Итак, мы все слышали о таких вещах, как Siri, Alexa, беспилотные автомобили, Netflix, Google и Instagram. Было бы здорово узнать, как именно эти вещи работают? Как Алекса может понять, что мы говорим, и ответить нам, как если бы она была обычным человеком? Как машина может водить сама себя? Что ж, ответы на все эти вопросы есть у ИИ

Что такое Искусственный интеллект?

Искусственный интеллект — это способность вычислять, чтобы думать и учиться на собственном опыте. ИИ — это широкая ветвь компьютерных наук для создания функции, которая может выполняться разумно и независимо.

Во внутренней работе много мощных ветвей искусственного интеллекта. Вот изображение основных ветвей ИИ. Итак, чтобы ИИ управлял самой передовой технологией в мире, он должен быть какой-то суперсилой, верно? Да, но это не просто одна единица, которая управляет шоу. ИИ имеет сотни ответвлений, каждое из которых служит разным целям и в конце концов объединяется, чтобы создать нечто прекрасное. Именно эти ответвления делают ИИ немного менее искусственным и намного более интеллектуальным. Самый простой способ подумать об этом — сравнить его с человеком. В конце концов, машины с искусственным интеллектом пытаются работать и действовать так же, как люди.

Обработка естественного языка или НЛП

Когда человек рождается, он попадает в совершенно новый мир странных образов и звуков. По мере взросления он начинает понимать человеческий язык и учиться общаться с другими людьми. Это одно из самых простых и простых действий для человека. Но для компьютеров? Не так просто. Ну, это до появления ИИ. С обработкой естественного языка или НЛП все меняется. НЛП — это ветвь ИИ, которая занимается взаимодействием между людьми и компьютерами. Существует два основных способа взаимодействия людей с компьютерами — посредством текста и голоса. Сначала посмотрим на текст. Когда компьютер получает вводимый текст, он обрабатывает его с помощью различных методов, таких как синтаксический анализ, сегментация, выделение корней и т. д., которые в целом относятся к этой области НЛП.

Далее, давайте посмотрим на голосовой ввод. Когда компьютер получает голосовой ввод, он записывает звук и преобразует его в текст. Шаги, о которых мы только что говорили для обработки текста, повторяются.

Наконец, машина переводит свой ответ в аудиофайл, который воспроизводится человеку.

Давайте рассмотрим несколько практических примеров, с которыми вы, возможно, знакомы. Вы когда-нибудь использовали Google Translate, Microsoft Word, Siri или Grammarly? Ну, эти приложения возможны с обработкой естественного языка.

Теперь мы знаем, что в случае текстового ввода НЛП позволяло машине принять утверждение, понять его значение и отреагировать ценным выводом.

Распознавание речи

Но в случае, когда вводом был голос, как машина понимала звуки, исходящие изо рта человека? Я имею в виду, что люди могут слышать слова, понимать значение и намерение этих слов.

Но откуда компьютер знает, как соединять разные гласные и согласные звуки вместе, чтобы формировать полные слова и предложения на нашем человеческом языке?

Что ж, это подводит нас к нашей следующей ветви — распознаванию речи — которая позволяет компьютеру делать именно это. Когда он говорит, компьютер может понимать и обрабатывать его слова с помощью распознавания речи и может выводить ценную информацию, которую он может понять. На высоком уровне распознавание речи использует инструмент, называемый спектрограммой, для отображения частот звуков. Затем он сравнивает эти частоты с установленными гласными и согласными звуками, чтобы выяснить, какие звуки издавал человек. Наконец, он соединяет эти звуки, чтобы сформировать полные слова и, в конечном итоге, предложения, которые НЛП затем использует, чтобы выяснить значение слов. Итак, вы изучили основы распознавания речи, которое позволяет компьютеру понимать человеческие звуки.

Компьютерное зрение

Теперь вернемся к человеку. Итак, человек растет, он также учится видеть и интерпретировать разные вещи вокруг себя. Эта способность является чем-то, что большинство людей считают само собой разумеющимся. Но только представьте, насколько другой была бы жизнь, если бы мы не могли ничего видеть вокруг себя или понимать, что они из себя представляют. Так было с компьютерами на протяжении большей части истории. Они не могли обрабатывать большую часть доступных данных, таких как изображения и видео людей, растений, животных и т. д., что делало их крайне ограниченными в своих возможностях. Но затем появилась ветвь искусственного интеллекта, называемая компьютерным зрением, которая все изменила.

Компьютерное зрение дает машинам возможность получать, обрабатывать и анализировать цифровые изображения. Затем они могут использовать эту информацию для поиска закономерностей и принятия решений.

1. Как iPhone разблокируется, как только вы показываете ему свое лицо? Компьютерное зрение.

2. Как беспилотный автомобиль точно знает, куда ехать? Компьютерное зрение.

Итак, как видите, компьютерное зрение невероятно мощное и может творить удивительные вещи. Итак, я сказал вам, что компьютерное зрение дает беспилотному автомобилю возможность обнаруживать объекты вокруг себя, но как автомобиль может двигаться сам по себе, без того, чтобы кто-то приводил его в действие?

Это из-за отрасли робототехники и автономных систем. Автономные роботы ощущают окружающую среду с помощью различных технологий, таких как камеры, инфракрасные и ультразвуковые датчики, сканеры и микрофоны. Кроме того, они используют компьютерное зрение, чтобы «видеть» любые препятствия на своем пути. Подобно тому, как человек может передвигаться самостоятельно, эти ветки дают машине возможность двигаться самостоятельно. Итак, это краткое введение в области робототехники и автономных систем в области ИИ.

Итак, мы увидели, что компьютер, используя возможности НЛП, распознавания речи и компьютерного зрения, может разумно обрабатывать текст, голос и изображения. Часто с этими типами данных также существуют шаблоны, которые компьютеру было бы полезно понять.

Распознавание образов

Например, нарушения в медицинском сканировании могут быть чрезвычайно полезны для раннего выявления потенциальных проблем со здоровьем, или, возможно, обнаружение шаблонов использования слов в электронных письмах может помочь определить, следует ли автоматически классифицировать электронное письмо как спам или нет. Это стало возможным благодаря области искусственного интеллекта, которая называется Распознавание образов. Итак, распознавание образов позволяет машине распознавать закономерности и переупорядочивать данные.

Машинное обучение

И, наконец, наша последняя ветвь ИИ, возможно, самая мощная. Все мы знаем, что люди способны различать разные вещи. Например, нам легко отличить собаку от кошки. На протяжении всей нашей жизни нам показывали множество изображений обоих этих животных, поэтому к настоящему времени мы точно знаем, как отличить их друг от друга. Но до сих пор для компьютера это было не так просто, потому что у компьютера не было интеллекта, чтобы точно определить, что именно различает их, чтобы идентифицировать животное по изображению, которое он никогда раньше не видел. Так продолжалось до тех пор, пока не развилась ветвь Машинное обучение. Как и человек, машинное обучение позволяет компьютерам учиться на собственном опыте. По сути, люди могут скормить компьютеру сотни изображений кошек и собак, и в конце концов компьютер научится их различать. И со временем становится все лучше и лучше. Так что на высоком уровне это суть этой большой ветки. Итак, теперь вы узнали об основах основных подполей ИИ.

NLP, позволяющее компьютерам взаимодействовать с людьми

Распознавание речи, которое позволяет машинам понимать человеческие звуки

Компьютерное зрение, которое позволяет машинам просматривать и обрабатывать изображения и видео;

Распознавание образов, позволяющее компьютерам анализировать закономерности и закономерности.

Робототехника и автономные системы, которые позволяют машинам передвигаться самостоятельно;

Машинное обучение, которое позволяет компьютерам прогнозировать и улучшать себя на основе данных и опыта.

Первоначально опубликовано на https://www.energetictalks.in.