Основная цель этой статьи — предоставить информацию об ИИ (искусственном интеллекте) с нуля. Он состоит из краткого описания ИИ. В конце этой статьи вы получите представление о том, как работает ИИ, о различных способах изучения ИИ и о том, насколько он важен в современном мире.
Что такое искусственный интеллект?
ИИ разработан, чтобы заставить машины делать то, что люди делают лучше. ИИ делает машины интеллектуальными и стал жизненно важной частью технологий. Это область информатики, которая фокусируется на создании интеллектуальных машин, которые работают как люди.
Через несколько лет компьютерная система сможет полностью имитировать человеческий разум. Стивен Хокинг однажды сказал: «Развитие полноценного искусственного интеллекта может означать конец человеческой расы. Люди, которые ограничены медленной биологической эволюцией, не могут конкурировать и будут вытеснены».
Основными изюминками ИИ являются логическая дедукция, распознавание речи, обработка естественного языка (NLP), логическое мышление. НЛП просто означает процесс, который создает текст из компьютерных данных. Он действует как переводчик и преобразует компьютеризированные данные в представление на естественном языке.
ИИ – это общая категория, общая для всех трех категорий, которые подразделяются на следующие категории:
~ Машинное обучение
Машинное обучение — важная часть искусственного интеллекта, способная обучаться без явного программирования. Он использует статистическую аналитику, и его основная работа заключается в распознавании закономерностей и прогнозировании результирующего набора данных с помощью алгоритмов.
~ Глубокое обучение
Идея глубокого обучения исходит из работы с нейронами мозга. В основном это зависит от искусственной нейронной сети (ИНС). ИНС — это алгоритм обработки информации, который работает как биологическая нервная система. Нейронная сеть — это своего рода адресуемое содержимое памяти, способное хранить опытные знания и делать их доступными для использования в будущем.
Самые используемые языки программирования для разработки ИИ
~ Python
Python является самым популярным в списке языков разработки ИИ из-за его простой структуры. Популярная библиотека с открытым исходным кодом TensorFlow использует программирование на Python. Инструмент обработки форматированных текстовых файлов делает его лучшим решением проблем NLP.
~ C++
Основным преимуществом использования C++ для ИИ является его скорость. C++ считается самым быстрым языком программирования для ИИ. ИИ требует математических расчетов и сложной логической дедукции, поэтому требует больше времени. C++ — наиболее рекомендуемый язык после Python для машинного обучения и нейронных сетей.
~ LISP
Lisp заявлен как «обработка списков», второй старейший язык программирования в мире. Lisp имеет некоторые особенности, благодаря которым его можно гибко использовать для разработки ИИ.
~ Пролог
Пролог — это язык логического программирования, в котором логические рассуждения отображаются в виде программ. Программа на Прологе состоит из объявления фактов, нескольких логических утверждений, формулировки вопросов, на которые нужно ответить. Он декларативен, т.е. логика любой программы будет рассматриваться по правилам и фактам.
~ Java
Java — это объектно-ориентированный язык программирования. Он работает на всех платформах благодаря виртуальной машине, известной как виртуальная машина Java (JVM), что делает ее независимой от платформы. Java проста в использовании и легко отлаживается. Программирование ИИ на Java хорошо подходит для алгоритмов поиска и сортировки, нейронных сетей.
Есть несколько фреймворков, с которых можно начать работу с основами создания собственного искусственного интеллекта. Эти платформы позволяют разработчикам подключать свои собственные устройства или приложения к системе распознавания голоса, чат-боту и искусственному интеллекту. Вот некоторые из лучших фреймворков:
1. Wit.ai
Wit.ai — это сервис, который предоставляет разработчикам уникальное сочетание распознавания голоса и машинного обучения. Он обслуживает службы, которые преобразуют словесные команды в текст, а также может быть обучен понимать эти команды.
2. Api.ai
Api.ai — это платформа, которая помогает разрабатывать ботов с искусственным интеллектом. Это позволяет пользователям по-новому использовать ваш продукт, создавая привлекательные голосовые и текстовые интерфейсы, такие как голосовые приложения и чат-бот. Api.ai изменил свое название на «DialogFlow», но рабочий процесс остался прежним. Он универсален, что означает, что боты могут быть развернуты на различных платформах, поддерживающих ИИ, таких как мессенджер FB, Google Assistant и т. д.
3. Melissa-AI/Melissa-Core
Melissa — это виртуальный помощник для OS X. В настоящее время он использует либо механизм преобразования речи в текст Google, либо помощник CMU Sphinx. Если вы больше занимаетесь программированием ИИ и Raspberry Pi, вы можете использовать Melissa. Будучи личным помощником с открытым исходным кодом, Мелисса была написана на Python, который работает на Raspberry Pi, Windows, OS X и Linux. Он довольно часто обновлялся.
4. Clarifi
Clarifi полностью отличается от других сервисов, этот сервис может распознавать как изображение, так и видеоконтент. Он имеет собственный механизм глубокого обучения, который постоянно совершенствуется при каждом использовании и имеет возможность видеть и распознавать объекты. Он может делать все, что угодно, от пометки изображений до поиска других изображений, которые визуально похожи. Вы даже можете научить платформу совершенно новым концепциям, обучая ее собственным примерам.
5.TensorFlow
Он разработан Google. Это библиотека с открытым исходным кодом для численных вычислений. Если вы хотите разрабатывать системы ИИ с нуля, это лучший вариант. Вы узнаете больше о глубоком обучении и искусственном интеллекте. TensorFlow лучше всего подходит для обработки изображений.
Вывод.
Решение проблем – главная задача ИИ. Это процесс генерации решений из заданных данных. Чтобы решить конкретную проблему, нам нужно построить систему или метод, который может генерировать требуемое решение. ИИ — это очень обширная область, способная генерировать такие решения. Он включает в себя множество областей, таких как компьютер, математика, биология, психология и т. д.
Источник: https://www.9spl.com/blog/generate-solutions-artificial-intelligence/
Био автора:
Брейн Во является экспертом по продажам и маркетингу, работающим в 9series Solutions, которая хорошо известна как Компания графического дизайна в Индии. Он верит, что адаптивный дизайн веб-сайта и удобный веб-сайт помогают привлечь потенциальных клиентов. Он также обладает хорошими знаниями в области AI (искусственный интеллект) и (машинное обучение).
