Bevezetés a mesterséges intelligencia munkájából
A mesterséges intelligencia főleg három technikán működik. Ezek szimbolikus AI, adatvezérelt és jövőbeli fejlesztések. A szimbolikus mesterséges intelligencia kiterjed a Szakértői rendszerekre, a Fuzzy logikára és az AI korai elvére. Egy szakértői rendszer, a számítógép problémát jelent, és kevés gyakorlatot végeztek annak logikai problémamegoldó képességeinek ellenőrzésére. Adtak egy sor szabályt, és szűk környezetben szigorúan követik a legjobbakat. A fuzzy logikában ez többnyire igaz vagy hamis módszer, és a vezérlőrendszerekben alkalmazható. Az adatvezérelt gépi tanulás során a neurális hálózatokat és a mély tanulási algoritmust az adatkészlet adatbányászással és nagy adatokkal történő feldolgozása és az NLP-ben kell alkalmazni. Fontos különbséget tenni a különböző módszerek között, és a megfelelőt alkalmazni az érettségi szintjükre. Ebben a témában megtudjuk, hogyan működik a mesterséges intelligencia.
Hogyan alkalmazható a mesterséges intelligencia?
Az oktatás mesterséges intelligenciája méltó módon járul hozzá az emberekhez. Itt egy komplex problémát old meg úgy, hogy a feladatot alegységekre osztja és megoldást talál minden egyes alegységre. Az alegység lehet egy rendszer vagy ember, amely megpróbálja megoldást találni a problémára. A javasolt elmélet azt mutatja, hogy az oktatás kognitív tudománya egy számítógépet programozva fejlesztett ki oktatót, és hogy az oktató figyelni fogja a hallgatók problémamegoldó képességeit. Az oktató most irányítja a hallgatót, és tanácsokkal látja el megoldása minden lépésében, megakadályozva őket, mielőtt csapdába esnének. Ez a módszer arra készteti a hallgatót, hogy a leckét megtanulja a problémáról, és a jövőben kognitív legyen.
A Expert rendszert széles körben használják a mesterséges technológiában. A népszerű a helyesírás-javító és a helyesírás-ellenőrző. Korrektorként járnak el a helyesírás és a nyelvtani hibák ellenőrzésével, és minden lehetséges javaslatot adnak a legjobb cikk elérésére. Az automatizálási szakértői rendszert gyártási folyamatának 80% -ában széles körben használják. Ez megtakarítja a munkaerőt, csökkenti a hibát és maximális eredményt ad minimális idő alatt, mivel a robotnak nincs szüksége ebédidőre vagy szünetóra. Az ember órákat vesz igénybe a fájdalom befejezése érdekében, és elvégzi azt a feladatot, amelyben a robot néhány perc alatt elvégzi.
Az alkalmazott AI-vel ellátott robotika a legvonzóbb és az emberi erőforrások számára előnyös. A robotokat úgy programozzák, hogy ismétlődő feladatokat végezzenek, amelyek növelik a termelékenységet és hatékonyan használhatók. A robotok egyedülálló tulajdonsága a bomba lebontása, az űrkutatás és a beprogramozott feladatok elvégzése, amelyek veszélyesek az emberek számára. A robotok fejlett kutatása az, hogy látáshoz, halláshoz és érintéshez készítsék őket ütközésérzékelőkkel, kamerákkal és ultrahangos érzékelőkkel. A robotot az űrkutatásban használják, és alkalmazkodnak a környezethez és a fizikai feltételekhez.
Az érzelmek elfogják az emberi intellektuális gondolkodást, amely befolyásolja a mesterséges gondolkodókat. Az érzelmi kezelésen kívül egy robotot logikai gondolkodásra és hatékony döntések meghozatalára is beprogramoztak.
A mindennapi életben a mesterséges intelligencia megvalósul és növekszik körülöttünk a kommunikáció, időgazdálkodás, oktatás, megismerés, egészség, biztonsági intézkedések, forgalomirányítás, beszerzés, marketing, vásárlás és tervezés területén.
A google térkép segítségével megtalálhatja a lehető legrövidebb távolságot a Digikstra algoritmus segítségével,
A mesterséges intelligenciát a tudományban kísérletek tervezésére, az erőforrások kiképzésére, az adatok értelmezésére, az összetettség csökkentésére használják
A mesterséges intelligencia alapvető alkotóelemei
Az öt fő elem, amelyek sikeresé teszik a mesterséges intelligenciát:
1. Fedezze fel: Az intelligens rendszer alapvető képessége, hogy emberi hozzáférés nélkül feltárja az elérhető forrásokból származó adatokat. Ezután az ETL algoritmus dolgozza fel a nagy adatbázis felkutatására, és automatikusan megtalálja a kapcsolat a tartalom és a probléma szükséges megoldása között. Ez nemcsak egy összetett kérdést old meg, hanem a vészhelyzeti jelenségeket is azonosítja
2. Előrejelzés: Ennek a megközelítésnek a célja a jövőbeli események osztályozás, rangsorolás és regresszió alapján történő azonosítása. Az itt alkalmazott algoritmus véletlenszerű erdő, lineáris tanulók és gradiensnövelő. Ritkán a predikció rosszul fordul elő néhány numerikus érték esetén, ha torzítás van.
3. Indokolás: Az alkalmazás emberi beavatkozást igényel, hogy jobban felismerhető és hihető eredményt kapjon. Tehát meg kell értenie és igazolnia kell, hogy mi a helytelen és helyes, majd megfelelő megoldást kell adnia az embernek a helyzet kezelésére. Hasonlóan az automatizálási iparághoz, rendelkeznie kell anyákkal és csavarokkal való megértéssel a gépen, hogy megtudja, miért javítják meg, és mit kell tovább tenni.
4. Törvény: Az intelligens alkalmazásnak aktívnak kell lennie, és a társaságban kell élnie, hogy felfedezze, megjósolja és igazolja
5. Tanulj: Az intelligens rendszernek szokása, hogy napról napra megtanulja és frissítse magát, hogy versenyezzen a világ szükségleteivel.
Példák
Az AI-ben használt programozási nyelvek többsége a következő
A Python egyedülálló és a legkedveltebb a számítógépes programozók számára, egyszerű és sokoldalú szintaxisa miatt. Nagyon kényelmes és alkalmazható minden olyan operációs rendszerben, mint az Unix, Linux, Windows és Mac. Mivel a Python szisztematikus elrendezése az OOPS-ben, az ideghálózatban, az NLP fejlesztésében és a különféle programozási formákban alkalmazható. Olyan egyedi és könyvtári funkciók széles választéka
A C ++ -ot főleg az AI programozási feladatokban alkalmazzák, időérzékeny tulajdonsága miatt. Minimális válaszidővel és gyors végrehajtási folyamattal rendelkezik, ami fontos a játékok és a keresőmotorok fejlesztése szempontjából. Öröklődésének és az adatok elrejtésének tulajdonságai miatt újrafelhasználható. Széles körben használják az AI statisztikai technikák megoldására.
A Java egy másik, leggyakrabban használt AI programozási nyelv, és a virtuális gép technológia miatt nincs szüksége speciális platformra az újrafordításhoz. Egyesíti a C és a C ++ tulajdonságait, és könnyebbé teszi a hibakeresést. Az Java automatikus memóriakezelője csökkenti a fejlesztő munkáját.
A LISP-t az AI fejlesztésének egy részében használják. A LISP rendelkezik egy speciális makrórendszerrel, amely megkönnyíti a szellemi intelligencia több szintjének megvalósítását és feltárását. Leginkább a logikai feladatok megoldásában és a gépi tanulásban alkalmazzák. Ez biztosítja a Liberty és a gyors prototípus-készítés támogatását a programozók számára, és a LISP-t szabványosabb nyelv és felhasználóbaráttá teszi az AI-ben.
A PROLOG alapvető algoritmus automatikus visszakereséshez, faalapú strukturáláshoz és a minta illesztéshez használható, amely az AI számára kötelező. Széles körben alkalmazzák az orvostudományban.
Következtetés
A mesterséges intelligencia sikeresen meghatározza mérföldköveit minden olyan iparágban, mint az e-kereskedelem, a biotechnológia, a betegségek diagnosztizálása, a katonaság, a matematika és a logisztika, a nehézipar, a pénzügyek, a szállítás, a telekommunikáció, a repülés, a digitális marketing, a telefonos ügyfélszolgálat, a mezőgazdaság és a játék
Ajánlott cikkek
Ez egy útmutató arról, hogyan működik a mesterséges intelligencia. Itt a mesterséges intelligencia alapvető alkotóelemeit tárgyaljuk a példákkal. Lehet, hogy megnézi a következő cikkeket is, ha többet szeretne megtudni -
- Bevezetés a mesterséges intelligenciába
- Mesterséges intelligencia interjú kérdései
- A mesterséges intelligencia típusai
- Gépi tanulási modellek
- A mesterséges intelligencia problémáinak áttekintése
- Fuzzy Logic System
- A mesterséges intelligencia fontossága