Mi az a mesterséges intelligencia?
A mesterséges intelligencia olyan gépekre utal, amelyek elsősorban emberekként működő számítógépek. Az AI-ban a gépek olyan feladatokat hajtanak végre, mint a beszédfelismerés, a problémamegoldás és a tanulás stb. A gépek úgy működhetnek és viselkednek, mint az ember, ha elegendő információval rendelkeznek. Tehát a mesterséges intelligencia terén a tudástervezés alapvető szerepet játszik. Az objektumok és a tulajdonságok közötti kapcsolatot megteremtik a tudástervezés megvalósításához. Az alábbiakban bemutatjuk a mesterséges intelligencia technikáit.
A mesterséges intelligencia 4 legfontosabb technikája
A mesterséges intelligencia felosztható különféle kategóriákba annak alapján, hogy a gép képes-e a múlt tapasztalatait felhasználni a jövőbeli döntések, az emlékezet és az öntudatosság előrejelzésére. Az IBM előhozta a Deep Blue-t, egy sakkprogramot, amely azonosítja a sakktáblán lévő darabokat. De nincs memóriája a jövőbeni tevékenységek előrejelzésére. Ez a rendszer bár hasznos, de nem igazítható más helyzethez. Egy másik típusú AI rendszer, amely a múltbeli tapasztalatokat használja, és azzal jár, hogy korlátozott memóriával rendelkezik a döntések előrejelzésére. Az ilyen típusú AI-rendszerre példa az önvezető autók esetében a döntéshozatal funkciója. Itt a megfigyelések segítenek a rövidesen elvégzendő tevékenységekben, amelyeket nem tárolnak állandóan, mivel a megfigyelések gyakran változnak. A technológia fejlődésével egyidejűleg lehet, hogy vannak olyan értelmű vagy tudatos gépek, amelyekben a gépek megértik a dolgok jelenlegi helyzetét, és amelyek alapján következtetni lehet arra, hogy mit kell tenni. De ilyen rendszerek nem léteznek.
Az alábbiakban bemutatjuk a mesterséges intelligencia különböző kategóriáit:
1. Gépi tanulás
Ez az AI egyik alkalmazása, ahol a gépeket nem kifejezetten programozták bizonyos feladatok elvégzésére, hanem automatikusan megtanulják és fejlesztik a tapasztalatok alapján. A Deep Learning egy mesterséges idegi hálókon alapuló gépi tanulás részhalmaza a prediktív elemzéshez. Különböző gépi tanulási algoritmusok léteznek, mint például a felügyelet nélküli tanulás, a felügyelt tanulás és az erősítéses tanulás. A felügyelet nélküli tanulás során az algoritmus nem használ minősített információkat arra, hogy útmutatás nélkül működjön rajta. A Felügyelt tanulás során egy funkciót von le a képzési adatokból, amely egy bemeneti objektum halmazát és a kívánt kimenetet tartalmazza. A megerősítéses tanulást a gépek használják a megfelelő intézkedések megtételére a jutalom növelése érdekében, hogy megtalálják a legjobb lehetőséget, amelyet figyelembe kell venni.
2. NLP (természetes nyelvfeldolgozás)
A számítógépek és az emberi nyelv közötti interakciók során programozzák a számítógépeket a természetes nyelvek feldolgozására. A gépi tanulás egy megbízható technológia a természetes nyelv feldolgozásához az emberi nyelvek jelentésének megszerzése érdekében. Az NLP-ben az ember beszélgetésének hangját a gép rögzíti. Ezután megtörténik az audio-szöveges beszélgetés, majd a szöveg feldolgozása ott történik, ahol az adatok audióvá alakulnak. Ezután a készülék az audio használatával reagál az emberekre. A természetes nyelvfeldolgozás alkalmazásai megtalálhatók a hívásközpontokban használt IVR (Interactive Voice Response) alkalmazásokban, olyan nyelvi fordítási alkalmazásokban, mint a Google Translate, valamint olyan szövegszerkesztõkben, mint például a Microsoft Word, hogy ellenõrizzék a nyelvtan pontosságát a szövegben. Az emberi nyelvek jellege azonban megnehezíti a természetes nyelv feldolgozását, mivel szabályok vonatkoznak az információ természetes nyelven történő továbbítására, és a számítógépek számára ezeket nem könnyű megérteni. Az NLP tehát algoritmusokat használ a természetes nyelvek szabályainak felismerésére és elvont elvégzésére, ahol az emberi nyelvek strukturálatlan adatai konvertálhatók a számítógép által megértett formátumba.
3. Automatizálás és robotika
Az automatizálás célja az, hogy a gépek elvégezzék a monoton és ismétlődő feladatokat, amelyek szintén növelik a termelékenységet, valamint a költséghatékony és hatékonyabb eredmények elérését. Sok szervezet gépi tanulást, neurális hálózatokat és grafikonokat használ az automatizálásban. Az ilyen automatizálás a CAPTCHA technológia segítségével megakadályozza a csalásokkal kapcsolatos online pénzügyi tranzakciókat. A robotikus folyamatok automatizálását nagy mennyiségű ismétlődő feladatok elvégzésére programozták, amelyek különböző körülmények között alkalmazkodnak a változásokhoz.
4. Gépi látás
A gépek elfoghatják a vizuális információkat, majd elemezhetik azokat. Itt a kamerákat használják a vizuális információk rögzítésére, az analóg-digitális átalakításhoz a képet digitális adatokké alakítják, és az adatok feldolgozásához digitális jelfeldolgozást alkalmaznak. Ezután a kapott adatokat egy számítógépre továbbítja. A gépi látásban két alapvető szempont az érzékenység, azaz a gép képessége érzékelni a gyenge impulzusokat és a felbontás, az a tartomány, ameddig a gép képes megkülönböztetni az objektumokat. A gépi látás felhasználása megtalálható az aláírás azonosításában, a minta felismerésében és az orvosi képanalízisben stb.
A mesterséges intelligencia alkalmazásai
Az alábbiakban bemutatjuk a mesterséges intelligencia különféle alkalmazásait.
- Az AI-t a pénzügyi ágazatban használják, ahol személyes adatokat gyűjtenek, amelyek később felhasználhatók pénzügyi tanácsadáshoz.
- Az AI-t az oktatás területén használják, ahol az osztályozási rendszer automatizálható és a hallgatók teljesítménye kiértékelhető, amely alapján a tanulási folyamat fejleszthető.
- Az egészségügy területén az AI-t jobb diagnosztizáláshoz használják, ahol a természetes nyelv megértésére és a feltett kérdésekre válaszolnak a technológiák. Emellett a számítógépes programokat, például a chatbot-okat, segítenek az ügyfelek a találkozók ütemezésében és a számlázási folyamat megkönnyítésében stb.
- Az AI-t az üzleti életben az emberek által végzett ismétlődő feladatok automatizálására használják a Robot Folyamat Automatizálás segítségével. A vevői elégedettség növelése érdekében a gépi tanulási algoritmusok integrálva vannak az elemzéssel, olyan információk gyűjtésére, amelyek segítenek megérteni az ügyfelek igényeit.
- Az AI-t intelligens otthoni eszközökben, biztonsági és megfigyelési, navigációs és utazási, zene- és médiafolyamatokban, valamint videojátékokban használják.
Következtetés
Az AI nagy mértékben befolyásolja életünket. A szervezetek szintén lépéseket tesznek az AI technológiához való alkalmazkodás felé, ami új módszereket adhat nekik a feladatok elvégzéséhez, valamint megértheti az adatmintát a maximális termelékenység elérése érdekében.
Ajánlott cikkek
Ez egy útmutató a mesterséges intelligencia technikáira. Itt tárgyaljuk, mi az a mesterséges intelligencia és annak technikái, valamint az alkalmazások. A további javasolt cikkeken keresztül további információkat is megtudhat -
- Mesterséges intelligencia technológia - előnyeivel
- A mesterséges intelligencia fontossága - felhasználásokkal
- Bevezetés a mesterséges intelligencia eszközeibe
- A 10 legfontosabb mesterséges intelligencia interjúkérdés