Искусственный интеллект (ИИ) — одна из самых важных технологий цифровой эпохи. Это относится к методу имитации человеческого интеллекта с помощью машин или систем для выполнения определенных задач. Для простоты понимания обратитесь к примерам ниже:
- Такие приложения, как Grammarly, помогают писать с помощью искусственного интеллекта.
- Чат-боты, которые понимают проблемы потребителей и дают адекватные ответы
- Автоматические рекомендации Google в соответствии с привычками поиска/просмотра
Существует широкий спектр приложений, предназначенных для конкретных пользователей. Давайте рассмотрим широкий спектр возможностей искусственного интеллекта, преобразующих земной шар.
Что такое искусственный интеллект?
В 1965 году этот термин ввел Джон Маккарти. Он определил ИИ как технику и науку о создании интеллектуальных машин (компьютерных программ). Несколько ученых сформулировали различные значения, основанные на рассуждениях, мыслительных процессах и рациональности. Проще говоря, ИИ, также известный как машинный интеллект, — это исследование того, как сделать технологии достаточно интеллектуальными, чтобы они могли самостоятельно принимать решения и действовать от имени людей.
В основном он включает пять элементов: обучение, рассуждение, решение проблем, восприятие и понимание языка. В результате платформа облегчает плавное выполнение различных компьютерных программ на машинах. В настоящее время почти все предприятия используют ИИ в той или иной форме. Он подразделяется на две формы: сильную и слабую.
Сильный искусственный интеллект: он может решать проблемы и находить ответы без вмешательства человека. Самоуправляемые автомобили, например, не натыкаются на препятствия, соблюдают правила дорожного движения и едут плавно.
Слабый ИИ: он запрограммирован и проинструктирован для выполнения конкретной задачи. Рассмотрим, например, чат-бот, который может решать ваши запросы только в соответствии с программой и типичными ответами.
Сфера применения слабого ИИ узкая, а у сильного ИИ — широкая.
Значение ИИ
ИИ помогает организациям решать проблемы, улучшать бизнес-процессы и предлагать эффективные решения. Таким образом, он повышает способность принимать решения с точностью и аккуратностью. Согласно опросу, проведенному Gartner, примерно 37% компаний во всем мире используют ИИ. В ближайшие дни это число будет увеличиваться быстрыми темпами. Рассмотрим следующие факты:
- Точная интерпретация человеческих возможностей
- Автоматизация конкретных задач, которые ранее требовали больших человеческих усилий (ручной подъем тяжелых деталей, машинные операции, сбор и размещение компонентов и т. д.)
- Создание новых возможностей в бизнесе и операциях
- Достижения в различных областях, таких как здравоохранение, банковское дело, производство, розничная торговля и т. д.
- Улучшенные диалоговые боты или меню обслуживания клиентов, предлагающие подходящие продукты.
- Более быстрый анализ данных
Филиалы искусственного интеллекта
Машинное обучение
Это метод, который позволяет компьютерам учиться без программирования. Машинное обучение отслеживает действия в нашей повседневной жизни. Есть много примеров, включая карты Google, спам-фильтры, предотвращение мошенничества, Facebook, Instagram и т. д. Это помогает машинам переводить, внедрять и анализировать данные для решения современных задач.
Под этот тип подпадают четыре типа алгоритмов.
Прочтите нашу статью об исследовании режимов и классов кибербезопасности, чтобы понять различные типы кибермошенничества и методы их предотвращения.
Под наблюдением
Эти алгоритмы используют предыдущее обучение для прогнозирования будущих возможностей. Сначала анализируется известный набор данных, а затем алгоритмы создают предполагаемую функцию, которая оценивает результат. Кроме того, алгоритм может обнаруживать ошибки и при необходимости корректировать модель, сравнивая ее выходные данные с предполагаемым результатом.
Без присмотра
Это становится очевидным, когда данные не классифицируются и не маркируются. Несмотря на то, что система не прогнозирует выходные данные, она может получить представление о данных путем изучения наборов данных. Это идентифицирует скрытые структуры в немаркированных данных.
полуконтролируемый
Такие алгоритмы существуют между контролируемым и неконтролируемым обучением, поскольку они используют небольшую часть размеченных данных и большое количество неразмеченных данных. Обычно этот подход выбирается, когда приобретенным лейблам нужны опытные и соответствующие ресурсы для обучения/обучения у них.
Армирование
Это лучше всего работает с такими функциями, как пробы и ошибки. В этом сценарии машины и программные агенты могут определить наиболее эффективное поведение в данном контексте. Агентам нужна простая обратная связь с вознаграждением, чтобы выбрать лучшее действие, называемое сигналом подкрепления.
Нечеткая логика
Нечеткая логика представляет и изменяет неопределенную информацию, измеряя степень правильности гипотезы. Его алгоритмы могут помочь имитировать человеческое мышление за счет более удобной и гибкой реализации методов машинного обучения.
Для простоты понимания обратитесь к изображению ниже, на котором различаются нечеткая и логическая логика.
Робототехника
Эта увлекательная область ИИ концентрируется на создании и строительстве роботов. Робототехника означает науку, которая проектирует, производит, функционирует и использует роботов. Он широко используется в различных секторах, таких как опасные среды, медицина, роботизированные автомобили, промышленность, сельское хозяйство и многие другие. Они содержат сенсоры и эффекторы, которые позволяют им воспринимать окружающую среду и реагировать на нее. Роботы представляют собой либо манипуляторы, закрепленные в фиксированных положениях, либо мобильные.
Нейронная сеть
Он использует неврологию (науку о нервах и нервной системе человеческого мозга) для выполнения задач. Человеческий мозг состоит из бесконечного числа нейронов. Цель нейронной сети — имитировать работу человеческого мозга, копируя его нейроны в систему или машину. Это облегчает прогнозирование, анализ рисков, предсказания фондовых бирж и прогнозирование продаж.
Обработка естественного языка (NLP)
Эта система ищет, изучает, осмысливает и извлекает информацию из текстов. Программисты используют библиотеки НЛП для обучения компьютеров извлечению ценной информации из текстовых данных. Например, рассмотрим спам-фильтр. Алгоритмы могут идентифицировать нежелательную почту, проверяя строку темы или текст. Это может принести пользу несколькими способами:
- Создает автоматически читаемые сводки
- Помогает личным помощникам, таким как Alexa
- Улучшает анализ и точность
- Позволяет организациям использовать чат-ботов для обслуживания клиентов
Экспертная система
Это известно как компьютерная система, которая имитирует способность человеческого интеллекта принимать решения. Он выполняет правило рассуждения и понимания в соответствии с запросами пользователя. Затем оно получает знание. Накопленный человеческий опыт определяет эффективность системы.
Экспертная система предназначена для решения сложных задач с использованием сводов знаний в сочетании с правилами "если-то" вместо традиционных алгоритмов. Google Search Engine, в частности, использует экспертную систему, чтобы предлагать предложения по орфографическим и грамматическим ошибкам.
Прорывные примеры ИИ
Машинный перевод
Это метод перевода контента с одного языка на другой без участия человека. Компьютерные программы используют статистические модели, основанные на языках. Модель нейронного машинного перевода была настолько эффективной в последние годы. Примеры включают перевод Google, DeepL, перевод Amazon и т. д.
Планирование и планирование
Программа удаленного агента НАСА была первой, которая управляла работой космического корабля в сотнях миллионов миль от Земли. Планировка велась с уровня земли. После этого они находились под наблюдением и контролем на различных этапах, таких как обнаружение, диагностика и восстановление.
Читайте также: 8 потрясающих открытий, сделанных телескопом Хаббл НАСА.
Игры
Программа IBM DEEP BLUE обыграла чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова со счетом 3,5:2,5 в показательном матче 1997 года. В результате акции IBM увеличились на 18 миллиардов долларов. В этом сила игры.
Фильтрация спама
Алгоритм обучения классифицирует более миллиарда сообщений каждый день как спам для пользователей, экономя время на удаление от 80% до 90% всех сообщений в противном случае. Спамеры постоянно обновляют свои методы, поэтому со статическим программированием угнаться за ними сложно. В таких случаях алгоритмы обучения великолепны.
Роботизированные транспортные средства
Беспилотные автомобили могут чувствовать атмосферу и плавно двигаться без вмешательства человека. Такие автомобили разрабатываются Motional, Refraction AI, Optimus Ride, Waymo, Zoox, nuTonomy и многими другими. В 2020 году Китай запустил две общедоступные трассы роботакси.
Во все более автоматизированном мире искусственный интеллект позволяет машинам выполнять задачи, которые ранее требовали человеческого внимания и интеллекта. Это создает определенные риски и проблемы. По мере того, как ИИ получает все более широкое распространение, безработица среди людей может увеличиваться, вызывая психические, психологические и физические проблемы. Последствия этого могут быть пугающими для человечества. Мы, люди, способны создавать, модифицировать, развивать и контролировать этот поток. Давайте засвидетельствуем этот грядущий век вместе!