La abreviatura de inteligencia artificial es AI. Es una ciencia tecnológica de último modelo que investiga y explota métodos, tecnologías, teorías, y solicitud sistemas para imitar, extensión, y ampliar la inteligencia humana.
1. ¿Qué es la inteligencia artificial??
Como parte de la informática., La inteligencia artificial intenta captar la naturaleza de la inteligencia para producir una especie de máquina inteligente de último modelo.. Estas máquinas inteligentes pueden reaccionar de manera similar a la inteligencia humana.. Reconocimiento de idiomas, robótica, lenguaje natural, reconocimiento de imagen, y los sistemas expertos son investigaciones importantes en el campo de la inteligencia artificial.
Desde la era de la tecnología de inteligencia artificial, Su tecnología y teoría son cada vez más perfectas., y la aplicación del alcance se expande constantemente. Es fácil imaginar que las tecnologías futuras aplicadas por la IA servirán como receptáculo de la inteligencia humana.. La inteligencia artificial puede imitar el curso de la información de la inteligencia y el conocimiento humanos. La IA puede eventualmente superar la inteligencia humana porque puede pensar como un humano, aunque no es inteligencia humana.
2. ¿Cómo funciona la inteligencia artificial??
El principio de inteligencia artificial puede describirse simplemente como inteligencia artificial equivalente al cálculo matemático.
Los "algoritmos" determinan qué tan inteligente es una máquina. Inicialmente, Se descubrió que los 1 y 0 se podían representar encendiendo y apagando circuitos.. Entonces se organizan muchos circuitos juntos., y diferentes arreglos pueden representar muchas cosas, como colores, formas, y letras. Junto con elementos lógicos. (transistores), el patrón de “entrada (presione el botón del interruptor) – cálculo (corriente a través de la línea) - producción (la luz esta encendida)"se forma.
Para lograr una computación más compleja, eventualmente se convirtió, “circuitos integrados a gran escala” – chips.
Después de anidar la lógica del circuito capa por capa y empaquetar capa por capa, nuestro método para cambiar el estado actual se convierte en "lenguaje de programación". Eso es lo que hacen los programadores.
Lo que sea que el programador le diga a la computadora que ejecute, se ejecuta, y todo el proceso lo arregla el programa.
Entonces, para que una computadora realice una tarea, El programador primero debe comprender completamente el flujo de la tarea..
3. ¿Es la inteligencia artificial una tecnología de software??
La inteligencia artificial no es una tecnología autocéfala. Tomando como ejemplo un robot inteligente, debe incluir tecnologías inteligentes, como el reconocimiento, juicio, idioma, y caminando. La inteligencia artificial está estrechamente relacionada con la vida y diversos campos..
La abreviatura de inteligencia artificial es AI. Es una ciencia tecnológica de último modelo que investiga y explota métodos, tecnologías, teorías, y sistemas de aplicación para imitar, extensión, y ampliar la inteligencia humana.
Como rama de la informática., Pretende crear máquinas inteligentes que puedan responder de manera similar a la inteligencia humana a través de la naturaleza de la inteligencia cognitiva.. Reconocimiento de idiomas, robótica, lenguaje natural, reconocimiento de imagen, y los sistemas expertos son investigaciones importantes en el campo de la inteligencia artificial.
Desde la era de la tecnología de inteligencia artificial, Su tecnología y teoría son cada vez más perfectas., y la aplicación del alcance se expande constantemente. Es fácil imaginar que las tecnologías futuras aplicadas por la IA servirán como receptáculo de la inteligencia humana.. La inteligencia artificial puede imitar el curso de la información de la inteligencia y el conocimiento humanos.. La IA puede eventualmente superar la inteligencia humana porque puede pensar como un humano, aunque no es inteligencia humana.
4. ¿En qué tecnologías consiste la inteligencia artificial?？
La inteligencia artificial tiene las siguientes cinco tecnologías centrales:
Visión por computador: Esta tecnología utiliza secuencias para dividir las tareas de análisis de imágenes en partes manejables.. Estas secuencias se componen de técnicas como el aprendizaje automático y las operaciones de procesamiento de imágenes..
Aprendizaje automático: El aprendizaje automático se refiere al descubrimiento automático de patrones a partir de datos.. Los patrones se pueden predecir siempre que se encuentren.. La tasa de predicción de este modelo es proporcional a la cantidad de datos procesados..
Procesamiento natural del lenguaje: Las computadoras tienen la misma capacidad que los humanos para procesar texto. Este es el procesamiento del lenguaje natural.. Tabulación automática de los términos del contrato., y quizás el reconocimiento automático de personas relevantes, lugares, etc.. en el texto hay ejemplos de procesamiento del lenguaje natural..
Robótica: En años recientes, Las tecnologías centrales, como los algoritmos, se han vuelto cada vez más perfectas., y se han logrado importantes avances en robótica. Por ejemplo, robots medicos, robots familiares, y los robots no tripulados son aplicaciones importantes de la tecnología robótica.
Biometría: La biometría comenzó como tecnología forense. La biometría combina la acústica, informática, y bioestadística para utilizar características humanas como la cara, huellas dactilares, voz, venas, etc., para identificación personal.
5. Tipos de IA
Hay 3 tipos: 1. IA débil; 2. IA fuerte; 3. Súper IA.
• IA débil: Reemplazar a los humanos en un solo campo de trabajo.
• Fuerte inteligencia artificial: Puede reemplazar a la persona promedio para completar la mayor parte del trabajo de la vida.. Esto es lo que todas las empresas de IA intentan lograr actualmente.
• Súper inteligencia artificial: Basado en una potente inteligencia artificial, aprende como un humano, y realiza múltiples actualizaciones e iteraciones todos los días.. Y el nivel de inteligencia superará por completo al de los seres humanos..
6. ¿Cuáles son las ventajas y beneficios de la inteligencia artificial?？
Ventaja:
• En términos de producción, el trabajo humano será aliviado, y los robots y la inteligencia artificial de bajo costo y alta eficiencia pueden reemplazar varias habilidades humanas.
• Puede mejorar los problemas ambientales hasta cierto punto porque menos recursos pueden satisfacer una demanda mayor que antes..
• La inteligencia artificial puede ampliar los horizontes humanos para comprender el mundo y mejorar la capacidad humana para adaptarse al mundo..
Defecto:
• La inteligencia artificial reemplaza a los seres humanos para hacer varias cosas, La tasa de desempleo de los seres humanos aumentará significativamente., y los seres humanos estarán en un estado de incapacidad para sobrevivir.
• Si la inteligencia artificial no se puede utilizar razonablemente, Puede ser utilizado por personas malas para cometer delitos., Entonces los seres humanos entrarán en pánico..
• Si no podemos controlar y utilizar bien la IA, Seremos controlados y utilizados por la IA., Entonces los seres humanos morirán y el mundo entrará en pánico..
7. Desafíos para la IA
Sesgo del algoritmo de IA
La calidad de los datos determina la calidad de la inteligencia artificial porque los sistemas inteligentes operan con datos específicos. Mientras exploramos las profundidades de la inteligencia artificial, Los inevitables sesgos que acompañan a los datos se hacen evidentes.. El prejuicio puede entenderse como étnico., comunidad, género, o prejuicio racial. Por ejemplo, Los algoritmos actuales identifican candidatos que son candidatos adecuados para una entrevista de trabajo o personas que califican para un préstamo.. Si los algoritmos que toman decisiones tan importantes se sesgan con el tiempo, podría haber sido terrible, injusto, y consecuencias poco éticas.
problema de caja negra
Los algoritmos de inteligencia artificial son iguales a las cajas negras. Sabemos muy poco sobre el funcionamiento interno de los algoritmos de inteligencia artificial.. Por ejemplo, sabemos lo que predice el sistema de predicción, pero no sabemos cómo llegó el sistema a esas predicciones.. Esto hace que el sistema de inteligencia artificial sea un poco poco confiable.
Se están desarrollando algunas técnicas para resolver problemas de caja negra., como la lima (Interpretación agnóstica del modelo interpretable local). LIME hace que las predicciones sean interpretables, agrega información adicional a la predicción final de cada algoritmo, haciendo que el algoritmo sea confiable.
Requisitos de algoritmos de alta eficiencia
Los modelos de inteligencia artificial requieren una enorme capacidad informática para su práctica. Con los algoritmos de aprendizaje cada vez más frecuentes, Es crucial garantizar que dichos algoritmos funcionen de manera eficiente., requiriendo disposiciones adicionales de GPU y núcleos. Estas son las razones por las que los sistemas de IA no se implementan en campos como la astronomía, donde la IA se puede utilizar para el seguimiento de asteroides.
Integración sofisticada de IA
Agregar complementos a un sitio web o modificar Excel es más fácil que integrar la IA con la infraestructura empresarial existente. Es especialmente importante que la integración de la IA no afecte negativamente la producción actual y garantice que la IA sea compatible con los requisitos actuales del programa.. Además, para simplificar la gestión de la infraestructura de IA, es importante establecer una interfaz de IA. Una vez dicho esto, Puede ser un poco difícil para las partes involucradas realizar una transición fluida a la IA..
Falta de comprensión de las estrategias de implementación.
Si bien la IA está preparada para impactar las industrias, Un desafío importante para la IA es que sólo tiene una comprensión vaga de las estrategias de implementación.. Para garantizar que los procesos se puedan mejorar continuamente., Las empresas pueden seleccionar objetivos que estén en línea con el desarrollo real en áreas que se benefician de la inteligencia artificial., y transmitir retroalimentación al sistema de inteligencia artificial.
Asuntos legales
Las organizaciones deben tener cuidado con los problemas legales relacionados con la IA. Un sistema de inteligencia artificial que recopila datos confidenciales, si es inofensivo o no, tiene el potencial de violar la ley. Las organizaciones deberían considerar el impacto negativo del uso de IA para recopilar datos, aunque sea legal.
8. ¿Qué es la inteligencia artificial con ejemplo??
coche autónomo
Siguen adelante y trabajan con una gran cantidad de datos para aprender a lidiar con los patrones de tráfico y tomar decisiones en el momento..
Estos vehículos autónomos no requieren que los pasajeros tomen el control en todo momento, y utilizar máquinas e inteligencia artificial para aprender a moverse.
asistente inteligente
Comencemos con el omnipresente asistente digital inteligente. Hoy en día, estamos hablando de Cortana, Asistente de Google, y siri.
Tecnología de detección y reconocimiento de rostros
Desbloqueo Face ID del iPhone, que utiliza tecnología de reconocimiento facial, y el filtro virtual Snapchat, que utiliza tecnología de detección de rostros para reconocer rostros, son ambos ejemplos de aplicaciones de IA en la actualidad.
Editor de texto
Hoy, Muchos editores de texto dependen de la IA para crear una experiencia de escritura óptima..
Por ejemplo, El algoritmo de PNL reconoce el uso de sintaxis incorrecta y lo envía a un editor de texto para corregirlo.. Además, autocorregir, Algunas herramientas de escritura ofrecen calificaciones de legibilidad y plagio..
Medios de comunicación social
Ahora mismo, Las redes sociales como Instagram y Facebook funcionan con IA.. Estas plataformas de medios utilizan IA para filtrar e identificar las preferencias de los usuarios y proporcionar contenido basado en sus preferencias para mantener a los usuarios activos..
chatbot
Obtener consultas directamente de los representantes del cliente puede llevar mucho tiempo. Por eso surge la inteligencia artificial.
Los informáticos entrenan chatbots, o chatbots, utilizar el procesamiento del lenguaje natural para imitar el estilo conversacional de los representantes del cliente.
Algoritmo de recomendación
Las plataformas de medios como YouTube y Netflix funcionan con la ayuda de sistemas de recomendación inteligentes en IA..
El sistema primero utiliza varias formas de obtener datos sobre los pasatiempos y el comportamiento de los usuarios.. Luego, el sistema predice las preferencias de esos usuarios a través de algoritmos de análisis profundo y aprendizaje automático..
Algoritmo de búsqueda
El algoritmo de búsqueda garantiza que los primeros resultados en la página de resultados del motor de búsqueda (SERP) tener una respuesta a nuestra consulta. Pero, cómo sucede esto?
Las empresas de búsqueda controlan algoritmos para identificar productos de alta calidad., Datos válidos. Luego presenta una lista de resultados de búsqueda para mostrar las respuestas y brindar la mejor experiencia al usuario..
9. Soluciones de IA
Generalmente hablando, soluciones de inteligencia artificial (Inteligencia artificial, denominada inteligencia artificial) son la inteligencia expresada por máquinas de inteligencia artificial, y el tema de la inteligencia artificial puede considerarse como la viabilidad, teoría, método, tecnología, sistema de aplicación, y sistema de aplicación de investigación y desarrollo de inteligencia. La ética es una disciplina emergente de ciencia e ingeniería.. En este punto, el núcleo está en la “inteligencia”, porque la única inteligencia avanzada que los humanos conocemos actualmente son los propios seres humanos. Por lo tanto, La inteligencia artificial intenta crear un sistema de máquina que "piensa o actúa como un humano" explorando la naturaleza de la inteligencia humana.. El primero resuelve problemas como la lógica., razonamiento, y buscando soluciones óptimas, mientras que esto último se logra a través del aprendizaje, cognición, razonamiento, Toma de decisiones, y otras acciones.
No existe un consenso generalmente aceptado sobre la definición precisa de soluciones de IA., desde donde también se pueden ver las características escénicas de las primeras etapas del desarrollo de la IA.. En primer lugar, en general, La construcción teórica de la inteligencia artificial aún es muy inmadura., y también se están explorando avances tecnológicos. Esto se debe a que los humanos tienen poca comprensión del mecanismo y los componentes del funcionamiento de la inteligencia misma.; segundo, Las aplicaciones tecnológicas están por delante de la teoría conceptual.. Existen ciertas barreras en diferentes direcciones y subcampos., Y la ruta técnica principal de la inteligencia artificial no se puede ver en la actualidad., porque el mecanismo de funcionamiento y los elementos constitutivos de la propia inteligencia artificial están por delante de la teoría conceptual.
La IA proporcionará un poderoso impulso para el desarrollo innovador de la economía digital. A nivel de producción de contenidos, Las tecnologías de IA, como los modelos de aprendizaje automático y la IA generativa, tendrán un impacto en la producción de contenidos.. Diversos contenidos digitales como texto., imágenes, audio, video, y las escenas virtuales se pueden generar de forma independiente, que impulsará la generación de contenidos digitales. Con el floreciente desarrollo de la IA sexual, Se crean nuevas formas de interacción y generación de contenidos digitales.. Además, La IA generativa y el impacto de la producción de contenido que trae consigo también harán que las futuras aplicaciones de Internet, como VR/AR y Metaverse, sean una realidad deseable..
10. Los avatares digitales y la IA generativa son una tendencia creciente
Dos tendencias en IA están fuertemente interconectadas con el desarrollo de la economía digital e Internet.
Una dirección es la IA generativa. Esta tecnología está marcando el camino para el futuro de la IA. Una de las cinco tecnologías de mayor impacto en 2022 es IA generativa, según Gartner. La tecnología predice que la IA generativa creará una décima parte de todos los datos producidos por 2025.
Los algoritmos de aprendizaje automático y la IA utilizan datos de entrenamiento para generar nuevas imágenes, vídeos, texto, etcétera. Esta es una IA productiva. La IA generativa genera nuevas similitudes al aprender y exportar datos de patrones intrínsecos. Actualmente, La IA generativa puede generar contenido creativo de alta calidad casi sin participación humana., realizar la transformación del estilo de la imagen, texto a imagen, imagen al emoticon, reparación de fotos o videos, síntesis del habla humana realista, generación de rostros humanos u otros objetos visuales, crear un entorno virtual 3D, etc.. Los humanos sólo necesitan preparar el escenario, y la IA generativa producirá los resultados deseados de forma autónoma, lo que no solo generará cambios en la producción de contenido con costo marginal cero, sino que también evitará sesgos del pensamiento y la experiencia humanos..
La segunda dirección de desarrollo es el ser humano virtual digital.. Un personaje humanoide digital creado por un software de imagen 3D es un avatar digital.. Comparado con los personajes virtuales como “Avatar” en los efectos especiales anteriores del cine y la televisión., combinado con tecnologías como la síntesis de IA y la captura de movimiento en tiempo real, el humano virtual puede interactuar con los usuarios de una manera más inteligente y en tiempo real en términos de lenguaje, expresiones, y acciones. Los humanos virtuales se convierten gradualmente en cinemática híbrida, IA y realidad virtual, gráficos de computadora, e interdisciplinario campo transfronterizo. También se está pasando de la cultura y el entretenimiento en línea a lo fuera de línea..
La primera tendencia de la evolución humana virtual es la integración en sistemas de IA conversacionales, Transformar los chatbots, como los asistentes virtuales tradicionales, en una herramienta accesible., Ya no es una imagen humana abstracta., y potenciar el intercambio emocional en el proceso de comunicación con las personas.. El segundo aspecto es la mayor variedad y sencillez de las herramientas.. Los usuarios pueden utilizar 30 minutos para crear una imagen única, en el sistema de acuerdo a la imagen básica se modificarán los parámetros.
11. La historia de la inteligencia artificial.
etapa gestacional
Esta etapa se refiere principalmente a antes de 1956. Desde la antigüedad, el hombre ha querido sustituir parte de su trabajo mental por otras máquinas, lo que le proporcionaría la capacidad de conquistar la naturaleza. Entre 384 antes de Cristo y 322 antes de Cristo, El gran filósofo Aristóteles estableció las leyes de la lógica formal en su libro La teoría de los instrumentos., a partir del cual se formó la base básica para el razonamiento deductivo. Se trata de un importante logro de investigación que tiene un impacto significativo en la generación y el desarrollo de la inteligencia artificial.. El filósofo británico Bacon (F. Tocino) Proponer sistemáticamente el método de inducción., y también planteó el epigrama de que “el conocimiento es poder”. Esto ha tenido implicaciones importantes para el estudio de los procesos de pensamiento humano y el cambio hacia el conocimiento en el centro de la investigación en inteligencia artificial desde la década de 1970..
El matemático y filósofo alemán G.. W.. Leibniz propuso la idea de notación universal y cálculo inferencial, y creía que se podría establecer un lenguaje simbólico universal y un cálculo para el razonamiento sobre este lenguaje simbólico.. Este pensamiento no es sólo el punto de partida del pensamiento de diseño del pensamiento automático moderno, sino también el punto básico de la generación y desarrollo de la lógica matemática..
Lógico británico C. Boole se dedicó a formalizar y mecanizar las leyes del pensamiento y creó el álgebra de Boole.. En su libro “Ley del Pensamiento”, Fue el primero en utilizar el lenguaje simbólico para describir las leyes básicas de razonamiento de las actividades de pensamiento..
En 1936, el matemático británico A.M.. Turing propuso la máquina de Turing, un modelo matemático satisfactorio de una computadora. Con eso, La computadora digital electrónica apareció ante los ojos del mundo..
Etapa de formación
Esta etapa se refiere principalmente a 1956-1969. en el verano de 1956, j. McCarthy, joven asistente de matemáticas en la Universidad de Dartmouth y ahora profesor en la Universidad de Stanford, y M. l. Minski, joven matemático y neurocientífico de la Universidad de Harvard y profesor del MIT, IBM norte. rochester, jefe del Centro de Investigación de Información Corporativa, y C. mi. shannon, investigador de matemáticas en el Departamento de Información de Bell Labs, iniciaron conjuntamente la iniciativa, invitando a T. Moore de la Universidad de Princeton, oh. Selfridge y A.. l. Newell de la Corporación RAND, y un. l. Newell de RAND Corporation y Carnegie Mellon University Newell), Simón (h. A. Simón, etc.) Realizó un seminario académico de dos meses en la Universidad de Dartmouth, Estados Unidos, para discutir el tema de la inteligencia artificial. McCarthy ha sido llamado el padre de la inteligencia artificial porque propuso la adopción formal del término técnico "inteligencia artificial" en la conferencia.. La conferencia marcó el verdadero surgimiento de la inteligencia artificial como disciplina emergente. Es de importancia histórica..
Desde entonces, Se han formado varias organizaciones de investigación de inteligencia artificial en los Estados Unidos., como el grupo colaborativo Carnegie-RAND de Newell y Simon, Grupo de investigación del MIT de Minsky y McCarthy, y el Grupo de Investigación de Ingeniería IBM de Samuel.
Etapas de desarrollo
Esta etapa se refiere principalmente a después 1970. En los 1970s, Muchos países llevaron a cabo investigaciones sobre inteligencia artificial., y surgieron una gran cantidad de resultados de investigación. Por ejemplo, en 1972, A. Comerauer de la Universidad de Marsella en Francia implementó el lenguaje de programación lógica PROLOG; mi. h. Shorliffe de la Universidad de Stanford y otros comenzaron a proponer el sistema experto estadounidense MYCIN para el diagnóstico y tratamiento en 1972.
Sin embargo, como el desarrollo de otras disciplinas emergentes, El camino del desarrollo de la inteligencia artificial no es sencillo.. El Reino Unido y Estados Unidos interrumpieron la financiación de la mayoría de los proyectos de traducción automática en ese momento.. En otros aspectos, como la resolución de problemas, Redes neuronales, aprendizaje automático, etc., También han encontrado dificultades, haciendo de la investigación de la inteligencia artificial un dilema por un tiempo.
Los pioneros de la investigación en inteligencia artificial reflexionan detenidamente y resumen la experiencia y las lecciones de investigaciones anteriores. En 1977, Feigenbaum propuso el concepto de “ingeniería del conocimiento” en la Quinta Conferencia Internacional Conjunta sobre Inteligencia Artificial, que jugó un papel importante en la investigación y construcción de sistemas inteligentes basados en el conocimiento. La mayoría de la gente aceptó la visión de Feigenbaum sobre la investigación de IA en los centros de conocimiento.. Desde entonces, La investigación de la inteligencia artificial ha marcado el comienzo de una nueva era de vigoroso desarrollo centrado en el conocimiento..
