Когда я был молод, мне было около 11 лет, я был очарован этими терминами «искусственный интеллект», «машинное обучение», «распознавание образов», «обработка естественного языка» и т. Д., И я предполагал, что все эти термины сходятся к тому, что машины могут делать все за нас, пока мы сидим и наслаждаемся шоу !. К 18 годам оказалось, что это не так, потому что я понял, что если машина может обладать таким большим потенциалом и мощью, которые поражают людей, то люди обладают большим потенциалом и мощью, чем машины, потому что люди создали машины. Недавно я начал изучать искусственный интеллект и то, что он включает в себя. Я наткнулся на то, что называется картой ИИ, которая представляет собой чистый и простой способ взглянуть на ИИ на базовом уровне. Он состоит из 3-х параметров:
- Способности
- Задания
- Методы
Таким образом, на карте ИИ перечислены различные функции, выполняемые ИИ, такие как компьютерное зрение, распознавание речи, обработка естественного языка, планирование и принятие решений. Затем карта состоит из возможностей соответствующих операций, перечисленных под ними, а затем отображается задача, которую необходимо выполнить, в зависимости от ситуации, и, наконец, указывается метод, с помощью которого задача может быть достигнута. Например, если речь идет о переводе текста в речь или речи в текст, то этим методом будет машинное обучение. Машинное обучение в этом случае идеально, потому что более продуктивно позволить машине учиться на повторяющихся шаблонах, вводимых пользователем, а не программировать машину в соответствии с вводом. Это связано с тем, что машина учится быстрее и может выполнять более сложные операции, используя машинное обучение, а не программирование явным образом.
Цель карты AI - заменить узкий искусственный интеллект на общий искусственный интеллект, где он может выполнять более разнообразные задачи.
Термин «наука о данных» также привлекает внимание здесь, потому что он использует научные методы, процессы, алгоритмы и системы для извлечения данных в различных формах, как структурированных, так и неструктурированных, и это наиболее предпочтительный метод при работе с числовыми данными. искусственного интеллекта.
Новичок, который нам всем должен интересовать, - это «глубокое обучение». Самая большая ошибка, которую может сделать каждый, - это недооценить его, потому что он развивался в соответствии с последними мировыми тенденциями в области технологий и инноваций. Это также часть карты AI. Это наиболее предпочтительный метод, который атакует задачи, связанные с компьютерным зрением, НЛП, распознаванием речи и принятием решений, наиболее эффективным и ориентированным на результат способом. Он требует большого объема данных и широко применим, но его трудно интерпретировать.
Я считаю, что карта ИИ - это чистый и простой способ изменить представление человека о машинах, а также облегчить понимание искусственного интеллекта для нас !!
