От Siri до помощника Google, беспилотных автомобилей, такси, таких как Uber, искусственный интеллект делает бизнес умнее и умнее. Вы когда-нибудь представляли себе, как приложения для заказа такси оценивают стоимость вашей поездки еще до того, как вы ее взяли? Но знаете ли вы, что такое искусственный интеллект и как он работает?
Прочтите эту статью, чтобы понять значительное влияние искусственного интеллекта на нашу повседневную жизнь.
Что такое искусственный интеллект?
Искусственный интеллект (ИИ) — это широкая область компьютерных наук, целью которой является создание систем, которые могут функционировать разумно и независимо, как люди.
ИИ — это имитация процессов человеческого интеллекта машинами. Интеллектуальные процессы включают обучение, рассуждение и самокоррекцию. Конкретные приложения ИИ включают машинное зрение, распознавание речи и экспертные системы.
После понимания того, что такое искусственный интеллект, вам необходимо узнать, как он работает и какие компоненты заставляют машины работать разумно.
Подполя искусственного интеллекта
Распознавание речи
Обработка естественного языка
Машинное зрение
Люди могут видеть своими глазами и обрабатывать то, что видят; это область компьютерного зрения. Компьютерное зрение подпадает под символический способ обработки информации компьютерами.
Более того, они могут узнавать окружающее их глазами, которые создают образы этого мира. Эта область обработки изображений, хотя и не имеющая прямого отношения к ИИ, необходима для компьютерного зрения.
Робототехника
Люди могут понимать свое окружение и плавно передвигаться; это область робототехники. Роботизированная автоматизация процессов повышает эффективность бизнеса и процессов за счет автоматизации повторяющихся и сложных задач.
Распознавание образов
Люди могут видеть закономерности, такие как группировка похожих объектов; это область распознавания образов. Машины еще лучше распознают образы, потому что они могут использовать больше данных и размеров данных, это область машинного обучения.
Теперь давайте поговорим о человеческом мозге. Человеческий мозг — это сеть нейронов, и мы используем нейроны, чтобы чему-то учиться.
Как работает разработка искусственного интеллекта и как она связана с человеческим мозгом
Понимания того, что такое искусственный интеллект, недостаточно, пока вы не узнаете, как он вступает в игру. Читайте дальше, чтобы узнать, как работает искусственный интеллект.
Если мы сможем воспроизвести структуру и функции человеческого мозга, мы сможем получить когнитивные способности у машин; это область нейронных сетей.
Если эти сети более сложные и более глубокие, и мы используем их для изучения сложных вещей, то это область глубокого обучения.
Существуют разные типы глубокого обучения и машин, которые представляют собой принципиально разные методы воспроизведения того, что делает человеческий мозг.
Если мы заставим сеть сканировать изображения слева направо сверху вниз, это будет сверточная нейронная сеть. Но что такое CNN?
CNN используется для распознавания объектов на сцене; именно так компьютерное зрение вписывается в распознавание объектов с помощью ИИ.
Люди могут помнить прошлое как то, что вы ели на ужин прошлой ночью, ну, по крайней мере, большинство из нас. Мы можем заставить нейронную сеть распознавать ограниченное прошлое, это рекуррентная нейронная сеть.
Как видите, глаз работает двумя способами: один основан на символах, а другой — на данных. Что касается базы данных, это называется машинным обучением, поскольку нам нужно предоставить машине много данных, прежде чем она сможет научиться.
Например, если у вас есть много данных о продажах и расходах на рекламу, вы можете построить график этих данных, чтобы увидеть некоторую закономерность. Если машина сможет изучить этот шаблон, то она сможет делать прогнозы на основе того, что она изучила.
В то время как одно, два или даже три измерения являются естественными для людей, чтобы понимать и учиться, машины могут учиться во многих других аспектах, например, в сотнях или тысячах. Вот почему устройства могут просматривать множество многомерных данных и определять закономерности.
Как только он изучит эти закономерности, он сможет делать прогнозы, к которым люди даже не могут приблизиться. Мы можем использовать все эти методы машинного обучения для выполнения одной из двух задач: классификации или прогнозирования.
Например, когда вы используете некоторую информацию о клиентах, чтобы относить новых клиентов к группе, такой как молодые люди, вы классифицируете их клиентов.
Если вы используете данные, чтобы предсказать, перейдут ли они к конкуренту, то вы делаете прогноз.
Существуют определенные алгоритмы обучения, которые используются в процессе разработки ИИ для разумного управления машинами. Давайте разберемся, как работают разные алгоритмы обучения.
Вот некоторые алгоритмы обучения, используемые для создания искусственных интеллектов машин
- Контролируемое обучение
Если вы обучаете алгоритм с данными, которые также содержат ответ, то это называется обучением с учителем. Например, когда вы обучаете машину узнавать ваших друзей по именам, вам нужно будет идентифицировать их для компьютера.
- Неконтролируемое обучение
Если вы тренируете алгоритм с данными, где вы хотите, чтобы машина вычисляла закономерности, то это обучение без учителя. Например, вы можете захотеть передать данные о небесных объектах во Вселенной и ожидать, что машина сама придумает закономерности в этих данных.
- Обучение с подкреплением
Если вы даете какому-либо алгоритму цель и ожидаете, что Машина путем проб и ошибок достигнет этой цели, то это называется обучением с подкреплением. Попытка робота перелезть через стену до тех пор, пока она не преуспеет, является примером этого.
В заключение
В neuroni.co наша команда разработчиков искусственного интеллекта обладает возможностями для создания решений искусственного интеллекта, ориентированных на прибыль. Свяжитесь с нами, чтобы разработать решение на основе ИИ для вашего бизнеса.
