Ce este Inteligența Artificială? Introducere, istorie și tipuri de IA

Ce este inteligența artificială (AI)?

AI (Inteligenta artificiala) este capacitatea unei masini de a indeplini functii cognitive asa cum o fac oamenii, cum ar fi perceperea, invatarea, rationamentul si rezolvarea problemelor. Criteriul de referință pentru AI este nivelul uman în echipe de raționament, vorbire și viziune.

În acest Tutorial de inteligență artificială, veți învăța următoarele elemente de bază ale AI-

Introducere în nivelurile de inteligență artificială

În zilele noastre, AI este folosită în aproape toate industriile, oferind un avantaj tehnologic tuturor companiilor care integrează AI la scară. Potrivit lui McKinsey, AI are potențialul de a crea o valoare de 600 de miliarde de dolari în retail, aducând cu 50% mai multă valoare în sectorul bancar, comparativ cu alte tehnici de analiză. În transport și logistică, potențialul salt al veniturilor este cu 89% mai mare.

Concret, dacă o organizație folosește inteligența artificială pentru echipa sa de marketing, aceasta poate automatiza sarcini banale și repetitive, permițând reprezentantului de vânzări să se concentreze pe construirea de relații, creșterea potențialului etc. O companie numită Gong oferă un serviciu de informații despre conversații. De fiecare dată când un reprezentant de vânzări efectuează un apel telefonic, aparatul înregistrează, transcrie și analizează chatul. VP-ul poate folosi analizele și recomandările AI pentru a formula o strategie câștigătoare.

Pe scurt, AI oferă tehnologie de ultimă oră pentru a trata date complexe pe care o ființă umană nu le poate gestiona. AI automatizează joburile redundante, permițând unui lucrător să se concentreze asupra sarcinilor de nivel înalt, cu valoare adăugată. Când AI este implementată la scară, aceasta duce la reducerea costurilor și la creșterea veniturilor.

Istoria inteligenței artificiale

Inteligența artificială este un cuvânt la modă astăzi, deși acest termen nu este nou. În 1956, experți de avangardă din diferite medii au decis să organizeze un proiect de cercetare de vară asupra IA. Patru minți strălucitoare au condus proiectul; John McCarthy (Dartmouth College), Marvin Minsky (Harvard University), Nathaniel Rochester (IBM), și Claude Shannon (Bell Telephone Laboratories).

Iată o scurtă istorie a inteligenței artificiale:

Obiectivele inteligenței artificiale

Iată principalele obiective ale AI:

• Vă ajută să reduceți timpul necesar pentru a efectua anumite sarcini.
• Ușurând interacțiunea oamenilor cu mașinile.
• Facilitarea interacțiunii om-calculator într-un mod mai natural și mai eficient.
• Îmbunătățirea acurateței și vitezei diagnosticelor medicale.
• Ajutați oamenii să învețe informații noi mai rapid.
• Îmbunătățirea comunicării între oameni și mașini.

Subdomenii ale inteligenței artificiale

Iată câteva subdomenii importante ale inteligenței artificiale:

Invatare mecanica: Învățarea automată este arta de a studia algoritmi care învață din exemple și experiențe. Învățarea automată se bazează pe ideea că unele modele din date au fost identificate și utilizate pentru predicții viitoare. Diferența față de regulile de hardcoding este că mașina învață să găsească astfel de reguli.

Invatare profunda: Învățarea profundă este un subdomeniu al învățării automate. Învățarea profundă nu înseamnă că mașina învață cunoștințe mai aprofundate; folosește diferite straturi pentru a învăța din date. Adâncimea modelului este reprezentată de numărul de straturi din model. De exemplu, modelul Google LeNet pentru recunoașterea imaginilor numără 22 de straturi.

Procesarea limbajului natural: O rețea neuronală este un grup de unități I/O conectate în care fiecare conexiune are o pondere asociată cu programele sale de calculator. Vă ajută să construiți modele predictive din baze de date mari. Acest model se bazează pe sistemul nervos uman. Puteți utiliza acest model pentru a realiza înțelegerea imaginilor, învățarea umană, vorbirea computerului etc.

Sistem expert: Un sistem expert este un sistem decizional interactiv și fiabil, bazat pe computer, care utilizează fapte și euristici pentru a rezolva probleme complexe de luare a deciziilor. De asemenea, este considerată la cel mai înalt nivel al inteligenței umane. Scopul principal al unui sistem expert este de a rezolva cele mai complexe probleme dintr-un anumit domeniu.

Logica Fuzzy: Logica fuzzy este definită ca o formă logică cu mai multe valori care poate avea valori de adevăr ale variabilelor în orice număr real între 0 și 1. Este conceptul de mâner al adevărului parțial. În viața reală, putem întâlni o situație în care nu putem decide dacă afirmația este adevărată sau falsă.

Tipuri de inteligență artificială

Există trei tipuri principale de inteligență artificială: bazată pe reguli, arbore de decizie și rețele neuronale.

• Narrow AI este un tip de AI care vă ajută să îndepliniți o sarcină dedicată cu inteligență.
• AI generală este un tip de inteligență AI care poate îndeplini orice sarcină intelectuală eficient ca un om.
• IA bazată pe reguli se bazează pe un set de reguli predeterminate care sunt aplicate unui set de date de intrare. Sistemul produce apoi o ieșire corespunzătoare.
• Arborele de decizie AI este similar cu AI bazat pe reguli prin faptul că folosește seturi de reguli predeterminate pentru a lua decizii. Cu toate acestea, arborele de decizie permite, de asemenea, ramificarea și bucla pentru a lua în considerare diferite opțiuni.
• Super AI este un tip de IA care permite computerelor să înțeleagă limbajul uman și să răspundă într-un mod natural.
• Inteligența roboților este un tip de IA care permite roboților să aibă abilități cognitive complexe, inclusiv raționament, planificare și învățare.

AI vs Machine Learning

Majoritatea smartphone-urilor noastre, a dispozitivelor de zi cu zi sau chiar a internetului utilizează Inteligența Artificială. Foarte des, inteligența artificială și învățarea automată sunt folosite în mod interschimbabil de marile companii care doresc să-și anunțe cea mai recentă inovație. Cu toate acestea, învățarea automată și AI sunt diferite în anumite privințe.

AI - inteligența artificială - este știința antrenării mașinilor pentru a îndeplini sarcini umane. Termenul a fost inventat în anii 1950, când oamenii de știință au început să exploreze modul în care computerele ar putea rezolva problemele pe cont propriu.

Inteligența artificială este un computer căruia îi sunt date proprietăți asemănătoare omului. Ia-ne creierul; funcționează fără efort și fără probleme pentru a calcula lumea din jurul nostru. Inteligența artificială este conceptul că un computer poate face același lucru. Se poate spune că AI este o știință mare care imită aptitudinile umane.

Învățarea automată este un subset distinct al AI care antrenează o mașină să învețe. Modelele de învățare automată caută modele în date și încearcă să concluzioneze. Pe scurt, mașina nu trebuie să fie programată în mod explicit de oameni. Programatorii dau câteva exemple, iar computerul va învăța ce să facă din acele mostre.

Citiți și diferența dintre Deep Learning și Machine Learning vs AI, click aici.

Unde este folosit AI? Exemple

Acum, în acest tutorial AI pentru începători, vom învăța diverse aplicații ale AI:

AI are aplicații largi -

• Inteligența artificială este folosită pentru a reduce sau a evita sarcinile repetitive. De exemplu, AI poate repeta o sarcină continuu, fără oboseală. AI nu se odihnește niciodată și este indiferentă față de sarcina de îndeplinit.
• Inteligența artificială îmbunătățește un produs existent. Înainte de era învățării automate, produsele de bază au fost construite pe reguli de cod dur. Firmele au introdus inteligența artificială pentru a îmbunătăți funcționalitatea produsului, mai degrabă decât să pornească de la zero pentru a proiecta produse noi. Vă puteți gândi la o imagine de pe Facebook. Acum câțiva ani, a trebuit să-ți etichetezi prietenii manual. În zilele noastre, cu ajutorul AI, Facebook vă oferă recomandarea unui prieten.

AI este utilizat în toate industriile, de la marketing la lanțul de aprovizionare, finanțe, sectorul de procesare a alimentelor. Potrivit unui sondaj McKinsey, serviciile financiare și comunicarea de înaltă tehnologie sunt lideri în domeniile AI.

De ce AI este în plină expansiune acum?

Acum, în acest tutorial de testare a inteligenței artificiale, să aflăm de ce AI este în plină expansiune acum. Să înțelegem din diagrama de mai jos.

O rețea neuronală a apărut din anii nouăzeci cu lucrarea fundamentală a lui Yann LeCun. Cu toate acestea, a început să devină celebru în jurul anului 2012. Explicați prin trei factori critici pentru popularitatea sa sunt:

1. Piese metalice
2. Date
3. Algoritm

Învățarea automată este un domeniu experimental, ceea ce înseamnă că are nevoie de date pentru a testa idei sau abordări noi. Odată cu boom-ul internetului, datele au devenit mai ușor accesibile. În plus, companii gigantice precum NVIDIA și AMD au dezvoltat cipuri grafice de înaltă performanță pentru piața jocurilor.

Piese metalice

În ultimii douăzeci de ani, puterea procesorului a explodat, permițând utilizatorului să antreneze un model mic de învățare profundă pe orice laptop. Cu toate acestea, aveți nevoie de o mașină mai puternică pentru a procesa un model de deep-learning pentru viziune computerizată sau deep learning. Datorită investiției NVIDIA și AMD, sunt disponibile o nouă generație de GPU (unitate de procesare grafică). Aceste cipuri permit calcule paralele, iar mașina poate separa calculele pe mai multe GPU-uri pentru a accelera calculele.

De exemplu, cu un NVIDIA TITAN X, este nevoie de două zile pentru a antrena un model numit IMAGEnet față de săptămâni pentru un procesor tradițional. În plus, marile companii folosesc clustere de GPU pentru a antrena modele de deep learning cu NVIDIA Tesla K80, deoarece ajută la reducerea costului centrului de date și oferă performanțe mai bune.

Date

Învățarea profundă este structura modelului, iar datele sunt fluidul pentru a-l face viu. Datele alimentează inteligența artificială. Fără date nu se poate face nimic. Cele mai recente tehnologii au depășit limitele stocării datelor și este mai ușor ca niciodată să stocați o cantitate mare de date într-un centru de date.

Revoluția internetului face ca colectarea și distribuirea datelor să fie disponibile pentru a alimenta algoritmii de învățare automată. Dacă sunteți familiarizat cu Flickr, Instagram sau orice altă aplicație cu imagini, le puteți ghici potențialul AI. Există milioane de imagini cu etichete disponibile pe aceste site-uri web. Aceste imagini pot antrena un model de rețea neuronală să recunoască un obiect din imagine fără a fi nevoie să colecteze și să eticheteze datele manual.

Inteligența artificială combinată cu datele este noul aur. Datele reprezintă un avantaj competitiv unic pe care nicio firmă nu ar trebui să-l neglijeze, iar AI oferă cele mai bune răspunsuri din datele dvs. Când toate firmele pot avea aceleași tehnologii, cea cu date va avea un avantaj competitiv. Pentru a face o idee, lumea creează aproximativ 2.2 exaocteți, sau 2.2 miliarde de gigaocteți, în fiecare zi.

O companie are nevoie de surse de date excepțional de diverse pentru a găsi tiparele și a învăța într-un volum substanțial.

Algoritm

Hardware-ul este mai puternic ca niciodată, datele sunt ușor accesibile, dar un lucru care face rețeaua neuronală mai fiabilă este dezvoltarea unor algoritmi mai precisi. Rețelele neuronale primare sunt o matrice simplă de multiplicare fără proprietăți statistice aprofundate. Din 2010, au fost făcute descoperiri remarcabile pentru a îmbunătăți rețeaua neuronală.

Inteligența artificială folosește un algoritm de învățare progresivă pentru a lăsa datele să programeze. Înseamnă că computerul poate învăța singur cum să efectueze diferite sarcini, cum ar fi găsirea anomaliilor devenind un chatbot.

Rezumat

• AI este o formă completă de inteligență artificială este știința antrenării mașinilor pentru a imita sau reproduce sarcinile umane.
• Un om de știință poate folosi diferite metode pentru a antrena o mașină. La începutul erei AI, programatorii scriau programe hard-coded, tastând fiecare posibilitate logică cu care se putea confrunta mașina și cum să răspundă.
• Când un sistem devine complex, devine dificil să gestionezi regulile. Pentru a depăși această problemă, aparatul poate folosi date pentru a învăța cum să se ocupe de toate situațiile dintr-un anumit mediu.
• Cea mai importantă caracteristică a unei IA puternice este că are suficiente date cu o eterogenitate considerabilă. De exemplu, o mașină poate învăța diferite limbi atâta timp cât are suficiente cuvinte din care să învețe.
• AI este noua tehnologie de ultimă oră. Capitaliștii de risc investesc miliarde de dolari în startup-uri sau proiecte AI, iar McKinsey estimează că AI poate stimula fiecare industrie cu cel puțin o rată de creștere de două cifre.
• AI generală, IA bazată pe reguli, IA din arborele de decizie, IA super sunt tipuri de inteligență artificială. Multe dintre aceste concepte sunt aplicate în crearea chatbot-urilor AI. Dacă sunteți interesat, puteți afla mai multe despre cum sunt implementate aceste principii în unele dintre cei mai buni chatbot AI disponibile în prezent.

Urmăriți videoclipul nostru despre inteligența artificială YouTube: Click aici