Неоспоримое присутствие искусственного интеллекта
Всем привет !
Это мой первый рассказ, так что давайте поговорим об удивительных технологиях, которые стали прорывными в последнее десятилетие.
Вот некоторые из вещей, которые приходят мне на ум всякий раз, когда я думаю о самых удивительных технологиях, которые стали прорывными за последнее десятилетие:
- Искусственный интеллект
- Квантовые вычисления
- Интернет вещей
Очевидно, что это не единственные подобные технологии за последние десятилетия, но, на мой взгляд, именно эти трое добились удивительных прорывов в своих областях.
Но среди этих трех я думаю, что ИИ оказывает огромное влияние на нашу повседневную жизнь! Вот пример, подтверждающий мою точку зрения!
Все мы пользуемся Google Maps хотя бы раз в день. Угадай, что? мы просто испытываем функции ИИ, которые укоренились и реализованы приложением, скажем, при поиске кратчайшего пути, а также при корректировке в случае пробок или дорожных заторов, чтобы мы получили следующий лучший путь или самый оптимальный.
Искусственный интеллект стал частью нас самих. Он присутствует практически везде и в каждой области с разным уровнем реализации. Итак, давайте погрузимся глубже и узнаем немного больше о нескольких аспектах ИИ.
Что такое искусственный интеллект?
Проще говоря, искусственный интеллект можно определить следующим образом:
«Искусственный интеллект — это когда машина пытается имитировать человеческий интеллект»
Но люди часто путают его с машинным обучением, которое является частью ИИ.
Простой ИИ можно реализовать с помощью большого количества условий if-else на языке программирования. Но достаточно ли хорош этот ИИ, чтобы предсказать лучший маршрут для вашего 100-мильного путешествия? Определенно нет! Однако это действительный ИИ, но он не выполняет часть обучения, поэтому это не машинное обучение.
Итак, что же такое машинное обучение?
«Машинное обучение — это способность машины учиться самостоятельно и принимать решения на основе того, чему она научилась».
Когда я говорю, что машина обучается сама, я имею в виду способность машины понимать взаимосвязь между входными данными и ожидаемым результатом.
В обычном программировании машине предоставляются входные данные и функция, которая должна выполняться с входными данными, что дает выходные данные.
С другой стороны, в машинном обучении машине предоставляются входные и выходные данные, и она остается сама по себе, чтобы выяснить функцию, которая отображает заданный ввод и вывод.
Как это может быть сделано? У нас есть множество инструментов, которые можно использовать для создания моделей машинного обучения на таких языках программирования, как Python. У нас есть и другие концепции машинного обучения, такие как Глубокое обучение и Нейронные сети, которые требуют отдельного блога.
ИИ никогда не переставал очаровывать меня каждый раз, когда я смотрю на него, и он даже в будущем не будет добавлять к нему что-то новое каждый день!!!
Я счастлив, что смог поделиться своим взглядом на эту удивительную технологию с такими замечательными людьми, как вы.
Так что это для этой истории. Надеюсь, вы нашли это информативным и интересным.
Увидимся, ребята, в следующем!!
