Hva er kunstig intelligens?
Kunstig intelligens refererer til maskiner som hovedsakelig er datamaskiner som fungerer som mennesker. I AI utfører maskiner oppgaver som talegjenkjenning, problemløsning og læring, etc. Maskiner kan fungere og oppføre seg som et menneske hvis de har nok informasjon. Så innen kunstig intelligens spiller kunnskapsteknologi en viktig rolle. Forholdet mellom objekter og egenskaper er etablert for å implementere kunnskapsteknikk. nedenfor er teknikkene for kunstig intelligens.
Topp 4 teknikker for kunstig intelligens
Kunstig intelligens kan deles inn i forskjellige kategorier basert på maskinens evne til å bruke erfaringer fra tidligere til å forutsi fremtidige beslutninger, minne og selvbevissthet. IBM kom med Deep Blue, et sjakkprogram som kan identifisere brikkene i sjakkbrettet. Men det har ikke minnet til å forutsi fremtidige handlinger. Dette systemet er riktignok nyttig, men det kan ikke tilpasses en annen situasjon. En annen type AI-system som bruker tidligere erfaringer og har bonusen til et begrenset minne for å forutsi beslutningene. Et eksempel på denne typen AI-system finnes i beslutningsfunksjonene i tilfelle av selvkjørende biler. Her hjelper observasjonene i handlingene som skal gjøres innen kort tid som ikke blir lagret permanent ettersom observasjonene ofte endres. Samtidig med teknologiens fremgang kan det være mulig å ha maskiner med sans eller bevissthet der maskinene forstår den nåværende tingenes tilstand, som kan brukes til å trekke ut hva som skal gjøres. Men slike systemer eksisterer ikke.
Nedenfor er de forskjellige kategoriene for kunstig intelligens:
1. Maskinlæring
Det er en av applikasjonene til AI der maskiner ikke eksplisitt er programmert til å utføre visse oppgaver, i stedet for at de lærer og forbedrer av erfaring automatisk. Deep Learning er et delsett av maskinlæring basert på kunstige nevrale nettverk for prediktiv analyse. Det er forskjellige maskinlæringsalgoritmer som for eksempel Unsupervised Learning, Supervised Learning og Reinforcement Learning. I Unsupervised Learning bruker algoritmen ikke klassifisert informasjon for å handle på den uten noen veiledning. I Supervised Learning trekker den ut en funksjon fra treningsdataene som består av et sett av et input-objekt og ønsket output. Forsterkningslæring brukes av maskiner for å ta passende tiltak for å øke belønningen for å finne den beste muligheten som bør tas i betraktning.
2. NLP (Natural Language Processing)
Det er samspillet mellom datamaskiner og menneskespråk der datamaskinene er programmert til å behandle naturlige språk. Machine Learning er en pålitelig teknologi for Natural Language Processing for å få mening fra menneskers språk. I NLP blir lyden fra en menneskelig tale fanget av maskinen. Deretter skjer lyd til tekst-samtalen, og deretter behandles teksten der dataene blir konvertert til lyd. Da bruker maskinen lyden til å svare på mennesker. Bruksområder for naturlig språkbehandling finnes i IVR-applikasjoner (Interactive Voice Response) som brukes i call-sentre, språkoversettelsesapplikasjoner som Google Translate og tekstbehandlere som Microsoft Word for å kontrollere nøyaktigheten av grammatikk i tekst. Karakteren av menneskelige språk gjør imidlertid Natural Language Processing vanskelig på grunn av reglene som er involvert i formidling av informasjon ved bruk av naturlig språk, og de er ikke enkle for datamaskinene å forstå. Så NLP bruker algoritmer for å gjenkjenne og abstrahere reglene for de naturlige språkene der de ustrukturerte dataene fra de menneskelige språk kan konverteres til et format som er forstått av datamaskinen.
3. Automatisering og robotikk
Hensikten med automatisering er å få de monotone og repeterende oppgavene utført av maskiner som også forbedrer produktiviteten og for å få kostnadseffektive og mer effektive resultater. Mange organisasjoner bruker maskinlæring, nevrale nettverk og grafer i automatisering. Slik automatisering kan forhindre svindelproblemer mens økonomiske transaksjoner er online ved å bruke CAPTCHA-teknologi. Robot prosessautomatisering er programmert til å utføre repeterende oppgaver med høyt volum som kan tilpasse seg endringen under forskjellige omstendigheter.
4. Maskinvisjon
Maskiner kan fange visuell informasjon og deretter analysere den. Her brukes kameraer til å fange den visuelle informasjonen, den analoge til digitale konverteringen brukes til å konvertere bildet til digitale data og digital signalbehandling brukes til å behandle dataene. Deretter mates de resulterende dataene til en datamaskin. I maskinsyn er to viktige aspekter følsomhet, som er maskinens evne til å oppfatte impulser som er svake og oppløsende, det området maskinen kan skille gjenstandene til. Bruken av maskinsyn kan finnes i signaturidentifikasjon, mønstergjenkjenning og medisinsk bildeanalyse, etc.
Bruksområder for kunstig intelligens
Nedenfor er de forskjellige anvendelsene av kunstig intelligens.
- AI brukes i finansbransjen der personopplysninger samles inn som senere kan brukes til å gi økonomisk rådgivning.
- AI brukes innen utdanningsfeltet, hvor karaktersystemet kan automatiseres og studentenes prestasjoner kan vurderes ut fra hvilken læringsprosess som kan forbedres.
- Innen helsevesenet brukes AI til å utføre en bedre diagnose der teknologiene som brukes for å forstå det naturlige språket og svare på spørsmålene som stilles. Dataprogrammer som chatbots brukes også til å hjelpe kunder med å planlegge avtaler og enkel faktureringsprosess, etc.
- AI brukes i Business for å automatisere de repeterende oppgavene som utføres av mennesker ved hjelp av Robotic Process Automation. For å øke kundetilfredsheten er maskinlæringsalgoritmer integrert med analyser for å samle informasjon som hjelper deg med å forstå kundenes behov.
- AI brukes i Smart Home-enheter, sikkerhet og overvåking, navigasjon og reiser, streaming av musikk og medier og videospill, etc.
Konklusjon
AI påvirker livene våre i stor skala. Organisasjoner tar også skritt mot å tilpasse seg AI-teknologien som kan gi dem nye måter å utføre oppgavene på, samt forstå datamønsteret for å ha maksimal produktivitet.
Anbefalte artikler
Dette er en guide til kunstig intelligens teknikker. Her diskuterer vi Hva er kunstig intelligens og dens teknikker sammen med applikasjoner. Du kan også gå gjennom andre foreslåtte artikler for å lære mer -
- Kunstig intelligenssteknologi - med fordeler
- Viktigheten av kunstig intelligens - med bruk
- Introduksjon til kunstig intelligensverktøy
- Topp 10 spørsmål om kunstig intelligensintervju