Аббревиатура искусственного интеллекта — AI.. Это новейшая технологическая наука, которая исследует и использует методы, технологии, теории, и приложение системы для имитации, расширение, и расширение человеческого интеллекта.
1. Что такое искусственный интеллект?
В рамках информатики, искусственный интеллект пытается понять природу интеллекта, чтобы создать интеллектуальную машину последней модели.. Такие интеллектуальные машины могут реагировать аналогично человеческому интеллекту.. Распознавание языка, робототехника, естественный язык, распознавание изображений, и экспертные системы — это все крупные исследования в области искусственного интеллекта..
С эпохи технологий искусственного интеллекта, его технология и теория становятся все более совершенными, и сфера применения постоянно расширяется. Легко представить, что будущие технологии, применяемые ИИ, будут служить вместилищем человеческого интеллекта.. Искусственный интеллект может имитировать информационный ход человеческого интеллекта и знаний. ИИ может в конечном итоге превзойти человеческий интеллект, потому что он сможет думать как человек, хотя это не человеческий разум.
2. Как работает искусственный интеллект?
Принцип искусственный интеллект можно просто описать как искусственный интеллект, равный математическим расчетам..
«Алгоритмы» определяют, насколько умна машина. Изначально, было обнаружено, что 1 и 0 можно представить путем включения и выключения цепей.. Затем многие цепи объединяются вместе, и разные варианты расположения могут обозначать множество вещей, такие как цвета, формы, и буквы. В сочетании с логическими элементами (транзисторы), шаблон «ввода (нажмите кнопку переключения) – расчет (ток через линию) - выход (свет включен)" сформирован.
Для достижения более сложных вычислений, в конце концов это стало, «большие интегральные схемы» – микросхемы.
После того как логика схемы вложена слой за слоем и упакована слой за слоем, наш метод изменения текущего состояния становится «языком программирования». Это то, что делают программисты.
Что бы программист ни приказал компьютеру выполнить, он выполняет, и весь процесс фиксируется программой.
Так, чтобы компьютер выполнил задачу, программист должен сначала полностью понять ход выполнения задачи.
3. Является ли искусственный интеллект программной технологией??
Искусственный интеллект — не автокефальная технология. Возьмем в качестве примера умного робота, оно должно включать интеллектуальные технологии, например, признание, суждение, язык, и прогулка. Искусственный интеллект тесно связан с жизнью и различными сферами..
Аббревиатура искусственного интеллекта — AI.. Это новейшая технологическая наука, которая исследует и использует методы, технологии, теории, и прикладные системы для имитации, расширение, и расширение человеческого интеллекта.
Как отрасль информатики, он намерен создать интеллектуальные машины, которые смогут реагировать аналогично человеческому интеллекту благодаря природе когнитивного интеллекта.. Распознавание языка, робототехника, естественный язык, распознавание изображений, и экспертные системы — это все крупные исследования в области искусственного интеллекта..
С эпохи технологий искусственного интеллекта, его технология и теория становятся все более совершенными, и сфера применения постоянно расширяется. Легко представить, что будущие технологии, применяемые ИИ, будут служить вместилищем человеческого интеллекта.. Искусственный интеллект может имитировать информационный ход человеческого интеллекта и знаний. ИИ может в конечном итоге превзойти человеческий интеллект, потому что он сможет думать как человек, хотя это не человеческий разум.
4. Из каких технологий состоит искусственный интеллект？
Искусственный интеллект имеет следующие пять основных технологий.:
Компьютерное зрение: Эта технология использует последовательности для разбиения задач анализа изображений на управляемые фрагменты.. Эти последовательности состоят из таких методов, как машинное обучение и операции обработки изображений..
Машинное обучение: Машинное обучение подразумевает автоматическое обнаружение закономерностей на основе данных.. Закономерности можно предсказать, пока они найдены.. Скорость прогнозирования этой модели пропорциональна объему обработанных данных..
Обработка естественного языка: Компьютеры обладают той же способностью, что и люди, обрабатывать текст. Это обработка естественного языка. Автоматическое составление таблиц условий контракта, и, возможно, автоматическое распознавание соответствующих людей, места, так далее. в тексте приведены примеры обработки естественного языка.
Робототехника: В последние годы, основные технологии, такие как алгоритмы, становятся все более совершенными, и важные прорывы были сделаны в робототехнике. Например, медицинские роботы, семейные роботы, и беспилотные роботы — важные применения робототехники..
Биометрия: Биометрия началась как судебно-медицинская технология. Биометрия сочетает в себе акустику, вычисления, и биостатистика для использования человеческих характеристик, таких как лицо, отпечатки пальцев, голос, вены, и т. д., для идентификации личности.
5. Типы ИИ
Есть 3 типы: 1. Слабый ИИ; 2. Сильный ИИ; 3. Супер ИИ.
• Слабый ИИ: Замена людей в одной сфере деятельности.
• Сильный искусственный интеллект: Может заменить обычного человека, чтобы выполнить большую часть работы в жизни. Это то, чего в настоящее время пытаются достичь все компании, занимающиеся искусственным интеллектом..
• Суперискусственный интеллект: На основе сильного искусственного интеллекта, он учится как человек, и он выполняет несколько обновлений и итераций каждый день. И уровень интеллекта полностью превзойдет человеческий..
6. Каковы преимущества и преимущества искусственного интеллекта？
Преимущество:
• С точки зрения производства, человеческий труд будет облегчен, а недорогие и высокоэффективные роботы и искусственный интеллект могут заменить различные человеческие способности..
• Это может в определенной степени улучшить экологические проблемы, поскольку меньшее количество ресурсов может удовлетворить больший спрос, чем раньше..
• Искусственный интеллект может расширить кругозор человека, чтобы понять мир и улучшить способность человека адаптироваться к миру..
Недостаток:
• Искусственный интеллект заменяет людей для выполнения различных задач., уровень безработицы среди людей значительно увеличится, и люди окажутся в состоянии беспомощности, чтобы выжить.
• Если искусственный интеллект невозможно использовать разумно, его могут использовать плохие люди для совершения преступлений, тогда люди впадут в панику.
• Если мы не сможем эффективно контролировать и использовать ИИ, нами будет управлять и использовать ИИ, тогда люди умрут и мир погрузится в панику.
7. Проблемы для ИИ
Предвзятость алгоритма ИИ
Качество данных определяет качество искусственного интеллекта, поскольку интеллектуальные системы работают с конкретными данными. Когда мы исследуем глубины искусственного интеллекта, неизбежные предвзятости, связанные с данными, становятся очевидными. Предрассудки можно понимать как этнические, сообщество, пол, или расовые предрассудки. Например, сегодняшние алгоритмы идентифицируют кандидатов, которые подходят для собеседования, или лиц, имеющих право на получение кредита.. Если алгоритмы, принимающие такие важные решения, со временем становятся предвзятыми, это могло быть ужасно, несправедливый, и неэтичные последствия.
Проблема с черным ящиком
Алгоритмы искусственного интеллекта — это такие же черные ящики. Мы очень мало знаем о внутренней работе алгоритмов искусственного интеллекта.. Например, мы знаем, что предсказывает система прогнозирования, но мы не знаем, как система пришла к этим прогнозам. Это делает систему ИИ немного ненадежной..
Разрабатываются некоторые методы решения проблем черного ящика., например ЛАЙМ (Локальная интерпретируемая модель Агностическая интерпретация). LIME делает прогнозы интерпретируемыми, он добавляет дополнительную информацию к окончательному прогнозу каждого алгоритма, сделать алгоритм надежным.
Требования к высокоэффективному алгоритму
Модели искусственного интеллекта требуют огромных вычислительных мощностей для практики.. Поскольку алгоритмы обучения становятся все более распространенными, крайне важно гарантировать, что такие алгоритмы работают эффективно, требующие дополнительного расположения графических процессоров и ядер. Это причины, по которым системы искусственного интеллекта не используются в таких областях, как астрономия., где ИИ можно использовать для отслеживания астероидов.
Сложная интеграция искусственного интеллекта
Добавить надстройки на веб-сайт или изменить Excel проще, чем интегрировать ИИ в существующую инфраструктуру предприятия.. Особенно важно, чтобы интеграция ИИ не оказывала негативного влияния на текущий объем производства и обеспечивала совместимость ИИ с текущими требованиями программы.. Кроме того, упростить управление инфраструктурой ИИ, важно установить интерфейс ИИ. Было сказано, что, участвующим сторонам может быть немного сложно осуществить плавный переход к искусственному интеллекту..
Отсутствие понимания стратегий реализации
Хотя ИИ готов оказать влияние на отрасли, Основная проблема для ИИ заключается в том, что он имеет лишь смутное представление о стратегиях реализации.. Обеспечить возможность постоянного улучшения процессов., компании могут выбирать цели, которые соответствуют фактическому развитию в областях, которые выигрывают от искусственного интеллекта., и передать обратную связь в систему искусственного интеллекта.
Правовые вопросы
Организациям следует с осторожностью относиться к юридическим проблемам, связанным с ИИ.. Система искусственного интеллекта, которая собирает конфиденциальные данные, безвредно это или нет, имеет потенциал нарушить закон. Организациям следует учитывать негативное влияние использования ИИ для сбора данных., хотя это законно.
8. Что такое искусственный интеллект на примере?
Самоуправляемый автомобиль
Они двигаются дальше и работают с большим количеством данных, чтобы научиться справляться с моделями трафика и принимать решения в данный момент..
Эти автономные транспортные средства не требуют от пассажиров постоянно брать на себя управление., и используйте машины и искусственный интеллект, чтобы научиться двигаться.
Умный помощник
Начнем с вездесущего умного цифрового помощника. Настоящее время, мы обсуждаем Кортану, Google Ассистент, и Сири.
Технология обнаружения и распознавания лиц
Разблокировка Face ID на iPhone, который использует технологию распознавания лиц, и виртуальный фильтр Snapchat, который использует технологию обнаружения лиц для распознавания лиц, оба являются примерами применения ИИ сегодня.
Текстовый редактор
Сегодня, многие текстовые редакторы полагаются на искусственный интеллект для создания оптимального опыта письма..
Например, Алгоритм НЛП распознает неправильное использование синтаксиса и отправляет его в текстовый редактор для исправления.. Кроме того, автоисправить, некоторые инструменты для письма имеют рейтинги читабельности и плагиата..
Социальные медиа
Прямо сейчас, социальные сети, такие как Instagram и Facebook, работают на базе искусственного интеллекта.. Эти медиаплатформы используют ИИ для проверки и определения предпочтений пользователей и предоставления контента на основе их предпочтений, чтобы поддерживать активность пользователей..
Чат-бот
Получение запросов непосредственно от представителей клиентов может занять много времени.. Вот почему появился искусственный интеллект.
Ученые-компьютерщики обучают чат-ботов, или чат-боты, использовать обработку естественного языка для имитации разговорного стиля представителей клиентов.
Алгоритм рекомендаций
Медиаплатформы, такие как YouTube и Netflix, работают с помощью интеллектуальных рекомендательных систем на базе искусственного интеллекта..
Система сначала использует различные способы получения данных об увлечениях и поведении пользователей.. Затем система прогнозирует предпочтения этих пользователей с помощью алгоритмов глубокого анализа и машинного обучения..
Алгоритм поиска
Алгоритм поиска гарантирует, что первые результаты на странице результатов поисковой системы (поисковая выдача) есть ответ на наш вопрос. Но как это происходит?
Поисковые компании контролируют алгоритмы для выявления качественных, действительные данные. Затем он представляет список результатов поиска, чтобы показать ответы и обеспечить лучший опыт для пользователя..
9. ИИ-решения
Вообще говоря, решения искусственного интеллекта (Искусственный интеллект, называется искусственным интеллектом) является ли интеллект, выраженный машинами искусственного интеллекта, а тему искусственного интеллекта можно рассматривать как осуществимость, теория, метод, технологии, система приложений, и прикладная система исследований и разработок интеллекта. Этика — новая научно-техническая дисциплина.. В этот момент, суть лежит в «интеллекте», потому что единственный развитый разум, который в настоящее время известен людям, — это сами люди. Поэтому, искусственный интеллект пытается создать машинную систему, которая «думает или действует как человек», исследуя природу человеческого интеллекта.. Первый решает такие задачи, как логика, рассуждение, и поиск оптимальных решений, тогда как последнее достигается путем обучения, познание, рассуждение, принятие решений, и другие действия.
Не существует общепринятого консенсуса относительно точного определения решений ИИ., из которого также можно увидеть стадийные характеристики ранних этапов разработки ИИ. Прежде всего, в общем, теоретическая конструкция искусственного интеллекта все еще очень незрела, и технологические прорывы также изучаются. Это связано с тем, что люди плохо понимают механизм и компоненты работы самого интеллекта.; второй, технологические приложения опережают концептуальную теорию. Существуют определенные барьеры в различных направлениях и подобластях., и основной технический путь искусственного интеллекта в настоящее время не просматривается., потому что механизм работы и составные элементы самого искусственного интеллекта опережают концептуальную теорию.
ИИ даст мощный импульс инновационному развитию цифровой экономики. На уровне производства контента, Технологии искусственного интеллекта, такие как модели машинного обучения и генеративный искусственный интеллект, окажут влияние на производство контента.. Различный цифровой контент, например текст, изображений, аудио, видео, и виртуальные сцены могут быть созданы независимо, который будет способствовать созданию цифрового контента. С бурным развитием сексуального ИИ, создаются новые формы взаимодействия и генерации цифрового контента. Кроме того, генеративный ИИ и влияние производства контента, создаваемое ИИ, также сделают будущие интернет-приложения, такие как VR/AR и Metaverse, желательной реальностью..
10. Цифровые аватары и генеративный искусственный интеллект — растущая тенденция
Две тенденции в области искусственного интеллекта тесно связаны с развитием цифровой экономики и Интернета..
Одно направление — генеративный ИИ.. Эта технология прокладывает путь к будущему искусственного интеллекта. Одна из пяти наиболее эффективных технологий в 2022 это генеративный ИИ, по данным Гартнера. Технология предсказывает, что генеративный ИИ будет создавать одну десятую всех данных, производимых 2025.
Алгоритмы машинного обучения и искусственный интеллект используют обучающие данные для создания новых изображений., видео, текст, и так далее. Это продуктивный ИИ. Генеративный ИИ генерирует новые сходства, изучая и экспортируя данные из внутренних шаблонов.. В настоящий момент, генеративный ИИ может генерировать высококачественный креативный контент практически без участия человека, реализовать трансформацию стиля изображения, текст в изображение, картинка к смайлику, ремонт фото или видео, синтез реалистичной человеческой речи, генерация человеческих лиц или других визуальных объектов, создать виртуальную 3D-среду, так далее. Людям нужно только подготовить сцену, и генеративный ИИ самостоятельно выдаст желаемые результаты, что не только приведет к изменениям в производстве контента с нулевыми предельными затратами, но и позволит избежать предвзятости со стороны человеческого мышления и опыта..
Второе направление развития – цифровой виртуальный человек.. Цифровой гуманоидный персонаж, созданный с помощью компьютерного программного обеспечения для 3D-изображений, представляет собой цифровой аватар.. По сравнению с виртуальными персонажами, такими как «Аватар» в предыдущих спецэффектах кино и телевидения., в сочетании с такими технологиями, как синтез искусственного интеллекта и захват движения в реальном времени., виртуальный человек может взаимодействовать с пользователями более интеллектуально и в режиме реального времени с точки зрения языка., выражения, и действия. Виртуальные люди постепенно становятся гибридной кинематикой, ИИ и VR, компьютерная графика, и междисциплинарный фронтир. Он также переходит от онлайн-культуры и развлечений к оффлайну..
Первой тенденцией эволюции виртуального человека является интеграция в диалоговые системы искусственного интеллекта., преобразование чат-ботов, таких как традиционные виртуальные помощники, в доступных, больше не абстрактный человеческий образ, и усиление эмоционального обмена в процессе общения с людьми. Второй аспект – большее разнообразие и простота инструментов.. Пользователи могут использовать 30 минут для создания уникального образа, в системе по базовому образу будут изменены параметры.
11. История искусственного интеллекта
Гестационный этап
Этот этап в основном относится к периоду до 1956 г. С древнейших времен, человек захотел заменить часть своей умственной работы другими машинами, что дало бы ему возможность покорять природу. Между 384 до нашей эры и 322 До нашей эры, великий философ Аристотель изложил законы формальной логики в своей книге «Теория инструментов»., из которого была сформирована основная основа дедуктивного рассуждения. Это крупное научное достижение, которое оказывает существенное влияние на создание и развитие искусственного интеллекта.. Британский философ Бэкон (Ф. Бекон) систематически выдвигать метод индукции, а также выдвинул эпиграмму о том, что «знание – сила». Это имело важные последствия для изучения процессов человеческого мышления и сдвига в сторону знаний в центре исследований в области искусственного интеллекта с 1970-х годов..
Немецкий математик и философ Г.. Вт. Лейбниц предложил идею универсальной записи и логических вычислений., и он считал, что можно создать универсальный символический язык и исчисление для рассуждений на этом символическом языке.. Эта мысль является не только отправной точкой современного машинного мышления, но и основной точкой формирования и развития математической логики..
Британский логик С.. Буль посвятил себя формализации и механизации законов мышления и создал булеву алгебру.. В своей книге «Закон мышления», он впервые использовал символический язык для описания основных законов мыслительной деятельности..
В 1936, британский математик А.М.. Тьюринг предложил машину Тьюринга, удовлетворительная математическая модель компьютера. С этим, электронный цифровой компьютер появился в глазах мира.
Стадия формирования
Этот этап в основном относится к 1956-1969. Летом 1956, Дж. Маккарти, молодой ассистент-математик в Дартмутском университете, а теперь профессор Стэнфордского университета., И м. л. Минский, молодой математик и нейробиолог из Гарвардского университета и профессор Массачусетского технологического института, IBM Н. Рочестер, руководитель Центра корпоративных информационных исследований, и С. Э. Шеннон, исследователь-математик информационного отдела Bell Labs., совместно инициировали инициативу, приглашаю Т. Мур из Принстонского университета, О. Селфридж и А.. л. Ньюэлл из корпорации RAND, и А. л. Ньюэлл из корпорации RAND и Университета Карнеги-Меллон Ньюэлл), Саймон (ЧАС. А. Саймон, и т. д.) провел двухмесячный академический семинар в Дартмутском университете в США, чтобы обсудить проблему машинного интеллекта. Маккарти называют отцом искусственного интеллекта, поскольку на конференции он предложил официально принять технический термин «искусственный интеллект».. Конференция ознаменовала истинное появление искусственного интеллекта как новой дисциплины.. Это имеет историческое значение.
С того времени, в США создано несколько исследовательских организаций по искусственному интеллекту, такие как совместная группа Карнеги-РЭНД Ньюэлла и Саймона, Исследовательская группа Мински и Маккарти при Массачусетском технологическом институте, и группа инженерных исследований IBM Сэмюэля.
Этапы развития
Этот этап в основном относится к после 1970. В 1970-е годы, многие страны проводили исследования в области искусственного интеллекта, появилось большое количество результатов исследований.. Например, в 1972, А. Комерауэр из Университета Марселя во Франции внедрил язык логического программирования PROLOG.; Э. ЧАС. Шорлифф из Стэнфордского университета и другие начали предлагать американскую экспертную систему MYCIN для диагностики и лечения 1972.
Однако, как и развитие других новых дисциплин, путь развития искусственного интеллекта не является гладким. В то время Великобритания и США приостановили финансирование большинства проектов машинного перевода.. В других аспектах, например, решение проблем, нейронные сети, машинное обучение, и т. д., они также столкнулись с трудностями, на какое-то время превратив исследование искусственного интеллекта в дилемму.
Пионеры исследований в области искусственного интеллекта тщательно размышляют и обобщают опыт и уроки предыдущих исследований.. В 1977, Фейгенбаум предложил концепцию «инженерии знаний» на Пятой международной совместной конференции по искусственному интеллекту., сыгравшую важную роль в исследовании и создании интеллектуальных систем, основанных на знаниях.. Большинство людей приняли точку зрения Фейгенбаума на исследования в области искусственного интеллекта в центрах знаний.. С того времени, исследования искусственного интеллекта открыли новую эру энергичного развития, ориентированного на знания.
