trình tích hợp để quản lý bộ nhớ. Việc lập trình lại được thực hiện để thực hiện các thay đổi đối với các máy đó. Xe tự lái là ví dụ về trí tuệ nhân tạo có trí nhớ hạn chế.
Những cỗ máy AI này có thể hòa nhập xã hội và hiểu cảm xúc của con người, đồng thời sẽ có khả năng hiểu ai đó về mặt nhận thức dựa trên môi trường, đặc điểm khuôn mặt, v.v. Máy có khả năng như vậy vẫn chưa được phát triển. Có rất nhiều nghiên cứu đang diễn ra về loại trí tuệ nhân tạo này.
Đây là tương lai của trí tuệ nhân tạo. Những cỗ máy này sẽ siêu thông minh, có tri giác và có ý thức. Chúng có khả năng phản ứng rất giống con người, mặc dù chúng có thể có những đặc điểm riêng.
Hãy cùng khám phá những cách sau để giải thích cách chúng ta có thể triển khai trí tuệ nhân tạo:
Nó làhọc tự động mang lại cho AI khả năng học hỏi. Điều này được thực hiện bằng cách sử dụng các thuật toán để khám phá các mẫu và tạo ra những hiểu biết sâu sắc từ dữ liệu mà chúng tiếp xúc.
L 'học kĩ càng, một tiểu thể loại của học máy, cung cấp cho trí tuệ nhân tạo khả năng bắt chước mạng lưới thần kinh của não người. Nó có thể hiểu được các mẫu, tiếng ồn và nguồn gây nhầm lẫn trong dữ liệu của bạn.
Hãy cố gắng hiểu nó hoạt động như thế nào deep learning.
Hãy xem xét một hình ảnh hiển thị dưới đây:
Hình ảnh trên cho thấy ba lớp chính của một mạng thần kinh:
Những hình ảnh chúng ta muốn tách sẽ đi vào lớp đầu vào. Mũi tên được vẽ từ hình ảnh lên các điểm riêng lẻ trên lớp đầu vào. Mỗi chấm trắng trong lớp màu vàng (lớp đầu vào) tượng trưng cho một pixel trong ảnh. Những hình ảnh này lấp đầy các điểm trắng trong lớp đầu vào.
Chúng ta nên có ý tưởng rõ ràng về ba cấp độ này khi làm theo hướng dẫn AI này.
Các lớp ẩn chịu trách nhiệm thực hiện mọi phép tính toán học hoặc trích xuất tính năng trên đầu vào của chúng tôi. Trong hình trên, các lớp hiển thị màu cam tượng trưng cho các lớp ẩn. Các đường nhìn thấy được giữa các lớp này được gọi là “trọng lượng”. Mỗi trong số chúng thường đại diện cho một số float hoặc số thập phân, được nhân với giá trị trong lớp đầu vào. Tổng tất cả các trọng số trong lớp ẩn. Các điểm trong lớp ẩn biểu thị một giá trị dựa trên tổng trọng số. Các giá trị này sau đó được chuyển đến lớp ẩn tiếp theo.
Bạn có thể thắc mắc tại sao lại có nhiều cấp độ. Các lớp ẩn có chức năng thay thế ở một mức độ nào đó. Càng có nhiều lớp ẩn thì dữ liệu được đưa vào càng phức tạp và những gì có thể được tạo ra càng phức tạp. Độ chính xác của đầu ra dự kiến thường phụ thuộc vào số lượng lớp ẩn hiện có và độ phức tạp của dữ liệu đầu vào.
Lớp đầu ra cho chúng ta những bức ảnh riêng biệt. Khi lớp thêm tất cả các trọng số đã nhập này, nó sẽ xác định xem hình ảnh là chân dung hay phong cảnh.
Ví dụ: dự đoán chi phí vé máy bay
Dự đoán này dựa trên nhiều yếu tố khác nhau, bao gồm:
Hãy bắt đầu với một số dữ liệu lịch sử về giá vé để huấn luyện máy. Sau khi máy của chúng tôi được đào tạo, chúng tôi chia sẻ dữ liệu mới giúp dự đoán chi phí. Trước đây, khi tìm hiểu về 4 loại máy, chúng ta đã thảo luận về máy có bộ nhớ. Ở đây chúng ta chỉ nói về bộ nhớ và cách nó hiểu một mẫu trong dữ liệu và sử dụng nó để đưa ra dự đoán về các mức giá mới.
Tiếp theo trong hướng dẫn này chúng ta hãy xem AI hoạt động như thế nào và một số ứng dụng của AI.
Một ứng dụng phổ biến của trí tuệ nhân tạo mà chúng ta thấy ngày nay là việc tự động chuyển đổi các thiết bị trong nhà.
Khi bạn bước vào phòng tối, các cảm biến trong phòng sẽ phát hiện sự hiện diện của bạn và bật đèn. Đây là một ví dụ về máy không có bộ nhớ. Một số chương trình AI tiên tiến hơn thậm chí còn có thể dự đoán cách sử dụng và bật các thiết bị trước khi bạn đưa ra hướng dẫn rõ ràng.
Một số chương trình và ứng dụng trí tuệ nhân tạo họ có thể nhận dạng giọng nói của bạn và thực hiện hành động tương ứng. Nếu bạn nói “bật TV”, cảm biến âm thanh trên TV sẽ phát hiện giọng nói của bạn và bật nó lên.
Với sự Google Home Mini bạn có thể làm điều đó mỗi ngày
Phần cuối cùng của hướng dẫn AI này minh họa trường hợp sử dụng AI trong chăm sóc sức khỏe.
L 'trí tuệ nhân tạo nêu ra một số trường hợp sử dụng tuyệt vời và phần hướng dẫn này sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về chúng, bắt đầu với các ứng dụng của AI trong chăm sóc sức khỏe. Tuyên bố vấn đề là dự đoán liệu một người có mắc bệnh tiểu đường hay không. Thông tin bệnh nhân cụ thể được sử dụng làm đầu vào cho trường hợp này. Thông tin này sẽ bao gồm:
Xem video “Hướng dẫn về trí tuệ nhân tạo” của Simplilearn để biết cách tạo mô hình cho báo cáo vấn đề này. Mô hình được thực hiện với Python sử dụng TensorFlow.
Các ứng dụng trí tuệ nhân tạo đang được táidefitìm hiểu cách thực hiện các quy trình kinh doanh trong các lĩnh vực khác nhau, chẳng hạn như tiếp thị, chăm sóc sức khỏe, dịch vụ tài chính, v.v. Các công ty đang liên tục khám phá những cách họ có thể hưởng lợi từ công nghệ này. Khi nỗ lực cải thiện các quy trình hiện tại tiếp tục phát triển, việc các chuyên gia đạt được kiến thức chuyên môn về AI là điều hợp lý.
L 'Trí tuệ nhân tạo vạn vật (AIoT) nó là sự kết hợp của Trí tuệ nhân tạo (AI) trong các giải pháp Internet vạn vật (IoT). Internet of Things (hay Internet of Things) dựa trên ý tưởng về các vật thể "thông minh" trong cuộc sống hàng ngày được kết nối với nhau (nhờ có internet) và có thể trao đổi thông tin được sở hữu, thu thập và/hoặc xử lý .
Nhờ sự tích hợp này, Trí tuệ nhân tạo sẽ có thể kết nối vào mạng để xử lý dữ liệu và trao đổi thông tin với các đối tượng khác, cải thiện việc quản lý và phân tích khối lượng dữ liệu khổng lồ. Các ứng dụng có khả năng tích hợp IoT và AI sẽ có tác động sâu sắc đến các công ty và người tiêu dùng. Một số trong rất nhiều ví dụ? Xe tự hành, chăm sóc sức khỏe từ xa, tòa nhà văn phòng thông minh, bảo trì dự đoán.
Khi chúng ta nói về Xử lý ngôn ngữ tự nhiên chúng tôi đang đề cập đến các thuật toán Trí tuệ nhân tạo (AI) có khả năng phân tích và hiểu ngôn ngữ tự nhiên, tức là ngôn ngữ chúng ta sử dụng hàng ngày.
NLP cho phép giao tiếp giữa con người và máy móc và xử lý các văn bản hoặc chuỗi từ (trang web, bài đăng trên mạng xã hội ...), nhưng cũng hiểu được ngôn ngữ nói cũng như văn bản (nhận dạng giọng nói). Các mục đích có thể khác nhau, từ hiểu đơn giản về nội dung, đến dịch thuật, cho đến tạo ra văn bản một cách độc lập bắt đầu từ dữ liệu hoặc tài liệu được cung cấp làm đầu vào.
Mặc dù các ngôn ngữ liên tục thay đổi và được đặc trưng bởi các thành ngữ hoặc cách diễn đạt khó dịch, NLP tìm thấy nhiều lĩnh vực ứng dụng như trình kiểm tra chính tả hoặc hệ thống dịch tự động cho văn bản viết, chatbot và trợ lý giọng nói cho ngôn ngữ nói.
Lo Speech Recognition là khả năng cho phép máy tính hiểu và xử lý ngôn ngữ của con người ở dạng văn bản hoặc định dạng dữ liệu khác. Nhờ sử dụng Trí tuệ nhân tạo, công nghệ này giờ đây không chỉ có thể nhận dạng ngôn ngữ tự nhiên mà còn có thể nhận dạng các sắc thái khác như giọng điệu, phương ngữ hay ngôn ngữ.
Loại nhận dạng giọng nói này cho phép bạn thực hiện các tác vụ thủ công thường yêu cầu các lệnh lặp đi lặp lại, ví dụ như trong chatbot có tự động hóa giọng nói, để định tuyến cuộc gọi trong trung tâm liên lạc, trong các giải pháp ghi chính tả và phiên âm giọng nói hoặc trong điều khiển giao diện người dùng PC, thiết bị di động và trên- hệ thống bảng.
L 'Trí tuệ nhân tạo tổng hợp (trong tiếng Anh Trí tuệ tổng hợp nhân tạo, hay AGI) là một loại AI có khả năng hiểu, học hỏi và giải quyết các nhiệm vụ phức tạp tương tự như con người.
So với các Hệ thống Trí tuệ Nhân tạo chuyên về các nhiệm vụ cụ thể (Trí tuệ nhân tạo Narrow hay ASI – Narrow AI), AGI thể hiện linh hoạt về nhận thức, học hỏi từ những kinh nghiệm khác nhau, hiểu biết và khả năng thích ứng với nhiều tình huống mà không yêu cầu lập trình cụ thể cho từng nhiệm vụ riêng lẻ.
Bất chấp khoảng cách hiện tại, mục tiêu cuối cùng của AGI là - mặc dù chắc chắn là một nhiệm vụ phức tạp - đi tới tái tạo trí tuệ và khả năng nhận thức của con người càng gần càng tốt.
BlogInnovazione.it
Thứ Hai tuần trước, Financial Times đã công bố một thỏa thuận với OpenAI. FT cấp phép cho hoạt động báo chí đẳng cấp thế giới…
Hàng triệu người trả tiền cho các dịch vụ phát trực tuyến, trả phí thuê bao hàng tháng. Ý kiến chung là bạn…
Coveware của Veeam sẽ tiếp tục cung cấp dịch vụ ứng phó sự cố tống tiền trên mạng. Coveware sẽ cung cấp khả năng điều tra và khắc phục…
Bảo trì dự đoán đang cách mạng hóa ngành dầu khí, với cách tiếp cận sáng tạo và chủ động trong quản lý nhà máy.…
