Ого… Удивлен, что я собираюсь рассказать обо всех аспектах искусственного интеллекта всего в одном посте в блоге!? Это точно невозможно!! Но я уверен, что смогу дать вам базовое представление об этом через этот блог.

Большинство наших процедур начинаются с разблокировки телефона с помощью опций разблокировки по отпечатку пальца или лицу и в конечном итоге заканчиваются словами: «Удивительно!! Сегодня я прошел 10 000 шагов» или «Привет, Siri, поставь будильник на 5 утра». Нравится нам это или нет, но мы проводим значительное количество времени, взаимодействуя с интеллектуальными системами, и это (ИИ) становится неотъемлемой частью нашего современного существования. От поисковых систем до виртуальных помощников, рекомендательных систем, карт Google, умных домов и т. д. Используя математические и алгоритмические методы, ИИ решает эти сложные реальные проблемы.

Что такое ИИ и зачем он нам нужен?

Искусственный интеллект — это наука, которая разрабатывает теории и методологии для создания машин, способных разумно мыслить и понимать мир, а также адекватно реагировать на ситуацию так же, как люди. ИИ тесно связан с изучением человеческого мозга. Мы хотим, чтобы наши машины чувствовали, рассуждали, думали и действовали. Мы можем создать машину, способную учиться, думать и действовать так же, как человеческий мозг. Это может быть использовано в качестве платформы для разработки интеллектуальных систем обучения.

Хотя человеческий мозг прекрасно понимает окружающий мир, он не в состоянии обрабатывать неструктурированные, неуправляемые и хаотичные объемы данных, которые производятся каждый день. В результате мы должны создать интеллектуальные машины, способные эффективно обрабатывать огромные объемы данных, индексировать и организовывать данные таким образом, чтобы мы могли делать выводы, учиться на новых данных и постоянно обновлять их, используя соответствующие алгоритмы обучения, думать и реагировать на ситуации исходя из обстоятельств в режиме реального времени.

Приложения ИИ

Давайте посмотрим, как ИИ полезен в различных областях и используется во многих отраслях.

Компьютерное зрение.Обработка визуальных данных, таких как изображения и видео. Например, эти системы/алгоритмы могут анализировать медицинские изображения, чтобы помочь диагностировать заболевания, отслеживать прогресс пациента и направлять лечение, могут анализировать видеоматериалы в режиме реального времени для обнаружения потенциальных угроз безопасности и т. д.

Обработка естественного языка:

Эти системы обеспечивают взаимодействие человека с компьютером.

«Алекса! играй, детка, детка, детка, о...

  • Распознавание речи —может слышать и пытается понять, о чем мы его спрашиваем, и преобразует речь в текст.
  • Понимание естественного языка. Выполняет лексический, синтаксический и семантический анализ текста для определения значения предложения.
  • Генерация естественного языка.Очень круто…!! Песня уже играет. Ты можешь это слушать!?

Помните ChatGPT 🖤

Игры.Вы когда-нибудь пробовали играть в шахматы или AlphaGo на компьютере? Если нет, попробуйте прямо сейчас и посмотрите, насколько умна система. Это все часть магии ИИ.

Экспертные системы.Система, основанная на знаниях, которая использует знания о своей предметной области и использует процедуру логического вывода для решения сложных реальных проблем. Экспертные системы используют базу знаний в определенной области и применяют эти знания к фактам конкретной ситуации.

Системы рекомендаций.Почти все отрасли электронной коммерции выживают, используя эту систему рекомендаций. Вы когда-нибудь задумывались о том, как после помещения товара в нашу корзину также будут отображаться аналогичные товары, которые приобрели другие покупатели (клиенты, которые купили этот товар, также купили XXXXX).

Создание интеллектуальной системы

Одним из наиболее часто используемых методов создания интеллектуальной системы является машинное обучение. Здесь Мы сообщаем агенту информацию с помощью данных и обучения.

Помощники ИИ, такие как Alexa и Siri, являются примерами интеллектуальных агентов, поскольку они используют датчики для распознавания запроса пользователя и автоматического сбора данных из Интернета без помощи пользователя. Как только датчик воспринимает входные данные, он отправляет их в средство извлечения признаков, чтобы получить все соответствующие признаки. Теперь предварительно обученная модель машинного обучения (механизм вывода) делает прогнозы на основе модели обучения. Затем решение, принятое механизмом логического вывода, отправляется исполнительным механизмам, которые затем выполняют соответствующие действия в реальном мире.

Чтобы понять машинное обучение и построить законченное решение, нужно быть знакомым со многими методами из разных областей, таких как распознавание образов, искусственные нейронные сети, интеллектуальный анализ данных, статистика и так далее. Одна из лучших частей заключается в том, что нам не нужно выяснять основную математическую формулу. Поскольку машина сама выводит формулу из данных, вам не нужно знать сложную математику. Все, что нам нужно сделать, это создать список входов и соответствующих выходов. Обученная модель, которую мы получаем, — это просто отношение между помеченными входными данными и желаемыми выходными данными.

Вот и конец...!! Мы узнали, что такое ИИ и почему нам нужно его изучать. Мы обсудили различные приложения, обсудили, как разработать интеллектуального агента с помощью машинного обучения.

Давайте углубимся в искусственный интеллект в следующих блогах. А пока Удачного обучения :)