Искусственный интеллект (ИИ) — это способность цифрового компьютера или управляемого компьютером робота выполнять задачи, обычно связанные с разумными существами. Впервые эта концепция была представлена в 1956 году. С этого момента в нее было внесено множество улучшений.
Вы можете услышать слова о машинном обучении и глубоком обучении в этой теме искусственного интеллекта. Искусственный интеллект имеет широкий спектр, а машинное обучение и глубокое обучение являются подмножествами искусственного интеллекта. Искусственный интеллект создает машины, которые достаточно интеллектуальны, как человеческий мозг. Например, вы можете идентифицировать собак и кошек отдельно. Как вы можете это сделать? Наверняка вы, возможно, видели собаку или кошку и знаете, как устроена собака и как устроена кошка и как выглядят эти животные. Но как мы можем научить таким вещам машину?
Если у вас есть опыт программирования, вы можете создавать простые программы. Например, определите положительные и отрицательные числа.
Но написать код для идентификации собак и кошек по отдельности — непростая задача. Как мы можем это сделать? Мы можем обучить машины распознавать собак и кошек. Здесь мы обучаем модель машинного обучения, предоставляя большой набор данных о кошках и собаках. Набор данных состоит из фотографий собак и кошек, представленных как подмножество фотографий из гораздо большего набора данных из 3 миллионов фотографий, аннотированных вручную.
Машина создаст шаблон по особенностям этих миллионов фотографий для СОБАКИ и КОШКИ. Теперь машина может идентифицировать кошку или собаку отдельно. Это очень базовый уровень искусственного интеллекта.
Приложения, использующие искусственный интеллект
Виртуальные помощники. Виртуальный помощник, также называемый помощником ИИ или цифровым помощником, представляет собой прикладную программу, которая понимает голосовые команды на естественном языке и выполняет задачи для пользователя. Большинство компаний начали инвестировать в разработку виртуальных помощников с искусственным интеллектом. Виртуальные помощники с искусственным интеллектом могут создавать решения, которые могут эффективно и быстро обрабатывать большие объемы данных и предоставлять информацию и интеллектуальные рекомендации. Благодаря возможностям распознавания голоса и речи помощники ИИ могут выполнять повседневные задачи, такие как добавление событий в ваш календарь, настройка напоминаний или даже отслеживание расходов. По оценкам Statista, к 2024 году во всем мире будет использоваться более 8 миллиардов цифровых голосовых помощников, что примерно равно численности населения мира.
Автомобили с автоматическим управлением.По мере развития технологий автомобильная промышленность использует новые разработки для разработки новых способов облегчения работы пользователя (водителя). Один из них включает в себя использование искусственного интеллекта, чтобы сделать автомобили самоуправляемыми. Беспилотный автомобиль (также известный как автономный автомобиль или автомобиль без водителя) — это транспортное средство, которое использует различное количество датчиков, радаров, камер и искусственного интеллекта для перемещения в пункты назначения без участия человека-водителя. Многие компании начали производить автомобили с автоматическим управлением, такие как Tesla, Audi, BMW, Ford и многие другие. Эти компании подвергают свои автомобили многочисленным испытаниям, чтобы убедиться, что они имеют право ездить по дорогам без каких-либо ошибок. Автомобиль должен перемещаться по маршруту к заранее определенному пункту назначения без какого-либо вмешательства человека, чтобы считаться полностью автономным автомобилем. Искусственный интеллект поддерживает каркасы беспилотных автомобилей. Инженеры беспилотных транспортных средств используют огромную информацию из систем распознавания изображений, а также ИИ и нейронных сетей для создания платформ, которые могут управлять самодостаточно. Нейронные сети различают закономерности в данных, которые передаются для расчетов ИИ. Эти данные включают изображения с камер беспилотных автомобилей. Нейронные сети выясняют, как распознавать сигналы светофора, деревья, чеки, пешеходов, дорожные знаки и различные фрагменты любой случайной дорожной среды.
Системы рекомендаций. Система рекомендаций представляет собой алгоритм искусственного интеллекта или ИИ, обычно связанный с машинным обучением, который использует большие данные для предлагать или рекомендовать дополнительные продукты потребителям. Они могут основываться на различных критериях, включая прошлые покупки, историю поиска, демографическую информацию и другие факторы. Рекомендательные системы очень полезны, поскольку они помогают пользователям находить продукты и услуги, которые они иначе не могли бы найти самостоятельно.
Рекомендательные системы обучены понимать предпочтения, предыдущие решения и характеристики людей и продуктов, используя данные, собранные об их взаимодействиях. К ним относятся показы, клики, лайки и покупки. Благодаря своей способности предсказывать интересы и желания потребителей на очень персонализированном уровне, рекомендательные системы пользуются популярностью у поставщиков контента и продуктов. Они могут привлечь потребителей практически к любому продукту или услуге, которые их интересуют, от книг и видео до курсов здоровья и одежды. Например: Youtube, Facebook, Netflix, Amazon….
Распознавание лиц. Распознавание лиц является одним из передовых приложений искусственного интеллекта. Это одна из передовых форм биометрической аутентификации, способная идентифицировать и верифицировать человека по чертам лица на изображении или видео из базы данных. Распознавание лиц использует алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения для обнаружения человеческих лиц на фоне. Алгоритм обычно начинается с поиска человеческих глаз, за которыми следуют брови, нос, рот, ноздри и радужная оболочка. После захвата всех черт лица дополнительные проверки с использованием больших наборов данных, содержащих как положительные, так и отрицательные изображения, подтверждают, что это человеческое лицо. Некоторые из распространенных методов, используемых для распознавания лиц, основаны на признаках, внешнем виде, знаниях и сопоставлении с шаблоном. Каждый из этих методов имеет свои преимущества и недостатки.
Методы, основанные на признаках, полагаются на такие признаки, как глаза или нос, для обнаружения лица. Результаты этого метода могут варьироваться в зависимости от шума и света. Кроме того, методы, основанные на внешнем виде, используют статистический анализ и машинное обучение для сопоставления характеристик изображений лиц.
В подходе, основанном на знаниях, лицо распознается на основе предопределенных правил. Это может оказаться сложной задачей, учитывая усилия, необходимые для определения четко определенных правил. В то время как методы сопоставления шаблонов сравнивают изображения с ранее сохраненными шаблонами или чертами лица и сопоставляют результаты для обнаружения лица. Однако этот метод не учитывает различия в масштабе, позе и форме.
Искусственный интеллект предлагает множество возможностей и бесконечные возможности для работы на благо мира. Однако важно обращать внимание на этику и конфиденциальность людей при работе с данными. Хранение данных, управление и безопасность — другие аспекты, которые будут играть важную роль в превращении этих технологий в агрессивные.
Спасибо! Увидимся в другом уроке.
