Болжолдуу окуу убактысы: 10 мүнөт
AI колдонмолоруна өскөн инвестициялар жана AIнын ишкана мейкиндигинде өсүп келе жаткан колдонулушу AI адистери үчүн эмгек рыногу кандай өнүгүп жатканын көрсөтүп турат.
Жасалма интеллект, балким, биз адамдар болуп жаткан эң кызыктуу жетишкендиктердин бири. Бул адамдар сыяктуу иштеген жана реакция кылган интеллектуалдык машиналарды түзүүгө арналган информатика илиминин бир тармагы.
AI төрт негизги түрү бар. Мен:
AIнын бул түрү таза реактивдүү жана чечим кабыл алуу үчүн "эстетүүлөрдү" түзүү же "мурунку тажрыйбаларды" колдонуу жөндөмүнө ээ эмес. Бул машиналар белгилүү бир милдеттерди аткаруу үчүн иштелип чыккан. Мисалы, программалануучу кофе кайнаткычтар же кир жуугуч машиналар белгилүү бир функцияларды аткарууга арналган, бирок алардын эс тутуму жок.
AIнын бул түрү чечим кабыл алуу үчүн мурунку тажрыйбаларды жана учурдагы маалыматтарды колдонот. Чектелген эс тутум машиналар жаңы идеяларды чыгарбайт дегенди билдирет. Алардын эс тутумун башкарган орнотулган программасы бар. Мындай машиналарга өзгөртүүлөрдү киргизүү үчүн кайра программалоо жүргүзүлөт. Өзү башкарган унаалар эс тутуму чектелген жасалма интеллекттин үлгүлөрү болуп саналат.
Бул AI машиналары адамдын эмоцияларын социалдаштырып, түшүнө алат жана кимдир-бирөөнү айлана-чөйрөсүнө, жүзүнүн өзгөчөлүктөрүнө ж.б. Мындай мүмкүнчүлүктөрү бар машиналар али иштелип чыга элек. Жасалма интеллекттин бул түрү боюнча көптөгөн изилдөөлөр жүрүп жатат.
Бул жасалма интеллекттин келечеги. Бул машиналар супер-акылдуу, сезимтал жана аң-сезимдүү болушат. Алар, кыязы, өзүнө тиешелүү өзгөчөлүктөргө ээ болсо да, адамга абдан окшош реакцияга жөндөмдүү.
Жасалма интеллектти кантип ишке ашыра аларыбызды түшүндүргөн төмөнкү жолдорду изилдеп көрөлү:
Булавтоматтык окутуу бул AI үйрөнүү мүмкүнчүлүгүн берет. Бул үлгүлөрдү табуу жана алар кабылган маалыматтардан түшүнүктөрдү түзүү үчүн алгоритмдерди колдонуу менен жасалат.
L 'терең үйрөнүү, машина үйрөнүү субкатегориясы болуп саналат, адам мээсинин нейрон тармагын туурап жөндөмдүүлүгү менен жасалма интеллект менен камсыз кылат. Ал маалыматыңыздагы калыптарды, ызы-чууларды жана башаламандыктын булактарын түшүнө алат.
Анын кантип иштээрин түшүнүүгө аракет кылалы deep learning.
Төмөндө көрсөтүлгөн сүрөттү карап көрөлү:
Жогорудагы сүрөттө а-нын үч негизги катмары көрсөтүлгөн нейрон тармагы:
Биз бөлгүбүз келген сүрөттөр киргизүү катмарына кирет. Жебелер сүрөттөн киргизүү катмарынын айрым чекиттерине тартылат. Сары катмардагы (киргизүүчү катмар) ак чекиттердин ар бири сүрөттөгү пикселди билдирет. Бул сүрөттөр кириш катмарындагы ак тактарды толтурат.
Бул AI окуу куралын аткарып жатып, биз бул үч деңгээл жөнүндө так түшүнүккө ээ болушубуз керек.
Жашыруун катмарлар ар кандай математикалык эсептөөлөр же биздин киргизүүлөрдөгү өзгөчөлүктөрдү алуу үчүн жооптуу. Жогорудагы сүрөттө кызгылт сары менен көрсөтүлгөн катмарлар жашырылган катмарларды билдирет. Бул катмарлардын ортосундагы көрүнгөн сызыктар "салмактар" деп аталат. Алардын ар бири, адатта, киргизүү катмарындагы мааниге көбөйтүлгөн калкып чыгуучу санды же ондук санды билдирет. Жашыруун катмардагы бардык салмактардын суммасы. Жашыруун катмардагы чекиттер салмактардын суммасына негизделген маанини билдирет. Бул баалуулуктар андан кийин кийинки жашыруун катмарга өтөт.
Эмне үчүн бир нече деңгээл бар деп ойлонуп жаткандырсыз. Жашыруун катмарлар кандайдыр бир деңгээлде альтернатива катары иштешет. Жашыруун катмарлар канчалык көп болсо, келген маалыматтар ошончолук татаал болот жана эмне өндүрүлөт. Күтүлгөн чыгаруунун тактыгы, негизинен, учурдагы жашыруун катмарлардын санына жана киргизилген маалыматтардын татаалдыгына жараша болот.
чыгаруу катмары бизге өзүнчө сүрөттөрдү берет. Катмар киргизилген бардык салмактарды кошкондон кийин, ал сүрөт портрет же пейзаж экенин аныктайт.
Мисал: авиабилеттин баасын болжолдоо
Бул божомол ар кандай факторлорго негизделген, анын ичинде:
Машинаны үйрөтүү үчүн билеттин баасынын тарыхый маалыматтарынан баштайлы. Биздин машина үйрөтүлгөндөн кийин, биз чыгымдарды болжолдоого жардам бере турган жаңы маалыматтарды бөлүшөбүз. Мурда биз машиналардын төрт түрү менен таанышканыбызда, эс тутуму бар машиналарды талкууладык. Бул жерде биз жөн гана эстутум жана ал маалыматтардагы үлгүнү кантип түшүнөрү жана аны жаңы баалар боюнча болжолдоо үчүн колдоноору жөнүндө сүйлөшөбүз.
Кийинки бул окуу куралында AI кантип иштээрин жана AIнын кээ бир колдонмолорун карап көрөлү.
Бүгүнкү күндө биз көрүп жаткан жасалма интеллекттин кеңири таралган колдонмосу - үйдөгү приборлорду автоматтык түрдө алмаштыруу.
Караңгы бөлмөгө киргенде, бөлмөдөгү сенсорлор сиздин бар экениңизди аныктап, жарыкты күйгүзөт. Бул эс тутуму жок машиналарга мисал. Кээ бир өркүндөтүлгөн AI программалары сиз ачык көрсөтмөлөрдү бергенге чейин колдонуу үлгүлөрүн алдын ала айтып, шаймандарды күйгүзө алышат.
Кээ бир программалар жана жасалма интеллект колдонмолору алар сиздин үнүңүздү аныктап, ошого жараша иш-аракетти жасай алышат. Эгер сиз “сыналгыны күйгүзүңүз” деп айтсаңыз, сыналгыдагы аудио сенсорлор үнүңүздү аныктап, аны күйгүзөт.
менен Google бет Mini сиз муну күн сайын кыла аласыз.
Бул AI окуу куралынын акыркы бөлүмүндө AI саламаттыкты сактоодо колдонулушу сүрөттөлөт.
L 'жасалма акыл бир нече сонун колдонуу учурларын камтыйт жана окуу куралынын бул бөлүмү саламаттыкты сактоодогу AI колдонмолорунан баштап, аларды жакшыраак түшүнүүгө жардам берет. Көйгөйдүн билдирүүсү адамдын кант диабети бар же жокпу, алдын ала айтуу болуп саналат. Бул учурда киргизүү катары бейтаптын конкреттүү маалыматы колдонулат. Бул маалымат төмөнкүлөрдү камтыйт:
Simplilearn компаниясынын “Жасалма интеллект үйрөткүчү” видеосун көрүңүз, бул көйгөй билдирүүсү үчүн модель кантип түзүлөт. модели менен ишке ашырылат Python колдонуу TensorFlow.
Жасалма интеллект колдонмолору кайра болуп саналатdefiбизнес-процесстер маркетинг, саламаттыкты сактоо, каржы кызматтары жана башкалар сыяктуу ар кандай тармактарда кандайча ишке ашырылып жатканын. Компаниялар бул технологиядан пайда ала турган жолдорду тынымсыз изилдеп жатышат. Учурдагы процесстерди өркүндөтүү боюнча изденүү күчөп бараткандыктан, профессионалдар AI тармагында тажрыйбага ээ болушат.
L 'Нерселердун жасалма интеллекти (AIoT) Бул нерселердин Интернети (IoT) чечимдеринин ичиндеги Жасалма интеллекттин (AI) айкалышы. Нерселердин Интернети (же Интернеттин Интернети) бири-бири менен байланышта болгон (интернеттин аркасында) жана ээ болгон, чогултулган жана/же иштетилген маалыматтарды алмашууга жөндөмдүү күнүмдүк жашоонун "акылдуу" объектилеринин идеясына негизделген. .
Бул интеграциянын аркасында Жасалма интеллект маалыматтарды иштеп чыгуу жана башка объекттер менен маалымат алмашуу үчүн тармакка туташып, эбегейсиз көлөмдөгү маалыматтарды башкарууну жана талдоону жакшыртат. IoT жана AI интеграциялоого жөндөмдүү тиркемелерге ээ болот компанияларга жана керектөөчүлөргө радикалдуу таасир этет. Көптөгөн мисалдардын айрымдары? Автономдуу унаалар, алыскы саламаттыкты сактоо, акылдуу кеңсе имараттары, болжолдуу тейлөө.
Quando parlamentamo di Табигый тил иштетүү биз табигый тилди, б.а. биз күн сайын колдонгон тилди талдоо жана түшүнүүгө жөндөмдүү Жасалма интеллект (AI) алгоритмдерин айтып жатабыз.
NLP адам менен машинанын ортосундагы баарлашууга мүмкүндүк берет жана тексттер же сөздөрдүн ырааттуулугу (веб баракчалар, социалдык тармактардагы посттор...), ошондой эле оозеки тилди, ошондой эле тексттерди (үн таануу) түшүнүү менен алектенет. Максаттар мазмунду жөнөкөй түшүнүүдөн, которууга чейин, киргизүү катары берилген маалыматтардан же документтерден баштап текстти өз алдынча чыгарууга чейин өзгөрүшү мүмкүн.
Тилдер тынымсыз өзгөрүп, которуу кыйын болгон идиомалар же туюнтмалар менен мүнөздөлсө да, NLP орфографияны текшергичтер же жазуу жүзүндөгү тексттер үчүн автоматтык которуу системалары, чатботтор жана оозеки тил үчүн үн жардамчылары сыяктуу көптөгөн колдонуу аймактарын табат.
Lo Кеп таануу компьютерге адамдын тилин жазуу же башка маалымат форматтарында түшүнүүгө жана иштетүүгө мүмкүндүк берүүчү жөндөм. Жасалма интеллектти колдонуунун аркасында бул технология азыр табигый тилди гана эмес, акценттер, диалектилер же тилдер сыяктуу башка нюанстарды да аныктай алат.
Үн таануунун бул түрү көбүнчө кайталануучу буйруктарды талап кылган кол тапшырмаларды аткарууга мүмкүндүк берет, мисалы, үн автоматташтырылган чат-боттордо, байланыш борборлорунда чалууларды багыттоо, диктант жана үн транскрипциясы чечимдеринде, же компьютердин колдонуучу интерфейсин башкарууда, мобилдик жана он- такта системалары.
L 'Жалпы жасалма интеллект (англисче Жасалма жалпы интеллект же AGI) – татаал тапшырмаларды түшүнүүгө, үйрөнүүгө жана чечүүгө жөндөмдүү AI түрү адамдарга окшош.
Конкреттүү тапшырмаларга адистешкен Жасалма Интеллект системаларына салыштырмалуу (Тар Жасалма Интеллект же ASI – Тар AI), AGI көрсөтөт когнитивдик ар тараптуулук, ар кандай тажрыйбалардан үйрөнүү, түшүнүү жана ар кандай жагдайларга ыңгайлашуу ар бир жеке тапшырма үчүн атайын программалоону талап кылбастан.
Учурдагы аралыкка карабастан, AGIнин акыркы максаты - бул, албетте, татаал милдет - баруу адамдын акыл-эсин жана когнитивдик жөндөмдүүлүктөрүн мүмкүн болушунча жакын кайталоо.
BlogInnovazione.it
Microsoft Excel маалыматтарды талдоо үчүн маалымдама куралы болуп саналат, анткени ал маалымат топтомун уюштуруу үчүн көптөгөн мүмкүнчүлүктөрдү сунуш кылат,…
Уоллианс, SIM жана платформа 2017-жылдан бери кыймылсыз мүлк краудфандинг чөйрөсүндө Европанын лидерлеринин арасында, аяктагандыгын жарыялайт ...
Filament - бул бир нече толук стек компоненттерин камсыз кылган "тездетилген" Laravel өнүктүрүү негизи. Бул процессти жөнөкөйлөтүү үчүн иштелип чыккан ...
«Мен эволюциямды аяктоо үчүн кайтып келишим керек: мен өзүмдү компьютердин ичинде долбоорлоп, таза энергия болом. Жайгашкандан кийин…
Google DeepMind өзүнүн жасалма интеллект моделинин жакшыртылган версиясын сунуштоодо. Жаңы өркүндөтүлгөн модель бир гана…
Өзүнүн жарашыктуу синтаксиси жана күчтүү өзгөчөлүктөрү менен белгилүү болгон Laravel модулдук архитектура үчүн бекем негизди түзөт. Ал жерде…
Cisco жана Splunk кардарларга келечектеги Коопсуздук Операциялар Борборуна (SOC) сапарын тездетүүгө жардам берүүдө…
Ransomware акыркы эки жылдан бери жаңылыктарда үстөмдүк кылып келет. Көпчүлүк адамдар кол салууларды жакшы билишет ...
