Mākslīgais intelekts (AI) ir datorzinātnes nozare, kuras mērķis ir radīt inteliģentas iekārtas. Tā ir kļuvusi par būtisku tehnoloģiju nozares daļu. Mākslīgais intelekts (AI) ļauj mašīnām mācīties no pieredzes, pielāgoties jaunai informācijai un veikt cilvēkam līdzīgus uzdevumus. Izmantojot tehnoloģijas, datorus var apmācīt veikt konkrētus uzdevumus, apstrādājot lielus datu apjomus un atpazīstot datu modeļus. Pētījumi, kas saistīti ar mākslīgo intelektu, ir ļoti tehniski un specializēti.
Vēsture
Termins mākslīgais intelekts tika radīts 1956. gadā, bet AI šodien ir kļuvis populārs, pateicoties paaugstinātajam datu apjomam, uzlabotiem algoritmiem un skaitļošanas jaudas un uzglabāšanas uzlabojumiem.
Kāpēc mākslīgais intelekts ir svarīgs?
AI automatizē atkārtotu mācīšanos un atklāšanu, izmantojot datus. Bet AI atšķiras no aparatūras balstītas robotikas automatizācijas. Manuālo uzdevumu automatizācijas vietā AI uzticami un bez noguruma veic biežus, liela apjoma datorizētus uzdevumus.
AI analizē vairāk un dziļākus datus, izmantojot neironu tīklus, kuriem ir daudz slēptu slāņu. Pirms dažiem gadiem bija gandrīz neiespējami izveidot krāpšanas atklāšanas sistēmu ar pieciem slēptiem slāņiem. Tas viss ir mainījies ar neticamu datora jaudu un lieliem datiem. Jums nepieciešams daudz datu, lai apmācītu dziļus mācību modeļus, jo viņi mācās tieši no datiem. Jo vairāk datu varat nodrošināt, jo precīzāki tie kļūst.
AI sasniedz neticamu precizitāti, izmantojot dziļus neironu tīklus, kas iepriekš nebija iespējams. Piemēram, jūsu mijiedarbība ar Alexa, Google meklēšanu un Google fotogrāfijām ir balstīta uz dziļu mācīšanos, un viņi turpina kļūt precīzāki, jo vairāk tos izmantojam.
AI iegūst lielāko daļu datu. Ja algoritmi ir pašmācība, paši dati var kļūt par intelektuālo īpašumu. Atbildes ir datos; jums vienkārši jāpiemēro AI, lai saņemtu tos. Tā kā datu nozīme tagad ir svarīgāka nekā jebkad agrāk, tā var radīt konkurences priekšrocības. Ja jums ir vislabākie dati konkurētspējīgā nozarē, pat ja visi izmanto līdzīgas metodes, vislabākie dati uzvarēs.
AI pielāgojas, izmantojot progresīvus mācību algoritmus, lai ļautu datiem veikt programmēšanu. AI konstatē datu struktūru un likumsakarības, lai algoritms iegūtu prasmi: algoritms kļūst par klasifikatoru vai prognozētāju. Tātad, tāpat kā algoritms var mācīt sevi, kā spēlēt šahu, tas var iemācīt sev, kādu produktu ieteikt nākamajā tiešsaistē. Un modeļi pielāgojas, sniedzot jaunus datus.
Kā tiek izmantots mākslīgais intelekts
Katrai nozarei ir atšķirīgs pieprasījums pēc AI iespējām. Piemēram, var izmantot juridiskai palīdzībai, patentu meklēšanai, riska paziņošanai un medicīniskiem pētījumiem. Citi AI izmantošanas veidi ir:
Veselības aprūpe – AI lietojumprogrammas var nodrošināt personalizētu medicīnu un rentgena rādījumus. Personīgās veselības aprūpes asistenti var darboties kā dzīves treneri, atgādinot jums lietot tabletes,kā izmantot pārtikas produktus vai ēst veselīgāk.
Mazumtirdzniecība – AI nodrošina virtuālas iepirkšanās iespējas, kas piedāvā personalizētus ieteikumus un apspriež pirkšanas iespējas ar patērētāju.
Ražošana – AI var analizēt rūpnīcas IoT datus, lai prognozētu paredzamo slodzi un pieprasījumu, izmantojot atkārtotus tīklus, īpašu veidu dziļu mācību tīklu, ko izmanto ar secīgiem datiem.
Sports – AI tiek izmantots, lai attēlotu spēļu spēles un sniegtu treneriem ziņojumus par to, kā labāk organizēt spēli, tostarp optimizējot lauka pozīcijas un stratēģiju.
Kādas ir mākslīgā intelekta izmantošanas problēmas?
Mākslīgais intelekts mainīs katru nozari, bet mums ir jāsaprot tā robežas. AI galvenais ierobežojums ir tas, ka tas mācās no datiem. Tas nozīmē, ka jebkādas datu neprecizitātes tiks atspoguļotas rezultātos. Un visi papildu slāņi prognozēšanai vai analīzei ir jāpievieno atsevišķi. Šodienas AI sistēmas ir apmācītas veikt skaidri definētu uzdevumu. Sistēma, kas spēlē pokeru, nevar spēlēt solitāru vai šahu. Sistēma, kas atklāj krāpšanu, nevar vadīt automašīnu vai sniegt juridiskas konsultācijas. Faktiski, AI sistēma, kas atklāj krāpšanu veselības aprūpē, nevar precīzi noteikt krāpšanu nodokļu jomā vai garantijas pieprasījumus par krāpšanu. Citiem vārdiem sakot, šīs sistēmas ir ļoti specializētas. Tās ir vērstas uz vienu uzdevumu un ir tālu no tādām, kas darbojas kā cilvēki. Tāpat pašmācības sistēmas nav autonomas sistēmas. Iedomātās AI tehnoloģijas, ko redzat filmās un TV, joprojām ir zinātniskā fantastika. Bet datori, kas var izmeklēt sarežģītus datus, lai mācītos un pilnveidotu specifiskus uzdevumus, kļūst diezgan izplatīti.
Kā darbojas mākslīgais intelekts
AI darbojas, apvienojot lielus datu apjomus ar ātru, atkārtotu apstrādi un inteliģentiem algoritmiem, ļaujot programmatūrai automātiski mācīties no datu modeļiem vai funkcijām. AI ir plaša studiju joma, kas ietver daudzas teorijas, metodes un tehnoloģijas, kā arī šādas galvenās apakšnozares:
- Mašīnmācība automatizē analītiskā modeļa veidošanu. Tā izmanto metodes no neironu tīkliem, statistiku, operāciju izpēti un fiziku, lai atrastu slēptos ieskatus, nepārprotami ieprogrammējot, kur meklēt vai ko noslēgt.
- Neironu tīkls ir mašīnmācības veids, ko veido savstarpēji savienotas vienības (piemēram, neironi), kas apstrādā informāciju, pārsūtot informāciju starp katru vienību. Lai atrastu savienojumus un iegūtu nenoteiktu datu nozīmi, procesam ir nepieciešami vairāki dati.
- Dziļa mācīšanās izmanto milzīgus neironu tīklus ar daudziem apstrādes bloku slāņiem, izmantojot priekšrocības, ko sniedz skaitļošanas jauda un uzlabotas apmācības metodes, lai apgūtu sarežģītus modeļus lielos datu apjomos. Parastās lietojumprogrammas ietver attēlu un runas atpazīšanu.
- Kognitīvā skaitļošana ir AI apakšmāksla, kas cenšas veidot dabisku, cilvēkam līdzīgu mijiedarbību ar mašīnām. Izmantojot AI un kognitīvo skaitļošanu, galvenais mērķis ir mašīna, kas imitē cilvēka procesus, izmantojot spēju interpretēt attēlus un runu, un pēc tam atbildīgi reaģēt.
- Datoru vīzija balstās uz rakstu atpazīšanu un dziļu mācīšanos, lai atpazītu, kas ir attēlā vai video. Kad mašīnas var apstrādāt, analizēt un saprast attēlus, tās var attēlot attēlus vai videoklipus reālajā laikā un interpretēt to apkārtni.
- Dabiskā valodas apstrāde (NLP) ir datoru spēja analizēt, saprast un radīt cilvēka valodu, tostarp runu. Nākamais NLP posms ir dabiskās valodas mijiedarbība, kas ļauj cilvēkiem sazināties ar datoriem, izmantojot uzdevumu veikšanai normālu, ikdienas valodu.
Kā tev patika raksts?
