Introducere în inteligența artificială
Inteligența artificială este o abilitate de a proiecta mașini inteligente sau de a dezvolta aplicații software de auto-învățare care imită trăsăturile minții umane precum raționamentul, rezolvarea problemelor, planificarea, luarea deciziilor optime, percepțiile senzoriale etc. Capacitatea abordărilor inteligente artificiale de a depăși acțiunile umane în ceea ce privește descoperirea cunoștințelor au câștigat atenția comunității de afaceri și de cercetare din întreaga lume și acest domeniu de studiu a fost un progres rapid în ultimele două decenii. haideți să mergem mai departe în această introducere către postarea de informații artificiale în detaliu.
Principalele componente și caracteristici ale inteligenței artificiale
În secțiunea de mai sus, am studiat despre Introducere în inteligența artificială, deci acum mergem înainte cu componentele sau cadrele care contribuie în mare măsură la implementarea diferitelor sisteme inteligente sunt următoarele:
1. Ingineria caracteristicilor
Procesul de identificare a unui set minim de caracteristici informative sau atribute din setul de date furnizat se numește extragere de caracteristici. Performanța proceselor de învățare automată poate fi îmbunătățită prin alegerea corectă a unui set semnificativ de caracteristici. Procesul eficient de extracție a funcțiilor asigură
- Reducerea gradului de tulburare, numit entropie în timp ce clasificarea seturilor de date pe baza unor caracteristici selectate. Cu alte cuvinte, acest set optim de funcții maximizează câștigul de informații.
- Corelarea zero între caracteristici obținând astfel independența și minimalitatea setului de caracteristici. Acest obiectiv este atins folosind tehnici precum Analiza componentelor principale (PCA), procesul de ortogonalizare Gram-Schmidt etc.
2. Rețele neuronale artificiale
O rețea Neurală cuprinde interconectări ponderate între setul de noduri de calcul la niveluri consecutive. Greutățile optime ale conexiunilor sunt deduse în faza de învățare, ajustându-le conform strategiei comune de partajare a greutății și în conformitate cu feedback-ul primit de la algoritmul de propagare înapoi. Tehnic, fiecare nod calculează suma ponderată a valorilor propagate la intrarea sa. Criteriile pentru valorile calculate pentru a fi transmise la următorul nivel sunt reglementate de funcțiile de activare. După o serie de epoci, care constituie faze de propagare a returului și de propagare înapoi, greutăți și alți parametri de rețea converg spre valori optime care se încheie cu cel mai potrivit model. Rețelele neuronale artificiale cele mai utilizate sunt:
- Rețelele neuronale convoluționale (CNN) convoacă intrarea primită cu filtrele / modelele spațiale învățate pentru a identifica caracteristicile la nivelul de convoluție. Aceste semnale sunt redirecționate de alimentare către următoarele straturi care sunt complet conectate pentru a efectua sarcini de recunoaștere.
- Robustețea convoluției către variațiile translaționale combate eficient recunoașterea sau etichetarea caracteristicilor și această abordare este utilizată pe scară largă în aplicațiile de recunoaștere a imaginilor.
- Rețelele neuronale recurente (RNN) utilizează memoria pe termen lung (LTSM) pentru estimarea inteligentă a valorilor necunoscute din seria dată de date anterioare.
3. Învățare profundă
Arhitectura de învățare profundă are mai multe straturi ascunse între stratul de intrare și ieșire în comparație cu cea a rețelelor neuronale artificiale. Această schimbare arhitecturală facilitează cadrul de învățare profundă pentru a efectua extragerea automată a caracteristicilor împreună cu învățarea prin clasificare. Aceste modele folosesc învățare supravegheată pentru a se antrena cu seturi de date bine etichetate. În ciuda complexității inerente în arhitectură cu numeroase straturi ascunse, timpul de învățare al modelului poate fi redus drastic cu utilizarea GPU-urilor de calcul paralel de înaltă performanță.
Aplicații ale inteligenței artificiale
Așa cum am aflat deja despre Introducerea inteligenței artificiale, deci acum discutăm teoriile și metodele legate de AI revoluționat în toate domeniile, inclusiv vânzarea cu amănuntul, finanțele, cercetarea spațială, asistența medicală, electronica pentru consum, automobilele, etc. Detaliile pentru câteva aplicații sunt ca mai jos:
-
Editarea etică a genelor
Noțiunea de îngrijiri medicale personalizate pentru tratarea bolilor sau tulburărilor cauzate de mutațiile genice se realizează prin înțelegerea cu exactitate a modelului genetic al pacientului. Analiza pentru a identifica ordinea nucleotidelor se numește secvențiere a genomului. Cu ideile de secvențiere a genomului, mutații sensibile ar fi identificate pentru a prescrie o linie de tratament specifică suferinței.
-
Sistem inteligent de răspuns la dezastre
Sistemele moderne de salvare folosesc drone, roboți, senzori alimentați AI pentru a strânge rapid informații precise cu privire la întinderea pagubelor, locația exactă a victimelor prinse, detalii topografice ale peisajului în perioada de criză. Sistemele inteligente ajută salvatorii să identifice cele mai apropiate și mai sigure puncte de asamblare în timp ce evacuează oamenii din zonele lovite de dezastre. Modulele AI de gestionare a dezastrelor stimulează în mod eficient exercițiile de dezastru pentru identificarea locațiilor potențial vulnerabile, planificarea acțiunilor de precauție, monitorizarea și guvernarea alocării resurselor fără probleme.
-
Sisteme de recomandare
Cele mai bune sisteme de recomandare identifică sau prezic preferințele utilizatorilor față de elemente bazate pe profilul articolelor și inferențele despre comportamentul utilizatorilor. Disponibilitatea utilizatorilor față de diverse articole este reprezentată ca perechi utilizator-element din matricea de utilități. Cele două moduri de descoperire a răspunsului utilizatorilor la articole sunt
- Recomandările bazate pe conținut înțeleg interesul utilizatorilor pe baza evaluărilor / feedback-ului furnizat pentru câteva articole și sugerează articole similare acestora.
- Filtrarea colaborativă se concentrează pe identificarea utilizatorilor similari și recomandă articolele preferate de alți utilizatori similari.
Matematic, matricea de utilitate reprezentată este mică și algoritmul de recomandare urmărește să deducă intrările necunoscute / ratate din puținele valori cunoscute folosind algoritmi de clustering și metode de factorizare a matricei, cum ar fi descompunerea valorii singulare (SVD) etc.
Avantajele inteligenței artificiale
Așa cum am aflat deja despre Introducerea inteligenței artificiale, deci informați-ne despre avantajele inteligenței artificiale, iar avantajele oferite de modulele actualizate AI includ:
-
Intervenție umană minimă
Sistemele bazate pe AI sunt cele mai potrivite soluții în medii, în care viața umană este mai probabil să fie sub risc. Puține exemple de astfel de scenarii sunt explorarea spațiului, operațiunea de apărare precum defuzarea bombelor, locurile de muncă caracterizate prin căldură intensă, minerit mineral etc.
-
Mai rapid și precis
Performanța aplicațiilor AI bine pregătite reduce drastic șansa ca erorile umane să se extragă. Aceste versiuni AI s-au dovedit mai rapide la sarcini costisitoare din punct de vedere al calculului, în special în domeniul cercetării științifice și al sarcinilor care consumă timp. Majoritatea sarcinilor de rutină, banale și repetitive pot fi automatizate cu o tehnologie adecvată de conducere AI pentru îmbunătățirea eficienței operaționale.
Provocări
În secțiunea de mai sus a introducerii inteligenței artificiale, am aflat despre caracteristici, aplicare și avantaje, deci acum mergem în fața provocărilor inteligenței artificiale:
-
Necesitatea corpului de date masive
În general, sistemele inteligente, înainte de a fi implementate ca o soluție din lumea reală, învață un model optimizat cu ajutorul unei cantități mari de date în timp ce se antrenează și se validează. Disponibilitatea volumelor de date uriașe și capacitatea de a le trata sunt limitele majore pentru ca sistemele convenționale și aplicațiile software să evolueze ca ediții activate AI. Nevoia de tehnici sofisticate de modelare care pot estima parametrii modelului cu o precizie ridicată folosind probe de date limitate este iminentă.
-
Interacții multimodale
Eficiența și precizia aplicațiilor de recunoaștere bazate pe percepție, care înglobează metode de viziune computerizată, pot fi îmbunătățite prin utilizarea capacității de interpretare și procesare a mai multor moduri de date simultan. Acest lucru permite paradigma recunoașterii să emuleze în mod ideal inteligența umană care funcționează în combinație cu diverse simțuri precum atingerea, vederea, auzul etc.
-
Dincolo de controlul uman
Cu capacitatea excepțională a tehnologiei AI de a înțelege și de a învăța biblioteci vaste de informații în ritm mai rapid, există puține cazuri amenințatoare în care un cadru AI a obținut un coeficient emoțional și a depășit extremitățile gândirii logice umane. În astfel de cazuri nereglementate, comportamentul neobișnuit dacă sistemele AI ar duce la o catastrofă ireparabilă.
Articole recomandate
Acesta a fost un ghid privind Introducerea inteligenței artificiale. Aici am discutat despre caracteristicile, aplicațiile și avantajele inteligenței artificiale. De asemenea, puteți consulta următoarele articole pentru a afla mai multe -
- Inteligența artificială împotriva inteligenței umane
- Cariere în inteligență artificială
- Învățarea mașinilor împotriva inteligenței artificiale
- Business Intelligence vs Big Data
- Introducere în instrumentele de inteligență artificială
- Companii de informații artificiale
- Importanța inteligenței artificiale
- Top 6 comparații între CNN și RNN
- Tehnici de inteligență artificială