Sissejuhatus tehisintellekti

Tehisintellekt on võime kujundada nutikaid masinaid või arendada iseõppivaid tarkvararakendusi, mis jäljendavad inimmõistuslikke jooni, nagu arutluskäik, probleemide lahendamine, kavandamine, optimaalne otsuste langetamine, sensoorsed tajud jne. Kunstlike intelligentsete lähenemisviiside võime edestada Inimeste tegevus teadmiste avastamise osas pälvis kogu maailmas äri- ja teadusringkondade tähelepanu ning selle õppevaldkonna areng on viimase kahe aastakümne jooksul olnud kiire. Liigume edasi selles tehisintellekti sissejuhatuses üksikasjalikult.

Tehisintellekti põhikomponendid ja omadused

Ülaltoodud jaotises oleme uurinud tehisintellekti sissejuhatust. Nüüd käsitleme järgmiste komponentide või raamistike loomist, mis annavad suure panuse erinevate intelligentsete süsteemide rakendamisse:

1. Funktsioonide kujundamine

Esitatud andmestikust minimaalse informatiivsete tunnuste või atribuutide komplekti identifitseerimise protsessi nimetatakse funktsioonide eraldamiseks. Masinõppeprotsesside jõudlust saab parandada, kui valite sisuka funktsioonide komplekti. Funktsioonide efektiivne ekstraheerimise protsess tagab

  1. Häire astme vähendamine, mida nimetatakse entroopiaks, klassifitseerides andmekogumeid valitud tunnuste põhjal. Teisisõnu, see optimaalne funktsioonide komplekt maksimeerib teabe saamist.
  2. Funktsioonide nullkorrelatsioon, saavutades sellega omaduste komplekti sõltumatuse ja minimaalsuse. See eesmärk saavutatakse selliste tehnikate abil nagu põhikomponentide analüüs (PCA), Gram-Schmidti ortogonaliseerimisprotsess jne.

2. Kunstlikud närvivõrgud

Neuraalvõrk koosneb kaalutud ühendustest järjestikuste kihtide arvutisõlmede komplekti vahel. Ühenduste optimaalsed kaalud tuletatakse õppefaasis, kohandades neid vastavalt ühisele kaalu jagamise strateegiale ja vastavalt tagasisidele, mis on saadud rakendatud tagasiulatuva levimise algoritmist. Tehniliselt arvutab iga sõlm sisendile levitatavate väärtuste kaalutud summa. Järgmisele kihile edasisaatmiseks arvutatud väärtuste kriteeriumid on reguleeritud aktiveerimisfunktsioonidega. Pärast rida epohhe, mis moodustavad edasiliikumise ja tagasiliikumise etapid, lähevad kaalud ja muud võrguparameetrid optimaalseteks väärtusteks, lõpetades kõige sobivama mudeliga. Kõige sagedamini kasutatavad tehisnärvivõrgud on:

  1. Konvolutsioonilised närvivõrgud (CNN) ühendavad vastuvõetud sisendi õpitud ruumiliste filtrite / mustritega, et tuvastada konvolutsioonikihi tunnused. Need signaalid suunatakse edasi järgmistesse kihtidesse, mis on tuvastusülesannete täitmiseks täielikult ühendatud.
  2. Translatiivsete variatsioonide arendamise robustsus soodustab tunnuste tuvastamist või märgistamist ning seda lähenemisviisi kasutatakse laialdaselt pildituvastuse rakendustes.
  3. Korduvad neurovõrgud (RNN) kasutavad pikaajalist lühimälu (LTSM) antud varasemate andmete seeria tundmatute väärtuste nutikaks hindamiseks.

3. Sügav õppimine

Süvaõppe arhitektuuril on kunstliku närvivõrguga võrreldes rohkem varjatud kihte sisend- ja väljundkihi vahel. See arhitektuurimuudatus hõlbustab sügava õppe raamistikku automaatse funktsioonide eraldamise teostamiseks koos klassifitseerimise õppimisega. Need mudelid kasutavad juhendatud õppimist, et treenida hästi märgistatud andmekogumitega. Vaatamata paljude varjatud kihtidega arhitektuuri olemuslikule keerukusele saab mudeli õppimisaega drastiliselt vähendada, kasutades suure jõudlusega paralleelselt töötavaid GPU-sid

Tehisintellekti rakendused

Nagu me oleme juba tehisintellekti sissejuhatusest teada saanud, arutame nüüd AI-ga seotud teooriaid ja meetodeid, mis pöörasid revolutsiooni kõigile valdkondadele, sealhulgas jaemüük, rahandus, kosmoseuuringud, tervishoid, tarbeelektroonika, autod jne. Mõne rakenduse üksikasjad on järgmised:

  • Eetiline geeni redigeerimine

Geenimutatsioonidest põhjustatud haiguste või häirete raviks kohandatud meditsiinilise abi mõiste saavutatakse patsiendi geneetilise kavandi täpse mõistmisega. Nukleotiidide järjekorra tuvastamise analüüsi nimetatakse genoomi järjestamiseks. Geenivaramu järjestamise teadmiste põhjal selgitatakse välja vastuvõtlikud mutatsioonid, et määrata patsiendile spetsiifiline raviviis.

  • Arukas katastroofidele reageerimise süsteem

Kaasaegsed päästesüsteemid kasutavad AI-tüüpi droone, roboteid, andureid, et kiiresti koguda täpset teavet kahjustuse ulatuse, lõksus olevate ohvrite täpse asukoha ja kriisi ajal maastiku topograafiliste üksikasjade kohta. Intelligentsed süsteemid aitavad päästetöötajatel tuvastada lähimad ja ohutumad kogunemispunktid, evakueerides inimesi katastroofist mõjutatud piirkondadest. AI-ga varustatud katastroofide ohjamise moodulid stimuleerivad tõhusalt katastroofide õppusi, et tuvastada potentsiaalselt haavatavad kohad, kavandada ettevaatusabinõusid, jälgida ja juhtida ressursside sujuvat juhtimist.

  • Soovitussüsteemid

Parimad soovitussüsteemid tuvastavad või ennustavad kasutajate eelistusi üksustele, lähtudes üksuste profiilist ja järeldustest kasutaja käitumise kohta. Kasutajate valmisolek erinevate üksuste suhtes on utiliidi maatriksis kujutatud kasutaja-üksuse paaridena. Kasutajate üksustele reageerimise avastamiseks on kaks võimalust

  1. Sisu põhised soovitused mõistavad kasutajate huvi mõne üksuse jaoks antud hinnangute / tagasiside põhjal ja pakuvad neile sarnaseid üksusi.
  2. Ühine filtreerimine keskendub sarnaste kasutajate tuvastamisele ja üksuste soovitamisele, mida eelistavad teised sarnased kasutajad.

Matemaatiliselt on esindatud kasulikkuse maatriks hõre ja soovitusalgoritmi eesmärk on väheste teadaolevate väärtuste hulgast tundmatute / vastamata kirjete tuletamine klastrimisalgoritmide ja maatriksi faktoriseerimismeetodite, näiteks singulaarse väärtuse lagunemise (SVD) jms abil.

Tehisintellekti eelised

Nagu oleme juba tehisintellekti sissejuhatusest teada saanud, andke meile siis teada tehisintellekti eelistest ja AI täiendatud moodulite pakutavatest eelistest:

  • Inimeste minimaalne sekkumine

AI-toitega süsteemid on kõige paremini sobivad lahendused keskkondades, kus inimeste elu on suurema tõenäosusega ohus. Vähesed näited sellistest stsenaariumidest on kosmoseuuringud, kaitseoperatsioonid nagu pommi lammutamine, intensiivse kuumusega töökohad, mineraalide kaevandamine jne.

  • Kiirem ja täpsem

Hästi koolitatud AI-põhiste rakenduste toimimine vähendab drastiliselt inimlike vigade tõenäosust. Need AI-versioonid osutusid arvutuslikult kallite ülesannete jaoks kiiremaks, eriti teadusuuringute valdkonnas ja aeganõudvates ülesannetes. Enamikku rutiinseid, triviaalseid ja korduvaid ülesandeid saab automatiseerida AI-tüüpi tehnoloogia abil, et parandada töö efektiivsust.

Väljakutsed

Ülaltoodud tehisintellekti sissejuhatuse osas oleme õppinud tundma omadusi, rakendust ja eeliseid. Nüüd läheme edasi tehisintellekti väljakutsetega:

  • Massiivse andmekorpuse vajadus

Üldiselt õpivad intelligentsed süsteemid enne reaalainelahendusena kasutuselevõttu treenides ja valideerides suure hulga andmete abil optimeeritud mudeli. Tohutute andmemahtude kättesaadavus ja nende käsitsemise võimalus on peamised piirangud tavapärastele süsteemidele ja tarkvararakendustele AI-toega väljaannetena väljaarendamisel. Peaks tekkima vajadus keerukate modelleerimistehnikate järele, mille abil saab mudeli parameetreid ülitäpseks hinnata piiratud andmevalimite abil.

  • Multimodaalsed interaktsioonid

Tajumisepõhiste äratundmisrakenduste tõhusust ja täpsust, mis hõlmab arvutinägemismeetodeid, saab parandada, suurendades võimet tõlgendada ja töödelda mitut andmeliiki korraga. See võimaldab äratundmisparadigmal jäljendada ideaalselt inimese intelligentsust, mis töötab koos erinevate meeltega nagu puudutus, nägemine, kuulmine jne.

  • Inimese kontrolli alt väljas

AI-tehnoloogia erakordse võimega mõista ja õppida kiireid infokogusid kiiremas tempos on vähe ähvardavaid juhtumeid, kus AI-raamistik on omandanud emotsionaalse jagunemise ja ületanud inimese loogilise mõtlemise jäsemeid. Sellistel reguleerimata juhtudel põhjustab AI-süsteemide ebaharilik käitumine korvamatu katastroofi.

Soovitatavad artiklid

See on olnud tehisintellekti sissejuhatuse juhend. Siin oleme arutanud tehisintellekti omadusi, rakendusi ja eeliseid. Lisateabe saamiseks võite vaadata ka järgmisi artikleid -

  1. Tehisintellekt vs inimese intelligentsus
  2. Tehisintellekti karjäär
  3. Masinõpe vs tehisintellekt
  4. Äriteave vs suurandmed
  5. Sissejuhatus tehisintellekti tööriistadesse
  6. Tehisintellekti ettevõtted
  7. Tehisintellekti tähtsus
  8. Kuus parimat võrdlust CNN-i ja RNN-i vahel
  9. Tehisintellekti tehnikad

Kategooria:

Suured andmed