เวลาในการอ่านโดยประมาณ: 10 นาที
การลงทุนที่เพิ่มขึ้นในแอปพลิเคชัน AI และการใช้ AI ที่เพิ่มขึ้นในพื้นที่องค์กรเป็นการบ่งชี้ว่าตลาดงานมีการพัฒนาอย่างไรสำหรับผู้เชี่ยวชาญด้าน AI
ปัญญาประดิษฐ์อาจเป็นหนึ่งในความก้าวหน้าที่น่าตื่นเต้นที่สุดที่มนุษย์กำลังประสบอยู่ เป็นสาขาหนึ่งของวิทยาการคอมพิวเตอร์ที่มุ่งเน้นการสร้างเครื่องจักรอัจฉริยะที่ทำงานและตอบสนองได้เหมือนมนุษย์
AI มีสี่ประเภทหลัก ฉัน:
AI ประเภทนี้มีปฏิกิริยาโต้ตอบล้วนๆ และไม่มีความสามารถในการสร้าง “ความทรงจำ” หรือใช้ “ประสบการณ์ในอดีต” ในการตัดสินใจ เครื่องจักรเหล่านี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อทำงานเฉพาะด้าน ตัวอย่างเช่น เครื่องชงกาแฟแบบตั้งโปรแกรมได้หรือเครื่องซักผ้าได้รับการออกแบบมาให้ทำหน้าที่เฉพาะ แต่ไม่มีหน่วยความจำ
AI ประเภทนี้ใช้ประสบการณ์ในอดีตและนำเสนอข้อมูลในการตัดสินใจ หน่วยความจำที่จำกัดหมายความว่าเครื่องจักรไม่สามารถผลิตแนวคิดใหม่ๆ ได้ พวกเขามีโปรแกรมในตัวที่จัดการหน่วยความจำ การเขียนโปรแกรมใหม่เสร็จสิ้นเพื่อทำการเปลี่ยนแปลงเครื่องดังกล่าว รถยนต์ไร้คนขับเป็นตัวอย่างหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ที่มีหน่วยความจำจำกัด
เครื่องจักร AI เหล่านี้สามารถเข้าสังคมและเข้าใจอารมณ์ของมนุษย์ และจะมีความสามารถในการเข้าใจใครบางคนโดยพิจารณาจากสภาพแวดล้อม ลักษณะใบหน้า ฯลฯ เครื่องจักรที่มีความสามารถดังกล่าวยังไม่ได้รับการพัฒนา มีการวิจัยมากมายเกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์ประเภทนี้
นี่คืออนาคตของปัญญาประดิษฐ์ เครื่องจักรเหล่านี้จะมีความชาญฉลาด มีความรู้สึก และมีสติเป็นอย่างยิ่ง พวกมันมีปฏิกิริยาคล้ายกับมนุษย์มาก แม้ว่าพวกมันจะมีลักษณะเฉพาะของตัวเองก็ตาม
เรามาสำรวจวิธีต่อไปนี้ที่อธิบายวิธีที่เราสามารถนำปัญญาประดิษฐ์ไปใช้:
มันคือการเรียนรู้อัตโนมัติ ซึ่งทำให้ AI สามารถเรียนรู้ได้ ซึ่งทำได้โดยใช้อัลกอริธึมเพื่อค้นหารูปแบบและสร้างข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลที่พวกเขาเปิดเผย
L 'การเรียนรู้อย่างลึกซึ้งซึ่งเป็นหมวดหมู่ย่อยของการเรียนรู้ของเครื่อง ให้ปัญญาประดิษฐ์มีความสามารถในการเลียนแบบโครงข่ายประสาทเทียมของสมองมนุษย์ โดยสามารถเข้าใจรูปแบบ สัญญาณรบกวน และแหล่งที่มาของความสับสนในข้อมูลของคุณได้
ลองทำความเข้าใจว่ามันทำงานอย่างไร deep learning.
พิจารณาภาพที่แสดงด้านล่าง:
ภาพด้านบนแสดงเลเยอร์หลักสามเลเยอร์ของ a โครงข่ายประสาท:
ภาพที่เราต้องการแยกจะเข้าไปในเลเยอร์อินพุต ลูกศรถูกดึงจากรูปภาพไปยังแต่ละจุดบนเลเยอร์อินพุต จุดสีขาวแต่ละจุดในเลเยอร์สีเหลือง (เลเยอร์อินพุต) แสดงถึงพิกเซลในรูปภาพ รูปภาพเหล่านี้เติมจุดสีขาวในเลเยอร์อินพุต
เราควรมีแนวคิดที่ชัดเจนเกี่ยวกับสามระดับนี้เมื่อเราปฏิบัติตามบทช่วยสอน AI นี้
เลเยอร์ที่ซ่อนอยู่มีหน้าที่รับผิดชอบในการคำนวณทางคณิตศาสตร์หรือการแยกคุณลักษณะจากอินพุตของเรา ในภาพด้านบน เลเยอร์ที่แสดงเป็นสีส้มแสดงถึงเลเยอร์ที่ซ่อนอยู่ เส้นที่มองเห็นได้ระหว่างชั้นเหล่านี้เรียกว่า "น้ำหนัก" แต่ละรายการมักจะแสดงถึงตัวเลขทศนิยมหรือเลขทศนิยม ซึ่งคูณด้วยค่าในเลเยอร์อินพุต ผลรวมน้ำหนักทั้งหมดอยู่ในเลเยอร์ที่ซ่อนอยู่ จุดในเลเยอร์ที่ซ่อนอยู่จะแสดงค่าตามผลรวมของน้ำหนัก ค่าเหล่านี้จะถูกส่งไปยังเลเยอร์ที่ซ่อนอยู่ถัดไป
คุณอาจสงสัยว่าทำไมถึงมีหลายระดับ เลเยอร์ที่ซ่อนไว้เป็นทางเลือกในระดับหนึ่ง ยิ่งชั้นที่ถูกซ่อนไว้มากเท่าไร ข้อมูลที่เข้ามาและสิ่งที่สามารถสร้างได้ก็จะยิ่งซับซ้อนมากขึ้นเท่านั้น โดยทั่วไปความแม่นยำของเอาต์พุตที่คาดหวังจะขึ้นอยู่กับจำนวนเลเยอร์ที่ซ่อนอยู่และความซับซ้อนของข้อมูลอินพุต
เลเยอร์เอาต์พุตจะทำให้เราแยกรูปภาพออกจากกัน เมื่อเลเยอร์เพิ่มน้ำหนักทั้งหมดที่ป้อนเข้าไป มันจะกำหนดว่ารูปภาพนั้นเป็นแนวตั้งหรือแนวนอน
ตัวอย่าง: การทำนายราคาตั๋วเครื่องบิน
การทำนายนี้ขึ้นอยู่กับปัจจัยหลายประการ ได้แก่:
เริ่มจากข้อมูลราคาตั๋วในอดีตเพื่อฝึกเครื่องกันก่อน เมื่อเครื่องจักรของเราได้รับการฝึกอบรมแล้ว เราจะแบ่งปันข้อมูลใหม่ที่จะช่วยคาดการณ์ต้นทุน ก่อนหน้านี้ เมื่อเราเรียนรู้เกี่ยวกับเครื่องจักรทั้งสี่ประเภท เราได้พูดถึงเครื่องจักรที่มีหน่วยความจำ ที่นี่เราแค่พูดถึงหน่วยความจำและวิธีที่หน่วยความจำเข้าใจรูปแบบในข้อมูล และใช้มันเพื่อคาดการณ์ราคาใหม่
ต่อไปในบทช่วยสอนนี้ เรามาดูวิธีการทำงานของ AI และแอปพลิเคชันบางอย่างของ AI กัน
การประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ทั่วไปที่เราเห็นในปัจจุบันคือการสลับอุปกรณ์ในบ้านโดยอัตโนมัติ
เมื่อคุณเข้าไปในห้องมืด เซ็นเซอร์ในห้องจะตรวจจับการมีอยู่ของคุณและเปิดไฟ นี่คือตัวอย่างเครื่องที่ไม่มีหน่วยความจำ โปรแกรม AI ขั้นสูงบางโปรแกรมสามารถคาดการณ์รูปแบบการใช้งานและเปิดอุปกรณ์ก่อนที่คุณจะให้คำแนะนำที่ชัดเจนได้
บางโปรแกรมและ การประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ พวกเขาสามารถระบุเสียงของคุณและดำเนินการตามนั้นได้ หากคุณพูดว่า "เปิดทีวี" เซ็นเซอร์เสียงบนทีวีจะตรวจจับเสียงของคุณและเปิดเครื่อง
ด้วยการ Google Home Mini คุณสามารถทำได้ทุกวัน
ส่วนสุดท้ายของบทช่วยสอน AI นี้จะแสดงกรณีการใช้งาน AI ในการดูแลสุขภาพ
L 'ปัญญาประดิษฐ์ มีกรณีการใช้งานที่ยอดเยี่ยมหลายกรณี และบทช่วยสอนในส่วนนี้จะช่วยให้คุณเข้าใจกรณีการใช้งานเหล่านี้ได้ดีขึ้น โดยเริ่มจากการประยุกต์ใช้ AI ในการดูแลสุขภาพ คำแถลงปัญหาคือการทำนายว่าบุคคลนั้นเป็นโรคเบาหวานหรือไม่ ข้อมูลผู้ป่วยเฉพาะจะถูกนำมาใช้เป็นข้อมูลสำหรับกรณีนี้ ข้อมูลนี้จะรวมถึง:
ชมวิดีโอ "บทช่วยสอนปัญญาประดิษฐ์" ของ Simplilearn เพื่อดูว่าแบบจำลองถูกสร้างขึ้นสำหรับคำชี้แจงปัญหานี้อย่างไร มีการนำโมเดลนี้ไปใช้ด้วย หลาม โดยใช้ TensorFlow.
แอปพลิเคชั่นปัญญาประดิษฐ์กลับมาอีกครั้งdefiเกี่ยวกับวิธีการดำเนินกระบวนการทางธุรกิจในด้านต่างๆ เช่น การตลาด การดูแลสุขภาพ บริการทางการเงิน และอื่นๆ บริษัทต่างๆ กำลังค้นหาวิธีที่พวกเขาสามารถได้รับประโยชน์จากเทคโนโลยีนี้อย่างต่อเนื่อง เนื่องจากภารกิจในการปรับปรุงกระบวนการปัจจุบันยังคงเติบโตอย่างต่อเนื่อง จึงเป็นเรื่องสมเหตุสมผลที่ผู้เชี่ยวชาญจะได้รับความเชี่ยวชาญด้าน AI
L 'ปัญญาประดิษฐ์ของสรรพสิ่ง (AIoT) เป็นการผสมผสานระหว่างปัญญาประดิษฐ์ (AI) ภายในโซลูชัน Internet of Things (IoT) Internet of Things (หรือ Internet of Things) มีพื้นฐานอยู่บนแนวคิดของวัตถุ "อัจฉริยะ" ในชีวิตประจำวันที่เชื่อมโยงถึงกัน (ด้วยอินเทอร์เน็ต) และสามารถแลกเปลี่ยนข้อมูลที่ครอบครอง รวบรวม และ/หรือประมวลผลได้ .
ด้วยการบูรณาการนี้ ปัญญาประดิษฐ์จะสามารถเชื่อมต่อกับเครือข่ายเพื่อประมวลผลข้อมูลและแลกเปลี่ยนข้อมูลกับวัตถุอื่นๆ ปรับปรุงการจัดการและการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาล แอปพลิเคชันที่สามารถบูรณาการ IoT และ AI จะมี ผลกระทบที่รุนแรงต่อบริษัทและผู้บริโภค. บางส่วนจากตัวอย่างมากมาย? ยานพาหนะขับเคลื่อนอัตโนมัติ การดูแลสุขภาพทางไกล อาคารสำนักงานอัจฉริยะ การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์
ควินโดรัฐสภาดิ ประมวลผลภาษาธรรมชาติ เราหมายถึงอัลกอริธึมปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่สามารถวิเคราะห์และทำความเข้าใจภาษาธรรมชาติ เช่น ภาษาที่เราใช้ทุกวัน
NLP ช่วยให้เกิดการสื่อสารระหว่างมนุษย์กับเครื่องจักร และจัดการกับข้อความหรือลำดับของคำ (หน้าเว็บ โพสต์บนโซเชียลมีเดีย...) แต่ยังรวมถึงความเข้าใจภาษาพูดและข้อความด้วย (การจดจำเสียง) วัตถุประสงค์อาจแตกต่างกันตั้งแต่การทำความเข้าใจเนื้อหาอย่างง่าย ไปจนถึงการแปล จนถึงการผลิตข้อความอย่างอิสระโดยเริ่มจากข้อมูลหรือเอกสารที่ให้มาเป็นอินพุต
แม้ว่าภาษาจะเปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลาและมีลักษณะเป็นสำนวนหรือสำนวนที่แปลได้ยาก แต่ NLP ก็พบการใช้งานที่หลากหลาย เช่น เครื่องตรวจตัวสะกดหรือระบบการแปลอัตโนมัติสำหรับข้อความที่เป็นลายลักษณ์อักษร แชทบอท และระบบสั่งงานด้วยเสียงสำหรับภาษาพูด
Lo การรู้จำเสียง คือความสามารถที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์เข้าใจและประมวลผลภาษามนุษย์ในรูปแบบลายลักษณ์อักษรหรือข้อมูลอื่นๆ ด้วยการใช้ปัญญาประดิษฐ์ เทคโนโลยีนี้จึงสามารถระบุได้ไม่เพียงแต่ภาษาธรรมชาติเท่านั้น แต่ยังรวมถึงความแตกต่างอื่นๆ เช่น สำเนียง ภาษาถิ่น หรือภาษาอีกด้วย
การจดจำเสียงประเภทนี้ช่วยให้คุณสามารถทำงานแบบแมนนวลที่มักจะต้องใช้คำสั่งซ้ำๆ เช่น ในแชทบอทที่มีระบบสั่งงานด้วยเสียงอัตโนมัติ เพื่อกำหนดเส้นทางการโทรในศูนย์ติดต่อ ในโซลูชันการเขียนตามคำบอกและการถอดเสียง หรือในการควบคุมอินเทอร์เฟซผู้ใช้พีซี อุปกรณ์เคลื่อนที่และบน- ระบบบอร์ด
L 'ปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป (ในภาษาอังกฤษ Artificial General Intelligence หรือ AGI) เป็น AI ประเภทหนึ่งที่มีความสามารถในการเข้าใจ เรียนรู้ และรับมือกับงานที่ซับซ้อน เช่นเดียวกับมนุษย์.
เมื่อเปรียบเทียบกับระบบปัญญาประดิษฐ์ที่เชี่ยวชาญเฉพาะงาน (ปัญญาประดิษฐ์แบบแคบหรือ ASI – AI แบบแคบ) AGI แสดงให้เห็น ความเก่งกาจทางปัญญา การเรียนรู้จากประสบการณ์ที่แตกต่างกัน ความเข้าใจและการปรับตัวให้เข้ากับสถานการณ์ที่หลากหลาย โดยไม่ต้องมีการเขียนโปรแกรมเฉพาะสำหรับแต่ละงาน
แม้ว่าปัจจุบันจะห่างไกล แต่เป้าหมายสุดท้ายของ AGI ก็คือแม้ว่าจะเป็นงานที่ซับซ้อนก็ตาม จำลองจิตใจมนุษย์และความสามารถทางปัญญาให้ใกล้เคียงที่สุด.
BlogInnovazione.it
Coveware by Veeam จะยังคงให้บริการตอบสนองต่อเหตุการณ์การขู่กรรโชกทางไซเบอร์ต่อไป Coveware จะนำเสนอความสามารถในการนิติเวชและการแก้ไข...
การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์กำลังปฏิวัติภาคส่วนน้ำมันและก๊าซ ด้วยแนวทางเชิงรุกและนวัตกรรมในการจัดการโรงงาน...
UK CMA ได้ออกคำเตือนเกี่ยวกับพฤติกรรมของ Big Tech ในตลาดปัญญาประดิษฐ์ ที่นั่น…
พระราชกฤษฎีกา "บ้านสีเขียว" ซึ่งกำหนดโดยสหภาพยุโรปเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพการใช้พลังงานของอาคารได้สรุปกระบวนการทางกฎหมายด้วย...
