Вступ до штучного інтелекту

Штучний інтелект - це здатність створювати розумні машини або розробляти програмне забезпечення, що самонавчається, що імітують такі риси людського розуму, як міркування, вирішення проблем, планування, оптимальне прийняття рішень, чуттєві сприйняття тощо. Здатність штучного інтелектуального підходу до випередження людські дії з точки зору відкриття знань привернули увагу бізнесу та дослідницького співтовариства у всьому світі, і ця галузь дослідження засвідчила стрімкий прогрес за останні два десятиліття. Давайте детально просунемось у цьому вступі до посади штучного інтелекту.

Основні компоненти та характеристики штучного інтелекту

У вищевказаному розділі ми вивчали питання «Вступ до штучного інтелекту». Отже, зараз ми рухаємось до компонентів чи рамок, які в значній мірі сприяють впровадженню різних інтелектуальних систем:

1. Техніка особливостей

Процес ідентифікації мінімального набору інформаційних функцій або атрибутів із наданого набору даних називається вилученням функції. Продуктивність процесів машинного навчання можна покращити, правильно вибираючи змістовний набір функцій. Ефективний процес вилучення функцій забезпечує

  1. Зниження ступеня розладу, що називається ентропією при класифікації наборів даних на основі вибраних ознак. Іншими словами, цей оптимальний набір функцій максимально збільшує інформаційний приріст.
  2. Нульова кореляція між особливостями, завдяки чому досягається незалежність та мінімальність набору функцій. Ця мета досягається за допомогою таких методів, як аналіз основних компонентів (PCA), процес ортогоналізації Грама-Шмідта тощо.

2. Штучні нейронні мережі

Нейронна мережа складається із зважених взаємозв'язків між набором обчислювальних вузлів на послідовних шарах. Оптимальні ваги з'єднань визначаються на етапі навчання шляхом їх коригування відповідно до загальної стратегії обміну вагою та відповідно до зворотного зв'язку, отриманого від реалізованого алгоритму зворотного поширення. Технічно кожен вузол обчислює зважену суму значень, поширюваних на його вхід. Критерії обчислених значень для переходу на наступний рівень регулюються функціями активації. Після серії епох, що складають етапи подачі вперед і назад, ваги та інші мережеві параметри переходять до оптимальних значень, що закінчуються найбільш підходящою моделлю. Найчастіше використовуються штучні нейронні мережі:

  1. Конволюційні нейронні мережі (CNN) об'єднують отриманий вхід з вивченими просторовими фільтрами / візерунками для виявлення особливостей на рівні згортки. Ці сигнали передаються на наступні шари, які повністю пов'язані для виконання завдань розпізнавання.
  2. Міцність згортання на поступальні зміни ефективно розпізнає або маркує функції, і цей підхід широко застосовується в програмах розпізнавання зображень.
  3. Рекурентні нейронні мережі (RNN) використовують довгострокову коротку пам'ять (LTSM) для розумної оцінки невідомих значень із заданої серії минулих даних.

3. Глибоке навчання

В архітектурі глибокого навчання є більше прихованих шарів між вхідним і вихідним шарами порівняно з артеріалами штучних нейронних мереж. Ця архітектурна зміна полегшує рамки глибокого навчання для автоматичного вилучення функцій разом із класифікаційним навчанням. У цих моделях застосовується контрольоване навчання для навчання з добре маркованими наборами даних. Незважаючи на властиву архітектурі складність з численними прихованими шарами, час навчання моделі можна суттєво скоротити, використовуючи високопродуктивні паралельно-обчислювальні GPU

Застосування штучного інтелекту

Як ми вже дізналися про Вступ до штучного інтелекту, то тепер ми обговорюємо теорії та методи, пов'язані з AI, революціонізуючи всі галузі, включаючи роздрібну торгівлю, фінанси, космічні дослідження, охорону здоров'я, побутову електроніку, автомобілі та ін. Деталі для кількох застосувань нижче:

  • Етичне редагування генів

Поняття персоналізованої медичної допомоги для лікування захворювань або порушень, викликаних генними мутаціями, досягається точним розумінням генетичної картини пацієнта. Аналіз для визначення порядку нуклеотидів називається секвенуванням геному. З огляду на секвенування геному, були б виявлені чутливі мутації, щоб призначити специфічну для пацієнта лінію лікування.

  • Інтелектуальна система реагування на катастрофи

Сучасні системи порятунку використовують дроти, роботи, сенсори, що працюють на AI, щоб швидко зібрати точну інформацію про ступінь пошкоджень, точне розташування жертв, що потрапили в пастку, топографічні деталі ландшафту в кризові часи. Інтелектуальні системи допомагають рятувальникам виявляти найближчі та найбезпечніші місця збирання під час евакуації людей з районів, які постраждали від катастроф. Модулі з управління аварійними ситуаціями, оснащені ШІ, ефективно стимулюють знущання щодо аварійних ситуацій для виявлення потенційно вразливих місць, планування запобіжних дій, безперебійного контролю та розподілу ресурсів.

  • Системи рекомендацій

Найкращі системи рекомендацій визначають або прогнозують вподобання користувачів щодо предметів на основі профілю елементів та умовиводів про поведінку користувачів. Готовність користувачів до різних елементів представлена ​​у вигляді пар елементів у матриці утиліти. Два способи виявити відповідь користувачів на елементи

  1. Рекомендації на основі вмісту розуміють інтерес користувачів на основі оцінок / відгуків, наданих для кількох предметів, та пропонують подібні до них елементи.
  2. Спільна фільтрація фокусується на визначенні подібних користувачів та рекомендує елементи, віддані перевагу подібним іншим користувачам.

Математично представлена ​​матриця корисної програми є рідкою, а алгоритм рекомендацій спрямований на виведення невідомих / пропущених записів з кількох відомих значень за допомогою алгоритмів кластеризації та методів матричної факторизації, таких як розкладання сингулярного значення (SVD) тощо.

Переваги штучного інтелекту

Як ми вже дізналися про Вступ до штучного інтелекту, тож повідомляємо про переваги Штучного інтелекту та переваги, які пропонують оновлені модулі AI, включають:

  • Мінімальне втручання людини

Системи, що працюють на ІІ, є найкращим рішенням у середовищах, де життя людей, швидше за все, піддається ризику. Небагато прикладів таких сценаріїв - космічна розвідка, захисні операції, такі як знешкодження бомби, робочі місця, що характеризуються сильною спекою, видобуток корисних копалин тощо.

  • Швидше і акуратніше

Продуктивність добре підготовлених програм з підтримкою ІІ різко знижує шанс виникнення помилок у людини. Ці версії AI виявилися швидшими при обчислювально-дорогих завданнях, особливо в галузі наукових досліджень і за трудомістких завдань. Більшість рутинних, тривіальних та повторюваних завдань можна автоматизувати за допомогою належної технології AI, спрямованої на підвищення ефективності роботи.

Виклики

У вищевказаному розділі «Вступ до штучного інтелекту» ми дізналися про характеристики, застосування та переваги. Отже, зараз ми йдемо перед викликами штучного інтелекту:

  • Потреба в масових даних корпусу

Взагалі, розумні системи, перш ніж розгортатись як реальні рішення, вивчають оптимізовану модель за допомогою великого обсягу даних під час навчання та валідації. Наявність величезних обсягів даних та можливість поводження з ними є основними обмеженнями для звичайних систем та програмних програм, що розвиваються як випуски, що підтримуються AI. Необхідність складних методів моделювання, які можуть оцінити параметри моделі з високою точністю, використовуючи обмежені вибірки даних, неминуча.

  • Мультимодальні взаємодії

Ефективність та точність застосувань розпізнавання на основі сприйняття, що охоплюють методи комп'ютерного зору, можна підвищити, використовуючи можливість інтерпретувати та обробляти декілька режимів даних одночасно. Це дає можливість парадигмі розпізнавання ідеально наслідувати інтелект людини, який працює в поєднанні з різними органами чуття, такими як дотик, зір, слух тощо.

  • Поза людським контролем

Маючи виняткову здатність технології AI швидшим розумінням та вивченням величезних бібліотек інформації, мало загрозливих випадків, коли рамки AI набули емоційного коефіцієнта і перевершили кінцівки логічного мислення людини. У таких нерегульованих випадках незвична поведінка, якщо системи ІІ призведе до непоправної катастрофи.

Рекомендовані статті

Це був посібник із вступу до штучного інтелекту. Тут ми обговорили характеристики, додатки та переваги штучного інтелекту. Ви також можете переглянути наступні статті, щоб дізнатися більше -

  1. Штучний інтелект проти людського інтелекту
  2. Кар'єра в галузі штучного інтелекту
  3. Машинне навчання проти штучного інтелекту
  4. Business Intelligence vs Big Data
  5. Вступ до інструментів штучного інтелекту
  6. Компанії зі штучного інтелекту
  7. Важливість штучного інтелекту
  8. Топ-6 порівнянь між CNN та RNN
  9. Методи штучного інтелекту

Категорія:

Великі дані