Τι είναι η Τεχνητή Νοημοσύνη; Εισαγωγή, Ιστορία & Τύποι AI

Τι είναι η Τεχνητή Νοημοσύνη (AI);

AI (Τεχνητή Νοημοσύνη) είναι η ικανότητα μιας μηχανής να εκτελεί γνωστικές λειτουργίες όπως οι άνθρωποι, όπως αντίληψη, μάθηση, συλλογισμός και επίλυση προβλημάτων. Το σημείο αναφοράς για την τεχνητή νοημοσύνη είναι το ανθρώπινο επίπεδο που αφορά σε ομάδες συλλογισμού, ομιλίας και όρασης.

Σε αυτή τη Εκμάθηση Τεχνητής Νοημοσύνης, θα μάθετε τα ακόλουθα βασικά τεχνητής νοημοσύνης-

Εισαγωγή στα επίπεδα τεχνητής νοημοσύνης

Σήμερα, η τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιείται σχεδόν σε όλους τους κλάδους, δίνοντας τεχνολογικό πλεονέκτημα σε όλες τις εταιρείες που ενσωματώνουν την τεχνητή νοημοσύνη σε κλίμακα. Σύμφωνα με τη McKinsey, η τεχνητή νοημοσύνη έχει τη δυνατότητα να δημιουργήσει αξία 600 δισεκατομμυρίων δολαρίων στο λιανικό εμπόριο, φέρνοντας 50 τοις εκατό περισσότερη αυξητική αξία στον τραπεζικό τομέα σε σύγκριση με άλλες τεχνικές ανάλυσης. Στις μεταφορές και τα logistics, η πιθανή αύξηση των εσόδων είναι 89% μεγαλύτερη.

Συγκεκριμένα, εάν ένας οργανισμός χρησιμοποιεί τεχνητή νοημοσύνη για την ομάδα μάρκετινγκ του, μπορεί να αυτοματοποιήσει κοσμικές και επαναλαμβανόμενες εργασίες, επιτρέποντας στον εκπρόσωπο πωλήσεων να επικεντρωθεί στη δημιουργία σχέσεων, στην καλλιέργεια ηγεσιών κ.λπ. Μια εταιρεία με το όνομα Gong παρέχει μια υπηρεσία πληροφοριών συνομιλιών. Κάθε φορά που ένας Αντιπρόσωπος Πωλήσεων κάνει μια τηλεφωνική κλήση, το μηχάνημα καταγράφει, μεταγράφει και αναλύει τη συνομιλία. Ο αντιπρόεδρος μπορεί να χρησιμοποιήσει αναλυτικά στοιχεία τεχνητής νοημοσύνης και συστάσεις για να διαμορφώσει μια στρατηγική νίκης.

Με λίγα λόγια, η τεχνητή νοημοσύνη παρέχει τεχνολογία αιχμής για την αντιμετώπιση πολύπλοκων δεδομένων που ένας άνθρωπος δεν μπορεί να χειριστεί. Η τεχνητή νοημοσύνη αυτοματοποιεί τις περιττές θέσεις εργασίας επιτρέποντας στον εργαζόμενο να επικεντρωθεί σε εργασίες υψηλού επιπέδου και προστιθέμενης αξίας. Όταν η τεχνητή νοημοσύνη εφαρμόζεται σε κλίμακα, οδηγεί σε μείωση κόστους και αύξηση εσόδων.

Ιστορία της Τεχνητής Νοημοσύνης

Η Τεχνητή Νοημοσύνη είναι ένα τσιτάτο σήμερα, αν και αυτός ο όρος δεν είναι νέος. Το 1956, ειδικοί της avant-garde από διαφορετικά υπόβαθρα αποφάσισαν να οργανώσουν ένα καλοκαιρινό ερευνητικό πρόγραμμα για την τεχνητή νοημοσύνη. Τέσσερα έξυπνα μυαλά οδήγησαν το έργο. John McCarthy (Dartmouth College), Marvin Minsky (Πανεπιστήμιο Χάρβαρντ), Nathaniel Rochester (IBM), και Claude Shannon (Bell Telephone Laboratories).

Εδώ, είναι μια σύντομη ιστορία της Τεχνητής Νοημοσύνης:

Στόχοι Τεχνητής Νοημοσύνης

Εδώ είναι οι κύριοι στόχοι της AI:

• Σας βοηθά να μειώσετε τον χρόνο που απαιτείται για την εκτέλεση συγκεκριμένων εργασιών.
• Διευκολύνει τους ανθρώπους να αλληλεπιδρούν με μηχανές.
• Διευκόλυνση της αλληλεπίδρασης ανθρώπου-υπολογιστή με τρόπο πιο φυσικό και αποτελεσματικό.
• Βελτίωση της ακρίβειας και της ταχύτητας των ιατρικών διαγνώσεων.
• Βοηθώντας τους ανθρώπους να μάθουν νέες πληροφορίες πιο γρήγορα.
• Ενίσχυση της επικοινωνίας μεταξύ ανθρώπων και μηχανών.

Υποτομείς Τεχνητής Νοημοσύνης

Ακολουθούν ορισμένα σημαντικά υποπεδία της Τεχνητής Νοημοσύνης:

Μηχανική μάθηση: Η μηχανική μάθηση είναι η τέχνη της μελέτης αλγορίθμων που μαθαίνουν από παραδείγματα και εμπειρίες. Η μηχανική μάθηση βασίζεται στην ιδέα ότι ορισμένα μοτίβα στα δεδομένα εντοπίστηκαν και χρησιμοποιήθηκαν για μελλοντικές προβλέψεις. Η διαφορά από τους κανόνες κωδικοποίησης είναι ότι το μηχάνημα μαθαίνει να βρίσκει τέτοιους κανόνες.

Βαθιά μάθηση: Η βαθιά μάθηση είναι ένα υποπεδίο της μηχανικής μάθησης. Η βαθιά εκμάθηση δεν σημαίνει ότι το μηχάνημα μαθαίνει πιο εις βάθος γνώση. χρησιμοποιεί διαφορετικά επίπεδα για να μάθει από τα δεδομένα. Το βάθος του μοντέλου αντιπροσωπεύεται από τον αριθμό των στρώσεων στο μοντέλο. Για παράδειγμα, το μοντέλο Google LeNet για την αναγνώριση εικόνας μετράει 22 επίπεδα.

Επεξεργασία φυσικής γλώσσας: Ένα νευρωνικό δίκτυο είναι μια ομάδα συνδεδεμένων μονάδων I/O όπου κάθε σύνδεση έχει ένα βάρος που σχετίζεται με τα προγράμματα υπολογιστή της. Σας βοηθά να δημιουργήσετε μοντέλα πρόβλεψης από μεγάλες βάσεις δεδομένων. Αυτό το μοντέλο βασίζεται στο ανθρώπινο νευρικό σύστημα. Μπορείτε να χρησιμοποιήσετε αυτό το μοντέλο για την κατανόηση της εικόνας, την ανθρώπινη μάθηση, την ομιλία στον υπολογιστή κ.λπ.

Ειδικός συστημάτων: Ένα έμπειρο σύστημα είναι ένα διαδραστικό και αξιόπιστο σύστημα λήψης αποφάσεων που βασίζεται σε υπολογιστή που χρησιμοποιεί γεγονότα και ευρετικές μεθόδους για την επίλυση σύνθετων προβλημάτων λήψης αποφάσεων. Θεωρείται επίσης στο υψηλότερο επίπεδο ανθρώπινης νοημοσύνης. Ο κύριος στόχος ενός έμπειρου συστήματος είναι να λύσει τα πιο σύνθετα ζητήματα σε έναν συγκεκριμένο τομέα.

Ασαφής λογική: Το Fuzzy Logic ορίζεται ως μια λογική μορφή πολλών τιμών που μπορεί να έχει τιμές αλήθειας μεταβλητών σε οποιονδήποτε πραγματικό αριθμό μεταξύ 0 και 1. Είναι η έννοια της λαβής της μερικής αλήθειας. Στην πραγματική ζωή, μπορεί να αντιμετωπίσουμε μια κατάσταση όπου δεν μπορούμε να αποφασίσουμε αν η δήλωση είναι αληθινή ή ψευδής.

Τύποι Τεχνητής Νοημοσύνης

Υπάρχουν τρεις κύριοι τύποι τεχνητής νοημοσύνης: βασισμένα σε κανόνες, δέντρο αποφάσεων και νευρωνικά δίκτυα.

• Το Narrow AI είναι ένας τύπος τεχνητής νοημοσύνης που σας βοηθά να εκτελέσετε μια ειδική εργασία με ευφυΐα.
• Το General AI είναι ένας τύπος νοημοσύνης AI που μπορεί να εκτελέσει οποιαδήποτε πνευματική εργασία αποτελεσματικά όπως ένας άνθρωπος.
• Η τεχνητή νοημοσύνη που βασίζεται σε κανόνες βασίζεται σε ένα σύνολο προκαθορισμένων κανόνων που εφαρμόζονται σε ένα σύνολο δεδομένων εισόδου. Στη συνέχεια το σύστημα παράγει μια αντίστοιχη έξοδο.
• Η τεχνητή νοημοσύνη του δέντρου αποφάσεων είναι παρόμοια με την τεχνητή νοημοσύνη που βασίζεται σε κανόνες, καθώς χρησιμοποιεί σύνολα προκαθορισμένων κανόνων για τη λήψη αποφάσεων. Ωστόσο, το δέντρο απόφασης επιτρέπει επίσης τη διακλάδωση και τον βρόχο για την εξέταση διαφορετικών επιλογών.
• Το Super AI είναι ένας τύπος AI που επιτρέπει στους υπολογιστές να κατανοούν την ανθρώπινη γλώσσα και να ανταποκρίνονται με φυσικό τρόπο.
• Η νοημοσύνη του ρομπότ είναι ένας τύπος τεχνητής νοημοσύνης που επιτρέπει στα ρομπότ να έχουν πολύπλοκες γνωστικές ικανότητες, συμπεριλαμβανομένου του συλλογισμού, του προγραμματισμού και της μάθησης.

AI Vs Machine Learning

Το μεγαλύτερο μέρος του smartphone, της καθημερινής μας συσκευής ή ακόμα και του διαδικτύου χρησιμοποιεί Τεχνητή Νοημοσύνη. Πολύ συχνά, η τεχνητή νοημοσύνη και η μηχανική μάθηση χρησιμοποιούνται εναλλακτικά από μεγάλες εταιρείες που θέλουν να ανακοινώσουν την τελευταία τους καινοτομία. Ωστόσο, η μηχανική μάθηση και η τεχνητή νοημοσύνη διαφέρουν κατά κάποιο τρόπο.

Το AI - τεχνητή νοημοσύνη - είναι η επιστήμη της εκπαίδευσης μηχανών για την εκτέλεση ανθρώπινων εργασιών. Ο όρος εφευρέθηκε τη δεκαετία του 1950, όταν οι επιστήμονες άρχισαν να εξερευνούν πώς οι υπολογιστές μπορούσαν να λύσουν προβλήματα μόνοι τους.

Η Τεχνητή Νοημοσύνη είναι ένας υπολογιστής στον οποίο δίνονται ανθρώπινες ιδιότητες. Πάρτε τον εγκέφαλό μας. λειτουργεί αβίαστα και απρόσκοπτα για να υπολογίσει τον κόσμο γύρω μας. Η τεχνητή νοημοσύνη είναι η έννοια ότι ένας υπολογιστής μπορεί να κάνει το ίδιο. Μπορούμε να πούμε ότι η τεχνητή νοημοσύνη είναι μια μεγάλη επιστήμη που μιμείται τις ανθρώπινες ικανότητες.

Η μηχανική εκμάθηση είναι ένα ξεχωριστό υποσύνολο της τεχνητής νοημοσύνης που εκπαιδεύει μια μηχανή να μαθαίνει. Τα μοντέλα μηχανικής μάθησης αναζητούν μοτίβα στα δεδομένα και προσπαθούν να καταλήξουν σε συμπεράσματα. Με λίγα λόγια, το μηχάνημα δεν χρειάζεται να προγραμματιστεί ρητά από ανθρώπους. Οι προγραμματιστές δίνουν μερικά παραδείγματα και ο υπολογιστής πρόκειται να μάθει τι να κάνει από αυτά τα δείγματα.

Διαβάστε επίσης τη διαφορά μεταξύ Deep Learning και Machine Learning έναντι AI, κάντε κλικ εδώ.

Πού χρησιμοποιείται η τεχνητή νοημοσύνη; Παραδείγματα

Τώρα σε αυτό το σεμινάριο AI για αρχάριους, θα μάθουμε διάφορες εφαρμογές του AI:

Το AI έχει ευρείες εφαρμογές-

• Η τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιείται για τη μείωση ή την αποφυγή επαναλαμβανόμενων εργασιών. Για παράδειγμα, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να επαναλαμβάνει μια εργασία συνεχώς, χωρίς κόπωση. Η τεχνητή νοημοσύνη δεν επαναπαύεται ποτέ και είναι αδιάφορη για το έργο που πρέπει να εκτελέσετε.
• Η τεχνητή νοημοσύνη βελτιώνει ένα υπάρχον προϊόν. Πριν από την εποχή της μηχανικής μάθησης, τα βασικά προϊόντα βασίζονταν σε κανόνες σκληρού κώδικα. Οι εταιρείες εισήγαγαν την τεχνητή νοημοσύνη για να βελτιώσουν τη λειτουργικότητα του προϊόντος αντί να ξεκινήσουν από το μηδέν για να σχεδιάσουν νέα προϊόντα. Μπορείτε να σκεφτείτε μια εικόνα στο Facebook. Πριν από μερικά χρόνια, έπρεπε να κάνετε tag τους φίλους σας χειροκίνητα. Σήμερα, με τη βοήθεια της AI, το Facebook σας δίνει τη σύσταση ενός φίλου.

Η τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιείται σε όλους τους κλάδους, από το μάρκετινγκ έως την αλυσίδα εφοδιασμού, τη χρηματοδότηση, τον τομέα της επεξεργασίας τροφίμων. Σύμφωνα με έρευνα της McKinsey, οι χρηματοοικονομικές υπηρεσίες και η επικοινωνία υψηλής τεχνολογίας πρωτοστατούν στους τομείς της τεχνητής νοημοσύνης.

Γιατί η τεχνητή νοημοσύνη ανθεί τώρα;

Τώρα σε αυτό το σεμινάριο δοκιμής Τεχνητής Νοημοσύνης, ας μάθουμε γιατί η τεχνητή νοημοσύνη ανθεί τώρα. Ας καταλάβουμε από το παρακάτω διάγραμμα.

Ένα νευρωνικό δίκτυο έχει κυκλοφορήσει από τη δεκαετία του '2012 με τη θεμελιώδη εργασία του Yann LeCun. Ωστόσο, άρχισε να γίνεται διάσημο γύρω στο XNUMX. Εξηγείται από τρεις κρίσιμους παράγοντες για τη δημοτικότητά του:

1. υλικού
2. ημερομηνία
3. Αλγόριθμος

Η μηχανική μάθηση είναι ένα πειραματικό πεδίο, που σημαίνει ότι χρειάζεται δεδομένα για να δοκιμάσει νέες ιδέες ή προσεγγίσεις. Με την έκρηξη του Διαδικτύου, τα δεδομένα έγιναν πιο εύκολα προσβάσιμα. Επιπλέον, εταιρείες κολοσσοί όπως η NVIDIA και η AMD έχουν αναπτύξει τσιπ γραφικών υψηλής απόδοσης για την αγορά gaming.

υλικού

Τα τελευταία είκοσι χρόνια, η ισχύς της CPU έχει εκραγεί, επιτρέποντας στον χρήστη να εκπαιδεύσει ένα μικρό μοντέλο βαθιάς μάθησης σε οποιοδήποτε φορητό υπολογιστή. Ωστόσο, χρειάζεστε ένα πιο ισχυρό μηχάνημα για την επεξεργασία ενός μοντέλου βαθιάς μάθησης για όραση υπολογιστή ή βαθιά μάθηση. Χάρη στην επένδυση της NVIDIA και της AMD, είναι διαθέσιμη μια νέα γενιά GPU (μονάδα επεξεργασίας γραφικών). Αυτά τα τσιπ επιτρέπουν παράλληλους υπολογισμούς και το μηχάνημα μπορεί να διαχωρίσει τους υπολογισμούς σε πολλές GPU για να επιταχύνει τους υπολογισμούς.

Για παράδειγμα, με ένα NVIDIA TITAN X, χρειάζονται δύο ημέρες για να εκπαιδεύσετε ένα μοντέλο που ονομάζεται IMAGEnet έναντι εβδομάδων για μια παραδοσιακή CPU. Επιπλέον, οι μεγάλες εταιρείες χρησιμοποιούν συμπλέγματα GPU για να εκπαιδεύσουν μοντέλα βαθιάς εκμάθησης με το NVIDIA Tesla K80, επειδή συμβάλλει στη μείωση του κόστους του κέντρου δεδομένων και παρέχει καλύτερες επιδόσεις.

ημερομηνία

Η βαθιά μάθηση είναι η δομή του μοντέλου και τα δεδομένα είναι το ρευστό για να το κάνει ζωντανό. Τα δεδομένα τροφοδοτούν την τεχνητή νοημοσύνη. Χωρίς δεδομένα δεν μπορεί να γίνει τίποτα. Οι πιο πρόσφατες τεχνολογίες έχουν ξεπεράσει τα όρια της αποθήκευσης δεδομένων και είναι πιο εύκολο από ποτέ να αποθηκεύσετε μεγάλο όγκο δεδομένων σε ένα κέντρο δεδομένων.

Η επανάσταση του Διαδικτύου καθιστά τη συλλογή και διανομή δεδομένων διαθέσιμη για την τροφοδοσία αλγορίθμων μηχανικής μάθησης. Εάν είστε εξοικειωμένοι με Flickr, το Instagram ή οποιαδήποτε άλλη εφαρμογή με εικόνες, μπορείτε να μαντέψετε τις δυνατότητες τεχνητής νοημοσύνης τους. Υπάρχουν εκατομμύρια φωτογραφίες με ετικέτες διαθέσιμες σε αυτούς τους ιστότοπους. Αυτές οι εικόνες μπορούν να εκπαιδεύσουν ένα μοντέλο νευρωνικού δικτύου ώστε να αναγνωρίζει ένα αντικείμενο στην εικόνα χωρίς να χρειάζεται να συλλέγονται και να επισημαίνονται τα δεδομένα με μη αυτόματο τρόπο.

Η τεχνητή νοημοσύνη σε συνδυασμό με δεδομένα είναι ο νέος χρυσός. Τα δεδομένα είναι ένα μοναδικό ανταγωνιστικό πλεονέκτημα που καμία εταιρεία δεν πρέπει να αγνοήσει και η τεχνητή νοημοσύνη παρέχει τις καλύτερες απαντήσεις από τα δεδομένα σας. Όταν όλες οι εταιρείες μπορούν να έχουν τις ίδιες τεχνολογίες, αυτή που διαθέτει δεδομένα θα έχει ανταγωνιστικό πλεονέκτημα. Για να δώσουμε μια ιδέα, ο κόσμος δημιουργεί περίπου 2.2 exabyte, ή 2.2 δισεκατομμύρια gigabyte, κάθε μέρα.

Μια εταιρεία χρειάζεται εξαιρετικά διαφορετικές πηγές δεδομένων για να βρει τα μοτίβα και να μάθει σε σημαντικό όγκο.

Αλγόριθμος

Το υλικό είναι πιο ισχυρό από ποτέ, τα δεδομένα είναι εύκολα προσβάσιμα, αλλά ένα πράγμα που κάνει το νευρωνικό δίκτυο πιο αξιόπιστο είναι η ανάπτυξη πιο ακριβών αλγορίθμων. Τα πρωτεύοντα νευρωνικά δίκτυα είναι ένας απλός πίνακας πολλαπλασιασμού χωρίς εις βάθος στατιστικές ιδιότητες. Από το 2010, έχουν γίνει αξιόλογες ανακαλύψεις για τη βελτίωση του νευρωνικού δικτύου.

Η Τεχνητή Νοημοσύνη χρησιμοποιεί έναν αλγόριθμο προοδευτικής μάθησης για να αφήσει τα δεδομένα να κάνουν τον προγραμματισμό. Σημαίνει ότι ο υπολογιστής μπορεί να διδάξει τον εαυτό του πώς να εκτελεί διαφορετικές εργασίες, όπως η εύρεση ανωμαλιών που μετατρέπεται σε chatbot.

Περίληψη

• Η τεχνητή νοημοσύνη είναι μια πλήρης μορφή τεχνητής νοημοσύνης είναι η επιστήμη της εκπαίδευσης μηχανών για τη μίμηση ή την αναπαραγωγή ανθρώπινων εργασιών.
• Ένας επιστήμονας μπορεί να χρησιμοποιήσει διαφορετικές μεθόδους για να εκπαιδεύσει μια μηχανή. Στην αρχή της τεχνητής νοημοσύνης, οι προγραμματιστές έγραψαν προγράμματα με σκληρό κώδικα, πληκτρολογώντας κάθε λογική πιθανότητα που μπορούσε να αντιμετωπίσει το μηχάνημα και πώς να ανταποκριθεί.
• Όταν ένα σύστημα γίνεται πολύπλοκο, η διαχείριση των κανόνων γίνεται δύσκολη. Για να ξεπεραστεί αυτό το ζήτημα, το μηχάνημα μπορεί να χρησιμοποιήσει δεδομένα για να μάθει πώς να φροντίζει όλες τις καταστάσεις από ένα δεδομένο περιβάλλον.
• Το πιο σημαντικό χαρακτηριστικό της ύπαρξης ενός ισχυρού AI είναι ότι έχει αρκετά δεδομένα με σημαντική ετερογένεια. Για παράδειγμα, ένα μηχάνημα μπορεί να μάθει διαφορετικές γλώσσες αρκεί να έχει αρκετές λέξεις για να μάθει.
• Το AI είναι η νέα τεχνολογία αιχμής. Οι επενδυτές επενδύουν δισεκατομμύρια δολάρια σε startups ή έργα τεχνητής νοημοσύνης και η McKinsey εκτιμά ότι η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να ενισχύσει κάθε κλάδο τουλάχιστον με διψήφιο ρυθμό ανάπτυξης.
• Το General AI, το Rule-based AI, το Decision tree AI, το Super AI είναι τύποι τεχνητής νοημοσύνης. Πολλές από αυτές τις έννοιες εφαρμόζονται στη δημιουργία chatbots AI. Εάν ενδιαφέρεστε, μπορείτε να μάθετε περισσότερα σχετικά με τον τρόπο εφαρμογής αυτών των αρχών σε ορισμένες από τις τα καλύτερα AI chatbots που διατίθενται σήμερα.

Δείτε το βίντεο τεχνητής νοημοσύνης μας στο YouTube: Click Here