Úvod do umělé inteligence

Umělá inteligence je schopnost navrhovat inteligentní stroje nebo vyvíjet samoučící se softwarové aplikace, které napodobují rysy lidské mysli, jako je uvažování, řešení problémů, plánování, optimální rozhodování, smyslové vnímání atd. Schopnost umělých inteligentních přístupů překonávat lidské činnosti v oblasti objevování znalostí získaly pozornost obchodní a výzkumné komunity na celém světě a tento obor byl v posledních dvou desetiletích svědkem rychlého pokroku. pojďme v tomto úvodu vpřed do podrobností o umělé inteligenci.

Hlavní komponenty a vlastnosti umělé inteligence

Ve výše uvedené části jsme se zabývali úvodem do umělé inteligence, takže nyní jdeme dopředu s komponentami nebo rámci, které zásadním způsobem přispívají k implementaci různých inteligentních systémů, jsou následující:

1. Feature Engineering

Proces identifikace minimální sady informačních funkcí nebo atributů z poskytovaného datového souboru se nazývá extrakce prvků. Výkon procesů strojového učení lze zlepšit správným výběrem smysluplné sady funkcí. Efektivní proces extrakce prvků zajišťuje

  1. Snížení stupně poruchy, zvané entropie při klasifikaci datových sad na základě vybraných funkcí. Jinými slovy, tato optimální sada funkcí maximalizuje zisk informací.
  2. Nulová korelace mezi vlastnostmi a tím dosažení nezávislosti a minimality sady funkcí. Tohoto cíle je dosaženo použitím technik, jako je analýza hlavních komponent (PCA), Gram-Schmidtův ortogonalizační proces atd.

2. Umělé neuronové sítě

Neuronová síť zahrnuje vážená propojení mezi sadou výpočetních uzlů v po sobě jdoucích vrstvách. Optimální váhy spojení jsou odvozeny ve fázi učení jejich úpravou podle společné strategie sdílení hmotnosti a v souladu se zpětnou vazbou získanou z implementovaného algoritmu zpětného šíření. Technicky každý uzel vypočítává vážený součet hodnot šířených na jeho vstup. Kritéria pro vypočtené hodnoty pro posun do další vrstvy jsou regulována aktivačními funkcemi. Po sérii epoch, které představují fáze posunu vpřed a zpětného šíření, se hmotnosti a další parametry sítě sblíží na optimální hodnoty končící nejvhodnějším modelem. Nejčastěji používané umělé neuronové sítě jsou:

  1. Konvoluční neuronové sítě (CNN) konvulují přijatý vstup pomocí naučených prostorových filtrů / vzorů, aby identifikovaly prvky na konvoluční vrstvě. Tyto signály jsou přenášeny do dalších vrstev, které jsou plně připojeny k provádění rozpoznávacích úkolů.
  2. Robustnost konvoluce k translačním variacím účinně podporuje rozpoznávání nebo označování prvků a tento přístup je široce používán v aplikacích rozpoznávání obrazu.
  3. Rekurentní neuronové sítě (RNN) používají dlouhodobou krátkou paměť (LTSM) pro inteligentní odhad neznámých hodnot z dané řady minulých dat.

3. Hluboké učení

Architektura hlubokého učení má více skrytých vrstev mezi vstupní a výstupní vrstvou ve srovnání s umělou neuronovou sítí. Tato architektonická změna usnadňuje hluboký vzdělávací rámec, který umožňuje automatickou extrakci prvků spolu se studiem klasifikace. Tyto modely využívají supervidované učení pro trénování s dobře značenými datovými soubory. Navzdory vlastní složitosti architektury s četnými skrytými vrstvami lze dobu učení modelu výrazně snížit použitím vysoce výkonných GPU s paralelním výpočtem.

Aplikace umělé inteligence

Jak jsme se již dozvěděli o úvodu do umělé inteligence, nyní diskutujeme o teoriích a metodách souvisejících s umělou inteligencí, které revolucionizovaly všechny oblasti včetně maloobchodu, financí, kosmického výzkumu, zdravotnictví, spotřební elektroniky, automobilů atd. Podrobnosti o několika aplikacích jsou níže:

  • Etické úpravy genů

Představa o personalizované lékařské péči k léčbě nemocí nebo poruch způsobených genovými mutacemi se dosahuje přesným pochopením genetického plánu pacienta. Analýza identifikující pořadí nukleotidů se nazývá sekvenování genomu. Díky poznatkům ze sekvenování genomu by byly identifikovány vnímavé mutace, které by předepisovaly léčebnou linii specifickou pro pacienta.

  • Inteligentní systém reakce na katastrofy

Moderní záchranné systémy využívají robotů, robotů a senzorů poháněných umělou inteligencí k rychlému shromažďování přesných informací o rozsahu poškození, přesném umístění obětí v pasti, topografických detailech krajiny v době krize. Inteligentní systémy pomáhají záchranářům identifikovat nejbližší a nejbezpečnější body shromažďování a evakuovat lidi z oblastí zasažených katastrofou. Moduly pro správu katastrof vybavené umělou inteligencí účinně stimulují falešné katastrofy pro identifikaci potenciálně zranitelných míst, pro plánování preventivních opatření, pro hladké monitorování a správu přidělování zdrojů.

  • Systémy doporučení

Nejlepší systémy doporučení určují nebo předpovídají preference uživatelů před položkami na základě profilu položek a závěrů o chování uživatelů. Ochota uživatelů vůči různým položkám je v matici užitečných reprezentována jako páry uživatelských položek. Dva způsoby, jak odhalit reakce uživatelů na položky, jsou

  1. Doporučení založená na obsahu rozumí zájmu uživatelů na základě hodnocení / zpětné vazby poskytnuté pro několik položek a navrhují jim podobné položky.
  2. Kooperativní filtrování se zaměřuje na identifikaci podobných uživatelů a doporučuje položky preferované podobnými jinými uživateli.

Matematicky je reprezentovaná užitečná matice řídkým a doporučujícím algoritmem je odvodit neznámé / zmeškané položky z několika známých hodnot pomocí shlukových algoritmů a metod faktorizace matic, jako je rozklad singulární hodnoty (SVD) atd.

Výhody umělé inteligence

Jak jsme se již dozvěděli o úvodu do umělé inteligence, dejte nám vědět o výhodách umělé inteligence a výhodách nabízených upgradovanými moduly AI:

  • Minimální lidská intervence

Systémy poháněné umělou inteligencí jsou nejvhodnější řešení v prostředích, kde je pravděpodobnější ohrožení lidského života. Příkladem takových scénářů je průzkum vesmíru, obranné operace jako je odstraňování bomby, pracoviště charakterizovaná intenzivním teplem, těžba nerostů atd.

  • Rychlejší a přesnější

Výkon dobře vyškolených aplikací umožňujících umělou inteligenci drasticky snižuje pravděpodobnost, že se lidské chyby dostanou na povrch. Tyto verze umělé inteligence se ukázaly být rychlejší při výpočtově náročných úkolech, zejména v oblasti vědeckého výzkumu a při časově náročných úkolech. Většinu rutinních, triviálních a opakujících se úkolů lze automatizovat pomocí správné technologie řízené umělou inteligencí, aby se zlepšila provozní efektivita.

Výzvy

Ve výše uvedené části Úvod do umělé inteligence jsme se dozvěděli o vlastnostech, aplikaci a výhodách, takže nyní se chystáme čelit výzvám umělé inteligence:

  • Potřeba masivního datového korpusu

Obecně platí, že inteligentní systémy se před nasazením jako řešení v reálném světě naučí optimalizovaný model pomocí velkého množství dat při školení a validaci. Dostupnost obrovských objemů dat a schopnost zvládnout je jsou hlavní omezení pro konvenční systémy a softwarové aplikace, které se budou vyvíjet jako vydání s podporou AI. Hrozí potřeba sofistikovaných technik modelování, které mohou odhadnout parametry modelu s vysokou přesností pomocí omezených vzorků dat.

  • Multimodální interakce

Účinnost a přesnost aplikací rozpoznávání založených na vnímání, které zahrnují metody počítačového vidění, lze zlepšit využitím schopnosti interpretovat a zpracovávat více režimů dat současně. To umožňuje paradigmatu rozpoznávání ideálně napodobit lidskou inteligenci, která funguje ve spojení s různými smysly, jako je dotek, zrak, sluch atd.

  • Za lidskou kontrolou

Díky výjimečné schopnosti technologie umělé inteligence rozumět a učit se obrovské knihovny informací rychleji, existuje jen málo ohrožujících případů, kdy rámec umělé inteligence získal emoční kvocient a překonal hranice lidského logického myšlení. V takových neregulovaných případech by neobvyklé chování systémů AI vedlo k nenapravitelné katastrofě.

Doporučené články

Toto byl průvodce Úvodem do umělé inteligence. Zde jsme diskutovali o vlastnostech, aplikacích a výhodách umělé inteligence. Další informace naleznete také v následujících článcích -

  1. Umělá inteligence vs. lidská inteligence
  2. Kariéra v umělé inteligenci
  3. Strojové učení vs. umělá inteligence
  4. Business Intelligence vs Big Data
  5. Úvod do nástrojů umělé inteligence
  6. Umělé zpravodajské společnosti
  7. Význam umělé inteligence
  8. Top 6 Porovnání mezi CNN vs RNN
  9. Techniky umělé inteligence

Kategorie:

Velká data