L’abbreviazione di intelligenza artificiale è AI. È una scienza tecnologica dell’ultimo modello che ricerca e sfrutta metodi, tecnologie, teorie, E applicazione sistemi per imitare, estendendo, ed espandere l’intelligenza umana.
1. Cos'è l'intelligenza artificiale?
Nell'ambito dell'informatica, l'intelligenza artificiale cerca di cogliere la natura dell'intelligenza per produrre una sorta di macchina intelligente dell'ultimo modello. Tali macchine intelligenti possono reagire in modo simile all’intelligenza umana. Riconoscimento della lingua, robotica, linguaggio naturale, riconoscimento delle immagini, e i sistemi esperti rappresentano tutte le principali ricerche nel campo dell’intelligenza artificiale.
Dall’era della tecnologia dell’intelligenza artificiale, la sua tecnologia e teoria sono sempre più perfette, e l'applicazione del campo di applicazione è in continua espansione. È facile immaginare che le future tecnologie applicate dall’intelligenza artificiale fungeranno da ricettacolo dell’intelligenza umana. L’intelligenza artificiale può imitare il percorso informativo dell’intelligenza e della conoscenza umana. L’intelligenza artificiale potrebbe eventualmente superare l’intelligenza umana perché può pensare come un essere umano, anche se non è intelligenza umana.
2. Come funziona l'intelligenza artificiale?
Il principio di intelligenza artificiale può essere semplicemente descritto come l’intelligenza artificiale equiparata al calcolo matematico.
Gli “algoritmi” determinano quanto è intelligente una macchina. Inizialmente, si è scoperto che gli 1 e gli 0 potevano essere rappresentati accendendo e spegnendo i circuiti. Poi tanti circuiti vengono organizzati insieme, e diverse disposizioni possono rappresentare molte cose, come i colori, forme, e lettere. Accoppiato con elementi logici (transistor), il modello di “input (premere il pulsante di commutazione) – calcolo (corrente attraverso la linea) - produzione (la luce è accesa)" è formato.
Per ottenere un'elaborazione più complessa, alla fine lo è diventato, “circuiti integrati su larga scala” – chip.
Dopo che la logica del circuito è annidata strato per strato e impacchettata strato per strato, il nostro metodo per cambiare lo stato attuale diventa “linguaggio di programmazione”. Questo è ciò che fanno i programmatori.
Qualunque cosa il programmatore dica al computer di eseguire, esegue, e l'intero processo è risolto dal programma.
COSÌ, affinché un computer esegua un compito, il programmatore deve prima comprendere appieno il flusso dell'attività.
3. L'intelligenza artificiale è una tecnologia software?
L’intelligenza artificiale non è una tecnologia autocefala. Prendiamo ad esempio un robot intelligente, deve includere tecnologie intelligenti, come il riconoscimento, giudizio, lingua, e camminare. L’intelligenza artificiale è strettamente correlata alla vita e a vari campi.
L’abbreviazione di intelligenza artificiale è AI. È una scienza tecnologica dell’ultimo modello che ricerca e sfrutta metodi, tecnologie, teorie, e sistemi applicativi per l'imitazione, estendendo, ed espandere l’intelligenza umana.
Come branca dell'informatica, intende creare macchine intelligenti che possano rispondere in modo simile all'intelligenza umana attraverso la natura dell'intelligenza cognitiva. Riconoscimento della lingua, robotica, linguaggio naturale, riconoscimento delle immagini, e i sistemi esperti rappresentano tutte le principali ricerche nel campo dell’intelligenza artificiale.
Dall’era della tecnologia dell’intelligenza artificiale, la sua tecnologia e teoria sono sempre più perfette, e l'applicazione del campo di applicazione è in continua espansione. È facile immaginare che le future tecnologie applicate dall’intelligenza artificiale fungeranno da ricettacolo dell’intelligenza umana. L’intelligenza artificiale può imitare il percorso informativo dell’intelligenza e della conoscenza umana. L’intelligenza artificiale potrebbe eventualmente superare l’intelligenza umana perché può pensare come un essere umano, anche se non è intelligenza umana.
4. In quali tecnologie è costituita l'intelligenza artificiale？
L’intelligenza artificiale ha le seguenti cinque tecnologie principali:
Visione computerizzata: Questa tecnologia utilizza sequenze per suddividere le attività di analisi delle immagini in blocchi gestibili. Queste sequenze sono costituite da tecniche come l’apprendimento automatico e le operazioni di elaborazione delle immagini.
Apprendimento automatico: L'apprendimento automatico si riferisce alla scoperta automatica di modelli dai dati. I modelli possono essere previsti purché vengano trovati. Il tasso di previsione di questo modello è proporzionale alla quantità di dati elaborati.
Elaborazione del linguaggio naturale: I computer hanno la stessa capacità degli esseri umani di elaborare il testo. Questa è l'elaborazione del linguaggio naturale. Tabulazione automatica delle condizioni contrattuali, e forse il riconoscimento automatico delle persone rilevanti, luoghi, eccetera. nel testo sono riportati esempi di elaborazione del linguaggio naturale.
Robotica: Negli ultimi anni, le tecnologie fondamentali come gli algoritmi sono diventate sempre più perfette, e sono stati compiuti importanti progressi nel campo della robotica. Per esempio, robot medici, robot familiari, e i robot senza pilota sono tutte applicazioni importanti della tecnologia robotica.
Biometrica: La biometria è nata come tecnologia forense. La biometria combina l’acustica, informatica, e biostatistica per utilizzare caratteristiche umane come il viso, impronte digitali, voce, vene, eccetera., per l'identificazione personale.
5. Tipi di intelligenza artificiale
Ci sono 3 tipi: 1. IA debole; 2. IA forte; 3. Superintelligenza artificiale.
• IA debole: Sostituzione degli esseri umani in un unico campo di lavoro.
• Forte intelligenza artificiale: Può sostituire la persona media per completare la maggior parte del lavoro nella vita. Questo è ciò che tutte le aziende di intelligenza artificiale stanno attualmente cercando di ottenere.
• Super intelligenza artificiale: Basato su una forte intelligenza artificiale, impara come un essere umano, ed esegue più aggiornamenti e iterazioni ogni giorno. E il livello di intelligenza supererà completamente quello degli esseri umani.
6. Quali sono i vantaggi e i benefici dell’intelligenza artificiale？
Vantaggio:
• In termini di produzione, il lavoro umano sarà alleggerito, robot e intelligenza artificiale a basso costo e ad alta efficienza possono sostituire varie abilità umane.
• Può migliorare in una certa misura i problemi ambientali perché meno risorse possono soddisfare una domanda maggiore rispetto a prima.
• L'intelligenza artificiale può ampliare gli orizzonti dell'uomo per comprendere il mondo e migliorare la capacità umana di adattarsi al mondo.
Discordanza:
• L'intelligenza artificiale sostituisce gli esseri umani per fare varie cose, il tasso di disoccupazione degli esseri umani aumenterà in modo significativo, e gli esseri umani si troveranno in uno stato di impotenza a sopravvivere.
• Se l'intelligenza artificiale non può essere utilizzata in modo ragionevole, può essere utilizzato da persone cattive per commettere crimini, allora gli esseri umani cadranno nel panico.
• Se non riusciamo a controllare e utilizzare bene l'intelligenza artificiale, saremo controllati e utilizzati dall’intelligenza artificiale, allora gli esseri umani moriranno e il mondo sarà preda del panico.
7. Sfide per l'intelligenza artificiale
Distorsione dell'algoritmo AI
La qualità dei dati determina la qualità dell’intelligenza artificiale perché i sistemi intelligenti operano su dati specifici. Mentre esploriamo le profondità dell'intelligenza artificiale, gli inevitabili pregiudizi che derivano dai dati diventano evidenti. Il pregiudizio può essere inteso come etnico, Comunità, genere, o pregiudizio razziale. Per esempio, Gli algoritmi oggi identificano i candidati idonei per un colloquio di lavoro o gli individui idonei per un prestito. Se gli algoritmi che prendono decisioni così importanti diventano distorti nel tempo, avrebbe potuto essere terribile, sleale, e conseguenze non etiche.
Problema della scatola nera
Gli algoritmi di intelligenza artificiale sono come le scatole nere. Sappiamo molto poco del funzionamento interno degli algoritmi di intelligenza artificiale. Per esempio, sappiamo cosa prevede il sistema di previsione, ma non sappiamo come il sistema sia arrivato a quelle previsioni. Ciò rende il sistema AI un po’ inaffidabile.
Sono in fase di sviluppo alcune tecniche per risolvere i problemi della scatola nera, come la CALCE (Interpretazione agnostica del modello interpretabile locale). LIME rende le previsioni interpretabili, aggiunge ulteriori informazioni alla previsione finale di ciascun algoritmo, rendere l’algoritmo affidabile.
Requisiti dell'algoritmo ad alta efficienza
I modelli per l'intelligenza artificiale richiedono un'enorme capacità di calcolo per esercitarsi. Con gli algoritmi di apprendimento che diventano sempre più diffusi, è fondamentale garantire che tali algoritmi funzionino in modo efficiente, che richiedono disposizioni aggiuntive di GPU e core. Questi sono i motivi per cui i sistemi di intelligenza artificiale non vengono utilizzati in campi come l’astronomia, dove l’intelligenza artificiale può essere utilizzata per il tracciamento degli asteroidi.
Integrazione AI sofisticata
Aggiungere componenti aggiuntivi a un sito Web o modificare Excel è più semplice che integrare l'intelligenza artificiale con l'infrastruttura aziendale esistente. È particolarmente importante che l’integrazione dell’intelligenza artificiale non abbia un impatto negativo sulla produzione attuale e garantisca che l’intelligenza artificiale sia compatibile con gli attuali requisiti del programma. Inoltre, per semplificare la gestione dell’infrastruttura AI, è importante stabilire un’interfaccia AI. Avendolo detto, può essere un po’ impegnativo per le parti coinvolte effettuare una transizione senza intoppi all’intelligenza artificiale.
Mancanza di comprensione delle strategie di attuazione
Mentre l’intelligenza artificiale è pronta ad avere un impatto sulle industrie, una sfida importante per l’intelligenza artificiale è che ha solo una vaga comprensione delle strategie di implementazione. Per garantire che i processi possano essere continuamente migliorati, le aziende possono selezionare obiettivi in linea con lo sviluppo reale in aree che beneficiano dell’intelligenza artificiale, e trasmettere feedback al sistema di intelligenza artificiale.
Questioni legali
Le organizzazioni devono prestare attenzione alle questioni legali legate all’intelligenza artificiale. Un sistema di intelligenza artificiale che raccoglie dati sensibili, se è innocuo o no, ha il potenziale per infrangere la legge. Le organizzazioni dovrebbero considerare l’impatto negativo dell’utilizzo dell’intelligenza artificiale per raccogliere dati, anche se è legale.
8. Cos'è l'intelligenza artificiale con un esempio?
Auto a guida autonoma
Vanno avanti e lavorano con molti dati per imparare come gestire i modelli di traffico e prendere decisioni al momento.
Questi veicoli autonomi non richiedono che i passeggeri prendano il controllo in ogni momento, e utilizzare macchine e intelligenza artificiale per imparare a muoversi.
Assistente intelligente
Cominciamo con l’onnipresente assistente digitale intelligente. Al giorno d'oggi, stiamo discutendo di Cortana, Assistente Google, e Siri.
Tecnologia di rilevamento e riconoscimento dei volti
Sblocco Face ID dell'iPhone, che utilizza la tecnologia di riconoscimento facciale, e il filtro virtuale Snapchat, che utilizza la tecnologia di rilevamento dei volti per riconoscere i volti, sono entrambi esempi di applicazioni IA odierne.
Editor di testo
Oggi, molti editor di testo si affidano all'intelligenza artificiale per creare un'esperienza di scrittura ottimale.
Per esempio, l'algoritmo PNL riconosce l'utilizzo errato della sintassi e lo invia a un editor di testo per correggerlo. Inoltre, per correggere automaticamente, alcuni strumenti di scrittura offrono valutazioni di leggibilità e plagio.
Mezzi sociali
Proprio adesso, i social media come Instagram e Facebook funzionano con l’intelligenza artificiale. Queste piattaforme multimediali utilizzano l’intelligenza artificiale per selezionare e identificare le preferenze degli utenti e fornire contenuti in base alle loro preferenze per mantenere gli utenti attivi.
Chatbot
Ottenere richieste direttamente dai rappresentanti dei clienti può richiedere molto tempo. Ecco perché nasce l’intelligenza artificiale.
Gli informatici addestrano i chatbot, o chatbot, utilizzare l'elaborazione del linguaggio naturale per imitare lo stile conversazionale dei rappresentanti dei clienti.
Algoritmo di raccomandazione
Le piattaforme multimediali come YouTube e Netflix funzionano con l'aiuto di sistemi di raccomandazione intelligenti nell'intelligenza artificiale.
Il sistema utilizza innanzitutto vari modi per ottenere dati sugli hobby e sul comportamento degli utenti. Il sistema prevede quindi le preferenze di tali utenti attraverso algoritmi di analisi approfondita e apprendimento automatico.
Algoritmo di ricerca
L'algoritmo di ricerca garantisce che i migliori risultati vengano visualizzati nella pagina dei risultati del motore di ricerca (SERP) avere una risposta alla nostra domanda. Ma come avviene questo??
Le società di ricerca controllano gli algoritmi per identificare l'alta qualità, dati validi. Presenta quindi un elenco di risultati della ricerca per mostrare le risposte e fornire la migliore esperienza all'utente.
9. Soluzioni IA
Parlando in generale, soluzioni di intelligenza artificiale (Intelligenza artificiale, denominata intelligenza artificiale) sono l'intelligenza espressa dalle macchine ad intelligenza artificiale, e il tema dell’intelligenza artificiale può essere considerato come la fattibilità, teoria, metodo, tecnologia, sistema applicativo, e sistema applicativo di ricerca e sviluppo dell'intelligence. L’etica è una disciplina scientifica e ingegneristica emergente. A questo punto, il nocciolo sta nell’”intelligenza”, perché l’unica intelligenza avanzata che gli esseri umani attualmente conoscono è quella degli esseri umani stessi. Perciò, l’intelligenza artificiale tenta di creare un sistema di macchine che “pensa o agisce come un essere umano” esplorando la natura dell’intelligenza umana. Il primo risolve problemi come la logica, ragionamento, e ricercare soluzioni ottimali, mentre quest'ultimo si ottiene attraverso l'apprendimento, cognizione, ragionamento, il processo decisionale, e altre azioni.
Non esiste un consenso generalmente accettato sulla definizione precisa delle soluzioni di intelligenza artificiale, da cui si possono vedere anche le caratteristiche sceniche delle prime fasi dello sviluppo dell'IA. Prima di tutto, generalmente, la costruzione teorica dell’intelligenza artificiale è ancora molto immatura, e vengono esplorate anche le scoperte tecnologiche. Questo perché gli esseri umani hanno una scarsa comprensione del meccanismo e dei componenti del funzionamento dell’intelligenza stessa; secondo, le applicazioni tecnologiche sono in anticipo rispetto alla teoria concettuale. Ci sono alcune barriere in diverse direzioni e sottocampi, e al momento non è possibile individuare il percorso tecnico tradizionale dell’intelligenza artificiale, perché il meccanismo operativo e gli elementi costitutivi dell’intelligenza artificiale stessa sono in anticipo rispetto alla teoria concettuale.
L’intelligenza artificiale fornirà un potente impulso allo sviluppo innovativo dell’economia digitale. A livello di produzione di contenuti, Le tecnologie di intelligenza artificiale come i modelli di apprendimento automatico e l’intelligenza artificiale generativa avranno un impatto sulla produzione di contenuti. Vari contenuti digitali come il testo, immagini, Audio, video, e le scene virtuali possono essere generate in modo indipendente, che promuoverà la generazione di contenuti digitali. Con il fiorente sviluppo dell’intelligenza artificiale sessuale, vengono create nuove forme di interazione e generazione di contenuti digitali. Inoltre, L’intelligenza artificiale generativa e l’impatto della produzione di contenuti apportata dall’intelligenza artificiale renderanno anche le future applicazioni Internet come VR/AR e Metaverse una realtà desiderabile.
10. Gli avatar digitali e l’intelligenza artificiale generativa sono una tendenza in crescita
Due tendenze nell’intelligenza artificiale sono fortemente legate allo sviluppo dell’economia digitale e di Internet.
Una direzione è l’intelligenza artificiale generativa. Questa tecnologia sta aprendo la strada al futuro dell’intelligenza artificiale. Una delle cinque tecnologie di maggior impatto in 2022 è l’intelligenza artificiale generativa, secondo Gartner. La tecnologia prevede che l’intelligenza artificiale generativa creerà un decimo di tutti i dati prodotti 2025.
Gli algoritmi di apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale utilizzano i dati di addestramento per generare nuove immagini, video, testo, e così via. Questa è un’intelligenza artificiale produttiva. L’intelligenza artificiale generativa genera nuove somiglianze apprendendo ed esportando dati da modelli intrinseci. Attualmente, L’intelligenza artificiale generativa può generare contenuti creativi di alta qualità quasi senza alcun coinvolgimento umano, realizzare la trasformazione dello stile dell'immagine, testo in immagine, immagine all'emoticon, riparazione di immagini o video, sintesi del linguaggio umano realistico, generazione di volti umani o altri oggetti visivi, creare un ambiente virtuale 3D, eccetera. Gli esseri umani devono solo impostare la scena, e l’intelligenza artificiale generativa produrrà i risultati desiderati in modo autonomo, che non solo porterà cambiamenti nella produzione di contenuti a costo marginale pari a zero, ma eviterà anche pregiudizi derivanti dal pensiero e dall’esperienza umana.
La seconda direzione di sviluppo è l’uomo virtuale digitale. Un personaggio umanoide digitale creato dal software di immagine 3D del computer è un avatar digitale. Rispetto ai personaggi virtuali come "Avatar" nei precedenti effetti speciali di film e televisione, combinato con tecnologie come la sintesi AI e la motion capture in tempo reale, l'essere umano virtuale può interagire con gli utenti in modo più intelligente e in tempo reale in termini di linguaggio, espressioni, e azioni. Gli esseri umani virtuali diventano gradualmente una cinematica ibrida, IA e realtà virtuale, grafica computerizzata, e campo trasversale di frontiera interdisciplinare. Si sta inoltre spostando dalla cultura e dall’intrattenimento online all’offline.
La prima tendenza dell’evoluzione umana virtuale è quella di integrarsi nei sistemi di intelligenza artificiale conversazionale, trasformare i chatbot come i tradizionali assistenti virtuali in strumenti accessibili, immagine umana non più astratta, e migliorare lo scambio emotivo nel processo di comunicazione con le persone. Il secondo aspetto è la maggiore varietà e semplicità degli strumenti. Gli utenti possono utilizzare 30 minuti per creare un'immagine unica, nel sistema secondo l'immagine di base verranno modificati i parametri.
11. La storia dell'intelligenza artificiale
Fase gestazionale
Questa fase si riferisce principalmente a prima del 1956. Sin dai tempi antichi, l'uomo ha voluto sostituire parte del suo lavoro mentale con altre macchine, che gli fornirebbe la capacità di conquistare la natura. Fra 384 aC e 322 AVANTI CRISTO, il grande filosofo Aristotele espose le leggi della logica formale nel suo libro La teoria degli strumenti, da cui si sono formate le basi fondamentali del ragionamento deduttivo. Si tratta di un importante risultato della ricerca che ha un impatto significativo sulla generazione e sullo sviluppo dell’intelligenza artificiale. Il filosofo britannico Bacon (F. Bacon) proporre sistematicamente il metodo dell’induzione, e avanzare anche l’epigramma secondo cui “la conoscenza è potere”. Ciò ha avuto importanti implicazioni per lo studio dei processi di pensiero umano e lo spostamento verso la conoscenza al centro della ricerca sull’intelligenza artificiale a partire dagli anni ’70.
Il matematico e filosofo tedesco G. W. Leibniz propose l'idea della notazione universale e del calcolo inferenziale, e credeva che si potesse stabilire un linguaggio simbolico universale e un calcolo per ragionare su questo linguaggio simbolico. Questo pensiero non è solo il punto di innesco del moderno pensiero progettuale del pensiero meccanico, ma anche il punto fondamentale della generazione e dello sviluppo della logica matematica.
Il logico britannico C. Boole si dedicò alla formalizzazione e meccanizzazione delle leggi del pensiero e creò l'algebra booleana. Nel suo libro “La legge del pensiero”, per primo usò il linguaggio simbolico per descrivere le leggi fondamentali del ragionamento delle attività di pensiero.
In 1936, il matematico britannico A.M. Turing propose la Macchina di Turing, un modello matematico soddisfacente di un computer. Con esso, il computer digitale elettronico è apparso agli occhi del mondo.
Fase di formazione
Questa fase si riferisce principalmente a 1956-1969. Nell'estate del 1956, J. McCarthy, un giovane assistente di matematica alla Dartmouth University e ora professore alla Stanford University, e M. l. Minsky, giovane matematico e neuroscienziato all'Università di Harvard e professore al MIT, IBMN. Rochester, capo del Centro di ricerca sulle informazioni aziendali, e C. E. Shannon, un ricercatore di matematica presso il Bell Labs Information Department, hanno dato vita congiuntamente all'iniziativa, invitando T. Moore dell’Università di Princeton, O. Selfridge e A. l. Newell della RAND Corporation, e A. l. Newell della RAND Corporation e della Carnegie Mellon University Newell), Simone (H. UN. Simone, eccetera.) ha tenuto un seminario accademico di due mesi presso l'Università di Dartmouth negli Stati Uniti per discutere la questione dell'intelligenza artificiale. McCarthy è stato definito il padre dell’intelligenza artificiale perché nel corso della conferenza propose l’adozione formale del termine tecnico “intelligenza artificiale”. La conferenza ha segnato la vera affermazione dell’intelligenza artificiale come disciplina emergente. Ha un significato storico.
Da allora, Negli Stati Uniti sono state costituite diverse organizzazioni di ricerca sull'intelligenza artificiale, come Newell e il Carnegie-RAND Collaborative Group di Simon, Gruppo di ricerca del MIT di Minsky e McCarthy, e l'IBM Engineering Research Group di Samuel.
Fasi di sviluppo
Questa fase si riferisce principalmente al dopo 1970. Negli anni '70, molti paesi hanno condotto ricerche sull’intelligenza artificiale, e sono emersi numerosi risultati della ricerca. Per esempio, In 1972, UN. Comerauer dell'Università di Marsiglia in Francia ha implementato il linguaggio di programmazione logica PROLOG; E. H. Shorliffe dell'Università di Stanford e altri iniziarono a proporre il sistema esperto americano MYCIN per la diagnosi e il trattamento 1972.
Tuttavia, come lo sviluppo di altre discipline emergenti, il percorso di sviluppo dell’intelligenza artificiale non è agevole. All’epoca il Regno Unito e gli Stati Uniti interruppero i finanziamenti per la maggior parte dei progetti di traduzione automatica. In altri aspetti, come la risoluzione dei problemi, reti neurali, apprendimento automatico, eccetera., hanno anche incontrato difficoltà, rendendo la ricerca sull’intelligenza artificiale un dilemma per un po’.
I pionieri della ricerca sull’intelligenza artificiale riflettono attentamente e riassumono l’esperienza e le lezioni della ricerca precedente. In 1977, Feigenbaum ha proposto il concetto di “ingegneria della conoscenza” alla Quinta Conferenza congiunta internazionale sull’intelligenza artificiale, che ha svolto un ruolo importante nella ricerca e nella costruzione di sistemi intelligenti basati sulla conoscenza. La maggior parte delle persone accettava il punto di vista di Feigenbaum sulla ricerca sull’intelligenza artificiale dei centri di conoscenza. Da allora, la ricerca sull’intelligenza artificiale ha inaugurato una nuova era di vigoroso sviluppo centrato sulla conoscenza.
