Introduktion til kunstig intelligens

Kunstig intelligens er en evne til at designe smarte maskiner eller til at udvikle selvlærende softwareapplikationer, der efterligner træk i det menneskelige sind som ræsonnement, problemløsning, planlægning, optimal beslutningstagning, sensorisk opfattelse osv. Evnen til kunstig intelligent tilgang til at overgå menneskelige handlinger med hensyn til opdagelse af viden fik erhvervslivets og forskersamfundets opmærksomhed overalt i verden, og dette studieområde var vidne til hurtige fremskridt i de sidste to årtier. lad os komme videre i denne introduktion til posten med kunstig intelligens i detaljer.

Hovedkomponenter og egenskaber ved kunstig intelligens

I ovenstående afsnit har vi undersøgt Introduktion til kunstig intelligens, så nu går vi videre med de komponenter eller rammer, der stort set bidrager til implementeringen af ​​forskellige intelligente systemer er som følger:

1. Funktionsteknik

Processen med at identificere et minimalt sæt informative funktioner eller attributter fra det medfølgende datasæt kaldes funktionsekstraktion. Ydelsen af ​​maskinlæringsprocesser kan forbedres ved korrekt at vælge et meningsfuldt sæt funktioner. Den effektive ekstraktionsproces sikrer

  1. Reduktion af graden af ​​forstyrrelse, kaldet entropi under klassificering af datasæt baseret på udvalgte funktioner. Med andre ord, dette optimale sæt funktioner maksimerer informationsgevinst.
  2. Nul korrelation mellem funktionerne og derved opnå uafhængighed og minimalitet af funktionssæt. Dette mål opnås ved hjælp af teknikker som Principal Component Analysis (PCA), Gram-Schmidt orthogonaliseringsproces osv.

2. Kunstige neurale netværk

Et neuralt netværk består af vægtede forbindelser mellem sættet af computerknudepunkter i på hinanden følgende lag. De optimale vægte af forbindelser dedikeres i indlæringsfasen ved at justere dem i henhold til den fælles vægtdelingsstrategi og i overensstemmelse med den feedback, der er modtaget fra den implementerede bagududbredelsesalgoritme. Teknisk beregner hver knude den vægtede sum af værdier, der er propageret til dens input. Kriterierne for beregne værdier til fremføring til det næste lag reguleres af aktiveringsfunktioner. Efter en række epoker, der udgør feed-forward og back-propagation stadier, vægte og andre netværksparametre konvergerer de til optimale værdier, der ender med den mest passende model. De mest almindeligt anvendte kunstige neurale netværk er:

  1. Convolutional Neural Networks (CNN) omdanner det modtagne input med de lærte rumlige filtre / mønstre for at identificere funktioner i konvolutionslaget. Disse signaler videresendes til næste lag, der er fuldstændigt forbundet til at udføre genkendelsesopgaver.
  2. Robustheden af ​​konvolvering til translationelle variationer fremmer anerkendelse eller mærkning af funktioner effektivt, og denne fremgangsmåde bruges i vid udstrækning i billedgenkendelsesapplikationer.
  3. Recurrent Neural Networks (RNN) bruger Long Term Short Memory (LTSM) til smart estimering af ukendte værdier fra den givne række tidligere data.

3. Deep Learning

Deep learning-arkitektur har mere skjulte lag mellem input- og output-laget sammenlignet med kunstige neurale netværk. Denne arkitektoniske ændring letter den dybe læringsramme til at udføre automatisk funktionsekstraktion sammen med klassificeringslæring. Disse modeller anvender overvåget læring til at træne med velmærkede datasæt. På trods af iboende kompleksitet i arkitekturen med adskillige skjulte lag, kan læringstiden for modellen reduceres drastisk med brugen af ​​højtydende GPU'er til parallel computing

Anvendelser af kunstig intelligens

Som vi allerede har lært om introduktionen til kunstig intelligens, diskuterer vi nu teorier og metoder relateret til AI revolutioneret alle områder, herunder detailhandel, økonomi, rumforskning, sundhedsvæsen, forbrugerelektronik, biler osv. Detaljerne til et par applikationer er som nedenfor:

  • Etisk genredigering

Forestillingen om personlig medicinsk behandling til behandling af sygdomme eller lidelser forårsaget af genmutationer opnås ved nøjagtigt at forstå den genetiske plan for patienten. Analysen for at identificere rækkefølgen af ​​nukleotider kaldes genomsekventering. Med indsigt fra genom-sekventering vil der blive identificeret følsomme mutationer for at ordinere en sygdomsspecifik behandlingslinje.

  • Intelligent katastrofesystem

Moderne redningssystemer bruger AI-drevne droner, robotter, sensorer til hurtigt at indsamle nøjagtige oplysninger om skadeomfanget, den nøjagtige placering af fangede ofre, topografiske detaljer i landskabet i krisetider. Intelligente systemer hjælper redningsarbejdere med at identificere de nærmeste og sikreste samlepunkter, mens de evakuerer folk fra katastrofe ramte områder. AI-udstyrede katastrofestyringsmoduler stimulerer effektivt mock-katastrofeboringer til at identificere potentielt sårbare placeringer, planlægge forsigtighedsforanstaltninger, til at overvåge og styre ressourcefordelingen problemfrit.

  • Anbefalingssystemer

De bedste anbefalingssystemer identificerer eller forudsiger brugernes præferencer til emner baseret på emneprofil og konklusioner om brugernes opførsel. Brugernes vilje over for forskellige emner er repræsenteret som bruger-elementpar i brugsmatrixen. De to måder at opdage brugernes svar på emner er

  1. Indholdsbaserede anbefalinger forstår brugernes interesse baseret på ratings / feedback, der er givet for et par varer, og foreslår lignende varer til dem.
  2. Samarbejdsfiltrering fokuserer på at identificere lignende brugere og anbefaler elementer, der foretrækkes af lignende andre brugere.

Matematisk er den repræsenterede brugsmatrix sparsom, og anbefalingsalgoritmen har til formål at udlede de ukendte / ubesvarede poster fra de få kendte værdier ved hjælp af klyngeralgoritmer og matrixfaktoriseringsmetoder som singular value decomposition (SVD) osv.

Fordele ved kunstig intelligens

Som vi allerede har lært om introduktionen til kunstig intelligens, så lad os vide om fordelene ved kunstig intelligens og fordelene, der tilbydes af AI-opgraderede moduler inkluderer:

  • Minimal menneskelig indgriben

AI-drevne systemer er de bedst egnede løsninger i miljøerne, hvor menneskeliv mere sandsynligt er under risiko. Få eksempler på sådanne scenarier er rumfartsundersøgelse, forsvarsoperation som bombeudtømning, arbejdspladser kendetegnet ved intens varme, minedrift osv.

  • Hurtigere og nøjagtige

Ydelsen af ​​veluddannede AI-aktiverede applikationer reducerer drastisk chancen for menneskelige fejl at krybe i. Disse AI-versioner viste sig at være hurtigere ved beregningskrævende dyre opgaver, især inden for videnskabelig forskning og tidskrævende opgaver. De fleste af de rutinemæssige, trivielle og gentagne opgaver kan automatiseres med korrekt AI-drevet teknologi for at forbedre driftseffektiviteten.

Udfordringer

I ovenstående afsnit af introduktion til kunstig intelligens har vi lært om egenskaber, anvendelse og fordele, så nu går vi videre med udfordringerne ved kunstig intelligens:

  • Behov for Massive Data Corpus

Generelt lærer intelligente systemer, før de bliver implementeret som en reel løsning, en optimeret model ved hjælp af en stor mængde data under træning og validering. Tilgængeligheden af ​​enorme datamængder og evnen til at håndtere det er de største begrænsninger for, at konventionelle systemer og softwareapplikationer udvikler sig, efterhånden som AI-aktiverede udgaver. Behovet for sofistikerede modelleringsteknikker, der kan estimere modelparametrene med høj præcision ved hjælp af begrænsede dataprøver, er nært forestående.

  • Multimodale interaktioner

Effektiviteten og præcisionen af ​​perceptionbaserede genkendelsesapplikationer, der omfatter computervisionsmetoder, kan forbedres ved at udnytte muligheden for at fortolke og behandle flere datamodi samtidig. Dette muliggør genkendelsesparadigme til ideelt at efterligne menneskelig intelligens, der fungerer sammen med forskellige sanser som berøring, syn, hørelse osv.

  • Ud over menneskelig kontrol

Med AI-teknologiens ekstraordinære evne til at forstå og lære enorme informationsbiblioteker i hurtigere tempo er der få truende tilfælde, hvor en AI-ramme fik følelsesmæssig kvotient og overgik ekstremiteterne i den menneskelige logiske tænkning. I sådanne uregulerede tilfælde er den usædvanlige opførsel, hvis AI-systemer ville føre til uoprettelig katastrofe.

Anbefalede artikler

Dette har været en guide til introduktion til kunstig intelligens. Her har vi drøftet egenskaber, applikationer og fordele ved kunstig intelligens. Du kan også se på de følgende artikler for at lære mere -

  1. Kunstig intelligens vs menneskelig intelligens
  2. Karrierer inden for kunstig intelligens
  3. Machine Learning vs kunstig intelligens
  4. Business Intelligence vs Big Data
  5. Introduktion til kunstig intelligensværktøj
  6. Kunstige efterretningsvirksomheder
  7. Betydningen af ​​kunstig intelligens
  8. Top 6 sammenligninger mellem CNN vs RNN
  9. Kunstig intelligens teknikker

Kategori:

Big Data