Johdatus tekoälyn työhön

Keinotekoinen älykkyys toimii pääasiassa kolmella tekniikalla. Ne ovat Symbolic AI, tietovetoista ja tulevaisuuden kehitystä. Symbolinen keinotekoinen älykäs kattaa asiantuntijajärjestelmät, sumea logiikan ja AI: n varhaisen periaatteen. Asiantuntijajärjestelmä, tietokoneelle annetaan ongelma, ja tietokoneen loogisten ongelmanratkaisutaitojen tarkistamiseksi suoritettiin muutama käytäntö. He ovat antaneet joukon sääntöjä ja noudattavat tiukasti parasta rajoitetussa ympäristössä. Sumuisessa logiikassa se on enimmäkseen totta tai vääriä menetelmiä, ja niitä käytetään ohjausjärjestelmissä. Tietopohjaisessa koneoppimisessa neuroverkkoja ja syvän oppimisen algoritmeja käytetään prosessoimaan tietopohja datan louhinnan ja big datan avulla, ja niitä käytetään NLP: ssä. On tärkeää erottaa toisistaan ​​eri menetelmät ja soveltaa oikea niiden kypsyysasteeseen. Tässä aiheessa aiomme oppia kuinka tekoäly toimii.

Kuinka tekoäly soveltuu?

Koulutuksen tekoäly antaa arvokkaan panoksen ihmisiin. Tässä ratkaistaan ​​monimutkainen ongelma jakamalla ongelma alayksiköihin ja etsimällä ratkaisu jokaiselle alayksikölle. Alayksikkö voi olla järjestelmä tai ihminen, joka yrittää löytää ratkaisun ongelmaan. Ehdotettu teoria osoittaa, että kognitiivinen tiede koulutuksessa kehitti ohjaajaa ohjelmoimalla tietokoneen ja että ohjaaja seuraisi opiskelijoiden ongelmanratkaisutaitoja. Nyt ohjaaja opastaa opiskelijaa ja neuvoo häntä kaikissa ratkaisun vaiheissaan estämällä heitä ennen heidän putoamistaan ​​ansaan. Tämä menetelmä saa opiskelijan oppimaan oppitunnista ongelmasta ja olemaan kognitiivinen tulevaisuudessa.

Expert-järjestelmää käytetään laajasti keinotekoisessa tekniikassa. Suosituin on oikeinkirjoituksen korjaus ja oikeinkirjoituksen tarkistus. Ne toimivat oikolukijana tarkistamalla oikeinkirjoitukset ja kieliopin virheet ja antavat kaikki mahdolliset ehdotukset parhaan artikkelin saamiseksi. Automaatioteollisuuden asiantuntijajärjestelmää käytetään laajasti 80 prosentissa sen valmistusprosessista. Se säästää työvoimakustannuksia, vähentää virhettä ja antaa maksimaalisen tuotoksen minimiajassa, koska robotti ei tarvitse lounasaikaa tai tauon aikaa. Mies kestää tunteja saadakseen kipu suorittamaan tehtävän, jonka robotti tekee murto-minuutissa.

Robotiikka, jolla on sovellettu AI, on houkuttelevin ja hyödyllisin henkilöstöresursseille. Robotit on ohjelmoitu suorittamaan toistuvia tehtäviä, jotka lisäävät tuottavuutta ja joita käytetään tehokkaasti. Robottien ainutlaatuinen piirre on pommin purkaminen, avaruustutkimus ja ohjelmoidut tehtävät, jotka ovat ihmisille vaarallisia. Robottien edistyksellinen tutkimus on saada ne näkemään, kuulemaan ja koskettamaan toteuttamalla ne törmäysantureilla, kameroilla ja ultraäänianturilla. Robottia käytetään avaruustutkimuksessa ja ne ovat sopeutettavissa ympäristöön ja fyysisiin olosuhteisiin.

Tunteet sieppaavat ihmisen älyllisen ajattelun, joka on keinotekoisten ajattelijoiden häirintää. Tunteellisen käsittelyn lisäksi robotti on myös ohjelmoitu ajattelemaan loogisesti ja tekemään tehokkaita päätöksiä.

Päivittäisessä elämässä keinotekoinen älykkyys toteutetaan ja kasvaa menestyksekkäästi ympärillämme viestinnän, ajanhallinnan, koulutuksen, kognition, terveyden, turvallisuustoimenpiteiden, liikenteen hallinnan, ostojen, markkinoinnin, ostosten ja suunnittelun näkökohdissa.

Google-kartan avulla löytääksesi mahdollisimman lyhyen etäisyyden Digikstra Algorithmin avulla,

Keinotekoista älykkyyttä käytetään tieteessä kokeilujen suunnitteluun, resurssien kouluttamiseen, tietojen tulkintaan ja monimutkaisuuden vähentämiseen

Keinotekoisen älykkyyden peruskomponentit

Viisi suurta komponenttia, jotka tekevät tekoälystä onnistuneen, ovat:

1. Löydä: Älykkään järjestelmän peruskysymys on tutkia tietoja käytettävissä olevista resursseista ilman ihmisen väliintuloa. Sitten ETL-algoritmi käsittelee sen tutkimaan suurta tietokantaa ja löytää automaattisesti sisällön ja ongelman ratkaisun välisen suhteen. Tämä ratkaisee paitsi monimutkaisen kysymyksen myös myös hätäilmiöiden tunnistamisen

2. Ennusta: Tämä lähestymistapa on suunniteltu tunnistamaan tulevat tapahtumat luokituksen, sijoituksen ja regression perusteella. Tässä käytetty algoritmi on satunnainen metsä, lineaariset oppijat ja kaltevuuden lisääminen. Harvoin ennustus menee pieleen joissakin numeerisissa arvoissa, jos esiintyy vääristymää.

3. Perustele: Sovellus vaatii ihmisen väliintuloa, jotta tulos olisi paremmin tunnistettavissa ja uskottava. Joten sen on ymmärrettävä ja perusteltava mikä on väärin ja oikein ja sitten annettava ihmiselle oikea ratkaisu tilanteen hoitamiseen. Samoin automaatioteollisuudessa sillä on oltava mutterin ja pultin ymmärtäminen koneesta tietääkseen miksi sitä korjataan ja mitä on tehtävä edelleen.

4. Laki: Älykkään sovelluksen on oltava aktiivinen ja asuttava yrityksessä löytääkseen, ennakoida ja perustella

5. Opi: Älykkäällä järjestelmällä on tapana oppia ja päivittää itseään päivä päivältä kilpaillakseen maailman tarpeissa.

esimerkit

Suurin osa AI: ssä käytetyistä ohjelmointikieleistä ovat seuraavat

Python on ainutlaatuinen ja suosikki tietokoneohjelmoijille yksinkertaisen ja monipuolisen syntaksinsa vuoksi. Se on erittäin mukava ja sitä voidaan käyttää kaikissa käyttöjärjestelmissä, kuten Unix, Linux, Windows ja Mac. Koska Pythonilla on systemaattinen järjestely, sitä sovelletaan OOPS: ään, hermoverkkoon, NLP-kehitykseen ja erityyppisiin ohjelmointeihin. Se on niin ainutlaatuinen ja sillä on laaja valikoima kirjasto-toimintoja

C ++: ta käytetään pääasiassa AI-ohjelmointitehtävissä sen aikaherkän ominaisuuden takia. Sillä on minimaalinen vasteaika ja nopea toteutusprosessi, mikä on tärkeää pelien ja hakukoneiden kehittämiselle. Se on uudelleenkäytettävä perinnöllisyytensä ja tietojen piilottavien ominaisuuksiensa vuoksi. Sitä käytetään laajalti ratkaisemaan AI-tilastollisia tekniikoita.

Java on toinen enimmäkseen käytetty AI-ohjelmointikieli, eikä se tarvitse virtuaalikoneteknologian vuoksi mitään erityistä alustaa kokoamiseksi. Se yhdistää C: n ja C ++: n ominaisuudet ja tekee siitä entistä yksinkertaisemman ja helpomman virheenkorjauksen. Java-automaattinen muistinhallinta vähentää kehittäjän työtä.

LISP: tä käytetään osana AI-kehitystä. LISP: llä on erityinen makrojärjestelmä, joka helpottaa älyllisen älykkyyden useiden tasojen toteuttamista ja tutkimista. Sitä käytetään enimmäkseen logiikkatehtävien ratkaisemisessa ja koneoppimisessa. Se antaa vapauden ja nopean prototyyppien suosimisen ohjelmoijille ja tekee LISP: stä tavallisemman kielen ja käyttäjäystävällisen AI: ssä.

PROLOGia käytetään perusalgoritmin automaattiseen jälkiseurantaan, puupohjaiseen jäsentämiseen ja kuvion yhteensovittamiseen, jotka ovat pakollisia AI: lle. Sitä sovelletaan laajasti lääketieteessä.

johtopäätös

Tekoäly on onnistuneesti asettanut virstanpylväänsä kaikilla toimialoilla, kuten sähköisessä kaupassa, biotekniikassa, sairauksien diagnosoinnissa, sotilasalalla, matematiikassa ja logistiikassa, raskaassa teollisuudessa, rahoituksessa, liikenteessä, tietoliikenteessä, ilmailussa, digitaalisessa markkinoinnissa, puhelinasiakaspalveluissa, maataloudessa ja peleissä.

Suositellut artikkelit

Tämä on opas keinotekoisen älykkyyden toimivuuteen. Keskustelemme tässä keinotekoisen älykkyyden peruskomponenteista esimerkkien kanssa. Saatat myös katsoa seuraavia artikkeleita saadaksesi lisätietoja -

  1. Johdatus tekoälyyn
  2. Keinotekoisen älykkyyden haastattelukysymykset
  3. Keinotekoisen älykkyyden tyypit
  4. Koneoppimallit
  5. Yleiskatsaus tekoälyongelmiin
  6. Sumuinen logiikkajärjestelmä
  7. Keinotekoisen älykkyyden merkitys

Luokka:

Suuri data