Увод у вештачку интелигенцију

Вештачка интелигенција је способност дизајнирања паметних машина или развоја софтверских апликација за само учење које имитирају особине људског ума попут резоновања, решавања проблема, планирања, оптималног одлучивања, сензорне перцепције итд. Капацитет вештачких интелигентних приступа да надмаше резултате људске акције у смислу откривања знања привукле су пажњу пословне и истраживачке заједнице широм света, а ово поље проучавања сведочило је брзом напретку у последње две деценије. идемо детаљније у овом уводу у пост о вештачкој интелигенцији.

Главне компоненте и карактеристике вештачке интелигенције

У горњем одељку смо проучавали Увод у вештачку интелигенцију, тако да сада идемо напред са компонентама или оквирима који у великој мери доприносе примени различитих интелигентних система, као што следи:

1. Феатуре Енгинееринг

Процес идентификације минималног низа информативних значајки или атрибута из датог скупа података назива се екстракција значајки. Перформансе процеса машинског учења могу се побољшати правилним одабиром смисленог низа карактеристика. Процес ефикасног вађења карактеристика осигурава

  1. Смањење степена поремећаја, које се назива ентропија, док се класификују скупови података на основу одабраних карактеристика. Другим речима, овај оптимални скуп функција максимализује добитак информација.
  2. Нулта корелација између карактеристика чиме је постигнута независност и минималност скупа карактеристика. Овај циљ је постигнут употребом техника као што су анализа главних компоненти (ПЦА), Грато-Сцхмидтов поступак ортогонализације итд.

2. Вештачке неуронске мреже

Неурална мрежа састоји се од пондерираних међусобних веза између скупа рачунарских чворова у узастопним слојевима. Оптималне тежине веза утврђују се у фази учења подешавањем истих према заједничкој стратегији поделе тежине и у складу са повратним информацијама примљеним од имплементираног алгоритма уназад-ширења. Технички, сваки чвор израчунава пондерисани зброј вредности који се шире на његов улаз. Критеријуми за израчунате вредности за прелазак на следећи слој су регулисане функцијама активирања. Након низа епоха, које чине фазе ширења унапред и назад, тежине и други мрежни параметри конвергирају се до оптималних вредности које завршавају најприкладнијим моделом. Најчешће коришћене вештачке неуронске мреже су:

  1. Конволуционарне неуронске мреже (ЦНН) обједињују примљени улаз са наученим просторним филтрима / обрасцима како би идентификовале карактеристике на слоју савијања. Ти се сигнали прослеђују у следеће слојеве који су у потпуности повезани да би извршили задатке препознавања.
  2. Чврстост конверзије у транслационе варијације ефективно подстиче препознавање или обележавање функција, а овај приступ се широко користи у апликацијама за препознавање слике.
  3. Понављајуће неуронске мреже (РНН) користе дугорочну кратку меморију (ЛТСМ) за паметну процену непознатих вредности из датог низа прошлих података.

3. Дубоко учење

Архитектура дубоког учења има више скривених слојева између улазног и излазног слоја у поређењу с умјетним неуронским мрежама. Ова архитектонска промена олакшава оквир дубоког учења за аутоматско вађење функција заједно са класификацијским учењем. Ови модели користе под надзором учење да тренирају са добро обележеним скуповима података. Упркос својственој сложености архитектуре са бројним скривеним слојевима, време учења модела може се драстично смањити употребом високо-перформанских ГПУ-а са високим перформансама

Примене вештачке интелигенције

Као што смо већ сазнали о Уводу у вештачку интелигенцију, тако сада расправљамо о теоријама и методама везаним за АИ револуционишући сва подручја, укључујући трговину на мало, финансије, свемирска истраживања, здравство, потрошачку електронику, аутомобиле, итд. Детаљи за неколико апликација су као испод:

  • Етичко уређивање гена

Појам персонализоване медицинске неге за лечење болести или поремећаја насталих услед мутације гена постиже се прецизним разумевањем генетског плана пацијента. Анализа којом се идентификује редослед нуклеотида назива се секвенција генома. Увидом у секвенцирање генома идентификоват ће се осјетљиве мутације које ће прописати линију лијечења специфичну за особе које пате.

  • Интелигентни систем реаговања на катастрофе

Савремени системи за спасавање користе беспилотне летелице, роботе, сензоре за брзо прикупљање прецизних информација о степену оштећења, тачној локацији заробљених жртава, топографским детаљима пејзажа током кризних времена. Интелигентни системи помажу спасиоцима да идентификују најближе и најсигурније тачке окупљања док евакуишу људе из подручја погођених катастрофама. АИ опремљени модули за управљање катастрофама ефикасно подстичу исмеване вежбе за катастрофе како би идентификовали потенцијално угрожене локације, планирали мере предострожности, неометано надгледали и управљали расподелу ресурса.

  • Системи препорука

Најбољи систем препорука идентификује или предвиђа преференције корисника према ставкама на основу профила ставки и закључака о понашању корисника. Спремност корисника према разним ставкама представљена је у облику парова корисника-ставки у корисничкој матрици. Два начина откривања реакција корисника на ставке су

  1. Препоруке засноване на садржају разумеју интересовање корисника на основу оцењивања / повратних информација за неколико ставки и предлажу им сличне ставке.
  2. Сарадничко филтрирање фокусира се на идентификацију сличних корисника и препоручује ставке које преферирају слични други корисници.

Математички, представљена матрица услужног програма је ријетка, а алгоритам алгоритма има за циљ да утврди непознате / пропуштене уносе из неколико познатих вредности користећи алгоритме групирања и матричну факторизацију, попут декомпозиције појединачне вредности (СВД), итд.

Предности вештачке интелигенције

Као што смо већ сазнали о Уводу у вештачку интелигенцију, тако нам обавестите о предностима вештачке интелигенције и предностима које нуде АИ надограђени модули укључују:

  • Минимална људска интервенција

Системи са АИ напајањем су најбоља решења у окружењима у којима је вероватније да је угрожен људски живот. Мало је примера таквих сценарија: истраживање свемира, одбрамбене операције попут уклањања бомбе, радна места која карактеришу интензивна врућина, минирање минерала итд.

  • Брже и прецизније

Перформансе добро обучених апликација са омогућеним АИ драстично смањују шансу да се појаве људске грешке. Ове АИ верзије показале су се бржим за рачунски скупе задатке, посебно у области научног истраживања и одузимајући дуготрајне задатке. Већина рутинских, тривијалних и понављајућих задатака може се аутоматизовати одговарајућом АИ технологијом да би се побољшала оперативна ефикасност.

Изазови

У горњем делу Увода у вештачку интелигенцију научили смо о карактеристикама, примени и предностима, тако да сада идемо напред са изазовима вештачке интелигенције:

  • Потреба за масивним корпусом података

Генерално, интелигентни системи пре него што се примене као решење у стварном свету науче оптимизовани модел уз помоћ велике количине података током обуке и валидације. Доступност огромних количина података и способност руковања главним су ограничењима за конвенционалне системе и софтверске апликације да се развијају као издања која су подржана АИ. Неопходна је потреба за софистицираним техникама моделирања којима се параметри модела могу високо прецизно проценити користећи ограничене узорке података.

  • Мултимодалне интеракције

Ефикасност и прецизност апликација за препознавање засновано на перцепцији, које обухватају методе рачунарског вида, могу се побољшати коришћењем могућности интерпретације и обраде више начина података истовремено. То омогућава парадигми препознавања да идеално опонаша људску интелигенцију која делује у комбинацији са различитим чулима попут додира, вида, слуха итд.

  • Беионд Хуман Цонтрол

Са изузетном способношћу АИ технологије бржим темпом разумевања и учења огромних библиотека информација, мало је претећих случајева када је АИ оквир стекао емоционални квоцијент и надмашио екстремитете људског логичког размишљања. У таквим нерегулираним случајевима, необично понашање ако би АИ системи довели до непоправљиве катастрофе.

Препоручени чланци

Ово је водич за Увод у вештачку интелигенцију. Овде смо разговарали о карактеристикама, применама и предностима вештачке интелигенције. Такође можете погледати следеће чланке да бисте сазнали више -

  1. Вештачка интелигенција вс људска интелигенција
  2. Каријере у вештачкој интелигенцији
  3. Машинско учење вс вештачкој интелигенцији
  4. Бусинесс Интеллигенце вс Биг Дата
  5. Увод у алате за вештачку интелигенцију
  6. Компаније за вештачку интелигенцију
  7. Важност вештачке интелигенције
  8. Топ 6 поређења између ЦНН и РНН
  9. Технике вештачке интелигенције

Категорија:

Велики података