Sissejuhatus tehisintellekti töösse

Tehisintellekt töötab peamiselt kolmel tehnikal. Need on sümboolsed AI, andmepõhised ja tulevikuarendused. Sümboolne tehisintelligents hõlmab ekspertsüsteeme, hägusat loogikat ja AI varajast põhimõtet. Asjatundlik süsteem, arvutile antakse probleem ja selle loogiliste probleemide lahendamise oskuste kontrollimiseks viidi läbi vähe praktikaid. Nad on andnud reegleid ja järgivad kitsas keskkonnas rangelt parimat. Häguses loogikas on see enamasti tõene või vale meetod ning seda kasutatakse juhtimissüsteemides. Andmepõhises masinõppes töödeldakse neuraalvõrke ja süvaõppe algoritmi andmekogude abil andmekaevandamise ja suurandmete abil ning rakendatakse NLP-s. Oluline on eristada erinevaid meetodeid ja rakendada õiget nende küpsusastmele. Selles teemas uurime, kuidas tehisintellekt töötab.

Kuidas tehisintellekt rakendub?

Haridus tehisintellekt annab inimestele väärilise panuse. Siin lahendatakse keeruline probleem, jagades probleemi alaühikuteks ja leides lahenduse igale alaühikule. Allüksus võib olla süsteem või inimene, kes püüab probleemile lahendust leida. Kavandatud teooria näitab, et kognitiivne teadus hariduses arendas juhendaja arvuti programmeerimisega ja et tudeng jälgiks õpilaste probleemilahendusoskusi. Nüüd juhendab juhendaja õpilast ja soovitab teda igas oma lahenduse etapis, ennetades neid enne lõksu sattumist. See meetod paneb õpilase õppima probleemi kohta õppetunni ja olema tulevikus kognitiivne.

Süsteemi Expert kasutatakse kunstlikus tehnoloogias laialdaselt. Populaarsed on õigekirjakorrektor ja õigekirjakontroll. Nad toimivad korrektorina, kontrollides õigekirja ja grammatilisi vigu ning annavad kõik võimalikud soovitused parima artikli saamiseks. Automaatikatööstuses kasutatavat ekspertsüsteemi kasutatakse laialdaselt 80 protsendi ulatuses selle tootmisprotsessist. See säästab tööjõukulusid, vähendab viga ja annab minimaalse ajaga maksimaalse väljundi, kuna robot ei vaja lõuna- ega puhkeaega. Mehel kulub valu täielikuks tegemiseks tunde, kui ülesanne, mille robot täidab murdosa minutitega.

Rakendatud AI-ga robootika on inimressursside jaoks kõige atraktiivsem ja kasulikum. Robotid on programmeeritud tegema korduvaid ülesandeid, mis suurendavad tootlikkust ja neid kasutatakse tõhusalt. Robotite ainulaadne omadus on pommi lammutamine, kosmoseuuringud ja programmeeritud ülesanded, mis on inimestele ohtlikud. Robotite täiustatud uurimistöö eesmärk on muuta need nähtavaks, kuulma ja puudutama, rakendades neid kokkupõrkeandurite, kaamerate ja ultrahelianduritega. Roboti kasutatakse kosmoseuuringutes ja nad on kohandatavad keskkonna ja füüsiliste tingimustega.

Emotsioonid rikuvad inimese intellektuaalset mõtlemist, mis on kunstlike mõtlejate sekkumine. Lisaks emotsionaalsele käsitlemisele on robot programmeeritud ka loogiliselt mõtlema ja tõhusaid otsuseid vastu võtma.

Igapäevases elus on tehisintellekt rakendatud ja kasvab edukalt meie ümber suhtlemise, aja juhtimise, hariduse, tunnetuse, tervise, ohutusmeetmete, liikluse juhtimise, ostmise, turustamise, ostlemise ja planeerimise osas.

Digikstra algoritmi abil võimalikult lühikese vahemaa leidmiseks google maps abil,

Tehisintellekti kasutatakse teaduses eksperimentide kavandamiseks, ressursside koolitamiseks, andmete tõlgendamiseks, keerukuse vähendamiseks

Tehisintellekti põhikomponendid

Viis peamist komponenti, mis muudavad tehisintellekti edukaks, on:

1. Avastage: intelligentse süsteemi põhiline võime uurida olemasolevate ressursside andmeid ilma inimese sekkumiseta. Siis töödeldakse seda ETL-i algoritmi abil suure andmebaasi uurimiseks ja see leiab automaatselt seose sisu ja vajaliku lahenduse vahel. See mitte ainult ei lahenda keerulist küsimust, vaid tuvastab ka hädaolukorra nähtused

2. Ennusta: Selle lähenemisviisi eesmärk on tuvastada tulevased sündmused klassifitseerimise, järjestamise ja regressiooni järgi. Siin kasutatav algoritm on juhuslik mets, lineaarsed õppijad ja gradiendi suurendamine. Harva ennustamine läheb valesti mõnedes arvväärtustes, kui seal on eelarvamusi.

3. Põhjendage: äratuntavama ja usutavama tulemuse saamiseks vajab rakendus inimese sekkumist. Seega peab ta mõistma ja õigustama, mis on vale ja õige, ning seejärel andma inimesele olukorra lahendamiseks õige lahenduse. Sarnaselt automatiseerimistööstusega peab sellel olema masina mutrite ja poltide mõistmine, et teada saada, miks seda remonditakse ja mida tuleks edasi teha.

4. Tegutse: arukas rakendus peab olema aktiivne ja elama ettevõttes, et seda avastada, ennustada ja õigustada

5. Õppige: intelligentsel süsteemil on komme õppida ja uuendada ennast iga päev, et konkureerida maailma vajadustega.

Näited

Enamik AI-s kasutatavaid programmeerimiskeeli on järgmised

Python on lihtsa ja mitmekülgse süntaksi tõttu ainulaadne ja lemmik arvutiprogrammeerijate jaoks. See on väga mugav ja rakendatav kõigis OS-ides, näiteks Unix, Linux, Windows ja Mac. Kuna Pythonil on süsteemne paigutus, rakendatakse seda OOPS-is, närvivõrgus, NLP-i arenduses ja erinevat tüüpi programmeerimises. See on nii ainulaadne ja sellel on lai valik raamatukogu funktsioone

C ++ rakendatakse enamasti AI programmeerimisülesannetes ajatundliku funktsiooni tõttu. Sellel on minimaalne reageerimisaeg ja kiire täitmisprotsess, mis on oluline mängude ja otsingumootorite arendamisel. See on korduvkasutatav pärimise ja andmete peitmise omaduste tõttu. Seda kasutatakse laialdaselt AI statistiliste võtete lahendamiseks.

Java on veel üks enamasti kasutatav AI programmeerimiskeel ja see ei vaja virtuaalmasinate tehnoloogia tõttu spetsiaalset platvormi uuesti kompileerimiseks. See ühendab C ja C ++ funktsioonid ning muudab selle silumise lihtsamaks ja hõlpsamaks. Java automaatne mäluhaldur vähendab arendaja tööd.

LISP-i kasutatakse AI arendamise osas. LISP-il on spetsiifiline makrosüsteem, mis hõlbustab intellektuaalse intelligentsuse mitmel tasemel rakendamist ja uurimist. Seda rakendatakse enamasti loogikaülesannete lahendamisel ja masinõppes. See pooldab programmeerijatele vabadust ja kiiret prototüüpimist ning muudab LISP AI-s tavalisemaks keeleks ja kasutajasõbralikumaks.

PROLOGi kasutatakse algoritmi automaatseks tagasitõmbamiseks, puupõhiseks struktureerimiseks ja mustri sobitamiseks, mis on AI jaoks kohustuslik. Seda rakendatakse laialdaselt arstiteaduses.

Järeldus

Tehisintellekt on edukalt seadnud oma verstapostid kõigis tööstusharudes, nagu e-kaubandus, biotehnoloogia, haiguste diagnoosimine, sõjavägi, matemaatika ja logistika, rasketööstus, rahandus, transport, telekommunikatsioon, lennundus, digitaalne turundus, telefoniklientide teenused, põllumajandus ja mängud

Soovitatavad artiklid

See on teejuht, kuidas tehisintellekt töötab. Siin käsitleme näidete abil tehisintellekti põhikomponente. Võite lisateabe saamiseks vaadata ka järgmisi artikleid -

  1. Sissejuhatus tehisintellekti
  2. Tehisintellekti intervjuu küsimused
  3. Tehisintellekti tüübid
  4. Masinõppe mudelid
  5. Ülevaade tehisintellekti probleemidest
  6. Hägune loogikasüsteem
  7. Tehisintellekti tähtsus

Kategooria:

Suured andmed