Artipisyal nga paniktik ug mga sistema sa panghunahuna, kung unsa kini ug posible nga mga aplikasyon

Ang artipisyal nga salabutan mahimong makita ingon ang abilidad sa usa ka computational system nga makahimo sa mga buluhaton, kalihokan ug pagsulbad sa mga problema nga sagad sa hunahuna ug abilidad sa tawo. 

Gibanabana nga oras sa pagbasa: 7 minuti

Ang disiplina natawo ingon usa ka sanga sa teknolohiya sa kasayuran, nga adunay katuyoan sa paghimo og mga makina:

• "Parehong hardware ug software";
• makahimo sa paglihok nga awtonomya sa tanan nga mga kahimtang diin ang usa makahunahuna nga usa ka tawo lamang ang makahimo sa pagsabut sa konteksto ug molihok nga nahiuyon.

Sulod sa mga katuigan, ang artipisyal nga salabutan kanunay nga nagpanghimatuud sa pilosopikal nga debate aron makahatag mga tubag sa posibilidad nga puli sa tawo ang makina ... posible ba? 

Bahin niini mahibal-an naton ang duha nga mga panghunahuna sa hunahuna:

• Maluong artipisyal nga salabutan
• Kusog nga artipisyal nga paniktik

Gihisgutan namon ang huyang nga artipisyal nga paniktik (Mahina nga Artipisyal nga Kaalam) kung ang katuyoan dili ang paghimo mga sistema nga adunay usa ka salabutan nga ikatandi sa iya sa mga tawo. Apan ang mga sistema nga malampuson nga molihok sa usa o labi ka komplikado nga kalihokan sa tawo, sama sa awtomatikong paghubad sa mga teksto. 

Sa kini nga mga kaso ang software, sa pagtuman sa buluhaton diin kini gi-program, naglihok nga ingon usa ka intelihente nga hilisgutan, apan alang sa mga katuyoan sa sangputanan wala’y hinungdan kung tinuod ba kini o wala. 

Tungod niini gisulti namon ang huyang nga artipisyal nga salabutan sa tanan nga mga kaso diin ang makina dili makahunahuna autonomiya, apan makahimo pa nga magpahiangay sa usa ka salabutan. 

Ang kini nga klase nga AI magamit sa mga kaso diin ang pagsabut sa mga proseso sa cognitive sa tawo dili may kalabutan sa katapusan nga sangputanan. 

Gisulti namon ang lig-on nga Artipisyal nga Kaalam kon ang makina nga adunay sulud nga artipisyal nga paniktik dili usa ka "himan" lamang. 

Kung tukma nga naugmad kini mahimo nga usa ka panghunahuna sa hunahuna, nga adunay kaarang nga mahibal-an nga dili mahibal-an gikan sa tawo. 

Sa kini nga pilosopiya ang ideya mao nga ang pipila ka mga porma sa artipisyal nga salabutan mahimo’g makatarunganon nga mangatarungan ug makasulbad sa mga problema sama sa usa ka tawo, busa mailhan ang mga sangputanan sa makina o tawo mahimo’g imposible.

Ang termino nga Machine Learning (awtomatikong pagkat-on) nagtumong sa usa ka hugpong sa mga mekanismo nga iya sa kalibutan sa artificial intelligence. 

Kini nga mga mekanismo nagtugot sa usa ka intelihente nga makina nga mapaayo ang mga kapabilidad ug pasundayag sa paglabay sa panahon, awtomatiko nga pagkat-on uban ang kasinatian aron mahimo ang pipila ka mga gimbuhaton, labi nga gipauswag ang pasundayag sa daghang oras. 

Ang usa ka pananglitan mao ang AlphaGo, software gikan sa machine Pagkat-on kinsa gitudloan pinaagi sa pag-obserbar sa minilyon nga mga paglihok nga gihimo sa mga magdudula sa Go sa panahon sa lainlaing mga dula, ug ang pagdula sa makina batok sa iyang kaugalingon, uban ang sangputanan nga napildi ang giisip nga labing maayong magdudula sa kalibutan sa kini nga dula. 

Ang tulo nga mga nag-unang mga kategorya sa pagkat-on sa makina mao ang:

• Pagdumala sa pagkat-on: ang sistema makadawat mga panig-ingnan nga gimarkahan sumala sa output nga makuha ug, pagsugod gikan sa mga datos sa pagbansay, kinahanglan nga makuha ang usa ka kinatibuk-an nga lagda nga nag-uban sa husto nga label sa matag bag-ong input;
• Dili maserbisyuhan: wala’y mga datos nga may tatak, kini ang sistema nga, gikan sa mga input, kinahanglan nga makit-an ang usa ka istraktura sa datos;
• Pagkat-on sa pagpalig-on: Ang sistema makadawat input gikan sa kalikopan ug nagdala mga aksyon. Ang sistema mosulay sa paghimo mga aksyon aron makadawat mga ganti. Ang sistema mosulay sa pagpatuman sa mga aksyon nga ma-optimize ang ganti depende sa kahimtang sa kalikopan.

Il Deep Learning usa ka subkategorya sa Pagkat-on sa Makina, kana usa ka pamilya nga mga pamaagi nga nahilambigit sa artipisyal nga paniktik nga dinasig sa istruktura ug gimbuhaton sa utok: kana mao, artipisyal nga neural network (Artipisyal nga Neural Network). 

Kini nga mga arkitektura gipadapat sa lainlaing mga konteksto:

• Pagtan-aw sa Computer
• audio ug sinultian nga pagkilala sa sinultian
• natural nga pagproseso sa sinultian
• bioinformatics

Mga bahin sa Deep Learning itandi sa ubang mga teknik sa AI:

• Kini ang mga algorithm nga gigamit ang lainlaing lebel sa mga non-linear nga yunit. Ang kini nga mga lebel gigamit sa kaskad sa paghimo sa mga gimbuhaton nga mahimong giklasipikar ingon nga mga problema sa pagbag-o nga mga kinaiya nga nakuha gikan sa datos; ang matag lebel gigamit ang output sa miaging lebel ingon input;
• Ang kini nga mga algorithm nahulog sa mas lapad nga klase sa mga algorithm sa pagkat-on sa representasyon sa datus sa sulod sa pagkat-on sa makina;
• Gihimo kini pinaagi sa daghang lebel sa representasyon nga masabtan ingon nga lainlaing lebel sa abstraction, nga makahimo sa usa ka hierarchy sa mga konsepto.

Il Deep Learning naglihok kini sa parehas nga mekanismo sama sa utok, ang makina nakakat-on nga awtonomiya sama sa Pagkat-on sa Machine, apan gibuhat kini sa mas "lawom" nga paagi sama sa buhaton sa utok sa tawo. Sa lawom nga gipasabut namon "sa daghang lebel sa konsepto". 

Tingali ang kusog nga panginahanglan alang sa mga kapabilidad sa pag-compute mahimo’g usa ka limitasyon, apan ang kabag-ohan sa Deep Learning sa pagdugang sa magamit nga datos ug mga algorithm mao ang nagpalahi niini sa Machine Learning: 

• akong sistema di Deep Learning gipauswag nila ang ilang pasundayag samtang nagkadaghan ang datos
• Ang mga aplikasyon sa Pagkat-on sa Machine, sa higayon nga nakab-ot ang usa ka lebel sa pasundayag, dili na masamtang. 

Sa pagbansay sa usa ka sistema Deep Learning kasagaran imong label ang data. 

Pananglitan, sa natad sa pag-ila sa biswal, mahimo nimong ipasok ang meta tag "pusa" sa sulod sa mga imahen nga adunay sulud nga pusa ug, nga wala gipatin-aw sa sistema kung giunsa kini mailhan, ang sistema mismo, pinaagi sa daghang lebel sa hierarchical, makatag-an kung unsang mga kinaiya usa ka iring (pako, ikog, balahibo, ug uban pa) ug busa matun-an ang pag-ila niini. 

Ang dili-istraktura nga datos mahimo matun-an pinaagi sa usa ka lawom nga modelo sa pagkat-on sa higayon nga kini naporma ug nakaabut sa usa ka madawat nga lebel sa kawastuhan, apan dili alang sa pasiuna nga hugna sa pagbansay.

Il Deep Learning Karon kini gigamit na sa lainlaing natad:

• awto nga walay pisikal nga drayber
• drone ug mga robot nga gigamit alang sa pagdala sa parsel o alang sa pagdumala sa emerhensya
• pagsulti sa sinultihan ug synthesis alang sa chatbots ug mga robot sa serbisyo
• pag-ila sa nawong alang sa pagbantay
• tagna nga pagmentinar

cognitive computing

Pagpahamtang sa labing abante nga teknolohiya sa hardware, ug paggamit sa kaugalingon nga pagkat-on sa algorithm sama sa:

• data sa pagmina
• dako nga data analytics
• sumbanan sa pag-ila
• natural nga pagproseso sa sinultian
• signal pagproseso

mga platform sa teknolohiya nga gimugna nga mosulay sa pagsundog sa utok sa tawo, nga nagsugod gikan sa labi ka yano nga mga kalihokan nga moabut sa labi ka komplikado nga pagproseso.

Ang usa ka signal usa ka temporal nga pagkalainlain sa pisikal nga estado sa usa ka sistema o sa usa ka pisikal nga kantidad nga gigamit aron magrepresentar ug magpasa sa mga mensahe, sa usa ka kasayuran sa usa ka distansya, busa ang pagtuki sa mga signal usa ka sangkap nga nagsuporta sa cognitive computing.

Google Deepmind, e Baidu Minwa ang labing inila nga mga ehemplo nga magamit karon.

Di lalim ang istoryador IBM Watson, ang una nga komersyal nga superkomputer sa iyang matang.

May Kalabutan nga mga Pagbasa

• Artipisyal nga Kaalam: Unsa ang mga klase sa artificial intelligence nga kinahanglan nimong mahibal-an
• Atlantica Digital Usa ka bag-ong proyekto sa panukiduki nga gitumong sa pisikal ug panghunahuna nga rehabilitasyon
• Unsa ang Machine Learning, kung unsa kini ug ang mga katuyoan niini
• Trabaho ug digital nga kabag-ohan: Ang orihinal nga mga kahanas natawo, usa ka modelo sa pag-analisa sa panganod alang sa siyentipikong pagsusi sa personalidad ug humok nga kahanas
• Ang Artipisyal nga Kaalam sa Deep Mind nakakat-on sa pagdula og football

Ercole Palmeri

Naadik sa kabag-ohan

---