Numatomas skaitymo laikas: 10 minuti
Augančios investicijos į dirbtinio intelekto programas ir augantis DI naudojimas įmonės erdvėje rodo, kaip vystosi darbo rinka, AI ekspertams.
Dirbtinis intelektas tikriausiai yra vienas įdomiausių pasiekimų, kuriuos patiriame kaip žmonės. Tai kompiuterių mokslo šaka, skirta kurti išmaniąsias mašinas, kurios veikia ir reaguoja kaip žmonės.
Yra keturi pagrindiniai AI tipai. Aš esu:
Šio tipo dirbtinis intelektas yra grynai reaktyvus ir neturi galimybės formuoti „prisiminimų“ ar naudoti „praeities patirties“ sprendimams priimti. Šios mašinos skirtos atlikti specifines užduotis. Pavyzdžiui, programuojami kavos aparatai ar skalbimo mašinos yra skirtos atlikti specifines funkcijas, tačiau jos neturi atminties.
Šio tipo AI sprendimui priimti naudoja ankstesnę patirtį ir dabartinius duomenis. Ribota atmintis reiškia, kad mašinos nesukuria naujų idėjų. Jie turi įmontuotą programą, kuri valdo atmintį. Atliekamas perprogramavimas, kad tokios mašinos būtų pakeistos. Savarankiškai važiuojantys automobiliai yra dirbtinio intelekto su ribota atmintimi pavyzdžiai.
Šios dirbtinio intelekto mašinos gali bendrauti ir suprasti žmogaus emocijas ir turės galimybę pažinti ką nors suprasti pagal aplinką, veido bruožus ir kt. Tokias galimybes turinčios mašinos dar nebuvo sukurtos. Vyksta daug tokio tipo dirbtinio intelekto tyrimų.
Tai dirbtinio intelekto ateitis. Šios mašinos bus itin protingos, jautrios ir sąmoningos. Jie gali reaguoti labai panašiai kaip žmogus, nors gali turėti savų savybių.
Išnagrinėkime šiuos būdus, paaiškinančius, kaip galime įdiegti dirbtinį intelektą:
Tai yraautomatinis mokymasis kuri suteikia AI galimybę mokytis. Tai atliekama naudojant algoritmus, kad būtų galima atrasti modelius ir generuoti įžvalgas iš duomenų, su kuriais jie susiduria.
L 'gilus mokymasis, kuri yra mašininio mokymosi subkategorija, suteikia dirbtiniam intelektui galimybę imituoti žmogaus smegenų neuroninį tinklą. Tai gali suprasti duomenų šablonus, triukšmą ir painiavos šaltinius.
Pabandykime suprasti, kaip tai veikia deep learning.
Apsvarstykite toliau pateiktą vaizdą:
Aukščiau pateiktame paveikslėlyje parodyti trys pagrindiniai a sluoksniai neuroninis tinklas:
Vaizdai, kuriuos norime atskirti, patenka į įvesties sluoksnį. Rodyklės nubrėžiamos iš vaizdo į atskirus įvesties sluoksnio taškus. Kiekvienas baltas geltoname sluoksnyje (įvesties sluoksnyje) esantis taškas reiškia vaizdo pikselį. Šie vaizdai užpildo baltas dėmes įvesties sluoksnyje.
Turėtume turėti aiškią idėją apie šiuos tris lygius, vykdydami šią AI mokymo programą.
Paslėpti sluoksniai yra atsakingi už bet kokius matematinius skaičiavimus arba funkcijų ištraukimą mūsų įvestyje. Viršuje esančiame paveikslėlyje oranžinės spalvos sluoksniai rodo paslėptus sluoksnius. Matomos linijos tarp šių sluoksnių vadinamos „svoriais“. Kiekvienas iš jų paprastai reiškia slankųjį skaičių arba dešimtainį skaičių, kuris padauginamas iš reikšmės įvesties sluoksnyje. Visi svoriai sumuojami paslėptame sluoksnyje. Taškai paslėptame sluoksnyje reiškia vertę, pagrįstą svorių suma. Tada šios vertės perduodamos kitam paslėptam sluoksniui.
Jums gali kilti klausimas, kodėl yra keli lygiai. Paslėpti sluoksniai tam tikru mastu veikia kaip alternatyvos. Kuo daugiau paslėptų sluoksnių, tuo sudėtingesni gaunami duomenys ir ką galima sukurti. Tikėtinos išvesties tikslumas paprastai priklauso nuo paslėptų sluoksnių skaičiaus ir įvesties duomenų sudėtingumo.
Išvesties sluoksnis suteikia mums atskiras nuotraukas. Kai sluoksnis pridės visus šiuos įvestus svorius, jis nustatys, ar vaizdas yra portretas, ar kraštovaizdis.
Pavyzdys: lėktuvų bilietų išlaidų prognozavimas
Ši prognozė pagrįsta įvairiais veiksniais, įskaitant:
Pradėkime nuo istorinių bilietų kainų duomenų, kad išmokytume mašiną. Kai mūsų mašina bus apmokyta, dalijamės naujais duomenimis, kurie padės numatyti išlaidas. Anksčiau, kai sužinojome apie keturių tipų mašinas, aptarėme mašinas su atmintimi. Čia kalbame tik apie atmintį ir apie tai, kaip ji supranta duomenų šabloną ir naudoja jį naujoms kainoms prognozuoti.
Toliau šioje pamokoje pažiūrėkime, kaip veikia AI ir kai kurios AI programos.
Dažnas dirbtinio intelekto pritaikymas, kurį matome šiandien, yra automatinis prietaisų perjungimas namuose.
Kai įeinate į tamsų kambarį, patalpoje esantys jutikliai nustato jūsų buvimą ir įjungia šviesą. Tai yra mašinų be atminties pavyzdys. Kai kurios pažangesnės AI programos netgi gali numatyti naudojimo būdus ir įjungti prietaisus prieš jums duodami aiškius nurodymus.
Kai kurios programos ir dirbtinio intelekto programos jie gali atpažinti jūsų balsą ir atitinkamai atlikti veiksmą. Jei sakote „įjungti televizorių“, televizoriaus garso jutikliai aptinka jūsų balsą ir jį įjungia.
su Google Home Mini galite tai daryti kiekvieną dieną.
Paskutinėje šios AI mokymo programos dalyje iliustruojamas AI naudojimo sveikatos priežiūros srityje atvejis.
L 'dirbtinis intelektas yra keletas puikių naudojimo atvejų, o ši mokymo programos dalis padės geriau juos suprasti, pradedant nuo AI taikomųjų programų sveikatos priežiūros srityje. Problemos teiginys yra numatyti, ar žmogus serga diabetu, ar ne. Konkreti paciento informacija naudojama kaip įvestis šiuo atveju. Ši informacija apims:
Žiūrėkite Simplilearn „Dirbtinio intelekto mokymo programos“ vaizdo įrašą ir sužinokite, kaip sukuriamas šio problemos teiginio modelis. Modelis įgyvendintas su Pitonas naudojant TensorFlow.
Dirbtinio intelekto programos yra redefiir kaip vykdomi verslo procesai įvairiose srityse, tokiose kaip rinkodara, sveikatos priežiūra, finansinės paslaugos ir kt. Įmonės nuolat ieško būdų, kaip galėtų pasinaudoti šia technologija. Kadangi siekis tobulinti dabartinius procesus ir toliau auga, profesionalams prasminga įgyti dirbtinio intelekto patirties.
L 'Dirbtinis daiktų intelektas (AIoT) tai dirbtinio intelekto (DI) derinys daiktų interneto (IoT) sprendimuose. Daiktų internetas (arba daiktų internetas) remiasi idėja apie „protingus“ kasdienio gyvenimo objektus, kurie yra tarpusavyje susiję (interneto dėka) ir gali keistis turima, surinkta ir (arba) apdorota informacija. .
Šios integracijos dėka dirbtinis intelektas galės prisijungti prie tinklo, kad apdorotų duomenis ir keistųsi informacija su kitais objektais, pagerindamas milžiniškų duomenų kiekių valdymą ir analizę. Programos, galinčios integruoti daiktų internetą ir AI, turės a radikalų poveikį įmonėms ir vartotojams. Kai kurie iš daugelio pavyzdžių? Autonominės transporto priemonės, nuotolinė sveikatos priežiūra, išmanieji biurų pastatai, numatoma priežiūra.
Kai kalbėsime apie Gamtos kalbos apdorojimas mes kalbame apie dirbtinio intelekto (DI) algoritmus, galinčius analizuoti ir suprasti natūralią kalbą, t. y. kalbą, kurią naudojame kasdien.
NLP leidžia bendrauti tarp žmogaus ir mašinos, nagrinėja tekstus ar žodžių sekas (tinklalapius, įrašus socialinėje žiniasklaidoje...), bet taip pat supranta sakytinę kalbą ir tekstus (balso atpažinimas). Tikslai gali skirtis nuo paprasto turinio supratimo, vertimo iki savarankiško teksto sukūrimo, pradedant nuo duomenų ar dokumentų, pateiktų kaip įvestis.
Nors kalbos nuolat keičiasi ir joms būdingos sunkiai išverčiamos idiomos ar posakiai, NLP randa daugybę pritaikymo sričių, pavyzdžiui, rašybos tikrintuvus ar automatines rašytinių tekstų vertimo sistemas, pokalbių robotus ir sakytinės kalbos balso asistentus.
Lo Kalbėjimo atpažinimas yra galimybė, leidžianti kompiuteriui suprasti ir apdoroti žmonių kalbą rašytiniais ar kitais duomenų formatais. Dėl dirbtinio intelekto panaudojimo ši technologija dabar gali atpažinti ne tik natūralią kalbą, bet ir kitus niuansus, tokius kaip akcentai, dialektai ar kalbos.
Šio tipo balso atpažinimas leidžia atlikti rankines užduotis, kurioms paprastai reikia pasikartojančių komandų, pavyzdžiui, pokalbių robotuose su balso automatizavimu, nukreipti skambučius kontaktų centruose, diktavimo ir balso transkripcijos sprendimuose arba kompiuterio vartotojo sąsajos valdikliuose, mobiliuosiuose ir įjungtuose lentų sistemos.
L 'Bendrasis dirbtinis intelektas (angliškai dirbtinis bendrasis intelektas arba AGI) yra AI tipas, galintis suprasti, mokytis ir spręsti sudėtingas užduotis. panašiai kaip žmonės.
Palyginti su dirbtinio intelekto sistemomis, kurios specializuojasi konkrečiose užduotyse (siauras dirbtinis intelektas arba ASI – siauras AI), AGI demonstruoja kognityvinis įvairiapusiškumas, mokymasis iš skirtingų patirčių, supratimas ir gebėjimas prisitaikyti prie įvairiausių situacijų nereikalaujant specialaus programavimo kiekvienai atskirai užduočiai.
Nepaisant dabartinio atstumo, galutinis AGI tikslas yra pasiekti, nors ir tikrai sudėtinga užduotis kuo tiksliau atkartoti žmogaus protą ir pažintinius gebėjimus.
BlogInnovazione.it
Karinio jūrų laivyno sektorius yra tikra pasaulinė ekonominė galia, kuri pasiekė 150 mlrd.
Praėjusį pirmadienį „Financial Times“ paskelbė apie susitarimą su „OpenAI“. FT licencijuoja savo pasaulinio lygio žurnalistiką…
Milijonai žmonių moka už srautinio perdavimo paslaugas, mokėdami mėnesinius abonentinius mokesčius. Paplitusi nuomonė, kad jūs…
„Coveware by Veeam“ ir toliau teiks reagavimo į kibernetinio turto prievartavimo incidentus paslaugas. „Coveware“ pasiūlys teismo ekspertizės ir ištaisymo galimybes…
