«Величайший враг знания — не невежество, это иллюзия знания» — Стивен Хокинг

Мир постоянно меняется. Земля не перестает вращаться, деревья не перестают расти, и мы тоже. Так почему же люди боятся эволюции технологий? Искусственный интеллект был создан людьми, так почему же широкая публика так боится его возможностей? Есть только один ответ: образование.

В детстве взрослые внушали нам, что искусственный интеллект — это роботы, которые однажды захватят мир, но это не так уж далеко от истины. Представьте, что вы можете выполнять сложные функции и анализировать наборы данных за секунды, на обработку которых человеческому мозгу могут уйти десятилетия. Я уверен, что у многих людей есть неуверенность и много вопросов о влиянии искусственного интеллекта на нашу повседневную жизнь, как когда-то и у меня. Интеллект.

В этой статье я расскажу:

  • Основы искусственного интеллекта
  • Элементы интеллекта
  • Подобласти искусственного интеллекта: машинное обучение, глубокое обучение, нейронные сети, когнитивные вычисления, обработка естественного языка и компьютерное зрение.

К сути: что такое ИИ?

Существует так много заблуждений, связанных с искусственным интеллектом. Теперь давайте проясним это. Как мы знаем, люди считаются «самым разумным видом на земле», поскольку мы можем решить практически любую проблему с помощью нашего обширного набора навыков, таких как статистические знания, логическое мышление, математический интеллект и многое другое.

Принимая все это во внимание, искусственный интеллект, подобно людям, изначально был разработан для имитации этой человеческой деятельности и создания симуляций человеческого интеллекта с помощью машин и компьютерных систем.

Элементы интеллекта

Мы, люди, по-разному схватываем понятия. Важно понимать различные формы понимания различных наборов информации и наиболее эффективные способы для этого.

№1. Рассуждение

  • Это процедура, которая помогает обеспечить основные критерии и руководящие принципы для вынесения суждения, предсказания и принятия решения в любой ситуации.

может быть 2 типа рассуждений, обобщенное и логическое мышление. Общие рассуждения - это в основном общепринятые случаи и утверждения. выводы в обобщенных рассуждениях часто могут оказаться ложными, тогда как логические рассуждения основаны на фактах, цифрах, конкретных утверждениях и конкретно наблюдаемых случаях. Поэтому вывод для такой формы рассуждения часто оказывается правильным.

#2. Обучение

обучение – это действие по приобретению знаний и развитию навыков из различных источников, таких как книги, реальные случаи из жизни, опыт и многое другое (список можно продолжать и продолжать, но я вас всех пощажу). Все еще слишком сложно? Чтобы еще больше упростить, обучение в основном расширяет знания в области, которую вы считаете недостаточной.

Способность к обучению проявляют не только люди, но и животные и искусственные интеллектуальные системы. Итак, вопрос в том, можем ли мы действительно быть самым умным видом? Ну, я думаю, вам придется продолжать читать, чтобы узнать… 😉

Типы обучения

Подумайте об этом так: когда учитель должен преподавать предмет, придерживаются ли они одного формата в течение года? НЕТ. Они включают в себя так много разных стилей обучения, и это с помощью различных мероприятий, проектов, видео, презентаций и многого другого! Как людям, один конкретный тип обучения может подходить некоторым больше, чем другим, но я думаю, что мы все можем согласиться с тем, что если бы в школе преподавали только один формат, мы бы не учились абсолютно ничему. Итак, какие виды обучения существуют?

  • Изучение звуковой речи основано на активном слышании и запоминании звуковой информации, а затем, в конечном итоге, в процессе получения знаний.
  • Линейное обучение основано на запоминании различных событий, с которыми столкнулся человек, и на извлечении из них уроков.
  • Обучение через наблюдение – это когда вы учитесь, наблюдая за поведением и мимикой других видов. Это также можно перефразировать как акт подражания.
  • Перцептивное обучение основано на обучении путем идентификации и классификации визуальных образов и объектов, а затем их запоминания.
  • Реляционное обучение основано на изучении прошлых инцидентов и ошибок и принятии усилий по импровизации.
  • Пространственное обучение – это обучение на основе визуальных материалов, таких как изображения, видео, цвета, карты, фильмы и т. д., которые помогут людям создавать образы тех, кого они имеют в виду, всякий раз, когда они понадобятся для дальнейшего использования.

#3. Решение проблем

Решение проблем можно определить как процесс выявления причины проблемы и поиска возможных решений проблемы. Это делается путем анализа проблемы, принятия решения, а затем поиска более чем одного решения для достижения окончательного и наиболее подходящего решения проблемы.

#4. Восприятие

Кто знал, что существует так много способов получения информации? Далее, восприятие является уникальным элементом. Это акт получения, вывода, выбора и систематизации полезных данных из необработанных входных данных.

У человека восприятие происходит от переживаний, органов чувств и ситуационных условий окружающей среды. Восприятие искусственного интеллекта приобретается механизмом искусственного датчика в логической связи с данными.

#5. Лингвистический интеллект

Наконец, перейдем к последнему, но, безусловно, не менее важному, лингвистическому интеллекту. Это описывает феномен способности человека развертывать, понимать, читать и писать вербальные вещи на разных языках. Это основной компонент способа общения между двумя или более людьми, а также необходимый для аналитического и логического понимания.

Изучение обширных областей ИИ

№1. Машинное обучение

Машинное обучение — это такая большая тема, в которой так много информации. Проще говоря, это общее представление о машинном обучении, постарайтесь не слишком запутаться!

Машинное обучение — это функция искусственного интеллекта, которая предоставляет компьютеру возможность автоматически собирать данные и учиться на опыте проблем или случаев, с которыми они столкнулись, а не специально запрограммированных для выполнения данной задачи или работы.

Распознавание образов – это подкатегория машинного обучения. Его можно описать как автоматическое распознавание чертежа из необработанных данных с использованием компьютерных алгоритмов. Паттерн может представлять собой устойчивый ряд данных во времени, который используется для прогнозирования последовательности событий и тенденций, конкретных характеристик характеристик изображений для идентификации объектов, повторяющихся комбинаций слов и предложений для языковой помощи, а также может быть специфическим. совокупность действий людей в любой сети, которые могут свидетельствовать о какой-то социальной активности и многом другом.

Распознавание образов — это чрезвычайно длительный процесс, вот шаги, которые объясняются:

  • (i) Сбор и считывание данных: сюда входит сбор необработанных данных, таких как физические переменные и т. д., а также измерение частоты, полосы пропускания, разрешения и т. д. Данные бывают двух типов: обучающие данные и обучающие данные. .
  • Обучающие данные — это данные, в которых не предусмотрена маркировка набора данных, и система применяет кластеры для их классификации. В то время как данные обучения имеют хорошо помеченный набор данных, чтобы его можно было напрямую использовать с классификатором.
  • (ii) Предварительная обработка входных данных: сюда входит отфильтровывание нежелательных данных, таких как шум от источника ввода, и выполняется посредством обработки сигнала. На этом этапе также выполняется фильтрация уже существующих паттернов во входных данных для дальнейшего использования.
  • (iii) Извлечение признаков. Выполняются различные алгоритмы, подобные алгоритму сопоставления с образцом, для поиска совпадающего образца в соответствии с требованиями с точки зрения признаков.
  • (iv) Классификация: на основе результатов выполненных алгоритмов и различных моделей, обученных для получения совпадающего шаблона, шаблону присваивается класс.
  • (v) Постобработка: здесь представлен окончательный результат, и будет обеспечена уверенность в том, что достигнутый результат почти наверняка будет необходим.

Глубокое обучение №2

Глубокое обучение — одно из самых интересных направлений в искусственном интеллекте. Это процесс обучения путем обработки и анализа входных данных несколькими методами, пока машина не обнаружит единственный желаемый результат. Это также известно как самообучение машин.

Отличительной чертой глубокого обучения является то, что оно фиксирует все возможные человеческие характеристики и поведенческие базы данных. Он также выполняет контролируемое обучение. Этот процесс включает в себя:

  • Обнаружение различных видов человеческих эмоций и знаков.
  • Определите человека и животных по изображениям, например, по определенным признакам, отметинам или особенностям.
  • Распознавание голоса разных говорящих и запоминайте их.
  • Преобразование видео и голоса в текстовые данные.
  • Выявление правильных и неправильных жестов, классификация спам-вещей и случаев мошенничества (как круто!).

Прогнозный анализ. После сбора и изучения огромных наборов данных выполняется кластеризация похожих наборов данных путем приближения к доступным наборам моделей, например, путем сравнения похожих наборов речи, изображений или документов.

#3. Нейронные сети

Нейронные сети можно интерпретировать как мозг искусственного интеллекта. Это компьютерные системы, которые по сути являются копиями нейронных связей в человеческом мозгу. Искусственные соответствующие нейроны мозга известны как персептрон.

Различные персептроны в основном объединяются для создания искусственных нейронных сетей в машинах. Прежде чем предоставить желаемый ввод, нейронные сети получают знания, обрабатывая различные обучающие примеры. С использованием различных моделей обучения этот процесс анализа данных также даст решение для многих основанных на выводах, на которые ранее не было ответа.

Глубокое обучение в сочетании с нейронными сетями может раскрыть несколько слоев скрытых данных, включая выходной слой сложных проблем. Он также помощник в таких областях, как распознавание речи, обработка естественного языка, компьютерное зрение и т. д.

Требуется много терпения и понимания, чтобы полностью понять подполе нейронных сетей.

Кратко объяснив, что существуют ранние виды и глубокие нейронные сети. ранние типы состояли из одного входа, одного выхода и имели только один скрытый слой или один слой персептрона. Глубокие нейронные сети состоят из более чем одного скрытого слоя между входным и выходным слоями. Следовательно, для раскрытия скрытых слоев блока данных требуется процесс глубокого обучения. Весь этот процесс называется иерархией функций.

Затем идут нейронные сети с прямой связью. Это цель использования нейронных сетей для достижения конечного результата с минимальной ошибкой и высоким уровнем точности. Эта процедура включает в себя много шагов, и каждый из уровней включает прогнозирование, управление ошибками и обновление веса, что является небольшим увеличением коэффициента, поскольку он будет медленно двигаться к желаемым функциям.

Сеть прямой связи может быть представлена ​​следующим математическим выражением:

Ввод * вес = предсказание
Тогда
Основная правда — предсказание = ошибка
Тогда
Ошибка * вклад веса в ошибку = корректировка

#4. Когнитивные вычисления

Целью этого компонента искусственного интеллекта является инициирование и ускорение взаимодействия сложных задач, достижение завершения и решения проблем между людьми и машинами. Выполняя различные виды задач с людьми, машины учатся и понимают человеческое поведение, а также воссоздают процесс мышления людей в компьютерной модели.

Когнитивные вычисления способны принимать точные решения в случае сложных проблем. Таким образом, он применяется в области, где необходимо улучшить решения с оптимальными затратами, и приобретается путем анализа естественного языка и обучения на основе фактических данных.

Если вас это смущает, подумайте о примерах из реальной жизни. Google Assistant – это пример когнитивных вычислений, которые многие люди используют в повседневной жизни.

#5. Обработка естественного языка

С помощью этого подполя компьютеры могут интерпретировать, идентифицировать, находить и обрабатывать человеческий язык и речь.

Конечная цель этого подполя — улучшить взаимодействие между машинами и человеческим языком. Вскоре компьютеры смогут давать логические ответы на человеческую речь или запросы. Обработка естественного языка фокусируется как на устной, так и на письменной части человеческого языка.

Генерация естественного языка (NLG) будет обрабатывать и декодировать предложения и слова, которые люди использовали для разговора (вербальное общение), в то время как Понимание естественного языка (NLU) будет выделять письменную речь. словарный запас для перевода языка в тексте или пикселях, которые могут быть поняты машинами.

Приложения, основанные на графическом пользовательском интерфейсе (GUI), являются лучшим примером обработки естественного языка.

Вам когда-нибудь приходилось пользоваться переводчиком, чтобы понять вашего учителя французского? Или, может быть, вы путешествовали за границей и вам нужно было спросить дорогу. Что ж, ярким примером обработки естественного языка являются переводчики, которые преобразуют один язык в другой. Становится ли очевидным, насколько тяжелой была бы жизнь без искусственного интеллекта?

#6. Компьютерное зрение

Наконец, последнее подполе, Computer Vision. Оставив лучшее напоследок, компьютерное зрение является очень важной частью искусственного интеллекта, поскольку оно помогает компьютеру автоматически распознавать, анализировать и интерпретировать визуальные данные из изображений реального мира, захватывая и перехватывая их. .

Он включает в себя навыки глубокого обучения и распознавания образов для извлечения содержимого изображений из любых предоставленных данных, включая изображения или видеофайлы в документе PDF, документе Word, документе PPT, XL-файл, графики, изображения и т. д.

Теперь представьте, что у вас есть сложное изображение различных вещей, а затем вы видите только изображение и не можете запомнить его так же быстро, как другие. хлопотно да? Компьютерное зрение может включать в себя серию преобразований изображения, чтобы извлечь из него детали, такие как острые края объектов, необычный дизайн или используемый цвет.

Это достигается за счет применения различных алгоритмов с применением математических выражений и статистики. Применение этого компонента очень широко используется в индустрии здравоохранения для анализа состояния здоровья пациента с помощью МРТ или рентгеновских лучей.

Заключение

Заметили, как все эти подполя так или иначе связаны? Я, например, не верю, что смогу выжить в современном обществе без искусственного интеллекта. Благодаря этому я приветствую вас всех в прекрасном мире искусственного интеллекта.

Поздравляем с тем, что вы добрались до конца этой статьи! Если вам понравилось, хлопните в ладоши и следите за моим каналом, чтобы найти больше похожего контента! До следующего раза😊

Меня зовут Михика, я старшеклассница, увлеченная использованием искусственного интеллекта для создания лучшего будущего. Не стесняйтесь подписаться на мою ежемесячную рассылку, и если у вас есть какие-либо предложения или вопросы, не стесняйтесь писать мне в LinkedIn или Twitter. Спасибо, что прочитали!