Uvod u umjetnu inteligenciju

Umjetna inteligencija sposobnost je dizajniranja pametnih strojeva ili razvoja softverskih aplikacija za samostalno učenje koje oponašaju osobine ljudskog uma poput rasuđivanja, rješavanja problema, planiranja, optimalnog odlučivanja, osjetilne percepcije itd. Kapacitet umjetno inteligentnih pristupa da nadmaše rezultate ljudski postupci u smislu otkrivanja znanja privukli su pažnju poslovne i istraživačke zajednice u cijelom svijetu, a ovo je područje istraživanja svjedočilo brzom napretku u posljednja dva desetljeća. idemo detaljnije u ovom uvodu u post o umjetnoj inteligenciji.

Glavne komponente i karakteristike umjetne inteligencije

U gornjem odjeljku proučavali smo uvod u umjetnu inteligenciju, tako da sada idemo naprijed sa komponentama ili okvirima koji u velikoj mjeri doprinose implementaciji različitih inteligentnih sustava kako slijedi:

1. Tehnika značajki

Postupak prepoznavanja minimalnog niza informativnih značajki ili atributa iz ponuđenog skupa podataka naziva se ekstrakcija značajki. Učinkovitost procesa strojnog učenja može se poboljšati pravilnim odabirom smislenog niza značajki. Postupak ekstrakcije značajki osigurava

  1. Smanjenje stupnja poremećaja, koje se naziva entropija, uz klasificiranje skupova podataka na temelju odabranih značajki. Drugim riječima, ovaj optimalni skup značajki povećava informacijski dobitak.
  2. Nulta korelacija među značajkama čime je postignuta neovisnost i minimalnost skupa značajki. Ovaj se cilj postiže korištenjem tehnika poput analize glavnih komponenti (PCA), procesa ortogonalizacije Gram-Schmidta itd.

2. Umjetne neuronske mreže

Neuronska mreža sastoji se od ponderiranih međusobnih veza između skupa računalnih čvorova u uzastopnim slojevima. Optimalne težine veza izračunavaju se u fazi učenja podešavanjem istih prema zajedničkoj strategiji dijeljenja težine i u skladu s povratnim informacijama primljenim od implementiranog algoritma unazad-širenja. Tehnički, svaki čvor izračunava ponderirani zbroj vrijednosti propagiranih na njegov ulaz. Kriteriji za izračunate vrijednosti za prosljeđivanje na sljedeći sloj su regulirane aktivacijskim funkcijama. Nakon niza epoha, koje čine faze širenja unatrag i unatrag, utezi i drugi mrežni parametri konvergiraju se u optimalne vrijednosti koje završavaju najprikladnijim modelom. Najčešće korištene umjetne neuronske mreže su:

  1. Konvolucionarne neuronske mreže (CNN) objedinjuju primljeni ulaz s naučenim prostornim filtrima / uzorcima radi prepoznavanja značajki na sloju savijanja. Ti se signali prosljeđuju na sljedeće slojeve koji su u potpunosti povezani kako bi izvršili zadatke prepoznavanja.
  2. Čvrsta promjena u translacijskim varijacijama učinkovito potiče prepoznavanje ili označavanje značajki, a ovaj se pristup široko koristi u aplikacijama za prepoznavanje slike.
  3. Ponavljajuće neuronske mreže (RNN) koriste dugoročnu kratku memoriju (LTSM) za pametnu procjenu nepoznatih vrijednosti iz danog niza prošlih podataka.

3. Duboko učenje

Arhitektura dubokog učenja ima više skrivenih slojeva između ulaznog i izlaznog sloja u usporedbi s umjetnim neuronskim mrežama. Ova arhitektonska promjena olakšava okvir dubokog učenja za automatsko vađenje značajki uz klasično učenje. Ovi modeli koriste nadzirano učenje za obuku s dobro označenim skupovima podataka. Unatoč svojstvenoj složenosti arhitekture s brojnim skrivenim slojevima, vrijeme učenja modela može se drastično smanjiti uporabom visoko-performanskih GPU-a sa visokim performansama

Primjene umjetne inteligencije

Kao što smo već saznali o Uvodu u umjetnu inteligenciju, tako sada raspravljamo o teorijama i metodama vezanim uz AI revolucionarno na svim poljima, uključujući maloprodaju, financije, svemirska istraživanja, zdravstvo, potrošačku elektroniku, automobile, itd. Pojedinosti za nekoliko aplikacija su kako slijedi:

  • Etičko uređivanje gena

Pojam personalizirane medicinske skrbi za liječenje bolesti ili poremećaja uzrokovanih mutacijama gena postiže se preciznim razumijevanjem genetskog plana pacijenta. Analiza kojom se utvrđuje redoslijed nukleotida naziva se sekvencija genoma. Uvidom u sekvenciranje genoma identificirat će se osjetljive mutacije koje će propisati liniju liječenja specifičnu za osobe koje pate.

  • Inteligentni sustav reagiranja na katastrofe

Moderni sustavi za spašavanje koriste bespilotne bespilotne letelice, robote, senzore za brzo prikupljanje preciznih podataka o stupnju oštećenja, točnom položaju zarobljenih žrtava, topografskim detaljima krajolika u kriznim vremenima. Inteligentni sustavi pomažu spasiocima da identificiraju najbliže i najsigurnije točke okupljanja, dok evakuiraju ljude iz područja pogođenih katastrofama. AI opremljeni moduli za upravljanje katastrofama učinkovito potiču ismijavajuće vježbe za prepoznavanje potencijalno osjetljivih mjesta, planiranje mjera opreza, neprimjereno nadgledanje i upravljanje raspodjelom resursa.

  • Sustavi preporuka

Najbolji sustavi preporuka identificiraju ili predviđaju preferencije korisnika prema stavkama na temelju profila stavki i zaključaka o ponašanju korisnika. Spremnost korisnika prema različitim stavkama prikazana je kao parovi korisničkih stavki u matrici uslužnog programa. Dva su načina otkrivanja reakcija korisnika na stavke

  1. Preporuke na temelju sadržaja razumiju interes korisnika na temelju ocjena / povratnih informacija za nekoliko stavki i predlažu im slične stavke.
  2. Zajedničko filtriranje usredotočeno je na identificiranje sličnih korisnika i preporučuje stavke koje preferiraju slični drugi korisnici.

Matematički, zastupljena matrica uslužnog programa je rijetka, a algoritam preporuke ima za cilj da utvrdi nepoznate / propuštene unose iz nekoliko poznatih vrijednosti koristeći algoritme grupiranja i matričnu faktorizaciju, poput raspadanja pojedinačne vrijednosti (SVD), itd.

Prednosti umjetne inteligencije

Kao što smo već saznali o Uvodu u umjetnu inteligenciju, tako nam javite o prednostima umjetne inteligencije i prednostima koje nude AI nadograđeni moduli uključuju:

  • Minimalna ljudska intervencija

AI-powered sustavi najbolje su prikladna rješenja u okruženjima gdje je vjerovatno da je ljudski život ugrožen. Malo je primjera takvih scenarija istraživanje svemira, obrambena operacija poput uklanjanja bombi, radna mjesta okarakterizirana intenzivnom vrućinom, miniranje minerala itd.

  • Brže i preciznije

Izvedba dobro obučenih aplikacija s omogućenim AI drastično smanjuje mogućnost da se ljudske pogreške uvuku u ruke. Ove AI verzije pokazale su se bržim za računski skupe zadatke, posebno u području znanstvenog istraživanja i dugotrajnim zadacima. Većina rutinskih, trivijalnih i ponavljajućih zadataka može se automatizirati odgovarajućom AI tehnologijom kako bi se poboljšala operativna učinkovitost.

Izazovi

U gornjem odjeljku Uvoda u umjetnu inteligenciju naučili smo o karakteristikama, primjeni i prednostima, tako da sada idemo naprijed sa izazovima umjetne inteligencije:

  • Potreba za masivnim korpusom podataka

Općenito, inteligentni sustavi prije implementacije kao stvarnog rješenja nauče optimizirani model uz pomoć velike količine podataka tijekom obuke i provjere valjanosti. Dostupnost ogromne količine podataka i sposobnost rukovanja glavna su ograničenja za konvencionalne sustave i softverske aplikacije koje se razvijaju kao izdanja s AI-jem. Neposredna je potreba za sofisticiranim tehnikama modeliranja koje mogu vrlo precizno procijeniti parametre modela koristeći ograničene uzorke podataka.

  • Multimodalne interakcije

Učinkovitost i preciznost primjena prepoznavanja temeljenih na percepciji, koje obuhvaćaju metode računalnog vida, mogu se poboljšati iskorištavanjem sposobnosti interpretacije i obrade više načina podataka istovremeno. To omogućava paradigmi prepoznavanja da idealno oponašaju ljudsku inteligenciju koja djeluje zajedno s različitim osjetilima poput dodira, vida, sluha itd.

  • Izvan ljudske kontrole

Uz izuzetnu sposobnost AI tehnologije bržim tempom razumjeti i naučiti ogromne biblioteke informacija, ima nekoliko prijetećih slučajeva kada je AI okvir stekao emocionalni kvocijent i nadmašio ekstremitete ljudskog logičkog razmišljanja. U takvim nereguliranim slučajevima, neobično ponašanje ako bi AI sustavi doveli do nepopravljive katastrofe.

Preporučeni članci

Ovo je vodič za Uvod u umjetnu inteligenciju. Ovdje smo razgovarali o karakteristikama, primjenama i prednostima umjetne inteligencije. Možete pogledati i sljedeće članke da biste saznali više -

  1. Umjetna inteligencija vs ljudska inteligencija
  2. Karijere u umjetnoj inteligenciji
  3. Strojno učenje vs umjetna inteligencija
  4. Poslovna inteligencija u odnosu na velike podatke
  5. Uvod u alate umjetne inteligencije
  6. Tvrtke za umjetnu inteligenciju
  7. Važnost umjetne inteligencije
  8. Najboljih 6 usporedbi CNN-a i RNN-a
  9. Tehnike umjetne inteligencije

Kategorija:

Veliki podaci