Mis on tehisintellekt?

Tehisintellekt viitab masinatele, peamiselt inimestel töötavatele arvutitele. AI-s täidavad masinad selliseid ülesandeid nagu kõnetuvastus, probleemide lahendamine ja õppimine jne. Masinad võivad töötada ja käituda nagu inimene, kui neil on piisavalt teavet. Nii et tehisintellektis mängib teadmiste väljatöötamine üliolulist rolli. Objektide ja omaduste vaheline seos on loodud teadmiste kujundamise rakendamiseks. allpool on tehisintellekti tehnikad.

4 parimat tehisintellekti tehnikat

Tehisintellekti võib jagada erinevatesse kategooriatesse vastavalt masina võimele kasutada mineviku kogemusi tulevaste otsuste, mälu ja eneseteadvuse ennustamiseks. IBM tuli välja maleprogrammiga Deep Blue, mis võimaldab malelaual olevaid tükke tuvastada. Kuid sellel pole mälu, et ennustada edasisi tegevusi. See süsteem on küll kasulik, kuid seda ei saa teise olukorraga kohandada. Teist tüüpi AI-süsteem, mis kasutab varasemaid kogemusi ja mille eeliseks on piiratud mälu otsuste ennustamiseks. Sellise AI-süsteemi näite leiate isesõitvate autode puhul otsustamise funktsioonidest. Siin aitab vaatlus varsti tehtavates toimingutes, mida ei säilitata püsivalt, kuna vaatlused muutuvad sageli. Samaaegselt tehnoloogia arenguga võib olla võimalik, et masinad on mõistuse või teadlikkusega, kus masinad mõistavad asjade hetkeseisu, mida saab kasutada järelduse tegemiseks. Kuid selliseid süsteeme pole olemas.

Allpool on esitatud erinevad tehisintellekti kategooriad:

1. Masinõpe

See on üks AI rakendusi, kus masinaid ei programmeerita selgesõnaliselt teatud toimingute tegemiseks, pigem õpivad ja täiustavad nad kogemusi automaatselt. Sügav õppimine on ennustatava analüüsi jaoks tehislikel närvivõrkudel põhinev masinõppe alamhulk. On olemas erinevaid masinõppe algoritme, näiteks juhendamata õpe, juhendatud õpe ja tugevdusõpe. Juhendamata õppe korral ei kasuta algoritm salastatud teavet selle toimimiseks ilma juhisteta. Juhendatud õppe korral tuletab ta treeningu andmetest funktsiooni, mis koosneb sisendobjekti ja soovitud väljundi komplektist. Masinad kasutavad tugevdusõpet sobivate toimingute tegemiseks, et suurendada tasu, et leida parim võimalus, mida tuleks arvesse võtta.

2. NLP (loomuliku keele töötlemine)

See on arvutite ja inimkeele vastastikune mõju, kus arvutid on programmeeritud looduslike keelte töötlemiseks. Masinõpe on loomuliku keele töötlemise usaldusväärne tehnoloogia inimkeeltest tähenduse saamiseks. NLP-s haarab masin inimkõne heli. Seejärel toimub heli-teksti-vestlus ja seejärel töödeldakse tekst seal, kus andmed teisendatakse heliks. Siis kasutab masin inimeste reageerimiseks heli. Loodusliku keele töötlemise rakendusi võib leida kõnekeskustes kasutatavates rakendustes IVR (Interactive Voice Response), keele tõlkerakendustes (nt Google Translate) ja tekstitöötlusprogrammides, näiteks Microsoft Word, et kontrollida grammatika õigsust tekstis. Inimkeelte olemus muudab loomuliku keele töötlemise keeruliseks reeglite tõttu, mis käsitlevad teabe edastamist looduslikku keelt kasutades, ja arvutitel pole neid lihtne mõista. Niisiis kasutab NLP algoritme looduslike keelte reeglite äratundmiseks ja abstraktseks muutmiseks, mille korral inimkeelest pärit struktureerimata andmed saab teisendada arvuti jaoks arusaadavasse vormingusse.

3. Automatiseerimine ja robootika

Automatiseerimise eesmärk on saada masinate tehtud monotoonseid ja korduvaid toiminguid, mis parandavad ka tootlikkust ning kulutasuvate ja tõhusamate tulemuste saamist. Paljud organisatsioonid kasutavad automatiseerimisel masinõpet, närvivõrke ja graafikuid. Selline automatiseerimine aitab CAPTCHA-tehnoloogia abil ära hoida pettustega seotud probleeme veebitehingute ajal. Robotprotsesside automatiseerimine on programmeeritud täitma suuremahulisi korduvaid ülesandeid, mida saab erinevates olukordades kohandada.

4. Masina nägemine

Masinad saavad visuaalset teavet hõivata ja seejärel seda analüüsida. Siin kasutatakse visuaalse teabe jäädvustamiseks kaameraid, pildi digitaalseks muundamiseks kasutatakse analoog-digitaalset muundamist ja andmete töötlemiseks kasutatakse digitaalset signaalitöötlust. Seejärel söödetakse saadud andmed arvutisse. Masina nägemises on kaks olulist aspekti tundlikkus, see tähendab masina võime tajuda nõrku impulsse ja eraldusvõimet, vahemikku, milleni masin suudab objekte eristada. Masina nägemise kasutamist võib leida allkirjade tuvastamisel, mustrituvastusel ja meditsiiniliste piltide analüüsil jms.

Tehisintellekti rakendused

Allpool on toodud erinevad tehisintellekti rakendused.

  • AI-d kasutatakse finantssektoris, kus kogutakse isikuandmeid, mida saab hiljem kasutada finantsnõustamiseks.
  • AI-d kasutatakse haridusvaldkonnas, kus klassifitseerimissüsteemi saab automatiseerida ja hinnata õpilaste sooritusi, mille põhjal saab õppeprotsessi parendada.
  • Tervishoiu valdkonnas kasutatakse AI-d parema diagnoosimise jaoks, kus loodusliku keele mõistmiseks ja esitatud küsimustele vastamiseks kasutatavad tehnoloogiad. Samuti kasutatakse arvutiprogramme nagu vestlusbotid, et aidata kliente kohtumiste kavandamisel ja arveldusprotsessi hõlbustamisel jne.
  • AI-d kasutatakse äris inimeste korduvate toimingute automatiseerimiseks robotprotsesside automatiseerimise abil. Kliendirahulolu suurendamiseks on masinõppe algoritmid integreeritud analüütikaga, et koguda teavet, mis aitab mõista klientide vajadusi.
  • AI-d kasutatakse nutika kodu seadmetes, turvalisuses ja valves, navigeerimises ja reisimisel, muusika ja meedia voogesituses ning videomängudes jne.

Järeldus

AI mõjutab meie elu suures plaanis. Samuti astuvad organisatsioonid samme AI-tehnoloogiaga kohanemiseks, mis võib anda neile uusi viise ülesannete täitmiseks ning mõista andmestruktuuri maksimaalse produktiivsuse saavutamiseks.

Soovitatavad artiklid

See on tehisintellekti tehnikate juhend. Siin arutame Mis on tehisintellekt ja selle tehnikad koos rakendustega. Lisateavet leiate ka meie muudest soovitatud artiklitest -

  1. Tehisintellekti tehnoloogia - eelistega
  2. Tehisintellekti tähtsus - koos kasutusaladega
  3. Sissejuhatus tehisintellekti tööriistadesse
  4. 10 parimat tehisintellekti intervjuu küsimust

Kategooria: