Меню

Що таке штучний інтелект: визначення та підполя ШІ

what is artificial intelligence

Спробуйте Наш Інструмент Для Усунення Проблем

Дізнайтеся, що таке штучний інтелект (ШІ), елементи інтелекту та підполя ШІ, такі як машинне навчання, глибоке навчання, НЛП тощо:

Система комп’ютерних мереж покращила спосіб життя людини, забезпечивши різні типи пристосувань та пристроїв, які зменшують фізичні та розумові зусилля людини для виконання різних завдань. Штучний інтелект - це наступний крок у цьому процесі, який робить його більш ефективним, застосовуючи логічні, аналітичні та продуктивніші технології.

Цей посібник на різних прикладах пояснить, що таке штучний інтелект, а також його визначення та компоненти. Ми також дослідимо різницю між людським та машинним інтелектом.

Що таке штучний інтелект

Що ви дізнаєтесь:

як ввести код на веб-сайт

Що таке штучний інтелект (ШІ)?

Для опису штучного інтелекту доступні різні технічні визначення, але всі вони дуже складні та заплутані. Ми розробимо це визначення простими словами для Вашого кращого розуміння.

Люди вважаються найрозумнішими видами на цій землі, оскільки вони можуть вирішити будь-яку проблему та проаналізувати великі дані своїми вміннями, такими як аналітичне мислення, логічні міркування, статистичні знання та математичний або обчислювальний інтелект.

Маючи на увазі всі ці комбінації навичок, штучний інтелект розроблений для машин і роботів, які накладають здатність вирішувати складні проблеми в машинах, подібні до тих, які можуть робити люди.

Штучний інтелект застосовується у всіх галузях, включаючи галузь медицини, автомобілі, щоденні способи життя, електроніку, зв'язок, а також системи комп'ютерних мереж.

Отже технічно ШІ у контексті комп’ютерних мереж можна визначити як комп’ютерні пристрої та мережеву систему, які можуть точно розуміти вихідні дані, збирати корисну інформацію з цих даних, а потім використовувати ці результати для досягнення остаточного рішення і завдання проблеми за допомогою гнучкого підходу та легко адаптованих рішень.

Елементи інтелекту

# 1) Міркування: Це процедура, яка полегшує нам надання основних критеріїв та керівних принципів для винесення судження, прогнозування та прийняття рішень з будь-якої проблеми.

Міркування можуть бути двох типів, один - це узагальнене міркування, яке базується на загальних спостережуваних випадках та твердженнях. У цьому випадку висновок може бути помилковим. Інший - логічне міркування, яке базується на фактах, цифрах та конкретних твердженнях, а також на конкретних, згаданих та спостережуваних випадках. Таким чином, висновок є правильним і логічним у даному випадку.

# 2) Навчання: Це дія набуття знань та розвитку навичок з різних джерел, таких як книги, справжні випадки життя, досвід, викладання деякими експертами тощо. Навчання покращує знання людини в тих галузях, про які вона не знає.

Здатність до навчання демонструється не тільки людьми, але й деякими тваринами, і цим вмінням володіють штучні інтелектуальні системи.

Навчання буває різних типів, як зазначено нижче:

  • Навчання звукового мовлення базується на процесі, коли якийсь викладач читає лекцію, тоді слухачі чують його, запам’ятовують і потім використовують для отримання знань із нього.
  • Лінійне навчання ґрунтується на запам’ятовуванні масиву подій, з якими людина стикалася і навчилася з них.
  • Навчальне спостереження означає навчання шляхом спостереження за поведінкою та мімікою інших людей або істот, таких як тварини. Наприклад, маленька дитина вчиться говорити, наслідуючи батьків.
  • Перцептивне навчання базується на навчанні шляхом ідентифікації та класифікації зображень та предметів та запам’ятовування їх.
  • Реляційне навчання базується на вивченні минулих випадків та помилок та докладанні зусиль для їх імпровізації.
  • Просторове навчання означає вчитися на візуальних матеріалах, таких як зображення, відео, кольори, карти, фільми тощо, що допоможе людям створити образ тих, хто думає, коли це буде потрібно для подальшого використання.

# 3) Вирішення проблем: Це процес виявлення причини проблеми та з’ясування можливого способу її вирішення. Це робиться шляхом аналізу проблеми, прийняття рішень, а потім з’ясування декількох рішень для досягнення остаточного та найкращого рішення проблеми.

Останній девіз тут - знайти найкраще рішення з наявних для досягнення найкращих результатів вирішення проблем за мінімальний час.

# 4) Сприйняття: Це явище отримання, висновку, вибору та систематизації корисних даних із вихідних даних.

У людини сприйняття походить від досвіду, органів чуття та ситуаційних умов навколишнього середовища. Що стосується сприйняття штучного інтелекту, то воно сприймається механізмом штучного сенсора у взаємозв'язку з даними логічно.

# 5) Лінгвістичний інтелект: Це явище здатності розгортати, з’ясовувати, читати та писати словесні речі різними мовами. Це основний компонент способу спілкування двох або більше людей та необхідний для аналітичного та логічного розуміння.

елементи інтелекту

Різниця між інтелектом людини та машини

Наступні моменти пояснюють відмінності:

# 1) Вище ми пояснили компоненти людського інтелекту, на підставі яких людина виконує різні типи складних завдань і вирішує різного роду відмінні проблеми в різних ситуаціях.

# два) Людина розробляє машини з інтелектом, точно так само, як люди, і вони також дають результати для складної проблеми майже так само, як люди.

# 3) Люди розрізняють дані за візуальними та звуковими моделями, минулими ситуаціями та обставинами, тоді як штучно розумні машини розпізнають проблему та вирішують проблему на основі заздалегідь визначених правил та даних про відставання.

# 4) Люди запам’ятовують дані минулого і згадують їх, коли їх дізналися і зберігали в мозку, але машини знайдуть дані минулого за допомогою алгоритмів пошуку.

# 5) Завдяки лінгвістичному інтелекту, люди можуть навіть розпізнавати спотворене зображення та форми та відсутні шаблони голосу, даних та зображень. Але машини не мають такого інтелекту, і вони використовують методологію комп’ютерного навчання та процес глибокого навчання, який знову включає різні алгоритми для отримання бажаних результатів.

# 6) Люди завжди слідкують за своїм інстинктом, баченням, досвідом, ситуаціями, обставинами, оточуючою інформацією, наявними візуальними та необробленими даними, а також тим, чому їх навчили деякі вчителі або старші аналізувати, вирішувати будь-які проблеми та отримувати ефективні та значущі результати будь-якого випуску.

З іншого боку, штучно інтелектуальні машини на кожному рівні застосовують різні алгоритми, заздалегідь визначені кроки, відставання даних та машинне навчання, щоб отримати якісь корисні результати.

# 7) Незважаючи на те, що процес, за яким працюють машини, складний і включає багато процедур, все-таки вони дають найкращі результати у випадку аналізу великого джерела складних даних і де йому потрібно точно і точно виконувати відмінні завдання з різних полів в один і той же час. точно і протягом заданого періоду часу.

Рівень помилок у цих випадках машин набагато менше, ніж у людей.

Підполя штучного інтелекту

Підполя штучного інтелекту

# 1) Машинне навчання

Машинне навчання - це особливість штучного інтелекту, яка надає комп’ютеру можливість автоматично збирати дані та вчитися на досвіді проблем чи випадків, з якими вони стикалися, а не спеціально запрограмована для виконання даного завдання чи роботи.

Машинне навчання наголошує на зростанні алгоритмів, які можуть вивчати дані та робити їх прогнози. Основне використання цього є в галузі охорони здоров’я, де воно використовується для діагностики захворювання, інтерпретації медичних сканів тощо.

Розпізнавання образів є підкатегорією машинного навчання. Це можна описати як автоматичне розпізнавання креслення з вихідних даних за допомогою комп'ютерних алгоритмів.

Шаблон може представляти собою стійкий ряд даних у часі, який використовується для прогнозування послідовності подій та тенденцій, конкретних характеристик особливостей зображень для ідентифікації об’єктів, повторюваного поєднання слів та речень для мовної допомоги, а також може бути конкретним збір дій людей у ​​будь-якій мережі, що може свідчити про якусь соціальну активність та багато іншого.

Процес розпізнавання зразків включає кілька етапів. Це пояснюється наступним чином:

(i) Збір та зондування даних: Це включає збір необроблених даних, таких як фізичні змінні тощо, та вимірювання частоти, пропускної здатності, роздільної здатності тощо. Дані бувають двох типів: навчальні дані та дані навчання.

Навчальні дані - це такі, в яких відсутній маркування набору даних, і система застосовує кластери для їх класифікації. Хоча дані навчання мають добре маркований набір даних, щоб їх можна було безпосередньо використовувати з класифікатором.

(ii) Попередня обробка вхідних даних :Це включає в себе фільтрування небажаних даних, таких як шум від вхідного джерела, і це відбувається за допомогою обробки сигналу. На цьому етапі також проводиться фільтрація вже існуючих шаблонів у вхідних даних для подальших посилань.

(iii) Вилучення особливостей :Різні алгоритми виконуються, як алгоритм узгодження зразків, щоб знайти узгоджувальний зразок, як це вимагається з точки зору можливостей.

(iv) Класифікація :На основі результатів проведених алгоритмів та різних моделей, отриманих для отримання відповідного шаблону, клас присвоюється шаблону.

(v) Подальша обробка :Тут представлений кінцевий результат, і буде запевнено, що досягнутий результат майже настільки ж потрібен.

Модель для розпізнавання зразків:

Модель для розпізнавання зразків

(зображення джерело )

Як показано на малюнку вище, екстрактор функцій отримуватиме функції із вхідних вихідних даних, таких як аудіо, зображення, відео, звук тощо.

Тепер класифікатор отримає x як вхідне значення і виділить різні категорії для вхідного значення, як клас 1, клас 2…. клас C. на основі класу даних, подальше розпізнавання та аналіз шаблону виконуються.

Приклад розпізнавання форми трикутника за допомогою цієї моделі:

приклад PR

Розпізнавання зразків використовується в процесорах ідентифікації та автентифікації, таких як голосове розпізнавання та аутентифікація обличчя, в системах захисту для розпізнавання цілей та навігації та автомобільній промисловості.

# 2) Глибоке навчання

Це процес навчання шляхом обробки та аналізу вхідних даних кількома методами, поки машина не виявить єдиний бажаний вихід. Це також відомо як самонавчання машин.

Машина запускає різні випадкові програми та алгоритми для зіставлення вхідної необробленої послідовності вхідних даних на вихід. Застосовуючи різні алгоритми, такі як нейроеволюція та інші підходи, такі як градієнтний спад на нейронній топології, результат y піднімається остаточно з невідомої вхідної функції f (x), припускаючи, що x та y корелюють.

Тут цікаво, що робота нейронних мереж полягає у з’ясуванні правильної функції f.

Поглиблене навчання засвідчить усі можливі людські характеристики та бази даних про поведінку, а також буде виконувати контрольоване навчання. Цей процес включає:

  • Виявлення різних видів людських емоцій та ознак.
  • Ідентифікуйте людину та тварин за зображеннями, наприклад, за певними знаками, знаками чи ознаками.
  • Розпізнавання голосу різних колонок та запам'ятовування їх.
  • Перетворення відео та голосу в текстові дані.
  • Виявлення правильних або неправильних жестів, класифікація спаму та випадки шахрайства (наприклад, заяви про шахрайство).

Усі інші характеристики, включаючи згадані вище, використовуються для підготовки штучних нейронних мереж шляхом глибокого навчання.

Прогностичний аналіз: Після збору та вивчення величезних наборів даних кластеризація подібних типів наборів даних здійснюється шляхом наближення до доступних наборів моделей, наприклад, порівняння подібних видів мовних наборів, зображень або документів.

Оскільки ми зробили класифікацію та кластеризацію наборів даних, ми підійдемо до прогнозування майбутніх подій, які ґрунтуються на підставах справ, що стосуються цих подій, встановивши взаємозв'язок між ними. Пам’ятайте, що прогнозне рішення та підхід не обмежені часом.

Єдиний момент, про який слід пам’ятати під час прогнозування, - це те, що результат повинен мати певний сенс і бути логічним.

Даючи повторювані дублі та самоаналіз, це вирішить проблеми для машин. Прикладом глибокого навчання є розпізнавання мовлення в телефонах, яке дозволяє смартфонам зрозуміти різний вид акценту динаміка та перетворити його на значущу мову.

# 3) Нейронні мережі

Нейронні мережі - це мозок штучного інтелекту. Вони є комп’ютерними системами, які є копією нейронних зв’язків у мозку людини. Штучні відповідні нейрони мозку відомі як персептрон.

Стек різних перцептронів, що з’єднуються, створює штучні нейронні мережі в машинах. Перш ніж дати бажаний результат, нейронні мережі отримують знання, обробляючи різні навчальні приклади.

За допомогою різних моделей навчання цей процес аналізу даних також дасть рішення для багатьох пов’язаних запитів, на які раніше не було відповідей.

Поглиблене навчання у поєднанні з нейронними мережами може розкрити кілька шарів прихованих даних, включаючи вихідний рівень складних проблем, і є допоміжним засобом для таких полів, як розпізнавання мови, обробка природної мови та комп'ютерний зір тощо.

Схема введення-виведення нейронної мережі

(зображення джерело )

Попередні типи нейронних мереж складалися з одного входу та одного виходу і, в основному, лише одного прихованого шару або лише одного шару персептрона.

Глибокі нейронні мережі складаються з більш ніж одного прихованого шару між вхідним і вихідним шарами. Тому для розгортання прихованих шарів блоку даних необхідний глибокий процес навчання.

При глибокому вивченні нейронних мереж кожен рівень кваліфікується за унікальним набором атрибутів на основі вихідних особливостей попередніх рівнів. Чим більше ви потрапляєте в нейронну мережу, вузол отримує здатність розпізнавати більш складні атрибути, коли вони передбачають і рекомбінують результати всіх попередніх шарів, щоб отримати більш чіткий кінцевий результат.

Весь цей процес називається ієрархією об’єктів а також відома як ієрархія складних і нематеріальних наборів даних. Це покращує здатність глибоких нейронних мереж обробляти дуже величезні та широкомірні одиниці даних, що мають мільярдні обмеження, проходитимуть через лінійну та нелінійну функції.

багатошарові нейронні мережі

Основна проблема, з якою бореться машинна розвідка, - це обробка та управління неміченими та неструктурованими даними у світі, які розповсюджені у всіх галузях та країнах. Зараз нейронні мережі мають можливість обробляти затримку та складні особливості цих підмножин даних.

Поглиблене навчання у поєднанні зі штучними нейронними мережами класифікувало та характеризувало неназвані та необроблені дані у вигляді зображень, тексту, аудіо тощо у організовану реляційну базу даних із належним маркуванням.

Наприклад, глибоке навчання буде брати за вхідні дані тисячі необроблених зображень, а потім класифікувати їх на основі їх основних рис та характерів, таких як всі тварини, як собаки з одного боку, неживі речі, такі як меблі на одному куті та всі фотографії вашої родини на третя сторона, таким чином, завершує загальну фотографію, яка також відома як смарт-фотоальбоми.

Інший приклад, давайте розглянемо випадок текстових даних як вхідних даних, де ми маємо тисячі електронних листів. Тут глибоке навчання буде групувати електронні листи за різними категоріями, такими як первинні, соціальні, рекламні та спам-адреси відповідно до їх змісту.

Нейронні мережі прямого зв'язку: Завданням використання нейронних мереж є досягнення кінцевого результату з мінімальною похибкою та високим рівнем точності.

Ця процедура включає багато етапів, і кожен з рівнів включає прогнозування, управління помилками та оновлення ваги, що є незначним збільшенням коефіцієнта ефективності, оскільки він повільно рухатиметься до бажаних функцій.

найкращі веб-сайти для перегляду аніме безкоштовно

У початковій точці нейронних мереж він не знає, яка вага та підмножини даних змусять його перетворити вхідні дані в найкращі відповідні прогнози. Таким чином, він буде розглядати всі види підмножин даних і ваг як моделі, щоб послідовно робити прогнози для досягнення найкращого результату, і він щоразу вчиться на своїй помилці.

Наприклад, ми можемо посилатися на нейронні мережі з маленькими дітьми, коли вони народжуються, вони нічого не знають про навколишній світ і не мають інтелекту, але, старіючи, вони вчаться на своєму життєвому досвіді та помилках, щоб стати кращими людьми та інтелектуалами.

Архітектура мережі зворотного зв'язку подана нижче математичним виразом:

Вхідні дані * вага = передбачення
Потім,
Основна істина - передбачення = помилка
Потім,
Помилка * ваговий внесок у помилку = коригування

Це можна пояснити тут, вхідний набір даних відобразить їх із коефіцієнтами, щоб отримати множинні прогнози для мережі.

Тепер прогноз порівнюється з основними фактами, які взяті із сценаріїв реального часу, факти та кінцевий досвід, щоб знайти рівень помилок. Коригування проводяться для усунення помилки та співвідношення внеску ваг у неї.

Ці три функції є трьома основними будівельними блоками нейронних мереж, які оцінюють вхідні дані, оцінюють втрати та застосовують оновлення до моделі.

Таким чином, це петля зворотного зв'язку, яка винагороджує коефіцієнти, які підтримують правильні прогнози, і відкидає коефіцієнти, що призводять до помилок.

Розпізнавання рукописного вводу, розпізнавання обличчя та цифрового підпису, ідентифікація відсутніх шаблонів - це деякі з прикладів нейронних мереж у реальному часі.

# 4) Когнітивні обчислення

Метою цього компонента штучного інтелекту є ініціювання та прискорення взаємодії для виконання складних завдань та вирішення проблем між людьми та машинами.

Працюючи над різними видами завдань з людьми, машини вивчають і розуміють поведінку людей, настрої в різних характерних умовах і відтворюють процес мислення людей за допомогою комп’ютерної моделі.

Практикуючи це, машина набуває здатності розуміти людську мову та відображення зображень. Таким чином, когнітивне мислення разом зі штучним інтелектом може зробити продукт, який буде мати подібні до людини дії, а також матиме можливості обробки даних.

Когнітивні обчислення здатні приймати точні рішення у разі складних проблем. Таким чином, він застосовується в галузі, яка потребує вдосконалення рішень з оптимальними витратами, і отримується шляхом аналізу природничої мови та навчання на основі фактичних даних.

Наприклад, Google Assistant - дуже великий приклад когнітивних обчислень.

# 5) Обробка природної мови

За допомогою цієї функції штучного інтелекту комп’ютери можуть інтерпретувати, ідентифікувати, знаходити та обробляти людську мову та мовлення.

Концепція введення цього компонента полягає в тому, щоб зробити взаємодію між машинами та людською мовою безперервною, і комп’ютери стануть здатними давати логічні відповіді на людську мову чи запит.

Орієнтація на обробку природної мови як на словесному, так і на письмовому розділі людських мов означає як активний, так і пасивний режим використання алгоритмів.

Generation Natural Language (NLG) буде обробляти та декодувати речення та слова, якими люди говорили раніше (вербальне спілкування), тоді як NaturalLanguage Understanding (NLU) підкреслить письмовий словник для перекладу мови в тексті або пікселях, які можна зрозуміти машини.

Програми на базі графічного інтерфейсу користувача (GUI) є найкращим прикладом обробки природної мови.

Різні типи перекладачів, які перетворюють одну мову на іншу, є прикладами системи обробки природної мови. Прикладом цього є також функція Google для голосового помічника та голосової пошукової системи.

# 6) Комп’ютерне бачення

Комп’ютерне бачення є дуже важливою частиною штучного інтелекту, оскільки полегшує комп’ютеру автоматичне розпізнавання, аналіз та інтерпретацію візуальних даних із реальних зображень та візуальних зображень шляхом їх захоплення та перехоплення.

Він включає навички глибокого навчання та розпізнавання зразків для вилучення вмісту зображень з будь-яких даних, включаючи зображення або відеофайли в PDF-документі, документі Word, документі PPT, XL-файлі, графіках та зображеннях тощо.

Припустимо, ми маємо складне зображення сукупності речей, тоді лише побачити зображення та запам’ятати його нелегко для всіх. Комп’ютерне бачення може включати в себе ряд перетворень зображення, щоб витягти біт і байтові деталі про нього, такі як гострі краї об’єктів, незвичний дизайн або використовуваний колір тощо.

Це робиться за допомогою різних алгоритмів із застосуванням математичних виразів та статистичних даних. Роботи використовують технологію комп’ютерного зору, щоб бачити світ і діяти в ситуаціях реального часу.

Застосування цього компонента дуже широко використовується в галузі охорони здоров’я для аналізу стану здоров’я пацієнта за допомогою МРТ, рентгенівського знімка тощо. Також використовується в автомобільній промисловості для роботи з комп’ютерно керованими транспортними засобами та безпілотниками.

Висновок

У цьому посібнику ми спочатку пояснили різні елементи інтелекту за допомогою схеми та їх значення для застосування інтелекту в реальних ситуаціях для отримання бажаних результатів.

Потім ми детально дослідили різні підполі штучного інтелекту та їх значення в машинному інтелекті та реальному світі за допомогою математичних виразів, додатків у реальному часі та різних прикладів.

Ми також детально дізналися про машинне навчання, розпізнавання образів та нейромережеві концепції штучного інтелекту, які відіграють надзвичайно важливу роль у всіх додатках штучного інтелекту.

У наступній частині цього підручника ми детально вивчимо застосування штучного інтелекту.

Рекомендована література

^