Úvod do umelej inteligencie

Umelá inteligencia je schopnosť navrhovať inteligentné stroje alebo vyvíjať samoštúdiové softvérové ​​aplikácie, ktoré napodobňujú črty ľudskej mysle, ako je uvažovanie, riešenie problémov, plánovanie, optimálne rozhodovanie, zmyslové vnímanie atď. Schopnosť umelých inteligentných prístupov k prekonaniu výkonnosti Ľudské činy v oblasti získavania vedomostí získali pozornosť podnikateľskej a výskumnej komunity na celom svete a táto oblasť štúdia zaznamenala v posledných dvoch desaťročiach rýchly pokrok. poďme v tomto úvode k postu umelej inteligencie v detailoch.

Hlavné komponenty a vlastnosti umelej inteligencie

V sekcii vyššie sme študovali Úvod do umelej inteligencie. Takže teraz ideme s komponentmi alebo rámcami, ktoré významne prispievajú k implementácii rôznych inteligentných systémov, nasledovne:

1. Funkčné inžinierstvo

Proces identifikácie minimálnej sady informačných prvkov alebo atribútov z poskytovaného súboru údajov sa nazýva extrakcia prvkov. Výkon procesov strojového učenia sa môže zlepšiť správnym výberom zmysluplnej sady funkcií. Zabezpečí sa účinný proces extrakcie prvkov

  1. Zníženie stupňa poruchy nazývanej entropia pri klasifikácii súborov údajov na základe vybraných funkcií. Inými slovami, táto optimálna sada funkcií maximalizuje zisk informácií.
  2. Nulová korelácia medzi prvkami, čím sa dosiahne nezávislosť a minimálna sada funkcií. Tento cieľ sa dosahuje pomocou techník, ako je analýza hlavných komponentov (PCA), Gram-Schmidtov proces ortogonalizácie atď.

2. Umelé neurónové siete

Neurónová sieť obsahuje vážené prepojenia medzi sadou výpočtových uzlov v po sebe nasledujúcich vrstvách. Optimálne váhy spojení sa odvodzujú vo fáze učenia ich úpravou podľa spoločnej stratégie zdieľania hmotnosti a podľa spätnej väzby získanej z implementovaného algoritmu spätného šírenia. Technicky každý uzol vypočíta vážený súčet hodnôt šírených na jeho vstup. Kritériá pre vypočítané hodnoty, ktoré sa majú posunúť do ďalšej vrstvy, sú regulované aktivačnými funkciami. Po sérii epoch, ktoré predstavujú fázu posunu vpred a vzad, hmotnosti a ďalšie parametre siete sa zbližujú na optimálne hodnoty končiace najvhodnejším modelom. Najbežnejšie používané umelé neurónové siete sú:

  1. Konvolučné neurónové siete (CNN) konvolvujú prijatý vstup pomocou naučených priestorových filtrov / vzorov na identifikáciu prvkov v konvolučnej vrstve. Tieto signály sa posielajú ďalej do ďalších vrstiev, ktoré sú úplne pripojené na vykonávanie rozpoznávacích úloh.
  2. Robustnosť konvolúcie k translačným variantom účinne podporuje rozpoznávanie alebo označovanie prvkov a tento prístup sa vo veľkej miere používa v aplikáciách na rozpoznávanie obrázkov.
  3. Rekurentné neurónové siete (RNN) používajú dlhodobú krátkodobú pamäť (LTSM) na inteligentný odhad neznámych hodnôt z danej série minulých údajov.

3. Hlboké učenie

Architektúra hlbokého učenia má medzi vstupnou a výstupnou vrstvou viac skrytých vrstiev v porovnaní s umelými neurálnymi sieťami. Táto architektonická zmena uľahčuje hlboký vzdelávací rámec na vykonávanie automatickej extrakcie prvkov spolu s učením klasifikácie. Tieto modely využívajú supervízované učenie na trénovanie s dobre označenými súbormi údajov. Napriek vlastnej komplexnosti architektúry s mnohými skrytými vrstvami sa doba výučby modelu môže výrazne znížiť použitím vysokovýkonných GPU s paralelným výpočtom.

Aplikácie umelej inteligencie

Ako sme sa už dozvedeli o úvode do umelej inteligencie, teraz diskutujeme o teóriách a metódach týkajúcich sa umelej inteligencie, ktoré spôsobili revolúciu vo všetkých oblastiach vrátane maloobchodu, financií, vesmírneho výskumu, zdravotnej starostlivosti, spotrebnej elektroniky, automobilov atď. Podrobnosti o niekoľkých aplikáciách sú nižšie:

  • Etické úpravy génov

Predstava o personalizovanej lekárskej starostlivosti na liečenie chorôb alebo porúch spôsobených génovými mutáciami sa dosahuje presným pochopením genetického plánu pacienta. Analýza na identifikáciu poradia nukleotidov sa nazýva sekvenovanie genómu. Na základe poznatkov zo sekvenovania genómu by sa identifikovali vnímavé mutácie, aby sa predpísala línia liečby špecifická pre pacienta.

  • Inteligentný systém reakcie na katastrofy

Moderné záchranné systémy používajú bezpilotné lietadlá poháňané AI, roboty, senzory na rýchle zhromažďovanie presných informácií o rozsahu poškodenia, presnom umiestnení uväznených obetí, topografických detailoch krajiny v čase krízy. Inteligentné systémy pomáhajú záchranárom pri identifikácii najbližších a najbezpečnejších zhromažďovacích bodov pri evakuácii ľudí z oblastí postihnutých katastrofou. Moduly riadenia katastrof vybavené AI účinne stimulujú simulované cvičenia katastrof, aby identifikovali potenciálne zraniteľné miesta, naplánovali preventívne opatrenia, hladko monitorovali a riadili prideľovanie zdrojov.

  • Systémy odporúčaní

Najlepšie systémy odporúčaní identifikujú alebo predpovedajú preferencie používateľov k položkám na základe profilu položiek a záverov o správaní používateľov. Ochota používateľov voči rôznym položkám je v matici úžitkových hodnôt zastúpená ako páry používateľských položiek. Dva spôsoby, ako zistiť reakciu používateľov na položky, sú

  1. Odporúčania založené na obsahu chápu záujem používateľov na základe hodnotení / spätnej väzby k niektorým položkám a navrhujú im podobné položky.
  2. Kooperatívne filtrovanie sa zameriava na identifikáciu podobných používateľov a odporúča položky preferované podobnými inými používateľmi.

Matematicky je reprezentovaná užitočná matica riedkym a odporúčacím algoritmom je odvodiť neznáme / zmeškané položky z niekoľkých známych hodnôt pomocou zoskupovacích algoritmov a metód faktorizácie matíc, ako je napríklad dekompozícia singulárnej hodnoty (SVD) atď.

Výhody umelej inteligencie

Ako sme sa už dozvedeli o úvode do umelej inteligencie, dajte nám vedieť o výhodách umelej inteligencie a výhodách ponúkaných modernizovanými modulmi AI:

  • Minimálne ľudské zásahy

Systémy poháňané AI sú najvhodnejšími riešeniami v prostrediach, kde je pravdepodobnejšie ohrozený ľudský život. Jedným z príkladov takýchto scenárov je prieskum vesmíru, obranné operácie, ako je odstraňovanie bômb, pracoviská charakterizované intenzívnym teplom, ťažba nerastov atď.

  • Rýchlejšie a presnejšie

Výkon dobre vyškolených aplikácií umožňujúcich AI drasticky znižuje pravdepodobnosť, že sa ľudské chyby dostanú na povrch. Tieto verzie AI sa ukázali byť rýchlejšie pri výpočtovo náročných úlohách, najmä v oblasti vedeckého výskumu a pri časovo náročných úlohách. Väčšinu rutinných, triviálnych a opakujúcich sa úloh je možné automatizovať pomocou správnej technológie riadenia AI na zlepšenie prevádzkovej efektívnosti.

výzvy

Vo vyššie uvedenej časti Úvod do umelej inteligencie sme sa dozvedeli o charakteristikách, použití a výhodách. Takže teraz ideme s výzvami umelej inteligencie:

  • Potreba rozsiahleho súboru údajov

Vo všeobecnosti sa inteligentné systémy pred nasadením ako riešenie v reálnom svete naučia optimalizovaným modelom pomocou veľkého množstva údajov počas výcviku a validácie. Dostupnosť obrovských objemov údajov a schopnosť ich zvládnuť sú hlavnými obmedzeniami vývoja konvenčných systémov a softvérových aplikácií pri vydaní s povolením AI. Okamžitá potreba sofistikovaných modelovacích techník, ktoré dokážu odhadnúť parametre modelu s vysokou presnosťou pomocou obmedzených vzoriek údajov.

  • Multimodálne interakcie

Účinnosť a presnosť aplikácií na rozpoznávanie založených na vnímaní, ktoré zahŕňajú metódy počítačového videnia, sa dá zlepšiť využitím schopnosti interpretovať a spracovať viac režimov údajov súčasne. To umožňuje paradigmu rozpoznávania ideálne napodobňovať ľudskú inteligenciu, ktorá funguje v spojení s rôznymi zmyslami, ako sú dotyk, videnie, sluch atď.

  • Nad ľudskou kontrolou

S výnimočnou schopnosťou technológie AI porozumieť a naučiť sa obrovské knižnice informácií rýchlejšie, existuje len málo ohrozujúcich prípadov, keď rámec AI získal emocionálny kvocient a prekonal končatiny ľudského logického myslenia. V takýchto neregulovaných prípadoch by nezvyčajné správanie systémov AI viedlo k nenapraviteľnej katastrofe.

Odporúčané články

Toto bola príručka Úvod do umelej inteligencie. Tu sme diskutovali o charakteristikách, aplikáciách a výhodách umelej inteligencie. Ďalšie informácie nájdete aj v nasledujúcich článkoch -

  1. Umelá inteligencia verzus ľudská inteligencia
  2. Kariéra v umelej inteligencii
  3. Strojové učenie vs umelá inteligencia
  4. Business Intelligence vs Big Data
  5. Úvod do nástrojov umelej inteligencie
  6. Spoločnosti umelého spravodajstva
  7. Dôležitosť umelej inteligencie
  8. Top 6 Porovnanie medzi CNN vs RNN
  9. Techniky umelej inteligencie

Kategórie:

Veľké dáta