История искусственного интеллекта: Дублирование человеческого разума 4
жүктеу/скачать 0,64 Mb.
|
Искусственный интеллект
- Бұл бет үшін навигация:
- Использование искусственного интеллекта
| Методы искусственного интеллекта
Существует ряд подходов, используемых для разработки и построения систем искусственного интеллекта. К ним относятся: Машинное обучение (ML). Эта ветвь искусственного интеллекта использует статистические методы и алгоритмы для обнаружения закономерностей и “обучения” систем делать прогнозы или принимать решения без явного программирования. Он может состоять из контролируемого и полуконтролируемого ML (который включает классификации и ярлыки) и неконтролируемого ML (использующего только ввод данных и не наносящего ярлыки человеком). Глубокое обучение. Этот подход основан на искусственных нейронных сетях (ANN) для аппроксимации нейронных путей человеческого мозга. Системы глубокого обучения особенно ценны для развития компьютерного зрения, распознавания речи, машинного перевода, фильтрации социальных сетей, видеоигр и медицинской диагностики. Байесовские сети. Эти системы полагаются на вероятностные графические модели, которые используют случайные величины и условную независимость, чтобы лучше понимать взаимосвязи между вещами, такими как лекарство и побочные эффекты или темнота и включение света, и воздействовать на них. Генетические алгоритмы. Эти алгоритмы поиска используют эвристический подход, основанный на естественном отборе. Они используют модели мутаций и методы скрещивания для решения сложных биологических задач и других проблем. Использование искусственного интеллекта Нет недостатка в убедительных вариантах использования искусственного интеллекта. Вот несколько ярких примеров: Здравоохранение Искусственный интеллект в здравоохранении может играть ведущую роль. Он позволяет медицинским работникам понимать факторы риска и заболевания на более глубоком уровне. Он может помочь в диагностике и дать представление о рисках. Искусственный интеллект также управляет интеллектуальными устройствами, хирургическими роботами и системами Интернета вещей (IoT), которые поддерживают отслеживание пациентов или оповещения. Сельское хозяйство Искусственный интеллект в настоящее время широко используется для мониторинга урожая. Он помогает фермерам вносить воду, удобрения и другие вещества в оптимальных количествах. Он также помогает в профилактическом обслуживании сельскохозяйственной техники и порождает автономных роботов, которые собирают урожай. Финансы Немногие отрасли были преобразованы искусственным интеллектом в большей степени, чем финансы. Сегодня кванты (алгоритмы) торгуют акциями без вмешательства человека, банки мгновенно принимают автоматизированные кредитные решения, а финансовые организации используют алгоритмы для выявления мошенничества. Искусственный интеллект также позволяет потребителям сканировать бумажные чеки и вносить депозиты с помощью смартфона. Розничная торговля Растущее число приложений и инструментов, ориентированных на потребителя, поддерживают распознавание изображений, обработку голоса и естественного языка, а также функции дополненной реальности (AR), которые позволяют потребителям предварительно просмотреть предмет мебели в комнате или офисе или посмотреть, как выглядит косметика, не заходя в физический магазин. Ритейлеры также используют искусственный интеллект для персонализированного маркетинга, управления цепочками поставок и кибербезопасности. Путешествия, Транспорт и Гостиничный бизнес Авиакомпании, отели и компании по прокату автомобилей используют ИИ для прогнозирования спроса и динамической адаптации цен. Авиакомпании также полагаются на ИИ для оптимизации использования воздушных судов на маршрутах, принимая во внимание погодные условия, пассажиропоток и другие переменные. Они также могут понять, когда воздушным судам требуется техническое обслуживание. Отели используют искусственный интеллект, включая распознавание изображений, для развертывания роботов и мониторинга безопасности. Автономные транспортные средства и интеллектуальные транспортные сети также полагаются на искусственный интеллект. Для бизнеса вопрос не в том, использовать ли ИИ — многие организации уже используют его ежедневно — вопрос в том, как максимизировать выгоды и минимизировать риски. В качестве отправной точки важно знать, как и где искусственный интеллект может улучшить бизнес-процессы и создать рабочую силу, которая понимает, что такое искусственный интеллект, где он применяется и какие возможности открывает. Это может потребовать от работников новых знаний и навыков – а зарплаты в области искусственного интеллекта конкурентоспособны – наряду с переосмыслением поставщиков услуг, рабочих процессов и внутренних процедур. Искусственный интеллект решает и другие задачи. Одним из самых больших камней преткновения для ИИ, включая машинное обучение и deep learning, являются плохо сконструированные фреймворки. Когда пользователи обучают модели на неверных данных или создают некорректные статистические модели, часто следуют неверные и даже опасные результаты. Инструменты искусственного интеллекта, хотя и становятся все более простыми в использовании, требуют опыта работы с данными. Другие важные факторы включают в себя: обеспечение достаточной вычислительной мощности и правильной облачной инфраструктуры, а также снижение опасений по поводу потери работы. В любом случае, искусственный интеллект открывает широкие возможности для создания более умных и мощных машин. В ближайшие годы ИИ, несомненно, еще больше изменит бизнес и жизнь. жүктеу/скачать 0,64 Mb. Достарыңызбен бөлісу:
|