L'abréviation d'intelligence artificielle est AI. Il s'agit d'une science technologique de modèle récent qui recherche et exploite des méthodes, les technologies, théories, et application systèmes pour imiter, extension, et développer l’intelligence humaine.
1. Qu'est-ce que l'intelligence artificielle?
Dans le cadre de l'informatique, l'intelligence artificielle tente de saisir la nature de l'intelligence pour produire une sorte de machine intelligente de modèle récent. De telles machines intelligentes peuvent réagir de la même manière à l’intelligence humaine. Reconnaissance linguistique, robotique, langage naturel, reconnaissance d'images, et systèmes experts sont autant de recherches majeures dans le domaine de l’intelligence artificielle.
Depuis l’ère de la technologie de l’intelligence artificielle, sa technologie et sa théorie sont de plus en plus parfaites, et l'application du champ d'application est en constante expansion. Il est facile d’imaginer que les futures technologies appliquées par l’IA serviront de réceptacle à l’intelligence humaine.. L’intelligence artificielle peut imiter le cours de l’information de l’intelligence et des connaissances humaines. L’IA pourrait éventuellement surpasser l’intelligence humaine car elle peut penser comme un humain, même si ce n'est pas l'intelligence humaine.
2. Comment fonctionne l'intelligence artificielle?
Le principe de intelligence artificielle peut être simplement décrit comme l’intelligence artificielle étant égale au calcul mathématique.
Les « algorithmes » déterminent le degré d’intelligence d’une machine. Initialement, on a découvert que les 1 et les 0 pouvaient être représentés en activant et éteignant des circuits. Ensuite de nombreux circuits sont organisés ensemble, et différents arrangements peuvent représenter beaucoup de choses, comme les couleurs, formes, et des lettres. Couplé à des éléments logiques (transistor), le modèle de « entrée (appuyez sur le bouton de l'interrupteur) – calcul (courant à travers la ligne) - sortir (la lumière est allumée)" est formé.
Pour parvenir à un calcul plus complexe, c'est finalement devenu, « circuits intégrés à grande échelle » – puces.
Une fois que la logique du circuit est imbriquée couche par couche et emballée couche par couche, notre méthode pour changer l'état actuel devient un « langage de programmation ». C'est ce que font les programmeurs.
Tout ce que le programmeur dit à l'ordinateur d'exécuter, il exécute, et l'ensemble du processus est fixé par le programme.
Donc, pour qu'un ordinateur effectue une tâche, le programmeur doit d'abord bien comprendre le déroulement de la tâche.
3. L'intelligence artificielle est-elle une technologie logicielle?
L'intelligence artificielle n'est pas une technologie autocéphale. Prendre un robot intelligent comme exemple, il doit inclure des technologies intelligentes, comme la reconnaissance, jugement, langue, et marcher. L'intelligence artificielle est étroitement liée à la vie et à divers domaines.
L'abréviation d'intelligence artificielle est AI. Il s'agit d'une science technologique de modèle récent qui recherche et exploite des méthodes, les technologies, théories, et systèmes d'application pour imiter, extension, et développer l’intelligence humaine.
En tant que branche de l'informatique, il vise à créer des machines intelligentes capables de répondre de manière similaire à l'intelligence humaine grâce à la nature de l'intelligence cognitive.. Reconnaissance linguistique, robotique, langage naturel, reconnaissance d'images, et systèmes experts sont autant de recherches majeures dans le domaine de l’intelligence artificielle.
Depuis l’ère de la technologie de l’intelligence artificielle, sa technologie et sa théorie sont de plus en plus parfaites, et l'application du champ d'application est en constante expansion. Il est facile d’imaginer que les futures technologies appliquées par l’IA serviront de réceptacle à l’intelligence humaine.. L'intelligence artificielle peut imiter le cours de l'information de l'intelligence et des connaissances humaines. L’IA pourrait éventuellement surpasser l’intelligence humaine car elle peut penser comme un humain, même si ce n'est pas l'intelligence humaine.
4. De quelles technologies se compose l'intelligence artificielle？
L'intelligence artificielle possède les cinq technologies de base suivantes:
Vision par ordinateur: Cette technologie utilise des séquences pour diviser les tâches d'analyse d'images en morceaux gérables.. Ces séquences sont constituées de techniques telles que des opérations d'apprentissage automatique et de traitement d'images..
Apprentissage automatique: L'apprentissage automatique fait référence à la découverte automatique de modèles à partir de données. Les modèles peuvent être prédits tant qu’ils sont trouvés. Le taux de prédiction de ce modèle est proportionnel à la quantité de données traitées.
Traitement du langage naturel: Les ordinateurs ont la même capacité que les humains à traiter du texte. Il s'agit du traitement du langage naturel. Compilation automatique des termes du contrat, et peut-être une reconnaissance automatique des personnes concernées, lieux, etc. dans le texte se trouvent des exemples de traitement du langage naturel.
Robotique: Au cours des dernières années, les technologies de base telles que les algorithmes sont devenues de plus en plus parfaites, et des avancées importantes ont été réalisées en robotique. Par exemple, robots médicaux, robots familiaux, et les robots sans pilote sont toutes des applications importantes de la technologie robotique.
Biométrie: La biométrie a commencé comme technologie médico-légale. La biométrie combine l'acoustique, l'informatique, et la biostatistique pour utiliser des caractéristiques humaines telles que le visage, empreintes, voix, veines, etc., pour identification personnelle.
5. Types d'IA
Il y a 3 les types: 1. IA faible; 2. IA forte; 3. Super AI.
• IA faible: Remplacer les humains dans un seul domaine de travail.
• Forte intelligence artificielle: Peut remplacer la personne moyenne pour accomplir la plupart du travail de la vie. C’est ce que toutes les entreprises d’IA tentent actuellement de réaliser.
• Super intelligence artificielle: Basé sur une intelligence artificielle puissante, il apprend comme un humain, et il effectue plusieurs mises à niveau et itérations chaque jour. Et le niveau d'intelligence dépassera complètement celui des êtres humains.
6. Quels sont les avantages et les bénéfices de l'intelligence artificielle？
Avantage:
• En termes de production, le travail humain sera soulagé, et les robots et l'intelligence artificielle à faible coût et à haute efficacité peuvent remplacer diverses capacités humaines.
• Cela peut améliorer les problèmes environnementaux dans une certaine mesure, car moins de ressources peuvent répondre à une demande plus importante qu'auparavant..
• L'intelligence artificielle peut élargir les horizons humains pour comprendre le monde et améliorer la capacité humaine à s'adapter au monde..
Défaut:
• L'intelligence artificielle remplace les êtres humains pour faire diverses choses, le taux de chômage des êtres humains va augmenter considérablement, et les êtres humains seront dans un état d'impuissance à survivre.
• Si l'intelligence artificielle ne peut pas être utilisée raisonnablement, il peut être utilisé par de mauvaises personnes pour commettre des crimes, alors les êtres humains vont paniquer.
• Si nous ne pouvons pas contrôler et utiliser correctement l'IA, nous serons contrôlés et utilisés par l'IA, alors les êtres humains mourront et le monde deviendra panique.
7. Les défis de l'IA
Biais de l’algorithme d’IA
La qualité des données détermine la qualité de l’intelligence artificielle car les systèmes intelligents fonctionnent sur des données spécifiques. Alors que nous explorons les profondeurs de l’intelligence artificielle, les inévitables biais qui accompagnent les données deviennent apparents. Les préjugés peuvent être compris comme ethniques, communauté, genre, ou préjugés raciaux. Par exemple, les algorithmes d'aujourd'hui identifient les candidats qui conviennent à un entretien d'embauche ou les personnes admissibles à un prêt. Si les algorithmes qui prennent des décisions aussi importantes deviennent biaisés avec le temps, ça aurait pu être désastreux, injuste, et des conséquences contraires à l'éthique.
Problème de boîte noire
Les algorithmes d’intelligence artificielle sont les mêmes que les boîtes noires. Nous savons très peu de choses sur le fonctionnement interne des algorithmes d’intelligence artificielle. Par exemple, nous savons ce que prédit le système de prédiction, mais nous ne savons pas comment le système est arrivé à ces prédictions. Cela rend le système d'IA un peu peu fiable.
Certaines techniques pour résoudre les problèmes de boîte noire sont en cours de développement, comme LIME (Interprétation agnostique du modèle interprétable local). LIME rend les prédictions interprétables, il ajoute des informations supplémentaires à la prédiction finale de chaque algorithme, fiabiliser l'algorithme.
Exigences relatives aux algorithmes à haute efficacité
Les modèles d’intelligence artificielle nécessitent une énorme capacité de calcul pour être mis en pratique. Avec les algorithmes d’apprentissage de plus en plus répandus, il est crucial de garantir que ces algorithmes fonctionnent efficacement, nécessitant des arrangements supplémentaires de GPU et de cœurs. Ce sont les raisons pour lesquelles les systèmes d'IA ne sont pas déployés dans des domaines comme l'astronomie, où l'IA peut être utilisée pour le suivi des astéroïdes.
Intégration sophistiquée de l'IA
Ajouter des compléments à un site Web ou modifier Excel est plus facile que d'intégrer l'IA à l'infrastructure d'entreprise existante. Il est particulièrement important que l’intégration de l’IA n’ait pas d’impact négatif sur la production actuelle et garantisse que l’IA soit compatible avec les exigences actuelles du programme.. En outre, pour simplifier la gestion des infrastructures d’IA, il est important d'établir une interface IA. Ayant dit cela, il peut être un peu difficile pour les parties impliquées d'effectuer une transition en douceur vers l'IA.
Manque de compréhension des stratégies de mise en œuvre
Alors que l’IA est sur le point d’avoir un impact sur les industries, un défi majeur pour l’IA est qu’elle n’a qu’une vague compréhension des stratégies de mise en œuvre. Pour garantir que les processus peuvent être continuellement améliorés, les entreprises peuvent sélectionner des objectifs en phase avec le développement réel dans les domaines bénéficiant de l'intelligence artificielle, et transmettre des commentaires au système d'intelligence artificielle.
Probleme juridique
Les organisations doivent se méfier des problèmes juridiques liés à l’IA. Un système d’IA qui collecte des données sensibles, si c'est inoffensif ou pas, a le potentiel d'enfreindre la loi. Les organisations devraient prendre en compte l’impact négatif de l’utilisation de l’IA pour collecter des données, même si c'est légal.
8. Qu'est-ce que l'intelligence artificielle avec exemple?
Voiture autonome
Ils avancent et travaillent avec beaucoup de données pour apprendre à gérer les modèles de trafic et à prendre des décisions sur le moment..
Ces véhicules autonomes n'exigent pas que les passagers en prennent le contrôle à tout moment, et utiliser les machines et l'intelligence artificielle pour apprendre à bouger.
Assistant intelligent
Commençons par l’assistant numérique intelligent omniprésent. Aujourd'hui, nous discutons de Cortana, Assistant Google, et Siri.
Technologie de détection et de reconnaissance des visages
Le déverrouillage Face ID de l’iPhone, qui utilise la technologie de reconnaissance faciale, et le filtre virtuel Snapchat, qui utilise la technologie de détection de visage pour reconnaître les visages, sont deux exemples d’applications de l’IA aujourd’hui.
Éditeur de texte
Aujourd'hui, de nombreux éditeurs de texte s'appuient sur l'IA pour créer une expérience d'écriture optimale.
Par exemple, l'algorithme NLP reconnaît une utilisation incorrecte de la syntaxe et l'envoie à un éditeur de texte pour la corriger. En outre, corriger automatiquement, certains outils d'écriture offrent des notes de lisibilité et de plagiat.
Réseaux sociaux
Tout de suite, les réseaux sociaux comme Instagram et Facebook fonctionnent grâce à l'IA. Ces plateformes médiatiques utilisent l’IA pour filtrer et identifier les préférences des utilisateurs et fournir du contenu basé sur leurs préférences afin de garder les utilisateurs actifs..
Chatbot
Obtenir des demandes de renseignements directement auprès des représentants des clients peut prendre du temps. C'est pourquoi l'intelligence artificielle voit le jour.
Des informaticiens forment des chatbots, ou chatbots, utiliser le traitement du langage naturel pour imiter le style conversationnel des représentants des clients.
Algorithme de recommandation
Les plateformes multimédias comme YouTube et Netflix fonctionnent à l'aide de systèmes de recommandation intelligents basés sur l'IA..
Le système utilise d’abord diverses manières pour obtenir les loisirs et le comportement des utilisateurs en matière de données.. Le système prédit ensuite les préférences de ces utilisateurs grâce à des algorithmes d'analyse approfondie et à l'apprentissage automatique..
Algorithme de recherche
L'algorithme de recherche garantit que les meilleurs résultats sur la page de résultats du moteur de recherche (SERP) avoir une réponse à notre question. Mais comment cela se produit-il?
Les sociétés de recherche contrôlent les algorithmes pour identifier les produits de haute qualité, données valides. Il présente ensuite une liste de résultats de recherche pour afficher les réponses et offrir la meilleure expérience à l'utilisateur..
9. Solutions d'IA
En général, solutions d'intelligence artificielle (Intelligence artificielle, appelé intelligence artificielle) est l'intelligence exprimée par les machines à intelligence artificielle, et le sujet de l'intelligence artificielle peut être considéré comme la faisabilité, théorie, méthode, technologie, Système d'application, et système d'application de recherche et de développement du renseignement. L’éthique est une discipline émergente des sciences et de l’ingénierie. À ce point, le cœur réside dans « l’intelligence », parce que la seule intelligence avancée que les humains connaissent actuellement est celle des êtres humains eux-mêmes. Donc, l’intelligence artificielle tente de créer un système machine qui « pense ou agit comme un humain » en explorant la nature de l’intelligence humaine. Le premier résout des problèmes tels que la logique, raisonnement, et rechercher des solutions optimales, tandis que ce dernier s'obtient grâce à l'apprentissage, cognition, raisonnement, prise de décision, et d'autres actions.
Il n’existe pas de consensus généralement accepté sur la définition précise des solutions d’IA., à partir duquel les caractéristiques des premiers stades du développement de l'IA peuvent également être vues. Tout d'abord, en général, la construction théorique de l’intelligence artificielle est encore très immature, et des avancées technologiques sont également explorées. En effet, les humains comprennent peu le mécanisme et les composants du fonctionnement de l’intelligence elle-même.; deuxième, les applications technologiques sont en avance sur la théorie conceptuelle. Il existe certaines barrières dans différentes directions et sous-domaines, et la voie technique dominante de l'intelligence artificielle n'est pas visible à l'heure actuelle, parce que le mécanisme de fonctionnement et les éléments constitutifs de l'intelligence artificielle elle-même sont en avance sur la théorie conceptuelle.
L’IA fournira un puissant élan au développement innovant de l’économie numérique. Au niveau de la production de contenu, Les technologies d'IA telles que les modèles d'apprentissage automatique et l'IA générative auront un impact sur la production de contenu. Divers contenus numériques tels que du texte, images, l'audio, vidéo, et les scènes virtuelles peuvent être générées indépendamment, qui favorisera la génération de contenu numérique. Avec le développement florissant de l’IA sexuelle, de nouvelles formes d’interaction et de génération de contenu numérique sont créées. En outre, l'IA générative et l'impact de la production de contenu apporté par l'IA feront également des futures applications Internet telles que VR/AR et Metaverse une réalité souhaitable..
10. Les avatars numériques et l’IA générative sont une tendance croissante
Deux tendances en matière d’IA sont fortement liées au développement de l’économie numérique et d’Internet.
Une direction est l’IA générative. Cette technologie ouvre la voie à l’avenir de l’IA. L'une des cinq technologies les plus marquantes du monde 2022 est l'IA générative, selon Gartner. La technologie prédit que l’IA générative créera un dixième de toutes les données produites par 2025.
Les algorithmes d'apprentissage automatique et l'IA utilisent les données d'entraînement pour générer de nouvelles images, vidéos, texte, etc. C'est une IA productive. L'IA générative génère de nouvelles similitudes en apprenant et en exportant des données à partir de modèles intrinsèques. Maintenant, l'IA générative peut générer du contenu créatif de haute qualité avec presque aucune implication humaine, réaliser une transformation de style d'image, texte en image, image à l'émoticône, réparation d'image ou de vidéo, synthèse d'un discours humain réaliste, génération de visages humains ou d'autres objets visuels, créer un environnement virtuel 3D, etc. Les humains n’ont qu’à planter le décor, et l'IA générative produira les résultats souhaités de manière autonome, ce qui entraînera non seulement des changements de production de contenu à coût marginal nul, mais évitera également les biais de la pensée et de l'expérience humaine..
La deuxième direction de développement est l'humain virtuel numérique. Un personnage humanoïde numérique créé par un logiciel d'image 3D est un avatar numérique. Par rapport aux personnages virtuels tels que "Avatar" dans les précédents effets spéciaux du cinéma et de la télévision, combiné à des technologies telles que la synthèse IA et la capture de mouvement en temps réel, l'humain virtuel peut interagir avec les utilisateurs de manière plus intelligente et en temps réel en termes de langage, expressions, et actions. Les humains virtuels deviennent progressivement des cinématiques hybrides, IA et VR, infographie, et interdisciplinaire frontière cross-domaine. Il passe également de la culture et du divertissement en ligne au hors ligne..
La première tendance de l’évolution humaine virtuelle est l’intégration dans les systèmes d’IA conversationnelle, transformer les chatbots tels que les assistants virtuels traditionnels en un outil accessible, l'image humaine n'est plus abstraite, et améliorer l'échange émotionnel dans le processus de communication avec les gens. Le deuxième aspect est la plus grande variété et simplicité des outils. Les utilisateurs peuvent utiliser 30 minutes pour créer une image unique, dans le système selon l'image de base, les paramètres seront modifiés.
11. L'histoire de l'intelligence artificielle
Stade gestationnel
Cette étape fait principalement référence à avant 1956. Depuis l'Antiquité, l'homme a voulu remplacer une partie de son travail mental par d'autres machines, ce qui lui donnerait la capacité de conquérir la nature. Entre 384 Colombie-Britannique et 322 avant JC, le grand philosophe Aristote a exposé les lois de la logique formelle dans son livre La Théorie des Instruments, à partir duquel a été formée la base de base du raisonnement déductif. Il s’agit d’une réalisation majeure en matière de recherche qui a un impact significatif sur la génération et le développement de l’intelligence artificielle.. Le philosophe britannique Bacon (F. Lard) mettre systématiquement en avant la méthode d’induction, et a également mis en avant l'épigramme selon laquelle « la connaissance est le pouvoir ». Cela a eu des implications importantes pour l'étude des processus de pensée humaine et pour l'évolution vers la connaissance au centre de la recherche en intelligence artificielle depuis les années 1970..
Le mathématicien et philosophe allemand G. W. Leibniz a proposé l'idée de notation universelle et de calcul inférentiel, et il croyait qu'un langage symbolique universel et un calcul pour raisonner sur ce langage symbolique pourraient être établis.. Cette pensée n’est pas seulement le point déclencheur de la pensée conceptuelle moderne de la pensée machine, mais aussi le point fondamental de la génération et du développement de la logique mathématique..
Logicien britannique C. Boole s'est consacré à la formalisation et à la mécanisation des lois de la pensée et a créé l'algèbre booléenne.. Dans son livre « Loi de la pensée », il a d'abord utilisé le langage symbolique pour décrire les lois fondamentales du raisonnement des activités de pensée..
Dans 1936, le mathématicien britannique A.M.. Turing a proposé la machine de Turing, un modèle mathématique satisfaisant d'un ordinateur. Avec ça, l'ordinateur numérique électronique est apparu aux yeux du monde.
Étape de formation
Cette étape concerne principalement 1956-1969. En été de 1956, J.. McCarthy, un jeune assistant en mathématiques à l'Université de Dartmouth et maintenant professeur à l'Université de Stanford, et M. L. Minsky, jeune mathématicien et neuroscientifique à l'Université Harvard et professeur au MIT, IBM N. Rochester, chef du Centre de recherche sur les informations d'entreprise, et C. E. Shannon, chercheur en mathématiques au département d'information des Bell Labs, a lancé conjointement l'initiative, invitant T. Moore de l'Université de Princeton, Ô. Selfridge et A.. L. Newell de la RAND Corporation, et un. L. Newell de la RAND Corporation et de l'Université Carnegie Mellon Newell), Simon (H. UN. Simon, etc.) a organisé un séminaire académique de deux mois à l'Université de Dartmouth aux États-Unis pour discuter de la question de l'intelligence artificielle. McCarthy a été surnommé le père de l'intelligence artificielle parce qu'il a proposé l'adoption formelle du terme technique « intelligence artificielle » lors de la conférence.. La conférence a marqué la véritable émergence de l'intelligence artificielle en tant que discipline émergente. C'est d'une importance historique.
Depuis lors, plusieurs organisations de recherche en intelligence artificielle ont été créées aux États-Unis, comme le groupe collaboratif Carnegie-RAND de Newell et Simon, Groupe de recherche du MIT de Minsky et McCarthy, et le groupe de recherche en ingénierie IBM de Samuel.
Stades de développement
Cette étape fait principalement référence à l'après 1970. Dans les années 1970, de nombreux pays ont mené des recherches sur l'intelligence artificielle, et un grand nombre de résultats de recherche ont émergé. Par exemple, dans 1972, UN. Comerauer de l'Université de Marseille en France a implémenté le langage de programmation logique PROLOG; E. H. Shorliffe de l'Université de Stanford et d'autres ont commencé à proposer le système expert américain MYCIN pour le diagnostic et le traitement des 1972.
Cependant, comme le développement d’autres disciplines émergentes, le chemin du développement de l'intelligence artificielle n'est pas fluide. Le Royaume-Uni et les États-Unis avaient alors interrompu le financement de la plupart des projets de traduction automatique.. Sous d'autres aspects, comme la résolution de problèmes, les réseaux de neurones, apprentissage automatique, etc., ils ont également rencontré des difficultés, faire de la recherche sur l'intelligence artificielle un dilemme pendant un moment.
Les pionniers de la recherche sur l'intelligence artificielle réfléchissent attentivement et résument l'expérience et les leçons des recherches précédentes. Dans 1977, Feigenbaum a proposé le concept d'« ingénierie des connaissances » lors de la cinquième Conférence internationale conjointe sur l'intelligence artificielle., qui a joué un rôle important dans la recherche et la construction de systèmes intelligents basés sur la connaissance. La plupart des gens ont accepté le point de vue de Feigenbaum sur la recherche sur l’IA dans les centres de connaissances. Depuis lors, la recherche sur l'intelligence artificielle a inauguré une nouvelle ère de développement vigoureux centrée sur la connaissance.
