Проценето време за читање: 10 минути
Растечките инвестиции во апликации за вештачка интелигенција и зголемената употреба на вештачка интелигенција во просторот на претпријатијата се индикативни за тоа како се развива пазарот на труд, за експертите за вештачка интелигенција.
Вештачката интелигенција е веројатно еден од највозбудливите достигнувања што ги доживуваме како луѓе. Тоа е гранка на компјутерската наука посветена на создавање интелигентни машини кои работат и реагираат како луѓе.
Постојат четири главни типови на вештачка интелигенција. Јас сум:
Овој тип на вештачка интелигенција е чисто реактивен и нема способност да формира „сеќавања“ или да користи „минато искуство“ за донесување одлуки. Овие машини се дизајнирани да извршуваат специфични задачи. На пример, програмираните апарати за кафе или машините за перење се дизајнирани да вршат специфични функции, но немаат меморија.
Овој тип на вештачка интелигенција користи минати искуства и сегашни податоци за да донесе одлука. Ограничената меморија значи дека машините не произведуваат нови идеи. Имаат вградена програма која управува со меморијата. Репрограмирањето е направено за да се направат промени на таквите машини. Самоуправувачките автомобили се примери на вештачка интелигенција со ограничена меморија.
Овие машини за вештачка интелигенција можат да се дружат и да ги разберат човечките емоции и ќе имаат способност когнитивно да разберат некого врз основа на неговата околина, цртите на лицето итн. Машините со такви способности сè уште не се развиени. Во тек се многу истражувања за овој тип на вештачка интелигенција.
Ова е иднината на вештачката интелигенција. Овие машини ќе бидат супер-интелигентни, чувствителни и свесни. Тие се способни да реагираат многу слично на човекот, иако веројатно имаат свои карактеристики.
Ајде да ги истражиме следните начини кои објаснуваат како можеме да имплементираме вештачка интелигенција:
Тоа еавтоматско учење што и дава способност за учење на вештачката интелигенција. Ова се прави со користење на алгоритми за откривање на обрасци и генерирање на увид од податоците на кои се изложени.
L 'длабоко учење, која е подкатегорија на машинско учење, обезбедува вештачка интелигенција со способност да ја имитира невронската мрежа на човечкиот мозок. Може да има смисла за обрасци, бучава и извори на конфузија во вашите податоци.
Ајде да се обидеме да разбереме како функционира deep learning.
Размислете за слика прикажана подолу:
Сликата погоре ги прикажува трите главни слоеви на a нервна мрежа:
Сликите што сакаме да ги одвоиме одат во влезниот слој. Стрелките се повлекуваат од сликата на поединечни точки на влезниот слој. Секоја од белите точки во жолтиот слој (влезен слој) претставува пиксел на сликата. Овие слики ги исполнуваат белите дамки во влезниот слој.
Треба да имаме јасна идеја за овие три нивоа додека го следиме ова упатство за вештачка интелигенција.
Скриените слоеви се одговорни за какви било математички пресметки или екстракција на карактеристики на нашите влезови. На сликата погоре, слоевите прикажани во портокалово ги претставуваат скриените слоеви. Видливите линии помеѓу овие слоеви се нарекуваат „тегови“. Секој од нив обично претставува пловечки број, или децимален број, кој се множи со вредноста во влезниот слој. Сите тежини се собираат во скриениот слој. Точките во скриениот слој претставуваат вредност базирана на збирот на тежините. Овие вредности потоа се пренесуваат на следниот скриен слој.
Можеби се прашувате зошто има повеќе нивоа. Скриените слоеви функционираат како алтернативи до одреден степен. Колку повеќе скриени слоеви, толку покомплексни се податоците што доаѓаат и што може да се произведе. Точноста на очекуваниот излез генерално зависи од бројот на присутни скриени слоеви и сложеноста на влезните податоци.
Излезниот слој ни дава посебни фотографии. Откако слојот ќе ги додаде сите внесени тежини, ќе одреди дали сликата е портрет или пејзаж.
Пример: предвидување на трошоците за авионски билети
Ова предвидување се заснова на различни фактори, вклучувајќи:
Да почнеме со некои историски податоци за цената на билетите за да ја обучиме машината. Откако нашата машина ќе се обучи, споделуваме нови податоци кои ќе помогнат да се предвидат трошоците. Претходно, кога дознавме за четирите типа на машини, разговаравме за машините со меморија. Овде зборуваме само за меморијата и како таа ја разбира шемата во податоците и ја користи за да прави предвидувања за нови цени.
Следно, во ова упатство ќе погледнеме како функционира вештачката интелигенција и некои апликации на вештачката интелигенција.
Вообичаена примена на вештачката интелигенција што ја гледаме денес е автоматското префрлување на апаратите во домот.
Кога влегувате во темна просторија, сензорите во собата го откриваат вашето присуство и ги вклучуваат светлата. Ова е пример за машини без меморија. Некои од понапредните програми за вештачка интелигенција можат дури и да предвидат шеми на користење и да ги вклучат апаратите пред да дадете експлицитни упатства.
Некои програми и апликации за вештачка интелигенција тие се способни да го идентификуваат вашиот глас и соодветно да извршат дејство. Ако кажете „вклучи го телевизорот“, аудио сензорите на телевизорот го откриваат вашиот глас и го вклучуваат.
Со Google Home Mini можете да го правите тоа секој ден.
Последниот дел од ова упатство за вештачка интелигенција го илустрира случајот на употреба на вештачката интелигенција во здравството.
L 'вештачка интелигенција содржи неколку одлични случаи на употреба, а овој дел од упатството ќе ви помогне подобро да ги разберете, почнувајќи од апликациите на вештачката интелигенција во здравството. Изјавата на проблемот е да се предвиди дали некое лице има дијабетес или не. Специфични информации за пациентот се користат како влез за овој случај. Оваа информација ќе вклучува:
Погледнете го видеото на Simplilearn „Упатство за вештачка интелигенција“ за да видите како се создава модел за оваа изјава за проблемот. Моделот е имплементиран со Пајтон користење TensorFlow.
Апликациите за вештачка интелигенција се реdefiгледајќи како се спроведуваат деловните процеси во различни области, како што се маркетинг, здравство, финансиски услуги и многу повеќе. Компаниите постојано истражуваат начини на кои можат да имаат корист од оваа технологија. Бидејќи потрагата за подобрување на тековните процеси продолжува да расте, има смисла професионалците да стекнат експертиза за вештачка интелигенција.
L 'Вештачка интелигенција на нештата (AIoT) тоа е комбинација на вештачка интелигенција (AI) во рамките на решенијата за Интернет на нештата (IoT). Интернет на нештата (или Интернет на нештата) се заснова на идејата за „интелигентни“ објекти од секојдневниот живот кои се меѓусебно поврзани (благодарение на интернетот) и се способни да разменуваат информации што ги поседува, собира и/или обработува. .
Благодарение на оваа интеграција, Вештачката интелигенција ќе може да се поврзе на мрежата за да обработува податоци и да разменува информации со други објекти, подобрувајќи го управувањето и анализата на огромни количини на податоци. Апликациите способни да интегрираат IoT и AI ќе имаат a радикално влијание врз компаниите и потрошувачите. Некои од многуте примери? Автономни возила, далечинско здравство, паметни канцелариски згради, предвидливо одржување.
Кога зборуваме за Обработка на природен јазик ние се однесуваме на алгоритми за вештачка интелигенција (ВИ) способни да го анализираат и разбираат природниот јазик, односно јазикот што го користиме секој ден.
НЛП овозможува комуникација помеѓу човекот и машината и се занимава со текстови или секвенци од зборови (веб-страници, објави на социјалните мрежи...), но и со разбирање на говорниот јазик, како и текстови (препознавање глас). Целите може да варираат од едноставно разбирање на содржината, до превод, па сè до производство на текст независно, почнувајќи од податоци или документи обезбедени како влез.
Иако јазиците постојано се менуваат и се карактеризираат со идиоми или изрази кои тешко се преведуваат, НЛП наоѓа бројни области на примена како што се проверка на правопис или системи за автоматско преведување на пишани текстови, чет-ботови и гласовни асистенти за говорен јазик.
Lo Препознавање на говор е способност што му овозможува на компјутерот да го разбере и обработува човечкиот јазик во пишани или други формати на податоци. Благодарение на употребата на вештачка интелигенција, оваа технологија сега може да идентификува не само природниот јазик, туку и други нијанси како акценти, дијалекти или јазици.
Овој тип на препознавање глас ви овозможува да извршувате рачни задачи кои обично бараат повторувачки команди, на пример во чет-ботови со гласовна автоматизација, за насочување на повиците во контакт центри, во решенија за диктирање и гласовна транскрипција или во контролите на корисничкиот интерфејс на компјутер, мобилни и вклучени системи на табла.
L 'Општа вештачка интелигенција (на англиски Вештачка општа интелигенција, или AGI) е вид на вештачка интелигенција која има способност да разбере, учи и да се справи со сложени задачи слично како и луѓето.
Во споредба со системи за вештачка интелигенција специјализирани за специфични задачи (Тесна вештачка интелигенција или ASI - Тесна вештачка интелигенција), AGI покажува когнитивна разноврсност, учење од различни искуства, разбирање и приспособливост на широк опсег на ситуации без да се бара специфично програмирање за секоја поединечна задача.
И покрај сегашното растојание, конечната цел на AGI е - иако секако сложена задача - да се оди реплицирајте го човечкиот ум и когнитивните способности што е можно поблиску.
BlogInnovazione.it
Coveware од Veeam ќе продолжи да обезбедува услуги за одговор на инциденти на сајбер изнуда. Coveware ќе понуди форензика и способности за санација…
Предвидливото одржување го револуционизира секторот за нафта и гас, со иновативен и проактивен пристап кон управувањето со постројките.…
Обединетото Кралство CMA издаде предупредување за однесувањето на Big Tech на пазарот на вештачка интелигенција. Таму…
Уредбата за „Case Green“, формулирана од Европската унија за подобрување на енергетската ефикасност на зградите, го заврши својот законодавен процес со…
