Johdatus tekoälyyn

Keinotekoinen äly on kyky suunnitella älykkäitä koneita tai kehittää itseoppivia ohjelmistosovelluksia, jotka jäljittelevät ihmismielen piirteitä, kuten päättelyä, ongelmanratkaisua, suunnittelua, optimaalista päätöksentekoa, aistihavaintoja jne. Keinotekoisten älykkäiden lähestymistapojen suorituskyky parempi kuin Ihmisten tekemät tietämykselliset toimet saivat yritystoiminnan ja tutkimusyhteisön huomion ympäri maailmaa, ja tällä tutkimusalalla on tapahtunut nopeaa kehitystä kahden viime vuosikymmenen aikana. siirrymme eteenpäin tässä keinotekoisen älykkyyden johdannossa yksityiskohtaisesti.

Keinotekoisen älykkyyden pääkomponentit ja ominaisuudet

Yllä olevassa jaksossa olemme tutkineet keinotekoisen älykkyyden johdantoa, joten nyt etenemme seuraavien komponenttien tai kehysten kanssa, jotka vaikuttavat merkittävästi erilaisten älykkäiden järjestelmien toteuttamiseen:

1. Ominaisuuksien suunnittelu

Prosessia, jolla tunnistetaan minimaalinen joukko informatiivisia ominaisuuksia tai määritteitä toimitetusta aineistosta, kutsutaan ominaisuuksien poistoksi. Koneoppimisprosessien suorituskykyä voidaan parantaa valitsemalla asianmukaiset ominaisuusjoukot oikein. Tehokas ominaisuuksien poistoprosessi varmistaa

  1. Entropiaksi kutsuttu häiriöasteen alentaminen luokittelemalla tietojoukot valittujen ominaisuuksien perusteella. Toisin sanoen tämä optimaalinen ominaisuusryhmä maksimoi tiedon saatavuuden.
  2. Ominaisuuksien nolla korrelaatio saavuttaen siten ominaisuusjoukon itsenäisyyden ja minimaalisuuden. Tämä tavoite saavutetaan käyttämällä tekniikoita, kuten pääkomponenttianalyysi (PCA), Gram-Schmidtin ortogonalisaatioprosessi jne.

2. Keinotekoiset hermostoverkot

Neuraali verkko käsittää painotetut yhteydet laskenta- solmujen joukon välillä peräkkäisissä kerroksissa. Yhteyksien optimaaliset painot johdetaan oppimisvaiheessa säätämällä niitä yhteisen painonjako-strategian mukaisesti ja toteutetun taaksepäin etenemisalgoritmin vastaanottaman palautteen mukaisesti. Teknisesti kukin solmu laskee tuloonsa etenevien arvojen painotetun summan. Seuraavalle kerrokselle eteenpäin siirtävien laskettujen arvojen kriteerejä säädellään aktivointitoiminnoilla. Sarjan aikakausien jälkeen, jotka muodostavat eteen- ja taaksepäin etenemisvaiheet, painot ja muut verkkoparametrit lähentyvät optimaalisiin arvoihin lopulta sopivimpaan malliin. Yleisimmin käytetyt keinotekoiset hermostoverkot ovat:

  1. Convolutional Neural Networks (CNN) kääntää vastaanotetun tulon opittujen spatiaalisten suodattimien / kuvioiden kanssa ominaisuuksien tunnistamiseksi konvoluutiokerroksessa. Nämä signaalit välitetään eteenpäin seuraaville tasoille, jotka on kytketty täysin tunnistustehtävien suorittamiseen.
  2. Translaatiovaihteluihin suuntautuneen kehityksen tukevuus polttaa ominaisuuksien tunnistamista tai merkitsemistä tehokkaasti, ja tätä lähestymistapaa käytetään laajasti kuvan tunnistamissovelluksissa.
  3. Toistuvat hermostoverkot (RNN) käyttävät pitkäaikaista lyhytmuistia (LTSM) tuntemattomien arvojen älykkääseen arviointiin aikaisemman tietosarjan perusteella.

3. Syvä oppiminen

Syvän oppimisen arkkitehtuurissa on enemmän piilotettuja kerroksia tulo- ja lähtökerroksen välillä verrattuna keinotekoisiin hermoverkkoihin. Tämä arkkitehtuurimuutos helpottaa syvän oppimisen puitteita suorittamaan automaattinen ominaisuuksien poiminta luokitteluoppimisen ohella. Nämä mallit käyttävät ohjattua oppimista harjoitteluun hyvin merkittyjen tietojoukkojen avulla. Huolimatta luontaisesta monimutkaisuudesta arkkitehtuurissa lukuisten piilotettujen kerrosten kanssa, mallin oppimisaikaa voidaan vähentää huomattavasti käyttämällä korkean suorituskyvyn rinnakkaislaskennallisia GPU: ita

Keinotekoisen älykkyyden sovellukset

Kuten olemme jo oppineet keinotekoisen älykkyyden johdannosta, keskustelemme nyt AI: hen liittyvistä teorioista ja menetelmistä, jotka mullistivat kaikkia aloja, mukaan lukien vähittäiskauppa, talous, avaruus tutkimus, terveydenhuolto, kulutuselektroniikka, autot jne. Muutaman sovelluksen yksityiskohdat ovat seuraavat:

  • Eettinen geeninkäsittely

Geenimutaatioiden aiheuttamien sairauksien tai häiriöiden hoitamiseen tarkoitettu henkilökohtainen lääketieteellinen hoito saavutetaan ymmärtämällä tarkasti potilaan geneettinen suunnitelma. Nukleotidijärjestyksen tunnistamiseen tarkoitettua analyysia kutsutaan genomisekvensoinniksi. Genomisekvensoinnista saatujen käsitysten perusteella herkät mutaatiot tunnistettaisiin kärsijäkohtaisen hoitosuunnan määrittämiseksi.

  • Älykäs katastrofivalmiusjärjestelmä

Nykyaikaiset pelastusjärjestelmät käyttävät AI-moottorilla varustettuja drooneja, robotteja, antureita nopeasti tarkkojen tietojen saamiseksi vaurioiden laajuudesta, loukkuun joutuneiden uhrien täsmällisestä sijainnista ja maiseman topografisista yksityiskohdista kriisiaikoina. Älykkäät järjestelmät auttavat pelastustyöntekijöitä tunnistamaan lähimmät ja turvallisimmat kokoontumispaikat evakuoimalla ihmisiä katastrofialueilta. AI: llä varustetut katastrofinhallintamoduulit stimuloivat tehokkaasti pilkkakaappauksia, jotta voidaan tunnistaa mahdollisesti haavoittuvat alueet, suunnitella varotoimenpiteitä, seurata ja hallita resurssien jakamista saumattomasti.

  • Suositusjärjestelmät

Parhaat suositusjärjestelmät tunnistavat tai ennustavat käyttäjän mieltymykset kohteisiin perustuen esineprofiiliin ja käyttäjien käyttäytymistä koskeviin päätelmiin. Käyttäjien halu eri kohteita kohtaan esitetään käyttäjän ja esineen pareina hyödyllisyysmatriisissa. Kaksi tapaa löytää käyttäjän vastaus tuotteisiin ovat:

  1. Sisältöpohjaiset suositukset ymmärtävät käyttäjien kiinnostusta muutamille kohteille annettujen arviointien / palautteen perusteella ja ehdottavat samanlaisia ​​kohteita heille.
  2. Yhteistyöllisessä suodatuksessa keskitytään tunnistamaan samanlaisia ​​käyttäjiä ja suosittelemaan kohteita, joita muut samanlaiset käyttäjät pitävät parempana.

Matemaattisesti edustatu hyödyllisyysmatriisi on harva ja suositusalgoritmin tavoitteena on johtaa tuntemattomien / vastaamattomien merkintöjen johtaminen harvoista tunnetuista arvoista käyttämällä klusterointialgoritmeja ja matriisin tekijämenetelmiä, kuten yksittäisen arvon hajoamista (SVD) jne.

Keinotekoisen älykkyyden edut

Kuten olemme jo oppineet keinotekoisen älykkyyden johdannosta, kerro meille keinotekoisen älykkyyden eduista ja AI-päivitettyjen moduulien tarjoamista eduista:

  • Ihmisen minimaalinen puuttuminen

AI-käyttöiset järjestelmät ovat parhaiten sopivia ratkaisuja ympäristöihin, joissa ihmisen elämä on todennäköisemmin vaarassa. Muutamia esimerkkejä tällaisista tilanteista ovat avaruuden etsintä, puolustusoperaatiot, kuten pommin purkaminen, työpaikat, joille on ominaista voimakas lämpö, ​​mineraalien louhinta jne.

  • Nopeampi ja tarkempi

Hyvin koulutettujen AI-yhteensopivien sovellusten suorituskyky vähentää huomattavasti inhimillisten virheiden hiipimistä. Nämä AI-versiot osoittautuivat nopeammiksi laskennallisesti kalliissa tehtävissä etenkin tieteellisen tutkimuksen alalla ja aikaa vievissä tehtävissä. Suurin osa rutiininomaisista, triviaaleista ja toistuvista tehtävistä voidaan automatisoida asianmukaisella AI-ajotekniikalla toiminnan tehostamiseksi.

haasteet

Yllä olevassa keinotekoisen älykkyyden johdannon osassa olemme oppineet ominaisuuksista, sovelluksesta ja eduista. Joten edetämme nyt keinotekoisen älykkyyden haasteisiin:

  • Tarve massiiviselle datakorpukselle

Älykkäät järjestelmät, ennen kuin ne otetaan käyttöön reaalimaailman ratkaisuna, oppivat yleensä optimoidun mallin suuren tietomäärän avulla koulutuksen ja validoinnin aikana. Valtavien tietomäärien saatavuus ja kyky käsitellä niitä ovat suurimmat rajoitukset perinteisten järjestelmien ja ohjelmistosovellusten kehittymiselle AI-yhteensopivina painoksina. Tarve kehittyneille mallinnustekniikoille, jotka pystyvät arvioimaan malliparametrit erittäin tarkasti rajoitetun datanäytteiden avulla, on välitön.

  • Multimodaaliset vuorovaikutukset

Tietokonenäkömenetelmiä käsittävien havaintopohjaisten tunnistussovellusten tehokkuutta ja tarkkuutta voidaan parantaa hyödyntämällä kykyä tulkita ja käsitellä useita datamuotoja samanaikaisesti. Tämä mahdollistaa tunnistusparadigman jäljitellä ihanteellisesti ihmisen älykkyyttä, joka toimii yhdessä erilaisten aistien, kuten kosketus, visio, kuulo, jne. Kanssa.

  • Ihmisen hallinnan ulkopuolella

Koska AI-tekniikka poikkeuksellisesti kykenee ymmärtämään ja oppimaan valtavia tietokirjastoja nopeammin, on olemassa muutamia uhkaavia tapauksia, joissa AI-kehys sai emotionaalisen osamäärän ja ylitti ihmisen loogisen ajattelun raajat. Tällaisissa sääntelemättömissä tapauksissa epätavallinen käyttäytyminen, jos AI-järjestelmät johtaisi korjaamattomaan katastrofiin.

Suositellut artikkelit

Tämä on ollut opas tekoälyn johdatukseen. Täällä olemme keskustelleet tekoälyn ominaisuuksista, sovelluksista ja eduista. Voit myös katsoa seuraavia artikkeleita saadaksesi lisätietoja -

  1. Keinotekoinen älykkyys ja ihmisen älykkyys
  2. Urat tekoälyssä
  3. Koneoppiminen vs keinotekoinen äly
  4. Business Intelligence vs Big Data
  5. Johdatus tekoälytyökaluihin
  6. Tekoälyn yritykset
  7. Keinotekoisen älykkyyden merkitys
  8. Kuusi parhainta vertailua CNN: n ja RNN: n välillä
  9. Keinotekoinen älykkyystekniikat

Luokka:

Suuri data