Что такое искусственный интеллект?
Под искусственным интеллектом понимаются машины, в основном компьютеры, работающие как люди. В ИИ машины выполняют такие задачи, как распознавание речи, решение проблем, обучение и т. Д. Машины могут работать и действовать как человек, если у них достаточно информации. Поэтому в искусственном интеллекте инженерия знаний играет жизненно важную роль. Связь между объектами и свойствами устанавливается для реализации инженерии знаний. ниже приведены методы искусственного интеллекта.
Топ 4 Техники Искусственного Интеллекта
Искусственный интеллект можно разделить на различные категории в зависимости от способности машины использовать прошлый опыт для прогнозирования будущих решений, памяти и самосознания. IBM разработала Deep Blue, шахматную программу, которая может определять фигуры на шахматной доске. Но у него нет памяти, чтобы предсказывать будущие действия. Эта система хоть и полезна, но не может быть адаптирована к другой ситуации. Другой тип системы ИИ, который использует прошлый опыт и имеет бонус ограниченной памяти, чтобы предсказать решения. Пример такого рода системы ИИ можно найти в функциях принятия решений в случае автомобилей с самостоятельным вождением. Здесь наблюдения помогают в действиях, которые должны быть предприняты в ближайшее время, которые не сохраняются постоянно, поскольку наблюдения часто меняются. В то же время, с развитием технологий, возможно, появятся машины с чувством или сознанием, в которых машины будут понимать текущее состояние вещей, что может быть использовано для определения того, что должно быть сделано. Но таких систем не существует.
Ниже приведены различные категории искусственного интеллекта:
1. Машинное обучение
Это одно из приложений ИИ, где машины не запрограммированы явно для выполнения определенных задач, они автоматически учатся и улучшают свой опыт. Глубокое обучение - это подмножество машинного обучения, основанное на искусственных нейронных сетях для прогнозного анализа. Существуют различные алгоритмы машинного обучения, такие как неконтролируемое обучение, контролируемое обучение и обучение с подкреплением. В обучении без учителя алгоритм не использует секретную информацию, чтобы воздействовать на нее без какого-либо руководства. В контролируемом обучении он выводит функцию из обучающих данных, которая состоит из набора входного объекта и желаемого результата. Обучение подкреплению используется машинами для принятия соответствующих мер для увеличения вознаграждения, чтобы найти наилучшую возможность, которую следует принять во внимание.
2. НЛП (обработка естественного языка)
Это взаимодействие между компьютерами и человеческим языком, когда компьютеры запрограммированы на обработку естественных языков. Машинное обучение - это надежная технология обработки естественного языка, позволяющая получить значение из человеческих языков. В НЛП звук разговора человека фиксируется машиной. Затем происходит разговор аудио с текстом, а затем обрабатывается текст, где данные преобразуются в аудио. Затем машина использует звук для ответа людям. Приложения обработки естественного языка можно найти в приложениях IVR (Interactive Voice Response), используемых в центрах обработки вызовов, приложениях для языкового перевода, таких как Google Translate, и текстовых процессорах, таких как Microsoft Word, для проверки точности грамматики в тексте. Однако природа человеческих языков затрудняет обработку естественного языка из-за правил, связанных с передачей информации с использованием естественного языка, и их нелегко понять компьютерам. Таким образом, НЛП использует алгоритмы для распознавания и абстрагирования правил естественных языков, где неструктурированные данные из человеческих языков могут быть преобразованы в формат, понятный компьютеру.
3. Автоматизация и робототехника
Цель автоматизации состоит в том, чтобы выполнять монотонные и повторяющиеся задачи, выполняемые машинами, которые также повышают производительность и получают экономичные и более эффективные результаты. Многие организации используют машинное обучение, нейронные сети и графики в автоматизации. Такая автоматизация может предотвратить проблемы мошенничества при совершении финансовых транзакций в Интернете с использованием технологии CAPTCHA. Роботизированная автоматизация процессов запрограммирована на выполнение повторяющихся задач большого объема, которые могут адаптироваться к изменениям в различных обстоятельствах.
4. Машинное зрение
Машины могут захватывать визуальную информацию и затем анализировать ее. Здесь камеры используются для захвата визуальной информации, аналого-цифровое преобразование используется для преобразования изображения в цифровые данные, а цифровая обработка сигнала используется для обработки данных. Затем полученные данные поступают на компьютер. В машинном зрении двумя важными аспектами являются чувствительность, то есть способность машины воспринимать слабые импульсы и разрешение, диапазон, в котором машина может различать объекты. Использование машинного зрения можно найти в идентификации подписи, распознавании образов, анализе медицинских изображений и т. Д.
Приложения искусственного интеллекта
Ниже приведены различные приложения искусственного интеллекта.
- AI используется в финансовой отрасли, где собираются личные данные, которые впоследствии можно использовать для предоставления финансовых консультаций.
- ИИ используется в области образования, где система оценок может быть автоматизирована, а производительность учащихся может быть оценена на основе того, как может быть улучшен процесс обучения.
- В области здравоохранения ИИ используется для более точной диагностики, когда используются технологии для понимания естественного языка и ответа на поставленные вопросы. Кроме того, компьютерные программы, такие как чат-боты, используются для помощи клиентам в планировании встреч и упрощении процесса выставления счетов и т. Д.
- AI используется в бизнесе для автоматизации повторяющихся задач, выполняемых людьми с помощью Robotic Process Automation. Для повышения удовлетворенности клиентов алгоритмы машинного обучения интегрированы с аналитикой для сбора информации, которая помогает понять потребности клиентов.
- AI используется в устройствах Smart Home, системах безопасности и видеонаблюдения, навигации и путешествиях, потоковой передаче музыки и мультимедиа, видеоиграх и т. Д.
Вывод
ИИ очень сильно влияет на нашу жизнь. Организации также предпринимают шаги по адаптации к технологии искусственного интеллекта, которая может дать им новые способы выполнения задач, а также понимание структуры данных для обеспечения максимальной производительности.
Рекомендуемые статьи
Это руководство по технике искусственного интеллекта. Здесь мы обсуждаем, что такое искусственный интеллект и его методы вместе с приложениями. Вы также можете просмотреть наши другие предлагаемые статьи, чтобы узнать больше -
- Технология искусственного интеллекта - с преимуществами
- Важность искусственного интеллекта - с использованием
- Введение в инструменты искусственного интеллекта
- Топ 10 вопросов по искусственному интеллекту Интервью