Təxmini oxuma vaxtı: 10 minuti
Süni intellekt tətbiqlərinə artan investisiyalar və AI-nin müəssisə məkanında artan istifadəsi AI mütəxəssisləri üçün əmək bazarının necə inkişaf etdiyini göstərir.
Süni intellekt, yəqin ki, insanlar olaraq yaşadığımız ən maraqlı irəliləyişlərdən biridir. Bu, insanlar kimi işləyən və reaksiya verən ağıllı maşınlar yaratmağa həsr olunmuş kompüter elminin bir sahəsidir.
AI-nin dörd əsas növü var. Mən:
Bu növ süni intellekt sırf reaktivdir və qərar qəbul etmək üçün “xatirələr” yaratmaq və ya “keçmiş təcrübələrdən” istifadə etmək qabiliyyətinə malik deyil. Bu maşınlar xüsusi tapşırıqları yerinə yetirmək üçün nəzərdə tutulmuşdur. Məsələn, proqramlaşdırıla bilən qəhvə hazırlayan maşınlar və ya paltaryuyan maşınlar xüsusi funksiyaları yerinə yetirmək üçün nəzərdə tutulub, lakin onların yaddaşı yoxdur.
Bu tip süni intellekt qərar qəbul etmək üçün keçmiş təcrübələrdən və indiki məlumatlardan istifadə edir. Məhdud yaddaş o deməkdir ki, maşınlar yeni ideyalar istehsal etmir. Onların yaddaşı idarə edən daxili proqramı var. Belə maşınlarda dəyişiklik etmək üçün yenidən proqramlaşdırma aparılır. Özünü idarə edən avtomobillər yaddaşı məhdud olan süni intellektin nümunələridir.
Bu süni intellekt maşınları insan emosiyalarını ictimailəşdirə və anlaya bilər və ətrafına, üz xüsusiyyətlərinə və s. Bu cür imkanlara malik maşınlar hələ hazırlanmamışdır. Bu tip süni intellektlə bağlı çoxlu araşdırmalar aparılır.
Bu, süni intellektin gələcəyidir. Bu maşınlar super intellektli, həssas və şüurlu olacaq. Çox güman ki, öz xüsusiyyətlərinə malik olsalar da, insana çox oxşar reaksiya verə bilirlər.
Süni intellekti necə həyata keçirə biləcəyimizi izah edən aşağıdakı yolları araşdıraq:
Buavtomatik öyrənmə bu, AI-yə öyrənmək imkanı verir. Bu, nümunələri tapmaq və məruz qaldıqları məlumatlardan anlayışlar yaratmaq üçün alqoritmlərdən istifadə etməklə edilir.
L 'dərin öyrənməMaşın öyrənməsinin alt kateqoriyası olan , insan beyninin neyron şəbəkəsini təqlid etmək qabiliyyəti ilə süni intellekt təmin edir. O, məlumatlarınızdakı nümunələri, səs-küyü və çaşqınlıq mənbələrini mənalandıra bilər.
Bunun necə işlədiyini anlamağa çalışaq deep learning.
Aşağıda göstərilən şəkli nəzərdən keçirin:
Yuxarıdakı şəkil a-nın üç əsas qatını göstərir neyron şəbəkəsi:
Ayırmaq istədiyimiz şəkillər giriş qatına keçir. Oxlar şəkildən giriş qatının ayrı-ayrı nöqtələrinə çəkilir. Sarı təbəqədəki ağ nöqtələrin hər biri (giriş təbəqəsi) şəkildəki bir pikseli təmsil edir. Bu şəkillər giriş qatındakı ağ ləkələri doldurur.
Bu AI təlimatını izləyərkən bu üç səviyyə haqqında aydın təsəvvürümüz olmalıdır.
Gizli təbəqələr hər hansı riyazi hesablamalar və ya girişlərimizdə xüsusiyyət çıxarılması üçün məsuliyyət daşıyır. Yuxarıdakı şəkildə narıncı rəngdə göstərilən təbəqələr gizli təbəqələri təmsil edir. Bu təbəqələr arasında görünən xətlər “çəkilər” adlanır. Onların hər biri adətən giriş qatındakı dəyərə vurulan float ədədi və ya onluq ədədi təmsil edir. Bütün çəkilər gizli təbəqədə cəmlənir. Gizli təbəqədəki nöqtələr çəkilərin cəminə əsaslanan dəyəri təmsil edir. Bu dəyərlər daha sonra növbəti gizli təbəqəyə ötürülür.
Niyə bir neçə səviyyənin olduğunu merak edə bilərsiniz. Gizli təbəqələr müəyyən dərəcədə alternativ kimi fəaliyyət göstərir. Gizli təbəqələr nə qədər çox olarsa, daxil olan məlumatlar və istehsal edilə bilən məlumatlar bir o qədər mürəkkəbdir. Gözlənilən çıxışın dəqiqliyi ümumiyyətlə mövcud olan gizli təbəqələrin sayından və giriş məlumatlarının mürəkkəbliyindən asılıdır.
Çıxış təbəqəsi bizə ayrıca fotoşəkillər verir. Qat daxil edilmiş bütün bu çəkiləri əlavə etdikdən sonra şəklin portret və ya mənzərə olduğunu müəyyən edəcək.
Misal: aviabilet xərclərinin proqnozlaşdırılması
Bu proqnoz müxtəlif amillərə əsaslanır, o cümlədən:
Maşını yetişdirmək üçün bəzi tarixi bilet qiymətləri ilə başlayaq. Maşınımız öyrədildikdən sonra biz xərcləri proqnozlaşdırmağa kömək edəcək yeni məlumatları paylaşırıq. Əvvəllər dörd növ maşın haqqında öyrəndiyimiz zaman yaddaşa malik maşınları müzakirə edirdik. Burada biz sadəcə yaddaş və onun verilənlərdəki nümunəni necə başa düşməsi və ondan yeni qiymətlər üçün proqnozlar vermək üçün istifadə etməsi haqqında danışırıq.
Sonrakı bu dərslikdə biz AI-nin necə işlədiyinə və bəzi AI tətbiqlərinə nəzər salacağıq.
Bu gün gördüyümüz süni intellektin ümumi tətbiqi evdəki cihazların avtomatik dəyişdirilməsidir.
Qaranlıq otağa girdiyiniz zaman otaqdakı sensorlar varlığınızı aşkarlayır və işıqları yandırır. Bu, yaddaşı olmayan maşınların nümunəsidir. Daha təkmil AI proqramlarından bəziləri hətta siz açıq göstərişlər verməzdən əvvəl istifadə nümunələrini proqnozlaşdıra və cihazları işə sala bilir.
Bəzi proqramlar və süni intellekt proqramları onlar sizin səsinizi tanıya və müvafiq olaraq hərəkət edə bilərlər. “Televizoru yandır” desəniz, televizordakı audio sensorlar səsinizi aşkarlayır və onu yandırır.
İlə Google Əsas Mini bunu hər gün edə bilərsiniz.
Bu süni intellekt dərsliyinin sonuncu bölməsi AI-nin səhiyyədə istifadə vəziyyətini təsvir edir.
L 'süni intellekt bir neçə əla istifadə hallarına malikdir və təlimatın bu bölməsi səhiyyədə AI tətbiqlərindən başlayaraq onları daha yaxşı başa düşməyə kömək edəcək. Problemin ifadəsi, bir insanın diabetli olub olmadığını proqnozlaşdırmaqdır. Xüsusi xəstə məlumatı bu iş üçün giriş kimi istifadə olunur. Bu məlumat daxil olacaq:
Bu problem ifadəsi üçün modelin necə yaradıldığını görmək üçün Simplilearn-ın “Süni İntellekt Dərsliyi” videosuna baxın. Model ilə həyata keçirilir Python istifadə etmək TensorFlow.
Süni intellekt tətbiqləri yenidəndefimarketinq, səhiyyə, maliyyə xidmətləri və s. kimi müxtəlif sahələrdə biznes proseslərinin necə həyata keçirildiyini öyrənmək. Şirkətlər davamlı olaraq bu texnologiyadan faydalana biləcəkləri yolları araşdırırlar. Mövcud prosesləri təkmilləşdirmək axtarışları artmaqda davam etdikcə, mütəxəssislərin süni intellekt sahəsində təcrübə qazanması məna kəsb edir.
L 'Əşyaların süni intellekti (AIoT) Əşyaların İnterneti (IoT) həlləri daxilində Süni İntellektin (AI) birləşməsidir. Əşyaların İnterneti (və ya Əşyaların İnterneti) bir-biri ilə əlaqəli (internet sayəsində) və malik olduğu, toplanmış və/və ya işlənmiş məlumat mübadiləsi apara bilən gündəlik həyatın "ağıllı" obyektləri ideyasına əsaslanır. .
Bu inteqrasiya sayəsində Süni İntellekt verilənləri emal etmək və digər obyektlərlə məlumat mübadiləsi aparmaq üçün şəbəkəyə qoşula, böyük həcmdə məlumatların idarə edilməsini və təhlilini təkmilləşdirə biləcək. IoT və AI-ni inteqrasiya edə bilən tətbiqlər a olacaq şirkətlərə və istehlakçılara radikal təsir göstərir. Çoxlu nümunələrdən bəziləri? Avtonom nəqliyyat vasitələri, uzaqdan tibbi xidmət, ağıllı ofis binaları, proqnozlaşdırıcı texniki xidmət.
Bəhs etdiyimiz zaman Təbii Dil Qenerasiya təbii dili, yəni hər gün istifadə etdiyimiz dili analiz edə və başa düşə bilən Süni İntellekt (AI) alqoritmlərini nəzərdə tuturuq.
NLP insan və maşın arasında ünsiyyət qurmağa imkan verir və mətnlər və ya söz ardıcıllığı (veb-səhifələr, sosial mediada yazılar...), həm də şifahi dil və mətnləri (səsin tanınması) anlamaqla məşğul olur. Məqsədlər məzmunun sadə başa düşülməsindən tutmuş tərcüməyə, giriş kimi təqdim edilən məlumat və ya sənədlərdən başlayaraq mətnin müstəqil istehsalına qədər dəyişə bilər.
Dillərin daim dəyişməsinə və tərcüməsi çətin olan deyimlər və ya ifadələrlə xarakterizə olunmasına baxmayaraq, NLP yazılı mətnlər üçün orfoqrafiya yoxlayıcıları və ya avtomatik tərcümə sistemləri, danışıq dili üçün chatbotlar və səs köməkçiləri kimi çoxsaylı tətbiq sahələri tapır.
Lo Konuşma Tanıma kompüterə yazılı və ya digər məlumat formatlarında insan dilini başa düşməyə və emal etməyə imkan verən qabiliyyətdir. Süni intellektin istifadəsi sayəsində bu texnologiya indi təkcə təbii dili deyil, həmçinin vurğu, dialekt və ya dil kimi digər nüansları da müəyyən edə bilir.
Bu cür səsin tanınması sizə adətən təkrar əmrləri tələb edən əl işlərini yerinə yetirməyə imkan verir, məsələn, səs avtomatlaşdırması olan chatbotlarda, əlaqə mərkəzlərində zəngləri yönləndirmək, imla və səs transkripsiya həlləri, və ya kompüter istifadəçi interfeysi idarəetmələri, mobil və on- lövhə sistemləri.
L 'Ümumi süni intellekt (İngilis dilində Süni Ümumi İntellekt və ya AGI) mürəkkəb tapşırıqları başa düşmək, öyrənmək və həll etmək qabiliyyətinə malik olan bir AI növüdür. insanlar kimi.
Xüsusi tapşırıqlar üzrə ixtisaslaşmış Süni İntellekt Sistemləri ilə müqayisədə (Dar Süni İntellekt və ya ASI – Dar AI), bir AGI nümayiş etdirir koqnitiv çox yönlülük, müxtəlif təcrübələrdən öyrənmək, anlamaq və müxtəlif vəziyyətlərə uyğunlaşmaq hər bir fərdi tapşırıq üçün xüsusi proqramlaşdırma tələb etmədən.
Mövcud məsafəyə baxmayaraq, AGI-nin son məqsədi - əlbəttə ki, mürəkkəb bir iş olsa da - getməkdir insan zehnini və idrak qabiliyyətlərini mümkün qədər yaxından təkrarlayın.
BlogInnovazione.it
Coveware by Veeam kiber qəsb hallarına cavab xidmətləri göstərməyə davam edəcək. Coveware məhkəmə və remediasiya imkanları təklif edəcək...
Proqnozlaşdırılan texniki xidmət zavodun idarə edilməsinə innovativ və proaktiv yanaşma ilə neft və qaz sektorunda inqilab edir.…
Böyük Britaniyanın CMA süni intellekt bazarında Big Tech-in davranışı ilə bağlı xəbərdarlıq edib. Orada…
Avropa İttifaqı tərəfindən binaların enerji səmərəliliyini artırmaq üçün tərtib edilən "Yaşıl Evlər" Fərmanı qanunvericilik prosesini yekunlaşdırdı ...
