Искусственный интеллект (ИИ) - это область компьютерных наук, в которой упор делается на создание интеллектуальных машин, которые работают и реагируют как люди.
Область исследований ИИ зародилась на семинаре в Дартмутском колледже в 1956 году, основателями и участниками которого стали Аллен Ньюэлл (CMU), Герберт Саймон (CMU), Джон Маккарти (Массачусетский технологический институт), Марвин Мински (Массачусетский технологический институт) и Артур Сэмюэль (IBM). лидеры исследований ИИ. Они и их ученики создали программы, которые пресса назвала «удивительными»: компьютеры учили стратегии проверки, решали словесные задачи в алгебре, доказывали логические теоремы и говорили по-английски.
К середине 1960-х основатель AI Герберт Саймон сказал о будущем:
«В течение двадцати лет машины будут способны выполнять любую работу, которую может выполнять человек»
Недавние исследования показывают, что в ближайшие 5–10 лет под угрозой окажется до 50% рабочих мест. Независимо от того, сможем ли мы полностью симулировать наш разум или нет, ИИ окажет значительное влияние на нашу жизнь.
Типы ИИ
ИИ можно классифицировать по-разному, но вот два примера.
1. Слабый ИИ
Слабый ИИ, также известный как узкий ИИ, представляет собой систему ИИ, разработанную и обученную для конкретной задачи. Виртуальные персональные помощники, такие как Google Assistance, Apple Siri, Window Cortana, Amazon Alexa, представляют собой одну из форм слабого ИИ.
2. Сильный ИИ
Сильный ИИ, также известный как общий искусственный интеллект, представляет собой систему ИИ с обобщенными когнитивными способностями человека, так что при представлении незнакомой задачи у нее достаточно интеллекта, чтобы найти решение.
Общие проблемы
Проблема моделирования интеллекта разбита на подзадачи. Они состоят из определенных черт или способностей, которые исследователи ожидают от интеллектуальной системы.
1. Рассуждения
Ранние исследователи разработали алгоритмы, имитирующие пошаговые рассуждения, которые люди используют при решении головоломок или логических выводах. К концу 1980-х и 1990-х годах в исследованиях искусственного интеллекта были разработаны методы работы с неопределенной или неполной информацией, основанные на вероятностных концепциях. Этих алгоритмов оказалось недостаточно для решения больших задач рассуждения, они становились экспоненциально медленнее по мере того, как проблемы росли.
2. Планирование
Интеллектуальные агенты должны уметь ставить цели и достигать их. Им нужен способ визуализировать будущее, например:
· Представление состояния мира и возможность делать прогнозы о том, как их действия изменят его.
· Делайте выбор, который максимизирует полезность доступных вариантов.
3. Машинное обучение
Это фундаментальная концепция исследований искусственного интеллекта с момента зарождения этой области - это изучение компьютерных алгоритмов, которые автоматически улучшаются благодаря опыту. Глубокое обучение - это разновидность машинного обучения, которую, проще говоря, можно рассматривать как автоматизацию прогнозной аналитики.
Существует три типа алгоритмов машинного обучения: контролируемое обучение, в котором наборы данных помечаются, чтобы можно было обнаруживать закономерности и использовать их для маркировки новых наборов данных; Обучение без учителя, при котором наборы данных не помечаются и сортируются по сходству или различиям; и Обучение с подкреплением, в котором наборы данных не помечаются, но после выполнения действия или нескольких действий система ИИ получает обратную связь.
4. Обработка естественного языка
НЛП дает машинам возможность читать и понимать человеческий язык. Достаточно мощная система обработки естественного языка позволила бы создавать пользовательские интерфейсы на естественном языке и получать знания непосредственно из источников, написанных людьми, таких как тексты новостных лент. Некоторые приложения обработки естественного языка включают поиск информации, интеллектуальный анализ текста, ответы на вопросы и машинный перевод.
5. Восприятие
Машинное восприятие - это способность использовать данные датчиков для определения аспектов мира. Приложения включают в себя распознавание речи, распознавание лиц и распознавание объектов. Компьютерное зрение - это способность анализировать визуальный ввод.
6. Движение и манипуляции
ИИ широко используется в робототехнике. Робототехника - это область инженерии, сфокусированная на разработке и производстве роботов. Роботы часто используются для выполнения задач, которые людям сложно выполнять или выполнять постоянно. Они используются на сборочных линиях для производства автомобилей или НАСА для перемещения крупных объектов в космосе. В последнее время исследователи используют машинное обучение для создания роботов, которые могут взаимодействовать в социальных сетях.
В 21 веке методы искусственного интеллекта пережили возрождение после одновременного развития компьютерных мощностей, больших объемов данных и теоретических знаний, а методы искусственного интеллекта стали неотъемлемой частью технологической отрасли, помогая решать многие сложные проблемы в компьютерных науках. Это будет намного хуже, чем то, что есть сегодня в AI.
Мы знаем, как развивать ваш бизнес с помощью искусственного интеллекта. Так что не стесняйтесь обращаться в Fuzzy Cloud и позвольте нам помочь вам.
