Arvioitu lukuaika: 10 minuti
Kasvavat investoinnit tekoälysovelluksiin ja tekoälyn kasvava käyttö yritystiloissa ovat osoitus siitä, miten työmarkkinat kehittyvät, tekoälyasiantuntijoille.
Tekoäly on luultavasti yksi jännittävimmistä edistysaskeleista, joita koemme ihmisinä. Se on tietojenkäsittelytieteen ala, joka on omistettu luomaan älykkäitä koneita, jotka toimivat ja reagoivat ihmisten tavoin.
Tekoälyä on neljä päätyyppiä. Minä olen:
Tämän tyyppinen tekoäly on puhtaasti reaktiivinen, eikä sillä ole kykyä muodostaa "muistoja" tai käyttää "menneitä kokemuksia" päätösten tekemiseen. Nämä koneet on suunniteltu suorittamaan tiettyjä tehtäviä. Esimerkiksi ohjelmoitavat kahvinkeittimet tai pesukoneet on suunniteltu suorittamaan tiettyjä toimintoja, mutta niissä ei ole muistia.
Tämän tyyppinen tekoäly käyttää aiempia kokemuksia ja nykyistä dataa päätöksentekoon. Rajoitettu muisti tarkoittaa, että koneet eivät tuota uusia ideoita. Heillä on sisäänrakennettu ohjelma, joka hallitsee muistia. Uudelleenohjelmointi tehdään muutosten tekemiseksi tällaisiin koneisiin. Itseajavat autot ovat esimerkkejä tekoälystä, jolla on rajoitettu muisti.
Nämä tekoälykoneet voivat seurustella ja ymmärtää ihmisten tunteita, ja niillä on kyky kognitiivisesti ymmärtää jotakuta ympäristön, kasvojen piirteiden jne. perusteella. Koneita, joilla on tällaisia ominaisuuksia, ei ole vielä kehitetty. Tämän tyyppisestä tekoälystä on meneillään paljon tutkimusta.
Tämä on tekoälyn tulevaisuus. Nämä koneet ovat erittäin älykkäitä, tuntevia ja tietoisia. Ne pystyvät reagoimaan hyvin samalla tavalla kuin ihminen, vaikka heillä on todennäköisesti omia piirteitään.
Tutkitaan seuraavia tapoja, jotka selittävät, kuinka voimme toteuttaa tekoälyä:
onautomaattinen oppiminen mikä antaa tekoälylle kyvyn oppia. Tämä tehdään käyttämällä algoritmeja, jotka etsivät malleja ja luovat oivalluksia tiedoista, joille ne altistuvat.
L 'syvä oppiminen, joka on koneoppimisen alaluokka, tarjoaa tekoälyn kyvyn jäljitellä ihmisaivojen hermoverkkoa. Se voi antaa järkeä tiedoissasi olevista kuvioista, kohinasta ja sekaannusten lähteistä.
Yritetään ymmärtää, miten se toimii deep learning.
Harkitse alla olevaa kuvaa:
Yllä olevassa kuvassa näkyy a:n kolme pääkerrosta hermoverkko:
Kuvat, jotka haluamme erottaa, menevät syöttötasolle. Nuolet piirretään kuvasta yksittäisiin pisteisiin syöttötasolla. Jokainen keltaisen kerroksen (syöttökerroksen) valkoinen piste edustaa kuvan pikseliä. Nämä kuvat täyttävät syöttökerroksen valkoiset täplät.
Meillä pitäisi olla selkeä käsitys näistä kolmesta tasosta, kun seuraamme tätä tekoälyn opetusohjelmaa.
Piilotetut kerrokset ovat vastuussa kaikista syötteissämme olevista matemaattisista laskelmista tai ominaisuuksien poimimisesta. Yllä olevassa kuvassa oranssilla näkyvät tasot edustavat piilotettuja tasoja. Näkyviä viivoja näiden kerrosten välillä kutsutaan "painoiksi". Jokainen niistä edustaa yleensä liukulukua tai desimaalilukua, joka kerrotaan syöttökerroksen arvolla. Kaikki painot lasketaan yhteen piilokerroksessa. Piilotetun kerroksen pisteet edustavat painojen summaan perustuvaa arvoa. Nämä arvot siirretään sitten seuraavaan piilotettuun kerrokseen.
Saatat ihmetellä, miksi tasoja on useita. Piilotetut kerrokset toimivat jossain määrin vaihtoehtoina. Mitä enemmän piilotettuja kerroksia, sitä monimutkaisempia tietoja tulee sisään ja mitä voidaan tuottaa. Odotetun tulosteen tarkkuus riippuu yleensä läsnä olevien piilokerrosten määrästä ja syötetietojen monimutkaisuudesta.
Tulostekerros antaa meille erilliset valokuvat. Kun taso lisää kaikki syötetyt painot, se määrittää, onko kuva pysty- vai maisemakuva.
Esimerkki: lentolippujen kustannusten ennustaminen
Tämä ennuste perustuu useisiin tekijöihin, mukaan lukien:
Aloitetaan historiallisilla lippujen hintatiedoilla koneen kouluttamiseksi. Kun koneemme on koulutettu, jaamme uusia tietoja, jotka auttavat ennakoimaan kustannuksia. Aiemmin, kun opimme neljästä konetyypistä, keskustelimme koneista, joissa on muisti. Täällä puhumme vain muistista ja siitä, kuinka se ymmärtää datassa olevan kuvion ja käyttää sitä uusien hintojen ennustamiseen.
Seuraavaksi tässä opetusohjelmassa katsotaan kuinka tekoäly toimii ja joitain tekoälyn sovelluksia.
Yleinen tekoälyn sovellus, jota näemme nykyään, on kodin laitteiden automaattinen vaihto.
Kun astut pimeään huoneeseen, huoneessa olevat anturit havaitsevat läsnäolosi ja syttyvät valot. Tämä on esimerkki koneista, joissa ei ole muistia. Jotkut edistyneemmistä tekoälyohjelmista pystyvät jopa ennustamaan käyttötapoja ja käynnistämään laitteita ennen kuin annat tarkkoja ohjeita.
Jotkut ohjelmat ja tekoälysovelluksia he pystyvät tunnistamaan äänesi ja suorittamaan toiminnon sen mukaisesti. Jos sanot "käännä televisio päälle", television äänitunnistimet tunnistavat äänesi ja käynnistävät sen.
Kanssa Google Home Mini voit tehdä sen joka päivä.
Tämän AI-opetusohjelman viimeinen osa kuvaa tekoälyn käyttöä terveydenhuollossa.
L 'keinotekoinen äly sisältää useita hienoja käyttötapauksia, ja tämä opetusohjelman osa auttaa sinua ymmärtämään niitä paremmin, alkaen tekoälyn sovelluksista terveydenhuollossa. Ongelmana on ennustaa, onko henkilöllä diabetes vai ei. Tässä tapauksessa käytetään erityisiä potilastietoja. Nämä tiedot sisältävät:
Katso Simplilearnin "Artificial Intelligence Tutorial" -video nähdäksesi, kuinka malli luodaan tälle ongelmalausekkeelle. Malli on toteutettu Python käyttämällä TensorFlow.
Tekoälysovellukset ovat uudelleendefija kuinka liiketoimintaprosesseja toteutetaan eri aloilla, kuten markkinointi, terveydenhuolto, rahoituspalvelut ja muut. Yritykset etsivät jatkuvasti tapoja hyötyä tästä tekniikasta. Kun pyrkimys parantaa nykyisiä prosesseja kasvaa jatkuvasti, ammattilaisten on järkevää hankkia tekoälyn asiantuntemusta.
L 'Tekoäly (AIoT) Se on tekoälyn (AI) yhdistelmä esineiden Internet (IoT) -ratkaisuissa. Esineiden internet (tai esineiden Internet) perustuu ajatukseen "älykkäistä" jokapäiväisen elämän kohteista, jotka ovat yhteydessä toisiinsa (internetin ansiosta) ja jotka pystyvät vaihtamaan hallussaan, keräämänsä ja/tai käsiteltyä tietoa. .
Tämän integraation ansiosta tekoäly pystyy muodostamaan yhteyden verkkoon tietojen käsittelemiseksi ja tietojen vaihtamiseksi muiden objektien kanssa, mikä parantaa valtavien tietomäärien hallintaa ja analysointia. IoT:n ja tekoälyn integrointiin pystyvillä sovelluksilla on a yrityksille ja kuluttajille. Jotkut monista esimerkeistä? Autonomiset ajoneuvot, etäterveydenhuolto, älykkäät toimistorakennukset, ennakoiva huolto.
Kun puhumme Luonnollinen kielen käsittely tarkoitamme tekoälyn (AI) algoritmeja, jotka pystyvät analysoimaan ja ymmärtämään luonnollista kieltä, eli kieltä, jota käytämme päivittäin.
NLP mahdollistaa kommunikoinnin ihmisen ja koneen välillä ja käsittelee tekstejä tai sanasarjoja (verkkosivut, postaukset sosiaalisessa mediassa...), mutta myös puhutun kielen ja tekstien ymmärtämistä (äänentunnistus). Tarkoitukset voivat vaihdella yksinkertaisesta sisällön ymmärtämisestä käännökseen aina tekstin tuottamiseen itsenäisesti alkaen syötteeksi annetuista tiedoista tai asiakirjoista.
Vaikka kielet muuttuvat jatkuvasti ja niille on ominaista vaikeasti käännettävä idioome tai ilmaisu, NLP löytää lukuisia sovellusalueita, kuten oikeinkirjoituksen tarkistuksia tai automaattisia käännösjärjestelmiä kirjoitetulle tekstille, chatbotteja ja puheapureita puhutulle kielelle.
Lo Puheentunnistus on ominaisuus, jonka avulla tietokone voi ymmärtää ja käsitellä ihmiskieltä kirjallisessa tai muissa tietomuodoissa. Tekoälyn käytön ansiosta tämä tekniikka pystyy nyt tunnistamaan luonnollisen kielen lisäksi myös muita vivahteita, kuten aksentteja, murteita tai kieliä.
Tämän tyyppisen äänentunnistuksen avulla voit suorittaa manuaalisia tehtäviä, jotka vaativat yleensä toistuvia komentoja, esimerkiksi puheautomaatiolla varustetuissa chatboteissa, puhelujen reitittämisessä yhteyskeskuksissa, sanelu- ja puhetranskriptioratkaisuissa tai PC-käyttöliittymän ohjaimissa, mobiilissa ja on- levyjärjestelmät.
L 'Yleinen tekoäly (englanniksi Artificial General Intelligence tai AGI) on tekoäly, jolla on kyky ymmärtää, oppia ja käsitellä monimutkaisia tehtäviä. samalla tavalla kuin ihmiset.
Verrattuna tiettyihin tehtäviin erikoistuneisiin tekoälyjärjestelmiin (Narrow Artificial Intelligence tai ASI – Narrow AI), AGI osoittaa kognitiivinen monipuolisuus, erilaisista kokemuksista oppiminen, ymmärrys ja sopeutumiskyky monenlaisiin tilanteisiin ilman erityistä ohjelmointia jokaiselle yksittäiselle tehtävälle.
Nykyisestä etäisyydestä huolimatta AGI:n lopullinen tavoite on - vaikkakin varmasti monimutkainen tehtävä - päästä jäljitellä ihmismieltä ja kognitiivisia kykyjä mahdollisimman tarkasti.
BlogInnovazione.it
Veeamin Coveware tarjoaa jatkossakin kyberkiristystapahtumien reagointipalveluita. Coveware tarjoaa rikosteknisiä ja korjaavia ominaisuuksia…
Ennakoiva huolto mullistaa öljy- ja kaasualan innovatiivisella ja ennakoivalla lähestymistavalla laitosten hallintaan.…
Britannian CMA on antanut varoituksen Big Techin käyttäytymisestä tekoälymarkkinoilla. Siellä…
Euroopan unionin rakennusten energiatehokkuuden parantamiseksi laatima "Green Houses" -asetus on saanut lainsäädäntöprosessinsa päätökseen…
