Введение в искусственный интеллект

Искусственный интеллект - это способность проектировать интеллектуальные машины или разрабатывать самообучающиеся программные приложения, которые имитируют такие черты человеческого разума, как рассуждение, решение проблем, планирование, принятие оптимальных решений, сенсорные восприятия и т. Д. Способность искусственного интеллектуального подхода превосходить человеческие действия с точки зрения открытия знаний привлекли внимание деловых и исследовательских кругов во всем мире, и в этой области исследований наблюдался быстрый прогресс за последние два десятилетия. давайте продвинемся дальше в этом введении к посту искусственного интеллекта подробно.

Основные компоненты и характеристики искусственного интеллекта

В вышеприведенном разделе мы изучили введение в искусственный интеллект, поэтому теперь мы продолжим работу с компонентами или структурами, которые в основном способствуют внедрению различных интеллектуальных систем:

1. Особенности разработки

Процесс определения минимального набора информационных функций или атрибутов из предоставленного набора данных называется извлечением объектов. Производительность процессов машинного обучения может быть улучшена путем правильного выбора значимого набора функций. Эффективный процесс извлечения признаков обеспечивает

  1. Снижение степени беспорядка, называемого энтропией при классификации наборов данных на основе выбранных признаков. Другими словами, этот оптимальный набор функций максимизирует получение информации.
  2. Нулевая корреляция между функциями, благодаря чему достигается независимость и минимальность набора функций. Эта цель достигается с использованием таких методов, как анализ главных компонентов (PCA), процесс ортогонализации Грамма-Шмидта и т. Д.

2. Искусственные нейронные сети

Нейронная сеть содержит взвешенные соединения между набором вычислительных узлов на последовательных уровнях. Оптимальные веса соединений определяются на этапе обучения путем их корректировки в соответствии с общей стратегией распределения веса и в соответствии с обратной связью, полученной из реализованного алгоритма обратного распространения. Технически, каждый узел вычисляет взвешенную сумму значений, распространяемых на его вход. Критерии для вычисленных значений для обратной связи на следующий уровень регулируются функциями активации. После ряда эпох, составляющих этапы прямого и обратного распространения, весовые коэффициенты и другие параметры сети сходятся к оптимальным значениям, в результате получается наиболее подходящая модель. Наиболее часто используемые искусственные нейронные сети:

  1. Сверточные нейронные сети (CNN) объединяют полученные входные данные с изученными пространственными фильтрами / шаблонами, чтобы идентифицировать признаки на уровне свертки. Эти сигналы передаются на следующие уровни, которые полностью подключены для выполнения задач распознавания.
  2. Устойчивость свертывания к вариациям поступательного движения способствует эффективному распознаванию или маркировке признаков, и этот подход широко используется в приложениях распознавания изображений.
  3. Рекуррентные нейронные сети (RNN) используют долговременную кратковременную память (LTSM) для интеллектуальной оценки неизвестных значений из данной серии прошлых данных.

3. Глубокое обучение

Архитектура глубокого обучения имеет больше скрытых слоев между входным и выходным уровнями по сравнению с искусственными нейронными сетями. Это архитектурное изменение облегчает структуру глубокого обучения для автоматического извлечения признаков наряду с обучением классификации. Эти модели используют контролируемое обучение для обучения с хорошо маркированными наборами данных. Несмотря на присущую архитектуре сложность с многочисленными скрытыми уровнями, время обучения модели может быть значительно сокращено с использованием высокопроизводительных параллельных вычислительных графических процессоров.

Приложения искусственного интеллекта

Как мы уже узнали о введении в искусственный интеллект, так что теперь мы обсуждаем теории и методы, связанные с искусственным интеллектом, произвели революцию во всех областях, включая розничную торговлю, финансы, космические исследования, здравоохранение, бытовую электронику, автомобили и т. Д. Детали для нескольких приложений как показано ниже:

  • Этическое редактирование генов

Понятие персонализированной медицинской помощи для лечения заболеваний или расстройств, вызванных генными мутациями, достигается путем точного понимания генетического плана пациента. Анализ для определения порядка нуклеотидов называется секвенированием генома. С учетом секвенирования генома будут выявлены восприимчивые мутации для назначения специфической для пациента линии лечения.

  • Интеллектуальная система реагирования на стихийные бедствия

Современные спасательные системы используют беспилотники, роботы, датчики на базе искусственного интеллекта для быстрого сбора точной информации о размерах ущерба, точном местонахождении захваченных жертв, топографических деталях ландшафта в кризисные времена. Интеллектуальные системы помогают спасателям определять ближайшие и самые безопасные точки сбора, одновременно эвакуируя людей из районов, пострадавших от стихийных бедствий. Модули управления стихийными бедствиями, оснащенные ИИ, эффективно стимулируют учебные мероприятия по противодействию стихийным бедствиям для выявления потенциально уязвимых мест, планирования предупредительных действий, беспрепятственного мониторинга и управления распределением ресурсов.

  • Рекомендации Системы

Системы наилучшей рекомендации определяют или предсказывают предпочтения пользователей к элементам на основе профиля элементов и выводов о поведении пользователей. Готовность пользователей к различным элементам представлена ​​в виде пары элементов пользователя в матрице полезности. Два способа выяснить реакцию пользователей на элементы

  1. Основанные на контенте рекомендации понимают интерес пользователей на основе оценок / отзывов, предоставленных для нескольких элементов, и предлагают аналогичные элементы для них.
  2. Совместная фильтрация направлена ​​на выявление похожих пользователей и рекомендует элементы, предпочитаемые аналогичными другими пользователями.

Математически представленная служебная матрица является разреженной, и алгоритм рекомендаций направлен на вывод неизвестных / пропущенных записей из нескольких известных значений с использованием алгоритмов кластеризации и методов факторизации матрицы, таких как разложение по сингулярным числам (SVD) и т. Д.

Преимущества искусственного интеллекта

Как мы уже узнали о введении в искусственный интеллект, так что дайте нам знать о преимуществах искусственного интеллекта и преимуществах, предлагаемых модернизированными модулями ИИ, в том числе:

  • Минимальное вмешательство человека

Системы на основе искусственного интеллекта являются наиболее подходящими решениями в средах, где человеческая жизнь более подвержена риску. Немного примеров таких сценариев - исследование космоса, оборонительные операции, такие как обезвреживание бомб, рабочие места, характеризующиеся сильной жарой, добыча полезных ископаемых и т. Д.

  • Быстрее и точнее

Производительность хорошо обученных приложений с поддержкой ИИ значительно снижает вероятность появления человеческих ошибок. Эти версии ИИ оказались более быстрыми в вычислительно-дорогостоящих задачах, особенно в области научных исследований и трудоемких задач. Большинство рутинных, тривиальных и повторяющихся задач могут быть автоматизированы с помощью надлежащей технологии искусственного интеллекта для повышения эффективности работы.

проблемы

В вышеприведенном разделе «Введение в искусственный интеллект» мы узнали о характеристиках, применении и преимуществах, поэтому теперь мы продолжаем решать задачи, связанные с искусственным интеллектом:

  • Потребность в массиве данных

В общем, интеллектуальные системы перед развертыванием в качестве реального решения изучают оптимизированную модель с помощью большого объема данных во время обучения и проверки. Доступность огромных объемов данных и возможность их обработки являются основными ограничениями для традиционных систем и программных приложений, развивающихся в версиях с поддержкой AI. Потребность в сложных методах моделирования, которые могут оценивать параметры модели с высокой точностью, используя ограниченные выборки данных, неизбежна.

  • Мультимодальные взаимодействия

Эффективность и точность приложений распознавания, основанных на восприятии, которые охватывают методы компьютерного зрения, могут быть улучшены за счет использования способности интерпретировать и обрабатывать несколько режимов данных одновременно. Это позволяет парадигме распознавания идеально подражать человеческому интеллекту, который работает в сочетании с различными чувствами, такими как осязание, зрение, слух и т. Д.

  • Вне контроля человека

С исключительной способностью технологии ИИ понимать и изучать обширные библиотеки информации в более быстром темпе, есть немного угрожающих случаев, когда структура ИИ приобретала эмоциональное отношение и превосходила конечности человеческого логического мышления. В таких нерегулируемых случаях необычное поведение систем ИИ приведет к непоправимой катастрофе.

Рекомендуемые статьи

Это было руководство по введению в искусственный интеллект. Здесь мы обсудили характеристики, приложения и преимущества искусственного интеллекта. Вы также можете посмотреть следующие статьи, чтобы узнать больше -

  1. Искусственный интеллект против человеческого интеллекта
  2. Карьера в искусственном интеллекте
  3. Машинное обучение против искусственного интеллекта
  4. Бизнес-аналитика против больших данных
  5. Введение в инструменты искусственного интеллекта
  6. Компании по искусственному интеллекту
  7. Важность искусственного интеллекта
  8. Лучшие 6 Сравнений между CNN против RNN
  9. Методы искусственного интеллекта

Категория:

Большое количество данных