Szacowany czas czytania: 10 minuti
Rosnące inwestycje w aplikacje AI i rosnące wykorzystanie sztucznej inteligencji w przestrzeni przedsiębiorstwa wskazują, według ekspertów AI, jak ewoluuje rynek pracy.
Sztuczna inteligencja jest prawdopodobnie jednym z najbardziej ekscytujących osiągnięć, których doświadczamy jako ludzie. Jest to dziedzina informatyki zajmująca się tworzeniem inteligentnych maszyn, które działają i reagują jak ludzie.
Istnieją cztery główne typy sztucznej inteligencji. Ja jestem:
Ten typ sztucznej inteligencji jest czysto reaktywny i nie ma zdolności tworzenia „wspomnień” ani wykorzystywania „przeszłych doświadczeń” do podejmowania decyzji. Maszyny te są przeznaczone do wykonywania określonych zadań. Na przykład programowalne ekspresy do kawy czy pralki są zaprojektowane do wykonywania określonych funkcji, ale nie mają pamięci.
Ten typ sztucznej inteligencji wykorzystuje przeszłe doświadczenia i obecne dane do podjęcia decyzji. Ograniczona pamięć oznacza, że maszyny nie produkują nowych pomysłów. Mają wbudowany program zarządzający pamięcią. Przeprogramowanie ma na celu wprowadzenie zmian w takich maszynach. Samochody autonomiczne to przykłady sztucznej inteligencji z ograniczoną pamięcią.
Te maszyny AI mogą nawiązywać kontakty towarzyskie i rozumieć ludzkie emocje, a także będą miały zdolność poznawczego zrozumienia danej osoby na podstawie jej otoczenia, rysów twarzy itp. Nie opracowano jeszcze maszyn o takich możliwościach. Prowadzonych jest wiele badań nad tego typu sztuczną inteligencją.
To jest przyszłość sztucznej inteligencji. Maszyny te będą superinteligentne, czujące i świadome. Są w stanie reagować bardzo podobnie do ludzi, chociaż prawdopodobnie mają własne cechy.
Przyjrzyjmy się następującym sposobom wyjaśniającym, w jaki sposób możemy wdrożyć sztuczną inteligencję:
To jestautomatyczne uczenie się co daje AI możliwość uczenia się. Odbywa się to za pomocą algorytmów do odkrywania wzorców i generowania wniosków na podstawie danych, z którymi są narażeni.
L 'głęboka nauka, stanowiąca podkategorię uczenia maszynowego, zapewnia sztucznej inteligencji zdolność do naśladowania sieci neuronowej ludzkiego mózgu. Może zrozumieć wzorce, szumy i źródła zamieszania w danych.
Spróbujmy zrozumieć, jak to działa deep learning.
Rozważmy obraz pokazany poniżej:
Powyższy obrazek przedstawia trzy główne warstwy a sieć neuronowa:
Obrazy, które chcemy rozdzielić, trafiają do warstwy wejściowej. Z obrazu rysowane są strzałki na poszczególne punkty warstwy wejściowej. Każda z białych kropek w żółtej warstwie (warstwie wejściowej) reprezentuje piksel obrazu. Obrazy te wypełniają białe plamy w warstwie wejściowej.
Postępując zgodnie z tym samouczkiem dotyczącym sztucznej inteligencji, powinniśmy mieć jasne pojęcie o tych trzech poziomach.
Warstwy ukryte odpowiadają za wszelkie obliczenia matematyczne lub wyodrębnianie cech z naszych danych wejściowych. Na powyższym obrazku warstwy zaznaczone na pomarańczowo reprezentują warstwy ukryte. Widoczne linie pomiędzy tymi warstwami nazywane są „wagami”. Każdy z nich zwykle reprezentuje liczbę zmiennoprzecinkową, czyli liczbę dziesiętną, która jest mnożona przez wartość w warstwie wejściowej. Wszystkie wagi sumują się w warstwie ukrytej. Punkty w warstwie ukrytej reprezentują wartość opartą na sumie wag. Wartości te są następnie przekazywane do kolejnej ukrytej warstwy.
Być może zastanawiasz się, dlaczego istnieje wiele poziomów. Warstwy ukryte w pewnym stopniu pełnią funkcję alternatywną. Im więcej ukrytych warstw, tym bardziej złożone dane napływają i tym, co można wyprodukować. Dokładność oczekiwanych wyników zależy zazwyczaj od liczby obecnych warstw ukrytych i złożoności danych wejściowych.
Warstwa wyjściowa daje nam osobne zdjęcia. Gdy warstwa doda wszystkie wprowadzone wagi, określi, czy obraz jest portretem, czy krajobrazem.
Przykład: przewidywanie kosztów biletów lotniczych
Prognozy te opierają się na różnych czynnikach, w tym:
Zacznijmy od historycznych danych dotyczących cen biletów, aby wyszkolić maszynę. Po przeszkoleniu naszej maszyny udostępniamy nowe dane, które pomogą przewidzieć koszty. Poprzednio, gdy dowiadywaliśmy się o czterech typach maszyn, omawialiśmy maszyny wyposażone w pamięć. Tutaj mówimy tylko o pamięci oraz o tym, jak rozumie ona wzór w danych i wykorzystuje go do przewidywania nowych cen.
W dalszej części tego samouczka przyjrzyjmy się działaniu sztucznej inteligencji i niektórym zastosowaniom sztucznej inteligencji.
Powszechnym zastosowaniem sztucznej inteligencji, które widzimy dzisiaj, jest automatyczne przełączanie urządzeń w domu.
Kiedy wejdziesz do ciemnego pokoju, znajdujące się w nim czujniki wykrywają Twoją obecność i włączają światło. To jest przykład maszyn bez pamięci. Niektóre z bardziej zaawansowanych programów AI są nawet w stanie przewidzieć wzorce użytkowania i włączyć urządzenia, zanim wydasz wyraźne instrukcje.
Niektóre programy i aplikacje sztucznej inteligencji są w stanie rozpoznać Twój głos i wykonać odpowiednią akcję. Jeśli powiesz „włącz telewizor”, czujniki dźwięku w telewizorze wykryją Twój głos i włączą telewizor.
Z Google Home Mini możesz to robić codziennie.
Ostatnia część tego samouczka dotyczącego sztucznej inteligencji ilustruje przypadek użycia sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej.
L 'sztuczna inteligencja zawiera kilka świetnych przypadków użycia, a ta część samouczka pomoże Ci lepiej je zrozumieć, zaczynając od zastosowań sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej. Stwierdzenie problemu polega na przewidzeniu, czy dana osoba ma cukrzycę, czy nie. W tym przypadku jako dane wejściowe wykorzystuje się szczegółowe informacje o pacjencie. Informacje te będą obejmować:
Obejrzyj film „Samouczek dotyczący sztucznej inteligencji” firmy Simplilearn, aby zobaczyć, jak tworzony jest model dla tego stwierdzenia problemu. Model jest realizowany za pomocą Python za pomocą TensorFlow.
Aplikacje sztucznej inteligencji są redefinia, w jaki sposób realizowane są procesy biznesowe w różnych obszarach, takich jak marketing, opieka zdrowotna, usługi finansowe i nie tylko. Firmy nieustannie badają, w jaki sposób mogą skorzystać z tej technologii. Ponieważ dążenie do ulepszania bieżących procesów stale rośnie, sensowne jest, aby profesjonaliści zdobywali wiedzę specjalistyczną w zakresie sztucznej inteligencji.
L 'Sztuczna Inteligencja Rzeczy (AIoT) to połączenie sztucznej inteligencji (AI) z rozwiązaniami Internetu rzeczy (IoT). Internet Rzeczy (lub Internet Rzeczy) opiera się na idei „inteligentnych” obiektów życia codziennego, które są ze sobą połączone (dzięki internetowi) i potrafią wymieniać posiadane, gromadzone i/lub przetwarzane informacje .
Dzięki tej integracji Sztuczna Inteligencja będzie mogła łączyć się z siecią, aby przetwarzać dane i wymieniać informacje z innymi obiektami, usprawniając zarządzanie i analizę ogromnych ilości danych. Aplikacje zdolne do integracji IoT i AI będą miały: radykalny wpływ na firmy i konsumentów. Niektóre z wielu przykładów? Pojazdy autonomiczne, zdalna opieka zdrowotna, inteligentne budynki biurowe, konserwacja predykcyjna.
Kiedy mówimy o Przetwarzanie języka naturalnego mamy na myśli algorytmy sztucznej inteligencji (AI), które potrafią analizować i rozumieć język naturalny, czyli język, którym posługujemy się na co dzień.
NLP umożliwia komunikację między człowiekiem a maszyną i zajmuje się tekstami lub sekwencjami słów (strony internetowe, posty w mediach społecznościowych...), ale także rozumieniem języka mówionego i tekstów (rozpoznawanie głosu). Cele mogą być różne – od prostego zrozumienia treści, poprzez tłumaczenie, aż do niezależnego stworzenia tekstu, zaczynając od danych lub dokumentów dostarczonych jako dane wejściowe.
Chociaż języki stale się zmieniają i charakteryzują się idiomami lub wyrażeniami, które są trudne do przetłumaczenia, NLP znajduje wiele obszarów zastosowań, takich jak sprawdzanie pisowni czy systemy automatycznego tłumaczenia tekstów pisanych, chatboty i asystenci głosowi dla języka mówionego.
Lo Rozpoznawanie mowy to zdolność, która pozwala komputerowi rozumieć i przetwarzać język ludzki w formie pisemnej lub w innych formatach danych. Dzięki wykorzystaniu Sztucznej Inteligencji technologia ta jest obecnie w stanie rozpoznać nie tylko język naturalny, ale także inne niuanse, takie jak akcenty, dialekty czy języki.
Ten rodzaj rozpoznawania głosu umożliwia wykonywanie zadań ręcznych, które zwykle wymagają powtarzalnych poleceń, na przykład w chatbotach z automatyzacją głosu, do kierowania połączeń w contact center, w rozwiązaniach do dyktowania i transkrypcji głosu lub w elementach sterujących interfejsu użytkownika komputera PC, urządzeń mobilnych i on-line. systemy tablicowe.
L 'Ogólna sztuczna inteligencja (w języku angielskim Sztuczna inteligencja ogólna lub AGI) to rodzaj sztucznej inteligencji, która potrafi rozumieć, uczyć się i radzić sobie ze złożonymi zadaniami podobnie jak ludzie.
W porównaniu do systemów sztucznej inteligencji wyspecjalizowanych w określonych zadaniach (wąska sztuczna inteligencja lub ASI – wąskie AI), AGI wykazuje wszechstronność poznawcza, uczenie się na podstawie różnych doświadczeń, zrozumienie i zdolność przystosowania się do szerokiego zakresu sytuacji bez konieczności specjalnego programowania dla każdego indywidualnego zadania.
Pomimo obecnej odległości ostatecznym celem AGI jest – choć z pewnością złożone zadanie – dotarcie do niego możliwie wiernie odwzorowują ludzki umysł i zdolności poznawcze.
BlogInnovazione.it
Coveware by Veeam będzie w dalszym ciągu świadczyć usługi reagowania na incydenty związane z wyłudzeniami cybernetycznymi. Coveware będzie oferować funkcje kryminalistyczne i naprawcze…
Konserwacja predykcyjna rewolucjonizuje sektor naftowo-gazowy dzięki innowacyjnemu i proaktywnemu podejściu do zarządzania zakładami.…
Brytyjskie CMA wydało ostrzeżenie dotyczące zachowań Big Tech na rynku sztucznej inteligencji. Tam…
Rozporządzenie w sprawie zielonych domów, opracowane przez Unię Europejską w celu zwiększenia efektywności energetycznej budynków, zakończyło proces legislacyjny…
