Áætlaður lestrartími: 10 minuti
Vaxandi fjárfestingar í gervigreindarforritum og vaxandi notkun gervigreindar í fyrirtækinu eru til marks um hvernig vinnumarkaðurinn er að þróast, fyrir gervigreindarfræðinga.
Gervigreind er líklega ein mest spennandi framfarir sem við erum að upplifa sem menn. Það er grein tölvunarfræði tileinkuð því að búa til greindar vélar sem virka og bregðast við eins og menn.
Það eru fjórar aðalgerðir gervigreindar. Ég er:
Þessi tegund gervigreindar er eingöngu hvarfgjörn og hefur ekki getu til að mynda „minningar“ eða nota „fyrri reynslu“ til að taka ákvarðanir. Þessar vélar eru hannaðar til að framkvæma ákveðin verkefni. Til dæmis eru forritanlegar kaffivélar eða þvottavélar hannaðar til að framkvæma sérstakar aðgerðir, en þær hafa ekki minni.
Þessi tegund gervigreindar notar fyrri reynslu og núverandi gögn til að taka ákvörðun. Takmarkað minni þýðir að vélar framleiða ekki nýjar hugmyndir. Þeir eru með innbyggt forrit sem heldur utan um minnið. Endurforritun er gerð til að gera breytingar á slíkum vélum. Sjálfkeyrandi bílar eru dæmi um gervigreind með takmarkað minni.
Þessar gervigreindarvélar geta umgengist og skilið mannlegar tilfinningar og munu hafa getu til að skilja einhvern vitsmunalega út frá umhverfi þeirra, andlitsdrætti osfrv. Vélar með slíka getu hafa ekki enn verið þróaðar. Það eru miklar rannsóknir í gangi á þessari tegund gervigreindar.
Þetta er framtíð gervigreindar. Þessar vélar verða ofurgreindar, skynsamar og meðvitaðar. Þeir eru færir um að bregðast mjög svipað við manneskju, þó líklegt sé að þeir hafi sín eigin einkenni.
Við skulum kanna eftirfarandi leiðir sem útskýra hvernig við getum innleitt gervigreind:
Það ersjálfvirkt nám sem gefur gervigreind getu til að læra. Þetta er gert með því að nota reiknirit til að uppgötva mynstur og búa til innsýn út frá gögnunum sem þeir verða fyrir.
L 'djúpt nám, sem er undirflokkur vélanáms, veitir gervigreind getu til að líkja eftir tauganeti mannsheilans. Það getur skilið mynstur, hávaða og uppsprettur ruglings í gögnunum þínum.
Við skulum reyna að skilja hvernig það virkar deep learning.
Íhugaðu mynd sem sýnd er hér að neðan:
Myndin hér að ofan sýnir þrjú meginlög a taugakerfi:
Myndirnar sem við viljum aðskilja fara inn í inntakslagið. Örvar eru dregnar úr myndinni á einstaka punkta á inntakslaginu. Hver af hvítu punktunum í gula laginu (inntakslagið) táknar pixla á myndinni. Þessar myndir fylla hvítu blettina í inntakslaginu.
Við ættum að hafa skýra hugmynd um þessi þrjú stig þegar við fylgjum þessari gervigreind kennslu.
Faldu lögin eru ábyrg fyrir hvers kyns stærðfræðilegum útreikningum eða eiginleikaútdrætti á inntak okkar. Á myndinni hér að ofan tákna lögin sem sýnd eru með appelsínugulu falin lög. Sýnilegu línurnar á milli þessara laga eru kallaðar „þyngdir“. Hver þeirra táknar venjulega flottölu, eða aukastaf, sem er margfölduð með gildinu í inntakslaginu. Allar lóðir leggja saman í falið lag. Punktarnir í falna laginu tákna gildi sem byggir á summu lóðanna. Þessi gildi eru síðan send yfir í næsta falið lag.
Þú gætir verið að velta fyrir þér hvers vegna það eru mörg stig. Falin lög virka sem valkostur að einhverju leyti. Því fleiri falin lög, því flóknari eru gögnin sem koma inn og hvað er hægt að framleiða. Nákvæmni væntanlegrar úttaks fer almennt eftir fjölda falinna laga sem eru til staðar og hversu flókið inntaksgögnin eru.
Úttakslagið gefur okkur aðskildar myndir. Þegar lagið bætir við öllum þessum þyngdum sem slegið er inn mun það ákvarða hvort myndin er andlitsmynd eða landslag.
Dæmi: spá um flugmiðakostnað
Þessi spá er byggð á ýmsum þáttum, þar á meðal:
Byrjum á sögulegum miðaverðsgögnum til að þjálfa vélina. Þegar vélin okkar hefur verið þjálfuð deilum við nýjum gögnum sem hjálpa til við að spá fyrir um kostnað. Áður, þegar við lærðum um fjórar tegundir véla, ræddum við vélar með minni. Hér er bara talað um minni og hvernig það skilur mynstur í gögnunum og notar það til að spá fyrir um nýtt verð.
Næst í þessari kennslu skulum við skoða hvernig gervigreind virkar og nokkur gervigreind forrit.
Algeng beiting gervigreindar sem við sjáum í dag er sjálfvirk skipting á tækjum á heimilinu.
Þegar þú kemur inn í dimmt herbergi, nema skynjarar í herberginu nærveru þína og kveikja ljósin. Þetta er dæmi um vélar án minni. Sum fullkomnari gervigreindarforritanna geta jafnvel spáð fyrir um notkunarmynstur og kveikt á tækjum áður en þú gefur skýrar leiðbeiningar.
Sum forrit og gervigreindarforrit þeir geta greint rödd þína og framkvæmt aðgerð í samræmi við það. Ef þú segir „kveiktu á sjónvarpinu“ nema hljóðnemar sjónvarpsins röddina þína og kveikja á henni.
Með Google Home Mini þú getur gert það á hverjum degi.
Síðasti hluti þessarar gervigreindarkennslu sýnir notkun gervigreindar í heilbrigðisþjónustu.
L 'gervigreind inniheldur nokkur frábær notkunartilvik og þessi hluti kennslunnar mun hjálpa þér að skilja þau betur, og byrjar á notkun gervigreindar í heilbrigðisþjónustu. Vandamálið er að spá fyrir um hvort einstaklingur sé með sykursýki eða ekki. Sérstakar upplýsingar um sjúkling eru notaðar sem inntak fyrir þetta mál. Þessar upplýsingar munu innihalda:
Horfðu á myndband Simplilearn „gervigreindarkennslu“ til að sjá hvernig líkan er búið til fyrir þessa vandamálayfirlýsingu. Líkanið er útfært með Python að nota TensorFlow.
Gervigreindarforrit eru með tilliti tildefihvernig viðskiptaferlum er háttað á ýmsum sviðum, svo sem markaðssetningu, heilbrigðisþjónustu, fjármálaþjónustu og fleira. Fyrirtæki eru stöðugt að kanna hvernig þau geta notið góðs af þessari tækni. Þar sem leitin að því að bæta núverandi ferla heldur áfram að vaxa, er skynsamlegt fyrir fagfólk að öðlast sérfræðiþekkingu í gervigreind.
L 'Gervigreind hlutanna (AIoT) það er samsetning gervigreindar (AI) innan internets hlutanna (IoT) lausna. Internet of Things (eða Internet of Things) byggir á hugmyndinni um „greinda“ hluti daglegs lífs sem eru samtengdir hver við annan (þökk sé internetinu) og geta skipt á upplýsingum sem eru í eigu, safnað og/eða unnið úr .
Þökk sé þessari samþættingu mun gervigreind geta tengst netinu til að vinna úr gögnum og skiptast á upplýsingum við aðra hluti, sem bætir stjórnun og greiningu á gríðarlegu magni gagna. Forrit sem geta samþætt IoT og AI munu hafa a róttæk áhrif á fyrirtæki og neytendur. Nokkur af mörgum dæmum? Sjálfstýrð farartæki, fjarheilbrigðisþjónusta, snjallar skrifstofubyggingar, forspárviðhald.
Þegar við tölum um Natural Language Processing við erum að vísa til gervigreindar (AI) reiknirit sem geta greint og skilið náttúrulegt tungumál, þ.e.a.s. tungumálið sem við notum á hverjum degi.
NLP gerir samskipti manns og vélar kleift og fjallar um texta eða orðaröð (vefsíður, færslur á samfélagsmiðlum...), en einnig um að skilja talað mál sem og texta (raddgreiningu). Tilgangurinn getur verið breytilegur frá einföldum skilningi á innihaldinu, til þýðinga, upp í gerð texta sjálfstætt út frá gögnum eða skjölum sem lögð eru fram sem inntak.
Þrátt fyrir að tungumál séu stöðugt að breytast og einkennist af orðatiltækjum eða orðasamböndum sem erfitt er að þýða, finnur NLP fjölmörg notkunarsvið eins og villuleit eða sjálfvirk þýðingarkerfi fyrir ritaðan texta, spjallbotna og raddaðstoðarmenn fyrir talað mál.
Lo Talgreining er hæfileiki sem gerir tölvu kleift að skilja og vinna úr mannamáli á rituðu eða öðru gagnasniði. Þökk sé notkun gervigreindar er þessi tækni nú fær um að bera kennsl á ekki aðeins náttúrulegt tungumál, heldur einnig önnur blæbrigði eins og kommur, mállýskur eða tungumál.
Þessi tegund raddgreiningar gerir þér kleift að framkvæma handvirk verkefni sem venjulega krefjast endurtekinna skipana, til dæmis í spjallvítum með raddsjálfvirkni, til að beina símtölum í tengiliðamiðstöðvum, í uppskriftar- og radduppskriftarlausnum eða í notendaviðmótsstýringum á tölvum, farsíma og á- borðkerfi.
L 'Almenn gervigreind (á ensku Artificial General Intelligence, eða AGI) er tegund gervigreindar sem hefur getu til að skilja, læra og takast á við flókin verkefni svipað og menn.
Í samanburði við gervigreindarkerfi sem sérhæfa sig í sérstökum verkefnum (Narrow Artificial Intelligence eða ASI – Narrow AI), sýnir AGI vitsmunaleg fjölhæfni, læra af ólíkri reynslu, skilning og aðlögunarhæfni að fjölbreyttum aðstæðum án þess að þurfa sérstaka forritun fyrir hvert einstakt verkefni.
Þrátt fyrir núverandi fjarlægð er lokamarkmið AGI - þó vissulega flókið verkefni - að fara að endurtaka mannshugann og vitræna hæfileika eins vel og hægt er.
BlogInnovazione.it
Síðasta mánudag tilkynnti Financial Times um samning við OpenAI. FT leyfir heimsklassa blaðamennsku…
Milljónir manna borga fyrir streymisþjónustu og greiða mánaðarlega áskriftargjöld. Það er almenn skoðun að þú…
Coveware frá Veeam mun halda áfram að veita viðbragðsþjónustu fyrir tölvukúgun. Coveware mun bjóða upp á réttar- og úrbótamöguleika ...
Forspárviðhald er að gjörbylta olíu- og gasgeiranum, með nýstárlegri og fyrirbyggjandi nálgun við verksmiðjustjórnun.…
