A abreviatura de inteligência artificial é AI. É uma ciência tecnológica de modelo tardio que pesquisa e explora métodos, tecnologias, teorias, e aplicativo sistemas para imitar, estendendo, e expandindo a inteligência humana.
1. O que é inteligência artificial?
Como parte da ciência da computação, a inteligência artificial tenta compreender a natureza da inteligência para produzir um tipo de máquina inteligente de modelo recente. Essas máquinas inteligentes podem reagir de forma semelhante à inteligência humana. Reconhecimento de idioma, robótica, linguagem natural, reconhecimento de imagem, e sistemas especialistas são pesquisas importantes no campo da inteligência artificial.
Desde a era da tecnologia de inteligência artificial, sua tecnologia e teoria são cada vez mais perfeitas, e a aplicação do escopo está em constante expansão. É fácil imaginar que as futuras tecnologias aplicadas pela IA servirão como receptáculo da inteligência humana. A inteligência artificial pode imitar o curso de informação da inteligência e do conhecimento humanos. A IA pode eventualmente superar a inteligência humana porque pode pensar como um ser humano, embora não seja inteligência humana.
2. Como funciona a inteligência artificial?
O princípio de inteligência artificial pode ser simplesmente descrito como inteligência artificial sendo igual ao cálculo matemático.
“Algoritmos” determinam quão inteligente é uma máquina. Inicialmente, foi descoberto que 1s e 0s poderiam ser representados ligando e desligando circuitos. Então muitos circuitos são organizados juntos, e arranjos diferentes podem representar muitas coisas, como cores, formas, e cartas. Juntamente com elementos lógicos (transistores), o padrão de “entrada (pressione o botão do interruptor) - Cálculo (corrente através da linha) - saída (a luz está acesa)" é formado.
Para alcançar uma computação mais complexa, acabou se tornando, “circuitos integrados de grande escala” – chips.
Depois que a lógica do circuito é aninhada camada por camada e empacotada camada por camada, nosso método de mudar o estado atual torna-se “linguagem de programação”. Isso é o que os programadores fazem.
O que quer que o programador diga ao computador para executar, ele executa, e todo o processo é corrigido pelo programa.
Então, para um computador executar uma tarefa, o programador deve primeiro compreender completamente o fluxo da tarefa.
3. A inteligência artificial é uma tecnologia de software?
A inteligência artificial não é uma tecnologia autocéfala. Tomando um robô inteligente como exemplo, deve incluir tecnologias inteligentes, como o reconhecimento, julgamento, linguagem, e andando. A inteligência artificial está intimamente relacionada à vida e a vários campos.
A abreviatura de inteligência artificial é AI. É uma ciência tecnológica de modelo tardio que pesquisa e explora métodos, tecnologias, teorias, e sistemas de aplicação para imitar, estendendo, e expandindo a inteligência humana.
Como um ramo da ciência da computação, pretende criar máquinas inteligentes que possam responder de forma semelhante à inteligência humana através da natureza da inteligência cognitiva. Reconhecimento de idioma, robótica, linguagem natural, reconhecimento de imagem, e sistemas especialistas são pesquisas importantes no campo da inteligência artificial.
Desde a era da tecnologia de inteligência artificial, sua tecnologia e teoria são cada vez mais perfeitas, e a aplicação do escopo está em constante expansão. É fácil imaginar que as futuras tecnologias aplicadas pela IA servirão como receptáculo da inteligência humana. A inteligência artificial pode imitar o curso de informação da inteligência e do conhecimento humanos. A IA pode eventualmente superar a inteligência humana porque pode pensar como um ser humano, embora não seja inteligência humana.
4. Em que tecnologias consiste a inteligência artificial？
A inteligência artificial tem as seguintes cinco tecnologias principais:
Visão Computacional: Esta tecnologia usa sequências para dividir as tarefas de análise de imagens em partes gerenciáveis. Essas sequências são compostas por técnicas como aprendizado de máquina e operações de processamento de imagens..
Aprendizado de máquina: O aprendizado de máquina refere-se à descoberta automática de padrões a partir de dados. Os padrões podem ser previstos desde que sejam encontrados. A taxa de previsão deste modelo é proporcional à quantidade de dados processados.
Processamento de linguagem natural: Os computadores têm a mesma capacidade que os humanos para processar texto. Este é o processamento de linguagem natural. Tabulação automática de termos contratuais, e talvez reconhecimento automático de pessoas relevantes, lugares, etc. no texto estão exemplos de processamento de linguagem natural.
Robótica: Nos últimos anos, tecnologias básicas, como algoritmos, tornaram-se cada vez mais perfeitas, e avanços importantes foram feitos na robótica. Por exemplo, robôs médicos, robôs familiares, e robôs não tripulados são aplicações importantes da tecnologia robótica.
Biometria: A biometria começou como tecnologia forense. Biometria combina acústica, Informática, e bioestatística para usar características humanas, como o rosto, impressões digitais, voz, veias, etc., para identificação pessoal.
5. Tipos de IA
Há 3 tipos: 1. IA fraca; 2. IA forte; 3. Super IA.
• IA fraca: Substituindo humanos em um único campo de trabalho.
• Forte inteligência artificial: Pode substituir a pessoa média para completar a maior parte do trabalho da vida. Isto é o que todas as empresas de IA estão tentando alcançar atualmente.
• Superinteligência artificial: Baseado em forte inteligência artificial, aprende como um humano, e realiza várias atualizações e iterações todos os dias. E o nível de inteligência ultrapassará completamente o dos seres humanos.
6. Quais são as vantagens e benefícios da inteligência artificial？
Vantagem:
• Em termos de produção, o trabalho humano será aliviado, e robôs e inteligência artificial de baixo custo e alta eficiência podem substituir várias habilidades humanas.
• Pode melhorar os problemas ambientais até certo ponto porque menos recursos podem satisfazer uma procura maior do que antes.
• A inteligência artificial pode ampliar os horizontes humanos para compreender o mundo e melhorar a capacidade humana de se adaptar ao mundo.
Deficiência:
• A inteligência artificial substitui os seres humanos para fazer várias coisas, a taxa de desemprego dos seres humanos aumentará significativamente, e os seres humanos estarão num estado de impotência para sobreviver.
• Se a inteligência artificial não puder ser usada razoavelmente, pode ser usado por pessoas más para cometer crimes, então os seres humanos entrarão em pânico.
• Se não conseguirmos controlar e utilizar bem a IA, seremos controlados e utilizados pela IA, então os seres humanos morrerão e o mundo entrará em pânico.
7. Desafios para IA
Viés do algoritmo de IA
A qualidade dos dados determina a qualidade da inteligência artificial porque os sistemas inteligentes operam com base em dados específicos. À medida que exploramos as profundezas da inteligência artificial, os inevitáveis preconceitos que acompanham os dados tornam-se aparentes. O preconceito pode ser entendido como étnico, comunidade, gênero, ou preconceito racial. Por exemplo, algoritmos hoje identificam candidatos adequados para uma entrevista de emprego ou indivíduos que se qualificam para um empréstimo. Se os algoritmos que tomam decisões tão importantes se tornarem tendenciosos ao longo do tempo, poderia ter sido terrível, injusto, e consequências antiéticas.
Problema da caixa preta
Algoritmos de inteligência artificial são iguais às caixas pretas. Sabemos muito pouco sobre o funcionamento interno dos algoritmos de inteligência artificial. Por exemplo, sabemos o que o sistema de previsão prevê, mas não sabemos como o sistema chegou a essas previsões. Isso torna o sistema de IA um pouco pouco confiável.
Algumas técnicas para resolver problemas de caixa preta estão sendo desenvolvidas, como LIMÃO (Interpretação Agnóstica do Modelo Interpretável Local). LIME torna as previsões interpretáveis, adiciona informações adicionais à previsão final de cada algoritmo, tornando o algoritmo confiável.
Requisitos de algoritmo de alta eficiência
Modelos para inteligência artificial requerem uma enorme capacidade computacional para serem praticados. Com os algoritmos de aprendizagem se tornando cada vez mais predominantes, é crucial garantir que tais algoritmos funcionem de forma eficiente, exigindo arranjos adicionais de GPUs e núcleos. Estas são as razões pelas quais os sistemas de IA não são implantados em áreas como a astronomia, onde a IA pode ser usada para rastreamento de asteróides.
Integração sofisticada de IA
Adicionar suplementos a um site ou modificar o Excel é mais fácil do que integrar IA à infraestrutura empresarial existente. É especialmente importante que a integração da IA não tenha um impacto negativo na produção atual e garanta que a IA seja compatível com os requisitos atuais do programa. Além disso, para simplificar o gerenciamento da infraestrutura de IA, é importante estabelecer uma interface de IA. Tendo dito isto, pode ser um pouco desafiador para as partes envolvidas fazer uma transição perfeita para a IA.
Falta de compreensão das estratégias de implementação
Embora a IA esteja preparada para impactar as indústrias, um grande desafio para a IA é que ela tem apenas uma vaga compreensão das estratégias de implementação. Para garantir que os processos possam ser continuamente melhorados, as empresas podem selecionar metas que estejam alinhadas com o desenvolvimento real em áreas que se beneficiam da inteligência artificial, e transmitir feedback ao sistema de inteligência artificial.
Questões legais
As organizações precisam ser cautelosas com questões legais com IA. Um sistema de IA que coleta dados confidenciais, se é inofensivo ou não, tem o potencial de infringir a lei. As organizações devem considerar o impacto negativo do uso de IA para coletar dados, mesmo sendo legal.
8. O que é inteligência artificial com exemplo?
Carro autônomo
Eles seguem em frente e trabalham com muitos dados para aprender como lidar com padrões de tráfego e tomar decisões no momento.
Esses veículos autônomos não exigem que os passageiros assumam o controle o tempo todo, e usar máquinas e inteligência artificial para aprender a se mover.
Assistente inteligente
Vamos começar com o onipresente assistente digital inteligente. Hoje em dia, estamos discutindo Cortana, Google Assistente, e Siri.
Tecnologia de detecção e reconhecimento facial
O desbloqueio do Face ID do iPhone, que usa tecnologia de reconhecimento facial, e o filtro virtual Snapchat, que usa tecnologia de detecção de rosto para reconhecer rostos, são exemplos de aplicações de IA hoje.
Editor de texto
Hoje, muitos editores de texto confiam na IA para criar uma experiência de escrita ideal.
Por exemplo, o algoritmo PNL reconhece o uso incorreto de sintaxe e o envia para um editor de texto para corrigir. Além disso, corrigir automaticamente, algumas ferramentas de escrita oferecem classificações de legibilidade e plágio.
Mídia social
Agora mesmo, mídias sociais como Instagram e Facebook funcionam com IA. Essas plataformas de mídia usam IA para selecionar e identificar as preferências dos usuários e fornecer conteúdo com base em suas preferências para mantê-los ativos.
Bot de bate-papo
Obter consultas diretamente dos representantes dos clientes pode ser demorado. É por isso que a inteligência artificial surge.
Cientistas da computação treinam chatbots, ou chatbots, usar processamento de linguagem natural para imitar o estilo de conversação dos representantes do cliente.
Algoritmo de recomendação
Plataformas de mídia como YouTube e Netflix operam com a ajuda de sistemas de recomendação inteligentes em IA.
O sistema primeiro usa várias maneiras de obter os hobbies e comportamento dos dados dos usuários. O sistema então prevê as preferências desses usuários por meio de algoritmos de análise profunda e aprendizado de máquina.
Algoritmo de pesquisa
O algoritmo de pesquisa garante que os principais resultados na página de resultados do mecanismo de pesquisa (SERP) tenha uma resposta para nossa consulta. Mas como isso acontece?
As empresas de pesquisa controlam algoritmos para identificar, dados válidos. Em seguida, apresenta uma lista de resultados de busca para mostrar as respostas e fornecer a melhor experiência para o usuário.
9. Soluções de IA
De um modo geral, soluções de inteligência artificial (Inteligência artificial, chamada de inteligência artificial) são a inteligência expressa por máquinas de inteligência artificial, e o tema da inteligência artificial pode ser considerado como a viabilidade, teoria, método, tecnologia, sistema de aplicação, e sistema de aplicação de pesquisa e desenvolvimento de inteligência. A ética é uma disciplina emergente da ciência e da engenharia. Neste ponto, o núcleo está na “inteligência”, porque a única inteligência avançada que os humanos conhecem atualmente são os próprios seres humanos. Portanto, a inteligência artificial tenta criar um sistema de máquina que “pensa ou age como um humano”, explorando a natureza da inteligência humana. O primeiro resolve problemas como lógica, raciocínio, e buscando soluções ideais, enquanto o último é alcançado através da aprendizagem, conhecimento, raciocínio, tomando uma decisão, e outras ações.
Não existe um consenso geralmente aceite sobre a definição precisa de soluções de IA, a partir do qual as características dos estágios iniciais do desenvolvimento da IA também podem ser vistas. Em primeiro lugar, em geral, a construção teórica da inteligência artificial ainda é muito imatura, e avanços tecnológicos também estão sendo explorados. Isso ocorre porque os humanos têm pouca compreensão do mecanismo e dos componentes da operação da própria inteligência.; segundo, aplicações tecnológicas estão à frente da teoria conceitual. Existem certas barreiras em diferentes direções e subcampos, e a rota técnica dominante da inteligência artificial não pode ser vista no momento, porque o mecanismo de funcionamento e os elementos constituintes da própria inteligência artificial estão à frente da teoria conceitual.
A IA proporcionará um impulso poderoso para o desenvolvimento inovador da economia digital. Ao nível da produção de conteúdos, Tecnologias de IA, como modelos de aprendizado de máquina e IA generativa, terão impacto na produção de conteúdo. Vários conteúdos digitais, como texto, imagens, áudio, vídeo, e cenas virtuais podem ser geradas de forma independente, que promoverá a geração de conteúdo digital. Com o florescente desenvolvimento da IA sexual, novas formas de interação e geração de conteúdo digital são criadas. Além disso, A IA generativa e o impacto da produção de conteúdo trazido pela IA também tornarão as futuras aplicações da Internet, como VR/AR e Metaverso, uma realidade desejável.
10. Avatares digitais e IA generativa são uma tendência crescente
Duas tendências na IA estão fortemente interligadas ao desenvolvimento da economia digital e da Internet.
Uma direção é a IA generativa. Esta tecnologia está abrindo caminho para o futuro da IA. Uma das cinco tecnologias de maior impacto no 2022 é IA generativa, de acordo com o Gartner. A tecnologia prevê que a IA generativa criará um décimo de todos os dados produzidos por 2025.
Algoritmos de aprendizado de máquina e IA usam dados de treinamento para gerar novas imagens, vídeos, texto, e assim por diante. Esta é uma IA produtiva. A IA generativa gera novas semelhanças ao aprender e exportar dados de padrões intrínsecos. Atualmente, A IA generativa pode gerar conteúdo criativo de alta qualidade quase sem envolvimento humano, perceber a transformação do estilo de imagem, texto para imagem, imagem para o emoticon, reparo de imagem ou vídeo, síntese da fala humana realista, geração de rostos humanos ou outros objetos visuais, crie um ambiente virtual 3D, etc. Os humanos só precisam definir o cenário, e a IA generativa produzirá os resultados desejados de forma autônoma, que não só trará mudanças na produção de conteúdo com custo marginal zero, mas também evitará preconceitos do pensamento e da experiência humanos.
A segunda direção de desenvolvimento é o humano virtual digital. Um personagem humanóide digital criado por software de imagem 3D de computador é um avatar digital. Comparado com personagens virtuais como “Avatar” nos efeitos especiais anteriores do cinema e da televisão, combinado com tecnologias como síntese de IA e captura de movimento em tempo real, o humano virtual pode interagir com os usuários de maneira mais inteligente e em tempo real em termos de linguagem, expressões, e ações. Humanos virtuais gradualmente se tornam cinemáticas híbridas, IA e RV, computação gráfica, e campo cruzado de fronteira interdisciplinar. Também está migrando da cultura e do entretenimento on-line para a cultura off-line..
A primeira tendência da evolução humana virtual é a integração em sistemas de IA conversacionais, transformando chatbots, como assistentes virtuais tradicionais, em um ambiente acessível, não é mais uma imagem humana abstrata, e potencializando a troca emocional no processo de comunicação com as pessoas. O segundo aspecto é a maior variedade e simplicidade das ferramentas. Os usuários podem usar 30 minutos para criar uma imagem única, no sistema de acordo com a imagem básica serão modificados os parâmetros.
11. A história da inteligência artificial
Estágio gestacional
Esta fase refere-se principalmente a antes de 1956. Desde os tempos antigos, o homem quis substituir parte de seu trabalho mental por outras máquinas, o que lhe daria a capacidade de conquistar a natureza. Entre 384 AC e 322 AC, o grande filósofo Aristóteles expôs as leis da lógica formal em seu livro A Teoria dos Instrumentos, a partir do qual a base básica para o raciocínio dedutivo foi formada. Esta é uma importante conquista de pesquisa que tem um impacto significativo na geração e desenvolvimento de inteligência artificial. O filósofo britânico Bacon (F. Bacon) apresentar sistematicamente o método de indução, e também apresentou o epigrama de que “conhecimento é poder”. Isto teve implicações importantes para o estudo dos processos de pensamento humano e a mudança para o conhecimento no centro da investigação em inteligência artificial desde a década de 1970..
O matemático e filósofo alemão G. C. Leibniz propôs a ideia de notação universal e computação inferencial, e ele acreditava que uma linguagem simbólica universal e cálculo para raciocinar sobre essa linguagem simbólica poderiam ser estabelecidos. Este pensamento não é apenas o ponto de partida do pensamento de design do pensamento mecânico moderno, mas também o ponto básico da geração e desenvolvimento da lógica matemática..
Lógico britânico C. Boole se dedicou a formalizar e mecanizar as leis do pensamento e criou a álgebra booleana. Em seu livro “Lei do Pensamento”, ele usou pela primeira vez a linguagem simbólica para descrever as leis básicas do raciocínio das atividades mentais.
Em 1936, o matemático britânico A.M.. Turing propôs a Máquina de Turing, um modelo matemático satisfatório de um computador. Com isso, o computador digital eletrônico apareceu aos olhos do mundo.
Estágio de formação
Esta etapa refere-se principalmente 1956-1969. No verão de 1956, J.. McCarthy, um jovem assistente de matemática na Universidade de Dartmouth e agora professor na Universidade de Stanford, e M. eu. Minsky, jovem matemático e neurocientista da Universidade de Harvard e professor do MIT, IBM-N. Rochester, chefe do Centro de Pesquisa de Informações Corporativas, e C. E. Shannon, pesquisador de matemática do Bell Labs Information Department, iniciaram conjuntamente a iniciativa, convidando T. Moore da Universidade de Princeton, Ó. Selfridge e A. eu. Newell da RAND Corporation, e um. eu. Newell da RAND Corporation e Carnegie Mellon University Newell), Simão (H. A. Simão, etc.) realizou um seminário acadêmico de dois meses na Universidade de Dartmouth, nos Estados Unidos, para discutir a questão da inteligência de máquina. McCarthy foi chamado de pai da inteligência artificial porque propôs a adoção formal do termo técnico “inteligência artificial” na conferência. A conferência marcou o verdadeiro surgimento da inteligência artificial como uma disciplina emergente. É de importância histórica.
Desde então, várias organizações de pesquisa em inteligência artificial foram formadas nos Estados Unidos, como o Grupo Colaborativo Carnegie-RAND de Newell e Simon, Grupo de Pesquisa do MIT de Minsky e McCarthy, e o Grupo de Pesquisa de Engenharia IBM de Samuel.
Estágios de desenvolvimento
Esta fase refere-se principalmente a depois 1970. Na década de 1970, muitos países realizaram pesquisas sobre inteligência artificial, e um grande número de resultados de pesquisas surgiram. Por exemplo, em 1972, A. Comerauer, da Universidade de Marselha, na França, implementou a linguagem de programação lógica PROLOG; E. H. Shorliffe da Universidade de Stanford e outros começaram a propor o sistema especialista americano MYCIN para diagnóstico e tratamento em 1972.
No entanto, como o desenvolvimento de outras disciplinas emergentes, o caminho de desenvolvimento da inteligência artificial não é tranquilo. O Reino Unido e os Estados Unidos interromperam o financiamento da maioria dos projetos de tradução automática na época. Em outros aspectos, como resolução de problemas, redes neurais, aprendizado de máquina, etc., eles também encontraram dificuldades, tornando a pesquisa de inteligência artificial um dilema por um tempo.
Os pioneiros da pesquisa em inteligência artificial refletem cuidadosamente e resumem a experiência e as lições da pesquisa anterior. Em 1977, Feigenbaum propôs o conceito de “engenharia do conhecimento” na Quinta Conferência Conjunta Internacional sobre Inteligência Artificial, que desempenhou um papel importante na pesquisa e construção de sistemas inteligentes baseados no conhecimento. A maioria das pessoas aceitou a visão de Feigenbaum sobre a pesquisa de IA do centro de conhecimento. Desde então, a pesquisa da inteligência artificial inaugurou uma nova era de desenvolvimento vigoroso centrado no conhecimento.
