Въведение в изкуствения интелект

Изкуственият интелект е способност за проектиране на интелигентни машини или за разработване на софтуерни приложения за самостоятелно обучение, които имитират черти на човешкия ум като разсъждения, решаване на проблеми, планиране, оптимално вземане на решения, сетивни възприятия и др. Капацитетът на изкуствените интелигентни подходи да превъзхождат човешките действия по отношение на откриването на знания спечелиха вниманието на бизнеса и изследователската общност по целия свят и тази област на изследване бе свидетел на бърз напредък през последните две десетилетия. нека да продължим подробно в това въведение към поста за изкуствен интелект.

Основни компоненти и характеристики на изкуствения интелект

В горния раздел ние проучихме за Въведение в изкуствения интелект, така че сега продължаваме с компонентите или рамките, които допринасят основно за внедряването на различни интелигентни системи, както следва:

1. Функционална техника

Процесът на идентифициране на минимален набор от информационни функции или атрибути от предоставения набор данни се нарича извличане на функции. Производителността на процесите на машинно обучение може да бъде подобрена чрез правилен избор на смислен набор от функции. Процесът на извличане на ефективни функции гарантира

  1. Намаляване на степента на разстройство, наречено ентропия при класифициране на набори от данни въз основа на избрани характеристики. С други думи, този оптимален набор от функции максимално увеличава информацията.
  2. Нулева корелация между характеристиките, като по този начин се постига независимост и минималност на набор от функции. Тази цел се постига с помощта на техники като анализ на главни компоненти (PCA), процес на ортогонализация на Gram-Schmidt и др.

2. Изкуствени невронни мрежи

Невронната мрежа се състои от претеглени взаимовръзки между множеството изчислителни възли на последователни слоеве. Оптималните тегла на връзките се определят във фазата на обучение, като се коригират според общата стратегия за споделяне на тегло и в съответствие с обратната връзка, получена от реализирания алгоритъм за обратно разпространение. Технически всеки възел изчислява претеглената сума от стойности, разпространени към неговия вход. Критериите за изчислени стойности за пренасочване към следващия слой се регулират от функции за активиране. След поредица от епохи, съставляващи етапи на подаване и обратно разпространение, тежести и други мрежови параметри се сближават до оптимални стойности, завършващи с най-подходящия модел. Най-често използваните изкуствени невронни мрежи са:

  1. Конволюционните невронни мрежи (CNN) свързват получения вход с научените пространствени филтри / модели, за да идентифицират характеристиките на слоя на светене. Тези сигнали се препращат към следващите слоеве, които са напълно свързани за изпълнение на задачи за разпознаване.
  2. Здравата устойчивост на транслационните вариации стимулира ефективното разпознаване или етикетиране на функции и този подход се използва широко в приложенията за разпознаване на изображения.
  3. Повтарящите се невронни мрежи (RNN) използват дългосрочната кратка памет (LTSM) за интелигентна оценка на неизвестни стойности от дадената серия от минали данни.

3. Дълбоко учене

Дълбоката учебна архитектура има повече скрити слоеве между входния и изходния слой в сравнение с тази на изкуствените невронни мрежи. Тази архитектурна промяна улеснява дълбоката рамка на обучение за извършване на автоматично извличане на функции заедно с класификационното обучение. Тези модели използват контролирано обучение за обучение с добре маркирани набори от данни. Въпреки присъщата сложност на архитектурата с многобройни скрити слоеве, времето за обучение на модела може да бъде драстично намалено с използването на високоефективни паралелно-изчислителни графични процесори

Приложения на изкуствения интелект

Както вече научихме за въвеждането в изкуствения интелект, така че сега обсъждаме теориите и методите, свързани с AI революционизираха всички области, включително дребно, финанси, космически изследвания, здравеопазване, потребителска електроника, автомобили и др. Подробности за няколко приложения са както по-долу:

  • Етично редактиране на гени

Понятието за персонализирана медицинска помощ за лечение на заболявания или разстройства, причинени поради генни мутации, се постига чрез точно разбиране на генетичния план на пациента. Анализът за идентифициране на реда на нуклеотидите се нарича секвенциране на геном. С прозренията от секвенцията на генома биха били идентифицирани податливи мутации, за да се предпише специфична за пациента линия на лечение.

  • Интелигентна система за реакция при бедствия

Съвременните спасителни системи използват дронове, роботи, сензори, работещи с AI, за бързо събиране на точна информация относно степента на щетите, точното местоположение на жертвите в капан, топографските детайли на пейзажа по време на криза. Интелигентните системи помагат на спасителите да идентифицират най-близките и безопасни места за сглобяване, докато евакуират хора от райони, засегнати от бедствия. AI оборудвани модули за управление на бедствия ефективно стимулират макетни тренировки при бедствия, за да идентифицират потенциално уязвими места, да планират предпазни действия, да следят и управляват безпроблемно разпределението на ресурсите.

  • Системи за препоръчване

Най-добрите системи за препоръки идентифицират или предсказват предпочитанията на потребителите към елементи въз основа на профила на артикулите и изводи за поведението на потребителите. Готовността на потребителите към различни елементи е представена като двойки потребителски елементи в матрицата на полезността. Двата начина за откриване на реакцията на потребителите на артикулите са

  1. Препоръките, базирани на съдържание, разбират интереса на потребителите въз основа на оценките / отзивите, предоставени за няколко продукта, и предлагат подобни елементи на тях.
  2. Съвместното филтриране се фокусира върху идентифицирането на подобни потребители и препоръчва елементи, предпочитани от подобни други потребители.

Математически, представената матрица на полезността е оскъдна, а алгоритъмът на препоръките има за цел да изведе неизвестните / пропуснати записи от малкото известни стойности, използвайки алгоритми за клъстериране и методи за матрично факториране като разделяне на единична стойност (SVD) и т.н.

Предимства на изкуствения интелект

Както вече научихме за въвеждането в изкуствения интелект, така че ни информирайте за предимствата на изкуствения интелект и предимствата, предлагани от AI модернизирани модули включват:

  • Минимална човешка намеса

Системите, захранвани с AI, са най-подходящите решения в среди, където е по-вероятно човешкият живот да бъде изложен на риск. Малко примери за такива сценарии са проучване на космоса, отбранителна операция като обезвредиване на бомби, работни места, характеризиращи се с интензивна топлина, минно изкопаване и др.

  • По-бързо и точно

Изпълнението на добре обучени приложения с AI драстично намалява шанса да се промъкнат човешки грешки. Тези версии на AI се оказаха по-бързи при изчислително скъпи задачи, особено в областта на научните изследвания и при отнемащи време задачи. Повечето от рутинните, тривиални и повтарящи се задачи могат да бъдат автоматизирани с подходяща технология, управлявана от ИИ, за да се подобри оперативната ефективност.

предизвикателства

В горния раздел на Въведение в изкуствения интелект научихме за характеристиките, приложението и предимствата, така че сега продължаваме с предизвикателствата на изкуствения интелект:

  • Необходимост от масивен корпус от данни

Като цяло, интелигентните системи, преди да бъдат внедрени като реално решение, научете оптимизиран модел с помощта на голямо количество данни по време на обучение и валидиране. Наличието на огромни обеми от данни и възможността да се справят са основните ограничения за конвенционалните системи и софтуерни приложения да се развиват като издания с активиран AI. Необходимостта от сложни техники за моделиране, които могат да оценят параметрите на модела с висока точност, използвайки ограничени проби от данни, е неизбежна.

  • Мултимодални взаимодействия

Ефективността и прецизността на приложенията за разпознаване въз основа на възприятието, които обхващат методи за компютърно виждане, могат да бъдат подобрени чрез използване на способността за интерпретация и обработка на няколко режима на данни едновременно. Това дава възможност парадигмата за разпознаване да идеално да подражава на човешката интелигентност, която работи в комбинация с различни сетива като допир, зрение, слух и т.н.

  • Отвъд човешкия контрол

С изключителната способност на AI технологията да разбира и усвоява огромни библиотеки от информация с по-бързи темпове, има малко заплашителни случаи, при които AI рамка придоби емоционален коефициент и надмина крайностите на човешкото логическо мислене. В такива нерегламентирани случаи необичайното поведение, ако AI системите ще доведат до непоправима катастрофа.

Препоръчителни статии

Това е ръководство за Въведение в изкуствения интелект. Тук сме обсъдили характеристиките, приложенията и предимствата на изкуствения интелект. Можете също да разгледате следните статии, за да научите повече -

  1. Изкуствен интелект срещу човешки интелект
  2. Кариери в изкуствения интелект
  3. Машинно обучение срещу изкуствен интелект
  4. Business Intelligence срещу Big Data
  5. Въведение в инструментите за изкуствен интелект
  6. Компании за изкуствен интелект
  7. Значение на изкуствения интелект
  8. Топ 6 сравнения между CNN и RNN
  9. Техники за изкуствен интелект

Категория:

Голяма информация