Introduksjon om arbeid med kunstig intelligens
Kunstig intelligens arbeider hovedsakelig på tre teknikker. De er symbolsk AI, datadrevet og fremtidig utvikling. Symbolisk kunstig intelligent dekker Ekspertsystemer, uklar logikk og tidlig prinsipp for AI. Et ekspert system, datamaskinen er gitt et problem, og få praksis ble utført for å sjekke logiske problemløsningsevner. De har gitt et regelverk, og de vil strengt tatt følge de beste i et begrenset miljø. I uklar logikk er det mest sant eller falsk metode og brukt i kontrollsystemer. I datadrevet maskinlæring blir nevrale nettverk og dyp læringsalgoritme brukt og prosessert datapoolen av data mining og big data og blir brukt i NLP. Det er viktig å skille mellom forskjellige metoder og anvende den rette på deres modningsnivå. I dette emnet skal vi lære om hvordan kunstig intelligens fungerer.
Hvordan gjelder kunstig intelligens?
Kunstig intelligens i utdanning gir et verdig bidrag til mennesker. Her løses et komplekst problem ved å dele problemet inn i underenheter og finne løsningen på hver underenhet. Underenheten kan være et system eller et menneske som prøver å finne en løsning på problemet. Den foreslåtte teorien viser at kognitiv vitenskap i utdanning utviklet en veileder ved å programmere en datamaskin og at veileder ville se studentene på problemløsningsferdigheter. Nå vil veilederen veilede studenten og gi dem råd i hvert trinn i løsningen hans ved å forhindre dem før de falt i en felle. Denne metoden får studenten til å lære en leksjon om problemet og være kognitiv i fremtiden.
Expert-systemet er mye brukt i kunstig teknologi. Den populære er stavekorrigerer og stavekontroll. De fungerer som korrekturleser ved å sjekke stavemåter og grammatiske feil og gir alle mulige forslag for å få den beste artikkelen. Ekspertsystemet i automatiseringsindustrien er mye brukt i 80 prosent av produksjonsprosessen. Det sparer arbeidskraftskostnadene, reduserer feilen og gir maksimal ytelse på minimum tid fordi roboten ikke trenger lunsjtid eller pause. Mannen tar timer å fullføre en smerte som tar oppgaven som roboten gjør i løpet av en brøkdel av minutter.
Robotikk med anvendt AI er mest attraktiv og fordelaktig for menneskelige ressurser. Robotene er programmert til å utføre en repeterende oppgave som øker produktiviteten og den brukes effektivt. Det unike ved roboter er bombe-defusing, romutforskning og programmert utfører alle oppgaver som er farlig å bli gjort av mennesker. Den avanserte forskningen innen roboter er å få dem til å se, høre og ta på ved å implementere dem med kollisjonssensorer, kameraer og ultralydsensorer. Roboten brukes i romutforskning, og de kan tilpasses miljøet og fysiske forhold.
Følelser fanger den intellektuelle tenkningen til mennesker, noe som er interferens for kunstige tenkere. Bortsett fra emosjonell håndtering, er en robot også programmert til å tenke logisk og ta effektive beslutninger.
I dagliglivet blir kunstig intelligens implementert og vokser med suksess rundt oss innen aspekter av kommunikasjon, tidsstyring, utdanning, kognisjon, helse, sikkerhetstiltak, trafikkontroll, innkjøp, markedsføring, shopping og planlegging.
Ved hjelp av google map for å finne den korteste mulige avstanden med Digikstra Algorithm,
Kunstig intelligens brukes i vitenskapen til å designe eksperimenter, trene ressursene, tolke dataene, redusere kompleksiteten
Grunnleggende komponenter for kunstig intelligens
De viktigste fem komponentene som gjør kunstig intelligens som en vellykket en er:
1. Oppdag: Det er den grunnleggende evnen til et intelligent system til å utforske dataene fra tilgjengelige ressurser uten menneskelig innblanding. Deretter behandles den av ETL-algoritmen for å utforske den store databasen og finner automatisk forholdet mellom innholdet og nødvendig løsning på problemet. Dette løser ikke bare et komplekst problem, men identifiserer også nødsfenomener
2. Forutsi: Denne tilnærmingen er utviklet for å identifisere fremtidige hendelser ved klassifisering, rangering og regresjon. Algoritmen som brukes her er tilfeldig skog, lineære elever og gradient boosting. Sjelden går prediksjon galt i noen numeriske verdier når det er skjevhet.
3. Begrunn: Søknad trenger menneskelig intervensjon for å gi et mer gjenkjennelig og troverdig resultat. Så den trenger å forstå og rettferdiggjøre hva som er galt og riktig, og deretter gi mennesket en riktig løsning for å håndtere situasjonen. Tilsvarende i automatiseringsindustrien må den ha mutter- og boltforståelse for maskinen for å vite hvorfor den er reparert og hva som må gjøres videre.
4. Handle: Intelligent applikasjon må være aktiv og bo i selskapet for å oppdage, forutsi og rettferdiggjøre
5. Lær: Det intelligente systemet har en vane å lære og oppdatere seg selv dag for dag for å konkurrere i verdens behov.
eksempler
De fleste programmeringsspråk som brukes i AI er som følger
Python er unik og mest favoritt for programmerere på grunn av syntaks som er enkel og allsidig. Det er veldig behagelig og brukt i alle operativsystemer som Unix, Linux, Windows og Mac. Siden Python har en systematisk ordning, brukes den i OOPS, nevralt nettverk, NLP-utvikling og ulike typer programmering. Den er så unik og har et bredt utvalg av bibliotekfunksjoner
C ++ brukes mest i AI-programmeringsoppgaver på grunn av sin tidsfølsomme funksjon. Den har minimum responstid og rask utførelsesprosess som er viktig for utviklingen av spill og søkemotorer. Den kan gjenbrukes på grunn av arv og data-skjulingsegenskaper. Det er mye brukt for å løse AI-statistiske teknikker.
Java er et annet mest brukt AI-programmeringsspråk, og det trenger ikke noen spesiell plattform for rekompilering på grunn av Virtual Machine Technology. Den kombinerer funksjonene i C og C ++ og gjør det mer enkelt og enkelt å feilsøke. Den automatiske minnebehandleren i Java reduserer arbeidet til utvikleren.
LISP brukes i deler av AI-utviklingen. LISP har et spesifikt makrosystem som lindrer implementering og utforsking av flere nivåer av intellektuell intelligens. Det brukes mest i å løse logiske oppgaver og maskinlæring. Det gir fordel for frihet og rask prototyping til programmerere og gjør LISP til mer standardspråk og brukervennlig i AI.
PROLOG brukes til grunnleggende algoritme automatisk backtracking, trebasert strukturering og mønster matching, som er obligatorisk for AI. Det er mye brukt i medisinsk vitenskap.
Konklusjon
Kunstig intelligens er vellykket satt sine milepæler i alle bransjer som e-handel, bioteknologi, diagnose av sykdommer, militær, matematikk og logistikk, tung industri, finans, transport, telekommunikasjon, luftfart, digital markedsføring, telefonkundeservice, landbruk og spill
Anbefalte artikler
Dette er en guide til hvordan kunstig intelligens fungerer. Her diskuterer vi de grunnleggende komponentene i kunstig intelligens med eksemplene. Du kan også se på følgende artikler for å lære mer -
- Introduksjon til kunstig intelligens
- Spørsmål om kunstig intelligensintervju
- Typer kunstig intelligens
- Maskinlæringsmodeller
- Oversikt over kunstige intelligensproblemer
- Fuzzy Logic System
- Viktigheten av kunstig intelligens