Hvad er kunstig intelligens?

Kunstig intelligens henviser til maskiner, der hovedsageligt er computere, der fungerer som mennesker. I AI udfører maskiner opgaver som talegenkendelse, problemløsning og læring osv. Maskiner kan arbejde og fungere som et menneske, hvis de har nok information. Så inden for kunstig intelligens spiller vidensteknik en vigtig rolle. Forholdet mellem objekter og egenskaber etableres for at implementere vidensteknologi. nedenfor er teknikkerne til kunstig intelligens.

Top 4 teknikker til kunstig intelligens

Kunstig intelligens kan opdeles i forskellige kategorier baseret på maskinens evne til at bruge tidligere oplevelser til at forudsige fremtidige beslutninger, hukommelse og selvbevidsthed. IBM kom med Deep Blue, et skakprogram, der kan identificere brikkerne på skakbrættet. Men det har ikke hukommelsen til at forudsige fremtidige handlinger. Dette system er dog nyttigt, men det kan ikke tilpasses til en anden situation. En anden type AI-system, der bruger tidligere erfaringer, og det har bonusen i en begrænset hukommelse til at forudsige beslutningerne. Et eksempel på denne type AI-system findes i funktionerne for beslutningstagning i tilfælde af selvkørende biler. Her hjælper observationer i de handlinger, der skal udføres inden for kort tid, som ikke gemmes permanent, da observationer ofte ændres. På samme tid med teknologiske fremskridt kan det være muligt at have maskiner med en sans eller bevidsthed, hvor maskinerne forstår den aktuelle situation, som kan bruges til at udlede, hvad der skal gøres. Men sådanne systemer findes ikke.

Nedenfor er de forskellige kategorier af kunstig intelligens:

1. Maskinlæring

Det er en af ​​applikationerne i AI, hvor maskiner ikke eksplicit er programmeret til at udføre visse opgaver, snarere de lærer og forbedrer af erfaringerne automatisk. Deep Learning er en delmængde af maskinlæring baseret på kunstige neurale netværk til forudsigelig analyse. Der er forskellige maskinlæringsalgoritmer, såsom Unsupervised Learning, Supervised Learning og Reinforcement Learning. I Unsupervised Learning bruger algoritmen ikke klassificerede oplysninger til at handle på dem uden nogen vejledning. I Supervised Learning trækker den en funktion ud af træningsdataene, der består af et sæt af et inputobjekt og den ønskede output. Forstærkningslæring bruges af maskiner til at tage passende handlinger for at øge belønningen for at finde den bedste mulighed, der skal tages i betragtning.

2. NLP (Natural Language Processing)

Det er samspillet mellem computere og menneskeligt sprog, hvor computere er programmeret til at behandle naturlige sprog. Machine Learning er en pålidelig teknologi til Natural Language Processing for at få mening fra menneskelige sprog. I NLP optages lyden fra en menneskelig tale af maskinen. Derefter sker lyd til tekst samtalen, og derefter behandles teksten, hvor dataene konverteres til lyd. Derefter bruger maskinen lyden til at reagere på mennesker. Anvendelser af Natural Language Processing kan findes i IVR (Interactive Voice Response) -applikationer, der bruges i callcentre, sprogoversættelsesapplikationer som Google Translate og tekstprocessorer som Microsoft Word for at kontrollere nøjagtigheden af ​​grammatik i tekst. Karakteren af ​​menneskelige sprog gør den naturlige sprogbehandling imidlertid vanskelig på grund af de regler, der er involveret i videregivelse af information ved hjælp af naturligt sprog, og det er ikke let for computere at forstå. Så NLP bruger algoritmer til at genkende og abstrahere reglerne for de naturlige sprog, hvor de ustrukturerede data fra de menneskelige sprog kan konverteres til et format, der forstås af computeren.

3. Automation og robotik

Formålet med Automation er at få de monotone og gentagne opgaver udført af maskiner, der også forbedrer produktiviteten og modtager omkostningseffektive og mere effektive resultater. Mange organisationer bruger maskinlæring, neurale netværk og grafer i automatisering. Sådan automatisering kan forhindre svigsproblemer, mens finansielle transaktioner online ved hjælp af CAPTCHA-teknologi. Robot procesautomation er programmeret til at udføre repetitive opgaver med høj lydstyrke, som kan tilpasse sig ændringen under forskellige omstændigheder.

4. Maskinsyn

Maskiner kan fange visuel information og derefter analysere dem. Her bruges kameraer til at fange den visuelle information, den analoge til digitale konvertering bruges til at konvertere billedet til digitale data, og digital signalbehandling anvendes til at behandle dataene. Derefter føres de resulterende data til en computer. I maskinsyn er to vitale aspekter følsomhed, som er maskinens evne til at opfatte impulser, der er svage og opløsning, det område, som maskinen kan skelne mellem objekterne. Brugen af ​​maskinsyn kan findes i signaturidentifikation, mønstergenkendelse og medicinsk billedanalyse osv.

Anvendelser af kunstig intelligens

Nedenfor er de forskellige anvendelser af kunstig intelligens.

  • AI bruges i finanssektoren, hvor personlige data indsamles, som senere kan bruges til at yde økonomisk rådgivning.
  • AI bruges inden for uddannelsesområdet, hvor klassificeringssystemet kan automatiseres, og de studerendes ydeevne kan vurderes ud fra, hvorpå læringsprocessen kan forbedres.
  • Inden for sundhedsvæsenet bruges AI til at udføre en bedre diagnose, hvor de teknologier, der bruges til at forstå det naturlige sprog og svare på de stillede spørgsmål. Desuden bruges computerprogrammer som chatbots til at hjælpe kunder med at planlægge aftaler og lette faktureringsprocesser osv.
  • AI bruges i Business til at automatisere de gentagne opgaver, der udføres af mennesker ved hjælp af Robot Process Automation. For at øge kundetilfredsheden integreres maskinlæringsalgoritmer med analyser for at indsamle information, der hjælper med at forstå kundernes behov.
  • AI bruges til Smart Home-enheder, sikkerhed og overvågning, navigation og rejser, streaming af musik og medier og videospil osv.

Konklusion

AI påvirker vores liv i stor skala. Organisationer tager også skridt hen imod tilpasning til AI-teknologien, som kan give dem nye måder at udføre opgaverne på samt forstå datamønsteret for at have maksimal produktivitet.

Anbefalede artikler

Dette er en guide til kunstig intelligens teknikker. Her diskuterer vi Hvad er kunstig intelligens og dens teknikker sammen med applikationer. Du kan også gennemgå vores andre foreslåede artikler for at lære mere -

  1. Kunstig intelligenssteknologi - med fordele
  2. Betydningen af ​​kunstig intelligens - med anvendelser
  3. Introduktion til kunstig intelligensværktøj
  4. Top 10 spørgsmål til kunstig intelligens

Kategori:

Big Data